【摘要】：引入K-PSO聚類算法和熵值法,建立滑坡敏感性分析模型.選取旭龍水電站庫區(qū)22處典型滑坡作為研究對象,確定8個主要影響因子:巖體結(jié)構(gòu)、斜坡結(jié)構(gòu)、斷層距離、變形跡象、坡體高度、平均坡度、誘發(fā)地震、淹沒比例.利用熵值法確定影響因子權(quán)重值分別為0.152,0.178,0.035,0.106,0.106,0.169,0.193和0.061.采用K-PSO算法對滑坡進(jìn)行敏感性劃分,結(jié)果表明,該庫區(qū)22處滑坡有8處為輕度敏感,9處為中度敏感,4處為重度敏感和1處極度敏感.將評價結(jié)果與現(xiàn)場實際調(diào)查情況對比分析知,22處滑坡的敏感度水平與現(xiàn)場實際發(fā)育情況具有較好的一致性,該方法對旭龍水電站庫區(qū)滑坡敏感性評價具有良好的指導(dǎo)作用.
[Abstract]:K-PSO clustering algorithm and entropy method are introduced to establish a landslide sensitivity analysis model. 22 typical landslides in the reservoir area of Xulong Hydropower Station are selected as the research object, and eight main influencing factors are determined: rock mass structure, slope structure, fault distance, deformation sign, slope height, average slope, induced earthquake and inundation ratio. The weight of the influencing factors was determined by entropy method as 0.152U 0.178U 0.035U 0.106U 0.106U 0.169U 0.193 and 0.061% respectively. The K-PSO algorithm is used to classify the sensitivity of landslide. The results show that 8 of 22 landslides in the reservoir area are mild sensitive, 9 are moderately sensitive, 4 are severe sensitivity and 1 is extremely sensitive. It is found that the sensitivity level of 22 landslides is in good agreement with the actual development of the site, and this method has a good guiding effect on the evaluation of landslide sensitivity in the reservoir area of Xulong Hydropower Station.
【作者單位】： 吉林大學(xué)建設(shè)工程學(xué)院;中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點資助項目(41330636) 吉林大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項目(2016208)
【分類號】：TV223

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本文編號：2398526