[发明专利]图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制系统及方法在审
申请号: | 201810386143.9 | 申请日: | 2018-04-26 |
公开(公告)号: | CN108647865A | 公开(公告)日: | 2018-10-12 |
发明(设计)人: | 潘东华;贾慧聪;王丹丹;林森;孙燕娜;贺原惠子 | 申请(专利权)人: | 民政部国家减灾中心 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06F17/30;G06N5/04 |
代理公司: | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人: | 包晓静 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风险地图 自然灾害 点状 自动综合 图层 综合控制系统 多尺度 模糊推理系统 综合控制技术 风险管理 高风险区 滑坡灾害 空间分布 灾害 约束图 地理学 构建 应用 决策 探索 | ||
1.一种图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制方法,其特征在于,所述图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制方法
针对滑坡灾害特点,选取滑坡灾害程度区划、地形坡度、地貌区划、地震长期烈度区划、年暴雨日数、年均降水量这6个与滑坡灾害发生密切相关的约束图层作为输入变量;选用Mamdani进行建模,风险程度作为输出结果;
通过隶属函数编辑器构建相应的隶属函数,得到6个输入量和输出量隶属函数分布;
建立滑坡灾害的模糊推理规则;
通过建立的模糊规则进行所有滑坡点的近似推理,完成基于6个约束图层的滑坡点位发生灾害风险程度的可能性大小分析,为滑坡点位在不同尺度下的取舍表达提供决策依据;
运用模糊量清晰化方法作为多尺度综合的方法,FIS采用最大隶属度方法计算,通过解模糊化,得到每个滑坡点在6个约束图层控制下的风险等级值,判断每个滑坡点在不同尺度转换时取舍的优先级序,不同优先级序对应不同的转化尺度。
2.如权利要求1所述的图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制方法,其特征在于,
定义隶属函数的形式与范围中,滑坡灾害模糊推理的隶属函数选用高斯型,通过数据挖掘,计算滑坡灾害程度区划对应区域内其他约束图层属性的均值,从而得到各对应滑坡程度等级所对应的6个约束图层的属性均值,其中地貌区划约束层是计算了各类地貌区中滑坡点个数的百分比,依此衡量地貌类型对滑坡的影响度;确定相应约束图层的隶属函数范围;
隶属函数为高斯型隶属函数,其中,c决定函数中心的位置,σ决定函数曲线的宽度;
3.如权利要求1所述的图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制系统及方法,其特征在于,
建立滑坡灾害的模糊推理规则中,根据已有的滑坡灾害程度区划建立各约束图层与之对应的隶属函数范围级别,将滑坡灾害程度区划分别用代码表示,最严重区(7)、严重区(6)、较严重区(5)、一般严重区(4)、较轻区(3)、微弱区(2)、基本无灾区(1),其他各约束图层的隶属函数取值范围,由弱到强也以此用代码1—7来表示,由此通过规则编辑器来建立推理规则,得到基于6个约束图层作为输入变量、风险结果作为输出结果的推理规则。
4.如权利要求1所述的图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制方法,其特征在于,
执行模糊规则的推理单元中,通过建立的模糊规则进行所有滑坡点的近似推理,图中每条规则对应一行,每行的7个小矩形框表示该条规则的6个前提和1个推论;每列对应一个变量,其中每列末行的数字显示该变量的取值范围;前6列小矩形框显示了每条规则的前提部分引用的高斯隶属度函数分布,第7列为相应的推论输出;
矩形框中表示变量的指示线穿过图中的隶属度函数线的位置确定该条规则活跃的程度,隶属度曲线下的灰色曲面表示了模糊隶属度值;第7列中的第8行小矩形为各条规则推理的加权平均清晰化的结果,即最后每个滑坡点位风险程度的模糊系统输出,完成基于6个约束图层的滑坡点位发生灾害风险程度的可能性大小分析,为滑坡点位在不同尺度下的取舍表达提供了决策依据。
5.如权利要求1所述的图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制方法,其特征在于,
滑坡点多尺度自动综合的实现中,运用模糊量清晰化方法作为多尺度综合的方法,FIS采用最大隶属度方法计算,通过解模糊化,得到每个滑坡点在6个约束图层控制下的风险等级值,判断每个滑坡点在不同尺度转换时取舍的优先级序,不同优先级序对应不同的转化尺度;
在FIS系统里每个点是一个没有空间定位的数组,将输出结果在ArcGIS中,对每个滑坡点Pi(xi,yi)作空间坐标信息的匹配;反映滑坡在全国范围内分布的区域差异性,同时也为滑坡灾害的数据再挖掘深度和空间分析提供可能。
6.一种如权利要求1所述的图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制方法的图层约束下的点状自然灾害风险地图综合控制系统。
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