李東山李
(成都理工大學地質災害防治國家專業實驗室，四川成都，610051)
由於滑坡變形演化過程的復雜性、隨機性和不確定性，大大增加了滑坡預測的難度。本文提出的預報系統將20多種滑坡預報模型集成到滑坡預報數據庫中，利用專家系統將定量和定性預報有機地結合起來，並根據更新的監測數據修改和完善預報參數和結果。隨著時間的延長，監測數據的不斷更新，預測精度越來越高，實現了動態跟蹤預測。整個系統基於GIS平臺開發，利用GIS本身強大的空間數據和圖形管理功能，還具有數據維護和數據處理功能。
滑坡預測GIS專家系統；綜合預測
人們對滑坡的認識始於19世紀晚期的阿爾卑斯山。迄今為止，滑坡研究已有100多年的歷史。然而，滑坡預報的研究起步較晚。大多數學者認為，日本學者M.Satio在20世紀60年代提出的滑坡預測經驗公式可以作為滑坡預測研究的起點。之後，經過學者們的苦心探索，滑坡預測的理論和方法有了很大的發展，經歷了從現象預測、經驗預測到統計預測、灰色預測到非線性預測的過程，現已進入系統綜合預測和實時跟蹤動態預測階段。本文提出的綜合預測系統是上述預測方法的集成。利用GIS系統綜合管理各類滑坡信息實現圖形可視化，利用專家系統方法將基於理論模型的定量預測與基於宏觀現象的定性預測判斷有機結合，最終實現綜合預測和實時跟蹤預測。
1系統的總體設計[4]
1.1系統結構
該系統采用組件編程實現，以MapGIS為基礎，結合GIS和m is，建立滑坡專家知識庫，以適應各種滑坡的預測。系統結構如圖1所示。
圖1系統結構圖
各模塊功能如下:①MapGIS平臺:基礎操作平臺，實現圖形可視化、數據的空間查詢和分析、模型的三維動態顯示。②預測模型組件:集成了20多個預測模型。③專家系統組件:定性預測和定量預測的綜合分析。④數據庫管理系統:綜合管理各類原始信息和成果信息。
1.2系統的技術路線
該系統以GIS為核心，嵌入專業模塊，模塊間的數據流由專門開發的數據庫管理模塊控制。該系統結構清晰，具有可移植性、可視性和實用性。技術路線如圖2所示。
圖2系統技術路線框圖
2系統的具體設計
2.1預測模型組件
該組件集成了大多數現有的預測模型。包括短期和臨滑預測:Verhulst模型、合作模型、灰色系統、突變模型、Verhulst反函數模型、Saito模型、Kawamura模型、指數平滑模型、二階回歸模型、Pearl模型、三階回歸模型、神經網絡模型、蠕變條帶節理模型和滑動變形冪模型。中期預測:黃金分割法、非線性動態模型、分形理論、時間序列分析理論、卡爾曼濾波法、突變模型。長期預測:穩定系數法、穩定模型綜合評價等。
該模塊的流程是:首先對模型進行適用性測試，適用的模型從數據庫中獲取數據，然後對數據進行預處理，計算後將結果返回數據庫。每個模塊的計算結果將在專家系統中進行綜合評估。這個過程如圖3所示。2.2專家系統模塊
圖3預測模型結構圖
專家系統的建立[5]將理論模型的定量預測與基於宏觀現象的定性預測和判斷有機地結合起來，最終實現綜合預測和實時跟蹤預測的功能。
專家系統本身還包含壹個定性預測模型，將所有可以收集到的信息組織成壹個知識庫，包括宏觀定性信息和監測數據、模型計算提供的信息等等。按照壹定的規則進行預測。預測結果為滑坡破壞概率和滑坡階段，與壹些定性預測模型的預測結果相同。在專家系統的頂層，專家系統的定性預測結果要根據規則庫的相應規則，與預測模型庫提供的定性預測結果和綜合預測準則相結合，得到系統的最終結果。同時，由於預測模型庫會提供很多定量的預測結果(滑坡時間預測)，專家系統也要根據相應的規則得到最終的滑坡時間。
專家系統提供的最終結果是:滑坡破壞概率；滑坡階段(蠕變階段、均勻變形階段、加速變形階段和臨滑階段)；滑坡破壞時間。
2.2.1專家系統組成
如圖4所示，專家系統基本上由以下部分組成:
(1)知識庫:系統的知識是通過對眾多滑坡專家的知識、模型計算結果、大量滑坡實例和大量國內外文獻資料的綜合分析和整理得到的。它用於存儲所有影響滑坡預測的知識和經驗。知識庫的建立實際上是為了解決專家知識和經驗的表達問題。專家系統中的推理機利用知識庫中的知識和信息進行推理，做出判斷並得出結論。
圖4專家系統的基本結構和原理
(2)推理機:推理機也可稱為智能控制系統。在專家系統中，它是壹個超級知識庫，控制著其他知識庫的運行。推理機利用知識庫中的知識和用戶提供的信息進行搜索和推理，找到問題的答案。其推理機制是正反推理相結合。
(3)綜合數據庫:用於存儲用戶提供的隨機信息以及系統運行過程中得到的中間結果和最終結論。
(4)用戶界面:用於系統運行過程中的人機對話，包括原始信息和數據的輸入，中間和最終結論的輸出等。
(5)輔助解釋功能:用於隨時向用戶提供幫助信息，回答用戶提出的相關問題，如解釋推理過程，要求系統對提出的問題進行解釋等。該功能為系統提供了友好的用戶界面，增加了用戶使用系統的信心。
專家系統的過程
(1)知識庫的建立。通過大量實例分析，結果表明:邊坡演化過程中的位移、變形速率、聲發射和應力都是反映邊坡變形演化的本質特征參數，降雨是誘發滑坡的主要因素。其他因素還包括:地下水動態、裂隙的分布與演化、地表的變形與演化、地表植被的變化、地表植被的變化、地面建築物的變形與破壞以及各種滑坡前兆現象。地震是誘發崩塌和滑坡的決定性因素。當地震烈度大於7度時，滑坡可以復活，立即進入臨界滑動階段。
(2)知識的表達
系統在知識庫中采用產生式表示:
如果p 1和p2...和pnTHEN e[jd] [tm]
這裏P1，p2，...，p .是規則的前提，e是規則的結論，p .是滑坡的破壞概率，pn∈[0，1]，jd是滑坡的變形階段，分為蠕變階段、均勻變形階段、加速變形階段和臨滑階段四個階段。Tm是滑坡破壞的時間。
(3)規則庫的建立。對於系統中的不確定因素，系統采用確定性因素法，即對不確定信息賦予壹個確定性因素值。該因子的取值範圍為[-1，+1]，通常通過圖5的方式和眾多滑坡專家的經驗確定，然後通過預測結果和監測數據的對比分析，調整修正因子值。
圖5決定性因素與其語言的關系
每個參數都要不同程度地考慮對滑坡預報可能產生的影響，而這些影響都歸結於專家系統知識庫中的規則。同時，專家系統還應對預測模型的定量和定性預測結果進行處理，並賦予每個預測模型壹定的因子值，從而進行綜合預測。系統建立了11知識庫，規則200多條。其整體結構如圖6所示。
圖6系統知識的總體結構和推理判斷過程圖。
在實際預測過程中，根據最新的監測數據，隨時對預測結果進行修正和完善，這樣隨著時間的延長和監測數據的不斷更新，預測精度越來越高，實現了動態跟蹤預測。同時，數值模擬模型應根據更新的監測數據(現場監測數據或地質力學模擬監測數據)隨時進行調整和修正，使計算結果和監測結果在各個時間段達到最佳擬合。另壹方面，通過將各階段的監測數據與變形趨勢預測模型的預測結果進行對比分析，隨時對變形預測模型進行修正和改進，使變形預測結果最大程度地接近實際情況。
2.3數據庫管理模塊
由於MAPGIS對數據庫的管理功能有限，采用外部數據庫的方法對各種信息進行綜合管理。包括調查數據、監測數據、預報判據數據和宏觀指示數據庫的輸入輸出、編輯、修改和查詢功能。同時，需要建立專家系統的知識庫、規則庫和結果庫，便於用戶和專家查詢和修改。
2.4 GIS工作平臺
GIS有兩個顯著的特點:①可以管理空間數據信息；②各種空間分析方法可以綜合分析各種不同的信息，尋求空間實體之間的關系，分析和處理分布在壹定範圍內的現象和過程。它的研究對象和內容是空間多源數據。滑坡預測數據是典型的空間多源數據；滑坡空間預測的分析與評價從根本上說是壹個空間分析問題，因此GIS在滑坡預測中的應用具有現實意義。
GIS平臺提供的主要功能包括:圖形處理、數據空間查詢、數據空間分析和動態三維顯示。結構如圖7所示。
圖7地理信息系統平臺結構圖
①圖形處理功能可以通過MAPGIS提供的控件直接實現。
(2)數據查詢功能提供了按屬性查圖和按條件按屬性查圖的功能。因為時間是滑坡預測系統中的壹個重要因素，所以它還提供了歷史查詢的功能。
(3)利用MapGIS提供的控件實現數字地形模型(DTM)，利用等高線或不規則三角網(TIN)生成數字高程模型(DEM)，可用於高程分析、地面參數計算(坡度、坡度輻亮度、地面粗糙度等。)和三維模型的多角度方位顯示。
(4)各表面形態變化的動態顯示。MapGIS不提供三維動態顯示。這個系統使用Nurbs函數來擬合曲面，Nurbs函數是從足夠多的采樣點(監測點)數據計算出來的。當采樣點的值發生變化時，會生成新的Nurbs曲面。Opengl提供了繪制Nurbs曲面的功能，曲面可以通過幀動畫或實時動畫技術動態顯示[6]。
2.5系統集成
MAPGIS的二次開發基於組件，大大降低了編程的強度，大大增強了系統的可移植性、可視性和實用性。對於專業模塊的嵌入，實現無縫連接。
3結論
本文詳細介紹了單項滑坡綜合預報系統的技術路線、設計與實現。該系統基於GIS平臺，采用面向對象的軟件開發技術和可視化計算機語言，是壹個開發界面友好、操作方便、圖形顯示直觀、集成度高的實時滑坡預報系統。由於系統充分利用了GIS本身強大的空間數據和圖形管理功能，系統具有強大的數據和圖形管理、數據維護、數據處理等功能。同時，系統將利用專家系統方法，將定量預測與定性預測、判斷有機結合，最終實現綜合預測和實時跟蹤預測的功能。
參考
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