基于AHP-信息量法的懷柔區琉璃廟鎮地質災害危險性評價

杜銀山 王雅寧

摘? 要：該文通過建立坡度、地形起伏度、工程地質巖組、距斷層距離、距道路距離和降雨量6個評價指標，利用層次分析法與信息量模型得到各指標權重值及信息量值，對懷柔區琉璃廟鎮進行危險性綜合評價和分區，劃分出低危險區、中危險區、高危險區和極高危險區4類分區。分析結果得出，琉璃廟鎮的低危險區面積13.32 km2，占全鎮總面積的6.46%，琉璃廟鎮的中危險區面積73.44 km2，占全鎮總面積的35.60%，琉璃廟鎮的高危險區、極高危險區面積119.54 km2，占全鎮總面積的57.94%；人類活動密集程度和構造發育程度是影響研究區地質災害形成的主要因素。評價結果可為懷柔區琉璃廟鎮地質災害的防范與治理提供一定的參考依據。

關鍵詞：地質災害；危險性評價；層次分析法；GIS；評價因子

中圖分類號：P694? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）19-0103-04

Abstract： In this paper， six evaluation indexes such as slope， topographic fluctuation， engineering geological rock group， distance from fault， distance from road and rainfall are established， and the weight value and information value of each index are obtained using analytic hierarchy process（AHP） and information model. Liulimiao Town in Huairou District is comprehensively evaluated and divided into four types： low risk area， medium risk area， high risk area and very high risk area. The analysis results show that the low risk area 13.32 km2 of Liulimiao town accounts for 6.46% of the total area of the town， the medium risk area 73.44 km2 of Liulimiao Town accounts for 35.60% of the total area of the town， and the high risk area and extremely high risk area 119.54 km2 of Liulimiao town accounts for 57.94% of the total area of the town. The intensity of human activities and the degree of tectonic development are the main factors affecting the formation of geological disasters in the study area. The evaluation results can provide a certain reference basis for the prevention and control of geological disasters in Liulimiao Town， Huairou District.

Keywords： geological hazard; risk assessment; analytic hierarchy process （AHP）; GIS; evaluation factor

懷柔區位于北京市東北部中低山地區，地形地質條件復雜，地質構造發育，這使得懷柔區自然環境中的地質災害風險相對較高，此外，降水時空分布的不均勻性也對地質災害的產生起到了推波助瀾的作用，懷柔區存在較多的地質災害及隱患，地質災害主要包括泥石流、崩塌、滑坡等。局部地區的地質災害已經給當地人民的生命財產、交通水利、旅游設施和植被景觀等造成了一定的破壞，是北京地區發生地質災害較多、災害后果較嚴重的地區之一。位于懷柔區北部的琉璃廟鎮地質災害隱患點占懷柔區地質災害隱患總數的27.67%，是懷柔區地質災害發育最多的鄉鎮之一。因此對琉璃廟鎮進行地質災害危險性評價，從而為區域地質災害的預防和治理提供科學依據，同時為懷柔區地質災害的預防和治理提供一定的理論指導。

1? 研究區概況及數據來源

1.1? 研究區概況

琉璃廟鎮是北京市懷柔區下轄鎮，介于東經116°27'17″～116°42′32″，北緯40°30′09″～40°41′17″之間。地處懷柔區北部，東與密云區石城鎮接壤，南與懷北鎮毗鄰，西南與渤海鎮為鄰，西與延慶區四海鎮、珍珠泉鄉交界，西北與寶山鎮接壤，北與湯河口鎮相鄰。鎮域面積206.3 km2。

琉璃廟鎮位于我國溫帶半濕潤地區，其氣候類型屬于大陸性季風氣候。這種氣候的特點在于季風影響明顯，四季變化分明，且雨熱同期。春季氣候干旱少雨，夏季則呈現暖熱濕潤的特點，秋季氣候涼爽干燥，而冬季則較為寒冷，雪量較少。琉璃廟鎮的多年平均氣溫為9 ℃，其中1月份的平均氣溫降至-10.1 ℃。而在極端情況下，最低氣溫可達-16 ℃。到了7月份，平均氣溫升高至22.42℃，極端最高氣溫甚至可達36 ℃。月平均氣溫的年較差達到32 ℃，最大日較差可達13 ℃。在降水方面，琉璃廟鎮的年平均降水量為450 mm，年平均降雨日數為60 d。降雨天數最多可達80 d，最少則為30 d。極端年份中，最多降雨量達到850 mm，最少降雨量僅為290 mm。值得注意的是，降雨主要集中在每年的6—8月，其中7月份的降雨量最大。

琉璃廟鎮境內河道屬海河流域，其中琉璃河流域面積180 km2，占90%。白河流域面積20 km2，占10%。主要河道有一級河琉璃河、白河等8條，總長100 km。二級河南小河，總長25 km。河流總長度205 km，河網密度0.9 km/km2。境內最大的河流為白河，從狼虎哨村至青石嶺村流經境內雙文鋪村、白河北村，長10 km，流域面積20 km2。

琉璃廟鎮位于我國燕山山脈腳下，擁有豐富的自然資源和優美的生態環境。全鎮地貌類型主要為中山及低山，地勢西北高、東南低，呈現出一種獨特的地理景觀。境內最高峰云蒙山位于密云與懷柔交界處，海拔1 414 m，最低點青石嶺位于云蒙山北側與密云交界點，海拔246 m。

琉璃廟鎮斷裂構造發育，規模較大，均以破碎帶、摩棱巖帶、擠壓片理帶和動力變質帶的形式出現。

根據2021年北京市懷柔區地質災害隱患點臺賬、北京市泥石流溝精細調查與評價項目、北京市山區道路沿線崩塌滑坡災害隱患精細化調查項目數據顯示，琉璃廟鎮域范圍內共有地質災害隱患點267處，其中崩塌191處、滑坡4處、泥石流72處。

1.2? 數據來源

本論文所用地質災害數據來源于2021年北京市懷柔區地質災害隱患點臺賬、北京市泥石流溝精細調查與評價項目及北京市山區道路沿線崩塌滑坡災害隱患精細化調查項目；地質數據來自于全國地質資料館；地理數據統一采用像元大小為30 m的空間柵格數據；降水數據來源于中國氣象網。

2? 研究方法

2.1? 評價因子的選取

本文對琉璃廟鎮地質災害危險性評價的研究，是基于對該地區地質災害的發育分布規律以及地質環境條件的深入研究。通過借鑒國內外普遍應用于地質災害評價的指標，選取坡度、地形起伏度、工程地質巖組、距斷層距離、距道路距離和降雨量作為評價指標，構建了一套符合該地區的全面的地質災害危險性評價體系[1-2]。

1）坡度。本文采用了數字高程圖形（Digital Elevation Model，簡稱DEM）對琉璃廟鎮的地形坡度進行分析，并根據地形坡度，將研究區分為坡度小于15°、坡度15～35°、坡度35～60°、坡度大于60° 4類坡度等級，如圖1（a）所示。

2）地形起伏度。本次評價選取的是30 s×30 s的網格分析窗口來計算評價網格內的起伏度。將地形起伏度分成4類，即平坦（0～30 m）、小起伏（30～50 m）、中起伏（50～100 m）和大起伏（大于100 m），如圖1（b）所示。

3）工程地質巖組。根據地層出露情況及工程地質特征，本文將懷柔區琉璃廟鎮山區巖石劃分為4大類：堅硬巖組（如花崗巖、片麻巖等）、較堅硬巖組（如灰巖、白云巖、砂巖等）、較軟巖組（頁巖、泥巖等）及松散巖組（第四系地層），如圖1（c）所示。

4）距斷層距離。指處于斷層結構且正處于發育狀態，這種情況下巖體穩定性較差，容易被破壞，而后引發地質災害。一般而言，特殊結構、斷層發育部位容易發生地質災害。根據懷柔區琉璃廟鎮斷層發育情況，按照距斷層距離遠近劃分為4個分區，分別是小于等于100 m、100～300 m、300～500 m、大于500 m，如圖1（d）所示。

5）距道路距離。距離道路的遠近不同，誘發各類地質災害的程度也就不同。依據研究區的實際情況，按照距道路遠近劃分為4個級別，分別為小于等于500 m、500～1 000 m、1 000～1 500 m、大于1 500 m，如圖1（e）所示。

6）降雨量。降雨一方面加快了對坡面的沖刷侵蝕，另一方面增加了巖土的孔隙水壓力，從而加劇了地質災害的發生。選取懷柔區琉璃廟鎮2017—2021年時間范圍內每年6—8月的月累計降雨量，利用Arcgis的空間分析功能，生成6—8月的月降雨等值線圖，并將其依照自然間斷法劃分為4類，如圖1（f）所示。

2.2? 層次分析法

層次分析法（AHP）是指將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。其本質是一種分解復雜問題的過程。該過程結合了人類決策時的基本步驟，即分解、判斷、綜合。在一定程度上減少了決策者的主觀性。層次分析法對于解決受多因素影響的地質災害易發性具有較強的適用性和可操作性，且方法簡便，能夠較好地表現各個因素以及其之間的相互關聯程度[3]。

2.2.1? 步驟

層次分析法四步驟如圖2所示。

2.2.2? 評價因子權重計算

在地質災害風險評估中，我們首先需要構建一個層次分析模型，以明確各個層次之間的關系。該模型從高層次到低層次分別為目標層、準則層和要素層。目標層，即地質災害的危險性，是我們評估的核心目標。在權重分配過程中，我們采用1—9標度法，結合專家咨詢法和相關文獻，對同一準則層下的各個要素進行兩兩對比，構建判斷矩陣。判斷矩陣能幫助我們確定各要素之間的相對重要性，從而為后續的權重計算提供依據。在計算出各要素層與準則層的權重后，我們需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。一致性檢驗的目的是確保判斷矩陣的合理性，避免權重分配的不合理現象。檢驗過程采用CR值（一致性比率）作為判斷標準。若CR≤0.1，則說明判斷矩陣的一致性良好，通過檢驗。若CR>0.1，則說明檢驗不通過，需要對判斷矩陣進行調整。判斷矩陣調整后，我們再次進行權重計算和一致性檢驗。這一過程需要反復進行，直至判斷矩陣通過檢驗為止。這樣，我們就能得到一個合理且可靠的權重分配方案，為地質災害風險評估提供有力支持。判斷矩陣調整后，我們再次進行權重計算和一致性檢驗。這一過程需要反復進行，直至判斷矩陣通過檢驗為止[4]，評價因子及權重見表1。一致性檢驗計算公式為

CR=CI/RI，

CI=（λmax-N）/（N-1）。

2.3? 信息量法

通過對已變形或破壞區域的實際情況和提供的信息，將反映區域穩定性因素的實測值轉化為信息量值，從而評價區域穩定性。此方法基于研究對象信息量的計算，通過信息量大小評估影響因素與研究對象關系的密切程度。實際計算時，可用頻率估計條件概率來估算信息量，其中信息量用條件概率表示[5]

即

在對研究區內各種災害點的空間分布情況進行深入研究的基礎上，對6個評價因子進行了詳細的分級，為了更好地理解這些評價因子對災害點分布的影響程度，我們分別對這6個因子進行了試解，以獲取它們所對應的信息量值。根據試解的結果，得到了各個評價因子對應的信息量值。結果見表2。

3? 結果與分析

通過運用GIS軟件的空間分析、柵格計算功能，在確定評價因子所屬的分級后，利用信息量法求算出各分級單元信息量以及層次分析法獲得的各評價因子權重，將兩者進行耦合運算，得出研究區危險性分為低危險區、中危險區、高危險區和極高危險區4類，如圖3所示。其中低危險區占研究區總面積的6.46%，主要分布在研究區的西北角及東南角，原因是是由于這些區域人類活動少，植被覆蓋率高，不易發生地質災害；中危險區占研究區總面積的35.60%，主要分布在人類活動區周邊地帶，原因是是由于這些區域人類活動較多；高危險區、極高危險區占研究區總面積的57.94%，主要分布在人類活動密集區以及構造發育區，原因是這些區域構造發育，人類的切坡修路及其對山體破壞更容易造成地質災害的發生。

4? 結論

本文基于臺賬數據和調查數據，選擇并提取6個地質災害危險性評價影響因子，采用層次分析法與信息量法綜合評價，對研究區地質災害危險性進行評價和分區，得出如下結論：

1）層次分析法需要熟悉地質災害的專家來構建判斷矩陣，從而解決目標結構復雜且缺乏必要數據情況下的分析與決策；信息量法廣泛在地質領域使用，是人工干預少、自動化程度很高的統計方法，但結果偏差較大。2種方法的結合，使危險性評價更加科學可靠。

2）研究區危險性分為低危險區、中危險區和高危險區、極高危險區4類。其中低危險區面積13.32 km2，占研究區總面積的6.46%；中危險區面積73.44 km2，占研究區總面積的35.60%；高危險區、極高危險區面積119.54 km2，占研究區總面積的57.94%。

3）人類活動密集程度和構造發育程度是影響研究區地質災害形成的主要因素。

參考文獻：

[1] 李萍，葉輝，談樹成.基于層次分析法的永德縣地質災害易發性評價[J].水土保持研究，2021，28（5）：394-399，406.

[2] 蔣德明，李益敏，鮑華姝.瀘水縣滑坡孕災環境因素敏感性研究[J].自然災害學報，2016，25（4）：109-119.

[3] 張曉東，劉湘南，趙志鵬，等.基于層次分析法的鹽池縣地質災害危險性評價[J].國土資源遙感，2019，31（3）：183-192.

[4] 范詩鈴，劉漢湖，李金豪.AHP-信息量法在古城區地質災害危險性評價中的應用[J].宜賓學院學報，2022，22（6）：60-66.

[5] 劉洋，唐川，馮毅.基于AHP-信息量法的地質災害危險性評價[J].宜賓學院學報，2013，41（2）：173-179.