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贵州地质灾害评估咨询浅谈地质灾害风险评估技术方法

发布日期:2020-05-28 09:44:08 作者:SystemMaster 浏览次数:88

根据量化的水平,通常将风险评估的方法分成定性分析和定量分析两种。针对不同的情况采用不同的风险评估方法。那么就由贵州地质灾害评估咨询浅谈地质灾害风险评估技术方法。

有以下相关内容:

定性分析方法

定性分析的优点在于可以利用有限的数据较准确和有效地表达风险,特别适合于调查和研究程度不高的地质灾害风险分析与风险评估研究。主要包括地质灾害的危险性和发生灾害后的危害性两方面,根据定性的水平可以将危险性和危害性划分不同的等级,进而形成不同的风险矩阵进行风险评估。

工程地质类比法

工程地质类比法是工程地质及相关地学领域常用的分析方法。遵循的主要原则是具有与曾经发生地质灾害地区相似的地形地貌、地质及诱发因素的地区未来也有可能发生地质灾害。主要从地质灾害形成条件、影响因素、基本特征和危害方面对比分析不同地段地形地貌、地质构造、工程岩组、斜坡结构、水文地质条件、降雨量差异、地震影响、人类工程活动、工程类型等方面的差异性,从而相对分析不同地段地质灾害易发条件、主要影响因素、诱发因素、危险性、影响范围、易损性和危害性差异,根据这些差异排列相对大小-强弱顺序,为定量-半定量模型计算提供指标参数依据。

将今论未来方法

将今论未来方法与工程地质类比法类似,也是工程地质及相关地学领域常用的分析方法,只是前者强调空间对比分析,后者强调时间对比分析。其遵循的主要原则是过去对未来有一定的指示作用,因此过去曾经发生过地质灾害的地区未来也有可能发生地质灾害,即基于历史和现实资料预测未来地质灾害发展趋势和过程。将今论未来分析法强调动态变化因素的影响,主要包括地质灾害前期发生的概率分析,滑坡发生后,地质环境条件变化趋势,是更易发还是倾向于稳定而不易发。特别是一定时间范围内降雨量、地震和人类滑动诱发地质灾害的发展态势对比分析,为灾害发生的时空概率估算提供依据。

极端事件分析法

一定地区一定时期地质灾害极端事件研究分析和统计分析,即区域上最大灾害事件、最大灾情事件、最有影响的诱发事件(地震和暴雨)研究分析,为定量化参数选择提供依据。通常包括极端工程地质条件、滑坡极端规模、极端范围(距离)、极端频率、极端降雨量、极端地震、极端损失伤亡情况研究分析。具体分析过程中,包括一定区域、一个流域(和分支流域)、一段斜坡、一个特殊场区的极端灾害事件研究分析,也包含极端偶然灾变事件的研究分析,为不同层次风险评估区划参数选择提供依据。

趋势分析法

趋势分析法也是地质学常用的研究方法。主要指区域上地质灾害发生、发展演化趋势研究分析,既包含时间演化趋势,也包含空间演化趋势研究分析。重点是动态变化因素和诱发因素的变化趋势分析,为地质灾害预测评价提供依据。趋势研究分析与极端事件分析相结合,可以为定量化参数选择提供依据。

统计分析法

利用数学统计的技术方法,统计分析区域上地质灾害分布特征、规律及其主要的影响因素,是统计预测研究的基础。统计分析预测方法由来已久,随着现代信息技术的高速发展,基于GIS平台的统计分析已经成为地质灾害风险评估和预测预警的主要途径之一。统计分析可能是一个参数变量,如位移也可能是多参数变量,主要涉及地质灾害静态影响因素(地形、地貌、岩土性质和结构及地质构造等)和动态影响因素(降雨、地下和地表水流、振动和人类工程活动等)及各种变形标志(地质灾害几何形态、裂隙、位移等),统计数据应尽量反映地质灾害事件的客观事实,并要求数据量越多越好。

定量分析法

定量方法要求在具有详实调查资料及数据的基础下完成,优点在于风险评估的精度和可靠性较高,适用于重大地质灾害风险分析与风险评估研究。

公式法

国际上滑坡风险定量评估有统一的计算公式,突发地质灾害风险定量评估同样利用这个公式计算。根据条件概率原理,当滑坡风险定义为每年单个个体生命死亡概率时, 就可以按以下公式进行计算:

R(DI)=P(H)×P(S|H)×P(T|S)×V(L|T)

R(PD)=P(H)×P(S|H)×V(P|S)×E

式中:R(DI)是风险概率(即每年的个体生命死亡概率);P(H)是每年滑坡事件发生的概率;P(S|H)是事件发生的空间影响概率;P(T|S)是对于空间影响的时间影响概率;V(L|T)是个体的脆弱程度(即对于这些影响个体生命死亡的概率)。R(PD)指滑坡造成的风险(即每年财产损失的价值);P(H)指每年滑坡事件发生的概率;P(S|H)指空间影响的概率;V(P|S)指财产的易损性(即财产价值损失的比例);E 指风险因素(例如财产评估)。

公式法更适用于单体滑坡、单个斜坡、特定场地的地质灾害风险评估,对于区域地质灾害风险评估,公式法有局限性,公式右边的每个单项不是定量常数,而是一个复合函数,需要结合定性、统计、模拟计算确定。

模型计算方法

确定性评价模型,或称“白箱”模型

建立在牛顿范式基础之上的经典预测评价科学,在简化分析地质灾害边界条件和结构要素的基础上,建立确定的数学表达式或经验表达式,预测评价地质灾害的分布规律和动态过程。

这类评价模型的本质特征是:预测评价方程和变量大多数是线性确定的。如斜坡稳定性系统计算法(条分法、推动传递法);地质灾害位移-时间变化趋势判断法(斋腾法、黄金分割法等)等等。这类模型反应了地质灾害过程的某些物理实质(力学、变形、位移等),长期来为广大工程设计人员所熟知,并大量采用,具有一定战术意义。多适用于单体地质灾害(斜坡)风险评价,而不适合于大面积的区域评价。

随着地质灾害复杂性现象的不断揭示,这种简单处理问题的方法逐渐暴露出很多缺陷,有逐渐被破坏概率和其它统计模型所取代的趋势。

统计评价模型,又称“黑箱”模型

建立在数理统计分析基础上的地质灾害风险评估理念,把地质灾害看作为不确定的随机事件,具有偶然的灾变性。因此,从概率统计分析角度揭示地质灾害的分布规律和动态过程,建立风险评估模型。其重点在于对现有地质灾害现象、信息、标志及其类似不稳定现象所处地质环境条件和影响因素进行统计分析,并在计算概率的基础上,依据统计学和概率论原理建立拟合模型,预测评价地质灾害的时、空分布规律。

在区域地质灾害风险评估和中长期时间概率预测方面有所成效。但是,它忽视了地质灾害复杂多变的个性特征,特别是在抽样统计过程中,人为影响因素较大(认识程度的差异),因而往往在关键事例上只能起到事后修改验证的作用。另一方面,它要求统计样本量大,需要建立系统的调查编录资料数据库。

灰色模型

从预测评价原理和内容上分析,灰色模型是介于上述两类(即黑、白)之间的一种预测评价方法。从实质上分析,这类模型的评价原理既有确定性成份,也含有随机因素;其预测评价方程多为确定性的(或近于确定性的),而其预测参数和因子则可用概率统计方法来确定,而不完全是用确定性的测试或计算求得。它与统计模型本质区别是:不因统计样本的不断增加或数据变化而修改预测模型本身,统计因素或样本并非越多越好,而是可以依据主观意识选择相对重要的若干因素作为预测因子,即具有一定的主观性。

灰色模型也可依据统计资料来拟合建立(确定性)预测评价方程并修改变量和参数,这与统计模型相类似。该类模型既适合于单体地质灾害时间预报,也适合于地质灾害空间预测评价,故已成为目前地质灾害风险评估和预测预警研究中的主导模型,发展较快。

人工智能模型

充分利用人工智能技术,将著名专家知识本身解决问题的功能和人脑神经网络认知、获取、提炼、分析处理资料信息的特殊方式和功能,特别是存储记忆和联想功能,用计算机软件程序化表达出来,建立以人工智能的基本概念—符号系统和信息处理为基础的人脑机理的新模型,如地质灾害评价专家系统、神经网络方法和图像识别技术等,这将是地质灾害风险评价研究的重要发展方向。这类评价模型强调人脑智能处理各种复杂问题的经验、演绎判断、联想功能,而不单单是用公式推理方法。

尽管地质灾害的人工智能预测模型,面临着专家知识获取、储存、表达和演绎等方面的概念化和智能化问题,使其举步艰难。但随着计算机技术的发展,这类预测方法技术前景光明。

基于GIS技术的地质灾害预测预警技术模型

GIS系统为地质灾害海量空间数据的获取、存储、管理和空间分析及预测评价提供了高效的技术平台和方法。

GIS系统与专业的预测评价技术和模型相结合,使地质灾害预测评价技术向可视化、规范化方面跨越了一大步。利用GIS技术,开发地质灾害信息系统,插入地质灾害风险评估模型,如综合信息模型、图像识别和灰色模型等等,初步形成地质灾害风险评价技术模块。

以上就是贵州自然资源规划设计对于地质灾害风险评估技术方法的相关内容的讲解,希望对于各位有所帮助。