CN110929939A - 一种基于聚类-信息量耦合模型下的滑坡灾害易发性空间预测方法 - Google Patents

一种基于聚类-信息量耦合模型下的滑坡灾害易发性空间预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于聚类‑信息量耦合模型下的滑坡灾害易发性空间预测方法，采用K‑means算法对地形评价因子的评价指标进行聚类等级划分，充分考虑了单个评价单元内各个地形评价因子的内在联系，而距离类评价因子采用自然断点法从数值上进行等级划分；再根据信息量模型计算每个评价因子的不同等级下的信息量，根据每个评价单元的各评价因子所在等级的信息量求和得到该评价单元的滑坡信息量，从而得到地图中所有评价单元的滑坡信息量，再结合频率比模型，进行信息量等级划分，最终得到滑坡易发性等级区划图。本发明有较高的滑坡灾害易发性的空间预测精度，可以作为灾害防治，以及灾害治理的依据。

Description

一种基于聚类-信息量耦合模型下的滑坡灾害易发性空间预 测方法
技术领域
本发明涉及地质灾害评估及预测技术。
技术背景
地质灾害是在多种评价因子相互作用下而形成的，基于信息熵系统分析各个评价因子对滑坡灾害易发程度的贡献值，能比较准确的反映地质灾害的发育特征。评价因子可以是某种地形或者地貌特征。传统的信息量模型作为一种有效的区域地质灾害预测方法，它是把影响区域稳定性的评价因子的实测数据转化为反映区域稳定性的信息量，信息量越大，地质灾害易发性越高。
信息量模型的建立为对每个评价因子划分等级，再计算各评价因子在各个等级的信息量，得到所有评价因子在各个等级所对应的信息量，从而建立信息量模型。之后，通过计算得到每个评价单元内各个评价因子的加权信息量建立地质灾害易发性的空间预测模型。
传统的信息量模型，在对各个评价因子中各等级进行等级划分时，通常人为均匀地划分等级或者利用GIS软件自带的方法进行分级。申请人发现这种分级方法会忽略不相邻类别间的相似性，划分断点没有可靠性依据，某些区间附近元素会被排斥在外，从而导致某些有意义的区间被忽视，最终导致建立的信息量模型的准确性受到影响。
我国某些地区的复杂地形导致近年来地质灾害频发。这对当地居民生活及生命安全造成了严重的威胁，对滑坡进行易发性空间预测，能在宏观上了解一个区域滑坡发生的可能性大小，为防灾减灾提供科学参考，也能减轻人民生命财产的损失。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种通过更合理地划分评价因子等级，从而得到更准确进行滑坡灾害易发性空间预测的方法。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是，一种基于聚类-信息量耦合模型下的滑坡灾害易发性空间预测方法，包括以下步骤：
1)将需要进行滑坡灾害易发性空间预测的区域进行评价单元划分；设置评价因子，所述评价因子包括地形评价因子、距离类评价因子、植被指数和地层岩性；
2)确定划分等级的标准：统计出每个评价单元内的地形评价因子的评价指标，根据地图中所有评价单元的地形评价因子的各指标以及预设的等级数使用K-Means聚类算法进行等级划分，确定地图中每个评价单元的所有地形评价因子所在等级；所述地形评价因子的评价指标包括均值、标准差、方差、最大值和最小值；对距离类评价因子、植被指数和地层岩性采用自然断点法划分等级，确定地图中每个评价单元的所有评价因子所在等级；
3)计算每个评价因子的各个等级所对应的信息量，从而得到信息量模型；信息量的计算方法为：
Figure BDA0002289282980000021
其中，Ij为一个评价因子的一个等级Xj的信息量，Nj为地图中含有Xj的滑坡灾害点总数，N为地图中所有滑坡灾害点总数，Aj为地图中含有Xj的评价单元总数，A为地图中的评价单元总数；
4)查找信息量模型得到每个评价单元内所有评价因子所在等级的信息量，并将查找到的这些信息量之和作为该评价单元的滑坡信息量；
5)使用频率比法根据各评价单元的滑坡信息量进行易发性等级划分；完成地图中所有评价单元的易发性等级划分后，形成易发性等级区划图；将易发性等级区划图用于滑坡灾害易发性的空间预测。
本发明采用K-means算法对地形评价因子的评价指标进行聚类等级划分，充分考虑了单个评价单元内各个地形评价因子的内在联系，比自然断点法具有更高的客观性和系统性，有利于提高滑坡易发性评价的准确性。而其余评价因子，其自身具有一定的阶段变化性，无论是整体还是局部尺度下，变化趋势明显，各评价因子之间交错性较小，不同评价单元之间的相似性也较低，更适合自然断点法从数值上进行等级划分。
本发明的有益效果是，滑坡灾害易发性的空间预测的精度较高，可以作为灾害防治，以及灾害治理的依据。
附图说明
图1为实施例流程图；
图2为地图中各评价单元的DEM(高程)评价因子利用K-Means聚类后各个评价单元所在等级的示意图；
图3为实例得到易发性等级区划图。
具体实施方式
四川省位于我国西南地区，复杂地形导致近年来西南山区地质灾害频发。这对当地居民生活及生命安全造成了严重的威胁，对滑坡进行易发性评价，能在宏观上了解一个区域滑坡发生的可能性大小，为防灾减灾提供科学参考。本发明通过选取并分析DEM、坡度、坡向、曲率、道路、水系、植被指数和地层岩性等八个评价因子，首先采用K-Means聚类算法对DEM、坡度、坡向和曲率等地形评价因子进行等级划分；而对于道路、水系、植被覆盖指数和地层岩性等区域连续性较强的距离类评价因子，采用自然断点法划分等级。然后将信息量模型与K-Means聚类算法进行耦合，统计并分析各个评价等级的信息量，最终利用频率比法对滑坡灾害易发性划分为5个等级。
使用的聚类-信息量耦合模型的方法流程如图1所示，以广元市为例进行说明，首先对研究区进行评价单元划分，将研究区划分成500*500m大小，整个研究区一共被划分为63033个最小评价单元，首先针对DEM、坡度、坡向和曲率等四个地形评价因子，利用ArcGIS分析工具提取各个评价单元内这四个评价因子的均值、标准差、方差、最大值和最小值等评价指标，基于这些评价指标利用K-Means算法对所有评价单元的评价指标进行聚类，获得四个地形评价因子的分类结果；而对于剩下的植被、岩性、水系和道路等评价因子，则直接利用自然断点法进行等级划分。然后以2015-2017年的滑坡灾害点数据作为信息量模型训练数据，计算每个评价因子的不同等级下的信息量得到信息量模型。再根据每个评价单元的各评价因子所在等级查找信息量模型，将查找到的某个评价单元的各评价因子所在等级的信息量求和得到该评价单元的滑坡信息量，从而得到整个广元市的滑坡信息量，再结合频率比模型，进行信息量等级划分，最终得到滑坡易发性等级区划图。
其中，对于高程DEM、坡度、坡向和曲率等地形评价因子利用K-Means进行等级划分的方法，以DEM为例，其具体步骤为：
(1)利用ArcGIS区域分析中的分区统计工具，统计出每个500*500m评价单元内的DEM评价因子的评价指标，包括均值、标准差、方差、最大值和最小值等；
(2)拟设定10个类别，采用K-Means算法对所有评价单元的进行评价指标聚类分析，使得整个地区在空间上分为10个DEM类别，得到的结果如图2所示；
对坡度、坡向和曲率等评价因子的等级划分同上，对其余因子采用自然断点法进行等级划分。
在完成了对各个评价因子等级划分后，利用ArcGIS空间分析工具，提取出滑坡灾害点，确定滑坡灾害点所属评价单元，然后根据信息量模型计算各个评价因子中所有等级对应的信息量。
基于条件概率来统计理论，某个评价因子在某个等级Xj的信息量表达式为：
Figure BDA0002289282980000031
式中，Nj为地图中含有Xj的地质灾害点总数，N为地图中所有地质灾害点总数，Aj为地图中含有Xj的评价单元总数，A为地图中的评价单元总数。
本实施例中8个评价因子的信息量如下表1所示：
表1各评价因子等级划分及其信息量
Figure BDA0002289282980000041
得到每种评价因子对应的信息量之后，即可通过计算得到每个评价单元内各个评价因子的加权信息量，从而建立地质灾害易发性的空间预测模型，若第i评价单元内存在n个评价因子，第i评价单元的信息量总和为：
Figure BDA0002289282980000051
根据公式(2)，计算出评价区内63603个评价单元的滑坡信息量预测值。
滑坡频率比是通过对原指标评价因子离散化而改变各评价因子属性值的粒度，来用于提高评价因子状态分类的准确性。在完成所有评价单元的滑坡信息量计算后，采用滑坡频率比模型对各评价因子进行状态分级，利用频率比法进行易发性等级划分，首先将信息量值划分成多个小区间，然后统计每个信息量区间所包含的灾害点数量，以及区间内对应的评价单元个数，然后利用公式(3)进行各评价单元的FR值计算，FR值用于表征分级状态对滑坡灾害发生的贡献程度，FR<1表示当前分级状态不利于滑坡灾害的发生，FR>1表示当前的分级状态有利于滑坡灾害的发生。并以此计算结果分析各个区间灾害发生频率，从而进行易发性等级划分，将结果划分为5个等级。
Figure BDA0002289282980000052
表2各信息量等级FR值计算表
Figure BDA0002289282980000053
从表2可以看出，信息量范围再0.6之前，滑坡量均为0，从0.6开始，滑坡量呈上升趋势，当FR值小于1.不利于滑坡发生，在0.7处开FR值呈现整体上升，所以等级划分应划分为5个等级(小于0.6，0.6-0.7，0.7-0.8，0.8-0.9，0.9-1)分别表示低易发性，较低易发性，中度易发性，较高易发性，高易发性。广元市最终的易发性等级区划图如图3所示。
结果验证：
对各个易发性等级下滑坡数量进行统计。从统计结果来看，有93.2％的灾害点都发生在中度及中度以上易发性区域，只有6.78％的灾害点发生在较低易发性区域，因此，本方法准确性较高，结果较为可靠，能充分对滑坡灾害易发性进行分区。
表3结果分析
Figure BDA0002289282980000061
以2018年的129个滑坡灾害点数据作为验证数据，通过提取2018年发生的滑坡点位置的信息量值，及其易发性等级。结果如表4所示。在验证集上，有95.4％的滑坡发生在中度及以上的滑坡易发性区域内，说明结果具有较高的可信度。可以作为灾害治理及预测的依据。
表4结果验证
Figure BDA0002289282980000062

Claims (4)

1.一种基于聚类-信息量耦合模型下的滑坡灾害易发性空间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将需要进行滑坡灾害易发性空间预测的区域进行评价单元划分；设置评价因子，所述评价因子包括地形评价因子、距离类评价因子、植被指数和地层岩性；
2)确定划分等级的标准：统计出每个评价单元内的地形评价因子的评价指标，根据地图中所有评价单元的地形评价因子的各指标以及预设的等级数使用K-Means聚类算法进行等级划分，确定地图中每个评价单元的所有地形评价因子所在等级；所述地形评价因子的评价指标包括均值、标准差、方差、最大值和最小值；对距离类评价因子、植被指数和地层岩性采用自然断点法划分等级，确定地图中每个评价单元的所有评价因子所在等级；
3)计算每个评价因子的各个等级所对应的信息量，从而得到信息量模型；信息量的计算方法为：
Figure FDA0002289282970000011
其中，Ij为一个评价因子的一个等级Xj的信息量，Nj为地图中含有Xj的滑坡灾害点总数，N为地图中所有滑坡灾害点总数，Aj为地图中含有Xj的评价单元总数，A为地图中的评价单元总数；
4)查找信息量模型得到每个评价单元内所有评价因子所在等级的信息量，并将查找到的这些信息量之和作为该评价单元的滑坡信息量；
5)使用频率比法根据各评价单元的滑坡信息量进行易发性等级划分；完成地图中所有评价单元的易发性等级划分后，形成易发性等级区划图；将易发性等级区划图用于滑坡灾害易发性的空间预测。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述地形评价因子包括高程DEM、坡度、坡向、曲率；距离类评价因子包括道路距离和水系距离。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，使用K-Means聚类算法进行等级划分时的预设的等级数为10。
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，使用频率比法根据各评价单元的滑坡信息量对该进行易发性等级划分的具体方式为：滑坡信息量0-0.6、0.6-0.7、0.7-0.8、0.8-0.9、0.9-1分别对应低易发性、较低易发性、中度易发性、较高易发性、高易发性。
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