辽河干流康平段堤防安全综合评价

李铁峰

(辽宁省康平县自然资源保护与行政执法中心，辽宁 康平 110500)

0 引 言

在保护沿河居民安全、满足农业灌溉用水和防洪安全等方面堤防发挥着重要作用，是组成水利防洪体系的重要部分。调查显示，广泛分布于各个地区的堤防工程保护着全国约1/3的耕地和1/2的人口，我国已建各类堤防总长度约25万km。一旦发生溃坝、漫坝等洪涝灾害将造成严重的后果和巨大的损失，据此系统客观分析堤防安全状态和风险水平，可为充分发挥工程综合效益和确保堤防工程安全提供重要保障[1-2]。

综合分析堤段的防洪能力为综合评价的实质，结合堤防安全隐患监测、防渗稳定性分析、局部结构力学计算和相关数据等处理反映工程所处的状态，而当前尚未形成统一、完善的理论体系和方法。为更加客观的反映堤防状态诸多学者建立了一系列模型，如熵权耦合的分层法[3]、随机集法[4]、灰色理论法[5]和AHP法[6]等分析法，运用上述方法评价堤防安全水平时在一定程度上受人为主观判断的影响，且通常未考虑参评因子较多时不同因子间的相互关系，在理论上缺乏严谨性且无法体现各要素的连续变化特征。据此，将BP神经网络和突变理论相耦合，在建立多因子评价体系的基础上提出评价模型，以辽河干流康平县段堤防工程为实例验证了模型的适用性和可靠性。

1 堤防安全评价体系

堤防安全评价涉及到的范围广、因素多，且不同要素间往往存在复杂的关系，例如管涌、顶冲、流土、渗水、洪水超标及工程防护设施缺乏等均可作为诱发堤防险情的因素。针对经济社会发展程度较为接近的区域，堤防失事引起的洪涝灾害规模和造成的经济损失具有一定的对应关系；不同地区的经济发展水平、人口密度和背景条件等一般不同，两者之间不具备线性关系。

统筹各要素间的相互关系和各类结构特征选择密切相关的参评因子，从内部因素和外界环境的角度将其归纳为3大子系统，具体为：①致灾因子：诱发堤防险情的因素，堤防漫决、冲决、溃决等破坏形式以及工程特性、局部荷载和其它条件等要素；②险情形成条件，即构成的孕灾环境；③技术条件、堤防险情等对区域经济发展和生产生活等要素，以此作为承灾体。

借鉴灾害学和系统论相关文献资料，较为系统的描述承灾体、孕灾环境和致灾因子间的相互关系。其中，依据堤防工程属性、地质特征将孕灾环境和致灾因子大致分为堤基、堤身等自身条件要素以及来水、河势、地形等自然要素。承灾体要兼顾经济发展、抢险能力和条件等要素，将多种自然因素和结构自身特性相结合构建综合评价体系。

2 综合评价模型

堤防险情的发生在很大程度上取决于洪水聚集状态和水利设施的损害现状，在各类不利要素积累至一定水平时将破坏堤防工程。堤防工程涉及到的范围广、内容多，且各类要素的表现形式多种多样，这也是导致各要素之间的因果层次关系在堤防安全评价系统内不够明确。因此，文章将BP神经网络与突变理论相耦合提出综合评价模型。

2.1 突变评价法

根据稳定性分析和奇点理论Rene Thom等最先给出了突变理论，之后Amold、Zeeman等做了进一步的深入研究[7]。根据拓扑学和结构稳定性特征，在突变过程中利用势函数分析交叉集和突变流形，由此更加客观的判定系统所属状态，对于事物连续性中断变质过程的预测、描述以及解释非连续变化现象存在较强适用性。突变理论以描述变量与系统之间的函数关系、位置状态为主要内容，通常利用势函数表征变量状况。当前，最为常用的蝴蝶、燕尾和尖点突变模型分歧方程，详见表1。

表1 分歧方程与势函数

不同的分歧集形状为各突变模型的典型特征，变量x的势函数通常表示为f(x)，对于状态变量的控制程度选用系数a、b、c、d来描述，如图1。

考虑到三维相位空间的势函数突变模型，可以选用曲面M作为其临界点集，即f(x)′=0；将势函数的二阶导数利用微分法求解，从而使得奇点集S有f(x)″=0。若满足条件f(x)′=0、f(x)″=0，则通过方程组的联立即可获取相应的分歧方程和控制变量。依据分歧集方程和系统发生突变的条件，评价系统在控制变量符合分歧集的情况下将出现突变。该条件下还无法直接做出决策判断，因此要应用数学方程进行归一化处理，从而使得各变量x的单位和量纲保持统一，最终的堤防安全等级按照隶属度所处的状态来描述。

图1 突变模型示意图

2.2 BP神经网络法

1986年Williams等[8]学者提出的多层次前馈性评价方法具有运算效率高、适用限度宽和自学习能力强等特点，按照从上到下的顺序可将网络系统分为输入、隐含、输出3个层次。不同层级之间的连接方式设定为全连接，通过对权值的调整实现连接程度的控制，同一层级不同神经元间不存在连接关系。BP网络的输入层为信息数据的接受层，依据各层次之间的变换处理实现最终的判别决策。经一系列的非线性变换和处理，信号Xi达到输出节点并产生相应的信号Yk，其中非线性Sigmoid激活函数为正向传递过程中输出与隐含层节点的转换方法，其数学式为：

f(x)=1/(1+e-x)

(1)

经样本学习和记忆训练反映系统内部各要素间的复杂关系，样本训练的最终目的是实现输入量X与期望值Y*的误差最小，通常采用梯度下降法调整各变量权值，为减少二者之间的偏差往往需要进行多次训练，设定输出误差达到最小为停止训练的判别条件。二者之间的误差关系利用误差模型确定，其均方误差计算式为：

(2)

训练好的网络可以实现类似样本信息的自行处理，且输出结果的误差值达到最小。简而言之，选取归一化处理的参评因子初始数据和堤防安全评价等级为BP网络的输入与输出。若达到预先设定的精度要求则训练成功，训练后的网络结构可以用于堤防工程安全评价，最终的评判结果即为模型的输出值。

2.3 突变理论耦合BP神经网络综合评价法

突变理论一般适用于内部关系不确定的系统及不连续问题的直接处理，而对于不同参数间相对重要度该方法不能完全体现。BP网络因存在良好的容错性与发展性，为保证堤防安全评价准确性将突变理论评价值利用神经网络模拟分析，从而替代突变理论中基础数据分析和归一化处理过程。将突变评价结果利用网络输出数据加以修正，可降低人为和主观因素的影响，充分考虑不同参评要素间的相互关系，同时提高BP网络的鲁棒性和计算结果精准度，运用已训练好的模型综合评价堤防安全状态具有速度快、精度高等优点。采用已建立的指标体系和归一化公式处理各参评指标的初始数据，然后运用突变模型遵循自下而上的原则赋予相应的评价值，以突变评价值作为学习样本输入网络系统，经一系列的非线性转换运算输出堤防安全评价值，该过程内部关系合理、人为干扰小、容错性和发展性良好，其详细步骤如下：

步骤一：结合堤防风险特征构造综合评价体系。依据现有文献资料，从多个子系统选择堤防安全评价因子，从而构建堤防安全评价多层次评价体系。

步骤二：初始数据的归一化处理。采用归一公式处理各参评因子初始数据，考虑不同维数确定合适的突变模型，选择尖点突变、燕尾突变、蝴蝶突变模型处理维数作为2、3、4的控制变量，考虑初始数据特征选取合适的模型。

步骤三：堤防安全综合评价。根据各参评因子的初始数据，设定BP模型学习和输入样本为突变理论获取的堤防安全评价值及归一化的底层指标值。采用合适的方法确定隐层数，经多次调整完成网络的训练和学习并使得误差值达到最小，堤防安全状态为模型的实际输出。

3 实证分析

3.1 项目区概况

辽河干流康平县险工治理工程位于福德店-通江口河段，原西辽河建成红山水库后来沙减少，河道转为偏冲。河道顺直段与弯曲段平面形态交替出现，边滩犬牙交错状分布于河床中，河道平均宽度150m，宽深比2.5-10.9之间，弯曲系数处于1.56-1.58范围，平均河床比降为0.21‰，属蜿蜒型河道。二元松散的河岸结构，坍岸和受冲刷问题突出。研究区地形由北西向南东逐渐变低，山脉呈北东向展布，地貌单元包括侵蚀剥蚀低山丘陵、冲积堆积一级阶地和河漫滩，低山丘陵区地形起伏较大，冲沟发育，切割强烈，基岩裸露。2013年8月，辽河干流发生较大洪水，老山头和九间房两处险工均发生大面积兑岸严重等险情，结合实地调查结果和险工实际情况存在拟采取防护加固设计措施，治理长度850m，其中老山头险工平顺护岸300m，九间房险工平顺护岸463.15m及新建4座丁坝。因此，综合评价险工段堤防安全状态，可为提前制定避灾和抢险救灾转移路线及重点监控危险堤段提供决策依据，为保护沿河居民安全和减少堤防破坏灾害损失提供重要保障[9-13]。

3.2 构建评价体系

根据灾害学和系统论等相关理论，考虑各要素间的矛盾关系和堤防工程特性，归纳和整理了要素层的危险因子，从多个方面选取24项典型评价因子，遵循层次性、结构性和系统性等原则构建综合评价体系如表2。其中，B1-B3为致灾因子、孕灾环境、承灾体；C1-C9依次为地形、洪水、河道、堤身、地基、护坡、历史灾情、社会经济和抢险救灾要素；D1、D2为临河地形、背河地形；D3-D5为洪水水位、洪水历史、洪水涨幅；D6-D8为河道游荡性、临河区宽度、主流顶冲；D9-D12为主流顶冲、断面结构、堤形材料、施工质量、堤身隐患；D13-D14为堤基结构、防渗措施；D15-D16为护坡方式、护坡坡度；D17-D18为出险次数、破坏程度；D19-D21为人口因素、面积因素、生产总值；D22-D24为财产分布、抢险条件、道路因素。

3.3 确定评价指标值

堤防安全评价按照从局部到整体的次序分析，结合洪水特征、护坡与地质条件、河流走势、出险历史和堤基结构等情况划分评价单元。根据出险历史和勘察资料将研究堤段划分为6个评价单元，然后利用直线型方法标准化处理表1中的洪水水位、涨幅和历史等定量数据；将定性指标邀请20位专家给予描述，在0-1范围内对各定性风险指标按照专家经验、知识及其对堤防安全的贡献率评分，各参数内容如表1。然后采用归一公式和中间评分法对定性指标处理，由此确定各堤段的参评因子值见表3。

表2 堤防安全综合评价体系

表3 辽河干流康平县典型堤段各的参数标准值

3.4 堤防安全评价

图2 堤防安全评价值与参评因子隶属度关系

当前，由于还没有形成普遍适用的堤防安全评价标准，而现有研究对水库大坝的相关研究较多。因此，结合相关研究资料和堤防工程运行状况，将评价等级分为0.0-0.50、0.50-0.75、0.75-1.00四个区间，对应与安全、基本安全、危险评价等级，且评价值越大则危险程度越高。危险评价等级指汛期堤防工程发生灾害的概率较大，工程设施存在缺陷；基本安全指汛期堤防工程存在发生险情的概率，但各项监测数据未超过标准要求；安全等级指堤防工程经简单的检修和维护后可以满足设计要求，设计洪水下可以正常运行。

3.5 结果分析

根据研究堤段的历史出险次数和相关勘测资料，采用BP神经网络与突变理论相耦合的模型综合评价选取的6个典型堤段的安全等级。运用相同的参评因子、原始数据及主成分析法和层次分析法，对比分析其评价结果以验证模型的适用性与可靠性，结果如图3。从图3可知，采用主成分法、层次分析法和BP神经网络耦合突变理论的综合模型得到的堤防安全评价值为0.64-0.69、0.65-0.70、0.66-0.71之间，以上评价方法的输出结果基本相同，参评的6个典型河段均达到基本安全等级，按照从劣到优的次序排列为堤段1<堤段3<堤段2<堤段5<堤段4<堤段6。根据相关勘测资料和实地考察结果，该评价结果与各河段险工状况保持较高一致性，表明在堤防安全评价方面该模型具有较高可行性和可靠性。

图3 堤防安全评价结果

4 结 论

区域经济持续及沿河居民安全与堤防工程安全状态密切相关，堤防安全评价涉及到的因素较多，且不同因素间存在较为复杂的关联性，现有研究涉及其安全评价的相对较少。

1) 根据风险论和系统论相关研究资料，从承灾体、孕灾体及致灾因子3个子系统归纳总结了堤防安全评价因子，从而构造包含24项定性与定性指标的半结构性多目标多层次评价体系。

2) 采用完成训练的BP网络能够较为准确的描述系统内部的复杂关系，其中训练样本选取为突变评价值，由此构建BP网络与突变理论相耦合的模型。

3) 选取辽河干流康平县险工治理工程中6个代表性河段为实例，验证了该模型的精准度和可行性。结果发现，BP神经网络与突变理论耦合的模型具有准确度高、运算速度快和鲁棒性强等特点，可以客观、准确的描述复杂事物的内在关系，在堤防安全评价方面具有良好可行性和适用性。