本文選題：滑坡災(zāi)害 + 斜坡單元��； 參考：《長安大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：滑坡是我國主要地質(zhì)災(zāi)害之一,嚴(yán)重制約著國民經(jīng)濟的發(fā)展。延長縣位于陜西省延安市東部,地處陜北黃土高原,全縣幾乎都被不同厚度的黃土所覆蓋,屬于典型的黃土高原地貌。研究區(qū)域內(nèi)丘陵溝壑縱橫,地質(zhì)環(huán)境脆弱,地質(zhì)災(zāi)害時有發(fā)生,尤其以黃土滑坡災(zāi)害為著,是陜西省地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)之一。根據(jù)野外調(diào)查研究顯示,延長縣共發(fā)生滑坡災(zāi)害83例,其中小型滑坡45例,中型滑坡37例,大型滑坡1例,沒有特大型及巨型滑坡,但也給延長縣人民生命財產(chǎn)安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。對滑坡災(zāi)害進(jìn)行易發(fā)性評價,做到預(yù)險于前、防患未然,是防災(zāi)減災(zāi)的一項重要舉措。本文以延長縣為研究區(qū)域,通過分析已發(fā)滑坡的自然和地理環(huán)境因子,分別從致災(zāi)因子提取、剖分單元的確定及評價模型的選擇等幾方面進(jìn)行滑坡易發(fā)性評價分析,主要完成的研究工作和成果如下:(1)以ArcGIS為平臺整合研究區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù),應(yīng)用統(tǒng)計分析方法確定各種影響因素對歷史滑坡的重要程度,最終篩選出巖性、坡度、坡高、坡向、地貌和黃土厚度6種因素為易發(fā)性評價因子,并以滑坡密度值(LC)為指標(biāo)實現(xiàn)因子統(tǒng)一量化。(2)以斜坡單元和柵格單元為評價單元,應(yīng)用層次分析法進(jìn)行滑坡易發(fā)性評價,完成延長縣滑坡易發(fā)等級區(qū)劃圖。將區(qū)劃圖與研究區(qū)歷史滑坡分布圖進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)基于斜坡單元的評價結(jié)果比柵格單元更加可靠,說明斜坡單元更適合研究區(qū)滑坡易發(fā)性評價。(3)以斜坡單元為評價單元,分別應(yīng)用邏輯回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型再次進(jìn)行易發(fā)性評價,并與層次分析法評價結(jié)果進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)三種評價模型的評價結(jié)果總體趨勢保持一致。相對而言,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可靠性最高,層次分析法次之,邏輯回歸模型可靠性相對偏低。(4)通過分析易發(fā)等級區(qū)劃圖發(fā)現(xiàn),研究區(qū)高易發(fā)區(qū)主要集中于縣區(qū)西部延河及其支流沿岸附近地區(qū)和北部小部分地區(qū);低易發(fā)區(qū)主要集中于東部區(qū)域和中部遠(yuǎn)離河流主干的區(qū)域。
[Abstract]:Landslide is one of the main geological disasters in China, which seriously restricts the development of national economy. Yanchang County is located in the eastern part of Yan'an City of Shaanxi Province and is located in the Loess Plateau of Northern Shaanxi Province. Almost all the counties are covered by loess with different thickness, which is a typical landform of Loess Plateau. The hilly and gully region in the study area, the geological environment is fragile, geological disasters occur from time to time, especially the loess landslide disaster, is one of the prone areas of geological disasters in Shaanxi Province. According to field investigation, 83 cases of landslide disasters occurred in Yanchang County, including 45 cases of small landslide, 37 cases of medium landslide and 1 case of large landslide. However, it also poses a serious threat to the safety of people's lives and property in Yanchang County. It is an important measure of disaster prevention and mitigation to evaluate the vulnerability of landslide disasters, and to prevent and reduce disasters. This paper takes Yanchang County as the study area, through analyzing the natural and geographical environmental factors of the landslide, respectively, from the aspects of the extraction of the disaster factors, the determination of the subdivision unit and the selection of the evaluation model, etc., the landslide susceptibility evaluation analysis is carried out. The main research work and results are as follows: 1) using ArcGIS as the platform to integrate the relevant data in the research area, using statistical analysis methods to determine the importance of various factors to the historical landslide, and finally screening out the lithology, slope gradient, slope height, slope direction, Six factors of geomorphology and loess thickness are the factors of vulnerability evaluation, and the landslide density value (LCL) is taken as the index to realize the unified quantification of the factors. (2) the slope unit and the grid unit are taken as the evaluation units, and the analytic hierarchy process is applied to evaluate the landslide susceptibility. To complete the Yanchang County landslide prone grade zoning map. By comparing the zoning map with the historical landslide distribution map in the study area, it is found that the evaluation results based on the slope unit are more reliable than that of the grid unit, which indicates that the slope unit is more suitable for the evaluation of landslide vulnerability in the study area. By using the logical regression model and the BP neural network model, the susceptibility evaluation is carried out again, and compared with the analytic hierarchy process (AHP), it is found that the overall trend of the evaluation results of the three evaluation models is consistent. Comparatively speaking, the reliability of BP neural network model is the highest, the analytic hierarchy process is the second, and the reliability of the logical regression model is relatively low. The high susceptibility areas in the study area are mainly concentrated in the areas near Yanhe River and its tributaries in the west of the county area and a small part in the north, while the low susceptibility areas are mainly concentrated in the eastern region and the central region far from the main river trunk.
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P642.22

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7 蒲娉t，

本文編號：1974354