基于熵权的属性识别模型在陕西土质滑坡危险度评价中的应用

根据陕西省三大区域土质滑坡的特点,选取9个影响因素,建立滑坡危险度评价分级标准,利用熵权理论客观地确定出各影响因素的权重,计算多指标综合属性测度,结合属性识别理论和置信度判别准则,对10个典型滑坡进行危险度评价。通过实地调查,评价结果与实际情况基本一致。     

黄土高原山区城镇边坡地质灾害风险分级系统--以吉县吉昌镇为例

随着山区城镇建设规模的扩张,城镇边坡风险评价与分级成为亟需开展的一项研究工作,同时,对于山区城镇土地利用规划、地质灾害防治决策等具有重要现实指导意义。该文以吉县吉昌镇为例,在前人研究的基础上,开展黄土高原城镇边坡地质灾害风险分级系统研究,通过完善、优化城镇边坡危险性评价指标,采用数理统计学方法重新厘定城镇边坡危险性与危害性的评分分级标准,进而依据建立的城镇边坡地质灾害风险分级矩阵表确定边坡的风险级别,探索建立黄土高原山区城镇边坡地质灾害风险分级系统,为山区城镇土地利用规划、建设以及地质灾害风险防控提供技术支撑。     

基于组合赋权和未确知测度采空区遗煤自燃风险评价

为了评价采空区遗煤自燃风险的大小,构建了采空区遗煤自燃风险评价模型,该模型基于未确知测度得到单指标测度矩阵,通过改进G1法、改进CRITIC法、离差平方和最大化计算包含主客观因素影响的组合权重,从而确定评价对象的综合测度向量,引入置信度和等级赋值判定评价对象的风险等级和排序。结合建立的模型,从5个方面建立了采空区遗煤自燃风险评价指标体系,确定了指标的未确知测度分布函数,计算得到了评价指标的组合权重和评价对象的综合测度向量,利用置信度和等级赋值判定了4个采空区遗煤自燃的风险等级和排序。评价结果分析显示：评价对象风险等级和排序符合实际情况,评价结果对煤矿防灭火具有指导作用。     

崩塌灾害危险性评价云模型及其应用

为综合考量评价过程中的模糊性和随机性,基于层次分析法与云模型理论建立了崩塌灾害危险性的云模型评价方法。在崩塌形成机制分析的基础上,选定了6个评价因子,分别为危岩体特征、坡高、坡度、年均降雨量、地震动峰值加速度、人类活动影响距,进而采用层次分析方法确定各因子权重,依据单因素分级标准计算各评价指标隶属于不同评价级别的云模型数字特征后,由正向高斯云算法和因子权重值计算综合确定度,根据最大确定度得到崩塌灾害危险性级别,最后通过工程实例探讨了该方法的可行性与有效性。研究表明,采用云模型进行崩塌灾害危险性评价具有可行性,实例验证结果与赤平投影分析法一致,不仅可以考虑评价过程中的随机性和模糊性,而且能根据综合确定度判断同一危险性级别内不同危岩体的危险程度。     

基于非共性因子和定量化的滑坡危险性分级评价

滑坡致灾因子的选取和定量化研究是滑坡危险性分级评价的关键技术。滑坡危险性分级评价因子包括共性因子和非共性因子,共性因子在评价中定量化指标具有一致性,不能反映在滑坡个体评价体系中的差异。根据万州滑坡监测预警资料,选取了地层倾角、坡度、高差和滑坡长度与宽度的比值4个非共性因子作为滑坡危险性分级评价因子,运用Lognormal分布模型,建立了评价因子的定量化评价指标。根据建立的5级评价指标体系对万州滑坡资料进行了验证,中危险性以上的滑坡占滑坡总数的95.8%,其中高危险性和极高危险性占74.1%。研究结果表明,该研究方法的评价因子可靠性好,易于测量和获取,可应用于区域滑坡群策群防灾害点的危险性分级评价和滑坡危险性区划。     

模糊支持向量机在滑坡危险性评价中的应用

为了将模糊支持向量机应用于滑坡灾害危险性评价工作,并进行验证,进行了研究区滑坡现状的调查,评价指标的选取,隶属函数的确定和基于FSVM的滑坡灾害危险性评价.选取了高程指标、坡度指标、岩土体指标、地表湿度指标及植被覆盖指标等5个指标作为滑坡灾害危险性评价指标,最后以莆田市为例,结合Rs和GIS技术,进行了滑坡危险性评价的研究.评价结果与实地验证和莆田市国土局提供的地质灾害现状图基本吻合.     

GIS技术在重庆市滑坡风险区划中的应用

综合滑坡解译、滑坡空间数据库和管理地理信息系统成果,科学选取滑坡危险性和易损性评价因子,运用统计学的层次分析算法、G IS缓冲区分析、叠加分析、统计分析、三维分析等对滑坡体因子量化,进行了滑坡的风险评价和易损性评价。依据风险分级和易损性分级标准,通过克里金插值、重分类、数字转换、专家干预修正等实现风险性分区和易损性分区。以0.5作为滑坡风险评价中风险性和易损性属性数据,通过线性叠加最终实现了滑坡风险评价并划分出高、中、低3级滑坡风险区。     

基于属性识别理论的岩质边坡安全综合评价

建立了基于现场监测的安全综合评价体系,对边坡的安全状态进行研究。针对边坡多项目、多测点实测性态多样性的特点,将边坡安全稳定性视为一个属性空间,采用属性识别理论方法对其安全状态进行综合评价,并对底层指标标准化、权重确定等基本问题进行了具体研究。实例研究表明,该方法能充分反映边坡状态的多样性,所得结果比较全面、可靠。     

基于联系数和马尔可夫链耦合的山东省旱情动态预测评价

为增强区域旱情预测评价模型的合理性、可解释性和预测评价结果的准确性,以山东省1972-2001年旱情历史序列作为评价样本,选取水库蓄水量距平百分率、地下水埋深、土壤含水量和降水量距平百分率4个旱情评价指标,采用基于加速遗传算法的模糊层次分析法确定评价指标权重,通过计算评价样本的指标数联系数、指标值联系数并利用最小相对熵原理得到样本的平均联系数,由属性识别法确定了各年份的旱情等级,建立了基于集对分析五元联系数和马尔可夫链耦合的区域旱情动态预测评价模型(简称CNMC模型),将CNMC模型应用于山东省2000、2001年旱情等级动态预测评价中,判定山东省旱情等级,将该模型确定的旱情等级与属性识别法评价结果进行对比分析。结果表明:采用CNMC模型得到的旱情等级计算值与属性识别法的评价结果一致,可发现CNMC模型中由集对分析法确定的权重值较自相关系数法确定的权重值分布均匀,克服了自相关系数法的计算不稳定性;以联系数分量为基础的属性识别法克服了直接将指标数值与评价标准匹配得到的马尔可夫链状态等级空间的粗糙性;以前5 a各年份的联系数分量为基础,充分利用了1~5步长状态转移概率矩阵,克服了普通马尔可夫链法中仅采用状态转移概率矩阵中某一行信息所带来的局限性。CNMC模型有助于深入刻画和解析预测对象与预测因子之间的复杂关系,以联系数分量为基础,不同步长的马尔可夫链状态转移概率矩阵为驱动所建立的模型能更精准地刻画系统的不确定性趋势且计算简单、操作方便,为区域旱情动态预测评价提供了一种新途径。     

边坡稳定性评价的一种半定量方法

以南京市某边坡为例,介绍了一种边坡稳定性评价的半定量方法。首先,根据边坡所处地质环境对其稳定性趋势作出分析,确定该边坡的稳定性影响因素;进而,根据对该地区同类型滑坡的统计,分析了影响因素与滑坡发生的相关性;在通过对比求和评分法得出了各影响因素的稳定性权重值之后,又根据相关性分析得出的结果,完成了影响因素的分级赋值;最后,得出了边坡稳定性的评价模型,并求出了不同降雨量情况下边坡的稳定性指数。     

基于FAHP的功效系数法的岩质边坡稳定性分级

针对岩质边坡稳定性评价的模糊性与多指标性特点,采用模糊层次分析法确定Ⅰ、Ⅱ级指标权重,提高了0.1~0.9标度法所确定权重的客观性并克服了单一性,且避免了同一对指标比较时的不一致性,量化了不连续性基础指标。引入功效系数法对不同类型的基础指标进行功效系数值归一化求解,结合功效系数值与Ⅰ、Ⅱ级指标权重向量计算得出总功效系数值,据总功效系数值大小划分稳定性级别。在模糊层次分析法基础上,运用功效系数法对永吉岩质边坡进行稳定性评价、分级的结果与实际调查情况相符。证明该方法对岩质边坡稳定性分级具有很好的适用性与可靠性。     

改进的投影寻踪等级评价模型——在水蚀荒漠化评价中的应用

改进投影寻踪法是一种基于改进单纯形法直接优化投影寻踪法的投影函数和投影方向的一种新方法。应用改进的投影寻踪法,建立了水蚀荒漠化等级评价模型。利用该模型可将水蚀荒漠化等级的多维分级指标综合成一维投影值,根据投影值与经验等级值的函数关系可对水蚀荒漠化样本集进行合理分级。实例分析结果表明,直接由样本数据驱动的改进的投影寻踪等级评价模型用于水蚀荒漠化等级评价简单可行,具有较强的适用性和应用性,可操作性强,可广泛应用于各种评价问题中。     

基于水功能区控制单元的流域突发性水污染事件风险评价区划及其应用

以水功能区控制单元为基础,结合子流域划分工作单元。采用压力-状态-响应(PSR)环境分析模型构建环境风险源危险性指标体系,进行流域环境风险源识别及其危险性等级评价。增加"环境风险源下游特征"指标以考虑风险源流经下游重要性不同的水功能区(工作单元)对其本身危险性等级的影响。结合指标数据、标准和权重,采用模糊综合评价法计算风险源的危险性(以及工作单元的脆弱性等级)。参考河流一维污染物衰减模型,建立工作单元危险性等级评价方法。工作单元危险性等级由两部分叠加构成,即本单元风险源的危险性等级和上游风险源通过河流对下游工作单元危险性的影响。结合工作单元的危险性和脆弱性等级,通过风险矩阵评价工作单元的风险等级。在此基础上,在同一水功能区控制单元,合并风险相同的工作单元,实现流域风险评价区划。将上述方法应用在滦河流域中上游。研究表明,滦河流域中上游共55个风险区,其中高风险区I有3个,较高风险区II有15个,较低风险区Ⅲ有14个,低风险区IV有23个,说明滦河流域中上游整体风险性偏低;并对不同等级风险区提出相应的管理方案。     

基于Bayes判别分析法的冲击地压预测与危险性分级

基于Bayes判别分析法,研究了冲击地压的预测与危险性分级问题。综合考虑冲击地压发生的自然因素、地质因素和开采技术因素,选择煤层厚度、倾角、埋深、地质构造情况、煤层倾角变化、厚度变化、瓦斯浓度、顶板管理、采前卸压情况和响煤炮声等10个参数作为判别因子;将冲击地压危险性等级分为微、弱、中和强4个级别,并作为Bayes判别分析的4个正态总体;选用现场实测的20组数据作为训练样本建立了Bayes线性判别函数和后验概率函数,以Bayes线性函数值和样本出现的总体的后验概率对样本所归属的总体进行识别;将建立的模型对训练样本进行回判,以回代误判率对模型进行检验;选用15组现场实测数据作为测试样本,以检验模型的可行性和可靠性。研究表明:冲击地压Bayes判别分析模型的回代误判率为0,对测试样本的识别正确率为93.33%,且与Fisher判别分析法的识别结果一致。     

基于AHP-Fuzzy和激光点云数据的公路边坡危险性评估研究

针对目前公路边坡危险性评估大多侧重于判断危险等级,很少深入研究其中具体危险点的问题,提出一种基于AHP-Fuzzy和激光点云数据的公路边坡危险性综合评估方法。该文先根据地质条件将公路边坡划分为若干路段,再采用AHP-Fuzzy评价法对各路段边坡进行整体评估,确定危险边坡;然后利用车载LiDAR系统获取各危险边坡两期激光点云数据,构建DEM模型,并使用色谱分析法对两期模型进行局部评估,找出具体的危险点;最后结合专家意见,定性判断危险路段可能发生的灾害类型,并提出相应的防治建议。以重庆市某公路为例,采用新方法进行评估实验。结果表明,研究区4、8、10号路段危险性较大,易发生滑坡、崩塌灾害,建议采取及时的防治措施。与传统方相比,该方法既能确定危险边坡,又能找出其中的具体危险点,为公路边坡防灾减灾研究开辟了一种新思路。     

滑坡危险性评价中关键因素的筛选

影响滑坡发育的因素是多方面的,各因素之间又相互影响、相互制约,而且不同因素对滑坡发育的贡献有很大差异,要准确合理地进行区域滑坡危险性评价,首先必须对各致灾因素之间的关系进行详细分析,合理选择参加评价的关键因素。针对这个目的,提出了综合考虑滑坡敏感性综合指标（IEL）和单因素方差分析结果（P）进行关键因素筛选的方法。首先采用百分比分段的方法进行致灾因素数据的类别划分,然后分别计算各致灾因素的两种指标大小,综合考虑两种指标以实现滑坡关键因素的筛选,当IEL和P指标都满足条件时,才能归入到关键因素中。将该方法应用于庆元地区滑坡灾害危险性评价,获得了比较满意的结果,筛选结果符合实际情况。     

湘江流域洪水灾害综合风险评价

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上,从致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会属性两方面出发,以县级行政单元为基本评价单元,进行了湘江流域洪水灾害的综合风险评价。在综合考虑降雨量、地形以及历史上洪水灾害发生频次等自然因素的条件下,利用地图代数分析得到了湘江流域洪水灾害危险性评价图;在综合考虑人口密度、耕地面积百分比、人均GDP和单位面积水库和塘坝容量等社会经济指标的基础上,利用模糊综合评判法得到了湘江流域洪水灾害脆弱性评价图。在此基础上采取“乘”模型的计算公式,即风险=危险性×脆弱性,将湘江流域洪水灾害风险划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险5个等级,并借助地理信息系统软件编制了湘江流域洪水灾害综合风险等级评价图。     

区域降雨型滑坡风险分析统计模型研究

较大空间区域内的降雨型滑坡风险分析受降雨情况以及地质地貌条件复杂多样的影响,难以完全量化分析。本文以地层岩性、岩土体结构、地质构造、坡度及河流冲刷等为主要因素建立了边坡危险性区划模型,在重庆地区滑坡与降雨关系的统计分析基础上,建立了重庆地区滑坡前期累计有效降雨量模型与降雨型滑坡预报累积降雨量指标体系,结合对重庆地区降雨概率分布的分析,建立了降雨型滑坡风险分析模型,研究了不同降雨条件、不同边坡危性等级下的年度滑坡风险,验证了所建预报预警模型的合理性和适用性,为城市区域规划和基础设施风险评估与管理提供了定量依据,为一定空间和时间范围内降雨滑坡风险的量化评估提供了有效途径。     

基于RS与GIS的毕节地区滑坡灾害危险性评价

基于遥感和地理信息系统技术,用空间主成分分析法构建评价指标体系,并用层次分析法确定评价指标权重,以滑坡危害最重的贵州省毕节地区为研究区,选取地层岩性、降水量、土地利用、坡度等9个滑坡孕险因子作为评价指标,对该研究区进行了滑坡灾害危险性评价。通过与研究区的历史滑坡灾害记录结果进行比较发现,评价结果与实际状况较为吻合,说明该方法能较有效地用于对区域滑坡灾害危险性的评价。     

滑坡灾害危险性评价模型比较

通过对庆元地区滑坡灾害的详细研究，比较讨论了单变量评价、决策树评价与逻辑回归法等3种滑坡危险性评价模型在实际应用中的效果。单变量模型最为简单，计算方便，得到的结果也具有较高的准确性，当收集到的滑坡因素越多，对滑坡发育的刻画越精确，则最终评价结果也越可信；决策树算法能迅速从大量样本中归纳出一般规则，并具有较高的精度，但其结果也受到训练样本数量大小和样本维数即参与评价的因素集数量的影响；逻辑回归模型具有计算方法简单、评价结果物理意义明确等突出优点，但需要有大量样本数据的支持才能取得较好的效果。