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基于加权确定性系数方法的地质灾害易发性评估

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简介:
本研究提出了一种基于加权确定性系数的方法来评估地质灾害易发性,通过综合分析多种影响因素,提高预测精度和可靠性。 针对传统确定性系数法在地质灾害易发性分析中的不足——未能考虑各评价因子对地质灾害影响的差异性问题,本段落提出了一种新的方法:层次分析法与确定性系数法相结合的加权确定性系数法。具体而言,该方法首先利用传统的确定性系数法计算各个因素不同特征变量下的地质灾害易发指数;其次通过层次分析法来评估各因子的重要性,并赋予相应的权重;最后将所有因子的易发指数进行加权求和,以综合评价多因素耦合作用下地质灾害发生的可能性。 研究选取陕西省澄城县作为案例区域,在GIS技术支持下分别运用传统确定性系数法及上述新方法进行了详细的对比分析。结果显示,相较于传统的方法,采用层次分析与确定性系数相结合的新方法能够提供更为精确的地质灾害易发性评估结果。这一研究成果不仅为理论研究提供了新的思路和依据,同时也对实际应用具有重要的参考价值。

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    本研究提出了一种基于加权确定性系数的方法来评估地质灾害易发性,通过综合分析多种影响因素,提高预测精度和可靠性。 针对传统确定性系数法在地质灾害易发性分析中的不足——未能考虑各评价因子对地质灾害影响的差异性问题,本段落提出了一种新的方法:层次分析法与确定性系数法相结合的加权确定性系数法。具体而言,该方法首先利用传统的确定性系数法计算各个因素不同特征变量下的地质灾害易发指数;其次通过层次分析法来评估各因子的重要性,并赋予相应的权重;最后将所有因子的易发指数进行加权求和,以综合评价多因素耦合作用下地质灾害发生的可能性。 研究选取陕西省澄城县作为案例区域,在GIS技术支持下分别运用传统确定性系数法及上述新方法进行了详细的对比分析。结果显示,相较于传统的方法,采用层次分析与确定性系数相结合的新方法能够提供更为精确的地质灾害易发性评估结果。这一研究成果不仅为理论研究提供了新的思路和依据,同时也对实际应用具有重要的参考价值。
  • 江西省德安县
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    本文对江西省德安县地质灾害的潜在风险进行了全面分析与评估,旨在为当地防灾减灾提供科学依据。 江西省德安县常见的地质灾害类型包括滑坡、崩塌、泥石流以及地面塌陷等。本段落主要探讨了这些地质灾害的发生与发展的影响因素,并通过计算各影响因素的权重值,运用MapGIS软件对相关影响因素进行数字化处理。借助该软件提供的图层叠加分析功能,文章还评估了德安县内不同区域的地质灾害易发性,并将研究区划分为易发区、较易发区和少易发区三个等级。
  • GIS和RS技术舟曲县
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    本研究利用GIS与RS技术,结合多种地理数据,对舟曲县地质灾害易发区域进行综合评价,旨在为当地防灾减灾提供科学依据。 基于GIS 和RS 的舟曲县地质灾害易发性评价研究,在分析了舟曲县地质灾害发育特点的基础上,选取植被、降雨、坡度、岩土体性质、距断层距离以及灾害点密度等6 个评价因子建立递阶模型。
  • 神经网络模型斜坡与ROC预测分析_预警_GIS支持下
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    本研究运用神经网络模型,在GIS技术支持下进行斜坡地质灾害易发性评估,并采用ROC分析方法优化预测准确率,为灾害预警提供科学依据。 为了对吉林省永吉县的斜坡地质灾害进行有效的防治与预警工作,本研究选取了该地区作为分析对象,并选择了高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性类型、距河流的距离以及年均降雨量等11个评价因子。通过神经网络模型进行了区域斜坡地质灾害易发性的评估,同时使用频率比和支持向量机模型进行对比分析。 在验证这些模型的准确性时,采用了ROC曲线的方法。结果显示:神经网络模型的成功率为91.3%,预测率为87.3%;而频率比和SVM(支持向量机)模型的成功率分别为89.3%、90.2%,预测率则为84.3%及85.6%。 最终研究结论表明,神经网络模型在精度上表现最佳,并且更适合用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评估。
  • 层次分析危险研究——汉阴县案例分析
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    本研究运用层次分析法对汉阴县地质灾害进行了危险性评估,旨在为当地防灾减灾提供科学依据和决策支持。通过系统评价各类风险因素,本文提出了一系列有针对性的风险管理策略。 本段落选取了灾害点密度、坡度分布、地貌类型及高程、岩土体类型、水系分布、断裂发育程度、降雨量分布以及人类工程活动强度八个评价指标因子,用于汉阴县的地质灾害危险性评估。根据各评价指标对地质灾害发生的影响程度,通过层次分析法计算出每个因素的权重,并利用MAPGIS软件为各个评价指标因子图层赋属性值。基于MAPGIS的空间分析功能完成了汉阴县地质灾害危险性的分区工作;该区划分为高、中和低三种风险等级区域。结合汉阴县地质灾害的风险评估结果及其发展规划,本段落提出了关于该县的地质灾害防治及群测群防的一些理论性建议。
  • 分割算
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    该文探讨了一种用于准确度评测的图像或数据分割算法,旨在提升计算机视觉和模式识别领域中对象边界定义的精确性。 该算法主要针对分割后的准确度进行评价,并能定量测定出分割的效果。
  • 城市交通网络模型节点重要
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    本研究提出了一种新的基于城市交通加权网络模型的方法来量化和评估节点的重要性。通过考虑道路连接性和流量数据,这种方法可以有效地识别城市中关键的交通枢纽,并为城市规划提供指导。 本段落讨论的知识点主要包括城市交通网络分析、复杂网络理论、加权网络模型以及节点重要性评价方法。 首先,城市交通网络分析涉及通过图论、运筹学等手段来研究如何优化城市的道路系统(包括公路、桥梁、隧道及轨道交通),以提高其效率和安全性。这一领域关注的焦点是如何减少拥堵并提升整体的城市生活质量与环境质量。 其次,复杂网络理论探讨了自然界和社会中的各种网络结构特性,如互联网或社交网络,并揭示它们的小世界性和无标度性等特征。这些研究为理解各类复杂的系统提供了基础框架。 接着,加权网络模型考虑现实生活中节点间连接强度的差异,通过引入权重来更好地描述这种关系。例如,在城市交通中,不同道路等级之间的流量和拥堵程度可以用作边上的权重参数。这一理论有助于更精确地模拟实际场景中的复杂情况。 最后,关于节点重要性评价方法的研究旨在开发新的指标以评估网络结构中的关键点位置及其在网络功能和服务能力方面的贡献。“权度”作为一种基于拓扑的新型衡量标准被提出,它结合了节点的位置信息和连接权重来量化其在系统中扮演的角色。这种方法对城市交通规划与管理具有重要的实际应用价值。 综上所述,本段落的研究旨在构建一种评估城市交通网络中关键节点重要性的新方法,并通过实证分析验证该模型的有效性。这为未来的城市交通决策提供了理论依据和技术支持。
  • 改良层次分析在滑坡危险应用
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    本研究探讨了改进后的层次分析法(AHP)在滑坡灾害风险评价中的应用,通过优化评估模型提高了预测准确性与实用性。 对滑坡的危险性进行评价并提出防治措施能够有效减轻滑坡灾害带来的损失。以广东省为例,在滑坡危险性评估过程中选取了地形地貌、地层岩性、地质构造、岩土体结构、水文地质条件、植被覆盖率、降雨分布、地震以及人类经济工程活动等九个因素,通过改进的层次分析法确定各因素的重要性权重,明确了主要和次要影响因素。研究结果表明:地层岩性的影响力最大,其次是岩土体结构的影响,而植被覆盖率的影响最小。这些发现为滑坡危险性评估提供了更科学合理的依据。