基于GIS的淳安縣滑坡易發性定量評價

周 超，殷坤龍，向章波，楊背背

(中國地質大學(武漢)工程學院，湖北 武漢 430074)

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基于GIS的淳安縣滑坡易發性定量評價

周 超，殷坤龍，向章波，楊背背

(中國地質大學(武漢)工程學院，湖北 武漢 430074)

以浙江省面積最大且滑坡災害最為發育的淳安縣為研究域，基于指標因素狀態分級和相關性分析結果，選取坡度、水系、交通道路等因素，以全縣488處滑坡災害點為樣本數據，依據各因素狀態下滑坡發生的頻率曲線和信息量曲線的突變點為等級劃分的臨界值來確定指標因素狀態，并在此基礎上建立滑坡易發性評價指標體系，結合GIS技術和信息量模型對涥安縣滑坡進行了易發性分區。結果表明：研究區可分為低易發區(-4.4≤I<-2.8)、較低易發區(-2.8≤I<-2.0)、中等易發區(-2.0≤I<-0.8)、較高易發區(-0.8≤I<0.8)和高易發區(0.8≤I≤3.4)5個等級；滑坡災害點主要分布在水系和公路附近；人類工程活動是造成研究區滑坡數量劇增、危害趨于嚴重的最主要原因；研究區易發性評價精度高達82.21%，說明結合GIS技術和信息量模型不僅能提高滑坡易發性評價的速度，還能保證評價結果的精度。

滑坡；易發性評價；信息量模型；GIS；淳安縣

滑坡是一種高危險性的地質災害，它具有分布地區廣、發生頻率高、運動速度快、災害損失嚴重等特點，每年都造成了大量的人員傷亡和財產損失。不僅如此，滑坡還對資源、環境等具有破壞性，尤其在人口稠密的地區，這些破壞性更為嚴重[1]。

GIS技術的快速發展，為滑坡災害的科學研究提供了一個全新的手段，大大豐富和改進了滑坡的研究方法[2]。滑坡災害的易發性評價是后續危險性和風險性評價的基礎，其評價結果可以指導土地規劃利用、資源開發和環境保護等，對減少因滑坡而造成的經濟損失具有重要意義[3]。

目前滑坡的易發性評價正逐漸從定性判斷向定量分析的方向發展，如專家打分模型、破壞概率模型、神經網絡模型等在滑坡易發性評價方面都有較好的應用[4]。Baeza等[5]采用多元統計分析方法對區域淺層降雨型滑坡開展了易發性評價；戴福初等[6]采用二類支持向量機對香港自然滑坡進行了空間預測；柴波等[7]將粗糙集和模糊模型識別理論相結合應用于滑坡空間預測；武雪玲等[8]基于三層BP神經網絡對三峽庫區進行了易發性分區。這些評價方法雖然具有各自的優勢，但也存在著一定的不足[9]。信息量模型是統計分析模型的一種，由于其物理意義明確、操作簡單，在滑坡易發性評價研究和實踐中得到了廣泛的應用。本文采用信息量模型，在建立指標體系的過程中，首先根據信息量模型的數學原理對各指標因素進行相關性分析，剔除相關性較大的因素;然后依據在各因素狀態下滑坡發生的頻率曲線和信息量曲線的突變點作為臨界值來進行等級劃分；最后通過實例進行滑坡災害的易發性評價并與實際情況進行對比驗證。

1 研究區概況

淳安縣位于浙江省西部，屬山地丘陵區。該縣雨量充足，溫暖濕潤，全縣年平均降水量為1 720 mm，平均雨日為159 d。總地勢特點是四周高中部低，山脈多呈北東—南西走向，西部有白際山脈，南部有千里崗山脈，北部有墾嶺山脈，中部為面積573 km2的千島湖，周邊山地海拔一般都在900～1 000 m以上。縣域地層屬錢塘江地層分區，昌化地層小區，出露的地層主要有元古界前震旦系、元古界震旦系、寒武系、奧陶系、志留系、泥盆系、石炭系、二疊系、侏羅系、白堊系等。淳安縣位于古揚子板塊東南部，處于浙贛皖交界處的東鄉—績溪斷裂帶和江山—紹興斷裂帶之間，位于錢塘印支褶皺帶的中部，發育北東向褶皺帶及與其相伴的北東向斷裂帶是該縣區域構造的顯著特點[10]。

淳安縣是浙江省地質災害點最多的縣，共發現地質災害及隱患點609處(見圖1)。由于地質災害點集中分布在旅游景區環千島湖一帶，當出現極端降雨時，可能會釀成重大地質災害，嚴重威脅當地居民的生命和財產安全。

2 信息量模型的基本原理

滑坡災害現象(y)受多種因素xi的影響，各種因素所起作用的大小和性質是不相同的。在各種不同的地質環境中，對于滑坡災害而言，總會存在一種“最佳因素組合”，因此對于區域滑坡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，滑坡災害發生與否與預測過程中所獲取的信息數量和質量有關，可用信息量模型表示為：

(1)

一般情況下，由于作用于滑坡災害的因素很多，相應的因素組合狀態也特別多，而樣本統計數量往往受到限制，故可采用簡化的單因素信息量模型進行分步計算，再綜合疊加分析，相應的信息量模型可改寫為

(2)

3 滑坡災害易發性評價

3.1 預測單元劃分

單元的劃分是否恰當，直接影響最終的預測結果，同時也影響預測數據獲取的難易程度。對于小比例尺如1∶5萬以下及等高線間距在20 m以上的空間數據，一般采用規則單元數據。淳安縣是浙江省面積最大的縣，全境東西長96.8 km、南北寬94.4 km。除超大型滑坡外，滑坡一般小到以災害點的形式表現，在這種情況下使用柵格數據就能滿足預測的精度[11]。 鑒于所收集數據(地形圖、水系圖、公路圖等)的比例尺，本文選擇25 m×25 m柵格單元作為研究區滑坡易發性基本評價單元。

3.2 指標因素狀態分級

評價因素的數據類型可分為連續型數據和離散型數據兩種。例如坡度、坡向等都屬于連續型數據，而巖性、斜坡類型等則屬于離散型數據。各評價因素都有不同的狀態，狀態相同則對滑坡的影響相同。本文先以一定步長對連續型數據進行離散化，對比分析離散化后數據的滑坡頻率曲線和信息量曲線，以曲線的顯著突變點作為等級劃分的臨界值，將連續型指標因素狀態進行合理分級。

3.2.1 地形因素

地形因素主要考慮坡度、坡向、坡高和坡面曲率。對于地形因素數據，應先對其進行離散化。本文以坡度為例，以3°為基礎步長對數據進行離散化并統計其滑坡發生的頻率和信息量，其分布曲線見圖2。由圖2可見，研究區地形坡度總體較緩，滑坡發生頻率在坡度為6°左右時最大，大于或小于6°時滑坡發生頻率均逐漸變小。因此，可將坡度離散化為[0°,6°)、[6°,14°)、[14°,30°)、≥30°四個等級。依據此方法分別對研究區坡向、坡高和坡面曲率數據進行離散化并統計其滑坡頻率和信息量，其分布曲線見圖3至圖5。3.2.2 構造斷層

研究區發育多處斷層。斷層對巖土體的作用類型有層間錯動、構造破碎等，因此斷層附近裂隙多、巖體破碎，是滑坡較發育的地區。本文結合構造的空間分布和緩沖分析，確定以500 m、1 000 m、1 500 m和2 000 m為距離分級點對斷層周邊滑坡進行多級緩沖分析，見圖6。由圖6可見，在一定距離范圍內，隨著與斷層距離的增大，滑坡發生的頻率降低。

3.2.3 水系

研究區為丘陵山區，沖溝較發育，由于沖溝對坡體的切割和對地表水的匯集下滲作用，滑坡的發育多以沖溝作為其側向邊界，或利用沖溝切割坡體形成滑移臨空面。另外，新安江水庫的庫水位每年都呈周期性漲落，水位下降時，產生沿坡向的流水沖刷和動水壓力作用，導致庫岸后移、河谷深切，使岸坡變高變陡促進滑坡的發育。本文結合水系的空間分布和緩沖分析，確定以150 m、300 m、400 m、600 m為距離分級點對水系周邊滑坡進行多級緩沖分析，見圖7。由圖7可見，滑坡災害主要發生在靠近水系的區域，在一定距離范圍內，隨著與水系距離的增大，滑坡發生的頻率降低。

3.2.4 交通道路

道路開挖會對地質環境的自然平衡狀態產生一定的負面影響。切坡修路會破壞斜坡的自然坡角，形成臨空面，造成斜坡應力狀態失去平衡，從而可能引發滑坡和潛在的滑坡。本文結合道路的空間分布和緩沖分析，確定以200 m、400 m、600 m、800 m為距離分級點對交通道路周邊滑坡進行多級緩沖分析,見圖8。由圖8可見，大部分滑坡都發生在交通道路附近，在一定距離范圍內，隨著與道路距離的增大，滑坡發生的頻率降低。

3.2.5 工程巖組

淳安縣出露的地層除三疊系、第三系外，其余各時代地層均有分布，根據工程地質條件可劃分為10個巖組，見圖9。由圖9可見，主要分布的工程巖組類型為半堅硬薄—中厚層狀砂巖、泥(頁)巖和半堅硬薄—中厚層狀碳酸鹽巖、碎屑巖互層巖組，而以泥巖、砂巖、頁巖為主的地層，巖石易風化、破碎，是地質災害易發地層。

3.3 指標因素的相關性分析

滑坡災害易發性評價的理論基礎是工程地質類比法，即類似的工程地質環境可能發生類似的滑坡。本文在建立易發性評價指標體系的過程中，選取了幾類與滑坡災害發育相關的影響因素類比其工程地質環境，但是這些影響因素存在一定的相關性。本文采用的信息量模型需要非常嚴格的假定：①各影響因素之間相互獨立；②滑坡發生條件下各影響因素之間相互獨立[12]。如果不對指標因素進行相關性分析，它們之間的影響權重會疊加，導致評價結果的準確性降低，因此對各評價指標進行相關性分析是非常必要的。各評價指標的相關系數見表1。由表1可見，各評價指標相關系數均較小，相對而言坡高與坡度、坡高與水系、坡高與交通道路的相關系數較大。根據余建英等[13]提出的相關性劃分標準(見表2)，可認為坡高與坡度、坡高與水系存在低度相關，因此基于信息量模型嚴格的假定條件，故剔除坡高指標。

表1 各評價指標的相關系數

表2 相關性劃分標準[13]

注：r為相關系數。

3.4 基于信息量模型的滑坡易發性區劃

根據各評價指標的狀態分級和相關性分析結果，最后確定由坡度、坡向、坡面曲率、水系、構造斷層、交通道路和工程巖組7個評價指標組成淳安縣滑坡易發性評價指標體系。本文結合ArcGIS10.1計算得到各評價指標狀態分級及信息量值見表3。由表3可見，評價指標按其狀態對滑坡的影響程度由大到小的排序為：交通道路>水系>工程巖組>坡度>構造斷層>坡面曲率>坡向。其中，交通道路緩沖距離小于200m和水系緩沖距離小于150m所占有的信息量最大，其主要原因是淳安縣處于山地丘陵區，公路修建多為切坡修路。切坡增大了斜坡自然坡角，形成臨空面，造成斜坡應力狀態失去平衡，從而造成易發滑坡和潛在滑坡；同時公路修建的位置大多都在相對高程較低的沖溝附近，這些沖溝為地表水匯集下滲的主要通道，對坡體有沖刷和滲流作用，坡體受水流沖刷后，巖質斜坡常發生崩解泥化現象，土質斜坡遇水后軟化現象也非常明顯，導致其強度大幅降低；此外，研究區又屬于強降雨地區，降雨作用對坡面影響更強。因此交通道路和水系對研究區滑坡的發育有較大的促進作用。

表3 各評價指標狀態分級及信息量表

續表3

評價指標狀態分級信息量I/bit排序變量[0，90)-0．1021x21[90，144)-0．0116x22坡向(°)[144，216)0．0613x23[216，270)-0．0116x24[270，360)0．0613x25<5000．129x26[500，1000)-0．1423x27構造斷層/m[1000，1500)-0．0919x28[1500，2000)-0．2327x29≥20000．0910x30V1-0．2226x31V20．277x32V3-0．2125x33V40．0415x34V50．664x35工程巖組V6-0．2428x36V7-0．3932x37V8-0．8038x38V90．258x39V10-0．6235x40

根據研究區滑坡易發性信息量分布曲線(見圖10)，可按信息量I值的大小將研究區滑坡災害易發性劃分為5個級別：低易發區(-4.4≤I<-2.8)、較低易發區(-2.8≤I<-2.0)、中易發區(-2.0≤I<-0.8)、較高易發區(-0.8≤I<0.8)和高易發區(0.8≤I≤3.4)。

4 預測結果檢驗和分析

將研究區信息量柵格按上述滑坡易發性劃分標準重分類，得到淳安縣滑坡易發性分區圖(見圖11)，并根據信息量值重分類后的柵格數據，統計了每個易發性等級下發生滑坡柵格數、總柵格數、滑坡柵格比例、滑坡柵格占研究區總滑坡比例、各等級柵格占研究區總柵格的比例、滑坡比率，其統計結果見表4。

易發性分區發生滑坡柵格數(a)總柵格數(b)滑坡柵格比例(a/b)/%滑坡柵格占研究區總滑坡比例(c)/%各等級柵格占研究區總柵格比例(d)/%滑坡比率(c/d)低易發區181526080．3440．2230．8570．260較低易發區20996832840．3072．58411．1320．232中等易發區1216623372880．52114．98538．0790．394較高易發區2789020928601．3334．35234．0981．008高易發區388549719004．0047．85615．8343．022

由圖11可知，淳安縣滑坡易發性較高區域分布特點為：①研究區所有鄉鎮均有分布，西北部相對較多，具有分布面廣、相對集中的特點；②主要分布在交通道路附近(見圖8)，且由表3可知，單個評價指標信息量最大的是交通道路，這與實際情況基本吻合，主要原因是：切坡修路意味著一系列強烈的人類工程活動，有利的工程活動可以改善地質環境，增加滑坡的穩定性，然而不利的工程活動則會破壞地質環境，甚至可能導致滑坡災害的發生；③主要分布在半堅硬薄—中厚層狀碳酸鹽巖、碎屑巖互層巖組和軟硬不均薄—中厚層狀紅色碎屑巖巖組(見圖9)，前者常有規模不等的斷層分布，巖石較破碎，易風化，常造成滑坡等災害，后者主要含有的粗碎屑巖結構疏松，抗風化能力差，夾層常為軟弱層，易形成滑移面，同時巖層中常發育斷裂構造裂隙、層間裂隙，工程地質復雜，易引發地質災害。

淳安縣是浙江省重點建設的旅游地區，因此對于地質災害易發區域應開展詳細的地質調查，為建設規劃布局和地質災害防治提供依據；地質災害易發區內的工程建設項目和城鎮規劃區，應進行地質災害危險性評估，從源頭上預防地質災害，同時要完善地質災害監測預報系統，尤其要加強工程建設活動引發地質災害的防治與監管。

此外，由表5可知：中等易發區柵格數量最多，占研究區總柵格比例的38.079%，說明研究區大部分區域處于中等危險區；滑坡易發性等級從低到高，發生滑坡柵格數和滑坡柵格比例都在逐步增大，其統計結果在理論上基本符合等級劃分的原則；研究區內47.856%的滑坡發生在高易發區，34.352%的滑坡發生在較高易發區，表明該方法的滑坡預測精度高達82.21%。

5 結 論

(1) 本文以浙江省淳安縣為研究對象，選取坡度、坡向、巖性等對滑坡有直接或間接影響的因素建立滑坡易發性評價指標體系，并結合GIS技術和預測模型開展滑坡易發性評價，結果表明滑坡易發性分區圖與研究區的實際情況基本吻合，能較好地劃分出研究區內滑坡高易發地帶，對資源開發和環境保護等有一定的指導意義。

(2) 人類工程活動(切坡修路等)所造成的大量不穩定邊坡是研究區滑坡災害的最大隱患，是造成研究區滑坡數量劇增、危害趨于嚴重的最主要原因，因此在災害易發區進行人類工程活動時應先進行地質災害危險性評估。

(3) 研究區滑坡易發性評價結果精度高達82.21%，說明GIS技術和信息量模型的有機結合不僅能提高滑坡易發性評價的速度，還能保證評價結果的精度。

[1] 殷坤龍,朱良峰.滑坡災害空間區劃及GIS應用研究[J].地學前緣,2001,8(2):279-284.

[2] 李明,王偉,張超.基于ArcGIS信息量模型的神農溪流域地質災害易發性區劃[J].安全與環境工程,2013,20(2):46-52.

[3] 桂蕾,殷坤龍,王佳佳.基于聚類分析的滑坡災害危險性區劃研究[J].水文地質工程地質,2013,40(1):100-105.

[4] 殷坤龍,張桂榮,陳麗霞,等.滑坡災害風險分析[M].北京:科學出版社,2010.

[5] Baeza C,Corominas J.Assessment of shallow landslide susceptibility by means of multivariate statistical techniques[J].EarthSurfaceProcessesandLandforms,2001,26(12):1251-1263.

[6] 戴福初,姚鑫,譚國煥.滑坡災害空間預測支持向量機模型及其應用[J].地學前緣,2007,14(6):153-159.

[7] 柴波,殷坤龍,杜鵑.基于粗糙集和模糊模型識別的斜坡危險性區劃[J].巖土力學,2010,31(10):3203-3208.

[8] 武雪玲,任福,牛瑞卿.多源數據支持下的三峽庫區滑坡災害空間智能預測[J].武漢大學學報(信息科學版),2013,38(8):963-968.

[9] 蘭恒星,伍法權,周成虎,等.GIS支持下的降雨型滑坡危險性空間分析預測[J].科學通報,2003,48(5):507-512.

[10]殷坤龍,張桂榮,龔日祥,等.浙江省突發性地質災害預警預報[M].武漢:中國地質大學出版社,2005.

[11]劉斌.基于WEGIS的滑坡空間預測與系統開發研究——以三峽壩區至巴東段為例[D].武漢：中國地質大學,2009.

[12]趙衡,宋二祥.滑坡空間預測中信息量模型的改進及應用[J].土木建筑與環境工程,2011,33(3):28-44.

[13]余建英,何旭宏.數據統計分析與SPSS應用[M].北京:人民郵電出版社,2003.

Quantitative Evaluation of the Landslide Susceptibility in Chun’an County Based on GIS

ZHOU Chao,YIN Kunlong,XIANG Zhangbo,YANG Beibei

(FacultyofEngineering,ChinaUniversityofGeosciences,Wuhan430074China)

Chun’an County,the landslides of which are extraordinarily active and whose area is the largest one in Zhejiang province,is taken as the research area.Based on the grading of the index factor states and correlation analysis results,this paper firstly chooses several factors,including the slope gradient,the slope aspect,water systems and roads,and then takes data from 488 landslides located in this county as samples.Sequentially,the paper identifies the state of the factors according to landslide frequency curves under diverse conditions and the critical quantity by analyzing the mutational points of information magnitude curve,and finally establishes an index system about landslide susceptibility evaluation.With the element grid of 25 m×25 m,the area susceptibility map is divided into five grades(including very low probability areas (-4.4≤I<-2.8),low probability areas (-2.8≤I<-2.0),medium probability areas (-2.0≤I<-0.8),high probability areas (-0.8≤I<0.8),and the most likely areas(0.8≤I≤3.4),respectively) by application of the information model.The research results show that spots of landslide hazard are mainly distributed near the water and roads,the growing number of landslide and its increasing harmful levels are mainly attributed to human engineering activities,and the accuracy of evaluation result is 82.21%,proving that the combination of GIS technology and information value model can not only improve the speed of evaluating the landslide susceptibility,but also ensure the assessment precision.

landslide;susceptibility evaluation;information value model;GIS;Chun’an County

陳 剛(1967—)，男，博士，副教授，主要從事水文地質與工程地質方面的研究。E-mail：chengang@cug.edu.cn

1671-1556(2015)01-0045-06

2014-05-10

2014-11-27

國家自然科學基金項目(41240023、41302230、41301589)；中國地質調查局項目(1212011220173)

周 超(1989—)，男，碩士研究生，主要研究方向為3S技術與地質災害風險管理。E-mail: zhouchao_rs@163.com

X43;P642.22

A

10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2015.01.008