秦岭典型矿山泥石流发育规律及环境效应研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-14页 |
| 1 绪论 | 第14-30页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第14-17页 |
| ·选题背景 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-17页 |
| ·矿山泥石流研究动态 | 第17-21页 |
| ·国外研究动态 | 第17-19页 |
| ·国内研究动态 | 第19-21页 |
| ·金属矿产开发中的重金属环境负效应研究动态 | 第21-24页 |
| ·国外研究动态 | 第21-22页 |
| ·国内研究动态 | 第22-24页 |
| ·矿山泥石流及其环境负效应研究现状评述 | 第24-25页 |
| ·研究思路与研究内容 | 第25-27页 |
| ·研究思路 | 第25-26页 |
| ·研究内容 | 第26-27页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第27-30页 |
| ·研究方法 | 第27-28页 |
| ·技术路线 | 第28-30页 |
| 2 矿山泥石流形成条件与主控因素分析 | 第30-53页 |
| ·研究区概况 | 第30-33页 |
| ·自然地理 | 第30-31页 |
| ·地质概况 | 第31-32页 |
| ·矿产资源与开发利用现状 | 第32-33页 |
| ·泥石流形成的基本条件 | 第33-34页 |
| ·矿山泥石流形成条件分析 | 第34-49页 |
| ·地形地貌条件 | 第34-37页 |
| ·气候水文条件 | 第37-40页 |
| ·岩性构造条件 | 第40-43页 |
| ·物源累积特征 | 第43-48页 |
| ·植被破坏情况 | 第48-49页 |
| ·主控因素分析 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 3 矿山泥石流发育规律研究 | 第53-72页 |
| ·矿山泥石流的分类 | 第53-56页 |
| ·坡面型泥石流 | 第53-54页 |
| ·沟谷型泥石流 | 第54-55页 |
| ·河谷型泥石流 | 第55-56页 |
| ·矿山泥石流的分布特征 | 第56-62页 |
| ·矿山泥石流的发育规律 | 第62-71页 |
| ·矿山泥石流的统计规律 | 第63页 |
| ·矿山泥石流的发育规律 | 第63-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 4 矿山泥石流分形特征研究 | 第72-95页 |
| ·分形概述 | 第72页 |
| ·渣石物源粒度的分形研究 | 第72-88页 |
| ·粒度分维数计算原理 | 第72-74页 |
| ·大颗粒物源的分形特征 | 第74-79页 |
| ·小颗粒物源的分形特征 | 第79-82页 |
| ·微粒物源的分形特征 | 第82-87页 |
| ·矿山泥石流物源粒度分形研究结论 | 第87-88页 |
| ·泥石流流域地貌的分形研究 | 第88-94页 |
| ·沟道分维值计算原理 | 第88-89页 |
| ·矿山泥石流沟道分维特征 | 第89-94页 |
| ·矿山泥石流流域地貌分形研究结论 | 第94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 5 矿山泥石流危险性评价指标体系的建立 | 第95-105页 |
| ·评价指标体系的建立 | 第95-99页 |
| ·地貌因子（X1） | 第95-96页 |
| ·物源因子（X2） | 第96-97页 |
| ·水文植被因子（X3） | 第97页 |
| ·地质因子（X4） | 第97-98页 |
| ·人为活动因子（X5） | 第98页 |
| ·效应因子（Y） | 第98-99页 |
| ·指标体系的量化赋值 | 第99-104页 |
| ·小结 | 第104-105页 |
| 6 矿山泥石流危险性评估数学模型的建立 | 第105-127页 |
| ·灰色关联分析模型 | 第105-108页 |
| ·概述 | 第105-106页 |
| ·灰色关联度定义 | 第106页 |
| ·数学处理过程 | 第106-108页 |
| ·模糊综合评判模型 | 第108-111页 |
| ·概述 | 第108-109页 |
| ·数学处理原理 | 第109页 |
| ·隶属函数的建立 | 第109-111页 |
| ·权重集的确定 | 第111页 |
| ·人工神经网络模型 | 第111-115页 |
| ·概述 | 第111-112页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第112-114页 |
| ·BP 神经网络运算步骤 | 第114-115页 |
| ·遗传算法模型 | 第115-119页 |
| ·概述 | 第115-116页 |
| ·基本原理 | 第116页 |
| ·编码设计 | 第116页 |
| ·群体设定 | 第116-117页 |
| ·适应度函数 | 第117页 |
| ·遗传操作 | 第117-119页 |
| ·免疫遗传算法模型 | 第119-126页 |
| ·概述 | 第119页 |
| ·IGA 基本原理 | 第119-120页 |
| ·免疫算子 | 第120-122页 |
| ·染色体编码设计 | 第122-123页 |
| ·IGA 运算步骤 | 第123-126页 |
| ·小结 | 第126-127页 |
| 7 矿山泥石流危险性智能评估软件的开发与应用 | 第127-145页 |
| ·软件系统总体设计 | 第127-132页 |
| ·算法总体设计 | 第127-130页 |
| ·界面与模块总体设计 | 第130-131页 |
| ·系统使用前提与特点 | 第131-132页 |
| ·基础数据库建立与评价指标优选 | 第132-135页 |
| ·矿山泥石流基础数据库的建立 | 第132-133页 |
| ·泥石流危险性评价指标的量化处理 | 第133页 |
| ·泥石流危险性评价指标的优化筛选 | 第133-135页 |
| ·泥石流危险性的模糊综合评判 | 第135-138页 |
| ·评价指标的隶属度计算 | 第135-136页 |
| ·泥石流危险性的模糊综合评判 | 第136-138页 |
| ·基于IGA-BP 的矿山泥石流危险性综合评估 | 第138-144页 |
| ·免疫遗传算法优化BP 网络结构 | 第138-140页 |
| ·BP 神经网络训练 | 第140-141页 |
| ·BP 神经网络训练样本的回判检验 | 第141-142页 |
| ·基于IGA-BP 的矿山泥石流危险性综合评估 | 第142-143页 |
| ·矿山泥石流危险性综合评估方法效果对比 | 第143-144页 |
| ·小结 | 第144-145页 |
| 8 矿山泥石流环境负效应研究 | 第145-157页 |
| ·采样设计与测试方法 | 第145-147页 |
| ·采样设计与测试目的 | 第145-146页 |
| ·测试方法 | 第146-147页 |
| ·样品重金属含量测试结果 | 第147-150页 |
| ·尾矿砂与复垦土壤重金属含量测试 | 第147-148页 |
| ·复垦植物重金属含量测试 | 第148页 |
| ·采矿弃渣重金属含量测试 | 第148页 |
| ·矿区土壤重金属含量测试 | 第148-149页 |
| ·地表水重金属含量测试 | 第149页 |
| ·沟道底泥重金属含量测试 | 第149页 |
| ·流域植物重金属含量测试 | 第149-150页 |
| ·重金属累积与迁移转化规律研究 | 第150-156页 |
| ·复垦尾矿库重金属累积与迁移转化规律 | 第150-153页 |
| ·矿区重金属累积与迁移转化规律 | 第153-156页 |
| ·小结 | 第156-157页 |
| 9 结论 | 第157-161页 |
| ·结论 | 第157-158页 |
| ·建议 | 第158-161页 |
| 致谢 | 第161-162页 |
| 参考文献 | 第162-171页 |
| 附录 | 第171-172页 |
