基于层次分析法的县域泥石流危险性评价研究

孙秀菲

(中国建筑材料工业地质勘查中心吉林总队,吉林长春 130033)

基于层次分析法的县域泥石流危险性评价研究

孙秀菲

(中国建筑材料工业地质勘查中心吉林总队,吉林长春 130033)

本文选取层次分析法作为泥石流危险性评价的研究方法,通过GIS强大的空间分析能力,发挥层次分析法可以多要素综合评价的优势,有效的将评价过程中的因素量化,并将影响权重判别的主观因素与客观因素良好的结合。综合考虑研究区内各参评因子的影响程度,通过构建判断矩阵及一致性检验计算,得出各影响因子所占的权重比例,最终得到了较为直观的泥石流危险性评价结果。

层次分析法 泥石流 危险性评价 评价因

层次分析法是常用的一种决策分析法,它是进行多目标决策分析的方法。该方法能把复杂系统的决策思维进行层次化,把决策过程定性和定量因素有机结合起来。通过判断矩阵的建立、排序计算和一致性检验使得到的最后结果更具有说服力。同时,由于可将人的主观性依据用数量的形式表达出来,使之更具条理性和科学性,从而可以避免由于人的主观性导致权重预测与实际情况相矛盾的现象,克服决策者和决策分析者相互沟通的困难及决策者的个人偏好,提高决策的有效性。运用层次分析法对泥石流危险性进行分析评价,可以有效解决影响泥石流的各种因素对泥石流发生的影响程度分析问题,其结果比较切合实际,较为可信。

1 评价因子的确定

泥石流灾害是一种非常复杂的自然现象,其形成、发展、运动和堆积环境的影响因素很多且较复杂,各影响因素对泥石流产生的影响程度又不尽不同。为达到较好的评价效果,首先,针对县域内泥石流分布特征和形成机制,以地形地貌、水文气象、地质、植被土壤以及人类工程活动等5个条件为基础,进行相关因子比选,最终选取8项因素作为评价背景因子,即：工程地质岩性、构造、地形、地貌、坡度、降雨、人类活动和土地利用。

表2 第二层次地质类判断矩阵

表3 第二层次地形地貌类判断矩阵

表4 第二层次人类活动类判断矩阵

2 GIS的利用

GIS应用于泥石流危险性评价中,主要依托其强大的空间分析能力：拓扑分析、叠加分析、缓冲区分析、栅格分析等,GIS软件可有效解决批量数据处理的难题,可达到快速、准确地对每一栅格进行属性赋值。层次分析法危险性评价可依靠GIS强大的空间叠加分析能力将各个图层信息进行叠加处理,最终得到评价结果图件。

2.1 图层的建立

在对收集来的县域地质环境背景类基础性图件进行整理后,进行底图扫描,运用GIS软件进行各种图件的失量化,利用GIS的空间分析、DTM分析等功能,对评价指标进行量化赋值,据此绘制各个指标的图层文件。

2.2 划分评价单元

根据GIS栅格运算的基本要求,对研究区进行评价单元的划分,即将研究区按规定划分为统一大小且具有一致性分布规律的多个栅格单元,运用GIS软件对栅格数据强大的处理分析能力,利用每一单元格的评价指标数据赋予每一单元格不同的属性内容,按层次将这些栅格单元属性进行综合叠加,可得到研究区的泥石流综合评价分析的结果。

图1 泥石流危险性评价图

表5 评价指标权重表

表6 评价因子总权重表

表7 评价因子等级划分表

2.3 建立评价模型

利用GIS软件对各评价因子进行叠加分析,可将存储在各栅格单元内的空间数据赋值到属性数据库中,各图层因子可以实现属性数据的叠加计算,从而建立基于GIS软件处理平台的泥石流危险性评价模型。通过各因子图层属性的综合叠加处理,可获得泥石流危险性评价的最终结果图件。

3 泥石流危险性评价

3.1 层次分析法的计算

层次分析方法(AHP)是通过将复杂系统的决定因素层次化后,综合定性和定量分析结果,建立判断矩阵后,进行排序计算。通过一致性检验,可以得到可信度较高的计算结果。另外,AHP可将人的主观性依据用数量的形式表达出来,使之更具条理性和科学性,避免了人为主观性对权重预测的严重影响,可达到较为切合实际的计算结果。

3.2 确定影响因子权重

3.2.1 层次结构的建立

将影响泥石流危险性的各个评价因子划分层次,依据其隶属关系划分组别。泥石流评价指标可分为两个层次：第一层主要由地形地貌类、地质构造类、降雨类及人类活动类因子组成;第二层次为第一层的各因子所包括的各项子要素。

3.2.2 构造判断矩阵

通过对层次结构中各层元素的相互比较,可以由此建立一系列的判断矩阵。构造出第一层对于目标层的判断矩阵,见表1。同理,可以继续构造出第二层对于第一层的判断矩阵,指标重要性的比较通过经验打分获得。

下面对第二层次的指标进行比较,得到第二层次比较结果见表2、表3及表4。

3.2.3 层次单排序和一致性检验

设判断矩阵A的最大特征根为λmax,W为对应于λmax的正规化特征向量,计算满足AW=λmaxW的特征根和特征向量。经计算λmax=4.02,W=［0.69，1.00，0.32，0.52］ 。计算判断矩阵A一致性指标判断矩阵A的阶数为4,故n=4,则CI=0.005。随机一致化比率CR=CI/RI=0.006＜0.10,说明判断矩阵A具有满意的一致性,无需调整判断矩阵的元素取值。经归一化后的W=［0.27，0.39，0.13，0.21］,依次对应第一层次各要素(地质构造类因子、地形地貌类因子、降雨类因子和人类活动类因子)相对于研究区泥石流危险性评价相对重要性的权重值。按照此方法以此计算B1,B2,B3,B4的最大特征根及其对应的特征向量。判断矩阵B1的最大特征根 λmaxB1=2一致性指标说明判断矩阵B1具有满意的一致性。所对应的特征向量W1=［0.89，0.45］,归一化后的W=［0 .67，0.33］,即为地质类的第二层因子的相对重要性的权重向量。判断矩阵B2的最大特征根λmaxB2=3.0015一致性指标随机一致性比率CR=CI/RI=0.0013＜0.10,说明判断矩阵B2具有满意的一致性。所对应的特征向量W2=［0.53，0.76，0.37］,归一化后的W=［0 .32， 0.46，0.22］,即为地形地貌类的第二层因子的相对重要性的权重向量。判断矩阵B4的最大特征根 λmaxB4=2一致性指标说明判断矩阵B具有满意的一致

4性。所对应的特征向量W4=［0.89，0.45］,归一化后的W=［0 .67，0.33］,即为人类活动类的第二层因子的相对重要性的权重向量。得到各评价指标的权重值见表5。

3.2.4 因子权重综合计算

对各评价指标进行综合排序,得到各因子的总权重值,按权重系数进行排序结果如表6所示。

3.3 建立评价因子的危险等级

对各个泥石流危险性评价因子图层的数据进行归一化处理,将评价因子划分为5个等级,等级的高低对应泥石流危险度的大小程度。各影响因子的等级划分情况见表7。

4 泥石流危险性评价结果

经过上述层次分析法基础图件的准备及影响因子权重的计算验证并最终确定其数值后,建立研究区各泥石流影响因子的危险性评价模型。根据危险等级划分,运用GIS栅格计算叠加处理上面得到的各因子权重值,根据泥石流危险性评价结果绘制完成县域泥石流危险性分区图,如图1所示。

极高危险区分布在县域内各乡镇的人类活动密集区;高危险区分布于人类活动相对集中的阶地、低山区等;中危险区主要分布在中部、北部等中低山区;低危险区主要分布在县域南部低山区;极低危险区无泥石流灾害点,主要分布在中部、西北部等基岩中山区地带。

5 结语

层次分析法在结合定性和定量分析内容方面具有突出优势,其计算内容较为简单,得到的结果也很直观。该方法的缺点是较容易受到人为影响因素的限制,指标的选取具有较大的灵活性和随机性,从而造成数据统计方面的困难,权重值的确定也存在一定难度,这样得出的计算结果也就差异较大。结合区内各参评因子的影响程度,按照本文计算得出的权重比例,可以得出合理的泥石流危险性分区范围,可为县域泥石流灾害的预测预警及防治工作提供参考。

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[5]李忠水,孙秀菲,刘永贵,马晓艳,胡兴旺.江源县石人镇泥石流危险性评价[J].地质灾害与环境保护,2007.

孙秀菲,女,汉族,硕士,1984年出生,工程师,主要从事地质灾害危险性评估、矿山地质环境治理工程设计等工作。