[发明专利]基于灰色理论的泥石流灾害易发性预测方法

摘要

本发明公开了一种基于灰色理论的泥石流灾害易发性预测方法，本发明基于野外实地调研资料和灰色理论建立了综合考虑自然和人为因素影响的泥石流灾害易发性评价预估模型，经检验其精度满足要求，故能够用于预估水泥稳定碎石抗冲刷性能，为水泥稳定碎石半刚性基层的抗冲刷设计提供了重要手段和依据。

主权项

一种基于灰色理论的泥石流灾害易发性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)依托工程概况，调查各山沟各参数，包括一次最大冲出量、发生频率、流域面积、沟道长度、平均比降、补给段长度比、植被覆盖率、相对高差、日最大降雨量和人口密度参数，制得表格；(2)基于泥石流易发性评价指标计算方法，计算各沟道泥石流灾害易发性评价指标值；(3)为分析不同因素对泥石流易发性的影响程度，通过对各主要沟道泥石流灾害成因的调查分析及归纳总结，确定主沟及其内各支沟泥石流灾害易发性的主要影响因素为：一次最大冲出量(N)，发生频率(F)，流域面积(A)，沟长(L)，平均比降(Rcs)，补给段长度比(Rcr)，植被覆盖率(Rvc)，相对高差(H)，日最大降雨量(Rd)及人口密度(D)；(4)将不同沟道的比较数列(影响因素)与参考数列(易发性指标)相减并取其绝对值，分别求取各影响因素与易发性指标差值绝对值中的极大和极小值，得各沟道原始数据经均值化处理后生成新数列的一级最小值和最大值；(5)根据已确定的原始数据均值化序列差的两级极大和极小值及分辨系数，计算泥石流易发性指标与各影响因素间关联系数；泥石流灾害易发性与物源量N，发生频率F，流域面积A，沟长L，平均比降Rcs，补给段长度比Rcr，植被覆盖率Rvc，相对高差H，日最大降雨量Rd及人口密度D等间相关程度由大到小顺序为：γL＞γA＞γH＞γRd＞γD＞γRcr＞γN＞γF＞γRcs＞γRvc；(6)易发性评价预估建模：根据依托工程泥石流灾害易发性影响因素的灰关联分析结果，选取流域面积A、沟道长度L、相对高差H、日最大降雨量Rd、区域内人口密度D及补给段长度Rcr等6个因子作为泥石流易发性的建模参数；(7)建立泥石流灾害易发性评价预估模型：A：对原始数据进行初值化处理，并作一次累加处理生产1‑AGO；B：求解参数设Z0(1)为X0(1)紧邻数据均值生成序列，Z0(1)(k)＝‑0.5[x0(1)(k‑1)+x0(1)(k)](其中k＝2,3,…,5)，则有：Z0(1)＝(z0(1)(2)，z0(1)(3)，z0(1)(4)，z0(1)(5))＝(‑1.308，‑1.819，‑2.292，‑2.741)故有：B=z0(1)(2)x1(1)(2)...x61(2)z0(1)(3)x1(1)(3)...x61(3)............z0(1)(5)x1(1)(5)...x61(5)=-1.3081.5631.7961.1721.7201.7771.500-1.8191.9692.5311.8282.5632.7602.400-2.2922.1922.9182.0863.4813.4902.650-2.7412.3703.1532.4314.1994.3702.840]]>Yn=[x0(0)(2),x0(0)(3),x0(0)(4),x0(0)(5)]T=[0.617,0.405,0.541,0.357]T]]>则有：C：求解原始数据时间响应值将求得参数代入GM(1，7)模型，得其白化方程的近似时间响应式为：其中：k＝0，1，2…6；将比较数列X1(1)～X6(1)值分别代入上式可得行为主数列的各数据的响应值为：将经过一次累减和初值化还原即可求得原数列的原始数据响应值为：D：建立泥石流灾害易发性评价预估模型综上所述可知，当已知流域面积A、沟道长度L、相对高差H、日最大降雨量Rd、区域内人口密度D及补给段长度Rcr等参数后，可根据下式预估泥石流灾害易发性评价指，进而判断其抗冲刷性能；x^0(1)(k+1)=[1-1aΣi=16bixi(1)(k+1)]e-6.12k+1aΣi=16bixi(1)(k+1)x^0(0)(k+1)=[x^0(1)(k+1)-x^0(1)(k)]×0.68,k≥5]]>其中，E：精度检验对建立的泥石流灾害易发性评价预测模型式进行残差大小和后验差检验，经计算知冲刷量试验与预测数据的平均相对误差为6.0％、最大相对误差为18％，其均小于20％满足要求[16]；原始序列和残差序列的均方差比值为0.13介于0与0.35之间，小误差概率为1.1大于0.95，故所建泥石流灾害易发性评价预测模型的精度等级为一级(优)。