模糊信息檢索法在滑坡預報中的應用

楊 軍，王 波，艾 虎，頡 麗，方世躍

(1.甘肅省科學院 地質自然災害防治研究所，甘肅 蘭州 730000；2.中石油西氣東輸管道公司，陜西 西安 710018；3.西安科技大學 地質與環境學院, 陜西 西安 710054)

滑坡是一種常見的地質災害，會給工農業生產和人民生命財產造成巨大損失，甚至是毀滅性災難。如果能夠較準確地進行滑坡預報，就可以盡早采取減災防災措施，使滑坡災害造成的損失減少到最低程度[1]。滑坡的發生和發展既受形成條件的控制，又受誘發因素的影響，滑坡預報至今仍是滑坡研究的重點與難點，但是滑坡也有其可預報性，通過對形成條件、誘發因素和歷史過程的綜合研究可以實現對滑坡災害的預測預報[2]。模糊信息檢索法在地震預報中應用較多，在滑坡預測預報中的應用還未見報道，根據模糊信息檢索法的基本原理和滑坡預測預報的基本要求，筆者嘗試將其應用到滑坡預測預報中，取得了較好效果。

1 基本思路

如果某一地區曾經發生多個滑坡，那么這些滑坡不僅包含已發生滑坡的相關信息，而且包含未來該地區滑坡是否發生、將有多大規模等相關信息，這些信息主要包含在滑坡活動性變化指標中，但信息相當模糊，有的可能存在“蛛絲馬跡”，有的連“蛛絲馬跡”都毫無表征。模糊信息檢索法在一定程度上能夠辨識這些“蛛絲馬跡”，一個模糊信息檢索過程就是查問某類滑坡活動性指標與即將發生某種規模的滑坡相匹配的過程[3]。

假設取滑坡活動性指標中的4個指標：某一時間段內發生滑坡次數d1，平均滑坡規模d2，最大滑坡規模d3，大小規模滑坡數目分布特征d4，其中d1、d2、d3可由該地區滑坡歷史記錄直接得到，d4計算公式為

(1)

式中：nr為第r個時間段內滑坡的總次數；j為滑坡規模類別；njr為第r個時間段內第j類滑坡規模的次數。

d1、d2、d3、d4稱為信息描述項，每一個時間段內滑坡的發生情況可用一組各自獨立的信息描述項(d1，d2，d3，d4)表示。設有l個時間段要進行檢索，則每個時間段可以用1個四維向量來表示：Lr=(dr1,dr2,dr3,dr4) (r=1,2,…,l) ，其中Lr為第r個時間段的滑坡信息特征向量，l個時間段和4個描述項的關系可用一個l×4的矩陣來表示。檢索過程中把l個時間段分成若干個類，每類具有相同的信息特征，歸好類后，與該類相匹配的滑坡規模即為預報時間段內可能發生的滑坡規模。

2 應用實例

為對模糊信息檢索法在滑坡預報中的應用進行檢驗，選取甘肅省武都縣1980年以來的滑坡資料(截至1994年)，統計指標為滑坡次數d1、平均滑坡規模d2、最大滑坡規模d3、大小規模滑坡數目分布特征d4，并以1 年為一個時間段。為保證統計效果，規定只取規模大于1萬m3的滑坡進行統計，即所預報的滑坡規模下限為1萬m3。武都縣滑坡信息統計結果見表1。

將分類標準ML定為10萬、50萬、100萬m3，按每年最大滑坡規模劃分為4類：G1為滑坡規模≤10萬m3類，對應滑坡分類標準中的小型滑坡；G2為滑坡規模10萬～50萬m3類， 對應滑坡分類標準中的中型滑坡；G3為滑坡規模50萬～100萬m3類，對應滑坡分類標準中的大型滑坡；G4為滑坡規模>100萬m3類，對應滑坡分類標準中的特大型滑坡。為方便信息檢索，將滑坡信息的描述項進行分區，分區結果見表2。

表1 武都縣滑坡信息統計

表2 滑坡描述項分區

2.1 滑坡信息項優勢概率

由于每個指標的單位、變化幅度、平均值不同，因此必須進行標準化。采用max-min方法，綜合4個指標，每個指標對滑坡發生的靈敏度不同，但是對于在特定時間段內某規模滑坡發生時，指標值極大，而無此類滑坡發生時指標值極小，并且每個時段總有某個指標值最大，據此可以求出優勢概率M1[3]為

(2)

2.2 各類滑坡發生概率

根據統計方法，在第i個時間段(記為Δxi)內發生第j類規模滑坡的概率可由下式計算[4-6]：

(3)

式中：mj為全部統計資料中第j類滑坡發生的次數；nj為全部統計資料中除第j類外其余各類滑坡發生的次數；mij為Δxi區間內第j類滑坡發生次數；nij為Δxi區間除第j類外其余各類滑坡發生次數。

由概率加法定理可知，用各基本指標項預報第r個時間段內發生第j類滑坡事件的概率[7]為

(4)

Δx1，Δx2，…，Δxl從屬于Gj(j=1,2，3，4)的程度用矩陣M2表示[5-7]，列對應于類，行對應于時間段，且按最大類輸出，據此可以計算出

(5)

2.3 某一類滑坡發生的模糊概率

每一時間段總有某一類的滑坡概率為最大，確定的模糊集Gj(j=1,2,3,4)是一個凸集，根據模糊理論，兩類滑坡的交集Gi∧Gj也是凸集，可由矩陣M3表示[6-7]，即

(6)

式中：μij(xr)=min(μi(xr),μj(xr))，其中i=1，2,3，4；j=1，2,3，4。

根據矩陣M3，確定一個閾值α≤ min[maxμij(xr)](i=1,2,3,4；j=1,2,3,4)，當某個時段的某種規模滑坡的從屬函數μij(xr)≥α時，就可以預報該時段有Gj類滑坡發生。

G12G13G14G23G24G34

(7)

由此得出：maxμ12=0.960 8，maxμ13=0.992 3，maxμ14=0.666 0，maxμ23=0.973 8，maxμ24=0.666 0，maxμ34=0.489 6(其中數值為1.000 0表示從屬函數的值為1.000 0，表示已經知曉完全信息，不存在模糊概念，不參與計算)。

α應不大于這六者中的最小值0.489 6，故取α=0.489 6，由此可把15個時間段分成5種不同的時間段，即α值的5個分布區間[0.498 6，0.666 0]、(0.666 0，0.960 8]、(0.960 8，0.973 8]、(0.973 8，0.992 3]、(0.992 3，1.000 0]，表示該時間段內發生某種特定類別Gj滑坡的模糊概率。由于實際情況是要么發生了該類滑坡、要么沒有發生該類滑坡，因此在分析中當某一時間段有兩種以上的情況可能發生時，按先大規模滑坡、后小規模滑坡、再無滑坡的次序抉擇，據此可以對武都縣滑坡進行預報，見表3。

表3 武都縣滑坡預報結果

根據各年份滑坡規模核定其報準率。從表3可以看出，模糊信息檢索法可以用來預報某一地區某一規模滑坡是否可能發生且具有一定的可信度，這種方法也可用來進行多種滑坡前兆觀測數據分析。關于選取哪幾個預報指標(信息描述項)、用滑坡前多少個時間段的數據進行預報及信息描述項分區界限的設定等細節問題，可以根據具體預報對象及預報經驗等靈活處理[4]。

3 結 語

利用模糊信息檢索法可以預報滑坡發生規模，本研究中報準率最低為66.7%，最高為100%，平均達到81.7%，同時滑坡次數越多的時間段報準率越高，總體來看在一定范圍內可以取得可信結果。但是模糊信息檢索法在滑坡預報應用中還存在一些需要注意的地方，比如該方法雖然計算較簡單，但計算過程繁瑣、信息量大，需要進一步開發程序、編制軟件，以方便計算；在滑坡規模突變的情況下，該方法報準率較低，此時可結合其他參數進行綜合預報，或擴充樣本空間重新計算，以求預報更準確。

[參考文獻]

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