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地质灾祸风险评价方法
滑坡泥石流等地质灾祸的不确定性选择了其评价方法驳回非确定性剖析方法。
该类方法是基于地质灾祸预测通常的狭义系统迷信原理，在类比法的基础上开展起来的一类钻研方法。
随着概率论、数理统计及消息通常、含糊数学通罕用于地质灾祸预测，目前已构成了多种预测模型，其预测成绩可相互对比、测验，从而可使预测成绩更具正当性、迷信性。
目前罕用的非确定性剖析方法关键有以下几种。
一、参数分解法
参数分解法又称专家阅历指数综合评判法。
它是最为繁难的定量评价方法。
该类模型关键是树立在专家丰盛的阅历基础之上的，经过专家打分法等途径失掉专家阅历常识，专家选用影响地质灾祸的因子并编制成图。
依据专家的阅历，赋予每个因子一个适当的权重，最后启动加权叠加或分解，构成地质灾祸风险性分区图。
它的关键好处是：①可以同时思考少量的参数；②可以运行于恣意比例尺的区域和单体斜坡稳固性评价；③大大降落了隐含规定的经常使用，定量化水平提高；④整个流程可以在GIS的支持下极速成功，使数据控制规范化，期间短，费用少。
关键缺陷有：①客观性较强，不同的考查者或专家得出的结果无法启动比拟。
权值确实定仍含有不同水平的客观性；②隐含的评判规定使结果剖析和降级艰巨；③须要详细的野外考查；④运行于大区域评价时，操作复杂，模型难以推行。
二、数理多元统计模型法
该方法是经过对现有地质灾祸及其相似不稳固现象与地质环境条件和作用要素之间的统计法令钻研，树立相关的预测模型，从而预测区域地质灾祸的风险性。
该类模型方法很多，如回归剖析、判断剖析、聚类剖析方法等。
统计剖析的前提是已知学习区（训练区）的地质灾祸散布状况，依据数理统计通常，树立影响参数和地质灾祸出现与否的数学统计模型，在测试区失掉验证后，将其运行到地质环境相反或相似的地域，预测钻研区的灾祸风险性散布法令。
因此，统计剖析方法评价的结果的牢靠度直接取决于测试区原始数据的精度，模型也不能在任何地域推行经常使用。
虽然如此，少量的钻研标明，统计剖析是目前最为适用的区域地质灾祸风险度评价区划方法，它有严厉的数理统计通常作基础，数学模型繁难易懂，而且与GIS技术能够很好地结合，使庞大的数据失掉正当的规范化控制、剖析与贮存。
多元统计剖析中的主成分剖析和因子剖析方法在环境统计方面有不少成功的运行。
将这两种方法结合起来的主成分－因子剖析法可以运行于多变量的因子赋权钻研（吴聿明，1991）。
主成分－因子剖析法的关键思维是（应农根，刘幼慈，1987）：在所钻研的所有原始变量中将无关消息集中起来，经过讨论相关矩阵的外部依赖结构，将多变量综分解少数彼此互不相关的主成分，以再现原始变量之间的相关，并经过因子荷载矩阵的轴正交或斜交旋转，进一步探求发生这些相关咨询的内在要素。
此方法适用于区域地质灾祸空间预测钻研，对肯定地域土地利用、疆土开发、市区布局具备微观指点作用。
三、档次剖析法
档次剖析法是对一个包含多方面因子而又难以准确量化的复杂系统启动剖析评价时，依据各因子之间以及它们与评价目的的相关性，理顺组合方式和档次，据此树立系统评价的结构模型和数学模型；对模型中的各种含糊性因子，依据它们的强度以及对影响对象的控制水平，确定标度目的和作用权重；将这些目的作为基本参数，代入评价模型，逐级启动定量剖析并最终取得评价目的。
依据地质灾祸风险系统组成，大抵可经过4个档次的统计剖析成功评价上班：以各种要素为主体的基础层统计剖析；以风险性、易损性、减灾才干为目的的过渡层剖析；以希冀损失为目的的准绳层剖析；以风险度或风险等级为最终目的的目的层剖析。
四、含糊与灰色聚类方法
含糊聚类判断法模型以含糊数学通常为基础。
由于地质灾祸系统的复杂性，用相对的“非此即彼”不能准确地形容地质灾祸系统的客观实践，存在着“亦此亦彼”的含糊现象，不能用1或0二值逻辑来描写，而需用区间[0,1]的多值（或延续值）逻辑来表白。
而含糊数学通常正是适用于地质灾祸系统的不确定性，用附属函数来形容那些边界不清的过渡性疑问及受多要素影响的复杂系统的非确定性疑问。
目前罕用的方法有含糊综合评判法、含糊牢靠度剖析方法及其与档次性原理相结合而派生的含糊档次综合评判法。
含糊聚类综合评价的基本步骤是：依据地质灾祸风险构成，树立要素集、综合评价集和权重集，确定附属函数，失掉综合评价结果，并启动解释剖析。
灰色聚类综合评价法以灰色系统通常为基础，罕用于钻研“小样本、贫消息不确定性”疑问。
在地质灾祸预测中，可应用灰色关联剖析，评价斜坡稳固性各影响要素的影响水平，可以克制通常数理统计方法作系统剖析所造成的缺憾，对样本量和样本的法令性无不凡要求。
雷同可经过灰色聚类中的灰类白化权函数聚类，在思考多种影响要素的基础上对各钻研单元的风险性形态启动判定，进而成功空间预测中的风险性分区。
灰色系统的以灰色模型（GM）为外围的各种预测模型还为剖析地质灾祸预测中的各种时序数据提供了有效途径，成为目前地质灾祸实时跟踪预告的罕用方法之一。
灰色聚类综合评价的基本步骤是：确定聚类白化数和白化函数，标定聚类权，求聚类系数，结构类向量，求解聚类灰数。
五、消息模型评价法
该类模型的通常基础是消息论。
用地质灾祸出现环节中熵的缩小来表征地质灾祸事情发生的或许性，要素组合对某地质灾祸事情确实定所带来的不用须性水平的平均缩小量等于该地质灾祸系统熵值的变动。
以为地质灾祸的发生与预测环节中所失掉的消息的数量和品质无关,是用消息量来权衡的,消息量越大，标明发生地质灾祸的或许性越大。
该类模型预测法同统计预测模型一样，适用于中小比例尺区域预测。
消息迷信现已成为宽泛经常使用的一门迷信，但它的发生却只要短短的半个世纪历史。
1948年Shannon 宣布的驰名论文《通讯的数学通常》标志着消息迷信的降生。
Shannon把消息定义为“随机事情不确定性的缩小”，并把数学统计方法移植到了通讯畛域，提出了消息量的概念及消息熵的数学公式。
消息迷信钻研的对象是消息，它的关键义务是钻研消息的提取、消息传输、消息处置、消息存储等。
由于现代人造迷信开展的综合全体化趋向，各学科的相互浸透、相互咨询，经过几十年的开展，使消息量和消息熵的概念已远远超出了通讯畛域。
消息迷信不只运行于各种人造迷信畛域，而且已宽泛运行在控制、社会等迷信畛域。
运用消息论方法启动地质学畛域的矿床预测钻研是由维索奥斯特罗斯卡娅（1968）及恰金（1969）先后提出。
赵鹏大等在《矿床统计预测》一书中钻研了消息量方法在区域找矿上班中的运行疑问。
晏同珍、殷坤龙等自1985年起，先后屡次在陕南及长江三峡库区探求了消息量方法在区域性滑坡灾祸空间预测分区中的运行，并与其余方法（如聚类剖析、回归剖析、数量化通常方法等）的钻研成绩启动了比拟性钻研。
艾南山、苗天德（1987）钻研了腐蚀流域地貌系统的消息熵疑问，他们在斯揣勒的流域面积——高程曲线的基础上结构了腐蚀流域地貌系统的消息熵表白式，并据此作为流域稳固性的一种判定目的。
Read J. 和Harr M.（1988）初次将消息熵的概念与斜坡安保系数计算的条分法结合在一同。
由于地质灾祸预测内容的多样性，所以选择了预测通常和方法的非繁多性。
晏同珍等（1989）将其概括为三类模型预测法——确定性模型预测法、统计模型预测法、消息模型预测法；前两种模型又可区分称其为“白箱”和“黑箱”模型，而消息模型则是介于两者之间。
地质灾祸现象（Y）受多种要素Xi的影响，各种要素所起作用的大小、性质是不相反的。
在各种不同的地质环境中，关于地质灾祸而言，总会存在一种“最佳要素组合”。
因此，关于区域地质灾祸预测要综合钻研“最佳要素组合”，而不是逗留在单个要素上。
消息预测的观念以为，地质灾祸发生与否是与预测环节中所失掉的消息的数量和品质无关，因此可用消息量来权衡：
地质灾祸风险评价通常与通常
依据条件概率运算，上式可进一步写成：
地质灾祸风险评价通常与通常
式中：I（y,xxx）为要素组合xxx对地质灾祸所提供的消息量（bit）；P（y,xxx）为要素xxx组合条件下地质灾祸出现的概率；Ix（y,x）为要素x存在时，要素x对地质灾祸提供的消息量（bit）；P（y）为地质灾祸出现的概率。
式（2）说明，要素组合xxx对地质灾祸所提供的消息量等于要素x提供的消息量，加上要素x确定后要素x对地质灾祸提供的消息量，直至要素xxx确定后，x对地质灾祸提供的消息量，反映出消息的可加性特征，从而说明区域地质灾祸消息预测是充沛思考要素组合的独特影响与作用。
P（y,xxx）和P（y）可用统计概率来表示，各种要素组合对预测地质灾祸提供的消息量可正可负，当P（y,xxx）>；P（y）时，I（y,xxx）>；0；反之I（y,xxx）<；0。大于0状况表示要素组合xxx无利于所预测地质灾祸的出现，相反状况则标明这些要素组合不利于地质灾祸的出现。
区域地质灾祸预测是在对钻研区域网格单元划分的基础上启动的，依据不同地域详细的地质、地形条件，驳回相应的网分内形和网格大小，进一步结合区域地质灾祸散布图展开消息统计剖析。假定某区域内共划分红N个单元，曾经出现地质灾祸的单元为N个。具相反要素xxx组合的单元共M个，而在这些单元中有地质灾祸的单元数为M个。依照统计概率代表先验概率的原理，式（1），要素xxx在该地域内对地质灾祸提供的消息量为：
地质灾祸风险评价通常与通常
假设驳回面积比来计算消息量值，则式（3）可表示成：
地质灾祸风险评价通常与通常
式中：A为区域内单元总面积；A为曾经出现地质灾祸的单元面积之和；S为具相反要素xxx组合的单元总面积；S为具相反要素xxx组合单元中出现地质灾祸的单元面积之和。
普通状况下，由于作用于地质灾祸的要素很多，相应的要素组合形态也特意多，样本统计数量往往遭到限制，故驳回简化的单要素消息量模型的分步计算，再综合叠加剖析相应的消息量模型改写为：
地质灾祸风险评价通常与通常
式中：I为预测区某单元消息量预测值；S为要素x所占单元总面积；S为要素x单元中出现地质灾祸的单元面积之和。
六、实证权重法
实证权重法（Weights of evidence，）是加拿大数学地质学家Agterberg等（1989）提出的一种基于二值（存在或不存在）图像的地学统计方法，是在假定条件独立的前提下，基于贝叶斯定理（Bayesian’rule）的一种定量预测方法。
Bonham-Carter等（1990）和Harris等（2001）都先后运行WOE方法来预测矿产的远景散布。
经过对已知成矿状况网格单元的预测因子和照应因子之间的统计剖析，计算出权重，然后对各待预测网格单元的各预测因子启动加权综合，最后，经过确定每一单元照应因子出现的概率大小便可失掉不同级别的成矿远景区。
Van Westen进一步将模型运行到灾祸风险性评价畛域。
数据驱动权重模拟方法的关键原理是应用滑坡历史散布数据，树立滑坡散布与各影响因子之间的统计相关，即依据在各影响因子不同类别中滑坡散布的统计状况来确定各影响因子对滑坡灾祸的奉献率（权重）大小。
这种驳回数据启动权重确定的方法被称为数据驱动模型。
与专家常识模型相比，权重确实定愈加迷信和牢靠，防止了专家的客观性所带来的不确定性。
最后，应用另一期间的滑坡散布历史数据对评价结果启动测验和成功率预测，调整不正当的边界，使评价结果愈加具备可信度。
基于统计学的Bayesian方法的数据驱动权重模型所驳回的统计方法愈加谨严，充沛思考了滑坡影响要素之间的相关，以及各影响要素与滑坡灾祸的相关；并启动影响要素的独立性剖析，找出最关键的影响因子。
在此基础上计算各影响要素的权重。
七、非线性模型预测法
非线性模型预测法又称BP神经网络法，是把一组样本的输入输入疑问变为一个非线性提升疑问而树立的预测模型。
鉴于地质灾祸系统具备复杂性特点，很难用繁难的线性方程表白，因此使一批非线性预测模型迅速开展起来。
如分形通常就是经过钻研地质灾祸系统的自相似性来对地质灾祸的静止法令启动钻研。
易顺民运行分形通常钻研了区域性滑坡灾祸优惠的自相似结构特征，发如今地质灾祸优惠的高潮期来到前有清楚的降维。
吴中如、黄国明等依据分形通常提出了滑坡变形失稳判据及滑坡蠕滑的相空间模型，是地质灾祸期间预告的一种全新思绪。
自组织通常探求地质灾祸复杂系统如何从无序退化到有序的自组织环节；突变通常关键从定量的角度形容非线性系统在临界失稳时的突变行为，为地质灾祸期间预告提供了一种新途径；分形通常则从几何的角度讨论系统内各个档次间的自相似性，运行在地质灾祸环节形容及环节预告中，化复杂为繁难，化定性为定量；混沌能源学讨论非线性地质灾祸系统在其演变环节中的无法逆性和演变行为对初值的敏理性。
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是由少量与人造神经细胞相似的人工神经元宽泛互连而成的网络。
网络的消息处置由神经元之间的相互作用来成功，常识与消息的存贮表现为网络元件互连间散布式的物理咨询，网络的学习和识别选择于各神经元衔接权系的灵活演变环节。
人工神经网络是一个超大规模非线性延续期间自顺应消息处置系统。
目先人工神经网络的运行已浸透到许多畛域，为学习识别和计算提供了新的现代途径。
人工神经网络经常使用比拟繁难，它的消息处置环节同人脑一样，是一个黑箱，如图1-6所示。
在实践运行中，和人们打交道的只是它表层的输入和输入，而外部消息处置环节是看不到的。
关于疑问神经网络外部原理的人，也可将自己的疑问交给这种网络启动处置，只需把你的例子让它学习一段期间，它就可以处置与之无关的疑问。
这正合乎地质灾祸预测通常的基本原理和思绪。
图1-6 神经网络消息处置示用意
依据人工神经网络对动物神经系统的不同组织档次和笼统档次的模拟，人工神经网络可以分为多种类型。
目前已有40余种人工神经网络模型。
援用于地质灾祸预测评价的多层前馈神经网络模型（Back Propagation,简称BP模型）是目前运行最宽泛、开展最成熟的一种神经网络模型，如图1-7所示，它是按档次结构结构的，包含一个输入层、一个输入层和一个或多个隐含层。
图1-7 BP网络模型
实践上，BP模型是把一组样本的输入输入疑问变为一个非线性提升疑问。
咱们可以把这种模型看成一个从输入到输入的映射，这个映射是高度非线性的。
假设输入节点数为n，输入节点数为m，则神经网络表示的是从n维欧氏空间到m维欧氏空间的映射。
在预测识别环节中，规范样本的选用能否切当，是预测能否成功的关键。
普通来说，学习样本最好能涵盖预测对象的一切形态，具备宽泛的代表性。
在确定网络结构时，普通来讲，一个隐层的三层BP模型已可启动恣意精度模拟任何延续函数。
隐含层结点数目过少，不能有效地映射输入层和输入层之间的相关；过多，收敛速渡过慢。
因此，两边层结点数目的选取，需经过重复演算训练，才干得出较为理想的节点数。
在计算环节中，为了提高效率，可以适当降落输入结点的数目，缩小训练样本的维数，以参与网络的稳固性，同时还可以经过参与冲量项法或许自顺应调理学习率、共轭梯度法等方法提高迭代收敛速度。
BP模型运用到地质灾祸风险性区划中，可以经过样本区的规范样本的学习树立相应预测网络，从而推行到预测区启动预测。
网络的输入层的变量对应于影响地质灾祸发生的关键影响要素，变量可以是二态变量，也可以是详细的观测数据。
当然由于各变量存在单位或数量级的差异，必需把变量数据经过正轨化或规范化处置。
输入层对应的是地质灾祸预测等级（极高、高、中等、低、极低）的划分，或是风险水平的详细数值表白，如稳固性系数、破坏概率等，这就要求样本区的钻研精度较高，目的细化水平较高。
八、地质灾祸风险剖析与GIS技术
天文消息系统（GIS）是集计算机迷信、消息迷信、现代天文学、遥感测绘学、环境迷信、市区迷信、空间迷信、管文迷信和现代通讯技术于一体的一门新兴学科。
详细而言，GIS是指对各种天文消息及其载体（文字、数据、图表、专题图等）启动输入、存储、检索、修正、量测、运算、剖析、输入等的技术系统。
GIS的关键性能有采集、存储、控制、剖析、输入各种数据、数据保养和降级、区域空间剖析以及多要素综合剖析和灵活监测等。
GIS不只可以像传统的数据库控制系统（DBMS）那样控制数字和文字（属性）消息，而且还可以控制空间（图形）消息；它可以经常使用各种空间剖析的方法，对多种不同的消息启动综合剖析，寻觅空间实体间的相互相关，剖析和处置肯定区域内散布的现象和环节。
当代天文消息系统正向能够提供丰盛、片面的空间剖析性能的智能化GIS的方向开展。
智能化的GIS具备弱小的空间建模性能，能够构建各种具备专业性、综合性、集成性的地学剖析模型来成功详细的实践上班，处置以前只要靠地学专家才干处置的疑问。
GIS把各种与空间消息相关的技术与学科无机地融合在一同，并与不同数据源的空间与非空间数据相结合，经过空间操作与模型剖析，提供对布局、控制、决策有用的消息产品。
GIS为咱们提供了一种意识和了解地学消息的新方式，GIS弱小的空间剖析性能和空间数据库控制才干为咱们钻研区域地质灾祸提供了一个迷信、方便的崭新途径。
作为数字地球的外围技术之一，GIS经过将近40年的开展，曾经成为一种日益成熟的空间数据处置技术和方法。
它提供了一种意识和了解地学消息的新方式，已宽泛运行于疆土资源考查、环境品质评价、区域布局设计、公共设备控制等方面。
在地质灾祸钻研畛域，GIS技术的运行已从最后的数据控制、多源数据采集数字化输入和绘图输入，到数字高程模型、数字低空模型的经常使用、GIS 结合灾祸评价模型的裁减剖析、GIS与决策支持系统的集成、GIS虚构事实技术的运行等，并逐渐开展与深化运行。
各种地质灾祸都是在地球表层肯定空间范围和肯定期间限制内出现的，虽然不同种类的地质灾祸之间、同一种类的地质灾祸的不同集体之间大都外形各异，构成机理也是千差万别，但它们都是灾祸孕育环境与触发因子独特作用的结果，而这些都与空间消息亲密相关，应用GIS技术不只可以对各种地质灾祸及其相关消息启动控制，而且可以从不同空间和期间的尺度上剖析地质灾祸的出现与环境要素之间的统计相关，评价各种地质灾祸的出现概率和或许的灾祸结果。
地质灾祸风险性区划图属于一种综合图件，而且具备肯定时段内的静态特点，因此须要不时降级；尤其是有新的地质灾祸出现的时刻，更应及时订正。
由于GIS技术的空间剖析、制图性能和可视化的特点，所以GIS技术在地质灾祸区划钻研方面正失掉极速开展，以GIS软件为技术平台的地质灾祸的风险性、易损性大风险评价的系统钻研逐渐成为本畛域钻研的开展方向，并有或许在不远的未来与网络技术相结合。
国外尤其是兴旺国度，对GIS技术运行于地质灾祸畛域的钻研已做了很多上班。
从20世纪80年代至今，GIS技术的运行已从数据控制、多源数据采集、数据化输入和绘图输入，到数字高程模型、数字低空模型的经常使用、GIS结合灾祸评价模型的裁减剖析、GIS与决策支持系统（DSS）的集成、GIS虚构事实技术的经常使用，都失掉不时的开展和宽泛的运行。
在滑坡灾祸钻研畛域，GIS技术的运行曾经比拟成熟，关键体如今以下几个方面：
（1）树立基于GIS的滑坡灾祸消息控制系统。
如Keane James M.（1992）, BaharIrwan（1998）, Bliss Norman B.（1998）等将GIS运用到滑坡灾祸历史数据的控制及预测成绩成图表征中。
（2）GIS技术与各种评价模型结合运用到滑坡风险性预测中。
如Matula（1987），Lekkas E.（1995）, Randall（1998）, Dhakal Amod Sagar（1999）等应用GIS的空间剖析性能与预测模型的结合，成功了滑坡预测要素的空间叠加，启动滑坡风险性预测，得出相应的预测分区图和滑坡敏理性图。
（3）启动基于GIS的滑坡灾祸风险剖析预测与控制。
如 Ellene（1994）,Leroi（1996）,Bunza（1996）, Castaneda Oscar E.（1998）, Atkinson（1998）, Michael（2000）, Aleotti（2000）等从影响滑坡灾祸风险的要素登程，应用GIS的空间剖析性能启动要素叠加，成功风险评价并结合GIS的消息控制性能，对灾祸消息启动控制，最终启动控制决策，大到防灾减灾的目的。
目前，国际在滑坡灾祸预测畛域已基本成功了RS与GIS的严密结合，一般名目已到达了3S技术的结合。
国际基于GIS技术展开地质灾祸评价上班起步较晚，目前还没有成熟适用的地质灾祸预测评价的GIS系统。
姜云、王兰生（1994）在山区市区低空岩体稳固性控制与控制中运行了GIS技术，以重庆市为典型钻研对象，对低空岩体变形破坏启动了时空预测预告；同时，经过剖析市区地质环境对土地工程应用的制约相关，运行GIS的消息存储、查问、空间叠加运算及DEM模型等性能，做出地力等级划分，并编制了斜坡稳固性综合评价分区图。
雷明堂、蒋小珍等（1994）将GIS技术运用在岩溶塌陷评价中，成功了钻研区岩溶塌陷风险度评价及分区。
成都理工学院（1998）和中国地质环境监测院及疆土资源部长江三峡地质灾祸防治指挥部协作启动了“地质灾祸消息系统及防治决策支持系统”开发实验上班，初步树立了一个全国地质灾祸考查与综合评价系统。
中国疆土资源经济钻研院、中国地质大学、中国地质迷信院岩溶地质钻研所、疆土资源部实物地质资料中心（2002）联结展开了“全国地质灾祸风险区划”名目攻关，应用国产软件MAPGIS，对全国小比例尺滑坡、泥石流、岩溶塌陷地质灾祸启动了基于GIS的风险评价（包含地质灾祸风险性评价、易损性评价大风险性区划）。
朱良峰等在国产版权的MAPGIS软件平台上，开发了一套地质灾祸风险评价系统RISKANLY。
这套基于GIS技术的地质灾祸风险剖析不只方法上可行，而且技术上先进，代表着地质灾祸风险剖析的开展方向。
当然，无论是地质灾祸的风险性剖析模型，还是区域社会经济易损性剖析模型，都有待于通常中的进一步钻研与开展，这显然是应该随着人类对地质灾祸实质属性意识的逐渐深化而不时开展的。
随着我国社会经济的迅速开展和市区化进程的放慢，崩塌、滑坡、泥石流、低空塌陷等地质灾祸破坏的广度与深度也在迅速增大，须要愈加关注地质灾祸的区域时空预测钻研。
与地质灾祸无关的相关要素很多且成因复杂，都与空间消息亲密相关，因此，应用GIS技术不只可以对地质灾祸相关的各种空间消息启动控制，而且可以从不同的空间和期间尺度上剖析地质灾祸的出现与环境要素之间的统计相关，评价地质灾祸的出现风险和或许的灾祸范围。
因此，基于GIS的地质灾祸风险评价与区划将会在未来我国的社会经济开展中起着关键的作用。
九、小结
地质灾祸风险评价触及两个关键的方面：一是地质灾祸出现的或许性疑问，二是人类自身、社会及环境等对象对地质灾祸的抵御才干疑问。
因此，地质灾祸的定义驳回国际上的geological hazard一词。
本书遵照迷信性、通用性的准绳，结合国际近年来在地质灾祸风险评价畛域已初步构成的有代表性的术语表白方式，在联结国教科文组织提出的一致定义的基础上，对地质灾祸风险评价所触及的基本术语定义如下：
（1）风险度H（Hazard）。
特定地域范围内某种潜在的地质灾祸现象在肯定期间内出现的概率。
（2）易损性V（Vulnerability）。
某种地质灾祸现象以肯定的强度出现而对承灾体或许形成的损失水平，易损性可以用0-1来表示，0表示无损失，1表示齐全损失。
（3）承灾体E（Element at risk）。
特定区域内受地质灾祸要挟的各种对象，包含人口、财富、经济优惠、公共设备、土地、资源、环境等。
（4）风险度R（Risk）。
承灾体或许遭到各种地质灾祸现象袭击而形成的直接和直接经济损失、人员伤亡、环境破坏等。
风险等于风险性、易损性、承灾体价值三者的乘积。
风险度（R）=风险度（H）×易损度（V）×承灾体价值（E）
RS、GIS和GPS集成——3S技术系统
以后，以天文消息系统为外围的三S技术（遥感技术RS、天文消息系统GIS、环球定位系统GPS）与多媒体（MM）技术无机结合一体化，以其弱小的空间消息（数据）采集、处置、剖析综合和表白与控制才干，为各行业实践运行部门提供了各种有用的决策消息，大大提高运行部门的消费劲及其控制水平，已成为直接为疆土资源勘查、生态环境和人造灾祸考查、评价、监测与防治等上班及社会消费与控制部门服务的一种适用技术方法。
20.2.1 天文消息系统（GIS）
20.2.1.1 天文消息系统的概念及其作用
天文消息系统（Geographical Information System，简称GIS）集计算机迷信、天文学、测绘、环境迷信、空间迷信、地质学、消息迷信和管文迷信等为一体的多学科结合的新兴边缘学科。
它以空间数据为钻研对象，以计算机为工具，经过人的介入启动一系列空间操作和剖析，为地球迷信、环境迷信、灾祸监测与评价、工程设计乃至企业运营等上班提供布局控制的决策迷信消息。
天文消息系统已被宽泛用于疆土资源勘查和环境监测与评价等方面，特意在遥感制图、矿产资源定量预测、工程安顿的点位优选、勘探靶区优选等等方面，已有相当的成功实例与阅历。
目前，天文消息系统曾经作为一种关键的消息产业，取得了清楚的社会与经济效益。
实践上，天文消息系统所钻研的对象及笼罩面远远超出了天文学的范围。
天文消息系统是控制空间数据的计算机系统。
空间数据是指不同起源的用遥感和非遥感手腕所失掉的数据，它有多种数据类型，包含地图、遥感影像、统计数据等，其独特特点是都有确定的空间位置——天文坐标参照系统。
其上班环节关键是经过空间实体的空间位置与空间相关来启动的，当然也可以经过它们的属性来启动。
它对空间数据除控制、检索、查问外，还必需启动各种运算和剖析。
其输入除表格、文字、数据外，关键的方式是图形。
天文消息系统关键用来剖析和控制在肯定天文区域内散布的各种地学、社会现象和环节。
它是地学、计算机、系统工程等学科常识的融合，是跨学科的技术系统。
遥感是天文消息系统关键的数据源和强有力的数据更新手腕。
遥感的多时相、量纲一致的、灵活的环球范围内的极速监测数据，是其余手腕所不能代替和比拟的，因此天文消息系统作为一种空间数据控制、剖析的有效技术，可为遥感提供各种有用的辅佐消息和剖析手腕。
目前，天文消息系统的一个关键开展趋向，是增强空间消息控制系统与遥感图像处置系统的结合，以提高资源与环境消息系统在灵活剖析、监测与预告方面的才干，改善遥感剖析的精度。
20.2.1.2 系统构成
天文消息系统关键是由GIS的配件、软件、天文数据（库）和系统的控制操作人员四个局部组成。
GIS配件关键是计算机，包含必备的外部设备如数字化仪、打印机及绘图仪。
可选设备有扫描仪、激光绘图仪及打印机、磁带机等。
天文空间数据是指以地球外表空间位置作为参照系的各种景观数据（如人造的、社会的、人文经济的等）。
这些数据可以是图形、图像、文字、表格和数字等方式，由系统的树立者经过无关的量化工具和介质输入GIS，是系统程序作用的对象，是GIS所表白的事实环球经过模型笼统的实质性内容。
早期的GIS不时是以各种类型的地图作为关键的数据源。
随着遥感技术的兴起，遥感消息以其周期性、灵活性、消息丰盛、失掉效率高并可直接以数字方式记载传送等好处成为关键的GIS消息源和数据更新手腕。
遥感与GIS的结合是空间技术开展的趋向。
系统开发、控制和经常使用人员是GIS的关键构成要素。
由于GIS是一个灵活的天文模型，光有系统软配件和数据不能构成完整的GIS，须要由人启动系统的组织、控制、保养和数据降级，使系统不时失掉完善，并正当经常使用天文剖析模型提取多种消息，为钻研和决策服务。
GIS软件是GIS技术的外围，它既是GIS技术的集中表现，又是这一技术的运行基础。
普通商品化产品，如美国的ARC／INFO系统，中国的MAPGIS，关键由数据采集、数据控制、数据剖析、数据转换和数据输入五局部构成。
（1）数据采集
其性能是成功地学数据采集与输入上班，可用扫描仪、数字化仪、图形终端或其余系统的磁盘数据文件输入。
关键的消息源有：专题地图（包含地形图）、统计表格、遥感影像、实测数据以及其余系统的数据文件。
数据采集方式关键有以下几种：① 手工式，是早期和实验时驳回的方法，效率和精度均低。
② 手扶跟踪数字化，是以后最有效的地图数字化方式，在手扶跟踪数字化仪和数字化板支持下启动。
经过这种方式可失掉矢量格局的地图数字化数据。
③ 智能扫描，是最有出路的数字化方式。
由扫描仪启动，扫描仪可以每英寸300～600点（线）采集地图或影像的灰度或色彩，构成点阵像元数据或多波段数据。
④ 数据通讯，是在联网方式下失掉无关的其余消息系统的一种方式。
无论用何种方式采集，其目的都是要把数据源变为GIS可以存贮控制和剖析的方式。
（2）数据控制
其性能是成功空间（几何）数据和属性（非几何）数据的存储、检索、查问、编辑、修正。
GIS与其余消息系统最大的不同之处是对空间数据的控制。
如何成功空间数据与属性数据的一致存储、检索、查问、编辑和修正是评价GIS的一个关键方面。
一特性能弱小的GIS产品能够提供一个一致的空间数据库控制系统，提供各种范围内的双向查问、编辑、建模性能，准许极速地修正并降级空间数据及无关的形容数据。
例如，最新推出的许多GIS软件都经常使用了一个提升的、面向目的的数据库控制系统，可以极速地存取大型相关文件，它把事实物体的空间相关、特征和属性存储在同一个网络散布式相关数据库中，所以做图、拓扑数据结构是这种数据模型的特征。
（3）数据剖析
数据剖析局部借助地学模型（预置式模型或用户自定义模型），成功天文数据的剖析和计算上班，是GIS的外围内容。
目前比拟成熟的剖析性能有低空数字高程模型、网络剖析模型、临近剖析模型、区域剖析模型、拓扑剖析模型以及空间距离搜查模型等。
数字低空模型（DTM）在人造天文、地貌、水利、工程设计、管道布线等畛域有着宽泛的运行。
外地图被数字化后，应用等高线经过插值可以生成数字低空高程模型（DEM），并由DEM进一步发生坡度、坡向、沟谷、山脊、地表毛糙度等10多个地形要素，构成DTM数据。
应用这些地表消息与植被、土壤、人文要素的相关性，可树立不同的地学运行模型。
网络剖析模型在经济天文、市场剖析、交通控制等畛域有着宽泛的运行。
此模型依据网络拓扑性质，可以在两点间选用最短门路，并绘出其长度和无关消息，也可以比拟各个市场中心服务范围和影响区域。
定距离空间搜查（Buffer）模型和临近区域剖析模型在区域布局、疆土整治、土地控制等畛域有着宽泛的运行。
经过指定空间搜查距离，用户可以繁难地启动空间检索、查问，了解在肯定范围中原理现象的空间散布；经过临近区域剖析模型，用户可繁难地启动临近区域检索、查问、了解区域周围的环境状况。
由于用形式来定义表，表和空间数据咨询在一同，这样用户能启动集成的空间和属性处置、报表生成、专栏处置、属性标志和相互作用的属性修正、降级等项内容。
点、线、多边形是GIS图形数据的基本单元，与之相应的拓扑剖析模型在人造资源控制、生态评价、土地评价和布局等畛域有着宽泛的运行。
它经过多幅专题图或专题图与图像兼并方法，生成新的专题图及新的属性表，为运用不同评价和布局模型，成功天文消息的剖析和天文数据的计算提供了极慷慨便。
上述系统底层通用剖析模型仅提供了某些数据剖析的工具。
在详细运行畛域还需结合专业常识和实践要求树立用户的运行模型。
（4）数据转换
是提供不同空间数据集的集成途径。
空间数据都是用矢量和栅格格局启动采集、存贮和处置的。
矢量结构的数据更能表白咱们的空间想像，因此它最罕用于手工的数据采集。
然而，数据智能采集方式往往发生与计算机的规定结构相婚配的栅格结构数据。
因此，现代GIS应兼容矢量和栅格两种数据格局，提供多种方法启动两种数据的相互转换，满足多源消息综合剖析的需求。
（5）数据输入
数据输入局部将GIS消息或剖析结果以可视的方式表示，如屏幕，绘图仪、打印机输入等。
系统同时支持软配件拷贝显示，经常使用户能够取得在屏幕上所见结果，即在地图成图之前，用户能预先看到硬拷贝输入的图形。
用户还可以在图形窗口内编辑地图，包含黑白设计，图廓整饰、生成比例尺、注记、图例、表格、公里网格等，最后由绘图仪或打印机输入。
20.2.2 环球定位系统（GPS）
环球定位系统（GPS：Global Position System）是美军自20世纪70年代初期开局研制的新一代卫星导航和定位系统。
它由21颗上班卫星和3颗备用卫星组成。
上班卫星散布在6个轨道面内，卫星轨道面相对地球赤道面的倾角为55°，每个轨道平面性能3颗卫星，每隔一条轨道平面装备一颗备用卫星，轨道的平均高度约为 km，卫星运转周期为11小时58分。
因此，在同一测站上，每天出现的卫星散布图相反，只是每天提早几分钟。
每颗卫星对地球的可见面积为地球总外表积的38%，每颗卫星每天约有5小时在地平线上。
同时位于地平线上的卫星数目起码为4颗，最多为11颗。
这样的空间性能，可保障在地球上马何期间，任何地点至少可同时观测到4颗卫星，加上卫星信号的流传和接纳不受天气的影响，因此GPS是一种环球、全天候的延续实时导航定位系统。
GPS的出现，为少量的野外高精度定位上班提供了极慷慨便，使定位与导航在精度和速度上都发生了质的飞跃，进入了电子化和智能化时代。
GPS作为新一代卫星导航与定位系统。
不只具备环球性、全天候、延续的精细三维导航与定位才干，而且具备良好的抗搅扰性和隐秘性等好处，如今已宽泛地在环球运行。
须要指出，环球定位系统的导航和定位在概念上是有所不同的，所谓定位是指静止载体，如汽车上装置GPS信号接纳机，然后实地测出接纳天线所在的位置，这称为GPS定位，也称GPS灵活定位。
灵活的意思是指定位是在极短的期间内成功的。
假设GPS接纳机在测得静止载体实时位置的同时，还测得静止载体的速度，期间和方位等形态参数，进而可“疏导”静止载体驶向预约的目的位置，这称为导航。
由此可知，导航是一种狭义的灵活定位。
GPS是从军事方面开展起来的，出于军事目的，它提供两种服务即规范定位服务SPS（Standard Positioning Service）和准确定位服务PPS（Precise Positioning Service）。
前者用于民用事业，后者为美国军方服务。
美国政府为限制非军事用户和其余国度经常使用GPS的精度，区分在 1991年和 1994年实施了“SA（Selective Availability）”技术和“AS（Anti-spoofing）”技术，即“有选用可用性”技术和“反电子诈骗技术”。
使SPS服务水平定位精度降落到100 m，而在明码包全下的PPS服务精度提高到1 m。
针对实施的“SA”技术，各国纷繁驳回技术对策，出现了差分GPS即DGPS（Differential GPS）。
“差分”的概念在无线电导航畛域早就被驳回，差分GPS的提出，使差分技术提高到过去从未有过的关键位置。
驳回差分GPS简直可以齐全消弭“选用可用性”带来的误差。
它应用某些低空发射站送出的已知准确位置的基准信号，将其与GPS的定位信号启动比拟和修正。
这样，经过树立基准通讯链方式，使GPS数据成功准确校对。
目前应用差分技术可使定位精度超越独自经常使用PPS所失掉精度。
因此，美国比其余许多国度更快地将DGPS投入到实践经常使用中，目前其精度可达1 cm，用它可监督地球和冰川的庞大静止。
2001年美国敞开了“SA”技术限制，GPS的定位精度大大提高。
环球卫星定位系统的迅速开展，惹起了各国军事部门和宽广民用部门的普遍关注。
GPS定位技术的高度智能化及其所到达的高精度和具备的后劲，也惹起了宽广测量上班者的极大兴味。
特意是近十多年来，GPS定位技术在运行基础的钻研、新运行畛域的开拓、软件和配件的开发等方面都取得了迅速开展。
宽泛的迷信实验优惠为这一新技术的运行展现了极为宽广的前景，经典的大地测量技术阅历了一场意义深远的改革，从而进入一个崭新的时代。
目前，GPS精细定位技术曾经宽泛地浸透到了经济树立和迷信技术的许多畛域，尤其对经典大地测量学的各个方面发生了极端深入的影响。
它在大地测量学及其相关学科畛域，如地球能源学、陆地大地测量学、天文学、地球物理勘探、资源勘察、航空与卫星遥感、工程变形监测、静止目的的测速以及精细期间传递等方面的宽泛运行，充沛地显示了这一卫星定位技术的高精度与高效益。
20.2.3 RS、GIS和GPS多性能综合
作为空间消息处置的3S技术系统，在空间消息控制中各具特征，均可独立成功自身的性能。
同时，它们所能处置的疑问之间又有很多关联性，在处置疑问的性能上又各自存在着好处和无余：GIS具备较强的空间查问，剖析和综合处置才干，但失掉数据艰巨；RS能高效地失掉大面积的区域消息，但受光谱波段的限制，且数据定位及分类精度差；GPS能极速地给出目的的位置，对空间数据的准确定位具备不凡意义，但它自身通常无法给出目的点的天文属性。
因此，只要三者无机结合起构成一个多性能综合的技术系统，才干施展更大的作用（图20-3）。
在3S系统中，繁难地说，GIS相当中枢神经，RS相当传感器，GPS相当定位器，三者的独特作用将使地球能实时感遭到自身的变动，使其在资源环境和区域控制等泛滥畛域中施展庞大作用。
RS，GIS和GPS三者的结合与集成已成为当今空间消息系统的开展方向，也是空间迷信开展的肯定趋向。
图20-3 3S技术系统
20.2.3.1 GIS与RS的结合
GIS和RS都是独立开展起来的撑持现代地学的空间迷信技术，其中GIS是控制与剖析空间数据的有效工具，RS是空间数据采集和分类的有效工具，它们的钻研对象都是空间实体，二者相关十分亲密。
GIS和RS的结合关键表如今RS对GIS灵活地提供和降级各种数据，而GIS作为空数据处置剖析的技术工具，可大大提高RS空间数据的剖析才干及剖析精度。
在通常中，RS和GIS结合的关键方式是应用遥感图像经过计算机图像处置、消息提取、目视解译等方式，编制各种专题图，然后经过数字化仪等输入设备将专题图上所需消息输入到天文消息系统中，或许遥感数据经图像处置、分类和形式识别等方式提取无关消息直接进上天理消息系统数据库。
这种结合方式的实质是用遥感构成专题系列数据库（包含遥感图像库）提供应天文消息系统。
数据库中各专题要素因来自同一消息源，保障了时相和图幅位置配准，所以很适宜在天文消息系统中启动多重消息的综合与复合剖析，从而派生出综合性数据及图件，最大限制地施展无关数据的作用。
例如，在流域综合控制中，依据单要素的坡度图、土壤类型图、地貌类型图及植被类型图，经过天文消息系统中的无关模型剖析可失掉土地利用评价图及土地利用布局图等。
20.2.3.2 RS与GPS的结合
GPS和RS都可看作为GIS的数据源的失掉系统，而且，GPS和RS既区分具备独立的性能，又可以相互补偿其无余。
首先，GPS的准确定位性能处置了RS失掉目的消息定位艰巨的疑问。
在GPS问世以前，低空同步光谱测量、遥感的几何校对和定位等都是经过低空控制点启动大地测量才干确定的，这岂但费时费劲，而且当无低空控制点时更无法成功，从而重大影响数据实时进入系统。
GPS的极速定位为RS数据实时、极速进入GIS系统提供了或许。
也就是说，借助GPS可使RS迅速进入GIS剖析系统，保障了RS数据及低空同步监测数据失掉的灵活配准、灵活地进入GIS数据库。
其次，应用RS数据成功GPS定位遥感消息查问。
此外，应用GPS构成了一系列新技术，如GPS气候遥感技术，应用GPS卫星和接纳机之间无线电讯号在大气电离层和对流层中的提早期间，了解电离层中电子浓度和对流层中温度湿度取得大气参数及其变动状况。
因此目前树立和正在树立的环球许多GPS观测网将是提供大气参数的一个关键新数据源。
对天气预告尤其是短期天气预告施展庞大作用。
20.2.3.3 GPS与GIS的结合
GPS和GIS的结合，不只能扬长避短使各自的性能失掉充沛的施展，而且还能发生许多更初级性能，从而使GPS和GIS的性能都迈上一个新台阶。
经过GIS系统，可使GPS的定位消息在电子地图上取得实时的，准确的笼统的反映及遨游查问。
通常GPS接纳机所接纳信号无法输入底图。
若从GPS接纳机上失掉定位消息后，再要回到地形图或专题图上查找，核实周围天文属性，该上班十分冗杂，而且破费期间长，在技术手腕上也是不正当的。
假设把GPS的接纳机同电子地图相配合，应用实时差分定位技术，加上相应的通讯手腕组成各种电子导航和监控系统，可宽泛用于交通、公安侦破、车船智能驾驶、迷信种田和海上捕鱼等方面。
GPS为GIS及时采集、降级或修正数据，例如在外业考查中经过GPS定位失掉的数据，输入给电子地图或数据库，可对原有数据启动修正、核实、赋予专题图属性以生成专题图。
统计学中罕用的电脑软件有哪些？
统计学并不肯定须要电脑，但在现代的统计学中，电脑曾经成为一种十分关键的工具。
经常使用电脑可以协助统计学家启动数据搜集、数据处置和数据剖析，从而更高效地启动统计钻研和推理。
以下是一些统计学中罕用的电脑工具和软件：1. 数据处置和剖析软件：例如，R、Python、SPSS、SAS等统计软件，它们提供了各种统计剖析方法和性能，可以协助统计学家启动数据处置、统计剖析和建模等上班。
2. 数据可视化工具：例如，Tableau、ggplot2等数据可视化工具可以协助统计学家将数据以图表或图像的方式展现，辅佐数据剖析和结果出现。
3. 数据库控制系统：统计学家通常须要处置少量的数据，数据库控制系统（DBMS）可以协助他们有效地组织和控制数据，例如MySQL、Oracle等。
4. 编程工具：编程在统计学中也是经常出现的技艺，统计学家可以经常使用编程言语（如R、Python）启动智能化数据处置、模型开发和统计推断等义务。
5. 数据采集工具：在统计学钻研中，数据采集是一个关键的环节。
电脑可以协助统计学家设计在线问卷、搜集数据，并启动数据校验和数据荡涤。
除了上述电脑工具，统计学家还可以应用电脑启动模拟实验、统计模型拟合、推断测验等各种统计方法的实施和验证。
虽然电脑在统计学中十分有用，但依然可以经过手工计算和绘图启动一些基本的统计剖析。
在教学或一些繁难的统计运行中，或许不须要过多地依赖电脑。
总的来说，电脑在现代统计学中曾经成为无法或缺的工具，它们提供了更极速、准确和复杂的数据处置和剖析才干，使统计学家能够更好地了解数据和启动统计推断。
