《基於元胞自動機的滑坡時空預測模型研究》是依託武漢理工大學，由黎華擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於元胞自動機的滑坡時空預測模型研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：黎華
- 依託單位：武漢理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
滑坡系統是開放的複雜巨系統，傳統的數理方法無法對滑坡時空特性做出比較準確的模擬和預測。元胞自動機是時空離散的動力學模型，特別適合空間複雜系統的動態模擬和預測。將元胞自動機模型和地理信息系統集成，構建集滑坡穩定性分析模型和滑動預測模型為一體的滑坡時空預測模型，為滑坡時空動態模型提供新的研究思路。採用基於案例推理的方式建立案例庫，然後利用元胞自動機自動從案例庫中智慧型獲取轉換規則，結合滑坡元胞鄰域的轉換機率，最終預測各個滑坡元胞的轉換機率，據此分析出滑坡危險性的區劃範圍。在分析不穩定性區劃的基礎上，進行滑坡的滑動過程動態預測和模擬。採用坡度、坡向、地形特徵參數來簡化滑坡流動的影響因子，將邏輯回歸模型運用到元胞自動機模型中來獲取轉換規則，預測滑坡滑動的空間範圍，最終成果在地理信息系統中圖形化顯示。滑坡時空預測模型的建立，為滑坡的系統研究提供新的解決方案，為滑坡的綜合治理提供可視化的輔助決策。
結題摘要
滑坡系統是開放的複雜巨系統，傳統的數理方法無法對滑坡時空特性做出比較準確的模擬和預測。元胞自動機（CA）是時空離散的動力學模型，特別適合空間複雜系統的動態模擬和預測。將元胞自動機模型和地理信息系統集成，構建集滑坡穩定性分析模型和滑動預測模型為一體的滑坡時空預測模型，為滑坡時空動態模型提供新的研究思路。以三峽庫區杉樹槽典型滑坡為研究對象，根據滑坡的時間、空間離散等特點，構建出能用於滑坡時空動態模擬的元胞自動機模型。基於神經網路、邏輯回歸、支持向量機模型來獲取元胞自動機的轉換規則，模擬滑坡時空動態過程，顯示出滑坡的滑動路徑和滑動範圍。1）選取坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形濕度指數（TWI）、到道路距離和到河流的距離等六個指標作為滑坡空間變數，建立了滑坡滑動模擬的指標體系，並存儲到空間數據中，為滑坡時空動態演化模擬建立基礎。2）構建了基於元胞自動機和邏輯回歸模型的滑坡模擬模型。根據邏輯回歸模型分析回歸係數探尋各個變數對斜坡類型轉換的影響作用，並提取滑坡CA模型的轉換規則。基於簡單的轉換規則，成功模擬出滑坡滑動路徑和範圍，模型精度評價表明模擬結果較為準確。3）構建基於BPNN（BP神經網路）—CA的滑坡時空位移模型。結合BP神經網路處理非線性複雜問題能力與CA的空間模擬優勢，採用BPNN模型獲取與校正CA在滑坡空間模擬的轉換規則。基於杉樹槽滑坡進行模擬準確度達到0.911，Kappa係數為0.8682。4）設計並開發實現了基於元胞自動機的滑坡時空動態模擬軟體。該軟體具備空間分析模組、BP神經網路模組、元胞自動機模組，通過系統、一體化的方式解決滑坡領域的時空預測存在的問題和實現對滑坡空間數據儲存、管理、分析、建模等相關分析與處理。本項目的結論表明，通過有限的地形地貌數據即可對滑坡的時空動態過程進行有效的模擬，減少數據收集的難度，能為滑坡的系統研究提供新的解決方案，為滑坡的綜合治理提供可視化的輔助決策。
