基于GIS与信息量法的贵州省丹寨县地质灾害易发性评价*

2022-11-25陆安良侯江勇

贵州科学 2022年5期

胡屿，陈静▲，刘勇，陆安良，侯江勇

(1贵州省地质环境监测院，贵州贵阳 550081；2贵州省地质矿产勘查开发局117地质大队，贵州贵阳 550018)

0 引言

地质灾害易发性评价是一项基础性工作，对地质灾害防范有重要作用，成果可为地质灾害防治规划、国土空间规划等编制提供依据[1-4]。目前评价方法主要有层次分析法、信息量法、证据权法等，尚未形成统一的评价方法[5-9]。信息量法是信息理论中引出的一种统计预测方法，反映影响因素和可能发生事件的关系，具有易理解、操作简单、结果可靠性较高等优点，被众多专家学者广泛应用。本文以丹寨县为研究对象，通过开展资料收集、实地调查等有关工作，在此基础上对地质背景条件、影响因素等要素进行研究，找出关键影响因子作为评价指标，采用GIS开展地质灾害易发性评价。

1 数据来源

研究数据来源于丹寨县地质灾害详细调查及风险评价项目，地质灾害数据主要包括丹寨县纳入台账管理的地质灾害隐患点78处，已治理隐患点1处，历史灾险情24处。地形坡度、地形高差等数据源于贵州省测绘档案资料馆提供的分辨率为5 m的DEM数据生成；斜坡结构数据基于DEM数据、野外实地调查的地层产状和地质构造数据，通过GIS计算生成；地质构造和地层岩性数据主要源于贵州省地质资料馆提供的丹寨县1∶50000地质图提取。

2 信息量模型建立

地质灾害的发生受多种因素耦合作用影响，在不同地质环境条件下，各影响因素对地质灾害的发生有所差异[10]。本研究以地质灾害的信息量为基础，对灾害发生的可能性进行判断，建立评价模型。特定条件下某评价指标信息量计算见公式(1)。

(1)

式中：IAj→B—地质灾害(B)在评价因子(A)的j条件或区间下的信息量；Nj—评价因子(A)的j条件或区间下的地质灾害(B)的数量；N—整个评价区内地质灾害(B)总数；Sj—评价因子(A)的j条件或区间下的单元格或栅格数量；S—整个评价区内单元格或栅格总数；j—1，2，3，…n。

当IAj→B>0时，表示评价因子(A)在j状态或区间下有利于地质灾害(B)发生，信息量值越大，越有利于地质灾害(B)发生；当IAj→B<0时，表示评价因子(A)在j状态或区间下不利于地质灾害(B)发生，信息量值越小，越不利于地质灾害(B)发生；当IAj→B=0时，表示评价因子(A)在j状态或区间下无地质灾害(B)信息量。

由于各类地质灾害受各种因素的影响，各类地质灾害在各种条件或区间下各种因素的总信息量计算见公式(2)。

(2)

式中：I—各类地质灾害在各种因素影响的总信息量，表示地质灾害发生概率，即地质灾害易发性；Ni—某评价因子的i条件或区间下的某地质灾害的数量；N—整个评价区内某地质灾害总数；Si—某评价因子的i条件或区间下的单元格或栅格数量；S—整个评价区内单元格或栅格总数；i—1，2，3，…n。

3 研究区概况

丹寨县地处贵州省东南部黔东南州西部。区内属亚热带季风湿润气候区，夏无酷热，冬无严寒。区内地势整体上中部高，向北部和南部逐渐降低，最高点位于南东部排调镇牛角山主峰，海拔高程1692 m，最低点位于南部雅灰乡排调河出县境处，海拔高程389 m。区内地层从元古宇下江群、寒武系到二叠系均有出露，其中以元古宇下江群和寒武系地层分布最为广泛。根据研究区内岩石的岩性、组合关系等特征，划分为硬质岩类、软硬相间岩类和软质岩类工程地质岩组三种类型。区域地质构造上位于扬子准地台与华南褶皱带结合部，断裂构造发育，历史上未发生过破坏性地震，区域稳定性较好。

4 基于GIS的地质灾害易发性评价

4.1 影响因素分析

通过对区内现有地质灾害隐患点、历史治理点、历史搬迁点和历史灾险情点样本进行了统计，结合孕灾地质条件分析，最终选取与地质灾害相关性较大的地形高差、地形坡度、地质构造、工程地质岩组、斜坡地质结构等5个影响因素，作为地质灾害易发性评价指标[11-15]。区内以滑坡地质灾害为主，占总数的90%以上，本文以滑坡地质灾害计算代表地质灾害易发性评价。

4.1.1 地形高差

斜坡的相对高差为崩塌、滑坡等斜坡类地质灾害的形成提供了必要的势能条件，不同的斜坡高差对地质灾害的分布具有较大影响。根据丹寨县地形变化情况，将其划分为5个地形高差等级，从图1(a)中可以看出，地质灾害主要分布在地形高差为100～200 m的区域，地质灾害数量占比和密度最高，分别为81.25%和0.14处/km2，其余区域呈下降趋势，当地形高差在300 m以上时，无地质灾害分布。

4.1.2 地形坡度

地形坡度大小对崩塌、滑坡等斜坡类地质灾害类型和分布具有控制作用，在其他地质条件不变的情况下，一定的斜坡坡度有利于地质灾害的发生。图1(b)显示地质灾害多集中发育于坡度为15°～45°之间，共占灾害总数的90%以上。从地质灾害数量来看，坡度在0°～35°之间时，地质灾害数量随坡度增加呈上升趋势，坡度在35°以上时呈减少趋势。从地质灾害密度来看，坡度在0°～25°之间时，地质灾害密度随着坡度增加呈上升趋势，坡度在25°以上时呈减少趋势。

图1 地质灾害影响因子灾害数量与灾害密度关系统计

4.1.3 断层距离

由于地质体之间摩擦撞击、剪切和拉张等运动影响，形成的断层、节理和裂隙周边的一定范围内，岩土体较松散破碎，而松散破碎的岩土体为地质灾害的发育提供了有利的物质条件。通过图1(c)中可以看出，在距离断层0～200 m距离范围内，地质灾害发育数量和密度与断层距离呈相反的关系，距离大于200 m以上时，地质灾害发育数量和灾害点密度呈增加趋势，说明在一定距离范围内，断层构造对地质灾害发育有影响。

4.1.4 工程地质

岩土体工程地质条件是影响斜坡变形、失稳的主要因素。从地质灾害分布数量来看，地质灾害主要集中分布在软硬相间岩中，共占灾害总数的将近80%；从灾害密度分布来看，软质岩中地质灾害密度最大(图1(d))。说明研究区软硬相间岩和软质岩对滑坡为主的地质灾害发育具有显著影响。

4.1.5 斜坡结构

斜坡结构交切面往往为相对软弱结构面，是地质灾害发育关键控制面。通过图1(e)中可以看出，顺向坡中地质灾害数量分布最多，占总灾害数的34.38%，逆向坡中分布最少，为11.46%；地质灾害密度与灾害数量分布一致，顺向坡中密度最高，逆向坡中最低。说明斜坡结构对地质灾害分布有重要影响。

4.2 评价因子信息量计算

以研究区DEM数据和1∶50000地质图为基础底图，运用ArcGIS中焦点统计工具计算相对高差，然后进行重分类计算获得0～50 m、50～100 m、100～200 m、200～300 m和300 m以上分类结果，再统计相应栅格数量，计算获得地形高差信息量值；应用ArcGIS中坡度计算工具计算坡度，然后进行重分类可得0°～8°、8°～15°、15°～25°、25°～35°、35°～45°和45°以上分类结果，统计相应栅格数量，计算得到地形坡度信息量值；通过ArcGIS中多环缓冲工具，获得0～100 m、100～200 m、200～500 m和500 m以上分类结果，通过面转栅格后统计相应栅格数量，计算得到断层信息量值；利用ArcGIS的面转栅格工具获得相应硬质岩类、软质岩类和软硬相间岩类栅格数量，计算得到工程地质岩组信息量；最后利用ArcGIS的栅格计算工具或数学分析工具对坡度、坡向和岩层倾向、倾角等进行数学计算，然后进行重分类获取顺向坡、逆向坡、横向坡和斜向坡的栅格数量，最后得到斜坡结构信息量(表1)。

表1 丹寨县地质灾害易发性评价因子分类信息量值

通过对地质灾害5类评价因子中的22个分级因子计算得到的信息量，按照从高到低的顺序进行排列编号，可以得到斜坡结构、地形坡度和工程地质岩组为该区地质灾害发育的主要影响因素。

4.3 地质灾害易发性评价

根据信息量法计算模型，对计算出的地形高差、地形坡度、地质构造(距断层距离)、工程地质岩组和斜坡结构等评价因子信息量，再利用ArcGIS软件功能中栅格计算叠加工具，分别对5类评价因子中分级因子进行计算，再对其计算结果的栅格利用重分类工具进行重分类，可得各类因子的信息量栅格图。在此基础上利用ArcGIS软件功能中叠加分析工具，将5类评价因子进行叠加计算得到地质灾害易发性评价栅格图，将结果按自然断点法分为极高易发区(1.72707702～1.9889560943)、高易发区(1.296919454～1.727077019)、中易发区(0.44138385～1.296919453)、低易发区(-6.788608551～0.44138385)4个等级，所占面积分别为71.01 km2、17.18 km2、158.44 km2和527.38 km2，分别占区内总面积比为7.52%、19.83%、16.78%和55.87%。

4.4 可靠性分析

对研究区易发性评价结果采用受试者工作特征曲线(ROC)进行定量测试检验，采用作图软件绘制各易发区内地质灾害数量占比累计值与各易发区面积占比累计值曲线图，图形纵坐标定为各易发区内灾害数量占比累计值，横坐标定为各易发区的面积占比累计值，获得图形上下两部分面积，利用下方面积占比大小来表示评价精度，面积占比越高，表示评价精度越高。计算得到评价结果为73.12%，表明基于GIS技术与信息量法对丹寨县地质灾害易发性评价结果可靠。