發(fā)布時(shí)間：2020-11-10 01:42

　　 地震滑坡是地震發(fā)生后最為常見的一種次生地質(zhì)災(zāi)害,其巨大的致災(zāi)力往往給地震災(zāi)區(qū)造成極大的危害。魯?shù)?·03地震災(zāi)區(qū)之一的云南省巧家縣,在震后誘發(fā)了大量滑坡地質(zhì)災(zāi)害,造成了重大人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。為了減少以后地震誘發(fā)滑坡地質(zhì)災(zāi)害對(duì)該縣造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失,開展地震前后滑坡分布特征與影響因素綜合研究,預(yù)測(cè)震后災(zāi)區(qū)滑坡易發(fā)性,分析地震對(duì)災(zāi)區(qū)的影響,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以巧家縣作為研究區(qū)域,通過(guò)野外實(shí)地調(diào)查和資料收集,獲得研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害、地質(zhì)環(huán)境和地理要素等基本資料,以GIS為技術(shù)支撐平臺(tái),結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù),分析地震前后滑坡在不同影響因素中的分布特征,空間分布密度特征與空間分形分布特征,綜合研究地震前后滑坡不同影響因素對(duì)滑坡的影響程度,得出地震作用對(duì)滑坡影響因素的影響,選取地震前后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)因子,建立適合的二元Logistic回歸模型,計(jì)算滑坡發(fā)生的易發(fā)性指數(shù),對(duì)地震前后災(zāi)區(qū)滑坡發(fā)生的空間概率進(jìn)行預(yù)測(cè),制作了研究區(qū)地震前后滑坡易發(fā)性分區(qū)圖,綜合分析地震前后滑坡易發(fā)性變化,得出此次地震對(duì)研究區(qū)的影響區(qū)域。分析結(jié)果顯示因地震作用的影響,高程、道路距離因子對(duì)震后滑坡的影響程度有所上升,地層巖性、坡度、斷層距離、水系距離、降雨量等因子對(duì)震后滑坡的影響程度有所下降。本次地震高影響區(qū)主要分布于發(fā)震斷裂兩側(cè)的東坪鄉(xiāng)、紅山鄉(xiāng)、小河鎮(zhèn)大部分區(qū)域,新店鄉(xiāng)、包谷垴鄉(xiāng)靠近牛欄江一側(cè)區(qū)域,以及藥山鎮(zhèn)、白鶴灘鎮(zhèn)、老店鎮(zhèn)、馬樹鎮(zhèn)小部分區(qū)域零星分布,高影響區(qū)面積為424.98Km~2,占研究區(qū)面積的13.33%;中影響區(qū)主要圍繞于高影響區(qū)分布,其面積為937.99 Km~2,占研究區(qū)面積的29.43%。
【學(xué)位單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P642.22;P315.9
【部分圖文】：

昆明理工大學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位論文71.3.3技術(shù)路線本文以巧家縣作為研究區(qū)，通過(guò)野外實(shí)地調(diào)查和資料收集，獲得研究區(qū)滑坡分布相關(guān)數(shù)據(jù)，以GIS為技術(shù)支撐平臺(tái)，通過(guò)GIS空間分析、空間統(tǒng)計(jì)學(xué)等理論方法，得出地震前后滑坡在不同影響因素內(nèi)的分布特征和滑坡空間分布密度特征，通過(guò)分形學(xué)理論得出地震前后滑坡空間分形分布特征，并據(jù)此初步選取滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)因子，基于二元Logistic回歸模型，篩選出最終的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)因子，建立適合的二元Logistic回歸模型，計(jì)算地震前后滑坡發(fā)生的易發(fā)性指數(shù)，對(duì)地震前后災(zāi)區(qū)滑坡發(fā)生的空間概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，制作并對(duì)比研究區(qū)地震前后研究區(qū)滑坡易發(fā)性分區(qū)圖，綜合分析得到此次地震對(duì)研究區(qū)的影響分區(qū)圖。技術(shù)路線如圖1所示。圖1技術(shù)路線圖

昆明理工大學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位論文9第二章研究區(qū)地質(zhì)背景2.1地理位置2.1.1交通位置巧家縣地處云南省東北部的昭通市，位于昭通市西南部，金沙江環(huán)繞于巧家縣西部和北部，四川省涼山州會(huì)東、寧南、布拖、金陽(yáng)等縣與其隔江相望；東北部以牛欄江為界，與魯?shù)榭h隔江相望，東南部曲靖市會(huì)澤縣與其毗鄰，南部昆明市東川區(qū)與其接壤。巧家縣縣城位于其境內(nèi)的白鶴灘鎮(zhèn)，距昆明市268Km，距昭通市151Km，距西昌市169多Km，交通較為便利（圖2-1）。圖2-1研究區(qū)交通位置圖

巧家縣境內(nèi)構(gòu)造綱要圖
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳偉;;暴雨條件下地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)體系研究[J];環(huán)球人文地理;2014年12期

2 李云杰;馬新建;王天河;;基于層次分析法的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[J];甘肅水利水電技術(shù);2017年09期

3 張庭瑜;韓玲;張恒;趙詠華;宋飛;馬超群;;混合分類模型在滑坡易發(fā)性分區(qū)中的適用性研究——以延安市寶塔區(qū)為例[J];干旱區(qū)資源與環(huán)境;2020年01期

4 侯峰媛;吳光;張書豪;;基于信息量法的金沙江峽谷段滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[J];四川建筑;2019年06期

5 曾勇;張淑霞;吳安坤;陳春;楊群;;雷電易發(fā)性區(qū)劃及防范措施[J];現(xiàn)代建筑電氣;2017年03期

6 王星薈;孟凡奇;;可拓學(xué)在濟(jì)南市地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J];山東國(guó)土資源;2015年04期

7 朱吉祥;張禮中;周小元;王乾;陸琰;;區(qū)域滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的時(shí)間尺度特征分析[J];中國(guó)水土保持;2014年06期

8 陳玉;;基于經(jīng)驗(yàn)權(quán)重方法的舟曲縣泥石流易發(fā)性評(píng)估[J];防災(zāi)科技學(xué)院學(xué)報(bào);2013年04期

9 牛瑞卿;彭令;葉潤(rùn)青;武雪玲;;基于粗糙集的支持向量機(jī)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版);2012年02期

10 王哲;易發(fā)成;;基于層次分析法的綿陽(yáng)市地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)[J];水文地質(zhì)工程地質(zhì);2007年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條

1 孫德亮;基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滑坡易發(fā)性區(qū)劃與降雨誘發(fā)滑坡預(yù)報(bào)預(yù)警研究[D];華東師范大學(xué);2019年

2 黃發(fā)明;基于3S和人工智能的滑坡位移預(yù)測(cè)與易發(fā)性評(píng)價(jià)[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2017年

3 黃立勇;江山市巖溶塌陷機(jī)理及易發(fā)性模擬預(yù)測(cè)研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2015年

4 邱海軍;區(qū)域滑坡崩塌地質(zhì)災(zāi)害特征分析及其易發(fā)性和危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究[D];西北大學(xué);2012年

5 于憲煜;基于多源數(shù)據(jù)和多尺度分析的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)方法研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2016年

6 王佳佳;三峽庫(kù)區(qū)萬(wàn)州區(qū)滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2015年

7 單博;基于3S技術(shù)的奔子欄水源地庫(kù)區(qū)庫(kù)岸地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)及災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性區(qū)劃研究[D];吉林大學(xué);2014年

8 陳中學(xué);粘土顆粒含量對(duì)蔣家溝泥石流啟動(dòng)影響及成災(zāi)機(jī)理研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（武漢巖土力學(xué)研究所）;2010年

9 馬強(qiáng);吉林省泥石流災(zāi)害易發(fā)性分析與評(píng)價(jià)[D];吉林大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 楊德旭;云南省巧家縣地震前后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)及地震作用影響綜合研究[D];昆明理工大學(xué);2019年

2 張恒曼;基于泥石流易發(fā)性評(píng)估的東川區(qū)村落分布特征研究[D];云南大學(xué);2019年

3 彭孟;基于ArcGIS Engine的云南省滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)信息系統(tǒng)研究[D];云南大學(xué);2018年

4 阿卜杜熱合曼·麥麥提;和田縣崩塌易發(fā)性定量評(píng)價(jià)模型研究[D];新疆大學(xué);2019年

5 朱清華;基于RF和SVM模型的灞橋區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)[D];西安科技大學(xué);2019年

6 郝國(guó)棟;基于隨機(jī)森林模型的商南縣滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[D];西安科技大學(xué);2019年

7 楚迪;基于TRIGRS模型的陜西延安市富縣泥流易發(fā)性模擬研究[D];西北大學(xué);2019年

8 喬朋騰;呂梁山區(qū)滑坡崩塌發(fā)育規(guī)律及易發(fā)性研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2019年

9 郭天頌;基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)與滑坡位移預(yù)測(cè)[D];長(zhǎng)安大學(xué);2019年

10 楊強(qiáng);基于時(shí)序InSAR技術(shù)的皮力青河流域滑坡易發(fā)性研究[D];成都理工大學(xué);2019年

本文編號(hào)：2877275