基于指标统计的泥石流危险性评价方法综述

张祝鸿，王保云，孔艳

（云南师范大学信息学院，昆明 650500）

0 引言

泥石流通常产生于沟谷或坡地上，呈现形式为饱含大量石块、泥沙和巨砾的固液流体，是各种自然因素和人类活动的综合产物，常具有突发性强、破坏力大的特点，对人类的生命财产安全造成极大的威胁[1]。中国拥有70%左右的山区面积，复杂的地形地貌以及显著的季风气候，这为泥石流的形成发育提供了充足的物源条件、地质条件和水源条件，因此我国多泥石流频发地区。

截止到20世纪末期，由于泥石流灾害，我国每年死亡近千人，直接经济损失10亿多人民币[2]。并且，随着人类社会经济活动的增强，泥石流发生频率呈上升的发展趋势。据统计资料显示，我国有8500多条灾害性泥石流，其分布面积约占国土总面积的18.6%，其中有771个县（市）有泥石流活动，140多座城镇建设在泥石流堆积区上[3]。例如，2010年8月18日云南怒江傈僳族自治州贡山独龙族怒族自治县普拉底乡突发泥石流灾害，造成37人死亡，53人失踪，属于特大型灾害事件[4]。2010年8月7日甘肃舟曲特大泥石流，冲毁房屋5500多间，造成1744人死亡和失踪[5]。2017年6月，江西省中北部因超强降雨，导致泥石流、滑坡等灾害接连发生，共计328起，造成5人死亡，直接经济损失多达1700万元。此外，强烈地震后会导致斜坡稳定性降低，使山区地质环境更加脆弱，一旦遭遇暴雨就会加剧泥石流灾害的发生[6]，如汶川地震后，暴雨诱发的北川县发生72处泥石流灾害事件。

综上所述，泥石流灾害对我国生产生活极具破坏力，如何对泥石流灾害的危险性进行准确的评价，对泥石流防灾减灾工作具有重要意义。目前，在泥石流危险性研究领域已经提出了诸多泥石流危险性评价方法，并取得了较好的效果。本文在总结国内外泥石流危险性评价研究进展的基础上，对基于指标统计的泥石流危险性评价流程进行了概述，着重介绍了7种基于指标统计的泥石流危险性评价方法并总结其优缺点。最后对目前存在的问题提出一些看法，为今后的研究奠定基础。

1 国内外泥石流危险性评价研究概况

泥石流的危险性评价是指在特定的地域和时间内，泥石流发生的强度和可能性，并用危险度来定量地表示，危险度通常以区间范围为[0,1]概率值表示[7-8]。自十九世纪以来，国内外研究学者纷纷展开了相关的研究，并取得了卓而有效的成果。国外泥石流性评价较早研究较早，研究成果相对较多[9]。19世纪后半期俄国Б.И.斯塔科特夫邦基最初提到了泥石相关成因和危险度的问题[10]。1976年联合国指派国际工程地质联合会负责滑坡泥石流危险度评价的基础研究[11]，其研究成果为各个国家开展滑坡泥石流研究提供了一种规范性方法。此后的20世纪70～90年代，各个国家的研究者们陆续提出各种开创性的泥石流危险性评价方法[12-16]，这些成果为泥石流的后续研究奠定了基础。90年代以后，各种适用于非线性计算的数学方法被引入到了泥石流的危险性评价并发挥了其作用，随着计算机科学与技术的发展，红外、远红外、无人机、地理信息系统GIS、遥感技术RS和全球定位系统GPS等也被运用到了泥石流的危险性评价中，泥石流空间数据的精确性和分析效率得到有效的提高[17-18]。泥石流危险性的研究逐步进入了一个阶段，相关的研究成果很丰硕[19-23]，所取得的研究成果对人们的生产生活意义重大。

相比国外学者的研究，国内起步较晚。20世纪90年代以前，国内对泥石流仍处于一个认知的阶段，研究的相关工作主要依托地质水文等实地勘测，得到的结果也主要是对泥石流灾害的定性评论。1982王礼先年首次在对泥石流的定义进行了阐述[24]。1986年谭炳炎首次对泥石流的判断及其严重程度的判定条件进行了研究，1991年发表的综合评判结果在铁路部门的得到了推广应用[25-26]。20世纪80年代后期，越来越多的学者投身到了泥石流危险性研究领域，也取得了一定成果[27-28]。20世纪90年代以后，越来越多的学者将数学模型引入到了国内泥石流的研究中，这使得泥石流危险度的划分更加合理客观，随着研究的深入，我国的研究成果不断涌现，泥石流的规范性研究也在全国范围内全面展开[11]，如全国滑坡、泥石流灾害分布与灾害区划图[29]、中国云南小江流域泥石流危险度评估[30-31]和黄河上游崩塌滑坡泥石流危险度评估[32]等。随着新技术的出现发展，泥石流危险性评价与其他学科、新技术、新方法的交叉研究逐渐引领了新的研究潮流。例如，2016年尹超等[33]利用遗传算法和云模型改进AHP算法进行了公路沿线泥石流灾害危险性空间分析，并基于ArcGIS，以公路沿线泥石流灾害危险度为主要依据，完成了中国铁沿线泥石流灾害危险性区划方案。2017年刘希林等[34]比较了ICG模型和CF&LR组合模型应用于我国大尺度区域滑坡泥石流灾害危险性评价结果的合理性和准确性，其研究结论为今后泥石流危险性评价研究提供了一定的参考。

2 基于指标统计的泥石流危险性评价的研究基础和方法

在泥石流危险性评价方法中，基于指标统计的评价方法已成为较为成熟的研究方法。这类方法在应用时主要分为单沟泥石流评价和区域性泥石流评价两类。使用这类方法对泥石流进行危险性评价时需要先做一些基础准备工作，即评价因子的选取、分级和评价单元的划分。然后，在此基础上构建评价模型对泥石流的危险性做定量的评估；最终得到泥石流的危险性评价。图1为基于指标的泥石流危险性评价方法的流程图。

图1 基于指标统计的泥石流危险性评价方法流程图

2. 1 研究基础

（1）评价因子的选取及分级

据相关资料统计，对泥石流的发生、发展、运动和堆积过程有影响的因子累计达70多种[35]。国内外对泥石流危险评价因子的选取问题，一般从地形条件、工程地质、水文条件三个方面来考虑。在选取泥石流危险性评价指标时，通常需要考虑评价指标的科学性、正确性、全面性、代表性、简便性和实用性[9]。在实际研究中，一般会根据前人的经验或历史文献资料来选取评价因子，但要特别注意的是：一次泥石流的发生与当地本身环境背景有关系，在选取评价因子时要考虑当地实际状况。例如：如果研究对象为远离人群的荒僻地域时，认为影响因素不必要成为评价因子；当研究对象的流域面积较小，各评价单元内的降水差别不大时，降水这一因素可不作为评价因子。

在泥石流危险性评价中，为保证泥石流危险度评价的客观性与科学性，需要根据评价因子对泥石流危险性影响的严重程度进行范围的划分，就是给每个评价因子分级。划分的准则一般基于地质学家对现场的整体认识或基于岩土工程，在这里不对划分规则作具体阐述，可参考文献[36-39]等。

（2）评价单元的划分

式中：分别为两级最小差及两级最大差；ρ∈[0，1]为分辨系数，一般ρ取0.5，ρ越大，分辨率越大；ρ越小，分辨率越小。

泥石流危险性评价可分为单沟泥石流危险性评价和区域泥石流危险性评价。对于区域泥石流的评价，需要预先进行评价单元的划分。Guzzetti将评价单元划分为栅格、流域、地貌、地形以及均一单元5种[40]。在区域泥石流评价中，根据研究地域的实际特点科学客观选择不同的评价单元。

2. 2 评价方法

（1）层次分析法

在泥石流危险性评价中，层次分析法是一种较为主观的赋权方法，主要用来确定因子的权重。岳溪柳[41]利用层次分析法结合GIS技术对贵州毕节地区进行了泥石流危险性评价，但存在气象数据空间化，评价指标空间匹配的不确定性、评价因子选取存在一定的主观性的问题。杨小凤等[42]利用层次分析法对四川七盘沟进行了泥石流危险性评价，但层次分析法的实验结果与因子分析法、灰色关联法的评价结果相差较大。

（2）熵值法

熵是信息无序度的度量，信息熵越大，信息的效用值越小[43]。熵值法就是利用信息熵来确定各因子对泥石流的贡献程度，某评价因子对应的熵值越小，评价因子对应的权值越大。夏晨皓利用熵值法对龙溪河流域泥石流进行了危险性评价，得到的结果与刘希林的公式进行匹配验证表明了该评价方法对龙池地区的适用性[44]。在杨小凤[42]对四川七盘沟地区的研究中，熵值法与因子分析法、层次分析法相比体现出更高的精度。

（3）灰色关联法

（4）因子分析法

因子分析法用少数几项不可观测的公共的评价因子来描述评价指标的关系，目的是用尽可能最少个数的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一个评价因子，从而简化分析过程。李雄峰等[48]利用因子分析法得到影响泥石流危险性的主因子，并进行了主次影响影响因子的重要性等级排序，得到了泥石流主要影响因子对泥石流危险性的贡献度。牛岑岑用因子分析法确定了评价指标的客观权重[9]。

（5）人工神经网络法

在泥石流危险性评价中，涉及的因素众多，这些因素彼此之间相互作用，具有一定的复杂性和不确定性。而前向型人工神经网络在不知道数据的分布形式和变量之间关系的情况下可实现高度的非线性映射[49]。赵源等[50]基于前人的研究基础得出整个BP神经网络的建立过程，对隐含层的层数的确定和加快收敛速度两个方面均给出了比较明确的方法。曹禄来等[51]结合人工神经网络与T-S模糊系统理论建立的模糊神经网络模型，作者将实验结果与刘希林的灰色聚类法和可拓物元方法进行纵向对比，与线性内插产生训练数据方法进行横向对比，结果证明了该模糊神经网络应用于泥石流危险性评价的有效性和可行性。

（6）基于可拓理论的泥石流危险性评价方法

可拓理论运用在泥石流危险性评价中主要是用可拓集合的关联函数值和关联度的大小确定指标参数间的从属关系，从而把属于或不属于某个危险性的定性问题转化为定量描述。刘金鹏等[52]用可拓层次分析法对区域泥石流进行了研究。该方法在解决比较方案两者之间的重要性赋值问题时，避免了只考虑两种极端状况的限制问题，并且使判断矩阵更加合理。刘金鹏等[53]运用熵值法对评价因子进行权重赋值，然后在此基础上运用改进的可拓方法——最大贴近度法建立了泥石流危险度评价模型，该方法在传统可拓方法的基础上增加了反映评价对象偏离评价等级程度的作用。

（7）组合评价的方法

组合评价的方法就是利用两种或两种以上主观和客观分析法综合对泥石流进行危险性评价。如何将主观分析法和客观分析法得到的权值进行组合得到组合权值是关键。牛岑岑引入距离函数来反映两种权重值的差异程度与对应分配系数的差异程度一致这一关系，并采用线性加权方式，求解相应的分配系数[9]。杨忠梅等[54]、孟凡奇等[55]运用最优化理论与方法建立两种权值之间的函数关系式，得到组合权重值。杜国梁等[56]在对岷县板达沟进行泥石流危险性评价时，组合权重的值是通过AHP法得到的权重去修正熵值法得到的权重得到的。路遥等[57]结合灰色系统理论和和二元比较法，提出了一种关联度-二元比较分析法，同时基于博弈论集结模型理论对关联度-二元比较法确定的主观权重与熵值法确定的客观权重进行组合赋权。

2. 3 泥石流评价方法的优缺点

下面对上述几种基于指标统计的泥石流危险性评价方法的优缺点进行阐述，见表1。旨在为改进这些方法提供一定的信息参考。

表1 评价方法优缺点比较

3 结语

泥石流危险性评价是防灾减灾系统的重要组成部分，它的重要意义在于对泥石流的灾前评估，进而有利于减轻泥石流灾害的经济损失，制定防护、救援和避难措施，救灾甚至防灾都具有重要意义。泥石流的危险性评价方法应尽可能提高其评价精度方能体现其存在意义。为了致力于提高泥石流危险性评价结果的精度，笔者综合前人的研究提出以下问题并对研究的发展趋势进行展望。

（1）文中详述的一类基于评价因子统计分析的方法，发展较为成熟，使用广泛，操作简单，但评价因子的选取对其评价结果有直接影响。国内外虽然都形成了一些选取评价因子的准则，但如何针对不同情况下的泥石流合理选择评价因子仍是一个问题。

（2）泥石流的发生本身就涉及到多种因素，且这些因素与因素之间，与泥石流的主体之间的关系具有复杂性和不确定性。而基于评价因子统计的方法，本就是为了迎合这个复杂不确定的系统才引入的，它致力于描述系统中的这些关系，却忽视了泥石流的动态活动机理。从某种程度上来说，对问题考虑地不够全面导致得出的危险度值也不够精确。

因此，为了提高评价的精度，就要使方法尽可能可靠。一是选择评价因子时要尽可能减少主观因素的影响，评价因子要向更能代表泥石流的破坏能力和未来的发展趋势的方向靠近。二是选取的数学理论模型要尽可能较全面地描述这个复杂系统内的关系。最后不仅仅要考虑基于评价因子统计的静态评价，更应该致力于对泥石流动态活动规律的把握，从泥石流的内在活动机理入手对泥石流进行危险性评价。这样泥石流的危险性评价将迈入另外一个层面，逐渐补足基于指标评价中一直以来缺失的那个部分。目前，从泥石流内在动态机理入手的主要的评价方法是基于计算机数值模拟的泥石流危险性评价方法。基于评价因子统计的评价方法和基于数值模拟的评价方法分别从两个方面对泥石流进行了危险度评价，能否将二者联合起来综合二者优点对泥石流进行危险性评价，这也是这个领域可以研究的一个方向。

此外，将GIS、RS、无人机等其他计算机技术不断引入到泥石流的危险性评价中来将成为一种趋势。一方面，这些技术将有利于大大缩短研究周期，从而更加有利于实时评价的实现并节省大量的人力物力。另一方面，这些技术将有利于探索到以前研究中对泥石流认识不够清楚的地方，从而提高研究的精度。最后，泥石流的发生是一个复杂的过程，其中涉及到各种各样的其他领域的知识，基于多学科的泥石流危险性评价方法对提高评价结果的精度有着不可忽视的作用。