本发明涉及滑坡稳定性监测领域，尤其涉及一种基于预警等级判断岩质斜坡稳定性的方法。
背景技术：
目前实现对滑坡的智能实时预警监测多基于系统预警平台，该系统平台可以对现场安装的智能监测设备所采集的数据进行时时记录分析，并根据云端系统所嵌入的监测预警模型，对滑坡危险等级进行蓝色、黄色、橙色和红色预警等级划分。在实际的监测预警应用中，为了保证监测数据的可靠性及完整性，在后缘裂缝安装大于一台的位移监测装置，监测预警平台会对装置所传回的每一组数据进行记录分析。但是现有的监测预警平台并未对多组数据进行融合，仅根据单个监测点最高预警等级作为斜坡的整体危险等级，并以此为依据作为危险警报发布的依据，因为在实际工程应用中单个监测点的监测设备很容易因自然因素或人为因素受到扰动，至使预警平台对滑坡的危险等级进行误报，本文提出一种能够基于多个监测点不同危险等级对斜坡整体稳定性判定的方法。
现有的监测预警平台并未对多组数据进行融合，仅根据单个监测点最高预警等级作为斜坡的整体危险等级，并以此为依据作为危险警报发布的依据，因为在实际工程应用中单个监测点的监测设备很容易因自然因素或人为因素受到扰动，至使预警平台对滑坡的危险等级进行误报。
技术实现要素：
为了克服滑坡监测预警平台因为单个监测点受扰动引起监测变形速率激增，而引发预警信息误发的问题，本发明提出了一种基于预警等级判断岩质斜坡稳定性的方法，包括以下步骤：
s1.根据不同预警等级对于判定滑坡发生的重要程度进行相同量级划分；
s2.采用层次分析法计算出不同预警等级对于判定滑坡发生的权重；
s3.根据监测设备的布设位置分别赋予权重；
s4.由层次分析法计算出的权重引入判定滑坡是否进入临滑阶段的主观概率；
s5.融合多个监测点预警等级定量判定滑坡整体进入临滑阶段的概率，当此概率大于等于50％时，即可认定该滑坡已经处于临滑阶段，滑坡监测预警平台可以据此发布预警信息。
进一步的，所述步骤s1包括以下子步骤：
s11.将不同预警等级对于对判断斜坡稳定性的重要程度进行逐级均匀递增；
s12.再将两两预警等级对判断滑坡是否进入临滑阶段的重要性程度比较按1-9的标度进行划分。
进一步的，所述步骤s12中，不同预警等级包括：蓝色预警b、黄色预警y、橙色预警o和红色预警r，且对于对判断斜坡稳定性的重要程度进行逐级均匀递增。
进一步的，所述步骤s13中，1-9的标度具体为：
标度1，表示两个元素相比，具有同样重要性；
标度3，表示两个元素相比，前者比后者稍重要；
标度5，表示两个元素相比，前者比后者明显重要；
标度7，表示两个元素相比，前者比后者强烈重要；
标度9，表示两个元素相比，前者比后者极端重要；
标度2、4、6和8，表示上述相邻判断的中间值。
进一步的，所述步骤s12中，按1-9的标度进行划分的结果包括：
(r:b)＝9；(r:y)＝6；(r:o)＝3；(o:b)＝6；(o:y)＝3；(y:b)＝3；
上述结果可用(c1:c2)＝x表示，即预警等级c1与预警等级c2对于同一事件的重要程度为x，且有(c2:c1)＝1/x；
由此可得判断矩阵a：
进一步的，所述步骤s2中，对于一个一致的判断矩阵a，其每一列归一化后就是相应的权重向量，故采用和法就是采用这4个列向量的算术平均作为权重向量，具体计算步骤如下：
s21.将判断矩阵a的元素按列归一化；
s22.再将归一化后的各列相加；
s23.最后将相加后的向量除以4即得权重向量；
根据上述计算步骤即可得到：
w＝[w1，w2，w3，w4]t＝[0.0466，0.1052，0.2571，0.5912]t
其中w1,w2,w3,w4分别代表蓝色预警b、黄色预警y、橙色预警o和红色预警r对于判定滑坡是否进入临滑阶段的权重。
进一步的，所述步骤s3中，由于岩质斜坡的滑体具有较强的整体性，在同一后缘裂缝上所布设的地表位移器所监测的位移变化速率基本一致，不存在特殊监测点，因此可以将每一监测点位赋予相同权重系数，即：c＝1/n，其中，c为监测点位的权重，n为监测点位的个数。
进一步的，所述步骤s4中，由于预警事件是逐级发生，预警等级的判据仅与斜坡累计位移切线角度有关，因此可以将预警等级权重进行叠加得到：
pb＝0.05
py＝0.05+0.10＝0.15
po＝0.05+0.10+0.26＝0.41
pr＝0.05+0.10+0.26+0.59＝1
其中pb,py,po,pr均大于等于0且小于等于1，符合主观概率的定义，因此可将其视为由预警等级判断滑坡进入临滑阶段的主观概率，即对预警等级的进行量化处理。
进一步的，所述步骤s5中，将步骤s4量化处理的结果与各监测点位置权重系数进行结合计算得到：
p＝c·(pb·n1+py·n2+po·n3+pr·n4)·100％
其中n1+n2+n3+n4＝n，p为根据各监测点的预警等级进行多源数据融合后判断滑坡即将失稳的概率，当概率p大于或等于50％时，即可判定滑坡已经进入临滑阶段，滑坡监测预警平台可以此为依据发布预警信息。
进一步的，在计算单准则下排序权向量时，还必须进行一致性检验，其具体步骤如下：
s61.计算一致性指标c.i.：
其中，λmax为判断矩阵a的最大特征值，m为判断矩阵a的矩阵阶数；
s62.根据判断矩阵a的阶数查找相应的平均随机一致性指标r.i.；
s63.计算一致性比例c.r.：
当一致性比例c.r.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的。
本发明的有益效果在于：本发明能够准确忽略错误数据，正确识别滑坡危险等级，根据融合后的量化的滑坡判定指标可以去除单一误差数据对于判断滑坡危险等级的影响，并以此作为警报信息发布的依据，防止误报的事件的发生。
具体实施方式
本实施例提供了一种基于预警等级判断岩质斜坡稳定性的方法，具体如下：
1、层次分析法(analytichierarchyprocess,ahp)是一种实用的多属性决策方法，它把复杂问题分解成各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合决策者的判断，确定决策方案相对重要性的总的排序。整个过程体现了人的决策思维的基本特征，即分解、判断综合。本实施例采用层次分析法对不同预警等级对于应判定滑坡进入临滑阶段重要程度分别赋予不同的重要标度。
根据一致矩阵法，可以将不同的两个预警等级之间对于判断斜坡稳定性的重要程度分为9个标度即1-9，其中：
标度1，表示两个元素相比，具有同样重要性；
标度3，表示两个元素相比，前者比后者稍重要；
标度5，表示两个元素相比，前者比后者明显重要；
标度7，表示两个元素相比，前者比后者强烈重要；
标度9，表示两个元素相比，前者比后者极端重要；
标度2、4、6、8，表示上述相邻判断的中间值。
将不同预警等级对于对判断斜坡稳定性的重要程度进行逐级均匀递增，该预警等级从低到高为：蓝色预警b、黄色预警y、橙色预警o和红色预警r，再将两两预警等级对判断滑坡是否进入临滑阶段的重要性程度比较按1-9的标度进行划分得到：
(r:b)＝9；(r:y)＝6；(r:o)＝3；(o:b)＝6；(o:y)＝3；(y:b)＝3；
上述结果可用(c1:c2)＝x表示，即预警等级c1与预警等级c2对于同一事件的重要程度为x，且有(c2:c1)＝1/x；
由此可得判断矩阵a：
对于一个一致的判断矩阵a，它的每一列归一化后就是相应的权重向量。因此采用和法就是采用这4个列向量的算术平均作为权重向量。
其具体的实行步骤如下：
第一步：判断矩阵a的元素按列归一化；
第二步：将归一化后的各列相加；
第三步：将相加后的向量除以4即得权重向量。
根据计算即可得到：
w＝[w1，w2，w3，w4]t＝[0.0466，0.1052，0.2571，0.5912]t
其中w1,w2,w3,w4分别代表蓝色预警b、黄色预警y、橙色预警o和红色预警r对于判定滑坡是否进入临滑阶段的权重。
2、在计算单准则下排序权向量时，还必须进行一致性检验。当判断矩阵偏离一致性过大时，这种近似估计的可靠程度也就值得怀疑。因此需要对判断矩阵的一致性进行检验，其具体的步骤如下：
(1)计算一致性指标c.i.：
其中，λmax为判断矩阵a的最大特征值，m为判断矩阵a的矩阵阶数；
(2)根据判断矩阵a的阶数查找相应的平均随机一致性指标r.i.：
(3)计算一致性比例c.r.
当c.r.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的。
经一致性检验：
满足一致性要求。
3、由于岩质斜坡的滑体具有较强的整体性，在同一后缘裂缝上所布设的地表位移器所监测的位移变化速率基本一致，不存在特殊监测点，因此可以将每一监测点位赋予相同权重系数，即：c＝1/n，其中，c为监测点位的权重，n为监测点位的个数。
同时，将监测点位置对于判断斜坡稳定性的权重赋予均值，可以尽量减小布设点位对于衡量斜坡稳定性的误差。
4、根据层次分析法计算的权重引入主观概率。由于预警事件是逐级发生，预警等级的判据仅与斜坡累计位移切线角度有关，因此可以将预警等级权重进行叠加得到：
pb＝0.05
py＝0.05+0.10＝0.15
po＝0.05+0.10+0.26＝0.41
pr＝0.05+0.10+0.26+0.59＝1
其中pb,py,po,pr均大于等于0且小于等于1，符合主观概率的定义，因此可将其视为由预警等级判断滑坡进入临滑阶段的主观概率，即对预警等级的进行了量化处理。
因此将此量化结果与各监测点位置权重系数进行结合计算得到：
p＝c·(pb·n1+py·n2+po·na+pr·n4)·100％
其中n1+n2+n3+n4＝n，p为根据各监测点的预警等级进行多源数据融合后判断滑坡即将失稳的概率，当此概率大于或等于50％时，即可判定滑坡已经进入临滑阶段，滑坡监测预警平台可以此为依据发布预警信息。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。