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《成都理工大学》 2017年
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数据挖掘在滑坡泥石流预测评价中的应用

李骅锦  
【摘要】:我国是一个多山多丘陵的国度,存在滑坡泥石流的区域较广,且危险巨大;国内爆发地质灾害(滑坡泥石流)的强度、规模及带来的经济损失、人员伤亡均位居世界前列。随着国家经济的发展,我国人类活动区域也在不断的扩展,在山区丘陵区的活动也越来越频繁。所以,我们也面临前所未有的减灾防灾压力。对所有潜在危险的灾害点进行全方位治理又显得劳民伤财,得不偿失。针对问题的严重性与矛盾性,对灾害进行预测评价就显得十分重要了。本文认为运用数据挖掘的方法为解决该棘手的问题提供了思路与方法。就滑坡泥石流预测评价的问题,基于现有的资料,本文选择了滑坡位移变形的时间预测预报(以白水河滑坡为例)、滑坡危险范围预测预报问题(以黑方台滑坡为例)及泥石流治理工程定量评价(以文家沟为例)三个具有代表性的滑坡泥石流预测评价的问题,展开研究与论述。主要方法及取得成果如下:(1)滑坡位移变形的时间预测预报模型:滑坡累积位移监测曲线往往呈现出复杂的非线性增长特性,对此建立了不少相关的预测模型,而以往的预测模型在模型参数的选择、模型核函数的确定等方面仍有改进的空间。本模型基于小波函数(Wavelet Analysis,WA),ELM与OS-ELM,提出一种名为WA-ELMs的预测方法。首先,该方法基于小波函数,将滑坡累积位移分解成受内部地质条件影响的趋势项和受外部影响因子影响的周期项;然后,基于ELM与OS-ELM分别对趋势项和周期项进行预测;最后将趋势项和周期项的预测值叠加得到累积位移的预测值。结果表明,小波函数得到的趋势项展现出良好的趋势性,而周期项也展现出良好的周期性;以Sigmoid方程为核函数,隐含层神经元个数为33的ELM模型能准确高效对趋势项进行预测,而以RBF方程为核函数,隐含层神经元个数为100的OS-ELM模型能准确高效对周期项进行预测;累积位移预测数据的RMSE分别为0.1423和0.1315,预测结果相对较好,能够在滑坡位移预测领域发挥一定的作用。(2)滑坡空间危险范围预测预报模型:滑坡滑动距离预测的研究一直是滑坡空间研究的主要内容,也为一项较难的前沿研究课题,具有重要的防灾减灾意义。本模型首先基于现场调查和无人机航拍,提取黑方台地区的滑坡地貌数据和体积数据,并将研究区滑坡分为黄土滑坡和黄土-基岩滑坡两类;随后基于数据,运用boosting-tree方法筛选参数及七种主流机器算法分别对两类滑坡的滑坡滑动距离进行对比训练,选出精度最高的方法建立预测模型;最后将预测所得数据进行K-S检验,建立符合常规分布的VaR与TVaR风险模型,计算得到该两类滑坡的风险概率滑动距离,对该区域的风险概率危险范围进行划分,并做出了评价进行探讨。通过建模计算,选择滑源区纵向长,滑源区横向宽,滑坡壁高,滑体体积和滑坡落差作为预测黄土滑坡滑距的输入参数;选择滑动长度,岩石倾角和滑坡坡角作为黄土基岩滑坡滑距输入参数;对比机器算法计算结果可知,MLP在所有七种数据预测方法中表现最优;通过K-S检验与A-D检验,选择Lognormal分布描述黄土滑坡滑距,用Weibull分布描述黄土基岩滑坡滑距。最后,建立基于Lognormal分布及Weibull分布的VaR模型与TVaR模型,统计得到在不同置信水平的危险范围。该方法科学合理选择了预测模型,并得到了基于统计学的概率滑距和危险范围。计算结果对工程建设和保险行业具有可参考的价值。(3)泥石流治理工程定量评价模型:以往的泥石流治理工程效果分析主要从工程以及预警的角度进行,对比分析发生泥石流的启动位置的变化,泥石流危险范围的变化或者爆发泥石流临界雨量阀值的变化,缺少治理前后泥石流在发生概率以及冲出量的对比,显得不太直观。本模型基于生存分析模型、Bootstrap方法以及ELM对文家沟泥石流发生概率、泥石流发生的降雨特征值以及泥石流冲出量等方面展开了分析,从定量研究的角度分析了文家沟泥石流治理工程在泥石流防范以及防灾减灾的功能与效果。生存分析模型结果表明治理前生存概率降低至0%时,治理后仍为55.6%;治理后爆发泥石流的最大小时降雨量为治理前的2.571倍,降雨总量为治理前的1.232倍,降雨历时为治理前的5.435倍;模型结果体现了治理工程泥石流防范的重要作用。Bootstrap方法以及极限训练机模型结果表明,在假设没有治理工程情况下,2011年至2015年的10次降雨事件爆发泥石流概率为100%,远高于真实情况的30%;且预测的泥石流冲出量远远大于真实的冲出量;模型结果体现了治理工程防灾减灾的重要性。
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:P642.2

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