四川省位于我國西南地區(qū),復雜地形導致近年來西南山區(qū)地質(zhì)災害頻發(fā)。這對當?shù)鼐用裆罴吧踩斐闪藝乐氐耐{。對滑坡進行易發(fā)性評價,能在宏觀上了解一個區(qū)域滑坡發(fā)生的可能性大小,為防災減災提供科學參考,也能減輕人民生命財產(chǎn)的損失。本文以四川省廣元市為研究區(qū),以2015—2017年廣元市滑坡災害點作為模型訓練數(shù)據(jù),以2018年的滑坡數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù),選取并分析DEM、坡度、坡向、曲率、道路、水系、植被指數(shù)和地層巖性等8個評價因子。首先采用K-Means聚類算法對DEM、坡度、坡向和曲率等地形因子進行等級劃分;而對于道路、水系、植被覆蓋指數(shù)和地層巖性等區(qū)域連續(xù)性較強的因子,采用自然斷點法劃分等級。然后將信息模型與K-Means聚類算法進行耦合,統(tǒng)計并分析各個評價等級的信息量,最終利用頻率比法對廣元市的滑坡災害易發(fā)性劃分為5個等級。本文采用K-Means聚類因子分級方法,充分考慮了單個評價單元內(nèi)DEM、坡度、坡向和曲率這4個地形因子的內(nèi)在聯(lián)系,比傳統(tǒng)的斷點法具有更高的客觀性和系統(tǒng)性。通過對評價模型進行驗證發(fā)現(xiàn),在驗證集上,95.4%的災害點落在中度及以上區(qū)域,其中61.3%的災害點位于高易發(fā)性區(qū)... 

【文章來源】：測繪與空間地理信息. 2020,43(12)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 聚類分析支撐下的評價模型
    1.1 技術路線
    1.2 信息量模型
    1.3 K-Means聚類模型
    1.4 聚類-信息量耦合模型
    1.5 頻率比模型
2 評價因子計算與分析
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 數(shù)據(jù)處理步驟
    2.3 基于K-Means聚類的因子信息量計算
        2.3.1 高程
        2.3.2 坡度
        2.3.3 坡向
        2.3.4 曲率
    2.4 基于Arc GIS分析工具的因子信息量計算
        2.4.1 水系距離
        2.4.2 道路距離
        2.4.3 巖性
        2.4.4 植被指數(shù)
3 滑坡信息量計算與易發(fā)性評價
    3.1 滑坡信息量計算
    3.2 滑坡易發(fā)性等級劃分
    3.3 滑坡易發(fā)性評價結(jié)果分析及驗證
4 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于滑坡分類和加權(quán)頻率比模型的滑坡易發(fā)性評價[J]. 郭子正,殷坤龍,黃發(fā)明,付圣,張文.  巖石力學與工程學報. 2019(02)
[2]基于信息量模型和數(shù)據(jù)標準化的滑坡易發(fā)性評價[J]. 楊根云,周偉,方教勇.  地球信息科學學報. 2018(05)
[3]基于GIS和信息量模型的京張高鐵滑坡易發(fā)性評價[J]. 張向營,張春山,孟華君,王鵬,李煥彬.  地質(zhì)力學學報. 2018(01)
[4]基于聚類分析和支持向量機的滑坡易發(fā)性評價[J]. 黃發(fā)明,殷坤龍,蔣水華,黃勁松,曹中山.  巖石力學與工程學報. 2018(01)
[5]基于GIS的白龍江流域甘肅段滑坡易發(fā)性評價[J]. 杜國梁,張永雙,高金川,孫於春,郭長寶.  地質(zhì)力學學報. 2016(01)
[6]延河流域加權(quán)信息量法地質(zhì)災害分區(qū)研究[J]. 鄭苗苗,牛樹軒,鄭泓.  災害學. 2016(01)
[7]三峽庫區(qū)萬州區(qū)滑坡災害易發(fā)性評價研究[J]. 張俊,殷坤龍,王佳佳,劉磊,黃發(fā)明.  巖石力學與工程學報. 2016(02)
[8]基于斜坡單元與信息量法結(jié)合的寶塔區(qū)黃土滑坡易發(fā)性評價[J]. 薛強,張茂省,李林.  地質(zhì)通報. 2015(11)
[9]汶川縣地震滑坡易發(fā)性LR與NN評價比較研究[J]. 文海家,胡東萍,王桂林.  土木工程學報. 2014(S1)
[10]信息量模型在山地環(huán)境地質(zhì)災害危險性評價中的應用——以四川瀘定縣為例[J]. 鄧輝,何政偉,陳曄,蔡宏,李璇瓊.  自然災害學報. 2014(02)



本文編號：3160110