第21卷 第6期 2 01 4钲 工安全与环境 程 Vo1.21 NO.6 NOV. 2014 11月 Safety and Environmental Engineering 基于关联规则算法的滑坡判据动态提取研究 段功豪,牛瑞卿,咬登魁 (中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,湖北武汉430074) 摘要:为了快速、有效地提取滑坡预报实时判据,本文以数据挖掘中的关联规则算法为基础,提出一种利用动态 监测对滑坡相关监测指标进行充分挖掘的方法,并根据堆积层滑坡的演化机制和形成机理,结合地质灾害数据库 基本特性,分析了三峡库区自家包滑坡相关数据的动态特征,获取了与该滑坡变形相关性较大的实时特征因子。 研究结果表明:该方法执行效果良好,能在短时间内提取与滑坡破坏变形阶段相关的主要诱发因子,可为滑坡地质 灾害实时预测提供准确的预报判据。 关键词:关联规则;滑坡判据;动态监测;快速提取 中图分类号:X43;X830.3;P642.22 文献标识码:A 文章编号:1671—1556(2014)06 0047—06 Dynamic Criterion・-extraction Research of Landslide Based on Association Rules DUAN Gong—hao,NIU Rui—qing,YAO Deng—kui (Institute of Geophysics and Geomatics,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China) Abstract:In order to quickly and effectively extract real—time criterion of landslide,this paper puts forward a method of using dynamic monitoring to fully tap the landslide monitoring indicators based on the associa— tion rules of data mining theory.According to formation mechanism and evolution mechanism of accumula— tion landslide and in combination with disaster database basic features,the paper analyses dynamic charac— teristics of data to obtain real——time characteristic factors having large correlation with landslide deforma—— tion.Experimental results show that the algorithm implementation effect is good,which can induce main factors associated with the destruction of landslide deformation given in a relatively short period of time. Key words:association rules;landslide criterion;dynamic monitoring;rapid extraction 滑坡是自然界中最重要的地质灾害之一,在全 世界具有灾害影响损失大、发生次数频繁、区域范围 分布广泛以及运动速度快等特点_】 ]。近年来,三 峡库区的移民工程等项目日益增多,加剧了对库区 在对滑坡海量监测数据深度挖掘的方法探索 中,王树良等 综合宝塔滑坡各类监测信息,充分挖 掘得到了有用信息;刘吉平等 ]以三峡库区青干河 流域为研究对象,采取粗糙集理论分析了滑坡潜在 的发展规律,并提取了滑坡的影响因子;贺可强 等口o]从滑坡位移矢量场出发,分析了堆积层滑坡位 内滑坡周边自然环境的改造,影响着三峡大坝和库 区居民的安全l_4]。在我国现有经济和技术条件下, 对所有存在危险趋势的滑坡灾害点进行治理显得不 太可能,为了有效控制滑坡灾害的发生,滑坡判据的 研究将是大势所趋_5]。有效利用已有监测信息,快 速、有效地提取滑坡判据,对滑坡稳定性进行动态、 实时的预测预警将显得尤为重要l6 ]。 收稿日期:2013-01—19 修回日期:2014-08—0l 移矢量角的形成机制及其与稳定性演化的关系。然 而,由于滑坡单体所处的地质环境、实际产状、坡体 组成物质等因素长期处于动态变化的过程中,以静 态历史数据流衍生的固有判据不易在滑坡变动趋势 中响应隐藏规律和动态关系,在数据时效性越来越 基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA121303);国土资源部重大科学研究项目(SXKY3—3—2);国家重点基础研究发展计 划(973计划)项目(2O1ICB71060I) 作者简介:段功豪(1988一),男,博士研究生,主要研究方向为遥感地质、多源地灾信息处理及空间数据挖掘等。E—mail:vipdgh@163.corn 第6期 段功豪等:基于关联规则算法的滑坡判据动态提取研究 R2:一0 R3:一0; R4:=0; Open cur—baijia; Loop Fetch curbaijia Into v_yueleiji,V dixiashui; Exit when curbaij ia%notfound: Rl:一R1+(Vyueleiji—Aveyueleiji)*(Vdixiashui —Ave—dixiashui); R3:一sqrt(R3+power((V—yueleiji—Aveyueleiji), 2)); R4:一sqrt(R4+power((Vdixiashui—Avedixi— ashui),2)); End loop R2:一R3*R4: R::R1/R2; dbms—output.put—line(‘相关性系数的值为’I J R) ; End. 程序开头声明R、R1~R4、Vdixi— —yueleiji、V—ashui这几个数值型变量。其中,R1代表相关性系 数计算公式的分子;R2代表相关性系数计算公式的 分母;在相关性系数计算公式的分母中,R3、R4分 别代表前项运算结果和后项运算结果,它们相乘的 结果组成了分母的值,即R2的值。为了达到对数 据流的遍历访问,程序中定义了一个表内游标cur— baijia,并将每一次循环的结果放入变量V~yueleiji、 V—dixiashui内,这两个变量参与下一步的公式运 算。在计算地下水位波动与月累计位移相关系数 时,利用Oracle数据库内部sqrt函数和power函 数,这两个函数的语法为:SQRT(number),number 表示要计算平方根的数;POWER(number,pow— er),number表示参与计算的底数值,power表示对 底数进行幂运算的指数。R存放的是R1与R2相 除的结果,即地下水位波动与月累计位移的相关系 数。程序最后的输出语句结果显示在屏幕上,供研 究人员参考。 按照上述代码的实现流程,将滑坡变形与新增 因子间相关系数做定量分析,并将历史因子、新增因 子与滑坡变形情况的相关系数共同汇总到表2内。 在SPSS Clementine字段选项卡的分箱功能中选择 MDLP方法,设置分箱字段为月最大降雨量、库水 位波动、月平均库水位、地下水位波动,主管字段定 为变形阶段,其他参数不变。各监测指标分箱处理 后,各类别所属范围见表3至表6。 表2滑坡诱发因素相关系数统计表 Table 2 Statistical table of correlation coefficients of inducing factors of landslide 表3月最大降雨量属性分割 Table 3 Property division for the monthly maximum rainfall 表4库水位波动属性分割 Table 4 Property division for the water level fluctuation in reservoir 库水位波动速率(当前库水位一前月库水位)/m -0.o.229 !_一。一o.1‘。 ~- -0.1~。。~O‘~o o~o.1 。o.1:2~ 。29 .2.2595~ 3 表5 月平均库水位高程属性分割 Table 5 Property division(average water leve1塞 羔 ) 月乎均库水位高程范围/m 140,87~147.729 147.729~160.48 16O.48~173.69 2.5 建立关联规则模型及综合判据 在实际情况下,关联规则挖掘过程需要指定算 法终止条件,通常会由使用者限定相关参数的阀值,墨 只有大于阀值的规则才会被提取出来,这样就在一 定程度上减少了支持度低的弱关联规则出现。根据 本次研究的挖掘目的,使用Apriori算法,定制变形 阶段为后项,前项设定为其他诱发因素,诸如诱发因 子1 诱发因子2 …诱发因子 =>变形趋势被视为 规则的结果,并将相关性较大的因素加入到前项序 列流中,按照月相对位移划分完备的演化阶段属性 列为后项,建立关联规则挖掘模型。 将由历史诱发因素和特征因子组成的白家包滑 坡判据汇总,舍弃置信度小的规则,去掉矛盾的规 则,选取置信度大于0.8的规则,其结果见表7。由 表7可见,与降雨强度相比,自家包滑坡更容易受到 库水位、地下水位快速下降的影响,从而进入破坏变 形阶段。由此得出白家包滑坡属库水主导型堆积层 滑坡。 52 安全与环境工程 第21卷 表7 自家包滑坡变形情况关联规则 Table 7 Association rules of deformation situations of Baijiabao landslide 获得白家包滑坡所有预报判据后,可对滑坡中 后缘监测点变形趋势进行预报。 白家包滑坡综合判据精度评价结果见表8。由 表8可见,虽然发生了3处误判,但对该滑坡危险阶 段的预报精度影响不大,从而验证了本文所采取的 方法对单体滑坡特征因子的快速、准确提取具有一 定的指导作用。 表8 白家包滑坡综合判据精度评价 Table 8 Accuracy evaluation of comprehensive criterion of Baijiabao landslide 精度评判 实际结果与预测结果混淆矩阵 (横向表示实际变形阶段) 3结论与建议 本文在分析自家包滑坡地质背景的基础上,基 于K—means聚类方法对滑坡演化阶段进行划分,对 连续型数据进行分割处理,并基于关联规则理论,结 合触发器的原理,快速提取影响该滑坡变形的诱发 因素及其关联规则。结果表明:利用综合判据和灾 害数据库的知识存储功能,能对未来的滑坡监测数 据进行快速、多次、有效的监控和预警,具有一定的 实用价值,并在一定程度上可将定性的综合判据知 识转换为数据库内部的定量处理机制,为滑坡预报 判据的研究提供了新的思路和方法。但是,本次研 究只选用了聚类方法和关联规则算法,对其他模型 的支持度还不够,因此未来可以考虑加入新的算法 使判据更为准确。另外,将滑坡宏观变形特征加入 动态监测中,综合利用定量和定性的信息来分析对 滑坡稳定性的影响也是后续研究的方向。 参考文献: [13李天斌,陈明东.滑坡实时跟踪预报[M].成都:成都科技大学出 版社,1999. 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