基于DEM的黄土滑坡危险性评价研究

论文摘要

黄土滑坡是黄土地区常见的地质灾害之一,全国约有1/3的滑坡灾害发生于黄土地区。黄土滑坡给该地区的生态环境和社会发展造成了严重的影响。数字地形模型(DEM)包含着丰富的地形、地貌及相关的地学信息与知识,是GIS数字地形分析的数据基础。使用遥感技术与地理信息系统来提取和分析地质地貌信息,已经成为生态环境地质调查的一种必然趋势。本论文在总结前人研究成果与研究经验的基础上,结合滑坡点实地调查资料,分析了影响黄土滑坡灾害危险性评价的主要地形地貌等特征,以1:5万地形图的DEM所提取的地形信息为基础,采用GIS、数理统计、模糊数学、神经网络等方法,对研究区的地形地貌、植被覆盖、降雨条件、人类活动等因素与滑坡危险性之间关系作了深入探讨,进行了以下研究:①针对黄土高原区地质环境,形成了一套基于DEM的从数据采集→数据分析→评价指标体系选择→评价模型分析→滑坡危险性预测与区划,较为完整的黄土滑坡危险性评价的方法体系和工作流程。②在评价预测的理论方法上作了较深入的探讨和实践,结合模糊数学理论、非线性理论的神经网络方法将遥感分析技术、GIS技术引入本次研究,为黄土滑坡危险性评价提供了强大的空间分析功能。③以DEM数据信息为主结合调查点资料,从较全面的阐述了该评价系统:它包括主控因素集的建立、因素的量化、危险性等级的确定和危险性评价的成果;利用模糊数学理论建立了黄土滑坡危险性评价系统因素集的隶属度函数,使要素集的量化避免因各种失误而造成的不必要的误差。④应用模糊综合评判法、灰色聚类法及BP神经网络法,建立了研究区黄土滑坡危险性评价的数学模型,并利用三种模型对研究区进行了滑坡危险性评价对比,使非线性理论在实践中得到了成功的应用。评价结果显示模糊综合评判法及BP神经网络法的结论与实际情况比较吻合。⑤选取地形地貌、植被覆盖、降雨条件、人类活动等12个影响滑坡危险性评价的因素作为评价因子,将研究区划分为25个小区域,采用模糊综合评判、灰色聚类分析及神经网络法进行滑坡危险性评价,将研究区滑坡危险性划分为无危险区、低危险区、中危险区和高危险区四个级别的区域,并对人类活动强度对研究区滑坡危险性分级的影响进行了预测,为区域地质灾害更为准确的预警预报提供了较准确的依据。

论文目录

• 摘 要
• Abstract
• 第1章 绪 论
• 1.1 选题意义
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 遥感地质灾害研究现状
• 1.2.2 滑坡危险性区划研究现状
• 1.3 研究内容
• 第2章 研究区环境地质条件
• 2.1 概况
• 2.1.1 气象水文植被
• 2.1.2 地形地貌
• 2.1.3 地层岩性
• 2.1.4 水文地质
• 2.1.5 人类工程经济活动
• 2.2 研究区地质灾害现状
• 2.2.1 地质灾害类型
• 2.2.2 分布及规模
• 第3章 危险性评价的基础理论
• 3.1 模糊综合评判法
• 3.2 危险性等级的划分
• 3.3 灰色聚类模型
• 3.4 神经网络模型
• 第4章 评价指标的提取及结果分析
• 4.1 滑坡点稳定性评价的讨论
• 4.1.1 快速拉格朗日分析法
• 4.1.2 黄土斜坡稳定性分析
• 4.2 坡度因子
• 4.2.1 定义及提取
• 4.2.2 坡度分析
• 4.3 坡高因子
• 4.3.1 定义及提取
• 4.3.2 坡高分析
• 4.4 坡向因子
• 4.4.1 定义及提取
• 4.4.2 坡向分析
• 4.5 坡形
• 4.5.1 定义及提取
• 4.5.2 坡形分析
• 4.6 地表切割深度
• 4.6.1 定义及提取
• 4.6.2 切割深度分析
• 4.7 植被因素
• 4.7.1 植物的波谱特征
• 4.7.2 植被指数
• 4.7.3 植被分析
• 第5章 基于地形因素的区域黄土滑坡危险性评价
• 5.1 区域黄土滑坡危险性评价指标体系
• 5.1.1 评价指标体系的目的
• 5.1.2 构建评价指标体系的原则
• 5.1.3 评价指标体系建立与分级
• 5.1.4 评价指标的量化
• 5.2 模糊综合评判法评价
• 5.2.1 数学模型
• 5.2.2 危险性指标权重的确定
• 5.2.3 危险性等级的划分
• 5.2.4 评价实践
• 5.3 灰色聚类法评价
• 5.3.1 数学模型
• 5.3.2 评价实践
• 5.4 神经网络法评价
• 5.4.1 数学模型
• 5.4.2 评价实践
• 第6章 结 论
• 致谢
• 参考文献
• 图版