李怡飛
摘 要: 中國(guó)地域遼闊,經(jīng)度和緯度跨度大自然地理?xiàng)l件夏雜,構(gòu)造運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈,地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情十分嚴(yán)重。同時(shí)中國(guó)又是一個(gè)發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源開發(fā)的依賴程度相對(duì)較高,大規(guī)模的資源開發(fā)和工程建設(shè),人為地誘發(fā)了很多地質(zhì)災(zāi)害使我國(guó)成為世界上地質(zhì)災(zāi)害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一。下文簡(jiǎn)要介紹地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的研究進(jìn)展以及幾種常用的評(píng)價(jià)方法,旨在為災(zāi)害預(yù)測(cè)與防范提供一些參考。
關(guān)鍵詞: 地質(zhì)災(zāi)害;易發(fā)性;評(píng)價(jià)方法
【中圖分類號(hào)】P208 ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A ? ? 【文章編號(hào)】1674-3733(2020)21-0263-01
引言:地質(zhì)災(zāi)害是由于自然因素或人為活動(dòng)影響繼而引發(fā)的山體滑坡、崩塌、泥石流等與地區(qū)作用有關(guān)的災(zāi)害。我國(guó)地質(zhì)災(zāi)害不僅種類繁多,還活動(dòng)頻發(fā),給百姓帶來(lái)生命和財(cái)產(chǎn)損失的威脅,制約了社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。因此,進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)可以為災(zāi)害預(yù)測(cè)提供參考依據(jù),減少損失。
1 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)概況
地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)是在特定地質(zhì)環(huán)境下分析各評(píng)價(jià)因子對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生所產(chǎn)生的影響,利用各種不同評(píng)價(jià)單元和評(píng)價(jià)方法,得出各評(píng)價(jià)單元內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率[1]。并將最終評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行區(qū)劃,得到不同級(jí)別的易發(fā)性程度區(qū)域,在國(guó)外也被稱為地質(zhì)災(zāi)害敏感性(Landslide susceptibility)評(píng)價(jià)。
許多專家學(xué)者研究地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性評(píng)價(jià)方法,但在不同的地質(zhì)、氣候、人類活動(dòng)環(huán)境下,影響因素有所不同,各因子的適宜性也有差別,目前沒有形成統(tǒng)一的方法。21世紀(jì)后,地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)快速發(fā)展,在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分析的實(shí)踐應(yīng)用中有各種各樣的數(shù)學(xué)方法模型。這些模型主要分為定性和定量方法[2]。定性方法主要有層次分析法、多標(biāo)準(zhǔn)分析、模糊綜合評(píng)判等。定量方法主要為統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。統(tǒng)計(jì)方法是一種對(duì)已知或預(yù)計(jì)的不穩(wěn)定因素與地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)概率之間函數(shù)關(guān)系的分析,例如信息量法、邏輯回歸模型、概率模型、證據(jù)信念函數(shù)、頻率比等已被廣泛使用。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法包括抽樣,訓(xùn)練和驗(yàn)證階段。多元邏輯回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型已成功用于地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的評(píng)估。
2 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)方法
在眾多地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)方法中,最為人熟知,也是最被廣泛使用的有層次分析法、信息量法、支持向量機(jī)法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。
2.1 層次分析法
層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是將定性與定量分析方法相結(jié)合的、靈活實(shí)用的多目標(biāo)決策分析方法。在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中,層次分析法將數(shù)據(jù)、專家意見與分析者的判斷相結(jié)合,通過(guò)比較每一層次的因子的相對(duì)重要性,給出定量表示的權(quán)值,最后按照標(biāo)準(zhǔn)完成地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的劃分[3]。應(yīng)用層次分析法能很好地將復(fù)雜的地質(zhì)問題層次化、條理化。
2.2 信息量法
信息量模型是一種起源于信息理論的統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)方法,它是由信息論創(chuàng)始人、數(shù)學(xué)家香農(nóng)提出?,F(xiàn)在被研究者們廣泛使用于地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的評(píng)價(jià)之中。地質(zhì)災(zāi)害是由于多重因素共同作用的結(jié)果,并且不同的影響因子對(duì)地質(zhì)災(zāi)害所造成的影響也具有很大的差異性。地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生與否與評(píng)價(jià)過(guò)程中各因素信息量的大小有關(guān),以已發(fā)生災(zāi)害的影響因素為依據(jù),推算標(biāo)志災(zāi)害發(fā)生概率的信息量,建立評(píng)價(jià)模型,從而對(duì)整個(gè)區(qū)域的災(zāi)害易發(fā)性做出評(píng)價(jià)[4]。
在信息量模型中,通過(guò)事件的概率來(lái)計(jì)算信息量值,同時(shí)信息量值也可能為負(fù)數(shù)。由前面所述,誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的原因是非常多的,在排除掉某些因素之間可能會(huì)互相影響的情況下,通過(guò)計(jì)算可得出每個(gè)影響因素的單項(xiàng)信息量值,再經(jīng)過(guò)疊加作用,可得到由于多因素的共同影響下的綜合信息量值。一般來(lái)說(shuō),當(dāng)信息量的取值大于0的時(shí)候,則表示多因素的共同作用下更易于發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害,反之,則不易于發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。
2.3 支持向量機(jī)
支持向量機(jī)模型是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的一種重要監(jiān)督學(xué)習(xí)二元分類器模型。支持向量機(jī)可解決小樣本、高維度、非線性相關(guān)問題。其原理是尋找出一個(gè)最優(yōu)超平面,將樣本點(diǎn)正確地劃分為兩類,又能使超平面距離最近的樣本點(diǎn)到該平面的集合間隔最大化。1963年,Vapnik首先提出支持向量機(jī),該模型在線性問題領(lǐng)域的求解應(yīng)用廣泛,但在非線性問題上還存在一定問題及困難。后來(lái),核技巧由Boser與Cuyon引入到該模型,用來(lái)解決支持向量機(jī)的非線性問題,使得支持向量機(jī)能夠用于不同領(lǐng)域[5]。在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中,將各個(gè)影響因子的敏感性值作為分類數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練支持向量機(jī)模型,最終實(shí)現(xiàn)易發(fā)性評(píng)價(jià)。
2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)簡(jiǎn)稱ANN,上世紀(jì)八十年代以來(lái),一直是人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。顧名思義,它是一種通過(guò)模仿人類神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能來(lái)進(jìn)行信息處理的計(jì)算機(jī)建模方式,由大量的類似于人類的神經(jīng)元的處理單元廣泛連接形成具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)功能和自組織能力,同時(shí)具有高度的非線性、自適應(yīng)性、容錯(cuò)性、推廣能力和高速尋找最優(yōu)解能力的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[6]。地質(zhì)災(zāi)害與各影響因子之間具有不確定性的聯(lián)系,所以難于表示出它們之間的函數(shù)關(guān)系,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)對(duì)現(xiàn)有地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),來(lái)預(yù)測(cè)某地區(qū)未來(lái)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性,是一種相對(duì)理想的方法。
3 結(jié)論
多種多樣的評(píng)價(jià)方法以及結(jié)合使用使得地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)越來(lái)越精準(zhǔn)、高效,為地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)測(cè)做出了卓越貢獻(xiàn)。然而,對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的防治工作也不容忽視,只有把預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用于防治工作中才能體現(xiàn)出易發(fā)性評(píng)價(jià)的價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1] 趙銀兵,陳利頂,孫然好,倪忠云,別小娟.地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)方法對(duì)比研究:以京津冀地區(qū)為例[J].環(huán)境生態(tài)學(xué),2020,2(04):27-38+50.
[2] 陳楚桐.基于組合賦權(quán)法的寬甸縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)[D].中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京),2020.
[3] 董毅兵,郁文,張仲福.基于GIS的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)評(píng)價(jià)——以甘肅省會(huì)寧縣為例[J].中國(guó)地質(zhì)調(diào)查,2020,7(03):89-95.
[4] 王雷,吳君平,趙冰雪,姚志強(qiáng),張樂勤.基于GIS和信息量模型的安徽池州地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)[J].中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào),2020,31(03):96-103.
[5] 徐勝華,劉紀(jì)平,王想紅,張玉,林榮福,張蒙,劉猛猛,姜濤.熵指數(shù)融入支持向量機(jī)的滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)方法——以陜西省為例[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2020,45(08):1214-1222.
[6] 武斌.金沙江流域?qū)幠闲×饔虻刭|(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[D].長(zhǎng)安大學(xué),2016.