基于AHP-CF法的白水江流域滑坡影響因子敏感性分析

徐鵬 梁瑞鋒 劉斌

摘? 要：根據野外調查和室內分析，選取坡度、坡向、坡高、工程地質巖組、岸坡結構、斷裂構造、河流水系、降雨條件、人類工程活動作為白水江流域滑坡影響因子，運用AHP-CF法對上述因子進行滑坡敏感性分析，最終得到各因子的LSP值及其排名。結果顯示：研究區滑坡對軟硬相間巖類敏感性最強;對順向坡、距離河流水系與道路小于1km、坡度為20°～40°及400～500mm年均降雨量值較為敏感;對坡向、坡高等因素敏感性較弱;對區內其它巖類、坡度為40°～90°及600～800mm年均降雨量值敏感性弱。

關鍵詞：AFP-CF法;白水江流域;滑坡影響因子;敏感性分析

中圖分類號：P642.22? ? ?文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1007-1903（2018）04-0043-07

0 前言

滑坡作為地質災害中十分廣泛的類型之一，極大地威脅著人民的安危，制約著社會的發展（黃潤秋等，2004）。近些年來隨著滑坡災害的急劇增加，廣大群眾的人身和財產安全損失極為慘重。所以，預測滑坡發生的可能性、降低滑坡所造成的損失就顯得格外重要（向喜瓊，2005）。

滑坡影響因子敏感性分析是預測某一區域在今后一段時間內發生滑坡可能性的前提和基礎。它是根據區域的自然地理和工程地質條件，運用合理的方法對影響滑坡的內外因素進行綜合分析比較，得到對滑坡發生演化起關鍵作用的敏感因子，為今后區內滑坡災害預測與防治提供基礎的地質資料與數據（梁瑞鋒，2017）。

目前，針對區域性滑坡影響因子敏感性分析的方法主要分為專家打分法、決策分析方法、二元線性統計分析方法、多元線性統計分析方法、非線性統計分析方法等。其中，專家打分法是以專家的經驗進行評價因子的選取及相應權重的賦值，原理簡單，但受到人為主觀因素過大;決策分析方法主要為層次分析法（李燕婷等，2016），其優點在于對數據要求低，計算較為簡便，其缺點在于當評價指標過多時，權重難以確定;二元線性統計分析方法包括信息量法（陳立華等，2016）、證據權重法（趙志芳等，2010）與確定性系數法（許沖等，2010）等，這類方法的主要優點是各評價因子內部的信息量值、證據權重或確定性系數由滑坡本身屬性決定，客觀真實，在很大程度上克服人為主觀因素的影響，但不足之處在于它們不能有效避免評價因子之間的相互重復性與依賴性，在一定程度上使評價結果失真;多元線性統計分析方法主要是 Logistic 回歸分析（許沖等，2012），其優點在于可以解決因子間的依賴性問題，在確定因子權重方面有較大的優勢，不足之處是計算量過大;非線性統計分析方法主要包含人工神經網絡（譚龍等，2014）、模糊綜合評判（包磊等，2016）與支持向量機（毛伊敏等，2016）等，優點是能夠避免人為因素的干擾。

1 AHP-CF法介紹

本文所采用的層次分析-確定性系數法（AHP-CF法）其優勢在于將主觀與客觀相結合，不僅綜合考慮到每個影響因子對區域內滑坡發生的參與程度，還在一定范圍內避免了影響因子之間的重復性和人為因素的干擾性，計算簡便，效果顯著。

1.1 CF法原理

采用確定性系數法（Certainty Factor，CF）對滑坡影響因子進行敏感性分析是有基本假設的，那就是根據已發生的滑坡與影響因子（例如坡向、地層巖性、地質構造等）之間的統計關系來判定這些因子對滑坡敏感性的強弱。

CF作為一個概率函數，將絕對假定改為基于已有事實的假定（蘭恒星等，2002）。其計算公式如下：

式中：PPa表示影響因子中某一指標內存在的滑坡數量與該指標總面積的比值，即滑坡在該類指標中的點密度;PPs表示區內滑坡總數與研究區總面積的比值。

由式（1）函數可知，CF取值區間為[-1，1]。其中，正值表示影響因子的敏感性確定性增長，CF值越接近1就代表其敏感性越強;負值表示影響因子的敏感性確定性降低，CF值越接近 -1就代表其敏感性越弱;CF值為0或接近0時，則表示此條件下影響因子敏感性的確定性不能判定（劉艷芳等，2014）。

1.2 AHP法原理

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一種將定性與定量相結合解決多準則問題的決策方法（劉麗娜等，2014）。其在滑坡影響因子的敏感性分析過程中原理如下：

（1）建立層次分析結構模型

首先對模型進行層級劃分，本文中目標層為滑坡影響因子敏感性分析，準則層為影響滑坡發育的內在因素與外在因素（圖1），方案層為具體的影響因子（毛偉等，2011）。

（2）構造判斷矩陣及計算權重

根據專家評分的高低，對不同影響因子的重要性進行標度從而建立判斷矩陣，計算出判斷矩陣的最大特征值及相對應的特征向量，將特征向量進行歸一化處理后得到歸一化權重，歸一化權重即為同一層級中各影響因子的權重。

以專家打分為基礎，對各因素進行適當的調整得到判斷矩陣（表1、表2、表3）：

通過Matlab 軟件計算可得最大特征值λmax=2，歸一化權重Wi=[0.8333，0.1667]。

同理，可得最大特征值λmax=7.1232，歸一化權重Wi=[0.2588，0.0474，0.1515，0.1730，0.2124，0.0940，0.0629]。

同理，可得最大特征值λmax=2，歸一化權重Wi=[0.7500，0.2500]。

（3）判斷矩陣的一致性檢驗

為判斷通過矩陣所算的權重是否可信，須對判斷矩陣進行一致性檢驗，計算公式如下：

式中，CI為一致性指標;λmax為判斷矩陣最大特征值;n為判斷矩陣階數;CR為隨機一致性比率;RI為平均隨機一致性指標，可由表4查得。

通過對隨機一致性比率CR的計算可判斷矩陣的合理性。

當矩陣階數 n<3 時，判斷矩陣永遠具有完全一致性，因此判斷矩陣不需要進行一致性檢驗。

當矩陣階數 n≥3 時，需計算CR值進行一致性檢驗。當CR<0.1，則判斷矩陣一致性檢驗通過，判斷矩陣合理;當CR=0.1，則判斷矩陣有良好的一致性，判斷矩陣較為合理;當CR>0.1，則判斷矩陣不滿足一致性要求，需對矩陣進行調整修正。

根據式（2）和式（3）對上述判斷矩陣進行一致性檢驗，計算結果見表5，表明矩陣滿足一致性要求，判斷矩陣合理。

（4）計算各影響因子綜合權重

檢驗合格后，各影響因子各層級的歸一化權重的乘積即為其綜合權重值。

根據各層次矩陣所計算的歸一化權重W i，綜合計算可得各影響因子的綜合權重值。如表6所示。

1.3 CF-AHP法原理

確定各滑坡影響因子的CF值及其綜合權重，通過計算可以得到各評價指標確定性系數權。

影響因子中單個評價指標的確定性權的計算公式為：

式中：LSP代表各評價指標確定性系數權，Wci代表影響因子xi的權重;CFij為影響因子xi下的第j個指標的確定性系數。

2 研究區概況

2.1 自然地理

白水江流域位于川甘兩省交界處，自甘肅省文縣碧口水庫沿白水江向北延伸至四川省九寨溝縣西北部。地理坐標：E10332'～10458'，N3243'～3341'。

白水江流域由西向東可分為高原濕潤山地氣候區及亞熱帶到溫帶過渡氣候區。九寨溝縣全域海拔1000～5000m，屬高原濕潤氣候，流域東南部的文縣屬亞熱帶向溫帶過渡區。區內降雨主要集中在5-10月。根據收集到的區內多年年均降雨量值資料，區內絕大部分區域處于年均降雨量值400～600mm范圍內，僅有白水江流域東南角丹堡鄉—玉壘鄉一帶處于600～800mm范圍內。

白水江為白龍江的一級支流，屬長江水系，全長約295.6km，流域面積約8257.15km2，河道平均縱比降為10.1‰。白水江支流眾多，有白河、黑河、中路河等，多呈格子狀水系。白水江河谷深邃狹窄，河道坡陡流急，水力資源充沛，水能資源豐富。

白水江流域從南東至北西，由丘陵山區向高山峽谷展布，地勢逐漸升高。白水江河谷兩側山體渾厚，岸坡陡立，坡度多在20～60°之間，干流河谷總體呈NW-SE向。中游兩側階地發育，河谷多呈V-U混合型溝谷。上游、下游及支流多為V型深切溝谷。

2.2 地質構造

白水江流域位于松潘-甘孜褶皺系、秦嶺褶皺系以及上揚子地臺的結合部位，不同層次、不同期次的構造相互疊加，形成極為復雜的構造格局（武運泊，2015）。區內褶皺和斷裂均極為發育，主要的褶皺有陵江-青龍背斜、隆康倒轉復背斜、中寨-馬營復向斜及關家溝-何家壩復背斜;主要的斷裂有文縣-康縣斷裂帶、塔藏斷裂、岷江斷裂及牟泥溝斷裂（圖2）。

2.3 工程地質巖組

由于白水江流域特殊的大地構造位置以及復雜的區域構造格局，故其地層也復雜多變。本文把具有相同工程地質性質的地層劃分到同一工程地質巖組，有利于分析巖土體與滑坡之間的聯系。現將流域內地層劃分為4套工程地質巖組（表7）。

2.4 岸坡結構

斜坡臨空面的方向與巖層層面或主要結構面的傾向存在一定的夾角i。i的絕對值大小直接決定了岸坡結構的類型（表8）。不同的岸坡結構類型在一定程度上影響著斜坡的變形破壞機制。大量研究結果指出，對于同一巖性來說，不同岸坡結構類型的穩定性存在較大差異。一般來說，橫向坡和斜向坡相對較穩定，多形成危巖或崩塌，而順向坡和逆向坡更易發生變形破壞，最終多演變成滑坡（楊栓成， 2017）。

2.5 新構造運動與地震

研究區是我國地震頻發地區之一，受多條活動斷裂影響。根據《中國地震動參數區劃圖》（GB18306-2015），域內絕大部分區域地震動峰值加速度為0.2g，反應譜特征周期 0.40s，相應的地震基本烈度為VII度。故在滑坡易發性評價中，地震對區內地質環境的影響烈度整體選擇為VII度（圖3）。

3 滑坡影響因子敏感性分析

白水江流域地形地貌復雜，地質構造發育，不良物理地質現象普遍發育。經野外調查發現，區內共分布129處滑坡，發育規模以大型—特大型為主（圖4）。

根據野外調查及室內歸納分析，區內滑坡的形成在不同程度上受到內在和外在因素影響。其中，內在因素包括坡度、坡向、坡高、工程地質巖組、岸坡結構及斷裂構造;外在因素包括河流水系、降雨條件及人類工程活動（道路為人類工程活動的主要代表）。

基于白水江流域GDEMDEM 30M 分辨率數字高程數據，運用ArcGIS軟件的空間分析功能將129處滑坡與這些影響因子進行疊加分析，最終得到滑坡在各影響因子不同指標下的點密度值（即PPa）（表10）。根據CF法計算得到不同影響因子下各指標的CF值及上述AHP法計算得到的綜合權重值。再根據式（4），可得到白水江流域滑坡災害不同影響因素下各指標LSP值（表9）。

根據表9中的LSP值及其排名，可知排名1-18的不同影響因素下各指標的LSP值為正值，說明其敏感性為確定性增長，敏感程度逐漸減小;排名19-38的不同影響因素下各指標的LSP值為負值，說明其敏感性為確定性降低，其不敏感程度逐漸增大。具體來說，白水江流域滑坡對工程地質巖組為軟硬相間巖類最為敏感，對岸坡結構為順向坡、滑坡與河流水系和道路距離小于1km、坡度為20～40及400～500mm年均降雨量值敏感性較強，對坡向、坡高等因素敏感性較弱，對工程地質巖組為硬巖類、較硬巖類及較軟巖類敏感性弱，對坡度為40～90及600～800mm年均降雨量值敏感性也弱。在上述排名中，年降雨量為400～600mm范圍反而比600～800mm范圍滑坡敏感性更強，這似乎與我們的認識剛好相反。其實究其原因，降雨只是誘發滑坡的外在因素之一，而降雨量在600～800mm之間的面積本來就很小，而且幾乎都位于硬巖區，不利于滑坡的發育。

4 結論

本文采用AHP-CF法對白水江流域滑坡影響因子進行敏感性分析，得到的主要結論如下：

（1） AHP-CF法將主觀與客觀相結合，綜合考慮到每個影響因子對區內滑坡發育的貢獻值，在一定程度上避免了影響因子之間的相互重復性和人為主觀干擾性。據此計算得到各影響因子不同指標的LSP值能充分反映每個因子對滑坡的敏感程度，方法合理，計算簡便。

（2）根據LSP值及其排名，可知白水江流域滑坡對工程地質巖組為軟硬相間巖類最為敏感，對岸坡結構為順向坡、滑坡與河流水系和道路距離小于1km、坡度為20～40°及400～500mm年均降雨量值敏感性較強，對坡向、坡高等因素敏感性較弱，對工程地質巖組為硬巖類、較硬巖類及較軟巖類敏感性弱，對坡度為40～90及600～800mm年均降雨量值敏感性也弱。

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