基于差分進化算法的水工環地質災害危險性評估方法研究

尹飛

關鍵詞：差分進化算法；水工環；地質災害；危險性評估；層次分析法

中圖分類號：X820 文獻標志碼：B

前言

水工環地質的破壞會形成水工環地質災害，會帶來一系列的環境問題，從而影響人們的日常生活，甚至會威脅到人們的生命。為對環境進行全面的保護，必須對水工環地質進行科學評估。由于水工環地質災害具有空間分布不均勻性，使得水工環地質災害危險性評估中的空間分布問題成為制約水工環地質災害危險性評估的瓶頸問題之一。針對此問題，已有學者提出了一些解決方法，如基于GIS和BP神經網絡的地質災害危險性區劃方法、基于層次分析法（AHP）和灰色關聯分析（GRA）的水工環地質災害危險性評估方法等。但這些方法主觀性較強，導致地質災害危險性評估結果出現偏差。因此，此次研究引入差分進化算法，提出水工環地質災害危險性評估方法。

1水工環地質災害危險性評估方法設計

1.1確定地質災害評價因子

在對水利工程環境地質災害進行科學評估時，應確定地質災害危險性評估的因子。首先進行野外調查和室內分析，以獲得水利工程環境地質災害發生的影響因素。在野外調查過程中，收集了大量的基礎數據，并通過實地調查確定了以下指標：坡度、坡向、高差、微地貌、坡型、水文、巖性、構造、巖層及節理等不利結構面特征、植被覆蓋率、土地利用類型、人類工程活動強度、現狀地質災害發育特征等基礎地質環境信息。在以上指標中，坡度是崩塌災害發生的必要因素，且決定了崩塌災害的嚴重程度；坡度越大，地質災害越容易發生；高差越大，應力帶的范圍越大，發生概率和危害程度越大。在數據分析中，收集了大量的地質災害數據，并將這些數據輸入計算機進行分析處理。

為提高后續評估結果的準確性，采用均值標準化法標準化處理各評價指標，得到的因子分級標準，見表1。

將標準化后的指標數據作為研究區域水利工程環境地質災害危險性評估的評價因子，在實際的使用過程中，利用相關軟件平臺構建評估指標體系空間數據庫，作為評估基礎素材。

1.2計算因子權重

在地質災害危險性評估中，各因素間存在著相互聯系、相互制約、相互影響的關系。因此，將地質災害危險性評估指標分為2個層次：（1）指標層，用來對各個因素進行定量描述，并將這些因素按一定的規律排列成不同的等級；（2）權重層，用來確定每個指標在體系中所占的地位。在此基礎上，采用AHP層次分析法來計算各因素權重，得到的評價因子判別矩陣，見表2。

B₂段崩塌位置位于區域中部，大水溝左岸馬掌子山山頂位置，坐標為：東經102°56′35.77″，北緯26°16′38.75″。崩塌體位于斜坡頂部，整體斜坡高程介于2420m～3060 m之間，地形陡峻，地形坡度50°～60°。崩塌體分布高程介于2950m～3010m之間，崩向65°，坡度70°。由于待評估的地段較多，相應的崩塌樣本比較少，因此在建立樣本集的過程中，按照7：3的比例來劃分訓練集和測試集。在上述環境下，分別使用文章設計方法和傳統的基于MLP的地質災害危險性評估方法、基于SVM的地質災害危險性評估方法共同進行測試，并將結果進行對比與分析。

2.2實驗結果對比與分析

在上述研究區地質環境下，得到三種方法對該區域的崩塌危險性分級統計結果見表3。

根據表3中的數據，使用成功率曲線對測試過程中的數據集和已知的崩塌樣本的擬合程度進行分析，得到不同評估方法下的崩塌危險性成功率曲線結果見圖2。

對圖2進行分析，得到SVM評估方法的曲線AUC值為0.782，MLP評估方法的曲線AUC值為0.736，文章評估方法的曲線AUC值為0.832。說明文章評估方法下的崩塌危險性評估準確度更高。驗證了文章方法的有效性。

3結束語

隨著中國經濟社會不斷發展，人口、資源、環境問題日益突出，人類活動與生態環境之間的矛盾逐漸增大。所謂水工環就是指在水利工程建設、水資源開發、水環境治理等方面的工作，這些工作往往需要涉及到地質災害評估。近年來水工環地質災害發生頻繁，其危險性評估對國家防災減災和社會經濟發展具有重要意義。文章對傳統的空間分布優化算法進行了改進，將DE算法引入水工環地質災害危險性評估中，與傳統的空間分布優化方法相比，基于DE算法的空間分布優化方法不需要大量的訓練樣本。此外，基于DE算法的空間分布優化方法具有較好的普適性，研究可以為水工環地質災害危險性評估提供一種新思路和方法。