隐伏断层地震诱发滑坡易发性评价

发布时间：2018-05-24 10:13

  本文选题：同震地表变形 + 地震滑坡　； 参考：《浙江大学学报(工学版)》2017年11期

【摘要】：针对隐伏断层地震诱发滑坡无明显空间分布规律导致滑坡易发性分区难度较大的问题,提出考虑同震地表变形因子的人工神经网络地震滑坡易发性评价方法.以2004年日本新泻中越地震为例,除选取地层岩性、高程、坡度、坡向、地表曲率、地震加速度峰值、距道路的距离等常规地震滑坡影响因子外,新增同震地表变形作为影响因子,利用地理信息系统(GIS)平台通过神经网络法进行地震滑坡易发性评价.结果表明,基于GIS的人工神经网络法对地震诱发滑坡易发性评价有较高的精度.同震地表变形对预测准确度有一定贡献,优于坡向、高程以及距道路的距离等常规影响因子.
[Abstract]:In view of the problem that landslide induced by hidden fault earthquake has no obvious spatial distribution, it is difficult to divide landslide vulnerability, and an artificial neural network method is proposed to evaluate the susceptibility of seismic landslide considering coearthquake surface deformation factor. Taking the 2004 Niigata Zhongyue earthquake in Japan as an example, in addition to selecting the factors affecting the landslide, such as stratigraphic lithology, elevation, slope, slope direction, surface curvature, peak seismic acceleration, distance from the road, etc. The new coseismic surface deformation is used as the influence factor and the GIS platform is used to evaluate the vulnerability of earthquake landslide by using neural network method. The results show that the artificial neural network method based on GIS has a high accuracy in evaluating the susceptibility of earthquake induced landslides. The coseismic surface deformation contributes to the prediction accuracy and is superior to the conventional influencing factors such as slope direction elevation and distance from the road.
【作者单位】： 浙江大学建筑工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51208461) 浙江省自然科学基金资助项目(LY16D020002)
【分类号】：P642.22

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本文编号：1928683