基于GIS 的滑坡灾害影响因子危险性评价——以茂县为例

郑 洁 孙姣姣 杨力成 李 娜

（1、西南科技大学城市学院，四川 绵阳621000 2、四川煤田地质局一三七队，四川 达州635000）

滑坡灾害具有极强的破坏力，是我国地质灾害的主要类型之一。由于GIS 技术的快速发展，越来越多的研究将该技术引入滑坡灾害的动态分析中，对滑坡灾害进行易发风险评价的研究和危险性评价的研究。本文在此基础上，引入多个评价因子对滑坡灾害危险性进行评价，并将161 个滑坡灾害分布点与滑坡灾害空间分布图叠加对比分析，验证了层次分析法实现滑坡危害等级分布的可靠性与实用性。

1 研究区概况与数据来源

1.1 茂县处于四川省西北部，位于E102°56′26″～104°10′32″，N31°25′06″～32°15′43″，境内水系以岷江和涪江为主，往下以岷江附属河流金马河、黑水河和涪江附属河流土门河为主。地形十分复杂，山高坡陡，且地层结构众多，是典型的高山河谷地形。全年气温温差较小，日照充足，降雨量少；居民地多位于河谷地带，冬冷夏凉，昼夜温差大。

1.2 从DEM、遥感影像矢量图、降雨量等基础数据中选取了高程，坡度，道路，河流，土地利用以及降雨量6 个影响因子，作为本文滑坡灾害研究的危险性评价因子。利用GIS 软件对基础数据采用了数据转换、数据叠加分析、数据统计等处理，以达到研究成果验证的目的。

2 茂县滑坡灾害危险性评价

2.1 评价指标因子分级分类。由于选取的滑坡灾害影响因子作为危险性评价指标因子的类型众多并且复杂，因此本文参考了众多研究分类方式方法，并结合了茂县独特的自然条件情况，将高程划分为6 个等级；坡度划分为5 个等级；河流和道路建立了以300m 为间隔的缓冲区，并且分为了6 个等级；土地利用类型则分为居民地、植被、河流、裸地4 大类；降雨量按研究区自然条件情况分为6 级。具体分级情况见下表1。

2.2 评价因子权重确定。本文采用层次分析法，通过对研究区各类滑坡灾害影响因子的分析，结合各类滑坡灾害影响因子的从属关系，建立层次分析模型，如图1 所示。

图1 茂县滑坡灾害评价层次结果模型

构造判断矩阵。根据层次分析法的赋值原则，建立对比矩阵。表2 为B 层各类元素的对比矩阵，表3 为C 层各类元素的对比矩阵。

表2 A-B 判断矩阵

表3 B-C 判断矩阵

一致性检验。在Matlab 软件下进行分析，并判断矩阵的一致性。

当C.R.＜0.1 时，通常认为它的一致性时可以接受的。否则应当适当的修改。

将B1，B2，B3 层归一化得到权重Wi，再将权重Wi放于A 层再次归一化，得到最终的权重值，如表4 所示。

表4 A 层次总排序

将通过层次分析法计算得到的权重值，分别赋予坡度、高程、水系、道路、土地利用、降雨量6 个影响因子，利用GIS 软件的加权叠加分析功能，分析出各个区域的危险指数。再使用GIS软件的自然断点法将危险指数进行4 等分，4 个危险等级分别为：低危等级（1～2.25）；中危等级（2.25～3.5）；高危等级（3.5～4.75）；极高危等级（4.75～6）。显示表明，危险指数最高是6，危险指数最低是1。滑坡灾害危险性分布详细情况见图2。滑坡点在成果图中的分布统计情况见表5。

图2 茂县滑坡灾害危险等级图

表5 滑坡灾害点在各危险级别中的分布比例

图3 茂县滑坡灾害危险区与滑坡点密度关系图

3 结论

3.1 结合实际，将161 个滑坡灾害点的分布情况与滑坡灾害空间分布图进行对比分析，结果表明滑坡灾害点密度与滑坡灾害危险性等级成正向相关（图3），即危险性等级越高，实际滑坡点越多，说明滑坡危害等级图的可靠性。

3.2 茂县滑坡灾害极高危险区主要集中在水系分布的沿岸和道路两旁，人类活动较为频繁的地区也分布较广，同时验证了层次分析法的可行性和实用性。

3.3 在滑坡灾害评价过程中，由于因子选取的数量和数据精度有限，因此该方法还有待进一步深入研究其精度。