地质灾害相关内容研究

姚扬　徐凯澳

摘 要：地質灾害相关话题已被相关行业关注，并且在这几年关注度逐渐提高，本研究对相关内容进行了研究。

关键词：地质灾害;平台;评价;预测;实例

1地质灾害数据处理平台

已有研究介绍了一个移动应用程序和一个基于网络的地理信息系统，用于东亚和东南亚地质灾害信息的高效和经济有效的共享。自由开放源码软件也用于其他重要的空间数据处理和共享操作。WMS和WPS是为了访问和查看系统数据库中的地质灾害数据而制定的。开发移动应用程序是为了通过向这些网络服务发送请求来访问和共享系统的地理空间内容，使地质灾害缓解措施更加有效。使用该应用程序可以轻松确定距离最近的活断层、活火山和地震震源的距离等信息。移动应用程序为用户提供了一个界面，方便用户访问地质灾害信息，如活断层、活火山、海啸淹没的海岸线以及历史和实时地震事件。具有互联网连接的移动设备的广泛使用使得地质灾害信息传播利用该应用非常有效。

地质调查是地质灾害评估的基础数据源，为了增加可用的地质信息集，同时，已有研究在900个钻孔的基础上实现了一个名为GEOCITY的数据库，其地层反映了上个世纪进行的主要钻孔调查。其构建过程中真正的关键时刻是不同数据的均匀化和地质构造的识别。对钻孔原始数据的详细分析使我们能够定义数据库实体，而矿床特征、产品分布和参考钻孔用于识别地质地层。使用GEOCITY数据库进行的分析使得有可能更好地评估Campi Flegrei和Somma-Vesuvio的火山灾害以及那不勒斯市面临的与冲积现象有关的灾害。

2地质灾害评价

已有研究中在天山公路地质灾害稳定性评价与决策管理的分析中，利用ESRI公司的ArcEngine组件，引入地理信息系统、遥感等相关理论、方法和技术，引入模糊综合评价，并对现场成果和遥感影像进行对比，根据数据库的规则进行综合、协调、选择、归纳和变化，建立和完善基于ArcGIS平台的地理数据库和地质灾害数据库。该系统为地质灾害稳定性评价、地质选线和三维可视化分析等提供了有力的平台依据。

随着利用地理信息系统进行地质灾害风险评估方法的重大进展，开发了一些基于地理信息系统的相关系统。但是，这些系统中仍然存在一些缺陷：每一个系统只能用于某一种危害评估，并且只有唯一的评估模型;评价指标体系和空间数据库不易更新。为此，已有研究介绍了一个基于地理信息系统的地质灾害风险评估多模型系统，该系统采用了Visual Basic 6.0和MAPGIS二次开发模块;并将该系统应用于豫中城市群地质灾害风险评估项目中。该系统将地理信息系统空间分析的先进功能与数学评价模型和软件集成开发技术相结合。与一些研究者设计的其他系统相比，该系统具有以下优点：1 .它为用户提供了5种不同的模型：指数加权模型、模糊综合评价模型、可拓物元综合评价模型、空间信息模型和人工神经网络模型。因此，用户可以选择多个模型来评估一个特定的危险，并分别比较不同的结果。2.通过交互式建立不同的评估指标体系，方便了对各种危险源的风险评估。3.它为用户提供了实时更新空间数据库的功能。4.它通过不同的表现形式向用户提供评估结果。在豫中城市群地质灾害风险评估项目中，针对多种类型的地质灾害选择了上述多种模型。不同模型计算的结果不仅彼此十分相似，甚至与现场调查的结果也十分相似。实例研究表明，基于该系统的评估结果是可靠可行的[1]。

3地质灾害实例

3.1基于机器学习和云模型的岩溶地质灾害敏感性分区

有研究利用人工智能对严重地质灾害进行敏感性、准确性评价，是提高岩溶地质灾害评价效率和准确性的危害辨识。以往研究选取地形地质特征作为地质灾害识别的敏感因素，桂北地区以典型的喀斯特地貌为研究对象，选择桂北广西壮族自治区为研究区域，利用支持向量机模型理论，实现了岩溶地质灾害影响因素的智能分类，提出了岩溶地区地质灾害易发性区划综合配置方法，建立了岩溶地区不适宜地质灾害易发性定量评价模型。在此基础上，结合机器学习理论，建立了地质灾害综合敏感性指数模型。结果表明，通过统计学习，可将影响因素分为5个等级，研究区地质灾害易发性指数在0.713ー5.798之间，中段地质灾害易发性所占比例最大。高、中、低磁化率带分布差异显著。不同的敏感性分区对工程建设有不同的影响[1]。

3.2增量式更新关联挖掘算法在地质灾害系统中的应用

有研究针对倒排索引树关联挖掘效率低、时间和空间开销小的问题，提出了一种更新倒排索引树关联挖掘算法。该算法将倒排索引技术与树结构相结合。当数据库中的数据不断更新时，它只能扫描数据库中新添加的部分，而无需扫描原始数据库来计算交易项的数量。 将牛顿插值公式预测的最佳阈值与该频率进行比较，得到频繁项集。 后计算频繁项集中不同项集的组合的置信水平，得到相关规则，并对规则进行相关性分析，得到更加符合实际的关联规则。 将倒排索引树更新关联挖掘算法应用于地质灾害监测系统的数据分析中。 选取一年的降雨量、地下水位、土壤含水量和地形数据作为试验数据集。与原始算法相比，倒排索引树更新关联挖掘算法在内存消耗和效率方面都有一定的提高。实验结果表明，在最小支持度保持不变的情况下，事务记录的数量与新数据的数量相同，倒排索引树增量更新关联挖掘算法的挖掘效率低于最小支持度算法的2 / 5。 当事务记录的数量和新数据的数量保持不变，且 ivar 算法支持变化时，倒排索引树增量更新关联挖掘算法的内存消耗远小于 ivar 算法。 在实验过程中，根据倒排索引树增量式更新关联挖掘算法的结果，得到关联规则并判断相关性。 利用强关联规则设置地质灾害监测系统的报警阈值[2]。

参考文献：

[1]Yu Huang，Peng Jin. Impact of human interventions on coastal and marine geological hazards： a review[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment，2018，77（3）.

[2]Yanlin Wang，Chunyu Bu，Jingyi Liu，Chengfang Zhang，Zhen Qi. Investigation on Implemental System of Provincial Emergency Plan for Unexpected Geological Disasters in Shaanxi Province[P]. Proceedings of the 8th Annual Meeting of Risk Analysis Council of China Association for Disaster Prevention （RAC 2018），2018.