陕西省绥德县地质灾害易发性区划

袁湘秦，赵法锁，陈新建，程晓辉，姚翔龙

(长安大学 地质工程与测绘学院，陕西 西安 710069)

陕西省绥德县地质灾害易发性区划

袁湘秦，赵法锁，陈新建，程晓辉，姚翔龙

(长安大学 地质工程与测绘学院，陕西 西安 710069)

在陕西省绥德县地质灾害详细调查的基础上，选取灾害点密度、坡度、坡高、坡型、岩土类型、降雨量以及人类工程活动等因素建立了评价指标体系，采用基于GIS的信息量分析模型对绥德县地质灾害易发性进行了区划，将研究区划分为高易发区、中易发区和低易发区，其中高易发区面积326.04 km2，占总面积的17.4%；中易发区面积1,349.8 km2，占总面积的71.9%；低易发区面积202.16 km2，占总面积的10.7%。通过对绥德县地质灾害易发性区划，以期为该县防灾减灾提供技术支持。

信息量分析模型；地质灾害；易发性；区划；陕西绥德

地质灾害易发区是指具备地质灾害发生的地质环境条件，容易或者可能发生地质灾害的区域[1]。地质灾害易发性评价是指地质灾害发生的可能性大小的预测。研究地质灾害易发性，能够为开展地质灾害的危险性和风险评价研究提供基础资料，并对区域国土资源规划、减灾防灾提供基础依据[2]。

绥德县地处陕北黄土高原腹地，属陕北黄土高原丘陵沟壑区，地形破碎、梁峁起伏、河谷深切，地质环境条件较差，滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害时有发生，且分布广、危害较严重，是陕西省地质灾害较为发育的县(市)之一。历史上有数量较多的、不同规模的各种地质灾害发生，造成不同程度的人员伤亡、损坏厂矿建筑和居民房屋，给人民生命财产造成了较大损失，已经成为制约绥德县经济和社会可持续发展的一个重要因素。对绥德县进行地质灾害易发性区划，能为当地地质灾害的防治与管理提供基础依据，具有重要的实践意义，也是很有必要的。目前，常用的地质灾害评价模型有层析分析法、综合指数模型、逻辑回归模型、信息量模型、专家评判法等[3-10]。其中，信息量分析模型比较适合高山峡谷区，操作方便，可信度高，可以快速评价和制图[2-4]。因此，本文在绥德县地质灾害详细调查的基础上，采用基于GIS的信息量分析模型对绥德县地质灾害易发性进行区划，以期为该地区防灾减灾提供技术支持。

1 研究区地质环境概述

绥德县位于陕西省北部，榆林市东南部，无定河下游，北部与米脂县、佳县毗邻，南部与清涧县接壤，西侧与子洲县相邻，东侧与吴堡县相接。地理坐标： 110°03′～110°41′ E， 37°16′～37°46′ N之间，东西长56.0 km，南北宽51.6 km，总面积1 878 km2(其中，土地面积1 853 km2，水域面积25 km2)。县域地势东北高西南低，区内地貌类型主要为河谷阶地区、土石峁区和黄土梁峁区。地属温带大陆性半干旱气候，多年平均降雨量为468 mm，年最大降雨量747.5 mm(1964年)，最小降雨量235.0 mm(1965年)。降雨多集中于7-9月，占多年平均降雨量61%。区内出露地层以三叠系、新近系和第四系为主。出露岩性有马兰黄土、离石黄土、砂岩、泥岩及红粘土，其中马兰黄土质地疏松、多大孔隙，垂直节理发育[11]，是本区的易滑地层。区内地质构造简单，无大型褶皱、断裂，主要发育两条断层，郝家桥断层和霍家沟断层，同呈东西向展布。新生代第四纪以来，本区构造运动以振荡性间歇性缓慢上升为主，外营力作用较强烈，以剥蚀、侵蚀为主，堆积为辅，地震活动较弱。

2 研究区地质灾害类型及分布特征

2.1 地质灾害类型

通过实地调查各类点963处，查明绥德县地质灾害点132处，地质灾害主要类型为滑坡、崩塌和泥石流，见表1。其中滑坡48处，占地质灾害点36.4%，崩塌80处，占地质灾害点60.6%，泥石流4处，占地质灾害点3%。48处滑坡都属于小型黄土滑坡，滑动面位于黄土体内部，埋深较浅，属于浅层滑坡。崩塌以黄土崩塌为主，有76处，岩质崩塌较少，仅4处，分布于黄河沿线。滑坡和崩塌是绥德县危害最为严重的地质灾害类型。

表1 绥德县地质灾害类型统计

2.2 地质灾害分布特征

绥德县地质灾害分布呈现以下特征。

(1)空间分布特征：地质灾害主要分布在黄土梁峁区和河谷阶地区，该区地质环境条件相对较差。

(2)地域分布特征：地质灾害主要分布在交通便利、经济发达、人类工程活动强烈、人口密度高的乡镇。该区人类工程活动相对强烈，对地质环境不利改造相对强烈，人类活动诱发的地质灾害相对较多。

(3)时间分布特征：地质灾害在每年的7-9月，每年的冻融期以及人类工程活动集中的时间段发生的频率较高。

(4)地层岩性分布特征：地质灾害主要发育于黄土中，48处滑坡都为黄土层内滑坡，80处崩塌中，76处为黄土崩塌，仅4处岩质崩塌。

3 地质灾害易发性区划

3.1 信息量分析模型

3.1.1 信息量法原理

信息量法认为某一事件发生的概率受众多因素的影响，各种影响因素所起作用的大小和性质不同，但对于该事件的发生，总能找到一组“最佳因素”，将“最佳因素”的实测值转化为影响事件发生的信息量值，用信息量值的大小来评价事件发生的概率，该值越大，说明事件发生的概率越大[12]。

3.1.2 信息量法计算过程[13]

(1)在众多影响因素中，提取“最佳因素”组合，以此建立评价指标体系。

(2)确定指标体系中各指标的权重。

(3)采用标准化、规格化、均匀化等数值变换方法对评价指标数据进行归一化处理。

(4)计算“最佳因素”组合中单一因素(指标)xi提供事件发生(A)的信息量I(xi/A)：

(1)

式中：S为已知样本总单元数；N为已知样本中变形破坏的单元总数；Si为有xi的单元个数；Ni为有指标xi的变形破坏单元个数。

(5)计算“最佳因素”组合情况下，提供事件发生的信息量Ii，即：

(2)

(6)根据信息量值Ii的大小，给单元确定稳定性等级。单元信息量值越大事件越容易发生。

(7)经统计分析(主观判断或聚类分析)找出突变点作为分界点，确定评价标准，将区域分成不同等级。

3.2 评价指标的建立

地质灾害易发性评价是指对地质灾害发生的可能性大小的预测。影响地质灾害发生的因素很多，各影响因素对地质灾害发生的影响程度不同，但在特定的地质环境条件中，总能找到一组“最佳组合因素”，以此建立评价指标体系，能够客观地评价地质灾害发生概率的大小[12]。本次评价在已有的资料基础上，结合这次地质灾害详细调查所取得的成果，并借鉴前人研究成果，选取了灾害点密度、坡高、坡度、坡型、岩土体类型、降雨量和人类工程活动等7个评价指标(图1)，建立了地质灾害易发性评价指标体系。

图1 绥德县地质灾害易发性性评价指标

3.3 评价指标权重确立

指标权重反映了指标对地质灾害发生的影响程度大小，权重越大，表明该指标对地质灾害发

生的影响程度越大，反之，则影响程度越小。权重取值的精度，决定了评价结果的可用性。本文参考前人研究成果，并结合绥德县当地的地质环境条件，采用贡献率法确定各指标的权重，见表2。

表2 地质灾害因子指标权重表

3.4 评价指标数据归一化

建立的评价指标体系中，其中灾点密度、坡高、坡度、坡型和降雨量为定量指标，采用直线型阈值法进行数据归一化；岩土体类型和人类工 程活动为定性指标，根据这些因素与地质灾害的影响的关系进行归一化赋值[14]。

(1)灾害点密度

灾点密度代表单元区域里面地质灾害的发育程度，计算每个评价单元里的灾害点密度，定义灾点密度最大值归一化赋值1，灾点密度最小值归一化取0，然后采用直线型阈值法对其他单元的灾害点密度进行0～1数据归一化。

(2)坡高

坡体内的应力随坡高的增加逐渐增大，斜坡的稳定性降低，本次详细调查发现滑坡和崩塌等地质灾害主要发生在高度50～100 m。定义斜坡高度大于50 m，归一化取值1，斜坡高度0时，归一化取值为0，斜坡高度0～50 m时，采用直线型阈值法对其进行0～1数据归一化。

(3)坡度

坡度影响斜坡的应力分布、地表水的径流以及斜坡上松散堆积物的厚度，坡度的增加，导致斜坡稳定性降低。本次详细调查发现，斜坡坡度25°～55°时，地质灾害易发程度高，向两侧逐渐减小。定义斜坡坡度40°时，归一化取值1，斜坡坡度小于25°和斜坡坡度90°时，归一化取值0，其余坡度采用直线型阈值法对其进行0～1数据归一化。

(4)坡型

根据GIS自带坡型曲率计算功能，计算各单元内的曲率值，定义曲率最大值归一化为1，定义曲率最小值归一化取0，其余曲率归一化取值采用直线型阈值法计算。

(5)岩土体类型

根据《1: 50,000地质灾害调查信息化成果技术要求》[14]，对岩土体类型这一定性指标，采用岩土类型对地质灾害影响关系直接归一化赋值。本区地质灾害主要发生与黄土层内，少数崩塌发生与黄河沿线的砂岩内。定义Q3黄土归一化为0.9，Q2黄土归一化取值为0.5，砂岩归一化取值为0.2。

(6)降雨

降雨对斜坡体进行冲刷，雨水补给斜坡体，软化斜坡土体，是诱发地质灾害的主要因素，随着降雨量的增加，地质灾害发生的次数逐渐增多。本次调查发现，降雨强度对地质灾害易发程度有较大的影响，当年平均降雨量大于650 mm时，地质灾害易发程度为高，归一化取值为1，当年平均降雨量小于250 mm时，地质灾害易发程度极低，归一化取值为0。年平均降雨量250～650 mm时采用直线型阈值法进行0～1的线性归一化。

(7)人类工程活动

经调查绥德县境内现阶段人类工程活动主要为城镇化建设、新农村建设和交通线路建设而进行的削坡开挖行为。城镇化建设和新农村建设1.5 km范围内，归一化取值为1。主要交通线路200 m范围内，归一化取值为1。其他区域赋值为0。

3.5 地质灾害易发性分区结果

在评价指标分析和数据归一化的基础上，采用ArcGIS软件，利用ArcGIS的空间叠加和统计功能，将各指标值按照权重分配结果进行信息叠加计算，得到绥德县地质灾害易发程度评价结果，采用突变点法，找出易发程度分区界限值，给出地质灾害易发程度分级标准(表3)，对绥德县地质灾害易发性进行区划，将绥德县划分为地质灾害高易发区、中易发区和低易发区，在定量计算分级分区的基础上，综合考虑各种因素，以符合绥德实际状态的原则，人工勾画出绥德县地质灾害易发程度分区表(表4)和地质灾害易发程度分区图(图2)。

表3 地质灾害易发程度区划评价分区表

(1)从表4和图2可以看出，地质灾害高易发区(A)主要分布在无定河和黄河沿线，进一步划分为2个亚区，无定河地质灾害高易发区(A1)和黄河地质灾害高易发区(A2)，总面积326.04 km2，占全县总面积的17.4%，区内灾害点46处，灾害点密度0.141处/km2。

(2)地质灾害中易发区(B)主要分布在黄土梁峁区，总面积1 349.8 km2，占全县总面积的73.6%。根据地质环境条件及人类工程活动差异，进一步划分为5个亚区：四十里铺镇地质灾害中危险区(B1)，包括大理河两侧；张家砭乡地质灾害中危险区(B2)；田庄-薛家湾镇地质灾害中危险区(B3)；白家硷-义合镇地质灾害中危险区(B4)；薛家河-中角镇地质灾害中危险区(B5)。区内地质灾害点密度0.022处/km2。

(3)地质灾害低易发区(C)总面积202.16 km2，占全县总面积的10.7%。按其所处的地理位置及地质环境条件的差异，可将其划分为3个亚区，四十里铺镇地质灾害低易发区(C1)，包括四十里铺镇西北祁家沟、付家沟的上游地段，总面积66.58 km2，占全县总面积的3.55%；张家砭乡地质灾害低易发区(C2)，包括绥德县西部张家砭乡东南部，郝家桥沟的平缓地段，面积48.28 km2，占全县总面积的2.60%。吉镇镇地质灾害低易发区(C3)，面积97.30 km2，占全县总面积的5.18%。区内处于黄土梁峁的中上部，坡体较完整、坡度较小(一般小于20°)，植被较发育，人口密度不大，人类工程活动较弱，地质灾害发生的频率相对低。区内地质灾害点密度0.009处/km2。

表4 绥德县地质灾害易发程度分区表

图2 绥德县地质灾害易发性分区图

4 结论

(1)绥德县主要有滑坡、崩塌和泥石流三种地质灾害，其中滑坡48处，崩塌80处，泥石流4处。滑坡和崩塌是绥德县危害最为严重的地质灾害。

(2)绥德县地质灾害分布具有明显的空间、地域、时间和岩性分布特征。空间特征主要分布黄土梁峁区和河谷阶地区。地域特征主要分布在交通便利、经济发达、人类工程活动强烈、人口密度高的乡镇。时间特征多集中于每年的7-9月，每年的冻融期以及人类工程活动集中的时间段。岩性特征主要发育于马兰黄土、离石黄土中。

(3)绥德县地质灾害受斜坡形态、岩土类型、降雨和人类工程活动影响，选取灾害点密度、坡高、坡度、坡型、岩土体类型、降雨量和人类工程活动等作为地质灾害易发性评价指标是合适的。

(4)采用基于GIS的信息量分析模型，将绥德县划分了地质灾害高易发区、中易发区和低易发区，其中高易发区面积326.04 km2，占全县总面积的17.4%；中易发区面积1 349.8 km2，占全县总面积的73.6%；低易发区面积202.16 km2，占全县总面积的10.7%。

通过对绥德县地质灾害易发区划分，能够为当地政府国土资源规划、减灾防灾提供科学依据。

[1] 胡金，李波，杨艳峰. GIS 在云南鲁甸县地质灾害易发性分区中的应用[J].灾害学，2008，23(1)：73-75.

[2] 张春山，韩金良，孙炜峰，等.陕西陇县地质灾害危险性分区评价[J].地质通报，2008，27(11)：1795-1801.

[3] 殷坤龙. 滑坡灾害预测预报[M]. 武汉: 中国地质大学出版社，2004.

[4] 张桂荣，殷坤龙，刘传正，等. 基于 GIS 的陕西省旬阳地区滑坡灾害危险性区划[J]. 中国地质灾害与防治学报，2003，14 (4) : 39-43.

[5] 国土资源部地质环境司，中国地质调查局.《全国地质环境图系》编制技术要求(试行) [Z]. 北京:国土资源部地质环境司，中国地质调查局，2013.

[6] Kanungo D P，Sarkar S，Sharma S. Combining neural network with fuzzy， certainty factor and likelihood ratio concepts for spatial prediction of landslides[J].Nat Hazards，2011，59: 1491-1512.

[7]AtkinsonPM，MassariR.GeneralizedlinearmodelingofsusceptibilitytolandslidinginthecentralApennines，Italy[J].ComputGeosci，1998，24: 373- 385.

[8]FeizizadehB，BlaschkeT.GIS-multicriteriadecisionanalysisforlandslidesusceptibilitymapping:comparingthreemethodsfortheUrmialakebasin，Iran[J].NatHazards，2013，65: 2105-2128.

[9] 殷坤龙，朱良峰. 滑坡灾害空间区划及GIS应用研究 [J]. 地学前缘，2001，8 (2) : 279-284.

[10]朱良峰，殷坤龙. 基于 GIS 技术的区域地质灾害信息分析系统研究 [J]. 中国地质灾害与防治学报，2001，12(3) :79-83.

[11]孙建中. 黄土学[M].香港：香港考古学会，2005.

[12]殷坤龙,张桂荣.地质灾害风险区划与综合防治对策[J].安全与环境工程, 2003，10(1): 32-35.

[13]魏刚,殷志强.青海化隆县地质灾害易发性区划[J]. 中国地质灾害与防治学报，2013，24(1):86-93.

[14]中国地质环境监测院.1:50 000 地质灾害调查信息化成果技术要求[R].北京:中国地质环境监测院，2010.

Zoning of Geological Hazards’ Susceptibility Evaluation in Suide County of Shaanxi Province

YUAN Xiangqin, ZHAO Fasuo, CHEN Xinjian, CHENG Xiaohui and YAO Xianglong

(SchoolofGeologicalEngineeringandGeomatics,Chang’anUniversity,Xi’an710054,China)

BasedoninvestigationofgeohazardsinSuideCounty,densityofgeohazards,slopeheight,gradient,slopetype,typeofrockandearthmass,rainywaterandhumanactivitiesarechosenas7evaluationindextoestablishsusceptibilityevaluationindexsystem.Thestudyareaisfinallydividedinto3levelsofthehigh-gradeareabyusingtheinformationcontentmethodontheGISplatform.Accordingtotheresults,thehigh-gradeareacovers326.04km2,accountingfor17.4%ofthetotalarea;themedium-gradeareacovers1 349.8km2，accountingfor71.9%ofthewholeareaandthelow-gradeareais202.16km2，accountingfor10.7%.Ithopestoprovidesometechnologysupporttopreventandreducegeohazardsbyzoningofgeologicalhazards’susceptibilityevaluationinSuideCounty.

theinformationcontentmethod;zoningofgeologicalhazards’susceptibilityevaluation;SuideCountyofShaanxiprovince

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.020.]

2016-06-07

2016-08-03

陕西省地质调查项目(2014SDD0005)

袁湘秦(1989-)，男，湖南省冷水江人，博士研究生，主要从事地质灾害机理与防治研究. E-mail:253136313@qq.com

X43；P694

A

1000-811X(2017)01-0117-05

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.020

袁湘秦，赵法锁，陈新建，等. 陕西省绥德县地质灾害易发性区划 [J]. 灾害学，2017，32(1)：117-120,125. [YUAN Xiangqin, ZHAO Fasuo, CHEN Xinjian,et al. Zoning of geological hazards’ susceptibility evaluation in suide county of Shaanxi province[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：117-120,125.