滑坡、泥石流地质灾害评价方法研究

朱荣

摘要：我国许多地区地质结构复杂，受到极端天气或者人为因素等影响，导致地质出现滑坡或者泥石流等灾害。针对滑坡以及泥石流地质灾害采用针对性的评价方法，通过评价掌握引发地质灾害的因素，以便实施有效的措施，避免滑坡或者泥石流等灾害的发生。本文围绕滑坡以及泥石流地质灾害应用的评价方法展开讨论，为应用的相关评价方法提供参考依据。

关键词：滑坡;泥石流;地质灾害;评价方法

0.    引言

在滑坡以及泥石流地质灾害进行评价过程中，根据不同类型的滑坡以及泥石流，采用不同的评价方法。如果对滑坡地质灾害进行评价，基于FAN模型采用脆弱性方法评价滑坡地质灾害。如果对泥石流灾害进行评价，基于贝叶斯模型方法评价泥石流地质灾害。如果对滑坡以及泥石流同时进行评价，基于GIS地质灾害系统进行评价。

1.    基于FAN模型的滑坡地质灾害脆弱性评价方法

1.1  评价模型选取

评价模型的选取过程如下：首先，根据滑坡地质灾害的实际情况，确定评价指标，根据评价指标设定评价单元;其次，在建立的模型内部，设定将要进行测试的数据;三，结合数据建立FAN模型;四，在FAN模型的每个节点，属于设定的参数;五，借助FAN模型进行滑坡地质灾害评价，在模型中可以获得较为精准的评价数值;六，将最终形成的FAN模型，用滑坡地质灾害脆性评价。

1.2  评价指标体系构建

构建评价指标体系过程中，将地质、地貌以及自然环境中其它因素作为评价参数。此外根据滑坡地质灾害脆性评价要求，还应设置七个评价指标，指标一为年连续三天降雨最大值，指标二为年降雨量超过25毫米的时间，指标三为植被归一化程度，指标四为断裂带值，指标五为坡度，指标六为坡度超过25%时，该坡度下滑坡面积，指标七为最大高差。在上述评价指标中，降雨量的大小和时间，均与地质出现滑坡灾害存在密切的关系。

1.3  数据预处理

数据预处理过程，需要采用不同的方法，包括评价单元获取方法、目标变量获取方法、降雨指标计算方法、植被指数计算方法、断裂带指标计算方法、坡度指标计算方法、最大高差指标计算方法以及指标数据整理方法。以指标数据整理方法为例，将构建评价指标体系的各个指标，采用离散化和整数化的方式进行处理，可以得出部分滑坡地质灾害脆弱性评价指标数据。

1.4  构建模型结构

通过构建模型结构，在模型中真实的显示出FAN模型对于地质灾害脆弱性评价方法的精度，FAN模型的命中率为84.13%，误测率为26.90%，精度为78.51%，AUC为0.87。

2.    基于贝叶斯网模型的泥石流地质灾害危险性评价方法

2.1  评价模型选取

采用贝叶斯网模型方法评价泥石流地质灾害的危险性，首先应做好评价模型的选取工作，在选取工作中应按照以下步骤进行：一，确定灾害评价指标，根据指标选定评价单元是否满足模型评价要求;二，确定模型测试数据，使模型按照测试数据模拟泥石流发生的过程;三，建立贝叶斯模型结构，通过模型结构学习地质灾害评价方法;四，学习贝叶斯模型参数，由参数优化模型，使模型内各个节点设定的参数，均能满足评价精度要求。

2.2  评价单元

在泥石流地质灾害危险性评价工作中，评价单元是重要的组成部分。在評价引发泥石流发生因素过程中，地貌作为单元成为主要评价对象。在地貌特征较为丰富的地区，并且该地区会产生较多的降雨，会提高发生泥石流地质灾害的概率。选择引发泥石流灾害的诱发因素作为单元，在模型中根据单元进行评价，可以提升评价的准确度。此外在评价单元中，将DEM作为提取流域的算法基础，掌握填洼和削峰的状态，同时确定水流的方向，结合方向提取水流的流域范围，为构建评价指标体系奠定坚实的基础。

2.3  评价指标体系构建

构建评价指标体系，一般设定七个评价指标，指标一为年连续三天最大降雨量，指标二为降雨量超过25毫米的时间，指标三为植被在泥石流发生区域的覆盖范围，指标四为断裂带长度，指标五为坡度超过25%泥石流占用的面积，指标六为在规定的流程内产生的最大高程差，指标七为流域形状系数。

2.4  数据预处理

数据预处理需要使用到多种方法，分别为植被覆盖度指数计算方法、断裂带长度计算方法、流域形状系数计算方法以及指标数据整理方法。使用指标数据整理方法，采用离散化和整数化方法，处理部分区域泥石流地质灾害危险性评价数据，使数据更加贴近真实情况。

2.5  构建模型结构

构建模型结构过程中，基于贝叶斯网结构，利用设定的七个指标，分别对比朴素贝叶斯网、机器学习的贝叶斯网以及调整后贝叶斯网结构性能，其中命中率分别为83.13%、84.16%以及85.66%，误测率分别为8.72%、8.61%以及8.23%，精度分别为88.41%、88.84%以及89.63%，ROC面积分别为0.94、0.95以及0.95。根据上述数据，通过调整构建的贝叶斯网，命中率精度以及面积上升较为明显，而误测率低于其它模型。

3.    基于GIS的滑坡、泥石流地质灾害评价系统

3.1  系统总体结构

建立系统总体结构过程中，需要进行滑坡地质灾害脆弱性评价系统总体设计，在总体设计中，需要不同的元件构建滑坡地质灾害评价系统，分别为通用工具、训练集数据处理、评价模型交叉验证、交叉验证结果查看、脆弱性评价以及导出评价结果。在泥石流地质灾害危险性评价系统总体设计中，仍会需要不同的元件构建泥石流灾害危险性评价系统，分别为通用工具、训练集数据处理、评价模型交叉验证、交叉验证结果查看、危险性评价以及导出评价结果。

3.2  评价系统业务流程

评价系统业务流程分别为滑坡业务流程和泥石流业务流程，在滑坡地质灾害脆弱性评价系统业务流程中，产生的数据最终形成滑坡灾害脆弱性等级图，根据等级图掌握地质可能出现的滑坡等级。在泥石流地质灾害危险性评价系统业务流程中，数据按照流程要求，最终生成泥石流灾害危险性等级图，等级图会将地质区域内可能发生泥石流的位置标记出来。

3.3  评价系统软件结构

评价系统软件结构是由数据浏览和结果查看作为基础，通过评价模型层，将数据输入至数据处理层，最后通过基础数据层，向用户提供查询服务。

3.4  评价系统技术集成方案

评价系统技术集成方案设立过程中，会使用到C#编程语言，由C#编程语言分别设立出Arcgis Engine和Matlab Engine程序，其中Matlab En-gine程序是贝叶斯网络模型建立的基础。基于编程语言最终确定评价系统技术集成方案。

4.    结语

我国属于滑坡和泥石流灾害高发国家，采用地质灾害评价方法，通过建立滑坡和泥石流地质灾害模型，在模型内设置多种评价指标，并在系统总体结构下，按照评价业务流程进行评价，可以获得精准的评价数值的同时，还能准确预测某一区域可能发生的地质灾害，为预防以及防治工作有效的进行发挥重要的作用。

参考文献：

[1]   中国泥石流研究[M].科学出版社，康志成等著，2004.

[2]   边坡地质灾害的预测预报[M].西南交通大学出版社，胡厚田等编著，2001.