常用的不確定分析方法

A. 非確定性決策有哪些方法

非確定型決策方法有五種：
1、樂觀法
2、悲觀法
3、折衷法
4、等可能性法
5、後悔值法

對於非確定型決策問題，不但狀態的發生是隨機的，而且各狀態發生的概率也是未知的和無法事先確定的。 對於這類問題的決策，主要取決於決策者的素質、經驗和決策風格 等，沒有一個完全固定的模式可循，對於同一個決策問題，不同的決策者可能會採用不同的處理方法。
幾種比較常用的分析和處理非確定型決策問題的方法如下：

1、樂觀法：又叫最大最大准則法，其決策原則是「大中取大」。
樂觀法的特點是，決策者持最樂觀的態度，決策時不放棄任何一個獲得最好結果的機會，願意以承擔一定風險的代價去獲得最大的利益。
假定某非確定型決策問題有m個方案B1，B2，…，Bm；有n個狀態θ1，θ2，…，θn。如果方案Bi（i=1，2，…，m）在狀態θj（j＝1，2，…，n）下的效益值為V（Bi，θj），則樂觀法的決策步驟如下：
① 計算每一個方案在各狀態下的最大效益值
{V（Bi，θj）}；
② 計算各方案在各狀態下的最大效益值的最大值
{V（Bi，θj）}；
③ 選擇最佳決策方案。如果
V（Bi*，θj*）＝ {V（Bi，θj）}
則Bi*為最佳決策方案。

2、悲觀法：又叫最大最小准則法或瓦爾德（Wold Becisia）准則法，其決策原則是「小中取大」。
特點是決策者持最悲觀的態度，他總是把事情估計得很不利。
應用悲觀法進行決策的步驟如下：
① 計算每一個方案在各狀態下的最小效益值 {V（Bi，θj）}；

② 計算各方案在各狀態下的最小效益值的最大值 {V（Bi，θj）}；

③ 選擇最佳決策方案。
如果V（Bi*，θj*）＝ {V（Bi，θj）}
則：Bi*為最佳決策方案。

3、折衷法：樂觀法按照最好的可能性選擇決策方案，悲觀法按照最壞的可能性選擇決策方案。
兩者缺點：損失的信息過多，決策結果有很大的片面性。
採用折衷法進行決策，在一定程度上可以克服以上缺點。
折衷法的特點是既不非常樂觀，也不非常悲觀，而是通過一個系數α（0≤α≤1）表示決策者對客觀條件估計的樂觀程度。
應用折衷法進行決策的步驟：
① 計算每一個方案在各狀態下的最大效益值

② 計算每一個方案在各狀態下的最小效益值

③ 計算每一個方案的折衷效益值

④ 計算各方案的折衷效益值的最大值

；
⑤ 選擇最佳決策方案。如果 ,則Bi*為最佳決策方案。

4、等可能性法：指在非確定型決策問題中，由於狀態發生的概率未知，所以假設各個狀態發生的概率是相等的。基於這種假設的決策方法稱為等可能性法 。

等可能性法求解非確定型決策問題的做法：
① 假設各個狀態發生的概率相等，即P1＝P2＝…＝Pn＝…；
② 計算各個方案的期望益損值，通過比較各個方案的期望益損值，選擇最佳決策方案。

5、後悔值法：對於一個實際的非確定型決策問題，當某一狀態出現後，就能很容易地知道哪個方案的效益最大或損失最小。如果決策者在決策後感到後悔，遺憾當時沒有選准效益最大或損失最小的方案。為了避免事後遺憾太大，可以採用後悔值法進行決策。
後悔值指某狀態下的最大效益值與各方案的效益值之差。
後悔值法決策的主要依據是後悔值。後悔值法也稱最小最大後增值法。
應用後悔值法進行決策的步驟：
① 計算每一個狀態下各方案的最大效益值

② 對於每一個狀態下的各方案，計算其後悔值

③ 對於每一個方案，計算其最大後悔值 ；

④ 計算各方案的最大後悔值的最小值 ；

⑤ 選擇最佳決策方案。如果 ，
則Bi*為最佳決策方案。

B. 不確定性分析的概念和種類

所謂不確定性分析，就是在進行技術經濟效益分析的基礎上，用估計可能出現的不確定性因素的變動調整預測數據，在容許誤差范圍內再分析其變動對預期目標的影響程度以及項目對不利變化的承受能力。盈虧平衡分析與敏感性分析是不確定性分析的基本方法，風險分析則是油氣勘探開發項目技術經濟評價的重點，也是目前決策人員關注的重點。本章分別討論盈虧平衡分析、敏感性分析、風險分析以及概率分析的方法。

C. 地質災害風險評估方法

滑坡泥石流等地質災害的不確定性決定了其評估方法採用非確定性分析方法。該類方法是基於地質災害預測理論的廣義系統科學原理，在類比法的基礎上發展起來的一類研究方法。隨著概率論、數理統計及信息理論、模糊數學理論用於地質災害預測，目前已形成了多種預測模型，其預測成果可相互對比、檢驗，從而可使預測成果更具合理性、科學性。目前常用的非確定性分析方法主要有以下幾種。

一、參數合成法

參數合成法又稱專家經驗指數綜合評判法。它是最為簡單的定量評估方法。該類模型主要是建立在專家豐富的經驗基礎之上的，通過專家打分法等途徑獲取專家經驗知識，專家選擇影響地質災害的因子並編製成圖。根據專家的經驗，賦予每個因子一個適當的權重，最後進行加權疊加或合成，形成地質災害危險性分區圖。

它的主要優點是：①可以同時考慮大量的參數；②可以應用於任意比例尺的區域和單體斜坡穩定性評估；③大大降低了隱含規則的使用，定量化程度提高；④整個流程可以在GIS的支持下快速完成，使數據管理標准化，時間短，費用少。主要缺點有：①主觀性較強，不同的調查者或專家得出的結果無法進行比較。權值的確定仍含有不同程度的主觀性；②隱含的評判規則使結果分析和更新困難；③需要詳細的野外調查；④應用於大區域評估時，操作復雜，模型難以推廣。

二、數理多元統計模型法

該方法是通過對現有地質災害及其類似不穩定現象與地質環境條件和作用因素之間的統計規律研究，建立相關的預測模型，從而預測區域地質災害的危險性。該類模型方法很多，如回歸分析、判別分析、聚類分析方法等。

統計分析的前提是已知學習區（訓練區）的地質災害分布情況，根據數理統計理論，建立影響參數和地質災害發生與否的數學統計模型，在測試區得到驗證後，將其應用到地質環境相同或相似的地區，預測研究區的災害危險性分布規律。因此，統計分析方法評估的結果的可靠度直接取決於測試區原始數據的精度，模型也不能在任何地區推廣使用。盡管如此，大量的研究表明，統計分析是目前最為適用的區域地質災害危險度評估區劃方法，它有嚴格的數理統計理論作基礎，數學模型簡單易懂，而且與GIS技術能夠很好地結合，使龐大的數據得到合理的標准化管理、分析與儲存。

多元統計分析中的主成分分析和因子分析方法在環境統計方面有不少成功的應用。將這兩種方法結合起來的主成分－因子分析法可以應用於多變數的因子賦權研究（吳聿明，1991）。主成分－因子分析法的主要思想是（應農根，劉幼慈，1987）：在所研究的全部原始變數中將有關信息集中起來，通過探討相關矩陣的內部依賴結構，將多變數綜合成少數彼此互不相關的主成分，以再現原始變數之間的關系，並通過因子荷載矩陣的軸正交或斜交旋轉，進一步探索產生這些相關聯系的內在原因。

此方法適用於區域地質災害空間預測研究，對一定地區土地利用、國土開發、城市規劃具有宏觀指導作用。

三、層次分析法

層次分析法是對一個包括多方面因子而又難以准確量化的復雜系統進行分析評估時，根據各因子之間以及它們與評估目標的相關性，理順組合方式和層次，據此建立系統評估的結構模型和數學模型；對模型中的各種模糊性因子，根據它們的強度以及對影響對象的控製程度，確定標度指標和作用權重；將這些指標作為基本參數，代入評估模型，逐級進行定量分析並最終取得評估目標。根據地質災害風險系統組成，大致可通過4個層次的統計分析完成評估工作：以各種要素為主體的基礎層統計分析；以危險性、易損性、減災能力為目的的過渡層分析；以期望損失為目標的准則層分析；以風險度或風險等級為最終目標的目標層分析。

四、模糊與灰色聚類方法

模糊聚類判別法模型以模糊數學理論為基礎。由於地質災害系統的復雜性，用絕對的「非此即彼」不能准確地描述地質災害系統的客觀實際，存在著「亦此亦彼」的模糊現象，不能用1或0二值邏輯來刻畫，而需用區間[0,1]的多值（或連續值）邏輯來表達。而模糊數學理論正是適用於地質災害系統的不確定性，用隸屬函數來描述那些邊界不清的過渡性問題及受多因素影響的復雜系統的非確定性問題。目前常用的方法有模糊綜合評判法、模糊可靠度分析方法及其與層次性原理相結合而派生的模糊層次綜合評判法。模糊聚類綜合評估的基本步驟是：根據地質災害風險構成，建立因素集、綜合評估集和權重集，確定隸屬函數，得到綜合評估結果，並進行解釋分析。

灰色聚類綜合評估法以灰色系統理論為基礎，常用於研究「小樣本、貧信息不確定性」問題。在地質災害預測中，可利用灰色關聯分析，評估斜坡穩定性各影響因素的影響程度，可以克服通常數理統計方法作系統分析所導致的缺憾，對樣本量和樣本的規律性無特殊要求。同樣可通過灰色聚類中的灰類白化權函數聚類，在考慮多種影響因素的基礎上對各研究單元的危險性狀態進行判定，進而完成空間預測中的危險性分區。灰色系統的以灰色模型（GM）為核心的各種預測模型還為分析地質災害預測中的各種時序數據提供了有效途徑，成為目前地質災害實時跟蹤預報的常用方法之一。灰色聚類綜合評估的基本步驟是：確定聚類白化數和白化函數，標定聚類權，求聚類系數，構造類向量，求解聚類灰數。

五、信息模型評估法

該類模型的理論基礎是資訊理論。用地質災害發生過程中熵的減少來表徵地質災害事件產生的可能性，因素組合對某地質災害事件的確定所帶來的不肯定性程度的平均減少量等於該地質災害系統熵值的變化。認為地質災害的產生與預測過程中所獲取的信息的數量和質量有關,是用信息量來衡量的,信息量越大，表明產生地質災害的可能性越大。該類模型預測法同統計預測模型一樣，適用於中小比例尺區域預測。

信息科學現已成為廣泛使用的一門科學，但它的產生卻只有短短的半個世紀歷史。1948年Shannon 發表的著名論文《通信的數學理論》標志著信息科學的誕生。Shannon把信息定義為「隨機事件不確定性的減少」，並把數學統計方法移植到了通信領域，提出了信息量的概念及信息熵的數學公式。信息科學研究的對象是信息，它的重要任務是研究信息的提取、信息傳輸、信息處理、信息存儲等。由於現代自然科學發展的綜合整體化趨勢，各學科的相互滲透、相互聯系，經過幾十年的發展，使信息量和信息熵的概念已遠遠超出了通信領域。信息科學不僅應用於各種自然科學領域，而且已廣泛應用在管理、社會等科學領域。

運用資訊理論方法進行地質學領域的礦床預測研究是由維索奧斯特羅斯卡婭（1968）及恰金（1969）先後提出。趙鵬大等在《礦床統計預測》一書中研究了信息量方法在區域找礦工作中的應用問題。晏同珍、殷坤龍等自1985年起，先後多次在陝南及長江三峽庫區探索了信息量方法在區域性滑坡災害空間預測分區中的應用，並與其他方法（如聚類分析、回歸分析、數量化理論方法等）的研究成果進行了比較性研究。艾南山、苗天德（1987）研究了侵蝕流域地貌系統的信息熵問題，他們在斯揣勒的流域面積——高程曲線的基礎上構造了侵蝕流域地貌系統的信息熵表達式，並據此作為流域穩定性的一種判定指標。Read J. 和Harr M.（1988）首次將信息熵的概念與斜坡安全系數計算的條分法結合在一起。由於地質災害預測內容的多樣性，所以決定了預測理論和方法的非單一性。晏同珍等（1989）將其概括為三類模型預測法——確定性模型預測法、統計模型預測法、信息模型預測法；前兩種模型又可分別稱其為「白箱」和「黑箱」模型，而信息模型則是介於兩者之間。

地質災害現象（Y）受多種因素Xi的影響，各種因素所起作用的大小、性質是不相同的。在各種不同的地質環境中，對於地質災害而言，總會存在一種「最佳因素組合」。因此，對於區域地質災害預測要綜合研究「最佳因素組合」，而不是停留在單個因素上。信息預測的觀點認為，地質災害產生與否是與預測過程中所獲取的信息的數量和質量有關，因此可用信息量來衡量：

地質災害風險評估理論與實踐

根據條件概率運算，上式可進一步寫成：

地質災害風險評估理論與實踐

式中：I（y,x₁x₂x_n）為因素組合x₁x₂x_n對地質災害所提供的信息量（bit）；P（y,x₁x₂x_n）為因素x₁x₂x_n組合條件下地質災害發生的概率；Ix₁（y,x₂）為因素x₁存在時，因素x₂對地質災害提供的信息量（bit）；P（y）為地質災害發生的概率。

式（2）說明，因素組合x₁x₂x_n對地質災害所提供的信息量等於因素x₁提供的信息量，加上因素x₁確定後因素x₂對地質災害提供的信息量，直至因素x₁x₂x_n-1確定後，x_n對地質災害提供的信息量，反映出信息的可加性特徵，從而說明區域地質災害信息預測是充分考慮因素組合的共同影響與作用。

P（y,x₁x₂x_n）和P（y）可用統計概率來表示，各種因素組合對預測地質災害提供的信息量可正可負，當P（y,x₁x₂x_n）>；P（y）時，I（y,x₁x₂x_n）>；0；反之I（y,x₁x₂x_n）<；0。大於0情況表示因素組合x₁x₂x_n有利於所預測地質災害的發生，相反情況則表明這些因素組合不利於地質災害的發生。

區域地質災害預測是在對研究區域網格單元劃分的基礎上進行的，根據不同地區具體的地質、地形條件，採用相應的網格形狀和網格大小，進一步結合區域地質災害分布圖開展信息統計分析。假定某區域內共劃分成N個單元，已經發生地質災害的單元為N₀個。具相同因素x₁x₂x_n組合的單元共M個，而在這些單元中有地質災害的單元數為M₀個。按照統計概率代表先驗概率的原理，式（1），因素x₁x₂x_n在該地區內對地質災害提供的信息量為：

地質災害風險評估理論與實踐

如果採用面積比來計算信息量值，則式（3）可表示成：

地質災害風險評估理論與實踐

式中：A為區域內單元總面積；A₀為已經發生地質災害的單元面積之和；S為具相同因素x₁x₂x_n組合的單元總面積；S₀為具相同因素x₁x₂x_n組合單元中發生地質災害的單元面積之和。

一般情況下，由於作用於地質災害的因素很多，相應的因素組合狀態也特別多，樣本統計數量往往受到限制，故採用簡化的單因素信息量模型的分步計算，再綜合疊加分析相應的信息量模型改寫為：

地質災害風險評估理論與實踐

式中：I為預測區某單元信息量預測值；Sⁱ為因素x_i所佔單元總面積；S₀ⁱ為因素x_i單元中發生地質災害的單元面積之和。

六、實證權重法

實證權重法（Weights of evidence，）是加拿大數學地質學家Agterberg等（1989）提出的一種基於二值（存在或不存在）圖像的地學統計方法，是在假設條件獨立的前提下，基於貝葉斯定理（Bayesian』rule）的一種定量預測方法。Bonham-Carter等（1990）和Harris等（2001）都先後應用WOE方法來預測礦產的遠景分布。通過對已知成礦情況網格單元的預測因子和響應因子之間的統計分析，計算出權重，然後對各待預測網格單元的各預測因子進行加權綜合，最後，通過確定每一單元響應因子出現的概率大小便可得到不同級別的成礦遠景區。

Van Westen進一步將模型應用到災害危險性評估領域。數據驅動權重模擬方法的主要原理是利用滑坡歷史分布數據，建立滑坡分布與各影響因子之間的統計關系，即根據在各影響因子不同類別中滑坡分布的統計情況來確定各影響因子對滑坡災害的貢獻率（權重）大小。這種採用數據進行權重確定的方法被稱為數據驅動模型。與專家知識模型相比，權重的確定更加科學和可靠，避免了專家的主觀性所帶來的不確定性。最後，利用另一時期的滑坡分布歷史數據對評估結果進行檢驗和成功率預測，調整不合理的邊界，使評估結果更加具有可信度。基於統計學的Bayesian方法的數據驅動權重模型所採用的統計方法更加嚴謹，充分考慮了滑坡影響因素之間的關系，以及各影響因素與滑坡災害的關系；並進行影響因素的獨立性分析，找出最關鍵的影響因子。在此基礎上計算各影響因素的權重。

七、非線性模型預測法

非線性模型預測法又稱BP神經網路法，是把一組樣本的輸入輸出問題變為一個非線性優化問題而建立的預測模型。

鑒於地質災害系統具有復雜性特點，很難用簡單的線性方程表達，因此使一批非線性預測模型迅速發展起來。如分形理論就是通過研究地質災害系統的自相似性來對地質災害的運動規律進行研究。易順民應用分形理論研究了區域性滑坡災害活動的自相似結構特徵，發現在地質災害活動的高潮期到來前有明顯的降維。吳中如、黃國明等依據分形理論提出了滑坡變形失穩判據及滑坡蠕滑的相空間模型，是地質災害時間預報的一種全新思路。自組織理論探索地質災害復雜系統如何從無序進化到有序的自組織過程；突變理論主要從定量的角度描述非線性系統在臨界失穩時的突變行為，為地質災害時間預報提供了一種新途徑；分形理論則從幾何的角度探討系統內各個層次間的自相似性，應用在地質災害過程描述及過程預報中，化復雜為簡單，化定性為定量；混沌動力學探討非線性地質災害系統在其演化過程中的不可逆性和演化行為對初值的敏感性。

人工神經網路（Artificial Neural Network，簡稱ANN）是由大量與自然神經細胞類似的人工神經元廣泛互連而成的網路。網路的信息處理由神經元之間的相互作用來實現，知識與信息的存貯表現為網路元件互連間分布式的物理聯系，網路的學習和識別決定於各神經元連接權系的動態演化過程。人工神經網路是一個超大規模非線性連續時間自適應信息處理系統。目前人工神經網路的應用已滲透到許多領域，為學習識別和計算提供了新的現代途徑。

人工神經網路使用比較方便，它的信息處理過程同人腦一樣，是一個黑箱，如圖1-6所示。在實際應用中，和人們打交道的只是它表層的輸入和輸出，而內部信息處理過程是看不到的。對於不懂神經網路內部原理的人，也可將自己的問題交給這種網路進行解決，只要把你的例子讓它學習一段時間，它就可以解決與之有關的問題。這正符合地質災害預測理論的基本原理和思路。

圖1-6 神經網路信息處理示意圖

根據人工神經網路對生物神經系統的不同組織層次和抽象層次的模擬，人工神經網路可以分為多種類型。目前已有40餘種人工神經網路模型。引用於地質災害預測評估的多層前饋神經網路模型（Back Propagation,簡稱BP模型）是目前應用最廣泛、發展最成熟的一種神經網路模型，如圖1-7所示，它是按層次結構構造的，包括一個輸入層、一個輸出層和一個或多個隱含層。

圖1-7 BP網路模型

實際上，BP模型是把一組樣本的輸入輸出問題變為一個非線性優化問題。我們可以把這種模型看成一個從輸入到輸出的映射，這個映射是高度非線性的。如果輸入節點數為n，輸出節點數為m，則神經網路表示的是從n維歐氏空間到m維歐氏空間的映射。

在預測識別過程中，標准樣本的選擇是否得當，是預測是否成功的關鍵。一般來說，學習樣本最好能涵蓋預測對象的所有狀態，具有廣泛的代表性。在確定網路結構時，一般來講，一個隱層的三層BP模型已可進行任意精度模擬任何連續函數。隱含層結點數目過少，不能有效地映射輸入層和輸出層之間的關系；過多，收斂速度過慢。因此，中間層結點數目的選取，需經過反復演算訓練，才能得出較為理想的節點數。在計算過程中，為了提高效率，可以適當降低輸入結點的數目，減少訓練樣本的維數，以增加網路的穩定性，同時還可以通過增加沖量項法或者自適應調節學習率、共軛梯度法等方法提高迭代收斂速度。

BP模型運用到地質災害危險性區劃中，可以通過樣本區的標准樣本的學習建立相應預測網路，從而推廣到預測區進行預測。網路的輸入層的變數對應於影響地質災害產生的主要影響因素，變數可以是二態變數，也可以是具體的觀測數據。當然由於各變數存在單位或數量級的差異，必須把變數數據經過正規化或標准化處理。輸出層對應的是地質災害預測等級（極高、高、中等、低、極低）的劃分，或是危險程度的具體數值表達，如穩定性系數、破壞概率等，這就要求樣本區的研究精度較高，指標細化程度較高。

八、地質災害風險分析與GIS技術

地理信息系統（GIS）是集計算機科學、信息科學、現代地理學、遙感測繪學、環境科學、城市科學、空間科學、管理科學和現代通訊技術於一體的一門新興學科。具體而言，GIS是指對各種地理信息及其載體（文字、數據、圖表、專題圖等）進行輸入、存儲、檢索、修改、量測、運算、分析、輸出等的技術系統。GIS的主要功能有採集、存儲、管理、分析、輸出各種數據、數據維護和更新、區域空間分析以及多因素綜合分析和動態監測等。GIS不僅可以像傳統的資料庫管理系統（DBMS）那樣管理數字和文字（屬性）信息，而且還可以管理空間（圖形）信息；它可以使用各種空間分析的方法，對多種不同的信息進行綜合分析，尋找空間實體間的相互關系，分析和處理一定區域內分布的現象和過程。當代地理信息系統正向能夠提供豐富、全面的空間分析功能的智能化GIS的方向發展。智能化的GIS具有強大的空間建模功能，能夠構建各種具有專業性、綜合性、集成性的地學分析模型來完成具體的實際工作，解決以前只有靠地學專家才能解決的問題。

GIS把各種與空間信息相關的技術與學科有機地融合在一起，並與不同數據源的空間與非空間數據相結合，通過空間操作與模型分析，提供對規劃、管理、決策有用的信息產品。GIS為我們提供了一種認識和理解地學信息的新方式，GIS強大的空間分析功能和空間資料庫管理能力為我們研究區域地質災害提供了一個科學、便捷的嶄新途徑。

作為數字地球的核心技術之一，GIS經過將近40年的發展，已經成為一種日益成熟的空間數據處理技術和方法。它提供了一種認識和理解地學信息的新方式，已廣泛應用於國土資源調查、環境質量評估、區域規劃設計、公共設施管理等方面。在地質災害研究領域，GIS技術的應用已從最初的數據管理、多源數據採集數字化輸入和繪圖輸出，到數字高程模型、數字地面模型的使用、GIS 結合災害評估模型的擴展分析、GIS與決策支持系統的集成、GIS虛擬現實技術的應用等，並逐步發展與深入應用。

各種地質災害都是在地球表層一定空間范圍和一定時間限度內發生的，盡管不同種類的地質災害之間、同一種類的地質災害的不同個體之間大都形態各異，形成機理也是千差萬別，但它們都是災害孕育環境與觸發因子共同作用的結果，而這些都與空間信息密切相關，利用GIS技術不僅可以對各種地質災害及其相關信息進行管理，而且可以從不同空間和時間的尺度上分析地質災害的發生與環境因素之間的統計關系，評估各種地質災害的發生概率和可能的災害後果。地質災害危險性區劃圖屬於一種綜合圖件，而且具有一定時段內的靜態特點，因此需要不斷更新；尤其是有新的地質災害發生的時候，更應及時修訂。由於GIS技術的空間分析、制圖功能和可視化的特點，所以GIS技術在地質災害區劃研究方面正得到快速發展，以GIS軟體為技術平台的地質災害的危險性、易損性和風險評估的系統研究逐步成為本領域研究的發展方向，並有可能在不遠的未來與網路技術相結合。

國外尤其是發達國家，對GIS技術應用於地質災害領域的研究已做了很多工作。從20世紀80年代至今，GIS技術的應用已從數據管理、多源數據採集、數據化輸入和繪圖輸出，到數字高程模型、數字地面模型的使用、GIS結合災害評估模型的擴展分析、GIS與決策支持系統（DSS）的集成、GIS虛擬現實技術的使用，都得到不斷的發展和廣泛的應用。在滑坡災害研究領域，GIS技術的應用已經比較成熟，主要體現在以下幾個方面：

（1）建立基於GIS的滑坡災害信息管理系統。如Keane James M.（1992）, BaharIrwan（1998）, Bliss Norman B.（1998）等將GIS運用到滑坡災害歷史數據的管理及預測成果成圖表徵中。

（2）GIS技術與各種評估模型結合運用到滑坡危險性預測中。如Matula（1987），Lekkas E.（1995）, Randall（1998）, Dhakal Amod Sagar（1999）等利用GIS的空間分析功能與預測模型的結合，完成了滑坡預測因素的空間疊加，進行滑坡危險性預測，得出相應的預測分區圖和滑坡敏感性圖。

（3）進行基於GIS的滑坡災害風險分析預測與管理。如 Ellene（1994）,Leroi（1996）,Bunza（1996）, Castaneda Oscar E.（1998）, Atkinson（1998）, Michael（2000）, Aleotti（2000）等從影響滑坡災害風險的因素出發，利用GIS的空間分析功能進行因素疊加，實現風險評估並結合GIS的信息管理功能，對災害信息進行管理，最終進行管理決策，大到防災減災的目的。目前，國外在滑坡災害預測領域已基本實現了RS與GIS的緊密結合，個別項目已達到了3S技術的結合。

國內基於GIS技術開展地質災害評估工作起步較晚，目前還沒有成熟實用的地質災害預測評估的GIS系統。姜雲、王蘭生（1994）在山區城市地面岩體穩定性管理與控制中應用了GIS技術，以重慶市為典型研究對象，對地面岩體變形破壞進行了時空預測預報；同時，通過分析城市地質環境對土地工程利用的制約關系，應用GIS的信息存儲、查詢、空間疊加運算及DEM模型等功能，做出地力等級劃分，並編制了斜坡穩定性綜合評估分區圖。雷明堂、蔣小珍等（1994）將GIS技術運用在岩溶塌陷評估中，完成了研究區岩溶塌陷危險度評估及分區。成都理工學院（1998）和中國地質環境監測院及國土資源部長江三峽地質災害防治指揮部合作進行了「地質災害信息系統及防治決策支持系統」開發試驗工作，初步建立了一個全國地質災害調查與綜合評估系統。中國國土資源經濟研究院、中國地質大學、中國地質科學院岩溶地質研究所、國土資源部實物地質資料中心（2002）聯合開展了「全國地質災害風險區劃」項目攻關，利用國產軟體MAPGIS，對全國小比例尺滑坡、泥石流、岩溶塌陷地質災害進行了基於GIS的風險評估（包括地質災害危險性評估、易損性評估和風險性區劃）。朱良峰等在國產版權的MAPGIS軟體平台上，開發了一套地質災害風險評估系統RISKANLY。這套基於GIS技術的地質災害風險分析不僅方法上可行，而且技術上先進，代表著地質災害風險分析的發展方向。當然，無論是地質災害的危險性分析模型，還是區域社會經濟易損性分析模型，都有待於實踐中的進一步研究與發展，這顯然是應該隨著人類對地質災害本質屬性認識的逐漸深化而不斷發展的。

隨著我國社會經濟的迅速發展和城市化進程的加快，崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等地質災害破壞的廣度與深度也在迅速增大，需要更加關注地質災害的區域時空預測研究。與地質災害有關的相關因素很多且成因復雜，都與空間信息密切相關，因此，利用GIS技術不僅可以對地質災害相關的各種空間信息進行管理，而且可以從不同的空間和時間尺度上分析地質災害的發生與環境因素之間的統計關系，評估地質災害的發生風險和可能的災害范圍。因此，基於GIS的地質災害風險評估與區劃將會在未來我國的社會經濟發展中起著重要的作用。

九、小結

地質災害風險評估涉及兩個重要的方面：一是地質災害發生的可能性問題，二是人類自身、社會及環境等對象對地質災害的抵禦能力問題。因此，地質災害的定義採用國際上的geological hazard一詞。本書遵循科學性、通用性的原則，結合國內近年來在地質災害風險評估領域已初步形成的有代表性的術語表達方式，在聯合國教科文組織提出的統一定義的基礎上，對地質災害風險評估所涉及的基本術語定義如下：

（1）危險度H（Hazard）。特定地區范圍內某種潛在的地質災害現象在一定時期內發生的概率。

（2）易損性V（Vulnerability）。某種地質災害現象以一定的強度發生而對承災體可能造成的損失程度，易損性可以用0-1來表示，0表示無損失，1表示完全損失。

（3）承災體E（Element at risk）。特定區域內受地質災害威脅的各種對象，包括人口、財產、經濟活動、公共設施、土地、資源、環境等。

（4）風險度R（Risk）。承災體可能受到各種地質災害現象襲擊而造成的直接和間接經濟損失、人員傷亡、環境破壞等。風險等於危險性、易損性、承災體價值三者的乘積。

風險度（R）=危險度（H）×易損度（V）×承災體價值（E）

D. 不確定性分析法

傳統方法將影響邊坡狀態的諸因素看作確定性量，用安全系數作為衡量邊坡狀態的指標。然而，大量的試驗和工程實踐證明，影響邊坡狀態的因素中有許多具有很大的隨機性，如邊坡岩土的強度參數、外界荷載、邊界條件、地下水、岩土體內的各種不連續面等。用確定性方法進行計算評價會帶來很大的誤差，甚至結果失真。岩土土性的不確定性首先在於岩土性質本身在空間和時間域上的可變性。就以一定范圍的土體而言，土性空間均值也存在著不確定性。另外，由於在室內或現場試驗存在著試驗誤差，土性參數測試中的條件與實際情況有出入而引起的誤差，都會導致土性參數的不確定性。

思維方法的變革是岩石力學與工程研究取得突破的關鍵。如何引入相關學科的新知識、新理論，使之更好地指導岩體工程的實踐，是必須考慮的問題。_[53]20世紀80年代末伴隨著思維方法的變革而提出的「不確定性系統分析方法」，為大型岩石工程分析和設計提供了正確的方法。這種方法也可以稱為綜合智能分析方法，它是在人工智慧、神經網路、遺傳演算法、時序分析、模糊數學、灰色理論、系統科學等學科興起的基礎上建立起來的，在一定程度上，為我們提供了新的思維方式和研究方法。毫無疑問，這方面的工作應該繼續加強而不是削弱。但是這些依據純數學手段建立起來的各種預測或分析模型，難以反映出岩土工程的力學本質，其實用價值和可信程度讓人懷疑。

E. 為什麼進行不確定性分析基本方法有哪些

進行不確定性分析的原因是，為了作出正確決策，需要對這些不肯定因素進行技術經濟分析，計算其發生的概率及對決策方案的影響程度，從中選擇經濟效果最好（或滿意）的方案。

進行不確定性分析，需要依靠決策人的知識、經驗、信息和對未來發展的判斷能力，要採用科學的分析方法。通常採用的方法有：①計算方案的損益值。即把各因素引起的不同收益計算出來，收益最大的方案為最優方案；②計算方案的後悔值。即計算出由於對不肯定因素判斷失誤而採納的方案的收益值與最大收益值之差，後悔值最小的方案為最佳方案；③運用概率求出期望值，即方案比較的標准值，期望值最好的方案為最佳方案；④綜合考慮決策的准則要求，不偏離規則。概括起來就是不確定性分析可分為盈虧平衡分析、敏感性分析、概率分析和准則分析。

F. 按照決策者主觀態度，不確定性決策分析的方法有哪些

不確定型決策所處的條件和狀態都與風險型決策相似，不同的只是各種方案在未來將出現哪一種結果的概率不能預測，因而結果不確定。
1.等可能性法：也稱拉普拉斯決策准則。採用這種方法，是假定自然狀態中任何一種發生的可能性是相同的，通過比較每個方案的損益平均值來進行方案的選擇，在利潤最大化目標下，選取擇平均利潤最大的方案，在成本最小化目標下選擇平均成本最小的方案。
2.保守法：也稱瓦爾德決策准則，小中取大的准則。決策者不知道各種自然狀態中任一種發生的概率，決策目標是避免最壞的結果，力求風險最小。運用保守法進行決策時，首先在確定的結果，力求風險最小。運用保守法進行決策時，首先要確定每一可選方案的最小收益值，然後從這些方案最小收益值中，選出一個最大值，與該最大值相對應的方案就是決策所選擇的方案。
3.冒險法：也稱赫威斯決策准則，大中取大的准則。決策者不知道各種自然狀態中任一種可能發生的概率，決策的目標是選最好的自然狀態下確保獲得最大可能的利潤。冒險法在決策中的體運用是：首先，確定每一可選方案的最大利潤值；然後，在這些方案的最大利潤中選出一個最大值，與該最大值相對應的那個可選方案便是決策選擇的方案。由於根據這種准則決策也能有最大虧損的結果，因而稱之冒險投機的准則。
4.樂觀法：也稱折衰決策法，決策者確定一個樂觀系數ε（0.5，1），運用樂觀系數計算出各方案的樂觀期望值，並選擇期望值最大的方案。
5.最小最大後悔值法：也稱薩凡奇決策准確性則，決策者不知道各種自然狀態中任一種發生的概率，決策目標是確保避免較大的機會損失。運用最小最大後悔值法時，首先要將決策矩陣從利潤矩陣轉變為機會損失矩陣；然後確定每一可選方案的最大機會損失；再次，在這些方案的最大機會損失中，選出一個最小值，與該最小值對應的可選方案便是決策選擇的方案。

G. 什麼是不確定性推理有哪幾類不確定性推理方法

特徵檢測又稱誤用檢測，主要有以下五種方法：
(1)基於專家系統的誤用入侵檢測

專家系統是基於知識的檢測中運用最多的一種方法。該方法將有關入侵的知識轉化成if-then結構的規則，即將構成入侵所要求的條件轉化為if部分，將發現入侵後採取的相應措
施轉化成then部分。當其中某個或某部分條件滿足時，系統就判斷為入侵行為發生。其中的if-then結構構成了描述具體攻擊的規則庫。條件部分，即if後的規則化描述，可根據審計事件得到，然後根據規則和行為進行判斷，執行then後的動作。
在具體實現中，專家系統需要從各種入侵手段中抽象出全面的規則化知識，需處理大量數據，在大型系統上尤為明顯。因此，大多運用與專家系統類似的特徵分析法。特徵分析不是將攻擊方法的語義描述轉化為檢測規則，而是在審計記錄中能直接找到的信息形式。這樣大大提高了檢測效率。這種方法的缺陷也和所有基於知識的檢測方法一樣，即需要經常為新發現的系統漏洞更新知識庫，而且由於對不同操作系統平台的具體攻擊方法和審計方式可能不同，特徵分析檢測系統必須能適應這些不同。
(2)基於模型推理的誤用入侵檢測

模型推理是指結合攻擊腳本來推斷入侵行為是否出現。其中有關攻擊者行為的知識被描述為：攻擊目的，攻擊者為達到此目的可能的行為步驟，以及對系統的特殊使用等。基於模
型推理的誤用檢測方法工作過程如下：

①根據攻擊知識建立攻擊腳本庫，每一腳本都由一系列攻擊行為組成；

②用這些攻擊腳本的子集來匹配當前行為模式，發現系統正面臨的可能攻擊；

③將當前行為模式輸入預測器模塊，產生下一個需要驗證的攻擊腳本子集，並將它傳給決策器；
④決策器根據這些假設的攻擊行為在審討記錄中的可能出現方式，將它們轉換成與特定系統匹配的審計記錄格式，然後在審計記錄中尋找相應信息來判斷這些行為模式是否為攻擊行為。

假設的初始攻擊腳本子集應易於在審計記錄中識別，並且出現頻率很高。隨著一些腳本被確認的次數增多，另一些腳本被確認的次數減少，從而攻擊腳本不斷地得到更新。
模型推理方法對不確定性的推理有合理的數學理論基礎，同時決策器使得攻擊腳本可以與審計記錄的上下文無關。另外，這種檢測方法減少了需要處理的數據量。但其創建入侵檢
測模型的工作量比較大，並且決策器轉換攻擊腳本比較復雜。

(3)基於狀態轉換分析的誤用入侵檢測

狀態轉換分析是將狀態轉換圖應用於入侵行為分析，它最早由R．Kemmerer提出。狀態轉換法將入侵過程看作一個行為序列，這個行為序列導致系統從初始狀態轉到被入侵狀態。
分析時首先針對每一種入侵方法確定系統的初始狀態和被入侵狀態，以及導致狀態轉換的轉換條件，即導致系統進人被入侵狀態必須執行的操作(特徵事件)；然後用狀態轉換圖來表示每一個狀態和特徵事件，這些事件被集成於模型中，所以檢測時不需要一個個地查找審計記錄。但是，狀態轉換是針對事件序列分析，所以不宜於分析十分復雜的事件，而且不能檢測與系統狀態無關的入侵。
(4)基於條件概率的誤用入侵檢測

基於條件概率的誤用入侵檢測方法將入侵方式對應於一個事件序列，然後通過觀測事件發生的情況來推測入侵的出現。這種方法的依據是外部事件序列，根據貝葉斯定理進行推理。
令ES表示某個事件序列，發生入侵的先驗概率為P(Intrusion)，發生入侵時該事件序列ES出現的後驗概率為P(ES Intrusion)，該事件序列出現的概率為e(ES)，則有

由於通常情況下網路安全專家可以給出先驗概率P(intrusion),由入侵報告及審計數據可得P(ESㄧintrusion)和於是有

故可以通過事件序列的觀測，推算出P(IntrusionㄧES)。

基於條件概率的誤用入侵檢測方法是在概率理論基礎上的一個普遍方法。它是對貝葉斯方法的改進，其缺點是先驗概率難以給出，而且事件的獨立性難以滿足。
(5)基於鍵盤監控的誤用入侵檢測

該方法假設入侵對應特定的擊鍵序列模式，然後監測用戶擊鍵模式，並將這一模式與入侵模式匹配，即能檢測入侵。這種方法在沒有操作系統支持的情況下，缺少捕獲用戶擊鍵的
可靠方法，而且同一種攻擊存在無數擊鍵方式表示。另外，假如沒有擊鍵語義分析，用戶使用別名命令很容易欺騙這種檢測技術。例如，用戶注冊的SHELL提供了簡寫命令序列工具，可以產生所謂的別名，類似宏定義。因為這種技術僅僅分析擊鍵，所以不能夠檢測到惡意程序執行結果的自動攻擊。但該方法相對容易實現。

H. 不確定性分析的定量方法主要有哪些

1、計算方案的損益值。即把各因素引起的不同收益計算出來，收益最大的方案為最優方案；

2、計算方案的後悔值。即計算出由於對不肯定因素判斷失誤而採納的方案的收益值與最大收益值之差，後悔值最小的方案為最佳方案；

3、運用概率求出期望值，即方案比較的標准值，期望值最好的方案為最佳方案；

4、綜合考慮決策的准則要求，不偏離規則。概括起來就是不確定性分析可分為盈虧平衡分析、敏感性分析、概率分析和准則分析。

(8)常用的不確定分析方法擴展閱讀：

不確定性分析由來：

客觀事物發展多變的特點以及人們對客觀事物認識的局限性，使得對客觀事物的預測結果可能偏離人們的預期，具有不確定性，投資項目也不例外。

盡管在投資項目決策分析與評價工作中已就項目市場、採用技術、設備、工程方案、環境保護、配套條件、投資融資和投入產出價格等方面作了盡可能詳盡的研究。

但項目經營的未來狀況仍然可能與設想狀況發生偏離，項目實施後的實際結果可能與預測的基本方案產生偏差，投資項目因而有可能面臨潛在危險。

這是由於上述投資項目決策分析與評價工作所採用的各項數據都是根據歷史數據和經驗對將來相當長一段時期進行預測得到，而預測的不確定性已為人所共知。

因此這些數據都或多或少帶有某種不確定性，致使投資項目的決策分析與評價結果具有不確定性。

I. 什麼是不確定性分析主要包括哪些內容

不確定性分析是對生產、經營過程中各種事前無法控制的外部因素變化與影響所進行的估計和研究。為了正確決策，需進行技術經濟綜合評價，計算各因素發生的概率及對決策方案的影響，從中選擇最佳方案。

不確定性分析的分析內容包括盈虧平衡分析、敏感性分析、概率分析。敏感性分析是從定量分析的角度研究有關因素發生某種變化對某一個或一組關鍵指標影響程度；通過盈虧平衡點（BEP）分析項目成本與收益的平衡關系。各種不確定因素變化會影響投資方案經濟效果。

(9)常用的不確定分析方法擴展閱讀：

產生不確定性的因素有：

1、未來經濟形勢的變化。如通貨膨脹和物價變動；

2、技術進步使技術裝備和生產工藝變革；

3、生產能力的變化；

4、建設資金和工期的變化；

5、國家經濟政策和法規、規定的變化。例如，企業的經營決策將受到國家經濟政策調整、市場需要變化、原材料和外協件供應條件改變、產品價格漲落、市場競爭加劇等因素的影響，這些因素大都無法事先加以控制。

J. 不確定性分析有哪幾種主要方法 他們各自有什麼優點和局限性

進行不確定性分析，需要依靠決策人的知識、經驗、信息和對未來發展的判斷能力，要採用科學的分析方法。通常採用的方法有：①計算方案的損益值。即把各因素引起的不同收益計算出來，收益最大的方案為最優方案；②計算方案的後悔值。即計算出由於對不肯定因素判斷失誤而採納的方案的收益值與最大收益值之差，後悔值最小的方案為最佳方案；③運用概率求出期望值，即方案比較的標准值，期望值最好的方案為最佳方案；④綜合考慮決策的准則要求，不偏離規則。概括起來就是不確定性分析可分為盈虧平衡分析、敏感性分析、概率分析和准則分析。其中盈虧平衡分析只用於財務評價，敏感性分析和概率分析可同時用於財務評價和國民經濟評價。按不確定性類型及處理方法不同也可進行下列分類：變化情況
處理方法變化有一定范圍
盈虧平衡分析
敏感性分析變化遵循統計規律
概率分析變化既無范圍又無規律
准則分析