基于粗糙集理論的區(qū)域降雨型滑坡預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)

曹洪洋,任曉瑩

(河北地質(zhì)大學(xué)勘查技術(shù)與工程學(xué)院，河北 石家莊 050031)

基于粗糙集理論的區(qū)域降雨型滑坡預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)

曹洪洋,任曉瑩

(河北地質(zhì)大學(xué)勘查技術(shù)與工程學(xué)院，河北 石家莊 050031)

選擇四川省雅安市雨城區(qū)為研究區(qū)域，以該區(qū)降雨型滑坡為數(shù)據(jù)樣本，結(jié)合粗糙集理論，提取了研究區(qū)域的降雨因子和地質(zhì)因子作為條件屬性因子，利用粗糙集的計(jì)算機(jī)挖掘和智能知識(shí)發(fā)現(xiàn)功能，分析得到了預(yù)測(cè)降雨型滑坡發(fā)生與否的有價(jià)值的規(guī)則集。所生成的決策規(guī)則能夠?qū)崿F(xiàn)該區(qū)域滑坡的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。研究結(jié)果表明：本方法較傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法更符合降雨型滑坡預(yù)測(cè)的非線性關(guān)系，而且考慮了地質(zhì)因素的影響，較單純降雨閾值的預(yù)測(cè)方法有更高的空間分辨率。

粗糙集理論；降雨型滑坡；預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)

降雨型滑坡是在一定地質(zhì)、地形、地貌等條件下水與斜坡巖土體相互作用的結(jié)果。巖土體具有各種尺度的不均勻性，地形、地貌等也存在復(fù)雜性和空間變化性；不同時(shí)段的斜坡，其內(nèi)在穩(wěn)定性不同，觸發(fā)滑坡的降雨量也不同?；掳l(fā)生的概率是隨不同地質(zhì)、地形位置和降雨分布變化的[1]。

基于上述降雨型滑坡的復(fù)雜性，近幾年對(duì)降雨型滑坡的預(yù)報(bào)或預(yù)測(cè)研究已經(jīng)成為國(guó)際災(zāi)害地質(zhì)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)課題，部分學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了深入研究，大多研究成果主要集中在降雨閾值上，從降雨量和降雨強(qiáng)度方面結(jié)合數(shù)學(xué)模型得到所研究區(qū)的降雨閾值[2～3]。但對(duì)于一個(gè)地區(qū)而言，不同的地質(zhì)因子的滑坡觸發(fā)閾值是不一樣的，因此降雨滑坡的預(yù)報(bào)需要考慮降雨因子和地質(zhì)因子的共同作用。劉磊等[4]提出了運(yùn)用TRIGRS模型，通過(guò)巖土體物理力學(xué)參數(shù)的不確定性進(jìn)行各柵格失穩(wěn)概率的求解，此方法實(shí)現(xiàn)了區(qū)域滑坡和單體滑坡之間的連接，但是在獲取大范圍內(nèi)的水文參數(shù)和物理參數(shù)時(shí)較為困難。亓星等[5]提到了用降雨入滲模型考慮黃土滑坡的預(yù)警，但是此方法需要測(cè)得土體含水量、孔隙水壓力、地下水位等相關(guān)參數(shù)隨降雨過(guò)程的變化情況，眾多參數(shù)的測(cè)量對(duì)于區(qū)域降雨型的滑坡預(yù)警還是有一定的難度。丁繼新等[6]提出了“雙因素”分級(jí)疊合方法對(duì)降雨型滑坡預(yù)報(bào)進(jìn)行了研究，將“地質(zhì)條件影響因子”和“降雨影響因子”進(jìn)行分級(jí)疊合，得到易滑程度判別因子。此方法的基本思想基于危險(xiǎn)度區(qū)劃的思路，把降雨影響因子作為其中一個(gè)因子進(jìn)行疊加，但是地質(zhì)因子和降雨因子之間非線性耦合關(guān)系不能明確反映。曹洪洋等[7]提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和地理信息系統(tǒng)技術(shù)對(duì)降雨型滑坡進(jìn)行預(yù)報(bào)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱優(yōu)化系統(tǒng)的特點(diǎn)，對(duì)于因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)還是不能很好地區(qū)分。如何在當(dāng)前的區(qū)域降雨預(yù)報(bào)和降雨監(jiān)測(cè)條件下，綜合利用地質(zhì)、地形和地貌等信息細(xì)化對(duì)滑坡預(yù)報(bào)的空間分辨率，則是當(dāng)前對(duì)降雨引發(fā)的滑坡進(jìn)行預(yù)報(bào)面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)[1]。

我國(guó)近幾年開展了縣級(jí)的地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查工作，積累了大量的滑坡數(shù)據(jù)，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出知識(shí)，部分學(xué)者也在地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域進(jìn)行了嘗試，這些領(lǐng)域主要集中在滑坡危險(xiǎn)性區(qū)劃、影響因子權(quán)重確定等方面[8～9]。因此有必要尋找一種有效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為實(shí)現(xiàn)降雨型滑坡預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)提供技術(shù)支持。

數(shù)據(jù)挖掘是計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)和管理決策支持技術(shù)等發(fā)展到一定階段、多學(xué)科交叉的新興邊緣學(xué)科，集統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、模式識(shí)別、并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)獲取、數(shù)據(jù)可視化、專家系統(tǒng)等技術(shù)的一個(gè)交叉性的研究領(lǐng)域，能夠解決“空間數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象[10]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)始于商業(yè)應(yīng)用，支持商業(yè)決策和市場(chǎng)策略。由波蘭學(xué)者Pawlak提出的粗糙集理論能夠?qū)Σ煌暾男畔⑦M(jìn)行分析處理，在數(shù)據(jù)挖掘中有較為廣泛的應(yīng)用。粗糙理論能從數(shù)據(jù)中獲取事物的內(nèi)在聯(lián)系并能用知識(shí)規(guī)則表達(dá)出來(lái)[11]。這一理論在知識(shí)與數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別及人工智能方面有了較為廣泛的應(yīng)用，在滑坡研究中也取得了一定的成果[12～14]。將粗糙集這一數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到降雨型滑坡預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，區(qū)別于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，能夠從歷史降雨量滑坡數(shù)據(jù)中挖掘出有用的知識(shí)和規(guī)則，為預(yù)報(bào)提供有益的理論支持。

本文以四川省雅安市雨城區(qū)為例，結(jié)合危險(xiǎn)性系數(shù)、降雨量和降雨強(qiáng)度數(shù)據(jù)，運(yùn)用粗糙集理論研究了幾種因素組合的降雨型滑坡發(fā)生的規(guī)則，其規(guī)則可用于降雨型滑坡的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。

1 研究區(qū)概況及基本資料處理

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于四川省雅安市雨城區(qū)，該區(qū)滑坡較為發(fā)育，滑坡以松散土石為主，純基巖滑坡很少，松散土石滑坡為106處，占滑坡總數(shù)的89.1%，基巖土石混合滑坡2處，占滑坡總數(shù)的1.7%，崩坡積、坡殘積碎塊石土堆積較厚且陡，斜坡易發(fā)生滑坡，尤其是巖層傾向與坡向一致的陡傾順向易發(fā)生滑坡。

1.2 樣本數(shù)據(jù)

雅安市雨城區(qū)于2003年雨季發(fā)生強(qiáng)降雨過(guò)程，據(jù)調(diào)查記錄6、7和8月份降雨后發(fā)生滑坡地質(zhì)災(zāi)害46處，造成了大量的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，此46處滑坡的降雨量數(shù)據(jù)能夠精確到天。數(shù)據(jù)為實(shí)地調(diào)查和監(jiān)測(cè)所得，有較高的可信度。

為了研究降雨滑坡的啟動(dòng)機(jī)制，還需要有一定降雨量為啟動(dòng)的滑坡樣本作為研究對(duì)象。本文選擇已發(fā)生的降雨滑坡的前期不同時(shí)段的降雨數(shù)據(jù)樣本84個(gè)，共組成了130個(gè)樣本(降雨滑坡數(shù)據(jù)和降雨非滑坡數(shù)據(jù))

1.3 降雨數(shù)據(jù)處理

降雨基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源為布置在雨城區(qū)20個(gè)雨量計(jì)。首先通過(guò)GIS表面插值功能，對(duì)某個(gè)時(shí)段20個(gè)雨量站點(diǎn)降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，然后設(shè)定插值方法，形成一個(gè)連續(xù)表面，并創(chuàng)建生成等值線圖。通過(guò)疊加滑坡點(diǎn)圖層和生成的等值線圖或柵格文件圖，就可以得到相應(yīng)時(shí)間段內(nèi)每個(gè)滑坡事件和未發(fā)生滑坡時(shí)間的降雨量數(shù)值。表1為部分地點(diǎn)降雨數(shù)據(jù)。

表1 雨城區(qū)2003年部分地點(diǎn)降雨數(shù)據(jù)

1.4 地質(zhì)因子數(shù)據(jù)獲取

采用作者所提出的“貢獻(xiàn)率”的方法[15～16]，利用GIS空間分析技術(shù)，通過(guò)分析歷史滑坡數(shù)據(jù)，確定地質(zhì)因子(坡度、坡向、地層巖組、植被覆蓋、高程、斷層構(gòu)造、斜坡類型、水系及年降雨量)對(duì)滑坡發(fā)生的敏感性；采用因子疊加法，確定危險(xiǎn)性區(qū)劃分級(jí)。具體技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 危險(xiǎn)性區(qū)劃技術(shù)路線圖Fig.1 Flow chart of hazard zonation

危險(xiǎn)性區(qū)劃圖如圖2所示，每一柵格都對(duì)應(yīng)有一數(shù)值，此數(shù)值為危險(xiǎn)性區(qū)劃值，在模型中將其賦予地質(zhì)因子。

圖2 危險(xiǎn)性區(qū)劃等級(jí)圖Fig.2 Zoning map of susceptibility

2 粗糙集理論

二十世紀(jì)八十年代，波蘭數(shù)學(xué)家Pawlak教授以數(shù)學(xué)分類為基礎(chǔ)開始著手于研究不確定性和不完整性信息。1982年P(guān)awlak教授發(fā)表的《Rough sets》一文標(biāo)志粗糙集理論的誕生，文中提出無(wú)法確認(rèn)或模糊的個(gè)體都可以用上近似集和下近似集合來(lái)表示邊界線的區(qū)域[17]。

2.1 集合的近似及分類

在粗糙集理論中，假設(shè)R是論域U的一個(gè)等價(jià)關(guān)系，如果對(duì)象X為R的等價(jià)類的并集，那么對(duì)象相對(duì)于R是可定義的，可定義集合R也叫精確集。如果對(duì)象不是R上這些等價(jià)類的并，那么稱對(duì)象相對(duì)于R是不可定義的，不可定義集合R也叫粗糙集。

(1)正域：對(duì)象a肯定屬于集合X，用POSB(X)表示。

(2)負(fù)域：對(duì)象a肯定不屬于集合X，用NEGB(X)表示。

(3)邊界域：對(duì)象a可能屬于也可能不屬于集合X，用BNB(X)表示。

2.2 屬性約簡(jiǎn)

假設(shè)B′?B，B′是獨(dú)立的，如果有IB′=IB，那么就說(shuō)B′是B的一個(gè)約簡(jiǎn)，記作RED(B)，一個(gè)屬性可能存在多個(gè)約簡(jiǎn)規(guī)則。約簡(jiǎn)后冗余的屬性對(duì)整個(gè)集合屬性沒有影響，可以直接在決策表內(nèi)刪除，論域被約簡(jiǎn)后的屬性集與之前整個(gè)屬性集具有相同的分類能力。

核是指屬性B所有約簡(jiǎn)后的交集，核中的任何元素不能被刪除，是屬性集合B的最重要的屬性子集。

2.3 規(guī)則生成及提取

在決策信息表S=(U，C∪D)中，集合C和集合D分別為條件屬性和決策屬性，并滿足C∪D=A,C∩D=φ，dx表示規(guī)則，Xi和Yi表示U/C和U/D中各條件類與決策類的等價(jià)類，des(Xi)表示對(duì)等價(jià)類Xi的描述，即對(duì)各條件屬性值的特定取值，des(Yi)表示對(duì)等價(jià)類Yi的描述，即對(duì)各決策屬性值的特定取值，公式表示如下：

(1)

(2)

規(guī)則定義如下：

dx:des(Xi)?des(Yi),其中，Xi∩Yi≠φ

在決策表中，每個(gè)樣本可生成一個(gè)決策規(guī)則，在經(jīng)過(guò)上述屬性約簡(jiǎn)后，決策表已經(jīng)得到了簡(jiǎn)化處理，也就是決策規(guī)則已經(jīng)刪減了一部分，但是決策表中仍存在著冗余的樣本數(shù)據(jù)，因此，最后要依據(jù)相應(yīng)決策規(guī)則的提取算法來(lái)進(jìn)一步簡(jiǎn)化決策規(guī)則。

3 基于數(shù)據(jù)挖掘的降雨型滑坡預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型研究

從大量歷史降雨滑坡數(shù)據(jù)中獲得關(guān)于樣本的分類的知識(shí)，即為上述粗糙集理論的決策規(guī)則的獲取。模型建立的流程包括提取樣本的條件屬性和決策屬性，對(duì)屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)提取核，進(jìn)而生成預(yù)測(cè)規(guī)則。其中條件屬性為累計(jì)降雨量、當(dāng)天降雨量和危險(xiǎn)系數(shù)，決策屬性為是否滑坡。

選擇哪一時(shí)段的降雨數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)的氣象因子，學(xué)者給出了不同的解釋[18]。各個(gè)學(xué)者在對(duì)滑坡預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究中選擇氣象因子時(shí)有選擇滑坡發(fā)生前幾日降雨量數(shù)據(jù)的，有選擇累計(jì)降雨量數(shù)據(jù)的。李鐵峰[19]在研究中分別建立了前十日的邏輯回歸模型和當(dāng)日降雨量及累計(jì)降雨量邏輯回歸模型，研究結(jié)論認(rèn)為后一種模型預(yù)測(cè)精度較高。

累計(jì)有效降雨是指前期進(jìn)入巖土體一直滯留，對(duì)滑坡發(fā)展有貢獻(xiàn)的降雨量，李長(zhǎng)江等[1]對(duì)累計(jì)有效降雨強(qiáng)度公式進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，給出了1986年Crozier給出的有效降雨指數(shù)與日降雨量之間的指數(shù)關(guān)系：

(3)

式中：Pa0——相對(duì)0天的經(jīng)校正的有效前期降雨；R1——0天之前1天的降雨量；Rn——0天之前n天的降雨量；K——土層中水流量的衰減系數(shù)。

本項(xiàng)研究中分別選用滑坡發(fā)生前幾日降雨量數(shù)據(jù)和累積降雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其中累計(jì)降雨數(shù)據(jù)的計(jì)算采用上述公式。

3.1 粗糙集分析

粗糙集的分析過(guò)程是首先將原始降雨型滑坡數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練部分和測(cè)試部分，訓(xùn)練部分的數(shù)據(jù)利用一定的算法進(jìn)行離散化，并將求得的斷點(diǎn)保存，離散后的訓(xùn)練表進(jìn)行粗糙集分析，按genetic algorithm或Johnsonal algorithm算法進(jìn)行約簡(jiǎn)，生成可能的約簡(jiǎn)集，從約簡(jiǎn)集按一定的條件提取規(guī)則。最后通過(guò)測(cè)試部分?jǐn)?shù)據(jù)按生成的規(guī)則進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)判斷其準(zhǔn)確率。

先考慮將滑坡發(fā)生前5日降雨量數(shù)據(jù)作為條件屬性進(jìn)行分析，表2為部分樣本數(shù)據(jù)。

表2 部分樣本數(shù)據(jù)

將130個(gè)樣本中的117個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，其余13個(gè)樣本作為測(cè)試樣本。

由于條件屬性中R0、R1、R2、R3、R4和危險(xiǎn)系數(shù)都為連續(xù)型數(shù)據(jù)，因此需要對(duì)其進(jìn)行離散化，生成二維決策屬性表的形式。表3 為部分樣本離散化后的形式。

按遺傳算法(genetic algorithm)進(jìn)行約簡(jiǎn)，生成表4所示的4個(gè)約簡(jiǎn)集。

從以上4個(gè)約簡(jiǎn)集可以看出，除了R0為必不可少的子集外，其他的條件屬性和結(jié)論之間都沒有必要的關(guān)系?；诖私Y(jié)論，本研究中將R1、R2、R3、R4降雨數(shù)據(jù)以有效降雨量數(shù)據(jù)代替，粗集分析中條件屬性分別為R0、累積降雨量和危險(xiǎn)系數(shù)，決策屬性為滑坡和非滑坡兩類。表5為部分樣本數(shù)據(jù)。

表3 離散化后樣本數(shù)據(jù)

表4 基于遺傳算法的約簡(jiǎn)集

表5 部分樣本數(shù)據(jù)

同樣按上述步驟進(jìn)行離散，表6為離散后的數(shù)據(jù)。

表6 離散后的樣本數(shù)據(jù)

按遺傳算法(genetic algorithm)進(jìn)行約簡(jiǎn)，生成了一個(gè)約簡(jiǎn)集{R0, 危險(xiǎn)系數(shù), 有效降雨量Pa0}，可以看出所有三個(gè)條件屬性都是必不可少的，條件屬性不能再進(jìn)行約簡(jiǎn)。

為了驗(yàn)證約簡(jiǎn)及生成規(guī)則的正確性，需要對(duì)測(cè)試樣本按生成的規(guī)則進(jìn)行學(xué)習(xí)，生成的結(jié)果如表7所示。

表7 學(xué)習(xí)情況統(tǒng)計(jì)矩陣圖

由表7可以看出，13個(gè)測(cè)試樣本根據(jù)生成的規(guī)則進(jìn)行判斷，其中9個(gè)非滑坡數(shù)據(jù)和3個(gè)滑坡數(shù)據(jù)判斷完全正確，1個(gè)樣本不能識(shí)別，準(zhǔn)確率達(dá)到了92.3%。

3.2 決策規(guī)則的生成及篩選

經(jīng)過(guò)上述分析計(jì)算后生成了31條規(guī)則，從中提取匹配頻度較高的9條規(guī)則如表8所示。

抽取部分規(guī)則解釋如下：

規(guī)則1對(duì)于危險(xiǎn)因子為一般的地區(qū)[0.172 5,0.258 6)，在當(dāng)日降雨量為[70,90)時(shí)，累積降雨量為[70,90)時(shí)，就會(huì)發(fā)生滑坡。

規(guī)則4 對(duì)于危險(xiǎn)因子為危險(xiǎn)的地區(qū)[0.258 6，0.35)，當(dāng)日降雨量和累積降雨量均較小時(shí)，不會(huì)發(fā)生滑坡。

規(guī)則 7對(duì)于危險(xiǎn)因子為危險(xiǎn)的地區(qū)[0.258 6，0.35)，當(dāng)日降雨量和累積降雨量均超過(guò)90時(shí)，發(fā)生滑坡的可能性較規(guī)則1要大。

規(guī)則8和規(guī)則9 不管危險(xiǎn)還是一般的區(qū)域，當(dāng)日降雨量和累積降雨量均低于30時(shí)，不會(huì)發(fā)生滑坡，并且支持度較大。

表8 主要規(guī)則信息

4 結(jié)論與問(wèn)題

(1)通過(guò)氣象部門當(dāng)天的天氣預(yù)報(bào)和計(jì)算的累積降雨量數(shù)據(jù)，按照上述理論方法可對(duì)雨城區(qū)進(jìn)行降雨型滑坡的預(yù)報(bào)，不同的區(qū)域?qū)?yīng)于不同的降雨強(qiáng)度和累積降雨量，降雨型滑坡的啟動(dòng)機(jī)制和下墊層密切相關(guān)，較以往研究方法一個(gè)地區(qū)降雨閾值的方法，本方法提高了預(yù)報(bào)的空間分辨率。

(2)基于粗集理論的區(qū)域降雨型滑坡預(yù)報(bào)方法將危險(xiǎn)性區(qū)劃研究和降雨預(yù)報(bào)聯(lián)系起來(lái)，并能揭示影響因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，生成了知識(shí)規(guī)則，能夠?qū)崿F(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識(shí)的提升，這較以往方法的優(yōu)越之處。

需要注意的是，此方法在應(yīng)用過(guò)程中，還需要不斷加大樣本的學(xué)習(xí)量，使得判斷的精度更高，挖掘出的知識(shí)更具有普遍性。此外，在離散化過(guò)程中，斷點(diǎn)的選擇對(duì)于最后的結(jié)果有較大的影響，如何選擇較為合適的斷點(diǎn)方法，是需要進(jìn)一步探討的。

[1] 李長(zhǎng)江,麻土華,朱興盛.降雨型滑坡預(yù)報(bào)的理論方法及應(yīng)用[M].北京：地質(zhì)出版社，2008:41.[LI C J，MA T H, ZHU X S. Forecasting of Landslides Triggered by Rainfall: Theory, Methods & Applications[M].Beijing: Geological Publishing House,2008:41.(in Chinese)]

[2] Guzztti F，Peruccacci S，Rossi M，etal.Rainfall thresholds for the initiation of landslides[J].Meteorology and Atmospheric Physics，2007，98(3/4): 239-267.

[3] 唐紅梅,魏來(lái),高陽(yáng)華,等. 基于邏輯回歸的重慶地區(qū)降雨型滑坡預(yù)報(bào)模型[J]. 中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào),2013，24(3):32-37.[TANG H M, WEI L, GAO Y H,etal. A prediction model for rainfall-induced landslide based on logistic regression in Chongqing area[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2013，24(3):32-37. (in Chinese)]

[4] 劉磊，殷坤龍，王佳佳,等.降雨影響下的區(qū)域滑坡危險(xiǎn)性動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)研究—以三峽庫(kù)區(qū)萬(wàn)州主城區(qū)為例[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2016,35(3):558-569.[LIU L, YIN K L, WANG J J,etal. Dynamic evaluation of regional landslide hazard due to rainfall：a case study in Wanzhou central district，Three Gorges Reservoir[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2016,35(3):558-569. (in Chinese)]

[5] 亓星,許強(qiáng),孫亮,等. 降雨型黃土滑坡預(yù)警研究現(xiàn)狀綜述[J]. 地質(zhì)科技情報(bào),2014,33(6):219-225.[QI X, XU Q, SUN L,etal. Research Overview on Early Warning of Precipitation-induced Loess Landslides[J]. Geological Science and Technology.,2014,33(6):219-225. (in Chinese)]

[6] 丁繼新,楊志法,尚彥軍,等. 降雨型滑坡時(shí)空預(yù)報(bào)新方法[J]. 中國(guó)科學(xué) D輯:地球科學(xué),2006,36(6):579-586.[DING J X, YANG Z F, SHANG Y J,etal. A new method for warning of Precipitation-induced Landslides[J]. Science in China Ser. D Earth Seienees,2006,36(6):579-586. (in Chinese)]

[7] 曹洪洋,王禹,滿兵. 基于GIS的區(qū)域群發(fā)性降雨型滑坡時(shí)空預(yù)報(bào)研究[J]. 地理與地理信息科學(xué),2015(1):106-109. [CAO H Y, WANG Y, MAN B. Spatio-temporal prediction of the regional group-occurring rainfall-induced landslides based on GIS[J]. Geography and Geo-Information Science,2015(1):106-109. (in Chinese)]

[8] 劉鵬,田原,李亭,等. 基于空間聚集度的滑坡危險(xiǎn)性區(qū)劃補(bǔ)充評(píng)價(jià)——以深圳市為例[J]. 地理與地理信息科學(xué),2015(4):47-50. [LIU P, TIAN Y, LI T. Supplemental Evaluation of Landslide Susceptibility Zonation Based on Spatial Clustering: A Case Study of Shenzhen[J]. Geography and Geo-Information Science,2015(4):47-50. (in Chinese)]

[9] 邱丹丹,牛瑞卿,趙艷南,等. 斜坡單元支持下地震滑坡危險(xiǎn)性區(qū)劃——以蘆山地震為例[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版),2015(5):1470-1478.[QIU D D, NIU R Q, ZHAO Y N,etal. Risk Zoning of Earthquake-Induced Landslides Based on Slope Units：A Case Study on Lushan Earthquake[J]. Journal of Jilin University (Earth Science Edition),2015(5): 1470-1478. (in Chinese)]

[10] 李德仁,王樹良,李德毅,等. 論空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的理論與方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2002(3):221-233. [LI D R, WANG S L, LI D Y. Theories and Technologies of Spatial Data Mining and Knowledge Discovery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University,2002(3):221-233. (in Chinese)]

[11] Pawlak Z. Rough Sets-Theoretical Aspects of Reasoning about Data[M]. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers，1991:56-63.

[12] 劉吉平,劉漢青,曾忠平,等. 基于粗糙集理論滑坡影響因子評(píng)價(jià)研究——以三峽庫(kù)區(qū)青干河流域?yàn)槔齕J]. 水文地質(zhì)工程地質(zhì),2010，37(5):118-122. [LIU J P, LIU H Q, ZENG Z P,etal. Assessment of impact factors for landslides based on rough sets theory: A case study on the Qingganhe River of the Three Gorges area[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2010，37(5):118-122. (in Chinese)]

[13] 牛瑞卿,彭令,葉潤(rùn)青,等. 基于粗糙集的支持向量機(jī)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版),2012(2):430-439.[NIU R Q, PENG L, YE R Q,etal. Landslide Susceptibility Assessment Based on Rough Sets and Support Vector Machine[J]. Journal of Jilin University(Earth Science Edition), 2012(2):430-439. (in Chinese)]

[14] 程溫鳴,彭令,牛瑞卿. 基于粗糙集理論的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)——以三峽庫(kù)區(qū)秭歸縣境內(nèi)為例[J]. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013(3):1083-1090. [CHENG W M, PENG L, NIU R Q. Landslide susceptibility assessment based on rough set theory: Taking Zigui County territory in Three Gorges Reservoir for example[J]. Journal of Central South University(Science and Technology), 2013(3):1083-1090. (in Chinese)]

[15] 曹洪洋, 邊亞?wèn)|.一種新的區(qū)域滑坡影響因子敏感性分析方法研究與應(yīng)用[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009,24(2): 49-52.[CAO H Y, BIAN Y D. Application and research of a new method on sensitivity analysis of influence factors of regional landslides[J]. Journal of Hunan University of Science & Technology (Natural Science Edition,2009,24(2):.49-52. (in Chinese)]

[16] 曹洪洋, 郝東恒, 白聚波. 區(qū)域滑坡災(zāi)害地形地貌因子敏感性分析研究[J]. 中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2011，21(11):1-5.[CAO H Y, HAO D H, BAI J B. Sensitivity Analysis of Topography and Geomorphology Factor of Region Landslides[J]. China Safety Science Journal,2011,21(11):1-5. (in Chinese)]

[17] 王國(guó)胤,姚一豫,于洪.粗糙集理論與應(yīng)用研究綜述[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2009,32(7):1229-1246. [WANG G Y, YAO Y Y, YU H. A Survey on Rough Set Theory and Applications[J]. Chinese Journal of Computers,2009,32(7):1229-1246. (in Chinese)]

[18] 張明,胡瑞林,譚儒蛟,等. 降雨型滑坡研究的發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J].工程勘察,2009(3):11-17. [HANG M, HU R L,TAN R J,etal. State-of-the-art Study on Landslides Due to Rainfall and the Prospect[J]. Journal of Geotechnical Investigation & Surveying,2009(3):11-17. (in Chinese)]

[19] 李鐵鋒,叢青威.基于Logistic回歸及前期有效雨量的降雨誘發(fā)型滑坡預(yù)測(cè)方法[J].中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào),2006, 17(1): 33-35. [LI T F, CONG Q W. A method for rainfall-induced landslides prediction based on Logistic regression and effective antecedent rainfall[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2006, 17(1): 33-35. (in Chinese)

Rainfall-induced landslides prediction based on rough sets

CAO Hongyang, REN Xiaoying

(CollegeofProspectingTechniquesandEngineering,HebeiGEOUniversity,Shijiazhuang,Hebei050031,China)

The rainfall-induced landslides data in the Yucheng district，Ya’an city in Sichuang province are chosen as the sample data. Rainfall factors and geologic factor are extracted as the condition attribute of the rough sets. Based on the data mining and intelligent knowledge discovery function of the rough sets theory, the valuable rules are generated which can make judgments to rainfall-induced landslides occurrence. The decision rule can provide the prediction of regional landslides. The nonlinear characteristic and geological factors of the landslides are considered, and the method has a better predictive effect and higher spatial resolution than the traditional statistical method.

rough sets; rain-induced landslides; prediction

10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2017.02.18

2016-10-08;

2017-01-16

河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(D2015403033)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(41301015)

曹洪洋(1975-)，男，博士，副教授，主要從事災(zāi)害地質(zhì)和巖土工程教學(xué)和科研工作。E-mail：hongyangc@126.com

P642.22

A

1000-3665(2017)02-0117-07