基于GIS和人工神经网络的滑坡危险性评价方法研究

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滑坡是仅次于地震的重大地质灾害之一,是联合国国际十年减灾计划的重要内容。我国是个滑坡灾害频发的国家,滑坡对人民的生命财产安全和经济建设构成了极大的威胁。随着大规模工程建设的开展,在公路、铁路、水利水电、矿山等各种建设领域越来越多的出现了高陡边坡,边坡稳定性问题也变得日益突出。如何安全、可靠、有效地进行滑坡灾害危险性分析与评价,并进而实现滑坡的预测预报及风险管理不仅具有重要的理论意义,而且具有重要的现实意义。 地理信息系统(GIS)技术的发展,为滑坡危险性评价提供了一种新的技术手段。GIS具有强大的空间数据查询、空间综合分析和可视化功能,能够实现空间图形、文字、数据的综合分析。基于此,本文尝试将GIS技术与人工神经网络理论相结合运用到滑坡危险性评价中,对区域滑坡危险性评价进行了初步的探索。其主要内容包括:(1)全面论述了区域滑坡地质灾害危险性评价的原理和方法,并对影响边坡稳定性的主要因素进行了分析,经过研究,本文选取的滑坡危险性的影响因子为:表面平均坡度、前缘临空坡度、滑面平均倾角、月最大降雨量、近期活动迹象、人类工程活动状况;(2)建立了基于层次分析法(AHP)的滑坡危险性评价指标体系,通过对评价指标进行分级和权重的确定,将滑坡危险性划分为3个等级:稳定、基本稳定和不稳定,使滑坡评价更为合理;(3)利用地理信息系统的空间分析功能,特别是栅格数据的空间叠加功能、分析功能,对各专题图进行空间叠加分析,得出滑坡危险性图,对其滑坡进行宏观的定性的分析和管理;(4)在运用GIS对滑坡进行定性分析的基础上,应用BP人工神经网络和模糊综合评判法,建立了滑坡危险性评价的数学模型,进一步对滑坡危险性进行了定量的评价;(5)通过应用实例分析,验证了以上两种模型对滑坡危险性评价结果的合理可靠性。
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