地質災害易發性評價因子分級的AIFFC 算法優化

陳 賓，李穎懿，張聯志，屈添強，魏 娜，劉 寧，黃春林

（1.湘潭大學土木工程學院，湖南 湘潭 411105；2.湘潭大學巖土力學與工程安全湖南省重點實驗室，湖南 湘潭 411105；3.湖南省國土空間調查監測所，湖南 長沙 421002）

0 引言

我國是地質災害頻發的國家，地質災害易發性評價是我國重要的防災減災工作之一。地質災害易發性評價因子厘定及其分級的合理性是易發性評價的工作基礎和精度保障。目前，常用的因子分級方法有自然斷點法[1]、專家經驗法[2]、等間距法[3]、頻率比法[4]等。孫德亮等[5]、楊得虎等[6]、解明禮等[7]通過對比不同分級方法獲得的地質災害易發性評價結果證明了災害因子分級對評價精度的影響。鑒于此，凌曉等[8]、郭建華等[9]、陳緒鈺等[10]、陳偉等[11]分別采用對稱分級法、方差分析法、迭代自組織聚類法、K-means 聚類算法對現有分級方法進行了改進，但如何根據地質災害分布特征客觀確定各評價因子分級數的研究較為缺少。

自適應膨脹因子模糊覆蓋分級（fuzzy cover approach for clustering based on adaptive inflation factor，AIFFC）算法是一種確定一維數據分級數的自適應膨脹因子的模糊覆蓋分級方法，最早被應用于地圖制圖領域[12]，其能夠根據數據分布特征，動態生成分級數及分級區間，有效的解決分級數確定受主觀影響的問題。孫娟娟[13]通過數據實例證明了AIFFC 算法分級數的最優性及分級結果的精確性；姚宇婕等[14]基于AIFFC 算法優化了引導型專題數據分級處理模式；張涵斐[15]將AIFFC 算法應用于多尺度地理信息數據的分級處理，實現了多尺度地理信息分級顯示的效果。……