工程论文哪里有？本文以洛南县为研究区，依托 2018—2022 年陕西省地质灾害综合防治体系建设项目，以研究区滑坡崩塌地质灾害为研究对象，分析了滑坡崩塌发育及分布特征，以 ArcGis 软件为空间分析平台，选取 8 个致灾因子，分析了洛南县滑坡崩塌灾害的成灾规律，采用信息量-层次分析评价模型分别在栅格单元和斜坡单元下对洛南县地质灾害进行易发性区划研究。
第一章 绪论
1.2.1 国外研究现状
地质灾害易发性评价本质上是回答“什么地方最容易发生地质灾害”的问题，它反映研究区在地质构造、地形地貌、水文、气象、植被等因素影响下，地质灾害的易发程度，在国外也叫敏感性评价[9]。世界各国对地质灾害评价的研究是从 20 世纪60 年代开始萌芽发展的，这一时期主要在地勘工作的基础上，对地质灾害成灾条件和分布规律进行分析[1]。70 年代，西方发达国家加大基础建设，对原始地形地貌、岩土体边坡破坏增多，地质灾害发生频繁，造成的损失不断增加，人们逐渐开始重视地质灾害防治工作。
20 世纪 80-90 年代，各国学者不断提出滑坡敏感性及稳定性分析、评价方法，1998 年，Martin Cross[10]首次提出滑坡地质灾害易发性指数（LSL）的概念，为斜坡稳定性分区提供了理论指导；其后，P.Aletti[11]对世界范围内滑坡危险性评价方法进行了总结和分类，细分了各类评价方法，使滑坡易发性评价研究得到进一步发展。这一时期，国外学者将 GIS 技术广泛应用于地质灾害评价中，结合现代统计学、数学等理论模型，提出许多新的地质灾害研究方法，促进了地质灾害研究的发展。1992 年，韩国学者 Kim Youn Jong[12]等人利用 GIS 技术对汉城郊区地质灾害进行分析，结合滑坡的地质、地下水、土壤性质、降雨和植被等因素，对滑坡的潜在危害进行预测。1995 年美国 Mario Mejía-Navarro[13]等提出一种利用 GIS 评估区域地质灾害脆弱性和风险的方法，以泥石流、沉陷为研究对象，对格伦伍德斯普林斯地区进行危险性区域划分。此外，还有大量学者结合数学模型、统计模型、DTM 模型、DEM 模型等模型对地质灾害易发性进行研究[14-17]。
进入 21 世纪，西方发达国家充分利用 3S 技术，将其应用于越来越多的地质灾害研究中，大量的地质灾害评价模型和方法被相继提出，这使得地灾评价的研究水平有了大幅提高。2001 年 Saro Lee[18]等以韩国永宁滑坡为研究对象，采用 GIS 和Logistic 回归方法对滑坡易发性分区结果进行了计算。2002 年 Aldo Clerici[19]等利用地理信息系统( GIS )对意大利北部亚平宁的帕尔马河流域进行研究，对滑坡概率分区提出了多种方法，使滑坡易感度地图更加准确。
第三章 洛南县滑坡崩塌灾害发育及分布特征
3.1 滑坡崩塌地质灾害发育情况及特征
3.1.1 滑坡发育情况
据调查统计结果，研究区共计滑坡隐患点 87 处。根据区内实际情况，从物质结构组成、运动过程形式、滑面埋深、规模大小、滑体的长度及宽度、诱发因素、滑坡时间、稳定状况等 9 个方面对研究区滑坡灾害进行分类统计（表 3.1）。
从表 3.1 显示，滑坡体物质组成以残坡堆积层为主，共发育有 80 处，占滑坡灾害的 91.95%，黄土滑坡也存在少量，共 4 处，占比约 4.59%，岩质滑坡有 3 处，占比约 3.46%；按滑坡运动形式分类，牵引式滑坡共计 74 处，占滑坡总数的 85.05%，为研究区内主要滑坡运动形式，推移式滑坡 7 处，占滑坡总数的 8.04%，复合式滑坡类型存在 6 处，占比为 6.91%；从滑坡厚度来看，滑坡主要为浅层滑坡，浅层滑坡发育 74 处，占比约 85.05%，中层滑坡次之，共 9 处，占 10.35%，存在 4 处深层滑坡，占比约为 4.6%；按规模分类，洛南县滑坡灾害以小型滑坡为主，共计 64 处，占比约 73.56%，其次为中型滑坡，共计 22 处，占比约 25.29%，大型滑坡 1 处，占比约 1.15%。
第五章 地质灾害易发性评价及分区
5.1 研究区评价单元的选取
选择合理的评价单元是提高评价准确性的前提，是提供可参考性评价结果的必要条件。现今各专家学者常用的单元划分方法较多，有地域单元、规则单元网格、自然斜坡单元和地形单元等[59]。 本文在选取评价单元过程中，从研究区实际情况出发，着重考虑各评价因子获取的难易程度、准确与否以及获取成本等因素，结合评价单元划分的相关文献[11]，选取规则的单元网格划分法和自然斜坡单元法，本文是采用 ArcGis 软件作为空间分析平台，后文将两种划分方法称为栅格单元划分和斜坡单元划分。
5.1.1 栅格单元划分
栅格单元划分其本质是将研究区划分为若干个尺寸相等、大小相同的规则网格单元，这一过程有多种方法来实现，本文是利用 ArcGis 软件的栅矢转换功能来实现的。在单元划分过程中，栅格单元尺寸取得过大，代表一个评价单元所占面积较大，其所包含的评价因子较多，在评价过程中，我们难以识别出那些分布面积较小的评价因子，会使评价单元内评价因子特征描述不准确，最终导致评价结果发生较大偏差；而尺寸取得过小，虽然会大幅度提高评价结果的准确度，但尺寸越小代表评价单元越多，计算量大，将会影响运算速度，可能会增加不必要的工作量。
5.2 地质灾害易发性评价模型构建
5.2.1 层次分析法
层次分析法（AHP）由美国学者 T.L.Satty 于 1970 年提出的，该方法分析系统灵活简洁，通过富有层次地、系统地分析，能够很好的处理社会经济生活中多目标、多因素的决策问题。该方法于 1982 年引入我国，其后在我国社会经济各个领域内得到重视和应用[64]。层次分析法在地质灾害评价研究中也受诸多学者青睐，常用来确定地质灾害各影响因子的权重，在地质灾害研究中广泛应用。层次分析法的步骤：
（1）建立层次模型
层次分析法层次结构分为三层：目标层、准则层和方案层（图 5.4）。
第六章 结论与展望
6.2 展望
本文对洛南县滑坡崩塌地质灾害易发性区划研究，得到几点结论，但在研究对象和研究方法上仍存在不足之处，在今后的研究中需要不断完善：
（1）本文主要对洛南县滑坡、崩塌灾害进行区划研究，对洛南县防灾减灾工作有一定的借鉴意义，但并未将泥石流、地裂缝等地质灾害列为研究对象，下一步需要扩大研究范围，为洛南县提供更加具有借鉴意义的研究成果。
（2）在基础资料收集阶段，由于时间、能力等外部因素影响，只对部分地质隐患点进行了踏勘，进一步研究时，应选择若干个典型地质灾害隐患点，采用现代监测技术对其长期的观测和监测，获得更真实的第一手资料，使研究结果更准确。
（3）本文在地质灾害易发性评价过程中，只选取 8 个地质灾害因素作为评价因子，而未选取植被覆盖、坡面曲率等因子，对研究结果的准确性存在一定影响。后期研究应选择更多具有代表性因子进行易发性研究。
参考文献（略）
