余岭燕,郭荣昌,张 蕊

(兰州交通大学 自动化与电气工程学院,甘肃 兰州 730070)

0 引言

中国是世界上地质灾害多发的国家之一,而滑坡是最主要的自然灾害形式之一,往往会给人类带来极大的威胁[1]。据统计,2021年我国共发生地质灾害4772处,造成80人死亡,11人失踪,直接经济损失32亿元,其中滑坡灾害就有2335处,占比48.93%。因此,开展滑坡危险性评价的研究,对地质灾害防治、风险防控具有重要意义。

近年来,许多专家学者针对滑坡危险性展开了研究。王念秦等[2]利用spearman对各因子进行相关性分析,并采用不同基函数下的SVM模型进行危险性评价,结果表明RBF-SVM模型的精度最高;吴常润等[3]采用FR与LR融合模型对双柏县进行滑坡易发性评价,结果表明融合模型比单一模型预测率高9.2%;黄发明等[4]采用聚类分析和SVM对万州区滑坡进行易发性评价,结果表明聚类分析后的模型比未分类的模型具有更高的预测率;张洪吉等[5]采用一维卷积神经网络对芦山县进行滑坡危险性评价,评价精度高于90%;宋盛渊等[6]采用突变理论对潜在滑坡进行危险性评价,结果表明评判结果准确率较高;杨华阳等[7]采用加法和减法2种证据权,将九寨沟地震滑坡危险性划分为5个等级,从而更有效地预测滑坡危险性。然而,传统的研究方法很少同时引入定性概念与定量描述,而云模型能实现定性到定量的转换,同时只要滑坡数据足以提取特征,云模型也适用于单个滑坡危险性评价。滑坡灾害存在大量的不确定性,即地质环境、影响因子和评价过程中人为的不确定性,因此滑坡危险性评价是一个定性与定量相结合的课题。……