导读:本文包含了易发性区划论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:滑坡,易发性区划,支持向量机,主成分分析
易发性区划论文文献综述
王卫东,刘攀,龚陆[1]（2019）在《基于支持向量机模型的四川省滑坡灾害易发性区划》一文中研究指出以四川省为研究区,结合野外调查情况和主成分分析法,选择与构造线距离、高程、与河流距离、地貌类型、岩性、年均降雨量和坡度等7个滑坡致灾因子,并基于频率比模型构建滑坡致灾因子评价体系,引入支持向量机模型编制研究区滑坡易发性区划图。研究结果表明:四川省被划分为低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区4个区域,各区面积占研究区比例分别为41.77%,31.19%,17.20%和10.84%,高易发区和极高易发区主要位于四川省的南部和中东部,且发生滑坡数量占总数的79.14%。研究成果不仅为基础设施建设、防灾减灾工作提供科学依据,还为其他地区滑坡易发性评价提供参考。(本文来源于《铁道科学与工程学报》期刊2019年05期）
孙德亮[2]（2019）在《基于机器学习的滑坡易发性区划与降雨诱发滑坡预报预警研究》一文中研究指出滑坡是由岩石、土体或碎屑堆积物构成的山坡体在重力的作用下,受到地表水和地下水或地震等的影响,沿软弱面(滑动面)发生整体向下滑落的过程。滑坡灾害可毁灭村镇、破坏交通,造成财产损失和人员伤亡,滑坡引发的次生灾害还会阻塞河道、引发洪水,甚至诱发形成泥石流灾害,造成更严重损失。我国山地环境广泛,尤其在西南地区,山地是主要的地貌形态,地质环境条件和水文气候条件复杂多变,是我国滑坡灾害最严重的地区,频繁发生的滑坡使得人们的生命和财产安全受到了极大的威胁。滑坡易发性区划是通过分析影响滑坡的内在因素和外在因素,评价潜在滑坡灾害的地理空间分布,为城市建设规划和滑坡灾害防治提供决策支持。我国的大部分滑坡是由降雨直接诱发或与降雨有关,降雨诱发滑坡的预报预警能够使有关部门及早制定防治措施,减少滑坡灾害的损失。本文以典型的西部山区县域――重庆市奉节县为研究区域,开展基于机器学习的滑坡易发性区划与降雨诱发滑坡预报预警研究,具体研究内容和研究成果如下:(1)采集并处理了研究区2001~2016年发生的1520个滑坡数据以及地质构造、地形地貌、降雨、人类活动等数据,分析了研究区滑坡灾害的空间分布特征、成因机理及发育环境。(2)基于滑坡灾害成因机理的复杂性和诱发因素的多元化,选取地形地貌、地质条件、环境条件、人类工程活动以及诱发因子等5种影响因素的16个指标作为候选的评价指标,包括高程、坡度、坡向、坡位、微地貌、地面曲率、地形湿度指数、岩性、距离断层距离、倾坡类型、NDVI(归一化植被指数)、距离水系距离、土地利用类型、距离道路距离、距离房屋建筑距离和多年平均降雨量等,并对各因子与历史滑坡的相关性进行了统计分析。(3)选择逻辑回归、人工神经网络和随机森林叁种机器学习方法进行滑坡易发性区划,为了能更有效地构建优化的机器学习模型,采用贝叶斯优化算法进行超参数优化,利用递归特征消除方法进行特征选择。测试结果表明利用贝叶斯优化算法的速度要比网格搜索的速度快40倍,且得到的优化模型精度要高于网格搜索。通过对不同方法的滑坡易发性区划结果进行比较分析,显示随机森林方法的结果更符合实际情况。最终得到研究区域滑坡易发性区划图与历史滑坡点的迭置结果,有65%的历史滑坡落在面积比不到20%的高易发区和较高易发区中。(4)结合研究区历史滑坡及对应的降雨数据,进行降雨与滑坡灾害相关性的数理统计分析,建立了奉节县滑坡灾害的前期有效降雨量计算模型。依据有效降雨量模型,对位于不同等级滑坡易发区的滑坡数据进行数据挖掘分析,提出了奉节县滑坡灾害不同预警等级的有效降雨量阈值。基于不同滑坡易发性区划的当日降雨量与历史滑坡关系的数据挖掘,提出了当日降雨对滑坡预警等级的标准。将易发性区划、有效降雨阈值和当量降雨调整标准结合,构建了奉节县滑坡灾害降雨时空联合预报预警模型。(5)开发了奉节县降雨诱发滑坡降预警预报系统,系统集成了奉节县滑坡灾害及影响因子数据,能进行滑坡易发性区划的机器学习建模、前期有效降雨和日降雨查询分析,以及时空耦合的降雨诱发滑坡的预报预警,并实现成果的可视化表达。(6)利用研究区2017年的滑坡案例进行了验证分析,根据5个滑坡案例的发生时间计算滑坡前10天有效降雨量,并结合当日降雨量,给出预报预警等级,结果表明5个典型案例的最终预警分析结果均为黄色~橙色预警,预警结果与现场实际情况总体吻合。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-05-01）
吴伟,赵法锁,祝艳波,陈新建,祝俊华[3]（2019）在《基于信息量模型的陕西省合阳县地质灾害易发性区划》一文中研究指出在对合阳县地质灾害进行野外调查和资料收集的基础上,选用灾害点密度、坡型、坡高、坡度、岩土类型和人类工程活动6个因子建立该地区地质灾害易发性分区的评价指标体系,采用基于GIS的信息量模型进行合阳县地质灾害易发性区划,并针对不同分区提出相应的地质灾害防治措施.根据计算分析,最终将研究区划分为非易发区、低易发区、中易发区和高易发区4个区.其中高易发区占研究区总面积的20.16%,中易发区占总面积的4.47%,低易发区面积占总面积的3.98%,非易发区面积占总面积的71.39%.(本文来源于《河南科学》期刊2019年03期）
赵鹏,张令泽,肖华宗[4]（2018）在《云南省勐海县地质灾害易发性区划》一文中研究指出在云南省勐海县地质灾害详细调查的基础上,选取了对地质灾害发育起主导作用的9个因素作为易发区划分的评判因子,采用单元面积评价法对勐海县地质灾害易发性进行了区划,将研究区划分为高、中、低和不易发区等四个大区,为勐海县地质灾害防灾减灾工作提供技术支持。(本文来源于《四川地质学报》期刊2018年04期）
鬲新,薛梅,梅红专[5]（2018）在《基于灰度分析法的宜城市地质灾害易发性区划》一文中研究指出综合宜城市1∶5万地质灾害详细调查野外成果,在易发性区划评价上主要选取不同环境条件下样本,运用灰度分析评价法来分析样本之间关联度,确定宜城市境内5种影响地质灾害发育程度的因素的权重,结合GIS栅格处理技术,从而定量分析得出宜城市全市地质灾害易发性区划,为宜城市地质灾害防治规划提供科学依据。(本文来源于《资源环境与工程》期刊2018年S1期）
张波,石长柏,肖志勇,张金朝,邬磊[6]（2018）在《基于GIS和加权信息量的湖北鄂州地质灾害易发性区划》一文中研究指出本文以湖北省地质灾害高易发区之一鄂州市为研究区,在鄂州市地质灾害详细调查的基础上,选取地貌单元、高差、坡度、工程地质岩组、断层、开矿活动6个影响因素,应用加权信息量模型,通过GIS空间分析平台,开展研究区易发性评价。研究结果表明:研究区划分为高易发、中易发、低易发叁个区,分别占研究区面积的4.58%,13.59%,81.83%。通过受试者工作特征曲线(ROC)的线下面积(AUC)进行检验,其值为89.2%,评价精度较高。本文湖北省鄂州市为例开展地质灾害易发性评价、结果分析以及预测精度评价等,为湖北省内县域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。(本文来源于《中国地质灾害与防治学报》期刊2018年03期）
李孝攀[7]（2018）在《基于GIS的甘孜—昌都区域地质灾害易发性区划及其铁路线路规划设计应用研究》一文中研究指出随着“一带一路”倡议和《铁路“十叁五”发展规划》的逐步实施,西部地区铁路基础设施建设将迎来新的发展机遇,仅在西南山区就已经规划了川藏和滇藏两条进藏铁路通道。川藏铁路康定至昌都段需要穿越川西高山峡谷区和藏东南横断山高山峡谷区,铁路的勘察、设计、建设和运营都将面临前所未有的挑战。甘孜-昌都区域地质灾害异常发育,在铁路项目前期规划阶段,缺少详细的地质资料,难以对地质灾害做到准确无误的识别,存在很高的潜在风险。如何利用既有环境空间数据对地质灾害易发性进行合理量化和评估,对铁路线路规划设计有着重要的意义。为此,本文以甘孜-昌都区域为研究对象,对该区域地质灾害的易发性进行研究,探讨地质灾害易发性的量化表示方法,绘制甘孜-昌都区域地质灾害易发性区划图,并探索地质灾害易发性区划图在川藏铁路康定至昌都段线路规划设计中的应用。首先,搜集和整理甘孜-昌都区域自然地理、地质环境、灾害现状、人口经济等信息,获得甘孜-昌都区域的地形、地质、水文、人类活动等方面的数据资料,运用地理信息系统(GIS)技术构建甘孜-昌都区域环境空间数据库。然后,提取甘孜-昌都区域滑坡、崩塌和泥石流叁种主要地质灾害的影响因子并按照一定的精度对因子进行归一化分类,分别统计既有地质灾害在各个因子类别下的分布特征。通过对影响因子的相关性进行分析,选择地质灾害易发性评价指标,运用层次分析法和熵权法确定各个指标主客观权重。其次,运用改进的加权信息量法和支持向量机的方法分别评估各个评价单元主要地质灾害的易发性,并运用受试者工作特征曲线(ROC)和空间熵对两种方法所得到的地质灾害易发性评价结果进行有效性检验,综合滑坡、崩塌、泥石流叁种主要地质灾害的易发性,绘制甘孜-昌都区域地质灾害综合易发性区划图。最后,根据地质灾害易发性的量化结果,探索地质灾害易发性信息量图在铁路车站选址、线路方案生成、线路方案比选和应急资源优化布置四个方面的应用。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-05-01）
谢朋,文海家,胡东萍[8]（2018）在《山区公路沿线地震滑坡易发性区划研究》一文中研究指出基于地理信息系统(GIS)技术,建立逻辑回归评价模型,对汶川县和芦山县公路周边8km范围的地震滑坡开展易发性区划研究。在研究过程中,首先,从地震诱发滑坡灾害的触发机理出发,参考现场工程地质勘察资料及现有的研究成果,选取包括高程、坡度、坡位、坡向、曲率、微地貌、岩性、距断层距离、距水系距离、归一化植被指数(NDVI)、地震峰值加速度(PGA)、距离道路距离、年平均降雨量在内的13个地震诱发滑坡的影响因子;然后,以汶川县地理空间数据库为基础,通过10组样本在R软件中的训练,建立逻辑回归评价模型;最后,应用上述建立的模型,在ARCGIS平台下将汶川县公路沿线地震滑坡的易发性划分为极低、低、中、高、极高5个级别。为了进一步检验所建立评价模型的稳定性,将上述模型仿真到芦山县公路沿线,形成芦山县公路沿线地震滑坡易发性区划图。通过2个研究区域的ROC曲线,可以得到AUC值分别为0.912和0.783。研究结果表明:预测结果与实际地震滑坡分布吻合度较高,建立的评价模型稳定性较好,可以推广用于地形、地质环境相似山区公路沿线地震滑坡易发性区划评价。(本文来源于《中国公路学报》期刊2018年02期）
潘飞,陈廷方,施驰,高波[9]（2018）在《江油市地质灾害易发性区划与评价》一文中研究指出江油市地处前龙门山地与四川盆地西北部的接合地带,地势总体西北高、东南低。西北部系中、低山,前龙门山脉斜跨北部,东南部系丘陵和河谷平坝。区内河谷深切,地形起伏大,社会经济发展、人类开发程度、地质灾害发育程度和危害在地域上存在显着差异。根据地质灾害发育的地质环境条件,地质灾害发育现状和对人类工程经济活动的影响,将全区划分为地质灾害高、中、低易发区及不易发区,认识地质灾害发育规律、分布现状,科学地预测其发展趋势,为当地政府部门指导本区经济发展、城镇建设布局提供科学基础资料,做好"防灾减灾,群测群防"预警工作,合理地开发利用地质环境为人类服务,为江油市制定中长期规划提供参考依据。(本文来源于《城市地理》期刊2018年02期）
杨峰,陈毅,李信,薛桂澄,柳长柱[10]（2017）在《基于GIS技术的海南省白沙县地质灾害易发性区划研究》一文中研究指出通过对海南省白沙县1∶5万地质灾害详细调查数据综合分析,选取地质构造、地形地貌及人类活动叁大类,构造、工程地质岩组、坡度、坡高、海拔高度、植被覆盖率、河流及公路等八小类作为地质灾害影响评价因子。在ArcGIS平台上运用AHP法,进行评价因子权重计算并建立评价模型,完成白沙县地质灾害易发程度区划,划分出高、中、低和不易发区,为当地政府部门采取有效的措施进行统筹规划减灾防灾以及灾害治理提供了理论依据。(本文来源于《地质灾害与环境保护》期刊2017年04期）
易发性区划论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
滑坡是由岩石、土体或碎屑堆积物构成的山坡体在重力的作用下,受到地表水和地下水或地震等的影响,沿软弱面(滑动面)发生整体向下滑落的过程。滑坡灾害可毁灭村镇、破坏交通,造成财产损失和人员伤亡,滑坡引发的次生灾害还会阻塞河道、引发洪水,甚至诱发形成泥石流灾害,造成更严重损失。我国山地环境广泛,尤其在西南地区,山地是主要的地貌形态,地质环境条件和水文气候条件复杂多变,是我国滑坡灾害最严重的地区,频繁发生的滑坡使得人们的生命和财产安全受到了极大的威胁。滑坡易发性区划是通过分析影响滑坡的内在因素和外在因素,评价潜在滑坡灾害的地理空间分布,为城市建设规划和滑坡灾害防治提供决策支持。我国的大部分滑坡是由降雨直接诱发或与降雨有关,降雨诱发滑坡的预报预警能够使有关部门及早制定防治措施,减少滑坡灾害的损失。本文以典型的西部山区县域――重庆市奉节县为研究区域,开展基于机器学习的滑坡易发性区划与降雨诱发滑坡预报预警研究,具体研究内容和研究成果如下:(1)采集并处理了研究区2001~2016年发生的1520个滑坡数据以及地质构造、地形地貌、降雨、人类活动等数据,分析了研究区滑坡灾害的空间分布特征、成因机理及发育环境。(2)基于滑坡灾害成因机理的复杂性和诱发因素的多元化,选取地形地貌、地质条件、环境条件、人类工程活动以及诱发因子等5种影响因素的16个指标作为候选的评价指标,包括高程、坡度、坡向、坡位、微地貌、地面曲率、地形湿度指数、岩性、距离断层距离、倾坡类型、NDVI(归一化植被指数)、距离水系距离、土地利用类型、距离道路距离、距离房屋建筑距离和多年平均降雨量等,并对各因子与历史滑坡的相关性进行了统计分析。(3)选择逻辑回归、人工神经网络和随机森林叁种机器学习方法进行滑坡易发性区划,为了能更有效地构建优化的机器学习模型,采用贝叶斯优化算法进行超参数优化,利用递归特征消除方法进行特征选择。测试结果表明利用贝叶斯优化算法的速度要比网格搜索的速度快40倍,且得到的优化模型精度要高于网格搜索。通过对不同方法的滑坡易发性区划结果进行比较分析,显示随机森林方法的结果更符合实际情况。最终得到研究区域滑坡易发性区划图与历史滑坡点的迭置结果,有65%的历史滑坡落在面积比不到20%的高易发区和较高易发区中。(4)结合研究区历史滑坡及对应的降雨数据,进行降雨与滑坡灾害相关性的数理统计分析,建立了奉节县滑坡灾害的前期有效降雨量计算模型。依据有效降雨量模型,对位于不同等级滑坡易发区的滑坡数据进行数据挖掘分析,提出了奉节县滑坡灾害不同预警等级的有效降雨量阈值。基于不同滑坡易发性区划的当日降雨量与历史滑坡关系的数据挖掘,提出了当日降雨对滑坡预警等级的标准。将易发性区划、有效降雨阈值和当量降雨调整标准结合,构建了奉节县滑坡灾害降雨时空联合预报预警模型。(5)开发了奉节县降雨诱发滑坡降预警预报系统,系统集成了奉节县滑坡灾害及影响因子数据,能进行滑坡易发性区划的机器学习建模、前期有效降雨和日降雨查询分析,以及时空耦合的降雨诱发滑坡的预报预警,并实现成果的可视化表达。(6)利用研究区2017年的滑坡案例进行了验证分析,根据5个滑坡案例的发生时间计算滑坡前10天有效降雨量,并结合当日降雨量,给出预报预警等级,结果表明5个典型案例的最终预警分析结果均为黄色~橙色预警,预警结果与现场实际情况总体吻合。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
易发性区划论文参考文献
[1].王卫东,刘攀,龚陆.基于支持向量机模型的四川省滑坡灾害易发性区划[J].铁道科学与工程学报.2019
[2].孙德亮.基于机器学习的滑坡易发性区划与降雨诱发滑坡预报预警研究[D].华东师范大学.2019
[3].吴伟,赵法锁,祝艳波,陈新建,祝俊华.基于信息量模型的陕西省合阳县地质灾害易发性区划[J].河南科学.2019
[4].赵鹏,张令泽,肖华宗.云南省勐海县地质灾害易发性区划[J].四川地质学报.2018
[5].鬲新,薛梅,梅红专.基于灰度分析法的宜城市地质灾害易发性区划[J].资源环境与工程.2018
[6].张波,石长柏,肖志勇,张金朝,邬磊.基于GIS和加权信息量的湖北鄂州地质灾害易发性区划[J].中国地质灾害与防治学报.2018
[7].李孝攀.基于GIS的甘孜—昌都区域地质灾害易发性区划及其铁路线路规划设计应用研究[D].西南交通大学.2018
[8].谢朋,文海家,胡东萍.山区公路沿线地震滑坡易发性区划研究[J].中国公路学报.2018
[9].潘飞,陈廷方,施驰,高波.江油市地质灾害易发性区划与评价[J].城市地理.2018
[10].杨峰,陈毅,李信,薛桂澄,柳长柱.基于GIS技术的海南省白沙县地质灾害易发性区划研究[J].地质灾害与环境保护.2017