基于GIS和信息量模型的广西花岗岩分布区滑坡易发性评价*

许英姿　卢玉南　李东阳　陈立华

(①广西大学土木建筑工程学院　南宁　530004)

(②广西防灾减灾与工程安全重点实验室　南宁　530004)

(③广西华蓝岩土工程有限公司　南宁　530001)



基于GIS和信息量模型的广西花岗岩分布区滑坡易发性评价*

许英姿①②卢玉南③李东阳①陈立华①②

(①广西大学土木建筑工程学院南宁530004)

(②广西防灾减灾与工程安全重点实验室南宁530004)

(③广西华蓝岩土工程有限公司南宁530001)

广西花岗岩分布区的岩土体结构松散，分布有大量较大厚度的风化坡残积土，受侵蚀、剥蚀、切割作用强烈，局部的水土流失严重，而且该区降雨量丰富，经常会有滑坡地质灾害发生。在统计分析的基础上选取坡度、高程、地质构造、植被、降雨、人类工程活动、滑坡灾害体积密度作为易发性评价指标，基于ArcGIS软件并运用信息量模型对广西花岗岩分布区进行滑坡易发性区划、完成滑坡易发性评价，并与滑坡灾害点和隐患点进行了验证。广西花岗岩区滑坡易发性评价的结果与实际滑坡的分布较为吻合，为广西花岗岩分布区滑坡预警预报及防治工作奠定基础。

花岗岩滑坡ArcGIS信息量模型易发性

0　引　言

我国华南地区花岗岩分布区的地质灾害频繁。在广西，花岗岩分布区岩土体结构松散，分布有较大厚度的风化残积土，受侵蚀、剥蚀、切割作用强烈，局部水土流失严重，且降水丰富，暴雨较多，常有滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害发生，是地质灾害频繁发生的区域。地质灾害造成的社会、经济损失巨大，如2008年5月9日，桂林市资源、永福两县因强降雨引发山体滑坡灾害，造成6人死亡，直接经济损失1428万元。2010年6月18日大雨期间，桂梧高速公路白沙高架桥南西侧山体边坡发生大面积的滑坡，造成通往金宝、白沙的县级公路被毁，交通接近中断，直接经济损失300万元以上，有必要对广西花岗岩分布区的地质灾害情况进行分析评价。

早期，我国对地质灾害的研究内容主要是集中在对灾害现象的描述和对灾害所造成的破坏和损失的统计。1980年以前，滑坡地质灾害的评价工作主要是对滑坡灾害易发性的定性分析。1980年后，我国对灾害的评价开始向新的方向发展，研究内容和研究方法也越来越多。1989年起，国内开始基于GIS软件来实现对滑坡地质灾害的易发性评价(黄润秋等，2004)。通过利用GIS的图形编辑、数据管理等功能建立各评价因子图层，同时结合滑坡易发性评价模型对各评价因子图层进行空间叠加分析，从而得到研究区的滑坡地质灾害易发性分区图(殷坤龙，2004)。王哲等(2009)基于层次分析法对绵阳市的地质灾害进行了易发性评价，并将评价结果与实际发生的地质灾害区域进行对比，拟合度较好；许冲等(2010)基于GIS与确定性分析系数法对汶川地震区的滑坡进行了易发性评价。李明等(2013)基于GIS采用信息量模型对神龙溪流域的地质灾害进行了易发性区划，并用专家打分法修正了分区图。王佳佳等(2014)以三峡库区万州区为例，对滑坡进行了易发性评价，并对结果进行了分析和预测精度的评价。

统计表明广西花岗岩分布区地质灾害中滑坡发生最为频繁，而且有短时间内边坡失稳的特点，人们往往躲避不及，导致伤亡及财产损失严重。本文基于ArcGIS软件和信息量模型对广西花岗岩分布区滑坡地质灾害进行易发性评价，为广西花岗岩分布区滑坡的预警预报及科学地防治提供依据。

1　广西花岗岩分布区概况

广西花岗岩分布区主要位于桂东南、桂南、桂东及桂北、桂东北区域。桂东南花岗岩出露区主要分布于玉林的容县、北流县、陆川县、博白县、兴业县；梧州的苍梧县、岑溪县、藤县；钦州的浦北县、灵山县和钦北区等地。桂东花岗岩出露地区主要分布于贺州的钟山县和贺州市。桂东北及桂北花岗岩出露地区主要位于桂林的资源县、全州县及柳州的融水县。广西花岗岩具体分布情况(图1)。

广西花岗岩岩组面积约为19393.4km2。由于广西气候温暖，湿度大，化学风化作用强，使得广西花岗岩表层风化严重，风化的花岗岩上部主要为第四系全新统坡积层或者坡残积层，下部主要为印支-华力西、印支期、燕山期等各期全风化状花岗岩。滑坡灾害大都发育在表层的第四系全新统坡积层或者坡残积层中，该层出露岩性主要为含角砾黏土或者砂质、粉质黏土。

广西花岗岩分布区主要位于以下4个气候区：桂北中低山中湿区、桂东丘陵谷地中湿区、桂东南丘陵谷地平原中湿区和桂南沿海台风潮湿区。各类自然区气候均属于亚热带季风气候，雨量充沛，气候湿热，降雨多集中在5～8月。分布区主要地貌类型有中山山地、低山山地和丘陵山地，地下水主要分为孔隙水和岩浆岩类风化裂隙水这两种类型。

统计2005～2013年的广西地质灾害调查资料表明，广西花岗岩分布区发生滑坡208处，存在隐患点524个，滑坡灾害分布(图1)。滑坡规模以小型、浅层为主。滑坡多发生在4～8月，尤其以6～8月发生最为频繁，刚好与花岗岩分布区的雨季时间相吻合。

图1　广西花岗岩分布区2005～2013年滑坡灾害点及隐患点分布图Fig.1　Landslide hazard spots and hidden points of granite distribution area in Guangxi in 2005～2013

2　易发性评价模型

评价滑坡易发性的模型很多，如信息量模型、专家评分模型、模糊综合评价法、灰色系统法、人工神经网络模型等(殷坤龙，2004；李雪平，2013)。由于信息量法思路简单，适用性强，而且能将主观与客观很好的结合起来，本文选用信息量模型研究：根据已有的变形或者已经发生破坏的区域所提供的信息把区域稳定性的各个影响因素的实测值转化为能反映区域稳定性的信息量值，用信息量的大小来反映各个影响因素与滑坡发生的密切程度(殷坤龙，2004)。

滑坡灾害(y)的产生受多种因素x1，x2，x3…xn的影响，各种因素作用的大小、性质是不同，进行区域滑坡灾害易发性评价要综合考虑多种因素的类别和状态组合。滑坡发生与评价过程所得到的信息数量和质量可用信息量来衡量(殷坤龙等，2001；殷坤龙，2004)：

(1)

式中，I(y，x1，x2，x3…xn)为因素组合x1，x2，x3…xn对滑坡灾害所提供的信息量；P(y，x1，x2，x3…xn)为因素组合x1，x2，x3…xn条件下滑坡灾害发生的概率；P(y)为滑坡灾害发生的概率。

式(1)还可以写成：

(2)

式中，Ix1(y，x2)为因素x1存在的条件下，因素x2对滑坡灾害所提供的信息量。因素组合x1，x2，x3…xn对滑坡灾害所提供的信息量等于因素x1对滑坡灾害所提供的信息量加上x1确定后x2对滑坡提供的信息量，直至x1，x2，x3…xn-1确定后xn对滑坡提供的信息量。

若先计算单个因素单个类别的信息量值，最后再将每个单元所有信息量进行叠加，得出每个单元总的信息量值，可以进一步简化得到单因素信息量模型(张桂荣等，2003)：

(3)

式中，Ii为因素x1特定类别对滑坡提供的信息量；N为研究区已经发生滑坡单元总数；S为研究区内单元总数；Ni为分布在因素xi特定类别中发生滑坡灾害的单元数；Si为因素x1特定类别的单元数。

则预测区某单元总的信息量预测值为I：

(4)

其中，n为参评因子数。I是评价该单元滑坡易发性的综合信息量指标，I值越大，滑坡越容易发生，该单元的易发性就越大。

图2　广西花岗岩分布区高程与滑坡分布图Fig.2　Elevation and landslide of granite distribution area in Guangxi

3　易发性评价指标体系

利用ArcGIS将各个影响因素分类图与滑坡灾害点进行叠加并对各类别的滑坡数量进行统计分析，得出广西花岗岩分布区滑坡与其影响因素的关系，结果(图2～图8)。

统计结果表明：①广西花岗岩分布区高程在500～1000m的区域是滑坡易发的区域；②随着坡度的增加，滑坡灾害的点密度逐渐增大，坡度在30°～64°的范围内的滑坡灾害点密度达到最大；③广西花岗岩分布区断裂带发育的地区滑坡灾害点密度最大；④广西花岗岩分布区的植被对滑坡的影响很明显，植被覆盖率越小，滑坡灾害越容易发生；⑤广西花岗岩分布区有58.89%的滑坡都是由于降雨诱发的，年均降雨量为1600～1800m、最大24h降雨量在110～130mm范围内的区域滑坡的密度最大。⑥广西花岗岩分布区约有70%的滑坡是由于人类活动诱发的，由人类活动引起的滑坡约有74%是由于开挖坡脚引起的，切坡的分布是判别广西花岗岩分布区人类活动最主要的指标，而易发屯的分布则可以反映切坡的分布。随着广西花岗岩分布区的易发屯密度的增大，滑坡的点密度也逐渐增大。因此，滑坡与人类活动有很大的相关性，人类活动越频繁的区域，则越易发生滑坡。其中，易发屯的划分标准是：花岗岩分布区坡度≥30°和山坡下距坡脚水平距离≤山坡高2/3的屯(村)区域；未达到上述坡度的山坡，但切坡建房，切坡高度≥3m的房前屋后；位于冲沟口的屯(村)区域。

图3　广西花岗岩分布区坡度与滑坡分布图Fig.3　Slope and landslide of granite distribution area in Guangxi

图4　广西花岗岩分布区断裂发育程度与滑坡分布图Fig.4　Fault and landslide of granite distribution area in Guangxi

图5　广西花岗岩分布区植被覆盖率与滑坡分布图Fig.5　Vegetation coverage and landslide of granite distribution area in Guangxi

图6　广西花岗岩分布区年均降雨量与滑坡分布图Fig.6　Average annual rainfall and landslide of granite distribution area in Guangxi

图7　广西花岗岩分布区最大24h降雨量均值与滑坡分布Fig.7　Mean of maximum 24h rainfall and landslide of granite distribution area in Guangxi

图8　广西花岗岩分布区易发屯密度与滑坡分布图Fig.8　Prone villages density and landslide of granite distribution area in Guangxi

图9　广西花岗岩分布区滑坡地质灾害易发性区划图Fig.9　Susceptibility zoning of landslide of granite distribution area in Guangxi

根据以上的分析结果，选取环境因素、触发因素和历史因素(陈晓利等，2006；程花，2012；刘丽娜等，2014)对广西花岗岩分布区滑坡灾害进行易发性评价。其中影响滑坡活动的环境因素包括高程、坡度、坡向、地质构造和植被等，触发因素包括降雨和人类工程活动，还选用滑坡灾害的体积密度作为历史因素，灾害历史主要是对研究区已有的地质环境及人类活动共同作用下发生的地质灾害的发育程度的一种体现。地质构造、植被、人类工程活动分别选用断裂带的发育程度、植被覆盖率、易发屯的密度作为二级评价因子，降雨选用年均降雨量和最大24h降雨量均值两个指标作为二级评价因子。

4　易发性评价的实现

4.1评价因子图层的处理

主要运用ArcGIS的栅格校准、图片矢量化、栅格化、坐标投影等功能对各评价因子图层进行处理，将各个指标图层转化为相同投影坐标的栅格图层。

4.2评价单元的划分

评价单元的划分很重要，会直接影响评价结果的合理性(孟庆华等，2011)。规则的栅格单元常用的是正方形，算法简单，可视化效果好，故本文按正方形来划分评价单元。一般地，评价单元划分的越小，得出的结果精度越高，但是，单元太小也会影响运算的速度(齐识等，2014)。本文所用数字高程图的分辨率是30m，故将单元格划分为30m的大小。并通过ArcGIS的重采样功能将每个图层大小不同的栅格转化为相同大小的单元格。

4.3评价因子的分级

根据广西花岗岩分布区滑坡各个影响因素的分析结果，按照每个影响因素的不同类别对滑坡的影响程度进行评价因子分级。分级主要是利用ArcGIS里的重分类功能来实现。各因子的分级结果(表1)。

表1广西花岗岩分布区滑坡地质灾害易发性评价因子分级

Table 1Classification of evaluation factor of susceptibility assessment to landslides of granite distribution area in Guangxi

评价因子分类高程/m<200200～500500～1000>1000坡度/(°)0～77～1515～30>30地质构造不发育弱发育较发育发育植被覆盖率/%>7050～7030～50<30年均降雨量/mm1300～16001600～18001800～2100>2100最大24h降雨量均值/mm90～110110～120130～160>160易发屯密度/个·100km-2<88～2020～32>32滑坡灾害体积密度<44～88～12>12

4.4各指标信息量值的计算

采用栅格计算器，对广西花岗岩分布区滑坡灾害点分布图与各评价指标分类栅格图分别做“乘”运算，得到每个评价因子与滑坡灾害的叠加图。叠加图的属性表count字段可以确定因素xi中特定类别发生滑坡灾害的单元数(Ni)，滑坡灾害分布图的属性表中count字段可知已经发生滑坡单元总数(N)，各因素分类图属性表中count字段可以得出因素xi特定类别的单元数(Si)。将各个评价指标不同类别的统计结果运用信息量模型进行计算，即可得出每个评价指标的不同类别对滑坡发生提供的信息量值Ii。计算结果(表2)。

表2　广西花岗岩分布区滑坡地质灾害易发性评价各指标信息量值计算结果

Table 2　Results of information value of each index of landslide susceptibility assessment of granite distribution area in Guangxi

评价因子类别NiSiNi/NSi/SIi高程/m<20045121273030.2163460.468539-1.11483200～5006172795100.2932690.2812440.060402500～10008541837840.4086540.1616411.338089>10001722926320.0817310.088576-0.11604坡度/(°)0-74094230410.1923080.364491-0.922477～156980832750.3317310.3126680.08538115～308976112730.4278850.2944110.53939230～64107349830.0480770.028430.757942断裂带发育程度不发育24185545170.1153850.173338-0.58714弱发育819504960.3894230.3193610.28615较发育4031934720.1923080.275374-0.51798发育6332725890.3028850.2319270.3851植被覆盖率/%>700.01489460.0000480.001888-5.2950550～701119791150.05288460.076324-0.5292930～5082144959010.39423080.55903-0.50388<3011594065020.55288460.3627590.607968年均降雨量/mm1300～16004275266940.2019230.27808-0.461691600～1800161170413510.7740380.6296070.2979541800～2100417991790.0192310.066472-1.78933>210016994340.0048080.025841-2.42625最大24h降雨量均值/mm90～110716574700.0336540.06446-0.93763110～1308770828970.4182690.2754580.602599130～16010299404670.4903850.3865910.343107>1601270323190.0576920.273491-2.24504易发屯的密度/个·100km-2<836114692390.1730770.44162-1.351398～201751968640.0817310.200104-1.291820～324226646360.2019230.1026010.976758>3211366400730.5432690.2556741.087359滑坡灾害体积密度/万m3·100km-2<4670.3221150.863071-1.42190.3221154～8400.1923080.061391.6473520.1923088～12110.0528850.012132.1242650.052885>12900.4326920.0634092.7705730.432692

当植被覆盖率>70%时，滑坡数为0，信息量值为-∞，为了方便计算，本文将滑坡数取为0.01

4.5易发性评价结果分析

广西花岗岩分布区滑坡易发性评价的每个指标不同类别的信息量值的计算值连接到各评价指标分类图属性表中，运用ArcGIS的weighted sum命令将这些信息量值进行叠加，得到总信息量叠加图。叠加结果表明总的信息量值为-11.64108～7.58809。信息量值越大，表明该区域发生滑坡的概率越大，易发性也越高。根据得到的总信息量值来划分滑坡地质灾害的易发性等级，运用自然间断分类法将总信息量值划分为4个区间，即将广西花岗岩分布区滑坡地质灾害易发性分为不易发、低易发、中易发、高易发4个易发性等级，各个易发等级的信息量值范围(表3)。运用ArcGIS进行总信息量值的重分类，得到广西花岗岩分布区滑坡地质灾害易发性区划图(图9)。

表3　广西花岗岩分布区滑坡易发性等级信息量值范围

Table 3　Information value range of landslide susceptibility level in Guangxi granite area

易发性等级不易发低易发中易发高易发信息量叠加值范围最小值-11.64108-4.46506-2.026490.41207最大值-4.46506-2.026490.412077.58809

广西花岗岩分布区滑坡地质灾害易发性区划图显示，广西花岗岩分布区滑坡的高易发区主要分布在玉林的容县、博白县西北部、北流市西北部和东南部、陆川县的东北部、兴业县的中部，梧州的市区、岑溪市的东南部，桂林资源县的中部和东部、灌阳县的东部和西部，钦州市浦北县东部以及贵港市平南县的南部、桂平市的南部。

表4　易发性评价结果与实际滑坡分布的对比

Table 4　Comparison of susceptibility assessment results and distribution of the actual landslides

易发性等级面积/km2所占面积百分比滑坡灾害点及隐患点个数占滑坡总数百分比滑坡灾害点及隐患点密度/个·100km-2不易发6976.19630.28%334.51%0.005低易发5526.54423.99%13017.76%0.024中易发6468.16528.08%21529.37%0.033高易发4066.0517.65%35448.36%0.087

4.6评价结果的验证

将广西花岗岩分布区滑坡地质灾害易发性区划图和已经发生的滑坡灾害点和隐患点叠加，然后进行统计分析，统计结果(表4)。由表4可知，有77.73%的滑坡灾害点和隐患点分布在高易发和中易发区，不易发和低易发区滑坡灾害点及隐患点的比例则分别只有4.51%、17.76%。而且随着易发程度的提高，滑坡灾害点及隐患点的密度逐渐增大，高易发区的滑坡灾害点及隐患点密度达到最大。由此可见，广西花岗岩分布区滑坡地质灾害的易发性评价结果与滑坡灾害的分布较为吻合，评价效果比较好。

5　结　论

(1)基于对广西花岗岩分布区滑坡地质灾害影响因素分析，选取了高程、坡度、地质构造、植被、降雨和人类工程活动、滑坡灾害体积密度作为滑坡易发性的评价指标。

(2)采用信息量模型基于ArcGIS软件对广西花岗岩分布区滑坡灾害进行了易发性评价。

易发性评价的结果显示，易发性高的地区主要分布在玉林的容县、博白县西北部、北流市西北部和东南部、陆川县的东北部，兴业县的中部，梧州的市区、岑溪市的东南部，桂林资源县的中部和东部、灌阳县的东部和西部，钦州市浦北县东部以及贵港市平南县的南部、桂平市的南部。

(3)将易发性区划图与滑坡灾害点及隐患点进行叠加，并对各个易发性区域的面积及灾害分布情况进行了统计分析。结果显示，广西花岗岩分布区滑坡地质灾害的易发性评价结果与滑坡灾害的分布情况吻合程度较好，评价效果比较好。

Chen X L，Ye H，Cheng J H.2006.Use of GIS regional risk assessment of earthquake induced landslides-a case study of earthquake induced landslides in Longling in 1976[J].Journal of Engineering Geology，14(3)：333～338．

Cheng H.2012.Study of geological hazard risk in Yuanzhou on the basis of GIS[D].Xi′an：Chang′an university．

Fan Q，Ju N P，Xiang X Q，et al.2014.Landslide hazards assessment with weights of evidence-A case study in Guizhou, China[J].Journal of Engineering Geology，22(3)：474～481．

Huang R Q，Xiang X Q，Ju N P.2004.Assessment of China’s regional geohazards：present situation and problems[J].Geological bulletin of China，23(11)：1078～1082．

Li M，Wang W，Zhang C.2013.Susceptibility zoning of Geo-hazards in Shennong river basin based on ArcGIS information model[J].Safety and Environmental Engineering，20(2)：46～52．

Li X P.2013.Application of geographic information system in the assessment of slope stability and warning[M].Beijing：Chemical Industry Press.

Liu L N，Xu C，Chen J.2014.Landslide factor sensitivity analyses for landslides triggered by 2013 Lushan earthquake using GIS platform and certainty factor method[J].Journal of Engineering Geology，22(6)：1176～1186．

Meng Q H，Sun W F，Wang T.2011.GIS based four zones of geohazard susceptibility degrees for Fengshan country in Qinling mountiains of Shanxi province[J].Journal of Engineering Geology，19(3)：388～396．

Qi S，Zhang Y L，Zhang P，et al.2014.An assessment index system for landslide risk in Bailong river basin[J].Journal of Yangtze River Scientific Res-search Institute，31(1)：23～28．

Qiao J P，Wang M.2015.Study on Wenchuan earthquake induced landslide risk zonation[J].Journal of Engineering Geology，23(2)：187～193．

Wang Z，Yi F C.2009.AHP-based evaluation of occurrence easiness of geological disasters in Mianyang City[J].Journal of Natural Disasters，18(1)：14～23．

Wang J J，Yin K L，Xiao L L.2014.Landslide susceptibility assessment based on GIS and weighted information value：a case study of Wanzhou district，three gorges reservoir[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，33(4)：797～808.

Xu C，Dai F C，Yao X，et al.2010.GIS platform and certainty factor analysis method based Wenchuan earthquake induced landslide Susceptibility evaluation[J].Journal of Engineering Geology，18(1)：15～26.

Yin K L，Zhu L F.2001.Landslide hazard zonation and application of GIS[J].Earth Science Frontiers，8(2)：279～284．

Yin K L.2004.Prediction of landslide hazard[M].Wuhan：China University of Geosciences Press．

Zhang G R，Yin K L，Liu C Z，et al.2003.The hazard zoning of landslide supported by GIS in Xunyang region of Shanxi province[J].The Chinese Journal of Geological Hazard and Control，14(4)：39～43．

陈晓利，叶洪，程菊红.2006.GIS技术在区域地震滑坡危险性预测中的应用——以龙陵地震滑坡为例[J].工程地质学报，14(3)：333～338．

程花.2012.基于GIS的原州区地质灾害危险性评价[D].西安：长安大学．

范强，巨能攀，向喜琼，等.2014.证据权法在区域滑坡危险性评价中的应用——以贵州省为例[J].工程地质学报，22(3)：474～481．

黄润秋，向喜琼，巨能攀.2004.我国区域地质灾害评价的现状及问题[J].地质通报，23(11)：1078～1082．

李明，王伟，张超.2013.基于ArcGIS信息量模型的神农溪流域地质灾害易发性区划[J].安全与环境工程，20(2)：46～52.

李雪平.2013.地理信息系统在斜坡稳定评价与预警中的应用[M].北京：化学工业出版社．

刘丽娜，许冲，陈剑.2014.GIS支持下基于CF方法的2013年芦山地震滑坡因子敏感性分析[J].工程地质学报，22(6)：1176～1186．

孟庆华，孙炜锋，王涛.2011.陕西凤县地质灾害易发性评价研究[J].工程地质学报，19(3)：388～396．

齐识，张雅莉，张鹏，等.2014.白龙江流域滑坡危险性评价指标体系的构建[J].长江科学院院报，31(1)：23～28．

乔建平，王萌，吴彩燕.2015.汶川地震灾区滑坡风险区划研究[J].工程地质学报，23(2)：187～193．

王哲，易发成.2009.基于层次分析法的绵阳市地质灾害易发性评价[J].自然灾害学报，18(1)：14～23.

王佳佳，殷坤龙，肖莉丽.2014.基于GIS和信息量的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区万州区为例[J].岩石力学与工程学报，33(4)：797～808．

许冲，戴福初，姚鑫，等.2010.基于GIS与确定性系数分析方法的汶川地震滑坡易发性评价[J].工程地质学报，18(1)：15～26.

殷坤龙，朱良峰.2001.滑坡灾害空间区划及GIS 应用研究[J].地学前缘，8(2)：279～284．

殷坤龙.2004.滑坡灾害预测预报[M].武汉：中国地质大学出版社.

张桂荣，殷坤龙，刘传正，等.2003.基于GIS陕西省旬阳地区滑坡灾害危险性区划[J].中国地质灾害与防治学报，14(4)：39～43．

GIS AND INFORMATION MODEL BASED LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY ASSESSMENT IN GRANITE AREA OF GUANGXI PROVINCE

XU Yingzi①②LU Yunan③LI Dongyang①CHEN Lihua①②

(①College of Civil Engineering and Architecture，Guangxi University，Nanning530004)

(②Guangxi Key Laboratory of Disaster Prevention and Engineering Safety，Nanning530004)

(③Guangxi Hualan Geotechnical Engineering Co.，Ltd.，Nanning530001)

Landslides are frequent in granite area of Guangxi Province，where rock structure is loose，weathered clinosol and residual soils are thick and distributed widely，and rainfall is abundant.Based on statistics，the indexes of landslide susceptibility evaluation are selected，including slope，elevation，geological structure，vegetation，rainfall and human engineering activities.The landslide susceptibility in the granite area is divided into districts，based on ArcGIS software and information model.The landslide susceptibility evaluation results are compared with the existing landslides and hidden troubles in the granite area.The comparison result shows that the susceptibility assessment is correct and can be used for the forecasting of landslide and early warning in the granite area．

Granite，Landslides，ArcGIS，Information model，Susceptibility

10.13544/j.cnki.jeg.2016.04.027

2015-06-02;

2015-08-01.

国家自然科学基金项目(51178124)，广西壮族自治区国土资源厅重大科研课题(GXZC2015-G3-4366-KLZB-L)资助.

许英姿(1969-)，女，博士，教授，主要从事岩土工程、地质灾害防治等方面的研究工作.Email: xuyingzi@gxu.edu.cn

P694

A