一、三峡库区干流崩塌、滑坡的发育特征及危险性评价（论文文献综述）
王喜乐[1]（2021）在《天水盆地多灾种危险性评价研究》文中指出近年来,我国每年发生地质灾害平均约2万起,其中,崩滑流灾害占比高达95%以上,虽然我国地质灾害整体趋势下降,但随着城镇化建设的不断增强,地质灾害造成的危害程度也在逐年增加。我国每年约有30%的地质灾害发生在约占国土面积6%的黄土高原,而天水市位于黄土高原西南部,是关中平原城市群次核心城市、丝绸之路经济带重要节点城市,境内黄土梁峁区广泛分布,渭河及其支流遍布全境,沟壑纵横,地质环境条件脆弱,是我国崩滑流灾害最严重的城市之一。2013年7月25日,天水市因强降雨事件爆发了群发性崩滑流灾害,导致上万间房屋受损,死亡失踪25人,直接经济损失82.75亿元,占到年度因地质灾害造成直接经济损失的80%以上,地质灾害防治形势非常严峻。因此,本文拟选择天水市为研究区,采用基于数据驱动的统计学模型（信息量、证据权和逻辑回归）开展多灾种危险性评价研究,揭示研究区崩滑流灾害发育分布规律和成因要素,构建不同灾种的评价指标体系,进而绘制研究区单灾种与多灾种危险性区划图。取得的主要成果如下:（1）崩滑流灾害主要分布在研究区的黄土丘陵区,东部基岩山区基本不发育。崩滑流灾害与区内的河流水系、地形地貌、植被、断裂密切相关。境内的地质环境脆弱,局地性暴雨频发,抗灾能力弱,导致崩滑流灾害的诱发因素较为活跃。（2）地貌类型、与干流距离、与全新世断裂距离、年均降雨量和地震峰值加速度构成滑坡、崩塌、泥石流单灾种与多灾种危险性评价指标体系的公共因子,而坡度、高程、土地利用为滑坡危险性评价指标因子,坡度、植被指数为崩塌危险性评价指标因子,与支流距离、植被指数、地形位置指数、崩滑密度为泥石流危险性评价指标因子,坡度、植被指数、与支流距离为崩滑流多灾种危险性评价指标因子。（3）滑坡、崩塌、泥石流单灾种危险性评价最佳模型分别是信息量模型、信息量模型和逻辑回归模型,其评价精度分别为0.766、0.826和0.859。崩滑流多灾种危险性评价的最佳模型为信息量模型,其评价精度为0.781,并且单灾种与多灾种危险性评价的最佳模型均满足适用性条件。（4）滑坡危险性高-极高区域面积占整个研究区总面积的33.0%,滑坡数量占比为73.7%,主要位于中-低海拔内植被稀疏的黄土梁峁沟壑区,渭河及其支流耤河、葫芦河、散渡河、牛头河、颍川河、东柯河等流域两岸。崩塌危险性高-极高区域面积占研究区总面积的31.9%,崩塌数量占比为84.7%,空间分布格局与滑坡危险性区划图类似。泥石流的高-极高危险区面积占全市面积的31.6%,泥石流数量占比为86.3%,主要分布在研究区干流和支流沟谷中。多灾种危险性高-极高区域分布规律与滑坡、崩塌较为相似,主要分布在中部植被稀疏的黄土丘陵地带,渭河及其支流流域沿线。
周瑞[2]（2021）在《基于GIS和监测数据的区域性滑坡灾害危险性评价研究》文中研究指明
周瑞[3]（2021）在《基于GIS和监测数据的区域性滑坡灾害危险性评价研究》文中指出秭归县地处西陵峡两岸,滑坡灾害频发,尤其对三峡大坝影响巨大。与此同时,地区经济的发展高度依赖该区域的人口、农业、航运、交通资源,人们对美好生活的向往与地质灾害不确定、不规则的周期性之间的矛盾,给防灾减灾工作带来了巨大的挑战。经济和社会的发展始终要立足于一个稳定和安全的土地上,因此很有必要对该区域开展危险性评价,根据区域危险性等级因地制宜的进行工程布局,为经济发展和保护人民生命财产安全提供理论依据和技术支撑。本文以三峡库区秭归段长江和主支流第一分水岭为界,结合现场巡查的经验,阐述了研究区滑坡的主要类型及所处岸坡的主要结构类型,总结了研究区滑坡变形发育特征及演化规律,并列举典型滑坡的影响因素和变形特征。借助Arc GIS软件以层次分析法与信息量模型综合计算生成基于信息权值的滑坡灾害危险性区划图和基于对专业监测点提取的滑坡监测数据生成的滑坡灾害危险性区划图,通过对两者取大值叠加的方式获取到最终的滑坡灾害危险性区划图,并通过评价指标获取的单因素专题图层对危险性区划图进行逆向解释,取得了如下的成果:（1）基于Arc GIS平台录入滑坡灾害的基础地质资料的位置和类型等属性信息,结合有限的野外巡查经验,总结了研究区滑坡灾害的分布状况和发育特征:研究区滑坡灾害主要分布在屈原镇以西沿水系呈带状分布,在空间上沿水系、交通干线以及聚集区不均匀分布;绝大多数滑坡分布在高程600m以下的中低山地貌;滑坡发育范围广、类型多、危害大,数量上以大中型为主,其发育与岩性密切相关,而地质构造是其发育的基本条件,降雨和蓄水则是外部条件,同时滑坡灾害与其它地质灾害具有垂直分带性且多数滑坡由不合理的工程活动引发。（2）通过对区域自然地理条件、区域地质条件、人类工程活动、社会发展情况进一步定性分析滑坡影响因素与滑坡灾害之间的关系,在基于评价指标选取的原则上结合前人的经验分析后表明,坡度、坡向、高程、地层、断层、岸坡结构、涉水程度、降雨强度、公路切坡、地表覆盖等10个因素可作为危险性评价的相关指标。（3）基于信息权值和监测数据所得出的综合滑坡灾害危险性区划图显示:极高危险区面积93.57km2,占比20.66%,主要分布在屈原镇长江两岸,以及郭家坝镇以西的长江干支流沿岸;高危险区面积69.13km2,占比15.26%,主要分布在极高危险区的外围以及屈原镇以东的长江干支流沿岸;中危险区面积158.93km2,占比35.10%,主要分布在高危险区外围以及郭家坝镇以西的大量高海拔地区;低危险区面积131.21km2,占比28.98%,主要分布在郭家坝镇以东的高海拔地区以及散布于其它地区。（4）通过评价指标获取的单因素专题图层对危险性区划图进行逆向解释发现:对于区域性滑坡分析而言,坡度、坡向、高程、涉水程度、公路切坡、地表覆盖等评价指标对危险性评价是有着较高的贡献率,地层、断层等评价指标对危险性评价有着中等的贡献率,而岸坡结构、降雨强度等评价指标对危险性评价只有较低的贡献率。
陈志[4]（2020）在《滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例》文中提出云南大部分地区地质环境脆弱,是国家投入地质灾害防治经费最多的省份之一。香格里拉位于滇西北高原峡谷区生态脆弱区、现代地表活动试验区、国家重点生态保护区。论文研究目的是基于环境生态学与地质学融合的视角探讨该区域地质灾害的易发性及危险性并对其进行分区,为国土空间规划及地质灾害防治提供供数据支撑和建议。本研究利用RS和GIS技术,结合现场调研资料,定量揭示了地质灾害发育及分布特征,初步分析了地质灾害的动态及静态控制因子;分析了4期土地利用/覆盖变化,并结合CA-Markov模型拟合了现有状况下的土地利用/覆盖变化及未来情况下的土地利用变化趋势;采用遥感手段结合现有的气象数据探讨了市域尺度地表温度、湿度的空间分布;分析了过去50年（1961-2010年）及今后30年（2031-2060年）的气温及降水分布特征,获得了与地质灾害相关的动态因子;最后利用模型对现状及未来地质灾害易发性和危险性进行分区评价,初步探索了基于生态地质学为基础的地质灾害防治措施和建议,主要成果如下:（1）通过遥感解译,结合地面调查数据,共解译滑坡416个,崩塌179个,泥石流沟262条;并结合既有资料记载,对地质灾害发生的时空分布、灾害点规模、灾害特征、险情及诱发因素等进行了分析;结果表明,地质灾害空间分布具有区域聚集特征,且沿断层及碎屑岩区域展布,灾害点密度整体呈南部及西北高、东部及中部低、沿河谷及构造带分布的特点。（2）运用雷达比值指数法开展地质灾害的快速提取和灾害监测,与调查结果图相比,总体精度较好,满足快速提取精度要求;运用Sentinel-1 SAR方法在针对地质灾害体的信息提取与监测方面的应用具有良好的效果,其应有前景宽广;采用该方法对地质灾害信息的识别和提取时效快、效果好,且不受天气因素限制,可为应急救灾和监测提供信息支持。（3）通过多种技术手段,获取与地质灾害相关的信息,这些信息可以称之为评价因子。（1）地表温度数据用到了从NASA官网上下载的MODIS传感器的8天合成地表温度产品,经数据预处理、运用空间插值方法后,得到研究区的年平均地表温度在空间上的分布特征;（2）运用归一化植被指数和地表温度负相关关系,结合相关方程计算研究区的土壤湿度,结果表明:香格里拉市的气候条件整体上较干旱,其中湿润地区的分布范围约占6%,正常区域占13%,微旱和干旱区域占60%,重旱区域约占12%。植被覆盖度不同,其土壤湿度差异较大。（4）本研究利用1961—2010年云南省香格里拉市的逐日气象格点数据,通过编写程序,运用R软件运行程序,提取出研究区范围内的每个格点数据,利用STARDEX中的FORTRAN子程序计算出极端气候指数,并选取与研究相关的主要极端指数,分析香格里拉市过去（1961-2010年）及将来（2031-2060年）极端气温及降水的时空变化特征。为香格里拉市地质灾害的易发性提供气象数据支撑。（5）人类工程活动是影响地质灾害的重要影响因子,通过土地利用变化表征这一活动的强度及其趋势,利用遥感探讨了近30年来土地利用/覆盖变化的变化情况,结果表明研究区植被覆盖度整体表现出西部、东部及西南部相对较高,中部、东南部及北部覆盖低的特点;运用CA-Mark模型对土地利用驱动力因子进行分析,经对过去及现在土地利用/覆盖变化与实际解译的结果进行检验,2019年土地利用模拟的全局Kappa系数为0.794,全局精度85.6%,说明模拟结果与实测结果高度一致,CA-Markov模型模拟精度满足应用要求;模型依据过去30年的土地利用/覆盖变化模式预测未来2030年土地利用状况,结果显示未来建筑用地和耕地地依旧在增加,但增速均有所放缓。1990-2019年香格里拉市建筑用地平均年增速为5.0%,2020-2030年下降到2.0%。草地地在过去30年的平均年增速为6.8%,未来将会下降到1.0%（2020-2030）。耕地、林地、其他用地均有不同程度的减少,年均减少速度分别为-1.2%、-0.8%和-0.2%。（6）基于过去（2014年）的调查和分析结果,根据相关模型评价现状（2019年）及未来（2030年）地质灾害危险性及易发性。2019年研究区地质灾害高、中、低易发区及不易发区面积分别为1860.83 km2,3008.12 km2,4023.63 km2,2367.47 km2,地质灾害高易发区主要分布于南部区域金沙江沿岸阶地及其支流的河谷两岸;2019年香格里拉市地质灾害高、中、低危险区及安全区面积面积分别为125.03 km2、3500.85 km2、6274.13 km2,1359.8 km2,香格里拉市地质灾害高、中等危险区域主要分布于南部区域及北部的东旺乡东旺河及西北部尼西乡汤满河的河谷地带。另外,本文根据相关模型预测了2030年地质灾害地质灾害易发性及危险性等级、面积及分布区域。基于对地质灾害的易发性及危险性进行分区的结果,初步探索了基于生态学视角的地质灾害防治措施及建议。研究结果表明,香格里拉市未来高易发区和危险区仍然存在增加的趋势,地质灾害诱发的静态因子是稳定的,变化的是其动态因子,动态因子主要体现在生态因子上,鉴于香格里拉特殊的生态定位,未来需要从生态系统及产业结构调整角度对其进行预防。
刘虎队[5]（2020）在《长江涪陵段库岸地质灾害调查与危险性评价研究》文中研究指明本文以三峡库区长江涪陵段的库岸为研究区,在收集调查区相关资料和实际调查的基础上,对涪陵地区库岸地质灾害体的分布、涌浪特征、易发区、危险性和致灾风险进行研究,主要工作及结论如下:（1）通过区域地质灾害前期研究资料搜集,结合实地调研,将涪陵地区长江右岸划分6个地灾密集区、4个顺向临空区和7个城集镇人口密集区;在长江左岸共划分4个地灾密集区和4个城集镇人口密集区。通过调查,新增确定危岩7处,确定了调查区内发育各类地质灾害点175处。（2）采用工程地质及水文地质、理论分析等方法,对原始波的一些基本特征及影响因素、滑坡入水速度及最大首浪高度的计算研究,得出最大首浪高2.38～9.41m,红色预警距离1.1～2.5km,蓝色预警距离0.3～2.5km。基于对研究区段典型区段库岸涌浪模型预测,对研究区段长江水域受地质灾害影响的涌浪程度进行了区段划分,分为了涌浪高风险预警区、较高风险预警区、中风险预警区和低风险预警区,为航道主管部门对区段航道的运维安全决策提供了依据。（3）查明了长江涪陵段库案地质灾害发展的时空分布规律,并据此进行了地质灾害易发性分区,总计划分为14个高易发区、12个中易发区、7个低易发区。（4）采用定性分析的方法,结合长江涪陵段库案地质灾害发育实际,将其划分为三个危险区,即地质灾害危险性大区（Ⅰ类）10处、地质灾害危险性中等区（Ⅱ类）13处和地质灾害危险性小区（Ⅲ类）3处。（5）采用风险评估原理叠加的方法,结合长江涪陵段库案地质灾害发育实际及调查分区,对各区域的地质灾害风险进行了评价,结果为:高风险区（GF）10处、中风险区（ZF）13处、低风险区（DF）2处。（6）基于危险性分区及风险评价,对潜在地质灾害的危害程度和威胁对象做了区域性划分,最终形成了研究区的防治等级分区成果,划分了区域性的重点放置区、次重点防治区和一般防治区,对研究区段的地质灾害防治工作程度建议做出初步评价,为相应区域的地灾防治方案及相应区域的规划建设提供决策依据。
胡涛[6]（2020）在《贵州省思南县地质灾害危险性评价研究》文中指出贵州省思南县是我国地灾发育的重点监测区域,该区域地形起伏度较大、断层等不良地质特征广泛发育,为当地地灾形成创造了自然条件。该区域的地灾类型主要是滑坡,其次为崩塌。因此,非常有必要对思南县的地灾（尤其是滑坡）的发生机制进行深入分析,对地灾易发性开展预测并进一步开展地灾危险性评价。区域地灾易发性和危险性评价得到了广大科研工作者的大量关注,是地灾领域的热点研究课题。但已有文献显示,已有研究对贵州省内的滑坡失稳机制认识不充分;对县域地灾相关致灾环境因子及各类机器学习模型探索较少;且对县域范围内的崩塌易发性制图尚未有效开展;在滑坡和崩塌易发性评价的基础上,目前还没有研究对贵州省县域范围内的降雨型地灾危险性评价及其基础理论开展深入分析。因此,本文紧扣“贵州省思南县地质灾害危险性评价”这一主题,综合运用工程地质学、空间地理信息学、计算机等学科的相关理论,对思南县的滑坡和崩塌空间分布规律、致灾环境因子获取、滑坡失稳机制、地灾易发性评价和降雨诱发地灾危险性评价等展开系统的研究,取得了如下成果:（1）在对思南县地形地貌、气象水文、地层岩性和工程建设规律等的研究基础上,对思南滑坡和崩塌开展详细调研,掌握了崩塌和滑坡发育规律、时空分布特征及期地质环境特征。（2）利用“3S”技术对思南县地灾相关的致灾环境因子进行了地理空间分析,共获取了地形地貌（高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度和坡长等）、水文环境（距离河流的距离和地表湿度指数）、土地利用（裸土植被指数、归一化植被覆盖率和归一化建筑物分布指数）以及地层岩性（岩土类型以及距离断裂的距离）等14个致灾环境因子,作为地灾易发性和危险性评价的输入变量。且对地灾危险性评价的基础理论和建模过程进行了深入探讨,为后续的地质灾害危险性评价奠定了理论基础。（3）针对滑坡易发性评价建模过程中,传统机器学习模型存在难以深入挖掘输入变量之间的内在本质特征以及缺乏自学习能力等确定,提出一种深度学习算法:稀疏链接编码模型来克服上述传统机器学习模型中的缺点。通过与传统机器学习模型:径向基神经网络和Logistic回归模型作对比分析,结果表明稀疏链接编码模型不但较为准确地预测出了思南县的滑坡易发性分布规律,且具有比径向基神经网络和Logistic回归模型更高的预测精度,可见稀疏链接编码这一深度学习算法相较于传统机器学习模型具有明显的优势。另外对于思南县的滑坡易发性分布规律,可知极高和高滑坡易发区主要分布在高程低于600 m、地表坡度较大且以软质岩类为主的区域;而极低和低滑坡易发区主要分布在高程较高、地表坡度较小且以硬质岩类为主的区域。（4）以思南境内官寨滑坡为例开展地灾稳定性评价研究。结果表明:连续五天降雨包含的四种雨型中,先升后降型发生概率最大,先降后升型发生概率最小;连续五天累积降雨发生概率随降雨量的增大逐步递减。当累积降雨量一定时,滑坡浸润线变化趋势与各自对应雨型的降雨规律基本保持一致。边坡稳定性系数值在持续性降雨作用下逐步降低,其中累积降雨量一定时滑坡稳定性系数在下降型降雨的作用下,在降雨的前四天稳定系数下降最严重;滑坡稳定性系数在上升降雨作用下,在降雨的前四天稳定系数下降最少。另外滑坡稳定性变化率在上升型降雨的作用下呈现逐渐上升的特征;而下降型降雨作用下稳定性变化率在逐渐下降,另外两种雨型作用下的稳定性变化率介于两者之间。（5）针对思南已知的崩塌地质灾害较少而整个思南县待预测的栅格较多这一典型的机器学习建模的小样本问题,提出粒子群算法优化的支持向量机模型并首次用于县域崩塌易发性评价。通过与逻辑回归和径向基神经网络模型作对比分析,结果表明粒子群向量机模型预测精度高于逻辑回归和径向基神经网络模型。可见粒子群向量机模型在小样本工况下很好的提高了机器学习模型的崩塌预测精度。思南县崩塌易发性结果显示:思南县极高和高崩塌易发区主要分布在坡度大于31.1°和剖面曲率大于14.9的区域,同时软质岩类、不良人类工程活动和较大的地表湿度均会加剧崩塌的发生;此外,极低和低崩塌易发区主要分布在坡度较小、地形平坦和植被覆盖度较高的区域。（6）现有研究大多是对单一的滑坡或崩塌易发性进行评价,极少同时对滑坡和崩塌等综合地质灾害类型进行易发性评价。针对这一问题,本文拟提出一种概率统计的思路,在思南县滑坡易发性评价和崩塌易发性评价的基础上通过概率统计预测出思南县地质灾害易发性,并检验地质灾害易发性的精度。（7）针对地灾易发性评价只能确定地灾发生的空间概率,不能根据研究区地灾发生的诱发因素实对地质灾害危险性做出动态的预警。为解决此问题,可将降雨等滑坡和崩塌的诱发因素叠加到地灾易发性评价图上从空间和时间上同时对地灾发生的概率进行预测,实现降雨型地灾危险性评价。本研究首先用深度学习模型预测思南滑坡易发性、并用粒子群向量机模型预测思南县崩塌易发性,通过概率统计计算出思南县地质灾害易发性;然后求得降雨诱发地灾的平均有效降雨强度I和降雨持时D的关系（I-D阈值曲线）;最后将I-D阈值曲线叠加研究区地质灾害易发性分区图,得到思南县降雨型地质灾害的危险性评价级别,并进行精度验证。结果表明:基于临界降雨阈值和地质灾害易发性的地质灾害危险性评价方法所得到的结果与实际情况符合,能够精确高效的反应降雨诱发地质灾害发生的空间和时间概率。
刘筱怡[7]（2020）在《基于多元遥感技术的古滑坡识别与危险性评价研究》文中进行了进一步梳理随着青藏高原东缘人类工程活动（铁路、公路、水电工程等）和极端天气不断加剧,古滑坡复活问题呈急剧上升趋势,造成的人员伤亡和经济损失日益严重。然而,由于古滑坡规模巨大、孕灾背景复杂,且常因遭受后期改造或沉积物覆盖,原有的滑坡外貌特征已模糊不清,绝大多数古滑坡还处于未知状态。因此,古滑坡及其复活问题一直是困扰重大工程规划建设和城镇安全的突出问题。近年来,多元遥感信息越来越广泛地应用于滑坡灾害研究。其中,面向对象分析（OBIA）和合成孔径雷达干涉测量（InSAR）都是滑坡判识和监测的高效技术,但是,如何利用OBIA及InSAR技术进行复杂艰险山区古滑坡判识及其复活早期识别,有效地提高滑坡监测预警和危险性评价的精度和时效性,仍是亟待探索和解决的问题。本文聚焦青藏高原东缘大渡河流域古滑坡及其复活相关的关键科学问题,在野外调查的基础上,采用多源遥感数据和多种数据处理方法,开展了古滑坡综合判识和发育规律研究;结合InSAR地表变形监测,开展了古滑坡复活的早期识别研究,提出了基于InSAR技术的古滑坡复活判据,揭示了典型古滑坡复活变形的时空特征及其影响因素;基于时序InSAR监测结果,完成了研究区滑坡动态危险性评价。取得如下主要成果:（1）利用高分辨率遥感影像开展了大渡河流域的滑坡信息提取与滑坡影像分类属性特征判别分析,发现古滑坡与新生滑坡在遥感影像的色调、光谱和纹理等方面有显着差异,并由此根据植被指数（NDVI）、亮度、地形粗糙度（TRI）和灰度共生矩阵熵（GLCM）等指标,提出了古滑坡综合遥感判识模型（GTVI）。利用时序InSAR技术（PS-InSAR与SBAS-InSAR）和D-InSAR技术对研究区地表变形监测,结合野外验证,共识别出100年以前形成的滑坡694处,其中体积大于100×104m3的滑坡146处。（2）古滑坡在空间上主要沿大渡河干流和小金河两岸密集分布,在断裂两侧5km范围以内数量较多,随着距河流和断裂距离渐远,滑坡数量减少。在时间上,古滑坡的形成演化与河流阶地有较好的对应关系,在区域上受气候变化影响显着,时间跨度从10ka～40ka,集中分布于15～30ka,占到了总量的57.6%,新构造活动和地震造成不同区段的差异性,在强烈活动的断裂附近,古滑坡密集发育。（3）以InSAR监测结果为基础,定量分析了典型古滑坡复活的位移、速率等变化特征,基于斋藤原理,提出了古滑坡复活的三段式演化过程;结合PS-InSAR监测的累积位移-时间曲线,提出了将弹性变形与匀速变形之间的拐点作为古滑坡复活的起点标志、把匀速变形向加速变形转变的拐点作为复活失稳的标志,并基于此提出了大渡河流域典型古滑坡复活早期识别（失稳）的速度阈值,为高山峡谷区隐蔽型古滑坡复活的早期识别提供了新途径。（4）基于多种InSAR处理技术,开展了典型古滑坡复活的早期识别示范研究。利用Sentinel1数据和ALOS2数据,对格宗古滑坡、甲居古滑坡等典型古滑坡进行了地表位移监测,获取了2016年1月到2018年3月毫米级的地表变形结果,通过位移量分析、地表蠕滑特征分析和滑坡边界识别,划分了古滑坡复活的演化阶段。结合日降雨数据,提出了典型古滑坡复活地表变形分区、堆积特征与时空变形模式。（5）在系统分析滑坡与坡度、坡向、粗糙度、断裂带等影响因子之间关系的基础上,采用信息量法（IV）和逻辑回归模型（LR）开展了滑坡灾害易发性评价;结合时序InSAR技术,建立了滑坡危险性动态评价的矩阵模型,完成了大渡河流域滑坡危险性动态评价。评价结果表明,在集成InSAR位移速率结果进行危险性评价后,能对区域斜坡变形状态进行实时的评估,能够有效的降低滑坡危险性评价的误差,且通过野外调查验证,准确性和有效性较好。本文采用的研究思路、采用的技术方法和相关研究成果,对于青藏高原东缘复杂艰险山区古滑坡判识、古滑坡复活早期识别及区域地质灾害监测预警具有一定的指导作用和借鉴意义。
胡芹龙[8]（2020）在《川西地区地质灾害防治工程效果评价研究》文中认为川西地区地处青藏高原和四川盆地的过渡部位,为我国最重要的地势陡变带。该区地势险峻,地形起伏大,侵蚀切割强烈,地层与地质构造复杂,新构造运动活跃,地震活动频繁,为崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害高易发区域。地质灾害点数量多,分布面广,具有灾害发展速度快且严重,危害性大的特点,极大威胁了受灾区人民生命财产安全。每年四川省投入了大量的人力和物力,对川西地区地质灾害实施了治理工程,特别是汶川地震以来政府加大了治理力度,为震后恢复重建起到保驾护航的作用。但是,近几年工程效果调查中也暴露了“快速的工程治理”存在的一些问题,在技术上对这些不足进行系统总结在未来山区地质灾害的有效管控方面具有重要的借鉴意义。论文在全面阐述川西地区复杂地质环境的特点基础上,通过遥感解译及实地复核,揭示了区域内的滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害的空间分布规律;以滑坡、泥石流、崩塌三类代表性山地区地质灾害防治工程竣工后的结构完好性及工程效果进行统计、分析评价,对治理工程中部分失效工程进行了分类,剖析了治理工程失效的原因,进而选择典型工程案例深入分析防治工程的失效机制,通过治理工程失效的力学和数值模拟分析,再现了失效过程。论文取得主要进展与结论如下:（1）全面收集川西地区地质环境资料,特别是控制地质灾害发育的地层岩性、地形地貌数据,气象资料如气温与降雨数据,新构造运动特征。分析了康滇SN向构造带、龙门山前陆冲断带、川西前陆盆地、鲜水河断裂带、雅江弧形构造带五大区域构造单元地质环境差异,认为新生代以来强烈的表生改造为区内崩、滑、流地质灾害的发生创造了条件,内、外动力的耦合作用决定了区内大多数地区为地质灾害高易发区。（2）以区内主要城镇、大江大河地质灾害防治工程为研究对象,通过遥感、治理工程结构资料收集及现场调查等手段,对区内154个重大治理工程竣工后工程结构的完整性、受损性及各具体工程承担的工程使命进行了分析,对其工程效果进行了评价。研究揭示川西地区90%以上的治理工程均起到防灾减灾的目的,具体表现为滑坡支档工程保证了城镇、重大基础设施的安全,泥石流拦砂工程最大限度的将固体物源拦在沟内,尽管部分满库或接近满库,通过清库仍能发挥拦挡功能;崩塌主动防治及被动工程最大限度的保护了干线公路如G213的正常通行,保护了所威胁的居民点及城镇安全。（3）对川西地区已经失效或局部破损的地质灾害防治工程进行梳理,较全面分析了滑坡、崩塌及泥石流治理工程失效的特征。总结、分析滑坡支档工程失效模式,并以川西地区典型的坡折部位巴地五坡村滑坡为解剖案例,从地貌演化、堆积体成因、斜坡结构及横向坡基岩内部软弱夹层剪切阶梯式错动的失效过程,定性分析了此类治理工程失效是堆积体之下伏基岩含软弱夹层致锚固段岩体嵌固能力不足引起的,进而运用数值模拟分析其治理工程失效的过程。这类斜坡结构在川西具有代表性,巴地五坡村滑坡支档失效是基覆界面以下横向坡千枚岩“阶梯状拉-剪式”致抗滑桩嵌固段倾倒所致的分析结论为该类滑坡的客观认识及有效治理提供了借鉴。（4）以川西地区代表性泥石流灾害作为研究对象,对治理措施的分类、治理措施有效性、防治工程的安全性和实效性、防治工程级别、施工工期等指标对泥石流灾害治理效果进行全面分析,总结其中治理工程失效的类型。首先,泥石流防治工程失效较为普遍的是特大地震后对沟域物源的严重低估、堵溃事件（堵塞系数）低估、大比降沟谷沟道物源启动的低估、高频极端气候的低估,导致防治工程设计强度偏低而破损或毁坏;其二,设计中沟道侵蚀强度的低估导致防护堤等埋深不够,大坡降或行洪断面挤占后流速加快强冲刷作用下防护堤地基掏蚀后倾覆失稳;其三,渗流稳定估计不足致部分拦砂坝坝肩、副坝坝基冲刷破坏;其四,格栅坝等拦粗排细理念并非促效,粘性泥石流发生后粗大颗粒首先堵塞格栅,细粒物质无法排放。（5）以羊岭沟泥石流工程治理为典型案例,对其在天然工况条件下的正常流量和溃决性流量、以及在加固坝体条件下的溃决性流量分别计算其治理工程的承载力,最后对该类溃决型泥石流灾害的关键参数进行计算和优化,为该类泥石流灾害有效治理提供依据。（6）以簇头沟8.20泥石流为例,通过沟道比降、物源条件及水动力条件及冲刷堵溃分析,提出了冲刷—堵溃耦合效应（D值骤然增加）激发了特大山洪揭底（拉槽）的地质模式,揭示了8.20大型群发泥石流的形成机理,进而通过泥石流动力学计算与分析,表明携带粗颗粒大流量的泥石流拥有巨大的冲击力,导致震后修建的拦砂坝及沟口桥梁直接被摧毁。（7）对崩塌防治措施中使用频率较高的被动网失效进行了剖析,其失效的主要原因在于对强震震裂危岩块体块度估计偏小、对危岩的规模估计不足、部分块度大的危岩应该主动为主兼被动防治方案仅仅采用了单一被动网拦挡措施等。进一步分析揭示,震后流行的“松动的危岩该震的都震下来的认识”忽略了危岩失稳的滞后性,在岷江G213线震后应急保通过程设置的被动网损坏较多;部分被动网工程是因应急需要,没有系统研究危岩体特征,部分大危岩块体失稳导致的毁坏占有很大比例,后期改用棚洞、拦石墙等措施取得良好效果。
肖婷[9]（2020）在《三峡库区万州区及重点库岸段滑坡灾害风险评价》文中进行了进一步梳理我国是一个地质灾害种类繁多且受灾面广的国家。在三峡库区范围内,滑坡是最主要的地质灾害类型,它不仅威胁到人民群众的生命安全和经济财产的直接损失,还会由于坡体入江导致涌浪等次生灾害,对航道安全造成影响导致封航等间接经济损失。其中,万州区近水平的堆积层滑坡为库区滑坡的主要类型之一,其具有变形慢、规模大的特点,一旦灾害发生后果不堪设想。开展万州区滑坡灾害的易发性评价和风险评价能够为研究区滑坡防灾减灾管理提供参考,同时,多工况下重点库岸段的定量滑坡灾害风险评价可以给相关部门在风险管理时提供科学依据和精确指导。本文首先以整个万州区为研究对象,基于影响滑坡发育的地形地貌与地质环境等因素,完成了基于不同模型的万州区滑坡灾害易发性评价。基于4张不同模型产生的万州滑坡易发性图,以各诱发因素的角度详细的统计及对比分析了不同易发性图差异性分布情况,从模型本身、滑坡发育特征、研究区地质地貌特性等方面探究影响易发性评价结果精度的原因。以降雨作为滑坡诱发因素,完成了万州全区滑坡灾害风险评价。接着,以万州区重点库岸段作为研究对象,采用基于精确厚度参数的确定性模型进行了万州区重点库段在降雨和库水位组合多工况下的滑坡灾害风险评价。区域滑坡灾害评价,在不同尺度下其数据源精度和评价精度的要求相差甚大,因而本文对万州全区和重点库岸段采用了不同的评价方法,实现了由粗略到精确的滑坡灾害研究。主要研究内容和成果如下:（1）不同因子组合下的万州区滑坡灾害易发性评价。在充分研究相关文献、收集基础水文地质数据、研究区灾害点详细编录和野外地质调查的基础上,选取了14个与滑坡发育有关的评价指标因子,并根据相关性分析设置了4个因子组合工况,在不同的因子组合下基于三个统计模型（频率比模型、确定性系数模型和熵指数模型）和机器学习模型（随机森林模型）对万州区滑坡进行易发性评价。研究表明4个模型的最佳表现出现在不同的因子组合工况。基于4个模型的最佳易发性分布图进行精度分析,根据成功率曲线下的面积值可知,随机森林模型最适宜于万州区滑坡易发性评价,紧接着是熵指数模型、确定性系数模型,最差的是频率比模型。最后通过统计模型中各指标因子对滑坡事件的贡献度,总结高易发区的空间分布特征。高程分类1（小于350米）的区域贡献度最高,主要是因为万州区的滑坡大多为长江水库滑坡,沿着长江两岸发育,水库水位在145米-175米之间波动,影响斜坡范围大多在350米以下,因而表现出滑坡在不同高程上的分布倾向。滑坡主要发育在坡度6～14°和14～21°、砂岩与泥岩互层的侏罗纪沙溪庙组以及土地利用类型为水域的区域,主要是因为万州区滑坡以大型近水平地层滑坡为主,砂岩和泥岩软硬互层,在库水与降雨的联合作用下泥岩层容易软化形成贯通的滑动面,例如:安乐寺滑坡、草街子滑坡和太白河滑坡等近水平的大型滑坡。水系距离的统计表现,离水系近的区域表现出明显高于其他区域的滑坡易发性,而在道路距离的统计中没有看出哪一个分类有明显的更易发倾向,这也说明万州区的滑坡大多受到“水”因素的诱发,切坡造成的滑坡类型相对较少。（2）以万州区滑坡灾害易发性图为例,探讨不同模型下评价结果差异性的原因。在目前的地质灾害易发性评价中,绝大多数易发性精度评价都是以成功率曲线作为评价标准,这种评价结果单一,无法体现优势模型好的原因及好在哪里。本研究通过易发性图之间两两相减法得到易发性对比图,提出低估点和高估点值的定义,通过统计这部分极值点在各指标因子分类中的空间分布状态,找到影响极值点分布的关键指标因子类别,即为影响模型评价结果的因素。在随机森林与三个统计模型的对比图中,极值点的分布都与地形地貌或地质特征因子有关,高估点的分布在岩性（类别1、2和6）中有明显的聚集趋势,低估点分布则在高程、坡度等地貌指标因子的一些类别上趋势明显。三个统计模型之间的差异性较小,主要体现在高程上的差异,原因是熵指数模型在各因子权重系数的计算中高程指标因子的权重系数最大且远大于其他因子。各易发性对比图中极端值的数量与对应模型的滑坡易发性图的精度值（AUC）并不对应。基于频率比模型、确定性系数模型和熵指数模型的万州区滑坡易发性图精度值分别为72.7%、72.9%和73.8%,易发性对比图“RF-FR”、“RF-CF”、“RF-IOE”中的极端值占全区的百分比分别为1.57%、1.69%和3.35%。基于熵指数模型的滑坡易发性评价图精度值在三个统计模型中最高,仅从精度值的数值上看,熵指数模型和随机森林模型的差距在第一组三个对比中应该是最小的,但是“RF-IOE”对比图的极端值却是最多的,这说明熵指数模型虽然整体上的精度结果优于其他两个统计模型,但是在局部（高程-分类1）上的精度存在明显偏差。同时也说明,当几个易发性图的精度值较接近时,此时根据AUC值的大小去判断哪个模型更有优势已经失去了意义。虽然他们的AUC精度值相近,但是却都在不同的地方存在局部偏差,找出模型的误差偏向处并寻找提高局部精度的方法更为重要。（3）基于历史滑坡的降雨极值分析,完成万州区滑坡灾害危险性及和风险评价。万州区滑坡灾害数据库中记录了滑坡灾害事件发生时的时间、地点、规模及降雨量,数据库记录表明万州区绝大多数滑坡的发生都与降雨事件有直接或间接的联系。因此,将重现期和降雨极大值概率作为诱发滑坡的时间因素。应用Gumbel曲线和L-矩法对万州区近五十年的年降雨量进行概率分析,得到不同重现期下年降雨极大值量。基于随机森林模型的万州区滑坡灾害易发性分区图,统计每个等级内滑坡发生的空间概率,结合时间概率得到危险性值。对万州区内的承灾体进行调查与识别,并进行价值估算和易损性分析,完成万州区滑坡灾害风险评价。结果表明,万州区主城区范围的风险值最大,其次是塘角村-大周镇库段。主城区一直是政府部门滑坡灾害防治的主要对象,已有大量有效的减灾措施。由于全区的范围较大,风险评价中没有考虑减灾措施对风险减小的影响,城区的实际风险应小于本部分的计算值。因此,选用了塘角村-大周镇库岸段作为万州区重点库岸段开展更加精细化的滑坡灾害风险评价研究。（4）基于地貌环境等参数探索适合万州区重点库岸段的土层厚度估算方法。万州区重点库岸段的土层厚度分布图是采用确定性模型进行滑坡危险性分析的重要部分。地貌指数土层厚度模型是一个由Catani等人提出并成功应用于意大利区域浅层土壤研究区的土层预测模型。土层厚度经验模型,是一个具有研究区特性的模型,本研究基于原经验模型进行适当调整,考虑斜坡曲率、岩土参数内摩擦角、临界坡度和斜坡上点的相对位置等,进行适用于万州区台阶状地形的土层厚度分析。以75个勘察点数据作为样本建立模型,得到重点库岸段土层厚度分布,对估算结果进行误差分析,同时,以研究区内塘角滑坡的电法勘探数据,对估算结果进行局部对比分析。结果表明,地貌指数土层厚度模型的估算值整体偏小,且误差很大,不适合直接应用于本研究区。将地貌指数土层厚度模型中考虑的参数与随机森林模型结合,其估算结果更为准确,误差小且误差频率分布呈现近与零值对称的正态分布趋势。基于随机森林模型的土层厚度分布图在塘角滑坡区域的厚度分布与电法勘探结果基本一致。（5）万州区重点库岸段的滑坡灾害风险评价选取三维斜坡确定性计算模型,以土层厚度、地下水分布和岩土体物理力学性质作为参数,计算在库水位下降与降雨联合工况下万州区重点库岸段的滑坡灾害易发性。将潜在滑坡体的规模视为灾害发生后的强度指标,同时考虑极端降雨出现的时间概率,进行研究区的危险性计算。在危险性计算后,特别考虑了已治理工程的影响,将已实施了有效抗滑治理的滑坡和仅实施了护坡或排水工程的滑坡在现有危险性等级的基础上进行不同降级处理。调查研究区的居民、建筑、道路和土地利用相关信息进行承灾体分析,完成了重点库岸段的滑坡灾害人口伤亡风险评价和经济损失风险评价。库水位从159米以不同速度降至145米时,万州区重点库岸段的人口风险逐步增高,且下降速度越快,风险增加值越大。在库水位下降阶段,应对滑坡灾害隐患点进行实时的灾害监测预警工作,提前对险情进行通知到户,并做好库岸居民防灾减灾宣传培训,提高居民的应急避险能力。159米库水位时,研究区内经济风险值最小,整体为低风险或较低风险。库水位下降时,风险值逐渐增加,下降速度越快,风险值增加越明显。如塘角滑坡,在159米库水位时,滑坡整体为中风险区域,且后缘部分为低风险,工况一145米水位时,塘角滑坡整体呈现中风险,且前缘强变形区域呈现较高风险,在工况二的145米水位时,塘角滑坡呈现整体的较高风险状态。四方碑滑坡在159m库水位和工况一145m库水位时都体现出较低风险,但在工况二145m库水位时滑坡前缘呈现中风险。以斜坡单元展示多工况下滑坡风险的动态变化,获得的风险区划图结果更符合实际情况,具有相应的应用价值,可作为相关部门进行万州区重点库岸段滑坡风险管理时的判断依据。
张烜途[10]（2020）在《岷江上游流域滑坡灾害发育特征及易发性评价》文中认为岷江上游流域人口密集,高山峡谷地貌特征显着,自然环境错综复杂,新构造运动强烈,并且地震频发,山体斜坡岩体破碎,工程地质问题突出,其脆弱的生态环境严重威胁着当地百姓生命财产安全及社会经济发展。因此开展该流域滑坡灾害发育特征及易发性评价工作,可为该地区的防灾减灾提供科学依据。本文在学习总结前人科研成果基础上,通过野外调查、室内遥感解译、理论分析等手段,利用GIS技术定量化分析了岷江上游流域滑坡灾害与地质环境的相互关系,并结合MATLAB、SPSS软件建立频率比模型（FR）、层次分析模型（AHP）、逻辑回归模型（LR）对研究区滑坡灾害易发性进行评价和区划,主要取得了以下成果:（1）建立了比较完整、详细的岷江上游流域滑坡编录图,包含有滑坡灾害5307处,灾害总面积约为63.4905km2。（2）建立了岷江上游流域工程地质环境数据库,包含有高程、坡度、坡向、斜坡曲率、地形起伏度、植被指数、地形湿度指数、水系距离、断层距离、地层年代、年均降雨量、汶川地震PGA、公路距离、乡镇点距离等14个栅格图层。（3）岷江上游流域滑坡灾害最易发范围在高程为1335～1700m、坡度为60～90°、斜坡曲率为-36～-1、地形起伏度为400～881m、植被指数（NDVI）为0.25～0.3、地形湿度指数为（TWI）1.5～4、距水系200～300m、距断层0～1km、震旦系地层、年均降雨量为447～500mm、历史最大PGA为0.4～1.2g、距公路200～300m、距乡镇点0～1km。流域内滑坡灾害是各影响因子相互作用的结果,总体上来说,随着坡度、地形起伏度、历史最大PGA的增大,滑坡分布越密集;距水系、断层、公路、乡镇点（指研究区各乡镇政府驻地）越近,滑坡越发育。（4）利用ROC曲线下面积AUC值对三种评价模型结果进行了检验,其中频率比模型、层次分析模型、逻辑回归模型的AUC值分别为0.901、0.904、0.923,表明了三种模型预测精度均为极高,且逻辑回归模型预测精度最高,其计算结果为岷江上游流域的工程建设及滑坡灾害防治工作提供了可靠的科学依据。（5）综合分析三种模型的评价结果,得出滑坡灾害极易发区主要是在研究区公路两侧,特别是位于叠溪镇-凤仪镇-威州镇的岷江干流沿岸,区内滑坡灾害对国道213线及沿江居住的农户构成较大威胁。
二、三峡库区干流崩塌、滑坡的发育特征及危险性评价（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、三峡库区干流崩塌、滑坡的发育特征及危险性评价（论文提纲范文）
（1）天水盆地多灾种危险性评价研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外指标体系研究现状 |
| 1.2.2 评价方法研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况和危险性评价模型 |
| 2.1 地理位置与交通 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 气象水文 |
| 2.4 地层岩性 |
| 2.5 新构造运动和地震 |
| 2.6 人类活动 |
| 2.7 危险性评价模型 |
| 2.7.1 信息量模型 |
| 2.7.2 证据权模型 |
| 2.7.3 逻辑回归模型 |
| 2.7.4 评价结果验证方法 |
| 第三章 危险性评价指标体系构建 |
| 3.1 数据来源与格网大小 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 格网大小 |
| 3.2 天水市崩滑流灾害特征 |
| 3.2.1 崩滑流灾害发育概况 |
| 3.2.2 崩滑流灾害发育类型 |
| 3.2.3 崩滑流灾害分布规律 |
| 3.2.4 崩滑流灾害成因要素 |
| 3.3 危险性评价指标体系构建 |
| 3.3.1 滑坡评价因子状态分级与相关性分析 |
| 3.3.2 崩塌评价因子状态分级与相关性分析 |
| 3.3.3 泥石流评价因子状态分级与相关性分析 |
| 3.3.4 多灾种评价因子状态分级与相关性分析 |
| 第四章 单灾种危险性评价 |
| 4.1 滑坡危险性评价 |
| 4.1.1 信息量模型评价结果 |
| 4.1.2 证据权模型评价结果 |
| 4.1.3 逻辑回归模型评价结果 |
| 4.1.4 评价结果精度检验与对比分析 |
| 4.2 崩塌危险性评价 |
| 4.2.1 信息量模型评价结果 |
| 4.2.2 证据权模型评价结果 |
| 4.2.3 逻辑回归模型评价结果 |
| 4.2.4 评价结果精度检验与对比分析 |
| 4.3 泥石流危险性评价 |
| 4.3.1 信息量模型评价结果 |
| 4.3.2 证据权模型评价结果 |
| 4.3.3 逻辑回归模型评价结果 |
| 4.3.4 评价结果精度检验与对比分析 |
| 第五章 多灾种危险性评价 |
| 5.1 多灾种危险性评价 |
| 5.1.1 信息量模型评价结果 |
| 5.1.2 证据权模型评价结果 |
| 5.1.3 逻辑回归模型评价结果 |
| 5.1.4 评价结果精度检验与对比分析 |
| 5.2 单灾种与多灾种评价结果差异性分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于GIS和监测数据的区域性滑坡灾害危险性评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 区域性地质灾害研究 |
| 1.2.2 GIS技术在地质灾害的应用 |
| 1.2.3 不同评价方法的管理 |
| 1.2.4 存在问题 |
| 1.2.5 科学意义 |
| 1.3 研究内容与研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 关键科学问题与解决方案 |
| 1.4.1 关键科学问题 |
| 1.4.2 解决方案 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 区域概况 |
| 2.1 自然地理条件 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气象水文 |
| 2.2 区域地质条件 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 地层岩性 |
| 2.2.3 地质构造 |
| 2.2.4 地震活动 |
| 2.2.5 水文地质条件 |
| 2.3 人类工程活动 |
| 2.3.1 水利水电工程 |
| 2.3.2 公路工程建设 |
| 2.3.3 城镇乡村建设 |
| 2.4 社会发展情况 |
| 第3章 研究区滑坡变形发育特征及演化规律 |
| 3.1 研究区范围的选择 |
| 3.2 研究区滑坡的主要类型 |
| 3.2.1 以滑坡规模分类 |
| 3.2.2 以滑坡诱发时代分类 |
| 3.2.3 以滑坡剖面形态分类 |
| 3.2.4 以滑坡动力形式分类 |
| 3.2.5 以滑坡诱发机理分类 |
| 3.3 研究区岸坡主要结构类型 |
| 3.3.1 顺向层状岸坡 |
| 3.3.2 反向层状岸坡 |
| 3.3.3 受多组结构面控制的岸坡 |
| 3.3.4 软弱基座岸坡 |
| 3.4 研究区滑坡分布状况和发育特征 |
| 3.4.1 滑坡分布状况 |
| 3.4.2 滑坡发育特征 |
| 3.5 研究区滑坡演化规律 |
| 3.5.1 滑坡变形与环境因素的关系 |
| 3.5.2 复活机制分析 |
| 第4章 研究区滑坡灾害危险性评价 |
| 4.1 评价基本原理 |
| 4.2 评价指标选取原则 |
| 4.3 评价指标的确定 |
| 4.4 评价指标的分级 |
| 4.4.1 坡度与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.2 坡向与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.3 高程与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.4 地层与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.5 断层与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.6 岸坡结构与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.7 涉水程度与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.8 降雨强度与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.9 公路切坡与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.10 地表覆盖与滑坡灾害的关系 |
| 4.4.11 评价指标分级汇总 |
| 4.5 评价指标信息权值的计算 |
| 4.5.1 基于层次分析法计算各指标权重值 |
| 4.5.2 基于信息量法计算各指标信息量值 |
| 4.5.3 各评价指标信息权值计算 |
| 4.6 基于信息权值的滑坡灾害危险性分区 |
| 第5章 基于监测数据的区域性滑坡危险性评价 |
| 5.1 研究区内滑坡专业监测点概况 |
| 5.2 监测数据的提取 |
| 5.3 主成分分析法基本原理 |
| 5.4 主成分相关指标的计算 |
| 5.4.1 适用性检验和因子共同度分析 |
| 5.4.2 主成分的选择与计算 |
| 5.5 基于监测数据的滑坡灾害危险性分区 |
| 第6章 研究区综合滑坡危险性评价 |
| 6.1 基于信息权值和监测数据的滑坡灾害危险性分级 |
| 6.2 各评价指标对滑坡危险性的贡献 |
| 第7章 结论及展望 |
| 7.1 主要工作与结论 |
| 7.2 存在问题及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 香格里拉地质灾害研究现状 |
| 1.4 研究内容与体系 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.6 研究工作概况及完成工作量 |
| 1.7 主要创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 社会经济 |
| 2.3 地形地貌 |
| 2.4 地质与地震 |
| 2.5 气象水文 |
| 2.6 植被 |
| 2.7 土壤及土地利用 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 香格里拉市地质灾害特征分析 |
| 3.1 地质灾害主要类型及发育特征 |
| 3.2 地质灾害时空分布与形成条件 |
| 3.3 地质灾害造成的危害与影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Sentinel_1A技术对香格里拉市地质灾害监测研究 |
| 4.1 Sentinel-1 SAR影像及预处理 |
| 4.2 雷达遥感监测地质灾害方法 |
| 4.3 香格里拉市地质灾害体散射特征分析 |
| 4.4 香格里拉市地质灾害体监测精度评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 地质灾害动态评价因子获取及分析研究 |
| 5.1 香格里拉市地表温度的反演 |
| 5.2 香格里拉市地表湿度的反演 |
| 5.3 香格里拉市极端气温、降水时空变化特征研究 |
| 5.4 植被覆盖度因子获取与分析研究 |
| 5.5 基于CA-Markov的土地利用变化模拟与预测 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 香格里拉市地质灾害易发性和危险性变化与预测 |
| 6.1 2014年香格里拉地质灾害易发性分区 |
| 6.2 2014年香格里拉市地质灾害危险性评价 |
| 6.3 2019年香格里拉市地质灾害易发性评价 |
| 6.4 2019年香格里拉市地质灾害危险性评价 |
| 6.5 2030年香格里拉市地质灾害易发性预测评价 |
| 6.6 2030年香格里拉市地质灾害危险性预测评价 |
| 6.7 讨论与结论 |
| 第七章 生态脆弱区地质灾害防治模式 |
| 7.1 基于地质灾害分区的防治模式 |
| 7.2 基于产业结构调整的防灾模式 |
| 7.3 基于生态定位的地质灾害防治 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）长江涪陵段库岸地质灾害调查与危险性评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库诱发地质灾害的研究现状 |
| 1.2.2 地质灾害危险性评价 |
| 1.2.3 地质灾害风险评价 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究思路及路线 |
| 第二章 长江涪陵段自然地理与库岸地质灾害概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置及交通 |
| 2.1.2 气象与水文 |
| 2.1.3 区域经济规划 |
| 2.2 区域地质环境条件 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 地层岩性 |
| 2.2.3 地质构造 |
| 2.2.4 新构造运动与地震 |
| 2.2.5 水文地质 |
| 2.2.6 人类活动 |
| 2.3 研究区域库岸地质灾害现状 |
| 第三章 长江涪陵段库岸地质灾害调查方法与分区 |
| 3.1 主要调查方法 |
| 3.2 库岸地质灾害分区 |
| 3.2.1 地质灾害 |
| 3.2.2 顺向临空岸坡 |
| 3.2.3 库岸再造问题 |
| 第四章 长江涪陵段库岸分段与重点地质灾害评价 |
| 4.1 库岸分段原则 |
| 4.1.1 岸坡二级划分原则 |
| 4.2 库岸分段 |
| 4.2.1 岩质库岸评价(K571+231~K573+733 段) |
| 4.2.2 岩土复合库岸评价(K569+470~K570+440 段) |
| 4.3 重点地质灾害评价 |
| 4.3.1 重点地质灾害点划分原则 |
| 4.3.2 地质灾害分布密集区地质灾害评价 |
| 第五章 长江涪陵段库岸地质灾害涌浪分析 |
| 5.1 滑坡涌浪初始浪高计算 |
| 5.2 沿程传播浪计算 |
| 5.3 典型库岸滑坡涌浪分析 |
| 5.3.1 采泥塘滑坡涌浪分析 |
| 5.3.2 犁斗丘崩滑体 |
| 5.4 库岸地灾体涌浪分析结果 |
| 5.5 长江涪陵段库岸地质灾害涌浪预测分区图 |
| 第六章 长江涪陵段库岸地质灾害危险性与风险评价 |
| 6.1 库岸地质灾害易发程度分区 |
| 6.1.1 分区原则 |
| 6.1.2 易发程度分区依据 |
| 6.1.3 地质灾害高易发区(A) |
| 6.1.4 地质灾害中易发区(B) |
| 6.1.5 地质灾害低易发区(C) |
| 6.1.6 长江涪陵段库岸地质灾害易发性分区图 |
| 6.2 库岸地质灾害危险性分区 |
| 6.2.1 库岸地质灾害危险性评价 |
| 6.2.2 地质灾害危险性大区(Ⅰ) |
| 6.2.3 地质灾害危险性中等区(Ⅱ) |
| 6.2.4 地质灾害危险性小区(Ⅲ) |
| 6.2.5 长江涪陵段库岸地质灾害危险性分区图 |
| 6.3 库岸地质灾害风险评价 |
| 6.3.1 长江右岸风险性分区 |
| 6.3.2 长江左岸风险性分区 |
| 6.3.3 长江涪陵段库岸地质灾害易发性分区图 |
| 6.4 评价结果与防治建议 |
| 6.4.1 评价结果 |
| 6.4.2 防治建议 |
| 6.4.3 长江涪陵段库岸地质灾害防治分区图 |
| 第七章 结论与建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）贵州省思南县地质灾害危险性评价研究（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 遥感和GIS技术获取地质灾害环境因子的研究现状 |
| 1.2.2 区域地质灾害易发性评价研究现状分析 |
| 1.2.3 降雨型滑坡失稳机制研究现状分析 |
| 1.2.4 诱发地灾的临界降雨阈值计算模型综述 |
| 1.2.5 地灾危险性评价的研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线和研究思路 |
| 1.3.3 本文主要创新点 |
| 第二章 思南自然地质环境特征 |
| 2.1 思南地理位置及地形地貌 |
| 2.2 思南气象水文及土地利用 |
| 2.2.1 气象水文信息 |
| 2.2.2 思南土地利用信息 |
| 2.3 思南地层岩性分析 |
| 2.3.1 地层岩性 |
| 2.3.2 岩土工程性质及水文性质 |
| 2.4 思南地质构造 |
| 第三章 思南滑坡及崩塌地质灾害基本特征 |
| 3.1 基于遥感和GIS的地理空间分析及应用 |
| 3.1.1 基于遥感和GIS的地理空间分析原理 |
| 3.1.2 数字高程模型和Landsat TM8 影像分析 |
| 3.2 思南县滑坡发育特征分析 |
| 3.3 思南县崩塌发育特征 |
| 3.4 思南地灾时空分布特征分析 |
| 3.4.1 地灾平面分布 |
| 3.4.2 地灾空间分布 |
| 3.4.3 地灾时间分布 |
| 3.4.4 思南县重大地灾特征及危害 |
| 3.5 RS和GIS获取滑坡和崩塌致灾环境因子 |
| 3.5.1 地形地貌因子分析 |
| 3.5.2 水文因子分析 |
| 3.5.3 土地利用因子 |
| 3.5.4 地层岩性因子 |
| 第四章 基于深度学习模型的滑坡易发性评价 |
| 4.1 深度学习模型预测滑坡易发性的研究思路 |
| 4.2 稀疏链接编码模型预测滑坡易发性过程 |
| 4.2.1 频率比分析 |
| 4.2.2 稀疏链接编码模型简介 |
| 4.2.3 径向基神经网络模型 |
| 4.2.4 逻辑回归模型 |
| 4.3 滑坡环境因子频率比分析 |
| 4.3.1 思南县滑坡灾害概况 |
| 4.3.2 基于遥感和GIS的思南县滑坡影响因子选取 |
| 4.3.3 滑坡影响因子的频率比分析 |
| 4.4 思南滑坡易发性评价结果分析 |
| 4.4.1 稀疏链接编码建模的空间数据库 |
| 4.4.2 稀疏链接编码预测滑坡易发性结 |
| 4.4.3 RBFNN模型预测滑坡易发性 |
| 4.4.4 Logistic回归模型建模过程 |
| 4.4.5 各模型预测结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 不同降雨概率及雨型作用的滑坡稳定性研究 |
| 5.1 降雨型滑坡稳定性研究思路 |
| 5.2 降雨概率统计及滑坡稳定性计算理论 |
| 5.2.1 连续五天降雨概率统计 |
| 5.2.2 滑坡饱和非饱和渗流理论 |
| 5.2.3 稳定性计算理论 |
| 5.3 官寨滑坡及其地质模型 |
| 5.3.1 官寨滑坡概述 |
| 5.3.2 官寨滑坡地质模型 |
| 5.4 各工况下滑坡渗流场与稳定性分析 |
| 5.4.1 滑坡计算工况及边界条件 |
| 5.4.2 不同雨型及累积降雨量的渗流场 |
| 5.4.3 不同雨型及降雨量稳定性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于粒子群向量机的思南崩塌易发性评价 |
| 6.1 思南崩塌易发性预测的研究思路 |
| 6.2 粒子群向量机模型理论简介 |
| 6.2.1 统计学习理论及结构风险最小化 |
| 6.2.2 支持向量机 |
| 6.2.3 粒子群向量机 |
| 6.3 思南崩塌及建模环境因子 |
| 6.3.1 思南地理及崩塌概况 |
| 6.3.2 思南崩塌的基础影响因子分析 |
| 6.4 粒子群向量机预测思南崩塌易发性 |
| 6.4.1 崩塌易发性评价建模流程 |
| 6.4.2 粒子群向量机预测崩塌易发性 |
| 6.4.3 RBFNN评价思南县崩塌易发性 |
| 6.4.4 逻辑回归模型评价崩塌易发性 |
| 6.4.5 各模型的崩塌预测结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 思南地质灾害危险性评价研究 |
| 7.1 地质灾害危险性评价思路 |
| 7.2 思南县地质灾害易发性评价 |
| 7.2.1 思南县地质灾害易发性评价 |
| 7.2.2 思南地质灾害易发性评价 |
| 7.3 思南地灾临界降雨阈值计算 |
| 7.4 思南地灾危险性评价及讨论 |
| 7.4.1 地灾危险性评价分级 |
| 7.4.2 地灾危险性评价实例验证 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论和展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）基于多元遥感技术的古滑坡识别与危险性评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题依据与研究意义 |
| 第二节 国内外研究进展 |
| 第三节 研究内容与技术路线 |
| 第四节 主要创新点 |
| 第二章 研究区地质背景 |
| 第一节 地形地貌 |
| 第二节 气象水文 |
| 第三节 地层岩性与工程地质岩组 |
| 第四节 地质构造 |
| 第五节 人类活动 |
| 第三章 古滑坡的判识及发育分布规律 |
| 第一节 概述 |
| 第二节 常用的滑坡判识方法 |
| 第三节 面向对象遥感解译分析方法 |
| 第四节 典型古滑坡遥感影像判别分析 |
| 第五节 古滑坡综合遥感判识模型研究 |
| 第六节 古滑坡发育分布规律 |
| 第七节 本章小结 |
| 第四章 基于InSAR技术的大渡河流域古滑坡复活识别 |
| 第一节 概述 |
| 第二节 合成孔径雷达干涉测量 |
| 第三节 大渡河丹巴段地表变形监测分析 |
| 第四节 古滑坡复活的早期识别 |
| 第五节 典型古滑坡复活过程及影响因素分析 |
| 第六节 本章小结 |
| 第五章 基于时序InSAR的区域滑坡危险性动态评价 |
| 第一节 概述 |
| 第二节 方法原理 |
| 第三节 滑坡易发性建模及评价结果 |
| 第四节 基于时序InSAR数据的滑坡危险性评价 |
| 第五节 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 主要结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
（8）川西地区地质灾害防治工程效果评价研究（论文提纲范文）
| 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 地质灾害空间发育研究 |
| 1.2.2 地质灾害防治工程失效研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文的特色及创新点 |
| 第2章 川西地区地质环境背景 |
| 2.1 区域地质环境 |
| 2.2 研究区地质环境 |
| 2.2.1 气象水文 |
| 2.2.2 地形地貌 |
| 2.2.3 地层岩性 |
| 2.2.4 地质构造 |
| 2.2.5 新构造运动特征及地震 |
| 第3章 川西地区既有地质灾害治理工程效果研究 |
| 3.1 汶川地震前后川西地区地质灾害发育概况 |
| 3.2 川西地区地质灾害防治基本措施 |
| 3.3 川西地区地质灾害防治的总体效果 |
| 3.3.1 地质灾害防治效果的评判原则 |
| 3.3.2 川西地质灾害防治工程的总体效果 |
| 3.4 汶川地震前川西地区代表性地质灾害治理工程效果分析 |
| 3.4.1 丹巴县城后山滑坡治理工程 |
| 3.4.2 金川八步里沟拦砂坝 |
| 3.4.3 丹巴县江口沟泥石流综合治理 |
| 3.4.4 国道G318线老虎嘴崩塌治理工程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 川西地区既有治理工程失效模式 |
| 4.1 川西地区滑坡、崩塌治理工程失效模式 |
| 4.1.1 抗滑桩的剪断或拉断 |
| 4.1.2 抗滑桩倾倒或滑移 |
| 4.1.3 抗滑桩桩间溜土 |
| 4.1.4 抗滑桩桩后土体越顶 |
| 4.1.5 锚索被拉断或拔出 |
| 4.1.6 挡土墙破裂或掩埋 |
| 4.1.7 崩塌防护网失效模式 |
| 4.2 川西地区代表性泥石流治理工程失稳模式 |
| 4.2.1 拦挡工程满库失效 |
| 4.2.2 坝基冲刷掏蚀破坏失效 |
| 4.2.3 坝基渗透破坏失效 |
| 4.2.4 坝肩失稳破坏失效 |
| 4.2.5 坝顶冲蚀破坏失效 |
| 4.2.6 桩林地基掏刷毁坏失效 |
| 4.2.7 排导槽破坏失效 |
| 4.2.8 边墙掩埋失效 |
| 4.2.9 副坝破坏失效 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 典型滑坡治理工程失效机制及治理效果评价研究 |
| 5.1 川西峡谷区坡折部位变形与滑坡 |
| 5.2 巴地五坡村滑坡形成机制 |
| 5.2.1 巴地五坡村滑坡环境条件 |
| 5.2.2 滑坡基本特征 |
| 5.2.3 滑坡治理工程措施及失效过程 |
| 5.2.4 滑坡变形演化过程及其成因机制 |
| 5.2.5 巴地五坡村滑坡治理工程失效过程数值模拟研究 |
| 5.3 巴地五坡村滑坡治理工程效果评价 |
| 5.3.1 滑坡防治效果评价因素 |
| 5.3.2 治理效果综合评价模型 |
| 5.3.3 巴地五坡村滑坡治理工程治理效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 典型泥石流治理工程效果评价研究 |
| 6.1 川西地区典型泥石流概况 |
| 6.1.1 川西地区泥石流分布概况 |
| 6.1.2 川西地区典型泥石流防治工程案例 |
| 6.2 羊岭沟泥石流治理效果 |
| 6.2.1 地质环境概况 |
| 6.2.2 羊岭沟泥石流基本概况 |
| 6.2.3 羊岭沟泥石流治理工程失效数值模拟研究 |
| 6.3 簇头沟泥石流8.20启动机理及治理工程失效分析 |
| 6.3.1 泥石流形成条件研究 |
| 6.3.2 簇头沟泥石流物源启动模式 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（9）三峡库区万州区及重点库岸段滑坡灾害风险评价（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 立题依据和背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡易发性评价研究现状 |
| 1.2.2 滑坡风险评价与管理研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结及主要存在的问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第二章 万州区滑坡灾害易发性评价 |
| 2.1 万州区地理与地质环境概况 |
| 2.1.1 区域地理概况 |
| 2.1.2 区域地质环境概况 |
| 2.2 万州区滑坡灾害概况 |
| 2.3 滑坡灾害易发性评价 |
| 2.3.1 指标因子 |
| 2.3.2 相关性分析 |
| 2.3.3 易发性模型 |
| 2.3.4 易发性评价结果与分析 |
| 第三章 滑坡灾害易发性图差异性探讨 |
| 3.1 易发性对比图 |
| 3.2 易发性对比图的分类 |
| 3.3 低估点和高估点的空间分布特征 |
| 3.4 关键指标因子类别 |
| 3.5 分析与讨论 |
| 第四章 万州区滑坡灾害风险评价 |
| 4.1 万州区滑坡灾害危险性分析 |
| 4.1.1 万州区降雨极值概率分析 |
| 4.1.2 滑坡危险性评价 |
| 4.2 万州区滑坡灾害承灾体信息 |
| 4.2.1 人口 |
| 4.2.2 居民建筑 |
| 4.2.3 道路交通 |
| 4.2.4 土地类型 |
| 4.3 万州区滑坡灾害风险分析 |
| 第五章 万州区重点库岸段滑坡灾害风险评价 |
| 5.1 重点库岸段滑坡灾害特征 |
| 5.1.1 滑坡分布情况 |
| 5.1.2 滑坡治理情况 |
| 5.1.3 典型滑坡 |
| 5.2 万州区重点库岸段滑坡易发性评价 |
| 5.2.1 Scoops评价模型 |
| 5.2.2 计算工况 |
| 5.2.3 模型参数 |
| 5.2.4 易发性评价结果 |
| 5.3 万州区重点库岸段滑坡危险性评价 |
| 5.4 万州区重点库岸段滑坡风险评价 |
| 5.4.1 承灾体调查与识别 |
| 5.4.2 承灾体易损性评估 |
| 5.4.3 承灾体价值估算 |
| 5.4.4 滑坡风险评价 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）岷江上游流域滑坡灾害发育特征及易发性评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡灾害易发性评价研究现状 |
| 1.2.2 岷江上游流域滑坡灾害研究现状 |
| 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 岷江上游流域地质背景 |
| 2.1 地理位置与交通 |
| 2.2 岷江上游流域地质环境与野外调查 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 气象水文 |
| 2.2.3 地层岩性 |
| 2.2.4 地质构造 |
| 2.2.5 新构造运动与地震 |
| 2.2.6 人类工程活动 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 滑坡灾害的发育特征与遥感解译 |
| 3.1 滑坡灾害的野外调查与分类 |
| 3.2 滑坡灾害的遥感影像特征 |
| 3.3 滑坡灾害的时间分布特征 |
| 3.4 建立滑坡灾害基础数据库 |
| 3.5 滑坡灾害的空间密度特征 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 滑坡灾害影响因素与评价指标量化分析 |
| 4.1 影响滑坡发育的评价指标因子 |
| 4.2 评价指标的量化公式 |
| 4.3 滑坡灾害影响因素与指标因子量化分析 |
| 4.3.1 内在因素与滑坡灾害的关系 |
| 4.3.2 外在因素与滑坡灾害的关系 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 滑坡灾害易发性评价与分区 |
| 5.1 评价原理方法 |
| 5.2 频率比模型 |
| 5.2.1 图层重分类 |
| 5.2.2 空间叠加分析 |
| 5.2.3 滑坡灾害易发性分区 |
| 5.3 层次分析模型 |
| 5.3.1 建立层次结构模型 |
| 5.3.2 构造判断矩阵 |
| 5.3.3 判断矩阵的一致性检验 |
| 5.3.4 计算因子组合权重 |
| 5.3.5 滑坡灾害易发性分区 |
| 5.4 逻辑回归模型 |
| 5.4.1 模型原理 |
| 5.4.2 频率比值归一化 |
| 5.4.3 逻辑回归分析 |
| 5.4.4 滑坡灾害易发性分区 |
| 5.5 滑坡灾害易发性分区结果检验 |
| 5.6 三种模型对比总结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、三峡库区干流崩塌、滑坡的发育特征及危险性评价（论文参考文献）
- [1]天水盆地多灾种危险性评价研究[D]. 王喜乐. 兰州大学, 2021(09)
- [2]基于GIS和监测数据的区域性滑坡灾害危险性评价研究[D]. 周瑞. 三峡大学, 2021
- [3]基于GIS和监测数据的区域性滑坡灾害危险性评价研究[D]. 周瑞. 三峡大学, 2021
- [4]滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例[D]. 陈志. 昆明理工大学, 2020(04)
- [5]长江涪陵段库岸地质灾害调查与危险性评价研究[D]. 刘虎队. 重庆交通大学, 2020(01)
- [6]贵州省思南县地质灾害危险性评价研究[D]. 胡涛. 中国地质大学, 2020(03)
- [7]基于多元遥感技术的古滑坡识别与危险性评价研究[D]. 刘筱怡. 中国地质科学院, 2020(01)
- [8]川西地区地质灾害防治工程效果评价研究[D]. 胡芹龙. 成都理工大学, 2020(04)
- [9]三峡库区万州区及重点库岸段滑坡灾害风险评价[D]. 肖婷. 中国地质大学, 2020
- [10]岷江上游流域滑坡灾害发育特征及易发性评价[D]. 张烜途. 西南交通大学, 2020(07)