基于GIS的地質災害風險預警系統設計*

段晨玉，張以晨，張繼權，3，吳晨陽，何家盛

(1.長春工程學院 水利與環境工程學院，吉林 長春130012；2.長春工程學院 吉林應急管理學院，吉林 長春 130012；3.東北師范大學 環境學院，吉林 長春 130024；4.長春工程學院 勘查與測繪工程學院，吉林 長春 130021)

地質災害成因復雜，具有不可避免性、區域性、周期性和規律性，所以目前以預防和避讓作為主要減災策略[1-3]，為防范地質災害，學者們也進行了各種研究。張利芹等[4]利用信息量法對重慶云陽縣進行小比例尺地質災害易發性評價，研究結果顯示易發區主要集中在長江及其支流的兩岸；張以晨等[5]利用自然災害理論選取評價指標，從而建立地質災害評估模型對吉林省進行災害風險分區，該評估模型與野外調查結果基本吻合；危險性分區僅能知道該區域發生地質災害的可能性以及災害帶來損失的預測，并不能實現精確化的預報，地質災害發生前經常會有強降雨的來臨，所以許多學者會根據降水量來研究地質災害預警。如張麗紅等[6]根據天氣預報來研究山洪地質災害風險預警模型，并根據降水量超過臨界水位的多少發布預警等級，該模型為預防山洪提供了新思路；王健[7]根據降雨預報數據結合區域地質環境數據，經無量綱處理后加權疊加的各指標得到預警結果，再和歷史數據對比后不斷優化各指標權重，從而不斷提高預警結果；李宇梅等[8]通過計算有效降雨量建立氣象風險模型，并用該模型的評估結果與2015年全國地質災害案例結合分析，評估結果比較貼合災害統計情況，此模型具有良好預報能力；隨著遙感技術的發展，遙感圖像也更多的加入地質災害預警評估中。在遙感技術的支持下建立AHP-PPM模型對中國攀西地區進行研究[9]，該模型適當中和了主觀和客觀因素；許強等[10]應用“三查”體系對地質災害進行早期識別和預警，“三查”體系包含衛星的光學遙感、無人機攝影和地面的相關監測設備，未來的地質災害預警將會涉及多領域、多學科，監測技術也會從多尺度、多維度進行[11]。地質災害的發生具有系統性，為應對地質災害還需要進行綜合災害管理[12]和綜合減災[13]。

由于當今缺少地質災害風險預警系統的研究與實際應用，開發地質災害風險預警系統因此變得尤為重要。本研究以風險評價建立預警模型，以ArcGIS二次開發技術為支撐建立地質災害風險預警系統。以降雨為主要誘變因素，提高預警在時間上的精度。當地政府可以根據預警系統的預測結果提前轉移人民群眾、制訂防災減災策略，避免災害帶來的損失，使地質災害主動預防成為可能。同時以通化縣為研究區域對模型進行實例化驗證，為地質災害預警技術提供參考依據。

1 基于GIS的地質災害風險預警系統總體設計

1.1 系統結構設計

本系統的開發主要面向地質災害風險預警任務，實現地質災害的風險評價和風險預警，服務于防災減災需求，為管理部門提供實時化和及時性的輔助決策工具。本系統基于Windows 10、Windows 7操作系統開發，以.NET框架為開發平臺，采用C#作為在Visual Studio 2012 上進行開發的編程語言，借助ArcGIS Engine組件式開發技術進行此系統的界面搭建與二次開發。數據庫方面使用空間數據庫引擎ArcSDE與關系型數據庫SQL Server 2010相結合來進行數據的調用與存儲管理。以災害風險預警原理和自然災害風險形成原理等理論依據建立基于風險評價的地質災害預警模型，該模型易于程序化，所以計算機能根據此模型進行各種操作。本系統開發采用結構化方法和面向對象方法。結構化方法主要是通過自上而下、逐層分化的將系統劃分為一個個模塊，通過分解將此系統分成若干小問題進行解決，該系統的主要模塊有：數據庫管理子系統、地圖控制子系統、風險預警子系統、輔助決策子系統；各個模塊編程時相互獨立，但運行時可以相互調用，使代碼的利用率得到提高；地質災害風險預警系統框架如圖1所示，系統主要分為數據層、邏輯層、應用層、交互層。

圖1 地質災害預警系統總體框架

此系統的主要優勢為：以地圖形式進行預測預報與綜合評價，根據地質災害的發生和發展規律建立預測模型，其結果可以很好的地圖上進行動態展示，具有較強的人機交互能力，可以根據加入的氣象降雨情況而進行動態的預警，而實現日預警，加大地質災害在時間上的精確度；系統采用C/S(Client/Server)結構，該結構具有較快的反應速度，能充分利用客戶端的處理能力，用戶可以自己添加、修改數據，維護較為方便。

1.2 數據庫設計

地質災害預警系統主要涉及到空間圖形數據和非空間的屬性數據，采用ArcSED空間數據庫引擎與SQL Server 2010關系型數據庫相結合進行數據的管理與調用。程序運行過程中還會產生大量臨時數據，如何將這些不同種類、不同來源的數據進行科學有效的處理，將直接影響到該系統的功能實現與系統性能。為了提高系統的運行速度與保證系統的穩定性，此系統使用IPropertySet接口用直接連接的方式加載SDE數據庫，該方法可以直接在客戶端進行數據的操作，最后把結果返給數據庫，有效減少了數據庫的讀取過程[14]。

根據數據特征可為其設計如下幾個數據庫：空間圖形數據庫、模型數據庫、非空間屬性數據庫、臨時數據庫。

本系統所設計的4個數據庫功能如下：

(1)空間圖形數據庫。主要存儲研究區的圖像資料，如電子地圖、遙感影像，以及經過模型處理后的結果圖，如危險性評估圖、地質災害預警等級圖等。

(2)模型數據庫。用于存儲地質災害風險預警模型數據及相應的指標。

(3)非空間屬性數據庫。主要存儲歷史災情、環境數據、人文經濟、救援力量以及相關應急預案等。

(4)臨時數據庫。用于存儲該系統在處理數據時生成的中間數據，中間數據不用向用戶展示是隱性的。

2 系統功能設計

根據地質災害風險預警需求，設計地質災害風險預警系統功能主要如圖2所示。

圖2 地質災害風險預警系統功能圖

2.1 數據庫管理子系統

由于地質災害影響因素的復雜性，地質災害風險預警系統需要涉及多種數據，這些數據主要有氣象數據、區域經濟數據、地質環境數據以及歷史災情數據，而這些具有空間特性的數據對地質災害預警具有非常重要的作用。GIS對空間數據的操作、分析、展示具有強大的優勢，不僅可以直觀的以圖文形式展示研究區域，而且方便用戶查詢歷史災情并以可視化的方式進行顯示。該子系統是地質災害風險預警系統的重要組成部分，主要由空間數據的更新與維護模塊、模型數據管理模塊和災情管理模塊組成，具體介紹如下：

(1)空間數據的更新與維護模塊。即研究區域的基礎地理信息的管理，如救援力量分布、行政區劃、等高線、土地類型、植物覆蓋度等。針對用戶系統提供簡便、友好、功能全面的數據更新與維護工具，使系統數據能夠得到及時維護，從而不影響系統的正常使用。

(2)模型數據管理模塊。模型數據記錄著預警模型的各項數據，主要用來更新氣象數據，根據更新的降水數據進行動態風險預警。氣象數據是需要特殊處理的數據，需要把當天的降雨數據經有效處理得到有效降雨等值線圖，再進行圖層網格化才能使用。

(3)災情管理模塊。主要對研究地區發生過的地質災害事件進行更新與維護，記錄這些歷史災害發生的時間、地點、影響面積以及對社會經濟造成的損失。

2.2 地圖控制子系統

地圖控制子系統是本系統的基礎模塊，可以實現地圖瀏覽、圖層操作、數據查詢等一些基礎操作。主要功能介紹如下：

(1)地圖瀏覽模塊。提供GIS的瀏覽功能，主要有視圖顯示、漫游和大小縮放。利用ArcGIS Engine實現這些功能方法不止一種，本系統使用ArcGIS Engine內置的Command組件與地圖顯示控件進行交互，Command組件主要是利用ControlCommands名稱控件中提供的工具和命令，此方法較為靈活。地圖縮放有按鍵縮放、滾輪縮放和拉框縮放三種縮放方式。系統主界面有鷹眼地圖與主地圖兩部分共同顯示，鷹眼地圖主要顯示當前展示的主地圖在整個研究區域中的位置，并實時聯動。地圖瀏覽模塊還可以選擇加載不同的圖層，選擇研究區域內不同的數據進行顯示，如降雨數據、道路信息等。

(2)圖層操作模塊。地圖圖層不僅是數據管理的容器還是數據的主要顯示載體，加載不同的圖層能夠顯示不同的信息。在Geodatabase模型的統一框架中，空間數據被認為存儲在一個工作空間中，使用ArcGIS Engine中的IWorkspace接口進行管理。

(3)數據探查模塊。主要是對數據庫中記錄的災害點、損失信息等進行數據查詢，可以分為條件查詢、屬性查詢等。

2.3 風險預警子系統

風險預警子系統是整個系統的核心部分，用于根據建立的預警模型進行空間分析并進行結果展示。地質災害風險預警是用來減少地質災害造成損失的主要對策之一，是把地質災害發生的可能性進行定量化。模型的運算主要用到柵格疊加，先使每個圖層都引用相同的地理坐標，再對多個圖層的像元進行逐個算術運算或布爾運算等操作，使多個圖層特征融合到單一圖層中去。用不同數值代表各個特征，方便以數學方式進行特征的柵格疊加。疊加算法[15]主要概括為四個步驟：第一步，確定參加疊加運算的工作空間；第二步，將參加運算的網格順序讀入緩沖區；第三步，疊加運算；第四步，將疊加運算結果寫入數據文件。

根據災害預警原理，把地質災害的形成機理概括為內生警兆和外生警兆相互作用的結果，內生警兆是根據氣象氣候和地質環境計算災害發生的可能性，外生警兆是根據人口、經濟和防災減災能力等計算災害會帶來的損失，建立基于柵格的指數模型對外生警兆和內生警兆進行綜合加權疊加，得到風險的定量評價，再根據預警模型閾值對災害進行等級劃分。以GIS柵格數據空間分析技術為支持，把研究區域分成一系列規則的格網單元，避免過去以行政區域進行劃分，提高預警的精確度。

2.4 輔助決策支持子系統

該模塊主要用來幫助管理者制訂減災救災方案，從而最大化減少災害帶來的損失，由知識庫和專題地圖輸出功能兩部分組成。

專題地圖輸出功能是將預警結果電子地圖以BMP、PDF、JPG等格式輸出為圖形文件，從而便于預警信息的下達。專題圖不僅需要展示預警結果，還得有比例尺、指北針、圖例、預警日期等要素，使用戶能更快從地圖中了解所需要的信息。用ClsCreatMapSurround類生產地圖的各種元素，類中就包涵了生成圖名、比例尺、指北針等的方法。MapSurround被加入到MapSurroundFrame框架元素中，并不是簡單的顯示圖形，如Map視圖范圍改變后，比例尺(ScaleBar)也會隨著Map的變化自動調整比例，MapSurround與地圖對象直接動態關聯。地圖輸出是用基于柵格的ExporImage，其子類分別有ExportBMP、ExportPDF、ExportJPG等，通過這幾個對象可以把地圖數據分別生產為BMP、PDF、JPG的圖形文件。預警信息通過Class Breaks Renderer類實現色彩符號化，主要是將空間分析結果根據劃定的閾值進行分級，以不同的顏色展示出來，從而直觀的展示出不同地區地質災害威脅度。

知識庫主要包含著當地的救援隊伍與救援設備分布，還有相關法律法規、歷史災情數據、基于地質災害制訂的相關應急預案與管理對策。當災害發生時，當地部門可以根據救援力量與資源分布信息選擇合適的救援方案與最佳救援路線。

3 基于風險評價的地質災害風險預警模型設計

風險預警模型是此系統的核心部分，本預警模型研究以通化縣為研究區域，基于自然災害風險形成原理、區域災害系統理論、地質災害預警理論，從風險科學、災害科學等學科觀點出發，綜合考慮通化縣經濟因子、人口因子和防災減災能力對地質災害風險預警進行研究。利用GIS技術、Logistic回歸等方法確定在不同降雨條件下發生地質災害的概率；建立地質災害風險評價模型；確定地質災害風險預警模型閾值，最后實現通化縣地質災害風險日預警。

3.1 地質災害風險預警框架

預警是指對某一警素的現狀和未來進行測度，預報不正常狀態的時空范圍和危害程度，在危險發生之前，根據以往總結的規律或觀測得到的可能性前兆，向相關部門發出緊急信號，報告危險情況，以避免危害在不知情或準備不足的情況下發生，從而最大程度減低危害所造成的損失的行為。預警的分析流程為：①確定警情；②尋找警源；③分析警兆；④預報警度；⑤決策分析。

根據預警流程首先確定警情，本次研究對象為地質災害風險預警，主要為泥石流和崩塌、滑坡；然后是尋找警源，即警情產生的根源，在地質災害風險預警研究中警源為造成地質災害的發生和影響人民生命財產安全的各種因素；警兆是指警情發生的先兆，是對警源發展變化的反應。風險預警還需考慮致災因子和承載體的共同作用，即將警兆分為內生警兆和外生警兆。內生警兆是根據當地地質條件和天氣變化得出風險發生得概率，外生警兆是根據經濟因子、人口因子和防災減災能力計算災害潛在造成的損失，內生警兆和外生警兆共同作用形成風險預警指數；最后根據風險預警模型閾值對災害風險進行等級劃分，為防災減災決策提供依據。基于風險評價的地質災害風險預警概念框架如圖3所示。

圖3 地質災害風險預警概念框架

3.2 預警警源識別

警源識別是預警模型研究中的重要步驟，通過對警源的分析尋找地質災害風險預警中的重要因子，眾多風險因子的共同作用下形成地質災害風險預警警源。風險預警的警源由內生警源與外生警源組成。內生警源是指系統內部各種影響因素，在本研究中直接決定地質災害是否會發生，主要影響因素有坡度、地質構造、植物覆蓋度、降水等指標；外生警源是指系統外部的各種影響因子，是地質災害會造成損失的各種因素，主要影響因素有經濟因子、人口因子和防災減災能力。經濟因子是指受到地質災害威脅的所有財產，主要包括房屋、農田、牲畜等。人口因子是指受地質災害威脅的所有人口，在歷年來的地質災害中傷亡人員主要來于老人和小孩。防災減災能力主要表現為受災區應對和處理災害的能力，主要評價因素有政府防災資金投入、大型清障設備數量、監測點數量等。

3.3 預警警兆分析

地質災害風險預警的警兆分析主要依據警源的分析，分別為外生警源產生外生警兆，內生警源產生內生警兆。外生警兆是由外生警源所造成地質災害潛在損失的綜合評價，于人口因子、經濟因子、防災減災能力因子有密切關系；內生警兆經過Logistic回歸法得到地質災害發生得可能性。

3.4 評價模型建立

由于地質災害的90%多時由泥石流和崩塌滑坡照成的，主要根據這兩種災害的各自發生機理選取不同的因子，建立不同的權重體系。由對警源、警兆的分析選取評價指標，本研究對因子權重的計算借鑒了前人的研究成果[16]。

根據地質災害發生特點，分別建立泥石流風險預警指數(DFWEWI)和崩塌、滑坡風險預警指數(COLSEWI),兩者的指標的權重雖然不同，但計算方式相同，都是對外生警兆(D)和內生警兆(P)的綜合評價。根據邏輯回歸模型計算地質災害內生警兆(P)，得到地質災害風險概率預測公式，計算公式如(1)：

(1)

式中：P為泥石流或崩塌滑坡發生得可能性，P∈[0,1]，P的值越大災害發生的可能性越大，當值為1時代表災害百分比發生。Pm/t為地點m在實際t發生災害的概率。xk為內生警兆各項指標，bk為計算出的回歸系數。

外生警兆(D)為地質災害會造成的潛在損失。與經濟因子(E)和人口因子(P0)呈正相關，與防災減災能力(R)呈負相關；地質災害外生警兆預警指數公式如下：

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：E(X)、P0(X)、R(X)的值分別對應著經濟因子、人口因子和防災減災能力。n為指標總數，i表示為第i個指標，Wei、Wpi、Wri分別為利用層次分析法得到得各因子權重，Xei、Xpi、Xri分別為經濟因子、人口因子、防災減災能力所對應的警源。

根據泥石流和崩塌、滑坡的內生警兆和外生警兆各自計算的結果，便可得出各自的風險預警指數。地質災害風險預警指數(H)由泥石流和崩塌、滑坡預警指數相加。

COLSEWI=Pc×Dc;

(6)

DFWEWI=Pd×Dd;

(7)

H=DFWEWI+COLSEWI。

(8)

3.5 預警區劃

地質災害風險預警等級分為極低風險、低風險、中等風險、高風險、極高風險五個等級，分別用深綠色、淺綠色、黃色、橙色、紅色表示。預警閾值的劃分利用了最優分割法，使等級內的相似性盡可能大，等級間的相似盡可能小。

3.6 GIS在建模中的作用

GIS能夠加工、顯示和集成不同來源的數據，這些數據主要有電子地圖、遙感影像、表格和數字高程模型(DEM)等，這些數據在模型的建立、運行、校準和驗證過程中都有著重要作用。同時，GIS也能當作數據庫管理工具，對數據進行修改、增加、刪除。對模型數據的加工功能也十分強大，如進行空間插值、數據可視化和探索性數據分析等。

可以基于矢量數據或柵格數據用GIS建立模型，數據類型的選擇主要取決于數據源、算法和模型的本質。在建模過程中也可以利用矢量數據與柵格數據的差異對兩種數據進行結合，GIS軟件可以實現柵格數據與矢量數據的相互轉換。例如，如果基于矢量模型需要一副降水量圖(如等雨量圖)作為輸入源，從已知點數據很容易通過空間插值生成一個降水量柵格，然后從柵格生成降水圖層。

4 預警實例分析

基于系統構建理念，我們選擇通化縣作為研究區域進行實例化驗證。通化縣位于吉林省南部，屬于長白山系，地質環境復雜。此外該地區地質災害類型多樣，可以作為典型的學習研究區域[17]。以預警模型計算的某1 d預警結果如圖4至圖6所示，其中圖4為通化縣崩塌、滑坡災害風險預警區劃圖，圖5為通化縣泥石流災害風險預警區劃圖，圖6為綜合崩塌、滑坡災害和泥石流災害得到的地質災害風險預警區劃圖。由預警結果可以得知，極高風險預警區分布比較零散，主要集中在通化縣中部和南部地區，慶生村、四平村和新勝村等地；較低風險預警區主要集中在通化縣東北部和北部地區，朝陽村、長春溝村和三棚村等地。

圖4 崩塌、滑坡災害風險預警區劃圖

圖5 泥石流災害風險預警區劃圖

圖6 地質災害綜合風險預警區劃圖

5 結語

本文基于ArcGIS的二次開發技術，結合地質災害風險預警模型，設計了地質災害風險預警系統，并詳細介紹了系統結構設計、數據庫設計與系統功能模塊設計。基于GIS的地質災害風險預警系統主要利用了多學科交叉理論和方法，結合傳統研究與現代計算機技術，將災害風險與風險評價結果相結合預警，不僅實現了對地質災害危險性的預警，更重要的是實現了對期望損失的預測。在時間尺度上，本系統可以以日為單位預測地質災害發生的可能性以及造成的損失，更好的為相關部門服務。根據災害風險預警，使人們提前預知災害點，能夠進行主動預防災害、減小災害損失，有助于社會和諧。

隨著GIS技術的發展，未來的預警結果還應能夠實現三維化展示，使預警結果更加直觀、精確，更加適合山區的地質災害風險預警。災害的發生往往還會伴隨著次生災害，今后的預警系統研發中，預警結果應展示可能產生的災害鏈，從而使人們更加充分的準備防災減災工作。