基于GIS与堆栈融合模型的长春市地质灾害易发性和危险性评价研究
发布时间:2021-05-14 02:49
长春市位于吉林省中西部,是吉林省的政治、经济、文化、科技中心。现在地质灾害对长春市城市建设和规划的制约日益显著,因此对长春市进行地质灾害易发性和危险性评价至关重要。地质灾害易发性评价作为评价危险性的基础,其评价结果的可靠性会影响对地质灾害危险性的预测,因此寻找精确度较高的易发性评价结果是完成危险性评价的重要一步。机器学习模型在地质灾害易发性评价中的广泛应用,但对单个模型进行融合以提高学习性能的堆栈融合模型在地质灾害领域却没有得到广泛应用。所以本文依托2019年长春市区地质灾害危险性评价项目及其他相关区划资料,详细调查了解了长春市地质灾害分布情况。针对长春市地质灾害分布发育情况,选取并筛选出十个评价因子,利用堆栈(Stacking)融合模型对长春市进行地质灾害易发性评价,并与支持向量机、人工神经网络、随机森林这三种基模型结果进行对比,验证堆栈融合模型的可靠性和适用性,选取最优评价模型;之后以地质灾害易发性、地质灾害发生间接概率和区域重要程度三个方面分析长春市地质灾害危险性,并提出合理的灾害防治建议。主要工作有以下成果:(1)分析了研究区自然地理、社会经济、气象水文及地质条件,并根据地质灾...
【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:116 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
中文摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 选题依据及研究意义
1.1.1 选题依据
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 地质灾害易发性评价
1.2.2 地质灾害危险性评价
1.2.3 堆栈(Stacking)融合模型研究现状
1.3 本文的研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
第2章 研究区概况
2.1 研究区自然地理
2.1.1 研究区地理位置概况
2.1.2 气象
2.1.3 社会经济
2.1.4 水文
2.1.5 地形地貌
2.2 区域地质条件
2.2.1 地层岩性
2.2.2 岩浆岩
2.2.3 地质构造
第3章 研究区地质灾害发育特征
3.1 地质灾害类型及特征
3.1.1 地质灾害类型
3.1.2 研究区地质灾害特征
3.2 地质灾害分布特征及规律
3.2.1 地质灾害分布特征
3.2.2 地质灾害分布规律
第4章 地质灾害易发性评价
4.1 评价单元选取
4.2 易发性评价因子选取及筛选
4.2.1 易发性因子选取
4.2.2 易发性因子筛选
4.3 易发性评价模型选取
4.3.1 支持向量机模型
4.3.2 人工神经网络模型
4.3.3 随机森林模型
4.3.4 Stacking融合模型
4.4 地质灾害易发性评价
4.4.1 模型评价步骤
4.4.2 模型评价结果
4.5 评价结果分析
4.5.1 ROC曲线
4.5.2 Kappa检验
4.5.3 模型比较分析
第5章 地质灾害危险性评价
5.1 评价指标体系
5.2 危险性评价方法
5.3 地质灾害间接概率评价
5.3.1 地质灾害间接概率评价指标选取
5.3.2 地质灾害区域间接概率评价
5.4 区域重要程度
5.4.1 区域重要程度评价指标选取
5.4.2 区域重要程度评价
5.5 地质灾害危险性评价及分区
5.5.1 地质灾害危险性评价
5.5.2 地质灾害危险性分区
5.6 防灾减灾措施及建议
第6章 结论和建议
6.1 主要工作及结论
6.2 不足与展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢
本文编号:3185125
【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:116 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
中文摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 选题依据及研究意义
1.1.1 选题依据
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 地质灾害易发性评价
1.2.2 地质灾害危险性评价
1.2.3 堆栈(Stacking)融合模型研究现状
1.3 本文的研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
第2章 研究区概况
2.1 研究区自然地理
2.1.1 研究区地理位置概况
2.1.2 气象
2.1.3 社会经济
2.1.4 水文
2.1.5 地形地貌
2.2 区域地质条件
2.2.1 地层岩性
2.2.2 岩浆岩
2.2.3 地质构造
第3章 研究区地质灾害发育特征
3.1 地质灾害类型及特征
3.1.1 地质灾害类型
3.1.2 研究区地质灾害特征
3.2 地质灾害分布特征及规律
3.2.1 地质灾害分布特征
3.2.2 地质灾害分布规律
第4章 地质灾害易发性评价
4.1 评价单元选取
4.2 易发性评价因子选取及筛选
4.2.1 易发性因子选取
4.2.2 易发性因子筛选
4.3 易发性评价模型选取
4.3.1 支持向量机模型
4.3.2 人工神经网络模型
4.3.3 随机森林模型
4.3.4 Stacking融合模型
4.4 地质灾害易发性评价
4.4.1 模型评价步骤
4.4.2 模型评价结果
4.5 评价结果分析
4.5.1 ROC曲线
4.5.2 Kappa检验
4.5.3 模型比较分析
第5章 地质灾害危险性评价
5.1 评价指标体系
5.2 危险性评价方法
5.3 地质灾害间接概率评价
5.3.1 地质灾害间接概率评价指标选取
5.3.2 地质灾害区域间接概率评价
5.4 区域重要程度
5.4.1 区域重要程度评价指标选取
5.4.2 区域重要程度评价
5.5 地质灾害危险性评价及分区
5.5.1 地质灾害危险性评价
5.5.2 地质灾害危险性分区
5.6 防灾减灾措施及建议
第6章 结论和建议
6.1 主要工作及结论
6.2 不足与展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢
本文编号:3185125
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