一、山区暴雨泥石流风险估计及其发生规模预测（论文文献综述）
黄勇馨[1]（2021）在《陕西省山洪灾害驱动因子分析及风险评价研究》文中认为山洪灾害不仅制约了社会经济的发展,还严重威胁人民的生命、财产安全。开展山洪灾害防治工作是国务院作出的重要决策部署。陕西省设立山洪灾害防治项目小组,积极开展陕西省山洪灾害防治工作,已取得了丰硕成果。但对调查成果数据缺少系统性的分析研究,数据没有被充分利用。本文采取相关研究方法,深度挖掘成果数据,对陕西省山洪灾害进行相关分析研究,充分体现数据价值,对陕西省山洪灾害的防治有重要指导意义。论文的主要研究内容及成果如下:（1）分析探究陕西省山洪灾害的时空分布规律及影响因素。结合陕西省1949～2015年间山洪灾害情况,梳理统计陕西省山洪灾害历史调查结果,分别从时间尺度和空间尺度两方面来分析陕西省山洪灾害的时空分布规律。陕西省山洪灾害的分布情况从北向南逐渐增多,具有成片、成带分布的规律。陕西省山洪灾害具有分布广泛、区域性明显、发生频繁、季节性强、易突发、难预测、成灾快、危害大等特点。山洪灾害的分布规律受降雨、下垫面条件、人类活动等因素的影响。（2）分析陕西省山洪灾害致灾因子的驱动力。选取陕西省山洪灾害相关的9类驱动因子,定量分析各致灾因子对山洪灾害的影响程度,利用地理探测器模型对陕西省山洪灾害的致灾因子进行驱动力分析。结果表明,山洪灾害是多个因子共同作用的结果,降雨因子是诱发山洪的直接因素和激发条件,地形地貌是发生山洪的物质基础和潜在条件,不合理的人类活动加剧了山洪的危害程度。多因子共同作用于山洪灾害会加强山洪灾害的发生及危险程度,影响灾害的空间分布。（3）分析陕西省山洪灾害的风险程度并进行风险评价。利用模糊层次分析法、ArcGIS空间分析,从自然因素和社会因素两方面选取风险评价指标,进一步剖析陕西省及各地区的山洪灾害危险性分布及易损性分布情况,并对山洪灾害风险进行综合评价研究。结果表明,陕西省山洪灾害危险性自北向南逐渐增大;易损性是关中地区大于陕南地区大于陕北地区。陕西省山洪灾害风险程度自北向南逐渐增大,特别应加强对陕南秦巴山区的防护。评价结果及风险图可为陕西省山洪灾害防治工作提供科学依据。对陕西省山洪灾害进行驱动因子分析及风险评价,有利于对省级山洪灾害监测预警平台部分内容进行升级改造;有利于开展山洪灾害防治项目建设;有利于开展山洪灾害影像资料汇编完善群测群防体系建设;有利于不断提升洪涝灾害综合防御水平,满足经济社会发展要求;有利于巩固和完善已建非工程措施体系。对陕西省开展山洪灾害风险分析工作,对陕西省各地区山洪灾害防治具有重要指导性意义。
王艳锦[2]（2021）在《基于Logistic回归的川藏铁路沿线泥石流灾害风险评估》文中认为泥石流作为一种自然灾害,在世界范围内广泛分布,具有突发性和破坏力强的特点,威胁人们的生命财产安全,阻碍社会经济的进步。川藏铁路的建设是“十四五”铁路规划的重点项目,线路经过5个地貌单元,地形条件极其复杂、沿线海拔落差高、特长隧道多等环境条件为泥石流的发生提供了有利的发育和发生条件。本文以川藏铁路为研究对象,评估沿线泥石流灾害风险等级,对保障人民生命财产安全、铁路建设与运营等有一定的科学意义和实际价值。本文根据《自然灾害风险分级方法》,首先评估川藏线沿线泥石流灾害的严重度,然后完成泥石流发生可能性的评估,最后将二者的风险等级相乘得到泥石流风险矩阵,即风险评估结果。主要研究内容如下:（1）选取海拔、坡度、土地利用类型等与研究区泥石流严重度相关的因素,基于G1-ANP和随机森林组合赋权法对泥石流严重度进行评估。首先,采用数据分级、归一化处理各因素数据,利用G1-ANP分析法计算各评估因素的主观权重,建立多因子评估模型。然后,采用随机森林计算各因素客观权重,相对熵数学模型得到组合权重。最后,将各因素数据值与权重进行加权和运算,对照严重度等级表评估出泥石流严重度等级。（2）对沿线泥石流的可能性进行评估,结合线路施工建设、运营的现状,在选取的评估严重度的因素基础上,又考虑72小时降雨量这一对泥石流发生影响较大的因素。首先采用综合考虑相似性和相近性的灰关联方法计算各因素对泥石流发生的贡献率,对比不同研究区所有因素的顺序和大小,进行区域的调整。然后,建立引入权重的Logistic回归预测模型,将数据代入模型。最后,对照可能性等级表评估出泥石流可能性等级。（3）泥石流灾害的风险评估是在完成严重度和可能性的等级计算之后进行的。依据《自然灾害风险分级方法》的风险等级计算公式,R=P×C,将泥石流灾害风险严重度等级C与可能性等级P相乘,得到泥石流灾害风险等级R,从而得到沿线泥石流灾害的分布情况,即本课题研究结果。将评估结果与泥石流灾害点分布图、泥石流风险区划图等进行比较,结果基本吻合,说明了评估方法的准确性和适用性。将G1法和ANP进行结合不仅考虑了各因素之间的相关性,而且精简了计算步骤,改进的灰关联法用来调整研究区域大小,提高了预测模型的适用性,改进的Logistic回归预测模型准确率高,收敛速度快。
黄森[3]（2021）在《天水市“7.25”群发性降雨滑坡灾害预警模型研究》文中研究指明极端降雨的出现常伴随大规模区域地质灾害的发生,为了减少灾害造成的损失,对极端降雨引起的区域性群发滑坡进行研究预测就显得尤为重要。本文以2013年7月25日天水极端降雨灾害事件为例,对群发滑坡进行易发性区划、灾害分布、滑坡与降雨关系及降雨阈值研究,并构建了该地区滑坡灾害气象预警模型。主要研究结果如下:（1）利用信息量模型将研究区划分为四个滑坡易发区,其中极低易发区占研究区总面积0.75%,低易发区占总面积的49.18%,中易发区占总面积的30.13%,高易发区占总面积的19.94%;（2）利用灾后影像进行滑坡解译工作,结果显示,此次群发滑坡在水平向主要集中分布在中部区域,在垂直向主要分布在海拔1650m-1680m之间;（3）前期四次降雨过程对滑坡空间分布的影响作用依次为首次降雨的准备工作,第二次降雨的决定作用,第三次降雨的推动作用及第四次降雨的成灾作用;（4）研究区诱发群发性浅层滑坡的最小小时降雨、强降雨、累积降雨临界降雨量分别为17.5mm,105mm和250mm,其中小时降雨量与短期强降雨降雨量分别在17.5mm-20mm和105mm-120mm范围内为群发滑坡的易发区域,该统计结果与整个研究区及不同易发区域的I-D阈值曲线预测结果较为吻合;（5）基于逻辑回归分析模型,论文拟合构建了天水市秦州区降雨型群发滑坡的预警模型。同时,利用宝鸡市2020年降雨造成的群发地质灾害对模型进行验证,结果显示,宝鸡市金台区350个灾害点中分别有76.29%、70.85%和39.71%的灾害点达到三级预警级别、二级预警级别和一级预警级别,在此基础上进一步以200处密集发育灾害点验证可知有135个约65%的密集灾害点达到一级预警级别,结果可知该模型对群发滑坡有较好的预警作用。
刘晓[4]（2021）在《基于文本挖掘的灾害多级联动分析与预测研究》文中进行了进一步梳理气候变化加剧、城市化进程加快,以及人类社会活动的影响,灾害的联动发生日益表现为一种常态。而城市化进程的不断加快,使得灾害系统变得更加复杂。传统的灾害管理和防灾减灾模式面临严峻挑战。因此,基于我国各类灾害的时空分布规律,分析灾害的多级联动模式,预测灾害多级联动发生的概率,已成为防灾减灾中提供应急决策支持的有效方法之一。而依赖国家官方数据获取灾害信息的方式存在数据收集困难、数据滞后等问题。随着互联网和信息技术的迅速发展,网络信息传播更加便捷和高效。网络文本逐渐成为大数据背景下一种重要信息资源,为灾害领域相关研究提供了前所未有的机遇。网络新闻、百度百科等网络文本数据中隐藏着很多有价值的灾害信息,如何基于文本挖掘的方法识别和提取出这些潜在的有价值的灾害信息,并基于此构建灾害多级联动分析模型是需要解决的关键科学问题。本文以国家自然科学基金项目“灾害多级联动模式下城市群综合承灾能力的评价与仿真研究”为依托,以网络文本数据为研究视角,围绕灾害关联关系分析与挖掘这一核心主题,综合运用文本挖掘、机器学习、自然语言处理、贝叶斯网络、复杂网络等方法和技术,在分析我国自然灾害时空特征的基础上,以暴雨灾害为灾害多级联动的研究对象,进一步探索其领域特征和文本识别方法,抽取事件因果关系,构建贝叶斯网络模型,实现对其次生灾害节点的推理与预测,为防灾减灾和断链减灾提供科学的决策支持。主要的研究工作和结论如下:（1）基于网络新闻数据的我国自然灾害时空特征分析。采用信息抽取方法对中国新闻网2008-2017年的灾害报道进行了信息抽取和分析,得到我国主要自然灾害类型,并通过与官方信息的对比验证了网络新闻数据用于灾害研究的合理性和有效性,结果表明我国气象灾害主要分布在每年的4月到9月,高峰期在7月和8月;灾害主要发生在云南、四川、贵州、湖南等地,而这些地区的主要灾害类型为暴雨、洪涝和地质灾害;暴雨和洪涝灾害很有可能存在空间关联性。（2）灾害多级联动新闻文本识别研究。网络新闻涉及到方方面面的信息,需要进一步识别和筛选灾害多级联动相关的文本数据。针对领域敏感性,采用基于标签传播的领域词典构建方法,融合领域主题特征和Word2vec词向量,结合基于集成思想的XGBoost方法,研究灾害多级联动新闻文本的识别问题,实验结果表明本研究提出的方法在准确率和召回率方面相比单独使用Word2vec有了一定的提高。（3）灾害多级联动事理图谱构建与分析。基于单一案例手工构建的灾害链模型不仅费时费力,还容易产生冗余和遗漏。研究从灾害新闻文本中抽取灾害事件因果关系,获取灾害因果知识和经验,并将灾害事件的多级联动模式刻画成一个有向的事理知识库,进而引入复杂网络方法,对灾害多级联动事理知识图谱中的关键节点进行分析,为防灾减灾决策提供科学的参考依据。（4）基于贝叶斯网络的灾害多级联动分析与预测。基于灾害多级联动事理知识图谱,以相关文献中的灾害节点影响因素作为补充,构建一个比较全面的、客观的灾害多级联动贝叶斯网络模型。以暴雨灾害为例,通过构建暴雨-地质和暴雨-洪涝的贝叶斯网络模型,并基于历史案例数据进行参数学习,预测多级联动事件发生的概率和后果的严重程度,据此提出暴雨灾害的断链减灾措施。本文的主要创新点体现在以下三个方面:（1）针对依赖专家知识构建贝叶斯网络的局限性,提出了一种基于事理图谱的贝叶斯网络建模方法,推理预测灾害多级联动。（2）针对特征词领域敏感问题,提出了一种融合领域主题特征和全局文本特征的灾害多级联动文本识别方法。（3）针对当前因果关系抽取方法未考虑文本中的灾害多级联动问题,提出了一种基于因果提示词扩展词典构建的多层灾害因果链抽取方法。
朱霞[5]（2021）在《大连市地质灾害危险性评价与减灾研究》文中进行了进一步梳理在全球气候变暖的大背景下,地理环境的变化对人类生活的影响日益显着。社会经济飞速发展、人口密度增大,地质灾害造成的损失不断增加,对防灾减灾需求也日益提高。对地质灾害的发生机理研究及危险性评价是防灾减灾的前提和基础,大连市共有大型、特大型地质灾害点74处,地质灾害险情等级较高,威胁人口共计36611人,威胁资产75423万元,开展大连市地质灾害危险评价与减灾研究,对大连市地质灾害防灾减灾有一定的理论参考价值。基于野外实地调查和大连市地质灾害相关参考资料,针对大连市745处地质灾害点,借助Arcgis对大连市地质灾害进行危险性评价,对比层次分析法、信息量法、组合赋权法三种方法,验证对比得出更适用于大连市地质灾害危险性评价的方法,且针对大连市地质灾害特点和危险性分区初步提出减灾研究方法,主要取得以下成果:（1）分析地质灾害分布特点及发育特征。展示大连市主要地质灾害的时空分布格局,对大连市崩塌、滑坡、泥石流和地面塌陷四种主要地质灾害的发生机理及分布特征进行分析,选取特征鲜明案例进行分析,对大连市地质灾害的分布规律和发育特征进行总结。（2）确定评价因子构建评价体系。搜集整理关于大连市地质灾害的相关资料,通过遥感解译获取研究区高程、坡度、坡向及土地利用类型等信息,基于GIS的空间分析及管理功能对大连市的地形地貌、河流水系、岩石地层、气候气象、植被分布等情况进行剖析,依据评价因子选取原则,确定致灾因子为坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、主要断裂带距离、多年年均降水量、距河流距离和距道路距离八大指标,主要分为基础因子和诱发因子两大类,构建评价体系。（3）危险性分区评价及检验。通过对灾害点与选取因子的分析,运用层次分析法、信息量法和组合赋权法对其危险性进行评价,利用ROC曲线,验证三种方法适用于大连市地质灾害评价的精确度,对比得出组合赋权法是三种方法中最适用于大连市地质灾害危险性评价的方法。（4）提出减灾方法。基于大连市地质灾害危险性评价结果,依据相关减灾原则,针对大连市地质灾害提出避灾、工程、建立监测体系和地质环境保护等减灾方法,初步提出减灾方案设计,并针对不同区域提出分区防治对策。
芦艳丽[6]（2021）在《海城市地质灾害易发性评价》文中提出近年来,随着经济社会的发展,及民生水平要求的不断提高,人们的活动范围逐渐扩大,在城市化进程中对自然环境进行改造,引发了各种地质灾害的发生,使人民群众生命和财产受到影响。本文以《辽宁省海城市地质灾害详细调查》项目为依托,以海城市为研究区,在野外调查和收集资料的基础上,了解海城市地质灾害发育类型和特点、空间分布规律及形成的地质环境条件,对海城市的地质灾害易发性进行评价,并借助于Arc GIS平台,运用信息量模型、以层次分析法为基础的信息权模型和确定性系数模型进行分析和结果对比,得到海城市地质灾害易发性评价结果,主要结论如下:（1）海城市共发育地质灾害73处,其中泥石流灾害47处,占总灾害比例64%;滑坡有15处,占总灾害比例21%;崩塌11处,占比最少仅15%。在野外实地调查和参考前人研究成果的基础上,构建了一套适合海城市的评价指标体系,选取高程、坡度、坡向、距河流距离、植被指数、地层岩性、年均降雨量和距断层距离8个评价因子作为易发性评价指标。结果表明,地质灾害主要发生在东南部的低山丘陵区,集中发育在岩性坚硬或半坚硬岩组、河流附近,主要受强降雨因素所诱发。（2）海城市地质灾害易发性分区划分了4级,分别为高易发区、中易发区、低易发区和不易发区。其中高易发区面积为557.7525 km2,占研究区面积20.42%,发育地质灾害隐患点共56个,灾害点密度为0.1004个/km2。中易发区面积为635.841 km2,占研究区面积23.27%,发育地质灾害隐患点共15个,灾害密度为0.0236个/km2。低易发区面积为523.9193 km2,占研究区面积19.18%,发育地质灾害隐患点共2个,灾害点密度为0.0038个/km2。不易发区面积1014.4872km2,占全市总面积的37.13%,在所有分区中所占面积最大,该区无地质灾害隐患点。（3）运用信息量模型、信息权模型和确定性系数模型3种方法对海城市地质灾害易发性进行评价,在对评价结果对比分析的基础上,选用确定性系数模型作为最终评价模型,得到海城市地质灾害易发性分区图。结果表明,高易发区主要集中分布在海城市东南部的孤山镇、接文镇和马风镇低山丘陵区域,大屯镇、王石镇、岔沟镇、牌楼镇、八里镇和英落镇等镇明显呈现出沿河流的条带状分布特征。该区岩性以花岗岩坚硬类岩石为主、年均降雨量多集中在732～759mm且海拔较高,地形起伏大,节理裂隙较发育,再加上强降雨的影响导致地质体稳定性差,易发生地质灾害。中易发区集中分布在高易发区外围的析木镇、牌楼镇和岔沟镇;低易发区零星分散于海城市各镇;不易发区主要分布在北部地形平缓的平原区。
李倩琳[7]（2021）在《基于信息量和随机森林模型的滑坡易发性空间预测研究 ——以西宁市湟中县为例》文中研究表明湟中县位于青藏高原与黄土高原过度地带的河湟谷地,气候多变,地质环境复杂,滑坡地质灾害较为发育,尤其是近年来伴随着人类工程活动的增加,容易形成危险斜坡发生滑坡地质灾害,使人民生命财产受到威胁。滑坡易发性空间预测是对滑坡灾害的空间分布和发生概率进行预测,对于防灾减灾工作具有一定的实际意义与参考价值。本文基于历史滑坡灾害点数据,在分析湟中县滑坡灾害极其环境特征的基础上选取湟中县滑坡灾害的影响因子,确定了地形地貌（高程、坡度、坡向、曲率）、地质要素（岩土体类型,距断层距离）、气象水文（降雨量、距河流距离）、植被影响（NDVI）和人类工程活动（距道路距离）5个方面共10个影响因素,并对各影响因子进行状态分级与分析,再利用信息量模型和随机森林模型开展研究区滑坡易发性空间预测与评价。主要结论包括:（1）分析湟中县滑坡灾害点与影响因子的关系,得出滑坡灾害发生集中的区域在高程2532—2691 m内、坡度15—20°内、坡向东南和南方位、曲率0—0.5内、岩土体类型为单层结构风积黄土、距断层距离为4000—5000 m内、NDVI在0.2—0.4内、距河流距离4000—5000 m内、距道路距离为0—500 m内。（2）分别采用信息量模型和随机森林模型对滑坡灾害进行空间预测,得到不同模型下滑坡易发性预测结果,通过ROC曲线对两个模型的精度进行检验,得到信息量模型的AUC值为0.81,随机森林模型的AUC为0.94,表明随机森林的预测能力高于信息量模型。（3）利用随机森林模型的预测结果进行滑坡易发性分区及评价,采用自然间断点法将易发性结果划分为高易发区、较高易发区、中易发区、较低易发区、低易发区五个等级。结果显示:湟中县滑坡灾害高易发、较高易发区主要分布于沟谷两侧及城镇附近的低山丘陵区,占总面积的33.61%,滑坡灾害点密度为15处/100km2;中易发区主要分布在高山区与低山陵区的交界处,占总面积的17.01%,灾害点密度为1处/100km2;低易发、较低易发区主要分布在海拔3000 m以上的中高山区和海拔2500 m以下的城镇和河谷地区,占总面积的49.39%,地质灾害点密度1处/100km2,低易发区尚未有滑坡灾害点的分布。（4）基于基尼不纯度对本文所涉及的滑坡易发性影响因子的重要性进行排序,其中坡度、高程、植被、道路、岩土体类型和降雨是研究区内滑坡发生的主要因素。整体上来看,以坡度和高程为代表的地形因子对滑坡易发性起着决定性作用,植被由于其水土保持能力,对滑坡易发性的空间预测也比较重要,在此基础上才是以道路为代表的人类活动影响,即在具备滑坡形成的自然条件下,人类活动对地形、地质的破坏可能会加剧滑坡的发生。
阿鲁思[8]（2021）在《基于多模型耦合的多致灾因子诱发长白山北坡泥石流灾害链风险评价研究》文中研究表明长白山作为吉林省内集各种资源（包括:旅游、生态环境和矿产等一系列资源）为一体的旅游开发区,其价值不可估量。同时,随着我国经济的急速发展,使得吉林省的区域经济总量疾速攀升,社会财富也得到了大幅度的增长,介于此原因使得长白山旅游开发区内的各种资源的价值不断地升高。且由于国民经济水平的提升,致使旅游开发区内的人口密度持续增高,因此当发生泥石流灾害时,其可能造成的风险程度和危害数量也将显着增加。截至2018年为止,长白山保护区内的10条泥石流沟共计发生25次泥石流灾害,造成2635万元的经济损失。其中,2009年六月发生于长白山北坡瀑布景区南侧48m处的泥石流破坏了景区旅游与生态环境等资源,造成了约700万元的经济损失。且在气候变化的大背景下,极端气候事件（如:极端降水与降雪等事件）趋多趋强,结合全国经济迅速发展的实情,使得由极端降雨事件所诱发的泥石流灾害所造成的损失再不断地增加。不仅如此,长白山火山正处于千年、百年复活期的节点上。火山的活动势必迫使天湖水位的抬升,湖水顺北坡溃坝或漫坝而下会导致极为严重的泥石流灾害。此外,区域尺度上进行泥石流灾害链风险评价时,由于对风险中各个因素之间联系的考虑不足,致使无法得到定量化的风险评价结果,因而导致最终的风险评价结果存在很大争议。因此,研究长白山旅游开发区内由多致灾因子诱发的泥石流灾害链风险并进行定量化的评价是十分迫切的课题。本研究以长白山北坡为研究区,从泥石流灾害及灾害链形成机理出发,对区域内由不同致灾因子诱发的泥石流灾害链进行分析,随后确定以极端降雨与天池溃决诱发的泥石流灾害链作为切入点,结合基于灾害事件关系的灾害链模型建立评价模型。随后,基于随机森林模型优化稳态无限斜坡稳定性模型使其能够运用在区域尺度泥石流灾害评价研究中,同时以该模型关联灾害链系统内各个灾害事件,并对长白山北坡区域内不同致灾因子在不同强度或频率下所引发的泥石流灾害链进行定量化评价。此外,本研究在总结前人的研究基础上通过耦合多模型,利用各个模型的优点相互弥补不足之处,并以模型的耦合来建立风险评价中各个要素相互之间的关联。最终进行区域尺度定量化的风险评价研究。论文主要内容有以下几个方面:（1）首先通过分析各类地质环境因子与研究区内泥石流之间的关系,发现坡度、曲率、物源厚度、地形湿度指数与植被覆盖等9个地质环境因子与泥石流灾害的发生有明显的线性或非线性关系,并选取这9个指标作为易发性评价指标体系。随后基于随机森林模型对长白山北坡进行了泥石流灾害易发性评价,结果显示不易发区面积占全研究区面积的51.22%,低易发区占总面积的22.05%。中易发区占总面积的11.94%。而高与极高易发区分别占总面积的6.82%与7.97%。易发性评价结果中的中、高与极高易发区普遍分布于研究区内的凹形斜坡。同时评价结果AUC值更是达到了0.9048,说明基于随机森林的易发性评价结果极为可信。（2）结合研究区自然环境特征与灾害链形成机理对两种灾害链的形成进行分析。并基于灾害事件之间关系的灾害链模型为框架,分别建立了极端降雨诱发与天池溃决诱发泥石流灾害链危险性评价模型。并选取稳态无限斜坡稳定性模型作为反映灾害链内各个灾害要素之间关系的模型,随后基于随机森林模型对该模型进行了优化,提出了基于随机森林模型的稳态无限斜坡稳定性模型。其后,通过耿贝尔分布模型计算了极值降雨量并选定以10年、30年和50年一遇的极端降雨（分别为85.9415mm、132.5655mm与153.8496mm）为例结合基于随机森林模型的稳态无限斜坡稳定性模型进行极端降雨诱发泥石流灾害链危险性评价。结果显示,基于随机森林的稳态无限斜坡稳定性模型得到的三个重现期泥石流危险性评价结果中,危险性值超过0.5的区域均只占33%左右。这是由于该模型通过随机森林的结果进行了筛选。同时,基于随机森林的稳态无限斜坡稳定性模型危险性评价结果中危险性大于0.5的值域内变化情况则与基于稳态无限斜坡稳定性模型得到的危险性评价结果不同。研究区内危险性大于0.5的区域随着降雨量的增加而产生了变化,说明研究区随着重现期变久,泥石流的发生将更加频繁且泥石流的强度也将持续增强。同时,基于随机森林的稳态无限斜坡稳定性模型每个重现期的危险性评价结果精度明显高于稳态无限斜坡稳定性模型的结果。证明该模型在预测精度上拥有良好且稳定的表现。（3）针对天池溃决诱发泥石流灾害链的危险性评价,通过Flow3D模型对三种假设情况下发生的天池溃决进行了三维模拟研究。结果显示,研究区内三个模拟情景下发生的天池溃决淹没区分别占整个研究区域的55.17%、69.97%和86.32%。淹没深度在0至2m之间的区域占全研究区面积的11.84%、9.83%和12.66%。淹没深度在2-5m之间的区域占全研究区面积的8.07%、8.9%和8.51%。其余区域水深超过了5m。研究区大部分区域的淹没水量均超过了该区域可承受阈值水量的10倍以上,表明三种情况的天池溃决均可以较容易的诱发泥石流灾害。随后利用基于随机森林的稳态无限斜坡稳定性模型进行了研究区内三种假设情况下的天池溃决诱发泥石流灾害链危险性评价。结果显示,极高危险区面积的增多幅度远远超过了高与中等危险区,表明不同模拟情景下,随着水位的升高、水量的增加导致更多的区域受到淹没影响。同时,这些区域在极为充足的水源条件支撑下更加容易发生极为严重的泥石流灾害。（4）通过分析已有的灾损数据后,明确以泥石流灾害发生时可能产生移动的物源厚度作为表征泥石流灾害致灾因子强度的指标。结合吉林省泥石流灾害历史灾损数据对研究区内不同类型承灾体灾损率进行计算并建立了相应的脆弱性曲线。通过泥石流物源量动静储量关系公式将危险性评价结果与脆弱性评价进行关联,并对研究区内极端降雨与天池溃决诱发的两种泥石流灾害链进行定量化的风险评价。评价结果显示,随着极值雨量和天池溃决水量的增加,泥石流灾害可能造成的损失也在增加。其中由极端降雨诱发的泥石流灾害中可能产生最大损失的是药王庙、聚龙泉等旅游景点。而天池溃决诱发泥石流灾害威胁最大的则是长白山瀑布、聚龙泉、小天池等旅游景点。本研究将弥补泥石流灾害定量化风险评价研究基础的不足,解决相关研究的关键性问题,研究结果可以推广到长白山景区,对于提高景区的防灾减灾能力和应急管理能力、实现科学抗灾和主动抗灾的目标具有重要意义。
李倩[9]（2021）在《云南猛硐瑶族乡泥石流运动过程数值模拟及风险评估研究》文中指出2018年9月2日的云南省猛硐瑶族乡,因单点强降雨引发特大型山洪泥石流,由于此区域在这之前从未发生过泥石流灾害,当地政府和居民防灾减灾意识淡薄,居民房屋大多建在沟口并且分布密集,当泥石流冲向城镇时,造成了巨大的人员伤亡以及经济损失。从发展趋势来看,泥石流形成区存在大量滑坡现象,为泥石流提供了丰富的松散固体物质,该流域正处于泥石流发育阶段,当再次遇到极端气候,有再次引发大规模泥石流的风险。因此,开展猛硐瑶族乡泥石流的风险评估,分析泥石流从起动到堆积的整个运动过程,获取泥石流灾害范围、各项运动参数,为灾后重建选址以及制定相应的防治措施提供依据。查阅文献、收集相关资料,以云南省麻栗坡县猛硐瑶族乡泥石流为研究对象,获得泥石流发育背景和条件,建立基于GA-AHP和云物元分析法的泥石流风险评估模型,利用Massflow软件进行数值模拟,对其进行风险分区,具体研究成果如下:（1）分析研究区的泥石流发育条件,得到研究区的地形条件,猛硐乡镇三面都是山,出口在东边,因为周围的山体整体坡度较陡,所以汇水条件十分优越。降雨充沛,地表径流途径相对较短,汇流时间短,提供足够的水源和水动力条件。物源条件丰富,主要有滑坡、坡面侵蚀及冲沟侵蚀、沟床堆积三类物源,处于泥石流发育阶段,极有可能再次爆发泥石流灾害。（2）根据前人的研究,选取8个普遍使用的危险度因子和2个易损度因子。利用遗传算法改进层次分析法获取指标权重,再利用云物元分析获得各个指标的关联度,规避了评估因素的随机性和模糊性,使评估结果更具客观性。最后得出各泥石流沟的综合关联度,建立基于GA-AHP和云物元分析法的泥石流风险等级评估模型。（3）将泥石流风险评估模型划分为5个等级,得出水冲香沟为高危险泥石流沟,香草棚沟也为高危险泥石流沟,2条沟都具有高度危险性,需要对其进行合理的防治措施。此模型得出的泥石流风险等级与实际情况相比较相一致,证明该模型适用于山区泥石流风险评估。（4）构建泥石流运动过程数值模拟模型,获取研究区的标准DEM文件,选取合适的Vollmy基底摩擦模型,计算出泥石流流量曲线和其他参数,对猛硐瑶族乡泥石流进行反演分析,反演准确率达到了81.96%。因此选取的泥石流动力学模型和参数可以用于同一研究区的泥石流预测分析,并模拟了不同重现期:20年一遇、50年一遇、100年一遇的泥石流运动过程,模拟结果可知这3种情况下的泥石流范围都将掩埋大部分城镇以及下游的农田,高危险地区面积为3774km2,占总面积的39.5%。（5）将泥石流最大深度与泥石流动量最大值耦合作为泥石流强度指标得到强度分区,在将强度分区与爆发频率相结合,对泥石流进行危险性分区。再以经济易损性为易损性评估指标,对研究区的不同受灾体类型进行赋值,划分易损性分区。最后将危险性与易损性耦合,获得泥石流风险分区。该研究可以实现泥石流运动参数的确定、运动过程的重现、灾害风险定量评估。
邓彩霞[10]（2021）在《基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究》文中进行了进一步梳理自然灾害风险一直以来威胁着人类生存与安全,也一直学术界关注的焦点问题和政府治理的重要内容。随着科技的进步以及灾害治理经验的积累,人类的减灾能力得到较大的提升,然而,随着全球气候变化以及人类社会生活对自然环境干预范围和深度的增加,人与自然的关系也日益变得紧张,灾害风险日益加剧。青海省位于青藏高原,是一个集西部地区、民族地区、高原地区和欠发达地区所有特点于一体的省份,各种传统和非传统、自然和社会的安全风险时刻威胁着社会的可持续发展。青海特定的环境条件决定了当地灾害频发,同时也是全国自然灾害较为严重的省份之一,具有灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等特点。社区作为社会构成的基本单元,是防灾减灾的前沿阵地和基础。青海农牧社区基础设施落后,生态系统脆弱,受到自然灾害损害的可能性和严重性程度较高,被认为是防灾减灾工作的最薄弱地区。青海气象灾害多发,雪灾是青海省畜牧业的主要灾害,全省牧业区每年冬春期间不同程度遭受雪灾,“十年一大灾,五年一中灾,年年有小灾”已成为规律。在全球气候变暖以及极端天气现象的影响下,“黑天鹅”型雪灾不但对农牧民安全生产生活造成威胁,对区域经济社会全面协调可持续发展等形成挑战,而且还考验着地方政府的自然灾害的综合治理能力,思考如何提升农牧社区减灾能力刻不容缓。随着情景分析法在危机管理领域的应用,情景分析和构建被认为是提升应急能力的有效工具,对于农牧社区雪灾的减灾而言,在情景构建基础上所形成的实践分析结果对于现实问题的解决具有一定的战略指导意义。本研究聚焦于提升青海农牧社区减灾能力这一核心问题,以情景分析理论、危机管理理论、极值理论、复杂系统理论为研究的理论基础,运用实地调查法、情景分析法、德尔菲法、层次分析法等具体的研究方法,以“情景—任务—能力”分析框架为理论分析工具,首先从致灾因子的分析着手,对青海省农牧社区典型灾害进行识别;其次通过情景要素分析、关键要素选择、情景描述等方面着手对识别的典型灾害进行“最坏可信”情景构建,然后基于典型灾害的情景构建梳理出相应减灾任务,总结归纳出农牧社区不同减灾主体完成减灾任务所应该具备的能力条件,并结合现实对农牧社区减灾能力进行了定量与定性相结合的评估,最终分别从规则准备、资源准备、组织准备、知识准备、行动规划等方面提出农牧社区减灾能力提升的策略。本研究认为随着应急管理体系从“以体系建构”向“以能力建设”为重点的转变,着眼于全方位的能力建设,提升灾害治理的制度化、规范化、社会化水平是农牧社区减灾的必由之路。作为一种支撑应急全过程,以及应急管理中基础性行动的应急准备是能力建设的抓手。意识是行动的先导,要做好这一基础性行动其关键在于一个具备战略能力、拥有良好灾害价值观的领导体系,运用情景构建做好全面应急准备。完善的规则体系是应急准备、乃至采取应急行动所应遵循的的法定依据和行为准则;完善相应的法律法规,加强危机应急法规建设是做好农牧社区减灾工作的前提;良好的组织架构是提升农牧社区减灾能力的关键,加强各级政府部门在农牧区减灾中的核心地位和主导责任,坚持村社本位,实现以农牧民群众为主体,多元主体有效整合,形成灾害治理的协同格局。完备的知识准备是激发农牧社区减灾能力提升的内在动力,通过各种正式和非正式的渠道获取和累积灾害知识,形成正确的灾害价值观,占据减灾的主动地位;有针对性的借助信息技术,培养专门人才推动减灾专业化,助推农牧社区减灾能力提升。资源准备是农牧社区的减灾保障,构建合理的社区公共应急资源体系关键在于资源结构的优化。优先准备风险级别较高的减灾资源,优化资源存储数量和公共应急资源存储点,做好潜在资源共享平台,从而实现有限资源效用最大化。农牧社区减灾,规划先行,一套科学合理、行之有效的减灾指标体系是青海农牧区减灾管理的“指挥棒”,一项科学周密的专项减灾规划,是农牧区减灾任务实施的“路线图”和“控制表”。总之,在青海农牧社区灾害治理中,灾害情景构建与分析为灾害治理提供了一个全新的思路和发展方向。通过构建典型灾害具象化的“最坏可信情景”,让应急决策者、社区及其成员通过了解当前灾害态势,明确自身管理薄弱点,掌握可控干预节点,做好工作安排和充分的应急准备,预防灾害风险或者遏制灾后事态走向最坏局面。基于情景分析的农牧社区减灾能力的研究对于改进和完善现行农牧社区灾害应急管理体系,对于实现区域社会平安建设具有重大的实践和指导意义。
二、山区暴雨泥石流风险估计及其发生规模预测（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、山区暴雨泥石流风险估计及其发生规模预测（论文提纲范文）
（1）陕西省山洪灾害驱动因子分析及风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 自然概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 地质构造 |
| 2.1.4 水文气象特征 |
| 2.1.5 土壤植被特征 |
| 2.2 社会经济特征 |
| 2.2.1 行政区划 |
| 2.2.2 人口分布 |
| 2.2.3 社会经济 |
| 2.3 数据来源 |
| 3 基于GIS的山洪灾害时空分布规律及影响因子研究 |
| 3.1 山洪灾害统计 |
| 3.2 山洪灾害时空分布规律研究 |
| 3.2.1 时间分布规律 |
| 3.2.1.1 年际变化规律 |
| 3.2.1.2 年内变化规律 |
| 3.2.2 空间分布规律 |
| 3.2.2.1 历史山洪灾害分布规律 |
| 3.2.2.2 山洪灾害防治区分布规律 |
| 3.2.2.3 防治区人口分布规律 |
| 3.2.2.4 山洪灾害承载能力分析 |
| 3.3 山洪灾害影响因子研究 |
| 3.3.1 降雨因子 |
| 3.3.2 下垫面条件 |
| 3.3.2.1 高程因子 |
| 3.3.2.2 坡度因子 |
| 3.3.2.3 地貌因子 |
| 3.3.2.4 土壤因子 |
| 3.3.2.5 植被因子 |
| 3.3.2.6 土地利用因子 |
| 3.3.3 人类活动 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于地理探测器的山洪灾害驱动力分析 |
| 4.1 地理探测器 |
| 4.1.1 模型理论 |
| 4.1.2 模型使用 |
| 4.2 驱动因子的选取与处理 |
| 4.2.1 降雨因子 |
| 4.2.2 下垫面条件 |
| 4.2.2.1 高程因子 |
| 4.2.2.2 坡度因子 |
| 4.2.2.3 地貌因子 |
| 4.2.2.4 土壤因子 |
| 4.2.2.5 植被因子 |
| 4.2.2.6 土地利用因子 |
| 4.2.3 人类活动因子 |
| 4.2.3.1 人口密度 |
| 4.2.3.2 GDP |
| 4.3 主要驱动力分析 |
| 4.3.1 驱动力分析流程 |
| 4.3.2 单因子驱动力分析 |
| 4.3.2.1 陕西省单因子驱动力分析 |
| 4.3.2.2 陕北地区单因子驱动力分析 |
| 4.3.2.3 关中地区单因子驱动力分析 |
| 4.3.2.4 陕南地区单因子驱动力分析 |
| 4.3.3 多因子驱动力交互探测分析 |
| 4.3.3.1 陕西省多因子驱动力交互分析 |
| 4.3.3.2 陕北地区多因子驱动力交互分析 |
| 4.3.3.3 关中地区多因子驱动力交互分析 |
| 4.3.3.4 陕南地区多因子驱动力交互分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于模糊层次分析法的山洪灾害风险评价 |
| 5.1 风险评价方法 |
| 5.1.1 模糊层次分析法 |
| 5.1.2 ArcGIS空间分析 |
| 5.1.2.1 空间插值 |
| 5.1.2.2 叠加分析 |
| 5.2 风险评价指标选取 |
| 5.2.1 指标选取原则 |
| 5.2.2 指标选取与处理 |
| 5.2.3 指标权重确定 |
| 5.3 山洪灾害危险性评价 |
| 5.4 山洪灾害易损性评价 |
| 5.5 山洪灾害风险评价 |
| 5.5.1 陕西省山洪灾害风险评价 |
| 5.5.2 陕北地区山洪灾害风险评价 |
| 5.5.3 关中地区山洪灾害风险评价 |
| 5.5.4 陕南地区山洪灾害风险评价 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（2）基于Logistic回归的川藏铁路沿线泥石流灾害风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 风险评估研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 小结 |
| 2 川藏铁路沿线环境因素介绍、数据来源与预处理 |
| 2.1 川藏铁路沿线环境因素介绍 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气象水文 |
| 2.1.3 人类活动 |
| 2.1.4 其他 |
| 2.2 数据来源与预处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.3 小结 |
| 3 川藏铁路沿线泥石流严重度评估 |
| 3.1 严重度等级表的建立 |
| 3.2 严重度评估指标体系的构建 |
| 3.3 各因素组合权重的分配 |
| 3.3.1 G1-ANP模型的构建 |
| 3.3.2 建立随机森林模型 |
| 3.3.3 组合权重的求取 |
| 3.4 严重度评估模型 |
| 3.5 严重度评估实例应用 |
| 3.6 小结 |
| 4 川藏铁路沿线泥石流可能性评估 |
| 4.1 可能性等级表的建立 |
| 4.2 可能性评估指标体系的构建 |
| 4.3 指标贡献率的计算 |
| 4.4 Logistic回归预测模型 |
| 4.5 可能性评估实例应用 |
| 4.6 小结 |
| 5 川藏铁路沿线泥石流灾害风险评估 |
| 5.1 可能性等级和严重度等级 |
| 5.2 风险矩阵 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）天水市“7.25”群发性降雨滑坡灾害预警模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 区域地质灾害评价发展综述 |
| 1.2.2 降雨阈值研究现状 |
| 1.2.3 灾害气象预警模型研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 群发灾害发育区地质环境 |
| 2.1 地形地貌 |
| 2.2 气候及地质条件 |
| 2.2.1 气候条件 |
| 2.2.2 地层岩性 |
| 2.2.3 地质构造与地震活动 |
| 2.3 土地植被及人类工程活动 |
| 第三章 群发灾害易发性区划研究 |
| 3.1 研究区滑坡调查及解译 |
| 3.1.1 野外实地调查工作 |
| 3.1.2 滑坡解译 |
| 3.2 地质灾害易发性分析与评估模型 |
| 3.3 基于信息量模型的滑坡易发性评价 |
| 3.3.1 评价因子选取 |
| 3.3.2 信息量计算及分析 |
| 3.3.3 易发性分级 |
| 3.3.4 评价结果检验 |
| 第四章 极端降雨与群发滑坡灾害统计关系研究 |
| 4.1 降雨特征 |
| 4.1.1 雨量监测站点及降雨信息 |
| 4.1.2 降雨数据插值分析 |
| 4.1.3 降雨量空间分布 |
| 4.2 滑坡特征 |
| 4.2.1 滑坡空间分布特征 |
| 4.2.2 滑坡发育特征 |
| 4.3 滑坡与降雨关系分析 |
| 4.3.1 分区统计 |
| 4.3.2 相关性计算 |
| 4.3.3 相关性计算结果及分析讨论 |
| 第五章 降雨阈值研究 |
| 5.1 模型选取及数据介绍 |
| 5.2 I-D阈值曲线研究 |
| 5.3 临界降雨量研究 |
| 5.3.1 不同降雨条件下临界降雨量统计分析研究 |
| 5.3.2 基于易发性区划的三种降雨条件临界降雨量统计分析研究 |
| 5.4 模型验证 |
| 第六章 基于逻辑回归的滑坡气象预警模型 |
| 6.1 逻辑回归法 |
| 6.2 影响因子选择与模型构建 |
| 6.3 气象预警模型验证 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 1 发表学术论文 |
| 2 参与科研项目 |
| 致谢 |
（4）基于文本挖掘的灾害多级联动分析与预测研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.3 研究方法及创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 第二章 研究综述 |
| 2.1 灾害多级联动研究 |
| 2.1.1 灾害多级联动文献计量分析 |
| 2.1.2 灾害多级联动研究综述 |
| 2.2 网络和社交媒体在灾害管理领域的应用研究 |
| 2.2.1 社交媒体在灾害管理领域的应用研究 |
| 2.2.2 网络新闻文本分类研究 |
| 2.3 事理图谱和因果关系抽取研究 |
| 2.3.1 事理图谱 |
| 2.3.2 因果关系抽取 |
| 2.4 文献述评与本研究切入点 |
| 2.4.1 文献述评 |
| 2.4.2 本研究的切入点 |
| 第三章 基于网络新闻的灾害信息抽取与时空特征研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于规则的灾害信息提取 |
| 3.2.1 数据来源与文本预处理 |
| 3.2.2 灾害事件类型识别 |
| 3.2.3 灾害时间信息抽取 |
| 3.2.4 灾害地点信息抽取 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 灾害事件归并 |
| 3.3.2 主要自然灾害类型 |
| 3.3.3 灾害的时间分布特征 |
| 3.3.4 灾害的空间分布特征 |
| 3.3.5 灾害的空间关联分布特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 融合领域主题特征和全局特征的灾害多级联动文本识别研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 文本表示与分类方法 |
| 4.2.1 文本表示 |
| 4.2.2 文本分类算法 |
| 4.2.3 LDA模型 |
| 4.2.4 标签传播算法 |
| 4.3 基于主题模型和改进标签传播算法的领域特征词生成 |
| 4.3.1 灾害新闻文本主题挖掘与分析 |
| 4.3.2 灾害多级联动领域特征词生成 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.4 灾害多级联动类文本识别 |
| 4.4.1 特征融合 |
| 4.4.2 XGBoost算法 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于因果关系抽取的灾害多级联动事理图谱构建与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于模式匹配的显式因果关系抽取 |
| 5.2.1 因果关系提示词词典构建及扩展 |
| 5.2.2 基于因果提示词的简单因果句识别规则 |
| 5.2.3 基于因果提示词的复杂因果句识别 |
| 5.2.4 基于句法分析和语义角色特征的因果事件抽取 |
| 5.3 灾害多级联动事理图谱构建与分析 |
| 5.3.1 事件抽象与泛化 |
| 5.3.2 灾害多级联动事理图谱构建 |
| 5.3.3 灾害多级联动事理图谱分析 |
| 5.4 暴雨灾害事理图谱构建与分析 |
| 5.4.1 数据样本 |
| 5.4.2 暴雨因果关系与事理图谱构建 |
| 5.4.3 暴雨事理图谱分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于贝叶斯网络的灾害多级联动预测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 暴雨灾害贝叶斯网络模型构建 |
| 6.2.1 数据来源与预处理 |
| 6.2.2 贝叶斯网络 |
| 6.2.3 暴雨灾害贝叶斯网络结构学习 |
| 6.2.4 暴雨灾害贝叶斯网络参数学习 |
| 6.3 暴雨灾害贝叶斯网络实例推理分析及Brier检验 |
| 6.3.1 暴雨-洪涝灾害的贝叶斯网络的实例推理分析及Brier检验 |
| 6.3.2 暴雨-地质灾害贝叶斯网络的实例推理分析及Brier检验 |
| 6.4 暴雨灾害贝叶斯网络敏感性分析及断链减灾措施 |
| 6.4.1 暴雨灾害的贝叶斯网络敏感性分析 |
| 6.4.2 暴雨灾害的断链减灾措施 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）大连市地质灾害危险性评价与减灾研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外地质灾害研究综述 |
| 1.2.2 国内地质灾害研究综述 |
| 1.2.3 减灾研究综述 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 本文研究特色 |
| 2 研究区自然地理概况 |
| 2.1 概况 |
| 2.2 地质环境条件 |
| 2.2.1 地层岩性 |
| 2.2.2 地质构造及地震 |
| 2.3 自然地理环境 |
| 2.3.1 地形地貌 |
| 2.3.2 气象水文 |
| 2.3.3 植被状况 |
| 2.4 人类工程活动 |
| 3 主要地质灾害特征 |
| 3.1 主要地质灾害类型与分布 |
| 3.1.1 空间分布 |
| 3.1.2 时间分布 |
| 3.2 地质灾害特征分析 |
| 3.2.1 崩塌发育特征 |
| 3.2.2 滑坡灾害发育特征 |
| 3.2.3 泥石流灾害发育特征 |
| 3.2.4 地面塌陷灾害发育特征 |
| 4 地质灾害危险性评价 |
| 4.1 危险性评价数据来源与方法 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 评价单元的选取 |
| 4.1.3 层次分析法(AHP) |
| 4.1.4 信息量法 |
| 4.1.5 组合赋权法 |
| 4.2 地质灾害危险性评价指标体系 |
| 4.2.1 评价因子的选取 |
| 4.2.2 评价因子分析 |
| 4.2.3 危险性评价指标的量化 |
| 4.3 评价方法对比验证 |
| 4.3.1 层次分析法危险性评价 |
| 4.3.2 信息量法危险性评价 |
| 4.3.3 组合赋权法危险性评价结果对比分析 |
| 4.3.4 多种评价结果对比分析 |
| 5 地质灾害减灾 |
| 5.1 地质灾害减灾原则 |
| 5.2 大连市地质灾害分区对策 |
| 5.3 大连市地质灾害减灾机制建设 |
| 5.3.1 建立应急机制 |
| 5.3.2 建设应急管理机制 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）海城市地质灾害易发性评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地质灾害易发性评价模型现状 |
| 1.2.2 地质灾害易发性影响因子现状 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 地理位置概况 |
| 2.2 社会经济发展概况 |
| 2.3 气象水文条件 |
| 2.4 地形地貌 |
| 2.5 地质概况 |
| 2.5.1 地层岩性 |
| 2.5.2 地质构造 |
| 2.6 新构造运动及地震 |
| 2.7 人类工程经济活动 |
| 3 研究区地质灾害发育特征 |
| 3.1 地质灾害类型 |
| 3.2 地质灾害的基本特征 |
| 3.2.1 崩塌 |
| 3.2.2 滑坡 |
| 3.2.3 泥石流 |
| 3.3 地质灾害的分布规律 |
| 3.3.1 崩塌的分布规律 |
| 3.3.2 滑坡的分布规律 |
| 3.3.3 泥石流的分布规律 |
| 4 地质灾害易发性评价因子与评价模型 |
| 4.1 地质灾害评价的选取原则 |
| 4.2 地质灾害易发性评价体系 |
| 4.3 地质灾害易发性评价因子的选取 |
| 4.3.1 地形地貌 |
| 4.3.2 地层岩性 |
| 4.3.3 降雨量 |
| 4.3.4 距河流距离 |
| 4.3.5 植被覆盖度 |
| 4.3.6 距断层距离 |
| 4.4 地质灾害易发性评价模型 |
| 5 研究区地质灾害易发性分区 |
| 5.1 基于GIS的信息量法 |
| 5.1.1 信息量法原理的介绍 |
| 5.1.2 基于GIS的信息量法的研究区地质灾害易发性评价过程 |
| 5.2 基于GIS的信息权法 |
| 5.2.1 层次分析法原理 |
| 5.2.2 层次分析法计算研究区评价因子权重 |
| 5.2.3 层次分析法和信息量法相结合的研究区地质灾害易发性分区 |
| 5.3 基于GIS的确定性系数法 |
| 5.3.1 确定性系数原理介绍 |
| 5.3.2 影响因子敏感性计算 |
| 5.3.3 地质灾害易发性分区 |
| 5.4 评价结果的对比分析 |
| 5.5 基于确定性系数法的地质灾害易发性分区 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（7）基于信息量和随机森林模型的滑坡易发性空间预测研究 ——以西宁市湟中县为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 气象条件 |
| 2.1.2 水文环境 |
| 2.2 地质环境概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 地层岩性 |
| 2.2.3 岩土体类型 |
| 2.2.4 地质构造 |
| 2.3 人类工程活动 |
| 第三章 数据源与方法 |
| 3.1 数据源及数据处理 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 制图单元的选择 |
| 3.1.3 数据处理步骤 |
| 3.2 滑坡易发性预测模型 |
| 3.2.1 信息量模型 |
| 3.2.2 随机森林模型 |
| 第四章 影响因子选取与分析 |
| 4.1 滑坡灾害发育特征 |
| 4.2 滑坡灾害时空分布规律 |
| 4.2.1 滑坡灾害空间分布规律 |
| 4.2.2 滑坡灾害时间分布规律 |
| 4.3 滑坡灾害影响因子分析 |
| 4.3.1 地形地貌 |
| 4.3.2 地质要素 |
| 4.3.3 气象水文 |
| 4.3.4 植被影响 |
| 4.3.5 人类工程活动 |
| 第五章 滑坡易发性空间预测 |
| 5.1 滑坡易发性制图 |
| 5.1.1 基于信息量模型的过程和结果 |
| 5.1.2 基于随机森林模型的过程和结果 |
| 5.2 评价模型结果对比 |
| 5.2.1 结果对比与分析 |
| 5.2.2 精度检验 |
| 5.3 滑坡易发性评价结果 |
| 5.4 影响因子重要性分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）基于多模型耦合的多致灾因子诱发长白山北坡泥石流灾害链风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 第二章 理论基础、资料来源与研究方法 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.3 研究区概况 |
| 2.4 数据来源与处理 |
| 第三章 泥石流灾害地质环境影响分析与易发性评价 |
| 3.1 长白山北坡泥石流灾害发育特征 |
| 3.2 泥石流灾害地质环境影响分析 |
| 3.3 长白山北坡泥石流易发性评价 |
| 3.4 评价结果验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多致灾因子诱发泥石流灾害链危险性评价 |
| 4.1 长白山北坡泥石流灾害链类型及形成机理研究 |
| 4.2 多致灾因子诱发泥石流灾害链危险性评价模型建立 |
| 4.3 多致灾因子诱发泥石流灾害链危险性评价指标选取 |
| 4.4 稳态无限斜坡稳定性模型优化 |
| 4.5 长白山北坡泥石流灾害阈值水量分析 |
| 4.6 长白山北坡极端降雨诱发泥石流灾害链危险性评价 |
| 4.7 长白山北坡天池溃决诱发泥石流灾害链危险性评价 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 多致灾因子诱发泥石流灾害链风险评价 |
| 5.1 泥石流灾害致灾因子强度确定 |
| 5.2 长白山北坡泥石流灾害脆弱性评价 |
| 5.3 多致灾因子诱发泥石流灾害链风险评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 多致灾因子诱发泥石流灾害链风险管理研究 |
| 6.1 泥石流风险管理体系 |
| 6.2 长白山北坡泥石流灾害风险管理 |
| 第七章 主要结论与研究展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 参加科研项目及参编着作情况 |
| 在学期间发表学术论文情况 |
（9）云南猛硐瑶族乡泥石流运动过程数值模拟及风险评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 泥石流数值模拟研究 |
| 1.2.2 泥石流危险性评估研究 |
| 1.2.3 泥石流易损性评估研究 |
| 1.2.4 泥石流风险评估研究 |
| 1.3 研究内容及路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 第二章 研究区泥石流概况 |
| 2.1 地理位置和交通 |
| 2.2 气象与水文条件 |
| 2.2.1 气象条件 |
| 2.2.2 水文条件 |
| 2.3 地质环境条件 |
| 2.3.1 地形地貌 |
| 2.3.2 地层岩性 |
| 2.3.3 地质构造 |
| 2.3.4 地震 |
| 2.3.5 植被条件 |
| 2.3.6 人类工程活动 |
| 2.4 泥石流发育条件 |
| 2.4.1 地形条件 |
| 2.4.2 物源条件 |
| 2.4.3 水源条件 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于GA-AHP和云物元分析法的泥石流风险评估 |
| 3.1 基本原理 |
| 3.1.1 GA-AHP原理 |
| 3.1.2 云物元分析法原理 |
| 3.2 评估指标的选取 |
| 3.3 权重的计算 |
| 3.3.1 确定判断矩阵 |
| 3.3.2 计算权重和组合权重以及一致性检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 猛硐瑶族乡泥石流运动过程数值模拟 |
| 4.1 模型的控制方程 |
| 4.1.1 计算流体力学控制方程 |
| 4.1.2 动力学边界条件 |
| 4.2 考虑侵蚀的控制方程 |
| 4.3 对控制方程深度积分 |
| 4.3.1 对质量守恒方程深度积分 |
| 4.3.2 对x,y方向的动量守恒方程积分 |
| 4.3.3 对z方向的动量守恒方程化简 |
| 4.4 控制方程的化简与求解算法 |
| 4.4.1 控制方程的化简 |
| 4.4.2 控制方程的求解算法 |
| 4.5 获取泥石流运动的初始条件 |
| 4.5.1 标准的地形文件 |
| 4.5.2 边界条件的设定 |
| 4.5.3 流量过程曲线的设定 |
| 4.5.4 选择合适的基底摩擦模型 |
| 4.6 其他参数的获取 |
| 4.6.1 泥石流的容重 |
| 4.6.2 泥石流运动参数 |
| 4.7 泥石流数值模拟结果验证 |
| 4.8 不同重现期的猛硐瑶族乡泥石流数值模拟计算 |
| 4.8.1 20 年一遇 |
| 4.8.2 50 年一遇 |
| 4.8.3 100 年一遇 |
| 4.9 不同重现期猛硐瑶族乡泥石流堆积范围 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 泥石流灾害的风险评估 |
| 5.1 泥石流灾害的危险性定量化评估 |
| 5.1.1 危险性评估标准 |
| 5.1.2 泥石流强度分区结果 |
| 5.1.3 危险性评估结果 |
| 5.2 泥石流灾害的易损性评估 |
| 5.2.1 易损性评估标准 |
| 5.2.2 易损性评估结果 |
| 5.3 泥石流灾害的风险评估 |
| 5.3.1 风险评估标准 |
| 5.3.2 风险评估结果 |
| 5.3.3 泥石流防治措施 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（10）基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 社区减灾能力研究 |
| 1.2.2 情景分析法相关研究 |
| 1.2.3 情景分析在公共危机管理中应用研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究思路、内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 相关理论与研究设计 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 灾害情景分析 |
| 2.1.2 农牧社区 |
| 2.1.3 社区减灾能力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 情景分析理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 极值理论 |
| 2.2.4 复杂系统理论 |
| 2.3 研究设计 |
| 2.3.1 基于“情境—任务—能力”的农牧社区减灾能力分析框架 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 第三章 基于致灾因子分析的青海农牧社区典型灾害识别 |
| 3.1 农牧社区孕灾环境分析 |
| 3.1.1 农牧社区自然环境 |
| 3.1.2 农牧区社会经济状况 |
| 3.2 农牧社区致灾因子分析 |
| 3.2.1 气象致灾因子 |
| 3.2.2 地质致灾因子 |
| 3.2.3 生物致灾因子 |
| 3.3 农牧社区灾害脆弱性分析 |
| 3.3.1 农牧社区灾害脆弱性表现 |
| 3.3.2 农牧社区灾害脆弱性 |
| 3.3.3 农牧社区灾情分析 |
| 3.3.4 农牧社区典型灾害识别 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于情景分析的青海农牧社区典型灾害情景构建 |
| 4.1 农牧社区的雪灾情况 |
| 4.1.1 雪灾的成因及影响 |
| 4.1.2 近年来青海雪灾事件 |
| 4.1.3 雪灾区域选择 |
| 4.2 农牧社区特大雪灾情景构建 |
| 4.2.1 农牧社区雪灾情景构建的参数分析 |
| 4.2.2 基于极值理论的关键情景参数选择 |
| 4.2.3 .农牧社区雪灾情景描述 |
| 4.2.4 雪灾演化过程分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于灾害情景的青海农牧社区减灾任务与能力分析 |
| 5.1 农牧社区多元减灾主体 |
| 5.1.1 政府组织 |
| 5.1.2 社区组织 |
| 5.1.3 居民个体 |
| 5.1.4 社会力量 |
| 5.2 基于雪灾情景的农牧社区雪灾减灾任务分析 |
| 5.2.1 基于公共危机管理过程的社区常规减灾任务 |
| 5.2.2 农牧社区雪灾常规减灾任务识别 |
| 5.2.3 雪灾情景下的农牧社区雪灾减灾任务 |
| 5.2.4 基层政府雪灾减灾任务归属 |
| 5.3 基于任务的农牧社区雪灾减灾能力分析 |
| 5.3.1 农牧社区雪灾常规减灾能力分析 |
| 5.3.2 农牧社区雪灾减灾能力评估方案设计 |
| 5.3.3 农牧社区雪灾减灾能力评估模型 |
| 5.3.4 农牧社区雪灾能力矩阵分析 |
| 5.3.5 农牧社区雪灾减灾能力实践分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向能力构建的青海农牧社区减灾对策 |
| 6.1 规则准备:提升制度运行能力 |
| 6.2 组织准备:提升应对协调联动能力 |
| 6.3 资源准备:提升持续保障能力 |
| 6.4 知识准备:激发农牧社区减灾动力 |
| 6.5 行动规划:增强行动执行能力 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和学术贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 学术贡献 |
| 7.2 研究不足和研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间研究成果 |
| 致谢 |
| 附录1 第一轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录2 第二轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录3 第三轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录4 青海省农牧社区雪灾减灾能力评估 |
| 附录5 |
| 附录6 青海农牧区雪灾减灾能力现状调查问卷 |
| 附录7 青海农牧社区雪灾减灾能力公众评判 |
四、山区暴雨泥石流风险估计及其发生规模预测（论文参考文献）
- [1]陕西省山洪灾害驱动因子分析及风险评价研究[D]. 黄勇馨. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于Logistic回归的川藏铁路沿线泥石流灾害风险评估[D]. 王艳锦. 兰州交通大学, 2021
- [3]天水市“7.25”群发性降雨滑坡灾害预警模型研究[D]. 黄森. 西北大学, 2021
- [4]基于文本挖掘的灾害多级联动分析与预测研究[D]. 刘晓. 中国地质大学, 2021
- [5]大连市地质灾害危险性评价与减灾研究[D]. 朱霞. 辽宁师范大学, 2021(08)
- [6]海城市地质灾害易发性评价[D]. 芦艳丽. 辽宁师范大学, 2021(08)
- [7]基于信息量和随机森林模型的滑坡易发性空间预测研究 ——以西宁市湟中县为例[D]. 李倩琳. 青海师范大学, 2021(09)
- [8]基于多模型耦合的多致灾因子诱发长白山北坡泥石流灾害链风险评价研究[D]. 阿鲁思. 东北师范大学, 2021
- [9]云南猛硐瑶族乡泥石流运动过程数值模拟及风险评估研究[D]. 李倩. 昆明理工大学, 2021(01)
- [10]基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究[D]. 邓彩霞. 兰州大学, 2021(09)