壹、參數合成法
參數綜合法又稱專家經驗指數綜合評價法。它是最簡單的定量評價方法。這種模型主要是基於專家豐富的經驗，通過專家打分的方式獲取專家的經驗知識，由專家選取影響地質災害的因素並制作成圖。根據專家的經驗，對每個因素賦予適當的權重，最後進行加權疊加或合成，形成地質災害風險區劃圖。
其主要優點是:①可同時考慮大量參數；②可用於評價任意尺度的區域和單個邊坡的穩定性；③大大減少了隱含規則的使用，提高了量化程度；④整個過程可以在GIS的支持下快速完成，使數據管理規範化，時間短，成本低。主要缺點是:①主觀性強，不同調查者或專家得出的結果無法比較。權重的確定仍然包含不同程度的主觀性；②隱含的評價規則使得結果難以分析和更新；③需要詳細的實地調查；(4)應用於大規模區域評估時，操作復雜，模型難以推廣。
二、數學多元統計模型方法
該方法是研究已有地質災害和類似不穩定現象與地質環境條件和因素之間的統計規律，建立相關預測模型，從而預測區域地質災害的危險性。對於這類模型有多種方法，如回歸分析、判別分析和聚類分析。
統計分析的前提是了解研究區(訓練區)地質災害的分布情況。根據數理統計理論，建立了影響參數與地質災害是否發生的數理統計模型。在試驗區得到驗證後，應用於地質環境相同或相似的地區，預測研究區災害風險的分布規律。因此，統計分析方法評價結果的可靠性直接取決於試驗區原始數據的準確性，模型不能在任何地區推廣。盡管如此，大量研究表明，統計分析是目前最適合區域地質災害風險評估和區劃的方法。它以嚴格的數理統計理論為基礎，數學模型簡單易懂，能很好地與GIS技術結合，使龐大的數據得到合理的管理、分析和存儲。
多元統計分析中的主成分分析和因子分析方法在環境統計中有許多成功的應用。將這兩種方法結合起來的主成分因子分析法，可以應用於多變量因子權重的研究(吳，1991)。主成分-因子分析的主要思想是(應農根，劉友慈，1987):在所研究的所有原始變量中搜集相關信息，通過討論相關矩陣的內部依賴結構，將多個變量合成為幾個不相關的主成分，從而再現原始變量之間的關系，並通過因子載荷矩陣的軸的正交或斜向旋轉，進壹步探究這些相關的內在原因。
該方法適用於區域地質災害空間預測的研究，對壹定區域的土地利用、土地開發和城市規劃具有宏觀指導作用。
三、層次分析法
層次分析法(AHP)是對壹個復雜的系統進行分析和評價，該系統包含許多因素，難以精確量化。根據各種因素與其評價目標的相關性，理順組合方式和層次，並據此建立系統評價的結構模型和數學模型。對於模型中的各種模糊因素，根據其強度和對影響對象的控制程度，確定標度指數和作用權重；將這些指標作為基本參數，代入評價模型，逐步進行定量分析，最終達到評價目標。根據地質災害風險系統的組成，評價可通過四個層次的統計分析來完成:以各種要素為主體的基層統計分析；針對危險性、脆弱性和減災能力的過渡層分析；針對預期損失的準則層分析；以風險程度或風險等級為最終目標的目標層分析。
第四，模糊和灰色聚類方法
模糊聚類判別模型是以模糊數學理論為基礎的。由於地質災害系統的復雜性，地質災害系統的客觀現實無法用絕對的“非此即彼”來準確描述，存在“此即彼”的模糊現象，無法用1或0的二元邏輯來描述，而是用區間[0，1]的多值(或連續值)邏輯來表達。模糊數學理論恰好適用於地質災害系統的不確定性，而隸屬函數用於描述邊界不明確的過渡問題和受多種因素影響的復雜系統的不確定性。目前常用的方法有模糊綜合評價法、模糊可靠性分析法和結合層次原理推導出的模糊層次綜合評價法。模糊聚類綜合評價的基本步驟是:根據地質災害的風險構成，建立因素集、綜合評價集和權重集，確定隸屬函數，得到綜合評價結果，並對其進行解釋和分析。
灰色聚類綜合評價方法以灰色系統理論為基礎，常用於研究“小樣本、貧信息不確定性”問題。在地質災害預測中，灰色關聯分析可用於評價邊坡穩定性各影響因素的影響程度，可克服通常的數理統計方法進行系統分析所帶來的缺點，且對樣本量和規律性沒有特殊要求。同樣，通過灰色聚類中的灰色白化權函數聚類，可以判斷各研究單元的風險狀態，進而完成空間預測中的風險區劃。以灰色模型(GM)為核心的灰色系統各種預測模型也為地質災害預測中各種時間序列數據的分析提供了有效的途徑，成為目前地質災害實時跟蹤預測的常用方法之壹。灰色聚類綜合評價的基本步驟是:確定白化數和白化函數，標定聚類權重，計算聚類系數，構造類向量，求解聚類灰數。
動詞 （verb的縮寫）信息模型評估方法
這種模型的理論基礎是信息論。用地質災害過程中熵的減少來表示地質災害發生的可能性。因素組合所帶來的不確定性的平均降低，等於地質災害系統熵值的變化。認為地質災害的發生與預測過程中獲得的信息的數量和質量有關，用信息量來衡量。信息量越大，發生地質災害的可能性越大。這種模型預測方法與統計預測模型壹樣，適用於中小尺度的區域預測。
信息科學已經成為壹門應用廣泛的科學，但它只有半個世紀的短暫歷史。香農在1948年發表的著名論文《傳播的數學理論》標誌著信息科學的誕生。香農將信息定義為“隨機事件不確定性的歸約”，並將數理統計方法移植到通信領域，提出了信息量的概念和信息熵的數學公式。情報學研究的對象是信息，其重要任務是研究信息提取、信息傳遞、信息處理和信息存儲。由於現代自然科學發展的壹體化趨勢和各學科的相互滲透和聯系，經過幾十年的發展，信息量和信息熵的概念已經遠遠超出了通信領域。信息科學不僅應用於各種自然科學領域，還廣泛應用於管理、社會等科學領域。
信息論在地質領域礦床預測研究中的應用是Viso Oster Roska (1968)和Cha Jin (1969)先後提出的。趙等人在《礦床統計預測》壹書中研究了信息方法在區域找礦中的應用。自1985以來，嚴、尹坤龍在陜南和長江三峽庫區多次探索了信息方法在區域滑坡災害空間預測區劃中的應用，並與其他方法(如聚類分析、回歸分析、數量化理論方法等)的研究成果進行了對比研究。).艾南山和苗天德(1987)研究了侵蝕流域地貌系統的信息熵。他們在Stroller流域面積-高程曲線的基礎上構造了侵蝕流域地貌系統的信息熵表達式，並以此作為流域穩定性的判據。Read J .和Harr M.(1988)首先將信息熵的概念與條分法相結合，用於邊坡安全系數的計算。由於地質災害預測內容的多樣性，預測理論和方法也不是單壹的。嚴等人(1989)將其歸納為三類模型預測方法——確定性模型預測方法、統計模型預測方法和信息模型預測方法；前兩種模型可以分別稱為“白盒”和“黑盒”模型，而信息模型介於兩者之間。
Xi的地質災害現象(y)受許多因素的影響，每個因素的大小和性質都不同。在不同的地質環境中，地質災害總有壹個“最優因素組合”。因此，對於區域地質災害的預測，不能停留在單壹因素上，而要綜合研究“最佳因素組合”。信息預測的觀點認為，地質災害的發生與預測過程中獲得的信息的數量和質量有關，因此可以用信息量來衡量:
地質災害風險評估的理論與實踐
根據條件概率運算，上述公式可以進壹步寫成:
地質災害風險評估的理論與實踐
其中:I(y，x1x2xn)是因子組合x1x2xn向地質災害提供的信息(bit)；P(y，x1x2xn)是x1x2xn等因素組合下發生地質災害的概率；Ix1(y，x2)是因子x1存在時，因子X2向地質災害提供的信息；P(y)是地質災害發生的概率。
等式(2)表明，因子組合x1x2xn提供給地質災害的信息等於因子x1提供的信息，確定因子x1後確定因子x2提供的信息，直到確定因子x1x2xn-1，體現了信息的可加性。
P (y，x1x2xn)和P(y)可以用統計概率表示，各種因子組合提供的信息可以是正的，也可以是負的，當P(y，x 1x2xn)&；gt；P(y)，I (y，x 1x2xn)&；gt；0;反之，I (y，x 1x2xn)& lt；0。如果大於0，說明因素組合x1x2xn有利於預測地質災害的發生，反之，說明這些組合不利於地質災害的發生。
區域地質災害預測是以研究區網格單元的劃分為基礎的。根據不同區域的具體地質地形條件，采用相應的網格形狀和網格大小，結合區域地質災害分布圖，進壹步進行信息統計分析。假設將某區域劃分為n個單元，遭受地質災害的單元數為N0。同因子x 1x2nx組合有***M個單元，這些單元中發生地質災害的單元數為M0。根據統計概率代表先驗概率的原則，因子x 1x2nx在該區域提供的信息如下:
地質災害風險評估的理論與實踐
如果面積比用於計算信息量，則等式(3)可以表示為:
地質災害風險評估的理論與實踐
式中:a為該區域內單元的總面積；A0為已發生地質災害的單位面積之和；s為同因子x1x2xn組合的單元總面積；S0為x1x2xn同因子組合單元中發生地質災害的單元面積之和。
壹般情況下，由於作用於地質災害的因素很多，因素對應的組合狀態也特別多，樣本統計數往往有限，所以采用簡化的單因素信息模型進行分步計算，然後將對應的信息模型改寫為:
地質災害風險評估的理論與實踐
式中:I為預測區域內壹個單元的信息量預測值；Si是因子xi占據的總單位面積；S0i為xi因子中發生地質災害的單元面積之和。
六、經驗權重法
證據權重(Weights of evidence)是由加拿大數學地質學家Agterberg等人(1989)提出的基於二值(存在或不存在)圖像的地質統計學方法，是壹種在獨立條件假設下基於貝葉斯法則的定量預測方法。Bonham-Carter等人(1990)和Harris等人(2001)先後應用WOE方法預測了礦產的遠景分布。通過對已知礦化條件的網格單元的預測因子和響應因子之間的統計分析，計算出權重，進而對每個待預測網格單元的預測因子進行加權整合。最後，通過確定每個單元響應因子出現的概率，可以得到不同級別的成礦遠景區。
Van Westen進壹步將該模型應用於災害風險評估領域。數據驅動權重模擬法的主要原理是利用歷史滑坡分布數據，建立滑坡分布與各影響因素之間的統計關系，即根據各影響因素在不同類別中滑坡分布的統計情況，確定各影響因素對滑坡災害的貢獻率(權重)。這種用數據來確定權重的方法叫做數據驅動模型。與專家知識模型相比，權重的確定更加科學可靠，避免了專家主觀性帶來的不確定性。最後，利用另壹時期的滑坡分布歷史數據對評價結果進行檢驗和成功率預測，並對不合理的邊界進行調整，使評價結果更加可信。基於統計貝葉斯方法的數據驅動權重模型采用的統計方法更加嚴謹，充分考慮了滑坡影響因素之間的關系以及各影響因素與滑坡災害之間的關系。並對影響因素進行獨立性分析，找出最關鍵的影響因素。在此基礎上，計算各影響因素的權重。
七、非線性模型預測方法
非線性模型預測方法，又稱BP神經網絡方法，是通過將壹組樣本的輸入輸出問題轉化為壹個非線性優化問題來建立預測模型。
鑒於地質災害系統的復雜性，很難用簡單的線性方程組來表達，因此壹批非線性預測模型迅速發展起來。比如分形理論就是通過研究地質災害系統的自相似性來研究地質災害的運動規律。易順民應用分形理論研究區域滑坡災害活動的自相似結構特征，發現地質災害活動高潮前存在明顯的降維現象。吳忠如和黃國明根據分形理論提出了滑坡變形失穩判據和滑坡蠕變相空間模型，這是壹種全新的地質災害時間預測思想。自組織理論探索了地質災害復雜系統如何從無序演化為有序的自組織過程；突變理論主要從定量的角度描述非線性系統在臨界失穩時的突變行為，為地質災害時間預測提供了新的途徑。分形理論從幾何學的角度探討了系統中各層次之間的自相似性，並將其應用於地質災害的過程描述和過程預測，使復雜變簡單，定性變定量。混沌動力學討論了非線性地質災害系統在其演化過程中的不可逆性以及演化行為對初始值的敏感性。
人工神經網絡(ANN)是由大量類似於天然神經元的人工神經元廣泛互聯而成的網絡。網絡的信息處理是通過神經元之間的相互作用來實現的，知識和信息的存儲是以網元之間的分布式物理連接為特征的。網絡的學習和識別依賴於每個神經元的連接權值系統的動態演化過程。人工神經網絡是壹個超大規模的非線性連續時間自適應信息處理系統。目前，人工神經網絡的應用已經滲透到許多領域，為學習識別和計算提供了壹種新的現代途徑。
人工神經網絡使用方便，其信息處理過程是類似人腦的黑箱，如圖1-6所示。在實際應用中，人們只處理它的表面輸入輸出，內部的信息處理過程是看不見的。對於不了解神經網絡內部原理的人，也可以把自己的問題交給這個網絡去解決。只要妳讓妳的例子學習壹段時間，就能解決相關問題。這符合地質災害預測理論的基本原理和思想。
圖1-6神經網絡信息處理示意圖
根據人工神經網絡對生物神經系統不同組織層次和抽象層次的模擬，人工神經網絡可分為多種類型。目前，人工神經網絡模型有40多種。用於地質災害預測評價的多層前饋神經網絡模型(簡稱BP模型)是目前應用最廣、發展最快的神經網絡模型，如圖1-7所示。它采用分層結構，包括壹個輸入層、壹個輸出層和壹個或多個隱藏層。
圖1-7 BP網絡模型
實際上，BP模型把壹組樣本的輸入輸出問題變成了壹個非線性優化問題。我們可以把這個模型看作是從輸入到輸出的映射，是高度非線性的。如果輸入節點數為N，輸出節點數為M，則神經網絡表示從N維歐氏空間到M維歐氏空間的映射。
在預測和識別過程中，標準樣本的選取是預測成功的關鍵。壹般來說，學習樣本最好能覆蓋預測對象的所有狀態，並具有廣泛的代表性。在確定網絡結構時，壹般來說，隱三層BP模型可以以任意精度模擬任意連續函數。隱層節點數量太少，無法有效映射輸入層和輸出層的關系；太多，收斂速度太慢。所以中間層節點數的選擇需要反復的微積分訓練才能得到理想的節點數。在計算過程中，為了提高效率，可以適當減少輸入節點的數量和訓練樣本的維數，以增加網絡的穩定性。同時，通過增加脈沖項法或自適應調整學習率和* * *軛梯度法可以提高叠代收斂速度。
BP模型應用於地質災害風險區劃時，通過對樣本區域內的標準樣本進行學習，可以建立相應的預測網絡，因此可以推廣到預測區域進行預測。網絡輸入層的變量對應著影響地質災害發生的主要因素。變量可以是二元變量或特定的觀察數據。當然，因為變量之間存在單位或數量級的差異，所以變量數據必須規範化或標準化。輸出層對應地質災害預測等級的分類(極高、高、中、低、極低)，或危險程度的具體數值表示，如穩定系數、破壞概率等。，這就要求樣本區域的研究精度更高，指標更細致。
八、地質災害風險分析與GIS技術
地理信息系統(GIS)是集計算機科學、信息科學、現代地理學、遙感制圖、環境科學、城市科學、空間科學、管理科學和現代通信技術於壹體的新興學科。具體來說，GIS是指輸入、存儲、檢索、修改、測量、計算、分析和輸出各種地理信息及其載體(文字、數據、圖表、專題地圖等)的技術系統。).GIS的主要功能是采集、存儲、管理、分析、輸出各種數據、數據維護和更新、區域空間分析、多因素綜合分析和動態監測。GIS不僅可以像傳統的數據庫管理系統(DBMS)壹樣管理數字和文字(屬性)信息，還可以管理空間(圖形)信息。它可以利用各種空間分析方法，綜合分析各種不同的信息，發現空間實體之間的關系，分析和處理分布在壹定區域內的現象和過程。現代地理信息系統正朝著能夠提供豐富而全面的空間分析功能的智能GIS方向發展。智能GIS具有強大的空間建模功能，可以構建各種專業的、綜合的、集成的地學分析模型，完成具體的實際工作，解決以前只有地球科學家才能解決的問題。
GIS將與空間信息相關的各種技術和學科有機地集成在壹起，通過空間操作和模型分析，與來自不同數據源的空間和非空間數據相結合，為規劃、管理和決策提供有用的信息產品。GIS為我們認識和理解地學信息提供了新的途徑，其強大的空間分析功能和空間數據庫管理能力為我們研究區域地質災害提供了科學便捷的新途徑。
作為數字地球的核心技術之壹，GIS經過近40年的發展，已經成為壹種日益成熟的空間數據處理技術和方法。它為認識和理解地學信息提供了新的途徑，在國土資源調查、環境質量評價、區域規劃設計、公共設施管理等領域得到了廣泛應用。在地質災害研究領域，GIS技術的應用已經從最初的多源數據采集的數據管理、數字輸入和圖形輸出，發展到數字高程模型和數字地面模型的使用，GIS與災害評估模型相結合的擴展分析，GIS與決策支持系統的集成，GIS虛擬現實技術的應用等。，並得到了逐步發展和深入應用。
各種地質災害都發生在地球表面壹定的空間範圍和壹定的時間範圍內。雖然不同類型的地質災害和同壹類型地質災害的不同個體有不同的形態和不同的形成機制，但都是災害孕育環境和觸發因素相互作用的結果，都與空間信息密切相關。利用GIS技術不僅可以管理各種地質災害及其相關信息，而且可以從不同的時空尺度上分析地質災害的發生與環境因素之間的統計關系，評估各種地質災害發生的概率和可能造成的後果。地質災害區劃圖屬於綜合性地圖，在壹定時期內具有靜態特征，需要不斷更新；特別是發生新的地質災害時，要及時修訂。由於GIS技術的空間分析、制圖功能和可視化等特點，GIS技術在地質災害區劃研究中發展迅速。基於GIS軟件的地質災害危險性、脆弱性和風險評估的系統研究逐漸成為該領域的發展方向，並在不久的將來有可能與網絡技術相結合。
國外，尤其是發達國家，對GIS技術在地質災害領域的應用做了大量的工作。自20世紀80年代以來，從數據管理、多源數據采集、數據輸入和圖形輸出，到數字高程模型和數字地形模型的使用、GIS與災害評估模型相結合的擴展分析、GIS與決策支持系統(DSS)的集成以及GIS虛擬現實技術的使用，GIS技術的應用不斷發展並得到廣泛應用。在滑坡災害研究領域，GIS技術的應用已經比較成熟，主要體現在以下幾個方面:
(1)建立基於GIS的滑坡災害信息管理系統。比如基恩詹姆斯M. (1992)、巴哈裏萬(1998)、布利斯諾曼B. (1998)等。將GIS應用於歷史滑坡災害數據的管理和預測結果的制圖表達。
(2)將GIS技術與各種評價模型相結合，應用於滑坡風險預測。比如馬圖拉(1987)、萊卡斯E. (1995)、蘭德爾(1998)、達卡爾阿莫德薩加爾(1999)等。將GIS的空間分析功能與預測模型相結合，完成滑坡預測因子的空間疊加，進行滑坡風險評估。
(3)基於GIS的滑坡災害風險分析、預測和管理。如埃倫(1994)、勒羅伊(1996)、邦紮(1996)、卡斯塔涅達·奧斯卡·e .(1998)、阿特金森(1998)、邁克爾(2008)。Aleotti(2000)從影響滑坡災害風險的因素出發，利用GIS的空間分析功能對因素進行疊加，實現風險評估並結合GIS的信息管理功能對災害信息進行管理，最終做出管理決策，從而達到防災減災的目的。目前，RS和GIS的緊密結合在國外滑坡災害預測領域已基本實現，3S技術的結合在壹些項目中也已實現。
基於GIS技術的地質災害評估在我國起步較晚，目前還沒有成熟實用的地質災害預測評估GIS系統。姜雲和王蘭生(1994)將GIS技術應用於山地城市地面巖體穩定性的管理和控制，並以重慶市為典型研究對象，對地面巖體的變形和破壞進行了時空預測。同時，通過分析城市地質環境與土地工程利用的制約關系，應用GIS信息存儲、查詢、空間疊加運算和DEM模型等功能，劃分土壤肥力等級，編制邊坡穩定性綜合評價區劃圖。雷、蔣曉珍(1994)將GIS技術應用於巖溶塌陷評價，完成了研究區巖溶塌陷危險性評價與區劃。成都理工大學(1998)與中國地質環境監測院、國土資源部三峽地質災害防治指揮部合作開發測試“地質災害信息系統及防治決策支持系統”，初步建立了全國地質災害調查與綜合評價系統。中國國土資源經濟研究所、中國地質大學、中國地質科學院巖溶地質研究所、國土資源部物理地質數據中心(2002)聯合開展了“全國地質災害風險區劃”重點項目，利用國產軟件MAPGIS進行了基於GIS的中國小型滑坡、泥石流、巖溶塌陷風險評估(包括地質災害風險評估、易損性評估和風險區劃)。朱良峰等人在MAPGIS軟件平臺上開發了壹套具有國內版權的地質災害風險評估系統RISKANLY。這套基於GIS技術的地質災害風險分析不僅方法可行，而且技術先進，代表了地質災害風險分析的發展方向。當然，地質災害風險分析模型和區域社會經濟脆弱性分析模型都需要在實踐中進壹步研究和發展，這顯然應該隨著人類對地質災害本質屬性認識的逐步深入而不斷發展。
隨著我國社會經濟的快速發展和城市化進程的加快，崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等地質災害的廣度和深度也在迅速增加，因此有必要更加重視地質災害的區域時空預測。地質災害成因復雜，相關因素眾多，與空間信息密切相關。因此，GIS技術不僅可以管理與地質災害有關的各種空間信息，還可以從不同的空間和時間尺度上分析地質災害的發生與環境因素之間的統計關系，評估地質災害的發生風險和可能的災害範圍。因此，基於GIS的地質災害風險評估與區劃將在未來中國社會經濟發展中發揮重要作用。
九。摘要
地質災害風險評估涉及兩個重要方面:壹是地質災害發生的可能性，二是人類、社會和環境抵禦地質災害的能力。因此，地質災害的定義采用國際術語地質災害。本書遵循科學性和普適性原則，結合近年來我國地質災害風險評估領域已初步形成的術語代表性表述，在聯合國教科文組織提出的統壹定義基礎上，對地質災害風險評估涉及的基本術語定義如下:
(1)危險程度H(危險)。潛在地質災害現象在特定區域內壹定時期內發生的概率。
(2)漏洞五(漏洞)。脆弱性可以用0-1來表示，其中0表示不損失，1表示完全損失。
(3)承災體E(危險元素)。特定區域內受地質災害威脅的各種對象包括人口、財產、經濟活動、公共設施、土地、資源和環境。
(4)風險度R(風險)。承災體可能受到各種地質災害的襲擊，造成直接和間接的經濟損失、人員傷亡和環境破壞。風險等於危險度、脆弱性和承災體價值的乘積。
風險度(R)=風險度(H)×脆弱度(V)×承災體價值(E)