基于GIS和信息量法的伊犁黄土滑坡易发性评价

徐 敏，崔玉龙，袁文华，傅 贵

(安徽理工大学 土木建筑学院，安徽 淮南 232001)

在中国，滑坡的危害仅次于地震所造成的危害[1]。1983年3月7日，甘肃省东乡县境内，洒勒山发生严重滑坡灾害，摧毁4个村庄，造成278人伤亡[2]。2008年5月12日，汶川地震触发了197 481处滑坡，面积为1 160 km2[3]，因滑坡灾害直接造成约2万人死亡，约占地震灾害造成死亡人数的1/4[4]。2019年3月15日，山西枣岭发生小规模黄土滑坡，体积仅12×104m3，却摧毁了数栋建筑，造成20人死亡[5]。滑坡不仅给人们造成生命威胁和财产损失，严重制约了地方经济的持续发展，而且给此地区的生态环境带来了极大破坏[6]。

随着GIS和地理信息技术的发展，不少学者采用信息量法对区域滑坡开展了统计分析和滑坡易发性评价研究。2005年，Wang等[7]依据日本水俣地区四个时期的卫星影像，解译出160处滑坡，采用逻辑回归模型以及信息量模型绘制滑坡的易发性图，结果均较为理想；2015年，薛强等[8]利用信息量法对宝塔区黄土滑坡进行易发性分区评价，结果较准确地反映了实际情况；2017年，郑苗苗[9]基于GIS技术，利用信息量法和层次分析法对陕甘宁地区的黄土高原地质灾害进行危险性评价；2019年，陈绪钰[10]采用信息量法，选取10个影响因子，进行滑坡易发性评价，发现信息量模型在滑坡易发性评价中具有较高的准确性。信息量法因其原理简单、可操作性强、具有较高的可靠性等特点被广泛应用于滑坡灾害易发性评价中。伊犁地区受其特殊的地形地质和气候条件影响，黄土滑坡灾害异常严重，迫切需要开展区域滑坡易发性评价研究。目前，针对伊犁州典型黄土滑坡区基于信息量法开展滑坡易发性评价的研究相对较少。

本文基于0.6 m分辨率的Google Earth影像，结合GIS的空间数据处理功能，选取高程、坡度、坡向、TPI、距道路距离、距河流距离、距断层距离、多年平均降雨量、NDVI共九个滑坡影响因子，采用信息量法对所选研究区开展滑坡易发性评价。

1 研究区概况

伊犁州地处新疆维吾尔自治区西部天山山脉西段的伊犁河谷内，处于亚欧大陆腹地。研究区为典型的黄土滑坡密集区，位于伊宁县县城以北约15 km处，面积约230 km2，地理坐标为E81°27′26″～81°41′24″，N44°05′42″～44°12′54″。伊犁地区地貌由“三山夹两谷地一盆地”组成，三山之间以山区为主要地形，山区面积占全区面积70%以上，地势总体上由东北向西南倾斜[11-12]。研究区出露地层主要为石炭系地层，基岩岩性主要为玢岩、斑岩、灰岩、火山碎屑岩等，第四系风成黄土不整合覆盖在基岩之上，坡体中部黄土沉积厚度较大，可达20 m[13]。伊犁地区大地构造上位于天山-兴安地槽褶皱区西南天山褶皱系西天山优地槽褶皱带，由博罗科努山复背斜、伊犁地块和哈尔克山复背斜3个四级构造单元构成，所发育的尼勒克断裂带是伊犁州北部一条较大的断裂带，此地区新构造运动强烈[14]。伊宁地区属温带大陆性半干旱气候，冬春温暖湿润，夏秋干热，境内降雨主要集中在3～7月，年平均降水量330.6 mm[15]。研究区内分布的皮里青河和吉尔格朗河两条水系，是新疆水量最大的伊犁河的一级支流。

受“喇叭形”地形影响，来自北冰洋和大西洋的潮湿气流进入伊犁谷底，区内常形成雨雪天气，降水充沛。伊犁地区的黄土分布普遍，由于黄土土质疏松、具有较强的水敏性且发育了大量的垂直节理、风化裂隙等优先流道，在黄土较深厚的区域，斜坡土体在冻融和连续降雨的条件下迅速进入饱水状态，从而产生较大的水力梯度和压力差，坡体黏聚力下降，所以极易导致滑坡的发生[16]。另外，“一带一路”经济带的发展增强了人类经济工程活动，也进一步加剧了该区域滑坡地质灾害的发生。

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文采用2015年7月15日、2018年5月21日以及2019年7月3日三个时间的0.6 m分辨率的Google Earth影像，观察同一区域不同时间的卫星影像，根据颜色差异和形状改变在Google Earth平台上逐一圈出滑坡，共解译出3 424处滑坡，如图1所示。研究区总面积230 km2，滑坡面积占研究区总面积的1.56%。

图1 研究区地理位置及滑坡分布图

黄土滑坡的发生受多种因素影响，总结前人研究经验，此地区发生的大量滑坡主要受降雨、冰雪融水、河流侵蚀等的共同作用以及基岩上覆黄土厚度的影响，与岩性关系不显著。由于没有具体的黄土资料，因此没有考虑黄土厚度以及岩性因素。通过查阅资料发现，该区域近十年未发生大地震，因此本文未考虑地震烈度因素。分析已发生的滑坡的形成条件和影响因素，选取地形因子(高程、坡度、坡向、TPI)、地质因子(距河流距离、距断层距离、NDVI)、诱发因子(距道路距离、降雨量)九个因素构成滑坡灾害易发性评价体系。研究区高程数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn.)下载的30 m分辨率的ASTER GDEM数据；坡度、坡向、TPI数据是根据高程数据并利用ArcGIS软件中空间分析工具提取；河流和道路数据是在Google Earth平台上人工描绘，再导入ArcGIS中矢量化，并构建缓冲区得到；断层数据是通过裁剪中国125万断层图，再导入ArcGIS中构建缓冲区得到；NDVI和降雨量数据从中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)获取，在ArcGIS中对多年的降雨量进行叠加再取平均值，算出平均降雨量。

高程是影响滑坡灾害发生的重要因素，斜坡体内的应力值受高程影响而发生变化。研究区高程范围为888～2 103 m，以200 m为间隔，将高程划分为7个区间：(1)<1 000 m;(2)1 000～1 200 m;(3)1 200～1 400 m;(4)1 400～1 600 m;(5)1 600～1 800 m;(6)1 800～2 000 m;(7)>2 000 m。坡度也是影响滑坡灾害发生的重要因素。研究区坡度范围为0°～60°，以10°为间隔，将坡度划分为6个区间：(1)<10°;(2)10°～20°;(3)20°～30°;(4)30°～40°;(5)40°～50°;(6)>50°。坡向通过决定山坡的光照时间、水热比、降水分布等对滑坡产生影响。坡向被分为9个方向：(1)平地；(2)北向；(3)东北向；(4)东向；(5)东南向；(6)南向；(7)西南向；(8)西向；(9)西北向。不同坡位的地形地貌、水文特征也会有所不同，坡位可用地形位置指数来定量表达，分为上坡、中坡、下坡三类。道路通常与人类活动相关，是诱发滑坡的有利因素。将距道路距离分为4个区间：(1)<50 m；(2)50～150 m；(3)150～300 m；(4)>300 m。河流会侵蚀坡脚，从而影响斜坡的稳定性。将距河流距离分为4个区间：(1)<50 m；(2)50～150 m；(3)150～300 m；(4)>300 m。断层也是滑坡灾害发生的重要因素。将距断层距离分为6个区间：(1)<1 000 m；(2)1 000～2 000 m；(3)2 000～3 000 m；(4)3 000～4 000 m；(5)4 000-5 000 m；(6)>5 000 m。降雨是诱发滑坡的重要因素，由于研究区黄土的特殊性，使地表水快速渗入土体深部，土体抗剪强度降低，从而引发滑坡灾害。以10 mm为间隔将降雨量分为7个区间：(1)310～320 mm；(2)320～330 mm；(3)330～340 mm；(4)340～350 mm；(5)350～360 mm；(6)360～370 mm；(7)370～380 mm。植被覆盖情况用NDVI来表示，NDVI对边坡的稳定产生很大的影响，研究区NDVI指数范围为0.356～0.9，以0.1为间隔将NDVI分为6个区间：(1)0.3～0.4；(2)0.4～0.5；(3)0.5～0.6；(4)0.6～0.7；(5)0.7～0.8；(6)0.8～0.9。

2.2 研究方法

信息量法广泛应用于滑坡等地质灾害研究中，在已发生滑坡的地方提取滑坡点的分布情况，选取一定数量的因素，将研究区实测数据转化为可量化大小的信息量值，用信息量的大小来评价这些因素与滑坡发生的关系，信息量值越大，说明发生灾害的可能性就越大[17]。可根据式(1)计算影响因子所分类别的信息量值：

(1)

式(1)中，I(xi,H)表示影响因子xi对滑坡发生(H)所贡献的信息量值；N为研究区内滑坡总个数；S为研究区总面积；Ni表示研究区中分布在影响因子xi内的滑坡个数；Si表示在研究区内含有影响因子xi的面积。

由式(1)可算得各影响因子图层分类下的信息量值，从而得到单因子图层的信息量值。

3 信息量值分析

3.1 影响因子的信息量值

影响因子各分类的信息量值如表1所示。高程为1 800～2 000 m区间内信息量值是最高的，在这一分类区间中滑坡数目占滑坡总数目的38%，说明在此区间内滑坡易于发生；坡度>50°时信息量值和滑坡数目都相对较高，是有利于滑坡发生的区间；在9个坡向分类中，东向信息量值最大，此区间的滑坡数目占滑坡总数目的24.1%，通过Google Earth影像可以观察到，滑坡几乎都是接近东西向的；在3个坡位分类中，中坡发生的滑坡数目较多，有研究显示，在伊犁地区，黄土容易在中下坡发生沉积，这给滑坡的发生提供了条件；在距道路距离>300 m的区间中信息量值最高，此区间内滑坡数目占滑坡总数目的81.3%，说明在此区间内滑坡易于发生；在距河流距离>300 m的区间中信息量值最大，在这一分类区间中滑坡数目占滑坡总数目的94.7%，说明此区间有利于滑坡的发生；在距断层距离1 000～2 000 m区间中信息量值和滑坡数目都相对较高，说明此区间有利于滑坡的发生；在降雨量分类区间中，350～360 mm区间内信息量值最高，此区间内滑坡数目占滑坡总数目的70.2%，说明在此区间内有利于滑坡的发生。NDVI指数在0.7～0.8区间内信息量值最高，在此区间内滑坡数目占滑坡总数目的66.3%，说明此区间有利于滑坡发生。

表1 影响因子各分类的信息量值

3.2 危险性结果分布

利用ArcGIS软件中图层叠加功能将指标因子的栅格图层进行叠加，得到研究区滑坡危险性指数图，如图2所示。再用自然间断法将研究区分为极低易发区(-8.02～-4.778 981)、低易发区(-4.778 981～-2.897 098)、中易发区(-2.897 098～-0.962 941)、高易发区(-0.962 941～2.278 079)和极高易发区(2.278 079～5.31)，滑坡易发性分区如图3所示。

图2 滑坡危险性指数

图3 滑坡易发性分区

3.3 ROC曲线验证

利用ArcGIS软件的空间链接工具将信息量值分别提取到滑坡点和非滑坡点，得到信息量模型的训练样本集和验证样本集。将信息量模型的训练样本集和验证样本集分别输入SPSS软件进行分析，得到信息量模型的ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)曲线，如图4所示。用AUC来表示ROC曲线下的面积，AUC值越大，说明评价效果越好。滑坡易发性分级统计结果见表2。

图4 基于信息量模型的ROC曲线

表2 滑坡易发性分级统计

从表2和图4中可以看出：研究区滑坡的敏感性随着危险性等级的增加而增加。其中，极低易发区和低易发区的面积占研究区面积的33.14%，但滑坡面积仅占研究区滑坡总面积的13.70%。中易发区面积占研究区面积的30.97%，滑坡面积占总滑坡面积的26.02%，中易发区主要分布在地势相对平缓的地方。高易发区和极高易发区内的面积占研究区总面积的35.89%，但滑坡数量却占了滑坡总数量的77.69%，滑坡面积占总滑坡面积的60.27%。所以危险性区划图与研究区实际情况是一致的，图4中显示信息量模型训练集和验证集的成功率均在80%以上，说明信息量法的评价结果较理想。

4 结论

(1)通过对算出的各影响因子的信息量值进行分析，对信息量模型进行综合评价并结合前人的经验，可以得出在以下分类区间易发生滑坡：①高程在1 800～2 000 m区间内；②坡度>50°时；③坡向为东向；④坡位为中坡；⑤距道路距离>300 m；⑥距河流距离>300 m；⑦距断层距离在1 000～2 000 m区间内；⑧降雨量在350～360 mm区间内；⑨NDVI在0.7～0.8区间内。

(2)高易发区和极高易发区面积占研究区总面积的35.89%，滑坡数量共2 660个，占滑坡总量的77.69%，滑坡面积为2.2 km2，占总滑坡面积的60.27%，从数量和面积上都可以看出，在这两个危险等级内占比相对较高。

(3)本文采用ROC曲线对评价结果进行检验。结果显示：信息量模型训练集和验证集的成功率均在80%以上，说明信息量法评论结果较为理想，可以为该区地质灾害的防灾减灾工作提供一定的参考价值。

伊犁地区黄土分布广泛，由于受到一定条件的限制，还未深入研究黄土滑坡的复杂机理，未来将进行实地调查研究，提供更加准确的数据。