留坝县域滑坡危险性评价结果的影响因素研究

发布时间：2017-06-24 18:01

  本文关键词：留坝县域滑坡危险性评价结果的影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：影响滑坡危险性评价效果的因素是其评价结果合理、准确的基础。以留坝县域162处滑坡灾害资料为依据,从留坝县域角度考虑,探索评价方法、因子数量、计算单元数等影响因素对滑坡危险性评价效果的影响。主要结果、结论如下:(1)限定因子数量(10个)和计算单元数(2164575个),采用信息量模型、层次分析法两种评价方法,进行研究区滑坡危险性评价。分区单元数差值最小为22647个、最大为32788个,分区面积差值最小为20.3823km2、最大为29.5092km2。分区单元数、分区面积变化较明显,数值离散性较高、一致性较低,评价方法对评价结果的影响较小。其原因在于评价方法决定着计算原理与过程,不同评价方法的计算原理与过程不同。(2)限定评价方法(信息量模型)和计算单元数(2164575个),采用四个、七个两种因子数量,进行研究区滑坡危险性评价。分区单元数差值最小为21942个、最大为112075个,分区面积差值最小为19.7478km2、最大为100.8675km2。分区单元数、分区面积变化明显,数值离散性高、一致性低,因子数量对评价结果的影响较大。其原因在于因子数量不同与滑坡危险性评价各因子的权重值和研究区总的信息权值关系密切。(3)限定评价方法(信息量模型)和因子数量(10个),采用540562个、134712个两种计算单元数,进行研究区滑坡危险性评价。分区单元数差值最小为60155个、最大为191730个,分区面积差值最小为6.03km2、最大为15.3792km2。分区单元数、分区面积变化很小,数值离散性低、一致性高,计算单元数对评价结果的影响很小。其原因在于计算单元数影响着评价单元的大小和各评价因子类别的信息量值。(4)层次分析法高危险区的滑坡密度为3.40个/10km2,信息量模型高危险区的滑坡密度为3.88个/10km2,可知信息量模型的评价结果优于层次分析法;四个评价因子,高危险区的滑坡密度为3.84个/10km2,七个评价因子,高危险区的滑坡密度为4.01个/10km2,可知评价因子的逐渐加入,一定程度上降低了评价结果的不确定性;540562个计算单元,高危险区的滑坡密度为3.99个/10km2,134712个计算单元,高危险区的滑坡密度为3.94个/10km2,可知在一定范围内适当缩小计算单元能提高评价结果的精度。
【关键词】：留坝县域 滑坡危险性评价 影响因素
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P642.22
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 选题背景及研究意义9-10
• 1.1.1 选题背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 评价结果的影响因素研究10-14
• 1.2.2 滑坡灾害危险性评价研究14-15
• 1.3 研究内容、方法及技术路线15-17
• 1.3.1 研究内容、方法15-16
• 1.3.2 技术路线16-17
• 2 研究区概况17-26
• 2.1 研究区地理环境17-19
• 2.1.1 地理位置17
• 2.1.2 气象特征17-19
• 2.2 研究区地质环境19-26
• 2.2.1 地形地貌19
• 2.2.2 地质构造19-22
• 2.2.3 地层岩性22-24
• 2.2.4 新构造运动与地震24
• 2.2.5 水文地质特征24
• 2.2.6 人类工程活动24-26
• 3 留坝县域滑坡灾害发育特征26-40
• 3.1 留坝县域滑坡灾害分布规律26-28
• 3.1.1 地域分布规律26-27
• 3.1.2 乡镇分布规律27
• 3.1.3 时空分布规律27-28
• 3.2 滑坡灾害形成条件及影响因子分析28-40
• 3.2.1 地形地貌对滑坡灾害的控制作用28-33
• 3.2.2 地质构造对滑坡灾害的控制作用33-34
• 3.2.3 岩土体类型对滑坡灾害的控制作用34-35
• 3.2.4 降雨对滑坡灾害的诱发作用35-37
• 3.2.5 水系对滑坡灾害的控制作用37-38
• 3.2.6 人类工程活动对滑坡灾害形成的影响38-40
• 4 危险性评价结果的影响因素分析40-43
• 4.1 危险性评价结果的影响因素40
• 4.2 评价方法与评价结果的关系40-42
• 4.3 因子数量与评价结果的关系42
• 4.4 计算单元数与评价结果的关系42-43
• 5 留坝县域实例分析43-71
• 5.1 不同评价方法滑坡危险性评价43-54
• 5.1.1 基于GIS的危险性评价43-48
• 5.1.2 基于信息量模型的危险性评价48-52
• 5.1.3 评价结果的对比分析52-54
• 5.2 不同因子数量滑坡危险性评价54-60
• 5.2.1 四个评价因子54-56
• 5.2.2 七个评价因子56-58
• 5.2.3 评价结果的对比分析58-60
• 5.3 不同计算单元数滑坡危险性评价60-71
• 5.3.1 540562个计算单元60-64
• 5.3.2 134712个计算单元64-69
• 5.3.3 评价结果的对比分析69-71
• 6 结论与展望71-74
• 6.1 结论71-72
• 6.2 展望72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-77

【参考文献】

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本文编号：478953