基于加权信息量法的枣阳市地质灾害易发性分区评价研究

李姗姗, 谭光超, 柳晓晨, 刘家阔

(湖北省地质局 水文地质工程地质大队,湖北 荆州 434020)

地质灾害易发区是指具备地质灾害发生的地质环境等条件,容易或可能发生地质灾害的区域。地质灾害易发区的划分方法有综合危险性指数法、信息量模型法、袭扰指数法等[1-3]。早期的地质预防,主要由专家打分对地质灾害敏感性进行判断和评价[4],取得了较好的效果。20世纪60年代,GIS技术的出现,促进了地质行业的应用和研究,其空间分析功能更是解决了专家评价中数据叠加分析的难题。近年来,国内外利用GIS技术开展地质灾害研究日益增多,逐渐将数理统计方法应用于地质行业[5-7],从地质灾害的致灾机理和数学原理的角度对地质灾害预测预报进行研究,使其从定性分析逐步向定量分析发展,提高了地质灾害预警预报的准确性和科学性。

本文采用地质统计学信息量法,以GIS技术和RS技术为基础,从致灾机理上对各致灾因子进行选取和分析,使用ArcGIS空间分析技术,完成了地质灾害易发性分区定量评价,为枣阳市经济发展和城镇规划提供了科学依据。

1 研究区概况及数据源

1.1 研究区概况

枣阳市地处桐柏山南延余脉、大洪山北延余脉与鄂北岗地交汇地带;唐河自北向南流经测区西侧,为枣阳市与襄阳市之间的界河。区内地势总体上北东高南西低,呈向南西方向开口的“撮箕”型地势,形成北部和东部高、西部及中部低的地貌特征。

研究区以平林—耿集一带穿过的襄(樊)—广(济)大断裂(下称耿集—古井深断层)为界,区内可分为扬子准地台及秦岭褶皱系两个构造单元;扬子准地台区仅分布于区内东南角小片区域,属大巴山—大洪山台缘褶皱带北东的大洪山褶皱束。北侧红层基底及基岩隆起带均属秦岭褶皱系中秦岭加里东褶皱带的随枣加里东褶皱带以及纵跨其上的南襄断坳的南部;以吴店镇—王城镇一线为界,以北属枣阳—随州褶皱束,以南属大巴山—随县加里东褶皱带;红层盖层属南襄断坳(图1)。

笔者通过对研究区地质灾害现状的详细调查,查明区内共发育地质灾害或地质灾害隐患点39处,其中滑坡7处,占地质灾害总点数的17.95%;崩塌3处,占地质灾害总点数的7.69%;不稳定斜坡29处,占地质灾害总点数的74.36%[8](表1)。区内人类工程活动强烈区域破坏了原有生态环境,由此工程诱发的地质灾害呈现愈演愈烈之势,给当地居民造成了严重的经济损失和巨大威胁。

图1 枣阳市地质灾害分布图Fig.1 Distribution map of geological disasters in Zaoyang City1.Ⅳ级褶皱带；2.区域构造；3.倒转背斜轴；4.倒转向斜轴；5.断裂；6.角度不整合界线；7.地质灾害点；8.第四系盆地；9.燕山期侵入岩区；10.元古界陡岭群变质岩秦岭区；11.青白口系—下震旦系耀岭河群秦岭区；1 2.下古生界寒武系—志留系秦岭区；13.青白口系—震旦系、寒武系扬子地台。

表1 枣阳市地质灾害规模与类型统计表Table 1 Statistical table of scale and type of geological disasters in Zaoyang City

类型中型(10×104～100×104 m3)小型(<104 m3)合计/处滑坡12021崩塌066不稳定斜坡12829

1.2 数据基础

本次研究利用GIS建立空间数据库,其中包括地理数据(行政界线、水系交通、居民点)、基础地质数据(地层岩性、地质构造)、地质灾害点数据(滑坡、崩塌、不稳定斜坡)和栅格数据(DEM高程数据、植被覆盖程度数据、降雨量分布数据)。

2 加权信息量模型及基于GIS的应用分析

2.1 加权信息量模型

本次评价将层次分析法和信息量法相结合,即加权信息量法。

2.1.1 层次分析法

层次分析法是将与决策相关的元素分解成目标层、准则层、方案层等,构造各层次中所有的判断矩阵,计算各评价因子权重并验证其一致性。

层次分析法的不足是单因素内部的不同子类或数值的各自所占权重只能直接主观给定或通过归一化主观给定,容易出差错。

2.1.2 信息量法

信息预测的观点认为,某事件Y的产生与否与预测过程中所获取信息的数量和质量有关,是用信息量来衡量的,即:

信息量分析模型是通过计算诸影响因素对地质灾害所提供的信息量值,作为区划定量指标,此方法既能正确地反映地质灾害的基本规律,又简便、易行、实用,且便于推广应用。

一般情况下,由于影响地质灾害的因素很多,相应的因素组合状态也特别多,而样本统计数量往往受到限制,故可采用简化的单因素信息量模型进行分步计算,再综合叠加分析,相应的信息量模型可改写为:

信息量法的不足是没有考虑不同因素对事件的相对影响程度大小的不同,只是将各因素的信息量简单1∶1相加,这将影响评价结果的合理性。

2.1.3 加权信息量法

加权信息量法是用信息量法求出因素内各子类的信息量值,采用层次分析法计算出各因素间的权重,加权叠加得到总信息量值(图2)。

加权信息量法将层次分析法可以通过判断矩阵给出各因素间的权重的优势和信息量法计算因素分类的优势相结合,准确计算出各因素对事件的影响。

2.2 基于ArcGIS的信息量叠加计算

2.2.1 信息采集

基于GIS空间分析的因子信息采集方法如下:用1∶5万地形图提取基础地理信息,用遥感影像提取植被信息,利用降雨量等值线图提取降雨量指标,地质及工程地质条件主要从1∶5万地质图上提取,而人类工程活动信息主要依靠研究区发展规划等提取。

图2 加权信息量法易发性分区示意图Fig.2 Zoning map of susceptibility weighted information method

2.2.2 基于GIS的信息量叠加分析

叠加分析是GIS空间分析的重要组成部分,包括交叉、合并等多个功能。将采集到的各个评价因子信息作为一个单独的图层,然后将评价因子图层分别在地质灾害分布图GIS中作空间叠加分析,得到地质灾害点在不同因子分类中的分布密度;根据单个评价单元内总的信息量计算公式,计算出各因子所得信息量,对各地质灾害易发因子的栅格层进行重新分类,将各因子图层根据得到的信息量重新生成信息量图;利用ArcGIS栅格计算功能完成地质灾害易发因子的综合信息量计算,生成以信息量大小衡量地质灾害易发程度指数计算结果及地质灾害易发性分区图。

3 地质灾害易发区划分

3.1 评价单元

应用GIS评价区域地质灾害易发性时,主要为以下5种形式:格网单元、地域单元、均一条件单元、子流域单元、边坡单元。其中,格网单元对应于GIS中的栅格数据结构,是栅格GIS中常用的一种基本单元。

本次研究中选取的栅格单元大小为100 m×100 m,选用此单元将整个研究区共划分为3 270 000个单元。

3.2 评价指标体系

地质灾害的影响因素较多,主要分为基础因素(工程地质岩组、构造、河流、植被覆盖率、坡度等)和诱发因素(地震、降雨、交通等)。由于枣阳市属微震多、震级小的地区,因此诱发因素中不考虑地震。结合枣阳市自然地理特征和前人对该区的研究,在充分考虑资料的可获得性、研究区尺度大小、研究范围的大小以及研究精度的要求等因素的前提下,选取了以下6个因素作为评价因子。

3.2.1 坡度

坡度是地质灾害稳定性的控制因素,影响了地表水及地下水的补径排、植被的覆盖率和应力分布。利用研究区等高线数据和ArcGIS表面分析slope功能,可以获得研究区的地形坡度。综合考虑枣阳市的地质灾害分布情况,将地形坡度划分为5个级别:①0°～8°;②8°～15°;③15°～25°;④25°～35°;⑤>35°(图3)。

3.2.2 植被覆盖率

植被覆盖率从一定程度上反映地貌的变化,也间接反映地貌对地质灾害的影响。调查区植被覆盖区分布于中东部、东北部及西部一带,如新市大阜山为高植被覆盖区,植被覆盖率可达80%。结合枣阳市地形地貌特征,将植被覆盖程度划分为4个类别:①高覆盖;②中覆盖;③低覆盖;④裸土(图4)。

3.2.3 工程地质岩组

地层条件是产生地质灾害的物质基础,不但决定岩土体强度、应力分布,而且影响地质灾害稳定性及变形破坏特征。由于不同类型的工程地质岩组对滑坡等地质灾害形成的影响程度有明显差异,根据其对滑坡、崩塌等地质灾害的影响程度将枣阳市内工程地质岩组归并为4个岩组:①坚硬岩;②较坚硬岩;③软质岩;④土体(图5)。

3.2.4 地质构造

断裂对滑坡的影响主要是破坏岩土体结构,降低斜坡的完整性程度,以及作为重要的地下水通道影响斜坡的变形。褶皱引起大范围的岩层产状的变化,破坏岩体的完整性。一般采取对断裂和褶皱轴迹的距离分析来确定影响范围。本次调查在构造带两侧延伸范围设置缓冲区,以200 m、1 000 m为分界点划分出3个区域(图6)。

3.2.5 降雨

降雨是导致地质灾害发生的重要诱发因素之一,其与崩滑流等地质灾害的发生存在正相关的关系。调查区降雨多集中在夏季,呈南至北东逐渐减少的趋势,大致以838 mm、932 mm、1 019 mm、1 081 mm为分界点分为五个区域(图7)。

3.2.6 人类工程活动

农林牧业活动、城镇与农村建设、水利工程建设、道路工程建设和矿产资源开发等人类工程活动是造成地质灾害的直接诱因和巨大驱动力。结合枣阳市的具体情况,发现在建设公路、铁路的过程中对斜坡多采用截弯取直、削坡填平的施工方案,将原本较为稳定的自然边坡改造成了高陡边坡,破坏了斜坡内应力平衡,降低了坡体稳定性,同时由于缺乏必要的坡面防护措施,为地质灾害的发生埋下了许多隐患。因此根据人类工程活动这一要素活动剧烈程度来量化,按自然间断点分级法分为3类(图8)。

图3 枣阳市坡度图Fig.3 Slope map of Zaoyang City

图4 枣阳市植被覆盖图Fig.4 Vegetation map of Zaoyang City

图5 枣阳市工程地质岩组图Fig.5 Engineering geological group of Zaoyang City

图6 枣阳市构造带距离图Fig.6 Distance map of tectonic zone of Zaoyang City

图7 枣阳市降雨重分类图Fig.7 Heavy rainfall classification map of Zaoyang City

图8 枣阳市人类工程活动图Fig.8 Human engineering activity map of Zaoyang City

3.3 计算方法及过程

3.3.1 应用层次分析法计算评价因子的权重

采用目标层、准则层和方案层三层结构建立评价层次模型。完整的评价体系如图9。

采用专家打分的方法,两两比较确定因素间的重要性比值,构建易发性判断矩阵A-B(表2)、诱发因素判断矩阵B1-C(表3)、基础因素判断矩阵B2-C(表4)。计算各判断矩阵的最大特征根和特征向量,并通过一致性判断(表5)。

将B1-C、B2-C的权重Wi在A-B下归一化,得到6个方案因素的总排序(表6)。

图9 枣阳市地质灾害易发性分区评价体系图Fig.9 Evaluation system of geological hazard prone zoning in Zaoyang City

表2 易发性判断矩阵A-BTable 2 Susceptibility matrix A-B

表3 诱发因素判断矩阵B2-CTable 3 Induction factorbjudgement matrix B2-C

表4 控制因素判断矩阵B1-CTable 4 Control factor judgement matrix B1-C

表5 判断矩阵权重计算表Table 5 Weighting matrix of judgement matrix

表6 枣阳地质灾害易发性评价体系层次总排序Table 6 General ranking of geological disasters prone assessment system in Zaoyang City

3.3.2 运用信息量法确定评价因子各子类的信息量

在地质灾害中,单因素信息量可用样本频率计算:

式中:S为研究区单元总数;Si为研究区内含有评价因素xi的单元总数;N为研究区内含有地质灾害的单元总数;Ni为研究区内同时含有地质灾害和评价因素xi的单元数。经过计算得到各子类的信息量,具体见表7。

3.3.3 加权计算总信息量

将评价因子权重排序和评价因子子类信息量值代入式中,即可计算出各单元的总信息量值。

表7 评价因素各子类信息量表Table 7 Information subscales of evaluation factors

在ArcGIS中,只需使用栅格代数计算器,对各评价因素信息量分布图层,按总排序权重叠加即可得到总信息量分布图(图10)。

通过计算得出研究区总信息量分布在-0.496 8～0.756 6区间内,单元的总信息量值越大代表越容易发生地质灾害。

图10 枣阳市地质灾害易发性分区总信息量分布图Fig.10 Distribution map of regional total information of geological disasters in Zaoyang City

3.3.4 易发程度等级划分

采用GIS空间分析中栅格重分类工具,按照自然断点分级法,找出三个突变点作为分区界线将地质灾害易发性结果图分为高易发区、中易发区、低易发区、不易发区4类。最后,在定量分区的基础上,综合考虑各种因素进行人工修正,得到最终的枣阳市地质灾害易发性分区图(图11)。

根据ArcGIS叠加分析的枣阳市地质灾害易发性分区图,结合各单元易发性级别,本着同类归并的原则,对区内地质环境条件、地质灾害发育分布规律、形成条件等综合分析后所形成的宏观地质灾害性易发区分区进行适当修正,划分出地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和不易发区,并进行分区评价,最终将区内地质灾害易发程度划分为高、中、低、不四级易发区7个亚区,见表8和图11。

图11 枣阳市地质灾害易发性分区图Fig.11 Zoning map of geological disasters susceptibility in Zaoyang City1.地质灾害高易发区及编号；2.地质灾害中易发区及编号；3.地质灾害低易发区及编号；4.地质灾害不易发区及编号；5.分区界线；6.滑坡；7.崩塌；8.不稳定斜坡。

表8 枣阳市地质灾害易发程度分区表Table 8 Geological hazard prone area table in Zaoyang City

4 结论

(1) 本文以枣阳市为研究对象,选取坡度、高程、岩性等对地质灾害有直接或间接影响的因素建立地质灾害易发性评价指标体系,并结合ArcGIS技术和加权信息量模型开展地质灾害易发性评价,结果表明地质灾害易发性分区图与研究区的实际情况基本吻合,能较好地划分出研究区内高易发区,对资源开发和环境保护等有一定的指导意义。

(2) 选取坡度、植被、岩性、构造、降雨量、人类工程活动程度因素,使用加权信息量法进行易发性分区。其中不易发区1 743.7 km2,占全县面积的53.12%;低易发区1 315.72 km2,占40.15%;中易发区126.18 km2,占3.85%;高易发区91.36 km2,占2.79%。

(3) 人类工程活动(切坡修路等)所造成的大量不稳定边坡是研究区发生地质灾害的最大隐患,因此在灾害易发区进行人类工程活动时应先进行地质灾害危险性评估。

(4) 本文直接对地质灾害范围与地质灾害易发性分区进行空间分析,改进了过去“以点代面”(以地质灾害点与易发区进行空间分析)的分析方法,把反映地质灾害形成与发生的影响因素实测值转换为区域稳定性的信息量值,提高了统计的准确性,为该区域地质灾害防治规划与预测预报提供了技术支持。