CN110580573B - 一种基于地形子系统的泥石流危险性评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于地形子系统的泥石流危险性评估方法及装置，其方法包括：获取待评估泥石流流域的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据；利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量；利用所构建的泥石流流域地形子系统状态变量，构建泥石流流域地形子系统信息熵模型；利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估。

Description

一种基于地形子系统的泥石流危险性评估方法及装置

技术领域

本发明涉及灾害危险性评估技术领域，特别涉及一种基于地形子系统的泥石流危险性评估方法及装置。

背景技术

泥石流是指在降水、溃坝或冰雪融化形成的地面流水作用下，在沟谷或山坡上产生的一种挟带大量泥砂、石块等固体物质的特殊洪流，其暴发突然、来势凶猛、历时短暂，具有强大的破坏力和冲击力，对山区城镇、村庄、交通、电力、通讯、水利、矿山、农业、生态等造成严重的威胁和危险。众所周知，泥石流灾害是系统问题，泥石流系统是一个开放的动态系统，系统能量分布状态和相互作用结果直接决定着流域是否为泥石流沟以及泥石流危险性大小等等。但是目前国内外对泥石流系统能量分布状态等问题未见相关研究和探讨，因此，亟需用系统科学的原理与方法去探讨泥石流灾害问题。

发明内容

根据本发明实施例提供的方案解决了现有潜在泥石流沟判识、泥石流危险性大小等防灾减灾工作中存在的关键判定评估问题。

根据本发明实施例提供的一种基于地形子系统的泥石流危险性评估方法，包括：

获取待评估泥石流流域的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据；

利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量；

利用所构建的泥石流流域地形子系统状态变量，构建泥石流流域地形子系统信息熵模型；

利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估。

优选地，所述利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量包括：

从所述最低高程数据和所述最高高程数据中选取出N个等高线数据；

利用所述全流域面积数据、所述最低高程数据、所述最高高程数据以及所述N个等高线数据，计算出每个等高线所对应的流域面积比重和流域高程比重；

利用所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统状态变量；

其中，N>1，且N为正整数。

优选地，所述利用所述全流域面积数据、所述最低高程数据、所述最高高程数据以及所述N个等高线数据，计算出每个等高线所对应的流域面积比重和流域高程比重包括：

根据所述最低高程数据和所述最高高程数据，计算所述最低高程数据与所述最高高程数据之间的最大流域高程差；

根据所述N个等高线数据和所述最低高程数据，计算每个等高线数据的流域高程差；

根据所述每个等高线数据的流域高程差和所述最大流域高程差，计算每个等高线所对应的流域高程比重。

优选地，所述利用所述全流域面积数据、所述最低高程数据、所述最高高程数据以及所述N个等高线数据，计算出每个等高线所对应的流域面积比重和流域高程比重包括：

根据所述全流域面积数据和所述N个等高线数据，计算出N+1个两两相邻等高线数据之间的流域面积数据；

根据所述N个等高线数据和所述N+1个流域面积数据，计算出每个等高线数据以上的流域面积数据；

根据所述每个等高线数据的以上的流域面积数据和所述全流域面积数据，计算每个等高线所对应的流域面积比重。

优选地，所述利用所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统状态变量包括：

根据所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数；

通过对所述泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数进行积分处理，得到泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数积分值；

根据所述面积-高程曲线函数和所述面积-高程曲线函数积分值，构建泥石流流域地形子系统状态变量。

优选地，所述泥石流流域地形子系统状态变量的公式为：

其中，P₁(x,t)满足：P₁(x,t)≥0；

其中，所述P₁(x,t)是指所述泥石流流域地形子系统状态变量；所述f(x,t)是指所述面积-高程曲线函数；所述

是指面积-高程曲线函数积分值。

优选地，所述利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估包括：

利用所述泥石流流域地形子信息熵模型对所述待评估泥石流流域的地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度分别进行定量评估；

根据所述地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度的评估结果，对所述待评估泥石流流域的危险性进行评估。

优选地，所述泥石流流域地形子系统信息熵模型的公式为：

其中，所述H_S是指所述泥石流流域地形子系统信息熵模型。

根据本发明实施例提供的一种基于地形子系统的泥石流危险性评估装置，包括：

获取模块，用于获取待评估泥石流流域的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据；

构建模块，用于利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量，以及利用所构建的泥石流流域地形子系统状态变量，构建泥石流流域地形子系统信息熵模型；

危险性评估模块，用于利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估。

优选地，所述危险性评估模块具体用于利用所述泥石流流域地形子信息熵模型对所述待评估泥石流流域的地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度分别进行定量评估，以及根据所述地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度的评估结果，对所述待评估泥石流流域的危险性进行评估；

其中，所述泥石流流域地形子系统信息熵模型的公式为：

其中，所述H_S是指所述泥石流流域地形子系统信息熵模型；所述P₁(x,t)是指所述泥石流流域地形子系统状态变量。

根据本发明实施例提供的方案，本发明可广泛应用到潜在泥石流沟判识、泥石流危险度评价、泥石流监测预警等领域，具有一定的原创性和重要的应用价值。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于理解本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种基于地形子系统的泥石流危险性评估方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种基于地形子系统的泥石流危险性评估装置的示意图；

图3是本发明实施例提供的地形子系统的面积—高程曲线示意图；

图4是本发明实施例提供的地形子系统的H_S与S的关系曲线示意图；

图5是本发明实施例提供的地形子系统的泥石流流域示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明实施例提供的一种基于地形子系统的泥石流危险性评估方法的流程图，如图1所示，包括：

步骤S1：获取待评估泥石流流域的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据；

步骤S2：利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量；

步骤S3：利用所构建的泥石流流域地形子系统状态变量，构建泥石流流域地形子系统信息熵模型；

步骤S4：利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估。

其中，所述利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量包括：从所述最低高程数据和所述最高高程数据中选取出N个等高线数据；利用所述全流域面积数据、所述最低高程数据、所述最高高程数据以及所述N个等高线数据，计算出每个等高线所对应的流域面积比重和流域高程比重；利用所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统状态变量；其中，N>1，且N为正整数。

具体地说，所述利用所述全流域面积数据、所述最低高程数据、所述最高高程数据以及所述N个等高线数据，计算出每个等高线所对应的流域面积比重和流域高程比重包括：根据所述最低高程数据和所述最高高程数据，计算所述最低高程数据与所述最高高程数据之间的最大流域高程差；根据所述N个等高线数据和所述最低高程数据，计算每个等高线数据的流域高程差；根据所述每个等高线数据的流域高程差和所述最大流域高程差，计算每个等高线所对应的流域高程比重。

具体地说，所述利用所述全流域面积数据、所述最低高程数据、所述最高高程数据以及所述N个等高线数据，计算出每个等高线所对应的流域面积比重和流域高程比重包括：根据所述全流域面积数据和所述N个等高线数据，计算出N+1个两两相邻等高线数据之间的流域面积数据；根据所述N个等高线数据和所述N+1个流域面积数据，计算出每个等高线数据以上的流域面积数据；根据所述每个等高线数据的以上的流域面积数据和所述全流域面积数据，计算每个等高线所对应的流域面积比重。

具体地说，所述利用所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统状态变量包括：根据所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数；通过对所述泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数进行积分处理，得到泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数积分值；根据所述面积-高程曲线函数和所述面积-高程曲线函数积分值，构建泥石流流域地形子系统状态变量。

其中，所述泥石流流域地形子系统状态变量的公式为：

其中，P₁(x,t)满足：P₁(x,t)≥0；

其中，所述P₁(x,t)是指所述泥石流流域地形子系统状态变量；所述f(x,t)是指所述面积-高程曲线函数；所述

是指面积-高程曲线函数积分值。

其中，所述利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估包括：利用所述泥石流流域地形子信息熵模型对所述待评估泥石流流域的地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度分别进行定量评估；根据所述地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度的评估结果，对所述待评估泥石流流域的危险性进行评估。

具体地说，所述泥石流流域地形子系统信息熵模型的公式为：

其中，所述H_S是指所述泥石流流域地形子系统信息熵模型。

图2是本发明实施例提供的一种基于地形子系统的泥石流危险性评估装置的示意图，如图2所示，包括：获取模块201，用于获取待评估泥石流流域的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据；构建模块202，用于利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量，以及利用所构建的泥石流流域地形子系统状态变量，构建泥石流流域地形子系统信息熵模型；危险性评估模块203，用于利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估。

具体地说，所述危险性评估模块203具体用于利用所述泥石流流域地形子信息熵模型对所述待评估泥石流流域的地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度分别进行定量评估，以及根据所述地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度的评估结果，对所述待评估泥石流流域的危险性进行评估；其中，所述泥石流流域地形子系统信息熵模型的公式为：

其中，所述H_S是指所述泥石流流域地形子系统信息熵模型；所述P₁(x,t)是指所述泥石流流域地形子系统状态变量。

本发明实施例主要包括两部分：

(1)地形子系统状态变量

泥石流流域系统中地形子系统一般是指由沟坡坡度、地形坡向、集水区面积、沟谷形态等相互作用的多个子系统(要素)构成的系统。一般来讲，比较理想的地形子系统状态变量方程应该包含所有相互作用的子系统(要素)。考虑到地形在泥石流形成过程中主要贡献是为分布其上的松散固土物质提供一定势能，且已知通过流域面积大小能够反映流域集水情况，通过流域高程能够反映流域比降情况。为此，本发明在建立地形子系统状态变量方程时，主要考虑面积和高程这两个关键参数，本发明的具体方法与步骤如下：对于某一时刻t，分别以x和y为横坐标和纵坐标得到一系列点(x,y)，用曲线拟合各点，绘制面积—高程曲线，如图3所示，记为f(x,t)。

具体作法如下：如图5所示，流域最高高程为1000m，最低高程为100m，A1为100m-200m之间的流域面积；A2为200m-300m之间的流域面积；A3为300m-400m之间的流域面积；A4为400m-500m之间的流域面积；A5为500m-600m之间的流域面积；A6为600m-700m之间的流域面积；A7为700m-800m之间的流域面积；A8为800m-900m之间的流域面积；A9为900m-1000m之间的流域面积；因此，全流域面积为＝A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8+A9(km2)，其中

h表示流域等高线图上某条等高线与流域最低点的高差(m)，(即200m等高线与流域最低点的高差为：200-100＝100m；300m等高线与流域最低点的高差为：300-100＝200m；400m等高线与流域最低点的高差为300m；500m等高线与流域最低点的高差为400m；600m等高线与流域最低点的高差为500m；700m等高线与流域最低点的高差为600m；800m等高线与流域最低点的高差为700m；900m等高线与流域最低点的高差为800m)；H表示流域最高点与最低点的高差(m)，即1000-100＝900(m)，

a表示流域等高线图上相应等高线以上的面积(km²)，(即100m等高线的固体物源面积为

200m等高线的固体物源面积为

300m等高线的固体物源面积为

400m等高线的固体物源面积为

500m等高线的固体物源面积为

600m等高线的固体物源面积为

700m等高线的固体物源面积为

800m等高线的固体物源面积为

900m等高线的固体物源面积为

)；与x轴所围成的面积称为面积—高程曲线积分值，可以表示为如下形式：

其中，S表示面积—高程曲线积分值。

由图3可知，根据面积—高程曲线和面积—高程曲线积分值能够反映分布其上的松散固体物质具有势能分布状态的地形信息，也就是说，通过面积—高程曲线及其积分值可以反映地形子系统能量分布状态的地形信息。为此，下面将根据面积—高程曲线和面积—高程曲线积分值构造地形子系统能量分布状态的地形信息密度函数：

满足：①P₁(x,t)≥0；

(2)式满足密度函数性质。由于(2)式主要由面积—高程曲线和面积—高程曲线积分值构造，包含了反映势能能量分布状态的地形信息，因此，该式是称为地形子系统能量状态的地形信息密度函数，简称地形子系统密度函数，同时该式也能够表征地形子系统能量分布状态的地形信息，因此，该式称为地形子系统能量分布状态的地形信息变量，简称地形子系统状态变量。

(2)地形子系统信息熵模型

已知(2)式地形信息密度函数是连续函数，结合连续熵定义，对于某一时刻t，地形子系统信息熵可以表示为：

如果用(1-x)^α拟合面积—高程曲线f(x,t)，那么地形子系统能量状态的信息密度函数可以表示为P₁(x,t)＝(α+1)(1-x)^α，代入(3)式，得到地形子系统信息熵数学表达式(4)。

其中，α表示拟合曲线的系数。

如果面积—高程曲线积分值S为已知，那么S可表示为

将

代入(4)式，地形子系统信息熵可以表示为：

H_S＝S-1-lnS (5)

其中，H_S表示地形子系统信息熵，S表示面积—高程曲线积分值。根据(5)式可以得到H_S与S关系曲线(如图4所示)。由图4可知：H_S随着S增大而减小。当S→1时，地形起伏最大，H_S→0；当S→0时，地形起伏最小，H_S→+∞。这说明地形子系统信息熵大小能够表征地形起伏大小，熵值越小，地形起伏越大，地形起伏越大，越利于泥石流的形成。

下面以具体实施例对本发明实施例进行详细说明

案例区锅圈岩沟位于某市北部，距某市区约10km，是某河一级支流深溪沟左岸的一条支沟。该沟位于某国家级自然保护区内，地处某山断裂带的中南段，属于某地地震极震区(地震烈度为XI度)，流域面积为0.15km²，主沟长约580m，平均坡降270‰，流域最高海拔高程1222m，最低海拔高程943m，相对高差279m。经过调查，在地震之前，锅圈岩沟未曾发生泥石流；地震使沟内的岩土体松动，致使沟谷山体出现较大范围滑坡，形成大量的松散堆积体，为泥石流的活动提供了丰富的物质来源；同时，该地暴雨较频繁，雨量相对集中，为泥石流的产生提供了充足的水动力条件。正是这些因素的综合作用，使得锅圈岩沟在震后的每年都会暴发泥石流，如表1所示。

表1：地震前后锅圈岩沟泥石流发生频次表

按照本研究地形子系统信息熵的方法，可以计算得到锅圈岩地形子系统信息熵，具体步骤如下：首先运用ArcGIS 10.1软件对锅圈岩沟流域的面积和高程进行解译分析。其次，根据解译结果，将流域的面积和高程数据导入到Excel中进行统计分析，按照等高距为10m计算深溪沟流域高程比重和相应位置的面积比重，进而得到子流域的一系列(x,y)点，其中x表示面积比重，y表示高程比重(等高距为10m)；最后，运用MATLAB编程，用曲线锅圈岩沟流域的一系列(x,y)点进行拟合，得到相应的面积—高程曲线，然后再分别对拟合得到的面积—高程曲线进行积分，得到相应的面积—高程曲线积分值S，最后带入到地形子信息熵模型，可得地形子系统信息熵值。如表2所示。

表2 锅圈岩沟地形子系统数据与信息熵

地形子信息熵模型和泥石流危险性的判别表如表3所示。

表3 地形子系统信息熵值与泥石流危险性判别表

可以看出，锅圈岩沟流域地形子信息熵值H_S为0.260，地形起伏度较大，流域的泥石流危险程度较高，泥石流活动特点为：能发生较大规模和频率的泥石流灾害，可能造成重大灾难和严重危害，泥石流危险性较高。

根据本发明实施例提供的方案，使用地形子系统信息熵，能判断出流域地形的起伏程度和泥石流发生的危险性大小。

尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于地形子系统的泥石流危险性评估方法，其特征在于，包括：

获取待评估泥石流流域的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据；

利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量；

利用所构建的泥石流流域地形子系统状态变量，构建泥石流流域地形子系统信息熵模型；

利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估，其包括：

利用所述泥石流流域地形子信息熵模型对所述待评估泥石流流域的地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度分别进行定量评估；

根据所述地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度的评估结果，对所述待评估泥石流流域的危险性进行评估；

其中，所述利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量包括：

从所述最低高程数据和所述最高高程数据中选取出N个等高线数据；

利用所述全流域面积数据、所述最低高程数据、所述最高高程数据以及所述N个等高线数据，计算出每个等高线所对应的流域面积比重和流域高程比重，其包括：

根据所述最低高程数据和所述最高高程数据，计算所述最低高程数据与所述最高高程数据之间的最大流域高程差；

根据所述N个等高线数据和所述最低高程数据，计算每个等高线数据的流域高程差；

根据所述每个等高线数据的流域高程差和所述最大流域高程差，计算每个等高线所对应的流域高程比重；

还包括：

根据所述全流域面积数据和所述N个等高线数据，计算出N+1个两两相邻等高线数据之间的流域面积数据；

根据所述N个等高线数据和所述N+1个流域面积数据，计算出每个等高线以上的流域面积数据；

根据所述每个等高线数据的以上的流域面积数据和所述全流域面积数据，计算每个等高线所对应的流域面积比重；

利用所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统状态变量，其包括：

根据所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数；

通过对所述泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数进行积分处理，得到泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数积分值；

根据所述面积-高程曲线函数和所述面积-高程曲线函数积分值，构建泥石流流域地形子系统状态变量；

其中，N>1，且N为正整数；

其中，所述泥石流流域地形子系统状态变量的公式为：

其中，P₁(x,t)满足：P₁(x,t)≥0；

其中，所述P₁(x,t)是指所述泥石流流域地形子系统状态变量；所述f(x,t)是指所述面积-高程曲线函数；所述

是指面积-高程曲线函数积分值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述泥石流流域地形子系统信息熵模型的公式为：

其中，所述H_S是指所述泥石流流域地形子系统信息熵模型。

3.一种基于地形子系统的泥石流危险性评估装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待评估泥石流流域的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据；

构建模块，用于利用所获取的全流域面积数据、最低高程数据和最高高程数据，构建泥石流流域地形子系统状态变量，以及利用所构建的泥石流流域地形子系统状态变量，构建泥石流流域地形子系统信息熵模型；

危险性评估模块，用于利用所构建的泥石流流域地形子系统信息熵模型对所述待评估泥石流流域进行危险性评估，其包括：

利用所述泥石流流域地形子信息熵模型对所述待评估泥石流流域的地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度分别进行定量评估；

根据所述地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度的评估结果，对所述待评估泥石流流域的危险性进行评估；

其中，所述构建模块包括：

从所述最低高程数据和所述最高高程数据中选取出N个等高线数据；

利用所述全流域面积数据、所述最低高程数据、所述最高高程数据以及所述N个等高线数据，计算出每个等高线所对应的流域面积比重和流域高程比重，其包括：

根据所述最低高程数据和所述最高高程数据，计算所述最低高程数据与所述最高高程数据之间的最大流域高程差；

根据所述N个等高线数据和所述最低高程数据，计算每个等高线数据的流域高程差；

根据所述每个等高线数据的流域高程差和所述最大流域高程差，计算每个等高线所对应的流域高程比重；

还包括：

根据所述全流域面积数据和所述N个等高线数据，计算出N+1个两两相邻等高线数据之间的流域面积数据；

根据所述N个等高线数据和所述N+1个流域面积数据，计算出每个等高线以上的流域面积数据；

根据所述每个等高线数据的以上的流域面积数据和所述全流域面积数据，计算每个等高线所对应的流域面积比重；

利用所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统状态变量，其包括：

根据所述N个等高线的流域面积比重和流域高程比重，构建泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数；

通过对所述泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数进行积分处理，得到泥石流流域地形子系统的面积-高程曲线函数积分值；

根据所述面积-高程曲线函数和所述面积-高程曲线函数积分值，构建泥石流流域地形子系统状态变量；

其中，N>1，且N为正整数。

其中，所述泥石流流域地形子系统状态变量的公式为：

其中，P₁(x,t)满足：P₁(x，t)≥0；

其中，所述P₁(x，t)是指所述泥石流流域地形子系统状态变量；所述f(x，t)是指所述面积-高程曲线函数；所述

是指面积-高程曲线函数积分值。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述危险性评估模块具体用于利用所述泥石流流域地形子信息熵模型对所述待评估泥石流流域的地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度分别进行定量评估，以及根据所述地貌侵蚀程度、稳定程度及地形起伏程度的评估结果，对所述待评估泥石流流域的危险性进行评估；

其中，所述泥石流流域地形子系统信息熵模型的公式为：

其中，所述H_S是指所述泥石流流域地形子系统信息熵模型；所述P₁(x，t)是指所述泥石流流域地形子系统状态变量。

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