基于GIS的秭归县幅地质灾害易发性分区定量评价

李隆平, 廖伟杰, 郭 妍, 杜常见, 谭建民, 王世昌

(1.湖北省地质局 水文地质工程地质大队,湖北 宜昌 443002; 2.湖北省地质环境总站,湖北 武汉 430034; 3.国家电网公司 直流建设分公司 宜昌工程建设部,湖北 宜昌 443005; 4.武汉地质调查中心,湖北 武汉 430205)

评价区位于三峡库区,地质灾害发生频率高、灾情重、密度大,是三峡地区地质灾害高发易发多发区之一[1]。近年来,随着社会经济发展、三峡工程建设,区内地质灾害明显增多,相继发生了一些规模大、危害大的地质灾害(隐患),给人民群众生命财产安全、长江航道和公路通行安全及厂矿企业生产造成巨大的威胁和经济损失,其地质灾害的防治形势也越来越严峻。如千将坪滑坡造成14人死亡,10人失踪,近千人受灾,直接经济损失达5 735万元。为便于当地政府开展地质灾害防治工作及移民搬迁选址提供技术支撑,对秭归县幅地质灾害易发性进行分区评价是急需的。

1 评价区背景

评价区位于鄂西褶皱山区秭归县西南角,地处扬子准地台上扬子台坪鄂中褶断区秭归台褶束的东部[2],以碎屑岩为主,从志留系至第四系地层均有出露,沿江沿河地段以中下侏罗砂岩夹粘土岩、页岩和巴东组泥岩为主。区内地质灾害十分发育,截至2016年底,发育地质灾害点205处(图1),主要分布于沿江沿河斜坡地带,以滑坡为主,其中:滑坡201处,占灾害总数的98.05%;崩塌3处,占灾害总数的1.46%;泥石流1处,占灾害总数的0.49%。随着三峡水库的建设,区内迁复(扩)建工程就地后靠修建,主要包括归州集镇、郭家坝集镇、沙镇溪集镇、两河口集镇和S334省道、X210县道、沿江公路等迁复(扩)建工程,归州镇、郭家坝镇位于长江左右两岸,沙镇溪镇位于青干河与锣鼓洞河交汇处,两河口镇位于锣鼓洞河上游,S334省道沿锣鼓洞河、童庄河沿岸分布,X210县道、沿江公路分别位于长江左右两岸,人类工程活动强烈,据统计,与之有关的地质灾害共92处,占灾害总数的44.88%。

图1 秭归县幅地质灾害分布图Fig.1 Distribution map of the geological disaster in Zigui County1.地质灾害点;2.省道;3.县乡道;4.水系面;5.水系线。

2 易发性分区评价

2.1 评价方法

由于控制地质灾害形成的因素很多,既包括内动力地质作用,也包括外动力地质作用,同时还受到人类工程活动的影响。因而,地质灾害的分区与区划是一个复杂的多元系统。目前国内外用于地质灾害易发性评价的方法很多,可分为定性和定量两种。基于信息量模型评价指标因子客观性较强,本次选取基于GIS的信息量模型计算指标权重[3]对秭归县幅地质灾害易发性分区进行定量评价,具体方法步骤如下:

(1) 首先确定控制和影响地质灾害发生的主要影响因素,利用GIS技术提取出地形地貌、基础地质、水文地质等滑坡地质环境因素和人类工程活动、降雨等诱发因素,建立区域滑坡灾害易发程度评价指标体系。

(2) 确定区域滑坡灾害易发程度评价单元。由于单个的斜坡单元已经不能在全区图幅范围上清晰地表达,除少数几个大型滑坡外,大多数灾害点的面积几乎小到以点的形式来表达,在这种情况下使用栅格数据即可满足预测的精度;同时,栅格单元在较大量空间数据叠加计算方面具有明显的速度优势。因此,本次选取栅格单元作为地质灾害易发程度评价的基本评价单元,选取5 m×5 m的栅格分辨率。

(3) 把每个单元内的单因素进行定量评价,计算单因素对地质灾害所提供的信息量,依据定量评价结果对每个单元进行量化。

(4) 将量化后的每个单元在GIS平台上对各种单因素进行叠加,再根据实际调查情况、野外调查及室内资料整理形成的定性评价进行适当修正,得出更符合实际应用和推广价值的评价结果。

2.2 评价模型

采用信息量模型计算指标权重,具体计算方法如下。对于区域地质灾害预测要综合研究“最佳因素组合”,而不是停留在单个因素上。信息预测的观点认为,地质灾害产生与否是与预测过程中所获取的信息数量和质量有关,是用信息量来衡量的:

(1)

上式可写成:

I(y,x1x2…xn)=I(y,x1)+IX1(y,x2)+…+IX1X2…Xn-1(y,xn)

(2)

式中:I(y,x1x2…xn)为具体因素组合x1x2…xn对滑坡所提供的信息量(bit);P(yx1x2…xn)为因素x1x2…xn组合条件下滑坡发生的概率;P(y)为滑坡发生的概率;IX1(y,x2)为因素x1存在的条件下,因素x2对滑坡所提供的信息量(bit)。

假定某区域内共划分成N个单元,已经发生滑坡灾害的单元为N0个,具相同因素x1x2…xn组合的单元共M个,而在这些单元中有滑坡灾害的单元数为M0个。按照统计概率代表先验概率的原理,据式(2),因素x1x2…xn在该地区内对滑坡灾害提供的信息量:

(3)

如果采用面积比来计算信息量值,则:

(4)

式中:A为区域内单元总面积;A0为已经发生滑坡灾害的单元面积之和;S为具相同因素x1x2…xn组合的单元总面积;S0为具相同因素x1x2…xn组合单元中发生滑坡灾害的单元面积之和。

一般情况下,由于作用于滑坡灾害的因素很多,相应的因素组合状态也特别多,样本统计数量往往受到限制,故采用简化的单因素信息量模型的分步计算,再综合叠加分析,相应的信息量模型改写为:

(5)

2.3 评价指标体系及信息量计算

2.3.1 指标因子的选取

在评价指标的统计过程中,将滑坡与不稳定斜坡统归为滑坡;滑坡和崩塌作为斜坡失稳的两种形式,其影响因素既有联系又有所差异,对滑坡起控制作用的因素同样制约着崩塌的产生,只是各影响因素所起的作用或对不同灾害类型的贡献略有差异。因此,在对秭归县幅进行地质灾害易发程度定量评价区划时,将滑坡与崩塌两种灾害类型合并统计。另外,评价区泥石流仅发育1处,泥石流物源区为崩塌易发区,崩塌产生的松散物质是泥石流的主要物源,因此,本次用信息量模型评价时将泥石流灾害等效成相当规模的崩塌来考虑。

根据收集的资料、野外地质灾害调查成果分析,结合对典型灾害点的详细勘察研究,依据前人研究和秭归县幅自然地理特征,最终选取以下7个因子作为易发区定量评价的指标因子,主要包括地表高程、地形坡度、斜坡结构、地层岩性、地质构造、水文地质(一级水系、二级水系、三级水系)、人类工程活动(道路)。

2.3.2 指标因子状态划分及信息量计算

基于统计分析的滑坡指标因子常采用滑坡频率比法(式(6))来对其状态进行划分,其目的是将原指标因子进行离散化,从而改变各指标因子属性值的粒度,这样可以有效地减少信息表的大小,提高分类的准确性。

(6)

频率比(FR)表征了指标因子各属性区间对滑坡易发性的重要程度,FR>0表示该分类区间对滑坡发生有不同程度的影响,而FR<0则说明该属性区间与滑坡形成无关。通过计算滑坡影响指标因子各区间的频率比,并对频率比相近的区间进行合并,从而实现对指标因子状态的科学划分。

(1) 地表高程。滑坡的发育与其分布高程密切相关。一方面,由于不同的高程其地形坡度具有差异性,从而导致不同高程范围的地表集水能力的差异;另一方面,不同的高程范围其人类工程活动强度不同,使得不同高程的临空面条件具有差异性,因而高程是滑坡孕灾环境的重要因子。利用ArcGIS统计出滑坡频率比,根据频率比将高程划分为90～190 m、190～340 m、340～490 m、490～690 m、690～790 m、790～1 090 m、1 090～1 390 m、1 390～1 860 m八个等级,根据式(4)计算出每个高程区间的信息量,计算结果详见表1。

(2) 地形坡度。随着坡度的增加,对地表水径流、地下水补给和排泄、物质搬运与堆积、斜坡体应力分布特征等都具有不同程度的影响。因此,坡度是影响滑坡发生、发展及其形态特征的重要因素之一。利用ArcGIS统计出滑坡频率比,根据频率比将坡度划分为0～10°、10°～20°、20°～30°、30°～40°、40°～65°、65°～90°六个等级,根据式(4)计算出每个坡度区间的信息量,计算结果详见表1。

(3) 斜坡结构。由于坡体结构控制滑坡的发育强度,如相同条件下顺向坡要比逆向坡更易形成滑坡,故坡体结构类型不同,则其上部的滑坡特征及发育程度也不同。依照《崩塌滑坡泥石流地质灾害调查与风险评价技术要求》附录D,将评价区斜坡结构类型划分为顺向坡、顺斜坡、横向坡、逆斜坡、逆向坡五类。采用ArcGIS对滑坡频率进行统计,顺向坡和斜顺坡的滑坡相对频率比为正,且顺向坡的值较大;而横向坡、斜逆坡、逆向坡的滑坡相对频率比为负,且逆向坡值最小。根据式(4)计算出每个岩组的信息量,计算结果详见表1。

(4) 地层岩性。地层对滑坡的形成和发育起着重要的影响作用,它是孕育滑坡发生的重要内在因素,而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,从某种程度上来说,工程地质岩组决定了滑坡发生的类型规模特征。区内以碎屑岩为主,根据其对滑坡、崩塌等地质灾害的影响程度,可将区内地层归并为[Js2、Dxj、Dy]、[Js、Js1]、[Jn、Jt、Tjs、Ch、S1r2、S1r1、Ss]、[Tb1、Tb3]、[Tj3、Tj2、Tj1、Py、Chl]、[Tb2、Td2、Td1]、[Pwj]七个工程地质岩组,利用ArcGIS统计出滑坡频率比,根据式(4)计算出每个岩组的信息量,计算结果详见表1。

(5) 地质构造。由于断裂和褶皱与斜坡体中软弱结构面的发育规律具有一定的相关性,断层带附近、褶皱轴部及转折处岩土体完整性减低,易产生滑坡。对断层两侧不同影响范围进行滑坡相对频率比统计,根据滑坡发生的频率,将区内断裂影响带划分成0～200 m、200～400 m、400～1 000 m、1 000～2 000 m、>2 000 m五个等级,根据式(4)计算出每个岩组的信息量,计算结果详见表1。

(6) 水文地质。水是诱发滑坡发生的主要外因之一:库水位周期性涨幅变动,对库岸斜坡坡脚的冲刷、掏蚀作用,使坡体前缘滑动面得以暴露;地表水体冲刷和下渗,降低了斜坡体物理力学参数,增大了滑坡体重度;地下水一方面软滑和软化滑动面,同时也在一定条件下产生动静水压力。因此,提取能够表征地表水分布、地下水分布特征等水文地质条件因素对区域性滑坡易发程度研究具有至关重要的意义。

对于区域性滑坡的易发程度研究,很难深入地分析地下水对斜坡稳定性的影响,因此,本次研究以距地表水系一定空间距离内滑坡发生的频率来说明水系对区域性滑坡分布的影响。根据地形分布图,以河流中心为轴,将长江定为一级水系,划分成0～300 m、300～450 m、450～600 m、600～1 800 m、>1 800 m五个影响带;长江一级支流(青干河、锣鼓洞河、童庄河、苏溪河)等大河流定为二级水系,划分成0～200 m、200～400 m、400～800 m、800～1 000 m、>1 000 m五个影响带;其余定为三级水系,划分成0～100 m、100～200 m、200～1 000 m、>1 000 m四个影响带,分别对各水系影响范围内的滑坡频率进行统计,根据式(4)计算出每个长江影响范围区间的信息量,计算结果详见表1。

(7) 人类工程活动。人类工程活动是诱发区内地质灾害的主要因素之一,随着新农村建设的开展,大规模的修路切坡、建房切坡不断进行,破坏了原有的地质环境,使斜坡应力重新分布,对斜坡的稳定性产生一定的影响。

本次以距道路一定空间距离内滑坡发生的频率,来说明道路对区域性滑坡分布的影响。根据地形分布图,将S334、S481省道定为一级道路,影响带划分成0～100 m、100～200 m、200～700 m、>700 m四个等级;将主要县道、乡道等主要公路定为二级道路,影响带划分成0～80 m、80～160 m、160～320 m、320～640 m、>640 m五个等级,分别对各道路影响范围内的滑坡频率进行统计,根据式(4)计算出每级道路影响范围区间的信息量,计算结果详见表1。

表1 秭归县幅因子状态划分和信息量计算结果表Table 1 Division of amplitude factor and the result of information calculation in Zigui County

2.4 基于GIS的地质灾害易发程度分区评价结果及易发性等级划分

采用信息量模型开展地质灾害空间易发性分析,应用ArcGIS栅格叠加分析功能,将各因子的信息量进行栅格叠加,即将各因子对滑坡所提供的信息量进行栅格叠加,就可以得出评价区地质灾害易发程度评价结果图(图2)。图中颜色越亮的区域表示地质灾害易发程度综合指数越高,颜色越暗的区域表示地质灾害易发程度综合指数越低。

经空间分析计算,得到单元总信息量最高值为9.598,最低值为-13.589,数值越大,反映各因素对滑坡、崩塌等灾害发生的贡献越大,发生地质灾害的可能性就越大。利用ArcGIS栅格重分类工具,采用自然断点法,将易发性信息量划分为三个等级:低易发区[-13.589,-1.584]、中易发区[-1.584,1.743]和高易发区[1.743,9.598],得到地质灾害易发程度评价计算结果图(图3)。

图2 秭归县幅地质灾害易发程度计算结果图Fig.2 Calculation results of geological disaster susceptibility degree in Zigui County

通过综合考虑地质灾害形成的各种因素和地质灾害发育现状,基于易发区的定量计算结果,结合野外调查,将图3中一些异常的小图斑进行合理的归并，分区边缘进行拟合平滑,消除锯齿,得到较为圆滑的边界,得出秭归县幅地质灾害的易发程度分区评价成果图,根据地质灾害发育类型和地域的不同,将图幅划分为5个地质灾害高易发亚区、7个地质灾害中易发亚区、8个地质灾害低易发亚区,共计20个亚区(详见图4)。

图3 秭归县幅地质灾害易发程度分区评价计算结果图Fig.3 Calculation results of geological disaster susceptibility zoning in Zigui County1.高易发区;2.中易发区;3.低易发区;4.省道;5.县乡道;6.水系面;7.水系线。

图4 秭归县幅平滑归并后的易发性分区成果图Fig.4 Zoning map of Zigui county area after smooth merging1.高易发区及代号;2.中易发区及代号;3.低易发区及代号;4.水系面;5.水系线。

2.5 评价结果验证

将地质灾害易发程度分区的结果与野外调查灾害点分布情况进行空间叠加分析,从表2可以看出,高易发区分布灾害点159处,灾点密度为1.55处/km2,灾点密度远高于平均灾点密度;中易发区、低易发区分布灾害点42处、4处,灾点密度分别为0.28处/km2、0.02处/km2,灾点密度低于平均灾点密度。因此从宏观上看,对秭归县幅地质灾害易发程度分区定量评价结果与野外实际调查的情况相符。

表2 易发性分区等级与实际地质灾害分布对比表Table 2 Comparison table between susceptibility zoning level and the actual geological hazards

2.6 易发程度分区评价

2.6.1 地质灾害高易发区(Ⅰ)

该区位于长江干流及其支流两岸和龙王山村—梅家湾一带,面积102.30 km2,占图幅面积的23.25%;区内共发育地质灾害159处(滑坡(含不稳定斜坡)共158处,崩塌1处),占灾害总数的77.56%。区内地貌类型属中低山沟谷区,斜坡坡度一般15°～30°,局部地段达50°;地层以碎屑岩为主,多夹有泥岩、页岩等软弱夹层,岩体抗风化能力低,多发育顺向坡和顺斜坡;区内集镇建设、切坡修路等人类工程活动强烈,加之河谷切割强烈,在大气降雨、库水等外力因素诱发下斜坡易产生变形,形成滑坡等灾害。根据地质灾害发育类型、地域及影响因素的不同,又分为5个亚区,即青干河、锣鼓洞河两岸沙镇溪集镇—两河口集镇、树坪滑坡高易发亚区(Ⅰ1),龙王山村—梅家湾滑坡高易发亚区(Ⅰ2),童庄河两岸、郭家坝集镇—文化滑坡高易发亚区(Ⅰ3),苏溪河两岸楚王井村—擂鼓台村滑坡高易发亚区(Ⅰ4),长江左岸归州集镇、X210县道沿线滑坡(不稳定斜坡)高易发亚区(Ⅰ5)。

2.6.2 地质灾害中易发区(Ⅱ)

该区主要位于大浴池、王家垭、乌龙池、陈家院子、月明山村、文化、何家湾等一带,面积150.72 km2,占图幅面积的34.25%;区内共发育地质灾害42处(滑坡(含不稳定斜坡)39处、崩塌2处、泥石流1处),占灾害总数的20.49%。区内地貌类型属鄂西中低山区,斜坡坡度一般15°～45°,局部呈陡崖状;地层以碎屑岩为主,局部分布少量碳酸盐,地表多覆盖第四系残坡积、崩坡积碎(块)石土。区内岩体破碎、裂隙发育,加之存在软弱夹层,在大气降雨、开挖切坡等因素诱发下易产生崩滑、滑坡等灾害。根据地质灾害发育类型、地域及影响因素的不同,又分为7个亚区,即百果园—池塘坪—大浴池滑坡中易发亚区(Ⅱ1),王家垭—乌龙洞—彭来观滑坡中易发亚区(Ⅱ2),乌龙池—谢家槽—洗马池—杜家屋场—徐家屋场—牛栏包滑坡中易发亚区(Ⅱ3),陈家院子崩塌—拐湾崩塌中易发亚区(Ⅱ4),月明山村滑坡中易发亚区(Ⅱ5),黄泥滩—文化—郭家湾滑坡、泥石流中易发亚区(Ⅱ6),归州镇祠堂湾—何家湾滑坡(不稳定斜坡)中易发亚区(Ⅱ7)。

2.6.3 地质灾害低易发区(Ⅲ)

该区包括高中易发区以外的区,主要分布于图幅南西、南东角等地带,面积170.43 km2,占图幅面积的38.73%。区内共发育地质灾害4处(均为滑坡),占灾害总数的1.95%。区内地貌类型多样,主要为构造剥蚀中低山区山顶地带,地势较平缓,地面高程多为1 000～1 800 m。出露地层主要为第四系残坡积土和灰岩等,仅北东角出露碎屑岩、粉砂岩、长石砂岩等。人口密度较小,人类工程活动相对较弱。根据地质灾害发育类型、地域及影响因素的不同,又分为8个亚区,即大浴池—苗家沟低易发亚区(Ⅲ1),彭家坡—麻衣荒—李家岭低易发亚区(Ⅲ2),天池垭—偏岩滑坡崩塌低易发亚区(Ⅲ3),白岩—纸厂坪滑坡低易发亚区(Ⅲ4),文家坡—大金坪—夹石冲滑坡崩塌低易发亚区(Ⅲ5),堰窝—杉树坪—张家山低易发亚区(Ⅲ6),鸡米寺低易发亚区(Ⅲ7)。

3 结论

选取影响评价区内的7个致灾因子(高程、坡度、斜坡结构、地层岩性、地质构造、水文地质(一级水系、二级水系、三级水系)、人类工程活动(道路)),利用ArcGIS空间分析软件对各因子进行了数据分析归并,在此基础之上,确定栅格评价单元和各指标因子权重,计算滑坡影响指标因子各区间的频率比和信息量,通过栅格对各因子信息量进行叠加,然后用ArcGIS栅格重分类工具,划定合适的分区界限值,将地质灾害易发性分区评价结果图分为高易发区、中易发区、低易发区,结合野外调查,将图3中一些异常进行合理的归并,分区边缘进行拟合平滑,最终将秭归县幅划分为5个地质灾害高易发亚区、7个地质灾害中易发亚区、8个地质灾害低易发亚区,共计20个亚区。通过对秭归县幅地质灾害易发性分区评价,图幅区沿江沿河一带为地质灾害易发高发区,因此,做好地质灾害监控和对工程建设活动进行规范管理是该区地质灾害防治的关键。