导读:本文包含了易发性评价论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:易发性评价,GIS,逻辑回归,PCA
易发性评价论文文献综述
秦承运,任光明,刘彬,罗菲,刘晓宇[1]（2019）在《基于GIS与PCA-Logistic的斜坡灾害易发性评价》一文中研究指出地质灾害的易发性评价是早期区域灾害预警的重要基础。本文以礼州1∶50 000的地质灾害调查数据为基础,分析了区域斜坡灾害的发育规律、分布特征及影响因素。文章选取区域断层、水系、地层岩性等8个因素,基于GIS平台结合逻辑回归(Logistic)和主成分分析(PCA)方法(即PCA-Logistic)对区域的斜坡灾害进行易发性评价。结果显示:断层密度和历史灾害密度是影响该区域斜坡灾害发育的主控因素,随着断层密度和灾害点密度的增加,断层距离和水系距离减小,区域斜坡灾害的分布呈现增大趋势;其中斜坡灾害高易发区主要分布于热水河两岸,中易发区主要分布在安宁河东侧,低易发区和基本安全区主要分布在安宁河河谷地势平缓区;使用AUC方法检验PCA-Logistic模型和PCA模型的评价结果,检验结果显示2种模型的评价结果都能够准确反应研究区斜坡灾害的发育情况,PCA-Logistic模型的斜坡灾害易发性评价结果要优于单一PCA模型。本研究可为地质灾害的早期预警防治工作提供依据。(本文来源于《西华大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
谢明娟,蒲瑞,韩信,林莉,周春香[2]（2019）在《基于多模型的滑坡易发性评价》一文中研究指出滑坡是常见的叁大地质灾害之一,本文针对滑坡易发性进行评价,以小金县为研究区域,选取水系密度、与公路距离、与居民点距离、公路密度、居民点密度、地形粗糙度、植被指数、坡度及地质硬度等9个影响因子,基于GIS技术,采用SVM(支持向量机)、ANN(人工神经网络)及决策树3种评价模型进行滑坡数据分析。通过各模型ROC曲线结果对比,得到SVM、ANN及决策树模型曲线下AUC值分别为0.987、0.973及0.969,初步得出结论:在滑坡易发性评价方面3个模型均有较好表现,但SVM模型在样本数据分类处理和整体评价效果方面更具优势。最后通过Arc GIS平台对SVM模型的评价结果数据进行可视化,得到小金县的滑坡易发性分级图,表明研究区滑坡由中部线向左右两侧以树枝状分布。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年10期）
吴福,江思义,刘庆超,何源,李海良[3]（2019）在《广西桂林市规划中心城区岩溶塌陷易发性评价》一文中研究指出本文对岩溶地区岩溶塌陷易发性进行研究,利用地质环境要素通过专家-层次分析法对岩溶塌陷易发性进行评价,并通过MapGIS软件实现可视化。以桂林市规划中心城区为例,选取了岩溶发育程度、土层厚度、土层结构、第四系底部土层岩性、第四系底部土层液性指数、地下水年变化幅度、岩溶水承压性、塌陷密度、人类工程活动9个影响岩溶塌陷易发性的地质环境因素,建立了岩溶塌陷易发性评价指标体系和评价方法,并对研究区进行了评价,其成果可为桂林市规划中心城区的岩溶塌陷防治对策提供指导和借鉴。(本文来源于《中国地质灾害与防治学报》期刊2019年05期）
李益敏,杨蕾,魏苏杭[4]（2019）在《基于小流域单元的怒江州泥石流易发性评价》一文中研究指出开展泥石流灾害易发性评价,了解区域泥石流易发程度的整体特征和空间异质性,为区域宏观层面国土空间布局及地质灾害防治规划等提供依据。基于小流域评价单元,选择距断裂带距离、岩性、melton比率、流域延伸率、流域高差率、河流弯曲系数、流域水系密度、平均植被覆盖度、年均降水量、距道路距离、距居民点距离等11个评价指标,采用确定性系数模型CF和多因子迭加权重确定法开展怒江州泥石流易发性评价研究。将易发性评价结果划分为5个等级,并以研究区历史泥石流灾害对易发性评价结果验证。结果表明:极高易发区面积仅占研究区总面积的8.31%,但发生泥石流灾害的数量占泥石流总数的29.75%;高易发区的面积占总面积的12.29%,发生泥石流的数量占22.59%。最后通过独立样本验证,易发性评价模型性能(AUC=0.742)良好。怒江州泥石流灾害易发性评价结果与历史泥石流灾害点空间分布较为吻合,表明选取的易发性评价指标和评价方法可行,评价结果可为怒江州防灾减灾工作提供参考。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2019年10期）
董毓,曹员兵,王盘喜[5]（2019）在《上栗县斜坡地质灾害易发性评价》一文中研究指出在上栗县地质灾害野外调查的基础上,选取了岩土类型、地质构造、地貌类型、自然坡度、年均降雨量和人类工程活动强度作为评价因子,并运用层次分析法确定各因子权重,计算潜在地质灾害强度指数;利用灾害点密度、灾害面积密度和灾害体积密度,计算现状地质灾害强度指数。通过MapGIS系统的空间分析功能进行栅格计算,完成了上栗县斜坡地质灾害易发性区划。评价结果与实际调查情况基本吻合,可为上栗县今后地质灾害的预测和预防提供科学参考。(本文来源于《能源与环保》期刊2019年09期）
刘华赞,胡奇超[6]（2019）在《基于加权信息量与GIS的滑坡易发性评价》一文中研究指出我国地质条件复杂,滑坡等地质灾害频发,给人民的生命财产安全造成了较大影响,因此对滑坡易发性进行评价非常重要。(本文来源于《居业》期刊2019年09期）
吴常润,赵冬梅,刘澄静,角媛梅,冯志娟[7]（2019）在《基于GIS的华宁县滑坡灾害影响因子分析及易发性评价》一文中研究指出为了明析区域滑坡灾害影响因子及其易发性,为滑坡地质灾害的防治提供借鉴。以云南省华宁县为研究对象,利用GIS空间分析技术,对华宁县滑坡空间分布及诱发因子进行了分析研究,依据区域地质灾害详细调查资料,建立GIS灾害数据库的同时选取海拔、坡度、坡向、距水系、道路、断层距离、岩性7个诱发因子,利用统计指数对滑坡在每个因子各类别中的占比进行了权重分析,最终确定滑坡灾害易发性分区并阐述其空间分布特征。结果表明:(1)在滑坡灾害分布特征上,具有空间集中分布特征,灾害点密度以中部地区最大,受灾影响人数最大的主要分布在海拔较低的宁州街道和通红甸乡。(2)从诱发因子上看,滑坡灾害大多分布在海拔1 600～2 300 m(占76.06%),坡度10°～30°(占71.83%),坡向为E,NE,NW,N等方向上(占71.82%),距离河流、断层和道路越近,发生滑坡的可能性越大。(3)在滑坡灾害易发性上,高易发区主要分布在宁州街道、青龙镇、华溪镇;中易发区主要分布在青龙镇东北部、宁州街道西南部、通红甸彝族苗族乡中部和盘溪东部;低易发区主要分布在通红甸彝族苗族乡、盘溪镇。华宁县滑坡灾害呈现出东少西多,南少北多的特征,未来华宁县应重点关注中部和西部区域的滑坡灾害预防。(本文来源于《水土保持研究》期刊2019年06期）
陈光飞,吴亚星,钟连祥[8]（2019）在《江西万载县地质灾害易发性评价的分析方法》一文中研究指出根据江西万载县地质环境条件及发育特征,选用了岩土体类型、控制结构面类型、岩体完整程度、坡度、坡高、灾害点密度、降雨和人类工程活动这8个因素,作为地质灾害易发性评价因子,采用层次分析法确定了各评价因子的权重,并通过专家系统法赋值,将万载县划分为地质灾害高易发区、中易发区和低易发区。此结果可为万载县的地质灾害预防和治理提供理论依据。(本文来源于《云南地质》期刊2019年03期）
薛文洋,高猛,朱亚胜[9]（2019）在《基于ArcGIS与证据权法的崩塌易发性评价》一文中研究指出本文以新疆吉木乃矿山崩塌地质灾害为研究对象,选取8类评价指标,将证据权法结合GIS空间分析功能,进行加权迭加分析,构建矿山崩塌地质灾害易发性评价体系,对矿山崩塌地质灾害易发性进行评价。利用ROC曲线得到的AUC值为0.785,表明该方法具有较好的评价精度,可为矿山崩塌预警和防治规划提供技术参考。(本文来源于《世界有色金属》期刊2019年13期）
易靖松,张勇,程英建,苗朝[10]（2019）在《大巴山区顺层岩质滑坡发育影响因素的贡献率及易发性评价》一文中研究指出[目的]顺层岩质滑坡是大巴山区极其发育的一类灾害,通过对其发育影响因素的贡献率及易发性评价研究,构建预测评价模型,为该区防灾预灾工作提供科学支撑。[方法]基于GIS和数量化理论Ⅱ,选取21个研究区基岩顺层滑坡的样本,利用GIS技术提取高程、坡度、斜坡结构等9个影响因素的基础数据,通过数量化理论计算方法对学习样本进行学习,确定各因子类目得分,得到各项基础数据的易发性评价系数,然后通过GIS将各图层迭加,进行全范围的易发性预测。[结果]对滑坡贡献率较高的影响因素有:斜坡坡度约10°～20°,顺向坡斜坡结构、砂质硬岩夹软岩的岩体结构、汇流面积,水流冲蚀;基于数量化理论Ⅱ建立的易发性预测方法可以较准确地划分区域易发性的高低。[结论]位于大巴山区的南江县南部、巴州区北部、苍溪县南东部、宣汉县南西侧地等区域为顺层岩质滑坡的高易发区,这也与调查结果相符,GIS和数量化理论Ⅱ相结合的滑坡易发性预测方法适用于该地区滑坡易发性、危险性等相关领域的研究。(本文来源于《水土保持通报》期刊2019年04期）
易发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：
滑坡是常见的叁大地质灾害之一,本文针对滑坡易发性进行评价,以小金县为研究区域,选取水系密度、与公路距离、与居民点距离、公路密度、居民点密度、地形粗糙度、植被指数、坡度及地质硬度等9个影响因子,基于GIS技术,采用SVM(支持向量机)、ANN(人工神经网络)及决策树3种评价模型进行滑坡数据分析。通过各模型ROC曲线结果对比,得到SVM、ANN及决策树模型曲线下AUC值分别为0.987、0.973及0.969,初步得出结论:在滑坡易发性评价方面3个模型均有较好表现,但SVM模型在样本数据分类处理和整体评价效果方面更具优势。最后通过Arc GIS平台对SVM模型的评价结果数据进行可视化,得到小金县的滑坡易发性分级图,表明研究区滑坡由中部线向左右两侧以树枝状分布。
（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。
易发性评价论文参考文献
[1].秦承运,任光明,刘彬,罗菲,刘晓宇.基于GIS与PCA-Logistic的斜坡灾害易发性评价[J].西华大学学报(自然科学版).2019
[2].谢明娟,蒲瑞,韩信,林莉,周春香.基于多模型的滑坡易发性评价[J].测绘与空间地理信息.2019
[3].吴福,江思义,刘庆超,何源,李海良.广西桂林市规划中心城区岩溶塌陷易发性评价[J].中国地质灾害与防治学报.2019
[4].李益敏,杨蕾,魏苏杭.基于小流域单元的怒江州泥石流易发性评价[J].长江流域资源与环境.2019
[5].董毓,曹员兵,王盘喜.上栗县斜坡地质灾害易发性评价[J].能源与环保.2019
[6].刘华赞,胡奇超.基于加权信息量与GIS的滑坡易发性评价[J].居业.2019
[7].吴常润,赵冬梅,刘澄静,角媛梅,冯志娟.基于GIS的华宁县滑坡灾害影响因子分析及易发性评价[J].水土保持研究.2019
[8].陈光飞,吴亚星,钟连祥.江西万载县地质灾害易发性评价的分析方法[J].云南地质.2019
[9].薛文洋,高猛,朱亚胜.基于ArcGIS与证据权法的崩塌易发性评价[J].世界有色金属.2019
[10].易靖松,张勇,程英建,苗朝.大巴山区顺层岩质滑坡发育影响因素的贡献率及易发性评价[J].水土保持通报.2019