賴成光，王兆禮，陳曉宏，黃銳貞，廖威林，吳旭樹

(1.中山大學(xué)水資源與環(huán)境研究中心，廣東 廣州 510275；2.華南地區(qū)水循環(huán)與水安全廣東普通高校重點實驗室，廣東 廣州 510275;3.華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院，廣東 廣州 510641)

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基于Ant-Miner的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型及應(yīng)用*

賴成光1,2，王兆禮3，陳曉宏1,2，黃銳貞1,2，廖威林3，吳旭樹3

(1.中山大學(xué)水資源與環(huán)境研究中心，廣東 廣州 510275；2.華南地區(qū)水循環(huán)與水安全廣東普通高校重點實驗室，廣東 廣州 510275;3.華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院，廣東 廣州 510641)

應(yīng)用蟻群優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization, ACO)進行規(guī)則挖掘是一個新的研究熱點。為解決指標變量與風(fēng)險級別間非線性關(guān)系，提出一種基于蟻群規(guī)則挖掘算法(Ant-Miner)的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型。在GIS技術(shù)支持下，將該模型應(yīng)用于北江流域洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃實例中，結(jié)果表明：① Ant-Miner模型可挖掘15條適合研究區(qū)的洪災(zāi)風(fēng)險分類規(guī)則，這些規(guī)則以簡單的條件語句形式表現(xiàn)，便于生成風(fēng)險區(qū)劃圖；② Ant-Miner模型測試精度(95.1%)高于相同條件下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度(92.9%)，表明其分類性能更好，對洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃具有更好的適用性；③ 研究區(qū)高風(fēng)險區(qū)主要集中于降雨量較大、地勢平緩低洼、人口財產(chǎn)密集的地區(qū)，與歷史洪災(zāi)風(fēng)險情況較吻合，表明所構(gòu)建的模型科學(xué)合理，可為流域洪災(zāi)風(fēng)險評價提供了新思路。

洪災(zāi)；風(fēng)險區(qū)劃；蟻群優(yōu)化算法；規(guī)則挖掘；北江流域

洪水災(zāi)害是一種突發(fā)性強、發(fā)生頻率高、危害嚴重的自然災(zāi)害[1-2]。洪災(zāi)風(fēng)險評價是確定洪災(zāi)風(fēng)險相對大小的重要手段，是一種定性、半定量化且考慮自然屬性和社會屬性的綜合性評價。洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃是在洪水風(fēng)險評價基礎(chǔ)上把研究區(qū)劃分為不同風(fēng)險級別的區(qū)域，其目的是為了更準確地掌握洪災(zāi)風(fēng)險的空間分布格局及內(nèi)在規(guī)律。開展洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃工作對洪災(zāi)風(fēng)險管理、災(zāi)害預(yù)警預(yù)報、洪水保險評估等工作具有重要指導(dǎo)意義。由于洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃受自然和社會諸多因素影響，評價過程涉及多個評價指標，因而一直是國內(nèi)外災(zāi)害學(xué)研究的熱點和難點之一。構(gòu)建風(fēng)險區(qū)劃模型常用的方法有層次分析法[3]、模糊綜合評價[4]、集對分析法[5]等。

隨著洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃方法多樣化發(fā)展，一些智能算法也逐漸被應(yīng)用，如決策樹[6-7]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[8]、隨機森林模型[9]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10]等。Colorni 和 Dorigo等[11]于1991年提出了一種新的模擬螞蟻群體智能行為的蟻群優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization, ACO)，該算法具有較強的魯棒性、自適應(yīng)性、正反饋和優(yōu)良的分布式計算機制、易于與其他算法結(jié)合的優(yōu)點?；谙伻核惴ǖ囊?guī)則挖掘(Ant-Miner)最初由Parpinelli[12]于2002年提出，目的是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中挖掘分類規(guī)則，然后應(yīng)用分類規(guī)則對待測數(shù)據(jù)進行分類，已被成功應(yīng)用于蛋白質(zhì)層次分類[13]、聲頻信號分類[14]、遙感影像分類[15]、元胞機轉(zhuǎn)移規(guī)則發(fā)現(xiàn)[16]等領(lǐng)域。上述研究均表明Ant-Miner能有效解決非線性分類問題，且具有較高的精度與效率。

洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃需綜合考慮研究區(qū)指標變量與最終風(fēng)險級別相關(guān)關(guān)系，顯然，風(fēng)險區(qū)劃過程實質(zhì)上也是一個解決多變量分類問題的過程。各指標變量與風(fēng)險級別之間的關(guān)系往往是復(fù)雜的非線性關(guān)系，而Ant-Miner可以有效地解決此類問題，且能保持較高的精度與效率。因此基于Ant-Miner的分類方法理論上可被應(yīng)用到洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃領(lǐng)域然而卻鮮見相關(guān)報道。鑒于此，本文將以北江流域為例構(gòu)建洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃指標體系，借助GIS技術(shù)建立基于Ant-Miner的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型，以探索洪災(zāi)風(fēng)險評價新途徑，以期為流域防洪減災(zāi)和災(zāi)害評估工作提供參考依據(jù)。

1 基于 Ant-Miner洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型

洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃指根據(jù)研究區(qū)洪水危險性特征，參考區(qū)域承災(zāi)能力及社會經(jīng)濟狀況，把研究區(qū)劃分為不同風(fēng)險等級的區(qū)域，區(qū)劃過程受自然和社會眾多因素影響，而這些因素往往通過風(fēng)險指標變量體現(xiàn)。構(gòu)建合適的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型可以方便分析風(fēng)險空間分布特性。模型的核心任務(wù)是根據(jù)指標變量對風(fēng)險進行綜合分類，即對研究區(qū)內(nèi)的風(fēng)險水平進行分類并區(qū)劃出不同級別。

ACO算法主要通過模擬自然界中螞蟻集體尋徑行為而提出的一種基于群體智能的啟發(fā)式仿生進化算法[17]。而基于蟻群算法的規(guī)則挖掘(Ant-Miner)的目標則是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中挖掘分類規(guī)則，每個螞蟻的任務(wù)是不斷尋找分類規(guī)則，最終整個蟻群能夠挖掘出一個非常滿意的規(guī)則庫[18]。同理，基于Ant-Miner的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型的基本思想是利用該算法卓越的分類性能對洪災(zāi)風(fēng)險水平進行分級，主要原理是利用蟻群覓食原理在數(shù)據(jù)庫中搜索最優(yōu)規(guī)則，通過模仿螞蟻尋找食物的方式來構(gòu)造洪災(zāi)風(fēng)險級別識別的規(guī)則，并利用這些規(guī)則對待測數(shù)據(jù)進行分級。

1.1 Ant-Miner原理

定義路徑為指標節(jié)點和風(fēng)險級別節(jié)點的連線，其中每個指標節(jié)點最多只出現(xiàn)一次且必須有風(fēng)險級別節(jié)點[17]。圖1中給出了兩條可能的路徑，每條路徑對應(yīng)著一條分類規(guī)則，分類規(guī)則的挖掘可以看成對路徑的搜索。然而搜索的并非最短路徑，而是最優(yōu)路徑，此最優(yōu)路徑表示最優(yōu)的分類規(guī)則?？梢杂寐窂綄?yīng)規(guī)則的分類能力(有效性)和長短(簡潔性)來衡量路徑的優(yōu)劣。

圖1 分類規(guī)則對應(yīng)的路徑Fig.1 Classification rules corresponding to routes

螞蟻構(gòu)造規(guī)則的過程體現(xiàn)為構(gòu)造一條路徑，可分為3個階段[17]：首先從一條空路徑開始重復(fù)選擇路徑節(jié)點增加到路徑上(模仿螞蟻的爬行過程)，直到得到一條完整路徑，也即一條分類規(guī)則；其次進行規(guī)則的剪枝，以解決分類規(guī)則過度擬合問題；最后更新所有路徑上的外激素濃度，對下一只螞蟻構(gòu)造規(guī)則施加影響(模擬螞蟻間的信息交流)。三個階段間的具體協(xié)作如圖2所示。

圖2 ACO 規(guī)則構(gòu)建流程圖Fig.2 Flow chart of ACO rule construction

1) 規(guī)則構(gòu)造

定義蟻群搜索路徑為指標節(jié)點和等級節(jié)點的連線，即每只螞蟻走過的一條路徑對應(yīng)于一條分類規(guī)則。如圖1所示，風(fēng)險等級可以認為是食物源，各離散指標值到風(fēng)險等級之間構(gòu)成了一段路徑，每條路徑對應(yīng)一條分類規(guī)則，分類規(guī)則的挖掘可以當作是對最優(yōu)路徑的搜索。剛開始時，隨機生成一條規(guī)則，規(guī)則的形式為：IF< term1AND term2AND…> THEN，其中termi為條件項，條件組合用<指標名稱，操作符號(即“>=”和“<=”兩種符號)，指標值>表示，grade為滿足該規(guī)則的洪災(zāi)風(fēng)險等級。需要注意的是指標樣本是連續(xù)值，需對數(shù)據(jù)進行離散化處理[19]。

規(guī)則構(gòu)造具體包括初始化蟻群、初始化信息素和蟻群移動3部分內(nèi)容：

初始化蟻群：m只螞蟻隨機分布在第一個評價指標的某節(jié)點上。

初始化信息素：所有路徑節(jié)點的信息素濃度被初始化為相同的值：

(1)

其中，τij為條件項termij的信息素濃度，a為數(shù)據(jù)庫中指標(不包括等級數(shù))總數(shù)，bi為指標i所有可能取值的數(shù)據(jù)，j為風(fēng)險等級數(shù)。

蟻群移動：螞蟻根據(jù)以下公式選擇下一個節(jié)點。

(2)

上式中采用賭輪機制用來選擇指標節(jié)點[12]，對每個指標來說，其所屬節(jié)點termij被選擇的概率為Pij(t)。其中，τij(t)為條件項termij的信息素濃度，ηij為條件項termij的啟發(fā)式函數(shù)值。

(3)

2) 規(guī)則修剪

根據(jù)指標節(jié)點的選擇標準，在每個指標中選擇一個節(jié)點后得到一條最原始的規(guī)則，規(guī)則的有效性通過公式(4)進行計算。

(4)

對于等級cj的分類結(jié)果，TruePos表示實際屬于該等級且分類模型認為屬于該等級的樣本數(shù)；TrueNeg表示實際屬于該等級但分類模型認為不屬于該等級的樣本數(shù)；FlasePos表示實際不屬于該等級但分類模型認為屬于該等級的樣本數(shù)；FlaseNeg表示實際不屬于該等級且分類模型認為不屬于該等級的樣本數(shù)。

修剪方法是依次移去能使規(guī)則有效性得到最大提高的指標節(jié)點，即移除多余的指標節(jié)點，直到任一指標節(jié)點的移除都會降低規(guī)則的有效性。若達到結(jié)束條件(足夠好的規(guī)則或最大迭代次數(shù))則結(jié)束，否則再次返回蟻群移動的步驟。當若干螞蟻連續(xù)搜索到同一路徑時，則認為搜索收斂，該路徑進行規(guī)則修剪后成為一條最終規(guī)則；或當?shù)螖?shù)達到指定的次數(shù)時，在迭代過程搜索到的規(guī)則中選擇質(zhì)量最好的規(guī)則作為最終規(guī)則。由于在迭代過程中，質(zhì)量較好的規(guī)則，由于其信息素濃度逐漸增強，從而能夠得以保留，并被視為最終分類規(guī)則，其它質(zhì)量較差的規(guī)則被丟棄。

3) 信息素更新

人工螞蟻在指標節(jié)點選擇過程中的正反饋機制是通過改變指標節(jié)點上的信息素濃度來實現(xiàn)的。當一次迭代中的人工螞蟻構(gòu)造的規(guī)則經(jīng)過修剪得到分類規(guī)則后，所有路徑節(jié)點的信息素濃度都將依據(jù)這種分類規(guī)則的效率進行更新，指標節(jié)點的信息素濃度更新公式如下：

(5)

(6)

(7)

1.2 基于Ant-Miner的洪災(zāi)風(fēng)險評價流程

本研究提出基于Ant-Miner的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型，基本思路是從風(fēng)險的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中挖掘出風(fēng)險分類規(guī)則，并對這些規(guī)則進行精度測試，再應(yīng)用這些規(guī)則對研究區(qū)進行分類和區(qū)劃以獲取洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖，評價流程如圖3所示。模型總體上可以劃分為訓(xùn)練、測試和分類3部分，其中訓(xùn)練過程是規(guī)則構(gòu)建的核心過程。訓(xùn)練過程得到的分類規(guī)則用于樣本測試檢驗和待測數(shù)據(jù)分類。

圖3 基于Ant-Miner的洪災(zāi)風(fēng)險評價流程圖Fig.3 Assessment flow chart of flood risk based on Ant-Miner

2 實例分析

2.1 實例流域及數(shù)據(jù)預(yù)處理

北江是珠江第二大河流，流域總面積46 170 km2，一級支流有翁江、琶江、錦江等。由于暴雨量大，流域坡陡，水系又是葉脈分布，洪水容易集中，洪峰上漲速度快，具有山區(qū)洪水特點：峰型尖瘦，漲落較快，洪峰一般呈連續(xù)的多峰型。歷史上該流域洪水泛濫頻繁，損失較嚴重，對其洪災(zāi)風(fēng)險進行評價具有重要現(xiàn)實意義。

依據(jù)災(zāi)害系統(tǒng)理論，遵循代表性系統(tǒng)性、客觀性與可操作性等原則[21～23]，選取10個評價指標，包括6個反映自然屬性的指標：最大3 d降雨量(mm)，臺風(fēng)年頻次(年/次)，坡度(°)，河流緩沖區(qū)(m)，徑流深(mm)，數(shù)字高程模型(DEM)(m)；4個反映社會屬性的指標：距公路距離(m)，耕地面積百分比(%)，人口密度(人/km2)，GDP密度(萬元/km2)。各指標具體分布如圖4所示。

圖4 各指標圖層分布特征Fig.4 Characteristic distributions of evaluation indexes

數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理：1961-2005年最大3 d降雨量和徑流深數(shù)據(jù)來源于廣東省水文局(http:∥www.gdsw.gov.cn/wcm/gdsw/index.html)，分別利用流域內(nèi)降雨站和水文站數(shù)據(jù)，采用克里金插值法插值獲得；臺風(fēng)數(shù)據(jù)來源于廣東省氣象局(http:∥www.grmc.gov.cn/)，臺風(fēng)年頻次是指各縣市遭受臺風(fēng)襲擊次數(shù)的多年平均值，且以縣(市)為單元進行賦值；數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)調(diào)查局(http:∥data.geocomm.com/dem/)，用于表征流域地形情況；坡度和河流數(shù)據(jù)是運用GIS技術(shù)通過DEM提取，其中河流緩沖區(qū)是根據(jù)提取的河流的不同級別乘以500m后得到緩沖區(qū)，再利用Arc.GIS中的Euclidean Distance工具進行插值獲得；公路數(shù)據(jù)(2005)來源于廣東省公路局(http:∥www.gdhighway.gov.cn/)，到距公路距離指標的處理類似于河流緩沖區(qū)，利用Euclidean Distance工具進行插值可得；人口和GDP密度數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息共享網(wǎng)站(http:∥www.ngcc.cn/)；耕地面積百分比來源于中國科學(xué)院共享網(wǎng)站(http:∥www.cas.cn/)。在ArcGIS9.3軟件Spatial Analyst模塊支持下，利用柵格計算器(Raster Calculator)的地圖代數(shù)功能(Map Algebra)對上述10個評價指標圖層進行極差標準化處理，生成10個grid柵格數(shù)據(jù)圖層，空間分辨率為100 m×100 m。

2.2 實例應(yīng)用步驟

為驗證Ant-Miner可以被應(yīng)用到洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃領(lǐng)域中，本文結(jié)合圖3通過樣本選取、分類規(guī)則挖掘(訓(xùn)練)、精度檢驗(測試)、風(fēng)險等級識別(分類)4個步驟構(gòu)建基于Ant-Miner的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型，詳述如下：

1)樣本選取。訓(xùn)練樣本選擇是蟻群學(xué)習(xí)的關(guān)鍵步驟，直接關(guān)系到所獲規(guī)則質(zhì)量。根據(jù)實際調(diào)查和現(xiàn)有的評價成果[10,20-22]，利用ArcGIS9.3空間分析模塊的Sample命令采用分層隨機采樣的方法來獲取訓(xùn)練樣本和測試數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)為2 000，測試數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)為1 029?；赪EKA(Waikato Environment for Knowledge Analysis)平臺利用基于熵的離散化方法對樣本數(shù)據(jù)進行離散化處理[15]。

2)分類規(guī)則挖掘。洪災(zāi)風(fēng)險等級分類規(guī)則通過Ant-Miner從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中挖掘，Ant-Miner是根據(jù)文獻[15]提供的代碼并作改進后在VisualBasic6.0環(huán)境中編程實現(xiàn)。在運用Ant-Miner挖掘規(guī)則時，離散化后的各指標值作為螞蟻路徑的屬性節(jié)點，洪災(zāi)風(fēng)險等級作為螞蟻路徑的風(fēng)險級別節(jié)點，每條路徑對應(yīng)一條分類規(guī)則。分類規(guī)則的挖掘可以當作是螞蟻對最優(yōu)路徑的搜索。本研究中，對于2 000個訓(xùn)練樣本，Ant-Miner的參數(shù)設(shè)置如下：蟻群數(shù)量=60；每個規(guī)則覆蓋的最少樣本數(shù)=5；最大未覆蓋樣本數(shù)=5；收斂規(guī)則數(shù)=10；迭代次數(shù)=1 000可收斂。在這5個參數(shù)中，蟻群數(shù)量和每個規(guī)則覆蓋的最少樣本數(shù)對分類精度較為敏感。訓(xùn)練結(jié)果表明：模型總體分類精度隨著蟻群數(shù)量的增加而改善，但蟻群數(shù)量大于60以后基本穩(wěn)定；分類精度隨著每個規(guī)則覆蓋的最少樣本數(shù)的增加而降低，當其等于5時達到最佳。

3)精度檢驗。應(yīng)用Ant-Miner挖掘的分類規(guī)則前，需利用測試數(shù)據(jù)集進行精度驗證，精度滿足要求才能應(yīng)用所挖掘的規(guī)則。輸入1 029個測試數(shù)據(jù)檢測所挖掘規(guī)則，并生成混淆矩陣。

4)風(fēng)險等級分類。獲取挖掘得到的分類規(guī)則后，利用ArcGIS9.3柵格計算器的條件語句對風(fēng)險級別進行分類，并生成北江流域洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖。

2.3 結(jié)果與分析

通過實例應(yīng)用的4個步驟后，結(jié)合北江流域的10個指標，借助GIS技術(shù)構(gòu)建的基于Ant-Miner洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型可獲得以下主要結(jié)果：

1)分類規(guī)則。利用構(gòu)建的Ant-Miner模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行挖掘后共獲得15條分類規(guī)則，這些分類規(guī)則能覆蓋所有風(fēng)險等級。表1列出了模型參數(shù)及部分分類規(guī)則，其中，規(guī)則的置信度是根據(jù)該規(guī)則對測試數(shù)據(jù)的分類精度來確定。從表1可以看出，該模型所挖掘的分類規(guī)則較簡單，均以條件語句形式表現(xiàn)，毋需通過數(shù)學(xué)公式來表達，能更方便和準確地描述評價指標間的復(fù)雜關(guān)系，顯然比數(shù)學(xué)公式更容易讓人理解。與此同時，根據(jù)上述規(guī)則可以地利用ArcGIS9.3中柵格計算器極其方便地生成風(fēng)險區(qū)劃圖，省略了其它智能模型的“待測柵格數(shù)據(jù)→點數(shù)據(jù)→判別→還原柵格數(shù)據(jù)”的轉(zhuǎn)化與判別步驟，大大節(jié)省了計算時間。

2)測試精度。訓(xùn)練后構(gòu)建的Ant-Miner模型需要滿足精度要求才能進行下一步應(yīng)用。根據(jù)生產(chǎn)的混淆矩陣(表2)可知，模型平均測試精度高達95.1%，表明建立的模型精度滿足要求(一般大于80%即可)，所挖掘的規(guī)則可被應(yīng)用到全流域進行風(fēng)險區(qū)劃。為了突出Ant-Miner區(qū)劃模型與其他模型的判別性能，選用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型[10]進行訓(xùn)練與測試，測試過程采用與Ant-Miner模型相同的訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)，最后產(chǎn)生測試混淆矩陣(表3)。對比兩混淆矩陣可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均測試精度為92.9%，略低于Ant-Miner模型的結(jié)果，表明Ant-Miner模型的區(qū)劃性能更好，在洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃領(lǐng)域有較好的適用性。

表1 Ant-Miner挖掘的部分規(guī)則1)Table1 Parts of the rules mined by Ant-Miner

1)a1～10分別表示最大3d降雨量、DEM、GDP密度、耕地面積百分比、人口密度、距公路距離、徑流深、坡度、河流緩沖區(qū)、臺風(fēng)年頻次10個指標的標準化數(shù)值；grade為洪災(zāi)風(fēng)險等級，1～5分別表示安全、較安全、中等、較危險、危險。

3)風(fēng)險空間分布特征。根據(jù)挖掘的15條分類規(guī)則，利用ArcGIS9.3柵格計算器輸入以條件語句表現(xiàn)的分類規(guī)則對風(fēng)險級別進行分類，并生成北江流域洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖(圖4)。根據(jù)風(fēng)險區(qū)劃圖分布特征可知，危險區(qū)域主要集中于清遠市區(qū)、四會市、南雄縣中部、陽山縣中部、懷集縣南部、佛岡縣、英德市中部等泛洪區(qū)；較危險區(qū)域主要位于樂昌市、仁化縣、廣寧縣、翁源縣、懷集縣南部、英德市南部等泛洪區(qū)。對比圖4指標分析可知，危險與較危險區(qū)域降雨較為豐富，且多集中于地勢平緩的平原或洼地地區(qū)。這些地區(qū)能較快地匯集雨水并形成徑流，極易形成洪水或內(nèi)澇；與此同時，這些地區(qū)人口與財產(chǎn)較為密集且農(nóng)業(yè)較為發(fā)達，因而導(dǎo)致風(fēng)險較高。為了便于與洪災(zāi)實際情況進行比較，選取北江流域4次典型的極端洪水災(zāi)害，即1915、1949、1982和1994年大洪水，以洪水淹沒范圍為基礎(chǔ)[20-22]，并結(jié)合災(zāi)情記錄，發(fā)現(xiàn)北江流域洪災(zāi)較重及風(fēng)險較高的區(qū)域與圖5中危險、較危險區(qū)域較為一致。驗證結(jié)果表明圖5能較好地反映北江流域存在的洪災(zāi)風(fēng)險實際情況。

表2 Ant-Miner模型測試精度Table 2 Test accuracy of Ant-Miner model

表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測試精度Table 3 Test accuracy of BP neural network model

圖5 基于Ant-Miner模型的北江流域洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖Fig.5 Zoning map of flood disaster risk based on Ant-Miner in the Beijiang River basin

3 結(jié) 論

本文試圖將蟻群算法的規(guī)則挖掘(Ant-Miner)引入到洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃中，并建立基于Ant-Miner 的洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型，在GIS技術(shù)支持下將此模型應(yīng)用于北江流域，結(jié)果表明：1)基于Ant-Miner 洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型在訓(xùn)練過程中共挖掘15條適合研究區(qū)的洪災(zāi)風(fēng)險分類規(guī)則，這些規(guī)則通過簡單的條件語句而非復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式表現(xiàn)，極容易與GIS技術(shù)結(jié)合并生成風(fēng)險區(qū)劃圖；2)基于Ant-Miner模型的測試精度為95.1%，而相同條件下的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度為92.9%，顯然前者的分類性能更好，對洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃有更好的適用性；3)Ant-Miner識別的高風(fēng)險區(qū)主要集中在降雨量較大、地勢平緩低洼、人口和財產(chǎn)密集的地區(qū)，與歷史洪災(zāi)風(fēng)險情況較吻合，表明所構(gòu)建的模型科學(xué)合理，可為洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃提供新思路。

Ant-Miner作為一種群智能方法，在數(shù)據(jù)處理中具有較大的應(yīng)用價值，可為洪災(zāi)風(fēng)險的智能化區(qū)劃提供一種有效的方法。但畢竟將Ant-Miner應(yīng)用到洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃領(lǐng)域才剛剛起步，在應(yīng)用時還有一些限制，如本研究僅選取了10個評價指標，從流域宏觀的角度分析洪災(zāi)風(fēng)險分布是合理的，但因忽略了水庫、堤防等水工建筑物的防洪影響，在微觀上風(fēng)險區(qū)劃精度不一定能滿足要求；另外對于算法本身，在數(shù)據(jù)挖掘過程中所發(fā)現(xiàn)的規(guī)則是按照順序排列，存在計算耗時相對較長等不足。

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Flood Risk Zoning Model Based on Ant-Miner and Its Application

LAIChengguang1,2,WANGZhaoli3,CHENXiaohong1,2,HUANGRuizhen1,2,LIAOWeilin3,WUXushu3

(1. Center for Water Resources and Environment, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China;2. Key Laboratory of Water Cycle and Water Security in Southern China of Guangdong High Education Institute, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China;3. School of Civil and Transportation Engineering, South China University of Technology,Guangzhou 510641, China)

Using Ant Colony Optimization (ACO) to mine rules is a research hotspot nowadays. This paper proposed a new zoning model of flood risk based on ant colony rule mining algorithm (Ant-Miner) to solve the non-linear relationship between index and flood risk grade. The model was used in the Beijiang River basin with the support of GIS technique. The assessment results show that ① 15 simple rules expressed in the form of conditional statement were mined by the Ant-Miner model. The rules are appropriate for the study areas and can be easily used for generating a zoning map of flood disaster risk. ② The test accuracy is 95.1% in the Ant-Miner model , 92.9% in BP neural network model, indicating that the discriminative capability and flood risk zoning applicability of the former is stronger than the latter. ③ The high risk areas identified by Ant-Miner are mainly located in the regions with large precipitation, flat and low-lying terrain and dense population and property. These areas match well with the submerged areas of historical flood disasters, indicating that the Ant-Miner model is reasonable and practicable and can provide a new method for flood risk assessment.

Flood disaster; risk zoning; ant colony optimization; rule mining; the Beijiang River basin

10.13471/j.cnki.acta.snus.2015.05.023

2014-12-17

國家自然科學(xué)基金資助項目(51210013,51479216,51209095, 41301627)；國家科技支撐計劃資助項目(2012BAC21B0103)；水利部公益資助項目(201301002-02, 201301071)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金資助項目(2014ZZ0027)

賴成光(1986年生)，男，研究方向：災(zāi)害風(fēng)險研究；通訊作者：陳曉宏;E-mail:eescxh@mail.sysu.edu.cn

TV877

A

0529-6579(2015)05-0122-08