張 猛
(黑龍江省樁基礎(chǔ)工程公司,哈爾濱150036)
地質(zhì)災(zāi)害研究主要特征是將地質(zhì)地貌、水文氣象、人類活動等諸多維度相關(guān)影響因子分析反饋、綜合決策用于指導(dǎo)應(yīng)用防災(zāi)減災(zāi)。由以人工方式采集數(shù)據(jù)對單個地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)象描述和單個地質(zhì)災(zāi)害體恢復(fù)治理工程為重點(diǎn)的單一層面研究及應(yīng)用發(fā)展到以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的監(jiān)測預(yù)警模型為核心,連接以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為采集數(shù)據(jù)終端網(wǎng)絡(luò)支持的定性、定量多層面的研究及應(yīng)用。數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展為集合海量野外數(shù)據(jù)和往期歷史數(shù)據(jù)建立精準(zhǔn)數(shù)理模型解決地質(zhì)災(zāi)害問題提供了基礎(chǔ);同時監(jiān)測預(yù)警模型為解決地質(zhì)災(zāi)害研究及應(yīng)用面臨的大型和復(fù)雜問題提供了可靠的技術(shù)手段。國土資源部門會同氣象、水利和地震等部門和相關(guān)科研機(jī)構(gòu)也建立專業(yè)監(jiān)測研究與群眾監(jiān)測相結(jié)合的泥石流災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警工程示范區(qū),為泥石流的監(jiān)測預(yù)警工作推廣奠定了基礎(chǔ)。[1]
泥石流是運(yùn)動狀態(tài)呈黏性層流或稀性紊流等形態(tài)大量挾帶泥砂石塊等固體物質(zhì)由降雨激發(fā)的固液兩相流體。不能簡單的用數(shù)理模型模擬描述泥石流災(zāi)害復(fù)雜發(fā)生機(jī)理和發(fā)生條件。暴雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害概率在各種相關(guān)因素激發(fā)中約占85%。暴雨過后監(jiān)測區(qū)域的有效降雨量、水文情況、地質(zhì)條件等和泥石流激發(fā)密切相關(guān)。實(shí)際上根據(jù)現(xiàn)有的資料來看,監(jiān)測預(yù)警主要問題是降雨引發(fā)泥石流的適用監(jiān)測預(yù)警模型、適用監(jiān)測預(yù)警理論、監(jiān)測統(tǒng)計(jì)范疇、監(jiān)測手段的確定和災(zāi)害發(fā)生時間的預(yù)測預(yù)報。泥石流監(jiān)測預(yù)警能力提升關(guān)鍵途徑是建立一定環(huán)境條件下結(jié)合數(shù)據(jù)庫技術(shù)統(tǒng)計(jì)采集數(shù)據(jù)可以自主學(xué)習(xí)、存貯及調(diào)整相關(guān)因子之間參數(shù)的運(yùn)算處理模型。
根據(jù)目前應(yīng)用情況看,可以用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型解決傳統(tǒng)模型雙向反饋信息機(jī)制不完善,不能實(shí)時準(zhǔn)確預(yù)測的問題,特別是在準(zhǔn)確預(yù)測泥石流活動性、危險范圍以及泥石流危險度評價方面。
為了解決泥石流監(jiān)測預(yù)警實(shí)踐中的各種問題,越來越多的學(xué)者傾向于進(jìn)一步強(qiáng)化泥石流形成、匯流理論的基礎(chǔ)研究,將泥石流災(zāi)害預(yù)警建立在泥石流起動機(jī)理與發(fā)生條件的基礎(chǔ)上。降雨是泥石流產(chǎn)生的三大條件之一。引發(fā)泥石流發(fā)生各種相關(guān)影響因子中,降雨具有變化性可作為主要因子加以研究。而相關(guān)影響因子中時間變化很小或非常緩慢的因子相對穩(wěn)定,不作為研究的重點(diǎn)。降雨主因引發(fā)泥石流的發(fā)生條件是降雨量達(dá)到最小閾值才能引發(fā)且大于最大閾值總會有引發(fā)。泥石流發(fā)生概率在0 和1之間。發(fā)生泥石流的概率在不同的地方往往不同。
降雨引發(fā)泥石流進(jìn)行時空概率預(yù)報的理論基礎(chǔ):監(jiān)測預(yù)警模型對歷史泥石流災(zāi)害的調(diào)查統(tǒng)計(jì)和野外實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)的反復(fù)測算,尋求影響因素之間的映證關(guān)系確定雨量預(yù)警閾值,不斷完善修正監(jiān)測預(yù)警模型。監(jiān)測預(yù)警模型運(yùn)算處理關(guān)系涵蓋降雨、環(huán)境因素和泥石流發(fā)生可能性的條件概率關(guān)系,最終建立能提供準(zhǔn)確的預(yù)警數(shù)據(jù)的監(jiān)測預(yù)警模型。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立降雨引發(fā)泥石流的時間和空間概率預(yù)報模型:模型不是強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)方程在模型中的基礎(chǔ)作用,而是將大量輸入—輸出模式的映射關(guān)系作為模型基礎(chǔ)關(guān)系架構(gòu),進(jìn)行互動反饋學(xué)習(xí)和存貯調(diào)用。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是通過輸入層(input)、隱含層(hidden layer)和輸出層(output layer)的反向傳播不斷修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值用最速下降法使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。圖1 為泥石流BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型數(shù)據(jù)運(yùn)算處理過程。
圖1 泥石流BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型數(shù)據(jù)運(yùn)算處理
將區(qū)域泥石流災(zāi)害調(diào)查與區(qū)劃成果、歷史上突發(fā)性泥石流地質(zhì)災(zāi)害的基礎(chǔ)資料和重要泥石流地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)的動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入時間精度、屬性精度、邏輯一致性相統(tǒng)籌的數(shù)據(jù)庫梳理,最終完成數(shù)字化及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及樣本數(shù)據(jù)。通過學(xué)習(xí)樣本,將降雨和環(huán)境數(shù)據(jù)輸入泥石流BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型進(jìn)行訓(xùn)練校對,不斷修正誤差,提高其精準(zhǔn)度和運(yùn)行穩(wěn)定性,如表1 所示。
表1 泥石流BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型的訓(xùn)練樣本(以6 組樣本為例)
監(jiān)測設(shè)備采集點(diǎn)能夠反映泥石流地質(zhì)災(zāi)害前兆變化的狀況,采集儀器能防震和抗干擾。數(shù)據(jù)采集儀器一般采用太陽能浮充蓄電池方式供電,自主收集太陽能,可以分為接觸式的采集儀和非接觸式的采集儀。采集儀主要有泥石流泥水位監(jiān)測預(yù)警儀、泥石流泥水位雨量綜合監(jiān)測預(yù)警儀、自動傳輸預(yù)警雨量計(jì)、泥石流激光夜視監(jiān)測儀器、泥石流次聲波報警器。
泥石流災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)采集點(diǎn)分散,形成的傳輸系統(tǒng)也是分散網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),同時受環(huán)境影響比較大。有線數(shù)據(jù)傳輸方式,布設(shè)傳輸管網(wǎng)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,維護(hù)費(fèi)用一般都很高,維修檢測工程量比較大,容易受到季節(jié)變化的影響。目前,移動運(yùn)營公司的通訊網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍大、維護(hù)成本低,設(shè)備檢測更換方便,受自然環(huán)境影響小信號質(zhì)量高,適用于大區(qū)域傳輸和實(shí)時性要求不高的遙控遙測應(yīng)用領(lǐng)域,在地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)采集應(yīng)用方面具有無可比擬的優(yōu)越性。
泥石流預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)的原則:易用性、可擴(kuò)展、穩(wěn)定性,計(jì)算機(jī)硬件可承載防治地質(zhì)災(zāi)害客觀實(shí)際需求。數(shù)據(jù)庫作為BP 監(jiān)測預(yù)警體系的技術(shù)基礎(chǔ),將通過數(shù)據(jù)自動采集儀采集到海量的數(shù)據(jù),輸入BP 監(jiān)測預(yù)警模型,尋找降雨與各影響因素之間的概率關(guān)系不斷修正完善,最終確定激發(fā)災(zāi)害所需降雨量的閾值,就可以實(shí)現(xiàn)對泥石流隱患點(diǎn)的精細(xì)化預(yù)警。泥石流預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)成果強(qiáng)調(diào)空間精度、時間精度、強(qiáng)度精度。BP 監(jiān)測預(yù)警體系在設(shè)計(jì)之初就預(yù)留的開放接口模塊,接入辦公軟件模塊,輸出以值班日志為主的監(jiān)測預(yù)警數(shù)據(jù),能便捷的對原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析、傳輸、下載、調(diào)用。能很好的兼容更高等級的決策支持系統(tǒng)模塊,實(shí)現(xiàn)泥石流危險性區(qū)劃、風(fēng)險性分析、穩(wěn)定性評價的預(yù)測預(yù)報結(jié)果數(shù)據(jù)快速、高效發(fā)布。見圖2。
圖2 泥石流災(zāi)害BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警系統(tǒng)
由于泥石流形成環(huán)境和成災(zāi)機(jī)理的復(fù)雜性,傾向于將災(zāi)害預(yù)警建立在泥石流起動機(jī)理與發(fā)生條件上,根據(jù)雨量預(yù)警閾值完善預(yù)報預(yù)警模型,提高模型整體的模擬能力,形成了全流域的泥石流綜合監(jiān)測預(yù)警體系。
文章為黑龍江省泥石流預(yù)警提供了一種比較好的解決框架。
[1]黃雙,李廣杰,陳偉韋.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泥石流災(zāi)害危險性評價[J].山西建筑,2007(03):1-2.