基于GIS的四川省江油市崩塌灾害区域易发性评价

朱霞飞，文祎

基于GIS的四川省江油市崩塌灾害区域易发性评价

朱霞飞1，文祎2

(1.中冶成都勘察研究总院有限公司，成都 610023；2.资阳市临空经济区人力资源管理中心，四川 资阳 641305)

本文以四川省江油市为例，以区内152处崩塌点为数据样本，在对崩塌影响因素进行相关性分析的基础上，选取斜坡结构、工程地质岩组、地形坡度、高程、距断层距离、地震动峰值加速度、降雨量、距河流距离、距公路距离共9个崩塌影响因子，以地理信息系统（GIS）为平台，采用层次分析法和信息量模型等定性分析与定量计算相结合的方法，建立研究区崩塌易发性评价模型，并对各因子信息量值进行加权叠加，得到江油市崩塌易发性评价分区图。结果表明，崩塌高易发区面积占全市总面积的15.17%，中易发区占33.62%，低易发区占全市的46.23%，非易发区占全市总面积的4.98%。研究结果对江油市地质灾害危险范围预测及重点防治区域区划具有重要的指导意义。

崩塌；影响因素；信息量模型；易发性评价；GIS

地质灾害是在自然或者人为因素的作用下形成的，对人类生命财产造成的损失、对环境造成破坏的地质作用或地质现象，包含滑坡、崩塌、泥石流、地裂缝、地面沉降、地面塌陷等类型（张倬元等，1997）。其中，崩塌在西南山区极为广泛发育分布，具有突发性强、危害性大、难以预防的特点，因此，科学开展崩塌灾害区域评价、防治工作提供依据显得非常必要（李永建等，2020；刘孟宇等，2021），将为我们从源头降低风险系数和应对地质灾害提供合理的应对措施。地质灾害易发性评价是指在对地质灾害孕生条件进行分析的基础上，确定对斜坡失稳最有利的因素组合从而预测某一区域滑坡发生的可能性，本文基于江油市地质灾害现场调查、应急排查与区划报告，以152处崩塌点为数据样本，在对崩塌影响因素进行相关性分析的基础上，选取斜坡结构、工程地质岩组、地形坡度、高程、距断层距离、地震动峰值加速度、降雨量、距河流距离、距公路距离共9个崩塌影响因子，基于地理信息系统（GIS）采用层次分析法和信息量模型，按照定性与定量相结合的原则，建立研究区崩塌易发性评价模型，得到崩塌易发性评价分区图。其结果可以为危险范围预测及重点防治区域区划等方面提供理论依据，对实现防灾减灾具有重要的现实意义。此外，可结合江油市建设规划及防灾规划，对江油市的地质灾害防治与国土空间开发提出建议。

1 研究区及崩塌发育概况

江油市位于四川盆地的西北部，地理坐标为东经104°31′～105°17′，北纬31°32′～32°19′，东邻广元市区和剑阁县，南接梓潼市和绵阳市游仙区、涪城区，西接安县、江油市，北连平武县、青川县，距离成都150 km，全市面积2719 km2。境内宝成铁路、绵广高速公路及中雁公路三条干道交通由北到南纵穿区内，是江油市内外交通的交通干线(图1(a))。江油市辖23个乡镇、1个办事处和1个省级高新技术产业园区，分别为中坝街道办事处、三合镇、太平镇、青莲镇、武都镇、彰明镇、含增镇、龙凤镇、大康镇、新安镇、战旗镇、双河镇、永胜镇、小溪坝镇、河口镇、重华镇、厚坝镇、二郎庙镇、马角镇、雁门镇、方水镇、西屏镇、大堰镇、枫顺乡和江油高新技术产业园区（图1（b））。江油市境内地质环境条件复杂，共发育崩塌152处，其中土质崩塌15处，岩质崩塌137处，占全市地质灾害点总数的15.43%，面密度5.59处/100 km2，主要分布于背斜、向斜轴部、断裂带附近及河流沟谷峡谷段两岸陡峻斜坡上，行政上主要分布于江油市北部龙门山中山地貌区的雁门镇（37处）、枫顺乡（19处）、二郎庙镇（15处）等乡镇。

图1 研究区地理位置与行政区划图

2 崩塌易发性评价模型构建

2.1 信息量模型和层次分析法

本文采用以信息量法与层次分析法相结合的方法建立江油市崩塌灾害易发性评价模型。

信息量模型是从信息预测发展而来的一种评价预测方法（Van Westen, 2003），信息量值作为该评价单元影响崩塌灾害易发性的综合指标，其值越大越容易发生崩塌灾害。由于每个评价单元受众多因素的综合影响，各因素又存在若干状态，各状态因素组合条件下地质灾害发生的总信息量可用下式确定：

式中：为崩塌在评价单元的总信息量；N为对应特定因素、第区间的崩塌灾害面积或数量；为对应特定因素、第区间的分布面积；为研究区崩塌灾害总面积或总数量；为研究区总面积。

层次分析法（AHP）于20世纪70年代最早由美国著名的运筹学家T.L.Satty提出，它是一种定性分析和定量评价相结合的多准则决策方法，本文用于确定崩塌易发性评价因子权重值，可以分为建立递阶层次结构、建立判断矩阵、计算权向量、判断矩阵一致性检验与计算各指标的组合权重5个步骤。

2.2 评价单元

区域易发性评价首先要选择一个合适的评价单元，即制图单元，“单元”即地质灾害评价中最小的地表研究对象。本文基于数字高程模型DEM精度和研究区的实际情况，以12.5m×12.5m的栅格单元为评价单元，研究区共被划分成17396911个栅格单元。

2.3 崩塌灾害发育分布规律

图2为崩塌与各影响因子的统计关系。本文将研究区划分为顺向坡、斜向坡、横向坡、逆向坡和松散堆积层土质斜坡五大类（图3（a）），在顺向坡和斜交坡区域，发育崩塌数量98处，占总数的64.47%，崩塌点密度最大的为顺向坡斜坡，点密度高达10.32个/100 km2，松散堆积层土质斜坡崩塌灾害最不发育，点密度仅为1.38个/100km2。可以看出斜坡结构对崩塌控制作用明显。此外，区内最易发生崩塌的岩组为坚硬块层状碳酸盐岩岩组和坚硬块层状碳酸盐岩与碎屑岩岩组（图3（b）），可能原因为白云灰岩节理裂隙发育，易于风化，由于区内昼夜温差极大，其物理风化严重，因此也岩体易于发生崩落。坚硬块层状碳酸盐岩岩组是县域内分布最广的岩组，占全区面积总和的34.17%。在其分布区内构造活动强烈，使得岩体多较为破碎，节理裂隙发育，造成该岩组为区内崩塌最发育岩组，这是因为区内主要发育岩质崩塌，土质斜坡崩塌灾害不发育。斜坡的坡度越大，临空的危势和斜坡体内应力也就大，斜坡容易产生变形破坏。由图3c可知，江油市的崩塌发生的斜坡坡度一般为30°～50°，发育崩塌灾害点68处，占总数的44.74%。崩塌点密度随着坡度增加逐渐增大，在大于50°的斜坡中共发育崩塌点14处，点密度高达26.94个/100km2。江油市境内高程分布在400～2296m，区内崩塌主要发育高程在400～700m（图3d），700～1000m高程段占崩塌总数的85.53％，高程在700～1000m高程段，崩塌灾害点密度最大，高达9.57个/100 km2。崩塌灾害的发生与人类关系密切，江油市境内人类大多居住在海拔400～1000m之间，人类工程经济活动也大多发生在这个海拔高程范围内，故崩塌灾害的发生主要集中于高程400～1000m区间。区内大部分的崩塌皆分布于断裂带中，其原因除了河谷下切的表生改造过程中，卸荷作用产生的卸荷裂隙外，地质历史中产生的构造结构面亦为重要的崩塌控制面。距断裂距离越近，发育灾害点的密度越高，其中距断层距离0～500m区间，共发育56处崩塌灾害点，点密度高达12.08个/100 km2；距构造距离0～1000m区间，共发育92处崩塌灾害点，占崩塌灾害点总数的60.53% （图3e）。江油市地震动峰值加速度值分为0.10g和0.15g两个区域（图3f），加速度值为0.10g的区域发育崩塌35处，崩塌点密度达到4.17个/100 km2，加速度值为0.15g的区域发育崩塌117处，崩塌点密度达到6.20个/100km2，江油市地震作用对崩塌控制作用明显，地震动峰值加速度值越大，崩塌越发育。通过收集资料，江油市降雨量被划分为800～900mm、900～1000mm、1000～1100mm、1100～1200mm、1200～1300mm五个区间等级（图3g），江油市崩塌存在跟降雨量正相关的趋势，降雨量最大的1200-1300mm区间，发育崩塌点61处，发育的地质灾害点密度最大，为10.32个/100km2。崩塌点在另外四个等级降雨区间，分布较为平均，点密度大致相近。将距水系距离分为0～100m、100～200m、200～300m、300～400m与> 400m五个等级。江油市水系发达，河网密度大，崩塌灾害的形成与距离河流的距离关系紧密（图3h）。江油市崩塌灾害点主要分布在距水系100m的范围内，在这个范围内，分布有41个崩塌灾害点，占崩塌点总数的26.97%；在距水系0～200m的范围内，分布有68个崩塌灾害点，占崩塌点总数的44.73%。距水系越近，崩塌灾害密度越高，在距水系0～100m的范围内崩塌点密度达到15.69个/100km2。这表明在进行江油市地质灾害易发性区划时，应重点考虑距水系0～200m范围内的斜坡岩土体。本文重点考虑道路建设对崩塌的影响，并将斜坡距道路的距离分为0～50m、50～100m、100～150m、150～200m与大于200m五个等级。从图3h可以看出，崩塌灾害点主要集中分布在距道路100m的范围内，在这个范围内分布有18个崩塌灾害点，在0～150m区间范围内灾害点点密度相对较大，0～50m区间点密度最大，达到18.54个/100km2。因此，距道路100m范围内的岩土体是崩塌灾害的高发区。

a.斜坡结构b.工程地质岩组c.地形坡度 d.高程e.距断层距离f.地震动峰值加速度 g.降雨量h.距河流距离i.距公路距离

2.4 评价指标体系建立

结合崩塌灾害发育分布规律、主控因素分析以及野外调查结果，确定斜坡结构类型（B1）、工程地质岩组（B2）、地形坡度（B3）、高程（B4）、距断层距离（B5）、地震动峰值加速度（B6）、降雨量（B7）、距河流距离（B8）、距公路距离（B9）等9个指标作为崩塌易发性评价指标，各因子和崩塌灾害点空间分布情况见图3。

3 崩塌灾害空间发育分布规律

3.1 评价指标信息量

本文共采用了152处崩塌进行分析，通过信息量模型，将各因子图层分级后，计算各因子的分级面积及区域内分布的崩塌点数量，得到各因子分级的信息量值（表1），利用软件重分类功能，将各因子图层赋值，形成下一步易发性叠加的基础数据。

根据层次分析法计算得到权重值见表2，可以看出9个指标的权重排序为：斜坡结构类型（B1，0.2248）>工程地质岩组（B2，0.1856）>地震动峰值加速度（B6，0.1487）>地形坡度（B3，0.1166）= 距断层距离（B5，0.1166）> 距公路距离（B9，0.0834）> 降雨量（B7，0.0657）>距河流距离（B8，0.0329）> 高程（B4，0.0257）。

3.3 崩塌易发性评价结果与验证

根据上述9个评价指标信息量值进行评价因子的加权叠加计算，采用自然间断法将叠加计算得到的值分为四个等级，形成江油市崩塌易发性评价图（图4）。将崩塌易发性评价图划分为高易发区、中易发区和低易发区，结果表明，高易发区面积413.62 km2，占全市总面积的15.17%，包含崩塌点45处；中易发区面积916.55 km2，占全市总面积的33.62%，包含崩塌点75处；低易发区面积1259.83 km2，占全市总面积的46.23%，包含崩塌点32处；非易发区面积135.86 km2，占全市总面积的4.98%，包含崩塌点0处。崩塌非易发区为涪江河谷平坝区，区内地形平缓，现状不发育崩塌地质灾害点。

表1 崩塌易发性评价指标信息量值

3.2 评价指标权重

本文通过层次分析法确定9个易发性因子的权重，对各个评价因子通过专家打分法来判断各个指标的相对重要性，构造判断矩阵，结果见表3。计算出其归一化处理后的特征向量为W1=[0.236，0.227，0.110，0.031，0.111，0.137，0.055，0.029，0.064]，最大实数特征根为9.620。当指标数量n=9时，平均随机一致性指标为1.45，因此CR=0.053<0.1，满足一致性检验，判断矩阵具有很好的判断一致性。

ROC曲线为受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC），是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，曲线下面积(area under curve，AUC)是检验模型精度的常用方法，被用来作为度量模型好坏的评价标准，其值介于0.5～1之间，当0.5 < AUC ≤ 0.6时，模型评价结果极差；0.6 < AUC ≤ 0.7，模型准确度差；0.7 < AUC ≤ 0.8表明模型准确度可以接受；0.8 < AUC ≤ 0.9表明模型准确度较好；0.9 < AUC < 1.0表明模型性能出色。本文AUC值为0.866，准确度较好（图5）。

图4 崩塌易发性评价结果分区图

表2 崩塌易发性评价因子权重

表3 构建判断矩阵

4 结论

（1）江油市共发育崩塌152处，面密度5.59处/100 km2，主要分布于江油市北部龙门山中山地貌区的雁门镇（37处）、枫顺乡（19处）、二郎庙镇（15处）等乡镇。

（2）将江油市崩塌易发性评价结果划分为高易发区、中易发区和低易发区，其中，高易发区面积占全市总面积的15.17%，中易发区占33.62%，低易发区占全市的46.23%，非易发区占全市总面积的4.98%。

（3）通过ROC曲线和AUC值对评价结果准确和合理性进行评价，发现AUC值为0.866，模型准确度较好，表明信息量模型和层次分析法在江油地区崩塌易发性评价应用中具有良好地适用性。

（4）建议进行科学的崩塌地质灾害减灾防灾规划，对崩塌点进行有效的排危除险、工程治理、监测预警及风险管控。

图5 ROC曲线和AUC值

江油市2020年地质灾害排查报告[R].2020.

Van Westen C J. Geo-Information tools for Landslide Risk Assessment: An overview of recnet developments[C] // Landslides, Evaluation & Stabilization. Proceedings 9th International Symposium on Landslides, 2004: 39-56.

罗路广, 裴向军, 谷虎, 等. 2020. 基于GIS的“8.8”九寨沟地震景区地质灾害风险评价[J]. 自然灾害学报, 29(03):193-202.

李永建, 唐得胜, 马志刚. 2020. 四川省地质灾害防治形势及对策研究[J]. 四川地质学报, 40(04): 676-679.

张倬元，王士天，王兰生等. 1997. 工程地质分析原理[M]. 北京: 地质出版社, 303-317.

刘孟宇, 邓辉, 张文江. 2021. 基于GIS和信息量模型的青海大通县地质灾害危险性定量评价分析[J]. 四川地质学报, 41(03): 494-499.

Geological Environment Risk Assessment of Kangyang City of Huaying Mountain Based on 3D Oblique Photography and GIS Technology

ZHU Xia-fei1WEN Yi2

(1-Chengdu Surveying Geotechnical Research Institute Co, Ltd. of MCC, Chengdu, 610023;2-Ziyang Airport Economic Zone Human Resource Management Center, Ziyang, 641305)

This paper takes Jiangyou City, Sichuan Province as the study area and 152 collapse points as data samples, and selects a total of nine collapse influence factors, including slope structure, engineering geological rock group,topographicslope, elevation, distance from fault, peak ground acceleration, rainfall, distance from river and distance from highway.Basedon geographic information system (GIS), the evaluation model of the collapse susceptibility of the study area was established by combining qualitative analysis and quantitative calculation methods such as analytic hierarchy process (AHP) and information quantity model, and the weighted superposition of the information value of each factor was carried out to obtain the collapse susceptibility evaluation zoning map of Jiangyou City. The results showed that the area of the high-risk area accounted for 15.17% of the total area of the city, the medium-risk area accounted for 33.62%, the low-risk area accounted for 46.23%, and the non-risk area accounted for 4.98%. The results of this study have important guiding significance to the prediction of geological hazard scope and the zoning of key prevention areas in Jiangyou City.

collapse; influencing factors; information content model; susceptibility evaluation; GIS

P237

A

1006-0995（2022）03-0701-08

10.3969/j.issn.1006-0995.2022.04.031

2022-02-22

朱霞飞(1993— )，男，安徽亳州人，助理工程师，现主要从事地基基础工程施工及岩土工程勘察设计工作