汶川震区滑坡易发性评价方法及应用

发布时间：2017-08-22 19:12

  本文关键词：汶川震区滑坡易发性评价方法及应用

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【摘要】：汶川震区受其复杂地理环境,多变地质构造及暴雨、地震等因素的影响,滑坡等地质灾害广泛发育,对当地人民的生产生活及生命财产安全造成了一定程度的危害。因此,开展滑坡易发性研究,减少滑坡灾害造成的人员伤亡,保护人民生命财产安全,实现防灾减灾,具有重要的科学与现实意义。论文针对当前滑坡易发性评价研究中较少考虑的评价指标体系构建问题、不确定性问题及传统模型使用条件受限等问题,研究了两种区域滑坡易发性方法,并在汶川震区进行详细应用,验证方法的有效性。论文的主要工作和成果如下:(1)改进了耦合C4.5决策树算法和m-branch概率平滑技术的区域滑坡易发性评价方法。该方法中云模型与粗糙集理论分别用于实现连续型属性数据离散化和各评价因子重要性的定量分析与计算,从而实现评价指标体系筛选与优化;C4.5决策树算法用于实现样本分类,构建分类器,m-branch概率平滑技术用于实现决策树向概率预测树的转换,从而实现滑坡易发性评价。同时使用统计方法、ROC(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线和AUC(Area Under the Curve,AUC)值评价分析模型精度。(2)应用证据理论方法研究滑坡易发性评价工作中的不确定性。该方法通过似然比函数定义了证据理论中最为关键的基本概率分配函数,通过信任函数、不支持函数、似真函数和不确定函数四个函数度量滑坡易发性评价工作中的不确定性。(3)应用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)和遥感技术(Remote Sensing,RS)提取滑坡易发性评价因子,并分析各评价因子同滑坡的响应关系和变化规律。(4)应用C4.5决策树算法和m-branch概率平滑技术耦合模型对汶川震区进行滑坡易发性评价。采用粗糙集理论定量分析计算高程、坡度、坡向、斜坡类型、地层岩性、距断裂距离、距水系距离、地形湿度指数、植被覆盖度和地震峰值加速度等10个评价因子的重要性,计算结果表明所选10个评价因子重要性均大于0,为核心评价因子,不可剔除。对模型性能进行评价,其AUC值达到了81.80%,统计发现,48.59%的验证样本落入高易发区(总面积的10%)、27.58%的验证样本落入中易发区(总面积的20%)、23.83%的验证样本落入低易发区(总面积的70%)。利用统计方法分析评价模型的不确定性,结果表明该模型是健壮、稳定的,预测结果有效、可利用,同时该模型也存在一定的不确定性,且该不确定性随着预测值的提高而提高。(5)应用证据理论方法对汶川震区进行滑坡易发性评价。以信任函数为基础对研究区进行滑坡易发性制图,其AUC值达到了75.96%;对验证样本落入各易发区的情况进行统计,发现40.53%的验证样本落入高易发区(占总面积的10%)、26.23%的验证样本落入中易发区(占总面积的20%)、33.24%的验证样本落入低易发区(占总面积的70%)。
【关键词】：汶川震区 C4.5决策树 证据理论 粗糙集 不确定性
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P642.22
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 研究目的及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 确定性模型13-14
• 1.2.2 非确定性模型14-17
• 1.2.2.1 知识驱动型方法14
• 1.2.2.2 数据驱动型方法14-17
• 1.2.3 存在问题及解决思路17-18
• 1.3 论文研究内容与组织结构18-19
• 1.4 本章小结19-20
• 第二章 研究区与数据20-25
• 2.1 研究区20-23
• 2.1.1 地形地貌21-22
• 2.1.2 地层岩性22-23
• 2.1.3 地质构造23
• 2.1.4 气象水文特征23
• 2.2 数据23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第三章 区域滑坡易发性评价技术框架25-42
• 3.1 基于云模型与粗糙集理论的评价指标体系构建26-32
• 3.1.1 基于云模型的连续属性离散化26-30
• 3.1.1.1 云模型的基本概念26-28
• 3.1.1.2 基于云模型的属性空间软划分28-29
• 3.1.1.3 云变换29-30
• 3.1.2 基于粗糙集理论的评价指标筛选与优化30-32
• 3.2 区域滑坡易发性评价方法32-39
• 3.2.1 C4.5 决策树算法与m-branch概率平滑技术32-35
• 3.2.1.1 C4.5 决策树算法32-34
• 3.2.1.2 m-branch概率平滑技术34-35
• 3.2.2 证据理论35-39
• 3.2.2.1 信任函数模型36-37
• 3.2.2.2 Dempster组合规则37
• 3.2.2.3 基本概率分配函数37-39
• 3.2.2.4 评价因子不确定性融合39
• 3.3 质量评价39-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 滑坡易发性评价因子提取与分析42-55
• 4.1 评价单元尺度选择42-43
• 4.2 滑坡影响因子概述43
• 4.2.1 滑坡诱发因子43
• 4.2.2 滑坡孕灾因子43
• 4.3 研究区滑坡灾害影响因子分析43-54
• 4.3.1 地形地貌44-48
• 4.3.1.1 高程44-45
• 4.3.1.2 坡度45-46
• 4.3.1.3 坡向46-47
• 4.3.1.4 斜坡类型47-48
• 4.3.2 地层岩性48-49
• 4.3.3 断裂构造49-50
• 4.3.4 水文条件50-52
• 4.3.4.1 距水系距离50
• 4.3.4.2 地形湿度指数50-52
• 4.3.5 植被覆盖度52-53
• 4.3.6 地震峰值加速度53-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第五章 汶川震区滑坡易发性评价55-79
• 5.1 研究区滑坡易发性评价指标体系构建55-64
• 5.1.1 基于云模型的连续属性数据离散化55-62
• 5.1.2 基于粗糙集理论的评价指标筛选与优化62-64
• 5.2 基于C4.5 决策树算法与m-branch概率平滑耦合模型的汶川震区滑坡易发性评价64-71
• 5.2.1 构建概率预测树64-66
• 5.2.2 滑坡易发性制图66-68
• 5.2.3 结果与分析68-70
• 5.2.4 不确定性分析70-71
• 5.3 基于证据理论的汶川震区滑坡易发性评价71-76
• 5.3.1 基本概率分配函数71-75
• 5.3.2 评价因子不确定性融合及滑坡易发性制图75
• 5.3.3 结果与分析75-76
• 5.4 C4.5 方法和证据理论方法结果对比分析76-77
• 5.5 本章小结77-79
• 第六章 结论与展望79-81
• 6.1 结论79-80
• 6.2 展望80-81
• 致谢81-82
• 参考文献82-87
• 攻读硕士学位期间取得的成果87-88

【参考文献】

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本文编号：720888