基于ArcGIS可视化建模方式的区域滑坡危险性评价

杜幸洋，朱 军

（西南交通大学 地 球科学与环境工程学院遥感信息工程系，四川 成 都 6 10031）

0 引言

滑坡危险性评价是滑坡灾害风险评价的重要基础［1］，同时也是滑坡防治工程评价的核心。由于ArcGIS拥有强大的地理数据处理和空间分析功能，因此成为最常用的评价平台之一。在传统的滑坡危险性评价过程中，一般先提取出研究区域的各个评价指标，再用数学方法结合，经过空间叠加分析得到区域内滑坡灾害的不同危险程度。但是在评价过程中，评价指标分类后会产生不同要素的图层，并对每一个图层进行后续操作，其大量频繁的重复操作不仅会耗费大量人力和时间，使得效率低下，严重时可能导致结构不清晰，乃至出现错误［2］。

针对以上问题，本文将利用ArcGIS中的可视化建模工具 Modelbuilder构建滑坡危险性评价模型。在随后的章节中首先论述进行滑坡危险性评价的方法，确定评价因子，进而利用 Modelbuilder将数据和评价工具按顺序连接在一起，创建区域滑坡危险性评价模型，以期实现中间图层生成和再利用的自动衔接，以可视化的形式显示整个评价流程，最后以四川安县为研究区域开展案例试验。

1 基于Modelbuilder的滑坡危险性评价模型构建

1.1 滑坡危险性评价方法

指标综合法也称权值叠加法，是滑坡危险性评价中常用的方法，即是在确定评价因子的基础上，以权值表示它们对滑坡形成的作用程度，然后把权值按照一定的数学方法进行叠加，从而获得研究区内发生滑坡可能性的特征指数，以此进行区域滑坡危险性分区［3］。其数学模型表示为：

式中：Wi——所选指标的权重，其值由层次分析法确定；

Xi——所选评价指标量化分级后的值。

在ArcGIS中，参照以上方法，将每个影响滑坡的评价因子用一张专题地图来显示，再以大小相等的栅格相元为单位将所有专题图转换为栅格图层，在基于栅格的空间叠加分析中，每一个评价因子图层对应的栅格之间做函数运算即加权叠加，从而得到一张综合的危险性分区栅格图。

1.2 滑坡危险性评价因子确定

滑坡发生的潜在危险性受多种因素控制，这些因素可分为两类：一类是内部因素即滑坡体本身所具有的内部特征，是滑坡形成的必要条件，包括坡度、地层岩性、土壤类型等；另一类是外部因素，是诱发滑坡灾害发生的动力，具备了滑坡发生的内部因素，诱发因素会增大滑坡的危险程度［4］。因此，本文选取如下六个因素作为评价因子：坡度、地层岩性、坡向、河流地质作用、人类交通建设和地震断裂带，其中河流地质作用、人类交通建设和地震断裂带分别以距离河流、道路、断裂带的远近表示［5］。

（1）坡度：滑坡的发生需要滑坡面具备一定的倾角，当斜坡坡度接近滑坡面倾角时，较利于滑坡的发生。坡度因子在ArcGIS中由研究区DEM直接提取，每 10°分为一级［6］。

（2）地层岩性：各处的岩层产生的地质时代不同，经历的地质变化不同，故其风化程度也不同，在相同高度与坡度的情况下，软岩较硬岩强度低，易于风化，产生滑坡的可能性也越大［7］。

（3）坡向：坡向指山坡朝向，一般把朝南方向作为标准阳坡，北方向作为标准阴坡。坡向能够影响斜坡的水热条件，使植被分布呈现差异，从而也影响不同坡向的地表径流和沟谷强度等。坡向分区以45°为一个区间，共分为8个方向区间：N、NW、W、SW、S、SN、E、NE。

（4）河流地质作用：河流地质作用是指河流对斜坡坡脚的冲刷侵蚀作用［8］。本文对河流进行缓冲区分析，以200m为一级，分为5级，用距河流的远近程度表示河流对斜坡稳定性的影响。

（5）人类交通建设：人类对于道路的建设和维护，势必对一定范围内斜坡的稳定性产生影响。本文对研究区内省道与县道做缓冲区分析，每100m分为一级，共分6级，以距道路的远近表示影响程度。

（6）地震断裂带：靠近地震断裂带的地区受地壳运动明显，岩体也较易破碎，特别是在发震地区，距断裂带越近，岩体所受的冲击力越大。对断裂带做缓冲区分析，每1000m作为一级，分为四级。

1.3 滑坡危险性评价模型

Modelbuilder是ArcGIS自带的模型编辑器，实际上，它是一个使ArcToolbox里所有功能具体化的一个工具。Modelbuilder是为建立地理处理流程和脚本提供的可视化的建模方式，它提供了一个可视化的建模框架，将一系列工具和数据串接起来以创建高级的功能和流程。在一个模型中，可以将全部工具和数据集合到一起，然后按照有序的步骤把它们连接起来以实现复杂的GIS任务。模型中的蓝色方框表示输入的数据图层，黄色椭圆表示处理工具，绿色圆角框表示处理后的数据图层（图1）。

在蓝色方框中设置输入图层，黄色椭圆中设置工具参数，运行模型，则能够得到输出的目标图层，且能够在指定目录生成中间图层。在Modelbuilder模型编辑器界面上添加评价因子的六个初始数据图层图框，添加栅格化、缓冲区分析、重分类、加权叠加等工具图框，使用箭头依评价流程连接起来，得到滑坡危险性评价模型（图2）。

图1 Modelbuilder建模工具Fig.1 The modeling tool of Modelbuilder

2 案例区域的滑坡危险性评价

2.1 案例区域选择

本文选择四川省安县作为模型试验的案例区域。安县位于四川盆地西北部，属亚热带湿润季风气候，四季分明，雨量充沛，年均降水量1260mm。境内有安昌、雎水、白溪、秀水四条河流，年平均地表径流总量13.47×108m3，地下径流3.19×108m3。安县地处龙门山断裂带与四川盆地的过渡带，地质结构复杂，以大光包斜冲断层为界，西北部属龙门山地槽，褶皱、断层极其发育，地层出露多为泥盆纪至震旦纪；东南部属川西坳陷区，分布侏罗纪、白垩纪系地层；第四系地层主要沿河流分布，以冲积层为主。研究区出露地层岩性主要为泥岩、页岩、砂岩、千枚岩、粉砂岩和各种含矿岩。“5.12”汶川大地震中，位于地震断裂带的安县受到重创，此次地震诱发了大量崩塌、滑坡等次生灾害，并进一步引发了堰塞湖等链式灾害，在震后的重建阶段，滑坡等地质灾害仍时有发生。

针对所选择的评价因子，本文以安县DEM作为坡高和坡度的数据来源，并通过对安县1∶20万的地质图、交通图和水系图的矢量化得到地层岩性、断裂带、道路、河流这四个评价因子的初始数据图层。本文将按照图2所构建的模型进行安县滑坡危险性评价。

2.2 滑坡危险性评价

在评价因子图层栅格化中，考虑到制图效果和精确性，参考安县的实际面积，统一设置28m×28m作为输出栅格的大小。

由于各评价指标间的量纲不统一，没有可比性，因此在加权叠加之前对各个因子进行归一化，模型中采用5级量化标准，即在重分类工具中对数据分级，用数字1～5表示危险性程度，5表示对滑坡的形成影响最大，1表示最小（表1）所示。

图2 滑坡灾害危险性评价模型Fig.2 The model of landslide hazard assessment

表1 危险性评价指标分级Table 1 Classification of assessment indexes

在加权叠加工具中输入各因子的权值。权值由层次分析法［9］确定，通过建立判断矩阵和一致性分析，计算出各因子的权值（表2）。

表2 指标权重值Table 2 The weigh t of assessm ent indexes

在蓝色图框中添加对应的评价因子初始数据后，运行模型，数据由蓝色图框开始，按流程生成需要的图层，并继续下一步指令的执行。各初始数据图层经各自的处理流程执行后，生成滑坡危险性分析所需的各评价因子重分类栅格图（图3～8），再通过加权叠加得到滑坡灾害危险性分级图（图9）。其中滑坡危险性指数为1～5，对应的危险性级别分别为极低、低、中、高、极高。

根据模型的评价结果可以看出，极高危险区和高危险区集中在西北方向龙门山地带，频临河道，总面积为93.9km2，约占全区总面积的6.7％；中危险区面积402.1km2，约占全区总面积的28.7％，主要分布在西北山地地区；低危险区和极低危险区面积905km2，约占全区总面积的64.6％，主要分布在东南方向坡度平缓的平原和丘陵地区。

从总体上看，滑坡灾害的发生受坡度条件的控制明显，评价结果中，滑坡危险程度在中度以上的地区坡度大都在40°以上；地层岩性也是影响滑坡发生的重要因素，在高危险区和极高危险区内地层基本岩性为泥岩以及泥、砂岩混合岩层，岩石硬度低，易风化。此外，河流切割作用是滑坡发生的主要诱发因素，高危险区域分布与河流有明显相关性。

图3 坡度分级栅格图Fig.3 Classification of slope buffer

图4 地层岩性分级栅格图Fig.4 Classification of lithology buffer

图5 坡向分级栅格图Fig.5 Classification of aspect buffer

图6 水系缓冲区分级栅格图Fig.6 Classification of river buffer

图7 道路缓冲区分级栅格图Fig.7 Classification of road buffer

图8 断裂带缓冲区分级栅格图Fig.8 Classification of fault buffer

根据获取的野外调查滑坡资料，大部分滑坡都分布于极高危险区和高危险区范围内，计算结果与实际情况吻合情况良好，说明以指标综合法为基础建立起来的评价模型能够较好地适用于滑坡灾害危险性评价。

图9 安县滑坡危险性评价分级图Fig.9 The classification of Landslide hazard assessment in Anxian County

3 结语

本文论述了在基于GIS的滑坡灾害危险性评价研究中，建立空间模型完成评价的重要性。本文采用指标综合法作为评价方法，在ArcGIS中建立了一个基于Modelbuilder的滑坡灾害危险性评价模型，并将安县作为案例区域，将模型应用到其中。论文主要结论如下：

（1）以模型为支撑的滑坡灾害危险性分析，从数据处理到空间分析，都实现了数字化的管理，在科学的计算方法上实现了滑坡灾害危险性的分级图。从已获得的滑坡灾害点分布统计来看，符合分析的结果，可以为安县有关部门预防滑坡的发生提供有效的参考。

（2）ArcGIS中的Modelbuilder是一个简单实用的建模工具，通过模型的建立，避免了图层的大量读取和重复操作，使数据的流向变得清晰易读，避免了因某一图层的误操作而使最后结果失准的状况，且模型具有可删改性，基于动态数据的更新，能够及时更改模型，快速得到新的修改结果。在以GIS为平台的滑坡灾害危险性评价中，以建模的形式不仅可以节约大量的人工操作，更能够应对复杂多变的自然环境，这无疑是理想的手段之一。

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