一种同震滑坡道路可通行性预测方法及其应用技术

本发明专利技术公开了一种同震滑坡造成道路中断与否的预测方法及其应用，该预测方法将公路网络上的道路划分为路段，然后考虑各路段可通行性和对应路段滑坡易滑性属性之间的关系，具体预测步骤包括：A.研究区公路路段矢量化空间线状数据生成；B.研究区路段两侧180米矢量化空间面状数据生成；C.研究区90米同震滑坡易滑性等级栅格空间数据生成；D.路段两侧180米范围内同震滑坡易滑性栅格数据象元统计；E.研究区路段同震滑坡易滑性属性赋值；F.路段可通行性分类预测建模。本发明专利技术对同震滑坡道路可通行性的评估从原来的风险等级的高低提升到具体的是否中断的定量评估，评估结果更加清晰、更实用、更好用。

A prediction method of road trafficability of Tongzhen landslide and its application

【技术实现步骤摘要】
一种同震滑坡道路可通行性预测方法及其应用
本专利技术属于同震滑坡危害领域，涉及一种基于路段为对象的地震滑坡道路可通行性预测方法，及其在震后应急指挥决策对区域同震滑坡道路可通行性的预测预报和震前地震滑坡灾害风险评估，具体是一种同震滑坡造成道路中断与否的预测方法及其应用。
技术介绍
长期的理论研究与工作实践证明，震前有效的灾害风险评估和震后及时有效地开展应急救援是减少地震伤亡及减轻财产损失的有效途径。区域道路可通行性信息对震后应急救援决策和震前开展风险减轻进而最大限度地减少地震灾害损失有重要影响。道路可通行，救灾物资、救灾人员可以及时有效地到达灾区；相反，道路遭到破坏，延缓甚至阻断救援力量进入灾区，可能使本可通过及时救助生还的伤员失去救助的机会。地震时，影响道路可通行性的因素主要有两个方面，一是地震直接造成的桥梁、隧道垮塌对道路的影响，二是同震滑坡等次生灾害对道路的破坏和掩埋。对地震动直接造成桥梁破坏的快速评估研究起步早，相关研究成果可以或已经有效服务于当前同震道路可通行性评估。但是关于同震滑坡造成道路中断风险评估方面现在更多的还停留在遥感应急解译、现场报送、经验估计等初步阶段，尚无成熟的方法可用，远不能满足风险减轻和应急处置的时效要求。从实际看，在汶川地震中，由于通往汶川的主要公路被崩滑体堵塞的信息不能及时有效评估，导致救援的部队中途受阻。这种状况在2013年芦山Ms7.0级地震和2014年鲁甸Ms6.5级地震中再次上演，救援车辆进入重灾区时主要道路被滑坡体掩埋而无法通行，较为严重的是因应急评估无法准确提供同震滑坡道路可通行性信息而没有启动恰当的交通管制策略，导致救援车辆进入灾区的备选的道路又被急于逃生的各类车辆挤占。因此，无论是震前的灾害风险减轻还是震后的地震应急辅助决策对同震滑坡道路可通行性预测方法都有着迫切的现实需求。同震滑坡造成道路中断与否，不仅与地震是否引发同震滑坡有关，更与道路在空间上是否穿过同震滑坡影响区域关系密切，是两者在空间上相互作用的结果呈现。当前的同滑坡易滑性评估方法可以给出灾区90米栅格的同滑坡易滑性等级分布情况，但还难以做出是否发生滑坡的高精度判断，因此不可能根据道路空间分布结合同震滑坡分布来进行道路可通行性的准确判断。也无法通过同震滑坡易滑性等级分布和道路分布的简单相加对同震滑坡道路可通行性进行有效预测预报。限于当前技术，无论是震前的风险预测还是震后的应急救援对道路可通行性的判断还停留在专家经验进行大致的定性估计，所以，满足不了当前防灾减灾救灾事业发展对高精度同震滑坡道路可通行性预测预报信息的服务需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足和防灾减灾救灾的迫切现实需求，提供一种针对地震风险减轻和震后应急救援辅助决策的同震滑坡道路可通行性预测方法及其应用。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种同震滑坡道路可通行性预测方法其特征在于：该预测方法将公路网络上的道路划分为路段，然后考虑各路段可通行性和对应路段滑坡易滑性属性之间的关系，具体预测步骤如下：A.研究区公路路段矢量化空间线状数据生成；对整个研究区地震发生之前的公路网络进行路段化处理，生成研究区矢量化空间线状路段数据，对生成的路段数据进行唯一性编码，即每个路段均有一个编码，路段不同，编码不同。处理后的道路网络由一个个路段组成，每个路段是一个相对独立的个体，是预测道路可通行性的基本单元。生成的路段为交通网络上相邻两个节点之间的交通线路，是公路网络上的基本要素之一。路段上两个节点之间的部分不与其他公路相交，因此车辆在路段上只能定向行驶且不能从路段上除两个端点之外的任何位置进入到其他公路或进入到道路网络上的其他节点，车辆也只能在节点处掉头行驶。路段两端的节点包括连接道路网络的城市、乡镇、村庄、匝道进出口、公路交叉口(含十字路口)、环岛、车站、其他公路起始点等。B.研究区路段两侧180米矢量化面状数据生成；对步骤A中得到的每一个路段分别做其两侧180米范围的矢量化空间面状数据。矢量化面状数据生成后，将路段的编码赋值给对应的矢量化面状数据作为面状数据的唯一编码，这样，使得每一组面矢量数据和对应的路段的编码完全一致。C.研究区90米同震滑坡易滑性等级栅格空间数据生成；利用现有技术完成研究区同震滑坡易滑性等级空间分布评估，生成整个研究区90米同震滑坡易滑性等级空间分布栅格数据。同震滑坡易滑性等级栅格数据的属性值对应着同震滑坡易滑性等级，属性值分别为1、2、3、4、5。属性值为1预示着滑坡易滑性极低，属性值为2预示着滑坡易滑性较低，属性值为3预示着滑坡易滑性中等，属性值为4预示着滑坡易滑性较高，属性值为5预示着滑坡易滑性极高。属性值越高，易滑性越高，发生滑坡的可能性越大，反之，属性值越低，易滑性越低，不发生滑坡的可能性越大。栅格数据的每个象元表示长＝宽＝90米的空间范围，象元值等于对应栅格的属性值，代表的就是该空间位置的同震滑坡易滑性等级。D.路段两侧180米范围内同震滑坡易滑性栅格数据象元统计；针对步骤B得到的研究区路段两侧180米矢量化数据，统计各面状数据上的通过步骤C得到的同震滑坡易滑性栅格象元数。统计方式为计算落在各个路段两侧180米矢量化面状数据上和与矢量化面状数据边界相交的所有同震滑坡易滑性栅格数据各属性值的象元数量。统计结果为一组二维数据，其形式如下：attributeI1I2I3I4I5countA1A2A3A4A5表中，attribute为同震滑坡易滑性栅格数据象元的属性值，I1表示同震滑坡易滑性栅格数据象元的属性值为1、I2表示同震滑坡易滑性栅格数据象元的属性值为2、I3表示同震滑坡易滑性栅格数据象元的属性值为3、I4表示同震滑坡易滑性栅格数据象元的属性值为4、I5表示同震滑坡易滑性栅格数据象元的属性值为5；count表示对应属性值的同震滑坡易滑性栅格数据象元数量，A1代表属性值为1的同震滑坡易滑性栅格数据象元数量、A2代表属性值为2的同震滑坡易滑性栅格数据象元数量、A3代表属性值为3的同震滑坡易滑性栅格数据象元数量、A4代表属性值为4的同震滑坡易滑性栅格数据象元数量、A5代表属性值为5的同震滑坡易滑性栅格数据象元数量。在实际的属性表中，A1、A2、A3、A4、A5均为一些非负的整数型数值。E.研究区路段同震滑坡易滑性属性赋值；根据编码的唯一性属性，将步骤D得到的各路段两侧180米矢量化面状数据的同震滑坡易滑性栅格数据象元统计结果赋值给对应的具有相同编码的路段作为该路段的同震滑坡易滑性属性，通过该步骤，使得研究区所有路段具有同震滑坡易滑性属性。赋值后任意一条路段的属性信息都包含有同震滑坡易滑性属性信息，赋值后的路段属性表示意如下：FIDIDnameI_1I_2I_3I_4I_5本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种同震滑坡造成道路中断与否的预测方法，其特征在于：该预测方法将公路网络上的道路划分为路段，然后考虑各路段可通行性和对应路段滑坡易滑性属性之间的关系，对道路的可通行性定量地分为可通行和不可通行两类；具体预测步骤如下：/nA.研究区公路路段矢量化空间线状数据生成；对整个研究区地震发生之前的公路网络进行路段化处理，生成研究区矢量化空间线状路段数据，对生成的路段数据进行唯一性编码，即每个路段均有一个编码，路段不同，编码不同；/nB.研究区路段两侧M米矢量化空间面状数据生成；对步骤A中得到的每一个路段分别做其两侧M米范围的矢量化空间面状数据，矢量化面状数据生成后，将路段的编码赋值给对应的矢量化面状数据作为面状数据的唯一编码，这样，使得每一组面矢量数据和对应的路段的编码完全一致；/nC.研究区N米同震滑坡易滑性等级栅格空间数据生成；完成研究区同震滑坡易滑性等级空间分布评估，生成整个研究区N米同震滑坡易滑性等级空间分布栅格数据；同震滑坡易滑性等级栅格数据的属性值对应着同震滑坡易滑性等级，属性值分别为1、2、3、4、5，属性值为1预示着滑坡易滑性极低，属性值为2预示着滑坡易滑性较低，属性值为3预示着滑坡易滑性中等，属性值为4预示着滑坡易滑性较高，属性值为5预示着滑坡易滑性极高，属性值越高，易滑性越高，发生滑坡的可能性越大，反之，属性值越低，易滑性越低，不发生滑坡的可能性越大，栅格数据的每个象元表示长＝宽＝N米的空间范围，象元值等于对应栅格的属性值，代表的就是该空间位置的同震滑坡易滑性等级；/nD.路段两侧M米范围内同震滑坡易滑性栅格数据象元统计；针对步骤B得到的研究区路段两侧M米矢量化面状空间数据，统计各面状数据上的通过步骤C得到的同震滑坡易滑性栅格象元数，统计方式为计算落在各个路段两侧M米矢量化面状空间数据上和与矢量化面状数据边界相交的所有同震滑坡易滑性栅格数据各属性值的象元数量；/nE.研究区路段同震滑坡易滑性属性赋值；根据编码的唯一性属性，将步骤D得到的各路段两侧M米矢量化面状数据的同震滑坡易滑性栅格数据象元统计结果赋值给对应的具有相同编码的路段作为该路段的同震滑坡易滑性属性，通过该步骤，使得研究区所有路段具有同震滑坡易滑性属性，赋值后任意一条路段的属性信息都包含有同震滑坡易滑性属性信息；/nF.路段可通行性分类预测建模；根据步骤E得到的路段同震滑坡易滑性属性数据，通过模型S...

【技术特征摘要】
1.一种同震滑坡造成道路中断与否的预测方法，其特征在于：该预测方法将公路网络上的道路划分为路段，然后考虑各路段可通行性和对应路段滑坡易滑性属性之间的关系，对道路的可通行性定量地分为可通行和不可通行两类；具体预测步骤如下：
A.研究区公路路段矢量化空间线状数据生成；对整个研究区地震发生之前的公路网络进行路段化处理，生成研究区矢量化空间线状路段数据，对生成的路段数据进行唯一性编码，即每个路段均有一个编码，路段不同，编码不同；
B.研究区路段两侧M米矢量化空间面状数据生成；对步骤A中得到的每一个路段分别做其两侧M米范围的矢量化空间面状数据，矢量化面状数据生成后，将路段的编码赋值给对应的矢量化面状数据作为面状数据的唯一编码，这样，使得每一组面矢量数据和对应的路段的编码完全一致；
C.研究区N米同震滑坡易滑性等级栅格空间数据生成；完成研究区同震滑坡易滑性等级空间分布评估，生成整个研究区N米同震滑坡易滑性等级空间分布栅格数据；同震滑坡易滑性等级栅格数据的属性值对应着同震滑坡易滑性等级，属性值分别为1、2、3、4、5，属性值为1预示着滑坡易滑性极低，属性值为2预示着滑坡易滑性较低，属性值为3预示着滑坡易滑性中等，属性值为4预示着滑坡易滑性较高，属性值为5预示着滑坡易滑性极高，属性值越高，易滑性越高，发生滑坡的可能性越大，反之，属性值越低，易滑性越低，不发生滑坡的可能性越大，栅格数据的每个象元表示长＝宽＝N米的空间范围，象元值等于对应栅格的属性值，代表的就是该空间位置的同震滑坡易滑性等级；
D.路段两侧M米范围内同震滑坡易滑性栅格数据象元统计；针对步骤B得到的研究区路段两侧M米矢量化面状空间数据，统计各面状数据上的通过步骤C得到的同震滑坡易滑性栅格象元数，统计方式为计算落在各个路段两侧M米矢量化面状空间数据上和与矢量化面状数据边界相交的所有同震滑坡易滑性栅格数据各属性值的象元数量；
E.研究区路段同震滑坡易滑性属性赋值；根据编码的唯一性属性，将步骤D得到的各路段两侧M米矢量化面状数据的同震滑坡易滑性栅格数据象元统计结果赋值给对应的具有相同编码的路段作为该路段的同震滑坡易滑性属性，通过该步骤，使得研究区所有路段具有同震滑坡易滑性属性，赋值后任意一条路段的属性信息都包含有同震滑坡易滑性属性信息；
F.路段可通行性分类预测建模；根据步骤E得到的路段同震滑坡易滑性属性数据，通过模型Si对道路可通行性进行分类预测，同震滑坡道路可通行性预测为不可通行类的路段表示道路被同震滑坡阻塞或冲毁而造成车辆无法通行，可通行性赋值为“0”，同震滑坡道路可通行性预测为可通行类的路段表示道路未被同震滑坡阻塞或冲毁而中断，车辆可以继续通行，可通行性赋值为“1”；其中Si的取值则由Yi决定，Yi则由步骤E得到的路段的同震滑坡易滑性属性决定，预测模型如下：



式中，step(n,n∈(1,2,3,4,5,6))表示预测步骤，意为对目标区域范围内所有路段的同震滑坡可通行性的预测是分步骤进行的，共分为六个步骤，分别是第一个步骤、第二个步骤、第三个步骤、第四个步骤、第五个步骤、第六个步骤，且步骤是不可逆和不可跳转的，只能严格顺次进行；
式中，Si表示第i条路段的同震滑坡可通行性分类，Si根据路段可通行性属性值分为两类，即可通行类和不可通行类，当路段可通行性属性值为“0”时Si的取值为Yi(0)，意味着路段i被同震崩滑体掩埋或冲毁，因路段中断车辆无法通行，路段i属于不可通行类道路；当路段可通行性属性值为“1”时Si的取值为Yi(1)，这意味着路段i未被同震崩滑体掩埋或冲毁，因路段畅通车辆可以通行，路段i属于可通行类道路；
式中，Yi表示路段可通行性属性值，其取值通过路段i的滑坡属性进行计算，Ai1_Ii1表示通过步骤E得到的路段i的滑坡易滑性属性为“1”对应的数值；Ai2_Ii2表示通过步骤E得到的路段i的滑坡易滑性属性为“2”对应的数值；Ai3_Ii3表示通过步骤E得到的路段i的滑坡易滑性属性为“3”对应的数值；Ai4_Ii4表示通过步骤E得到的路段i的滑坡易滑性属性为“4”对应的数值；Ai5_Ii5表示通过步骤E得到的路段i的滑坡易滑性属性为“5”对应的数值。


2.根据权利要求1所述的一种同震滑坡道路可通行性预测方法，其特征在于：所述步骤A中，处理后的道路网络由一个个路段组成，每个路段是一个相对独立的个体，是预测道路可通行性的基本单元；生成的路段为交通网络上相邻两个节点之间的交通线路，是公路网络上的基本要素之一，路段上两个节点之间的部分不与其他公路相交，车辆在路段上只能定向行驶且不能从路段上除两个端点之外的任何位置进入到其他公路或进入到道路网络上的其他节点，车辆也只能在节点处掉头行驶。


3.根据权利要求1所述的一种同震滑坡道路可通行性预测方法，其特征在于：所述步骤B和D中，M取值为180，即研究区路段两侧180米的矢量化面状数据生成以及同震滑坡易滑性栅格数据象元统计；所述步骤C中，N取值为90，即研究区90米同震滑坡易滑性等级栅格空间数据生成。


4.根据权利要求1或3所述的一种同震滑坡道路可通行性预测方法，其特征在于：所述步骤F中，对于预测的第一个步骤，根据步骤E得到路段同震滑坡易滑性属性数据和步骤F的模型，则有：



式中，step(1)表示预测步骤，意为对目标区域范围内所有路段的同震滑坡可通行性的预测是分步骤进行的，此为预测的第一个步骤；
式中，si＝{Yi(1)}表示si的取值为Yi(1)，意为第i条路段的同震滑坡可通行性分类为可通行类道路，道路畅通车辆可以通行；
式中，Yi＝(Ai1_Ii1,Ai2_Ii2,Ai3_Ii3≤1,Ai4_Ii4＝0,Ai5_Ii5＝0)＝Yi(1)表示路段i可通行性属性值为“1”...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴雨芡，白仙富，聂高众，叶燎原，皇甫岗，
申请(专利权)人：云南师范大学，
类型：发明
国别省市：云南;53