第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 我国西南地区泥石流灾害概况 1
1.1.2 预测泥石流面临的挑战 3
1.1.3 遥感和地理信息系统技术在泥石流探测中的应用 3
1.2 国内外研究现状与分析 5
1.3 研究目标与内容 7
1.3.1 研究目标与任务 7
1.3.2 主要研究内容 7
1.4 研究区概况 8
参考文献 9
第2章 降雨量的空间插值优化研究 11
2.1 概述 11
2.2 空间插值研究进展 11
2.3 空间插值方法 12
2.3.1 确定性插值 12
2.3.2 克里金插值方法 17
2.4 交叉检验 21
2.5 空间插值方法比较分析 22
2.5.1 插值数据来源 23
2.5.2 距离权重倒数法方法分析 24
2.5.3 OK法分析 27
2.5.4 CK法分析 28
2.5.5 IDW法与OK法的精度比较 29
2.5.6 CK与OK的空间模拟 31
2.5.7 CK与OK的精度对比 32
2.6 小结 35
参考文献 35
第3章 泥石流危险性区划方法 38
3.1 概述 38
3.2 危险性区划方法研究进展 38
3.3 区划因子选取 40
3.3.1 危险性区划依据 40
3.3.2 区划因子数据来源 40
3.4 区划因子分析 43
3.4.1 地貌因子 43
3.4.2 水文因子 47
3.4.3 植被因子 50
3.4.4 土壤因子 52
3.4.5 土地利用类型因子 54
3.5 基于信息量的泥石流危险性区划 55
3.5.1 信息量模型方法 55
3.5.2 区划因子信息量分析 57
3.5.3 区划结果及评价 63
3.6 基于可拓学的泥石流危险性区划 66
3.6.1 可拓学模型方法 66
3.6.2 可拓模型应用 70
3.7 小结 80
参考文献 80
第4章 泥石流预报模型研究 83
4.1 概述 83
4.2 泥石流预报模型研究进展 83
4.3 基于降雨量的泥石流预报模型研究 85
4.3.1 Logistic回归模型 85
4.3.2 泥石流与降雨关系分析 86
4.3.3 基于降雨的泥石流预报应用 92
4.4 基于环境因子的泥石流预报模型研究 94
4.4.1 灰色关联度方法 94
4.4.2 影响因子权重分析 95
4.4.3 分区域的泥石流预报模型 98
4.5 基于Bayes判别分析法的泥石流预报研究 100
4.5.1 Bayes判别分析方法 100
4.5.2 预报模型因子选取 103
4.5.3 基于Bayes判别分析预报研究 106
4.6 小结 112
参考文献 114
第5章 比较Bayes判别分析与Logistic回归的泥石流预报研究 117
5.1 概述 117
5.2 研究区域和方法 118
5.2.1 研究区域 118
5.2.2 研究方法 119
5.3 不同先验概率的预报研究比较 120
5.3.1 相等先验概率的预报比较 120
5.3.2 中等先验概率的预报比较 123
5.3.3 极端先验概率的预报比较 127
5.4 本章小结 129
第6章 成果总结与展望 132
6.1 成果总结 132
6.2 展望 135
索引 137