区域滑坡空间预测方法研究综述

王志旺，李端有，王湘桂

(1.长江科学院 a.工程安全与灾害防治研究所;b.水利部水工程安全与病害防治工程技术研究中心;c.国家大坝安全工程技术研究中心，武汉 430010;2.湖北省地质环境总站，武汉 430034)

1 研究背景

滑坡空间预测是将一定区域内产生滑坡的基础、引起滑坡发生的外界因素，以及滑坡所造成的灾害进行综合统计，定量或半定量地预测区域内滑坡危害性等级程度。20世纪70年代以来，意大利、美国、日本等多滑坡国家开展了区域滑坡空间预测研究，在一定程度上减轻了滑坡灾害造成的损失。因此，区域滑坡空间预测研究成为国际上普遍倡导和推广的减灾防灾有效途径之一。滑坡的区域性、群发性和多发性特点以及国民经济总体水平不高的状况，决定了我国不可能有足够的经济力量和技术力量在短时期内同时对所有潜在危险的滑坡灾害点进行全面的工程治理。针对我国国情和滑坡灾害综合防治能力，开展大范围区域性的滑坡空间预测研究则是更为实用的有效途径，即根据区域地质条件背景、滑坡灾害诱发因素，对区域滑坡发生的空间和可能造成的危害做出系统分析与判断，为国土规划、防灾减灾管理和决策提供可靠的宏观依据，对危险性严重的滑坡灾害点加强监测预报并实施有效治理，从而避免重大滑坡灾害事件的发生。

自20世纪80年代以来，滑坡的研究已由过去单个滑坡的现象描述、分类、治理发展到现在的区域滑坡空间定量预测预报和综合治理研究。早期的区域滑坡空间预测主要采用定性的方法，但由于预测精度低，逐渐被定量化的预测方法所取代。尤其是近10年来，遥感技术(RS)和地理信息系统(GIS)的飞速发展为区域滑坡空间定量预测研究提供了全新的技术平台和有效的研究手段，利用RS及GIS技术进行区域滑坡空间预测研究已经成为滑坡灾害研究的热点之一。2008年在中国西安召开的第10届国际滑坡与工程边坡会议以及在意大利召开的第33届国际地质大会，都集中展示了区域滑坡空间预测研究方面的最新进展。但是，由于区域滑坡影响因素复杂，确定这些因素与区域滑坡危险性之间的因果关系十分复杂，因而科学、有效地实现区域滑坡空间预测仍然是目前滑坡研究的热点和难点之一。

2 区域滑坡空间预测方法研究进展

许多学者在基于GIS技术平台的区域滑坡空间定量预测方面进行了许多有意义的探索性研究，取得了可喜的研究成果，极大地推动了区域滑坡灾害预警区划的定量化评价。其中，定量化评价数学模型的建立和预测应用是标志性研究成果，主要包括确定性模型和非确定性模型。

2.1 确定性模型

确定性模型利用传统的斜坡破坏力学计算模型，并结合基础空间数据对区域滑坡发生的危险性进行预测，如Montgomery 等［1］和Dietrich 等［2］的考虑地下水作用的物理确定性模型;Wu等［3］的分布式斜坡稳定性模型。Pack等［4］在Montgomery and Dietrich浅层滑坡物理确定性模型的基础上，建立了SINMAP模型，将无限斜坡确定性模型与基于DEM的水文分布模型进行集成。兰恒星等［5］对SINMAP模型进行了改进，增加了动水压力项，并将其应用于云南小江流域滑坡研究中。邱骋等［6］以日本49号国道沿线边坡为例，基于边坡单元的公路沿线滑坡危险度概率分析，开展了对大范围边坡应用三维力学模型进行区域滑坡危险度评价研究。王涛等［7］在基于宏观上的滑坡危险区域识别与微观上的危险区域内边坡稳定数值模拟相结合，开展库岸边坡稳定性评价方面进行了探索。

确定性模型能够考虑边坡破坏的力学原理，但需要收集工程地质、水文地质等方面的大量数据，因此比较适合小范围的详细研究，如特定滑坡的定量评价等，但其结果难以拓展到较大的空间范围。

2.2 非确定性模型

非确定性模型是基于统计分析理论，将各种与边坡稳定性相关的影响因子进行权重叠加，对研究区域进行稳定性评价。非确定性模型不需要收集大量有关滑坡物理特征方面的数据，而是通过统计方法分析历史滑坡与滑坡影响因子之间的关系来预测区域上或某段斜坡将来产生滑坡的可能性。相比之下，非确定性模型更加适宜于大范围的滑坡灾害危险性评价和预测预报，因而得到广泛应用。根据对预测指标的权重取值方法的不同，非确定性模型又可以进一步分为知识驱动模型和数据驱动模型。

2.2.1 知识驱动模型

知识驱动模型是在对区域滑坡的成因机制进行深入分析的基础上，运用领域专家的理论和经验知识进行区域滑坡空间预测因素的选取及其权重的定量化取值。主要有模糊综合评判、模糊逻辑、层次分析法及专家系统等。

2.2.1.1 模糊数学

美国控制论专家查德(Zadeh)于1965年提出了“模糊集合”的概念，创立了模糊数学。模糊综合评判是一种数值定性方法，能较好地处理定性评价问题，因而在区域滑坡空间预测中得到广泛应用。例如，唐川等［8］基于模糊综合评判法，采取专家通讯调查法确定隶属度权数，实现了云南崩塌滑坡危险度分区。殷跃平和李嫒［9］在分析我国地质灾害类型、分布规律、成因机制及其灾害损失程度等的基础上，运用专家打分、模糊综合评价和危险性指数等方法，综合评价了我国地质灾害现状，绘制了地质灾害现状评价图。朱阿兴等［10］利用滑坡专家知识建立了滑坡危险性的模糊评估方法，得到了三峡云阳至巫山段的沿江区域滑坡危险性的分级分布图。蔡斌和胡卸文［11］以地质灾害发育密度、地基稳定性等环境地质要素作为评判指标，应用模糊综合评判方法，编制了绵阳城区环境地质风险性分区图。

此外，模糊逻辑方法也在区域滑坡空间预测中得到应用。Wang等［12］开展了基于模糊逻辑方法的三峡库区秭归－巴东段区域滑坡空间预测研究。Regmi等［13］采用模糊逻辑方法，实现了美国科罗拉多州中西部Paonia－McClure Pass地区滑坡危险性空间预测。

2.2.1.2 层次分析法

层次分析法是美国匹兹堡大学教授A.L.Saaty于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。这种方法可以处理定性信息，把定性分析和定量分析有机结合起来。层次分析法充分考虑了专家经验，比较适用于滑坡空间预测这一类难以量化描述的复杂领域。张业成等［14］运用层次分析法分析了中国地质灾害的危害程度，编制了全国范围的地质灾害强度分布图和危险性区划图。柳源［15］提出了地质灾害危险性分析的步骤与方法，利用层次分析方法确定权重，绘制了中国地质灾害危险性分布图。樊晓一等［16］运用层次分析法，得到了基于专家意见的滑坡各个因子的主观权重，并对宝塔滑坡进行了危险度评价。楚敬龙等［17］选取地层岩性、地质构造、坡度、地表高程、河流侵蚀冲刷、土地利用类型和区域交通建设7个影响滑坡发生的因素作为评价指标，采用层次分析法，根据专家评分，确定了各个指标的权重，完成了重庆市万州区的滑坡灾害危险性分区。周保等［18］选取地层岩性、地貌类型、坡度、降雨、地震作为影响滑坡灾害的评价因子，运用层次分析法确定各因子权重，利用GIS空间分析功能，实现了汶川地震区滑坡危险性区划。

利用层次分析法确定权重，可以较好地克服完全由专家打分带来的主观片面性。与模糊综合评价相比，层次分析法的客观性有所提高，但仍没超越专家打分的思路范畴，适合在区域量化程度很低的情况下使用。

2.2.1.3 层次分析法和模糊数学相结合

部分学者将层次分析法和模糊数学相结合，用于滑坡空间预测。王建锋［19］建立了基于层次分析的区域斜坡空间破坏概率的多层模糊稳定分析方法，实现了川南经济开发区区域斜坡空间破坏概率预测。陈晓利等［20］利用层次分析法确定各评价指标的权重，运用模糊数学方法进行了云南龙陵、潞西地区区域地震滑坡危险性预测。Gorsevski and Jankowski［21］采用基于卡尔曼滤波的模糊综合评判方法，对美国爱达荷州中部的克利尔沃特国家森林进行了区域滑坡危险性评价研究，并将该方法与层次分析法进行了比较。Dewitte等［22］采用模糊综合评判法研究了比利时西部的佛兰芒阿登山区的区域滑坡危险性。

此外，部分学者还在利用可拓物元模型和专家系统等方法开展区域滑坡空间预测研究方面取得了可喜的研究进展。例如，李东山等［23］研究了区域滑坡空间预测的专家系统;吴益平等［24］运用物元模型对三峡水库蓄水条件下巴东新县城的滑坡灾害进行了危险性、易损性、风险性综合预测研究。

2.2.2 数据驱动模型

数据驱动模型主要是通过对各种影响因素与已知的区域滑坡分布图的叠加分析，根据计算得到的各种影响因素与滑坡的定量相关关系来确定预测指标的权重，主要有信息量法、多元统计分析方法、人工神经网络、决策树模型、支持向量机理论及粗糙集等方法。

2.2.2.1 信息量法

信息量法是由信息论发展而来的一种评价预测方法。晏同珍、殷坤龙等自1985年起，先后多次在陕南及长江三峡库区探索了信息量模型在区域滑坡灾害空间预测分区中的应用［25］。阮沈勇和黄润秋［26］采用基于GIS技术的信息量模型，研究了长江三峡库区新滩－巴东段的地质灾害。朱良峰等［27］开展了基于信息量模型的中国滑坡灾害风险区划研究。石菊松等［28］完成了基于信息量模型的巴东县新城区滑坡灾害危险性区划。张桂荣等［29］利用信息量模型开展了浙江省永嘉县区域滑坡灾害危险性预测研究，编制了滑坡灾害易发分区图。高克昌等［30］选取地层岩性、高程、坡向、坡度、距离河流的远近、距离道路的远近、建筑物分布和到遂宁组和沙溪庙组地层的距离等作为评价指标，利用信息量模型对重庆万州区滑坡地质灾害进行了危险性评价。吴树仁等［31］在对三峡库区丰都县滑坡灾害调查和统计分析的基础上，初步概括了滑坡灾害的分布特征和主要影响因素，进而完成了基于信息量模型的丰都县滑坡灾害危险性预测评价。唐亚明等［32］也开展了基于信息量模型的滑坡空间预测研究。

信息量法通过统计分析，用条件概率的形式给出评价因素的权值，具有较高的客观性。但统计分析需要有一定的样本数量，因而信息量法适用于有大量调查数据的研究区域。

2.2.2.2 逻辑回归

Dai等［33］利用逻辑回归方法开展了降雨诱发滑坡的空间预测研究。李雪平和唐辉明［34］建立了巫山县新城西区区域斜坡稳定性评价的分组数据逻辑回归方程，对全区斜坡稳定性进行了预测。Nandi and Shakoor［35］通过对美国俄亥俄州东北部凯霍加河流域的滑坡空间预测研究认为，多元逻辑回归方法优于二元统计分析的预测效果。司康平等［36］采用逻辑回归模型、广义加法模型和分类回归树3种统计方法，进行了深圳市区域滑坡灾害的危险性评价。Das等［37］利用逻辑回归方法对印度靠近喜马拉雅山北部地区的公路滑坡易发路段进行了滑坡危险性评价，并与基于现场调查的岩土边坡稳定性概率分类结果进行了比较。Bai等［38］编制了基于逻辑回归的三峡库区忠县段滑坡危险性区划图。与其它多元回归及判别分析方法相比，逻辑回归方法所用的假设简单，因此大大扩宽了模型的应用面，且可以给出判别结果在概率意义上的解释。

2.2.2.3 CF 多元回归

兰恒星等［39］采用CF多元回归模型，将滑坡确定性稳定系数与回归模型相融合，进行了云南小江流域滑坡影响因子的敏感性分析，并建立了危险性分区图。王卫东等［40］根据历史灾点分布情况，采用滑坡发生确定性系数(CF)和逻辑回归方法编制了贵州省滑坡灾害区划图。

2.2.2.4 证据权

证据权法作为一种数据驱动方法最初应用在非空间的医学诊断上，加拿大Agterberg和Bonham－Carter等数学地质学家对此方法进行了修改和发展，并较好地应用于矿产预测领域。近年来证据权法被应用于区域滑坡空间预测，如王志旺等［41］、赵艳南和牛瑞卿［42］开展了基于证据权法的区域滑坡空间预测研究，在区域滑坡规律定量分析、预测指标的选择及权重取值方面进行了初步探索，较好地避免了对预测指标选择及其权重赋值的主观性。

证据权法可以较好地避免选择证据和评价证据的主观性。同时，自GIS引入以来，评价单元几乎都是网格单元，割裂了斜坡系统固有的内部联系，这也无疑会阻碍区域滑坡空间预测的发展和实际应用。而证据权法的预测结果已经不再是一种规则的网格，而是具有确定地质含义的多边形(单元)，即地质单元。因此，证据权法能够比较客观地反映滑坡的空间分布规律和斜坡系统固有的内部联系，其预测结果也就比较容易解释和验证。证据权法在区域滑坡灾害空间定量预测方面表现出很好的应用潜力。然而，与其它很多统计方法一样，应用证据权方法的重要前提条件和困难之一是如何保证各个变量(证据层)之间在预测对象作用上的条件独立性，如何满足条件独立性是证据权方法需要研究解决的重点问题。

2.2.2.5 其它多元统计分析方法

毕华兴［43］借助航片、TM影像、数字化地图以及各种统计资料和现有专题图等主要数据，采用数量化理论，进行了日本早池峰山地区域滑坡空间预测和危险等级划分。闫满存和王光谦［44］研究了基于统计方法的澜沧江下游区域滑坡危险性区划。李家存和李京［45］运用双变量统计方法，分析了马来西亚金马仑高原滑坡与各影响因素之间的关系，根据滑坡面积密度建立了概率指数评价模型。涂长红等［46］开展了改进的灰色关联分析在滑坡危险性空间预测中的应用研究。乔建平等［47］提出了基于环境本底因素的滑坡危险度区划，统计本底因素对滑坡发育的贡献，经过贡献率与权重转换，进行区域滑坡危险程度划分。杨宗估和乔建平［48］运用信息熵原理，建立了三峡库区云阳县岩质滑坡定量评价模型。胡爱军等［49］利用经验似然比函数编制了郴州地区滑坡危险度区划图。周健等［50］建立了典型岩质滑坡危险度评价的距离判别分析模型。

2.2.2.6 人工神经网络、支持向量机、决策树和粗糙集

随着人工神经网络、支持向量机、决策树和粗糙集等非线性理论方法的发展，部分学者尝试将这些理论方法应用于滑坡空间预测研究，取得了可喜的研究进展。向喜琼等［51］开展了基于GIS的人工神经网络模型在地质灾害空间预测中的研究。吴益平和唐辉明［52］采用神经网络模型和信息量模型两种方法，预测了三峡库区巴东县黄土坡区斜坡稳定性。Pradhan and Lee［53］分别采用频率比、逻辑回归和BP神经网络，对马来西亚巴生河谷地区进行了区域滑坡危险性评价研究。Gomez and Kavzoglu［54］、Wang and Sassa［55］及 Melchiorre 等［56］也开展了基于人工神经网络的区域滑坡空间预测研究。

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的机器学习技术，能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题。姜琪文等［57］针对前人利用支持向量机应用于滑坡灾害预测中，大多只是利用了支持向量机的两分类算法，得到的结果只有稳定不稳定两种的不足，利用支持向量机的多类分类算法进行了三峡秭归县滑坡危险性预测。戴福初等［58］采用2类和单类支持向量机进行了香港自然滑坡灾害空间预测，并与逻辑回归模型进行了比较。胡德勇［59］采用支持向量回归模型，实现了马来西亚热带雨林地区滑坡危险性评价。何原荣和傅文杰［60］利用模糊支持向量机技术，进行了莆田市滑坡危险性评价研究。

赵建华等［61］比较讨论了单变量评价、决策树评价与逻辑回归法3种预测模型在浙江庆元地区滑坡灾害预测应用中的效果。Yeon等［62］以韩国广源中部麟蹄邑与北面之间的区域为研究对象，建立了C4.5决策树模型，实现了滑坡危险性空间预测。

Brideau 等［63］、Gorsevski and Jankowski［64］及刘吉平等［65］研究了基于粗糙集的区域滑坡空间预测。

上述非线性理论方法具有很强的处理具非线性关系的数据的能力和自学习能力，适用于对区域滑坡灾害缺乏调查资料的研究区域。对于神经网络来说，由于网络自身存在随机性，要求训练样本具备多样性和独立性，并能够反映出研究区域的整体特征，所以训练样本的获取往往较为困难;而且，由于神经网络是一个黑箱，预测评价结果缺乏物理意义，其解释和验证也较为困难。同样，决策树模型、支持向量机和粗糙集也都是黑箱，其预测结果也都缺乏物理意义，因而解释和验证也较为困难。

3 认识与展望

上述预测方法经过实践证明都具有一定的实用性和可靠性，在一定程度上可以较准确、有效地预测未来区域滑坡灾害的发生，极大地推动了区域滑坡灾害的定量化空间预测预警。但是，由于滑坡影响因素复杂，在区域滑坡空间预测研究方面还存在以下问题，需要进一步深入研究解决。

(1)区域滑坡空间预测指标体系的确定方法。在区域滑坡空间预测研究中，合理选择预测指标对预测结果的准确性具有决定性控制作用。但是，目前主要依靠研究者的经验选取，具有较大的主观随意性，缺乏定量分析预测各影响因素优劣的有效方法，相应地影响了区域滑坡空间预测结果的客观正确性;同时，整个预测模型是否最优也无法检验。因此，如何客观定量地选取确定合理的预测指标体系，仍然需要进一步研究。

(2)区域滑坡空间预测指标的权重取值。在区域滑坡空间预测研究中，预测指标权重的确定也是非常重要的基础工作，它同样直接关系到区域滑坡空间预测评价精度的高低。预测指标既有定量指标，也有定性指标，并且预测指标数量往往较大，这就给预测指标的权重确定带来了很大困难。因此，区域滑坡空间预测指标权重的确定也一直是困扰滑坡空间预测研究的一个难题。知识驱动模型虽然具有可以利用那些模糊的信息和专家头脑中难以量化的模型的优点，但缺点是过分依赖于专家经验和知识。专家知识的主观性和不确定性会影响区域滑坡空间预测结果的可靠性。数据驱动模型可以较好地避免预测指标的权重取值的主观性，但是，数据驱动模型又往往忽略了对区域滑坡地质成因及规律方面的专家知识。因此，如何进一步融合数据驱动模型和知识驱动模型，充分发挥二者的优势，更好地开展区域滑坡空间预测，也需要进一步研究。

(3)在区域滑坡影响因素中，除了地层岩性、断裂构造等离散型数据外，还有坡度、坡向、高程、水位、降雨量等大量连续型数据，区域滑坡空间预测研究中需要对这些连续数据进行离散化处理。连续数据的离散化处理过程中必然会造成图层信息的损失，也会给预测结果带来误差。由于地学数据多源性的特点，如何集成量纲不一，形式多样，既有定量数据，又有定性的文字描述，经验性和知识性的地学数据进行区域滑坡空间预测，也需要进一步研究。

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