基于加权信息量与GIS的滑坡易发性评价

2018-11-19胡芹龙王运生

水力发电 2018年8期

胡芹龙，王运生

(1.成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，四川成都610059；2.成都理工大学环境与土木工程学院，四川成都610059)

0 引言

GIS技术已经普遍运用到滑坡、泥石流等地质灾害的管理中，特别是区域滑坡空间分布规律与易发性评价中。将滑坡的影响因子储存在GIS中，借助数学模型可实现有效分析与管理。大批学者对三峡库区滑坡易发性进行研究[1-5]；石菊松等研究了清江隔河岩库区滑坡分布规律[6]；许冲等对汶川地震滑坡空间分布规律进行了研究[7-10]；在云南、西藏等地质灾害高发区，也有很多学者结合GIS和各类模型对灾害分布进行预测评价[11-15]。目前，运用较多的模型有层次分析法、信息量模型，逻辑回归模型等，但部分模型存在一定不足，如层次分析法过分依赖于专家的主观经验；信息量模型则忽略了专家的丰富经验；而加权信息量模型则避免了上述模型的缺点，吸纳了两者的优点，将客观的信息量与专家观点同时纳入评价体系。

本文选取丹巴县城及其周边区域为研究区，基于区内滑坡形成条件和发育特征，运用GIS与加权信息量模型，对滑坡易发程度进行评价，为当地减灾防灾以及地质灾害危险性分析评价提供依据。

1 滑坡易发性评价模型

1.1 研究区概况

丹巴县位于四川甘孜州东部，在地貌上属于我国三大阶梯中第一、二阶梯的过渡带，为典型高山峡谷地貌，局部地形变化复杂，属青藏高原型季风气候区，且具有明显的垂直分带性，年降雨量波动较大，且随海拔高程变化明显。区内包含大渡河等数条主要河流，滑坡、泥石流等地质灾害频发，典型灾害如丹巴县城后建设街滑坡[16-17]。研究区地理位置见图1。

1.2 评价方法

信息量法由晏同珍首次在国内运用到滑坡灾害的预测中[18]，用各影响因子的信息量值来预估滑坡产生难易程度，可用下式表达

(1)

式中，S为研究区单元数量之和；N为发育滑坡的单元数量之和；Si为影响因子Xi中包含的单元数量之和；Ni为评价因素Xi内所对应的滑坡单元总数。某一评价单元的信息量值可表示为

(2)

式中，Ii代表相应评价因素的信息量；n为评价因子数量。该评价因素的信息量值代表该因素对滑坡易发程度贡献大小，值越大代表该因素对滑坡发生越有利。

层次分析(AHP)法主要根据层次决策各个因子的权重占比，其优点是根据专家打分，使得专家经验能够参与决策过程。评价具体步骤如下：

(1)构造判断矩阵。对于X1，X2，…，Xn个评价指标，由专家组将各个指标两两作对比得判断矩阵X。

(2)确定权值。假设存在某相同阶数的正向量A，使XA=λmaxA成立，λmax为X的最大特征值，A为λmax的特征向量。解矩阵方程X，其各分量解即为所对应的X1，X2，…，Xn的权值。本文将AHP法与信息量模型结合，即得到评价因子的加权信息量模型，进而运用到滑坡的易发性程度评价之中。

2 基于GIS的滑坡易发性评价

2.1 因子选取

滑坡通常由自身地质环境控制，外部动力环境因素诱发。前者主要指地层岩性、地形地貌、地质构造等，后者主要指降雨、地震及人类工程活动等。本文选取岩组、斜坡结构、坡度、地质构造、河流水系、变形迹象、人类工程活动等7大类因子。

2.2 评价指标体系

(1)工程地质岩组。根据研究区岩组工程地质特征，可分为5大岩体，即坚硬类岩体、较坚硬类岩体、较软弱类岩体和软弱类岩体以及松散类岩体。不同工程地质岩组分布见图2。

图2 不同工程地质岩组分布

(2)斜坡结构。研究区滑坡多发育于松散土体、顺向坡中，根据斜坡结构特征，将斜坡按斜坡类型划分为松散体坡、顺向坡、斜交坡、横向坡、逆向坡等5大类。斜坡结构因子分级见图3。

图3 斜坡结构因子分级

(3)地形坡度。坡度不同，地表水的径流方式及应力分布也不同，这对滑坡影响较大，将地形坡度分为[0，20)、[20，30)、[30，40)、[40，50)、[50，90)等5个区间。地形坡度因子分级见图4。

图4 地形坡度因子分级

(4)地质构造。研究区先后经历了多次造山运动与地壳抬升，在GIS中根据断裂构造带的影响距离进行分级，按0～100、100～200、200～300 m以及>300 m分级。地质构造因子分级见图5。

图5 地质构造因子分级

(5) 河流影响。河流侵蚀对两岸滑坡起到了重要影响，按河流侵蚀切割影响距离，分0～100、100～200、200～300 m以及>300 m等4级。河流因子分级见图6。

图6 河流因子分级

(6)变形迹象。研究区发生某一滑坡后，常在其附近形成某些新的滑坡。为此，将已发生滑坡的变形迹象纳入局部区域评价指标，据斜坡变形发展状况将其划分为强变形、中等变形、弱变形、无变形等4级。变形历史因子分级见图7。

图7 变形历史因子分级

(7) 人类工程活动。区内人类工程活动主要为公路修建，边坡开挖诱发崩塌滑坡，按距离道路距离分0～10、10～20、20～40 m以及>40 m等4级。人类工程活动因子分级见图8。

表2 因子权重的配对比较矩阵

图8 人类工程活动因子分级

2.3 滑坡易发性分区

根据AHP法，专家对各个因子两两对比打分，得到判断矩阵，再基于MATLAB对判断矩阵进行求解，经归一化处理即得各个因子权重。因子权重的配对比较矩阵见表2。

本次判断矩阵解算得λmax=8.352、一致性指标CI=0.05、随机一致性指标RI=1.14、CR=CI/RI=0.04。由CR<0.1可知，该判断矩阵具备满意的一致性。结合加权信息量模型，运用GIS空间分析功能，实现对研究区滑坡地质灾害易发性区划。滑坡易发性评价见图9。从图9可知：

图9 滑坡易发性评价

(1)高危险区。位于丹巴县城、大渡河及其主要支流两岸边上的斜坡，面积0.582 km2，占研究区面积的0.27%。该分布段缓坡较多，沟口冲洪积扇适合人类居住，人口较多，城镇建设活动较多，地质条件与人类工程活动共同导致滑坡灾害发育。

该区内发育滑坡6处。其中，小型滑坡1处，中型滑坡2处，大型滑坡3处。

(2)中等危险区。多分布在高程2 000～3 100 m的斜坡带，面积12.16 km2，占研究区面积的5.74%。该区内人类工程活动明显减弱，主要是一些农业耕植和零散的房屋建设，滑坡少有发生，一般不具危害性，区内发育滑坡4个。

(3)低危险区。分布于丹巴县城5大水系周边海拔高度3 000 m以上地区，包括丹巴县各乡部分地区，面积120.69 km2，占总面积的57%。该区内滑坡很少发生，一般不具危害性。

(4)极低危险区。分布于丹巴县5大水系较远的海拔高度3 000 m以上地区，面积78.47 km2，占总面积37%。该区内滑坡不发生，一般不具危害性。

2.4 评价结果精度

选用ROC曲线对结果进行精度评价，ROC曲线是以假阳性率即1-特异度为横坐标，以真阳性率即灵敏度为纵坐标绘制而成。1-特异度即未发生灾害单元被正确预测的比例，灵敏度即灾害单元被正确预测的比例。使用曲线下面积(AUC)来衡量评价预测精度，AUC值越大说明模型应用越成功、预测效果将越好[14]。在MATLAB中输入加权信息量模型的预测值和诊断值，并绘制得到ROC曲线(见图10)。从图10可知，AUC值达83.6%，认为该评价结果精度较高，效果良好，可用于该地区的滑坡易发性评价。