基于GIS和加權信息量模型的平山縣地質災害易發性評價

姚 靜，任 濤，翟 星，袁 穎, ，杜國梁,

1.河北地質大學 a.城市地質與工程學院、b.地球科學學院、c.河北省高校生態環境地質應用技術研發中心，河北 石家莊 050031；2.河北省地質環境監測院，河北 石家莊 050031

0 引言

地質災害發生頻繁，2020年中國共發生地質災害7 840起，在眾多地質災害中，滑坡、崩塌、泥石流最為常見，主要發生在西、南部山區，特別是川陜、川滇、川藏等地區。地質災害威脅人類安全，造成大量經濟損失，給國家和人民帶來巨大傷害。因此，地質災害評估工作顯得十分重要。

近年來，隨著地理信息系統技術水平的提高，人們在基于GIS的地質災害評價領域中取得了一定成就[1-9]，GIS成為了地質災害評價的研究熱點。謝明娟等[10]基于GIS技術，采用支持向量機、人工神經網絡及決策樹三種方法進行小金縣滑坡數據分析，研究區域滑坡發育規律，同時將各方法的ROC曲線結果對比，驗證其精度，表明支持向量機模型在滑坡易發性評價中更有優勢。方教勇和楊根云[11]基于GIS平臺和邏輯回歸模型對綿竹市清平地區滑坡易發性進行評價，表明邏輯回歸模型預測能力較好。徐沖等[12]基于GIS和證據權，對汶川地震滑坡進行災害易發性研究，得到的易發性評價結果較好。張玘愷等[13]基于GIS技術，利用信息量、確定性系數、邏輯回歸等多種方法耦合，對九寨溝縣滑坡易發性評價，并采用頻率比和 ROC 曲線進行精度檢驗，其研究成果能運用到其他區域的滑坡易發性評估中。CAO J[14]等基于邏輯回歸和隨機森林的方法，構建了評價模型，進行了區域滑坡易發性的評價。C.Xu等[15]基于GIS平臺，采用層次分析法、證據權法、邏輯回歸等幾種模型方法，對汶川地震災區進行滑坡災害易發性評價，并對各方法的結果對比。以上研究，基于GIS選取合適的評價因子，并對其分級，進行區域地質災害易發性評價，評價因子的選取和分級依靠人為經驗的判斷，對于各評價模型而言，各模型有著各自的特點，很難對其進行客觀準確的評價。因此，就地質災害易發性而言，采用多模型耦合的方法值得深入研究。

綜合考慮影響平山縣地質災害發生的各致災因子，以平山縣域地質環境和災害點發育情況，建立了地層巖性、地形地貌、斷裂、水系、植被覆蓋指數（NDVI）、坡度、坡向、高程、地形起伏度9個評價指標體系，基于GIS和加權信息量模型進行平山縣地質災害易發性評價，采用ROC曲線進行精度驗證，為平山縣地質災害的預警預報及科學地防治提供依據。

1 研究區概況

平山縣地處河北省西部太行山山麓，西鄰山西省盂縣，北依保定市阜平縣，東連靈壽縣，南接井陘縣、鹿泉市，坐標：東經113°30′～114°15′、北緯38°09′～38°45′。平山縣屬于暖溫半濕潤季風大陸性氣候，因其海拔差較大，光照充足，降水量分布不均，四季溫差相對較大。地形總體趨勢西高東低、北高南低，境內最高峰—南坨，海拔2 281 m。研究區內主要河流包括滹沱河、冶河、文都河、郭蘇河、甘秋河、古月河、險隘河、柳林河、蒿田河等。其區內在大地構造上位于中朝準地臺的一個相對穩定的Ⅱ級構造單元—山西斷隆的東部邊緣，橫跨兩個三級構造單元，分別為五臺臺拱、沁源臺陷，屬新華夏構造體系。

受工程地質條件影響，平山縣發生的地質災害以滑坡、崩塌、泥石流為主。根據河北省地質環境監測院2020年地質災害風險普查資料顯示：平山縣有129處隱患點，其中滑坡有26處，崩塌有20處，泥石流有81處，地面塌陷2處。（平山縣地理概況見圖1）

圖1 平山縣地理概況Fig.1 General geography in Pingshan county

2 地質災害易發性評價模型

2.1 信息量法

信息量法是在統計分析法中的一種常用評價預測方法，目前廣泛應用在地災評估中。有觀點認為，信息量數值越大，對地質災害的貢獻率越大，其易發性也越高[16-18]。

各因素信息量可以表示為：

其中，Ii為因素xi對地質災害所提供的信息量，A為研究區域總面積，Ai為影響因素xi所占面積，S為研究區域已發生地質災害總數，Si為在影響因素xi上所發生的地質災害數量。

2.2 層次分析法

在地質災害易發性評價中，學者們通常采用GIS與層次分析法（AHP）相結合的方法進行評價，也大大提高了評價的效率[19]。該方法包括一下幾個步驟：

（1）建立結構層次，將復雜的決策變量系統分解成目標層、準則層和方案層。

（2）構造判斷矩陣A=（bij），兩兩比較因子重要程度，構建判斷矩陣。

（3）計算權向量

（4）一致性檢驗

2.3 加權信息量模型

信息量法和層次分析法都各有優劣勢，如信息量法可以很好地計算各因子的貢獻率，但只能進行簡單的疊加，并沒有考慮各因素之間的比重；層次分析法能給出各因子之間的比重，但是受人為因素的影響，各因子的分級打分需要主觀給定。因此，論文將信息量法與層次分析方法相結合，用信息量法計算出每個因子每個等級的信息量，用層次分析方法計算各因子的權重，從而得到加權信息量，具體公式如下：

其中，Wi為第i個因子計算出來的權重，Ii為第i個因子的信息量。

3 評價因子的分析

地質災害的發生與多個方面有關，其過程較為復雜，依據平山縣地質環境和地質災害發育情況，選取了地層巖性、地形地貌、斷裂、水系、植被覆蓋指數（NDVI）、坡度、坡向、高程和地形起伏度9個評價因子，對每個評價因子進行分級，統計各因子各等級的災害點數、柵格數、面積信息，計算各因子各等級的信息量，采用層次分析法計算各評價指標的權重，最終得到各因子各等級的加權信息量。

3.1 評價因子的分級

（1）地層巖性

巖土體類型是影響地質災害發育的基礎因素之一。當其他因素相同時，巖土體越堅硬，則斜坡的穩定性相對較好。依據研究區域的巖土體特征以及巖土軟硬程度，將地層巖性劃分4類：Ⅰ類堅硬巖；Ⅱ類較堅硬巖；Ⅲ類軟巖；Ⅳ類土（圖2a）。

（2）地形地貌

地形地貌決定著地質災害發生的類型，因此，地形地貌在地質災害易發性評價中必不可少。論文將研究區的地形地貌劃分為5類：Ⅱ1侵蝕構造中山亞區、Ⅱ2侵蝕構造低山亞區、Ⅱ3構造剝蝕丘陵亞區、Ⅱ5侵蝕堆積臺地亞區、Ⅱ6斷陷盆地及河谷平原亞區（圖2b）。

（3）斷裂

沿著斷裂帶軟弱結構面發育，斷裂為崩塌滑坡等地質災害的發育提供有利的條件。論文將斷裂劃分0～500 m、500～1 000 m、1 000～1 500 m、1 500～2000 m、2 000～2 500 m和>2 500 m六個等級，形成斷裂的6個緩沖區（圖2c）。

（4）水系

水系對巖土體起到侵蝕作用，加速了斜坡的破壞能力，從而導致地質災害的發生。本文將研究區域的河流以150 m為間距進行緩沖，劃分為0～150 m、150～300 m、300～450 m、450～600 m、600～750 m、750～900 m和>900 m七個緩沖區（圖2d）。

（5）植被覆蓋指數（NDVI）

植被覆蓋指數不同，地質災害的發生頻率不同。植被覆蓋率高、根系發達的喬木和灌草叢，水土保持能力強，降水引發的地質災害頻率極低。本次評價將植被覆蓋指數劃分為<0、0～0.15、0.15～0.3、0.3～0.45和>0.45五個等級（圖2e）。

（6）坡度

坡度控制著滑坡、崩塌等地質災害的發生，對于坡度較高地帶，地質災害也相對越易發。論文將研究區域坡度劃分為0～5°，5°～15°，15°～30°，30°～45°和>45°五個等級（圖2f）。

（7）坡向

就坡向而言，不同的坡向對應的坡體日照時間和熱量的吸收不同，進而對地質災害的發生產生一定影響。論文將研究區坡向劃分為北、東北、東、東南、南、西南、西、西北和平坦9個等級（圖2g）。

（8）高程

高程影響著地質災害的發生，與人類工程活動、降雨、植被覆蓋等因素息息相關。論文將研究區域高程劃分為6個等級：0～300 m、300～550 m、550～800 m、800～1 050 m、1 050～1 300 m和>1 300 m（圖2h）。

（9）地形起伏度

地形起伏度具體表現了區域地表起伏度的高低以及地表的崎嶇，影響著地質災害的易發程度。本次評價將研究區地形起伏度劃分為0～10 m、10～25 m、25～40 m、40～60 m、>60 m 5個等級（圖2i）。

圖2 評價因子分級圖Fig.2 The classification of evaluation factors

3.2 層次分析法計算權重

本文用層次分析法計算9個因子的權重，通過兩兩比較因子的重要性程度，采用1～9標度方法，進行各因子的層次排序，得出判斷矩陣，根據專家打分，得到的評價因子重要性程度從高到低排序依次為：地層巖性、坡度、地形起伏度、高程、坡向、地形地貌、NDVI、斷裂和水系。計算得出各因子權重，最后進行一致性檢驗，得到一致性指標CI=0.0502，一致性比例CR=0.0337<0.1，所以該判斷矩陣一致性可以接受，最終9個因子的判斷矩陣及權重結果見表1。

表1 評價因子層次單排序結果一覽表Table 1 Single ranking results of evaluation factors hierarchy

3.3 加權信息量的計算

結合評價因子的分級，統計各評價因子每個等級的柵格數以及災害點數，計算其信息量，結合層次分析法計算出的權重，利用公式（2）計算加權信息量，得到最終地質災害評價因子加權信息量見表2。

4 評價結果和檢驗

4.1 地質災害易發性評級結果

得到各評價因子的分級柵格圖后，將各因子柵格圖按照表2計算的加權信息量進行重分類，運用GIS工具箱里的柵格計算器功能進行疊加，用自然間斷點法將疊加后的柵格圖分為極高、高、中和低4類易發區。（易發性分區圖見圖3）

圖3 地質災害易發性分區圖Fig.3 Geological hazard susceptibility zone

表2 地質災害評價因子加權信息量統計表Table 2 Statistical table of weighted information value of geological disaster evaluation factors

4.2 評價模型的精度檢驗

采用ROC曲線對加權信息量模型得出的地質災害易發性結果進行檢驗，ROC曲線即以易發性分區累計面積比為橫坐標和以實際發生地質災害數量累計比為縱坐標形成的曲線。ROC曲線下方的面積，即AUC值，可以評判結果精度，AUC值越接近1，表示評價模型精度越高[20]。以災害點密度從高到低依次累加，繪制出的地質災害易發性ROC曲線見圖4，得到AUC值為0.812，表明該評價模型精度較高，可以適用于地質災害易發性評價。

圖4 易發性評價結果ROC曲線Fig.4 ROC curve of susceptibility evaluation results

4.3 評價結果分析

利用得到的平山縣地質災害易發性分區圖（圖3）統計易發性分區的柵格數、災害點數，計算易發分區面積、面積占比以及災害點密度（見表3），分析表明：極高易發區面積為71.31 km2，占總面積的2.69%，主要分布在構造發育的斷裂帶、松散軟弱巖層、地形起伏度為10～25 m、坡向偏南、海拔較高處，區內11個災害點；高易發區面積為1 180.66 km2，占總面積的44.58%，主要分布在坡度為30°～45°、海拔高、植被覆蓋率為30%～40%處，區內有80個災害點；中易發區面積為736.47 km2，占總面積的27.81%，主要分布在植被覆蓋率相對較大、侵蝕構造中山區，區內有32個災害點；低易發區面積為660.19 km2，占總面積的24.93%，主要分布在海拔較低、無斷裂帶、水庫、河谷平原和丘陵地帶，區內有6個災害點。由統計表規律可以看出，災害點密度越大，地質災害越易發，即災害點密度與易發性分區呈正相關，符合地質災害發育基本規律。

表3 易發性分區統計表Table 3 Vulnerability Partition Statistics Table

5 結論

（1）論文以平山縣作為研究區，選取了地層巖性、地形地貌、斷裂、水系、植被覆蓋指數（NDVI）、坡度、坡向、高程和地形起伏度9個評價因子，對評價因子進行分級，運用加權信息量對平山縣進行地質災害易發性評價，分析表明：平山縣地質災害易發生在斷裂帶、海拔高度為1 050～1 300 m、松散軟弱巖組、坡度為30°～45°、坡向偏南方向、地形起伏度為10～25 m處，在河谷平原、丘陵、水庫、無斷裂帶處易發性較低。

（2）采用ROC曲線對加權信息量模型得出的結果進行檢驗，求得AUC值為0.829，表明該模型計算精度較高，可以對平山縣地質災害易發性評估起到一定指導作用，也為今后其他區域地質災害評價提供依據和方法。

（3）將平山縣地質災害易發性分區分為極高、高、中和低4個等級的易發區，得到災害點密度越大，地質災害越易發，即災害點密度與易發性分區呈正相關，滿足地質災害發育的基本特征。