基于信息量的金川县斜坡地质灾害易发性评价

赵腾跃， 何政伟

(成都理工大学 a.地球科学学院；b.地质调查研究院，成都 610059)

0 引言

地质灾害易发性评价是通过孕灾因子来预测灾害可能发生的空间位置，对地质灾害的防治与规划具有重大意义。自21世纪来，随着计算机技术的发展，国内、外大量学者探索建立了相关方法进行易发性评价，常用的有层次分析法[1-2]、信息量法[3-4]、证据权法[5-6]、逻辑回归法[7-8]、人工神经网络法等[9-10]。研究者们对比了不同易发性评价模型的效果，还对不同模型方法重新进行了组合，在一定程度上优化了易发性评价模型。多数模型方法是单一的利用地质灾害点或地质灾害实际面积来进行分析评价，但对同一种方法中使用两者的效果差异缺少讨论。近年来，金川县斜坡地质灾害频发，对金川县的基础设施以及人民的财产和人身安全构成了严重的威胁，但以往金川县的地质灾害研究多以泥石流发育特征及治理为主[11-13]，相关易发性评价研究较少。因此，笔者以金川县为研究区，采用信息量模型进行易发性评价，并探讨同一种模型下基于地质灾害点和地质灾害实际面积进行评价的效果差异，以期为金川县的易发性评价和防灾减灾规划提供参考。

1 研究区概况

金川县位于阿坝藏族羌族自治州西南部，地理坐标为101°13′E～102°19′E，31°08′N～31°58′N。研究区山高谷深，地势起伏较大，区内地貌可划分为构造侵蚀高山、高中山以及“V”型河谷三种类型。金川县属于大陆性高原季风气候，四季不明显，但由于其独特的地形地貌条件，气候随着海拔高度、地形等变化，垂直气候带发育，多年平均气温12.8℃，各地年降水量都在600 mm以上。研究区内分布有变质砂岩、板岩、结晶灰岩、侵入岩体和零星的第四系地层，褶皱断裂构造发育，地质条件复杂。受托索湖-玛沁-文县断裂带、龙门山断裂带和鲜水河断裂带影响，新构造运动强烈，地质结构脆弱，频发泥石流、滑坡、崩塌、不稳定斜坡等地质灾害。

2 数据与方法

2.1 数据源及处理

本文的数据源主要包括30 m×30 m分辨率的DEM数据，来自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)，通过Arcgis平台提取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡结构类型；1: 50 000地质图提取工程岩组信息和地质构造信息；2019年金川县第三次全国国土调查数据中提取植被与土地利用类型；以2020年GF-1号遥感影像为依据，参考以往金川县的地质灾害调查，根据地质灾害的遥感解译标志，包括色调、形状、纹理、大小、阴影、地貌形态、水系及组合特征等，结合金川县的地质背景和人类工程活动特征，解译研究区的斜坡地质灾害。根据野外实地调查结果进行验证并修改完善解译，最终确定斜坡地质灾害共257处(图1)，其中滑坡170处，崩塌86处，不稳定斜坡1处。

图1 研究区域及地质灾害分布Fig.1 Study area and distribution of geological hazard

2.2 研究方法

2.2.1 信息量模型

信息量法从信息论发展而来，通过信息量化地质灾害影响因子对地质灾害发生的贡献程度，认为单因子信息的质量和数量高低，可以预测地质灾害发生的可能性，可利用单因子信息量叠加的总和来评价地质灾害的易发程度。中国最早将信息论方法运用于滑坡灾害预测的是晏同珍[14]，使用了信息量法进行三峡库区滑坡的空间预测，随后许多学者开始使用这种方法来评价不同地区地质灾害的易发性[15]。计算公式为：

(1)

式中：I(Y,X1,X2，…，Xn)为参与评价的各指标对地质灾害提供的信息量值总和；P(Y,X1，X2，…，Xn)是评价体系作用下地质灾害发生的概率；P(Y)为地质灾害发生的概率。

2.2.2 基于点和面的信息量模型

信息量法模型公式中P(Y,X1,X2，…，Xn)，可通过地质灾害的点数量或地质灾害的实际面积来计算。

基于斜坡地质灾害点的信息量模型计算公式：

(2)

式中：I为总信息量值；Ii为单因子信息量值；Nai为研究区分布在影响因子Xi内的地质灾害的个数；Na为研究区发生地质灾害的总个数；Si为研究区含有影响因子Xi的面积；S为研究区总面积。

基于斜坡地质灾害实际面积的信息量法计算公式：

(3)

式中：I为总信息量值；Ii为单因子信息量值；Nbi为研究区分布在影响因子Xi内的地质灾害的实际面积；Nb为研究区发生地质灾害的总面积；Si为研究区含有影响因子Xi的面积；S为研究区总面积。

3 易发性评价

斜坡地质灾害的发生是多种因素综合作用的结果，结合金川县已有的地质灾害资料、地质环境背景条件以及野外实地调查，总结出金川县斜坡地质灾害的诱发因素。最终选取地形起伏度、坡度、斜坡结构类型、斜坡坡形、工程地质岩组、地质构造、水系、植被与土地利用类型等8个因素作为易发性评价的影响因子。根据前人研究[16]结合金川县的实际情况，最终确定以30 m×30 m的栅格单元来进行易发性评价。

3.1 评价因子分级

3.1.1 地形起伏度

地形起伏度能够反映区域内的地形起伏状况以及地表破碎程度[17]，与地质灾害的发生密切相关。毕晓玲等[18]经试验得出2.25 km2为适宜四川省滑坡发育的地形起伏度计算的最佳单元。笔者利用Arcgis软件平台，基于DEM数据以2.25 km2为统计单元计算研究区域的地形起伏度，区域内地形起伏度区间为0 m～1 590 m，将其划分为<200 m、200 m～400 m、400 m～600 m、600 m～800 m、800 m～1 000 m、>1 000 m等6级(图2)。

图2 地形起伏度因子分级Fig.2 Topographic relief distribution

3.1.2 地形坡度

对斜坡灾害而言，地形坡度是极为重要的影响因素。Mark等[19]研究得出陡峭的地形处更易发生滑坡，坡度直接决定了斜坡的应力分布，随着坡度的增加，高陡临空面、高势能的出现是决定地质灾害的类型及规模的主要因素之一。通过Arcgis平台利用DEM数据提取坡度，并将坡度划分为6级(图3)。

图3 地形坡度因子分级Fig.3 Slope distribution

3.1.3 斜坡坡形

剖面曲率是坡度最大方向上的坡度变化率，反映了坡面形态，斜坡的坡形决定了斜坡内应力的分布，影响斜坡的剪应力和拉应力，诱发斜坡的变形破坏[20]。利用DEM在Arcgis中提取剖面曲率，把剖面曲率>0的归为凸型坡，剖面曲率<0的归为凹型坡(图4)。

图4 斜坡坡形因子分级Fig.4 Slope shape distribution

3.1.4 斜坡结构类型

在Arcgis平台应用反距离权重法，断层作为阻碍要素、对野外调查获取的部分倾向和倾角数据进行插值。将坡度、坡向和插值结果进行相应计算，获取研究区的斜坡结构类型。考虑斜坡的坡度坡向与岩层的倾角倾向之间的关系，将金川县的斜坡结构类型分为顺向坡、斜向坡、横向坡和逆向坡等4类(图5)。

图5 斜坡结构类型因子分级Fig.5 Type of slope structure distribution

3.1.5 工程地质岩组

岩土体的软硬程度、抗风化能力以及应力影响着地质灾害发生的可能性。按照金川县地层岩性软硬程度区分标准将岩性划分为松散砂-粘土与砾石双层土体、半胶结砂-粘土与砾石双层土体、较坚硬-较弱砂板岩互层岩性综合体、坚硬-较坚硬砂岩夹板岩岩性综合体、坚硬块状侵入岩岩组等5类(图6)。

图6 工程地质岩组因子分级Fig.6 Engineering geology groups of rock masses distribution

3.1.6 地质构造

一般而言，断层规模越大，断层断裂带越宽，其结构特点也越复杂，从而对附近和断裂带上岩体结构的稳定性影响越明显，根据金川县地质构造的特点将与断层的距离划分为<1 km、1 km～2 km、2 km～3 km、3 km～8 km、>8 km等5级(图7)。

图7 地质构造因子分级Fig.7 Geological structure distribution

3.1.7 水系

金川县山高谷深，人类工程活动多集中在河谷地带，两岸岩土受到水系的冲刷和侵蚀，斜坡的稳定性遭到破坏，易诱发斜坡地质灾害。基于DEM数据，提取距水系0 m～300 m、300 m～600 m、600 m～900 m、900 m～1 200 m、1 200 m～1 500 m、>1 500 m的缓冲区范围(图8)。

图8 水系因子分级Fig.8 River system distribution

3.1.8 植被覆盖与土地利用类型

一定的植被覆盖有利于保持水土，减少地质灾害发生的概率，但当植被覆盖量超过承载力的临界值时，斜坡的稳定性会受损。不同的土地利用类型，如农耕、城镇建设、筑路、采矿、水利水电等会在一定程度上破坏斜坡的稳定性，进一步诱发地质灾害。将金川县的植被覆盖与土地利用类型划分为草地、林地、居民地、工业用地、采矿用地、耕地、裸地和其他等8类(图9)。

图9 植被覆盖与土地利用类型因子分级Fig.9 Vegetation and landuse type distribution

3.2 评价因子权重确定

以往调查获取的已有斜坡地质灾害点通常位于坡脚地带，不能较好地反映地质灾害点的孕灾环境，易造成评价结果的误差。为了保证数据的准确度，斜坡地质灾害实际面积为“遥感解译+野外验证”确定的斜坡地质灾害实际范围，斜坡地质灾害点为斜坡地质灾害实际范围的中心点。基于Arcgis软件的空间分析功能，计算各孕灾分级因子斜坡地质灾害点密度和斜坡地质灾害实际面积密度，分别利用公式(2)和公式(3)计算各分级因子的信息量值(评价因子信息值计算结果见表1)，将其赋予各因子分级后的图层，并统一为30m×30m的栅格数据，最后叠加各因子栅格获取综合信息量值。

表1 各评价因子信息量值Tab.1 Calculations of information quantity of various evaluation factors

3.3 易发性分区结果

综上，基于斜坡地质灾害点和斜坡地质灾害的实际面积计算的信息量值区间分别为[-8.597 82,6.806 58]、[-13.301,7.348 62]。信息量值代表了地质灾害的易发性，易发性区间的划分影响着地质灾害的其他风险调查评价与防治规划。研究者们多数探索易发性评价的模型和方法，对易发性结果如何分级讨论较少，一般使用的易发性结果分级方法有归一化等间距法、易发性指数面积分段法、聚类分析法等方法，最常使用的是自然间断点法，笔者利用最新提出的历史地质灾害累计比例分段法,对易发性值进行区间划分。历史地质灾害累计比例分段法是解明礼经过统计和实验，用将从极高易发性至低易发性中灾害点应占比例分别为65%、20%、10%、5%，这一规律，来指导易发性区间划分的方法，并证明了此方法运用于四川省汶川县易发性评价的合理性和较其它分级方法的最优性[21]。分区结果统计表明(表2)，基于斜坡地质灾害点的信息量模型评价结果中(图10(a))：低易发面积>中易发面积>高易发面积>极高易发面积，分别占总面积的39.32%、24.58%、18.82%、17.28%，各分区灾害点密度(个/km2)分别为0.01、0.02、0.05、0.18。基于斜坡地质灾害实际面积的信息量模型评价结果中(图10(b))：低易发面积>极高易发面积>高易发面积>中易发面积，分别占总面积的39.49%、28.01%、19.20%、13.30%，各分区灾害点密度(个/km2)分别为0.01、0.11、0.05、0.04。两种信息量模型评价结果分布相似，均满足灾害点密度和灾害点占比随着易发性程度的增大而增大这一验证规律，较符合研究区斜坡地质灾害的分布情况。

表2 易发性分区统计表Tab.2 Statistical table of susceptible zoning of geological hazard

图10 易发性分区结果Fig.10 Slope geological hazard susceptibility distribution map(a)基于斜坡地质灾害点的信息量模型;(b)基于斜坡地质灾害实际面积的信息量模型

图11 ROC曲线验证结果Fig.11 ROC curve of susceptibility evaluation result

3.4 精度验证对比分析

采用受试者工作曲线(ROC曲线)来检验模型的精确度，其曲线下方面积(area under the curve, AUC)指标可用来判断模型评价结果的精度。文中假阳性率即未发生斜坡地质灾害被正确预测的比例，真阳性率即斜坡地质灾害被正确预测的比例[22]。AUC指标越大，表明模型评价结果的精确度越高[23]。

将257个斜坡地质灾害点和随机选取的257个非地质灾害点，代入基于点和基于面的信息量模型中，利用SPSS平台中的ROC曲线分析模块进行验证。结果表明，基于斜坡地质灾害点和斜坡地质灾害实际面积的信息量模型AUC值分别为0.81、0.768，前者精确度高于后者，两者AUC值均大于0.5，表明运用信息量模型进行金川县斜坡地质灾害易发性评价的合理性和有效性。

4 结语

以金川县为研究区，采用遥感解译与地面调查相结合的综合手段获取灾害数据，选取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡结构类型、地质构造、水系、工程地质岩组、植被与土地利用类型等8个孕灾因子，分别基于斜坡地质灾害点和斜坡地质灾害实际面积，利用信息量模型进行研究区易发性评价，得出了以下结论：

1)随着研究区内地形起伏度和坡度的增加，斜坡地质灾害发育程度增高，到了1 000 m的地势差和50°的斜坡临界值时，不利于松散物质的堆积，斜坡地质灾害减少；在坚硬-较坚硬砂岩夹板岩岩性综合体中，斜坡地质灾害面积较大；距水系距离越近，斜坡地质灾害越多。

2)利用最新提出的历史地质灾害累计比例分段法划分易发性区间，优化了金川县易发性评价的分区结果，对于防灾减灾规划有更佳的参考性。整体上，金川县中易发区、高易发区、极高易发区约占研究区的60%，发育了研究区95%的斜坡地质灾害。极高易发区和高易发区沿河谷两岸呈条带状分布，区内地势起伏较大，人类相对聚居在河谷两岸地势相对平缓的区域。开挖坡脚、切坡建房等人类工程活动频繁，极易破坏斜坡稳定性，诱发斜坡地质灾害。低易发区斜坡地质灾害点密度极低，多是高山、极高山、沟谷和河流的上游地区，人类活动微弱。

3)利用ROC曲线进行精度验证，基于点的信息量模型AUC值为0.81，基于面的信息量模型AUC值为0.768。结果证明使用信息量模型评价金川县斜坡地质灾害易发性的合理性，表明基于斜坡地质灾害点的信息量模型评价可以达到甚至优于基于斜坡灾害实际范围的评价效果，简化计算的同时，修正误差提高了评价结果精确度，可为金川县易发性评价及防灾减灾工作提供参考。