基于环境因子AI-GIS方法的天然滑坡危险性预测——以香港大屿山岛为例PREDICTION OF REGIONAL LANDSLIDE DANGER AREAS USING AI-GIS BASED ON ENVIRONMENT FACTORS:AN EXAMPLE OF LANTAU ISLAND,HONGKONG
单新建,叶洪,李焯芬,陈国光
摘要(Abstract)：
利用人工神经元网络(AI)及地理信息系统(GIS)技术,将多元空间信息分析与非线性理论相结合,建立了基于环境因子的区域滑坡非线性预测模型。选择天然滑坡比较发育的香港大屿山岛中部作为试验研究区,定量分析了滑坡与各种环境因子的空间关系,进行了因子筛选,据此对区域天然滑坡进行了危险性分区。结果表明,该方法可获取较高的预测精度,是完全可行的。该方法的应用将为区域滑坡危险性区划及滑坡灾害的防治提供重要依据。
关键词(KeyWords)： 人工神经元网络;地理信息系统;环境因子;区域滑坡预测
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(49802027)
作者(Author): 单新建,叶洪,李焯芬,陈国光
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参考文献(References)：
- [1] LumbP.SlopefailuresinHongkong[J].QuarterlyJournalofEngineeringGeology,1975,8:31-65.
- [2] RuxtonBP.SlopeproblemsinHongkongageologicalap-praisal[J].HongkongEngineer,1980,6:31-39.
- [3] FourieAB.Predictingrainfall-inducedslopeinstability[J].GeotechnicalEngineering,InstitutionofCivilEngineers,1996,119:211-218.
- [4] 王余庆,辛鸿博,高艳平,等.预测岩土边坡地震崩滑的综合指数法研究[J].岩土工程学报,2001,23(3):311-314.
- [5] 李孝安,张晓缋.神经网络与神经计算机导论[M].西安:西北工业大学出版社,1995.34-41.
- [6] 陈昌彦,王思敬,沈小克.边坡岩体稳定性的人工神经网络预测模型[J].岩土工程学报,2001,23(2):157-161.