三峡库首区滑坡空间分布特征分析及危险性评价

李　雪　李井冈　刘小利　王秋良

1　中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室)，武汉市洪山侧路40号，430071

三峡库首区滑坡空间分布特征分析及危险性评价

李雪1李井冈1刘小利1王秋良1

1中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室)，武汉市洪山侧路40号，430071

摘要：采用遥感和GIS技术从宏观上对三峡库首区三峡工程二期、三期治理滑坡和新增滑坡的空间分布与地形地貌、地层岩性、断裂构造、水系流域和人为影响等因素的相关程度进行分析，获取孕灾环境特征规则，并对其危险性进行评价。结果表明，地形因子中的高程、坡向和高程变异系数与滑坡的相关性较高；研究区内断裂构造对滑坡发育的控制作用不明显；研究区滑坡体的空间分布受到不同因子组合的约束，可根据不同因子组合约束的权重对研究区滑坡危险性进行评价。

关键词：三峡水库；遥感；空间分布；相关性；滑坡危险性分析

三峡工程建设以来，地质灾害隐患点明显增多，地质灾害险情发生频繁。虽然通过二期、三期地质灾害防治监测预警工程[1-3]，已治理滑坡的危害性大为降低，但滑坡体所处位置仍具备孕灾特征，必须对二期、三期治理滑坡和新增滑坡进行长期监测，并根据情况开展防治预警工作。

当前滑坡灾害防治监测预警的主要方法有GPS监测、地下水监测、滑坡深部位移监测和应力应变监测等[4]。尽管专业监测的精度更高、更准确，但成本高昂，难以大范围开展。而结合遥感与GIS空间分析方法可以有效提取孕育滑坡的环境因子，并对滑坡的危险性进行评价，为滑坡监测预警提供有力支持[5]。

1方法技术

1.1滑坡空间分布分析的技术流程

利用遥感和GIS中的特征提取和空间分析技术，从宏观上对滑坡体的空间分布特征进行分析，并对滑坡体与地形地貌、地层岩性、断裂构造、水系流域和人为影响等因素的相关性进行分析。通过对孕育滑坡的环境影响因素的定量分析，提取特征因子并确定因子与滑坡之间的相关性。再对相关因子进行模式分析，获取孕育滑坡的环境规则，最后根据规则对不同区域的滑坡易发性进行分级，评价研究区滑坡危险性。滑坡空间分布分析的技术流程如图1所示。

图1　滑坡空间分布分析技术流程Fig.1　Flow chart of landslide spatial distribution analysis

1.2研究区域概况

研究区域(110.4°～110.9°E，30.8°～31.1°N)位于三峡库首区秭归至巴东段，面积约1 600 km2，地貌类型以侵蚀溶蚀与侵蚀剥蚀型为主，区内地层出露齐全，发育良好，除缺失泥盆系下统、石炭系上统、白垩系的一部分和第三系外，自前震旦系至第四系均有出露[6]。研究区以长江为骨干，组成树枝状水文网，江河水量充沛[7]。

搜集研究区内三峡工程二期搬迁避让、监测预警和治理滑坡41处，三期搬迁避让、监测预警和治理滑坡20处，新增滑坡16处，共计77处。其中47处滑坡体前缘低于145 m，19处滑坡体前缘介于145～175 m，11处滑坡体前缘高于175 m，所有滑坡体后缘均高于175 m。

用于提取滑坡体特征因子的辅助数据包括具有30 m多光谱和15 m全色分辨率的Landsat ETM遥感影像，具有20 m垂直精度、30 m水平精度的ASTER GDEM数字高程模型，以及研究区基础地质和基础地理信息数据。结合遥感影像和湖北省地质矿产局测制的1∶20万地质图(巴东幅)，获得研究区地质构造略图(图2)。

图2　研究区地质构造略图Fig.2　Geological sketch map of the studied area

2滑坡分布因子分析

2.1滑坡因子概率分析

地形因素是孕育滑坡的重要影响因素。利用数字高程模型(DEM)可以提取滑坡体的高程、坡度、坡向等地形因子[8]，通过对地形因子的统计分析，可以获取滑坡发生的地形特征。然而，并不是所有地形因子对滑坡孕育的影响都同等重要。王秋良[9]对北川地区地震触发滑坡灾害的地形因子分析后认为，坡度、坡度变率和地形起伏度等地形因子对该区域影响较大。夏金梧[10]对长江上游地区滑坡分布特征分析后认为，坡度和地表切割深度等地形因子对滑坡孕育的影响最大。

本文根据滑坡目录提取了77处滑坡点的12种地形因子，分别为高程、高程变异系数、坡度、坡度变率、坡向、坡向变率、坡形、地表切割深度、地形起伏度、地面粗糙度、平面曲率、剖面曲率。为检验这些地形因子与滑坡的相关程度，在研究区随机选取100处非滑坡点，并提取其地形因子，分别比较滑坡点和随机点12种地形因子直方图曲线的相似度发现，除高程、坡向和高程变异系数3项地形因子差别较大外，其他9项地形因子在滑坡点与随机点的直方图曲线十分相似。这表明，高程、坡向和高程变异系数相比于其他9项地形因子，与滑坡发生的相关性更高。因此，本文选择高程、坡向和高程变异系数作为后续滑坡因子分析的地形因子。

2.2滑坡因子贡献分析

滑坡的孕育与发生除跟地形因子有关外，还与地层岩性、地质构造、水系流域等自然环境和人为影响等社会环境有关[11]，不同类型影响因子对滑坡分布的贡献各不相同[12-14]。因此，我们选择的滑坡因子除地形因子外，还包括地层岩性因子、断裂构造因子、水系流域因子和人为影响因子。其中地层岩性因子为地质构造略图(图2)中的12种主要地层时代和岩性；断裂构造因子为滑坡点距最近断裂构造的距离；水系流域因子为滑坡点距最近河流、水系的距离；人为影响因子为滑坡点距最近居民点的距离。

本文采用决策树分析中的信息增益率计算不同影响因子对滑坡分布分析的贡献:

(1)

其中，A为样本的特征空间；S为样本随机变量；H(S)与H(A)为信息熵函数，用于衡量随机变量S和A中的信息量；H(S|A)为条件熵函数，表示当A取值已知时随机变量S的不确定性程度(信息量)。采用决策树算法进行分析时，每次计算子节点划分阈值时都取A0，使得当前状况下GainRatio(S,A0)的值为最大。假设样本的某一特征在决策树分析中被作为节点计算了m次，则该特征的贡献度为：

Contribution(Ai)=

(2)

本文利用77处滑坡点的特征因子作为正例，100处随机点的特征因子作为反例，代入C5.0决策树算法，对不同特征因子在滑坡分析中的贡献度进行分析，获得如图3所示的因子贡献分析决策树。生成的决策树具有16个节点和19个叶子节点，正例判别正确率97.4%，反例判别正确率100%，总体精度98.9%。

3区域滑坡危险性分析

根据滑坡因子贡献分析获得的决策树，可以提取出滑坡分布规则。从决策树的根节点出发，沿子节点到达判别为滑坡的叶子节点，路径上所有节点判别条件的集合为一条规则。从图3可知，决策树共存在11个判别为滑坡的叶子节点，故存在11条滑坡分布规则。对每条规则路径上的条件进行整理、归并后获得如表1所示的滑坡分布规则。利用滑坡分布规则对研究区范围内的滑坡因子进行判别分析，可以得到满足滑坡分布规则的二值化图像。图4为11条滑坡分布规则及其叠加后的判别结果，图中黑色为滑坡危险区，白色为非危险区。由图可见，不同规则判别出的危险区范围各不相同，这是由于决策树算法具有判别的唯一性，即一个样本对应唯一的叶子节点。将11条规则判别出的危险区叠加后，即获得规则叠加分析结果。

图3　滑坡因子贡献分析决策树Fig.3　Decision tree of landslide factors contribution analysis

规则编号规则条件GCDCBYXSWDPXRD1(515,613]2<=0.0086>752(515,613]2<=753<=364{3,4,8,9,10,12}4<=3642<=0.04765<=3642>0.0476<=41956<=3642>0.0476>208>41957(364,515]{8,11}<=11748(364,515]3<=1174>1549(497,515]3<=1174<=15410(364,515]2<=1174>7411(464,515]2<=1174<=74

图4　滑坡规则危险性判别结果Fig.4　Results of landslide risk identification

由于判别规则生成的结果为0/1影像，没有滑坡危险程度区分。本文对11条规则判别的滑坡危险区进行统计分析，计算了不同判别规则下滑坡数量比值(R1)和滑坡面积比值(R2)。根据两种比值计算不同规则判别出的危险区的权重(R)：

(3)

其中，函数N(x)=(x-min(x))/(max(x)-min(x))为归一化函数，归一区间为[0,1]。11条规则判别的滑坡危险区统计数据和其相应权重如表2所示。

表2　滑坡危险区统计

根据滑坡规则判别危险区的权重值。将滑坡规则的危险等级由高到低划分为5级：规则4判别的滑坡区危险性等级最高，面积约为89.1 km2，主要分布于香溪河右岸，凉台河、童庄河两侧，锣鼓洞河两河口镇至长江干流段两侧以及长江干流北岸零星分布；规则3判别的滑坡区危险性等级次之，面积约为130.2 km2，主要分布于板桥河、青干河两侧，香溪河左岸，以及长江干流两侧等区域；规则{5,9,10,11}和规则{1,2,6,7,8}判别的滑坡区危险性等级相对较小，面积分别为89.1 km2和61.4 km2；规则判别以外的区域滑坡危险性极低，面积约1 257.2 km2。研究区不同等级滑坡危险区分布如图5所示。

图5　研究区滑坡危险性分析结果Fig.5　Result of landslide risk analysis

4结语

1)研究区地形因子中，高程、坡向和高程变异系数与滑坡体分布的相关性较高，而坡度、地形起伏度等其余9项因子的概率分布与研究区随机点的概率分布一致，说明其与滑坡体分布的相关性较小；

2)经数据挖掘模式分析，研究区内滑坡的空间分布具有11条规则，其中规则4对应的区域滑坡危险性最高，主要分布于香溪河右岸、凉台河及童庄河两侧，锣鼓洞河两河口镇至长江干流段两侧以及长江干流北岸零星分布。

本文方法给出的滑坡危险性评价为基于孕育滑坡环境因素的静态评价，如引入地震动对滑坡体影响的地震因子和消落区水位变化因子，则可对滑坡危险性进行动态评价。

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Foundation support:Director Fund of the Institute of Seismology, CEA, No. IS201116002, IS201056076；National Natural Science Foundation of China,No.41572354.

About the first author:LI Xue, associate professor, majors in remote sensing information extraction and application of remote sensing for disaster reduction, E-mail：leexue1211@126.com.

The Spatial Distribution Characteristics and Risk Assessment of Landslides in the Head Region of the Three Gorges Reservoir

LIXue1LIJinggang1LIUXiaoli1WANGQiuliang1

1Key Laboratory of Earthquake Geodesy, Institute of Seismology, CEA, 40 Hongshance Road, Wuhan 430071, China

Abstract:The risk of landslides, which have been treated in phase Ⅱ and Ⅲ of the Three Gorges project, are increasing because of the cyclical loading and unloading of the Three Gorges reservoir. The reactivated landslides and new landslides would threaten people’s lives and the safety of property. In order to mitigate the risk, remote sensing (RS) and geographic information systems (GIS) technology are used to study the correlation between the distribution of landslides and other factors, such as topography, lithology, faults, water basins and anthropogenic influences. The results show that the elevation, aspect and elevation variation coefficient in topography have higher correlation with the landslides. Moreover, faults have no obvious effect on the quantity of landslides. The spatial distribution of the landslides in the study area is restricted by the combinations of factors. According to the weights of these restrictions, a risk assessment of landslides is carried out.

Key words:Three Gorges reservoir; remote sensing; correlation; spatial distribution; landslide risk analysis

收稿日期：2015-05-07

第一作者简介：李雪，副研究员，主要从事遥感信息提取、遥感减灾应用研究，E-mail：leexue1211@126.com。

DOI：10.14075/j.jgg.2016.07.016

文章编号：1671-5942(2016)07-0630-05

中图分类号：P315

文献标识码：A

项目来源：中国地震局地震研究所所长基金(IS201116002,IS201056076)；国家自然科学基金(41572354)。