一种地质灾害易发性评价的确定方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种地质灾害易发性评价的确定方法及装置。方法包括：对影响因子和待评价区域进行初始化；从N个所述影响因子中排除一个待校准的影响因子，采用剩余的N

【技术实现步骤摘要】
一种地质灾害易发性评价的确定方法及装置


[0001]本申请涉及地质灾害预测领域，具体而言，涉及一种地质灾害易发性评价的确定方法。

技术介绍

[0002]地质灾害易发性受多方面因素的影响和制约，如影响区域滑坡的因子一般认为有：坡度、岩性、构造、河流作用、土地利用和植被覆盖等，在选定了上述影响因子后，通过层次分析法得到各影响因子的权重和分级权重，便可计算出该区域滑坡易发性评价指标，从而完成对研究区域的地质灾害易发性评价。但在使用层次分析法的过程中，专家需要依据其经验对影响因子及各影响因子的二级影响因子进行打分并构建矩阵，这对专家的自身经验提出了较高的要求，且在打分时只采用了从以往工作中积累的先验性经验，忽略了案例本身的客观数据所承载的规律性，因而通过此方法得到的易发性指标存在随意性较强、受专家主观影响较大的问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种地质灾害易发性评价的确定方法及装置，以改善“通过层次分析法获得的待评价区域地质灾害易发性指标存在随意性较强、受专家主观影响较大”的问题。
[0004]本专利技术是这样实现的：
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种地质灾害易发性评价的确定方法，所述方法包括：
[0006]对影响因子和待评价区域进行初始化；
[0007]其中，所述影响因子为影响地质灾害发生的因素，每个所述影响因子编号为i，其中i＝1,2,
…
N，共计N个所述影响因子，N为大于等于2的正整数；每个所述影响因子对应一个影响因子的权重；每个所述影响因子又分为若干个二级影响因子，每个所述二级影响因子对应一个二级权重，每个所述影响因子的全体二级影响因子对应的全体二级权重定义为一个所述影响因子的分级权重，视为一个向量或数组；所述待评价区域划分为M个评价单元，每个所述评价单元的编号为j，其中j＝1,2,
…
M，共计M个所述评价单元，M为大于等于2的正整数；每个所述评价单元对应一个评价单元的易发性指标；
[0008]从N个所述影响因子中排除一个待校准的影响因子，采用剩余的N
‑
1个所述影响因子开展地质灾害易发性评价，包括：
[0009]根据指定的编号为k的一个待校准的影响因子，其中k满足1≤k≤N，从所述N个影响因子中排除编号为k的所述待校准的影响因子，获取剩余N
‑
1个所述影响因子中每个影响因子的权重和分级权重，根据所述N
‑
1个影响因子的权重和分级权重计算待评价区域的M个评价单元的易发性指标，记为其中j＝1,2,
…
M，M个构成易发性指标数组，记为R
(N
‑
1)
；根据所述M个评价单元的易发性指标与所述待评价区域的实际参数获取评价曲线，
记为ROC
(N
‑
1)
，获取所述评价曲线的线下曲线面积，记为AUC
(N
‑
1)
，AUC
(N
‑
1)
表征所述易发性指标数组R
(N
‑
1)
的精确度，面积越大则精确度越高，上述变量上标括号中的N
‑
1表示由N
‑
1个影响因子参与计算得到；
[0010]根据所述N个影响因子，开展地质灾害易发性评价，包括：
[0011]根据所述N个影响因子，获取每个影响因子的权重和分级权重，根据所述N个影响因子的权重和分级权重计算待评价区域的M个评价单元的易发性指标，记为其中j＝1,2,
…
M，M个构成易发性指标数组，记为R
(N)
，根据所述M个评价单元的易发性指标与所述待评价区域的实际参数获取评价曲线，记为ROC
(N)
，获取所述评价曲线的线下曲线面积，记为AUC
(N)
，AUC
(N)
表征所述易发性指标数组R
(N)
的精确度，面积越大则精确度越高，上述变量上标括号中的N表示由N个影响因子参与计算得到；
[0012]通过循环调整过程实现对所述待校准的影响因子的校准，包括：
[0013]比较AUC
(N)
与AUC
(N
‑
1)
，若AUC
(N)
≤AUC
(N
‑
1)
，则对所述N个影响因子分级权重中的第k个影响因子的分级权重进行调整，使用N个影响因子的权重和调整后的N个分级权重，重新计算待评价区域的M个评价单元的易发性指标，得到新获取的R
(N)
、ROC
(N)
、AUC
(N)
，并重复执行上述步骤，直至重新获取的AUC
(N)
满足AUC
(N)
>AUC
(N
‑
1)
，此时表征第k个影响因子的分级权重已经调整完毕；
[0014]根据满足AUC
(N)
>AUC
(N
‑
1)
时获取的R
(N)
对所述待评价区域进行地质灾害易发性评价的确定。
[0015]以层次分析法为代表的传统方法的特点是，在对影响因子进行研究区域的地质灾害易发性指标的计算时，需要依据专家经验对各影响因子及各影响因子的二级影响因子进行打分，并依据打分结果计算出各影响因子的权重和分级权重，最后根据各影响因子的权重和分级权重获取研究区域的地质灾害易发性指标。但专家在对各影响因子及各影响因子的二级影响因子打分时，只是依据其经验进行打分，忽略了客观数据所承载的规律，这样便会造成所计算出的地质灾害易发性指标出现误差。
[0016]在本申请实施例中，通过将AUC
(N)
和AUC
(N
‑
1)
进行比较，从而完成某种关键性的判断，即：如果我们将编号为k的影响因子加入到评价体系中来，是否对地质灾害预测的精度的提升有所贡献。其中，评价曲线的线下面积表示该曲线与坐标轴围成的面积，且面积越大则表示易发性指标数组的精确度越高。采用影响因子对地质灾害进行预测，所遵循的客观规律是：影响因子考虑越全面，则预测精度越高，即选取较多影响因子进行地质灾害预测的精确度应当高于选取较少影响因子进行地质灾害预测的精确度，每增加一个影响因子，对预测精度的提高都有贡献。换而言之，选取的影响因子越多，对地质灾害的预测就越精确，得到的易发性指标的精确度就越高。但是，在实践中我们发现，由于受到专家打分主观因素偏差的影响，有时候增加一个影响因素并不总是能增加评价曲线的线下面积，往往适得其反造成面积的减小，也就是说，随着影响因子的加入，预测的精度反而降低了。在这种情况下，说明专家对此加入进来的影响因子的打分是不符合实际情况的，甚至是错误的。但遗憾的是，传统的层次分析法对此反常现象不作纠正，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地质灾害易发性评价的确定方法，其特征在于，所述方法包括：对影响因子和待评价区域进行初始化；其中，所述影响因子为影响地质灾害发生的因素，每个所述影响因子编号为i，其中i＝1,2,
…
N，共计N个所述影响因子，N为大于等于2的正整数；每个所述影响因子对应一个影响因子的权重；每个所述影响因子又分为若干个二级影响因子，每个所述二级影响因子对应一个二级权重，每个所述影响因子的全体二级影响因子对应的全体二级权重定义为一个所述影响因子的分级权重，视为一个向量或数组；所述待评价区域划分为M个评价单元，每个所述评价单元的编号为j，其中j＝1,2,
…
M，共计M个所述评价单元，M为大于等于2的正整数；每个所述评价单元对应一个评价单元的易发性指标；从N个所述影响因子中排除一个待校准的影响因子，采用剩余的N
‑
1个所述影响因子开展地质灾害易发性评价，包括：根据指定的编号为k的一个待校准的影响因子，其中k满足1≤k≤N，从所述N个影响因子中排除编号为k的所述待校准的影响因子，获取剩余N
‑
1个所述影响因子中每个影响因子的权重和分级权重，根据所述N
‑
1个影响因子的权重和分级权重计算待评价区域的M个评价单元的易发性指标，记为其中j＝1,2,
…
M，M个构成易发性指标数组，记为R
(N
‑
1)
；根据所述M个评价单元的易发性指标与所述待评价区域的实际参数获取评价曲线，记为ROC
(N
‑
1)
，获取所述评价曲线的线下曲线面积，记为AUC
(N
‑
1)
，AUC
(N
‑
1)
表征所述易发性指标数组R
(N
‑
1)
的精确度，面积越大则精确度越高，上述变量上标括号中的N
‑
1表示由N
‑
1个影响因子参与计算得到；根据所述N个影响因子，开展地质灾害易发性评价，包括：根据所述N个影响因子，获取每个影响因子的权重和分级权重，根据所述N个影响因子的权重和分级权重计算待评价区域的M个评价单元的易发性指标，记为其中j＝1,2,
…
M，M个构成易发性指标数组，记为R
(N)
，根据所述M个评价单元的易发性指标与所述待评价区域的实际参数获取评价曲线，记为ROC
(N)
，获取所述评价曲线的线下曲线面积，记为AUC
(N)
，AUC
(N)
表征所述易发性指标数组R
(N)
的精确度，面积越大则精确度越高，上述变量上标括号中的N表示由N个影响因子参与计算得到；通过循环调整过程实现对所述待校准的影响因子的校准，包括：比较AUC
(N)
与AUC
(N
‑
1)
，若AUC
(N)
≤AUC
(N
‑
1)
，则对所述N个影响因子分级权重中的第k个影响因子的分级权重进行调整，使用N个影响因子的权重和调整后的N个分级权重，重新计算待评价区域的M个评价单元的易发性指标，得到新获取的R
(N)
、ROC
(N)
、AUC
(N)
，并重复执行上述步骤，直至重新获取的AUC
(N)
满足AUC
(N)
>AUC
(N
‑
1)
，此时表征第k个影响因子的分级权重已经调整完毕；根据满足AUC
(N)
>AUC
(N
‑
1)
时获取的R
(N)
对所述待评价区域进行地质灾害易发性评价的确定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个影响因子的权重和分级权重，包括：根据所述影响因子构造判断矩阵，对所述判断矩阵进行一致性检验，若未通过检验，则
重新构造所述影响因子的判断矩阵并再次进行一致性检验，直至通过检验；若通过检验，则根据判断矩阵获取每个所述影响因子的权重；对每个所述影响因子构造分级判断矩阵，对所述分级判断矩阵进行一致性检验，若未通过检验，则重新构造每个所述影响因子的分级判断矩阵，并再次进行一致性检验，直至通过检验；若通过检验，则根据每个所述分级判断矩阵获取每个所述影响因子的分级权重。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个评价单元的易发性指标与所述待评价区域的实际参数获取评价曲线，包括：统计所述M个评价单元的易发性指标的最大值和最小值，依据所述易发性指标的最大值和最小值囊括的范围，将所述M个评价单元的易发性指标划分成P个连续区间，并将所述区间从高到低排列，记第t个区间为(r
t
,r
t
‑1]，其中t＝1,2,
…
P，P为大于等于2的正整数，r
t
为区间分隔点，满足r
t
>r
t
‑1，且r0和r
P
分别为所述易发性指标的最大值和最小值；依据所述M个评价单元的易发性指标，分别统计落入每个区间的评价单元的面积之和，再除以所述待评价区域的总面积，得到每个区间对应的面积百分比，第t个区间的所述面积百分比记为Px
t
，其中t＝1,2,
…
P；依据所述M个评价单元的易发性指标，分别统计落入每个区间的评价单元所覆盖到的实际灾害点数量之和，再除以所述待评价区域的实际灾害点总数量，得到每个区间对应的实际灾害点数量百分比，第t个区间的所述实际灾害点数量百分比记为Py
t
，其中t＝1,2,
…
P；按t＝1,2,
…
P顺序，将各区间所述面积百分比依次累加，得到P个面积百分比累加值，记为Sum_Px
t
，其中t＝1,2,
…
P，再将各区间所述实际灾害点数量百分比依次累加，得到P个实际灾害点数量百分比累加值，记为Sum_Py
t
，其中t＝1,2,
…
P，在二维坐标系中以所述面积百分比累加值为横轴坐标，以所述实际灾害点数量百分比累加值为纵轴坐标，获取P个点，即(Sum_Px
t
,Sum_Py
t
)，其中t＝1,2,
…
P，依次连接P个点获取评价曲线，其中Sum_Px
t
和Sum_Py
t
的计算按照下式进行：其中t＝1,2,
…
P。4.一种地质灾害易发性评价的确定方法，其特征在于，所述方法包括：a：对影响因子和待评价区域进行初始化，其中，所述影响因子为影响地质灾害发生的因素，对影响因子进行编号，每个所述影响因子编号为i，其中i＝1,2,
…
N，共计N个所述影响因子，N为大于等于2的正整数；每个所述影响因子对应一个影响因子的权重，每个所述影响因子又分为若干个二级影响因子，每个所述二级影响因子对应一个二级权重，每个所述影响因子的全体二级影响因子对应的全体二级权重定义为一个所述影响因子的分级权重，视为一个向量或数组；所述待评价区域划分为M个评价单元，每个所述评价单元的编号为j，其中j＝1,2,
…
M，共计M个所述评价单元，M为大于等于2的正整数；每个所述评价单元对应一个评价单元的易发性指标；设定i的初值为1；b：按照i的设定值，提取编号为1,2,
…
i的影响因子；获取每个影响因子的权重和分级权重，共计i个影响因子的权重和i个影响因子的分级权重；c：根据所述i个影响因子的权重和i个影响因子的分级权重，计算所述待评价区域的M
个评价单元的易发性指标，第j个所述评价单元对应的易发性指标记为其中j＝1,2,
…
M，M个构成易发性指标数组，记为R
(i)
，R
(i)
为第i轮易发性指标，上述变量上标括号中的i表示由i个影响因子参与计算得到；d：根据所述第i轮易发性指标与所述待评价区域的实际参数获取第i条评价曲线，记为ROC
(i)
，获取所述第i条评价曲线的线下曲线面积，记为AUC
(i)
，AUC
(i)
表征所述第i轮易发性指标的精确度，面积越大则精确度越高，上述变量上标括号中的i表示由i个影响因子参与计算得到；当i为1时，令AUC
(0)
＝0；e：比较AUC
(i)
与AUC
(i
‑
1)
的大小；f：若AUC
(i)
≤AUC
(i
‑
1)
，则对1,2,
…
到i的所述i个分级权重中第i个影响因子分级权重进行调整，并重复执行步骤c
‑
f，直至重新获取的AUC
(i)
满足AUC
(i)
>AUC
(i
‑
1)
，此时表征第i个影响因子的分级权重已调整完毕；g：若AUC
(i)
>AUC
(i
‑1)
，则判断i是否等于N；h：若i小于N，则i的值加1...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓，马俊伟，范晨，毕鸿基，周天伦，邓青松，龚恩慧，张思语，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：