黄冈市罗田县城关镇斜坡地质灾害风险评价

谭伟，田巍，刘钢一，周佑平

（湖北省地质环境总站，湖北 武汉 430034）

罗田县城关镇镇区发展及建设用地的获取多依赖伴山切坡。长期的切坡活动造成了部分坡体变形，并由此引发了多处地质灾害，威胁百姓生命财产安全。该区曾开展过多次地灾调查工作，2000年以前主要以1∶500000及1∶200000区域环境地质调查工作为主，2000年以后逐步开展1∶100000及1∶50000地质灾害详细调查工作，这些工作都是以整个行政区为单元开展的小比例尺调查工作，未针对集镇斜坡开展过大比例尺评价工作。为此，本文依托罗田县城关镇地质灾害调勘查项目（1∶10000），基于ArcGIS软件，采用层次分析法，以斜坡为单元，对镇区进行地质灾害易发性评价及区划，可为镇区发展提供技术支撑。

1 地质环境条件

1.1 地形地貌

罗田县城关镇地处大别山南麓，属剥蚀丘陵—山间河谷冲积平原地貌。最高处为罗田河以西大寺阁西侧，丘顶高程213.8 m，最低点为罗田河河床，高程63 m。罗田河两岸一般山脉多呈北东向展布，形成由北东向南西渐低的地形，平原地区多沿罗田河两岸分布，面积小，城市发展及建设用地的获取多依赖伴山切坡。

1.2 地层岩性

太古宇大别群分布于工作区南侧局部地区，由各种片麻岩交替成层，并夹杂变粒岩等。元古宇红安群广泛分布于工作区，岩性为黑云角闪斜长片麻岩、斜长角闪岩、黑云二长片麻岩、花岗质片麻岩。全新统冲洪积层、残坡积层主要分布于河流两侧的阶地与漫滩、河床中和丘陵的斜坡与凹沟地带，由粉质黏土、砂、砂砾石等物质组成。区内岩浆活动，主要为燕山期凉亭河超单元胜利单元（JS）童家湾单元（JT）花岗岩、二长花岗岩，呈青灰色—浅肉红色，分布于罗田河河流两侧（湖北省地质环境总站，2021）。

1.3 地质构造与地震

罗田县城关镇地处大别山南麓，大地构造上属于秦岭褶皱系桐柏—大别山中间隆起大别山复背斜罗田褶皱束。罗田县城关镇地质构造不发育，未见明显的断裂及褶皱发育。

根据中国地震动参数区划图（GB 18306—2015），罗田县地震动峰值加速度为0.05 g，对应的地震基本烈度值为Ⅵ度。

1.4 人类工程活动

区内人类工程活动主要集中在主城区的罗田河两岸。由于人工建设活动的日益频繁，在城关镇经济和社会发展进步的同时，大规模的建设活动打破了斜坡的原始平衡状态，并人为引起了地质灾害，主要表现为城区和居民点建设、交通路网建设、农业开发、河堤改造。

2 斜坡单元划分

首先使用ArcGIS中的水文分析模块根据原始DEM数据获得山谷曲线，同时进行DEM数据中的洼地填充获得整个研究区域的水流向图，从而得出各单元的累积流量；通过确定最小汇水单元数，可以得出不同面积的汇水区，其界线即为分水线；然后再把原DEM数值反转，用类似方式可以得出负地形的集水流域，提取负地形的山脊线；最后将原始DEM数据获得的集水流域和反转DEM后获取的集水流域叠加融合，得到初步划分的斜坡单元（杨淞月等，2021；付圣等，2017；霍艾迪等，2011）。按照上述方法（图1），结合现场实地调查结果，考虑承灾体的分布，对有承灾对象的区域进行手动调整，最终将评价区划分为图2所示208块斜坡单元域。

图1 斜坡单元划分流程Fig.1 Slope Unit Flow Chart

图2 评价区斜坡单元Fig.2 Slope element of evaluation area

3 地质灾害易发性评价

3.1 易发性评价方法

采用层次分析法进行评价，其基本思路是根据工程问题的性质和要求达到的总目标，将问题分解成不同的分目标、子目标，并按目标间的相互关联程度与隶属关系分组，形成多层次的结构，通过两两比较的方式确定层次中诸目标的相对重要性，同时运用矩阵运算确定子目标对其上一层目标的相对重要性。层层下去，最终确定出子目标对总目标的重要性（袁献伟等，2010）。

3.2 确定地质灾害易发性评价层次结构模型

根据层次分析法的基本原理，建立地质灾害易发性评价梯阶层次结构模型（图3）。目标层（A）为斜坡地质灾害易发性评价；准则层（B）为易发性影响因素，包括地形地貌（B1）、地质特征（B2）、地表水系（B3）和植被覆盖（B4）；指标层（C）为各准则层所包含的地质灾害影响因素评价指标（崔霖峰等，2017；丁文洁等，2020；桂蕾，2014；李家明等，2014；田春阳，2020；高丽琰等，2017）。

图3 地质灾害易发性评价指标Fig.3 Evaluation index of Geological Hazard Susceptibility

3.3 构造崩滑地质灾害易发性因素和子因素的判断矩阵

通过分析区域崩滑地质灾害条件及影响因素，列出各层次的判断矩阵，如表1至表3所示。

表1 评价区地质灾害易发性B层权重矩阵Tab.1 B layer weight matrix of geological hazard susceptibility in evaluation area

表2 评价区地质灾害易发性C1-C3层权重矩阵Tab.2 C1-C3 layer weight matrix of geological hazard susceptibility in evaluation area

表3 评价区地质灾害易发性C4-C5层权重矩阵Tab.3 C4-C5 layer weight matrix of geological hazard susceptibility in evaluation area

通过计算，得到判断矩阵中同一层次相应因素对上一层次某元素相对重要性的排序权重，CR检验值均小于0.1，满足一致性检验。B层指标权重与C层指标权重相乘，可得到各评价因子的计算总权重值，见表4和表5。

表4 滑坡易发性评价指标权重矩阵Tab.4 Weight Matrix of landslide susceptibility evaluation index

表5 崩塌易发性评价指标权重矩阵Tab.5 Weight Matrix of evaluation index of vulnerability to collapse

3.4 滑坡、崩塌灾害易发性分区

根据层次分析法的评价因子赋值及权重计算结果，基于ArcGIS软件的空间分析功能，将所有评价因子进行加权叠加，得到滑坡、崩塌易发性结果。归一化后按照0≥低易发＞0.25、0.25≥中易发＞0.50、0.50≥高易发＞0.75、0.75≥极高易发＞1.00进行等级划分，分别得到评价区滑坡、崩塌的易发性分区结果（陈飞等，2018），见图4-a、图4-b。

评价区滑坡灾害易发性和崩塌灾害易发性具有相似性，部分地区易发性等级重合，滑坡、崩塌均分布在高、极高易发区内，且极高易发区内灾害密度、灾害面积密度均明显高于高易发区，符合地质灾害易发性评价的基本原则，评价结果较为合理。

3.5 地质灾害综合易发性评价结果

通过崩塌和滑坡地质灾害易发性的分析，分别得到评价区滑坡灾害、崩塌灾害易发性评价分区，但评价区所需地质灾害易发性评价分区，需要将二者进行叠加分析。为确保评价区域的合理性，分别判别各斜坡单元内滑坡灾害、崩塌灾害易发性结果的高低，采取就高原则确定斜坡单元内地质灾害综合易发性，最终得到评价区综合易发性评价分区图（图4-c）。

图4 地质灾害易发性评价分区图Fig.4 Zoning map of geological hazard susceptibility assessment

4 地质灾害危险性评价

4.1 确定评价模型

危险性评价是在易发性评价的基础上，加上诱发因素，即人类工程活动和降雨。基本原理和易发性评价一样，评价模型见图5。

图5 地质灾害危险性评价模型图Fig.5 Model map of Geological Hazard Risk Assessment

4.2 构造崩滑地质灾害危险性因素和子因素的判断矩阵

通过分析区域崩滑地质灾害诱发因素，列出各层的判断矩阵，如表6、表7所示。

表6 评价区地质灾害危险性B层权重矩阵Tab.6 Evaluation area disaster risk B layer weight matrix

表7 评价区地质灾害诱发程度C层权重矩阵Tab.7 Evaluation Area disaster-induced degree C layer weight matrix

通过计算，得到判断矩阵中同一层次相应因素对上一层次某元素相对重要性的排序权重，CR检验值均小于0.1，满足一致性检验。B层指标权重与C层指标权重相乘，可得到如表8所示各评价因子的计算总权重值（鲁得方等，2013；曾龙，2013）。

表8 滑坡和崩塌危险性评价指标权重矩阵Tab.8 Weight Matrix of landslide and collapse risk assessment index

4.3 地质灾害危险性评价结果

根据上述评价指标量化结果和相应的权重值，基于ArcGIS软件的空间分析功能，利用栅格计算器将人类工程活动分别与不同重现期降雨的区间赋值进行加权叠加及归一化处理，得到不同降雨工况下的诱发性评价结果，再按照滑坡和崩塌灾害的数量比进行叠加得到综合诱发性。考虑到地质灾害孕灾因子比诱发因子更重要，这里将诱发性结果和易发性评价结果按照1∶2进行叠加，将结果按照0≥低危险＞0.25、0.25≥中危险＞0.50、0.50≥高危险＞0.75、0.75≥极高危险＞1.00进行划分，得到不同降雨工况下斜坡单元的危险性分区图。见图6。

从图6可以看出，随着降雨量的增加，高危险区和极高危险区的斜坡单元数量逐渐增加，面积逐渐增大。且随着降雨量的增加，高危险、极高危险区内地质灾害发育的数量逐渐增多，与实际相符。

图6 不同降雨工况下危险性分区图Fig.6 Hazard zonation under different rainfall conditions

5 地质灾害易损性评价

易损性是灾害影响范围内一个或多个承灾体遭受损失的难易程度。承灾体包括一个地区内潜在受地质灾害影响的人口、建筑物、工程设施、经济活动和土地利用类型等，可分为社会承灾体和经济承灾体2类。社会承灾体主要考虑受灾人员，易损性表达为人员在地质灾害影响范围内伤亡的概率。对于建筑物、各类设施及土地利用类型等经济类承灾体，易损性表征其结构受损的可能性或价值损失的程度。

5.1 人口易损性评价

人口易损性应考虑人口年龄、文化程度和地方防治力度等因素。根据评价区内各斜坡单元内人口年龄结构、文化程度和地方防治力度情况，构建评价区人口易损性计算公式（张桂荣等，2007）：

式中：Vpi为人口易损性值，Vpi=0～1；Wa为人口年龄评价因素的权重，本次评价工作Wa的值取0.3；Ca为人口年龄系数，Ca=0～1，0表示评价区人口全部为青壮年人，1表示全部为老年人和少年儿童；Wq为文化程度评价因素的权重，本次评价工作Wq的值取0.3；Cq为文化程度系数，Cq=0～1，0表示评价区人口均接受了初中及以上教育，1表示评价区人口受教育程度非常低，尚无接受初中及以上的教育人员；Wg为地方防治力度评价因素的权重，本次评价工作Wg值为0.4；Cg为地方防治力度系数，取值0～1，0表示地方防治力度极高，1表示无地质灾害防治力度。

将评价区斜坡单元内人口年龄结构、文化程度和地方防治力度情况代入公式（1）进行计算，得到评价区内斜坡单元人口易损性值，按照0≥低易损＞0.1、0.1≥中易损＞0.4、0.4≥高易损＞0.7、0.7≥极高易损＞1.0的进行等级划分，得到评价区人口易损性分区图（图7）。

图7 人口易损性分区图Fig.7 Population vulnerability zoning

5.2 经济易损性评价

经济易损性包括单项经济易损性和综合经济易损性，单项经济易损性是指各单项经济类承灾体的易损性，各单项经济类型的易损性值可在地质灾害危险性评价分区的基础上，根据遥感解译和地面调查与研究的结果确定。

综合经济易损性是各单项经济易损性的叠加，通过对易损性指数计算结果的分析，结合全区易损程度分布情况，确定易损程度分区界限值，划分4个不同等级的区域，形成以斜坡为单元的易损性评价分区结果。

评价区的单项承灾体经济易损性评价采用参照表打分法。结合评价区内承灾体属性特点，综合评价区危险性等级，构建评价区经济易损性赋值表（表9）。

表9 经济易损性赋值表Tab.9 Economic vulnerability evaluation table

评价区综合易损性评价方法采用公式（2）进行评价计算，

式中：Ve为单元综合易损性值；S为单元面积；Vij为第i类承灾体遭受j类危害的损失程度，即分项易损性；Sij为第i类承灾体遭受j类危害的平面分布面积；Pij为第i类承灾体遭受j类危害的损失程度概率；m为单元数量（廖祥东等，2020）。

通过评价区斜坡单元危险性等级判别斜坡单元内房屋建筑、土地资源以及道路的单项易损性，将结果带入公式（2）进行计算，按0≥低易损＞0.1、0.1≥中易损＞0.4、0.4≥高易损＞0.7、0.7≥极高易损＞1.0进行等级划分，得到评价区经济综合易损性分布图（图8）。

图8 经济承灾体综合易损性分区图Fig.8 Comprehensive vulnerability zoning map of economic disaster-bearing bodies

6 地质灾害风险评价

6.1 风险评价方法

根据地质灾害危险性评价和易损性评价结果，采用定量的方法进行风险评价。定量的方法是基于得到的承灾体价值、危险性、易损性等参数，利用地质灾害风险评估计算公式得到斜坡风险总值，具体公式如下（王小丽，2013）：

式中，P（L）为斜坡危险性概率，V（prop：S）为承灾体易损性，N（people）为威胁人口，E为承灾体价值，Rp为人口风险，Re为经济风险，R为总风险。斜坡危险性概率包含斜坡内地质灾害危险性失稳概率和地质灾害发生与承灾体相遇的空间概率。地质灾害危险性失稳概率即为斜坡单元危险性值归一化结果；地质灾害发生与承灾体相遇的空间概率即为评价区内已发生的地质灾害总面积与评价区斜坡单元面积的比值。

6.2 人口风险性评价

通过人口风险计算公式（3），使用ArcGIS软件将不同降雨工况下的斜坡危险性、人口易损性和人口数量相乘，得到不同降雨工况下的斜坡人口风险值，再将每块斜坡单元上人口风险值相加得到斜坡单元人口风险总值，按0≥低易损＞0.1、0.1≥中易损＞2.0、2.0≥高易损＞10、以及极高易损＞10进行风险等级划分，最终得到不同降雨工况下的人口风险分区图（图9）。

图9 不同降雨工况下人口风险性分区图Fig.9 Zoning of population risk under different rainfall conditions

6.3 经济风险性评价

通过经济风险计算公式（4），将不同降雨工况下的斜坡危险性、经济易损性和承灾体价值进行相乘计算，得到经济风险值，然后通过将每块斜坡单元上经济风险值相加得到斜坡单元经济风险总值，并将经济风险总值按0～1万元、1～20万元、20～100万元、≥100万元进行风险等级划分，最终得到不同降雨工况下的经济风险区划图（图10）。

图10 不同降雨工况下经济风险性分区图Fig.10 Economic risk zonation under different rainfall conditions

6.4 综合风险性评价

通过综合风险判别公式（5），将斜坡单元内人口风险性和经济风险性进行判别，采取就高的原则，最终得到不同降雨工况下地质灾害风险区划图（图11）。

图11 不同降雨工况下地质灾害风险区划图（续）Fig.11 Comprehensive risk zoning map under different rainfall industries and mines

通过地质灾害风险区划结果可知，极高风险区呈条带状分布于中部区域，且随着降雨工况的增加极高风险区面积逐渐增加，同时评价区南部极高风险区面积逐渐增加。高风险地区以城关镇街道办事处为中心，沿着罗田河及其支流两侧分布。这些地区人类工程活动较强，道路、建筑和人口等主要承灾体类型沿罗田河及其支流走向相关性较强，由于这些地区人口较为密集，同时经济类承灾体中高价值承灾体密度大，也导致这些地区具有较高的经济价值，加上城关镇土地资源较为紧张，房屋建筑、道路、公共设施等典型人类工程活动主要在坡脚处进行，对自然斜坡的稳定性和原生植被覆盖程度造成了极大的破坏。反观远离河流两侧的斜坡单元，部分斜坡单元即使具备了典型孕灾条件和较强的人类工程活动，但由于人口、经济类承灾体分布较少，导致这些地区综合风险相对较低。

7 结论

1）利用ArcGIS软件对工作区进行斜坡单元划分，并结合现场实地调查结果，考虑承灾体的分布，对有承灾对象的区域进行手动调整，最终将评价区划分为208块斜坡单元域。

2）采用层次分析法选取7个评价因子对工作区分崩塌和滑坡2类灾种进行易发性评价，最后采取就高原则将2类灾种进行叠加，得到工作区地质灾害易发性评价分区结果。

3）在易发性评价基础上，通过叠加人类工程活动和降雨得到不同工况下危险性评价分区图。结果表明随着降雨量的增加，高危险区和极高危险区的斜坡单元数量逐渐增加，且随着降雨量的增加，高危险、极高危险区内地质灾害发育的数量逐渐增多，与实际相符。

4）通过选取人口年龄、文化程度、地方防治力度和建筑物、各类设施及土地类型等承灾体对工作区进行人口和经济易损性评价，并在此基础上叠加危险性，最终得到工作区综合风险分区。通过分析风险区划结果可知，极高风险区分布于土门坳村、桥南村、六十石村和丰衣坳村等人类工程活动强的区域，且随着降雨工况的增加极高风险区面积逐渐增加，威胁对象及威胁资产也逐渐增加。