本书主要采用计算智能理论及其耦合方法,结合地理信息系统(GIS)技术,研究建立了基于GIS的滑坡灾变预测智能集成系统,并针对“十五”课题示范点做了实例分析,从理论到实践应用两方面对滑坡灾变的计算智能预测方法进行了较为系统的论述。
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书名 | 滑坡灾变智能预测理论及其应用(精) |
分类 | 生活休闲-旅游地图-地图 |
作者 | 张永兴//文海家//欧敏 |
出版社 | 科学出版社 |
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简介 | 编辑推荐 本书主要采用计算智能理论及其耦合方法,结合地理信息系统(GIS)技术,研究建立了基于GIS的滑坡灾变预测智能集成系统,并针对“十五”课题示范点做了实例分析,从理论到实践应用两方面对滑坡灾变的计算智能预测方法进行了较为系统的论述。 序言 在人类生存的地球上,山区高地面积占陆地总面积的1/4,而居住人口占世界人口的1/10。与山地地貌紧密相关的滑坡灾害,其危害和影响程度仅次于地震,但因其出现的频度和广度远远大于地震事件,故而成为人类社会及生活环境中广泛遭遇、受害最重的自然灾害之一。 我国是一个山区面积占国土陆地面积69%的多山国家,山区人口占全国总人口的56%;我国西部,山区面积更是占陆地面积的86%以上,故也是我国山地灾害发生数量最多、损失程度最大的地区之一。 以三峡库区为代表的我国广大西部地区,自然地质环境十分恶劣;随着三峡工程的兴建及其运行、城镇迁址移民安置、“西部大开发”战略的实施等,这些人类工程活动空前加剧,必然使库区的不良自然地质环境更为恶化。三峡工程已于2003年6月蓄水至135m,并将于2009年竣工。三峡水库正常蓄水(175m水位)时库岸总长约5927.2km,据统计,在长5014km的岸线上,欠稳至不稳定库岸共计有140段,达343km;前缘高程低于正常蓄水位的崩、滑体1190处,总体积占总库容的10%左右,严重威胁着三峡水库的正常运行和库区城乡安全。可见,三峡库区滑坡灾害防治量大面广、投资巨大,要在水库正常蓄水前对其全面治理根本不可能。可以断言,以三峡库区为代表的我国西部地区,未来较长一段时间内滑坡灾害将一直是该区面临的各种自然灾害危害之首。 滑坡的预测预报是科学界公认的尖端课题之一,不仅因为其内存因素的复杂性、多样性,而且还有其形成条件、诱发因素的随机性与非稳定性。近二三十年来,我国科学工作者在三峡地区岸坡变形破坏及稳定性研究等方面做了大量的工作。但已有的研究成果还难以实现对滑坡灾害的滑动时间、活动强度、危害程度(灾情)等方面进行全面、快速、准确的预报,故防灾决策部门对滑坡预报有进一步的更高要求。所以,国家科技“十五”攻关计划重点项目“三峡库区生态环境安全及生态经济系统重建关键技术研究与示范”(2001BA604A)列入“库区地质灾害监测、预警及辅助决策支持系统关键技术研究与示范”(2001BA604A02)课题,为管理决策部门能及时对滑坡灾害可能发生的时间、强度、灾情等方面进行科学决策提供可操作的技术支持系统。 本书是在前述“十五”重点攻关课题“库区地质灾害监测、预警及辅助决策支持系统关键技术研究与示范”所取得的部分重要研究成果的基础上,结合作者多年的相关探索及其他项目研究成果编著而成的。 本书采用了智能科学理论的前沿——计算智能理论及其耦合方法,结合先进的地理信息系统(GIS)技术,研究建立了基于GIS的滑坡灾变预测智能集成系统,并针对“十五”课题示范点做了实例分析,从理论到实践应用两个方面对滑坡灾变的计算智能预测方法进行了较为系统的论述。 全书共十章,分为三大部分:第一章对目前已有的常规滑坡预测预报研究方法进行了归纳分析;第二章到第六章研究了计算智能理论及其耦合方法用于滑坡灾变预测实践的建模思路、方法与实现步骤,提出了基于计算智能理论的滑坡灾变新判据——综合信息模糊预报判据,提出了GIS技术与计算智能理论耦合应用于滑坡灾变研究的新思路,研究了滑坡灾变GIS综合信息模型与滑坡灾变计算智能预测系统之间的数据交换及数据接口技术,并采用混合编程技术开发了GIS支持下计算智能集成滑坡灾变预测系统;第七章到第九章对GIS支持下的计算智能集成滑坡灾变预测系统应用于工程实践及相关结果分析等做了详尽的介绍。最后一章对全书研究成果做了总结,并探讨了该领域的进一步研究方向。 本书着眼于当今相关最新理论与先进技术,以国家“十五”重点攻关研究课题为依托,对严重影响人类社会经济环境发展的滑坡灾变预测问题进行了方法研究、软件开发与检验性应用,是一本较为全面系统地论述滑坡灾变智能预测的专著。作者希望本书能为从事相关研究的科技人员提供有价值的参考;同时,因为本研究还处于初期阶段以及科技成果的日新月异,书中可能存在欠妥或遗漏之处,恳请读者指正。 在成书过程中,得到了重庆大学土木工程学院永兴学术团队(http://www.yxcivil.com)的大力支持,硕士生陈云、博士生徐洪参与了部分文字的编辑及图件的清绘工作,在此对他们付出的辛劳表示衷心的感谢。在研究成果的长期积累过程中也得到了重庆大学土木工程学院许多同仁的支持与帮助,还得到了重庆大学基础及应用基础研究基金项目“滑坡计算智能预报系统研究”及“重庆市高等学校优秀中青年骨干教师资助计划”的支持,在此一并致谢。 |
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