本文選題：滑坡災(zāi)害 + 重慶市　； 參考：《重慶師范大學》2015年碩士論文

【摘要】：滑坡屬于一種高發(fā)并且?guī)韲乐匚：Φ牡刭|(zhì)災(zāi)害,滑坡帶來的危害包括巨額的經(jīng)濟損失,以及慘痛的人員傷亡,并且影響社會的安定。我國滑坡災(zāi)害分布廣泛且發(fā)生頻繁,尤其是處于我國第二階梯前緣的重慶,區(qū)域內(nèi)地形支離破粹,地質(zhì)結(jié)構(gòu)復雜,降雨量充沛。隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施以及三峽庫區(qū)的建立,人類活動隨之變得越來越頻繁,使得區(qū)域內(nèi)滑坡的災(zāi)害發(fā)生也越來越頻繁。因此,為了給滑坡災(zāi)害防治提供有力的依據(jù),研究區(qū)域內(nèi)滑坡災(zāi)害具有十分重要的理論意義和現(xiàn)實意義。具體研究內(nèi)容如下:(1)本文簡單介紹了目前滑坡災(zāi)害造成的危害,以及研究滑坡的意義,國內(nèi)外對于滑坡研究的進展和現(xiàn)狀;(2)基于重慶市2000年到2010年的滑坡災(zāi)害發(fā)生歷史數(shù)據(jù),通過分析重慶市地形地貌即坡度、坡向、高程,以及降雨量,其中降雨量選取2000年到2010年的月降雨量,簡要闡述這些指標對于滑坡發(fā)生所造成的影響;(3)通過對比決策樹算法、bagging和SVM算法之間的優(yōu)缺點,發(fā)現(xiàn)隨機森林算法隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大以及數(shù)據(jù)屬性緯度的增加,能夠快速、高效的完成分類預(yù)測。因此,本文最終選取隨機森林算法建立滑坡預(yù)測模型,嘗試能夠更加準確的進行滑坡研究與預(yù)測。其中隨機森林建模過程以R語言為實現(xiàn)工具。研究結(jié)果表明,模型訓練樣本及測試樣本的準確率均在80%以上,同時模型對于特征的重要性評估研究發(fā)現(xiàn),坡度對于滑坡災(zāi)害的發(fā)生影響最大,坡度在15度到30度之間極易發(fā)生滑坡,其中降水也是誘發(fā)滑坡災(zāi)害不可忽視的重要因素,受強降雨季節(jié)性活動的影響,滑坡具有明顯的季節(jié)性,多發(fā)生在每年的7月到10月。
[Abstract]:Landslide is a kind of geological disaster with high incidence and serious harm. The hazards brought by landslide include huge economic losses, heavy casualties, and influence on social stability. Landslide disasters are widely distributed and occur frequently in China, especially in Chongqing, which is in the front of the second step of our country. The topography of the region is broken apart, the geological structure is complex, and the rainfall is abundant. With the implementation of the western development strategy and the establishment of the three Gorges Reservoir area, human activities become more and more frequent, which makes the landslide disasters in the region more and more frequent. Therefore, in order to provide a strong basis for landslide prevention and control, it is of great theoretical and practical significance to study landslide disasters in the region. The specific research contents are as follows: (1) this paper briefly introduces the hazards caused by the landslide disaster at present, and the significance of the research on landslide, the progress and present situation of landslide research both at home and abroad) based on the historical data of landslide disasters occurring from 2000 to 2010 in Chongqing. By analyzing the topography and landform of Chongqing, that is, slope, slope direction, elevation, and rainfall, the monthly rainfall from 2000 to 2010 is selected. By comparing the advantages and disadvantages between the decision tree algorithm and the SVM algorithm, it is found that the stochastic forest algorithm can quickly increase the size of the data and the latitude of the data attributes. Efficient implementation of classification prediction. Therefore, in this paper, random forest algorithm is selected to establish landslide prediction model, which can be more accurate for landslide research and prediction. In the process of stochastic forest modeling, R language is used as the implement tool. The results show that the accuracy of model training samples and test samples are above 80%, and the evaluation of the importance of the model to the characteristics shows that the slope has the greatest influence on the occurrence of landslide disaster. The slope between 15 degrees and 30 degrees is prone to landslide, among which precipitation is also an important factor that can not be ignored. Due to the seasonal activities of heavy rainfall, landslides have obvious seasonality, most of which occur from July to October of each year.
【學位授予單位】：重慶師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P642.22

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本文編號：1966720