GIS技术下的工程地质灾害风险评估与预警

摘 要：岩土工程面临地质灾害风险，本文采用基于GIS技术的风险评估与预警方法，构建包括危险性和易损性指标的风险评估指标体系和模型，并将模型应用于某山区案例，利用GIS空间分析技术定量评估区域风险，生成风险区划图。开发基于监测数据和机器学习的地质灾害预警模型，集成到GIS平台进行动态预警。本文设计实现了集成风险评估、监测数据管理和预警发布等功能的风险管理系统，该系统可显著提高地质灾害风险管理水平，为保障岩土工程建设安全提供技术支撑，具有良好应用前景。

关键词：岩土工程；地质灾害；风险评估；地理信息系统

中图分类号：P 315" " 文献标志码：A

岩土工程面临复杂地质条件，地质灾害风险评估与预警至关重要。传统方法基于实地调查和专家经验，效率低下。GIS技术为快速、准确并动态评估和预警地质灾害提供了新手段。本文基于GIS构建风险评估模型，研究预警方法，设计风险管理系统，以保障岩土工程安全，降低地质灾害损失。

1 基于GIS的岩土工程地质灾害风险评估模型构建

1.1 地质灾害风险评估指标体系

地质灾害风险评估指标体系是进行风险评估的基础。本文综合考虑了地质灾害的危险性和易损性，构建了包括危险性评估指标和易损性评估指标的地质灾害风险评估指标体系（见表1）。其中，危险性评估指标包括降雨量、地形坡度、地质岩性和断层距离等，反映了地质灾害发生的可能性；易损性评估指标包括人口密度、建筑物密度和交通设施密度等，反映了地质灾害可能造成的损失程度[1]。

1.2 地质灾害风险评估模型

本文在建立地质灾害风险评估指标体系的基础上，采用层次分析法确定各指标的权重，构建地质灾害风险评估模型。地质灾害风险评估模型可表示为R=H×V。其中，R为地质灾害风险指数，H为地质灾害危险性指数，V为地质灾害易损性指数。采用加权求和法计算得出地质灾害危险性指数H和易损性指数V，即H=∑（Wi×Hi），V=∑（Wj×Vj）。其中，Wi和Wj分别为危险性评估指标和易损性评估指标的权重，Hi和Vj分别为各指标的标准化值。

1.3 基于GIS的地质灾害风险评估方法

基于GIS的地质灾害风险评估方法主要包括4个步骤，即数据准备与处理、指标空间化与量化、风险评估模型运算以及风险等级划分与制图。

首先，收集并预处理研究区域的地质环境、地形地貌、气象水文和社会经济等数据。其次，利用GIS空间分析功能，对各评估指标进行空间化处理和量化赋值。再次，将处理后的指标数据代入评估模型，计算各单元的地质灾害危险性指数、易损性指数和风险指数。最后，根据风险指数划分风险等级并制图。

风险等级划分采用三级标准，低风险（指数0.0～0.3）、中风险（指数0.3～0.6）和高风险（指数0.6～1.0）。利用该方法可以进行地质灾害风险的定量评估和空间区划，为岩土工程地质灾害风险管理提供重要决策支持。

2 研究区域岩土工程地质灾害风险评估

2.1 研究区域概况

本文选择某山区作为研究区域，该区域地处山区，地形起伏较大，沟壑纵横，地质条件复杂。研究区域面积约为500km2，地形高差超过1000m，平均坡度为25°。区内地层主要由花岗岩、石灰岩和第四系松散堆积层组成，发育有多条断层和褶皱构造。研究区域属于亚热带季风气候，年平均降雨量为1200mm，主要集中在5—9月。受地质、地形和气候条件影响，研究区域内滑坡、崩塌和泥石流等地质灾害频发，给当地岩土工程建设和人民生命财产安全带来严重威胁[2]。

2.2 数据准备与处理

为了进行研究区域岩土工程地质灾害风险评估，本文收集了研究区域的地质环境、地形地貌、气象水文和社会经济等多源数据，主要包括地质图、地形图、遥感影像、降雨量数据、人口分布数据以及建筑物分布数据等。利用GIS软件对收集的数据进行空间配准、格式转换和投影变换等预处理，建立研究区域地质灾害风险评估数据库。

在数据准备的基础上，参照表1的地质灾害风险评估指标体系，利用GIS空间分析功能提取研究区域的各评估指标数据，包括降雨量、地形坡度、地质岩性、断层距离、人口密度和建筑物密度等（见表2）。根据克里金插值得到降雨量数，由DEM提取得到地形坡度数据，由矢量化地质图得到地质岩性数据，由欧氏距离分析得到断层距离数据，由空间统计得到人口密度和建筑物密度数据。

2.3 地质灾害风险评估结果分析

将处理后的指标数据代入地质灾害风险评估模型，计算出研究区域各评估单元的地质灾害危险性指数、易损性指数和风险指数。研究区域地质灾害风险区划结果表明，高风险区主要分布在山区的中部和西部，面积约占研究区域总面积的20%；中风险区主要分布在山区的东部和南部，面积约占研究区域总面积的35%；低风险区主要分布在山前平原和河谷盆地，面积约占研究区域总面积的45%。从空间分布来看，地质灾害高风险区主要集中在降雨量大、地形陡峭和地质条件差的区域，这些区域地质灾害的发生频率较高，一旦发生可能会造成重大损失。

为进一步分析研究区域地质灾害风险的时空分布特征，本文统计了不同风险等级区域的面积占比和人口占比。研究结果显示，低风险区占总面积的45%，人口占比为30%；中风险区面积占比为35%，人口占比为40%；高风险区面积占比最小，仅为20%，但是人口占比为30%。

上述数据分布表明，尽管高风险区面积较小，但是人口密度较高，是人口相对集中的区域。因此，一旦发生地质灾害，可能会造成重大人员伤亡和经济损失。因此，在研究区域内开展岩土工程建设过程中，必须高度重视地质灾害高风险区，加强地质灾害监测预警和防治措施，以保障工程建设和运营安全。

3 基于GIS的岩土工程地质灾害预警方法研究

3.1 地质灾害监测数据管理

地质灾害监测数据是进行地质灾害预警的重要基础。本文利用GIS技术，建立了研究区域地质灾害监测数据管理系统，包括数据采集、传输、存储、管理和共享等功能。在数据采集方面，本文利用自动化监测设备，例如GPS、雨量计和孔隙水压计等，获取研究区域内的位移、降雨和地下水位等监测数据（见表3）。

监测数据由无线传输网络实时传输到数据中心，并存储在空间数据库中。本文利用GIS的数据管理功能，对监测数据进行质量控制、预处理和组织，建立地质灾害监测数据库，在WebGIS平台上进行监测数据在线发布和共享，供地质灾害预警和应急管理使用[3]。地质灾害监测数据管理系统采用分布式架构，如图1所示。现场监测设备将数据由GPRS/4G网络传输至云端服务器。服务器端利用Kafka消息队列保证数据传输的可靠性。空间数据库基于PostgreSQL/PostGIS，支持矢量和栅格数据存储。监测数据经时空插值处理后存入数据库，并基于GeoServer发布地理数据服务。WebGIS客户端利用Leaflet等开源库进行数据可视化展示。

3.2 地质灾害预警模型构建

本文在地质灾害监测数据管理的基础上，利用数据挖掘和机器学习等方法构建地质灾害预警模型。以研究区域常见的滑坡灾害为例，建立基于支持向量机（SVM）的滑坡预警模型。将滑坡发生前的降雨量、地下水位和位移速率等作为模型输入指标，提取已发生滑坡的历史监测数据，将其作为训练样本，并利用SVM算法进行模型训练，得到滑坡预警模型。利用独立的监测数据对模型进行验证，评估模型的预警性能，分析并确定最优的模型参数和预警阈值（见表4）。将训练好的滑坡预警模型集成到GIS平台中，进行滑坡灾害实时预警。

3.3 地质灾害预警模型构建

在构建基于支持向量机（SVM）的滑坡预警模型过程中，需要确定一些关键参数，以优化模型的预警性能。通过比较和试验验证，本文确定了SVM滑坡预警模型的最优参数组合。

当选择SVM核函数时，考虑滑坡发生与降雨、地下水位等因素间的非线性关系，本文采用了径向基核函数（RBF）。首先，该函数能够有效处理非线性问题，具有较好的泛化能力。其次，惩罚因子C是控制SVM模型复杂度和误分类容忍度的重要参数，经过网格搜索和交叉验证确定C的最优值为10，不仅能够保证模型泛化能力，而且能够降低过拟合的风险。此外，RBF核函数的参数γ控制核函数的宽度，影响模型的非线性拟合能力，本文对比试验，确定γ的最优值为0.1，既能捕捉数据的非线性特征，又能避免过度拟合[4]。在SVM模型参数选择方面，本文采用网格搜索（grid search）与k-折交叉验证（k-fold cross validation）的组合方法。首先，构建惩罚参数C和核函数参数γ的候选值网格，例如C=[0.1，1，10，100]，γ=[0.001，0.01，0.1，1]。其次，在训练数据上进行k-折交叉验证（本文取k=5），对每个C-γ参数组合重复5次交叉验证并计算平均交叉验证分数，从而找到验证集中表现最优的C-γ组合。

在确定SVM模型参数的基础上，还需要针对滑坡预警指标设置合理的预警阈值。通过本文分析了研究区域历史滑坡事件与监测数据的关系，并结合专家经验和实地调查，确定了降雨量、地下水位和位移速率3个关键指标的预警阈值。当连续24h内的降雨量超过100mm、地下水位上升至地表以下10m以内或者斜坡位移速率连续3d超过5mm/d时，即认为滑坡发生的可能性较大，需要发出预警信息。在预警阈值确定方面，本文统计分析了研究区域内2000—2022年67起滑坡事件的滑坡前24h降雨量、滑坡发生时的地下水位以及前3d的平均位移速率。由概率统计分析可知，当降雨量gt;100mm/24h、地下水位lt;10m并且位移速率gt;5mm/d时，发生滑坡的概率分别为80%、75%和70%。将这3个指标进行综合考虑，最终确定了预警阈值。

合理设置滑坡预警模型的SVM模型参数和预警阈值，能够有效捕捉滑坡发生的先兆特征，提高预警的及时性和准确性。将训练好的滑坡预警模型集成到GIS平台上，结合实时监测数据，就能够进行滑坡灾害的动态预警，为防灾减灾提供科学支撑。

4 岩土工程地质灾害风险管理系统设计与实现

4.1 系统需求分析

为了有效管理岩土工程地质灾害风险，需要设计综合的地质灾害风险管理系统。本文深入分析了研究区域地质灾害特点、管理部门职责和用户需求，确定了系统的主要功能需求，如下所示。1） 能够对地质灾害监测数据进行采集、传输、存储和管理。2） 能够对地质灾害风险进行评估和区划。3） 能够对地质灾害进行实时预警和情景模拟。4） 能够支持地质灾害风险的可视化展示和信息共享。5） 能够为地质灾害防治决策提供科学支撑。

4.2 系统总体架构设计

根据系统需求分析结果，本文设计了基于GIS的岩土工程地质灾害风险管理系统的总体架构。数据层主要包括地质灾害基础数据库、监测数据库和风险评估数据库，存储了系统运行所需的各类数据。服务层基于GIS服务器，提供数据管理、空间分析、风险评估和预警模拟等核心服务。应用层利用浏览器进行地质灾害风险管理可视化展示，包括数据管理、风险评估、灾害预警和系统维护等功能模块[5]。

系统采用经典的“浏览器/Web服务器/数据服务器”3层架构，前端浏览器基于HTTP协议与Web服务器进行交互，Web服务器基于TCP/IP协议与数据服务器进行交互。Web服务器端采用J2EE架构，将Tomcat作为Web容器，Spring作为核心框架。数据服务器端使用ArcGIS Server提供GIS服务，将PostgreSQL作为空间数据库。

4.3 地质灾害风险评估子系统设计与实现

地质灾害风险评估子系统是系统核心，基于GIS平台实现，包括基础数据管理模块、风险评估模型管理模块、风险评估计算模块和风险区划模块。基础数据模块支持地形、地质等数据维护；模型管理模块支持评估指标体系和模型参数设置；计算模块基于数据和模型，进行危险性、易损性和风险定量评估；区划模块生成风险区划图，支持风险等级可视化查询。

风险评估计算模块基于ArcGIS Server的空间分析功能，采用栅格代数运算，进行地质灾害危险性、易损性和风险计算。并利用ArcObjects二次开发，对评估模型进行封装，支持用户自定义评估单元尺度、指标权重等参数。

4.4 地质灾害预警子系统设计与实现

地质灾害预警子系统是实现地质灾害实时监测和动态预警的关键。本文在地质灾害监测数据管理的基础上，开发了基于GIS的地质灾害预警子系统。子系统主要包括以下功能模块。1） 监测数据管理模块，支持各类监测数据的实时接收、质量控制和存储。2） 预警模型管理模块，支持预警模型的参数设置、阈值调整和模型更新。3） 预警计算模块，基于实时监测数据和预警模型，动态计算滑坡、崩塌等地质灾害的预警指数和预警等级。4） 预警信息发布模块，利用WebGIS平台进行预警信息实时发布、推送和查询，支持预警信息的空间可视化展示。

4.5 系统测试与应用效果评估

为了验证岩土工程地质灾害风险管理系统的可行性和有效性，本文以研究区域为测试对象，进行了系统的部署和应用测试。测试结果表明，系统能够正常运行，各功能模块协调工作，能够满足地质灾害风险管理的需求。在系统支持下，研究区域的地质灾害风险评估和预警能力显著提升。风险评估结果为防灾减灾规划和工程建设选址提供了重要依据，预警信息的及时发布有效减少了地质灾害造成的损失。综上所述，系统的应用提高了岩土工程地质灾害风险管理的信息化水平，在保障工程建设和人民生命财产安全方面具有重要作用。

5 结语

岩土工程建设面临复杂多变的地质条件，地质灾害风险评估与预警是保障工程安全实施的重要手段。本文基于GIS技术，构建了岩土工程地质灾害风险评估模型，并结合实时监测数据，实现了对高风险区域的动态预警。研究区域的实例分析验证了本文方法的有效性和可行性。基于GIS技术的岩土工程地质灾害风险管理系统的设计与实现为工程建设项目的安全管理提供了重要的技术支撑。未来还需要加强GIS技术与地质灾害风险管理的深度融合，不断完善风险评估模型和预警方法，为保障岩土工程建设安全和区域经济社会可持续发展做出更大贡献。

参考文献

[1]王雪妍.浅谈地质灾害风险评估[J].科技资讯，2018，16（8）：120-121.

[2]赵宁.矿山岩土工程勘察中的地质灾害评估与风险预警研究[J].世界有色金属，2023（23）：205-207.

[3]孙振东.地质灾害风险评估与应对策略研究[J].工程与建设，2023，37（6）：1673-1675.

[4]张万里.基于遥感和GIS的滑坡地质灾害风险评估探讨[J].科技资讯，2022，20（23）：90-93.

[5]马彦霞.地质灾害易发性风险评估及预测分析[J].世界有色金属，2021（15）：144-145.