基于确定性系数模型的地质灾害多因子权重计算方法

地质灾害影响因子权重的确定是区域地质灾害评价和预警模型研究的关键。本文采用确定性系数模型（CF）实现复杂多因子数据的同区间量化,基于CF值直接代表着各因子对地质灾害的贡献这一物理基础,提出了一种基于CF的多因子叠加确定权重法。该方法通过三步完成权重计算：（1）基于CF的地质灾害各影响因子量化,使得各影响因子取值均介于0-1;（2）所有影响因子逐级叠加计算,计算所有因子的相对贡献值;除某计算因子外,其他所有影响因子的逐级叠加计算,得到除某计算因子外的其他所有因子的相对贡献值;（3）通过相减的方法,得到某计算因子的相对贡献值。同样方法分别得到所有因子的相对贡献值,最后归一化处理分别得到所有因子的权重。最后,以区域显式统计预警模型中潜势度计算为例,分区计算确定了地质灾害各影响因子的权重,并以潜势度计算结果进行效果检验,验证了基于CF的多因子叠加确定权重法的有效性和实用性。

基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划

崩滑流是崩塌、滑坡和泥石流地质灾害的总称。本文根据逻辑回归模型和贵州省崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF，统计贵州省内崩滑流发生概率与其影响因子之间的函数关系；并利用GIS技术编制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图。首先根据影响因子子集中已发崩滑流灾害面积和影响因子子集面积来计算崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF；其次将灾害是否发生作为因变量，影响因子子集发生崩滑流地质灾害的确定性系数CF作为自变量，应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系；然后利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生崩滑流地质灾害的概率p，按p值10等分标准将研究区划分为10个危险性等级区，并绘制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图；最后用已发崩滑流地质灾害的分布数据来检验危险性区划的效果。研究结果表明：本文根据逻辑回归模型和崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF，将贵州省分为Ⅰ～Ⅹ的10个崩滑流地质灾害危险性等级区与实际情况基本符合，能够良好地反映贵州省境内发生崩滑流地质灾害的难易程度。

统计模型的“不确定性”问题与倾向值方法

量化社会学研究往往基于特定的统计模型展开。近十几年来日益流行的倾向值方法也不例外,其在实施过程中需要同时拟合估计倾向值得分的"倾向值模型"与估计因果关系的"结果模型"。然而,无论是其模型形式还是系数估计,统计模型本身都具有不可忽视的"不确定性"问题。本研究在倾向值分析方法的框架下,系统梳理和阐释了模型形式不确定性与模型系数不确定性的内涵及其处理方法。通过分析"蒙特卡洛模拟"数据与经验调查数据,本文展示了在使用倾向值方法进行因果估计的过程中,研究者如何通过"贝叶斯平均法"进行多个备选倾向值模型的选择,以及如何通过联合估计解决倾向值模型与估计模型中的系数不确定性问题。本文的研究也表明,在考虑倾向值估计过程的不确定性之后,结果模型中对于因果关系的估计呈现更小的置信区间和更高的统计效率。

化学物危害特征描述中不确定系数制定的研究进展及其应用

不确定系数的制定是化学物危害特征描述中的一个关键步骤,对于健康指导值的推导和分析风险评估结果的不确定性具有重要意义。在实际应用中,不确定系数主要包括默认的不确定系数、额外的不确定系数和其他来源的不确定系数。默认的不确定系数主要涉及物种间外推以及物种内/人群间外推。本文详细介绍了默认不确定系数的构成、优化方法、不确定性分析的新策略和新方法以及决策流程及其应用,以期为评估者更好地理解和开展化学物危害特征描述中的不确定性分析提供科学依据。

基于CF与优化RF模型耦合的泰山地区地质灾害易发性评价

[目的]针对泰山地区地质灾害频发这一现状,研究并构建地质灾害易发性评价模型,为该地区的地质灾害预防与治理工作提供参考。[方法]以泰山地区为研究区,采用确定性系数模型与粒子群算法优化RF模型耦合的方法,完成对研究区的地质灾害易发性评价。该方法是利用确定性系数(CF)模型计算影响因子对地质灾害的敏感值,作为模型训练的属性值,引入粒子群算法对随机森林(RF)模型进行参数寻优,提高模型对地质灾害的预测精度和准确度。选取坡度、距道路距离、土地利用类型、植被指数等11个影响因子,采用皮尔逊相关系数法和多重共线性检查进行影响因子筛选择优,绘制ROC和PR曲线对训练模型进行精度评价。[结果]CF-PSO-RF耦合模型相比单一SVR、单一RF和CF-PSO-SVR模型的极高易发区面积比例分别提高10.55%,10.04%和5.08%,AUC值分别提高14%,5.1%和1.7%,AP精度分别提高了11.7%,4.4%,1.2%。预测结果显示,泰山地区的极高、高易发区主要位于泰山景区、岱岳区北部等地形起伏和坡度较大的区域,面积所占比例为28.05%,涵盖了60.1%的地质灾害点;相反,低、极低易发区主要分布在建设用地、农田等地势平坦区域,面积比例为59.26%。[结论]将确定性系数模型与优化后RF模型耦合,相比单一模型精度有进一步的提升,又优于CF-PSO-SVR模型精度,评价结果符合实际情况。

基于CF多元回归模型的地震滑坡危险性研究——以香港屯门为例

本文根据前人的研究成果以及对自1300年以来地震滑坡震例研究的基础上,选取了岩性、断裂距离、地震烈度、地形坡度、高程、水系等6个因子作为地震诱发滑坡的影响因子,并确定出各个因子在地震滑坡事件中的影响权重。通过GIS技术将滑坡确定性系数CF与回归模型相融合,建立CF值多元回归模型,以解决滑坡评价过程中影响因子的选择及量化的问题。最后,将模型应用于香港屯门地区,进行了该区的地震滑坡空间分布及稳定性初步分析。

滑坡概率在边坡稳定性分析中的应用

应用逻辑回归模型和确定性系数CF建立滑坡概率预测模型,进行边坡稳定性分析,结合赣南离子型稀土矿山42个边坡实例,选取重度、内聚力、内摩擦角、边坡角、孔隙压力比5个影响因子作为输入,边坡状态作为输出,用SPSS软件进行回归分析,获得可信的滑坡概率拟合函数。将预测模型和分析结果反馈到样本数据,样本数据输入值和预测值差值在10%以下的超过95%,说明了预测模型的合理性;准确预测了9个稀土矿山边坡稳定性,说明了预测模型的准确性。

一种处理变权系数的组合预测模型算法

组合预测模型是处理预测问题(特别是超短期预测)时所遇到的一个常见,而处理起来又十分棘手的问题。一般来说社会经济问题的发展是具有一定不确定性的。影响这个发展变化趋势的因素往往来自社会经济生活的各个方面,故用某一个预测模型从单一的某个角度来预测社会经济现象的发展变化趋势是非常困难的。

隧道地层变位的可靠性分析

分析了隧道与围岩设计中的不确定性因素 ,指出由于隧道及岩土参数分布的随机性 ,地层变位具有不确定性。运用ANSYS有限元程序建立隧道地层变位的计算模型 ,进行数值模拟并取得地层变位的原始数据。在此基础上把主要影响因素视为随机输入变量 ,地层变位为随机输出变量 ,采用蒙特卡洛方法模拟出地层位移的统计值 ,进而计算出地层变位的可靠指标与失效概率 ,并通过相关系数矩阵和概率灵敏度图分析了随机输入参数对地层变位的影响 ,为隧道地层变位的可靠性分析提供了一种新的途径。

基于GIS的管道工程滑坡危险性区划研究

根据逻辑回归模型和某油气管道工程沿线已发生滑坡的确定性系数CF,统计回归滑坡发生概率与其影响因子之间的函数关系。首先,根据影响因子子集中滑坡灾害面积和影响因子子集面积来计算滑坡发生的确定性系数CF;其次,将滑坡灾害是否发生作为因变量,影响因子子集中发生滑坡的确定性系数CF作为自变量,应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系;然后,利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生滑坡的概率p,按概率p值范围,将研究区划分为5个危险性等级,并绘制滑坡危险性区划图;最后,用滑坡灾害的分布数据来检验滑坡危险性区划的效果。研究结果表明:基于逻辑回归模型和确定性系数CF的滑坡危险性区划方法是有效的,并适用于油气管道工程沿线滑坡的危险性区划工作。