CN105260625A - 一种滑坡地质灾害预警推送方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种滑坡地质灾害预警推送方法，利用云计算技术对天气数据、位置数据、地质数据、环境数据等分析，建立AHP滑坡地质风险评价体系、地质灾害降雨量诱发模型，预测了可能发生滑坡地质灾害的时间和几率等信息，提高了预测的精度；并利用基于位置数据服务的滑坡地质预警主动推送和预防应急响应模型实现了给终端设备的预警和应急信息推送，有效提高地质灾害预警及推送的效率和应对灾害的主动性。

Description

一种滑坡地质灾害预警推送方法

技术领域

本发明属于地质灾害预警领域，涉及数据处理的方法领域，具体涉及一种基于位置数据、天气数据、地质数据等的滑坡地质灾害预警推送方法。

背景技术

我国为地质灾害是较为严重的国家之一，而且地质灾害分布广、危害大，给自然、社会和人民生命财产带来了巨大威胁，严重影响了人类居住和生存环境质量，制约了区域社会经济的稳定。其中滑坡地质灾害作为常发地质灾害，是岩体或土体在重力作用下整体随坡度滑下造成的，由大量降水和地震活动诱发引起的，且具有自然和社会双重影响。当前的地质灾害研究主要流程有：①基于统计学、动力学、样本分析、贝叶斯统计分析、频率分析、数理统计理论、回归聚类的降雨诱发模型、②信息处理、③承/受灾体处理、④灾情速报、⑤地质体处理、⑥地质灾害应急响应等。这些研究虽然在地质灾害领域中取得了明显进展，但其研究方向主要偏向对滑坡灾害的被动监测和处理，难以在滑坡灾情发生前数分之内作出较为准确的预警和主动推送，出现这些不足的原因主要是地质结构复杂多变、对滑坡地质灾害数据处理能力有限、地质位置变化轨迹难以即时分析获取、滑坡体风险评估监测模型误差大、对地质灾害研究过程过于被动等。由于目前还不能真正意义上实现地质灾害有效预警，因此，一旦地质灾害发生，多表现为破坏性和灾难性；在突发地质灾害事件应急处理中，预测及预案常常无法发挥具体指导作用或无法满足滑坡地质灾害所产生不同需求。

另一方面，云计算、大数据技术能够对大规模数据进行处理，已在工业界、学术界、政府等各行、各业、各领域产生重大影响，正在颠覆传统信息化构架。云计算、大数据给滑坡地质灾害研究也注入了新的活力，主要表现在大量空间数据获取、分析处理、存储、管理和空间分析等，也给较为精确预警以及个性化推送带来了可能，因此利用基于云计算的大数据分析处理，研究提高滑坡地质灾害即时预警能力、提高地质灾害预警精度及提供主动推送服务具有重要意义。

发明内容

本发明目的是针对现有技术的不足，提供一种预警准确度高、及时推送预警信息的滑坡地质灾害预警推送方法。

为实现上述目的，本发明提供的滑坡地质灾害预警推送方法的步骤为：

S1、获取以历史天气数据为基础的降雨发生机率、降水量变化规律、降雨时间信息，分析不同时间Time范围降雨量Rainfall，建立基于最小二乘法的线性回归模型F(Time,Rainfall)；

S2、在OpenStack的Hadoop集群下分析地质灾害易发地历史天气数据和未来n天天气预报数据，获取一组所述地质灾害易发地降雨变化情况和规律，找出降雨奇异点矩阵R，分析所述奇异点在历史天气数据中发生过突发地质灾害的对应情况R→F(Time,Rainfall)；

S3、建立多专家评分的AHP(AnalyticHierarchyProcess)滑坡地质灾害风险评价指标体系，确定滑坡地质灾害发生权重，对所述权重排序；对地质灾害易发地历史滑坡数据在OpenStack的Hadoop集群下，采用Spark/Stom进行分析，获取各指标值对发生地质灾害影响度及偏好关系，由此建立满足AHP指标值的滑坡地质影响度A和坡度B的滑坡地质风险评价模型AHP→G(A,B)；求解所述AHP模型，得出滑坡地质灾害最早发生临界值K和最晚发生临界值Q范围，即F(Time,Rainfall)：G(A,B)→(K，Q)；

S4、以K和Q为参数建立地质灾害降雨量诱发模型M，并以M为地质结构动态演化的主体，将地质灾害体周围位置信息与潜在灾民位置信息的距离d作为M的约束参数，得出因降雨导致滑坡可能发生的机率P和时间范围T；

S5、在云计算环境下，建立位置信息服务库，所述位置信息包括但不限于地质灾害体的高程、地形起伏度、坡度、重力场变化、位移；然后以P、T为参数建立滑坡地质预警主动推送模型S，即E(d)→S(P,T)：t，所述模型S采用满足位置距离的协同推荐算法将潜在发生的地质灾害位置及可能发生的时间点t通过移动终端发送至地质灾害管理部门和灾害体周围的潜在灾民的终端设备上；

S6、根据t建立滑坡地质灾害应急响应模型max(P)→ER(t)，以灾情发生范围建立多级应急响应机制AHP→L(L1,L2,L3)，得到所述地质灾害应急响应模型ER(t):max(P)→L(L1,L2,L3)；所述模型由危险度L1、易损度L2和风险性L3三个指标组成，并通过Spark或Stom大数据处理，用AHP进行权重分配获得所述易发地地质灾害可能的L1、L2、L3量化值；根据专家的评价，划分出应急响应级别；然后

根据权重大小和t，选择并启动应急级别。

具体的，所述步骤S3中所述AHP滑坡地质灾害风险评价指标体系是在云计算环境下，以地质灾害产生的基本条件、天气分析结果、降雨后雨量、地下水流速、地质灾害体形变、物理化学场变化、地质灾害体地质结构、地质灾害地环境变化、地质灾害空间变化情况作为指标；所述地质灾害地环境变化包括但不限于风速、能见度。所述步骤S3中A由地下水流速、地质变形参数、物理化学场变化、地质灾害体特征参数及环境变化、空间变化计算而得，B由遥感测量所得。

所述步骤S4中建立地质灾害降雨量诱发模型M的步骤为，在云计算环境下采用Spark/Stom分析所述地地质体位置L、位移D、坡度Grade、起伏度RDLS等变化历史数据；起伏度由坡度叠加而成，表示为RDLS＝Σ(Grade)/n，n表示叠加次数，得出其变化规律的地质结构演化拟合模型Y；结合K和Q建立地质灾害降雨量诱发模型Y(D,RDLS)+(K，Q)→M；其中所述地质体位置就是采用ArcGIS定位来获取，并在服务器端建立位置服务处理中心；所述位移数据由卫星遥测获得。

更进一步的，以上所述步骤S4中，根据Y(D,RDLS)+(K，Q)→M建立满足M的滑坡预测控制微分系统E(d)＝M+(P，T)，控制结果为地质滑坡的机率P和时间范围T。

优化的，所述步骤S6中，建立L1、L2、L3的下一级指标值，用AHP进行权重分析，采用多专家评价的方式以获取精确的权重值。所述步骤S6中将所述应急级别发送地质灾害管理部门和灾害体周围的潜在灾民的终端设备上。

本发明的有益效果在于，所提供的滑坡地质灾害预警推送方法利用云计算技术对天气数据、位置数据、地质数据、环境数据等分析，建立AHP滑坡地质风险评价体系、地质灾害降雨量诱发模型，预测了可能发生滑坡地质灾害的时间和几率等信息，提高了预测的精度；并利用基于位置数据服务的滑坡地质预警主动推送和预防应急响应模型实现了给终端设备的预警和应急信息推送，有效提高地质灾害预警及推送的效率和应对灾害的主动性。

附图说明

图1为本发明所述滑坡地质灾害预警推送方法的流程图。

图2为本发明中步骤S1、S2获得地质灾害奇异点分析的流程图。

图3为本发明中步骤S3基于大数据的AHP滑坡地质风险评价体系得出滑坡地质灾害发生时间临界值的流程图。

图4为本发明中步骤S4建立满足M的滑坡预测控制微分系统E的流程图。

图5为本发明中步骤S5滑坡地质预警主动推送模型主动推送地质灾害信息流程图。

图6为本发明中步骤S6建立滑坡地质应急响应模型将应急响应级别推送给终端设备的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明及实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

如图1所示的滑坡地质灾害预警推送方法的流程图，包括：S1、根据天气预测及相关历史数据分析降雨时间和降雨量，通过最小二乘建立降雨线性回归模型F(Time,Rainfall)；

S2、分析其降雨点奇异矩阵R，得出R→F(Time,Rainfall)；

S3、建立基于AHP的滑坡地质风险评价模型：F(Time,Rainfall)：G(A,B)→(K，Q)；

S4、根据地质位置、位移变化、坡度及起伏度等建立滑坡地质诱发模型，并根据地质结构演化建立拟合模型Y，即可得到滑坡地质诱发模型：Y(D,RDLS)+(K，Q)→M；同时建立滑坡地质诱发控制系统：E(d)＝M+(P，T)；

S5、根据S4结果，建立基于位置的滑坡预警主动推送模型E(d)→S(P,T)：t；

S6、根据S5结果，建立地质灾害应急响应模型ER(t):max(P)→L(L1,L2,L3)，根据灾害量化值对应应急响应机制，确定并启动不同应急响应级别。

在实施本发明所述方法之前需要建设地质滑坡灾害数据库，其基础数据来源主要通过多个地质仪器、空间仪器、环境仪器、地空传感器等设备，以及来源于中国气象网的天气数据。数据主要包括降雨时间、降雨量、降雨时长、地下水流速、地质结果变化、物理化学场变化、环境变化、空间变化等，对这些海量数据进行分类，以便在云计算环境下实现Spark或Stom分析。

图2为本发明中步骤S1、S2获得地质灾害奇异点分析的流程图。对地质灾害易发地历史天气数据进行分析，获取以天气预报数据范围值为基础的降雨发生机率、降水量变化规律、降雨时间、降雨季节时间情况等信息,其通过分析天气历史数据的关键量为不同时间Time范围降雨量Rainfall，并由建立基于最小二乘法的线性回归模型F(Time,Rainfall)。在OpenStack的Hadoop集群下按滑坡地质预警推送需求分析地质灾害易发地历史天气数据和未来n天天气预报数据，获取一组该地质灾害易发地降雨变化情况和规律，并找出一些降雨奇异点矩阵R，此处奇异点是指不符合降雨变化规律的特殊点，并分析这些特殊点在历史天气数据中是否有过突发地质灾害发生，即R→F(Time,Rainfall)。

图3为步骤S3基于大数据的AHP滑坡地质风险评价体系得出滑坡地质灾害发生时间临界值的流程图。在云计算环境下，以地质灾害产生的基本条件、天气分析结果、降雨后雨量/地下水流速、地质灾害体形变情况、物理化学场变化、地质灾害体地质结构特征、地质灾害地环境变化、地质灾害空间变化情况等角度建立多专家评分的AHP滑坡地质灾害风险评价指标体系，其中地质灾害地环境变化包括但不限于风速、能见度；然后确定滑坡地质灾害发生权重，并对其这些权重排序，在此基础上对地质灾害易发地历史滑坡数据在OpenStack的Hadoop集群下，采用Spark/Stom进行分析，获取到各指标值对发生地质灾害影响度及偏好关系，并由此建立满足AHP指标值的滑坡地质影响度A和坡度B的滑坡地质风险评价模型AHP→G(A,B)(G表示滑坡地质风险评价模型)；该模型求解后就可以得到K和Q值范围，即F(Time,Rainfall)：G(A,B)→(K，Q)。其中A由地下水流速、地质变形参数、物理化学场变化、地质灾害体特征参数及环境变化、空间变化计算而得，B由遥感测量所得。

图4为本发明中步骤S4建立满足M的滑坡预测控制微分系统E的流程图。该步骤主要以灾害易发地的地质结构为基础，以K和Q为参数建立地质灾害降雨量诱发模型M，并以M为地质结构动态演化的主体，将地质灾害体周围位置信息与潜在灾民位置信息的距离d作为M的约束参数，得出因降雨导致滑坡可能发生的机率P和时间范围T。具体如图4所示，通过在云计算环境下采用Spark或Stom分析该地地质体位置L、位移D、坡度Grade、起伏度RDLS等变化历史数据，其中地质体位置L采用ArcGIS定位来获取，并在服务器端建立位置服务处理中心；位移用位置变化表示为D＝L1-L2(L1>L2)，位置数据由卫星遥测获得；起伏度RDLS由坡度叠加而成，表示为RDLS＝Σ(Grade)/n(n表示叠加次数)，得出其变化规律的地质结构演化拟合模型Y，并结合K和Q建立该滑坡地质诱发模型M，即Y(D,RDLS)+(K，Q)→M；然后得出降雨导致滑坡可能发生的P和T。为了有效控制地质动态演化机制，根据Y(D,RDLS)+(K，Q)→M建立满足M的滑坡预测控制微分系统E(d)＝M+(P，T)，即控制结果就是地质滑坡的机率P和时间范围T，这样可以有效保障滑坡预警控制，实现预警过程的稳定性和鲁棒性。

图5为本发明中步骤S5滑坡地质预警主动推送模型主动推送地质灾害信息流程图。在云计算环境下，以地质灾害体位置数据为基础建立位置服务库，以随时监控灾害体的位置与潜在灾民位置间距离变化情况，所述位置信息包括但不限于地质灾害体的高程、地形起伏度、坡度、重力场变化、位移；然后以P、T为参数建立滑坡地质预警主动推送模型S，即E(d)→S(P,T)：t。本发明应用位置服务实现滑坡地质预警主动推送的关键是建立位置信息处理中心，而且该预警推送机制直接受到滑坡地质监测模型的制约，需要将该地质易发地的位置信息与潜在灾民定位的位置信息进行对比，得出潜在灾民是否受到该次可能发生地质灾害的影响；然后采用满足位置距离的协同推荐算法将可能发生地质灾害的信息通过移动终端发送到地质管理部门和潜在灾民手中，具体实现如图5所示，在云计算环境下采用Mahout来实现。本发明的滑坡地质灾害预警推送方法所实现的滑坡地质灾害预警主要是由滑坡预测控制微分系统E控制，诱发模型M的精确度直接影响滑坡地质灾害预警的精确度，因此需要以P、T为参数的地质灾害降雨量诱发模型M中求出该地地质灾害可能发生的时间点t。

图6为本发明中步骤S6建立滑坡地质应急响应模型将应急响应级别推送给终端设备的流程图。分析P值，P值越大，可能发生地质灾害机率就越高，地质灾害发生可能的时间点t就越准确；然后根据时间t建立地质灾害应急响应模型：max(P)→ER(t)，以有效降低潜在灾民生命财产损失和消除潜在灾民的恐慌。以灾情发生范围建立应急响应机制AHP→L(L1,L2,L3)，因此得到应急响应模型为：ER(t):max(P)→L(L1,L2,L3)，其中L1,L2,L3分别代表危险度、易损度和风险性；对地质灾害可能的L1、L2、L3进行AHP权重分析，得出具体结果值；根据专家的评价，划分出应急响应级别；然后根据权重大小和t，选择并启动应急级别。为了缓解地质灾害所带了的损失、降低人民生命财产和消除潜在灾民出现恐慌，需要根据t建立多级滑坡地质灾害应急响应模型，即再建立L1、L2、L3的下一级指标值，用AHP进行权重分析，采用多专家评价的方式以获取精确的权重值。

实施例

结合实施例，说明本发明滑坡地质灾害预警推送方法的使用过程。

首先，在区域内建设地质滑坡灾害数据库，其基础数据来源主要通过各地质仪器、空间仪器、环境仪器、地空传感器等设备，其天气数据来源于中国气象网。然后将这些数据按降雨时间、降雨量、降雨时长、地下水流速、地质结果变化、物理化学场变化、环境变化、空间变化等进行数据分类，以实现在云计算环境下的Spark或Stom分析。

S1、根据历史的降雨时间和降雨量，通过最小二乘建立降雨线性回归模型F(Time,Rainfall)；

S2、分析其降雨点奇异矩阵R，得出R是否发生过滑坡灾害，即R→F(Time,Rainfall)；

S3、根据第S1步的分析结果和S2步的回归模型，建立基于AHP的滑坡地质风险评价模型：F(Time,Rainfall)：G(A,B)→(K，Q)；

S4、根据地质位置、位移变化、坡度及起伏度等建立滑坡地质诱发模型，并根据地质结构演化建立拟合模型Y，即可得到滑坡地质诱发模型：Y(D,RDLS)+(K，Q)→M；同时，为了更好控制M的演化的稳定性，建立滑坡地质诱发控制系统：E(d)＝M+(P，T)，以获得发生地质灾害的地理位置和滑坡地质各种特性变化情况；

S5、根据S4步结果，建立基于位置的滑坡预警主动推送模型E(d)→S(P,T)：t，将潜在可能发生地质灾害的预警信息通过移动终端发送到地质管理部门和潜在灾民手中；

S6、根据S5步结果，建立地质灾害应急响应模型ER(t):max(P)→L(L1,L2,L3)，并根据预警级别，分别启动不同应急响应机制。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种滑坡地质灾害预警推送方法，其特征在于：所述滑坡地质灾害预警推送方法的步骤为：

S1、获取以历史天气数据为基础的降雨发生机率、降水量变化规律、降雨时间信息，分析不同时间Time范围降雨量Rainfall，建立基于最小二乘法的线性回归模型F(Time,Rainfall)；

S2、在OpenStack的Hadoop集群下分析地质灾害易发地历史天气数据和未来n天天气预报数据，获取一组所述地质灾害易发地降雨变化情况和规律，找出降雨奇异点矩阵R，分析所述奇异点在历史天气数据中发生过突发地质灾害的对应情况R→F(Time,Rainfall)；

S3、建立多专家评分的AHP滑坡地质灾害风险评价指标体系，确定滑坡地质灾害发生权重，对所述权重排序；对地质灾害易发地历史滑坡数据在OpenStack的Hadoop集群下，采用Spark或Stom进行分析，获取各指标值对发生地质灾害影响度及偏好关系，由此建立满足AHP指标值的滑坡地质影响度A和坡度B的滑坡地质风险评价模型AHP→G(A,B)；求解所述AHP模型，得出滑坡地质灾害最早发生临界值K和最晚发生临界值Q范围，即F(Time,Rainfall)：G(A,B)→(K，Q)；

S4、以K和Q为参数建立地质灾害降雨量诱发模型M，并以M为地质结构动态演化的主体，将地质灾害体周围位置信息与潜在灾民位置信息的距离d作为M的约束参数，得出因降雨导致滑坡可能发生的机率P和时间范围T；

S5、在云计算环境下，建立位置信息服务库，所述位置信息包括但不限于地质灾害体的高程、地形起伏度、坡度、重力场变化、位移；然后以P、T为参数建立滑坡地质预警主动推送模型S，即E(d)→S(P,T)：t，所述模型S采用满足位置距离的协同推荐算法将潜在发生的地质灾害位置及可能发生的时间点t通过移动终端发送至地质灾害管理部门和灾害体周围的潜在灾民的终端设备上；

S6、根据t建立滑坡地质灾害应急响应模型max(P)→ER(t)，以灾情发生范围建立多级应急响应机制AHP→L(L1,L2,L3)，得到所述地质灾害应急响应模型ER(t):max(P)→L(L1,L2,L3)；所述模型由危险度L1、易损度L2和风险性L3三个指标组成，并通过Spark或Stom大数据处理，用AHP进行权重分配获得所述易发地地质灾害可能的L1、L2、L3量化值；根据专家的评价，划分出应急响应级别；然后根据权重大小和t，选择并启动应急级别。

2.根据权利要求1所述的滑坡地质灾害预警推送方法，其特征在于：所述步骤S3中所述AHP滑坡地质灾害风险评价指标体系是在云计算环境下，以地质灾害产生的基本条件、天气分析结果、降雨后雨量、地下水流速、地质灾害体形变、物理化学场变化、地质灾害体地质结构、地质灾害地环境变化、地质灾害空间变化情况作为指标；所述地质灾害地环境变化包括但不限于风速、能见度。

3.根据权利要求1所述的滑坡地质灾害预警推送方法，其特征在于：所述步骤S3中A由地下水流速、地质变形参数、物理化学场变化、地质灾害体特征参数及环境变化、空间变化计算而得，B由遥感测量所得。

4.根据权利要求1所述的滑坡地质灾害预警推送方法，其特征在于：所述步骤S4中建立地质灾害降雨量诱发模型M的步骤为，在云计算环境下采用Spark或Stom分析所述地地质体位置L、位移D、坡度Grade、起伏度RDLS等变化历史数据；起伏度由坡度叠加而成，表示为RDLS＝Σ(Grade)/n，n表示叠加次数，得出其变化规律的地质结构演化拟合模型Y；结合K和Q建立地质灾害降雨量诱发模型Y(D,RDLS)+(K，Q)→M；其中所述地质体位置就是采用ArcGIS定位来获取，并在服务器端建立位置服务处理中心；所述位移数据由卫星遥测获得。

5.根据权利要求4所述的滑坡地质灾害预警推送方法，其特征在于：所述步骤S4中，根据Y(D,RDLS)+(K，Q)→M建立满足M的滑坡预测控制微分系统E(d)＝M+(P，T)，控制结果为地质滑坡的机率P和时间范围T。

6.根据权利要求1所述的滑坡地质灾害预警推送方法，其特征在于：所述步骤S6中，建立L1、L2、L3的下一级指标值，用AHP进行权重分析，采用多专家评价的方式以获取精确的权重值。

7.根据权利要求1所述的滑坡地质灾害预警推送方法，其特征在于：所述步骤S6中将所述应急级别发送地质灾害管理部门和灾害体周围的潜在灾民的终端设备上。