滑坡空间预测中信息量模型的改进及应用

赵 衡,宋二祥

(清华大学土木工程系,北京 100084)

滑坡空间预测中信息量模型的改进及应用

赵 衡,宋二祥

(清华大学土木工程系,北京 100084)

确定未来可能发生滑坡的区域,即滑坡空间预测对城乡土地规划具有重要的指导意义。针对国内在滑坡空间预测中应用较多的信息量模型,通过理论推导表明其使用前提是各影响因素相互独立,以一简单算例说明了在滑坡空间预测中因素间相关性对预测结果的影响,并建议引入因子分析评估和减少各因素间的相关性。将基于因子分析的信息量模型应用于某一流域,统计了具有连续性特征的影响因素与滑坡概率之间的关系,结合以往的研究和分析表明滑坡概率随各因素的变化趋势具有一定的规律,并基于此建议了对影响因素进行状态离散化的方法。以5年前的滑坡作为输入数据,用近5年内的滑坡对预测结果进行了验证,表明信息量模型能较好地预测未来发生滑坡的区域。

滑坡;信息量模型;影响因素;离散化;因子分析

滑坡每年都造成大量的人员伤亡和财产损失,人类对山区土地需求的增加加剧了滑坡可能带来的危害。为了减小其危害,除了加强滑坡监测治理外,更重要的是在土地规划阶段避开滑坡重灾区。滑坡空间预测的目的即为划出较易发生滑坡的地带,指导山区的土地规划和利用,并通过耦合降雨信息起到预测预警作用[1]。由于在较大区域内难以获取力学方法所需参数,滑坡空间预测主要基于工程地质类比的思想[2],即根据一些较易获得的地质水文数据,对比历史滑坡分布,认为条件相似的地区发生滑坡的可能性相同。……