【摘要】：滑坡不可控但可防,編制滑坡易發(fā)性區(qū)劃圖是應(yīng)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害防患于未然的首選措施,對(duì)滑坡進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)也是成功避災(zāi)的必然選擇。本文分別通過(guò)提取與整理滑坡環(huán)境因素和激發(fā)因子、以及歷史滑坡編目和滑坡位移等多源空間信息,應(yīng)用基于粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)法完成了滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià);在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建滑坡變形預(yù)報(bào)模型,實(shí)現(xiàn)了滑坡位移的預(yù)報(bào),并通過(guò)驗(yàn)證表明具有較高的評(píng)價(jià)和預(yù)報(bào)精度。具體包括以下幾個(gè)方面:(1)以三峽庫(kù)區(qū)巫山段歷史滑坡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提取分析了巖性、水系、降雨量分布和坡度、坡向、坡高等基礎(chǔ)環(huán)境因素與滑坡分布的關(guān)系,并利用滑坡密度值對(duì)各定性或定量因子進(jìn)行了歸一化處理。(2)由于支持向量機(jī)(SVM)在小樣本、高維數(shù)及非線(xiàn)性等實(shí)際問(wèn)題中具有良好的適應(yīng)性,非常適合滑坡的易發(fā)性評(píng)價(jià)與預(yù)警。而粒子群優(yōu)化算法(PSO)具有強(qiáng)大的全局最優(yōu)搜索能力,于是提出將兩者結(jié)合構(gòu)建PSO-SVM混合技術(shù)用于滑坡的易發(fā)性評(píng)價(jià)之中,最終完成了三峽庫(kù)區(qū)巫山段區(qū)域的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià),并通過(guò)滑坡密度占比和LAR值進(jìn)行了精度評(píng)定,結(jié)果顯示與歷史滑坡具有較好的一致性。(3)結(jié)合廟店滑坡監(jiān)測(cè)點(diǎn)形變序列特點(diǎn),依據(jù)時(shí)間序列加法模型,提出先采用二次移動(dòng)平均法對(duì)滑坡總位移分解成趨勢(shì)項(xiàng)位移和因子項(xiàng)位移;再分別利用多項(xiàng)式模型和PSO-SVR法模擬趨勢(shì)項(xiàng)和與激發(fā)因子相關(guān)的位移量,最后將二者疊加預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位移,通過(guò)對(duì)廟店滑坡四個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算分析,結(jié)果顯示具有較高的預(yù)測(cè)精度。(4)最后結(jié)合滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)的需求,進(jìn)行了數(shù)據(jù)庫(kù)和系統(tǒng)的初步設(shè)計(jì),提出將預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)模型集成到滑坡監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)中,并給出了算法處理流程,以期能夠一體化處理滑坡災(zāi)害的區(qū)域評(píng)價(jià)和變形預(yù)測(cè)問(wèn)題。
【圖文】：

滑坡災(zāi)害時(shí)空演化圖（許強(qiáng)，，2008）

論文技術(shù)路線(xiàn)圖
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：P642.22

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2624717