GIS技术与贝叶斯层次模型支持下的滇西北泥石流易发性评价

GIS技术与贝叶斯层次模型支持下的滇西北泥石流易发性评价

论文摘要

泥石流是爆发最频繁的地质灾害之一,广泛发育在山区、火山、半干旱和次极地地区。滇西北地区断裂活动强烈,地形陡峭,地貌破碎,植被覆盖率低,这些为孕育泥石流灾害提供了有利的自然条件,使滇西北地区成为世界上受灾最严重的地区之一。泥石流灾害是可防、可控、可治的,与其灾后花费大量人力物力去重建,不如从源头遏制。泥石流易发性评价是减缓泥石流灾害风险的首要任务,进行泥石流灾害调查和评价工作,对于泥石流地质灾害的预防和减轻而言意义重大,直接关系到当地经济的发展以及社会稳定。本文以滇西北为研究区,主要阐述了利用地理探测器进行影响因子选取,基于全因子logistic回归模型、区域特色logistic回归模型和贝叶斯层次模型对滇西北泥石流地质灾害易发性进行评价。以下为本文的主要研究内容:(1)利用地理探测器对研究区泥石流影响因子进行筛选。本文以滇西北泥石流地质灾害为研究对象,利用地理探测器初步探索了滇西北泥石流的空间分异性,并揭示了12个初选评价因子对泥石流的影响程度,并选取了对滇西北泥石流影响最大的前五个指标因子。在滇西北区域,对泥石流点分布影响最大的前五名影响因子依次为“日最大降雨量”、“河流密度”、“距断裂带距离”、“月最大持续降雨量”、“距道路距离”。(2)评价模型的建立。本文基于系统采样的方法,选取了训练样本集进行构建贝叶斯层次模型和全因子logistic回归模型、区域特色因子logistic回归模型,并获取了先验知识。在这方面主要阐述了样本选择的规则,以及训练样本数据集与验证样本数据集的建立等。在贝叶斯层次模型构建的过程中,第一步是构建一个初始模型,本文利用K函数,用周边K(本文中K=20)个点来建立贝叶斯空间邻接矩阵进行模型的训练学习;第二步对模型结构进行调整,根据超先验知识与先验总体分布信息来对模型进行调整,使其模型的评价结果精度更高,鲁棒性更好。(3)随机采样建立交叉验证样本集对比评价模型为验证贝叶斯层次泥石流易发性评价模型的性能,本研究对模型的结果进行了交叉对比验证,并与全因子logistic回归模型结果和区域特色logistic回归模型结果进行了对比分析。交叉验证的结果表明贝叶斯层次模型的评价性能较高,且比较稳定;与全因子logistic回归模型、区域特色logistic回归模型相比无论从评价性能还是从评价出的泥石流地质灾害易发性空间分布图来说,贝叶斯层次模型的评价性能更好,不仅拥有较好的鲁棒性,其抗干扰性也较优越。用贝叶斯层次模型计算出的滇西北区域的泥石流地质灾害易发性空间分布结果比较符合实际情况,这也说明贝叶斯层次模型可应用与大尺度范围的泥石流地质灾害评价。(4)得到滇西北区域泥石流易发性分布图。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 选题背景及意义
  •     1.1.1 研究背景
  •     1.1.2 研究意义
  •   1.2 研究现状
  •     1.2.1 泥石流研究方向
  •     1.2.2 GIS技术与泥石流易发性评价研究
  •     1.2.3 区域泥石流与单点泥石流评价分析
  •     1.2.4 泥石流易发性评价方法现状
  •     1.2.5 泥石流易发性影响因子指标选取现状
  •     1.2.6 现有研究不足之处
  •   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
  •     1.3.3 论文结构
  • 第二章 研究区概况与评价单元选取
  •   2.1 研究区概况
  •     2.1.1 滇西北地形地貌特点
  •     2.1.2 滇西北气候特点
  •     2.1.3 滇西北水文特点
  •     2.1.4 滇西北植被覆盖特点
  •     2.1.5 滇西北断裂带分布特点
  •     2.1.6 滇西北岩性特点
  •     2.1.7 滇西北土壤与泥石流的关系
  •     2.1.8 滇西北剧增人口与泥石流的关系
  •   2.2 评价单元选取
  • 第三章 控制因子初选及数据处理
  •   3.1 GIS技术在数据处理中的运用
  •   3.2 泥石流地质灾害历史数据
  •   3.3 地形因子
  •     3.3.1 高程
  •     3.3.2 坡度
  •     3.3.3 地形起伏度
  •   3.4 岩性因子
  •     3.4.1 选取原因
  •     3.4.2 数据来源及数据处理
  •   3.5 地质构造因子
  •     3.5.1 河流密度
  •     3.5.2 距断裂带距离
  •   3.6 人为活动因子
  •     3.6.1 人口密度
  •     3.6.2 距居民点距离
  •     3.6.3 道路密度与距道路距离
  •   3.7 降水因子
  •     3.7.1 选取原因
  •     3.7.2 数据来源及数据处理
  • 第四章 泥石流易发性评价
  •   4.1 评价模型
  •     4.1.1 地理探测器
  •     4.1.2 logistic回归模型
  •     4.1.3 贝叶斯模型
  •   4.2 评价指标体系构建
  •     4.2.1 降雨因素
  •     4.2.2 河流密度因素
  •     4.2.3 距断裂带距离因素
  •     4.2.4 距道路距离因素
  • 第五章 结果与分析
  •   5.1 可靠性验证
  •     5.1.1 ROC曲线模型验证
  •     5.1.2 精度验证
  •   5.2 评价结果对比分析
  •   5.3 讨论
  • 第六章 结论与展望
  •   6.1 主要结论
  •   6.2 不足与展望
  •     6.2.1 不足之处
  •     6.2.2 未来展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录A 硕士期间科研成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 蔡健玲

    导师: 朱大明,魏晓燕

    关键词: 贝叶斯层次模型,回归模型,地理探测器,泥石流

    来源: 昆明理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 自然地理学和测绘学,地质学,地质学,工业通用技术及设备,计算机软件及计算机应用

    单位: 昆明理工大学

    分类号: P642.23;P208

    DOI: 10.27200/d.cnki.gkmlu.2019.001596

    总页数: 74

    文件大小: 4233K

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