一种泥石流危险度评价方法
【专利摘要】本发明公开了一种泥石流危险度评价方法，该方法首先确定与泥石流三要素相关的特征参数；建立三要素的综合信息评价系统，获得三要素初始信息评价矩阵，通过矩阵运算和熵权法，计算得到三要素的信息熵值；建立泥石流信息熵模型，将三个子信息熵值作为输入因子，通过BP神经网络作用，输出泥石流信息熵值；根据信息熵理论与泥石流是否发生的关系，定义泥石流危险度等级标准，进而对研究对象进行危险度评价。本发明提出了一个泥石流概率模型，该模型能综合反映泥石流三要素在泥石流孕育过程中相互作用机制，能够表征泥石流复杂的非线性过程和动态过程，能对研究对象(单沟/区域泥石流)的危险度进行预测。
【专利说明】一种泥石流危险度评价方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于地质灾害评价领域，尤其涉及一种泥石流危险度评价方法。
【背景技术】
[0002] 泥石流是山区常见的一种地质灾害。泥石流爆发突然、来势凶猛、历时短暂，具有 强大的破坏力和冲击力，常常淤埋房屋、耕地、公路及堵塞河道等，给人类的生命财产造成 严重的危害。因此，泥石流危险度评价方法的研究也变得尤为重要。
[0003] 泥石流是否发生、规模大小与地形、固体物源、水动力三大要件密不可分。目前，国 内外对泥石流危险度的研究方法，均选取与三大要件相关的各种因子，通过专家打分或者 数学处理获取其权重，将各个因子与其权重的乘积进行代数求和，作为泥石流危险度的表 达式。事实上，泥石流是否发生是一个概率问题，这种以相关因子及其权重乘积的代数和表 示的泥石流危险度，并不能真正表达泥石流发生的概率大小，而且，不能综合反映三大要 件在泥石流孕育过程中相互作用机制及泥石流发生的非线性和动态过程。
[0004] 因此，亟待研发一个泥石流概率模型，将三大要件在泥石流孕育过程中相互作用 机制和综合作用的结果进行定量化，并表征泥石流发生的非线性和动态过程，进行合理、有 效的泥石流的危险度评价。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提供一种泥石流危险度评价方法，旨在解决现有的泥石流危险 度的评价方法均选取与三大要件相关的各种因子，通过专家打分或者数学处理获取其权 重，将各个因子与其权重的乘积进行代数求和，作为泥石流危险度的表达式，不能真正表达 泥石流发生的概率大小，不能综合反映三大要件在泥石流孕育过程中相互作用机制及泥 石流发生的非线性和动态过程的问题。
[0006] 本发明是这样实现的，一种泥石流危险度评价方法包括：
[0007] 步骤一、通过野外调查及收集资料确定与泥石流三要素相关的特征参数；
[0008] 步骤二、建立三要素的综合信息评价系统，获得三要素初始信息评价矩阵，通过矩 阵运算和熵权法，计算得到三要素的信息熵值包括地形子信息熵、固体物源子信息熵、水动 力子信息熵；
[0009] 步骤三、建立泥石流信息熵模型，将三个子信息熵值作为输入因子，通过BP神经 网络作用，输出泥石流信息熵值；
[0010] 步骤四、根据信息熵理论与泥石流是否发生的关系，定义泥石流危险度等级标准， 进而对研究对象进行危险度评价。
[0011] 进一步，确定泥石流三要素的特征参数的具体方法为：
[0012] 地形因子集={:相对高差，主沟长度，沟床比降，沟坡坡度，坡向，集水区面积，沟 谷形态，…，主沟弯曲系数}，一般情况下，这些因子是基于流域数字地形DEM数据通过 ArcGIS提取而来；
[0013] 固体物源因子集={:地震烈度，岩体的完整性系数，软弱系数，固体物源总量， 单位面积的物源量，固体物源补给段长度比，物源的物理力学特征参数，…，松散物质颗 粒级配}，一般这些因子通过区域地质资料、现场调查和勘察、室内外实验等手段获取；
[0014] 水动力因子集={降雨量，前期有效降雨量，地表径流大小，年最大10分钟暴雨量 均值，年最大1小时暴雨量均值，…，年最大24小时暴雨量均值}，一般这些因子可通过现 场观测、雨量站、水文手册等方式获取。
[0015] 进一步，计算三要素的子信息熵值的具体方法为：
[0016] 首先，建立研究对象与地形指标因子间的综合信息评价体系，评价体系是由n个 研究对象m个指标构成的系统，从而得到初始信息评价矩阵：
[0017]
【权利要求】
1. 一种泥石流危险度评价方法，其特征在于，所述的泥石流危险度评价方法包括： 步骤一、通过野外调查及收集资料确定与泥石流三要素相关的特征参数； 步骤二、建立三要素的综合信息评价系统，获得三要素初始信息评价矩阵，通过矩阵运 算和熵权法，计算得到三要素的信息熵值包括地形子信息熵、固体物源子信息熵、水动力子 信息熵； 步骤三、建立泥石流信息熵模型，将三个子信息熵值作为输入因子，通过BP神经网络 作用，输出泥石流信息熵值； 步骤四、根据信息熵理论与泥石流是否发生的关系，定义泥石流危险度等级标准，进而 对研究对象进行危险度评价。
2. 如权利要求1所述的泥石流危险度评价方法，其特征在于，确定泥石流三要素的特 征参数的具体方法为： 地形因子集={相对高差，主沟长度，沟床比降，沟坡坡度，坡向，集水区面积，沟谷形 态，…，主沟弯曲系数}，一般情况下，这些因子是基于流域数字地形DEM数据通过ArcGIS 提取而来； 固体物源因子集={地震烈度，岩体的完整性系数，软弱系数，固体物源总量，单位 面积的物源量，固体物源补给段长度比，物源的物理力学特征参数，…，松散物质颗粒级 配}，一般这些因子通过区域地质资料、现场调查和勘察、室内外实验等手段获取； 水动力因子集={降雨量，前期有效降雨量，地表径流大小，年最大10分钟暴雨量均 值，年最大1小时暴雨量均值，…，年最大24小时暴雨量均值}，一般这些因子可通过现场 观测、雨量站、水文手册等方式获取。
3. 如权利要求1所述的泥石流危险度评价方法，其特征在于，计算三要素的子信息熵 值的具体方法为： 首先，建立研究对象与地形指标因子间的综合信息评价体系，评价体系是由n个研究 对象m个指标构成的系统，从而得到初始信息评价矩阵：
Bij-规范性信息矩阵中对应于第i行j列的元素，规范性信息矩阵A可表示为：
其中，i = 1，2, --?，]! ;j = 1，2, 然后，根据规范性信息矩阵，确定第i个研究对象下第j项指标的指标值的比重：
其中，Ti一定义为第i个研究对象的地形子信息熵； Pij-第i个研究对象下第j项指标的比重； i = 1，2, ...，n ;j = 1，2, ...，m。 同理，可求得固体物源子信息熵和水动力子信息熵，即：
其中Si-定义为第i个研究对象的固体物源子信息熵； Ri-定义为第i个研究对象的水动力子信息熵； Qij-第i个研究对象下第j项指标的比重； Hiij-第i个研究对象下第j项指标的比重； i = 1，2, ...，n ;j = 1，2, ...，m。
4.如权利要求1所述的泥石流危险度评价方法，其特征在于，建立泥石流信息熵模型 的具体方法为： 将信息熵原理与BP神经网络算法相融合，建立泥石流信息熵模型，其模型的数学表达 式：
式中，H(X)-泥石流信息熵；
X = (X1, x2, X3) -泥石流信息熵因子集（X1为地形子信息熵，X2为固体物源子信息熵， X3为水动力子信息熵）； P(Xi)-因子集X = (X1, X2, X3)中Xi因子的比重，且满足 OcZZ(X)Slog^
5.如权利要求1所述的泥石流危险度评价方法，其特征在于，对泥石流信息熵值进行 归一化处理，归一化公式：
根据泥石流信息熵和泥石流危险度的关系，基于泥石流信息熵模型的危险度等级标准 分为： OKH。^ 1，极低危险； 0.6彡扎<0.8，低度危险； 0.4彡扎<0.6，中度危险； 0.2彡Hc <0.4,高度危险； O < Hc < 0? 2,极高危险。
【文档编号】G06Q10/04GK104331744SQ201410553733
【公开日】2015年2月4日 申请日期:2014年10月17日 优先权日:2014年10月17日
【发明者】欧国强, 宇岩, 潘华利, 王钧, 吕娟, 黄江成, 杨顺, 乔成, 陆桂红, 李丽亚 申请人:中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所