基于遗传算法和云模型的公路沿线泥石流灾害危险性区划

被引:16
作者
尹超 [1 ,2 ,3 ]
王晓原 [1 ,2 ]
张敬磊 [1 ,2 ]
田伟平 [3 ]
郇荣 [1 ]
机构
[1] 山东理工大学交通与车辆工程学院
[2] 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
[3] 长安大学特殊地区公路工程教育部重点实验室
关键词
工程地质; 公路泥石流灾害; 评价指标; 遗传算法; 云模型改进AHP;
D O I
10.13722/j.cnki.jrme.2016.0157
中图分类号
U418.56 []; P642.23 [泥石流];
学科分类号
0814 ; 0837 ;
摘要
公路沿线泥石流灾害危险性区划可以明确不同地区灾害防治的轻重缓急和设防标准,为宏观政策的制定提供理论基础。从地形地貌、降水、岩土和植被4方面开展公路沿线泥石流灾害危险源辨识,根据潜在公路沿线泥石流灾害调查结果,采用遗传算法提取危险性评价指标,通过云模型改进AHP算法计算各指标权重,基于Arc GIS软件绘制各评价指标的基础图件并进行公路沿线泥石流灾害危险性空间分析,以公路沿线泥石流灾害危险度为主导依据,编制中国公路沿线泥石流灾害危险性区划方案。结果表明:中国公路沿线泥石流灾害危险度为1.000~7.900,危险度较高的区域为浙闽东南山区、台湾山区、昆仑山脉、天山山脉、太行山、黄土高原、横断山脉和青藏高原东部等;中国划分为低度危险、中度危险、重度危险和极重度危险4个等级、14个危险区,其中极重危险区为黄土高原—秦巴山区、武夷山—台湾山区、川滇山区和天山—昆仑山区。
引用
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