基于GIS和信息量模型的青海大通縣地質災害危險性定量評價分析

劉孟宇，鄧輝，張文江

基于GIS和信息量模型的青海大通縣地質災害危險性定量評價分析

劉孟宇，鄧輝，張文江

（成都理工大學 地球科學學院，成都 610059）

本文以地處黃土高原西端向青藏高原的過渡地帶的大通縣為研究區，根據區內地質環境條件及地質災害發育特征，選擇坡度、地形起伏度、工程地質巖組、與斷層距離、與河流水系距離及人類工程活動6個誘發因素作為地質災害危險性的評價因子，采用基于GIS的信息量模型進行危險性評價，將獲得的綜合信息量圖劃分為5級危險區：極低度、低度、中度、高度和極高度。為區內地質災害防治工作提供科學依據。

地質災害；危險性評價；GIS；信息量模型；大通縣

大通縣位于黃土高原西端與青藏高原的過渡地帶，區內特殊的自然地理和地質環境導致地質災害頻發。本文依據大通縣地質災害點的分布情況，選取坡度、地形起伏度、工程地質巖組、與斷層距離、與河流水系距離、人類工程活動6個地質災害影響因子，利用GIS技術和信息量模型對研究區內的地質災害危險性進行定量評價并繪制大通縣地質災害危險性評價圖。為研究區的地質災害防治提供科學的依據。

1 研究區概況

大通縣位于青海省東部，大坂山以南，湟水河上游北川河流域，地處黃土高原西端向青藏高原過渡帶，地理范圍：100°51′E～101°56′E，36°43′N～37°23′N（如圖1），總面積3090km2。地勢西北高，東南低。出露地層：前第四紀地層與第四紀地層。按地貌劃可分為侵蝕構造中高山區、侵蝕剝蝕低山丘陵與侵蝕堆積河谷平原三種類型。侵蝕構造中高山區分布于哈曼大坂山、娘娘山等分水嶺地帶，由元古界地層構成；剝蝕侵蝕低山丘陵區分布于中南部，由白堊紀，第三紀泥、砂巖和第四紀黃土組成；侵蝕堆積河谷平原沿河谷及其支溝呈帶狀分布，由河漫灘及Ⅰ—Ⅲ級階地組成。大地構造位于祁連褶皺系中段，跨北祁連加里東優地槽褶皺帶和祁連中間隆起帶二個次級構造單元，以大坂山南坡深斷裂為界，北祁連加里東優地槽褶皺帶由早古生代地層組成，中基性火山巖發育，褶皺具有緊密線伏特點，區域大斷裂發育。縣域內大部分鄉、鎮處于北川河河谷及一級支流谷地與山間丘陵，屬典型山間河谷型縣區。

圖1 研究區位置示意圖

2 地質災害影響因子提取與分析

大通縣地質災害主要類型有崩塌、滑坡、泥石流、不穩定斜坡四種。導致地質災害發生的主要因素有：地形坡度、地層巖性、斷裂構造、河流水系、已有地質災害、人類工程活動等（鄧輝等，2014）。通過借鑒相關研究，結合研究區內地質災害發生情況，本文采用基于GIS的信息量模型，選取坡度、地形起伏、工程地質巖組、斷裂構造、河流水系和人類工程活動6個影響因素對大通縣地質災害危險性進行評價分析。

2.1 坡度因子

坡度是影響巖、土質斜坡穩定性的最主要因素。利用地理空間數據云（http://www.gscloud.cn/）下載30m分辨率DEM數據生成。利用ArcMap軟件平臺生成坡度分布圖，將坡度以5°為間隔分成14個級別，如圖8（a）所示。為更好地分析地質災害與坡度關系，對地質災害在各個坡度段的分布規律進行統計，結果如圖2所示。研究區坡度分布在0～68.46°之間。區內共分布322個地質災害點。其中291個地質災害點集中分布在0～25°之間，占區內總數的90.37%。

圖2 地質災害與坡度因子關系

圖3 地質災害與地形起伏度因子關系

2.2 地形起伏度因子

地形起伏度指某一面積內最高點和最低點之差（程維明等，2014）。在高山峽谷地貌區地質災害評價中，地形起伏度、坡度因子與地質災害具有較強相關性，二者有互補作用（郭芳芳等，2008）。本文以ArcMap軟件為平臺，以DEM數據為基礎進行地形起伏度提取。根據陳志明等（陳志明和劉振東，2008）在中國地貌制圖時的分類標準對研究區地形起伏情況進行統計分析，地形主要以平坦起伏（0～20m）和小起伏（20～75m）為主，分別占總面積46.82%和52.88%，中起伏（75～300m）分布面積較小，占地區總面積0.30%。地質災害主要分布在平坦起伏地區，占研究區災害點總數66.77%。

圖4 地質災害與工程地質巖組因子關系

圖5 地質災害與斷層因子關系

2.3 工程地質巖組因子

大通縣出露第四紀地層與第四紀地層。北部高山、中高山主要由元古界、古生界的寒武系、奧陶系、志留系地層及中生界三迭系、侏羅系、白堊系和第三系地層組成，巖性為淺-深變質的硬砂巖、板巖、火成巖、石英巖及碳酸鹽巖等。區內第四紀地層分布較廣，劃分為中更新統（Q2）、上更新統（Q3）及全新統（Q4）。

2.4 斷裂構造因子

研究區位于祁連褶皺系中段，跨北祁連加里東優地槽褶皺帶和祁連中間隆起帶二個次級構造單元，以大坂山南坡深斷裂為界，北祁連加里東優地槽褶皺帶由早古生代地層組成，中基性火山巖廣泛發育，褶皺具緊密線狀特點，區域大斷裂發育。地質災害分布與距斷層因子距離關系如圖5所示，分析得出，區內的地質災害在距離斷層0～12 km范圍內發育密集，分布地質災害點199個，占地質災害點總數61.80%，斷裂構造因子是導致地質災害發育的因素之一。

圖6 地質災害與河流水系因子關系

圖7 地質災害與道路因子的關系

2.5 河流水系因子

大通縣境內北川河為湟水河的一級支流，源于大坂山南坡，由上游的寶庫河于城關鎮和黑林河匯合而成，在橋頭又有東峽河流入，出雙廟村流出縣境至西寧小橋注入湟水河。北川河共有大小支流140多條，其中年平均流量0.1m3/s以上有祁漢溝、祁家河、斜溝、瓜拉河、橋爾河、景陽溝等。利用GIS平臺提取河流分布圖進行距離制圖，生成大通縣水系因子圖，如圖8（e）所示。研究區地質災害點沿河谷呈條帶狀分布。利用ArcMap軟件對研究區各河流水系做緩沖區，通過統計分析地質災害點在距河流不同距離區分布特征，得到地質災害與水系之間關系，如圖5所示。距離河流1200 m范圍內共發育地質災害561處，占地質災害點數87.11%，地質災害點分布數量與距河流水系遠近表現出正相關關系。

2.6 人類工程活動因子

利用ArcMap軟件中的空間分析功能，對道路做緩沖區，如8（f）所示。通過統計分析地質災害點在距道路不同距離分布特征，得到地質災害發育數量與道路因子之間關系，地質災害主要發生在道路通達、密集且距一定范圍內，災害發生頻率隨路網路基升高而逐漸降低，如圖7所示，距道路800m內發生的地質災害點數256個，占總數79.50%。

圖8 地質災害危險性評價因子

3 基于信息量模擬地質災害危險性評價

3.1 信息量模型

信息量模型計算公式如下（阮沈勇和黃潤秋，2001）：

實際應用中，研究區內評價單元總的信息量值為各評價因子信息量綜合分析疊加得到，如公式（2）所示：

3.2 信息量模型計算與危險性分區

3.2.1 適宜評價單元選取

尺度選擇影響到評價結果精確度。適宜評價單元大小選取的經驗公式如公式（3）所示：

式中，G為適宜評價單元的大小；為原始地圖比例尺分母。

本研究中使用地形圖比例尺為1∶5萬，由公式（3）計算得出評價單元格網大小為32.852m×32.852m，為了便于統計，評價單元格網大小選取為30m×30m。

表1 各評價因子的信息量計算結果

3.2.2 基于GIS的信息量模型計算

根據對坡度、地形起伏度、工程地質巖組、與斷裂距離、與水系距離、人類工程活動6個地質災害控制因素研究及地災點與各影響因子的相關性分析（吳柏清等，2008），利用ArcMap軟件將各評價因子基礎數據進行柵格化處理，得到30m×30m柵格數據，采用信息量模型計算各評價單元綜合信息量值并進行地質災害危險性等級分區。通過分析各評價因子與地質災害點空間分布關系，利用式（1）計算各影響因子對地質災害發生貢獻信息量（表4），再運用式（2）計算各評價單元格網內總信息量得到研究區綜合信息量。根據綜合信息量值對柵格數據進行重分類，按照地質災害危險性高低劃分為極低度、低度、中度、高度和極高度5級區域，得到研究區地質災害危險性分區圖，如圖9所示。綜合信息量值越大，則該評價單元危險性等級越高，發生地質災害可能性就越大（林虹宇等，2021）。

3.2.3 評價結果分析

表2 不同危險度等級區地質災害點的分布情況

如表2所示，研究區地質災害高度、極高度危險區總面積1 203.42km2，占研究區38.95%，其中高度危險區分布74個地質災害點，占研究區地災點22.98%，極高度危險區分布221個地質災害點，占研究區68.63%；而極低度、低度危險區地災點個數分布較少，占地災點2.18%。通過統計地質災害在不同危險度等級區域的分布情況，可以發現災害點的分布密度隨區域危險等級的升高而增加，兩者成正相關關系，運用線性函數進行擬合（談樹成等，2018），R達0.8123，說明地質災害危險性等級分區與災積比的相關程度較高，表明采用GIS與信息量模型結合的方法對大通縣地質災害危險進行性評價能夠較準確地反映縣域地質災害在不同危險等級范圍的空間分布特征。

極高度和高度危險區主要分布在大通縣東南部低山丘陵地帶和中部北川河流域及其較大支溝。該區巖體多為軟弱碎屑巖巖體，土體屬松散、中密粘性土和黃土。巖體節理裂隙發育、土體疏松易碎，特別是人類活動較強烈，形成眾多不穩定斜坡段。從斷裂構造上看，高度和極高度危險區地質構造不甚活躍，地質環境較為穩定。從河流水系上看，高度和極高度危險區河網密集水系發達，無論是常年性河流還是季節性河流，對斜坡沖刷，侵蝕作用明顯，是導致區內斜坡失穩、誘發泥石流重要因素。低度和中度危險區主要分布于研究區北、西部中高山區與北川河、黑林河河谷平緩區，分布面積1456.75km2，占總面積47.15%。該區屬基巖山區，分布較堅硬變質巖巖體，局部黃土狀土、松散，抗風化能力較強，

河網主要為支流，密度較為稀疏，坡度小于25°，地勢平緩，人類工程活動較微弱，發生的地質災害較少。

4 結果與討論

研究結果表明：

（1）地質災害在空間上具有相對集中和呈條帶狀展布分布規律，沿北川河河谷及其一級支溝中下游兩側呈帶狀集中分布，在直線型、凸型和階梯型坡斜坡地段相對集中，滑坡在0～25°坡度范圍相對集中，在中起伏地形區相對集中，易滑或易崩地層巖性組合部位相對集中。地質災害距斷裂構造帶、河流水系和道路一定范圍密集發育。距斷層12km范圍內發育地質災害199處，占61.80%。距河流800m范圍分布地質災害點259個，占80.43%。在距道路800m范圍內發育256處，占79.50%。

圖9 地質災害危險性評價結果圖

（2）建設用地場址應盡量遠離直線型和凸起型斜坡，遠離老滑坡尤其復活老滑坡；對泥石流溝道內及堆積扇實施小區域綜合治理并分期搬出危險度較高區域內村民。開展地質災害預防治理是必不可少的工作。

鄧輝，何政偉，陳曄，蔡宏，李璇瓊．2014．信息量模型在山地環境地質災害危險性評價中的應用——以四川瀘定縣為例[J]．自然災害學報，23 (02)：67-76．

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林虹宇，廟成，鄭宗明，李玲．2021．基于信息量模型的地質災害易發性評價——以天府新區成都直管區為例[J]．四川地質學報，41(1)：154-160．

談樹成，趙曉燕，李永平，魏東偉，楊林．2018．基于GIS與信息量模型的地質災害危險性評價——以云南省丘北縣為例[J]．西北師范大學學報(自然科學版)，54 (01)：67-76．

Quantitative Risk Assessment of Geohazards in Datong, Qinghai Based on GIS and Information Quantity Model

LIU Meng-yu DENG Hui ZHANG Wen-jiang

(College of Earth Sciences, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059)

This paper selects 6 inducing factorssuch as slope, relief, engineering geological petrofabric, distance from the fault, distance from the river system and human engineering activitiesto be the risk assessment factors of geohazards and carries out risk assessment of geohazards based on GIS information quantity model in Datong, Qinghai. The obtained comprehensive information map is divided into 5 hazardous zones:extremely low hazardous, low hazardous, medium hazardous, high hazardous and very high hazardous zones.

geohazard; risk assessment; GIS; information quantity model; Datong, Qinghai

P694

A

1006-0995（2021）03-0494-06

10.3969/j.issn.1006-0995.2021.03.029

2020-08-07

青海省科技廳應用基礎研究（2018-ZJ-737）；青海省科技廳重點研發與轉化計劃（2019-SF-130）；四川省教育廳自然科學重點項目（18ZA0045）

劉孟宇（1998— ），女，河北省保定人，本科，主要研究資源與環境遙感

鄧輝（1984— ），男，湖南人，講師，研究方向：資源與環境遙感，地質災害評價