本文選題：同震地表變形 + 地震滑坡��； 參考：《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年11期

【摘要】：針對(duì)隱伏斷層地震誘發(fā)滑坡無(wú)明顯空間分布規(guī)律導(dǎo)致滑坡易發(fā)性分區(qū)難度較大的問(wèn)題,提出考慮同震地表變形因子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地震滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)方法.以2004年日本新瀉中越地震為例,除選取地層巖性、高程、坡度、坡向、地表曲率、地震加速度峰值、距道路的距離等常規(guī)地震滑坡影響因子外,新增同震地表變形作為影響因子,利用地理信息系統(tǒng)(GIS)平臺(tái)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行地震滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià).結(jié)果表明,基于GIS的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)地震誘發(fā)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)有較高的精度.同震地表變形對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度有一定貢獻(xiàn),優(yōu)于坡向、高程以及距道路的距離等常規(guī)影響因子.
[Abstract]:In view of the problem that landslide induced by hidden fault earthquake has no obvious spatial distribution, it is difficult to divide landslide vulnerability, and an artificial neural network method is proposed to evaluate the susceptibility of seismic landslide considering coearthquake surface deformation factor. Taking the 2004 Niigata Zhongyue earthquake in Japan as an example, in addition to selecting the factors affecting the landslide, such as stratigraphic lithology, elevation, slope, slope direction, surface curvature, peak seismic acceleration, distance from the road, etc. The new coseismic surface deformation is used as the influence factor and the GIS platform is used to evaluate the vulnerability of earthquake landslide by using neural network method. The results show that the artificial neural network method based on GIS has a high accuracy in evaluating the susceptibility of earthquake induced landslides. The coseismic surface deformation contributes to the prediction accuracy and is superior to the conventional influencing factors such as slope direction elevation and distance from the road.
【作者單位】： 浙江大學(xué)建筑工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51208461) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY16D020002)
【分類(lèi)號(hào)】：P642.22

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本文編號(hào)：1928683