岩溶塌陷两级模糊综合评判

针对目前岩溶塌陷评价及预测指标选择及评价方法的不足，指出岩溶塌陷评价指标具有分级的特点，并应用模糊数学知识，建立了岩溶塌陷多级模糊综合评价模型。最后通过实例检验，证实该模型的实用性和有效性，并对岩溶塌陷进行动态分析。     

唐山市岩溶地面塌陷稳定性评价的Logistic回归模型

针对覆盖型岩溶发育区地面稳定性评价问题,提出一种新的岩溶地面塌陷稳定性评价方法。依据唐山市岩溶勘察与地灾评估资料,以岩溶发育区地面稳定情况为因变量,选取5个主要影响因素作为自变量,建立了岩溶地面塌陷稳定性评价的二分类Logistic回归模型。模型拟合优度、预测能力和模型稳定性检验表明,该模型预测能力强,预测结果与实际情况吻合度良好。所建模型能对定性因素进行定量分析,易于获取评价因子,可简便地、快捷地对与唐山岩溶发育区相似区域的岩溶地面塌陷稳定性给出评价,值得推广和应用。     

基于层次分析法的城市岩溶塌陷危险性评价——以武汉市南部为例

文章依据武汉市岩溶塌陷形成机理及影响因素,选取岩溶发育程度、土层厚度、覆盖层结构、岩溶水水位波动幅度、抽水井影响、工程施工强度等6个评价因子,构建研究区岩溶塌陷危险性层次分析评价模型,对武汉市南部可溶岩分布区183个岩溶塌陷危险性评价单元进行岩溶塌陷危险性综合指数计算,绘制出了研究区岩溶塌陷危险性等级分区图。结果表明,高危险区有3个,主要集中在研究区西北侧青菱乡毛坦港、长征村-光霞村一带;中危险区有92个,主要为第四系中更新统黏土覆盖型岩溶区;低危险区有88个,包括部分覆盖型岩溶区以及所有埋藏型岩溶区。      

基于地下水模型的岩溶塌陷风险性评价方法在临沂市城区的应用

岩溶塌陷是山东省临沂市区最重要的地质灾害类型,一旦发生,会带来较大的经济和财产损失,因此对岩溶塌陷的风险评价十分必要。风险评价包括现状评价和预测评价,主要分3个步骤来完成：危险性评价,易损性评价和期望损失评价。利用地下水流模型确定调采方案下的相关评价因子,预测了岩溶塌陷的风险性。通过比较发现,经过地下水调采后,原岩溶塌陷高风险区范围大为缩小。地下水流数值模型和风险评价方法结合,可以确定合理的岩溶水规划开采方案,对于指导和防治岩溶塌陷具有重要意义。     

GIS支持下的岩溶塌陷危险性评价

通过论证利用GIS技术进行岩溶塌陷危险性定量评价的可行性和优越性，提出了通过发展接口程序将岩溶塌陷评价模型与GIS技术有机结合以快速、准确地完成评价工作的思想，为科学预测重大自然地质灾害提供了一条新的途径，并结合桂林市西城区岩溶塌陷评价的实例，详细论述了GIS支持下岩溶塌陷模糊层次评价的全过程。     

基于AHP—模糊综合评判的岩溶塌陷风险评价

岩溶塌陷风险评价是建立在岩溶塌陷灾害危险性和承载体易损性研究基础之上的。各种风险评价方法也各具优缺点,实际工作中应根据研究区的具体情况采取适合的方法进行评价。以肇庆地区一自然村为例,根据其地质背景及已发岩溶塌陷情况,分析岩溶塌陷危险性、易损性因子,并采用层次分析—模糊综合评判的方法进行岩溶塌陷风险评价。     

岩溶塌陷危险性评价——以独山县交摆村为例

岩溶塌陷是多因素相互影响,成因机制较为复杂的地质灾害类型,在空间上具有隐蔽性,时间上具有突发性的特征。为有效预测、评价岩溶塌陷危险性,本文采用GRA -FAHP,从岩溶条件、覆盖层条件、地下水条件、工程活动条件等因素出发,选取14个主要影响指标构建定性与定量相结合的岩溶塌陷危险性评价模型,以贵州省独山县交摆村岩溶塌陷区为例对模型进行验证。结果表明,该模型对岩溶塌陷危险性评价与实际情况相符。可为今后岩溶塌陷危险性的预测、评价提供一些借鉴。     

模糊综合评判在临沂城区岩溶塌陷危险性评价中的应用

岩溶塌陷是山东省临沂市区最重要的地质灾害类型,该文首次采用基于层次分析的模糊综合评判法对岩溶塌陷进行了危险性现状评价,综合得出了危险性评价分级图,为当地岩溶塌陷防治工作提供了基础数据,也为同类地质灾害预防提供了借鉴模式。     

矿区岩溶地表塌陷神经网络预测研究

针对近年来某矿岩溶地表塌陷频繁发生的现象,分析确定了影响地表塌陷的主要因素,构建了矿区岩溶地表塌陷预测BP神经网络模型,以训练后的BP网络模型对矿山帷幕注浆三期工程完成后可能形成的地表塌陷区的空间分布进行预测。并针对矿山现实塌陷情况,结合各区预测塌陷危险分级结果,提出了相应的岩溶地表塌陷灾害防治措施。实践表明,所建模型的预测结果与矿区地表塌陷实际情况相符,可为矿山后续帷幕注浆工程的设计与施工提供有益借鉴,为岩溶矿区地表塌陷灾害提供预警支持。     

隐伏岩溶区岩溶塌陷易发程度评价--以泰安为例

岩溶塌陷的形成与隐伏岩溶区特定的地质环境条件密切相关。不同地区或同一地区不同地段，地质结构、水文地质条件的差异对松散盖层中土洞的形成时间、规模、形态等均起着明显的主导作用。因此，充分研究塌陷的形成条件是客观评价其易发性的基础。文章通过对泰安市主要隐伏灰岩富水区地质结构、盖层岩性组成、性状及岩溶发育程度的分析研究，以地质背景条件中的相对不变因素为依据，采用综合指数法对本区隐伏岩溶区岩溶塌陷易发程度进行了预测评价。旨在探索适宜的评价方法，以期为岩溶塌陷防治提供决策依据。     

岩溶塌陷机理定量研究的初步思考

岩溶塌陷作为世界上岩溶地区最为普遍的地质灾害和环境地质问题之一,对人类社会发展、工程建设等方面产生了严重的危害。二十世纪七十年代以来,国内外学者对岩溶塌陷的发育规律、分布特征、致塌原因、成因机理、勘测技术、防治措施、监测预报和数值模拟等方面做了大量的工作,取得了丰富的研究成果,由于岩溶塌陷发生和发展在地表以下而不易察觉和探测,其具有突发性、隐蔽性、多因素性、不确定性和模糊性等特点,目前统一的、系统的、权威的岩溶塌陷的成因机理及定量预测等理论和认识仍在逐步完善中。本文根据岩溶塌陷机理研究现状及发展趋势,从复杂性科学角度探讨了岩溶塌陷机理定量研究中的基本科学问题,对岩溶塌陷机理定量研究进行了初步思考,在参考借鉴多个相关领域技术方法的基础上,梳理了定量研究的内容,探讨了定量研究的方法、技术思路,以期在一定程度上丰富岩溶塌陷机理定量研究理论体系,推动岩溶塌陷机理定量研究进程。     

基于AHP和GIS技术的湖南怀化地区岩溶塌陷易发性评价

湖南省怀化市为新兴区域交通枢纽城市,在近年来的大量工程活动影响下,城区发生多起岩溶塌陷灾害,对当地人民群众生命财产安全和城市发展造成较大威胁。依托岩溶塌陷专项地质调查成果,选择岩溶发育程度、到断层的距离、土层结构、土层厚度、岩溶水位波动幅度、岩溶水位与基岩面关系、地下水开采强度、岩溶塌陷密度8个因素作为评价因子,运用层次分析法建立岩溶塌陷易发性多因素判别模型,并系统研究各因素对岩溶塌陷形成的影响作用,确定各因素权重赋值。在此基础上,运用地理信息系统（GIS）技术,对怀化地区进行岩溶塌陷易发性评价,结果显示:怀化地区岩溶塌陷高、中易发区面积分别为107.48 km2、157.13 km2,分别占易发区总面积的34.7%、50.7%;区内穿越岩溶塌陷高易发区、中易发区的各类交通线路长度分别为16.4 km、88.9 km,占穿越易发区总线路长度的12.9%和69.9%,受岩溶塌陷地质灾害威胁较大。      

Comprehensive fuzzy evaluation model and evaluation of the karst collapse susceptibility in Zaozhuang Region, China

Karst collapses in Zaozhuang area are the typical karst collapses induced by groundwater over-pumping in north China, which lead to severe economic loss and negative societal influence. Based on the comprehensive analysis of all natural influencing factors and human influencing factors associated with karst collapse in the Zaozhuang Shili Spring Area, China, this paper establishes karst collapse susceptibility evaluation model by means of fuzzy mathematic method, in which the Quantitative theory method was firstly applied in determination of the factor weights. The karst collapse susceptibility evaluation model with 14 evaluation indicators can be effectively used for quantitative evaluation on the karst collapse susceptibility. So, an analysis and evaluation on the karst collapse susceptibility of Zaozhuang Shili Spring Area is completed by means of karst collapse susceptibility evaluation model. The karst collapse area of Zaozhuang region is divided into very high susceptibility area, high susceptibility area, medium susceptibility area and low susceptibility area, which account for about 6.3, 5.2, 10.4 and 78.1 % of the total karst area and the karst collapse susceptibility evaluation map of Zaozhuang Shili Spring Area is completed. The results above will be helpful for the strategic planning and decision-making processes associated with exploitation of karst water resources and with prevention and control of karst collapse hazards of this region.     

基于模糊小波神经网络的岩溶隧道风险评估及综合超前地质预报技术

针对岩溶隧道突水风险评估的不确定性和复杂性以及传统的数学方法在评估安全风险等级中的局限性,将人工神经网络理论、小波分析及模糊评价法有机结合,建立了基于模糊小波神经网络的岩溶突水安全风险评估模型。根据各种物探方法的优缺点和对岩溶水预报的敏感性,结合综合超前地质预报方法和原则,提出地质分析、风险等级划分、分级综合预报及施工地质灾害临近警报技术相结合的综合地质预报方案。通过在齐岳山岩溶隧道实施,成功预报了隧道掌子面前方的岩溶水,证实了该方案的科学性和可行性。     

熵权-正态云模型岩溶塌陷预测分析

为了研究岩溶地区的岩溶塌陷预测问题,根据大量岩溶塌陷实例确定6项岩溶地区典型的影响因子（岩性系数（RQC）、岩体结构系数（RMSC）、地下水系数（GWC）、覆盖层系数（SSC）、地形地貌系数（LPC）、环境条件系数（ECC））,采用熵权法计算各项影响因子的权重并结合云理论建立熵权正态云模型。通过模型对桂林西城区岩溶塌陷进行预测且结合实际塌陷情况进行比较分析,结果证明建立的熵权正态云模型的预测结果与实际结果比较接近。表明该模型对于岩溶塌陷的预测分析方面具有良好的适用性和可靠性,且能够为岩溶发育地区岩溶塌陷的非线性、复杂性预测判断提供一种新的思路和方法。     

基于地理探测器与层次分析法的岩溶地面塌陷易发性评价——以重庆中梁山地区为例

岩溶地面塌陷作为我国西南地区主要地质灾害类型之一,已成为影响该地区经济发展的重要因素,建立符合地区特征的岩溶地面塌陷易发性评价模型,可为塌陷的防治提供指导。文章以重庆市中梁山地区为研究区,以327个塌陷点为样本,基于GIS技术和地理探测器方法,对研究区三组样本点进行因子探测,定量化筛选出影响较大的评价因子,并采用层次分析法对岩溶地面塌陷易发性做出评价。结果显示:随着样本点数量变化,影响因子的解释度q值排序存在差异,然而三组数据中,各因子对岩溶塌陷的贡献大小排序始终是地层类型、地层富水性、距隧道距离、高程和坡度;基于地理探测器—层次分析法相结合的岩溶塌陷易发性评价结果预测精度达89.88%,高易发区主要在岩溶槽谷区嘉陵江组和大冶组地层分布地段。      

基于ANP-模糊聚类分析法的岩溶塌陷研究

采用ANP与模糊聚类分析相结合的分析方法,考虑采矿活动、矿体特性、岩溶条件、上覆盖层、地质构造、水文条件等6大影响因素,在大量工程实测资料基础上,利用ANP计算出各影响因素权重;运用模糊聚类分析进行岩溶塌陷危险性分区,并成功应用在古丹铅锌矿矿区岩溶塌陷分区预测中,其研究结果表明:采矿活动是影响矿区岩溶塌陷的最主要因素,其他因素也是影响矿区岩溶塌陷的主要因素;将研究区域分成了高危险区与低危险区两类;研究所得结果与经验值和实测值基本符合,可为古丹铅锌矿矿区岩溶塌陷的防治提供参考依据,为矿区岩溶塌陷的评价和预测提供一种新的方法与思路。     

基于因子分析的GA-E LM模型岩溶地面塌陷预测

岩溶地面塌陷是多种因素共同作用的结果,具有隐蔽性和突发性的特点。为了快速、准确地对岩溶地面塌陷进行预测,提出了一种在因子分析的基础上利用遗传算法(GA)优化的极限学习机(ELM)岩溶地面塌陷预测模型。选取8个岩溶地面塌陷影响因素,利用因子分析提取5个公因子,然后输入GA-ELM模型进行预测。利用20组实例作为样本进行学习预测,以其中12组作为训练集,另外8组作为测试集。结果表明:进行因子分析后,不仅使ELM模型网络结构进一步简化,还提高了在相同隐含层神经元节点数情况下的预测正确率;在样本数较少的情况下,可以通过提高隐含层神经元节点数的方法来提高ELM模型预测正确率;GA-ELM模型相对于ELM模型的预测正确率明显提高,其具有更强的学习、预测能力;基于因子分析的GA-ELM岩溶地面塌陷预测是一种简单、准确、高效的方法。