基于改进信息量模型的地质灾害易发性评价.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.2(下)-123-生 态 与 环 境 工 程地质灾害的发生具有特定的诱发因素和孕育条件,将高程、坡度、降雨量、工程地质岩组等作为评价因子,利用信息量模型可以计算各评价单元的地质灾害易发性。但评价因子的影响力存在差异,因此当计算单元内的总信息量时,应该区分各因子的权重,逻辑回归模型和层次分析法可用于计算评价因子的权重,因此在其基础上建立改进的信息量模型。1 信息量模型概述地质灾害的发生通常包括高程、坡向、坡度、工程地质、断裂构造等信息。信息量模型能够同时考虑多种因素相互叠加后的影响,成为预测地质灾害易发性的重要理论方法1。国内从 1985 年起,将该理论应用于滑坡
2、灾害的评估,构建了相应的数学模型,如公式(1)所示。I y x xxP y x xxP ynn,log|,12212?(1)式中:xi(i=1,2,.,n)为引起地质灾害的各种因素;y为灾害事件;I(y,x1,x2,.,xn)为各致灾因素组合的信息量;在因素组合(x1,x2,.,xn)的影响下,P(y|x1,x2,.,xn)为灾害事件 y 的发生概率;P(y)为归一化处理区域发生滑坡的概率2。可通过单因素信息量的加和来求解多因素组合的信息量,单因素信息量的计算方法如公式(2)所示。Iy xP y xP yiii,log|?2 (2)式中:xi为第 i 种致灾因素;P(y|xi)为致灾因素作用下
3、,灾害 y 的发生概率;Ii(y,xi)为致灾因素 xi对应的信息量。在实际应用中,需要明确概率的计算方法,提高信息量理论模型的可操作性。在单因素影响下,地质灾害发生时的信息量计算方法可改写为公式(3)。I y,xN/NS/Siii?ln (3)式中:S 为研究区域内评价单元的总数;Si为含有致灾因素xi的单元数;N 为研究区域内具有灾害分布的单元总数;Ni为含有致灾因素 xi的单元数量。每个评价单元内通常具有多种致灾因素,其信息量值是多种因素共同作用的结果。将评价单元总的信息量值记为 Itotal,则 Itotal的计算过程如公式(4)所示。II y xNNSStotaliiiinin?,l
4、n/11 (4)式中:n 为参评因子数。2 改进信息量模型2.1 基于层次分析法的改进信息量模型2.1.1 层次分析法的基本原理层次分析法是一种处理复杂问题的量化决策方法,其实施步骤为建立层次结构构造判断矩阵计算同级指标的权重进行一致性检验若通过一致性检验,则结束如果未通过检验,就重新回到第二步3。在层次分析法中,层次结构大多分为 3 层,包括目标层、准则层和指标层,每个层次均可构成一个判断矩阵。将判断矩阵记为 A=(aij)mm,aij为矩阵中的任意元素,i、j 分别为矩阵中的行和列,m 为矩阵的阶数。当构造判断矩阵时,需要通过1-9 标度法两两对比同一层次各指标的重要性,取值方法见表 1。
5、计算判断矩阵 A 的特征向量,即可得到对应指标的权重。表 1 1-9 标度法标度值含义1表示因素i和因素j同等重要3表示因素i比因素j稍微重要5表示因素i比因素j明显重要7表示因素i比因素j强烈重要9表示因素i比因素j极端重要2,4,6,8分别为19相邻标度的中值倒数因素j对因素i的重要性为因素i对因素j的重要性的倒数2.1.2 层次分析法-信息量模型构建在信息量模型中,求出各致灾因素的信息值后,再进行加和,即可得到总的信息量值 Itotal4。但对地质灾害易发性评价来说,各致灾因素的影响程度存在差异,此时可通过层次分析法计算权重系数,计算 Itotal时加入权重考量,计算过程如公式(5)所示
6、。IW I y xWNNSStotaliiiiiinin?,ln/11 (5)式中:Wi为致灾因素 i 对灾害易发性的影响权重,该参数需要通过层次分析来确定。基于改进信息量模型的地质灾害易发性评价苑海英(山东兖矿技师学院,山东 邹城 273500)摘 要:信息量模型在地质灾害评价中具有重要的应用价值,但是在信息量计算过程中,未能考虑单因素对评价目标的影响程度。研究过程分别运用层次分析法和逻辑回归模型构建了层次分析法-信息量模型、信息量耦合逻辑回归模型,在该过程中引入了权重的概念,提高了模型的评价精度。将某县域地区作为评价对象,分别运用3种模型分析地质灾害易发性,结果显示,信息量耦合逻辑回归模型
7、的评价效果最佳,层次分析法-信息量模型次之,验证了改进方法的有效性。关键词:改进信息量模型;地质灾害;易发性评价中图分类号:P694文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.2(下)-124-生 态 与 环 境 工 程2.2 基于逻辑回归的改进信息量模型2.2.1 逻辑回归的基本原理逻辑回归用于评价两种或多种变量间的相互依赖性,本质上是一种线性回归模型,其中涵盖因变量和自变量。将地质灾害发生与否作为因变量,1 表示发生,0 表示不发生,利用逻辑回归模型描述该问题,可得到公式(6)。lnPP X X X Xii1001122?(6)式中:0i为逻辑回归的系数;X0Xi为自变量;P 为单个评价
8、单元内地质灾害的发生概率,如果 P 的计算结果越大,就说明该评价单元越容易发生地质灾害,P 的计算方法如下。P=(e0+1X1+2X2+3X3+.+iXi)/(1+e0+1X1+2X2+3X3+.+iXi),其中 e 为自然常数。2.2.2 信息量耦合逻辑回归模型利用传统的信息量模型计算各因子的信息量值后,将致灾因素作为自变量,地质灾害是否发生作为因变量。利用逻辑回归模型分析自变量的信息量值与因变量间的关系,进而形成信息量耦合逻辑回归模型,该模型可用于预测地质灾害易发性5。3 基于改进信息量模型的地质灾害易发性评价研究过程分别运用传统的信息量模型、层次分析法-信息量模型和信息量耦合逻辑回归模型
9、对地质灾害易发性进行评价,根据预测结果对比 3 种模型的效果。3.1 待评价地区和评价单元划分3.1.1 待评价地区概况某县长度约97km,宽度约58km,辖区总面积约1729.889km2,包括98个行政村,人口数量为11.93万。所在地区涵盖2条高速路、2条省道、6条县道。该县位于武夷山东麓,地形包括山地、丘陵、小盆地,海拔为200800m,绝大部分地区的海拔为300500m。从地质构造来看,该地区沿东西向、北东向、北西向、北-北东向分布若干断裂带。根据历年的地质灾害数据,该县地质灾害类型主要为崩塌和滑坡,现有的统计数据分别为65处和48处,占比分别为57.52%和42.48%。3.1.2
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