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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)一般工業(yè)技術(shù)滑坡敏感性評(píng)價(jià)與治理措施研究:以博山區(qū)為例

滑坡敏感性評(píng)價(jià)與治理措施研究:以博山區(qū)為例

滑坡敏感性評(píng)價(jià)與治理措施研究:以博山區(qū)為例

定 價(jià):¥49.00

作 者: 尹超 徐康 秦玉吉 曹際寶 張涵
出版社: 科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787523514337 出版時(shí)間: 2024-11-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  滑坡是一種常見的不良地質(zhì)現(xiàn)象,具有分布范圍廣、發(fā)生頻率高和破壞性強(qiáng)等特點(diǎn),嚴(yán)重威脅國民經(jīng)濟(jì)和人民生命財(cái)產(chǎn)安全?;旅舾行栽u(píng)價(jià)是滑坡防治的基礎(chǔ)工作,它根據(jù)研究區(qū)域的滑坡調(diào)查數(shù)據(jù)和地質(zhì)環(huán)境條件,分析滑坡孕災(zāi)環(huán)境中各致災(zāi)因子組合特征對(duì)滑坡發(fā)生的影響,并基于地理信息系統(tǒng)(GIS)將研究區(qū)域劃分為不同等級(jí)的敏感區(qū),為滑坡防治政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。已有的滑坡敏感性評(píng)價(jià)聚焦于由滑坡本身及其靜態(tài)致災(zāi)因子的非均質(zhì)性產(chǎn)生的空間效應(yīng),常常忽略孕災(zāi)環(huán)境中土地利用、歸一化植被覆蓋指數(shù)(NDVI)、人口密度等動(dòng)態(tài)因子的時(shí)變性,降低了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確率。本書以山東省淄博市博山區(qū)為研究區(qū)域,調(diào)查博山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)和地質(zhì)環(huán)境條件,并基于 ArcGIS 10.2和 ENVI 5.3提取滑坡致災(zāi)因子,對(duì)致災(zāi)因子進(jìn)行相關(guān)性分析和共線性檢驗(yàn)。將通過檢驗(yàn)的致災(zāi)因子分為靜態(tài)致災(zāi)因子和動(dòng)態(tài)致災(zāi)因子,建立了靜態(tài)致災(zāi)因子動(dòng)態(tài)致災(zāi)因子 2021年實(shí)測(cè)值、靜態(tài)致災(zāi)因子動(dòng)態(tài)致災(zāi)因子各年實(shí)測(cè)值、靜態(tài)致災(zāi)因子動(dòng)態(tài)致災(zāi)因子年際變化值 3種評(píng)價(jià)因子組合,將 3種因子組合輸入 5種機(jī)器學(xué)習(xí)模型(隨機(jī)森林模型、邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型、Stacking集成模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型),比較不同因子組合和不同模型的預(yù)測(cè)精度與評(píng)價(jià)結(jié)果。使用地理探測(cè)器的分異及因子探測(cè)功能分析博山區(qū)土地利用對(duì)滑坡敏感性的影響,使用交互作用探測(cè)功能分析土地利用變化對(duì)滑坡敏感性的交互作用,使用 ArcGIS 10.2的空間疊加功能分析土地利用、 NDVI和人口密度等動(dòng)態(tài)因子的變化信息同滑坡敏感性空間分布的關(guān)系。對(duì)位于極高敏感區(qū)和高敏感區(qū)的 G205樂疃—青石關(guān)段12處危險(xiǎn)邊坡分別制定 2套治理方案,通過對(duì)比防治效果、造價(jià)和工程量確定了優(yōu)選方案和備選方案。本書主要結(jié)論包括以下幾個(gè)方面。① 3種評(píng)價(jià)因子組合中,靜態(tài)致災(zāi)因子動(dòng)態(tài)致災(zāi)因子年際變化值的因子組合 3最合理,較靜態(tài)致災(zāi)因子動(dòng)態(tài)致災(zāi)因子 2021年實(shí)測(cè)值的因子組合 1、靜態(tài)致災(zāi)因子動(dòng)態(tài)致災(zāi)因子各年實(shí)測(cè)值的因子組合 2下模型的 AUC值平均分別提高0.0546、0.0310,驗(yàn)證精度平均分別提高0.0251、0.0103。5種機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)性能最優(yōu),較隨機(jī)森林模型、邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型和 Stacking集成模型的 AUC值平均分別提高0.0470、0.0423、0.0267和0.0107,驗(yàn)證精度平均分別提高0.0454、0.0390、0.0408和 0.0050。其中,因子組合 3下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的滑坡敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果最合理,AUC值為0.92,驗(yàn)證精度為0.9418。②以因子組合 3下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基準(zhǔn)模型,比較不同評(píng)價(jià)因子組合和不同模型的博山區(qū)滑坡敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果,因子組合 1、2下的模型高估了高程的作用,低估了河流距離的作用。Stacking集成等其他模型高估了斷層距離的作用,低估了道路距離的作用。不同因子組合對(duì)博山區(qū)滑坡敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果的影響較大,因子組合1、2下模型的滑坡敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果極端分類傾向強(qiáng),易產(chǎn)生過高估計(jì)和過低估計(jì)等錯(cuò)誤估計(jì)區(qū)域。③博山區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)和空間分布逐年優(yōu)化。土地利用變化區(qū)域的極高敏感區(qū)占比大,尤其是裸地→林地、耕地→人造用地、園地→水域、林地→水域和水域→林地等區(qū)域,滑坡敏感性概率大。人口流動(dòng)過度和適度區(qū)域占比較小,多分布在博山城區(qū)附近,人口流動(dòng)過度區(qū)域極高敏感區(qū)占比最大,人口流動(dòng)穩(wěn)定區(qū)域極高敏感區(qū)占比最小。 NDVI年際變化劇烈的區(qū)域極高敏感區(qū)占比大,NDVI年際變化穩(wěn)定的區(qū)域極低敏感區(qū)占比大。故在進(jìn)行工程活動(dòng)、植樹造林時(shí)應(yīng)注意進(jìn)度安排,避免大規(guī)模、短時(shí)間的因子變化。④制作了 G205樂疃—青石關(guān)段 12處危險(xiǎn)邊坡危巖體發(fā)育圖、邊坡 3D曲面圖和邊坡平面圖;利用 RocFall軟件對(duì)落石運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行模擬計(jì)算,分析了落石終點(diǎn)的水平位置、落石的總能量和彈跳高度;確定了治理各邊坡的優(yōu)選方案與備選方案。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《滑坡敏感性評(píng)價(jià)與治理措施研究:以博山區(qū)為例》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第 1章緒 論  1 11研究背景及意義1 12國內(nèi)外研究現(xiàn)狀2 121滑坡敏感性評(píng)價(jià)因子 2 122滑坡敏感性評(píng)價(jià)方法 4 13研究?jī)?nèi)容7
第 2章滑坡致災(zāi)因子分析  9 
21研究區(qū)域概況9 
211地理位置9 212地形地貌10 213地層巖性11 214氣候條件11 215水文條件12 216地質(zhì)構(gòu)造13 217土地利用14 218交通狀況15 219滑坡概況16 
22數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理 16 
221數(shù)據(jù)來源16 222數(shù)據(jù)預(yù)處理17 
23滑坡影響因素分析 17 
231地形及地質(zhì)因素17
232水文及植被因素25 233人類活動(dòng)因素31 
24致災(zāi)因子篩選34 
241相關(guān)性分析34 242共線性檢驗(yàn)36 
25本章小結(jié)36
第3章滑坡敏感性評(píng)價(jià)因子組合與量化 39 31評(píng)價(jià)因子組合39 32評(píng)價(jià)因子量化40 321信息量法40 322固定評(píng)價(jià)因子量化結(jié)果 41 323動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)因子量化結(jié)果 45 33本章小結(jié)61
第 4章滑坡敏感性建模 63 
41評(píng)價(jià)模型概述63 
411RF模型 63 412LR模型 64 413SVM模型 64 414Stacking集成模型66 415CNN模型 66 
42評(píng)價(jià)模型構(gòu)建69 
421RF模型構(gòu)建 69 422LR模型構(gòu)建 69 423SVM模型構(gòu)建 70 424Stacking集成模型構(gòu)建71 425CNN模型構(gòu)建 71 
目 錄 
43評(píng)價(jià)因子組合的合理性驗(yàn)證 73 
431RF-RFE算法 73 432評(píng)價(jià)因子組合驗(yàn)證75 
44模型精度分析76 45本章小結(jié)79
第 5章滑坡敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果  81 
51評(píng)價(jià)結(jié)果分析81 
511RF模型評(píng)價(jià)結(jié)果81 512LR模型評(píng)價(jià)結(jié)果83 513SVM模型評(píng)價(jià)結(jié)果86 514Stacking集成模型評(píng)價(jià)結(jié)果 88 515CNN模型評(píng)價(jià)結(jié)果91 516滑坡敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果總結(jié) 94 
52評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比分析 94 
521不同評(píng)價(jià)因子組合的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比94 522不同評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比98 
53本章小結(jié)102
第 6章基于動(dòng)態(tài)因子的滑坡敏感性分析105 
61土地利用變化對(duì)滑坡敏感性的影響105 
611土地利用對(duì)滑坡敏感性的解釋程度分析105 612土地利用變化對(duì)滑坡敏感性的交互作用分析 106 
62人口密度變化對(duì)滑坡敏感性的影響112 63 NDVI變化對(duì)滑坡敏感性的影響113 631 NDVI年際變化的影響113 632 NDVI穩(wěn)定性的影響115 
64本章小結(jié)117
第 7章G205樂疃—青石關(guān)段巖質(zhì)滑坡穩(wěn)定性分析與治理措施  119 71G205樂疃—青石關(guān)段概況119 72邊坡穩(wěn)定性計(jì)算122 721計(jì)算方法122 722參數(shù)取值123 723計(jì)算結(jié)果128 73邊坡落石運(yùn)動(dòng)特征分析 133 731RocFall軟件計(jì)算原理133 732RocFall軟件使用流程133 733材料參數(shù)13474 邊坡防治方案138 75結(jié)論141
第 8章結(jié)論與展望 143 81結(jié)論143 82創(chuàng)新點(diǎn)144
參考文獻(xiàn)  147

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