基于GIS和信息量模型的青海大通县地质灾害危险性定量评价分析

刘孟宇，邓辉，张文江

基于GIS和信息量模型的青海大通县地质灾害危险性定量评价分析

刘孟宇，邓辉，张文江

（成都理工大学 地球科学学院，成都 610059）

本文以地处黄土高原西端向青藏高原的过渡地带的大通县为研究区，根据区内地质环境条件及地质灾害发育特征，选择坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断层距离、与河流水系距离及人类工程活动6个诱发因素作为地质灾害危险性的评价因子，采用基于GIS的信息量模型进行危险性评价，将获得的综合信息量图划分为5级危险区：极低度、低度、中度、高度和极高度。为区内地质灾害防治工作提供科学依据。

地质灾害；危险性评价；GIS；信息量模型；大通县

大通县位于黄土高原西端与青藏高原的过渡地带，区内特殊的自然地理和地质环境导致地质灾害频发。本文依据大通县地质灾害点的分布情况，选取坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断层距离、与河流水系距离、人类工程活动6个地质灾害影响因子，利用GIS技术和信息量模型对研究区内的地质灾害危险性进行定量评价并绘制大通县地质灾害危险性评价图。为研究区的地质灾害防治提供科学的依据。

1 研究区概况

大通县位于青海省东部，大坂山以南，湟水河上游北川河流域，地处黄土高原西端向青藏高原过渡带，地理范围：100°51′E～101°56′E，36°43′N～37°23′N（如图1），总面积3090km²。地势西北高，东南低。出露地层：前第四纪地层与第四纪地层。按地貌划可分为侵蚀构造中高山区、侵蚀剥蚀低山丘陵与侵蚀堆积河谷平原三种类型。侵蚀构造中高山区分布于哈曼大坂山、娘娘山等分水岭地带，由元古界地层构成；剥蚀侵蚀低山丘陵区分布于中南部，由白垩纪，第三纪泥、砂岩和第四纪黄土组成；侵蚀堆积河谷平原沿河谷及其支沟呈带状分布，由河漫滩及Ⅰ—Ⅲ级阶地组成。大地构造位于祁连褶皱系中段，跨北祁连加里东优地槽褶皱带和祁连中间隆起带二个次级构造单元，以大坂山南坡深断裂为界，北祁连加里东优地槽褶皱带由早古生代地层组成，中基性火山岩发育，褶皱具有紧密线伏特点，区域大断裂发育。县域内大部分乡、镇处于北川河河谷及一级支流谷地与山间丘陵，属典型山间河谷型县区。

图1 研究区位置示意图

2 地质灾害影响因子提取与分析

大通县地质灾害主要类型有崩塌、滑坡、泥石流、不稳定斜坡四种。导致地质灾害发生的主要因素有：地形坡度、地层岩性、断裂构造、河流水系、已有地质灾害、人类工程活动等（邓辉等，2014）。通过借鉴相关研究，结合研究区内地质灾害发生情况，本文采用基于GIS的信息量模型，选取坡度、地形起伏、工程地质岩组、断裂构造、河流水系和人类工程活动6个影响因素对大通县地质灾害危险性进行评价分析。

2.1 坡度因子

坡度是影响岩、土质斜坡稳定性的最主要因素。利用地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/）下载30m分辨率DEM数据生成。利用ArcMap软件平台生成坡度分布图，将坡度以5°为间隔分成14个级别，如图8（a）所示。为更好地分析地质灾害与坡度关系，对地质灾害在各个坡度段的分布规律进行统计，结果如图2所示。研究区坡度分布在0～68.46°之间。区内共分布322个地质灾害点。其中291个地质灾害点集中分布在0～25°之间，占区内总数的90.37%。

图2 地质灾害与坡度因子关系

图3 地质灾害与地形起伏度因子关系

2.2 地形起伏度因子

地形起伏度指某一面积内最高点和最低点之差（程维明等，2014）。在高山峡谷地貌区地质灾害评价中，地形起伏度、坡度因子与地质灾害具有较强相关性，二者有互补作用（郭芳芳等，2008）。本文以ArcMap软件为平台，以DEM数据为基础进行地形起伏度提取。根据陈志明等（陈志明和刘振东，2008）在中国地貌制图时的分类标准对研究区地形起伏情况进行统计分析，地形主要以平坦起伏（0～20m）和小起伏（20～75m）为主，分别占总面积46.82%和52.88%，中起伏（75～300m）分布面积较小，占地区总面积0.30%。地质灾害主要分布在平坦起伏地区，占研究区灾害点总数66.77%。

图4 地质灾害与工程地质岩组因子关系

图5 地质灾害与断层因子关系

2.3 工程地质岩组因子

大通县出露第四纪地层与第四纪地层。北部高山、中高山主要由元古界、古生界的寒武系、奥陶系、志留系地层及中生界三迭系、侏罗系、白垩系和第三系地层组成，岩性为浅-深变质的硬砂岩、板岩、火成岩、石英岩及碳酸盐岩等。区内第四纪地层分布较广，划分为中更新统（Q2）、上更新统（Q3）及全新统（Q4）。

2.4 断裂构造因子

研究区位于祁连褶皱系中段，跨北祁连加里东优地槽褶皱带和祁连中间隆起带二个次级构造单元，以大坂山南坡深断裂为界，北祁连加里东优地槽褶皱带由早古生代地层组成，中基性火山岩广泛发育，褶皱具紧密线状特点，区域大断裂发育。地质灾害分布与距断层因子距离关系如图5所示，分析得出，区内的地质灾害在距离断层0～12 km范围内发育密集，分布地质灾害点199个，占地质灾害点总数61.80%，断裂构造因子是导致地质灾害发育的因素之一。

图6 地质灾害与河流水系因子关系

图7 地质灾害与道路因子的关系

2.5 河流水系因子

大通县境内北川河为湟水河的一级支流，源于大坂山南坡，由上游的宝库河于城关镇和黑林河汇合而成，在桥头又有东峡河流入，出双庙村流出县境至西宁小桥注入湟水河。北川河共有大小支流140多条，其中年平均流量0.1m³/s以上有祁汉沟、祁家河、斜沟、瓜拉河、桥尔河、景阳沟等。利用GIS平台提取河流分布图进行距离制图，生成大通县水系因子图，如图8（e）所示。研究区地质灾害点沿河谷呈条带状分布。利用ArcMap软件对研究区各河流水系做缓冲区，通过统计分析地质灾害点在距河流不同距离区分布特征，得到地质灾害与水系之间关系，如图5所示。距离河流1200 m范围内共发育地质灾害561处，占地质灾害点数87.11%，地质灾害点分布数量与距河流水系远近表现出正相关关系。

2.6 人类工程活动因子

利用ArcMap软件中的空间分析功能，对道路做缓冲区，如8（f）所示。通过统计分析地质灾害点在距道路不同距离分布特征，得到地质灾害发育数量与道路因子之间关系，地质灾害主要发生在道路通达、密集且距一定范围内，灾害发生频率随路网路基升高而逐渐降低，如图7所示，距道路800m内发生的地质灾害点数256个，占总数79.50%。

图8 地质灾害危险性评价因子

3 基于信息量模拟地质灾害危险性评价

3.1 信息量模型

信息量模型计算公式如下（阮沈勇和黄润秋，2001）：

实际应用中，研究区内评价单元总的信息量值为各评价因子信息量综合分析叠加得到，如公式（2）所示：

3.2 信息量模型计算与危险性分区

3.2.1 适宜评价单元选取

尺度选择影响到评价结果精确度。适宜评价单元大小选取的经验公式如公式（3）所示：

式中，G为适宜评价单元的大小；为原始地图比例尺分母。

本研究中使用地形图比例尺为1∶5万，由公式（3）计算得出评价单元格网大小为32.852m×32.852m，为了便于统计，评价单元格网大小选取为30m×30m。

表1 各评价因子的信息量计算结果

3.2.2 基于GIS的信息量模型计算

根据对坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断裂距离、与水系距离、人类工程活动6个地质灾害控制因素研究及地灾点与各影响因子的相关性分析（吴柏清等，2008），利用ArcMap软件将各评价因子基础数据进行栅格化处理，得到30m×30m栅格数据，采用信息量模型计算各评价单元综合信息量值并进行地质灾害危险性等级分区。通过分析各评价因子与地质灾害点空间分布关系，利用式（1）计算各影响因子对地质灾害发生贡献信息量（表4），再运用式（2）计算各评价单元格网内总信息量得到研究区综合信息量。根据综合信息量值对栅格数据进行重分类，按照地质灾害危险性高低划分为极低度、低度、中度、高度和极高度5级区域，得到研究区地质灾害危险性分区图，如图9所示。综合信息量值越大，则该评价单元危险性等级越高，发生地质灾害可能性就越大（林虹宇等，2021）。

3.2.3 评价结果分析

表2 不同危险度等级区地质灾害点的分布情况

如表2所示，研究区地质灾害高度、极高度危险区总面积1 203.42km2，占研究区38.95%，其中高度危险区分布74个地质灾害点，占研究区地灾点22.98%，极高度危险区分布221个地质灾害点，占研究区68.63%；而极低度、低度危险区地灾点个数分布较少，占地灾点2.18%。通过统计地质灾害在不同危险度等级区域的分布情况，可以发现灾害点的分布密度随区域危险等级的升高而增加，两者成正相关关系，运用线性函数进行拟合（谈树成等，2018），R达0.8123，说明地质灾害危险性等级分区与灾积比的相关程度较高，表明采用GIS与信息量模型结合的方法对大通县地质灾害危险进行性评价能够较准确地反映县域地质灾害在不同危险等级范围的空间分布特征。

极高度和高度危险区主要分布在大通县东南部低山丘陵地带和中部北川河流域及其较大支沟。该区岩体多为软弱碎屑岩岩体，土体属松散、中密粘性土和黄土。岩体节理裂隙发育、土体疏松易碎，特别是人类活动较强烈，形成众多不稳定斜坡段。从断裂构造上看，高度和极高度危险区地质构造不甚活跃，地质环境较为稳定。从河流水系上看，高度和极高度危险区河网密集水系发达，无论是常年性河流还是季节性河流，对斜坡冲刷，侵蚀作用明显，是导致区内斜坡失稳、诱发泥石流重要因素。低度和中度危险区主要分布于研究区北、西部中高山区与北川河、黑林河河谷平缓区，分布面积1456.75km2，占总面积47.15%。该区属基岩山区，分布较坚硬变质岩岩体，局部黄土状土、松散，抗风化能力较强，

河网主要为支流，密度较为稀疏，坡度小于25°，地势平缓，人类工程活动较微弱，发生的地质灾害较少。

4 结果与讨论

研究结果表明：

（1）地质灾害在空间上具有相对集中和呈条带状展布分布规律，沿北川河河谷及其一级支沟中下游两侧呈带状集中分布，在直线型、凸型和阶梯型坡斜坡地段相对集中，滑坡在0～25°坡度范围相对集中，在中起伏地形区相对集中，易滑或易崩地层岩性组合部位相对集中。地质灾害距断裂构造带、河流水系和道路一定范围密集发育。距断层12km范围内发育地质灾害199处，占61.80%。距河流800m范围分布地质灾害点259个，占80.43%。在距道路800m范围内发育256处，占79.50%。

图9 地质灾害危险性评价结果图

（2）建设用地场址应尽量远离直线型和凸起型斜坡，远离老滑坡尤其复活老滑坡；对泥石流沟道内及堆积扇实施小区域综合治理并分期搬出危险度较高区域内村民。开展地质灾害预防治理是必不可少的工作。

邓辉，何政伟，陈晔，蔡宏，李璇琼．2014．信息量模型在山地环境地质灾害危险性评价中的应用——以四川泸定县为例[J]．自然灾害学报，23 (02)：67-76．

程维明，周成虎，柴慧霞，赵尚民，李炳元．2009．中国陆地地貌基本形态类型定量提取与分析[J]．地球信息科学学报，11 (06)：725-736．

郭芳芳，杨农，孟晖，张岳桥，叶宝莹．2008．地形起伏度和坡度分析在区域滑坡灾害评价中的应用[J]. 中国地质，(01)：131-143．

陈志明，刘振东．1995．中国地貌全图研制[J]．地图，(01) ：36-38．

阮沈勇，黄润秋．2001．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]. 成都理工学院学报，(01)：89-92．

吴柏清，何政伟，刘严松．2008．基于GIS的信息量法在九龙县地质灾害危险性评价中的应用[J]．测绘科学，(04)：146-147．

林虹宇，庙成，郑宗明，李玲．2021．基于信息量模型的地质灾害易发性评价——以天府新区成都直管区为例[J]．四川地质学报，41(1)：154-160．

谈树成，赵晓燕，李永平，魏东伟，杨林．2018．基于GIS与信息量模型的地质灾害危险性评价——以云南省丘北县为例[J]．西北师范大学学报(自然科学版)，54 (01)：67-76．

Quantitative Risk Assessment of Geohazards in Datong, Qinghai Based on GIS and Information Quantity Model

LIU Meng-yu DENG Hui ZHANG Wen-jiang

(College of Earth Sciences, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059)

This paper selects 6 inducing factorssuch as slope, relief, engineering geological petrofabric, distance from the fault, distance from the river system and human engineering activitiesto be the risk assessment factors of geohazards and carries out risk assessment of geohazards based on GIS information quantity model in Datong, Qinghai. The obtained comprehensive information map is divided into 5 hazardous zones:extremely low hazardous, low hazardous, medium hazardous, high hazardous and very high hazardous zones.

geohazard; risk assessment; GIS; information quantity model; Datong, Qinghai

P694

A

1006-0995（2021）03-0494-06

10.3969/j.issn.1006-0995.2021.03.029

2020-08-07

青海省科技厅应用基础研究（2018-ZJ-737）；青海省科技厅重点研发与转化计划（2019-SF-130）；四川省教育厅自然科学重点项目（18ZA0045）

刘孟宇（1998— ），女，河北省保定人，本科，主要研究资源与环境遥感

邓辉（1984— ），男，湖南人，讲师，研究方向：资源与环境遥感，地质灾害评价