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摘要：山区高速公路工程建设具有周期短、地质条件复杂的特点，如果仍采用传统的边坡稳定性研究方法和分析手段来开展研究会显得过于繁琐，因此必须寻求新的途径与思路。基于模糊综合评价法与层次分析法，提出了山区高速公路边坡稳定性快速评价的方法;在此基础上，运用GIS技术，通过ArcSDE连接数据库SQL Server，在Visual Studio中以C#为编程语言，结合ArcGIS Engine研发了一套面向不同用户的山区高速公路边坡稳定性快速评价系统，并将该系统应用于乌尉高速公路沿线边坡稳定性的评价分析。结果表明：该系统评价结果与工程实际具有高度的一致性，说明该系统具有一定的可靠性与实用性，在山区公路灾害防控方面具有广泛的推广价值。
关 键 词：边坡稳定性;稳定性快速评价;模糊综合评价法;层次分析法;ArcGIS二次开发;乌尉高速公路;山区高速公路
中图法分类号：X43;P642.21
文献标志码：A
文章編号：1001-4179（2021）09-0131-05
DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.09.021
0 引 言
随着中国西部大开发战略和“一带一路”倡议的实施与逐步推进，西部地区的基础设施建设得到快速发展。山区公路工程具有边坡数量多、地质条件复杂等特点。目前多数山区公路边坡仍主要依靠人工进行信息管理和数据处理，因劳动强度大、效率低且易掺杂较多的人为影响因素等，导致边坡信息资料的管理、分析与评价滞后于工程运行需要，无法快速、精准地对边坡进行评价分析，从而直接影响公路边坡的施工进度及运营效益。
近年来，随着边坡工程稳定性评价高效率的发展需求，快速评价也进入了自动化、信息化时代。在快速评价方面，2007年石豫川[1]基于SMR体系与CSMR体系，建立了适合山区公路边坡稳定性快速评价的HSMR体系。2012年高俊[2]建立了受损林地安全稳定性快速评价体系，提出了受损林地安全稳定性快速评价方法。在数据库管理系统方面，国内外学者对公路资源信息管理系统进行了诸多研究[3-5]，同时在山区公路边坡稳定性评价系统中得到了很多应用，如2016年陈强等[6]借助MATLAB平台，编制了松散体边坡稳定性快速评价系统，并对程序可靠性进行了验证。
上述系统多采用MATLAB平台，VB、C++等语言进行开发，且目前在快速评价与系统开发相结合上研究较少。本文根据山区公路快速评价系统的要求与特点，运用GIS技术，结合ArcGIS 10.2软件的优势，通过ArcSDE 10.2连接大型关系型数据库SQL Server 2014，在Visual Studio 2012中以C#为编程语言，结合ArcGIS Engine 10.2研发了一套面向不同用户的山区高速公路边坡稳定性快速评价系统。
1 山区高速公路边坡稳定性评价方法
边坡稳定性评价采用模糊综合评价方法，首先对山区高速公路地形地质方面的信息进行综合因素分析，建立山区公路边坡稳定性评价指标体系;然后选取层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）确定各因素权重并利用隶属函数实现指标量化;最终提出了山区高速公路边坡稳定性快速评价方法。
1.1 建立山区公路边坡稳定性评价指标体系
山区公路边坡稳定性影响因素较多，通常情况下分为主控因素及诱发因素。通过采用调查统计法、因素敏感度法、数理统计法等方法研究表明[7-9]，岩体结构、地层岩性、风化程度、结构面产状、坡体结构、边界条件、地下水、降雨强度、冻融状态、地震烈度等诸因素对边坡稳定性均有不同程度的影响。因此，综合已有研究成果，本文建立了山区公路边坡稳定性评价指标体系，如图1所示。
1.2 确定评价指标权重及隶属函数
AHP方法采用多位专家的经验判断与数学模型相结合，其结论相对可靠，且适于定性与定量因素相结合的决策问题。因此，本文使用AHP方法确定评价指标权重[10]，并以乌尉高速公路沿线36个边坡实地调查数据作为样本，利用专家法与三角函数法实现指标的量化[11]，如地层岩性指标取值如表1所列，边坡角度指标取值采用三角形隶属函数[10]，如表2所列。其中地下水、降雨强度等动态变量因素可按范围取值进行分级。
表2中X代表边坡角度的实测值，X1表示转换分值，隶属度F（F1～F5）根据以下公式进行计算：
AHP方法先构造比较判断矩阵，并进行层次单排序及一致性检验后得到3级指标的权重[12]，即一级指标WP=w1，w2，w3=0.4，0.3，0.3，二级指标WS1=w11，w12，w13=0.4，0.3，0.3，WS2=w21，w22，w23=0.3876，0.2466，0.3658，WS3=w31，w32，w33，w34=0.2632，0.3684，0.1579，0.2105，三级指标WT=w211，w212，w213=0.2500，0.4167，0.3333。
1.3 边坡稳定性快速评价方法
本文所建立的边坡稳定性评判模型属于3级模糊层次综合评判模型。先对三级指标进行2级模糊评判：
式中：WT为Y22对应的3级指标的权重向量;Dl为单因素评判矩阵;“”为模糊算子。算法为加权平均，考虑各因素的作用。将所得2级模糊综合评判结果B作为3级评判模糊关系矩阵，与二级指标权重WSl进行模糊运算：
将所得1级模糊综合评判结果B′作为2级评判模糊关系矩阵，与一级指标权重WP进行模糊运算：
边坡稳定性等级分为Ⅰ级稳定、Ⅱ级较稳定、Ⅲ级基本稳定、Ⅳ级欠稳定、Ⅴ级不稳定。依据最大隶属度原则，B″中最大值即对应边坡稳定性等级。 2 山区高速公路边坡稳定性快速评价系统研发
运用GIS技术，结合ArcGIS 10.2软件的优势，通过ArcSDE 10.2连接大型关系型数据库SQL Server 2014，在Visual Studio 2012中以C#为编程语言，结合ArcGIS Engine 10.2研发一套面向不同用户的山区高速公路边坡稳定性快速评价系统。
2.1 组件式GIS二次开发技术
GIS二次开发通常有3种方法：独立二次开发、宿主型二次开发、组件式二次开发，本文选用组件式GIS二次开发技术。组件式将GIS功能模块分为多种独立功能的组件（AxMapControl、AxTOCControl、AxToolbarControl、AxLicenseControl）[13]，各组件通过可视化软件开发工具集成，形成最终的GIS基础平台及软件系统。
2.2 系统总体架构
山区高速公路边坡稳定性快速评價系统（RESHSMA）采用标准的3层Client/Server体系：应用层、逻辑层、数据层[14]，如图2所示。
2.3 系统功能模块设计
系统的主要功能是对原始的地质资料进行管理、计算和分析，并提供对原始数据信息、成果信息及其他相关信息的查询及打印等，其主要功能如下。
（1）用户管理。该模块可实现添加用户、修改密码和删除用户等基本功能，在不同的用户登录系统时系统自动判断该用户的权限，比如管理员用户具有全部功能权限，而普通用户只有边坡查询、边坡统计和打印等功能权限。
（2）数据管理。不同用户可依据自身权限对数据进行相关操作。对于已经存储在数据库中的边坡数据，系统可提供不同的查询方式来查询结果。具有管理员权限的用户，可以对其进行修改、增加、删除的操作，以保证数据的时效性。
（3）边坡分析。该模块可通过多种评价方法对具体边坡进行快速稳定性分析并给出边坡质量等级，随即提出相应的支护方案。
（4）系统管理。为了保证系统和数据库的安全性，系统具有备份、维护和恢复系统数据库的功能。
（5）打印。该模块提供了生成报告的功能，用户可选择不同的文件格式打印输出。
2.4 数据库设计
数据库采用Microsoft SQL Server 2014管理属性数据，并通过ArcSDE（空间数据库引擎）作为接口管理空间数据。ArcSDE是地理信息系统通向关系数据库管理系统的接口，是数据库与应用程序之间的一个中间件。它在现有的关系或对象关系型数据库管理系统的基础上进行空间扩展，可以将空间数据库和非空间数据集成在数据管理系统，允许用户在多种数据管理系统中管理地理信息，实现信息共享[15]。
属性数据主要为边坡的基本信息，包括工程概况、地质地层、岩土物理力学参数、几何图式、破坏模式、建议措施等。
空间数据主要包括基础地理数据与地质空间数据。基础地理数据包括独库公路、乌尉高速公路的遥感图像，水系、公路、房屋等矢量数据;空间地质数据包括地层岩性分布（地层岩性界限、地层代号、产状）、地质构造（断层、褶皱、产状）等矢量数据。
3 乌尉高速公路边坡稳定性快速评价
3.1 研究区域边坡概况
乌尉高速公路合同段位于乌鲁木齐西南，总体地势起伏大，所穿越地区地形、地质条件复杂。里程桩号为K53+000～K78+000，共25 km。沿线共调查了36个边坡，以岩质边坡为主。例如，其后峡1号大桥K53+030～K53+080边坡，坡高61 m，整体坡度30°～35°。该边坡为反倾岩坡，坡面产状为280°∠30°，岩层面产状为358°∠56°。表层强风化岩体节理发育，岩体呈碎裂结构;下部中风化岩体呈块状结构。坡顶为山脊平台，表面有第四系覆盖，主要为含碎石、砾石土，厚0.5～1.5 m，松散到稍密。坡面两侧为泥质硅质岩形成的陡崖，陡崖局部存在危岩，极易形成崩塌。坡脚有崩坡积物堆积，长有杂草。
3.2 边坡稳定性快速评价
系统功能的实现与应用如图3所示。以该边坡为例，其中图3（a）为系统主界面，实现了组件式GIS二次开发技术，用户可以新建工程并导入“.mxd”、“.dwg”等格式文件作为边坡稳定性评价底图。图3（b）为边坡稳定性快速评价，用户选择所需评价的边坡后，依据该边坡的实际情况在路堑、路堤、路肩中进一步细分边坡类型，系统由用户所选择的边坡类型自动筛选出最适合该边坡的3种评价方法。本次选择模糊综合评价法，用户选择影响因素类型后，即可得到边坡稳定性等级。
对研究区岩质边坡进行评价，评价结果如表3所列。由表3可知：沿线30个岩质边坡中22个边坡处于Ⅲ级基本稳定状态，占该类边坡总量的73%，有8个边坡处于Ⅱ级较稳定状态，占该类边坡总量的27%，系统评价结果与工程实际结果高度一致。由此可见，该系统能快速、精准地进行边坡稳定性评价，可以作为用户对山区公路边坡稳定性快速评价的平台。
4 结 语
本文通过采用调查统计法、因素敏感度法、数理统计法等方法研究山区高速公路边坡的特点，选取典型因素建立边坡稳定性快速评价指标体系，确定评价指标权重及隶属函数后建立模糊综合评判模型。并在此基础上，运用GIS技术，结合ArcGIS 10.2软件的优势，通过ArcSDE 10.2连接大型关系型数据库SQL Server 2014，在Visual Studio 2012中以C#为编程语言，结合ArcGIS Engine 10.2研发了一套面向不同用户的山区高速公路边坡稳定性快速评价系统。该系统实现了边坡稳定性快速评价、储存信息、生成及导出评价报告等功能。通过工程实际应用，表明该系统具有一定的可靠性与实用性，在山区公路灾害防控方面具有广泛的推广价值与意义。 参考文献：
[1] 石豫川.山区高等级公路层状岩质边坡稳定性HSMR快速评价体系研究[D].成都：成都理工大学，2007.
[2] 高俊.震后受损林地安全稳定性快速评价方法研究[D].北京：北京林业大学，2012.
[3] 张震，马安青，焦俊超.山东省高速公路工程地质信息管理系统的设计与实现[J].中国海洋大学学报（自然科学版），2014，44（3）：92-97.
[4] BAZI G，KHOURY J E，SROUR F J.Integrating Data Collection Optimization into Pavement Management Systems[J].Business & Information Systems Engineering，2017，59（3）：135-146.
[5] WANG Z R，PYLE T.Implementing a pavement management system：The Caltrans experience[J].International Journal of Transportation Science and Technology，2019，8（3）：251-262.
[6] 陳强，王东，周志林，等.基于模糊分析的松散体边坡稳定性快速评价系统及应用[J].西南公路，2016（3）：3-8，20.
[7] 黄健，左得奇，肖金武.基于Android的山区公路边坡稳定性快速评价与应用[J].安全与环境工程，2018，25（2）：44-47.
[8] 陈强，王东，周志林，等.基于模糊分析的松散体边坡稳定性快速评价系统及应用[J].西南公路，2016（3）：3-8，20.
[9] 赵建军.公路边坡稳定性快速评价方法及应用研究[D].成都：成都理工大学，2007.
[10] 张士伦，张孟喜，吉随旺，等.基于模糊分析的松散体边坡稳定性评价[J].上海交通大学学报，2015，49（7）：1035-1039，1045.
[11] 苏永华，何满潮，孙晓明.岩体模糊分类中隶属函数的等效性[J].北京科技大学学报，2007（7）：670-675.
[12] 冉小青.山区公路边坡稳定性快速评价方法研究[D].武汉：武汉工程大学，2020.
[13] 邢慧娟.基于AE的莱西矿政经济数据查询统计功能的程序实现[D].北京：中国地质大学，2011.
[14] 刘小波.三峡库区边坡稳定性评价系统研究与实现[D].西安：电子科技大学，2010.
[15] 何朝阳，巨能攀，黄健.基于Web-GIS的公路边坡安全管理系统研究[J].地质灾害与环境保护，2012，23（1）：91-95.
（编辑：刘 媛）
关 键 词：边坡稳定性;稳定性快速评价;模糊综合评价法;层次分析法;ArcGIS二次开发;乌尉高速公路;山区高速公路
中图法分类号：X43;P642.21
文献标志码：A
文章編号：1001-4179（2021）09-0131-05
DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.09.021
0 引 言
随着中国西部大开发战略和“一带一路”倡议的实施与逐步推进，西部地区的基础设施建设得到快速发展。山区公路工程具有边坡数量多、地质条件复杂等特点。目前多数山区公路边坡仍主要依靠人工进行信息管理和数据处理，因劳动强度大、效率低且易掺杂较多的人为影响因素等，导致边坡信息资料的管理、分析与评价滞后于工程运行需要，无法快速、精准地对边坡进行评价分析，从而直接影响公路边坡的施工进度及运营效益。
近年来，随着边坡工程稳定性评价高效率的发展需求，快速评价也进入了自动化、信息化时代。在快速评价方面，2007年石豫川[1]基于SMR体系与CSMR体系，建立了适合山区公路边坡稳定性快速评价的HSMR体系。2012年高俊[2]建立了受损林地安全稳定性快速评价体系，提出了受损林地安全稳定性快速评价方法。在数据库管理系统方面，国内外学者对公路资源信息管理系统进行了诸多研究[3-5]，同时在山区公路边坡稳定性评价系统中得到了很多应用，如2016年陈强等[6]借助MATLAB平台，编制了松散体边坡稳定性快速评价系统，并对程序可靠性进行了验证。
上述系统多采用MATLAB平台，VB、C++等语言进行开发，且目前在快速评价与系统开发相结合上研究较少。本文根据山区公路快速评价系统的要求与特点，运用GIS技术，结合ArcGIS 10.2软件的优势，通过ArcSDE 10.2连接大型关系型数据库SQL Server 2014，在Visual Studio 2012中以C#为编程语言，结合ArcGIS Engine 10.2研发了一套面向不同用户的山区高速公路边坡稳定性快速评价系统。
1 山区高速公路边坡稳定性评价方法
边坡稳定性评价采用模糊综合评价方法，首先对山区高速公路地形地质方面的信息进行综合因素分析，建立山区公路边坡稳定性评价指标体系;然后选取层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）确定各因素权重并利用隶属函数实现指标量化;最终提出了山区高速公路边坡稳定性快速评价方法。
1.1 建立山区公路边坡稳定性评价指标体系
山区公路边坡稳定性影响因素较多，通常情况下分为主控因素及诱发因素。通过采用调查统计法、因素敏感度法、数理统计法等方法研究表明[7-9]，岩体结构、地层岩性、风化程度、结构面产状、坡体结构、边界条件、地下水、降雨强度、冻融状态、地震烈度等诸因素对边坡稳定性均有不同程度的影响。因此，综合已有研究成果，本文建立了山区公路边坡稳定性评价指标体系，如图1所示。
1.2 确定评价指标权重及隶属函数
AHP方法采用多位专家的经验判断与数学模型相结合，其结论相对可靠，且适于定性与定量因素相结合的决策问题。因此，本文使用AHP方法确定评价指标权重[10]，并以乌尉高速公路沿线36个边坡实地调查数据作为样本，利用专家法与三角函数法实现指标的量化[11]，如地层岩性指标取值如表1所列，边坡角度指标取值采用三角形隶属函数[10]，如表2所列。其中地下水、降雨强度等动态变量因素可按范围取值进行分级。
表2中X代表边坡角度的实测值，X1表示转换分值，隶属度F（F1～F5）根据以下公式进行计算：
AHP方法先构造比较判断矩阵，并进行层次单排序及一致性检验后得到3级指标的权重[12]，即一级指标WP=w1，w2，w3=0.4，0.3，0.3，二级指标WS1=w11，w12，w13=0.4，0.3，0.3，WS2=w21，w22，w23=0.3876，0.2466，0.3658，WS3=w31，w32，w33，w34=0.2632，0.3684，0.1579，0.2105，三级指标WT=w211，w212，w213=0.2500，0.4167，0.3333。
1.3 边坡稳定性快速评价方法
本文所建立的边坡稳定性评判模型属于3级模糊层次综合评判模型。先对三级指标进行2级模糊评判：
式中：WT为Y22对应的3级指标的权重向量;Dl为单因素评判矩阵;“”为模糊算子。算法为加权平均，考虑各因素的作用。将所得2级模糊综合评判结果B作为3级评判模糊关系矩阵，与二级指标权重WSl进行模糊运算：
将所得1级模糊综合评判结果B′作为2级评判模糊关系矩阵，与一级指标权重WP进行模糊运算：
边坡稳定性等级分为Ⅰ级稳定、Ⅱ级较稳定、Ⅲ级基本稳定、Ⅳ级欠稳定、Ⅴ级不稳定。依据最大隶属度原则，B″中最大值即对应边坡稳定性等级。 2 山区高速公路边坡稳定性快速评价系统研发
运用GIS技术，结合ArcGIS 10.2软件的优势，通过ArcSDE 10.2连接大型关系型数据库SQL Server 2014，在Visual Studio 2012中以C#为编程语言，结合ArcGIS Engine 10.2研发一套面向不同用户的山区高速公路边坡稳定性快速评价系统。
2.1 组件式GIS二次开发技术
GIS二次开发通常有3种方法：独立二次开发、宿主型二次开发、组件式二次开发，本文选用组件式GIS二次开发技术。组件式将GIS功能模块分为多种独立功能的组件（AxMapControl、AxTOCControl、AxToolbarControl、AxLicenseControl）[13]，各组件通过可视化软件开发工具集成，形成最终的GIS基础平台及软件系统。
2.2 系统总体架构
山区高速公路边坡稳定性快速评價系统（RESHSMA）采用标准的3层Client/Server体系：应用层、逻辑层、数据层[14]，如图2所示。
2.3 系统功能模块设计
系统的主要功能是对原始的地质资料进行管理、计算和分析，并提供对原始数据信息、成果信息及其他相关信息的查询及打印等，其主要功能如下。
（1）用户管理。该模块可实现添加用户、修改密码和删除用户等基本功能，在不同的用户登录系统时系统自动判断该用户的权限，比如管理员用户具有全部功能权限，而普通用户只有边坡查询、边坡统计和打印等功能权限。
（2）数据管理。不同用户可依据自身权限对数据进行相关操作。对于已经存储在数据库中的边坡数据，系统可提供不同的查询方式来查询结果。具有管理员权限的用户，可以对其进行修改、增加、删除的操作，以保证数据的时效性。
（3）边坡分析。该模块可通过多种评价方法对具体边坡进行快速稳定性分析并给出边坡质量等级，随即提出相应的支护方案。
（4）系统管理。为了保证系统和数据库的安全性，系统具有备份、维护和恢复系统数据库的功能。
（5）打印。该模块提供了生成报告的功能，用户可选择不同的文件格式打印输出。
2.4 数据库设计
数据库采用Microsoft SQL Server 2014管理属性数据，并通过ArcSDE（空间数据库引擎）作为接口管理空间数据。ArcSDE是地理信息系统通向关系数据库管理系统的接口，是数据库与应用程序之间的一个中间件。它在现有的关系或对象关系型数据库管理系统的基础上进行空间扩展，可以将空间数据库和非空间数据集成在数据管理系统，允许用户在多种数据管理系统中管理地理信息，实现信息共享[15]。
属性数据主要为边坡的基本信息，包括工程概况、地质地层、岩土物理力学参数、几何图式、破坏模式、建议措施等。
空间数据主要包括基础地理数据与地质空间数据。基础地理数据包括独库公路、乌尉高速公路的遥感图像，水系、公路、房屋等矢量数据;空间地质数据包括地层岩性分布（地层岩性界限、地层代号、产状）、地质构造（断层、褶皱、产状）等矢量数据。
3 乌尉高速公路边坡稳定性快速评价
3.1 研究区域边坡概况
乌尉高速公路合同段位于乌鲁木齐西南，总体地势起伏大，所穿越地区地形、地质条件复杂。里程桩号为K53+000～K78+000，共25 km。沿线共调查了36个边坡，以岩质边坡为主。例如，其后峡1号大桥K53+030～K53+080边坡，坡高61 m，整体坡度30°～35°。该边坡为反倾岩坡，坡面产状为280°∠30°，岩层面产状为358°∠56°。表层强风化岩体节理发育，岩体呈碎裂结构;下部中风化岩体呈块状结构。坡顶为山脊平台，表面有第四系覆盖，主要为含碎石、砾石土，厚0.5～1.5 m，松散到稍密。坡面两侧为泥质硅质岩形成的陡崖，陡崖局部存在危岩，极易形成崩塌。坡脚有崩坡积物堆积，长有杂草。
3.2 边坡稳定性快速评价
系统功能的实现与应用如图3所示。以该边坡为例，其中图3（a）为系统主界面，实现了组件式GIS二次开发技术，用户可以新建工程并导入“.mxd”、“.dwg”等格式文件作为边坡稳定性评价底图。图3（b）为边坡稳定性快速评价，用户选择所需评价的边坡后，依据该边坡的实际情况在路堑、路堤、路肩中进一步细分边坡类型，系统由用户所选择的边坡类型自动筛选出最适合该边坡的3种评价方法。本次选择模糊综合评价法，用户选择影响因素类型后，即可得到边坡稳定性等级。
对研究区岩质边坡进行评价，评价结果如表3所列。由表3可知：沿线30个岩质边坡中22个边坡处于Ⅲ级基本稳定状态，占该类边坡总量的73%，有8个边坡处于Ⅱ级较稳定状态，占该类边坡总量的27%，系统评价结果与工程实际结果高度一致。由此可见，该系统能快速、精准地进行边坡稳定性评价，可以作为用户对山区公路边坡稳定性快速评价的平台。
4 结 语
本文通过采用调查统计法、因素敏感度法、数理统计法等方法研究山区高速公路边坡的特点，选取典型因素建立边坡稳定性快速评价指标体系，确定评价指标权重及隶属函数后建立模糊综合评判模型。并在此基础上，运用GIS技术，结合ArcGIS 10.2软件的优势，通过ArcSDE 10.2连接大型关系型数据库SQL Server 2014，在Visual Studio 2012中以C#为编程语言，结合ArcGIS Engine 10.2研发了一套面向不同用户的山区高速公路边坡稳定性快速评价系统。该系统实现了边坡稳定性快速评价、储存信息、生成及导出评价报告等功能。通过工程实际应用，表明该系统具有一定的可靠性与实用性，在山区公路灾害防控方面具有广泛的推广价值与意义。 参考文献：
[1] 石豫川.山区高等级公路层状岩质边坡稳定性HSMR快速评价体系研究[D].成都：成都理工大学，2007.
[2] 高俊.震后受损林地安全稳定性快速评价方法研究[D].北京：北京林业大学，2012.
[3] 张震，马安青，焦俊超.山东省高速公路工程地质信息管理系统的设计与实现[J].中国海洋大学学报（自然科学版），2014，44（3）：92-97.
[4] BAZI G，KHOURY J E，SROUR F J.Integrating Data Collection Optimization into Pavement Management Systems[J].Business & Information Systems Engineering，2017，59（3）：135-146.
[5] WANG Z R，PYLE T.Implementing a pavement management system：The Caltrans experience[J].International Journal of Transportation Science and Technology，2019，8（3）：251-262.
[6] 陳强，王东，周志林，等.基于模糊分析的松散体边坡稳定性快速评价系统及应用[J].西南公路，2016（3）：3-8，20.
[7] 黄健，左得奇，肖金武.基于Android的山区公路边坡稳定性快速评价与应用[J].安全与环境工程，2018，25（2）：44-47.
[8] 陈强，王东，周志林，等.基于模糊分析的松散体边坡稳定性快速评价系统及应用[J].西南公路，2016（3）：3-8，20.
[9] 赵建军.公路边坡稳定性快速评价方法及应用研究[D].成都：成都理工大学，2007.
[10] 张士伦，张孟喜，吉随旺，等.基于模糊分析的松散体边坡稳定性评价[J].上海交通大学学报，2015，49（7）：1035-1039，1045.
[11] 苏永华，何满潮，孙晓明.岩体模糊分类中隶属函数的等效性[J].北京科技大学学报，2007（7）：670-675.
[12] 冉小青.山区公路边坡稳定性快速评价方法研究[D].武汉：武汉工程大学，2020.
[13] 邢慧娟.基于AE的莱西矿政经济数据查询统计功能的程序实现[D].北京：中国地质大学，2011.
[14] 刘小波.三峡库区边坡稳定性评价系统研究与实现[D].西安：电子科技大学，2010.
[15] 何朝阳，巨能攀，黄健.基于Web-GIS的公路边坡安全管理系统研究[J].地质灾害与环境保护，2012，23（1）：91-95.
（编辑：刘 媛）