本文關(guān)鍵詞： 不確定數(shù)據(jù) 層次聚類 滑坡 危險性評價 GIS　出處：《江西理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：中國地貌結(jié)構(gòu)豐富繁雜是全球滑坡災(zāi)害非常嚴重的國家之一�；伦鳛榈刭|(zhì)災(zāi)害的主要類型,危害著鄉(xiāng)村、工業(yè)礦區(qū)、城鎮(zhèn)。滑坡災(zāi)害擁有區(qū)域性、群發(fā)性和多發(fā)性等特性以及國民經(jīng)濟總體水平不高的情況下,決定了我國不可能有富足的經(jīng)濟和技術(shù)實力在短期內(nèi)對全部潛在危害的滑坡災(zāi)害點進行全部普及的工程治理,因此滑坡危險性評價模型的準確性、可靠性和有效性已經(jīng)成為目前地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測的難點和迫切需要解決的問題之一。區(qū)域滑坡危險性評價系統(tǒng)是一個開放的非線性耗散結(jié)構(gòu),因此需要借助非線性科學(xué)等建立評價數(shù)學(xué)模型。數(shù)據(jù)挖掘聚類分析是多元統(tǒng)計分析中的一種常用的非監(jiān)督分類法,它以統(tǒng)計學(xué)形式將具有相似特征的數(shù)據(jù)進行歸類,預(yù)測與分析算法含義清晰。但由于滑坡災(zāi)害相比與其他地質(zhì)災(zāi)害的獨特性質(zhì),往往存在很多隱性的和不確定的因素,如降雨、人工破壞等,傳統(tǒng)的聚類分析方法無法對其進行有效刻畫,從而導(dǎo)致滑坡危險性評價精度的下降,這也使滑坡災(zāi)害的預(yù)測和分析困難重重。因此,新的滑坡災(zāi)害的評價方法的研究刻不容緩。本文以陜北黃土高原北部的延安市寶塔區(qū)地質(zhì)災(zāi)害詳細調(diào)查資料為數(shù)據(jù)依據(jù),以自然作用、人類活動以及自然作用于人類活動雙重作用下的黃土地質(zhì)災(zāi)害形成機理的理論依據(jù)為支撐,通過對研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境背景及滑坡概況的深度研究,創(chuàng)建評價因子與決策因子相互作用的區(qū)域滑坡危險性評價指標體系,引入數(shù)據(jù)挖掘聚類分析高效算法,總結(jié)前人在滑坡等地質(zhì)災(zāi)害研究中所存在的不足,進行改進,提出一種基于不確定性層次聚類分裂算法(U-DIANA)的區(qū)域滑坡危險性評價方法。該算法在針對滑坡等地質(zhì)災(zāi)害中降雨等評價因子具有的不確定性和極強參與性,通過在數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟尉垲惖睦碚撋蠘?gòu)建了不確定性層次聚類分裂算法,解決了對降雨等不確定性評價因子刻畫不足的問題;運用ArcGIS對該研究區(qū)滑坡危險性評價因子與決策因子進行疊加分析、空間統(tǒng)計分析,可視化分析等系列功能相互協(xié)作,重現(xiàn)地理實體;設(shè)計"搜索法"與"專家評價法"相結(jié)合的滑坡危險性等級確定準則,建立滑坡危險性等級評價模型,并將模型應(yīng)用于延安市寶塔區(qū)進行驗證。實驗結(jié)果表明,該評價模型在聚類有效性分析中取得了較高的精度,且精度高于傳統(tǒng)層次聚類評價方法,達到區(qū)域滑坡評價精度標準。為防災(zāi)減災(zāi)提供相關(guān)技術(shù)保障。
[Abstract]:The landform structure of China is rich and complicated, which is one of the most serious landslide disasters in the world. As the main type of geological disasters, landslide endangers villages, industrial mining areas, towns and towns. Landslide disasters have a regional nature. The characteristics of mass occurrence and multiple, as well as the overall level of the national economy are not high. It is decided that it is impossible for our country to have abundant economic and technical strength in a short period of time to control all the potential hazards of landslide, so the model of landslide risk assessment is accurate. Reliability and effectiveness have become one of the most difficult and urgent problems in geological hazard prediction. The regional landslide risk assessment system is an open nonlinear dissipative structure. Therefore, it is necessary to establish evaluation mathematical model with the help of nonlinear science. Data mining clustering analysis is a common unsupervised classification method in multivariate statistical analysis. It classifies the data with similar characteristics in the form of statistics, and the prediction and analysis algorithm has a clear meaning, but because of landslide disasters compared with other geological hazards of unique properties. There are many hidden and uncertain factors, such as rainfall, artificial destruction, etc., which can not be effectively described by the traditional clustering analysis method, resulting in the decline of landslide risk assessment accuracy. This also makes it difficult to predict and analyze landslide disasters. It is urgent to study the new evaluation method of landslide disaster. Based on the detailed investigation data of geological hazards in Baota District of Yanan City in the northern part of the Loess Plateau in northern Shaanxi Province, this paper takes natural action as the basis. Based on the theoretical basis of the formation mechanism of loess geological hazards under the dual action of human activity and natural action on human activities, the geological environment background and landslide profile of the study area are studied in depth. The evaluation index system of regional landslide risk is established, and the efficient algorithm of data mining clustering analysis is introduced to sum up the shortcomings of previous researches on landslide and other geological hazards. Make improvements. A hierarchical clustering splitting algorithm based on uncertainty (U-DIANAA) is proposed. This algorithm has uncertainty and strong participation in evaluating factors such as rainfall in geological hazards such as landslides. Based on the theory of hierarchical clustering of data mining, an uncertain hierarchical clustering splitting algorithm is constructed, which solves the problem of inadequate characterization of uncertain evaluation factors such as rainfall. The landslide risk assessment factors and decision factors in the study area were analyzed by ArcGIS. The spatial statistical analysis and visual analysis were used to reproduce the geographical entity. The criteria of landslide hazard grade determination combined with "search method" and "expert evaluation method" are designed, and the evaluation model of landslide risk grade is established. The model is applied to validate the landslide hazard grade in Baota District of Yan'an City. The experimental results show that the model can be used in Baota District of Yanan City. The accuracy of the evaluation model is higher than that of the traditional hierarchical clustering method in the cluster validity analysis, which meets the precision standard of regional landslide evaluation and provides the relevant technical guarantee for disaster prevention and mitigation.
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P642.22

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