滑坡灾害的模型预测与风险区划研究毕业论文【附数据】

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1. 滑坡易发条件分析

本文以东川区为例，结合GIS和遥感技术对该区的滑坡危险性进行评价，并完成危险性区划图。论文以国土资源部组织的资源一号02C地质矿产与地质灾害环境应用模式及关键技术项目为依托，利用遥感和GIS技术处理分析了已有滑坡及相关影响因子，并运用信息量模型和基于确定性系数的逻辑回归模型分别计算滑坡的危险性，最后对评价结果进行危险性划区。首先，统计已知滑坡在各因子分级中的分布情况及分级信息量和确定性系数值，分析得到滑坡易发条件。

高程：
- 滑坡主要发生在800-2000米的高程范围内。这一高度区间内，地形起伏较大，降雨量较多，容易引发滑坡。
- 通过分析滑坡点的高程分布，发现800-1200米和1600-2000米的高程段滑坡发生频率较高，这两个高程段的地表水文条件和地质结构较为复杂，容易形成滑坡。
坡度：
- 滑坡主要集中在30°-60°的坡度范围内。这一坡度区间内，地形陡峭，土壤稳定性较差，容易在降雨等外部因素作用下发生滑坡。
- 通过分析滑坡点的坡度分布，发现30°-45°和45°-60°的坡度段滑坡发生频率较高，这两个坡度段的土壤侵蚀和水流冲刷作用较强，容易引发滑坡。
坡向：
- 滑坡主要发生在西、西北、北方向的坡面上。这些坡向受到太阳辐射较少，土壤湿度较高，容易发生滑坡。
- 通过分析滑坡点的坡向分布，发现西向和西北向的滑坡发生频率最高，这两个方向的坡面受到雨水侵蚀和地下水渗流的影响较大，容易形成滑坡。
曲率：
- 滑坡主要发生在曲率小于-3的区域内。这一曲率区间内，地形呈现凹形，水流汇集和土壤侵蚀作用较强，容易引发滑坡。
- 通过分析滑坡点的曲率分布，发现曲率小于-3的区域滑坡发生频率较高，这些区域的地形特征有利于水流汇集和土壤侵蚀，容易形成滑坡。
到断层距离：
- 滑坡主要发生在距离断层1000米范围内的区域。这一距离区间内，地质构造活动频繁，地表稳定性较差，容易发生滑坡。
- 通过分析滑坡点到断层的距离分布，发现距离断层1000米以内的区域滑坡发生频率最高，这些区域的地质构造活动对地表稳定性影响较大，容易引发滑坡。
到水系距离：
- 滑坡主要发生在距离水系500米范围内的区域。这一距离区间内，地表水文条件复杂，土壤湿度较高，容易发生滑坡。
- 通过分析滑坡点到水系的距离分布，发现距离水系500米以内的区域滑坡发生频率最高，这些区域的水流冲刷和地下水渗流作用较强，容易形成滑坡。
岩石结构类型：
- 滑坡主要发生在块状硬质岩岩组（Pz）、薄层状硬质岩夹与软质岩互层岩组（Pt2）、半固结碎屑岩岩组（Kz）这几种岩石类型区域。这些岩石类型结构不稳定，容易在外部因素作用下发生滑坡。
- 通过分析滑坡点的岩石类型分布，发现块状硬质岩岩组（Pz）和薄层状硬质岩夹与软质岩互层岩组（Pt2）的滑坡发生频率最高，这些岩石类型的结构特征对滑坡的发生有较大影响。
植被覆盖度：
- 滑坡主要发生在植被覆盖度集中在0-0.3的区域。这一覆盖度区间内，地表植被稀疏，土壤保持能力较差，容易发生滑坡。
- 通过分析滑坡点的植被覆盖度分布，发现植被覆盖度在0-0.3的区域滑坡发生频率最高，这些区域的土壤保持能力较弱，容易在降雨等外部因素作用下发生滑坡。

2. 模型准确度评估

利用曲线下面积（AUC）评估信息量模型和基于确定性系数的逻辑回归模型的准确度。信息量模型的准确度为78.32%，逻辑回归模型的准确度为71.54%。两种模型的准确度都基本满足实际应用，其中信息量模型的准确度更高。

信息量模型：
- 信息量模型通过计算各影响因子在滑坡点和非滑坡点的信息量，评估各因子对滑坡发生的贡献度。该模型能够有效地识别滑坡易发区域，具有较高的准确度。
- 通过计算信息量模型的AUC值，发现其准确度为78.32%，说明该模型在滑坡危险性评价中具有较高的可靠性。
逻辑回归模型：
- 逻辑回归模型通过建立滑坡发生的概率模型，评估各影响因子对滑坡发生的贡献度。该模型能够定量地评估滑坡危险性，具有较好的解释性。
- 通过计算逻辑回归模型的AUC值，发现其准确度为71.54%，说明该模型在滑坡危险性评价中也具有一定的可靠性，但略低于信息量模型。
模型比较：
- 信息量模型和逻辑回归模型在滑坡危险性评价中各有优缺点。信息量模型能够有效地识别滑坡易发区域，但对滑坡发生的概率评估不够精确。逻辑回归模型能够定量地评估滑坡危险性，但对滑坡易发区域的识别能力稍弱。
- 通过对比两种模型的评价结果，发现信息量模型在高危险性区域的识别能力更强，而逻辑回归模型在中危险性和低危险性区域的识别能力较好。

3. 危险性区划结果分析

从评价结果中可以看出，高危险性及以上区域主要分布在研究区北部、东北部以及中部等河流覆盖的区域。这些区域包括金沙江、小江等主要河流，处于活动的小江断裂带上，地质活动剧烈，斜坡稳定性受地质活动影响较大。低危险性和极低危险性区域主要分布在研究区西部、东南部及西南部，这些区域内海拔较高，地形坡度较缓或较陡，不易发生滑坡。中危险性区域位置分布在低危险区及高危险区之间。两种模型评价结果在中危险性和低危险性区域的划分处有差异。

高危险性区域：
- 高危险性区域主要分布在研究区北部、东北部以及中部等河流覆盖的区域。这些区域包括金沙江、小江等主要河流，处于活动的小江断裂带上，地质活动剧烈，斜坡稳定性受地质活动影响较大。
- 通过分析高危险性区域的分布，发现这些区域的高程主要集中在800-2000米，坡度主要集中在30°-60°，坡向主要为西、西北、北方向，曲率主要小于-3，到断层距离主要在1000米以内，到水系距离主要在500米以内，岩石类型主要为块状硬质岩岩组（Pz）、薄层状硬质岩夹与软质岩互层岩组（Pt2）、半固结碎屑岩岩组（Kz），植被覆盖度主要集中在0-0.3。
中危险性区域：
- 中危险性区域主要分布在低危险区及高危险区之间。这些区域的地质条件相对复杂，但不如高危险性区域剧烈，滑坡发生的概率介于高危险性和低危险性之间。
- 通过分析中危险性区域的分布，发现这些区域的高程主要集中在800-2000米，坡度主要集中在20°-30°和60°-70°，坡向主要为南、东南、东方向，曲率主要在-3至0之间，到断层距离主要在1000-2000米，到水系距离主要在500-1000米，岩石类型主要为半固结碎屑岩岩组（Kz）和沉积岩岩组（J），植被覆盖度主要集中在0.3-0.6。
低危险性和极低危险性区域：
- 低危险性和极低危险性区域主要分布在研究区西部、东南部及西南部。这些区域内海拔较高，地形坡度较缓或较陡，不易发生滑坡。
- 通过分析低危险性和极低危险性区域的分布，发现这些区域的高程主要集中在2000米以上，坡度主要集中在0°-10°和70°-90°，坡向主要为南、东南、东方向，曲率主要在0以上，到断层距离主要在2000米以上，到水系距离主要在1000米以上，岩石类型主要为沉积岩岩组（J）和变质岩岩组（T），植被覆盖度主要集中在0.6以上。
模型差异：
- 信息量模型和逻辑回归模型在中危险性和低危险性区域的划分处有差异。信息量模型在高危险性区域的识别能力更强，而逻辑回归模型在中危险性和低危险性区域的识别能力较好。
- 通过对比两种模型的评价结果，发现信息量模型在高危险性区域的识别精度更高，而逻辑回归模型在中危险性和低危险性区域的识别精度更好。这表明在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的模型进行滑坡危险性评价。

% 信息量模型代码
function [info_model] = information_model(factors, landslide_points, non_landslide_points)
    % 初始化信息量矩阵
    info_matrix = zeros(size(factors, 2), 2);
    
    % 计算每个因子在滑坡点和非滑坡点的信息量
    for i = 1:size(factors, 2)
        factor_levels = unique(factors(:, i));
        total_landslides = length(landslide_points);
        total_non_landslides = length(non_landslide_points);
        
        for j = 1:length(factor_levels)
            level = factor_levels(j);
            n_landslides = sum(landslide_points(:, i) == level);
            n_non_landslides = sum(non_landslide_points(:, i) == level);
            
            if n_landslides > 0 && n_non_landslides > 0
                info_matrix(i, 1) = info_matrix(i, 1) + (n_landslides / total_landslides) * log2(n_landslides / total_landslides);
                info_matrix(i, 2) = info_matrix(i, 2) + (n_non_landslides / total_non_landslides) * log2(n_non_landslides / total_non_landslides);
            end
        end
    end
    
    % 计算信息量
    info_model = info_matrix(:, 1) - info_matrix(:, 2);
end

% 示例数据
factors = [randi([1, 5], 100, 8); randi([1, 5], 100, 8)];
landslide_points = factors(1:50, :);
non_landslide_points = factors(51:100, :);

% 计算信息量模型
info_model = information_model(factors, landslide_points, non_landslide_points);
disp('信息量模型结果:');
disp(info_model);

2. 逻辑回归模型代码

% 逻辑回归模型代码
function [logistic_model] = logistic_regression(factors, landslide_points, non_landslide_points)
    % 合并数据
    data = [landslide_points; non_landslide_points];
    labels = [ones(size(landslide_points, 1), 1); zeros(size(non_landslide_points, 1), 1)];
    
    % 训练逻辑回归模型
    logistic_model = fitglm(data, labels, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit');
    
    % 计算模型准确度
    predictions = predict(logistic_model, data);
    correct = sum(predictions == labels);
    total = length(labels);
    accuracy = correct / total;
    
    disp(['逻辑回归模型准确度: ', num2str(accuracy * 100), '%']);
end

% 示例数据
factors = [randi([1, 5], 100, 8); randi([1, 5], 100, 8)];
landslide_points = factors(1:50, :);
non_landslide_points = factors(51:100, :);

% 训练逻辑回归模型
logistic_model = logistic_regression(factors, landslide_points, non_landslide_points);