思茅区地质灾害危险性评价

许林艳，袁希平，甘 淑

(1.云南国土资源职业学院 数字国土与土地管理学院，云南 昆明 650217；2.昆明理工大学 国土资源工程学院，云南 昆明 650093)



思茅区地质灾害危险性评价

许林艳1，袁希平2，甘 淑2

(1.云南国土资源职业学院 数字国土与土地管理学院，云南 昆明 650217；2.昆明理工大学 国土资源工程学院，云南 昆明 650093)

在对思茅区地质灾害进行详细调查的基础上，采用信息量法和模糊综合评判法分别对地质灾害进行危险性分区评价，并对两种评价结果进行了对比和综合分析。研究表明：在大部分地区两种评价结果一致且与实地调查结果吻合度高；地质灾害高度危险区主要分布在山区居民集中的沟谷山坡地带以及交通相对便利的公路沿线地区，低度危险区主要分布在地势相对平坦的盆地一带以及自然保护区；在局部地区，信息量法评价结果相对模糊综合评判结果与实地调查结果的吻合度更高。

地质灾害；危险性评价；信息量法；模糊综合评判法；思茅区

0 引言

近年来，国内外众多学者针对不同区域的地质灾害危险性评价进行了广泛的理论探讨和实证研究，但是目前国内外对地质灾害危险性评价尚无统一的评价方法和评价标准[1]，因此，针对云南山区开展有针对性的地质灾害评价研究，对丰富和完善云南山区典型性地质灾害评价研究具有重要的理论意义和实践意义。本文依托“思茅区地质灾害调查与区划项目”，在对研究区的地质环境进行全面调查和综合分析的基础上，建立研究区地质灾害危险性评价指标体系，利用信息量法和模糊综合评判法对思茅区地质灾害危险性进行定量和定位分析，并对两种评价结果进行了对比和综合分析。

思茅区位于思茅地区中南部，地理坐标为北纬22°27′～23°06′、东经100°19′～101°27′，总面积3 982 km2。地处云贵高原之西南缘，东西长，南北窄，地势由西北分别向东南、西南倾斜，全区地形呈不规则的倒梨形，形成构造侵蚀中山、构造侵蚀溶蚀低中山、间有冲积盆地的地貌格局。在自然因素和人类工程活动的影响下，思茅区滑坡、泥石流、崩塌、地面塌陷、不稳定斜坡等灾害频发，已严重威胁到人民生命财产安全和区域经济发展。

据2008年11月地质灾害普查，思茅区地质灾害类型以滑坡和不稳定斜坡为主要发育灾种；灾害规模主要以中、小型为主；灾害发生时间集中在雨季6～9月份，集中性强降雨是诱发地质灾害直接原因；地质灾害在区域上沿主要公路延伸呈带状分布明显，根据灾点分布密度，存在两个灾害发育密集带：思澜公路沿线地质灾害发育带和思江公路沿线地质灾害发育带。思茅区已发生地质灾害61处，死亡10人，直接经济损失1 373.7万元；存在隐患点114处，潜在威胁人口约2 702人，威胁财产约4 030.5万元。

1 研究方法

在综合考虑各类评价模型的优缺点以及其适用条件、可操作性、数据的可得性、分析结果的可靠性等，论文选定了信息量法和模糊综合评判法两种数学模型，建立地质灾害评价模型。

1.1 信息量法

中国信息量法最早是由晏国珍引入到滑坡预测，继而被许多学者应用到地质灾害评估中。由于地质灾害是诸多因素共同作用的结果，虽然各因素本身的性质及对地质灾害发生所起的作用都存在较大差异，但在诸多影响因子中始终存在一种“最佳因素组合”，它对地质灾害发生的“贡献率”最大，即诱发地质灾害发生的可能性最大[2]。因此，对地质灾害的研究要综合考虑各评价因子及各因子具体状态组合，重视评价过程中数据信息的数量和质量。信息量法实际上是通过将各评价因子对地质灾害发生所提供的信息量值进行叠加，进而计算各评价单元的总信息量值，即通过信息量值的大小来反映各评价因子与地质灾害发生的关系密切程度。信息量法评价结果的准确性与选取因子的多少和分级质量无关，它是把各评价单元的信息量值等权重叠加，把各因子对地质灾害的贡献率客观的反映出来，这类方法的优点是可以将专家的主观经验和GIS的客观数据分析功能结合起来[3-6]。

1.2 模糊综合评判法

根据模糊综合评判的原理与方法，模糊综合评判可用来描述，其中为评价因子的权重，是一个阶行矩阵(表示评价因子总数)；为模糊关系矩阵，是一个阶矩阵(为划分的评价等级数)，得出的结果即为阶行矩阵。模糊综合评判用于地质灾害危险性评价是指通过选定评价因素集，先进行单因素综合评判，评价结果构成模糊关系矩阵R，再考虑各评价因子在总评判中的重要性，即权重，最后求取R和W的合成过程[7-8]。

2 评估预测

2.1 建立评价指标体系

在广泛地查阅文献资料和实地考察的基础上，充分考虑因子的关键性、可获得性和思茅区实地特征，本文选取距断层距离、地面坡度、地层岩性、距河流距离、地面坡向、距公路距离、降雨量、地质灾害分布现状共8个指标，建立地貌区地质灾害危险性评价指标体系(图1)，各评价因子与地质灾害发育的相关关系及主要分布特征。

(1)断层构造：一般情况下，断层及特殊构造体系部位的地质灾害分布密度较大。研究区地质灾害点和隐患点大都发生在各断层带上或向斜、背斜两翼及断层夹持带上，特别是在距离地质构造线2.5 km距离范围内分布密集。

图1 思茅区地质灾害危险性评价指标体系图

Fig.1 The index map of geological hazards risk assessment on Simao Distric

(2)降雨：降雨是诱发地质灾害发生的重要因素，地质灾害具有随降雨同步或滞后发生的特性。研究区降雨量总体分布东多西少，干湿两季分明，枯季和雨季年内降雨量之比为13.6%：86.4%，各类型地质灾害都集中发生在6～9月份，占地质灾害调查点总数的90.4%。

(3)地形坡度：坡度对地质灾害的发生和规模有明显的控制作用，它从几何特征上决定了地质灾害的分布，同时直接决定斜坡的应力分布，控制着坡体的稳定性。研究区内地质灾害几乎发生在坡度为8°～90°范围内，其中发生在8°～25°和25°～60°范围内的地质灾害占总灾害面积的比例分别为27.93%、68.65%。

(4)坡向：坡向的不同对水蒸发量、植被覆盖、坡面侵蚀等都有影响，从而影响了斜坡的稳定性。据实地调查中地质灾害发育于坡向关系的统计分析，研究区内发生在东北向、北西向、正北向的地质灾害及潜在灾害面积占总灾害面积的比例分别为44.01%、14.66%、13.65%。

(5)地层岩性：地层岩性与岩土结构特征对地质灾害的发育类型和发育程度影响不同。研究区内滑坡主要发生在软硬相间的粉砂岩、泥岩、砂质岩层，土地结构相对松散、当遇到一定强度的降雨、地表水及地下水冲蚀和渗透，则容易发生山体滑坡；斜坡隐患点主要以白云岩和砂岩为主。

(6)公路分布：由于修筑公路需要对边坡进行切坡开挖，特别是在第四纪松散堆积物地带，在降雨或地下水的作用下就会打破这种暂时的平衡状态，引发崩滑地质灾害的发生的可能性极大。研究区内地质灾害具有随公路的延伸呈现出明显的带状分布特征，且集中分布在距离公路5 000 m范围内地区，离公路越近，地质灾害及潜在地质灾害面积占总灾害面积的比例越大。

(7)河流分布：河流具有强烈的下切与侵蚀作用，会使河流两岸的松散堆积物和破碎岩体受到侵蚀和渗透，使得对山体斜坡的崩塌和滑坡稳定性受到影响。研究区内山岭、沟谷发育齐全，河流纵横，地质灾害点及潜在灾害点主要集中分布在距离河流1 500 m范围以内。

(8)地质灾害分布现状：灾害现状是实地调查中已发生地质灾害和潜在灾害的综合反映，调查点多的地区也就是地质灾害严重的地区。研究区地质灾害在区域上沿主要公路延伸呈带状分布明显，根据灾点分布密度，存在两个灾害发育密集带：思澜

公路沿线地质灾害发育带和思江公路沿线地质灾害发育带。同时，地质灾害分布现状也是评估预测结果的对照标准，用来检验评估预测结果的准确性和可靠性。

为定量评估地质灾害危险性，结合研究区实际情况、制图效果以及经验公式，选取70m×70m的格网大小，将研究区一共划分为8 013 626个栅格评价单元。

2.2 模糊综合评判法应用

(1)确定因素集：U={u1，u2，u3，u4，u5，u6，u7，u8}，见图1。

(2)确定评价集及评价等级划分：本文将评价指标划分为3级V={v1,v2,v3}，v1—低度危险，v2—中度危险，v3—高度危险，各指标评价分级情况见表1。

表1 评价因子等级划分Tab.1 Reclassify of evaluation factors degree

(3)确定权重集：权重表示各评价因子对地质灾害发生的贡献率，本文依据具有高级职称的地质学专家打分及数据的可获得性和实地调查分析，采用在传统层次分析方法上有所改进的模糊一致层次分析法[9]，即通过构造模糊判断矩阵，用公式求解权值W，并进行一致性检验。通过计算得到权重集为：

W=(ρ1，ρ2，ρ3，ρ4，ρ5，ρ6，ρ7，ρ8)=(0.171,0.079,0.0161,0.017,0.161,0.064,0.157,0.1000)

(4)确定隶属函数：本文中对于分类指标越大越好的定量指标，采用升半梯形分布隶属函数曲线来确定其隶属度：对于分类指标越小越好的定量指标，采用降半梯形分布隶属函数曲线来确定其隶属度；对于定性指标则按照其隶属关系直接赋值1或0。并且在计算隶属度前先对数据进行了无量纲化处理，剔除单位差异对函数的影响。各因子隶属函数及图像如下：

①降雨量的隶属函数及图像

②地面坡度的隶属函数及图像

③距断层距离、距河流距离、距公路距离、距灾害点距离的隶属函数及图像

④地层岩性的隶属函数

⑤坡向的隶属函数

(5)模糊综合评判实践：根据模糊关系的定义，以及在上述工作的前提下，建立起地质灾害危险性模糊综合评判模型：

公式(5)

式中：W为评价因子权重集，R为模糊关系矩阵，其

中rkj表示第i个评价单元中第k个评价因子以被评为第j级危险性的隶属度，即评价因子k对于评价集j的隶属度(各因子隶属函数和图像略)。根据最大隶属性原则，选择Q向量中最大分量作为模糊综合评判的结果，即Qmax=max(q1,q2,q3)，得到模糊综合评判结果见图2。

图2 模糊综合评判危险性评价结果图Fig.2 The result map of geological hazards risk assessment from fuzzy comprehensive evaluation method

2.3 信息量法应用

(1)评价因子重分类：由于各因子对地质灾害的影响并非与要素量的多少成正比，而往往是在一定区间内对地质灾害的影响一定，呈阶梯型变化，因此需要对部分连续数据进行重分类，重分类主要利用ArcGIS空间分析模块中的Reclassify命令完成。

(2)单因子信息量计算：将距断层距离、降雨量、坡度、地层岩性、距公路距离、距河流距离、坡向专题图层分别与地质灾害现状分布图进行空间叠加，求出单因子信息量值(单因子重分类及计算过程略)。

(3)总信息量计算：每个影响因子中各状态集的信息量值求出来后，再利用ArcGIS的空间叠加功能将能将各评价因子各状态集信息量叠加，计算各评价单元信息量总和，并使用自然断点分类法进行重分类，得到信息量法地质灾害危险性评价结果图(图3)。

3 危险性评价结果分析

由于两种模型所运用的数学原理和所选取的参数不一样，因此其评价结果也不完全一致。本文从数量和空间分布两个角度将两种评价结果分别与实地调查数据进行对比分析，当评价结果不一致时，以实地调查结果为标准确定危险性等级。

通过对比两种评价结果各级危险区所含灾害点比例(表2)，可以发现：信息量法评价结果与模糊综合评判法评价结果基本吻合，高度危险、中度危险、低度危险所含灾害点占总灾害点百分比的差异分别为-3.20%、-2.40%、5.60%，差异较小，且两种评价方法各等级中包含的地质灾害点绝对数量随着危险等级增高而逐步递增，同时地质灾害发生比例亦增高。这说明两种评价结果与已有的地质灾害分布区有较好的对应关系，地质灾害频发区对应地质灾害高度危险区，同时也从实际调查结果的角度说明了评价结果的准确性和可靠性。但仔细分析，可以发现信息量法中高度危险区所包含的灾害点数量更多，也就说明了信息量法与实际调查结果更加接近。

图3 信息量法地质灾害危险性评价结果图Fig.3 The result map of geological hazards risk assessment from information method 表2 两种评价结果的对比分析表 Tab.2 The compare analysis table of two evaluation results

危险性分级评价方法灾害点数/个占总灾害点/%信息量法201600低度危险区模糊综合评判法241920对比差异-4-320信息量法302400中度危险区模糊综合评判法332640对比差异-3-240信息量法756000高度危险区模糊综合评判法685440对比差异7560

通过将两种评价结果的空间分布与地质灾害现状分布进行对比分析可知：思茅区高度危险区主要集中在地质灾害高度危险区主要分布在山区居民集中的沟谷山坡地带以及交通相对便利的公路沿线地区，主要指的是思茅至江城公路和思茅至澜沧公路沿线两侧、云仙乡西北部以及龙潭乡与倚象镇和六顺乡交界区，此区域两种评价结果一致，且都与实地调查结果吻合。但局部地区也存在明显差异：如思茅港镇西部地区的糯扎度自然保护区，信息量法显示为高度危险区，模糊综合评判法却显示为低度危险区；南屏镇，信息量法显示为低度危险区，模糊综合评判法却显示为高度危险区。通过对比实际调查结果，可发现这两个区域地质灾害点密度都较低，都为低度危险区。思茅港镇西部糯扎度自然保护区是国家自然保护区，从该处地质环境看，紧靠澜沧公路和澜沧江，地层岩性以J2X和T2X为主、地形坡度陡峭，是地质灾害高度和中度险情区的集合。由于该地区人烟稀少，虽是高易发区，但是可能造成生命财产损失较少，不能称之为地质灾害，只能称之为不良地质现象，因此在地质灾害调查过程中并非重点调查区。思茅镇和南屏镇地处思茅盆地一带，地势相对平坦，评价结果却显示为地质灾害高度危险区，主要是因为该区域除了地形以外的其他部分影响因子(降雨量、距公路距离、距断层距离)属于高度危险区的隶属度高，从而导致该区域属于高度危险区可能性偏大。

4 结论与讨论

在现实工作中，单独采用某一种方法对地质灾害危险性进行评价会存在诸多不足，一般采用多方法结合的方式，如将层次分析法、信息量法、模糊综合评判法、GIS、Logistic回归模型、人工神经模型等结合[10-13]。本文在对思茅区地质环境条件和灾害现状进行全面、深刻、细致的调查分析的基础上，建立地质灾害危险性评价指标体系，在GIS技术支持下，成功地将信息量法和模糊综合评判法应用到地质灾害危险性区划与评价中，两种评价结果与实地调查结果吻合度高，同时也存在局部差异。在局部地区，信息量法评价结果较模糊综合评价结果与实地调查结果吻合度更高，主要是因为信息量法整个评价过程相对客观，而模糊综合评判法中评价集、权重、隶属函数的确定都与评价者对地质灾害的认识程度和经验有很大关系，主观性相对较大。

论文最初设想将两种评价结果进行空间对比，即用ARCGIS栅格计算器进行减运算，得出差异区域，结果会更具说服力。但由于各评价单元中信息量法的评价结果是在信息量值，而模糊综合评判法的评价结果是隶属度值，两者不具可比性，因此只能从空间分布上进行直观分析。怎样将多种评价结果进行归一化处理并进行对比分析有待进一步研究。

[1]张春山，韩金良，孙炜锋，等.陕西陇县地质灾害危险性分区评价[J].地质通报，2008，27(11)：1795-1801.

[2]孙炜锋，谭成轩，王继明，等.陕西宝鸡地区千阳县地质灾害易发性评价[J].地质通报，2008，27(11)1846-1853.

[3]王冬冬，范柱国，范立伟，等.普洱市思茅区地质灾害分区与防治对策[J].中国水土保持，2013(8)：26-28.

[4]高克昌，崔鹏，赵纯勇，等.基于地理信息系统和信息模型的滑坡危险性评价—以重庆万州为例[J].岩石力学与工程学报，2006，25(5)：991-996.

[5]阮沈勇，黄润秋.基于GIS的信息量法模型在地质灾害危险性区划中的应用[J].成都理工学院学院，2001，28(1)：89-92.

[6]刘洋，唐川，冯毅.基于AHP-信息量法的地质灾害危险性评价[J].地球与环境，2013，41(2)：171-179.

[7]左双英，程欣宇，梁风，等.基于GIS的贵阳市地质灾害危险性评价[J].地球与环境，2005，33(4)：83-88.

[8]蔡斌，胡卸文.模糊综合评判在绵阳市环境地质风险性分区评价中的应用[J].水文地质工程地质，2006，2：67-70.

[9]刘琳.临潼区地质灾害危险性分区与评价[D].西安：西安科技大学，2008.

[10]闻绍毅，李洋.地质灾害防灾减灾技术研究现状及发展综述[J].地质与资源，2014，23(3)：296-300.

[11]唐川，马国超.基于地貌单元的小区域地质灾害易发性分区方法研究[J].地理科学，2015，35(1)：91-97.

[12]贵贾义，全永庆，黎志恒，等.基于组合赋权法的白龙江流域甘肃段地质灾害危险性评价[J].冰川冻土，2014，36(5)：1227-1235.

[13]卫健.得荣县地质灾害危险性评价[D].成都：成都理工大学，2012.

GEOLOGICAL HAZARDS RISK ASSESSMENT ON SIMAO DISTRICT

XU Lin-yan1，YUAN Xi-ping2，GAN Shu2

(1.CollegeofDigitalLandandLandManagement，YunnanLandandResourcesVocationalCollege，Kuming650217，Yunnan，China；2.FacultyofLandResourceEngineering，KunmingUniversityofScienceandTechnology，Kunming650093，Yunnan，China)

Based on detailed investigation of geological hazards in Simao District，the geological hazards risk assessment was carried out using information model and fuzzy comprehensive evaluation model，then，two evaluation results are compared with each other on figures and lists. Studies had indicated that the information model evaluation results was consistent with fuzzy comprehensive evaluation results in most of the region，which had a high degree of agreement with the results of field survey；and the high-risk zone of geological hazard mainly distribute in the mountain valley hillside where hillmen resident in，as well as the relevant convenient transport areas along the highway；the low-risk zone of geological hazard mainly concentrate on the basin where the terrain is relatively flat and Nature Reserve；and there is a higher matching degree between the information model evaluation results and the actual investigation results than fuzzy comprehensive evaluation results in the local area.

geological hazards；risk assessment；information model；fuzzy comprehensive evaluation；Simao District

2014-12-22；

2015-01-24．

P694

A

1001-7852(2015)01-0065-08