第一章 绪论
1.1 选题依据及研究意义
我国有 70%的国土为山区、丘陵、高原，因此造成了我国地质灾害地质灾害较多、密度较大、发生频率较高、地质灾害种类比较丰富、地质灾害的规模较大、地质灾害的造成的危害比较严重等问题[1]，在地质构造上，我国位于环太平洋带，同时，我国地处太平洋板块、印度洋板块、亚欧板块三个板块交汇处，受到了这三个板块的挤压作用，导致我国产生了南北、东西两条地壳活动带，这些活动带产生的地质灾害问题十分严重，由于我国东西跨度较大，因此，我国的时间、空间、气候等因素有很大的差异性[2]，近些年来，伴随着我国对大自然的改造，促使地质灾害在我国的分布比较广泛，正是这些因素，导致了我国地质灾害问题十分严重。国土资源部从 1999 年开始了全国范围内的地质灾害调查和区划工作，主要是为了调查我国范围内地质灾害的类型和分布规律，根据调查资料显示，在我国所有地质灾害中，滑坡地质灾害所占比例最高，达到了 51%，因此，滑坡地质灾害是主要的地质灾害类型[3]。
滑坡是斜坡上的岩土体，受到内、外因素的影响，在自身的重力作用下，全部或者一部分沿着软弱面滑动的现象。滑坡是世界范围内影响比较大的地质灾害，它的存在严重阻碍了社会的经济发展。根据数据调查显示，从 20 世纪以来，滑坡已经造成了世界 6.5 万人死亡，经济损失高达上百亿美元。根据中国地质调查局环境监测院发布的数据上看，2019 年全国范围内一共发生地质灾害 6181 起，已经造成了 75 人受伤、13 人失踪、211 人死亡，造成的经济损失高达 27.7 亿元。由于，滑坡是地质灾害的主要类型，因此滑坡的防治是我国治理地质灾害的主要问题，也是世界上对地质灾害防治的热点问题。
据调查资料显示，鼎城县地质灾害在其所辖 15 个乡镇均有分布，涉及范围较广，根据近期的灾害排查及《鼎城县 2019 年地质灾害变更调查》成果，县内共发育 119处地质灾害隐患点，共威胁人口 1851 人，威胁财产 30393.38 万元，对全县社会经济发展影响很大。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
地质灾害的易发性评价，在国外又被其他学者称之为地质灾害敏感性分析[4]，它是根据每种影响因素对某一时间段的某一地区已经发生并且具有一定规模的地质灾害的灾害规模进行评估，并且预测该区域的每一个地形单元未来发生灾害的可能性。根据已经掌握的资料表明了，国外学者会根据地质灾害破坏程度、未来发生的可能性、资产、对人类造成的影响等方面来评估灾害等级[5]。
上世纪 80 年代，国外的学者们采用了 1:750 万的比例尺，从滑坡的发育条件（地形地貌、滑坡的构造、滑坡体的岩性、区域的降水量、滑坡的类型等）方面对滑坡进行了测绘评价的工作，并通过这些影响因子将该区域的滑坡分类成 6 大类，分别为高易发区、高易损区、中易发区、中易损区、低易发区、低易损区。并形成了直观的评价分区图[6][7]。
90 年代初，国外专家们已经可以运用 GIS 的叠加功能，将滑坡的每个影响因子的评价分区图根据它们的权重进行叠加，从而形成了滑坡危险性的评价分区图，将该研究区的滑坡危害性分为了高等、中等、低等三个等级，从而 GIS 成为了滑坡危险性等级划分的定量评价的研究技术[8]。
21 世纪，国外的专家们已经可以利用高分辨率的卫星遥感影像监测滑坡地质灾害的动态数据，伴随着 GIS 软件平台日渐成熟，使得人们从过去对滑坡地质灾害的定性评价转变成了定量的评价，能够准确直观的认识滑坡灾害。国外主要采用逻辑回归模型[9]、神经网络模型[10]、网格分析法[11-12]、主成分分析法[13]、贡献率权重法[14]、模糊逻辑系统[15]、GIS 的信息量法[16-18]、RS 技术[19]等方法对滑坡易发性进行评价。
根据以上技术可以发现，国外的专家们在评价滑坡的危险性时，主要是根据滑坡所在研究区的地质地理环境，从而选择影响滑坡发育的影响因子和评价指标，因此，滑坡的危险性评价工作主要在于滑坡模型的建立和滑坡影响因子的选择。
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第二章 鼎城区地质环境概况
2.1 研究区概况
2.1.1 地理位置及交通
鼎城区原名常德县，隶属湖南省常德市，位于湖南省西北部，洞庭湖西侧，地处沅、澧二水中下游。以沅水为界，鼎城区的行政范围包括江北和江南两块并不相连的区域（中部隔着常德市的中心城区—武陵区），总面积 2339.94km2。鼎城区大部分面积为常德城区的郊区和农村，占常德城区（即武陵、鼎城两区）面积的 89.45%。一直以来，鼎城区都是湘西北地区的集散地，东邻汉寿县、安乡县，北接临澧县、津市市，南临益阳市的安化、桃江两县，西毗桃源县。鼎城区地处西洞庭湖畔，湿润多雨，特别是平原区湖河稠密，水系发达，水资源十分丰富。区内有中小型水库 184 座，蓄水量 26557×104m3。除沅水干流和澧水干流外，工作区境内有大小河流 67 条，分属于沅水、澧水、西洞庭 3 个水系，其中一级支流 9 条，二级支流 38 条，三级支流 20 条，流域总面积 2518.23km2。
鼎城区位于雪峰、武陵山余脉低山、丘陵区向洞庭平原过渡带内，地势南北高、中、东部低。总体上，区内西、南、北群山起伏，冈峦盘环；东北部湖河网结，水陆间错。南有雪峰山及其余脉沧山、古城、九龙、盘古诸山横亘，山体连绵；北有武陵山余脉的太阳山、白云山绵亘，特别是太阳山，自古被誉为“玄天第一峰”，其主峰海拔 563m。全区海拔最高点为插角山主峰插花岭，海拔 716.2m；最低点为蒿子港镇民康村，海拔 28m。全区地势高差 686.6m，比降率为 1.5%。
鼎城区交通方便，修建了两条国道，分别为 G319 和 G207， G319 又称高成线，起点为台湾高雄，终点为四川成都。途经长沙、重庆、成都等城市。全长 2984 公里，此线路中从高雄途径台中到厦门需跨越台湾海峡。G207，又称之为“乌海线”，G207线北起内蒙古锡林浩特市，终点为广东徐闻县海安镇，全程 3738 千米，这条国道经过内蒙古、河北、山西、河南、湖北、湖南、广西和广东 8 个省份。鼎城区的地理位置交通见图 2.1。
图 2.1 鼎城区的地理位置及交通图
2.2 自然条件
2.2.1 气象条件
鼎城区属大陆型亚热带季风湿润气候，夏热冬寒，春秋温和，四季分明。年平均气温 16.9℃，一月最冷、平均气温 4.4℃；7 月最热、平均气温 28.8℃；极端最低气温为－15.8℃（1977 年 1 月 30 日），极端最高气温为 40.9℃（1972 年 8 月 27 日）。日最高气温 30℃以上日数累年平均 84 天，35℃以上日数累年平均 23 天。一月冰冻期曾持续 26 天。1972 年 2 月 7 日积雪厚度达 21cm。年平均蒸发量 68.5mm，主要集中于5～9 月；年平均日照 1713 小时。无霜期 270～280 天。全年盛行风向为北北东向，平均风速 2.1m/s，瞬时最大风速近 40m/s。
降水方面，近 40 年平均降雨量 1348.3mm，年最大年降雨量为 2063.4mm（2002年），最小年降雨量为 881.4mm（1978 年）。日最大降雨量 251.1mm（1999 年 4 月24 日），小时最大降雨量 78.3mm，暴雨多出现在 5～7 月多雨，约占年降雨量的 42%。9 月至翌年 2 月少雨。
2.2.2 水文条件
鼎城区地处西洞庭湖畔，湿润多雨，特别是平原区湖河稠密，水系发达，水资源十分丰富。区内地表水总量为 23×108m3。地表径流 14.523×108m3，过境沅水干流年均径流量 700×108m3，澧水干流年均径流量 350×108m3。区内有中小型水库 184座，常年蓄水量 26557×104m3。除沅水干流和澧水干流外，工作区境内有大小河流67 条，分属于沅水、澧水、西洞庭 3 个水系，其中一级支流 9 条，二级支流 38 条，三级支流 20 条，流域总面积 2518.23km2。
表 2.1 沉积岩的基本地质特征
第三章 鼎城区滑坡的发育特征以及分布规律 .................................. 15
3.1 研究区滑坡的特征 ........................................ 15
3.2 研究区滑坡灾害的分布特征 .................................. 17
3.3 研究区滑坡灾害的形成条件 ................................ 18
第四章 鼎城区滑坡影响因素的研究 .................................... 19
4.1 评价指标选取原则 ........................................... 19
4.2 评价指标的体系 ....................................... 19
4.3 评价指标分析 ....................................... 21
第五章 鼎城区的滑坡易发性评价 ......................... 36
5.1 人工神经网络模型 ......................................... 36
5.1.1 神经网络模型的算法原理 ................................. 37
5.1.2 BP 神经网络的算法原理 ............................. 38
第五章 鼎城区的滑坡易发性评价
5.1 人工神经网络模型
人工神经网络是通过神经元之间的相互作用连接起来的，它能够模拟人类大脑中的思想，对神经元传递的信息进行有效的处理，达到一种具有非线性映射转换的复杂形态的系统，它具有非常高效的学习能力，因为误差反向传播、反复运算的这种特性，因此，它具有很好的适应性，能够解决容错率较低、干扰性较强的问题[58]。人工神经网络还具有大数据计算的能力，运算能力精准，误差率较低的这种特性。因为人工神经网络自身的特点，因此被广泛的应用于各种地质灾害的预测以及评价[59]，并且，达到了良好的效果。人工神经网络（Artificial Neural Networks，又称之为 ANN），已经发展了大约60 多年的历史，1943 年，国外的专家们已经构建了神经网络的模型，美国的物理学家 J.J.Hopfield 通过对神经网络的研究，提出了“计算能量”的理论，并通过理论和模型判断了网络的稳定性，这一理论的实现，使人工神经网络在世界得到了巨大的发展，引起了当时学者们的广大关注。我国自 1990 年以来举办了大量关于人工神经网络的会议，促使神经网络在我国得到了广泛的关注和发展。
人工神经网络具有以下的特点[60-62]：
（1）信息处理系统
人工神经网络是由众多的的基础神经元相互连接从而构建的系统，它能够通过学习训练、模拟思想来解决一些复杂的问题，并根据需求来改变网络系统中的权重。
（2）信息分布式存储
在神经网络的系统中，信息通过训练从而分布式的存储在各个基础神经元中，相比较与传统计算机的存储模式，传统计算机通过先找地址再而进行存储的这种模型，更加方便。
（3）容错性
人工神经网络具有良好的容错性，它的部分基础神经元的损坏并不会影响到整个系统，因此，就算有错误的信息，也会自动筛选，不会影响到整个系统的训练，进而能够得到正确的理论。
（4）具有自组织、自学习及推理的自适应能力
传统的计算模式，是由开发者预先设置的，并能够达到期望的效果，而人工神经网络却具有人类的思想活动，能够模拟大脑中的活动，自身学习从而达到解决问题的能力，正是因为这种模式，它能够的得出不同于设计者期望的理论，也能够超越开发者们所认知的知识水平。
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第六章 结论与展望
6.1 结论
本文根据研究区实地野外调查和滑坡相关资料的收集整理，从而对鼎城区的滑坡的认识，根据数据资料，分析研究区滑坡的特征和影响因素，从而选择合理的评价因子，使用 ArcG IS 软件完成对评价因子数据的整理和划分滑坡易发性的分级图，使用Matlab 软件，建立了 BP 人工神经网络模型，主要结论如下：
（1）鼎城区共有滑坡灾害点 91 处，其中已经治理和搬迁避让的滑坡灾害点为 10处，剩下的滑坡灾害点共有 81 处，根据滑坡的稳定性统计，其中，无明显变形特征，稳定性好的滑坡共有 8 处，占滑坡总数量 9.88%；有变形特征，稳定性较差的滑坡共有 65 处，占滑坡总数量 80.247%；变形较严重，不稳定的滑坡共有 8 处，占滑坡总数量的根据滑坡的 9.88%。根据滑坡的规模统计，鼎城区的 81 处滑坡中，中型规模的滑坡共有 4 处，小型规模的滑坡共有 77 处，无大型、特大型和巨型滑坡。根据滑坡的物质组成统计，其中，由碎块石组成的滑坡共有 3 处，由土质组成的滑坡共有 72 处，由岩质组成的滑坡共有 6 处。根据滑坡的斜坡结构类型统计，其中，由变质岩斜坡构成的滑坡共有 6 处，由碳酸盐岩构成的滑坡共有 1 处，由岩质斜坡构成的滑坡共有 2处，由土质斜坡构成的滑坡共有 72 处。根据滑坡的成灾层位统计，成灾层位为€1的滑坡共有 1 处，成灾层位为€2 的滑坡共有 1 处，成灾层位为€3 的滑坡共有 3 处，成灾层位为 E 的滑坡共有 1 处，成灾层位为 Ptbn1f 的滑坡共有 18 处，成灾层位为Ptbn2m 的滑坡共有 16 处，成灾层位为 Ptbn2w 的滑坡共有 8 处，成灾层位为 Q4 的滑坡共有 1 处，成灾层位为 Qh 的滑坡共有 6 处，成灾层位为 Qp2 的滑坡共有 25 处，成灾层位为 Qp3 的滑坡共有 1 处。
（2）根据鼎城区滑坡的分布情况和发育特征，从地形地貌、岩土体类型、气象水文、人类工程活动影响因素中选择了坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、岩性、年降雨量、距水系的距离、距道路的距离 8 个影响因子，通过 ArcGIS 软件分析影响因子，形成了每种影响因子对滑坡影响程度的分级图，根据影响因子下滑坡数量的多少对该影响因子进行赋值，量化影响因子数据。
（3）建立了鼎城区滑坡的 GIS 和 BP 人工神经网络耦合评价模型，通过 GIS 量化影响因子的数据，作为 BP 人工神经网络评价模型的基础，通过 BP 人工神经网络模型输出易发性量化值，再通过 ArcGIS 软件将滑坡量化值进行易发性分区，这种方法可以有效的避免主观分析权重产生的不同结果的问题，有效的解决了滑坡这种非线性的评价难题，实现了鼎城区的滑坡易发性评价。
参考文献（略）