基于信息量法的金沙江峡谷段滑坡易发性评价

侯峰媛， 吴 光， 张书豪

(西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川成都 610000)

随着国家的发展政策逐步西移，在西部地区将进入大规模的高速铁路建设阶段。而在西部地区，其地形地貌主要是复杂山区，山体高差大，地层岩性繁多且复杂，地质构造复杂且运动强烈，不良地质发育，为了施工建设的顺利展开，对该区域进行地质灾害评估价势在必行。易发性分区可对研究区域滑坡灾害进行预测，为区域滑坡的防治规划提供参考，也为该区域未来的国土开发及工程建设提供科学依据。

1 信息量法简介

信息量法是从信息理论中引出的一种统计预测方法，广泛用于环境地质研究中,如滑坡、斜坡稳定性的空间预测[1]。信息量法引入信息量值对各类滑坡影响因子在滑坡灾害发生的可能性进行定量描述，即定量计算各类影响因子对滑坡易发性的贡献率，然后将各因子信息量值进行叠加从而得到研究区域最终的易发性指数，实际操作时常用地理信息系统(GIS)进行区域内各类地质因素的数据库建立和统计处理。

信息量法计算的具体步骤如下：

(1)计算影响因子xi对发生滑坡灾害事件(A)提供的信息量值I(xi,A):

(1)

式中：P(xi|A)为滑坡发生条件下出现xi的概率值，P(xi)为研究区域内出现xi的概率值。实际操作时常用频数进行概率计算。

(2)

式中：S为研究区域内划分的评价单元总数，N为研究区域内含有滑坡灾害的单元格总数，Si为研究区域内含有影响因子xi的单元格数，Ni为分布在影响因子xi内的滑坡灾害单元总数。

(2)计算各评价单元内n种影响因子对滑坡易发性的贡献率即总信息量值Ii:

(3)

(3)信息量结果的分级。通过自然间断点分级法，找出信息量值的自然分界点，将研究区划分成若干易发性不同的区域[2]。

2 基于信息量法的滑坡易发性分区

2.1 研究区概况

研究区位于云南省金沙江峡谷区，以虎跳峡为中心，东至玉龙雪山西峰，西至丽江市玉龙纳西族自治县四兴村，南至大垌镇，北至哈巴雪山南峰，总面积1 281.6 km2(图1)。区内地形险峻，高原、 盆地交错分布，地面高程多在2 000～5 000 m。研究区为亚热带季风气候，平均年温度为14 ℃，年平均降雨量约为600～900 mm，地层发育较全，主要有奥陶系石英片岩、志留系砂岩、泥盆系灰岩夹片岩、石炭系大理岩、二叠系玄武岩、三叠系第四系冰碛层，河流和山脉的伸展方向与构造线方向 (近SN向)基本一致。区域内滑坡地质灾害频繁，主要有彪水岩滑坡、中义滑坡、崩当滑坡，本次研究结合野外实地调查数据，选取266个滑坡点作为样本进行滑坡易发性分区。

2.2 滑坡易发性分区评价指标

滑坡影响因素多种多样，本次选取与其相关性较大的坡度、起伏度、地层岩性、构造作用、河流作用、人类工程活动、降雨量、植被覆盖率，共八类影响因素进行易发性评价[3]，基于GIS平台，搜集区域信息，绘制各影响因素的栅格数据，栅格大小统一为30 m×30 m。

图1 研究区概况

2.2.1 地形坡度

地形坡度与滑坡发生有密不可分的关系，地形坡度较小的地区，地势相对平缓，不易发生滑坡灾害；随着地形坡度的增加，斜坡提供的势能也会逐渐增大，重力作用下，势能逐渐转变为动能，导致滑坡灾害的发生。采用ArcGIS的表面分析功能从区域DEM图中提取坡度，研究区内最大坡度为76 °，以5 °为区间绘制坡度-滑坡数量图(图2)，坡度分级点定义在拐点10 °、15 °、20 °、35 °、40 °、45 °处，将区域坡度分为7类。

图2 坡度-滑坡数量分布

2.2.2 地形起伏度

地形起伏度定义为单位面内最高海拔和最低海拔的差值，即地面相对高差。本次采用ArcGIS中的邻域分析提取区域DEM最高点与最低点，并用栅格计算器将之相减得到研究区的地形起伏度。研究区内最大起伏度为312 m，以15 m为区间，起伏度分级点定义在拐点15 m、30 m、45 m、60 m、75 m、90 m、105 m处，将起伏度分为8类。

2.2.3 岩土体类型

岩土体类型是滑坡发生的物质基础和重要内因，本次岩土体分类主要考虑岩石类型、岩石强度和岩体结构等因素。研究区内不同地层共有34种，结合实地调查情况将其合并整理成7种岩土体类型，分别为坚硬块状大理岩；较坚硬白云岩、石灰岩碳酸盐组；较坚硬碳酸盐与砂岩互层；弱风化玄武岩、片理化玄武岩组；层状板岩夹砂岩组；石英片岩；冰碛层及其他。

2.2.4 构造作用

构造断层一定程度上控制着区域岩土体的力学强度、几何形态等，域滑坡发育有关。区域内主要断裂带有鹤庆-洱源断裂带，丽江-剑川断裂带，龙蟠-乔后断裂带，中甸断裂带。对所有断层进行矢量化，对其两侧做多层缓冲区，以500 m为区间，分级点定义在拐点500 m、1 000 m、1 500 m、2 000 m、2 500 m、3 000 m处，将构造作用图层分为8类。

2.2.5 人类工程活动

距道路的远近反映出人类工程活动的强弱，而人类工程活动是边坡破坏不可忽视的外在动力，本次选用研究区内各省道和村道数据进行矢量化，并对其两侧做多层缓冲区，以500 m为区间，分级点定义在拐点500 m、1 000 m、1 500 m、2 000 m、2 500 m、3 000 m处，将人类工程活动图层分为8类。

2.2.6 河流作用

河流的冲刷和淘蚀可以改变边坡形态，形成临空面或侵蚀边坡下部软弱层，从而影响边坡稳定性，引发滑坡。本次选用研究区内各河流数据进行矢量化，并对其两侧做多层缓冲区，以500 m为区间，分级点定义在拐点500 m、1 000 m、1 500 m、2 000 m、2 500 m、3 000 m处，将河流作用图层分为8类。

2.2.7 降雨量

降雨入渗影响边坡稳定性，且边坡在雨季易产生滑坡，因此将降雨量列入影响因子。从国家气象信息中心下载研究区各气象站降雨量数据，基于GIS平台进行插值分析，得到区域降雨量矢量图，区域多年平均降雨量最大值为948 mm，最小值为674 mm，以100 mm为区间，分级点定义在拐点600 mm、700 mm、800 mm、900 mm处，将降雨量分为5类。

2.2.8 植被覆盖指数NDVI

研究表明，滑坡的发育常常与植被的发育状态有关联，而NDVI是植被生长状态及植被覆盖率的最佳指示因子，结果限定在[-1,1]之间，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大[4]。本次采用ENVI软件对区域DEM提取植被指数，按照自然断点法将其分为7类。

2.3 滑坡易发性分区及评价

2.3.1 滑坡易发性分区

本次研究共采用8类影响因子，将各影响因子分级图层转化为30 m×30 m栅格单元数据，各栅格见图3。在此基础上，应用ArcGIS的提取工具，得到滑坡点在各级影响因子类别中的分布情况，根据公式(2)计算各级指标的信息量值(表1)。将各信息量值赋值到栅格属性中，应用ArcGIS的栅格计算器进行叠加处理，得到研究区最终的信息量栅格图，应用自然断点法将信息量划分为5个等级，低易发区[-7.264,-3.176]、较低易发区[-3.176,-1.677]、中易发区[-1.677,-0.314]、较高易发区[-0.314,1.140]、高易发区[1.140,4.320](图4)。

(a)坡度

(b)起伏度

(c)地层岩性

(d)构造作用

(e)人类工程活动

(f)河流作用

(h)降雨量

表1 各影响因子分级信息量

图4 研究区滑坡易发性分区

2.3.2 滑坡分区评价

滑坡易发性分区结果表明，金沙江峡谷区滑坡高发区主要位于金沙江沿岸，呈带状分布，而沿岸山体陡峭，风化作用严重，河流作用活跃，加之人类工程活动影响，确实灾害频发，与实际相符。经统计，研究区有87.55 %的滑坡分布在较高易发区和高易发区，且较高易发区和高易发区面积占区域的45.94 %，将各易发等级栅格数与相应区域中滑坡数目由高到低，进行累加，得到成功率曲线[5](图5)，曲线下面积为77.70 %，准确性较好。

图5 滑坡易发性分区评价

3 结论

(1)基于信息量法和GIS平台，选择坡度、起伏度、地层岩性、构造作用、人类工程活动、河流作用、植被覆盖指数、降雨量八个影响因子，以266个滑坡点为样本，对金沙江峡谷区进行滑坡易发性分区，评价曲线面积(AUC)值为77.70 %，准确性较好。

(2)研究区滑坡易发于金沙江两岸，呈带状分布，该区两岸岩层陡峭，坡度多在60°以上，断层发育，河流作用强烈，且修筑有公路，人工活动频繁，实际滑坡频发，与预测相符。