基于改进组合赋权物元可拓模型的泥石流危险性评价

强跃　李莉　李绍红　何建

摘要：针对泥石流危险性评价中权重和危险度，基于改进的组合赋权物元可拓评价模型，提出确定权重的优化算法。首先，根据文献分析泥石流危险度的分级标准，建立危险度评价指标，然后结合可拓物元评价理论，针对可拓法各指标权重确定的问题，将层次分析法计算得到的主观权重结合投影寻踪法所得到的客观权重通过距离函数进行耦合，从而获取各指标最终的综合权重，结合投影寻踪法优化蝙蝠算法进行求解，形成泥石流评价的组合赋权物元可拓模型。最后，借助Mat lab语言，调用内嵌工具箱和相应数学函数，编制程序得以实现。结合已有工程实例验证表明：危险性评价与实际工程相符合，评价结果相对合理，具有一定的工程应用价值。

关键词：泥石流；危险性评价；物元可拓模型；组合赋权

中图分类号：P642 文献标识码：A 文章编号：1672-1683（2017）05-0104-06

泥石流是一种危害甚大的地质灾害，通常暴发在中高山沟谷侵蚀地区，一般具有爆发突然、运动快速、历时短暂等特点。由于泥石流形成机制复杂、影响因素众多，很难对具体发育过程进行量化和监测。从防灾减灾的角度出发，针对不同的危险区域，根据泥石流危险性评价结果采取相应的防治措施，对保障人民生命财产安全有着重要的意义。

近年来，随着一些现代数学方法和交叉学科的发展，泥石流危险性评价的研究也步入一个多学科交叉阶段。曹洪洋、金星等将改进灰色关联分析用于泥石流危险评价研究；宁娜等基于信息熵和模糊数学方法，建立了泥石流危险性评价的熵权模糊评判模型；曹水合等对大渡河色斯满沟泥石流形成条件及风险性进行了评价；刘海、任光明等基于层次分析法，建立了泥石流危险性评价的层次识别模型；安玉华等将突变模型用于对泥石流危险性的划分；曹禄来等将模糊神经网络用于泥石流的危险性评价中；同时，根据不同区域泥石流应用地质调查、特征分析及不同尺度建立了危险性评价基础体系。上述探讨或研究，都取得了一定的成果，但也存在一些的不足。例如灰色关联和神经网络技术需要大量的先验样本，而且网络的泛化性能难以保证导致在某些情况下产生误判，模糊评判的主观影响因素较多，未知测度理论中的置信水平确定缺乏一定的标准，突变理论的指标排列顺序过于主观。

可拓学借助形式化的工具研究非相容和对立的矛盾，從定性和定量两个方面去解决矛盾中的规律和方法，目前主要用于岩爆等级和隧道瓦斯突出的识别。然而，可拓评价的权重确定往往采用单一的方法，如层次分析法、熵权法、简单关联函数法等，导致不能有效的考虑主客观因素。基于现状，本文将层次分析法所计算而得的主观权重和由投影寻踪法所得的客观权重通过距离函数进行耦合，提出泥石流危险性评价的改进组合赋权可拓评价模型，并通过工程实例验证所提出方法的有效性。

1泥石流危险性评价体系构建

涉及到评价问题时，首先需选择合适的评价指标，对泥石流危险性评价也是如此。待评区域的地形地貌特征、地质构造和地层岩性特征、自然气候区域人口分布等都可能对评价结果造成影响。为了对泥石流危险性进行评价，需要从影响特征方面提取出具体的危险因子。根据有关文献，结合研究现状，建立表1所示泥石流危险度评价因子。确定待选定具体有关危险因子后，需要对具体指标的区间进行划分，具体分级标准见表2，将泥石流危险性分为4级，从N级到0级，等级越高表示该待评区域泥石流危险程度越高，应予以重点关注。

2可拓评价模型

2.1确定经典域和节域

由可拓学易知经典域为：endprint