基于RS和GIS的山体滑坡易发程度分析

孙晓娟 梁 杰 李 起 权赫春*

(延边大学工学院，吉林 延吉 133002)



基于RS和GIS的山体滑坡易发程度分析

孙晓娟 梁 杰 李 起 权赫春*

(延边大学工学院，吉林 延吉 133002)

利用DEM数字高程模型，制作生成了延边地区坡度、坡向、水文地质、土壤及土地利用5个影响滑坡的因子图形，并通过GIS软件与AHP技术，计算分析了5种山体滑坡影响因子的权重，据此绘制了该地区山体滑坡易发程度图。

滑坡，GIS，层次分析法，坡度，土壤

0 引言

滑坡是一种严重的自然地质灾害，会给其周围的山地和丘陵地区的建设及人民生命安全造成严重损害[1]。近些年来由于城市扩建，出现了更多的基坑、高挖深填的地段，边坡的治理和防护也就显得尤为的重要[2]。正因为如此，很多国内外的专家利用GIS和RS技术来研究泥石流和山体滑坡等自然地质灾害。特别是汶川地震发生之后，通过对汶川地震的调查和研究，有关于地震引发的滑坡问题，受到了更多专家学者的重视[3]。研究滑坡，刻不容缓。因此，有必要利用GIS和RS技术等高科技技术，进行延边地区山体滑坡易发敏感性分析，从而预测滑坡发生的时间及地点，以便及时做好防备，将灾害损失降到最小，甚至为零。

1 研究区地貌

延边地区位于吉林省长白山区，占吉林省总面积的1/4。其主要位于北纬41°59′～44°30′，东经127°27′～131°18′之间。山地丘陵面积广泛，约占延边地区总面积的70%，这也就大大的增加了延边地区发生滑坡的概率。除此之外，延边地区地形复杂，岩体破碎较多，雨量较大。这些因素都极易引发地震、滑坡、泥石流等各种自然灾害。

2 研究数据源

本研究采用DEM(Digital Elevation Models)数字高程模型来研究本区域。数字高程模型主要研究地面的起伏状态，其线模式可描述高程曲线的等高线。由此生成坡度、坡向等将要研究的各种图。

3 研究方法

利用已知的各个数据和延边地区的数字高程模型，来制作和生成与滑坡发生相关因子的图形，即坡度图、坡向图、水文地质图，土壤图，土地利用图。利用GIS软件将这些图形进行提取分析、重分类等各种研究与分析。并结合AHP(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)层次分析法[4]来确定各个因子的重要度。最后利用GIS软件中的栅格数据叠加功能生成叠加图，即延边地区山体滑坡易发程度图。此图中的最危险区域就是最容易发生滑坡的地方，应该多加注意防备。

4 研究成果

4.1 坡度图

坡度，直观上表示地表的倾斜程度。倾斜程度越陡，坡度越大；倾斜程度越缓，坡度越小。将坡度图进行重分类并赋予各个要素相应的权重。不同的分类要素利用不同的颜色表示出来，由此来确定坡度方面最容易发生滑坡的位置。

坡度图如图1所示，坡度的相对权重见表1。

表1 坡度的相对权重

因子分类相对权重坡度0°～10°110°～25°225°～45°645°～90°7

4.2 坡向图

坡向反映了斜坡所面对的方向。利用不同方向来对坡向图进行重分类，并参考前人经验来分析坡向各要素的权重值。不同的分类要素用不同的颜色表示，由此来确定坡向方面最容易发生滑坡的位置。

坡向图如图2所示，坡向的相对权重见表2。

表2 坡向的相对权重

因子分类相对权重坡向东、东南、南5西南、西4北、东北3西北、北2

4.3 水文地质图

地质是表示地球质地状况的一个综合性概念。其泛指地球的性质和特征。地质中的地下水分布极大的影响着滑坡的发生与否。所以本次研究主要从富水程度大小来划分水文地质图，赋予其合适的权重，富水程度大的发生滑坡的概率大，权重也相对较大。由此确定水文地质图方面最容易发生滑坡的位置。

水文地质图如图3所示，地质图的相对权重见表3。

表3 地质图的相对权重

4.4 土壤图

土壤是地球表面的一层疏松的物质，是一个疏松多孔体。土壤的渗水能力及含水率对滑坡也有很大影响。所以本次研究主要从含水率大小来划分水文地质图，含水率大的发生滑坡的概率大，权重也相对较大。由此确定土壤图方面最容易发生滑坡的位置。土壤图是反映不同土壤的分布与特性的地图。

土壤图如图4所示，土壤的相对权重见表4。

表4 土壤的相对权重

因子分类相对权重土壤含水率0%～50%1含水率50%～60%2含水率60%～70%3含水率70%～90%5

4.5 土地利用图

人类通过一定的活动，利用土地的属性来满足自身需要的过程就是土地利用的过程。其内容十分复杂，本次研究主要分析居民区、果园、河流、森林四种，并参考前人经验来分析各要素的权重值。

土地利用图如图5所示，土地利用的相对权重见表5。

表5 土地利用的相对权重

4.6 易发程度图

将以上各个成果图按照其AHP重要度叠加起来，经过反复推敲计算分析，得到延边地区的山体滑坡易发程度图。

易发程度图如图6所示。不同山体滑坡影响因子的重要度见表6。

表6 不同山体滑坡影响因子的重要度

因子坡度坡向地质土壤土地利用坡度19457坡向1/911/41/71/5地质1/4411/55土壤1/57513土地利用1/731/51/31重要度0．510．030．150．240．07

5 研究结论

1)由层次分析法分析出影响滑坡发生的5个因子坡度、地质、土壤、坡向和土地利用的重要度分别为51%，15%，24%，3%，7%，其中坡度、土壤和地质的影响较大。

2)本研究区最终的易发程度图与之前的滑坡点图重合率有77/107，约为72%。所以，可以采用这种方法预测延边地区滑坡的敏感性。

3)由易发程度图可以看出：龙井东南部与朝鲜交界处，延吉和龙井东南部地区容易发生滑坡。

[1] 周 云，李伍平，浣 石，等.防震减灾工程学[M].北京：中国建筑工业出版社，2007：152-153.

[2] 童景盛.西宁甘河工业园区道路滑坡原因分析及整治措施[J].城市道桥与防洪，2011(10)：30-32.

[3] 张云丰，金素月.基于GIS的长白山地区山体滑坡易发程度分析[J].延边大学学报(自然科学版)，2013，39(4)：157-158.

[4] Saaty.T.L.The Analytic Hierarchy Process[M].New York:McGraw-Hill,1980:11-76.

[5] 汤国安，刘学军，闾国年，等.地理信息系统教程[M].北京：高等教育出版社，2010:213-214.

Landslide susceptibility analysis based on RS and GIS

Sun Xiaojuan Liang Jie Li Qi Quan Hechun*

(CollegeofEngineering,YanbianUniversity,Yanji133002,China)

Using the DEM digital elevation model, this paper created the factor graph of gradient, slope direction, hydrogeology, soil and land use 5 influence landslide in Yanbian area, and through the GIS software and AHP technology, analyzed the weights of 5 kinds of landslide impact factors, thus draw the susceptibility map of this region landslide.

landslide, GIS, chromatography analysis method, gradient, soil

1009-6825(2016)30-0095-02

2016-08-14

孙晓娟(1994- )，女，在读本科生； 梁 杰(1994- )，男，在读本科生； 李 起(1996- )，男，在读本科生

权赫春(1979- ),男，博士，副教授

P642.22

A