基于粗糙集和模糊模型识别的斜坡危险性区划

›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (10): 3203-3208.

基于粗糙集和模糊模型识别的斜坡危险性区划

柴波¹，殷坤龙²，杜娟²

1.中国地质大学环境学院，武汉 430074；2.中国地质大学工程学院，武汉 430074

收稿日期:2009-09-08 出版日期:2010-10-10 发布日期:2010-10-14
作者简介:柴波，男，1981年生，博士，讲师，主要从事环境地质和工程地质的教学科研工作。
基金资助:
国家自然科学基金项目（No. 40872176）；中国地质大学（武汉）优秀青年教师资助计划资助项目（No. CUGQNL0915）。

Slope hazard zoning based on rough set and fuzzy pattern recognition

CHAI Bo¹, YIN Kun-long², DU Juan²

1. School of Environmental Studies, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China; 2. Engineering Faculty, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China

Received:2009-09-08 Online:2010-10-10 Published:2010-10-14

摘要/Abstract

摘要：

为了在斜坡危险性区划中考虑岩体结构的控制作用，将粗糙集和模糊模型识别理论用于区域斜坡岩体结构识别，并结合信息量法对斜坡单元进行空间危险性预测。尝试在指标中考虑深部岩体结构特征和岩层变形构造（断层、岩层曲率），将该方法应用于巴东新城区库岸斜坡危险性区划。结果表明：巴东新城区滑坡的主要影响因素有坡向和岩层倾向关系、坡角和岩层倾角关系、构造条件，可将斜坡分为3种结构类型。不同结构类型斜坡在危险性评价时各指标的影响程度或权重不同，可将巴东新城区划分为4个危险性等级，与现有滑坡比较验证了结果的合理性。

关键词: 危险性区划, 粗糙集, 模糊模式识别, 岩体结构, 滑坡

Abstract:

In order to consider rock mass structures in slope hazard zoning, rough set theory and fuzzy pattern recognition was used to classify the slope units with different slope structures; and then, the slope units’ hazard was predicted by information value model. Above method was used to analyze slope hazard zoning of the New Badong county in Three Gorges reservoir area. It indicates that the main influencing factors of landslides include the relationship between slope aspect and strata tendency, the relationship between slope angle and strata inclination, tectonic condition. The slope units could be divides into three kinds that have different weight indices when predict the slope hazard zoning. The shoreline slope of the New Badong county is divided into four hazard ranks. The result of slope hazard is reasonable compared with landslides in New Badong county.

Key words: hazard zoning, rough set, fuzzy pattern recognition, rock mass structure, landslide

中图分类号:

TU 457

柴波，殷坤龙，杜娟. 基于粗糙集和模糊模型识别的斜坡危险性区划[J]. , 2010, 31(10): 3203-3208.

CHAI Bo, YIN Kun-long, DU Juan. Slope hazard zoning based on rough set and fuzzy pattern recognition[J]. , 2010, 31(10): 3203-3208.

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[1]	陈贺, 张玉芳, 张新民, 魏少伟, . 高压注浆钢花管微型桩抗滑特性足尺模型试验研究[J]. 岩土力学, 2020, 41(2): 428-436.
[2]	于一帆, 王平, 王会娟, 许书雅, 郭海涛, . 堆积层滑坡地震动力响应的物理模型试验[J]. 岩土力学, 2019, 40(S1): 172-180.
[3]	闫国强, 殷跃平, 黄波林, 张枝华, 代贞伟, . 三峡库区巫山金鸡岭滑坡成因机制与变形特征[J]. 岩土力学, 2019, 40(S1): 329-340.
[4]	崔学杰, 晏鄂川, 陈武. 基于改进遗传算法的岩体结构面产状聚类分析[J]. 岩土力学, 2019, 40(S1): 374-380.
[5]	陈宇龙, 内村太郎, . 基于弹性波波速的降雨型滑坡预警系统[J]. 岩土力学, 2019, 40(9): 3373-3386.
[6]	黄晓虎, 雷德鑫, 夏俊宝, 易武, 张鹏, . 降雨诱发滑坡阶跃型变形的预测分析及应用[J]. 岩土力学, 2019, 40(9): 3585-3592.
[7]	邓茂林, 易庆林, 韩蓓, 周剑, 李卓骏, 张富灵, . 长江三峡库区木鱼包滑坡地表变形规律分析[J]. 岩土力学, 2019, 40(8): 3145-3152.
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[13]	裴向军, 朱凌, 崔圣华, 张晓超, 梁玉飞, 高会会, 张子东. 大光包滑坡层间错动带液化特性及滑坡启动成因探讨[J]. 岩土力学, 2019, 40(3): 1085-1096.
[14]	张龙飞, 吴益平, 苗发盛, 李麟玮, 康田. 推移式缓倾浅层滑坡渐进破坏力学模型与稳定性分析[J]. 岩土力学, 2019, 40(12): 4767-4776.
[15]	郑光, 许强, 彭双麒. 岩质滑坡−碎屑流的运动距离计算公式研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(12): 4897-4906.

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