【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地质灾害风险测试领域，涉及一种基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法。
技术介绍
1、黄土地区公路边坡地质灾害是影响交通运行安全的重要灾种之一，具有成因复杂、点多面广、防治成本高、诱发因素多等特点，准确评价黄土地区公路边坡地质灾害易发性对于保障道路运营安全、降低防治成本、提高防治精准度、减少灾害的危害程度具有重要意义。
2、公路边坡地质灾害易发性评价结果的优劣主要取决于评价模型和评价指标的选取，常用的评价模型主要有经验模型(层次分析法、专家打分法)、机器学习模型(随机森林、神经网络和支持向量机等)和数理统计模型(信息量法、证据权法、逻辑回归法等)。这些方法各有优缺点，经验模型易受决策者的经验和主观偏好影响，机器学习模型需要大量的样本来训练和优化模型参数，数量统计模型中的信息量法会充分考虑到不同评价指标的子类对灾害发生的促进效应，但精准确定评价指标的权重仍是一个重要问题。结合层次分析法和信息量法来确定评价指标权重和综合信息量是地质灾害易发性评价的有效方法之一，在实践应用中取得了良好效果，但对于黄土地区公路边坡的易发性评价仍存有明显的缺陷，主要表现在：评价因子选取不合理、图层数据精度及分辨率较差、评价结果缺乏连续性；以上因素导致对单体边坡地质灾害易发性的评价效果不准确、不及时。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，解决了现有评价方法中评价因子选取不合理、图层数据精度及分辨率较差、评价结果缺乏
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，所述方法包括：
3、步骤1：对测试对象和评价因子进行初始化；
4、步骤2：基于层次分析法(ahp)计算评价因子的权重，并迭代优化直到一致性检验指标cr达到最小；
5、步骤3：划分评价因子的区间等级，计算单体边坡的信息量；
6、步骤4：计算评价结果的auc值，调整区间等级划分，直到评价结果相对最优；
7、步骤5：基于自然断点法划定易发性评价结果区间，确定评价等级；
8、步骤6：定期更新动态评价因子信息量，得到时间序列易发性评价结果。
9、其中，目前黄土地区公路边坡地质灾害易发性评价方法存在部分缺陷，主要表现在：
10、评价因子选取不合理：黄土地区公路边坡是由人工开挖形成的，相比于自然边坡会增设防护措施(坡面防护、支挡设施、排水设施)，相关防护措施会极大提高边坡的防水性能，保障边坡的长期稳定性。传统的边坡地质灾害易发性评价指标聚焦于宏观地质背景、水系、断层、地震活动等，评价结果仅能基本满足区域性的地质灾害易发性评价的要求。此外，传统评价指标一般为静态指标，例如，坡度、坡高、地层岩性等，不会随着时间的发展而改变，不能对边坡地质灾害易发性作出及时更新。
11、评价过程不够严谨，评价结果没有达到最优：ahp方法要求一致性检验指标cr<0.1时，判断矩阵可被接受，该阈值存在一定的冗余度；同理，基于roc曲线计算得到的auc值>0.7时即被认为具有较高准确性，满足上述判据的结果有很多，并不能保证评价结果相对最优。
12、上述方法中，对测试对象和评价因子进行初始化，测试对象为全部待评价边坡，评价因子是对地质灾害发生有促进或抑制作用的影响因子，包括动态评价因子和静态评价因子，动态评价因子主要有形变速率、累积形变量、降雨量等，该类因子会随时间而变化，静态评价因子包括坡度、坡高、地形起伏度、坡面防护、支挡设施、排水设施、岩性组成等，该类因子具有长期稳定性。
13、进一步的，动态评价因子中的形变速率、累积形变量根据历史合成孔径雷达卫星影像基于多时相干涉测量方法计算得到，降雨量基于专业测量器具实时采集，静态评价因子中坡度、坡高、地层岩性等根据现场实地量测得到，地形起伏度等地形地貌因子基于12.5米高精度dem提取得到。
14、上述方法中，基于层次分析法(ahp)计算评价因子的权重，具体包括：
15、首先，构建层次结构模型，将所有评价因子按照目标层(易发性评价)-准则层(一级因子)-子准则层(二级因子)进行结构划分，其中一级因子标记为a1、a2、a3……ai，对应的权重为β1、β2、β3……βi，每个一级因子又可以分为若干二级因子，每个二级因子标记为ai1、ai2、ai3……aij，对应的权重为βi1、βi2、βi3……βij；
16、其次，构建判断矩阵，按照一级因子→二级因子的顺序依次构建判断矩阵，判断矩阵形式如下：
17、
18、其中，n为同级因子的个数；γij为评价因子ai与aj的相对重要性，γij×γji＝1，当i＝j时，γij＝1；
19、然后，进行层次单排序及一致性检验，层次单排序为计算同一层次的评价因子对上一层次某评价因子的权重排序，一般有几何平均法、算术平均法、特征向量法和最小二乘法。为了确定判断矩阵的可靠性需要对其进行一致性检验，检验指标为cr：
20、
21、
22、其中，λmax为判断矩阵的最大特征根，r为最大特征根对应的特征向量，r归一化后记为r‘，r‘的元素即为同一层次因子相对于上一层次某评价因子的权重排序，n为判断矩阵阶数，ri为n阶平均随机一致性指标。当cr＝0时，判断矩阵具有完全一致性；当cr<0.1时，判断矩阵一致性可接受；当cr越小，一致性越好；当cr≥0.1时，重新调整判断矩阵中评价因子的相对重要性；
23、最后，进行层次总排序及一致性检验，层次总排序为从最高层到最底层逐层计算评价因子对总目标的权重排序，并检验其一致性。
24、上述方法中，迭代优化直到一致性检验指标cr达到最小，具体操作为：通过调整一级、二级判断矩阵中评价因子的相对重要性，重新计算层次总排序后的一致性检验结果cr，直到cr值最小为止，具体方法有蒙特卡洛法、模拟退火法、最速下降法等非线性迭代方法。
25、上述方法中，评价结果的auc值通过roc曲线下与坐标轴围成的面积计算得到，auc值小于0.5可判定结果为不合理，0.5～0.7为较低准确性，0.7～0.9为较高准确性，大于0.9为高准确性。
26、进一步的，调整区间等级划分，直到评价结果相对最优，即通过对可量化的评价因子的评价区间等级数量进行调整，调整方法有自然断点法、等间距分级法、分位数分级法等，重新计算所有边坡的信息量及auc值，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，测试对象为全部待评价边坡，评价因子是对地质灾害发生有促进或抑制作用的影响因子；评价因子包括动态评价因子和静态评价因子，随时间而变化的动态评价因子包括形变速率、累积形变量和降雨量，具有长期稳定性的静态评价因子包括坡度、坡高、地形起伏度、坡面防护、支挡设施、排水设施和岩性组成。
3.根据权利要求2所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，收集测试对象的评价因子后，将其归类为两个等级，其中一级因子标记为a1、a2、a3……ai，对应的权重为β1、β2、β3……βi，i为大于1的正整数；每个一级因子再分为若干二级因子，每个二级因子标记为ai1、ai2、ai3……aij，对应的权重为βi1、βi2、βi3……βij，j为大于1的正整数。
4.根据权利要求3所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，基于层次分析法计算评价
5.根据权利要求4所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，评价因子ai与aj的相对重要性通过专家经验打分得来，参考依据为判断矩阵标度说明，因素i比因素分为：同等重要，标度值1；稍微重要，标度值3；较强重要，标度值5；强烈重要，标度值7；极端重要，标度值9；两相邻判断的中间值包括2，4，6，8。
6.根据权利要求5所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，评价因子的区间等级划分包括定量分级和定性分级，定量分级指评价因子为具体数值，通过经验或相关依据划分，形变速率分级为<10mm/a的轻微、10mm/a～30mm/a的微、30mm/a～60mm/a的中等、60mm/a～100mm/a的严重、＞100mm/a的剧烈；定性分级指评价因子为性状描述，岩性组成分为岩质、土质和土岩混合。
7.根据权利要求6所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，计算单体边坡的信息量是对单个边坡所包含的所有二级评价因子的影响量级进行加权叠加，计算综合信息量，其过程包括：
8.根据权利要求7所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，评价结果的AUC值基于接受者操作特性曲线和ROC曲线下与坐标轴围成的面积计算得到，AUC值小于0.5判定结果为不合理，0.5～0.7为较低准确性，0.7～0.9为较高准确性，大于0.9为高准确性。
9.根据权利要求8所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，通过调整评价因子定量分级区间，重新计算所有边坡的信息量及AUC值，直到AUC值达到最大为止；基于自然断点法划定易发性评价结果区间，确定评价等级为低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。
10.根据权利要求9所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，根据实际情况定期更新动态评价因子的信息量及边坡综合信息量，得到时间序列公路边坡易发性测试结果。
...【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，测试对象为全部待评价边坡，评价因子是对地质灾害发生有促进或抑制作用的影响因子；评价因子包括动态评价因子和静态评价因子，随时间而变化的动态评价因子包括形变速率、累积形变量和降雨量，具有长期稳定性的静态评价因子包括坡度、坡高、地形起伏度、坡面防护、支挡设施、排水设施和岩性组成。
3.根据权利要求2所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，收集测试对象的评价因子后，将其归类为两个等级，其中一级因子标记为a1、a2、a3……ai，对应的权重为β1、β2、β3……βi，i为大于1的正整数；每个一级因子再分为若干二级因子，每个二级因子标记为ai1、ai2、ai3……aij，对应的权重为βi1、βi2、βi3……βij，j为大于1的正整数。
4.根据权利要求3所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，基于层次分析法计算评价因子的权重，并迭代优化直到一致性检验指标cr达到最小，包括：
5.根据权利要求4所述的基于时间序列的黄土地区公路边坡地质灾害易发性测试方法，其特征在于，评价因子ai与aj的相对重要性通过专家经验打分得来，参考依据为判断矩阵标度说明，因素i比因素分为：同等重要，标度值1；稍微重要，标度值3；较强重要，标度值5；强烈重要，标度值7；极端重要，标度值9；两相邻判断的中间值包括2，4，6，8。
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊威，孙志杰，杨烜宇，赵紫阳，付玉强，
申请(专利权)人：山西省智慧交通研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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