基于环境因子AI_GIS方法的天然滑坡危险性预测_以香港大屿山岛为例.pdfVIP

第 23 卷　第 3 期 地 质 科 技 情 报 V o l. 23　N o. 3 2 0 0 4 年　 　9 月　　 　　Geo lo g ica l Scien ce an d T echno lo gy In fo rm at ion 　　 　　 Sep. 　2 0 0 4 基于环境因子 方法的天然滑坡危险性预测 A I G IS —— 以香港大屿山岛为例① 1 1 2 1 单新建 , 叶　洪 , 李焯芬 , 陈国光 ( 1. 中国地震局地质研究所遥感与空间信息应用研究中心, 北京, 100029; 2. 香港大学土木工程系, 香港) 摘　要: 利用人工神经元网络( ) 及地理信息系统( ) 技术, 将多元空间信息分析与非线性理论相结合, 建立了基于环境因子 A I G IS 的区域滑坡非线性预测模型。选择天然滑坡比较发育的香港大屿山岛中部作为试验研究区, 定量分析了滑坡与各种环境因子的空 间关系, 进行了因子筛选, 据此对区域天然滑坡进行了危险性分区。结果表明, 该方法可获取较高的预测精度, 是完全可行的。该方 法的应用将为区域滑坡危险性区划及滑坡灾害的防治提供重要依据。 关键词: 人工神经元网络; 地理信息系统; 环境因子; 区域滑坡预测 中图分类号: P 642. 22　　　 文献标识码: A 　　　　文章编号:(2004) 030 10904 　　随着经济的发展, 人们对土地的需求越来越大, 已开始在靠近边坡的地区开发和利用土地资源。这 1　多元空间信息分析与因子筛选模型 就要求我们不仅仅要对单体滑坡稳定性进行有效的 监测和评价, 而且需要对区域滑坡危险性进行有效 的预测, 为土地资源的开发与利用提供科学的决策 多元空间信息分析与因子筛选模型是通过分析 依据。滑坡的孕育和发生受各种因素的影响, 每一种 滑坡与各个环境因子的空间关系, 从众多因子中选 ( ) 取最佳预测因子集的解决方案。在 G IS 环境因子数 环境因子 因素 及各因子之间的相互作用都可能对 滑坡产生影响, 形成滑坡稳定性评价难、区域滑坡稳 据库中, 环境因子的事先选取是以多而全为原则的。 定性评价更难的局面。近年来, 人们开始把滑坡资料 在这些因子中, 有些因子与滑坡的相关性较差或无 与岩土类型、地貌、坡角、植被等环境资料一起输入 相关性, 从而削弱了有较好相关性的关键因子, 因 数据库, 定量地分析滑坡与各个环境因子的关系, 已 此, 必须对各个环境因子进行科学分析, 从中剔除那 取得了一些可喜的成果[ 1～ 4 ] 。但 目前所涉及的大多 些相关性不好的因子。多元空间信息分析与因子筛 为滑坡与单因子之间的统计分析, 利用环境因子进 选模型包括单因子定量分析模型和多因子定量分析 行区域滑坡危险性区划研究仍然不多。 模型。 香港有 60% 的陡峭天然山坡被弱风化层和表 1. 1　单因子定量分析模型 土沉积层所覆盖, 再加之热带强烈的降雨, 造成大量 选取各环境因子所包含单位面积的滑坡面积