基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)湖南益陽(yáng)市滑坡敏感性分析

黃小龍　熊遠(yuǎn)紅　李紅零

摘 要：益陽(yáng)市是湖南省地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)之一，其中滑坡地質(zhì)災(zāi)害占比74.1%。滑坡的敏感性分析通常采用專家知識(shí)評(píng)價(jià)、編錄數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)、滑坡過(guò)程物理評(píng)價(jià)等方法，其評(píng)價(jià)結(jié)果受評(píng)價(jià)人員水平的影響或評(píng)價(jià)過(guò)程復(fù)雜，適用性有限。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將益陽(yáng)市338處滑坡以及1∶10 000地質(zhì)災(zāi)害詳查得到的307處未滑坡的斜坡調(diào)查數(shù)據(jù)，提取到1個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，經(jīng)過(guò)信號(hào)正向傳播和反向傳播的誤差逐步修正，研究益陽(yáng)市滑坡的敏感性影響因子。結(jié)果表明，計(jì)算模型和滑坡影響因子的重要性從高到低依次為斜坡類(lèi)型、坡度、坡高、坡頂高程、地層巖性、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型，為滑坡野外識(shí)別和防治提供了數(shù)據(jù)支撐。通過(guò)實(shí)例分析驗(yàn)證了計(jì)算模型的正確性，該計(jì)算模型可應(yīng)用于大批量斜坡穩(wěn)定性分析。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；滑坡；敏感性；影響因子；穩(wěn)定性預(yù)測(cè)

Sensitivity analysis of landslide based on BP neural network in Yiyang City， Hunan Province

HUANG Xiaolong， XIONG Yuanhong， LI Hongling

（Urban Geological Survey and Monitoring Institute of Hunan， Changsha 410000， Hunan， China）

Abstract： Yiyang City is one of the areas prone to geological disasters in Hunan Province with landslide disasters accounting for 74.1%. The sensitivity analysis of landslide is usually carried out by means of expert knowledge evaluation， compilation data evaluation and physical evaluation of landslide processes. The evaluation results of the above methods are affected by the evaluation personnel quality， and the complicated evaluation process， and hence with limited applicability. Based on BP neural network algorithm， a database was set up with inputs from 338 landslides and 307 non-landslide slopes obtained from 1∶10 000 geological disaster survey in Yiyang City. Studies of the influence factors of landslide sensitivity were carried out on those data by BP neural network method and gradually corrected by errors of signal forward and reverse propagation. The results show that the importance of calculation model and landslide sensitive factors from high to low is slope type， slope， slope height， slope top elevation， stratigraphic lithology， and slope structure type， which provides data support for landslide field identification and prevention. The calculation model is verified by an example analysis， and the results are proved to be accurate. This calculation model can be applied to a large number of slope stability analysis.

Keywords： BP neural network; landslide; sensitivity; influence factor; stability prediction

滑坡是地質(zhì)災(zāi)害中發(fā)生頻率最高的災(zāi)害之一，大部分專家學(xué)者對(duì)滑坡的敏感性采用經(jīng)驗(yàn)法、編錄法以及物理力學(xué)分析法進(jìn)行分析，得到了許多研究成果（王娜，2019）。益陽(yáng)市是湖南省內(nèi)滑坡高發(fā)的區(qū)域之一，累計(jì)造成直接經(jīng)濟(jì)損失1.37億元，潛在經(jīng)濟(jì)損失1.59億元，嚴(yán)重威脅著人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。

在多種滑坡敏感性分析方法中，基于專家知識(shí)的評(píng)價(jià)方法運(yùn)用較廣，但評(píng)價(jià)結(jié)果受專家影響較大；基于編錄數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)方法受資料完整程度的影響，如缺乏資料，評(píng)價(jià)結(jié)果受到極大影響；基于滑坡物理力學(xué)的評(píng)價(jià)方法需要勘查、測(cè)繪等工作提供數(shù)據(jù)，耗時(shí)長(zhǎng)、成本大；基于數(shù)學(xué)模型的分析方法屬于定量方法（段宇英等，2022），結(jié)果直觀，受調(diào)查人員素質(zhì)影響小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論上已經(jīng)證明它具有實(shí)現(xiàn)任何復(fù)雜非線性映射功能，特別適合求解內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的問(wèn)題，滑坡的形成機(jī)制復(fù)雜，影響因子多，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠完美適配分析（胡軍等，2016），BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其局部的或者部分的神經(jīng)元受到破壞后對(duì)全局的訓(xùn)練結(jié)果不會(huì)造成很大的影響，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的容錯(cuò)能力，即使調(diào)查人員判識(shí)錯(cuò)誤也對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果沒(méi)有影響，許多學(xué)者運(yùn)用其進(jìn)行邊坡穩(wěn)定性分析（臧焜巖等，2019；張曉宸等，2022）。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)，能夠通過(guò)模型訓(xùn)練總結(jié)輸入、輸出數(shù)據(jù)間的“合理規(guī)則”，并自適應(yīng)地將學(xué)習(xí)內(nèi)容記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中，因此可以通過(guò)學(xué)習(xí)得到滑坡影響因子的權(quán)值。但大部分研究對(duì)于影響因子的選擇主要是基于GIS選取，而每個(gè)滑坡都有不同的形態(tài)、物質(zhì)組成，不同滑坡的影響因子不同，各影響因子對(duì)于滑坡穩(wěn)定性影響程度也不一樣。本文依據(jù)益陽(yáng)市滑坡詳細(xì)調(diào)查數(shù)據(jù)、1∶10 000地質(zhì)災(zāi)害詳查斜坡數(shù)據(jù)，重新確定滑坡的影響因子，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)影響因子進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)已有數(shù)據(jù)的BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，研究影響因子的重要性，形成計(jì)算模型，以測(cè)試樣本檢驗(yàn)計(jì)算模型的準(zhǔn)確性。

1? 概述

1.1? 研究區(qū)概況

益陽(yáng)市位于湘中偏北，系由雪峰山余脈和湘中丘陵向洞庭湖平原過(guò)渡的傾斜地帶。益陽(yáng)市地形西高東低，呈狹長(zhǎng)狀。益陽(yáng)市土地總面積12 144 km2，其中山地占39.71%，丘陵占10.05%。地貌上由南至北呈梯級(jí)傾斜，南半部是丘陵山區(qū)，屬雪峰山余脈；北半部為洞庭湖淤積平原。

西部山區(qū)多年平均降雨量大于東北湖區(qū)，益陽(yáng)站多年平均降雨量1 493.01 mm，最大年降雨量2 163.6 mm（1998年），最小964.8 mm（1989年），日最大降雨量312.5 mm（2022年6月5日），降雨季節(jié)性明顯，春夏兩季，降雨量占年總降雨量的64.9%，其中3—6月占全年降雨量50%。

該區(qū)大地構(gòu)造位置處于楊子陸塊與華夏陸塊的俯沖碰撞閉合帶，構(gòu)造形跡十分復(fù)雜，可劃分為東西向構(gòu)造、華夏系構(gòu)造、新華夏系構(gòu)造、帚狀構(gòu)造和北西向構(gòu)造等5種構(gòu)造體系，其中東西向構(gòu)造最為發(fā)育，新華夏系構(gòu)造次之。地層較發(fā)育，除中生界大部缺失，其余均有出露。地層巖性主要為礫石層和黏土、粉砂土、砂巖、灰?guī)r、泥巖、頁(yè)巖、板巖、玄武巖等。區(qū)內(nèi)切坡建房、切坡修路力度較大，在開(kāi)挖山體、季節(jié)性降雨等條件誘發(fā)下，滑坡等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。

1.2? 數(shù)據(jù)處理

基于湖南省地質(zhì)災(zāi)害防治綜合系統(tǒng)中益陽(yáng)市滑坡地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查表，以及1∶10 000地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查項(xiàng)目中安化縣、桃江縣、赫山區(qū)所調(diào)查的斜坡孕災(zāi)條件調(diào)查表，建立研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)，其中地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查表作為滑坡數(shù)據(jù)庫(kù)，共計(jì)338條，斜坡孕災(zāi)條件調(diào)查表作為未滑坡數(shù)據(jù)庫(kù)，共選取307條。數(shù)據(jù)庫(kù)處理過(guò)程：①建立益陽(yáng)市滑坡隱患統(tǒng)計(jì)Excel表；②選取地層巖性、坡度、坡頂高程、坡高、斜坡類(lèi)型、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型作為影響因子，根據(jù)地災(zāi)點(diǎn)滑坡野外調(diào)查表將影響因子數(shù)據(jù)逐一錄入，隨機(jī)選取1∶10 000地質(zhì)災(zāi)害詳查項(xiàng)目中斜坡孕災(zāi)條件調(diào)查表將信息錄入；③原始數(shù)據(jù)重分類(lèi)，將影響因子中不同單位、不同屬性的數(shù)據(jù)重分類(lèi)為簡(jiǎn)單數(shù)值，分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1，其中各類(lèi)影響因子第二列為重分類(lèi)值。

綜合以往地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查資料，本次共選取338條滑坡信息，同時(shí)借助1∶10 000調(diào)查項(xiàng)目選取307條未滑坡的斜坡孕災(zāi)條件信息，本次研究共計(jì)645條信息。根據(jù)益陽(yáng)市滑坡的特性，本次研究?jī)H選取地層巖性、坡度、坡頂高程、坡高、斜坡類(lèi)型、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型作為影響因子進(jìn)行建模分析。

2? 研究方法

2.1? 建模思路

BP（back propagation）網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的具有隱含層的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程（李國(guó)勇等，2013）。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。

BP網(wǎng)絡(luò)包含正、反向傳播兩個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程（柳青等，2019）。正向傳播時(shí)，輸入樣本從輸入層傳入，在給定的權(quán)值下，經(jīng)各隱層逐層處理后，傳向輸出層；若輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出不符，則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段，通過(guò)不斷修改多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。

如圖1所示，A1，A2，…，AM為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層，x1，x2，…，xN為輸入層經(jīng)隱藏層的輸出結(jié)果，隱藏層為N個(gè)神經(jīng)元，z1，z2，…，zL為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層，其結(jié)果受權(quán)值wij影響。輸出層經(jīng)Softmax函數(shù)（李云飛等，2021）換算得到預(yù)測(cè)概率分布si，Softmax函數(shù)的公式為

在預(yù)測(cè)模型中，評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的工具叫損失函數(shù)。選擇交叉熵作為損失函數(shù)，交叉熵代表著預(yù)測(cè)概率分布與真實(shí)概率分布之間的差異，所以差異越小越好，當(dāng)差異為0時(shí)，預(yù)測(cè)值和真實(shí)值完全吻合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)這個(gè)原則，不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重參數(shù)，使得計(jì)算出的交叉熵慢慢趨向于0。令真實(shí)值為yi，

綜上所述，整個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程為（馮夏庭等，1995）：輸入?yún)?shù)-經(jīng)隱藏層輸出-Softmax函數(shù)進(jìn)行分類(lèi)-損失函數(shù)評(píng)估誤差-修正權(quán)重值-重新計(jì)算，如此往復(fù)，直到在輸出層神經(jīng)元上得到所需的期望輸出值為止（林國(guó)平，2021；王蒙等，2019）。

2.2? 邊坡數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)

2.2.1? 樣本的選取與數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)

如1.2節(jié)所述，滑坡數(shù)據(jù)以及斜坡數(shù)據(jù)分別來(lái)源于湖南省地質(zhì)災(zāi)害防治綜合系統(tǒng)中益陽(yáng)市地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查表和1∶10 000地質(zhì)災(zāi)害詳查項(xiàng)目（黎璽克，2020），通過(guò)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行原始數(shù)據(jù)重分類(lèi)后方可進(jìn)行模型構(gòu)建，整個(gè)數(shù)據(jù)分為2部分，其中434條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本（柏俊磊，2020），用以進(jìn)行機(jī)器算法學(xué)習(xí)，211條數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，用以檢驗(yàn)機(jī)器算法的準(zhǔn)確性。

完成數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)以及訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的選取后，將滑坡事件發(fā)生定義為1，未發(fā)生滑坡定義為0。最終得到數(shù)據(jù)庫(kù)樣本（表2）。

2.2.2? BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試結(jié)果

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行算法學(xué)習(xí)，以訓(xùn)練樣本作為數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，得到計(jì)算模型，并通過(guò)測(cè)試樣本驗(yàn)證其可靠性。

通過(guò)表3可知，訓(xùn)練樣本準(zhǔn)確率高達(dá)99.1%，試驗(yàn)樣本準(zhǔn)確率高達(dá)98.6%，模型具備可靠性。

ROC曲線（陳衛(wèi)中等，2005）以被試者在不同判斷標(biāo)準(zhǔn)下所得的虛報(bào)概率FPR（y /N，1-特異性）為橫坐標(biāo)，以擊中概率TPR（y /SN，敏感性）為縱坐標(biāo)，畫(huà)得的各點(diǎn)的連線，如圖2所示。圖中黑色對(duì)角線表示FPR=TPR，ROC曲線離這條線越遠(yuǎn)，表示被試者的辨別力越強(qiáng)。AUC值為ROC曲線覆蓋區(qū)域下的面積，面積越大，分類(lèi)效果越好（李俊杰，2021）。本次訓(xùn)練結(jié)果覆蓋區(qū)域?yàn)?.997，訓(xùn)練模型具有優(yōu)良的預(yù)測(cè)精度。

3? 滑坡影響因子敏感性評(píng)價(jià)

通過(guò)前人大量研究可以知道，滑坡的形成主要取決于地形地貌條件、地質(zhì)條件和斜坡自身受力條件（賀倩等，2022；韓繼沖等，2021；陳銀，2018）。本次研究結(jié)合益陽(yáng)市滑坡實(shí)際情況，選取地層巖性、坡度、坡頂高程、坡高、斜坡類(lèi)型、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型作為影響因子。

通過(guò)計(jì)算模型分析可得到影響因子的重要性參數(shù)（表4）。其中：斜坡類(lèi)型正態(tài)化重要性為100%，即斜坡的物質(zhì)組成在斜坡穩(wěn)定性影響因子中最為重要，組成物質(zhì)的穩(wěn)定性、力學(xué)參數(shù)對(duì)于邊坡的穩(wěn)定性起決定性作用，坡面注漿、錨桿加固、截排水等治理措施均是用改變斜坡組成物質(zhì)的力學(xué)性能來(lái)提高斜坡穩(wěn)定性；坡度、坡高重要性位居第2、第3，可以理解為斜坡的外部形態(tài)對(duì)于穩(wěn)定性影響僅次于斜坡物質(zhì)組成，往往對(duì)邊坡進(jìn)行治理所采用的削坡卸載、分級(jí)放坡都是用改變斜坡外部形態(tài)來(lái)提高斜坡穩(wěn)定性；地層巖性、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型在上述6個(gè)影響因子的重要性中排名靠后，地層巖性以及巖層產(chǎn)狀均與下伏基巖直接相關(guān)，而湖南省滑坡地質(zhì)災(zāi)害大多數(shù)為小型、淺表層滑動(dòng)，往往滑動(dòng)面位于上部覆蓋層或巖土交界面，故敏感性稍弱，但由于下伏基巖對(duì)上覆土層的性質(zhì)起到至關(guān)重要的作用，而巖層產(chǎn)狀則可影響滑動(dòng)面形態(tài)、主滑方向等，故作為滑坡影響因子仍然不可忽略。

4? 滑坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)

4.1? 穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法

模型預(yù)測(cè)過(guò)程首先需按照建模過(guò)程生成所需預(yù)測(cè)斜坡的數(shù)據(jù)庫(kù)（賀可強(qiáng)等，2001），將數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入到SPSS軟件，并加載建模過(guò)程生成的計(jì)算模型，開(kāi)始進(jìn)行預(yù)測(cè)，并最終生成預(yù)測(cè)結(jié)果。

4.2? 預(yù)測(cè)實(shí)例

在益陽(yáng)市隨機(jī)選取5個(gè)滑坡以及在1：10 000調(diào)查中隨機(jī)抽取5個(gè)斜坡單元建立預(yù)測(cè)實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)整理后如表5所示。

運(yùn)用4.1節(jié)所闡述的方法進(jìn)行驗(yàn)證，得到預(yù)測(cè)結(jié)果（表6），其中預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確率100%，置信度均處于很高水平，可認(rèn)為該模型適用于滑坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)。

5? 結(jié)論與展望

5.1? 結(jié)論

選取研究區(qū)內(nèi)338條滑坡數(shù)據(jù)以及307條未滑坡的斜坡數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象并建立數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選取434條數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器算法訓(xùn)練，剩余211條數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本用以檢驗(yàn)計(jì)算模型的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明，訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率99.1%，測(cè)試樣本準(zhǔn)確率98.6%，準(zhǔn)確率能夠滿足需要。

通過(guò)建模分析6個(gè)敏感因子的正態(tài)化重要性，斜坡類(lèi)型即斜坡物質(zhì)組成重要性占比最高，坡度、坡高等斜坡外部形態(tài)重要性占比僅次于斜坡類(lèi)型，地層巖性、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型在6個(gè)影響因子中重要性最低，但重要性占比仍然大于40%，說(shuō)明所選取的6個(gè)敏感因子對(duì)斜坡穩(wěn)定性都起到至關(guān)重要的作用。重要性占比的高低，能夠說(shuō)明各因子對(duì)斜坡穩(wěn)定性影響力大小是以不同方式對(duì)斜坡穩(wěn)定產(chǎn)生影響的。

預(yù)測(cè)實(shí)例與實(shí)際情況吻合，說(shuō)明計(jì)算模型適用于益陽(yáng)市斜坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)，簡(jiǎn)化了穩(wěn)定性評(píng)價(jià)過(guò)程，特別適用于大批量的斜坡穩(wěn)定性分析，在高精度地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查工作中發(fā)揮較大作用。

5.2? 展望

本次研究主要依托于益陽(yáng)市滑坡和斜坡的調(diào)查數(shù)據(jù)，樣本偏少，但能夠反映出益陽(yáng)市斜坡穩(wěn)定性影響因子的重要性，也能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)斜坡的穩(wěn)定性。在條件允許的情況下，通過(guò)收集大量的數(shù)據(jù)，能夠提取到更多的影響因子，同時(shí)能夠更加細(xì)分單一影響因子的重分類(lèi)數(shù)據(jù)，進(jìn)而提高模型預(yù)測(cè)精度，擴(kuò)大研究區(qū)范圍，對(duì)滑坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)提供依據(jù)。

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收稿日期：2023-05-11；修回日期：2023-07-03

第一作者簡(jiǎn)介：黃小龍（1990- ），男，碩士，高級(jí)工程師，主要從事地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查、防治等工作。E-mail：283854103@qq.com

引用格式：黃小龍，熊遠(yuǎn)紅，李紅零，2023.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)湖南益陽(yáng)市滑坡敏感性分析［J］.城市地質(zhì)，18（4）：8-14