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地质灾害发生时间和空间的预测预报

发表时间：2020/6/19 来源：《基层建设》2020年第6期作者：杨凯

[导读] 摘要：运用非线性科学的理论和方法，提出了一整套地质灾害预测预报的理论和方法，包括探索地质灾害发生前兆的加卸载响应比方法，地质灾害发生时间预测的协同学模型，以及地质灾害区域预测评价的神经网络方法，并建立了基于GIS的地质灾害区域评价系统。

        陕西地矿第一地质队有限公司陕西安康 725000
        摘要：运用非线性科学的理论和方法，提出了一整套地质灾害预测预报的理论和方法，包括探索地质灾害发生前兆的加卸载响应比方法，地质灾害发生时间预测的协同学模型，以及地质灾害区域预测评价的神经网络方法，并建立了基于GIS的地质灾害区域评价系统。同时，通过对地质灾害的统计分析，提出了地质灾害发生规模与发生频率间的幂律规则，希望以下观点能够为相关人员提供参考依据。
        关键词：地质灾害；发生时间；空间；预测预报
        前言
        地质灾害的发生不仅对人们的生命财产安全造成巨大损失，而且严重制约了社会和经济的发展。因此，对地质灾害发生的趋势预测研究具有实际意义。未来地质灾害趋势预测，是地质灾害防治与规划工作宏观决策的基础。因此，笔者结合自身多年工作经验，本文就地质灾害发生时间和空间的预测预报加以研究，目的是为了可以为地质灾害防治工作的宏观决策提供参考依据，进而确保人们生命财产安全，以及促进国家社会经济稳固发展。
        一、地质灾害分布特征
        （一）时间分布特征
        地质灾害的形成和发育，取决于特定的自然环境和人类社会环境等诸多因素。地质环境脆弱，加之汛期强降雨、连续降雨较多以及频繁的人类工程活动，对地质灾害的发育影响较为强烈，导致地质灾害易发，其中很多地区是全国地质灾害高易发区和重点防范区[1]。从年际分布来看，地质灾害的发生具有不确定性和变化的周期性，即每3～5年有一次较大波动。根据近几年历史灾害数据，地质灾害发生数量总体呈波动下降的趋势，且以崩塌、滑坡灾害为主要地质灾害类型，近年来崩塌、滑坡发生起数之和占发生总数的76.91％。近年来降水逐步成为诱发地质灾害的重要因素，地质灾害的发生主要集中在汛期。但由于降水诱发的滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害常具有滞后性，即强降雨或连续降雨后的一段时间内,仍为地质灾害的易发时段。
        （二）空间分布特征
        根据相关数据分析，我们可以了解到，很多地区地质灾害灾情较为严重，地质灾害数量占的70％以上，为地质灾害重灾区，其次，地质灾害的空间分布也存在着差异，所以要想确保人们生命财产安全，必须要采取相应的技术手段来掌握灾害变化规律，切合实际的将灾害控制在合理的范围内，进而降低地质灾害对人们生命的危害，促进人与自然和谐相处[2]。
        二、基于GIS的地质灾害区域评价预测系统
        国内外很多研究者，已提出了不少地质灾害发生区域的评价预测方法，比如，模糊综合评判、逻辑信息法、系统模型法、聚类分析法等，所有这些方法经过实践证明都具一定的实用性和可靠性，但总的说来其预测精度都不太高，对于较复杂的问题甚至不能预测。究其原因，促使地质灾害发生的各种因素间存在高度的非线性，而神经网络理论对处理数据间非线性关系恰好具有很强的功能，因此，本文主要采用神经网络理论，来进行地质灾害的区域评价和预测。同时，为了使此种方法得到推广应用，我们还开发了基于地理信息系统(GIS)的地质灾害区域评价预测系统。基于GIS的地质灾害区域评价，主要步骤如下。首先，需确定评价因素(相当于统计学中的自变量和神经网络理论中的输入层变量)。对于崩滑地质灾害的区域评价而言，可以选取岩性、地形地貌(如坡度、坡高等)、岩体结构(如结构面的发育状况、结构面的组合状况等)、岩土体质量等基本因素和一些诱发因素(如地震、降雨强度以及人类工程活动状况等)作为评价因素，然后将研究区的这些评价因素数字化。在数字化的过程中，对于诸如岩性、岩体结构等定性因素，需按一定的规则或指标体系(常用方法是先按该因素，对地质灾害的影响程度分级，再给出各级的权重)定量化[3]。其次，为了获取大量的样本和提高评价预测精度，还需要对评价区域按照要求的精度进行网格化处理，然后根据评价因素的数字化成果，给研究区各个网格赋属性。同时将通过上述步骤获得的大量的样本资料存放在一个专门的数据库中，供地质灾害区域评价时调用。

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从上述数据库中调入一定的学习样本提供给神经网络区域评价主模块，对网络进行学习训练，当网络收敛后，便可以采用训练好的网络对其他未知样本进行预测评价。然后将预测评价结果用图形的方式显示出来，得到研究区的地质灾害区域评价。
        三、地质灾害空间的预报预测过程
        （一）灰色区间预测
        地质灾害的发生是一个变化的动态过程，年际的波动起伏较大。因此，本文采用灰色区间预测的方法，预测未来一段时间地质灾害的总体趋势。由于灰色GM(1，1)模型的预测精度受建模序列长短的影响，若选用的建模序列太短，则模型难以建立，反之序列过长，则系统误差增大，模型的预测精度降低。因此，本文选取近10年间地质灾害灾情数据作为原始数据序列建立灰色区间预测模型，充分分析地质灾害发生时空间区域的变化，以便于及时采取相应的对策加以处理，确保人们生命财产安全，为后续地质灾害预测工作打下良好基础，这也是确保人们生命财产安全的关键环节，其重要性是我们不容忽视和小觑的。
        （二）灰色灾变预测
        灰色灾变预测实质上是异常值的预测，其任务是给出下一个或几个异常值出现的时间，以便人们提前准备，掌控好地质灾害的发生具有动态的变化性，针对地质灾害的这一特征，本文以近几年地质灾害发生数量作为基础序列，选取10年地质灾害发生数量的平均值孝=150作为上限异常值，根据灾变序列上限异常值以及相对应的灾变日期序列，通过对灾变日期序列建立灰色GM(1，1)模型进行预测，若未来的某一年年度地质灾害发生数量超过判定值，则可认定该年为地质灾害的高发年，进一步提高地质灾害预测工作的质量，为相关工作人员提供有力的数据支持，提高灰色灾变预测工作的效率和质量。
        （三）预测精度检验
        通过建立灰色区间预测和灾变预测模型，来预测未来时期地质灾害的总体趋势，采用均方差比值C对模型预测精度的检验。均方差比值C越小，说明S2小s1大，即残差方差小，原始数据方差大，说明残差比较集中，摆动幅度小，原始数据比较分散，摆动幅度大，所以模拟效果好要求，s1与S2比值尽可能小，本身地质灾害空间的预测预报工作难度系数就比较大，更加需要加强管理和预测精度检验，因为只有这样才能获得最佳的预测效果，为后续地质灾害预测预报工作提供便捷，确保人们生产、财产得到安全保障，有效的规避地质灾害等问题的发生，大幅度提高预测精度检验水平[4]。除此之外，也要提高各级人员管理能力，能够运用先进的技术手段展开地质灾害精度检验，这样才能够提高检验工作的水平和质量，为后续地质灾害空间预测预报奠定夯实基础。
        结语
        总而言之，时代的变化，地质灾害等问题也频繁出现，这将直接危害人们的生命财产安全，现如今，GIS技术在地质灾害预测中发挥着重要作用，对提高地质灾害预测水平和质量有促进作用，其重要性是不容忽视和小觑的，通过GIS技术的应用，能够有效预测地质灾害发生的可能性，保障广大人们群众的生命财产安全，进一步为避灾防灾计划的制定和部署提供了有效依据，准确的预测出地质灾害发生时间，全面提高灾害空间的预测预报效率。
        参考文献
        [1]温铭生,陈春利,徐为,方志伟,刘艳辉.地质灾害区域趋势预测理论方法与应用评估探讨[J].重庆大学学报,2019,42(10):82-91.
        [2]吴迪.基于PSO-SVM的凤县公路边坡地质灾害空间预测[J].中国地质灾害与防治学报,2018,29(06):112-120.
        [3]韩学山,邹勇,刘敬兵.GIS在地质灾害防治中的应用[J].资源信息与工程,2018,33(03):154-155.
        [4]王新春,陈立学.线性工程地质灾害危险性评估浅识[J].甘肃科技纵横,2013,42(05):138-140.