基于信息量法与斜坡单元的贵州省三都县打鱼镇地质灾害风险评价

2023-10-13兰中孝廖德武张才兵潘世佳

地下水 2023年5期

兰中孝,郑冰,廖德武,张才兵,王源,潘世佳

(1.贵州地矿基础工程有限公司,贵州贵阳 550081;2.贵州省地质调查院,贵州贵阳 550081)

0 引言

西南山区地质环境脆弱,地质灾害十分发育,严重威胁人民的生命财产安全[1]。近年来,地质灾害风险评价成为了众多学者的研究热点,也取得了丰硕的研究成果。

地质灾害风险评价过程主要包括易发性、危险性和易损性评价[2-4],评价方法和评价单元的选择的选择是评价的重要步骤。单一的评价模型有频率比模型、证据权模型和信息量模型等[5],其中,操作方便和计算结果易于理解的信息量模型得到了广泛的运用,评价过程中避免了主观判断,较好地符合实际[6]。评价单元主要分为斜坡单元和栅格单元,评价单元的适宜性也受到了广泛的讨论,基于斜坡单元的评价结果预测精度较高[7]。本文以贵州省打鱼镇为研究区,探讨了信息量法与斜坡单元在小范围地质灾害风险评价中的适用性。

1 研究区概况

研究区位于贵州省三都县北部(图1),地处云贵高原向广西丘陵过渡的斜坡地带,地势以丘陵地貌为主。气候具有温润季风气候特色,四季分明,近20 a平均降水量为1 384.2 mm降雨充沛。地层从老到新,从前震旦系至第四系均有出露,岩性以页岩、粉砂岩等软质岩为主。区内构造发育,受区域应力的控制,呈南北展布。区内地下水较为丰富,以松散孔隙水和基岩裂隙水为主。受孕灾地质环境条件和降雨作用影响,研究区地质灾害发育程度较高,通过资料收集和调查访问,查明区内现状及历史地质灾害隐患点共计24处,均为滑坡,对人民生命财产安全有较大威胁。

图1 交通位置图

2 研究方法与评价单元

2.1 信息量模型

信息量模型因其计算简便,评价结果精准,现已广泛用于地质灾害易发性评价中。反映地质灾害易发性的信息量是指特定区域(单元)内每一影响因素对地质灾害易发性所起作用的大小,用条件概率表示:

(1)

式中:Nj为地质灾害在Aj状态下的单元数;N为地质灾害单元总;Sj为研究区内j状态下的单元数;S为研究区的总单元数。Ij为正时表示该指标促进地质灾害发育。

2.2 斜坡单元

斜坡单元是按照地形、地质因素进行划分,保留了工程地质条件基本特性的评价单元。基于研究区DEM,通过ArcGIS水文分析功能,先后经过填洼,流向,流量,河网和分水岭等相关计算,初步生成以山脊线和山谷线为界的斜坡单元。考虑地质构造分界线、岩层分界线和斜坡结构分界线等地质界线,进行人工手动修正调整,最终形成单元内部属性一致,单元外部属性相异的斜坡单元[8]。

研究区总面积为58.51 km2,共划分174个斜坡单元。其中最小面积为0.01 km2,最大面积为1.67 km2,平均面积为0.34 km2(图2)。

图2 斜坡单元划分结果图

3 评价过程

3.1 易发性评价

3.1.1 评价指标分析

地质灾害发育受多种因素共同影响[9-12]。不同高程的植被类型、岩体风化程度、坡体应力可能有较大差别。岩组是地质灾害的载体,不同类型的岩体孕育的灾害类型与易发程度也不一样。剖面曲率能够反应斜坡的凹凸形态,通过控制降雨的汇流和物质运移影响地质灾害的发育。剖面曲率为负表示该处为凸地形,反之则为凹地形,为零时地形平直。平面曲率(垂直于最大坡度方向)能够客观反映斜坡平面特征,能够间接反映斜坡的水文、水文地质、演化变形趋势与方向,这些都与斜坡地质灾害的稳定息息相关。平面曲率为负表示该处为凹地形,反之则为凸地形,为零时地形平直。坡度决定的斜坡的临空条件和卸荷发育程度,对斜坡稳定性起着至关重要的作用。水系对岸坡冲刷也会加速地质灾害的发育。地质构造也可通过影响岩体节理和地貌等对地质灾害发育起着重要的控制作用。高差是斜坡内坡顶与坡脚最大的相对高程差,是划分地貌类型的一个重要指标,同时也是反映地形起伏和切割程度的一个指标。斜坡坡向与岩层层面、节理裂隙等结构面的交切关系形成了不同的斜坡结构类型,顺层斜坡若具良好的临空条件易发生滑坡,逆向斜坡的岩体结构面在一定的组合条件下易发生崩塌,因此不同类型的斜坡结构控制着地质灾害空间分布和斜坡破坏模式。结合研究区地层岩性与产状,斜坡结构大致划分为顺向斜坡,逆向斜坡,横向斜坡,斜向斜坡4类。

运用ArcGIS软件中的多元分析工具计算评价因子相关性矩阵,从而对初选因子进行的共线性进行分析,得到各因子相关系数表。两组因子相关性系数绝对值越大,表示其相关性也越大。由表1可知,岩组与地质构造相关性系数为0.21,相关性较强,水系和坡高也存在明显相关关系,相关性系数达到了0.23,予以剔除。综上所述,根据研究区孕灾地质环境条件与地质灾害发育实际情况,最终选择高差、坡度、平面曲率、剖面曲率、岩组、斜坡结构6个相互独立的评价因子,构建了研究区地质灾害易发性评价指标体系。

表1 评价因子相关性矩阵分析表

3.1.2 信息量值计算

根据研究区地质灾害发育分布情况,对研究区各评价指标进行分级,得到了打鱼镇评价指标分级图(图3)。通过信息量模型,计算各级指标信息量值,结果见表2。将各指标信息量值计算结果进行叠加计算,采用自然间断法划分信息量总值,最终将研究区地质灾害易发性分为极高、高、中和低4级(图3g)。

表2 评价指标信息量值

表3 地质灾害风险等级划分表

表4 斜坡单元风险等级分布表

图3 评价因子分级图与易发性评价图

3.2 危险性评价

地质灾害危险性评价是在易发性评价的基础上进行的。地质灾害易发性评价主要是考虑地质体的内在特征,如坡度、高差、斜坡结构等,而危险性评价主要考虑外部诱因,如降雨、地震和人类工程活动等。结合研究区实际情况,危险性评价主要考虑降雨因素,基于易发性评价结果,联合20 a一遇降雨工况得到了地质灾害危险性评价图(图4a)。

图4 危险性及易损性评价结果图

3.3 易损性评价

承灾体易损性是指地质灾害现象发生时,在一定范围内对承灾体可能造成的损失。承灾体的选择主要考虑财产和人口两个方面的因素,易损性的大小主要受当地的社会经济水平发展影响。在充分研究分析打鱼镇地质灾害及其承灾体基本特征以及全面考虑研究区易损性评价的数据获取的基础上,选择了人口、建筑物和道路指标,构建了适合研究区的地质灾害易损性评价指标体系,结果见图4b。

4 风险评价结果

基于研究区地质灾害危险性和易损性评价结果,根据地质灾害风险等级矩阵判据,得到了研究区地质灾害风险等级图(图5)。将研究区地质灾害风险等级划分为极高风险、高风险、中风险和低风险4个等级,地质灾害风险分区斜坡单元统计结果见表2。

图5 地质灾害风险评价结果图

研究区地质灾害风险斜坡以中风险和高风险为主,高风险斜坡个数为53个,占研究区斜坡单元总数30.5%,主要分布在山区坡度较陡的斜坡,区内主要发育页岩、粉砂岩等软岩,覆盖层也相对松散,在降雨影响下易发生残坡积层内部或沿着层间软弱面的滑坡。中风险区主要位于河道两岸和山前平缓地区,占比41.4%,分布面积最广,由于其地势相对较为平缓,地质灾害发生程度较弱,因此风险相对较低。高风险区斜坡发育20处滑坡,中风险区发育5处,其余风险区未见地质灾害发育。