孙 琳，任娜娜，李云安，胡乐健

(中国地质大学(武汉)工程学院，湖北 武汉 430074)

0 引言

岩溶即喀斯特(KARST)。地下水和地表水对可溶性岩石的破坏和改造作用，这种作用及其所产生的地貌现象和水文地质现象总称为岩溶[1]。岩溶本身是一种常见的地质现象，但是随着我国经济的发展，基础工程的建设，岩溶塌陷已经成为我国主要地质灾害之一。据记载，人类活动造成的岩溶塌陷存在着逐年递增的趋势。在岩溶地区，岩溶塌陷不明显，但在人类工程的影响下，存在岩溶塌陷的可能性；因此进行岩溶发育强弱预测、并对重点区域进行岩溶塌陷的排查具有重要的现实意义。

地质灾害预测是地质灾害评估中重要的一环，一直广受关注。国内学者对岩溶塌陷不确定性预测也开始了一些研究。雷明堂等[2]率先将GIS技术应用在岩溶塌陷不确定性评价中。随后一些知识驱动模型应用在岩溶塌陷预测中，其中权重的定量化取值最终依靠的是专家的理论和经验。主要方法有层次分析法(AHP)[3-5]、模糊层次分析法[6]、模糊综合评判法[7-8]、灰色聚类法[9]等。但是基于知识驱动的模型受人为主观性影响较大，不同情况下必将损失掉空间数据本身深层的信息。不同学者又将数据驱动模型运用到岩溶塌陷预测当中，其中通过计算来确定各影响因素的权重。数据驱动模型主要包括人工神经网络(ANN)[10]、逻辑回归[11]、证据权法[12]等。这些模型预测方法在滑坡、泥石流灾害区划预测中已经进行大量的应用。……