本文選題：堆積層滑坡　切入點：滑坡影響因子　出處：《中國地質(zhì)大學》2017年博士論文

【摘要】：滑坡災害所帶來的財產(chǎn)損失和人員傷亡是巨大的,其研究已成為我國生態(tài)環(huán)境建設的必需,具有重要的現(xiàn)實意義和研究價值。據(jù)調(diào)查,在我國所發(fā)生的各類滑坡災害中,堆積層滑坡是最主要的類型之一,具有暴發(fā)頻率高、突發(fā)性強、分布廣泛等特點,尤其多發(fā)于人類活動頻繁、地質(zhì)環(huán)境擾動劇烈的地區(qū),嚴重制約著受災地國民經(jīng)濟水平的進步,由此可見,對堆積層滑坡災害的研究尤為重要�；诖�,本文選取典型堆積層滑坡易發(fā)區(qū)——竹山縣為研究區(qū),充分收集區(qū)域地質(zhì)背景資料,采取遙感圖像解譯和現(xiàn)場調(diào)查相聯(lián)合的方法,完成竹山縣區(qū)域地質(zhì)災害調(diào)查。在探明研究區(qū)滑坡發(fā)育規(guī)律的基礎(chǔ)上,開展竹山縣堆積層滑坡單體穩(wěn)定性和區(qū)域滑坡易發(fā)性研究,論文主要研究內(nèi)容及成果如下:1、簡要闡述了研究區(qū)地質(zhì)概況和滑坡發(fā)育概況,從地質(zhì)環(huán)境特征、形態(tài)規(guī)模特征兩方面總結(jié)竹山縣滑坡發(fā)育規(guī)律,為構(gòu)建堆積層滑坡穩(wěn)定性評價指標體系提供評定標準,同時為確定該地區(qū)滑坡的形成影響因子提供相應的依據(jù)。2、根據(jù)堆積層滑坡發(fā)育規(guī)律分析結(jié)果,綜合考慮內(nèi)因(內(nèi)部地質(zhì)環(huán)境)和外因(外界擾動環(huán)境)的共同影響,構(gòu)建了單體滑坡穩(wěn)定性評估指標體系。該指標體系分別考慮了五個方面的內(nèi)容,囊括14個評定指標:(1)斜坡地形地貌:坡面形態(tài)、相對高差、地形坡度;(2)滑床特征:滑床巖性、滑床傾角、滑坡所在斜坡類型;(3)滑帶特征:滑面傾角、滑帶粘聚力、滑帶內(nèi)摩擦角;(4)滑體特征:滑體厚度、滲透特性;(5)誘發(fā)因素:降雨、人類工程活動、庫水擾動。3、按照所建立的評價指標體系,以竹山縣研究范圍內(nèi)典型的、調(diào)查資料相對完整的177個堆積層滑坡為統(tǒng)計對象,采用綜合貢獻率分析法對評價指標進行量化,隨后運用獨立分量分析理論中的Fast ICA算法對量化的指標進行特征提取,獲得獨立分量。4、基于提取的獨立分量,建立堆積層滑坡穩(wěn)定性粒子群法支持向量機(PSO-SVM)評價模型,對區(qū)內(nèi)177個單體滑坡進行穩(wěn)定性評價,并選取50個滑坡實現(xiàn)模型驗證,驗證結(jié)果證實了PSO-SVM穩(wěn)定性預測模型的有效性。5、根據(jù)研究區(qū)堆積層滑坡的發(fā)育規(guī)律,從五個方面(地質(zhì)結(jié)構(gòu)、地形地貌、水文地質(zhì)、氣候環(huán)境、外界誘發(fā))出發(fā),以ArcGIS為工具,選取規(guī)則柵格為基本單元,創(chuàng)建滑坡易發(fā)性初始評價因子數(shù)據(jù)庫,共包含18個初始評價因子:工程巖組、地質(zhì)構(gòu)造緩沖帶、斜坡結(jié)構(gòu)、斜坡坡度、高程、斜坡坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地表粗糙度TRI、水系緩沖帶、徑流強度指數(shù)SPI、集水流域面積、TOBIA指數(shù)、侵蝕地形因子LS、地形濕度系數(shù)TWI、公路緩沖帶、多年平均降雨量。采用三個關(guān)系量(因子各區(qū)段的柵格百分比、因子各區(qū)段的信息量、因子各區(qū)段內(nèi)的滑坡百分比)詳細分析了各因子與堆積層滑坡災害的關(guān)聯(lián)情況。6、采取遺傳算法優(yōu)化的粗糙集方法,實現(xiàn)初始評價因子的屬性約簡,獲得對滑坡易發(fā)性起關(guān)鍵作用的核因子,同時,為避免權(quán)重的疊加計算,采用Pearson相關(guān)系數(shù)判斷每個因子的相關(guān)性,去掉與其他因子相關(guān)性高,且相對權(quán)重較低的因子。最終確定的滑坡易發(fā)性評價因子為:公路緩沖帶、工程巖組、TOBIA指數(shù)、斜坡坡度、水系緩沖帶、斜坡結(jié)構(gòu)、高程、徑流強度指數(shù)。7、提出并建立了滑坡易發(fā)性綜合LSI指數(shù)評價模型。(1)在進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡前完成了樣本預處理:詳述樣本預處理對滑坡易發(fā)性評價工作的重要意義,建立“非滑坡”樣本篩選條件,采用兩種聚類手段(K-means、Two-step)分別進行樣本篩選,其中K-means聚類未能滿足篩選條件,Two-step聚類可以滿足。經(jīng)過有效性驗證,證實基于Two-step聚類方法進行樣本預處理能夠獲得使預測結(jié)果更優(yōu)的“非滑坡”樣本。(2)建立綜合LSI指數(shù)評價模型,并獲取研究區(qū)滑坡易發(fā)性分區(qū)圖:建立以8個核評價因子為輸入層,滑坡發(fā)育情況(其中已發(fā)滑坡的值為1,樣本篩選后的“非滑坡”值為0)為輸出層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,用以求解8個核評價因子的權(quán)值;然后,基于概率論原理計算出8個評價因子各區(qū)段的等級評分;最后,采用加權(quán)求和的方式獲得各柵格單元綜合LSI指數(shù),基于ArcGIS平臺的自然斷點法獲取了研究區(qū)滑坡易發(fā)性分區(qū)圖。8、為實現(xiàn)綜合評價模型的對比驗證,建立了兩種常用的滑坡易發(fā)性模型(邏輯回歸模型、信息量模型),并通過SPSS、ArcGIS等軟件獲得了模型對應的滑坡易發(fā)性分區(qū)圖,其中信息量評價模型中的評價因子權(quán)值由層次分析法確定。隨后采用ROC曲線驗證法、SCAI種子驗證法,以及已發(fā)滑坡點累積數(shù)量對比驗證法,綜合對比三種評價方法的精度及可靠性。結(jié)論如下:通過ROC及AUC測得模型精度排序從大到小依次為:綜合LSI指數(shù)模型、邏輯回歸模型、AHP-信息量模型。隨后,在SCAI測試中表現(xiàn)較好的預測模型有:AHP-信息量模型、綜合LSI指數(shù)模型。最后,采用已發(fā)滑坡點對三個模型進行對比,對比結(jié)果顯示綜合LSI指數(shù)模型的易發(fā)性分區(qū)差異最顯著,實用性最好。
[Abstract]:Based on the investigation of the characteristics of landslide , the paper gives a brief account of the geological background and the development of landslide in the area with high frequency , high abrupt intensity and wide distribution . Based on the established evaluation index system , the paper uses the method of comprehensive contribution rate analysis to estimate the stability of 177 individual landslides in the region . In this paper , the correlation between the factors and the landslide hazard is analyzed in detail by using three relations ( grid percentage of each section of the factors , the amount of information in each section of the factor and the percentage of landslide in each section ) . ( 2 ) establishing an integrated LSI index evaluation model , and acquiring a landslide susceptibility zoning map of the research area ; establishing a BP neural network model with eight nuclear evaluation factors as an input layer and a landslide development condition ( a non - landslide value of 0 ) as an output layer ;

【學位授予單位】：中國地質(zhì)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P642.22
，

本文編號：1685576