基于ArcGIS的高州市地质灾害危害程度分区研究①

赵 魁

广东省化工地质勘查院，广东 广州 518000

高州市地处广东省西南部，地质环境条件复杂，断裂构造发育，雨量充沛，人类工程活动强烈，致使崩塌、滑坡、泥石流灾害频发，是广东省地质灾害高易发区。截止2017年9 月，全市共发现地质灾害隐患点439 处，其中，地质灾害点103 处，不稳定斜坡点336 处，直接经济损失总额达1498.51 万元，潜在经济损失为66667 万元。地质灾害的分布的空间差异性，为便于分区防治，需对地质灾害开展危险性分区评价。地质灾害的危险性分区是通过将地质灾害的易发性及危害性叠加来实现的，地质灾害易发性及危害性分区方法的科学性直接决定着地质灾害危险性分区的合理性。目前，国内外对地质灾害的分区研究多集中在地质灾害易发性分区的方法上，而对地质灾害危害性分区方法的研究较少[1-4]；且已有研究多是根据调查到的局部地灾隐患点的威胁人员及财产进行危害性评价，而忽略了区域人口及财产的分布特征对危害性的影响[5-6]。本文在高州市地质环境条件及地质灾害详细调查的基础上，选取地灾隐患点威胁的人口、地质灾害点威胁的财产2个因子代表局部地灾隐患点威胁到的人口及财产数量；选取人口密度及土地利用新现状2 个因子代表区域人员损失及社会经济损失数量，对高州市地质灾害危害性进行了分区划定，以期进一步提高地质灾害危害性评价精度，为高州市地质灾害的防治工作提供更为可靠的技术依据。

1 分区评价方法

地质灾害的分区方法可分为定性分析和定量分析[7]。定性分析根据评价人经验对地质灾害进行定性描述，有很大的个人主观性；定量分析则是选取地质灾害的主要影响因子进行量化分级，然后赋权重进行叠加分析，其很大程度上消除了定性方法的主观性，得到较为广泛的应用。目前常用的定量分析的方法主要有：统计分析法、层次分析法、模糊综合评判法、综合指数法等，其中，综合指数法能够很好地体现各种因素对地质灾害的影响，提高地质灾害分区的精度和准确性，特别是近年来，基于GIS 平台的综合指数法为地质灾害的研究提供了强有力的解决方案和独特的研究方法。

本文采用基于ArcGIS 的综合指数法对高州市地质灾害危害程度进行分区研究。首先选取地质灾害危害程度分区的评价因子，在ArcGIS 平台上建立所选评价因子的空间数据库，再利用ArcGIS的空间分析功能对各评价因子分别进行分级赋值量化，归一化处理后进行空间叠加，得到高州市地质灾害危害性分级计算图，最后经综合分析概化，得到高州市地质灾害危害程度分区图。

2 评价因子的选取

3 评价因子量化分级

地质灾害的危害程度主要从社会经济损失和人员伤亡损失两个方面考虑[8]。为对危害程度做出更加符合实际的、有针对性和指导性的评价和分区，社会经济损失程度选取土地利用现状及地灾隐患点潜在威胁财产作为评价因子，分别代表区域及局部社会经济损失；人员伤亡损失程度选取各镇人口密度及地灾隐患点潜在威胁人口作为评价因子，分别代表区域及局部人员伤亡。其中，土地利用现状图及人口分布数据来自于原高州市国土资源局，地质灾害隐患点潜在威胁财产及人口数据来自于1:5 万地质灾害详细调查数据。

评价因子分为定性指标和定量指标，其中如人口密度、地灾隐患点威胁的人口及财产数量均为定量指标，可取其原始值，并作适当的数值变换即可；土地利用现状则属定性指标，需要建立一个评价指标的分级划分标准，根据各项指标对不同级别的相对贡献来取值。各评价因子的量化及归一化方法见表1。

将4 个评价因子分级量化及归一化后，再进行10×10m 栅格化处理，可得到各评价因子的分级归一化分布图，见图1～图4。

表1 评价因子量化及归一化方法表Table1.Quantification and normalization methods table of evaluation factors

图1 社会财产分级归一化图Fig.1 Grading and normalization of social property

图2 地灾隐患点潜在威胁财产分级归一化图Fig.2 Grading and normalization of potential Threat property at hidden disaster point

图3 人口密度分级归一化图Fig.3 Grading normalization of population density

4 地质灾害危害程度分区

利用ArcGIS 的栅格计算工具，按公式（1）将四个评价因子的分级归一化图进行加权叠加计算，形成高州市地质灾害危害程度指数栅格图，再利用ArcGIS 提供的自然间断法，将地质灾害危害程度分为3 级，数值越高表示该区域地质灾害危害程度越高，3 个分级分别表示地质灾害危害性大区、危害性中等区及危害性小区（图5）。各评价因子权重参考广东省地质环境监测总站拟定的《1:5 万地灾详查地质灾害易发区、危险区划分方法(试行)》提供的权重值，同时结合高州市社会经济及人口分布特性，本文4 个评价因子权重均取0.25。

式中，SI为地质灾害危害性综合指数；Wi为各评价因子权重；IFi为各评价因子归一化值。

经综合考虑各种因素的影响，可概化出高州市地质灾害危害程度分区图（图6）。

图4 地灾隐患点潜在威胁人口分级归一化图Fig.4 Grading normalization of potential threat population at hidden disaster point

图5 高州市地质灾害危害程度分级计算图Fig.5 Grading calculation map of geological dangerous levels in Gaozhou

图6 高州市地质灾害危害程度分区图Fig.6 Partition map of dangerous levels of geological disasters in Gaozhou

危害性大区Ⅰ有两个亚区，第一亚区Ⅰ1位于高州市市区周边，总面积174.2km2，占全市总面积的5.3%，该区社会财产集中，人口密集；大第二亚区Ⅰ2位于马贵镇东部，总面积20.7km2，占全市总面积的0.6%，该区人口密度中等，但地灾隐患较集中，受地灾隐患点威胁的人口及财产较多。

危害性中等区Ⅱ位于高州市各镇周边区域，总面积2544.2km2，占全市总面积的77.8%，该区人口及财产分布比较均匀，地灾隐患点威胁人口数量及财产额度中等。

危害性小区Ⅲ主要分布于高州市边界附近以及水库区域，共有五个亚区Ⅲ1～Ⅲ5，总面积531.7km2，占全市总面积的16.3%，该区人口密度小，社会财产分布少，调查发现的地灾隐患点数量较少，受地灾隐患威胁的人口及财产少。

5 结论

（1）本文在ArcGIS 平台建立了土地利用现状、人口密度、受地灾隐患点威胁的人口及财产4 个评价因子的空间数据库，利用其强度大的空间分析功能对高州市地质灾害危害程度进行了危害程度分区，分区结果较好的反映了高州市地质灾害危害程度分布情况。

（2）以往对地质灾害危害程度分区的工作中，多是选取受地灾隐患点威胁的人口及财产两个要素作为评价因子，而忽略了潜在但未调查到的地灾隐患点的威胁，其分区结果准确性受调查精度的影响较大，本文选取土地利用现状、人口密度、以及受地灾隐患点威胁的人口及财产4 个要素作为评价因子，很大程度上降低了调查精度对分区精度的限制，为地质灾害危险性分区及分区防治提供了更为可靠的技术保证。