GIS技術下的工程地質災害風險評估與預警

摘 要：巖土工程面臨地質災害風險，本文采用基于GIS技術的風險評估與預警方法，構建包括危險性和易損性指標的風險評估指標體系和模型，并將模型應用于某山區案例，利用GIS空間分析技術定量評估區域風險，生成風險區劃圖。開發基于監測數據和機器學習的地質災害預警模型，集成到GIS平臺進行動態預警。本文設計實現了集成風險評估、監測數據管理和預警發布等功能的風險管理系統，該系統可顯著提高地質災害風險管理水平，為保障巖土工程建設安全提供技術支撐，具有良好應用前景。

關鍵詞：巖土工程；地質災害；風險評估；地理信息系統

中圖分類號：P 315" " 文獻標志碼：A

巖土工程面臨復雜地質條件，地質災害風險評估與預警至關重要。傳統方法基于實地調查和專家經驗，效率低下。GIS技術為快速、準確并動態評估和預警地質災害提供了新手段。本文基于GIS構建風險評估模型，研究預警方法，設計風險管理系統，以保障巖土工程安全，降低地質災害損失。

1 基于GIS的巖土工程地質災害風險評估模型構建

1.1 地質災害風險評估指標體系

地質災害風險評估指標體系是進行風險評估的基礎。本文綜合考慮了地質災害的危險性和易損性，構建了包括危險性評估指標和易損性評估指標的地質災害風險評估指標體系（見表1）。其中，危險性評估指標包括降雨量、地形坡度、地質巖性和斷層距離等，反映了地質災害發生的可能性；易損性評估指標包括人口密度、建筑物密度和交通設施密度等，反映了地質災害可能造成的損失程度[1]。

1.2 地質災害風險評估模型

本文在建立地質災害風險評估指標體系的基礎上，采用層次分析法確定各指標的權重，構建地質災害風險評估模型。地質災害風險評估模型可表示為R=H×V。其中，R為地質災害風險指數，H為地質災害危險性指數，V為地質災害易損性指數。采用加權求和法計算得出地質災害危險性指數H和易損性指數V，即H=∑（Wi×Hi），V=∑（Wj×Vj）。其中，Wi和Wj分別為危險性評估指標和易損性評估指標的權重，Hi和Vj分別為各指標的標準化值。

1.3 基于GIS的地質災害風險評估方法

基于GIS的地質災害風險評估方法主要包括4個步驟，即數據準備與處理、指標空間化與量化、風險評估模型運算以及風險等級劃分與制圖。

首先，收集并預處理研究區域的地質環境、地形地貌、氣象水文和社會經濟等數據。其次，利用GIS空間分析功能，對各評估指標進行空間化處理和量化賦值。再次，將處理后的指標數據代入評估模型，計算各單元的地質災害危險性指數、易損性指數和風險指數。最后，根據風險指數劃分風險等級并制圖。

風險等級劃分采用三級標準，低風險（指數0.0～0.3）、中風險（指數0.3～0.6）和高風險（指數0.6～1.0）。利用該方法可以進行地質災害風險的定量評估和空間區劃，為巖土工程地質災害風險管理提供重要決策支持。

2 研究區域巖土工程地質災害風險評估

2.1 研究區域概況

本文選擇某山區作為研究區域，該區域地處山區，地形起伏較大，溝壑縱橫，地質條件復雜。研究區域面積約為500km2，地形高差超過1000m，平均坡度為25°。區內地層主要由花崗巖、石灰巖和第四系松散堆積層組成，發育有多條斷層和褶皺構造。研究區域屬于亞熱帶季風氣候，年平均降雨量為1200mm，主要集中在5—9月。受地質、地形和氣候條件影響，研究區域內滑坡、崩塌和泥石流等地質災害頻發，給當地巖土工程建設和人民生命財產安全帶來嚴重威脅[2]。

2.2 數據準備與處理

為了進行研究區域巖土工程地質災害風險評估，本文收集了研究區域的地質環境、地形地貌、氣象水文和社會經濟等多源數據，主要包括地質圖、地形圖、遙感影像、降雨量數據、人口分布數據以及建筑物分布數據等。利用GIS軟件對收集的數據進行空間配準、格式轉換和投影變換等預處理，建立研究區域地質災害風險評估數據庫。

在數據準備的基礎上，參照表1的地質災害風險評估指標體系，利用GIS空間分析功能提取研究區域的各評估指標數據，包括降雨量、地形坡度、地質巖性、斷層距離、人口密度和建筑物密度等（見表2）。根據克里金插值得到降雨量數，由DEM提取得到地形坡度數據，由矢量化地質圖得到地質巖性數據，由歐氏距離分析得到斷層距離數據，由空間統計得到人口密度和建筑物密度數據。

2.3 地質災害風險評估結果分析

將處理后的指標數據代入地質災害風險評估模型，計算出研究區域各評估單元的地質災害危險性指數、易損性指數和風險指數。研究區域地質災害風險區劃結果表明，高風險區主要分布在山區的中部和西部，面積約占研究區域總面積的20%；中風險區主要分布在山區的東部和南部，面積約占研究區域總面積的35%；低風險區主要分布在山前平原和河谷盆地，面積約占研究區域總面積的45%。從空間分布來看，地質災害高風險區主要集中在降雨量大、地形陡峭和地質條件差的區域，這些區域地質災害的發生頻率較高，一旦發生可能會造成重大損失。

為進一步分析研究區域地質災害風險的時空分布特征，本文統計了不同風險等級區域的面積占比和人口占比。研究結果顯示，低風險區占總面積的45%，人口占比為30%；中風險區面積占比為35%，人口占比為40%；高風險區面積占比最小，僅為20%，但是人口占比為30%。

上述數據分布表明，盡管高風險區面積較小，但是人口密度較高，是人口相對集中的區域。因此，一旦發生地質災害，可能會造成重大人員傷亡和經濟損失。因此，在研究區域內開展巖土工程建設過程中，必須高度重視地質災害高風險區，加強地質災害監測預警和防治措施，以保障工程建設和運營安全。

3 基于GIS的巖土工程地質災害預警方法研究

3.1 地質災害監測數據管理

地質災害監測數據是進行地質災害預警的重要基礎。本文利用GIS技術，建立了研究區域地質災害監測數據管理系統，包括數據采集、傳輸、存儲、管理和共享等功能。在數據采集方面，本文利用自動化監測設備，例如GPS、雨量計和孔隙水壓計等，獲取研究區域內的位移、降雨和地下水位等監測數據（見表3）。

監測數據由無線傳輸網絡實時傳輸到數據中心，并存儲在空間數據庫中。本文利用GIS的數據管理功能，對監測數據進行質量控制、預處理和組織，建立地質災害監測數據庫，在WebGIS平臺上進行監測數據在線發布和共享，供地質災害預警和應急管理使用[3]。地質災害監測數據管理系統采用分布式架構，如圖1所示。現場監測設備將數據由GPRS/4G網絡傳輸至云端服務器。服務器端利用Kafka消息隊列保證數據傳輸的可靠性。空間數據庫基于PostgreSQL/PostGIS，支持矢量和柵格數據存儲。監測數據經時空插值處理后存入數據庫，并基于GeoServer發布地理數據服務。WebGIS客戶端利用Leaflet等開源庫進行數據可視化展示。

3.2 地質災害預警模型構建

本文在地質災害監測數據管理的基礎上，利用數據挖掘和機器學習等方法構建地質災害預警模型。以研究區域常見的滑坡災害為例，建立基于支持向量機（SVM）的滑坡預警模型。將滑坡發生前的降雨量、地下水位和位移速率等作為模型輸入指標，提取已發生滑坡的歷史監測數據，將其作為訓練樣本，并利用SVM算法進行模型訓練，得到滑坡預警模型。利用獨立的監測數據對模型進行驗證，評估模型的預警性能，分析并確定最優的模型參數和預警閾值（見表4）。將訓練好的滑坡預警模型集成到GIS平臺中，進行滑坡災害實時預警。

3.3 地質災害預警模型構建

在構建基于支持向量機（SVM）的滑坡預警模型過程中，需要確定一些關鍵參數，以優化模型的預警性能。通過比較和試驗驗證，本文確定了SVM滑坡預警模型的最優參數組合。

當選擇SVM核函數時，考慮滑坡發生與降雨、地下水位等因素間的非線性關系，本文采用了徑向基核函數（RBF）。首先，該函數能夠有效處理非線性問題，具有較好的泛化能力。其次，懲罰因子C是控制SVM模型復雜度和誤分類容忍度的重要參數，經過網格搜索和交叉驗證確定C的最優值為10，不僅能夠保證模型泛化能力，而且能夠降低過擬合的風險。此外，RBF核函數的參數γ控制核函數的寬度，影響模型的非線性擬合能力，本文對比試驗，確定γ的最優值為0.1，既能捕捉數據的非線性特征，又能避免過度擬合[4]。在SVM模型參數選擇方面，本文采用網格搜索（grid search）與k-折交叉驗證（k-fold cross validation）的組合方法。首先，構建懲罰參數C和核函數參數γ的候選值網格，例如C=[0.1，1，10，100]，γ=[0.001，0.01，0.1，1]。其次，在訓練數據上進行k-折交叉驗證（本文取k=5），對每個C-γ參數組合重復5次交叉驗證并計算平均交叉驗證分數，從而找到驗證集中表現最優的C-γ組合。

在確定SVM模型參數的基礎上，還需要針對滑坡預警指標設置合理的預警閾值。通過本文分析了研究區域歷史滑坡事件與監測數據的關系，并結合專家經驗和實地調查，確定了降雨量、地下水位和位移速率3個關鍵指標的預警閾值。當連續24h內的降雨量超過100mm、地下水位上升至地表以下10m以內或者斜坡位移速率連續3d超過5mm/d時，即認為滑坡發生的可能性較大，需要發出預警信息。在預警閾值確定方面，本文統計分析了研究區域內2000—2022年67起滑坡事件的滑坡前24h降雨量、滑坡發生時的地下水位以及前3d的平均位移速率。由概率統計分析可知，當降雨量gt;100mm/24h、地下水位lt;10m并且位移速率gt;5mm/d時，發生滑坡的概率分別為80%、75%和70%。將這3個指標進行綜合考慮，最終確定了預警閾值。

合理設置滑坡預警模型的SVM模型參數和預警閾值，能夠有效捕捉滑坡發生的先兆特征，提高預警的及時性和準確性。將訓練好的滑坡預警模型集成到GIS平臺上，結合實時監測數據，就能夠進行滑坡災害的動態預警，為防災減災提供科學支撐。

4 巖土工程地質災害風險管理系統設計與實現

4.1 系統需求分析

為了有效管理巖土工程地質災害風險，需要設計綜合的地質災害風險管理系統。本文深入分析了研究區域地質災害特點、管理部門職責和用戶需求，確定了系統的主要功能需求，如下所示。1） 能夠對地質災害監測數據進行采集、傳輸、存儲和管理。2） 能夠對地質災害風險進行評估和區劃。3） 能夠對地質災害進行實時預警和情景模擬。4） 能夠支持地質災害風險的可視化展示和信息共享。5） 能夠為地質災害防治決策提供科學支撐。

4.2 系統總體架構設計

根據系統需求分析結果，本文設計了基于GIS的巖土工程地質災害風險管理系統的總體架構。數據層主要包括地質災害基礎數據庫、監測數據庫和風險評估數據庫，存儲了系統運行所需的各類數據。服務層基于GIS服務器，提供數據管理、空間分析、風險評估和預警模擬等核心服務。應用層利用瀏覽器進行地質災害風險管理可視化展示，包括數據管理、風險評估、災害預警和系統維護等功能模塊[5]。

系統采用經典的“瀏覽器/Web服務器/數據服務器”3層架構，前端瀏覽器基于HTTP協議與Web服務器進行交互，Web服務器基于TCP/IP協議與數據服務器進行交互。Web服務器端采用J2EE架構，將Tomcat作為Web容器，Spring作為核心框架。數據服務器端使用ArcGIS Server提供GIS服務，將PostgreSQL作為空間數據庫。

4.3 地質災害風險評估子系統設計與實現

地質災害風險評估子系統是系統核心，基于GIS平臺實現，包括基礎數據管理模塊、風險評估模型管理模塊、風險評估計算模塊和風險區劃模塊。基礎數據模塊支持地形、地質等數據維護；模型管理模塊支持評估指標體系和模型參數設置；計算模塊基于數據和模型，進行危險性、易損性和風險定量評估；區劃模塊生成風險區劃圖，支持風險等級可視化查詢。

風險評估計算模塊基于ArcGIS Server的空間分析功能，采用柵格代數運算，進行地質災害危險性、易損性和風險計算。并利用ArcObjects二次開發，對評估模型進行封裝，支持用戶自定義評估單元尺度、指標權重等參數。

4.4 地質災害預警子系統設計與實現

地質災害預警子系統是實現地質災害實時監測和動態預警的關鍵。本文在地質災害監測數據管理的基礎上，開發了基于GIS的地質災害預警子系統。子系統主要包括以下功能模塊。1） 監測數據管理模塊，支持各類監測數據的實時接收、質量控制和存儲。2） 預警模型管理模塊，支持預警模型的參數設置、閾值調整和模型更新。3） 預警計算模塊，基于實時監測數據和預警模型，動態計算滑坡、崩塌等地質災害的預警指數和預警等級。4） 預警信息發布模塊，利用WebGIS平臺進行預警信息實時發布、推送和查詢，支持預警信息的空間可視化展示。

4.5 系統測試與應用效果評估

為了驗證巖土工程地質災害風險管理系統的可行性和有效性，本文以研究區域為測試對象，進行了系統的部署和應用測試。測試結果表明，系統能夠正常運行，各功能模塊協調工作，能夠滿足地質災害風險管理的需求。在系統支持下，研究區域的地質災害風險評估和預警能力顯著提升。風險評估結果為防災減災規劃和工程建設選址提供了重要依據，預警信息的及時發布有效減少了地質災害造成的損失。綜上所述，系統的應用提高了巖土工程地質災害風險管理的信息化水平，在保障工程建設和人民生命財產安全方面具有重要作用。

5 結語

巖土工程建設面臨復雜多變的地質條件，地質災害風險評估與預警是保障工程安全實施的重要手段。本文基于GIS技術，構建了巖土工程地質災害風險評估模型，并結合實時監測數據，實現了對高風險區域的動態預警。研究區域的實例分析驗證了本文方法的有效性和可行性。基于GIS技術的巖土工程地質災害風險管理系統的設計與實現為工程建設項目的安全管理提供了重要的技術支撐。未來還需要加強GIS技術與地質災害風險管理的深度融合，不斷完善風險評估模型和預警方法，為保障巖土工程建設安全和區域經濟社會可持續發展做出更大貢獻。

參考文獻

[1]王雪妍.淺談地質災害風險評估[J].科技資訊，2018，16（8）：120-121.

[2]趙寧.礦山巖土工程勘察中的地質災害評估與風險預警研究[J].世界有色金屬，2023（23）：205-207.

[3]孫振東.地質災害風險評估與應對策略研究[J].工程與建設，2023，37（6）：1673-1675.

[4]張萬里.基于遙感和GIS的滑坡地質災害風險評估探討[J].科技資訊，2022，20（23）：90-93.

[5]馬彥霞.地質災害易發性風險評估及預測分析[J].世界有色金屬，2021（15）：144-145.