【摘 要】
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四川南部位于喜马拉雅地震带,地质构造运动强烈,降雨集中,地质特征与气候特征复杂,滑坡灾害频发。本文基于地质特征、水文特征、气象特征、地表特征和工程资料分析滑坡影响因子的地理分布,以卡方检验、袋外误差和多重共线性检验筛选滑坡致灾因子。分别利用深度置信网络（DBN）、模拟退火算法（SAA）-DBN、粒子群优化算法（PSO）-DBN、麻雀搜索算法（SSA）-DBN和逻辑回归模型评估滑坡空间敏感性。通过有
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四川南部位于喜马拉雅地震带,地质构造运动强烈,降雨集中,地质特征与气候特征复杂,滑坡灾害频发。本文基于地质特征、水文特征、气象特征、地表特征和工程资料分析滑坡影响因子的地理分布,以卡方检验、袋外误差和多重共线性检验筛选滑坡致灾因子。分别利用深度置信网络（DBN）、模拟退火算法（SAA）-DBN、粒子群优化算法（PSO）-DBN、麻雀搜索算法（SSA）-DBN和逻辑回归模型评估滑坡空间敏感性。通过有效降雨模型和峰值地面加速度分析降雨和地震对滑坡的诱发作用,评估滑坡时程敏感性。综合考虑滑坡空间和时程敏感性编制滑坡时-空敏感性区划。从多时序致灾因子、二级因子区间划分和二级因子组构三个层面精细化分析致灾因子对滑坡敏感性的影响。论文以四川南部为例,研究内容如下:（1）分析和筛选致灾因子,建立滑坡空间敏感性评估指标体系。基于相关文献与实地调研,全面初选滑坡15个致灾因子,经卡方检验、袋外误差和多重共线性检验筛选出10个致灾因子（岩性、高程、坡度、剖面曲率、地表起伏度、地形地貌、归一化植被指数、年平均降雨量、与铁路距离和与地质构造线距离）。（2）利用SAA、PSO和SSA搜索DBN模型最优超参数,利用SAA-DBN、PSO-DBN和SSA-DBN模型分别编制滑坡空间敏感性区划图,与DBN模型和常用的逻辑回归模型评估结果进行对比,敏感性等级空间分布基本一致。利用受试者工作特征曲线和种子细胞面积指数对比分析各模型的评估结果,发现基于智能优化模型的滑坡敏感性评估准确性更高,其中,SSA-DBN是最优模型。（3）分别引入有效降雨模型和峰值地面加速度表征降雨和地震对滑坡的诱发影响,评估滑坡时程敏感性,结合滑坡空间敏感性编制滑坡时-空敏感性区划图。（4）分别利用1992、2000和2009年数字高程模型（DEM）,结合2000-2009年、2010-2016年实际发生的滑坡,通过多时序致灾因子（高程、坡度、剖面曲率和地表起伏度）对滑坡敏感性开展精细化分析,验证DEM变化对于滑坡空间敏感性有重要影响、以近期DEM编制的滑坡敏感性区划更准确、滑坡发生后研究区域会短时间处于地灾缓和期。（5）精细化分析二级因子区间划分对滑坡敏感性评估的影响,研究科学的二级因子区间划分方法。以二级因子各区间内的历史滑坡密度为参数,利用熵值理论-遗传算法,研究二级因子最优的区间划分。对比自然断点法和等间距统计法,基于熵值理论-遗传算法的二级因子区间划分能显著提高滑坡敏感性区划准确性。（6）基于智能大数据挖掘技术,研究最不利二级因子组构的高效挖掘方法。利用历史滑坡面积比作为特征参数优化Apriori算法、频繁模式树算法与Eclat算法,基于优化算法高效挖掘导致滑坡的最不利二级因子组构。以因子组构下历史滑坡面积的卡方检验值与频率比,验证因子组构与滑坡之间的相关性。图47幅,表39个,参考文献232篇
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