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基于GIS的贵州省滑坡地质灾害易发性多模型综合评价
作 者: 陈燕平
导 师: 王卫东
学 校: 中南大学
专 业: 道路与铁道工程
关键词: 滑坡易发性区划 主客观权重 权重线性组合 Logistics回归 自组织特征映射神经网络 GIS
分类号: P642.22
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
滑坡是世界范围内发生最多的地质灾害,近年来我国山体滑坡事故频发,且规模巨大,对人身和财产安全造成极大威胁。基于GIS的滑坡易发性区划图是现有和潜在滑坡风险的有效评估工具,可用于土地利用和基础设施规划以及发展早期预警系统。本文以贵州省为研究区域,在GIS环境下,结合历史滑坡分布情况,选取高程、坡度、岩性等10个滑坡致灾因子,应用相关区划模型,对潜在危险区进行分区分类,形成滑坡易发性区划图,从而指导土地规划,以期把滑坡造成的损失降到最低程度。本论文将主客观线性加权模型(WLC)、Logistics回归模型(LR)、自组织特征映射神经网络模型(SOM),引入滑坡灾害敏感性评估中,主要完成了以下工作:(1)根据历史滑坡的面积密度,以信息熵权理论计算一级指标的客观权重,应用梯形模糊数加权(TFNW)方法计算二级指标的主观权重,综合主客观权重利用权重线性组合(WLC)模型编制基于WLC的贵州省滑坡易发性区划图。(2)根据历史滑坡灾点面积和滑坡致灾单因子子集面积计算滑坡发生确定性系数(CF),并据此确定滑坡主要的致灾因子。应用Logistic回归模型(LR)、GIS空间分析工具和统计软件SPSS寻求最合适的模型描述灾害是否发生(因变量)和致灾因子(自变量)之间的关系,并编制基于LR的滑坡易发性区划图。(3)将自组织特征映射神经网络(SOM)应用于滑坡敏感性聚类分析中,对贵州省内历史滑坡分布在各二级致灾因子中的面积密度数据进行统一训练,反复调试,得出适合滑坡的步长、学习速率、训练次数、拓扑规则、输出结构等参数值,编制基于SOM的滑坡易发性区划图。(4)将以上3种模型编制的滑坡易发性区划图进行统一比较,分析各模型的优劣性和适用范围。(5)应用ArcGIS Server,将以上研究成果(包括各模型、滑坡致灾因子及图层、贵州省滑坡易发性区划图)进行网络发布,指导地方土地利用及基础设施建设规划。
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全文目录
摘要 3-5 ABSTRACT 5-9 第一章 绪论 9-14 1.1 研究目的与意义 9 1.2 国内外研究现状 9-12 1.2.1 权重法编制滑坡易发性区划图研究现状 10 1.2.2 Logistic回归模型研究现状 10-11 1.2.3 SOM神经网络研究现状 11-12 1.3 研究的主要内容与方法 12-14 1.3.1 研究的主要内容 12 1.3.2 研究方法与创新点 12-14 第二章 研究区域概况与致灾因子选择 14-31 2.1 研究区域与历史滑坡 14-15 2.2 致灾因子 15-27 2.2.1 高程 17 2.2.2 地形地貌 17-18 2.2.3 岩性 18-20 2.2.4 坡度 20-21 2.2.5 与河流距离 21-22 2.2.6 坡向 22 2.2.7 与构造线距离 22-24 2.2.8 年平均降雨量 24-25 2.2.9 与铁路距离 25-27 2.2.10 与公路距离 27 2.3 致灾因子量化 27-30 2.3.1 量化原因 27-28 2.3.2 量化方法 28-30 本章小结 30-31 第三章 滑坡易发性区划模型研究 31-65 3.1 主客观综合加权模型 31-41 3.1.1 基于熵的致灾因子客观权重 31-34 3.1.2 二级因子主观权重 34-38 3.1.3 权重线性组合模型 38-39 3.1.4 基于主客观权重线性组合的滑坡易发性区划图 39-41 3.2 基于CF值的Logistic回归模型 41-48 3.2.1 滑坡关键因子的选取 42-45 3.2.2 基于Logistic回归模型的滑坡易发性区划图 45-48 3.3 SOM神经网络模型 48-61 3.3.1 SOM神经网络概述 48-50 3.3.2 SOM神经网络学习算法 50-54 3.3.3 基于SOM网络的滑坡易发性区划图 54-61 3.4 滑坡易发性区划模型比较 61-64 3.4.1 模型本质比较 61 3.4.2 模型运行环境比较 61-62 3.4.3 模型结果比较 62-64 本章小结 64-65 第四章 贵州省滑坡易发性区划图网络发布 65-90 4.1 GIS系统简介 65-67 4.2 空间数据管理 67-71 4.2.1 Geodatabase模型结构 68-69 4.2.2 Geodatabase存储类型 69-71 4.3 空间分析与统计功能 71-75 4.3.1 矢量数据空间分析 71-74 4.3.2 统计分析与列计算功能 74-75 4.4 XML语言及Flex编译环境 75-80 4.4.1 XML语言 75-77 4.4.2 Flex编译环境 77-80 4.5 ArcGIS Server技术 80-84 4.5.1 ArcGIS Server 80-83 4.5.2 REST服务 83-84 4.5.3 ArcGIS API for Flex 84 4.6 地理对象建模 84-87 4.7 区划图发布成果 87-89 本章小结 89-90 第五章 结论与展望 90-92 5.1 结论 90-91 5.2 展望 91-92 参考文献 92-100 致谢 100-101 攻读硕士学位期间主要的研究成果 101
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中图分类: > 天文学、地球科学 > 地质学 > 水文地质学与工程地质学 > 工程地质学 > 动力地质及工程地质作用 > 滑坡
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