第1章 绪论 1
1.1 研究目的与意义 1
1.2 滑坡灾害空间预测概述 2
1.3 降雨型滑坡灾害时间预警概述 3
1.4 国内外研究现状 4
第2章 基于贡献率方法的区域滑坡危险性评价研究 8
2.1 滑坡影响因子确定及敏感性分析 8
2.1.1 滑坡影响因素体系分析 8
2.1.2 滑坡危险度区划因素体系 8
2.1.3 影响因素体系划分 10
2.1.4 单因子贡献率计算 12
2.1.5 影响因子敏感性分析 12
2.1.6 影响因子权重的确定 13
2.2 基于贡献率方法的多因子叠加评价模型研究 13
2.2.1 多因子叠加分析方法的研究 14
2.2.2 危险性区划 16
2.3 滑坡危险性评价实例分析——以雅安市雨城区为例 16
2.3.1 研究区滑坡环境及滑坡概况 16
2.3.2 基础数据库的建立及数据初步分析 22
2.3.3 遥感技术在建库中的应用 24
2.3.4 数字高程模型（DEM）在建库中的应用 27
2.3.5 雨量计的布设与降雨数据的处理 30
2.3.6 单因子分析 34
2.3.7 多因子叠加分析 48
第3章 基于粗糙集对理论的区域滑坡危险性评价研究 51
3.1 粗糙集对理论简介 51
3.1.1 粗糙集理论简介 51
3.1.2 集对理论研究简介 54
3.2 基于粗糙集对理论区域滑坡危险性评价模型研究 56
3.2.1 危险性评价技术路线 56
3.2.2 滑坡灾害因子的粗糙集分析 56
3.2.3 基于集对理论的危险性区划 58
3.3 滑坡危险性评价实例分析——以张家界市永定区为例 59
3.3.1 研究区地质环境及滑坡概况 59
3.3.2 基于粗糙集的永定区滑坡因子属性分析 63
3.3.3 基于集对理论的永定区区域滑坡危险性区划 70
第4章 基于降雨量的区域降雨型滑坡预警研究 73
4.1 降雨型滑坡预警研究概况 73
4.2 研究区降雨型滑坡降雨阈值初步研究 74
4.2.1 研究区典型滑坡降雨量和位移关系 74
4.2.2 基于统计关系的降雨阈值初步研究 74
4.3 基于降雨量的二元逻辑回归预警模型的建立 79
4.3.1 二元逻辑回归模型 80
4.3.2 气象因子的选择 80
4.3.3 预测模型的建立 81
4.3.4 临界值的研究 82
4.4 结语 82
第5章 基于BP神经网络模型的区域降雨型滑坡预警研究 83
5.1 人工神经网络模型概述 83
5.1.1 人工神经元网络的发展 83
5.1.2 人工神经元网络基本原理 84
5.2 基于BP型神经网络模型的降雨型滑坡预测研究 89
5.2.1 技术路线 89
5.2.2 模型的建立 89
5.3 小结 93
第6章 基于粗糙集理论的区域降雨型滑坡预警研究 94
6.1 数据的处理 94
6.1.1 样本数据 94
6.1.2 降雨数据处理 95
6.1.3 地质因子数据获取 95
6.2 基于数据挖掘的降雨型滑坡预测预报模型研究 95
6.2.1 粗糙集分析 96
6.2.2 决策规则的生成及筛选 99
6.3 结论与问题 100
参考文献 101