一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法技术

本发明专利技术提供一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，包括以下步骤：S1、获取研究区历史地质资料，根据滑坡破坏的控制因素和触发因素归纳出滑坡破坏模式，并根据滑坡破坏模式选取滑坡样本；S2、在所述滑坡样本中选择滑坡易发性评价因子，并将各滑坡易发性评价因子输入频率比模型获得滑坡易发性评价指数；S3、根据滑坡易发性评价指数对研究区划分为不同程度的易发区。本发明专利技术的有益效果：易发性评价方法不需要利用大量历史滑坡样本数据，而是基于研究区滑坡破坏模式选取滑坡样本，解决了滑坡样本数据不完善地区难以开展滑坡易发性评价工作的问题，减少了滑坡易发性评价工作对历史滑坡数据的依赖性。历史滑坡数据的依赖性。历史滑坡数据的依赖性。

【技术实现步骤摘要】
一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法


[0001]本专利技术涉及工程地质研究
，尤其涉及一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法。

技术介绍

[0002]我国的地质灾害具有种类多、分布广、发生频次高等特点。其中，三峡库区的滑坡地质灾害尤为发育，每年都会造成大量的人员伤亡和经济损失。滑坡易发性评价是滑坡监测预警的有效手段，其评价结果对滑坡灾害防治、土地规划等具有重要指导意义。但是滑坡成因复杂多样，如何科学准确的开展滑坡易发性评价，已成为现阶段滑坡研究的重点之一。
[0003]一般来说，滑坡的易发性评价是通过已有滑坡数据的分布来预测未来容易发生滑坡的空间位置，因此，滑坡样本是开展易发性评价的基础。大多数研究在开展易发性评价时具有较为完备的滑坡数据库，区域尺度内历史滑坡数量通常为数百处，例如Majid等使用392处滑坡开展了伊朗格列斯坦12050km2区域的滑坡易发性评价，其中训练样本和测试样本的比例达7:3；王世宝等分析了金沙江上游巴塘—德格河段2150km2范围内的滑坡易发性评价，其中164处滑坡被选为建模样本。
[0004]充足的滑坡样本能够满足各类评价模型尤其是机器学习模型的需求，但有些研究区存在着滑坡样本少或滑坡数据不完备等问题，这直接限制了滑坡易发性评价工作的开展。例如，在喜马拉雅山地区，由于高海拔的限制造成滑坡数据库不完备的情况，Du等通过遥感解译手段与启发式模型选择了疑似滑坡区完善了滑坡数据库并完成了易发性评价；在奥地利西部地区部分滑坡信息数据记录不全，Steger等重新核对滑坡数据库，根据准确滑坡数据集生成疑似滑坡数据集来完善滑坡数据库，并完成了易发性评价；在越南中部Thua Thien
‑
Hue地区，由于野外调查较少，仅获得了公路两侧可到达区域内的滑坡数据，Meinhardt等在易发性评价中应用视点法来避免由于有限的滑坡数据而产生的统计偏差。由此可见，针对滑坡样本少或滑坡数据不完备等问题主要采取的措施为基于遥感解译等方法补充滑坡数据或者通过算法来降低滑坡数据不完备对易发性评价结果的负面影响。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，为了解决滑坡样本数据不完善地区难以开展滑坡易发性评价工作的问题，本专利技术的实施例提供了一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法。
[0006]本专利技术的实施例提供一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，包括以下步骤：
[0007]S1、获取研究区历史地质资料，根据滑坡破坏的控制因素和触发因素归纳出滑坡破坏模式，并根据滑坡破坏模式选取滑坡样本；
[0008]S2、在所述滑坡样本中选择滑坡易发性评价因子，并将各滑坡易发性评价因子输入频率比模型获得滑坡易发性评价指数；
[0009]S3、根据滑坡易发性评价指数对研究区划分为不同程度的易发区。
[0010]进一步地，所述滑坡易发性评价因子包括高程、坡向、坡度、起伏度、平面曲率、剖面曲率、地层岩性、距河流距离和距道路距离中的多种。
[0011]进一步地，所述频率比模型为ALSA模型。
[0012]进一步地，所述ALSA模型计算滑坡易发性评价指数的方法包括：
[0013]S201、所述滑坡样本为栅格单元集组成的栅格图，设置所述栅格单元集的精度为设定精度；
[0014]S202、对各个滑坡易发性评价因子进行设定次数的分级形成多个分类区，计算每一滑坡易发性评价因子各个分类区的频率比值FR
i
，计算公式为：
[0015][0016][0017][0018]S203、将每一分类区的滑坡易发性评价因子的频率比值相加计算出各个分类区的滑坡易发性评价指数，计算公式为：
[0019][0020]LSI
i
为第i个分类区所有滑坡易发性评价因子的滑坡易发性评价指数，i为分类编号，j为滑坡易发性评价因子的种类编号。
[0021]进一步地，所述步骤S201中所述栅格单元集的设定精度为1m
×
1m。
[0022]进一步地，所述滑坡破坏的控制因素包括地层岩性、地质构造、坡体结构、结构面发育，所述滑坡破坏的触发因素包括降雨、地震、库水位波动、人类工程活动。
[0023]进一步地，所述结构面发育是通过赤平投影分析坡面与各结构面交线之间的空间位置关系来判断坡体稳定性。
[0024]进一步地，所述人类工程活动包括道路开挖、隧道开挖、建房切坡中的一种或多种工程活动。
[0025]进一步地，所述步骤S3中，根据滑坡易发性评价指数基按照自然断点法对研究区划分为极高易发区、较高易发区、中易发区、较低易发区、极低易发区。
[0026]本专利技术的实施例提供的技术方案带来的有益效果是：本专利技术的一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，在滑坡样本数据不足的情况下收集研究区资料，从滑坡破坏的控制因素和滑坡破坏的触发因素两个方面归纳总结研究区滑坡地质灾害成因机制及破坏模式，并以此为基础选取滑坡样本，完善滑坡数据库，选取滑坡易发性评价因子，基于频率比模型开展滑坡易发性评价；该易发性评价方法不需要利用大量历史滑坡样本数据，而是基于研究区滑坡破坏模式选取滑坡样本，解决了滑坡样本数据不完善地区难以开展滑坡易发性评价工作的问题，减少了滑坡易发性评价工作对历史滑坡数据的依赖性。
附图说明
[0027]图1是本专利技术实施例中滑坡样本选取图；
[0028]图2是本专利技术实施例中滑坡样本的高程栅格图；
[0029]图3是本专利技术实施例中滑坡样本的坡度栅格图；
[0030]图4是本专利技术实施例中滑坡样本的坡向栅格图；
[0031]图5是本专利技术实施例中滑坡样本的平面曲率栅格图；
[0032]图6是本专利技术实施例中滑坡样本的剖面曲率栅格图；
[0033]图7是本专利技术实施例中滑坡样本的地层岩性栅格图；
[0034]图8是本专利技术实施例中滑坡样本的距道路距离栅格图；
[0035]图9是本专利技术实施例中滑坡样本的距河流距离栅格图；
[0036]图10是本专利技术实施例中滑坡样本的起伏度栅格图；
[0037]图11是本专利技术实施例中滑坡样本的滑坡易发性分区图；
[0038]图12是本专利技术实施例中滑坡样本的滑坡易发性分区验证图。
具体实施方式
[0039]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地描述。下面介绍的是本专利技术的多个可能实施例中的较优的一个，旨在提供对本专利技术的基本了解，但并不旨在确认本专利技术的关键或决定性的要素或限定所要保护的范围。
[0040]本专利技术的实施例提供了本专利技术的实施例提供一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，包括以下步骤：
[0041]S1、获取研究区历史地质资料，根据滑坡破坏的控制因素和触发因素归纳出滑坡破坏模式，并根据滑坡破坏模式选取滑坡样本。滑坡破坏模式即为研究区滑坡地质灾害成因机制，由滑坡破坏的控制因素和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取研究区历史地质资料，根据滑坡破坏的控制因素和触发因素归纳出滑坡破坏模式，并根据滑坡破坏模式选取滑坡样本；S2、在所述滑坡样本中选择滑坡易发性评价因子，并将各滑坡易发性评价因子输入频率比模型获得滑坡易发性评价指数；S3、根据滑坡易发性评价指数对研究区划分为不同程度的易发区。2.如权利要求1所述的一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，其特征在于：所述滑坡易发性评价因子包括高程、坡向、坡度、起伏度、平面曲率、剖面曲率、地层岩性、距河流距离和距道路距离中的多种。3.如权利要求1所述的一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，其特征在于：所述频率比模型为ALSA模型。4.如权利要求3所述的一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，其特征在于，所述ALSA模型计算滑坡易发性评价指数的方法包括：S201、所述滑坡样本为栅格单元集组成的栅格图，设置所述栅格单元集的精度为设定精度；S202、对各个滑坡易发性评价因子进行设定次数的分级形成多个分类区，计算每一滑坡易发性评价因子各个分类区的频率比值FR
i
，计算公式为：，计算公式为：，计算公式为：S203、将每一分类区的滑坡易发性评价因子的频率比值相加...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱宇航，殷坤龙，郭子正，曾韬睿，刘谢攀，谢小旭，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：