2016年数据挖掘论文：地理信息系统与滑坡风险地图

本篇数据挖掘论文深入探讨了数据挖掘在地理信息系统（GIS）中的应用，特别是在地质形态学方面的挖掘及其在滑坡风险评估与地图绘制中的作用。该研究发表于2016年，由墨西哥Orizaba州El Estado地区的研究团队撰写，包括来自国立自治大学地理研究所（UNAM）的José Fernando Aceves Quesada、Gabriel Legorreta Paulín、José Lugo Hubp以及Juan Umaña Romero和Héctor Alfredo Legorreta Cuevas等专家。 论文标题《Investigaciones Geográficas》是关于地理学调查的一种形式，它聚焦于El Estado地区河流流域的滑坡灾害管理。文章的编号为91，被收录在ISSN 2448-7279的Boletín del Instituto de Geografía期刊，第43-55页。提交日期为2015年12月30日，最终接受时间为同年4月18日，并于6月2日在线发布为预印本。 研究的核心内容围绕着地理信息系统技术如何通过分析地形地貌数据来识别潜在的滑坡区域，这些数据可能包括地质构造、降雨量历史、地面变形等因素。作者们利用数据挖掘算法对这些大量复杂数据进行处理，以预测和可视化易发滑坡区域的高风险地图，从而帮助决策者制定应急响应策略和土地管理政策。 此外，论文可能还探讨了不同数据挖掘方法，如聚类分析、关联规则挖掘或决策树，它们在识别滑坡触发因素、评估地表稳定性以及进行灾害早期预警中的具体应用。通过这种方法，研究人员不仅提升了对地理现象的理解，也为减少自然灾害的影响提供了科学依据。 最后，文章可能还包括了实验结果和案例研究，展示了数据挖掘技术的实际应用效果，以及未来在该领域进一步研究的可能方向。这篇论文对于理解地理数据在环境风险管理和灾害防控中的关键作用具有重要的学术价值，同时也为其他地区开展类似研究提供了宝贵的经验和参考。