基于熵權模糊評價的滑坡地質災害危險性評估*

楊緒祥

(云南省公路科學技術研究院 昆明 650051)

滑坡地質災害治理工程的建設，需要收集地質災害信息，并對其進行危險性評價，進而分析滑坡的發育特征和分布規律[1]。文獻[2]使用ArcGIS管理滑坡災害采集數據，采用模糊評價方法，利用隸屬度函數，實現危險性評價。該方法的評估結果出現超模糊現象，準確性較低。文獻[3]對評價因子進行定量描述，計算其分級代表值和權矢量，比較各因子的相對隸屬度值；結合GIS和RS技術評估災害危險度。該方法忽略了滑坡災害的成因機制，選擇的評價指標不恰當，導致評價結果準確性不高。

基于以上研究成果的不足，為了進一步提高評價結果的準確性，提出基于熵權模糊評價的滑坡地質災害危險性評估。擬通過建立滑坡災害危險性評估指標體系；結合層次分析和熵權模糊評價方法計算指標權重；再計算評估集隸屬度，獲取最終評估值，實現滑坡災害危險性的評價，為防災減災工作提供參考。

1 基于熵權模糊評價的滑坡地質災害危險性評估方法設計

1.1 構建滑坡地質災害危險性評估指標體系

分析滑坡的形成條件、停止過程、孕育規律、發生過程，以及演化過程，對災區高精度遙感影像和高精度數字地形進行搜索，建立災害風險指標體系[4]，見表1。

表1 滑坡危險性評估指標體系

表1中，按照地貌分區界線和地質界線，劃分滑坡災害區域內的巖性特征和地貌演化差異[5]。使用GIS軟件柵格計算器對所有矢量專題圖進行柵格化處理，賦予每個柵格矢量值，疊加危險性程度，使構建的評估指標體系能夠準確反映出地質要素的空間分布特征和屬性值。

1.2 基于熵權模糊評價計算指標權重

采用熵權模糊評價方法，計算評估指標權重。建立滑坡原始數據矩陣，對其進行標準化處理，將數值比變換到區間[0，1]上。設待評估的滑坡對象為j，評估指標為i，計算平移標準差參數S。

(1)

(2)

計算評估對象j第i個指標的熵值Eij，公式為

(3)

評估指標i的關聯熵權值計算方法為

(4)

則第i個指標的熵權wi，計算方法為

(5)

式中：m為評估指標數量。

熵權計算完畢后，采用層次分析法，將一級指標作為目的層，二級指標作為決策層，按照定量與定性相結合的原則，并參照標度法，構造多層級的判斷矩陣。其標度值判斷標準[6]見表2。

表2 判斷矩陣標度值判斷標準

根據標度值判斷標準，比較同層指標，利用MATLAB軟件，對指標的關系構造矩陣進行求解，得到各指標權重Ai。結合熵權和層次分析法確定的權重，計算指標綜合權重B，計算方法為

(6)

將綜合權重作為指標的最終權重值，至此完成基于熵權模糊評價指標權重的計算。

1.3 評估滑坡地質災害危險性

根據綜合權重構建隸屬度矩陣，評估滑坡地質災害危險性。構建指標評估集V={v1，v2，v3，v4，v5}，對應分值分別為95，85，75，65，55，分別表示滑坡災害危險性極高、高、中等、低、極低。建立不同層次中，指標數據的原始模糊評價矩陣X′，計算公式為

(7)

標準化處理X′，得到模糊評價矩陣X計算公式為

X=(xik)m×5(i=1,2,…,m；k=1,2,…,5)

(8)

合成模糊評價矩陣和綜合權重，得到隸屬度矩陣P，計算公式為

P=B·X

(9)

由此得到指標評估集V的隸屬度集合P=[p1，p2，p3，p4，p5]。則災害區域內的評估值O計算公式為

O=95p1+85p2+75p3+65p4+55p5

(10)

根據最終評估值，劃分滑坡災害的危險性等級，具體見表3。

表3 滑坡災害危險性等級

由此確定滑坡災害危險性的評估等級，對地質區域進行準確預警，實現滑坡地質災害危險性的評估。

2 實驗論證分析

進行對比實驗，將此次設計方法記為實驗A組，文獻[2]方法記為實驗B組，文獻[3]方法記為實驗C組。

2.1 實驗準備

實驗試點為遂昌縣北界鎮蘇村山體滑坡地質災害治理工程，該試點對滑坡地質災害進行在線監管，采用3組評估方法針對該試點區域內滑坡災害危險性進行評估。試點區域最高海拔為2 401 m，最低海拔為1 320 m，境內最大河流的流域面積為8 803 km2，河流造成的侵蝕作用較為強烈，植被類型為天然灌木植被，滑坡災害較為頻繁且種類模式單一，主要為基巖覆蓋層滑坡和黃土滑坡，滑動面風化嚴重。借助360°全景攝影、無人機傾斜攝影測量技術，采集區域內地表信息，實驗區域的三維地表見圖1。

圖1 實驗區域三維地表

區域內調查滑坡數量共201處，長度范圍為140～480 m，寬度跨度為15～800 m，厚度為9～19 m，運動形式為牽引式，剖面總體形態為上陡下緩，受降水影響較大，當試點降雨后，基巖坡腳會受到沖洗，山體前部先發生滑動，山體后部則呈現水流沖刷形狀，進而發生滑動。滑坡要素齊全，地貌較易分辨，滑坡災害地貌形態見圖2。

圖2 滑坡災害地貌形態

實驗A組構建一級指標{U1，U2，U3，U4，U5，U6}判斷矩陣，具體見表4。

表4 評估指標判斷矩陣

基于表4完成矩陣一致性檢驗后，得到層次分析權重為{0.081，0.162，0.476，0.191，0.090}，計算一級指標熵權值為{0.063，0.185，0.529，0.201，0.022}，得到的綜合權重集為{0.082，0.201，0.572，0.116，0.029}，然后計算一級指標模糊評價矩陣X為

最后得到的隸屬度集合為[0.188，0.224，0.501，0.080，0.007]，可得滑坡災害危險性的最終評估值為80.06，判斷評估等級為B，試點區域內的滑坡地質災害危險性高。

2.2 實驗結果

2.2.1第一組實驗結果

對試點區域地貌進行劃分，得到多個地貌單元，比較不同地貌單元中3組評估方法的評估指標灰色關聯度，關聯度越大，表明評估指標與評估對象的關聯程度越大，越能反映出滑坡地質災害危險性。關聯度計算方法為

(11)

圖3 指標關聯度對比結果

由圖3可見，實驗A組評估指標的平均關聯系數為1.697，實驗B組和實驗C組的平均關聯系數分別為0.937和0.791，相比實驗B組和實驗C組，A組評估指標關聯系數分別提高了0.760、0.906，關聯系數越大，指標間關聯度越高。

2.2.2第二組實驗結果

使用AUC曲線，比較3組評估方法評估值的準確性，根據滑坡地貌單元的分布情況，統計各危險性等級內已發生的滑坡災害，將滑坡累計百分比作為縱軸，然后將地貌單元面積的累計百分比作為橫軸，帶入評估結果得到AUC曲線。比較曲線的線下面積，其線下面積越大，表明評估結果越準確。評估結果準確性對比結果見圖4。

圖4 評估結果準確性對比結果

由圖4所示AUC檢驗曲線可知，實驗A組曲線的線下面積明顯大于實驗B組和實驗C組，其評估結果具有更高的可信度。

2.2.3第三組實驗結果

進行多次實驗，記錄3組評估方法對滑坡災害危險性的評估結果，比較評估值的相對標準偏差，其相對標準偏差對比結果見圖5。

由圖5可見，實驗A組評估值的平均相對標準誤差為2.374%，實驗B組和實驗C組的平均相對標準誤差，分別為5.241%和6.173%，相比實驗B組和C組，A組評估值的相對標準誤差分別降低了2.867和3.799個百分點。綜上所述，此次設計方法相比傳統方法，其評估指標能夠全面反映出滑坡地質災害危險性，提高了評估結果準確性，且降低了評估值的相對標準偏差，其評估結果更加穩定。

3 結語

本文提出了一種基于熵權的滑坡地質災害風險模糊評價方法，結合層次分析法和熵權模糊評價法，建立了滑坡地質災害風險評價指標體系，構建了滑坡風險評價集，全面地反映滑坡風險，增加AUC曲線的離線面積，提高了滑坡災害危險性的評估精度。

但研究仍存在一定不足，在今后的研究中，會使用3S技術，引入信息量值，將其作為隸屬度函數中的自變量，使危險性評估向智能化方向發展。