基于数据挖掘的三峡库区特大滑坡变形关联规则研究

从实测数据中分析滑坡灾害的成因机理，对于准确识别潜在危险区与及时制定防治措施十分重要。由于现场监测数据的数量庞大、来源多样，常规的数据处理方法难以从海量监测数据中提取出有用的信息，进而对滑坡变形演化趋势作出正确评价和预测。本文基于经典数据挖掘方法中的两步聚类法与关联规则分析，提出了滑坡变形行为的关联分析挖掘技术，并以长江三峡库区新铺滑坡为例，对库水位波动及降雨影响下的特大滑坡位移速率进行了关联分析。结果表明:该滑坡的变形受库水位高程水平、库水位波动速率与降雨强度等因素的多重影响，水位下降、强降雨与滑坡变形密切相关；滑坡不同空间位置处的变形影响因素存在差异，由坡脚至坡顶，库水位波动的影响水平依次降低，降雨强度的影响水平逐渐增强。本文提出的数据挖掘方法可定量分析滑坡变形的控制因素，并通过与实测数据的对比验证了相关规则的可靠性，这对于海量监测数据条件下滑坡灾害的成因分析有重要意义。