基于模糊理論的GIS動態地質災害評估研究

胡圣武，吳軍超

（1.河南理工大學 測繪學院，河南 焦作 454000）

基于模糊理論的GIS動態地質災害評估研究

胡圣武1，吳軍超1

（1.河南理工大學 測繪學院，河南 焦作 454000）

選用模糊多層次綜合評判方法，結合GIS技術進行動態地質災害評估研究。并以福建省德化縣潯中鎮為實例進行研究，其研究結果對地質災害的防護具有很強的指導作用。

動態地質災害；模糊理論；GIS；評估

1 基于模糊綜合評判的動態風險評價

影響地質災害風險的因素是多層次、多方面的，各因素對風險的影響程度不同，風險級別的劃分以及不同等級對應的各項因素的界限是模糊的，難以進行定量化的精確表達。本文選用模糊綜合評判方法，將實時更新的降雨、險情、承災體狀態等因子以及其他靜態因子進行地質災害動態風險評價[7,8]。

1）模糊評語集的確定。根據小區域地質災害動態風險區劃的最終評價結果和建立模糊集合所要滿足的對稱性原則，將評判等級標準分為 “較低風險”、“中等風險”、“較高風險”和“高風險”4個等級，評語集為：V ={I Ⅱ Ⅲ Ⅳ}={較低風險 中等風險 較高風險 高風險}。

2）模糊評判標準的確立。從評價指標體系與模糊評語集出發，將定性與定量指標按照統一量綱，確定評判標準。

3）隸屬函數的構造。在模糊綜合評判中，模糊集隸屬函數的建立是單因素評判的關鍵環節。本文選取的評價指標中，既有定性指標（離散型），如地層巖性、斜坡結構類型、險情等；也有定量指標（連續型），如降雨量、人口密度等。對于定性指標，首先劃分出因子的風險級別，賦予相應數值，采用經驗賦值的方法確定隸屬度。對于定量指標的隸屬函數，采用梯形分布函數來刻畫[9,10]。

4）模糊變換與綜合評判。對各因子賦予權重W={a1a2… an}，再采用模糊綜合評判模型B=WiRi進行一級模糊綜合評判。然后對評判結果作歸一化處理，根據最大隸屬原則確定樣本歸屬。為了將各因子對地質災害動態風險的影響都反映出來，本文采用加權平均型M（·，+）模糊算子進行模糊變換。評價流程如圖1所示。

圖1 評價流程

2 實例分析

2.1 研究區概況

研究區潯中鎮隸屬福建省泉州市德化縣，亞熱帶季風氣候，年平均氣溫15～19℃，年平均降雨量1 853.1 mm。全年分為3個降雨季節：3～6月為雨季，多年平均降雨量796.5 mm，占全年43.0%；7～9月為臺風雷陣雨季，多年平均降雨量775.2 mm，占全年41.8%，表現為臺風暴雨或大暴雨，雨量大而集中，強度高，也是地質災害易發期；10月至翌年2月為少雨季，多年平均降雨量281.4 mm，僅占全年15.2%。

2.2 GIS建模與實現

動態風險評價因素及等級劃分見表1。

表1 動態風險評價標準

潯中鎮面積為57.20 km2，屬于面評價。根據面評價的特點及該區地質災害分布特征和研究程度，選擇1∶1萬的基礎地圖。

評價單元主要有地貌單元、斜坡單元、行政區劃和規則網格單元，根據可操作性和簡易性原則，采用10 mm×10 mm的方格進行網格單元劃分，依據基礎圖件為1∶1萬的地形圖和工程地質圖，總共劃分為5 968個評價單元。

基于ArcGIS 軟件平臺，對指標進行模型量化，采用梯形模糊數構造的隸屬函數對定量指標進行隸屬度計算，其中對于表土層厚度與坡度兩個中間值最易發的指標，采用x'=|xi-xmid|公式轉化為“越大越優”或“越小越優”情況，然后代入隸屬度函數進行運算。其他值一律根據上面公式轉化為x'后代入隸屬度函數進行計算，得到坡度隸屬度分布如圖2a。表土層厚度參照上面的步驟進行，得到表土層厚度隸屬度分布如圖2b。

圖2 定量因子隸屬度分布

對于其他定量指標，如1 h雨強、人口密度等，代入隸屬度函數進行運算，得到隸屬度分布。

對定性指標，如坡向、坡型、險情、承災體狀態等指標直接采用經驗賦值，在ArcGIS中采用編輯屬性表的方式進行。得到的坡型隸屬度分布圖如圖3所示。

根據上述步驟可得到3個時刻的風險評價區劃圖，如圖4所示。

2.3 評價結果分析

2.3.1 3個時刻風險評價結果

由表2所示的3個時刻風險評價結果可知：

1）8月2日15時，風險等級不高，沒有高風險區域分布，除鎮中心東北部、樂陶村小面積為較高風險外，其他地區風險等級都在一、二等級。主要是因為15時降雨剛開始，除東南部樂陶村、鳳洋村、后所村降中雨外，其他地區為小雨，風險等級較低。鎮東北部人口密集，災害為較易發，風險為較高級。

2）8月3日10時，風險情況為：①高風險區，廣泛分布在石山村、仙境村、石鼓村、龍翰村、鳳池、富東大部分地區以及鳳洋南部、蒲坂村周邊地區。主要由于這些地區地質災害高易發，人口較密集，省道S206和省道S203樂陶段從此經過，其中省道S206石鼓至石山段以及省道S203樂陶段為風險最高。②較高風險區，分布在鳳洋村、后所村、蒲坂村大部、石山村、世科村、祖厝村南部以及龍翰村東南部與西北部。主要由于地質災害較易發，人口相對較集中。③中等風險區，分布在鳳洋村、石山村南部、縣道X346沿線。此地區在浐溪流域周邊，坡度較緩，地質災害中等易發。④低風險區，分布在祖厝村北部大部分地區，世科村、后所村部分地區以及石鼓、后所兩處隱患點區。祖厝村北部大部分地區海拔較高，人口較稀疏，人類工程活動相對較少，地質災害較不易發，風險較低。石鼓、后所兩處隱患點為低風險區。

3）8月3日23時，風險分布區域大體與8月3日10時相同，主要分布在S206省道、S203省道沿線和石山、仙境、石鼓、富東、后所等村莊以及樂陶村地區。石鼓、后所兩處隱患點以及龍翰村9組滑坡區域為低風險。

圖3 坡型因子隸屬度分布

圖4 風險評價結果圖

表2 3個時刻風險評價結果對比表

2.3.2 對比分析

1）8月2日15時，降雨等級較低，雖然人員狀態與道路狀態為自然狀態，具有較高的易損性，但危險性等級低，地質災害發生可能性小，風險普遍偏低。

2）8月3日10時，全鎮范圍降雨從2日15時的小雨轉為暴雨，前期有效降雨達到臨界值1，風險普遍增高。根據應急預案，此時隱患點威脅區域人員已經轉移，威脅區域外圍人員將處于警惕狀態。由于承災對象不存在，因此石鼓、后所兩處隱患點由高風險轉為低風險。

3）8月3日23時與10時相比，高風險區域面積擴大。雖然本時刻降雨已由暴雨轉為小雨，然而前期有效降雨量達到了臨界值，為最高等級，且地質災害的發生具有滯后效應，此時危險等級仍然很高，風險等級與10時相近。此時石鼓、后所兩處隱患點以及龍翰村滑坡區域人員已經轉移，雖具有高危險，但無承災對象，風險等級低。高風險區域面積擴大是由于龍翰村9組發生滑坡災害，與此滑坡相似的地質環境區域（圖4c紫色區域）為極易發區。其中高風險區與極易發區重合區域（圖4c中紅色與紫色重合區域）應為極高風險區，主要分布在石鼓村、仙境村、潯中村以及龍翰村。

2.4 動態風險管理

就潯中鎮地質災害風險動態評價結果提出以下風險管理建議:

1）轉移避讓。當雨強達到8 mm/h或有效降雨量達90 mm，斜坡出現裂縫、隆起、沉陷、小型崩塌、冒渾水等險情時，將隱患點或威脅區域的人員進行轉移避讓。

2）監測預警。具體措施為：①對高風險區域安排責任人進行險情巡查、監測、報警、速報；②對極高風險地區實行重點監測與加密監測；③對處于高風險的重點區域（如學校、公路等）降雨期間設立警示標志，警示或禁止人員與車輛通行。

3）應急準備。將防災重點放在高風險區域，快速調度車輛、人員及物資，合理分配救援力量，提前做好應急準備，并根據實時風險動態變化調整方案。

3 結 語

本文運用模糊綜合評判理論，通過GIS 建模的方式對福建省德化縣潯中鎮2012年第8號臺風“蘇拉”影響期間地質災害進行動態風險評價，利用網格劃分、柵格模型量化、疊加運算等方法，得到3個時刻的地質災害風險評價結果，并對結果進行比較，提出動態風險管理建議，驗證了動態地質災害風險評價模型的可行性。

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P208

B

1672-4623（2015）04-0004-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.04.002我國在區域地質災害風險評價中已經取得了豐碩的成果，但現有地質災害風險評價是基于靜態過程，動態風險評價還屬于探索階段，監測體系與預警系統還不夠完善[1-6]。本文用模糊多層次綜合評判方法，結合GIS進行動態地質災害評估的研究，并選福建省泉州市德化縣的潯中鎮為實例進行動態地質災害評估的分析。

胡圣武，博士，副教授，主要從事GIS基礎理論和圖像處理技術研究。

2014-03-18。

項目來源：江西省數字國土重點實驗室開放研究基金資助項目（DLLJ201401）。