一种基于贝叶斯层间结构模型的沙漠化侵扰灾害预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于贝叶斯层间结构模型的沙漠化侵扰灾害预测方法，该方法包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯层间结构模型的沙漠化侵扰灾害预测方法


[0001]本专利技术涉及质灾害预测
，尤其涉及一种基于贝叶斯层间结构模型的沙漠化侵扰灾害预测方法。

技术介绍

[0002]青藏铁路是连接中国青海省西宁市和西藏自治区拉萨市的重要铁路线路，全长1956公里，被誉为世界上海拔最高的铁路。青藏铁路沿线地形复杂，地势起伏大，存在大量的河流和河谷，增加了沙尘暴和风蚀的可能性。同时，铁路沿线的降水量较少而蒸发量大，导致土壤水分亏缺，植被难以生长，容易形成裸露的土地表面，土地的裸露和水土流失会导致土壤贫瘠和植被的丧失，进一步加剧沙漠化的程度。因此，铁路沿线沙漠化所导致的土壤侵蚀、地表松散、路基沉降和风沙侵袭等问题，可能导致铁路线路的不稳定和损坏，对铁路沿线交通基础设施的稳定性和安全性构成了严峻挑战，甚至影响列车的正常运行。
[0003]导致侵扰铁路运营的沙漠化因素包括气候变化、降水、冻土退化和人类活动等多种因素，各因素之间存在复杂的相互关系和时空异质性。由于青藏高原地区存在地形复杂、气候条件多变以及数据不完整性等问题，目前针对沙漠化对青藏铁路侵扰灾害的预测方法一般采用传统的统计模型和经验模型，但这些模型在准确预测青藏高原地区沙漠化灾害方面不但存在局限性，而且存在调查成本高、数据量少、预测精度低、空间和时间不确定性大等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种提高预测精度和准确性的基于贝叶斯层间结构模型的沙漠化侵扰灾害预测方法。
[0005]为解决上述问题，本专利技术所述的一种基于贝叶斯层间结构模型的沙漠化侵扰灾害预测方法，包括以下步骤：
[0006]⑴
收集青藏铁路沿线相关地理和气象数据，利用地理信息系统(GIS)对这些数据进行集成和空间分析，建立一个全面的空间数据集；
[0007]⑵
将青藏铁路沿线划分为多个空间层和时间层，确定形成数据特征向量的沙漠化侵扰铁路灾害特征属性项，然后采用贝叶斯统计学方法建立层间结构模型，并确定各层级的关系和参数；
[0008]⑶
基于历史数据和概率推断，进行铁路沿线沙漠化灾害的预测和评估；
[0009](4)根据预测结果，依据《青藏铁路养护标准2020版》阈值设定或概率比较进行沙漠化侵扰铁路灾害判定，制定相应的沙漠化防治措施，以减轻或避免沙漠化灾害侵扰对铁路的影响。
[0010]所述步骤
⑵
中数据特征向量的沙漠化侵扰铁路灾害特征属性项包括年的地表植被覆盖度、土壤温度、土壤湿度、冻土活动层厚度、空气温度、空气湿度、风向、风速、降水量、净辐射、土壤质地、高程、坡度、坡向、沙砾粒径、土壤含沙量和土壤胶结力。
[0011]本专利技术与现有技术相比具有以下优点：
[0012]1、本专利技术基于青藏高原多年冻土区沙漠化侵扰铁路灾害特征属性，利用贝叶斯层间结构模型综合考虑多个影响因素，包括土壤类型、降水量、气候变化等，以及各自变量因子相互关系，建立了一个灵活可调的层间结构模型。该模型通过对多个层级的分析和推断，能够准确预测铁路沿线沙漠化灾害的发生概率和演化趋势，从而有助于及时采取相应的防治措施，保障铁路运输的安全和可靠性。
[0013]2、本专利技术通过引入模型中小尺度误差贡献调参因子(α)，并通过调整参数α的值，可以控制模型对小尺度误差的相对重要性，从而适应不同类型的数据和空间结构，并更好地解释和预测观测数据的空间变异性，提高了模型的时空预测准确率，实现了较好的沙漠化侵扰铁路灾害预警作用。
[0014]3、专利技术通过引入拉普拉斯平滑方法，解决了训练样本数据集数据较少，条件概率失真的问题，调高了模型预测的准确率。
附图说明
[0015]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明。
[0016]图1为本专利技术的工作流程图。
[0017]图2为本专利技术的可视化结果图。
具体实施方式
[0018]如图1所示，一种基于贝叶斯层间结构模型的沙漠化侵扰灾害预测方法，包括以下步骤：
[0019]⑴
收集青藏铁路沿线相关地理和气象数据，利用地理信息系统(GIS)对这些数据进行集成和空间分析，建立一个全面的空间数据集。
[0020]利用遥感图像、地面监测站点和相关数据库获取青藏铁路沿线2000
‑
2020年的地表覆盖数据、土壤温度数据，土壤湿度数据、冻土分布数据和铁路沿线18个气象站点气象数据和历史沙漠化对青藏铁路侵扰灾害遥感影像资料(2000
‑
2020年)。然后利用地理信息系统(GIS)对这些数据进行集成和空间分析，以建立一个全面的空间数据集。其中2000
‑
2010年为模型训练数据集，2011
‑
2020年的模型测试数据集。
[0021]⑵
将青藏铁路沿线划分为多个空间层和时间层，确定形成数据特征向量的沙漠化侵扰铁路灾害特征属性项，然后采用贝叶斯统计学方法建立层间结构模型，并确定各层级的关系和参数。
[0022]在空间层面，考虑到地理因素(如高程、坡度、坡向、冻土分布等)、气候条件(如降水量、温度、风速、风向等)以及土壤特性等对青藏铁路沙漠化侵扰灾害发生的影响。在时间层面，考虑到年份、季节、逐日时间因素对青藏铁路沙漠化侵扰灾害发生的影响。通过这种层间结构的建立，能够更好地反映青藏铁路沿线沙漠化现象的空间分布和时间变化特征，并据此进行历史沙漠化灾害对青藏铁路侵扰灾害程度分级。因此，数据特征向量的沙漠化侵扰铁路灾害特征属性项包括年的地表植被覆盖度、土壤温度、土壤湿度、冻土活动层厚度、空气温度、空气湿度、风向、风速、降水量、净辐射、土壤质地、高程、坡度、坡向、沙砾粒径、土壤含沙量和土壤胶结力。
[0023]考虑到训练样本集和测试样本集中由数据特征向量形成一条数据，为了避免数据过多和模型过拟合及复杂性(现实应用中模型越简单越易操作)，沙漠化侵扰铁路灾害特征属性项可以是一个或多个。并从预设的沙漠化侵扰铁路灾害特征数据库中，获取多个由所述数据特征向量构成的数据，并将所获取的多个数据分别形成训练样本集和测试样本集后进一步进行数据离散化和归一化预处理，消除单位、数量级别差造成的对模型影响。
[0024]根据训练样本集中已预处理后的数据，建立青藏铁路沿线沙漠化侵扰灾害预测模型，确定各级关系和系数并计算先验概率，基于拉普拉斯平滑方法对沙漠化侵扰铁路灾害特征属性项数据取值频数进行平滑处理后，计算出所述数据特征向量中各自变量的条件概率。具体计算过程如下：
[0025]Y
t
(s
i
)～f((s
i
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t
(s
i
)，σ(s
i
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…
(1)
[0026]其中：Y
t
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i
)是在第t年青藏铁路s
i
位置沙漠化对青藏铁路侵扰灾害发生的可能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯层间结构模型的沙漠化侵扰灾害预测方法，包括以下步骤：
⑴
收集青藏铁路沿线相关地理和气象数据，利用地理信息系统对这些数据进行集成和空间分析，建立一个全面的空间数据集；
⑵
将青藏铁路沿线划分为多个空间层和时间层，确定形成数据特征向量的沙漠化侵扰铁路灾害特征属性项，然后采用贝叶斯统计学方法建立层间结构模型，并确定各层级的关系和参数；
⑶
基于历史数据和概率推断，进行铁路沿线沙漠化灾害的预测和评估；
⑷
...

【专利技术属性】
技术研发人员：贠汉伯，张明义，吴青柏，邵明，罗京，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：