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申请/专利权人：国能大渡河流域水电开发有限公司

摘要：本发明提出了一种水电站库区滑坡风险多维关联性评估方法，通过深入分析边坡稳定性影响因子，建立一个包含地形地貌、气象条件、生态环境、土壤墒情、人类活动以及边坡形变多个维度的边坡评价指标体系，通过提出基于模糊广义学习系统的边坡滑坡风险评估量化模型，实现不同风险等级边坡的准确评估，通过长期对边坡状态进行监测，为库区风险边坡提供长时间尺度的滑坡风险管理和防灾减灾科学指导，本申请展现出了显著的有效性和可靠性，其风险评估结果与实际情况高度吻合，为水电站库区边坡的安全管理提供地质灾害长期渐进变化趋势，为电站提供及时的防灾减灾指导。

主权项：1.一种水电站库区滑坡风险多维关联性评估方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：挖掘边坡稳定性影响因子：在水电站库区的滑坡处选取灾害观测点A和灾害观测点B，对灾害观测点A和灾害观测点B处边坡的地形地貌、气象条件、生态环境、土壤墒情、人类活动以及边坡形变进行检测和记录，确定灾害观测点A和灾害观测点B处的稳定性影响因子的指标；S2：根据边坡稳定性影响因子，构建多维度滑坡风险评价指标体系：将地形地貌、气象条件、生态环境、土壤墒情、人类活动以及边坡形变六大类型中的稳定性影响因子指标分别进行编号，使其成为一个合集，此合集即为多维度滑坡风险评价指标体系；S3：根据多维度滑坡风险评价指标体系，对指标进行相关性关联度分析：采用皮尔逊相关系数法用来衡量两个不同的指标SX、SY之间相关性程度，计算公式如下: 当皮尔逊相关系数的绝对值小于0.2时，表示两个指标间存在弱相关性，当绝对值大于0.7时，则表明指标之间存在强相关性；S4：对指标进行滑坡权重关联度分析，求取每个评估指标对边坡滑坡的影响权重：采用灰色关联度法求取每个评估指标对边坡滑坡的影响权重，首先对指标数据进行无量纲归一化处理，再利用1200组样本指标数据集建立数据矩阵，构成1200*19的矩阵S，具体如下： S5：对多维度滑坡风险评价指标关联度进行选择：剔除相关性强、差异小、对边坡滑坡影响小的评价指标，并选择概括性强、信息含量大、对边坡稳定性影响大的指标为关键评价指标，S6：采用模糊广义学习系统实现边坡滑坡风险评估：模糊广义学习系统包括输入、模糊子系统、增强节点和输出，对于边坡风险评价数据集{F,Θ}，其中F为关键评价指标，也是模糊广义学习系统的输入，Θ为模糊广义学习系统的输出，是一个有M*4的矩阵，可以表示为： 式中:θi-A、θi-B、θi-C和θi-D是介于0到1的值，代表着边坡处于注意级、警示级、警戒级和警报级四个风险等级的概率,并且满足：θi-A+θi-B+θi-C+θi-D＝1；S7：根据边坡滑坡风险评估输出结果，并将边坡划分到对应的等级：按照下式将边坡划分到对应的等级：

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