融合權(quán)重因子模型和深度學(xué)習(xí)方法的城市地面沉降危險(xiǎn)性分析

伊堯國(guó)，劉慧平，張洋華，劉湘平，齊建超

(1.北京師范大學(xué) 地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院，北京 100875；2. 遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；3.天津城建大學(xué) 地質(zhì)與測(cè)繪學(xué)院，天津 300384)

融合權(quán)重因子模型和深度學(xué)習(xí)方法的城市地面沉降危險(xiǎn)性分析

伊堯國(guó)1,2,3，劉慧平1,2，張洋華1,2，劉湘平1,2，齊建超1,2

(1.北京師范大學(xué) 地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院，北京 100875；2. 遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；3.天津城建大學(xué) 地質(zhì)與測(cè)繪學(xué)院，天津 300384)

以天津市東南部沉降區(qū)為例，結(jié)合權(quán)重因子模型和深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)城市建筑群荷載作用下的地面沉降危險(xiǎn)性進(jìn)行了分析和研究?；跈?quán)重因子模型分析了研究區(qū)內(nèi)建筑容積率、建筑結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)形式、地形坡度變化、土壤壓縮模量、地下水的埋深和地下水滲透性七個(gè)方面的誘發(fā)因子對(duì)沉降危險(xiǎn)性的影響大小，再根據(jù)WOE-DBM模型繪制了地面沉降與其誘發(fā)因子的危險(xiǎn)性指數(shù)圖。通過ROC檢驗(yàn)表明，基于WOE-DBM模型生成的沉降危險(xiǎn)性指數(shù)對(duì)研究區(qū)內(nèi)已發(fā)生的沉降具有較好的“診斷”作用，AUC值達(dá)到了0.83，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果也具有很好的一致性，從而證明該方法對(duì)于建筑物荷載引發(fā)沉降的評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)是非常有效的，其分析結(jié)果可以廣泛應(yīng)用于城市密集建筑區(qū)的地面沉降危害性預(yù)警、建筑形式選擇以及城市規(guī)劃的分析決策當(dāng)中。

城市地面沉降；危險(xiǎn)性分析；建筑物荷載；權(quán)重因子模型；深度學(xué)習(xí)；危險(xiǎn)性指數(shù)

地面沉降是指在自然和人為因素作用下，由于地殼表層土體壓縮而導(dǎo)致區(qū)域性地面標(biāo)高降低的一種環(huán)境現(xiàn)象，又稱地面下沉或地沉。自然因素包括地殼活動(dòng)、水文地質(zhì)條件、土體的自然作用、地層巖性及土體的結(jié)構(gòu)組成等，人為因素則包括地下水的過采，地表各類荷載作用以及地下工程施工等[1]。隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的加快，城市高層、超高層建筑逐漸增多，城市地面沉降的誘發(fā)主因逐漸由單一的地下水開采過渡到高層建筑荷載和地下水開采的疊加作用[2]。天津市作為我國(guó)沉降危害比較嚴(yán)重的地區(qū)之一，近幾年隨著城市大規(guī)模的改造和新建，由建筑荷載造成的地面沉降也越來越嚴(yán)重，因此，對(duì)該區(qū)域開展地面沉降預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)和危險(xiǎn)性區(qū)劃，對(duì)國(guó)土規(guī)劃、防災(zāi)減災(zāi)、災(zāi)害管理和決策具有重要的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)地面沉降的危險(xiǎn)性進(jìn)行了大量的研究，例如，Cao等應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確地預(yù)測(cè)了礦產(chǎn)開采區(qū)的地表變化及地面沉降[3]；Merad等將多因子評(píng)判模型應(yīng)用在地下煤礦開采區(qū)地面沉降的危害性評(píng)價(jià)當(dāng)中[4]；Zahiri等通過權(quán)重因子模型方法論述了礦產(chǎn)開發(fā)區(qū)沉降可能引發(fā)的巖石沉降的危害性[5]；Kim等分別采用頻率比重模型、邏輯回歸模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GIS空間分析的方法相結(jié)合預(yù)測(cè)地面沉降的危險(xiǎn)性[6]；Choi應(yīng)用模糊驅(qū)動(dòng)力因素構(gòu)建了沉降危險(xiǎn)區(qū)劃圖[7]；Giovanni等論證了不同性質(zhì)地層結(jié)構(gòu)導(dǎo)致土層的不規(guī)則空間分布從而引起地面沉降和建筑物的破壞[8]；Hossein等分析了地震和地質(zhì)構(gòu)造原因引起的地面沉降以及對(duì)房屋造成的損害[9]；Lei等通過進(jìn)行地質(zhì)動(dòng)力學(xué)分析系統(tǒng)地研究了由于地震和地層斷層交互影響對(duì)礦產(chǎn)采空區(qū)地面沉降帶來危害[10]；Lee等提出了決策樹模型來分析廢棄礦采區(qū)地面沉降的危害性[11]；Jung等針對(duì)礦區(qū)沉降提出了簡(jiǎn)易定量分析法取代了傳統(tǒng)的野外調(diào)查取樣的方法進(jìn)行危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[12]；Rafie等應(yīng)用試錯(cuò)模型以及影響分析法來預(yù)測(cè)沉降危險(xiǎn)性[13]。

上述研究成果科學(xué)地分析了地面沉降產(chǎn)生的多種原因，如礦產(chǎn)開采、地質(zhì)構(gòu)造、地下水抽取等，但是對(duì)于建筑荷載作用下的地面沉降的研究則相對(duì)較少。許多研究成果表明，地面沉降是一個(gè)非常復(fù)雜的非線性系統(tǒng)[14]，只有在分析和預(yù)測(cè)模型中選取與沉降發(fā)生具有顯著影響作用的誘發(fā)因子，才會(huì)獲得較好的預(yù)測(cè)結(jié)果，而對(duì)于建筑物荷載產(chǎn)生的沉降，由于其涉及到建筑物自身性質(zhì)，土壤的壓縮特征，以及地下水的滲流特性等因素，這些因素都具有模糊性、隨機(jī)性和不確定性，傳統(tǒng)的數(shù)理模型很難建立一個(gè)適合的預(yù)測(cè)模型來進(jìn)行危險(xiǎn)性分析與評(píng)價(jià)。因此，本文的研究以天津市東南部沉降區(qū)為例，結(jié)合該區(qū)域的地理特征、土壤性質(zhì)、水文地質(zhì)條件、建筑物密集程度等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用權(quán)重因子模型(Weights of Evidence，WOE)將建筑物荷載可能產(chǎn)生沉降危害的誘發(fā)因子提取出來，并結(jié)合深度波爾茲曼機(jī)(Deep Boltzmann Machine，DBM)權(quán)重調(diào)整優(yōu)化的方法，對(duì)其危險(xiǎn)性進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

本文的研究區(qū)位于天津市東南部沉降區(qū)——津南區(qū)咸水沽鎮(zhèn)，地理位置位于117°27′06″～118°52′24″E，38°41′12″～40°18′30″N之間(圖1)，研究區(qū)的地貌成因類型屬于沖積海積平原，地勢(shì)從西向東緩慢傾斜，從構(gòu)造分區(qū)上看西部為滄東隆起的一部分，水文地質(zhì)構(gòu)造屬于新生代拗陷盆地含水構(gòu)造類型，土壤結(jié)構(gòu)為的具有高含水量和高壓縮性的軟土和含水砂層第四紀(jì)松散沉積物，屬于軟質(zhì)土層。這一區(qū)域由于在過去的15年里城市建設(shè)蓬勃發(fā)展，高層建筑和密集建筑群大量增加，由此帶來了較為嚴(yán)重的地面沉降。其產(chǎn)生原因是新建建筑物荷載對(duì)地面施加了一個(gè)豎向應(yīng)力，引起了淺層土顆粒的固結(jié)，從而造成地下厚度小于80 m的地下土壓縮層產(chǎn)生垂直位移引發(fā)地面沉降。該地區(qū)地下水含水層由于埋藏較深，開發(fā)局限，所以地下水開采和地質(zhì)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)引發(fā)的沉降相對(duì)較弱，基本可以忽略不計(jì)，因此，我們只討論建筑物荷載引發(fā)的地面沉降現(xiàn)象。

許多研究表明[10-11,15-18]，由于建筑物荷載引發(fā)沉降的誘發(fā)因子主要包括：建筑容積率、建筑的結(jié)構(gòu)形式、基礎(chǔ)形式、地表坡度、土壤壓縮模量、地下水滲透性、地下水埋深等。而準(zhǔn)確詳實(shí)的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)是對(duì)沉降危險(xiǎn)性進(jìn)行分析評(píng)價(jià)的依據(jù)，因此，我們搜集了研究區(qū)近五年的1:1 000建筑規(guī)劃和地籍圖；1:500建筑結(jié)構(gòu)施工圖和基礎(chǔ)施工圖；1:500地形圖；1:2 000土質(zhì)勘探圖；研究區(qū)內(nèi)的均勻分布的48個(gè)水文地質(zhì)鉆孔點(diǎn)數(shù)據(jù)，以此構(gòu)建了沉降分析空間數(shù)據(jù)庫(kù)，并將上述各種專題圖(圖2)重采樣為1 m×1 m分辨率的柵格像元，以便從中提取建筑物荷載引發(fā)地面沉降的各個(gè)誘發(fā)因子。

2 實(shí)驗(yàn)分析與討論

2.1 沉降誘發(fā)因子提取與分析

2.1.1 權(quán)重因子模型

作為貝葉斯概率模型的一種，權(quán)重因子模型應(yīng)用于地面沉降的空間危險(xiǎn)性分析是綜合了Bonham-Carter等[19], Bonham-Carter[20]和 Emmanuel等[21]的方法，該方法的核心思想是提取與所發(fā)生事件相關(guān)一組誘發(fā)因子的“易發(fā)生”與“不易發(fā)生”的二值化數(shù)值構(gòu)成預(yù)測(cè)模型，定量化地分析每個(gè)因子的影響權(quán)重，并預(yù)測(cè)未來事件可能發(fā)生的概率大小。在本文的研究中，為了綜合評(píng)價(jià)7種因子的危險(xiǎn)性指標(biāo)，我們依據(jù)公式(1)和公式(2)分別計(jì)算各個(gè)誘發(fā)因子的W+和W-，并將誘發(fā)因子繪制成二值化圖，以此標(biāo)識(shí)易發(fā)生與不易發(fā)生地面沉降的區(qū)域。

(1)

(2)

2.1.2 沉降誘發(fā)因子計(jì)算與分析

應(yīng)用權(quán)重因子模型(WOE)的目的是為了解決作為自變量的沉降危險(xiǎn)性因子的量化問題，即多源異質(zhì)數(shù)據(jù)類型融合的問題。首先，通過計(jì)算沉降誘發(fā)因子對(duì)沉降的權(quán)重系數(shù)值，可以非常直觀地確定影響沉降發(fā)生的關(guān)鍵因子；其次，每一個(gè)沉降誘發(fā)因子的相應(yīng)數(shù)據(jù)類別的WOE值均位于相同的區(qū)間，且其數(shù)值的大小反映了相應(yīng)類別對(duì)于沉降的影響程度，具有相同的量綱，從而解決了多源異質(zhì)數(shù)據(jù)類型的合并問題。

我們?cè)谘芯繀^(qū)提取了7個(gè)沉降誘發(fā)因子:建筑容積率、建筑的結(jié)構(gòu)形式、基礎(chǔ)形式、地表坡度、土壤壓縮模量、地下水埋深、地下水滲透性來進(jìn)行危險(xiǎn)性分析。對(duì)于確定的每一個(gè)危險(xiǎn)性誘發(fā)因子數(shù)據(jù)層，首先將危險(xiǎn)性因子圖層按一定規(guī)則劃分為不同的數(shù)據(jù)級(jí)別，然后基于GIS的空間分析技術(shù)，將每個(gè)因子數(shù)據(jù)層與野外實(shí)測(cè)得到的地面沉降數(shù)據(jù)層進(jìn)行疊加分析，計(jì)算沉降危險(xiǎn)性因子層中每一類數(shù)據(jù)中發(fā)生沉降的像素?cái)?shù)，研究區(qū)的像素總數(shù)為18 000 000，地面沉降像素的總數(shù)為110 911。由不同因子W+和W-值確定的沉降危險(xiǎn)指數(shù)C的等級(jí)，提供了一個(gè)可以量測(cè)一系列空間點(diǎn)位和統(tǒng)計(jì)計(jì)算模型的工具，也確定了因子層每一數(shù)據(jù)類對(duì)沉降發(fā)生的危險(xiǎn)程度，C為正說明空間關(guān)系正相關(guān)，為負(fù)說明空間關(guān)系負(fù)相關(guān)[22]。對(duì)比度C值是W+和W-之差，同時(shí)，也是后續(xù)進(jìn)行沉降危險(xiǎn)性分析的一個(gè)重要量度。

圖1 研究區(qū)地理位置

圖2 與地面沉降相關(guān)的誘發(fā)因子

(1) 建筑容積率

許多文獻(xiàn)[15-16]表明建筑物荷載引發(fā)地面沉降的主要影響因素是該區(qū)域的建筑容積率，因此，我們依據(jù)《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范》(GB50180-2007)[22]中對(duì)容積率的規(guī)定從該地區(qū)的1:1 000建筑規(guī)劃圖和地籍圖提取了研究區(qū)5個(gè)級(jí)別的建筑容積率,按照表1中的分級(jí)方案對(duì)研究區(qū)的建筑容積率進(jìn)行分類，應(yīng)用權(quán)重因子模型分析研究區(qū)內(nèi)不同建筑容積率對(duì)地面沉降的危險(xiǎn)性影響。

表1 建筑容積率分級(jí)及權(quán)重系數(shù)確定表

表2 結(jié)構(gòu)形式分級(jí)及權(quán)重系數(shù)確定表

計(jì)算表明(圖3a)，建筑容積率的大小對(duì)沉降的發(fā)生有著非常大的關(guān)系，建筑容積率因子顯示>2.4是沉降危險(xiǎn)性的易發(fā)生區(qū)域，原因是具有這種容積率的區(qū)域大多是高層或者是超高層建筑物集中的區(qū)域，其對(duì)地面產(chǎn)生的荷載遠(yuǎn)大于其他區(qū)域，所以容易產(chǎn)生沉降；無(wú)數(shù)據(jù)區(qū)間雖然沒有建筑物存在，但是周邊建筑的荷載疊加和傳遞效應(yīng)同樣會(huì)波及到相鄰區(qū)域，因此，也會(huì)有一定數(shù)目的沉降量出現(xiàn)。

(2)結(jié)構(gòu)形式

根據(jù)《高層建筑混凝土結(jié)構(gòu)技術(shù)規(guī)程》(JGJ3-2010)[23]的規(guī)定，建筑物單位面積重力荷載大小依據(jù)結(jié)構(gòu)形式的不同而不同，因此，在相同容積率的情況下，不同建筑的結(jié)構(gòu)形式也會(huì)對(duì)該區(qū)域沉降值的大小產(chǎn)生影響，我們根據(jù)該地區(qū)的1:500建筑結(jié)構(gòu)施工圖，提取了每棟建筑物的結(jié)構(gòu)形式,再按照表2中的分級(jí)方案對(duì)研究區(qū)的結(jié)構(gòu)形式進(jìn)行分類，應(yīng)用權(quán)重因子模型分析研究區(qū)內(nèi)不同結(jié)構(gòu)形式的建筑物對(duì)地面沉降的危險(xiǎn)性影響。

對(duì)于建筑物的結(jié)構(gòu)形式而言(圖3b)，較多發(fā)生沉降的形式為框架結(jié)構(gòu)，剪力墻和筒體結(jié)構(gòu)，其中筒體結(jié)構(gòu)顯示出最高的概率。因?yàn)楦鶕?jù)國(guó)家規(guī)范規(guī)定，建筑物單位面積重力荷載大?。嚎蚣芙Y(jié)構(gòu)為12 kN/m2，框架——剪力墻結(jié)構(gòu)為14 kN/m2，筒體結(jié)構(gòu)為18 kN/m2，相同建筑面積上筒體結(jié)構(gòu)的荷載重量要大于其他結(jié)構(gòu)，對(duì)土體的作用力也大于其他結(jié)構(gòu)建筑物，因此，其產(chǎn)生嚴(yán)重沉降的可能性要大。對(duì)研究區(qū)內(nèi)不同結(jié)構(gòu)形式范圍的權(quán)重系數(shù)的計(jì)算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)形式為筒體的建筑物最容易產(chǎn)生沉降，其C值達(dá)到了1.36。

(3) 基礎(chǔ)形式

同樣，不同建筑物的基礎(chǔ)形式由于其承載力大小的不同，也會(huì)對(duì)該區(qū)域沉降值產(chǎn)生影響，因此，我們根據(jù)該地區(qū)的1∶500基礎(chǔ)施工圖，提取了每棟建筑物的基礎(chǔ)形式，并按照表3中的分級(jí)方案對(duì)研究區(qū)的基礎(chǔ)形式進(jìn)行分類，分析研究區(qū)內(nèi)不同基礎(chǔ)形式區(qū)間對(duì)地面沉降的危險(xiǎn)性影響。

在基礎(chǔ)形式中(圖3c)，沉降的易發(fā)形式為天然地基和條形基礎(chǔ)，其中條形地基的概率最高，與之對(duì)應(yīng)，樁基礎(chǔ)是最不易發(fā)生沉降的基礎(chǔ)形式，這是因?yàn)闂l形地基不受地下混凝土樁約束，建筑荷載直接傳遞到地下土層當(dāng)中，容易造成土體的壓縮而產(chǎn)生沉降，而樁的側(cè)摩阻力和樁端支撐力會(huì)抵消掉大部分的建筑荷載，并將建筑荷載產(chǎn)生的變形控制在樁的周圍，所以造成土體的壓縮量比較小[24]，從而不易產(chǎn)生沉降。

(4)坡度

大量研究表明[10-11]，地形坡度陡峭，土壤和地下水的流動(dòng)性較大，不易產(chǎn)生沉降；相反，地形坡度平緩，土壤和地下水的流動(dòng)性較小，隨著時(shí)間的推移，土體由于自身重力作用，會(huì)慢慢壓縮固結(jié)，比較容易產(chǎn)生沉降。因此，沉降主要發(fā)生在平坦和低坡度地區(qū)，這里往往也是建筑物集中的地方。據(jù)此，我們從1:500地形圖上提取地面點(diǎn)高程構(gòu)建了研究區(qū)的DEM，并按照自然地域中坡面特征的分級(jí)方案對(duì)研究區(qū)的坡度數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(表4)，應(yīng)用權(quán)重因子模型分析研究區(qū)內(nèi)不同坡度區(qū)間對(duì)地面沉降的危險(xiǎn)性影響。

圖3 各誘發(fā)因子的沉降危險(xiǎn)指數(shù)及總體影響程度圖

分級(jí)產(chǎn)生沉降的像素?cái)?shù)/個(gè)占總沉降像素?cái)?shù)比率/%在區(qū)域內(nèi)的像素?cái)?shù)/個(gè)占總區(qū)域像素?cái)?shù)比率/%W+W-C天然基礎(chǔ)683261621243561180077-028105條形基礎(chǔ)23532212230344561686211-016227樁基礎(chǔ)20054180844671242482-032010-042筏片基礎(chǔ)12238110322377481243-021015-036箱型基礎(chǔ)1002190433281641849-017004-021無(wú)數(shù)據(jù)382343447280815215600-003003

表4 坡度分級(jí)及權(quán)重系數(shù)確定表

從誘發(fā)沉降的機(jī)理來講，坡度與建筑物荷載產(chǎn)生的地面沉降之間似乎無(wú)直接的關(guān)系。然而，從對(duì)研究區(qū)內(nèi)不同坡度范圍的權(quán)重因子系數(shù)的計(jì)算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)(圖3d)，研究區(qū)較容易產(chǎn)生沉降的坡度范圍位于0°～10°，特別地，坡度在0°～5°的區(qū)域是沉降的高發(fā)區(qū)間，研究區(qū)內(nèi)大約60%的沉降發(fā)生在坡度低于5°的范圍內(nèi)，其C值達(dá)到了0.76。

(5)土壤壓縮模量

由于建筑物荷載引發(fā)地面沉降是由地表土至建筑物基礎(chǔ)以下土層的土體壓縮造成的，隨著建筑物施工過程的進(jìn)行，建筑荷載的不斷增大，使得地下土體逐漸壓縮固結(jié)[25]，因此，土壤壓縮模量是分析沉降危險(xiǎn)性比較重要的因子。研究區(qū)廣泛分布第四紀(jì)粉質(zhì)粘土和淤泥質(zhì)土，這種土的物理性質(zhì)決定了它是一種高壓縮性土，承受建筑荷載的能力較差，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示大約70%的地面沉降發(fā)生在這種類型的土層當(dāng)中，其他大約30%發(fā)生在沖積層和其他土層當(dāng)中；我們從1:2 000土質(zhì)勘探圖上提取了土壤的物理性質(zhì)，并根據(jù)研究區(qū)地質(zhì)剖面圖中不同的地下土層性質(zhì)對(duì)土壤壓縮模量進(jìn)行分類(表5)，進(jìn)而分析不同土壤壓縮模量區(qū)間對(duì)地面沉降的危險(xiǎn)性影響。

通過對(duì)研究區(qū)不同土壤壓縮模量的C值計(jì)算表明(圖3e)，土壤壓縮模量大小對(duì)沉降的發(fā)生有較大的關(guān)系：研究區(qū)壓縮模量在2.74～6.02 MPa-1區(qū)間的C值最大，為2.67，說明這一區(qū)間的土質(zhì)比較松軟，屬于高壓縮性土，承受建筑荷載的能力也比較差，極易發(fā)生地面沉降。

(6) 地下水埋深

由于建筑物荷載引發(fā)地面沉降是由地表土至建筑物基礎(chǔ)以下土層的土體壓縮造成的，隨著建筑物施工過程的進(jìn)行，建筑荷載的不斷增大，使得地下土體逐漸壓縮，地下水逐漸消散。建筑基礎(chǔ)所在的土層中地下水位越深，其產(chǎn)生的浮力越小，導(dǎo)致土體壓縮越大，越容易產(chǎn)生沉降[26]，因此，地下水埋深也是分析沉降危險(xiǎn)性比較重要的因子。我們根據(jù)研究區(qū)內(nèi)48個(gè)水文地質(zhì)鉆孔點(diǎn)的勘探數(shù)據(jù)，采用克里金空間插值的方法獲得整個(gè)研究區(qū)分布的地下水埋深的數(shù)值。并根據(jù)研究區(qū)不同含水層的深度對(duì)地下水埋深進(jìn)行分級(jí)(表6)，進(jìn)而分析研究區(qū)內(nèi)不同地下水埋深區(qū)間對(duì)地面沉降的危險(xiǎn)性影響。

從計(jì)算結(jié)果來看(圖3f)，地下水埋深與地面沉降之間關(guān)系比較大，地下水埋深在8.93～11.15m顯示了產(chǎn)生沉降的高發(fā)區(qū)間，其WOE值達(dá)到了1.79。

(7) 地下水滲透性

對(duì)于一定范圍的地區(qū)，在地基土上建造建筑物，土體承受上部建筑物的荷載并且傳遞附加應(yīng)力，對(duì)于飽和土體，土體受外力作用后，土骨架和孔隙中的水共同承擔(dān)外力作用，土骨架通過顆粒之間的接觸面進(jìn)行應(yīng)力的傳遞，即有效應(yīng)力；孔隙水通過聯(lián)通的孔隙水傳遞所承受的法向應(yīng)力，即孔隙水壓力，因此，飽和土體的壓縮過程與超靜孔隙水壓力消散過程是一致的，飽和粘性土的

超靜孔隙水壓力的消散過程也稱為滲流固結(jié)過程，固結(jié)所需時(shí)間長(zhǎng)短主要取決于土層的透水性大小[27]。對(duì)于研究區(qū)廣泛分布的飽和粘性土而言，其透水性弱，在壓力作用下超孔隙水壓力消散很慢，土的壓縮常需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間才能完成，壓縮量較大。因此，地下水的滲透性也是分析沉降危險(xiǎn)性比較重要的因子。我們根據(jù)研究區(qū)內(nèi)48個(gè)鉆孔點(diǎn)的勘探數(shù)據(jù)，采用克里金空間插值的方法獲得整個(gè)研究區(qū)分布的地下水滲透性的數(shù)值，并根據(jù)研究區(qū)不同含水層的滲透特征對(duì)研究區(qū)的地下水滲透性進(jìn)行分類(表7)，分析研究區(qū)內(nèi)不同地下水滲透性區(qū)間對(duì)地面沉降的危險(xiǎn)性影響。

從地面沉降的機(jī)理來講，地下水滲透性與地面沉降之間關(guān)系密切：一般來講，隨著水的滲透性提高，水的流動(dòng)性越強(qiáng)，浮力越大，產(chǎn)生沉降的比率越低。計(jì)算結(jié)果顯示(圖3g)，水的滲透性在(3.53～4.47)×10-6kV(cm/s)具有較高的沉降率，特別地，地下水滲透性在(3.53～4.00)×10-6kV(cm/s)的區(qū)域是沉降的易發(fā)區(qū)，其C值達(dá)到了1.52。

2.1.3 沉降整體危險(xiǎn)性指數(shù)

通過上述的分析可知，各類誘發(fā)因子的權(quán)重反映了各因子對(duì)沉降的影響程度，同一類因子的不同類別對(duì)沉降的影響也是不同的。對(duì)于某一類誘發(fā)因子來講，其不同類別對(duì)沉降的權(quán)重系數(shù)值的范圍可以近似地從整體上反映該因子對(duì)沉降的影響程度。因此，我們采用危險(xiǎn)性影響指數(shù) 從整體上反映某一類因子對(duì)沉降的影響程度[28]，其計(jì)算方法如下式：

表5 土壤壓縮模量分級(jí)及權(quán)重系數(shù)確定表

表6 地下水埋深分級(jí)及權(quán)重系數(shù)確定表

表7 地下水滲透性分級(jí)及權(quán)重系數(shù)確定表

Ei=C(i,max)-C(i,min)。

(3)

式中：Ei為某一個(gè)因子對(duì)沉降危險(xiǎn)性的影響指數(shù)，C(i,max)為誘發(fā)因子i各類別對(duì)沉降權(quán)重系數(shù)值的最大值，C(i,min)為誘發(fā)因子因子i各類別對(duì)沉降權(quán)重系數(shù)值的最小值。據(jù)此，可以分析各類誘發(fā)因子因子對(duì)沉降的影響，從而為沉降的危險(xiǎn)性分析指標(biāo)體系提供定量化依據(jù)。如表8所示。

表8 危險(xiǎn)性因子影響程度表

基于沉降誘發(fā)因子類型及其對(duì)沉降影響程度 繪制曲線，如圖3h所示，可以直觀地看出，建筑容積率、土壤壓縮模量、結(jié)構(gòu)形式、基礎(chǔ)形式等因素控制研究區(qū)沉降的空間分布，地表坡度對(duì)沉降的控制作用相對(duì)較弱。

2.2 區(qū)域沉降危險(xiǎn)性指數(shù)計(jì)算與驗(yàn)證

由前所述，權(quán)重因子模型(WOE)從本質(zhì)上講是一種二元統(tǒng)計(jì)方法，僅可以用來通過統(tǒng)計(jì)的方法確定沉降值與各個(gè)沉降誘發(fā)因子之間的相關(guān)性,本節(jié)將權(quán)重因子模型和深度學(xué)習(xí)方法中的波爾茲曼機(jī)BM(Boltzmann Machine)進(jìn)行融合，構(gòu)建WOE-DBM模型，通過權(quán)重因子模型解決沉降誘發(fā)因子量化的問題，再將計(jì)算結(jié)果作為深度波爾茲曼機(jī)DBM的輸入變量，調(diào)整優(yōu)化各個(gè)誘發(fā)因子的影響權(quán)重值，從而可以更為精確地對(duì)研究區(qū)沉降危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)與分析。

2.2.1 深度學(xué)習(xí)基本原理

深度學(xué)習(xí)方法是在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neutral Network, ANN)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個(gè)新的研究方向，是人類對(duì)在其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)理解的基礎(chǔ)上，建立起模擬人類大腦的神經(jīng)連接結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks，DNN)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)單層非線性網(wǎng)絡(luò)疊加而成的，這些單層非線性網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域可以稱為玻爾茲曼機(jī)(Boltzmann Machine，BM)，它是一種隨機(jī)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；波爾茲曼機(jī)的最初形式是受限波爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine，RBM)，它分為可見層v以及隱含層h，可見層和隱含層的節(jié)點(diǎn)通過權(quán)值w相連接，二層節(jié)點(diǎn)之間是全連接，同層節(jié)點(diǎn)間互不相連。將多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)堆疊，前一層的輸出作為后一層的輸入，便構(gòu)成了深度波爾茲曼機(jī)(Deep Boltzmann Machine，DBM)，DBM是含有多個(gè)隱含層隨機(jī)變量的概率生成模型，通過將預(yù)訓(xùn)練后的RBM依次堆疊得到,網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)間的連線都是雙向的，這種結(jié)構(gòu)使得最頂層學(xué)習(xí)到的模式可以通過條件概率傳遞回輸入層，最后再使用反向傳播(Back Propagation, BP)對(duì)DBM模型作全局微調(diào)，得到最優(yōu)化的權(quán)重[29]。

對(duì)于地面沉降的危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)來說，深度波爾茲曼機(jī)DBM可以看作是一個(gè)分類器，其輸出結(jié)果為沉降的概率分布，表征某柵格單元發(fā)生沉降的概率大小。柵格值越大，則該柵格單元發(fā)生沉降的可能性越大，反之，該柵格單元發(fā)生沉降的可能性越小。

2.2.2 WOE模型和DBM的融合

建筑物荷載產(chǎn)生的地面沉降，其孕育和發(fā)生過程是一個(gè)復(fù)雜的物理過程，受內(nèi)在因素(地形地貌、水文地質(zhì)構(gòu)造、地層屬性)和外在因素(荷載大小、建筑物密集程度)的共同作用[15]。如果把沉降的發(fā)生過程看作是一個(gè)系統(tǒng)，沉降的各個(gè)誘發(fā)因子的量化值作為它的輸入，沉降發(fā)生概率作為其輸出，則輸入與輸出之間的關(guān)系是非線性的。由此，可以認(rèn)為在沉降預(yù)測(cè)中非線性的方法將比確定性的模型或一般的線性統(tǒng)計(jì)方法更為恰當(dāng)。

如上所述，應(yīng)用權(quán)重因子模型可以分析各沉降誘發(fā)因子對(duì)沉降的影響，但是不適合用于區(qū)域沉降危險(xiǎn)性分析和區(qū)劃，如果將WOE模型和DBM模型進(jìn)行融合(圖4)，則有利于更加精確地對(duì)研究區(qū)沉降危險(xiǎn)性進(jìn)行分析。此外，DBM模型是以深度學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的，具有非線性映射能力高的突出特點(diǎn)，滿足沉降災(zāi)害系統(tǒng)復(fù)雜性研究的特點(diǎn)，也適合應(yīng)用于區(qū)域沉降的危險(xiǎn)性分析。

為了使用DBM模型來分析沉降危害，所有的因子都被轉(zhuǎn)成ASCII碼數(shù)據(jù)，訓(xùn)練區(qū)間選擇的是與沉降相關(guān)的因子所在區(qū)域，BP算法用來計(jì)算輸入層與隱含層和輸出層之間的權(quán)重，同時(shí)不斷調(diào)整隱含層的數(shù)目和學(xué)習(xí)效率[30-31]。

2.2.3 基于WOE-DBM模型的沉降危險(xiǎn)性分析

基于WOE-DBM模型對(duì)天津市津南區(qū)咸水沽鎮(zhèn)的沉降危險(xiǎn)性進(jìn)行分析主要包括以下幾個(gè)步驟：首先，基于權(quán)重因子模型(WOE)分析建筑容積率、建筑的結(jié)構(gòu)形式、基礎(chǔ)形式、地表坡度、土壤壓縮模量、地下水埋深、地下水滲透性等因子對(duì)沉降的危險(xiǎn)性影響程度；然后，構(gòu)建由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)堆疊而成的深度波爾茲曼機(jī)(DBM)，將各危險(xiǎn)性因子的WOE概率值圖層和研究區(qū)沉降空間分布圖層代入已經(jīng)構(gòu)建好的DBM模型進(jìn)行計(jì)算，為了減少誤差的積累，計(jì)算過程經(jīng)過1 200次迭代完成，結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)的誤差累積平方和為0.000 238，滿足了預(yù)測(cè)的精度。最終得到各參評(píng)因子的權(quán)重矩陣，如表9所示。

圖4 WOE-DBM模型構(gòu)建示意圖

建筑容積率結(jié)構(gòu)形式基礎(chǔ)形式地表坡度土壤壓縮模量地下水埋深地下水滲透性015-018078-011056-020019045-033020041018-013-026021132-076053-029026042-045028-056026034016-008014023-005018025-036029-019022-050-058-013013-021016-048029-014029-014-036

基于DBM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所得的各參評(píng)因子權(quán)重矩陣，計(jì)算并優(yōu)化各個(gè)誘發(fā)因子對(duì)地面沉降的最終影響權(quán)重，然后，基于ArcGIS的疊加分析功能，生成天津市津南區(qū)咸水沽鎮(zhèn)沉降危險(xiǎn)性指數(shù)分布圖，如圖5所示，顏色越趨于紅色，則表示沉降的危險(xiǎn)性越高；顏色越趨于藍(lán)色，表示沉降的危險(xiǎn)性越低。

圖5 基于WOE-DBM模型的沉降危險(xiǎn)性指數(shù)圖

從圖5中可以看出，沉降危險(xiǎn)性較大的區(qū)域正是新建建筑物較多，建筑物密集分布的區(qū)域，所以說，融合權(quán)重因子模型和深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行沉降危險(xiǎn)性分析，可以很好地反映地面沉降的發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)。

最后，我們通過受試者工作特征曲線 (Receiver Operating Characteristic Curve，ROC)的方法，對(duì)由WOE-DBM模型生成的天津市津南區(qū)咸水沽鎮(zhèn)沉降危險(xiǎn)性指數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，ROC曲線的AUC值為0.83。結(jié)果表明，融合WOE和DBM方法生成的天津市津南區(qū)咸水沽鎮(zhèn)沉降危險(xiǎn)性指數(shù)對(duì)研究區(qū)內(nèi)的地面沉降具有較強(qiáng)的“診斷”能力及精確的預(yù)測(cè)能力。

3 結(jié)論

區(qū)域沉降危險(xiǎn)性分析是進(jìn)行區(qū)域沉降危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，本文在對(duì)天津市津南區(qū)咸水沽鎮(zhèn)的地面沉降現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)地勘測(cè)的基礎(chǔ)上，首先基于權(quán)重因子模型分析了研究區(qū)內(nèi)各誘發(fā)因子對(duì)沉降危險(xiǎn)性的影響大小，然后將權(quán)重因子模型與深度學(xué)習(xí)方法的相融合，構(gòu)建了WOE-DBM模型，最后將該模型應(yīng)用于研究區(qū)的沉降危險(xiǎn)性分析，繪制了沉降危險(xiǎn)性指數(shù)圖，從而為該區(qū)域的沉降危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)和災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警提供了科學(xué)的依據(jù)。

(1)通過權(quán)重因子模型對(duì)研究區(qū)內(nèi)各誘發(fā)因子對(duì)建筑物荷載引發(fā)的地面沉降危險(xiǎn)性影響大小進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)建筑容積率、土壤壓縮模量、結(jié)構(gòu)形式、基礎(chǔ)形式等因素對(duì)沉降的危險(xiǎn)性影響較高，地表坡度對(duì)沉降的危險(xiǎn)性影響較弱。

(2)根據(jù)WOE-DBM模型繪制了地面沉降與其誘發(fā)因子的危險(xiǎn)性指數(shù)圖，經(jīng)過ROC檢驗(yàn)，說明由該模型生成的沉降危險(xiǎn)性指數(shù)對(duì)研究區(qū)內(nèi)已發(fā)生的沉降具有較好的“診斷”作用，其預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果也具有很好的一致性，從而證明了這種方法的有效性和實(shí)用性。

(3)根據(jù)沉降危險(xiǎn)性指數(shù)圖可以總結(jié)得出，在該區(qū)域未來的城市建設(shè)規(guī)劃中，應(yīng)選擇坡度平緩、土壤密實(shí)度高、地下水埋深淺、滲透性大的地方進(jìn)行建設(shè)，且建筑形式應(yīng)采用中低層的分散建筑形式為主，這樣可以有效地預(yù)防地面沉降的發(fā)生。

綜上所述，基于WOE-DBM模型的定量化的分析方法，對(duì)于建筑物荷載引發(fā)沉降的評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)是非常有效的，它可以高效準(zhǔn)確地處理多因素驅(qū)動(dòng)的非線性問題，其輸出結(jié)果也能夠清晰地反映沉降變形的結(jié)果和趨勢(shì)。

需要指出的是，建筑物荷載引發(fā)的沉降問題是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，其影響因素也是非常多的，本文只是在一個(gè)相對(duì)比較小的區(qū)域內(nèi)選取了七個(gè)誘發(fā)因子進(jìn)行了分析和研究，如果研究范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，則地質(zhì)構(gòu)造分異、巖土類型變化以及地下水徑流等其他因素也應(yīng)該被考慮進(jìn)來，繼續(xù)進(jìn)行更加深入細(xì)致的研究。

[1] 龔士良.上海地面沉降影響因素綜合分析與地面沉降系統(tǒng)調(diào)控對(duì)策研究[D].上海:華東師范大學(xué),2008:40-47.

[2] 唐益群,崔振東.密集高層建筑群的工程環(huán)境效應(yīng)引起地面沉降初步研究[J].西北地震學(xué)報(bào),2007,29(2):105-108.

[3] Cao L W, Jiang Z Q. Research on application of artificial neural network in predicting mining subsidence[J]. Journal of China University of Mining and Technologe,2002,31(1),23-26.

[4] Merad M M, Verdel T, Roy B, et al. Use of multi-criteria decision-aids for risk zoning and management of large area subjected to mining-induced hazards[J]. Tunneling and Underground Space Technology,2004,19 (2):125-138.

[5] Zahiri H, Palamara D R, Flentje P, et al. A GIS-based Weights-of-Evidence model for mapping cliff instabilities associated with mine subsidence[J]. Environmental Geology,2006,51(3):377-386.

[6] Kim K D, Lee S, Oh H J, et al. Assessment of ground subsidence hazard near an abandoned underground coal mine using GIS[J]. Environmental Geology,2006,50(8):1183-1191.

[7] Choi J K, Kim K D, Lee S, et al. Application of a fuzzy operator to susceptibility estimations of coal mine subsidence in Taebaek City, Korea[J]. Environmental Geology,2010,59(5),1009-1022.

[8] Giovanni Sarti, Veronica Rossi, Alessandro Amorosi. Influence of Holocene stratigraphic architecture on ground surface settlements: A case study from the City of Pisa (Tuscany, Italy) [J].Sedimentary Geology,2012,281:75-87.

[9] Hossein Rahnema, Sohrab Mirasi. Seismic and geotechnical study of land subsidence and vulnerability of rural buildings[J]. International Journal of Geosciences,2012,3:878-884.

[10]Lei Nie, Min Zhang, Heqing Jian. Analysis of surface subsidence mechanism and regularity under the influence of seism and fault[J]. Nature Hazards,2013,66:773-780.

[11] Lee S, Park I. Application of decision tree model for the ground subsidence hazard mapping near abandoned underground coal mines[J]. Journal of Environmental Management,2013,127:166-176.

[12] Jung Y B, Song W K, Cheon D S, et al. Simple method for the identification of subsidence susceptibility above underground coal mines in Korea[J]. Engineering Geology,2014,178:121-131.

[13] Rafie Meraj, Samimi Namin Farhad. Prediction of subsidence risk by FMEA using artificial neural network and fuzzy 0erence system[J]. International Journal of Mining Science and Technology,2015,25:655-663.

[14] 嚴(yán)學(xué)新,龔士良,曾正強(qiáng),等.上海城區(qū)建筑密度與地面沉降關(guān)系分析[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì),2002,29(6):21-25.

[15] Cui Z D, Tang Y Q, Yan X X. Evaluation of the geology-environmental capacity of the buildings based on the ANFIS model of the floor area ratio[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment,2010,69(1):111-118.

[16] Tang Y Q, Cui Z D. Model test study of land subsidence caused by the high-rise building group[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment,2008,67(2):173-179.

[17] 段光耀.城市建筑容積率提取及其與地面沉降關(guān)系分析[D].北京:首都師范大學(xué),2012:117-119.

[18] Dario Peduto, Leonardo Cascini, Livia Arena, et al. A general framework and related procedures for multiscale analyses of DInSAR data in subsiding urban areas[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2015,105:186-210.

[19] Bonham-Carter G F, Agterberg F P, Wrigh D F. Weights of evidence modeling: a new approach to mapping mineral potential[J]. Statistical Applications in the Earth Sciences,1989,89(9):171-183.

[20] Bonham-Carter G F. Geographic information Systems for Geoscientists, Modeling with GIS[M]. Pergamon Press. Oxford, 1994.

[21] Emmanuel J, Carranza M, Hale M. Geologically constrained probabilistic mapping of gold potential, Baguio district, Philippines[J].Natural Resources Research,2000,9(3): 237-253.

[22] GB50180-2007 城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范[S].北京:中國(guó)建筑工業(yè)出版社,2008.

[23] JGJ 8-2007 建筑變形測(cè)量規(guī)范[S]. 北京:中國(guó)建筑工業(yè)出版社, 2008.

[24] Cui Z D, Tang Y Q, Yan X X. Centrifuge modeling of land subsidence caused by the high-rise building group in the soft soil area[J]. Environmental Earth Sciences,2010,59(8):1819-1826.

[25] Tang Y Q, Cui Z D. Application of grey theory-based model to prediction of land subsidence due to engineering environment in Shanghai[J]. Environmental Geology,2008,55(3):583-593.

[26] 唐益群,嚴(yán)學(xué)新,王建秀,等.高層建筑群對(duì)地面沉降影響的模型試驗(yàn)研究[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,35(3):320-325.

[27] G Modoni, G Darini, R L Spacagna, et al. Spatial analysis of land subsidence induced by groundwater withdrawal[J]. Engineering Geology,2013,167:59-71.

[28] 王志恒.基于GIS的四川省低山丘陵區(qū)滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究[D].北京:首都師范大學(xué),2011:99-100.

[29] 姚恩婷,孟艷萍,林國(guó)龍,等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的受災(zāi)點(diǎn)的需求緊迫性分級(jí)方法[J].災(zāi)害學(xué),2016,31(3):211-216,229.

[30] Hinton G, Salakhutdinov R. Reducing the dimensionality of data with neural networks [J].Science,2006,5786 (313):504-507.

[31] Salakhutdinov R, Hinton G. Semantic hashing [J]. International Journal of Approximate Reasoning,2009,50(7):969-978.

Analysis of Urban Ground Subsidence Hazard Induced by Building Load Combined with Weights of Evidence Model and Deep Learning

YI Yaoguo1, 2, 3, LIU Huiping1, 2, ZHANG Yanghua1, 2, LIU Xiangping1, 2and QI Jianchao1, 2

(1.SchoolofGeography,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China; 2.StateKeyLaboratoryRemoteSensingScience,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China; 3.SchoolofGeologyandGeomatics,TianjinChengjianUniversity,Tianjin300384,China)

Urbangroundsubsidencehazardinducedbybuildingloadisanalyzedandstudiedcombinedwithweightsofevidencemodelanddeeplearningmethodinthecaseofsoutheastsubsidenceareas,Tianjin,China.Wediscussedthevaluecontrollingorrelatedtogroundsubsidenceofsevenmajorfactors:buildingfloorarearatio,structureform,basisform,slope,soilcompressionmodulus,depthtogroundwaterandgroundwaterpermeabilitybasedonweightsofevidencemodel.weproposedtheWOE-DBMmodelbycombiningtheweightsofevidence(WOE)withdeepBoltzmannmachine(DBM),whichwasappliedtodrawhazardindexfigure.Theresultswerevalidatedbyreceiveroperatingcharacteristic(ROC)whichshowthegroundsubsidencehazardindexgeneratedbythismodelhasacertain"diagnostic"roleonlandsettlementhistorycaseinthestudyarea.TheAUCis0.83thatindicatespredictionresultcoordinatewithfieldsurveydataandcertifiesthemodelhashighaccuracytogroundsubsidencehazardinducedbybuildingloadassessmentandprediction.Theresultscanbewidelyusedforhazardprevention,architecturepatternchosenandland-useplanninginthedenselyurbanareas.

urbangroundsubsidence;hazardanalysis;buildingload;weightsofevidence;deeplearning;hazardindex

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.010.]

2016-07-17

2016-08-24

國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(40671127)；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金；測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金((12)重02)；天津市科委科技特派員項(xiàng)目(14JCTPJC00514)

伊堯國(guó)(1974-)，男，滿族，黑龍江寧安人，博士研究生，副教授，主要研究方向?yàn)榈乩硇畔⑾到y(tǒng)方法與應(yīng)用. E-mail:yiyaoguo@tcu.edu.cn

劉慧平(1963- )，女，北京人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事應(yīng)用遙感技術(shù)和GIS技術(shù)進(jìn)行區(qū)域土地利用動(dòng)態(tài)研究等.E-mail:hpliu@bnu.edu.cn

X43；P642.2

A

1000-811X(2017)01-0050-10

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.010

伊堯國(guó)，劉慧平，張洋華，等. 融合權(quán)重因子模型和深度學(xué)習(xí)方法的城市地面沉降危險(xiǎn)性分析 [J]. 災(zāi)害學(xué)，2017，32(1)：50-59. [YI Yaoguo，LIU Huiping，ZHANG Yanghua, et al. Analysis of urban ground subsidence hazard induced by building load combined with weights of evidence model and deep learning[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：50-59.