| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 前言 | 第9-18页 |
| 1.1 论文选题依据 | 第9页 |
| 1.2 地面沉降、地面塌陷的类型 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的研究意义 | 第11-13页 |
| 1.4 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4.1 地表移动预计理论研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4.2 地表移动预计软件的研究现状 | 第15页 |
| 1.4.3 地质灾害危险性分区的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 本文工作 | 第16-18页 |
| 2 矿区地质概况 | 第18-28页 |
| 2.1 概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 交通位置 | 第18-19页 |
| 2.1.2 井田自然概况 | 第19-21页 |
| 2.2 地质环境条件 | 第21-28页 |
| 2.2.1 水文气象 | 第21页 |
| 2.2.2 地形地貌 | 第21页 |
| 2.2.3 地层岩性 | 第21-23页 |
| 2.2.4 煤层赋存情况及煤的特性 | 第23页 |
| 2.2.5 井田构造与地震 | 第23-24页 |
| 2.2.6 水文地质条件 | 第24-26页 |
| 2.2.7 岩土工程地质特征 | 第26-27页 |
| 2.2.8 人类工程活动影响 | 第27-28页 |
| 3 矿区地质灾害现状 | 第28-33页 |
| 3.1 地质灾害类型 | 第28-29页 |
| 3.2 地表沉陷灾害特征规律 | 第29-32页 |
| 3.2.1 地面沉陷原因 | 第29页 |
| 3.2.2 沉陷规律 | 第29-31页 |
| 3.2.3 沉陷特征 | 第31-32页 |
| 3.3 受损村庄地表沉陷现状 | 第32-33页 |
| 4 采煤引起的地面沉陷预测 | 第33-42页 |
| 4.1 地表移动预测方法 | 第33-35页 |
| 4.1.1 概率积分法简介 | 第33页 |
| 4.1.2 概率积分法基本数学模型 | 第33-35页 |
| 4.2 计算原则与计算内容 | 第35-36页 |
| 4.2.1 计算原则 | 第35页 |
| 4.2.2 计算内容 | 第35-36页 |
| 4.3 地表移动预计参数 | 第36页 |
| 4.4 地表移动角量参数 | 第36-39页 |
| 4.4.1 地表移动角量参数的确定依据与方法 | 第36-39页 |
| 4.4.2 地表移动角量参数的确定 | 第39页 |
| 4.5 预测曲线的生成 | 第39-42页 |
| 5 矿坑降水引起的地面沉陷预测 | 第42-55页 |
| 5.1 疏水岩土体的固结机理及计算方法的讨论 | 第42-44页 |
| 5.1.1 土的疏水固结机理 | 第42-43页 |
| 5.1.2 疏水沉降计算方法探讨 | 第43-44页 |
| 5.2 地下水疏降引起的地面沉降计算所用参数 | 第44-45页 |
| 5.3 地面沉降计算模型 | 第45-46页 |
| 5.4 大隆矿地下水疏降引起的地面沉降曲线 | 第46-55页 |
| 5.4.1 运用surfer 求取地下水疏降引起的地面沉降曲线 | 第46-50页 |
| 5.4.2 运用 Visual MODFLOW 求地下水疏降引起的地面沉降曲线 | 第50-55页 |
| 6 采煤、矿坑降水引起的地表沉陷曲线的叠加 | 第55-59页 |
| 6.1 Ⅰ-Ⅰ′方向沉降值的叠加 | 第55页 |
| 6.2 Ⅱ-Ⅱ′方向沉降值的叠加 | 第55-56页 |
| 6.3 求总沉降值相同的点位置及曲线的绘制 | 第56-59页 |
| 7 铁法矿区大隆矿地质灾害危险性分级与分区 | 第59-62页 |
| 7.1 地面沉陷现状评估 | 第59-60页 |
| 7.1.1 地面沉陷现状地质灾害危险性分级 | 第59页 |
| 7.1.2 地面沉陷现状地质灾害危险性分区 | 第59-60页 |
| 7.2 地面沉陷预测评估 | 第60-62页 |
| 7.2.1 预测地面沉陷地质灾害危险性分级 | 第60页 |
| 7.2.2 预测地面沉陷地质灾害危险性分区 | 第60-62页 |
| 8 基于图论的模糊聚类方法对地质灾害危险性分区的验证 | 第62-73页 |
| 8.1 模糊聚类及相关概念介绍 | 第62-63页 |
| 8.1.1 模糊集的基本概念 | 第62页 |
| 8.1.2 模糊集的截集 | 第62-63页 |
| 8.1.3 聚类统计量的概念 | 第63页 |
| 8.2 图论基本概念 | 第63-64页 |
| 8.2.1 图的概念 | 第63页 |
| 8.2.2 树与图的生成树 | 第63-64页 |
| 8.2.3 加权图 | 第64页 |
| 8.3 基于图论的模糊聚类方法的提出及其思想 | 第64-65页 |
| 8.4 基于图论的模糊聚类方法的步骤 | 第65-68页 |
| 8.4.1 确定模糊聚类的统计量 | 第65页 |
| 8.4.2 原始数据标准化 | 第65-67页 |
| 8.4.3 构造相似矩阵 | 第67-68页 |
| 8.4.4 用克鲁斯卡尔算法生成最大树 | 第68页 |
| 8.4.5 生成子树并进行聚类 | 第68页 |
| 8.5 基于图论的模糊聚类方法在大隆矿地质灾害危险性分区中的应用 | 第68-73页 |
| 8.5.1 原始数据 | 第68-69页 |
| 8.5.2 原始数据标准化及构造相似矩阵 | 第69-71页 |
| 8.5.3 用图论中的kruskal 算法构造最大树 | 第71-73页 |
| 9 结论与展望 | 第73-76页 |
| 9.1 结论 | 第73-74页 |
| 9.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 附录 | 第79-83页 |
