基于组合权重的汛期地质灾害预警预报模型

陶占盛，王新民，吴志强，杨 平，秦喜文

1.长春工业大学应用数学研究所，长春 100032

2.山西兰花煤层气有限公司，山西 晋城 048000

3.长春工业大学基础科学学院，长春 100032

0 引言

地质灾害属于一种自然现象，主要包括崩塌、滑坡、泥石流等。中国是世界上发生地质灾害最严重的国家之一，存在几乎所有的地质灾害类型。地质灾害不仅给人类生命安全带来威胁，而且对财产、环境、资源等具有破坏性［1］。据我国突发性地质灾害的分类统计，降雨诱发的滑坡、崩塌、泥石流占总发生量的65%，因此预测预报降雨诱发的突发地质灾害是非常必要的。综合分析国内外研究与应用状况［2］，基于气象因素的地质灾害区域预警理论原理有两类：客观的统计预报和主观的专家经验判断。笔者利用组合权重法，将客观分析和专家经验有效结合，把地质灾害易发区等级和降雨量等级进行有机地结合，以期对汛期地质灾害进行更准确的预报。

1 降雨与地质灾害

发生地质灾害的因素十分繁杂，就自然因素而言，主要有受特定地形地貌、地质构造和自然生态环境控制的因素。降雨异常的因素引发地质灾害的几率更大。如泥石流、滑坡发生的直接激发因素就是降雨（雨型、降雨总量和强度）。

地质灾害的发生频率与降雨量有着明显的同步关系，对吉林省近6年降雨量与地质灾害发生的时间和频次分析［3］结果显示，汛期是地质灾害多发时段，说明降雨与发生地质灾害的时间具有一致性。降雨及人类工程经济活动动力破坏因素产生的崩塌和滑坡有短时间的滞后性。

地质灾害的发生频率与降雨量在空间上也有较好的一致性，即雨量越大的区域地质灾害越容易发生。强降雨、持续降雨相对比较集中的地区，往往是发生地质灾害最严重的地区。

通过降雨量与地质灾害发生的时间和空间的一致性分析，可以对地质灾害的发生进行预报以及预警。

2 汛期地质灾害预警预报模型

通过对汛期地质灾害数据的收集、分析，笔者建立了对汛期地质灾害的预报流程（图1）。

2.1 易发区等级的划分

根据分析研究区发生地质灾害点的地质条件、人类工程等影响因素，确定了地质灾害危险性分区的评价指标：灾害点密度、森林覆盖率、降雨量、地形地貌、地质构造、岩土体和人类活动等［4］。笔者将研究区域剖分成若于个单元格，提取每个单元格各评价指标相关数据，并将数据进行归一化处理。利用归一化后的数据，建立地质灾害易发区划分评价模型，用3种模型分别计算，得到研究区域的地质灾害易发区等级划分图，通过对模型计算结果的分析对比，剔除一些奇异单元格，再经过专家鉴定得到最终的地质灾害易发区等级划分图。

2.2 前期有效降雨量的确定以及地质灾害降雨量等级划分

所谓前期有效降雨量，是指前期降雨进入岩土体并一直滞留至研究当天的雨量。国外学者对此已做过相应的研究［5］，并提出了计算进入岩土体雨量的经验公式：

图1 汛期地质灾害预报基本流程图Fig.1 Basic flow chart of geological disasters forecasting in flood season

式中：ra0为当天前期有效降雨量，mm；k为有效雨量系数，一般取0.84；rn为前第n天的降雨量，mm。尽管这一方法及k值是根据北美某地区的数据计算得到的，但在世界许多地方都有比较理想的检验效果［6］。

参照全国降雨量等级划分标准（表1），统计研究区域历年发生灾害点的前期降雨量资料，综合分析前期降雨量和预报降雨量，可得到诱发地质灾害发生的降雨量等级表。

2.3 基于组合权重的汛期地质灾害等级预报的确定

设降雨为地质灾害的主要诱发因素，基于组合权重综合考虑易发区等级和降雨的等级，建立地质灾害等级预警预报模型，确定了地质灾害等级预报的模型公式：

式中：Bi取整数，为研究区该单元格地质灾害预报等级；ωi为权重，ωi∈［0，1］；Ri为第i单元格降雨地质灾害等级；Di为第i单元格地质灾害易发区等级；Ri，Di均为归一化数据。

权重的确定是地质灾害等级预报是否准确的关键因素，所以基于组合权重的汛期地质灾害预警预报模型中权重的确定是至关重要的。首先，利用专家的经验结合实际分析情况，设定一个模糊的ωi取值范围；其次，根据历史发生地质灾害等级的数据，综合考虑每个单元格的易发区等级Di和地质灾害降雨等级Ri来验证、调整、再验证、再调整，直到和历史地质灾害等级拟合的效果达到95%吻合；最后确定出权重ωi与Di、Ri的对应关系。

2.4 汛期地质灾害的预报

基于组合权重的汛期地质灾害预警预报模型的地质灾害等级预报流程见图2。

1）根据气象台对前期（一周）降雨量的实测值以及未来24h降雨量的预报值来确定每个单元格的地质灾害降雨量的等级Ri。

图2 地质灾害等级预报流程图Fig.2 Class prediction flow chart of geological hazard

2）在易发区的数值等级划分结果图的基础上，得到对应单元格的易发区等级Di。

3）利用地质灾害组合权重预警预报模型（公式（2））计算出该单元格的地质灾害等级Bi。

4）预报，经过专家分析会商发布地质灾害的预报等级结果，包括地质灾害可能发生的等级、时间、地区，以及给予公众的预防措施。

预警产品等级划分为5级（表2），对应不同的色调，一般暖色调表示比较危险，冷色调表示比较安全。

3 实例研究

以吉林省为例检验汛期地质灾害预警预报模型的有效性。吉林省气候多变，地形地貌和地质条件复杂，地质灾害类型较多，分布广泛。近年来，吉林省地质灾害易发区灾害发生频繁，尤其是每年的汛期（5 -9月）。受强降雨等气象因素的影响，泥石流、滑坡等地质灾害不断发生，给人民群众的生命财和生活带来严重的损失，随着社会的快速发展和基础建设的加快，地质灾害已经制约着部分地区经济的快速发展。

表1 全国降雨量等级划分标准Table 1 Classification standards of national rainfall

表2 预警产品等级及色标Table 2 Level and color of warning products

结合吉林省地质灾害的实际情况，经过筛选确定7种评价指标：森林覆盖率、年平均降雨量、地形地貌、地质构造、岩土体、灾害点密度、人类工程活动。因为参评各指标值的量纲不同，量值相差悬殊，必须把影响地质灾害各种危险性指标量值进行归一化处理［7］。

本课题组建立了基于熵值法的地质灾害可拓学评价模型、智能遗传算法及其在地质灾害危险性评价、地质灾害风险评价阈回归联合聚类分析3种数学模型［8－9］，对吉林省地质灾害易发区等级进行了划分，并进行3种数学模型计算结果对比分析，剔除和合并一些奇异单元格，经过专家鉴定得到了吉林省地质灾害易发区划分图（图3）。

图3 吉林省地质灾害易发区划分图Fig.3 Result of classifying disaster areas in Jilin Province

统计吉林省2004年到2009年历年发生灾害点的前期降雨量资料，综合分析前期降雨量和预报降雨量，得到诱发地质灾害发生的降雨量等级（表3）。

图4 吉林省地质灾害预警预报系统平台界面Fig.4 Platform interface of geological hazard warning system in Jilin Province

表3 吉林省降雨地质灾害等级分类表Table 3 Classification of geological hazard and rainfall level in Jilin Province

基于组合权重综合考虑易发区等级和降雨的等级因素，对吉林省地质灾害等级进行预报，利用地质灾害等级预报模型公式（2）可以计算出吉林省5 702（5km×5km）个单元格的地质灾害等级Bi。其中：灾害易发区等级Di为1 -4级，分别对应非、低、中、高易发区；降雨地质灾害等级Ri为1 -6级；灾害预报等级Bi为1 -5级；并开发了吉林省地质灾害预警预报系统平台［10－11］（图4）。

笔者通过吉林省2008年7月18日的前3天降雨量的实测值计算出有效累计降雨量以及未来24 h降雨量的预报值，进行了每个单元格的地质灾害发生等级预报，其结果与当时吉林省发布的地质灾害预报结果区域重合率为93.25%。通过大量数据进行验证，得到了基于组合权重的汛期地质灾害预警预报的可行性模型。

4 结语

通过选定地质灾害易发区的评价指标，划分了研究区域的地质灾害易发区等级，将研究区域剖分为5 702个单元格，使划分结果更加准确精细。利用累计降雨量和预报降雨量确定出地质灾害降雨量等级，确认了降雨是汛期地质灾害诱发的主要因素。建立基于组合权重的汛期地质灾害预警预报模型，并结合吉林省以前的地质灾害有关资料，对吉林省地质灾害等级进行了预报，预报结果的精准率达到了93.25%，其预报结果是合理可行的，基于组合权重的汛期地质灾害预警预报模型为地质灾害预警预报提供了一种有效的方法，该预警预报模型具有一定的应用价值和可推广性。

（References）：

［1］Abdou S，Savoy J.Statistical and Comparative Evalua－tion of Various Indexing and Search Models［J］.Lecture Notes in Computer Science，2006，4182：362－373.

［2］Haruyama M，Kitamura R.An Eva－luation Method by the Quantifieation Theory for the Risk Degree of Landslidese Caused by Rainfall［C］//Proc 4th Int Landslides.Toronto：［s.n.］，1984：435－440.

［3］Carrara A.Multivariate Models for Landslide Hazard Evaluation［J］.Mathematical Geology，1983，15（3）：403－426.

［4］姚学祥，徐晶，薛建军，等.基于降水量的全国地质灾害潜势预报模式［J］.中国地质灾害与防治学报，2005，16（4）：97－102.Yao Xuexiang，Xu Jing，Xue Jianjun，et al.A Potential Forecast Model for Geological Related Disasters Based on Precipitation［J］.The Chinese Journal of Geological Hazard and Control，2005，16（4）：97－102.

［5］Morteza N O，Richard L S，Shu G，et al.California Simulation of Evapotranspiration of Applied Water and Agricultural Energy Use in California［J］.Journal of Integrative Agriculture，2013，20（8）：43－51.

［6］陈豫英，赵光平，王红英.宁夏汛期地质灾害气象预报预警模型研究［J］.灾害学，2005，20（3）：25－28.Chen Yuying，Zhao Guangping，Wang Hongying.The Early Warning Model of Weather Forecast of the Geological Calamity in Flood Season of Ningxia is Studied［J］.Journal of Catastrophology，2005，20（3）：25－28.

［7］Qin Xiwen，Wang Xinmin，Tao Zhansheng.Comparison of Determining Index Weight Methods on Geological Disaster Evaluation［C］//18th International Conference on Geoinformatics.Beijing：Beijing Normal University，2010：1－4.

［8］Wang Xinmin，Tao Zhansheng，Qin Xiwen.Evaluation of Geological Disaster with Extenics Based on Entropy Method［J］.Lecture Notes in Computer Science，2010，6330：708－715.

［9］张海燕，王新民，尹慧，等.地质灾害风险评价阈回归联合聚类分析［J］.吉林大学学报：地球科学版，2011，41（2）：529－535.Zhang Haiyan， Wang Xinmin，Yin Hui，et al.Threshold Regressive Model and Cluster Analysis of Sediment－Related Disaster［J］.Journal of Jilin University：Earth Science Edition，2011，41（2）：529－535.

［10］张桂荣，殷坤龙，刘礼领，等.基于WEBGIS和实时降雨信息的区域地质灾害预警预报系统［J］.岩土力学，2005，26（8）：1312－1317.Zhang Guirong，Yin Kunlong，Liu Liling.et al.A Real－Time Regional Geological Hazard Warning System in Terms of WEBGIS and Rainfall［J］.Rock and Soil Mechanics，2005，26（8）：1312－1317.

［11］李海峰，高德政.基于GIS的地质灾害信息管理系统的设计与开发［J］.四川地质学报，2006，26（3）：178－180.Li Haifeng，Gao Dezheng.Design and Development of Geological Hazards Information Management System Based on GIS［J］.Acta Geological Sichuan，2006，26（3）：178－180.