基于信息量模型的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)

趙 帥，趙 洲

(西安科技大學(xué)地質(zhì)與環(huán)境學(xué)院，陜西西安710054)

0 引 言

地質(zhì)災(zāi)害是在自然或工程經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的作用下，對(duì)人類(lèi)生命財(cái)產(chǎn)安全及地質(zhì)環(huán)境造成破壞的災(zāi)害性地質(zhì)事件[1]。陜南山區(qū)(陜西南部漢中、安康、商洛等3市的山地區(qū)域)是陜西省乃至全國(guó)地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)和重災(zāi)區(qū)之一，嚴(yán)重威脅當(dāng)?shù)鼐用竦纳?cái)產(chǎn)安全和正常的生產(chǎn)生活，使當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展失衡。因此，在研究地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生機(jī)理的基礎(chǔ)上進(jìn)行區(qū)域性地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)具有重要的意義[2]。

基于遙感和GIS技術(shù)，將地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)方法主要分為2類(lèi)：一類(lèi)是基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知的定性評(píng)價(jià)方法，另一類(lèi)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的定量評(píng)價(jià)方法。王維早等[3]從泥石流的形成條件方面選取影響因子，通過(guò)層次分析法對(duì)太行山泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)；許沖等[4]通過(guò)遙感的手段選取地震滑坡影響因子，基于GIS與確定性系數(shù)法對(duì)汶川地震滑坡進(jìn)行敏感性分析；王念秦等[5]根據(jù)粗糙集理論和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)求得其矩陣，進(jìn)而對(duì)鳳縣泥石流易發(fā)性評(píng)價(jià)；劉藝梁等[6]建立三峽壩區(qū)滑坡空間數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用邏輯回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2種模型進(jìn)行對(duì)比定量分析；王哲等[7]根據(jù)量化的指標(biāo)構(gòu)建模糊綜合評(píng)判矩陣對(duì)綿陽(yáng)市地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行評(píng)價(jià)；Chao Zhou[8]、Wei Chen[9]等把支持向量機(jī)中分類(lèi)和預(yù)測(cè)方法應(yīng)用到滑坡災(zāi)害敏感性評(píng)價(jià)中；黃發(fā)明[10]認(rèn)為基于聚類(lèi)分析能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)滑坡柵格單元；張興龍[11]采用RS、GIS與Markov模型開(kāi)展了滑坡動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)研究；劉淵博等[12]從空間多源數(shù)據(jù)中提取致災(zāi)因子，建立旋轉(zhuǎn)森林模型進(jìn)行滑坡空間預(yù)測(cè)。上述模型雖然可以取得良好的結(jié)果，但仍存在一定的不足。如層次分析法評(píng)價(jià)因子的權(quán)重是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)賦值，主觀性較強(qiáng)，人為干擾大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以局部搜索為依據(jù)，評(píng)價(jià)結(jié)果與所選樣本相關(guān)。

信息量模型原理清晰，且容易建模，能客觀地對(duì)各評(píng)價(jià)因素進(jìn)行分級(jí)。譚玉敏等[13]通過(guò)遙感、GIS與信息量模型相結(jié)合進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)。安凱強(qiáng)等[14]從單一固定模型延伸到多種模型耦合關(guān)系，通過(guò)計(jì)算指標(biāo)的信息量值建立信息量支持下的SVM模型，對(duì)三峽庫(kù)區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性進(jìn)行評(píng)價(jià)。因此，本文以略陽(yáng)縣為研究區(qū)域，在地質(zhì)災(zāi)害形成機(jī)理的基礎(chǔ)上，總結(jié)地質(zhì)災(zāi)害形成機(jī)理和分布規(guī)律，選取造成地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的控制因素和誘發(fā)因素，通過(guò)信息量模型，計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的信息量值，并結(jié)合ArcGIS平臺(tái)空間分析計(jì)算，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進(jìn)行研究。

1 信息量模型

1.1 理論基礎(chǔ)

信息量模型的理論基礎(chǔ)是信息論，主要是通過(guò)熵的減少表征事物發(fā)生的可能性，應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)的基本思想是通過(guò)已經(jīng)發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害所計(jì)算的指標(biāo)信息量值，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為對(duì)整個(gè)區(qū)域內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的評(píng)價(jià)[15]。評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)計(jì)算的信息量值越大，表示該評(píng)價(jià)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率越大，用概率公式表示信息量值如下

(1)

式中，I(Y，x1，x2，…，xn)表示評(píng)價(jià)指標(biāo)組合對(duì)地質(zhì)災(zāi)害提供的信息量值；P(Y，x1，x2，…，xn)表示評(píng)價(jià)指標(biāo)組合條件下地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性大小；P(Y)表示地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性大小。

實(shí)際應(yīng)用中，通常采用某一因素樣本統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算其信息量值，再進(jìn)行綜合分析疊加，其相應(yīng)的信息量模型為

(2)

式中，Ii為評(píng)價(jià)單元總信息量值；n為評(píng)價(jià)指標(biāo)總數(shù)；Ni為分布在因素內(nèi)特定類(lèi)別內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)個(gè)數(shù)；N為研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)總數(shù)；Si為研究區(qū)含有評(píng)價(jià)因素的單元面積；S為研究區(qū)評(píng)價(jià)單元總面積。

1.2 建模流程

①通過(guò)基礎(chǔ)資料野外實(shí)地調(diào)查，分析研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的空間分布特征，研究其分布關(guān)系及其規(guī)律。②研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害形成條件與孕災(zāi)環(huán)境，分別從地質(zhì)災(zāi)害控制因素和誘發(fā)因素方面選取評(píng)價(jià)指標(biāo)。其中，控制因素包括高程、坡度、坡向、曲率、巖性、構(gòu)造條件；誘發(fā)因素包括河流、道路、地震等。③利用ArcGIS的空間分析功能對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行柵格化，通過(guò)式(2)計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)單元的信息量值，重分類(lèi)并生成各評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息量專(zhuān)題圖。④利用ArcGIS的疊加分析和柵格代數(shù)功能得到綜合信息量圖，并按統(tǒng)計(jì)學(xué)中的自然斷點(diǎn)法對(duì)結(jié)果進(jìn)行重分類(lèi)。⑤運(yùn)用ROC曲線(xiàn)對(duì)信息量評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，由此得到AUC值，驗(yàn)證信息量模型在本研究區(qū)的適用性和精確性。評(píng)價(jià)流程見(jiàn)圖1。

圖1 評(píng)價(jià)流程

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 研究區(qū)概況

略陽(yáng)縣行政隸屬于陜西省漢中市，位于漢中市西部，秦嶺山脈以南，長(zhǎng)江支流嘉陵江與漢江上游，介于東經(jīng)105°42′～106°31′，北緯33°07′～33°38′范圍內(nèi)，全縣面積2 834 km2。略陽(yáng)縣屬暖溫帶濕潤(rùn)性季風(fēng)氣候(Ⅳ區(qū))，濕潤(rùn)多雨，四季分明，地理環(huán)境復(fù)雜，地質(zhì)環(huán)境脆弱，新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)活躍，深大斷裂發(fā)育。略陽(yáng)縣發(fā)育的地質(zhì)災(zāi)害共有229處，其中滑坡186處，占災(zāi)害總數(shù)的81%；崩塌、泥石流、地面塌陷共43處，僅占災(zāi)害總數(shù)的19%。通過(guò)詳細(xì)調(diào)查資料和野外調(diào)查數(shù)據(jù)，境內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害具有成片成帶分布、規(guī)模差異大、發(fā)生頻率高等特點(diǎn)。略陽(yáng)縣地質(zhì)災(zāi)害分布見(jiàn)圖2。

圖2 地質(zhì)災(zāi)害分布

2.2 地質(zhì)災(zāi)害控制因素

(1)高程。高程不僅影響大量的生物物理參數(shù)和人類(lèi)工程活動(dòng)，對(duì)土壤特性也有顯著影響。略陽(yáng)縣高程在598～2 368 m范圍內(nèi)，按照自然斷點(diǎn)法將高程分為5類(lèi)。高程分類(lèi)及信息量值見(jiàn)表1。從表1可知，598～1 160 m的高程范圍內(nèi)，尤其是598～931 m范圍內(nèi)，地質(zhì)災(zāi)害易于發(fā)生。

表1 高程分類(lèi)及信息量值

(2)坡度。坡度表示坡面傾斜程度，略陽(yáng)縣坡度范圍在0°～77°。坡度分類(lèi)及信息量值見(jiàn)表2。從表2可知，略陽(yáng)縣地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)生在<20°區(qū)間內(nèi)。

表2 坡度分類(lèi)及信息量值

(3)坡向。坡向影響斜坡表面不同的光照強(qiáng)度，從而造成巖土體宏微觀力學(xué)特性的改變。坡向分類(lèi)及信息量值見(jiàn)表3。從表3可知，研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)生南(S)、東南(SE)方向。

表3 坡向分類(lèi)及信息量值

(4)曲率。曲率表示斜坡地表幾何形態(tài)的基本變量。曲率分類(lèi)及信息量值見(jiàn)表4。從表4可知，凸坡與凹坡的信息量值均大于平坡，表明凸坡與凹坡更易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。

表4 曲率分類(lèi)及信息量值

(5)巖性。巖性是地質(zhì)災(zāi)害產(chǎn)生的物質(zhì)基礎(chǔ)，略陽(yáng)縣出露的巖石主要為各種變質(zhì)巖系和具有一定變質(zhì)程度的巖漿巖、沉積巖類(lèi)。巖性分組及信息量值見(jiàn)表5。從5表可知，較易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的巖性主要為千枚巖、頁(yè)巖和砂巖等。

表5 巖性分組及信息量值

(6)構(gòu)造條件。略陽(yáng)縣大地構(gòu)造單元位于昆侖秦嶺東西向褶皺斷裂帶，地質(zhì)構(gòu)造線(xiàn)基本呈東西向延伸。構(gòu)造緩沖距離分級(jí)信息量值見(jiàn)表6。從表6可知，地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性隨著與斷層距離的增加而減小，即距離構(gòu)造越近，地質(zhì)災(zāi)害越容易發(fā)生。

通過(guò)計(jì)算各控制因素指標(biāo)的信息量值，采用ArcGIS的空間分析功能，得到誘發(fā)因素評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)圖(見(jiàn)圖3)。

表6 構(gòu)造緩沖距離分級(jí)信息量值

圖3 控制因素評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)

2.3 地質(zhì)災(zāi)害誘發(fā)因素

(1)河流。河流的作用主要表現(xiàn)為地表徑流沖刷河岸，降低岸坡支撐力，從而降低斜坡穩(wěn)定性。略陽(yáng)縣河網(wǎng)密布，水系發(fā)達(dá)，長(zhǎng)江支流嘉陵江水系與漢江水系為流經(jīng)略陽(yáng)縣境內(nèi)的主要河流。河流緩沖距離信息量值見(jiàn)表7。從表7可知，地質(zhì)災(zāi)害與河流距離之間為負(fù)相關(guān)關(guān)系，隨距離的增大而減小。

表7 河流緩沖距離信息量值

(2)道路。公路、鐵路等基礎(chǔ)設(shè)施工程的建設(shè)體現(xiàn)區(qū)內(nèi)人類(lèi)工程活動(dòng)的強(qiáng)弱，略陽(yáng)縣主要公路線(xiàn)有十天高速等；鐵路線(xiàn)有寶成線(xiàn)等。道路緩沖距離信息量值見(jiàn)表8。從表8可知，地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性隨著與道路距離的增大而減小，即距離道路越近，地質(zhì)災(zāi)害越容易發(fā)生。

表8 道路緩沖距離信息量值

(3)地震。地震是誘發(fā)境內(nèi)各種地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的重要因素之一，本文選取地震動(dòng)峰值加速度作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。根據(jù)相關(guān)資料顯示，略陽(yáng)縣西部地區(qū)的地震動(dòng)峰值加速度為0.2g，中部和東部為0.15g。地震動(dòng)峰加速度分級(jí)及信息量值見(jiàn)表9。從表9可知，地質(zhì)災(zāi)害與地震動(dòng)峰值加速度之間為正相關(guān)關(guān)系。

通過(guò)計(jì)算各誘發(fā)因素指標(biāo)的信息量值，采用ArcGIS的空間分析功能，得到誘發(fā)因素評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)圖(見(jiàn)圖4)。

3 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)

3.1 評(píng)價(jià)結(jié)果

基于ArcGIS平臺(tái)對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)專(zhuān)題信息量圖進(jìn)行疊加分析，得到綜合信息量圖。略陽(yáng)縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)圖5，將其按照綜合信息量值的大小劃分為5類(lèi)，即低易發(fā)區(qū)、較低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)和較高易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)。從圖5可知，高和較高易發(fā)區(qū)總面積為824.813 km2，占全縣面積的29.1%，主要分布在東南部的黑河鎮(zhèn)和何家?guī)r鎮(zhèn)、略陽(yáng)城區(qū)人類(lèi)工程活動(dòng)強(qiáng)的區(qū)域、公路鐵路沿線(xiàn)和嘉陵江沿岸；低和較低易發(fā)區(qū)總面積為1 290.945 km2，占全縣面積的45.5%，主要分布在遠(yuǎn)離河流與道路、人類(lèi)工程活動(dòng)低的區(qū)域與東北部地勢(shì)較平坦的地區(qū)。

圖4 誘發(fā)因素評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)

圖5 略陽(yáng)縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果

3.2 精度評(píng)價(jià)

ROC曲線(xiàn)(receiver operating characteristic curve)即受試者工作特征曲線(xiàn)，橫坐標(biāo)為假陽(yáng)性率(1-特異度)，縱坐標(biāo)為真陽(yáng)性率(即敏感度)。ROC曲線(xiàn)下的面積(Area Under Curve)即為AUC值，AUC評(píng)價(jià)指標(biāo)值越大，則代表模型分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性越高，即模型精度越高。略陽(yáng)縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果ROC曲線(xiàn)見(jiàn)圖6。由圖6可知，信息量模型的AUC值為0.796，具有較高的精度和可靠性。

圖6 ROC曲線(xiàn)

4 結(jié) 語(yǔ)

本文在分析略陽(yáng)縣地質(zhì)環(huán)境，總結(jié)地質(zhì)災(zāi)害分布規(guī)律的基礎(chǔ)上，選取地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的控制因素與誘發(fā)因素，結(jié)合信息量模型與GIS平臺(tái)，開(kāi)展了區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)，得到以下幾點(diǎn)認(rèn)識(shí)：

(1)在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中，信息量模型與GIS空間分析功能相結(jié)合能客觀地生成評(píng)價(jià)成果，避免了其他因素的干擾。

(2)ROC曲線(xiàn)分析方法對(duì)本文信息量模型精度評(píng)價(jià)的結(jié)果表明，本文方法可靠，評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況一致。

(3)開(kāi)展區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)，不僅對(duì)區(qū)內(nèi)防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義，還可為政府土地利用規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。