大别山世界地质公园区域地质灾害风险分析

邹 浩， 陈金国， 李庆伟， 陈 兵， 王 超， 严四甫

(1.湖北省地质局 第三地质大队,湖北 黄冈 438000; 2.黄河勘测规划设计研究院有限公司,河南 郑州 450003；3.湖北省地质局 第五地质大队，湖北 鄂州 436000)

滑坡是鄂东黄冈地区的主要地质灾害,已成为影响该地区居民生存环境的主要灾种之一。据调查,园区内共发育各类地质灾害365处,其中发育滑坡灾害204处,占黄冈市滑坡总数的近40%,严重威胁人类的生命财产安全。

1 园区地质灾害孕灾地质环境条件

大别山世界地质公园位于湖北省东北部、黄冈市境内的大别山南麓,东邻安徽省六安市,南与江西省九江市隔江相望,西连中部特大城市武汉市,地理坐标为东经115°03′13″～115°52′18″,北纬30°43′46″～31°17′18″。园区地跨麻城市、罗田县和英山县两县一市,公园总面积为2 625.54 km2。

1.1 气象水文

园区属长江中下游亚热带温润季风性气候,江淮小气候区,全年气候温暖湿润,年平均气温16.4℃,年际变动在15.2～17.4℃,变幅2.2℃,7月最热,平均气温28.4℃；1月最冷,平均气温3.6℃。极端最高气温41.6℃,极端最低气温-14.6℃,全年平均无霜期239.5 d。气温随海拔升高而递减,表现出明显的垂直差异,统计发现海拔每上升100 m,年平均气温降低约0.53℃。

园区属长江中游干流区,中游下段北岸水系,水资源丰富,河道纵横,湖泊遍布。两县一市水系在园区内均有分布：分布罗田县的3大水系,分别为新昌河、北丰河和泗泊河,均注入巴水干流；分布英山县东河、西河两大水系,于南冲畈汇合,共纳大小支河192条,注入白莲河水库；分布麻城市的观音寺河和巴河两大水系,均近南北流向。园区分布多个水库,较大的有天堂水库、凤凰关水库、跨马墩水库、响水潭水库、马鞍山水库、河铺水库等著名水库,水能资源蕴藏丰富。

1.2 地形地貌

园区地处大别山南麓,位于中国地貌第三阶梯的中部,主要属断裂控制的构造地貌类型。地质公园内岭岭相连,群峰起伏,山脉多呈北东向展布,形成由东北向西南渐低的地形。位于罗田县、英山县和安徽省金寨县交界处的大别山主峰——天堂寨,海拔1 729 m,是园区内最高点。西南部的罗田县三里畈镇新桥村海拔高程46 m,是区内最低点,高差超过1 600 m。中部为丘陵岗地,海拔在100～250 m；南部为冲积平原,多湖泊,地面高程46～60 m。本区地貌由燕山运动奠定总体格架,由喜山运动和挽近期新构造运动最后完成,其中中新生代隆起作用起主导作用,地貌形态可依次划分为构造侵蚀中山区、构造侵蚀低山区、构造侵蚀丘陵区和漫滩及平原区。

1.3 地层岩性

地质公园园区发育地层不完全,出露地层主要为上太古界—下元古界大别山(岩)群、中元古界红安岩群七角山(岩)组、塔耳岗(岩)组、上元古界耀岭河组以及第四系全新统。

大别山(岩)群主要分布于龙潭河—金家铺、巴河—大河岸一带及县城—凤凰关水库一带,地层呈弧形方向展布,多组成背斜核部,一般出露不全；土门河—杨柳湾一带,地层呈北西或北东向展布,多组成向斜轴部。

红安岩群七角山(岩)组主要分布于新昌河、龙井河、孔家坊乡、盐田河—五桂河一带,地层特征发育较为完整。红安岩群塔耳岗(岩)组仅零星出现。

第四系全新统由冲积、冲洪积、残坡积的粉质黏土、砂、砂砾石等物质组成,零星分布于河流两侧、山前盆地及山体表层。

1.4 地质构造与地震

园区经历了新太古代—古元古代结晶基底的变质、重结晶作用,中—新元古代的大别—吕梁运动,三叠世古洋盆的俯冲—碰撞的挤压、褶叠增厚作用,新生代(燕山期—喜山期)陆内俯冲—推(滑)覆—断块升降的陆内造山作用。大别山地区遭受了多阶段造山及巨大的隆升作用,导致造山带核部出现古老的根带物质组合,并表现为从热隆升逐渐过渡为逆冲推覆造山。随着滨太平洋构造域的叠加复合,新构造活动强烈,本区被一系列近东西向、北西(西)向、北(北)东向深层次断裂带所切割[1]。

根据历史记载,园区有据可查的地震有11次。其中罗田县和英山县各两次,麻城市发生7次,5级以上的地震共有4次。自设立地震台网以来,园区尚未记录到>4级的地震,多为微小地震,总体来说强度和频率都很低。

1.5 水文地质条件

园区内经多期构造运动,断裂发育,岩体中裂隙较为密集,有利于大气降水入渗,但岩体本身含水性较差,故地下水较为贫乏。根据地下水赋存条件和含水层的孔隙性质,地下水可划分为松散岩类孔隙水和基岩裂隙水两种类型。

地下水的补给主要有3种方式：①大气降水补给地下水；②大气降水与地表水双重补给地下水,主要位于山区河流、溪沟洼地、低级阶地前缘斜坡区；③相邻含水层侧向补给地下水,主要位于阶地后缘,接受基岩的侧向补给。

区内地下水受大气降水的严格控制,其动态变化随季节大幅涨落变化的特点,给地质灾害形成创造了有利的水文地质条件。松散岩类孔隙水的径流受地形地貌控制明显,主要通过表层松散孔隙从水势高处向低处径流。基岩裂隙水的运移受地质构造影响,径流于岩石风化壳及断裂构造带、裂隙密集带的空隙中。

松散岩类孔隙水主要沿松散孔隙从水势高处向低处常以泉水形式排泄于地表河谷之中,基岩裂隙水则通过岩石风化壳及断裂构造带、裂隙密集带的空隙,多以散浸状在基岩裸露处排泄出地表。

1.6 人类工程活动

随着经济建设的迅猛发展,人类工程活动愈发强烈,频率越来越高。密集的人类工程活动对园区原有的生态环境产生了巨大影响,并促进了地质灾害的形成与发育,对园区内的居民形成了重大威胁。其突出表现在以下五个方面：城镇建设、交通建设、水利工程建设、矿产开发、土地利用与开发。

2 园区地质灾害类型及分布发育特征

参照已完成的麻城市、罗田县和英山县的1∶50 000地质灾害详细调查成果,园区内共发育各类地质灾害365处,其中滑坡数量最多,为204处,崩塌47处,不稳定斜坡94处,泥石流20处。位于罗田县的灾害点最多,高达203处,英山县和麻城市的灾害点数量分别为136处和26处。

2.1 地质灾害类型及发育特征

园区内共发育滑坡灾害204处,占地质灾害总数的近60%,从物质组成上看,园区内滑坡以土质和岩质为主,岩土混合质滑坡仅有4处,其中土质滑坡主要为第四系残坡积物沿岩土接触面滑动,岩质滑坡多沿强弱风化层界面发生滑动。园区内滑坡主要为小型滑坡,占滑坡总数的98.53%,中型滑坡仅有3处,无大型滑坡,运动形式上则以牵引式滑坡为主。这与园区内人类开挖坡脚修建房屋密切相关,开挖坡脚使得上部岩土体失去支撑,在自身重力或降雨等诱发因素的作用下极易发生滑动。分析滑坡的平剖面形态可以发现,区内滑坡平面上以半圆形和舌形为主,矩形最少；剖面形态上分布较为均匀,复合型滑坡发育最少。现状稳定性上则以基本稳定滑坡和不稳定滑坡最为发育,目前处于稳定状态的滑坡仅有5处。

园区内共发育崩塌灾害47处,占地质灾害总数的12.88%。园区内崩塌主要为小型崩塌,占崩塌总数的91.49%,中型崩塌仅有4处,无大型崩塌。从稳定性上来看,以基本稳定和不稳定为主,现状处于稳定状态的崩塌仅有1处。分析其破坏模式可以发现,区内崩塌以滑移式和倾倒式最为发育,数量相当,占总数的近90%,其他形式的崩塌基本不发育。

园区内共发育不稳定斜坡灾害94处,占地质灾害总数的25.75%,数量仅次于滑坡。从物质组成上来看,园区内不稳定斜坡分为土质和岩质,并且数量相当。小型不稳定斜坡占比高达97.87%,方量大多<2 000 m3,大中型不稳定斜坡仅发育两处,人工边坡数量略高于自然斜坡。斜坡结构上以特殊结构斜坡最为发育,顺向坡次之,逆向坡最不发育。不稳定斜坡的潜在变形趋势分为滑坡和崩塌两种,且以滑坡为主,稳定性上以基本稳定为主,不稳定次之,不稳定斜坡处于稳定状态的仅发育1处。

园区内共发育泥石流灾害20处,仅占地质灾害总数的5.48%,是园区内发育数量最少的地质灾害,并且几乎都集中发育在罗田县境内。园区内泥石流以小型为主,仅发育一处巨型泥石流,位于罗田县天堂寨黄柏山村,方量达90万m3。从流域地貌特征来看,沟谷型泥石流略多于坡面型泥石流。分析其发展阶段,处于发展期的泥石流占据主导地位,衰退期次之,形成期最少。区内不易发泥石流占总数的80%,中等易发的仅发育4处。

2.2 地质灾害时空分布特征

地质灾害在年际分布上差异性明显,根据对1959—2017年59年间有时间记录的地质灾害分布情况统计,园区内共发生地质灾害365处,灾害集中分布在2012—2017年的6年内,共发育地质灾害288处,占总数的78.90%,尤以2015年和2016年发生地质灾害最多,特别是2016年共发生地质灾害235处,占地质灾害总数的64.38%。区内地质灾害的时间分布与降雨周期密切相关。通过调查统计灾害点发生月份,可知园区内地质灾害集中发生在6、7月,其中发生于6月份的有172处,占47.12%；7月份的有159处,占43.56%；其他10个月共计发生地质灾害34处,仅占9.32%,1月份未发生地质灾害。由此可见,地质灾害在月份上分布极不均匀,集中分布在汛期6—7月份(图1)。分析原因可知,园区内2016年6月19日和7月1日遭遇特大暴雨,单日降雨量高达148.7 mm和151 mm,强降雨改变了原有的坡体环境,对边坡岩土体起到了软化和润滑的作用,大大降低了坡体的稳定性,诱发了大量的地质灾害。

图1 园区地质灾害数量随月份变化关系图Fig.1 Relationship map of monthly variation of geological disasters in the park

地质灾害空间分布主要研究地质灾害点在各个行政区域上(乡镇或景区)的分布规律,关于地质灾害按高程、坡度、地层等的分布特征将在下一章进行讨论。园区内调查发现的365处灾害点分布在麻城市、罗田县和英山县27个乡镇或景区内,其分布平均密度为每百平方千米13.90个,但分布差异较大(图2)。其中灾害点分布最多的是孔家坊乡,发育灾害点37处,占比高达10.14%；分布最少的是三河口镇,未发育地质灾害。从类型上来看,滑坡灾害分布较为集中,其他灾害分布较为分散。由此看来,各乡镇地质灾害无论在数量上还是在类型上均有较大的差异,因此面临的防灾减灾形势也必然体现一定的差异性。

图2 园区地质灾害按行政单元分布图Fig.2 Distribution map of geological disasters in park by administrative unit

3 园区地质灾害易发性评价

3.1 选取影响因子

影响因子选取需遵循两个原则：①可操作性,即资料的可获取性；②指标因子间的独立性,即所选取的评价指标有一定的差异,各指标对地质灾害的发生发育具有一定的独立性,无明显交叉。

结合调查区自然地理、地质灾害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,最终选取以下8类能表征地质灾害发生现状和致灾作用强度的易发区评价因子,即地形地貌选取高程、坡度、坡向和剖面曲率,其中高程的数值用来界定不同的地貌单元；地层岩性依据工程地质岩组划分；地质构造选取园区内控制性构造进行缓冲分析；水系分布以区内河流和湖泊分布进行缓冲分析；道路主要以公路铁路进行缓冲分析。

3.2 影响因子权重

确定指标权重有三大类方法：主观赋权法、客观赋权法、综合赋权法。综合赋权法很好地结合了主、客观赋权法的优点,既包含了专家基于主观判断对区内地质灾害的预测,又考虑了地质灾害发育的客观条件,大大提高了指标权重值的精度,具备较强的合理性[2]。

结合园区工程地质条件和地质灾害分布发育现状,通过查阅文献比对多种赋权方法,最终确定综合赋权法中的主观赋权法选用层次分析法,客观赋权法选用变异系数法。

3.2.1主观权重计算

采用层次分析法(AHP)计算主观权重[3]。以园区地质灾害易发性为目标层,以高程、坡度、坡向、剖面曲率、地层、水系、道路和构造为指标层,建立园区地质灾害易发性AHP模型(表1)。

表1 园区地质灾害易发性AHP模型Table 1 AHP method of geological disasters susceptibility in the park

采用专家打分法对各影响因子进行相对重要性打分,根据1-9标度法构建指标层元素判断矩阵A(表2)。

表2 指标层重要性判断矩阵ATable 2 Index layer important judgment matrix A

在MATLAB中计算判断A的特征值,得出判断矩阵A的最大特征根λmax=8.502 8,然后计算λmax对应的归一化特征向量为：

表3 各指标因子主观权重值Table 3 Subjective weight value of each index factor

3.2.2客观权重计算

采用变异系数法计算客观权重[4]。通过计算园区各评价指标不同分段内的变异系数,进而确定各指标间的权重关系。指标的变异系数越大,表明其变异程度越大,即该指标在研究区内的贡献越大。

(1)

(2)

(3)

表4 各指标因子客观权重值Table 4 Objective weight value of each index factor

3.2.3综合权重计算

根据计算得出的主观权重值和客观权重值,代入公式(4),可得各指标因子的综合权重值(表5)。

表5 各指标因子综合权重值Table 5 Comprehensive weight value of each index factor

ω=ηω1+(1-η)ω2

(4)

式中：ω表示综合权重值;ω1表示采用层次分析法所得的主观权重值；ω2表示采用变异系数法所得的客观权重值；η表示比例系数,经专家确定,此处η取值0.55。

3.3 指标分级评价

选取基于统计分析的地质灾害指标因子区间分类常用的频率比(Frequency Ration)作为频率的分类依据[5-6]。

(5)

FR表征了指标因子的分类对易发性的重要程度,FR<1说明该分类属性与地质灾害形成无关,FR>1说明该分类对地质灾害的形成有影响。通过计算频率比,兼顾可操作性,将单因子指标状态统一划分为5级。统计每分段内地质灾害的数量,数量最高的分段赋值为5,次高的赋值为4,依次类推,地质灾害数量最少的赋值为1。

表6 影响因子分级、赋值标准Table 6 Impact factor classification and evaluation criteria

3.4 易发性评价

3.4.1建立易发性评价模型

选择科学合理的易发性评价模型直接影响评价结果的精度,查阅资料可知,与直接叠加等级评分相比,对不同的指标因子赋予相应的权值能获得更合理的预测结果[7],能显著地反映出不同单元的区别。通过将各个因素不同状态分成不同的级别,赋予相应的分级值,同时通过综合赋权法确定各因子的权重,在此基础上求出所有影响因素的加权和,即得到各评价单元的地质灾害易发性指数(LSI)：

(6)

式中：LSI为地质灾害易发性指数；ωi为评价因子权重；βi为致灾因子强度指数。

3.4.2易发性区划

利用ArcGIS的矢量叠加功能,对建立的易发性影响因子权重进行图层叠加,便可进行大别山世界地质公园地质灾害的易发性评价,根据公式(6)计算各评价单元的易发性指数(LSI),通过将易发性指数分类即可将园区划分为不易发区、低易发区、中易发区和高易发区四类,采用自然断点分级法,并结合野外调查结果进行修正,进而完成园区地质灾害的易发性区划(图3)。

图3 园区易发性区划图Fig.3 Zoning map of park susceptibility

3.4.3结果与精度评价

园区地质灾害呈现东部和中南部发育程度高、西部和北部发育程度低的特点。此外,园区内地质灾害多分布在道路(包括公路、铁路等)、河流沿线的蜿蜒带状区域,道路河流沿线易发性等级也较高,随着与道路河流距离增大,易发性等级明显下降,表现出较为明显的负相关的趋势。结合现场调查结果可知,园区内因修建道路对原有边坡经常切坡、削方,形成了大量5～20 m高、坡体陡峭的临空面,再加上本就较为脆弱的地层条件,极易发生地质灾害。同时,因水流对边坡岩土体的侵蚀、浸润、软化等作用,使得河流沿线的地质灾害频繁发生。

根据上述易发性评价结果,分别计算各等级栅格面积、地质灾害密度、占总栅格比例等,计算结果如表7所示。从各等级面积来看,中易发区在整个园区中面积最大,占比约为33.90%,低易发区面积次之,不易发区面积最小。分析地质灾害发育密度和各等级内地质灾害占总灾害比例,均呈现明显增大的规律,这符合易发性分区的原则,理论上具有较高的精度。

表7 栅格统计结果表Table 7 Statistical table of results gird

采用中易发区和高易发区内地质灾害加权和占总地质灾害的比例来表征预测精度。

(7)

式中：p表示预测精度；N高表示高易发区内地质灾害数量；N中表示中易发区内地质灾害数量；N总表示园区地质灾害总数。

由式(7)计算可知预测精度p为71.23%,表明此分区具有较高的精度。

4 园区地质灾害危险性评价

地质灾害易发性评价已解决了地质灾害发生的空间概率问题,但未涉及地质灾害发生的频率或强度问题,且目前关于地质灾害强度的研究几乎都集中在单个灾害上,对区域地质灾害危险性评价经常采用简化处理,即不考虑强度指标[8],而地质灾害危险性可以表征园区在一定的时间段内发育特定规模或强度的地质灾害的概率。地质灾害危险性评价可概化为地质灾害强度(面积、体积等)、空间概率和时间概率的乘积。

4.1 诱发因子

诱发因子主要是指区域上具有一定地域性动态变化的诱发条件,如库水位变动、地震、降雨和人类工程活动等方面。

大别山世界地质公园园区属长江中下游亚热带温润季风性气候,根据园区地质灾害和多年月平均降雨量随月份的变化关系(图4)可以看出,多年月平均降雨量和地质灾害点数量随月份的变化均呈现先增大后减小的规律,且峰值均出现在6月份,二者存在强相关关系,即降雨量大的月份地质灾害也越发育。

图4 地质灾害数量和1959—2017年月平均降雨量随月份的变化关系图Fig.4 Relationship between the number of geological disasters andmonthly average rainfall from 1959 to 2017

基于此将降雨作为区内地质灾害的主要诱发因素,并开展基于降雨重现期的园区地质灾害危险性评价。

4.2 评价方法

基于概率论的数理统计方法,可利用特定的概率分布模型对园区内任意重现期T的降雨量极值进行预测。Pearson-III型是气象水文学应用最广的一种概率模型[9],也是三峡库区地质灾害防治工程地质勘查技术要求推荐使用的方法,故采用Pearson-III型降雨概率模型计算不同重现期下的降雨量极值,进行园区地质灾害危险性评价。

4.3 危险性评价

在易发性评价的基础上进行地质灾害危险性区划,通过计算降雨事件不同重现周期诱发地质灾害的空间概率,然后计算重现周期的时间概率(即重现期的倒数),危险性值即为空间概率与时间概率的乘积。

以5年重现期为例,具体危险性评价过程为：

(1) 首先计算空间概率,利用Pearson-III型概率分布模型计算出不同重现周期对应的降雨量极值,定义降雨量小于等于该极值的地质灾害一定会发生,在ArcGIS中筛选出满足该条件的地质灾害点,并按照易发性分区统计其面积总和。空间概率即为统计出来的面积和与易发性分区的面积比值。

(2) 计算时间概率,即为重现周期的倒数,例如降雨重现期为5年,时间概率即为0.2。

(3) 基于前两步计算出来的空间概率和时间概率,二者的乘积即为危险性值。同理,分别计算降雨重现期为10年、20年和50年的危险性值(表8)。

表8 不同重现周期危险性值计算表Table 8 Calculation table of risk values for different recurrent periods

分析表8可发现,降雨重现期从5年到50年,灾害点面积逐步增大,相应的地质灾害空间概率整体上也在增大,表明降雨规模越大,诱发的地质灾害数量、规模也越大；同一个易发性分区内,地质灾害危险性值随降雨重现期的增大而逐步减小,表明时间概率对地质灾害危险性的影响要大于空间概率；对比不同易发性分区内同一重现周期的空间概率和危险性可以发现,易发性程度越高,相应的空间概率和危险性也越大,即危险性区划结果与易发性评价结果吻合程度较高。以5年重现期为例,根据表8数据,利用ArcGIS中的栅格计算器赋予各易发区相应的危险性值,得到园区地质灾害的危险性评价(图5)。

图5 园区地质灾害危险性区划图Fig.5 Risk zoning map of geological disasters in the park

5 园区地质灾害风险分析

区域地质灾害风险评价是降低灾害损失非常重要的非工程措施,其评价结果可以为科学而经济有效地组织和实施防灾减灾工程服务,为评价重点工程建设的选址及其适宜性提供分析依据,为针对受地质灾害威胁的高风险地区制订应急预案提供依据。

目前,国际上应用最为广泛的地质灾害风险评价模型为：

R=H×V×E

(8)

式中：R表示地质灾害风险性；H表示地质灾害危险性；V表示地质灾害易损性；E表示承灾体的经济价值。

第4节已开展了地质灾害危险性评价,本节将继续研究地质灾害易损性和承灾体经济价值两方面,采用定性分析和定量评价相结合的半定量方法进行评价。

5.1 易损性评价

区域地质灾害易损性评价是评判一个区域内发生的地质灾害对其威胁对象(承灾体)被破坏的概率大小以及被损毁程度的高低,评价内容包含地质灾害作用强度和承灾体抗灾能力两个方面。本节采用公式(9)开展易损性评价[10-11]。

V=I×S

(9)

式中：V表示承灾体易损性；I表示地质灾害作用强度；S表示承灾体抗灾能力。

5.1.1选取评价指标

根据园区内承灾体的特点,结合因子的可获取性和重要程度,选取了人口、自然资源,基础设施和土地利用类型4类二级指标来建立抗灾能力评价指标体系,它们分别代表了人类活动、资源环境及基础设施的抗灾能力(图6)。在二级指标下划分10个三级指标,各指标在园区内密度大小与其抗灾能力强弱关系不尽相同,据此可划分为正向指标和逆向指标两大类,正向指标表示在园区内发育密度越大,抗灾能力越强,逆向指标则相反。借鉴前人经验和园区自身特殊情况,将人口密度、地质遗迹景观、草地、房屋建筑、林地和水域定为正向指标,其余则为逆向指标。

图6 园区承灾体抗灾能力评价指标体系Fig.6 Evaluation index system of disaster-bearing capacity of the park

由于各评价指标单位不完全相同,须进行归一化处理。正向指标处理方法采用式(10),如果评价单元内无该项指标则定义为0,逆向指标的归一化则采用式(11)。

(10)

(11)

式中：x′i表示指标数列中的每一项；x′imax表示该指标数列中的最大值。

在评价指标建立的基础上,采用分位数法进行等级划分,以每分段内乡镇个数基本相同为依据来确定分级间隔值,将承灾体抗灾能力划分为四个等级,即极高抗灾能力(Ⅰ级)、高抗灾能力(Ⅱ级)、中抗灾能力(Ⅲ级)和低抗灾能力(Ⅳ级)(表9)。

表9 园区地质灾害易损性评价分级标准Table 9 The grading standard of vulnerability evaluation ofgeological disasters in the park

5.1.2 抗灾能力评价

模糊数学理论[12-13]则是运用模糊系统的观点以及模糊集的理论和方法,采用隶属函数来描述边界不清楚的过渡问题和受多种因素影响的不确定性问题。这种方法同时考虑了各个因素的随机性和模糊性,具有其他方法无法比拟的优势。因此,采用综合模糊评价的方法对园区承灾体抗灾能力进行评价。

(1) 采用较为常见的三角形、降半梯形和升半梯形模糊分布函数来建立一元线性隶属函数；

(2) 构建因子评价矩阵,地质灾害易损性等级评价集V和因子集U之间存在一种模糊关系,这种关系可以用10×4维的模糊矩阵R表示：

(3) 建立权重矩阵,运用层次分析法计算各评价指标的权重。采用专家打分法分别建立目标层(A)-条件层(B)、条件层(B)-因子层(C)的判断矩阵,可得到以下三种判断矩阵A、B3、B4：

采用和积法可计算出上述矩阵的特征值和特征向量,经计算可得CRA=0.016 1,CRB3=0,CRB4=0.008 8,均通过一致性检验。

(4) 模糊合成运算与抗灾能力等级评价,通过计算出的因子层评价指标对目标层的权重w与模糊矩阵R进行矩阵相乘,整理便可得出第i个混合评判矩阵Bi,最后依据最大隶属度原则,将Bi向量中最大值作为模糊评价的等级,即bs=maxbj,则评价单元地质灾害抗灾能力等级为s级,最终园区各评价单元抗灾能力见图7。

图7 园区各评价单元抗灾能力分布图Fig.7 Distribution map of disaster resistance capacity ofeach evaluation unit in the park

5.1.3风险矩阵与评价结果

结合危险性区划结果,基于园区各乡镇抗灾能力高低,采用定性的风险分析矩阵(图8)完成园区承灾体易损性评价[14-16]。其中,潜在损失与抗灾能力成负相关关系,即评价单元抗灾能力越高,潜在损失越低。采用危险性评价结果表征地质灾害对承灾体的作用强度,根据式(9),得到园区承灾体易损性分区图(图9)。

图8 地质灾害风险分析矩阵Fig.8 Risk analysis matrix of geological disasters

图9 园区承灾体易损性分区图Fig.9 Vulnerability zoning map of disaster-bearing body in the park

5.2 承灾体经济价值估算

根据地质灾害经济损失单项评估标准和黄冈市政府地质灾害补偿标准,参照前人研究经验[17-19],确定各评价指标的单价,在此基础上经计算得到各乡镇承灾体总价值,依照承灾体价值高低划分为极高、高、中、低四级。承灾体包含人口、地质遗迹景观、交通线和土地利用类型4类评价指标。

(1) 人口单价估算依据地质灾害经济损失单项标准,参照自然资源部门建议,综合确定为每人5万元；

(2) 地质遗迹景观单价估算,通过查阅资料和咨询景区工作人员确定,统一按照200万元/个进行单价估算；

(3) 交通线单价估算,通过查阅相关文献并参考当地材料价格、施工成本、工程地质条件等方法确定。主要公路为200万元/km,一般公路为50万元/km进行单价估算；

(4) 土地利用类型单价估算,园区土地利用分类包括草地、房屋建筑、林地、裸地、耕地和水域。类比其他地区土地利用分类单价计算结果,结合本地区具体情况得出除房屋建筑外的指标单价(表10)。房屋建筑则根据自然断点法将各乡镇建筑密度划分为4个等级,估算各等级内建筑平均楼层数及单层价值(表11)。

表10 园区土地利用类型单价估算Table 10 Unit price estimation of land use types in the park

表11 园区房屋建筑单价估算Table 11 Risk zoning map of geological disasters in the park

按照上述单价估算标准,分别计算各承灾体的价值，可得到承灾体价值在园区内的分布情况(图10)。

图10 园区承灾体价值分区图Fig.10 Value zoning map of disaster-bearing body in the park

5.3 风险分析及评价

承灾体易损性评价和经济价值估算的集合又表示地质灾害潜在致灾后果,故风险值也是地质灾害危险性与潜在致灾后果的乘积[20-21]。利用风险分析矩阵将承灾体易损性和承灾体经济价值二者进行叠加,可获得地质灾害潜在致灾后果分布。在此基础上,再次使用上述风险分析矩阵将危险性分区结果和潜在致灾后果分布进行叠加,便可获得园区地质灾害风险区划图(图11)。

图11 园区地质灾害风险区划图Fig.11 Risk zoning map of geological disasters in the park

如图11所示,大别山世界地质公园整体上地质灾害风险性偏高,统计各分区面积发现高风险区和极高风险区面积占比高达67.26%。从分布上来看,地质灾害风险整体上呈现中部和东南部高、北部和西部偏低的格局,高风险区和极高风险区均为路网发达、房屋建筑密集、人类工程活动极为强烈的区域,由此引发了大量的因开挖、切坡、削方等工程活动造成的潜在不稳定边坡,而北部景区被大片的森林所覆盖,人类工程建设活动较少,较之其他区域整体风险性偏低。

6 结论

本文得到的结论如下：

(1) 园区内地质灾害以滑坡为主,多以小型为主,现状稳定性较差,降雨活动和人类工程活动对灾害的影响较大；从时间分布特征来看,地质灾害在月份分布上差异明显,集中发生在汛期6—7月,与降雨活动存在强相关性；在空间分布上,各乡镇内地质灾害无论在类型还是在数量上均有较大的差异。

(2) 选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、地层岩性、地质构造、水系和道路8类作为易发区定性评价的因子；在易发性上,园区地质灾害呈现东部和中南部发育程度高、西部和北部发育程度低的特点,中易发区在整个园区中面积最大,不易发区面积最小,易发性评价精度为71.23%,具有较高的可靠性。

(3) 降雨活动与地质灾害发育存在强相关关系。地质灾害面积随降雨重现期的增大而逐渐增大,且降雨规模越大,诱发的地质灾害数量、规模也越大,同一个易发性分区内,地质灾害危险性值随降雨重现期的增大逐步减小,表明时间概率对地质灾害危险性的影响要大于空间概率。对比不同易发性分区内同一重现周期的空间概率和危险性,易发性程度越高,相应地空间概率和危险性也越大,即危险性区划结果与易发性评价结果吻合程度较高。

(4) 选取人口、自然资源、基础设施和土地利用类型4类二级指标建立抗灾能力评价指标体系；大别山世界地质公园整体上地质灾害风险性偏高,在分布上,地质灾害风险整体上呈现中部和东南部高、北部和西部偏低的格局,高风险区和极高风险区均为路网发达、房屋建筑密集、人类工程活动极为强烈的区域,北部景区被大片的森林所覆盖,人类工程建设活动较少,较之其他区域整体风险性偏低。