基于模糊理论的GIS动态地质灾害评估研究

胡圣武，吴军超

（1.河南理工大学 测绘学院，河南 焦作 454000）

基于模糊理论的GIS动态地质灾害评估研究

胡圣武1，吴军超1

（1.河南理工大学 测绘学院，河南 焦作 454000）

选用模糊多层次综合评判方法，结合GIS技术进行动态地质灾害评估研究。并以福建省德化县浔中镇为实例进行研究，其研究结果对地质灾害的防护具有很强的指导作用。

动态地质灾害；模糊理论；GIS；评估

1 基于模糊综合评判的动态风险评价

影响地质灾害风险的因素是多层次、多方面的，各因素对风险的影响程度不同，风险级别的划分以及不同等级对应的各项因素的界限是模糊的，难以进行定量化的精确表达。本文选用模糊综合评判方法，将实时更新的降雨、险情、承灾体状态等因子以及其他静态因子进行地质灾害动态风险评价[7,8]。

1）模糊评语集的确定。根据小区域地质灾害动态风险区划的最终评价结果和建立模糊集合所要满足的对称性原则，将评判等级标准分为 “较低风险”、“中等风险”、“较高风险”和“高风险”4个等级，评语集为：V ={I Ⅱ Ⅲ Ⅳ}={较低风险 中等风险 较高风险 高风险}。

2）模糊评判标准的确立。从评价指标体系与模糊评语集出发，将定性与定量指标按照统一量纲，确定评判标准。

3）隶属函数的构造。在模糊综合评判中，模糊集隶属函数的建立是单因素评判的关键环节。本文选取的评价指标中，既有定性指标（离散型），如地层岩性、斜坡结构类型、险情等；也有定量指标（连续型），如降雨量、人口密度等。对于定性指标，首先划分出因子的风险级别，赋予相应数值，采用经验赋值的方法确定隶属度。对于定量指标的隶属函数，采用梯形分布函数来刻画[9,10]。

4）模糊变换与综合评判。对各因子赋予权重W={a1a2… an}，再采用模糊综合评判模型B=WiRi进行一级模糊综合评判。然后对评判结果作归一化处理，根据最大隶属原则确定样本归属。为了将各因子对地质灾害动态风险的影响都反映出来，本文采用加权平均型M（·，+）模糊算子进行模糊变换。评价流程如图1所示。

图1 评价流程

2 实例分析

2.1 研究区概况

研究区浔中镇隶属福建省泉州市德化县，亚热带季风气候，年平均气温15～19℃，年平均降雨量1 853.1 mm。全年分为3个降雨季节：3～6月为雨季，多年平均降雨量796.5 mm，占全年43.0%；7～9月为台风雷阵雨季，多年平均降雨量775.2 mm，占全年41.8%，表现为台风暴雨或大暴雨，雨量大而集中，强度高，也是地质灾害易发期；10月至翌年2月为少雨季，多年平均降雨量281.4 mm，仅占全年15.2%。

2.2 GIS建模与实现

动态风险评价因素及等级划分见表1。

表1 动态风险评价标准

浔中镇面积为57.20 km2，属于面评价。根据面评价的特点及该区地质灾害分布特征和研究程度，选择1∶1万的基础地图。

评价单元主要有地貌单元、斜坡单元、行政区划和规则网格单元，根据可操作性和简易性原则，采用10 mm×10 mm的方格进行网格单元划分，依据基础图件为1∶1万的地形图和工程地质图，总共划分为5 968个评价单元。

基于ArcGIS 软件平台，对指标进行模型量化，采用梯形模糊数构造的隶属函数对定量指标进行隶属度计算，其中对于表土层厚度与坡度两个中间值最易发的指标，采用x'=|xi-xmid|公式转化为“越大越优”或“越小越优”情况，然后代入隶属度函数进行运算。其他值一律根据上面公式转化为x'后代入隶属度函数进行计算，得到坡度隶属度分布如图2a。表土层厚度参照上面的步骤进行，得到表土层厚度隶属度分布如图2b。

图2 定量因子隶属度分布

对于其他定量指标，如1 h雨强、人口密度等，代入隶属度函数进行运算，得到隶属度分布。

对定性指标，如坡向、坡型、险情、承灾体状态等指标直接采用经验赋值，在ArcGIS中采用编辑属性表的方式进行。得到的坡型隶属度分布图如图3所示。

根据上述步骤可得到3个时刻的风险评价区划图，如图4所示。

2.3 评价结果分析

2.3.1 3个时刻风险评价结果

由表2所示的3个时刻风险评价结果可知：

1）8月2日15时，风险等级不高，没有高风险区域分布，除镇中心东北部、乐陶村小面积为较高风险外，其他地区风险等级都在一、二等级。主要是因为15时降雨刚开始，除东南部乐陶村、凤洋村、后所村降中雨外，其他地区为小雨，风险等级较低。镇东北部人口密集，灾害为较易发，风险为较高级。

2）8月3日10时，风险情况为：①高风险区，广泛分布在石山村、仙境村、石鼓村、龙翰村、凤池、富东大部分地区以及凤洋南部、蒲坂村周边地区。主要由于这些地区地质灾害高易发，人口较密集，省道S206和省道S203乐陶段从此经过，其中省道S206石鼓至石山段以及省道S203乐陶段为风险最高。②较高风险区，分布在凤洋村、后所村、蒲坂村大部、石山村、世科村、祖厝村南部以及龙翰村东南部与西北部。主要由于地质灾害较易发，人口相对较集中。③中等风险区，分布在凤洋村、石山村南部、县道X346沿线。此地区在浐溪流域周边，坡度较缓，地质灾害中等易发。④低风险区，分布在祖厝村北部大部分地区，世科村、后所村部分地区以及石鼓、后所两处隐患点区。祖厝村北部大部分地区海拔较高，人口较稀疏，人类工程活动相对较少，地质灾害较不易发，风险较低。石鼓、后所两处隐患点为低风险区。

3）8月3日23时，风险分布区域大体与8月3日10时相同，主要分布在S206省道、S203省道沿线和石山、仙境、石鼓、富东、后所等村庄以及乐陶村地区。石鼓、后所两处隐患点以及龙翰村9组滑坡区域为低风险。

图3 坡型因子隶属度分布

图4 风险评价结果图

表2 3个时刻风险评价结果对比表

2.3.2 对比分析

1）8月2日15时，降雨等级较低，虽然人员状态与道路状态为自然状态，具有较高的易损性，但危险性等级低，地质灾害发生可能性小，风险普遍偏低。

2）8月3日10时，全镇范围降雨从2日15时的小雨转为暴雨，前期有效降雨达到临界值1，风险普遍增高。根据应急预案，此时隐患点威胁区域人员已经转移，威胁区域外围人员将处于警惕状态。由于承灾对象不存在，因此石鼓、后所两处隐患点由高风险转为低风险。

3）8月3日23时与10时相比，高风险区域面积扩大。虽然本时刻降雨已由暴雨转为小雨，然而前期有效降雨量达到了临界值，为最高等级，且地质灾害的发生具有滞后效应，此时危险等级仍然很高，风险等级与10时相近。此时石鼓、后所两处隐患点以及龙翰村滑坡区域人员已经转移，虽具有高危险，但无承灾对象，风险等级低。高风险区域面积扩大是由于龙翰村9组发生滑坡灾害，与此滑坡相似的地质环境区域（图4c紫色区域）为极易发区。其中高风险区与极易发区重合区域（图4c中红色与紫色重合区域）应为极高风险区，主要分布在石鼓村、仙境村、浔中村以及龙翰村。

2.4 动态风险管理

就浔中镇地质灾害风险动态评价结果提出以下风险管理建议:

1）转移避让。当雨强达到8 mm/h或有效降雨量达90 mm，斜坡出现裂缝、隆起、沉陷、小型崩塌、冒浑水等险情时，将隐患点或威胁区域的人员进行转移避让。

2）监测预警。具体措施为：①对高风险区域安排责任人进行险情巡查、监测、报警、速报；②对极高风险地区实行重点监测与加密监测；③对处于高风险的重点区域（如学校、公路等）降雨期间设立警示标志，警示或禁止人员与车辆通行。

3）应急准备。将防灾重点放在高风险区域，快速调度车辆、人员及物资，合理分配救援力量，提前做好应急准备，并根据实时风险动态变化调整方案。

3 结 语

本文运用模糊综合评判理论，通过GIS 建模的方式对福建省德化县浔中镇2012年第8号台风“苏拉”影响期间地质灾害进行动态风险评价，利用网格划分、栅格模型量化、叠加运算等方法，得到3个时刻的地质灾害风险评价结果，并对结果进行比较，提出动态风险管理建议，验证了动态地质灾害风险评价模型的可行性。

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P208

B

1672-4623（2015）04-0004-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.04.002我国在区域地质灾害风险评价中已经取得了丰硕的成果，但现有地质灾害风险评价是基于静态过程，动态风险评价还属于探索阶段，监测体系与预警系统还不够完善[1-6]。本文用模糊多层次综合评判方法，结合GIS进行动态地质灾害评估的研究，并选福建省泉州市德化县的浔中镇为实例进行动态地质灾害评估的分析。

胡圣武，博士，副教授，主要从事GIS基础理论和图像处理技术研究。

2014-03-18。

项目来源：江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目（DLLJ201401）。