基于GIS 的信息量法在滑坡地灾易发性评价中的应用——以福建浦城区域滑坡地质灾害为例

张晨

（福建省196 地质大队 福建漳州 363000）

0 引言

地质灾害（以下简称地灾）危险性与多种因素相关，而各种因素存在不确定性、模糊性及相互作用的复杂性等特点［1］。作为一种简单有效的统计学方法，信息量法被广泛应用于区域地灾的危险性预测。信息量模型的理论基础是信息论，信息预测的理论认为：地灾的发生与预测过程中所获取信息的数量有关，可用信息量表达［2］。本次研究区范围为浦城县整个县域，在充分收集已有资料的基础上，以遥感解译、地面调查、测绘和工程勘查为主要手段，开展地灾调查。福建山区常见的地灾主要有滑坡、崩塌、泥石流，本文主要分析信息量法在滑坡地灾（以下简称滑坡）易发性评价中的应用。

1 概述

1.1 研究区地理地质概况

浦城县位于福建省南平市北端的闽、浙、赣三省交界处，属中亚热带季风湿润气候区。调查区雨量充沛，水系发达，但季节分配不均。研究区主要致灾体为滑坡，广泛分布于山前斜坡地带的残坡积土层。地下水类型属于残坡积层或强风化岩中的孔隙水，灾害体常处于地下水位以上，主要接受降雨补给。由于降雨下渗，抬升地下水位，增大土体荷重，润湿土体，故降雨时较易诱发滑坡。

1.2 评价数据来源

2 基于GIS 的信息量法简述

2.1 信息量法应用可行性说明

滑坡地灾的发生与动态诱发因素密切相关，也受众多静态地质环境因素的控制。通过区域内已知地灾点提供的信息，将每一个影响区域稳定性因素的评价指标自身的含义模糊化后全部转化为反映滑坡易发性的信息量值，最终，基于信息量值来量化区域每个评价单元滑坡地灾环境敏感性的大小，即易发程度。因此最终每个评价单元所表达出的信息是完全客观的［3-5］。

2.2 评价指标体系及分级

2.2.1 评价指标体系

影响地灾发生的静态环境控制因素很多，实际工作中并不能将孕育地灾发生的所有因素考虑在内。根据浦城县地灾形成机理及特点，结合浦城县的自然地理特征以及数据收集情况，选取高程、坡向、坡度、水系网、地质构造、岩土体类型、路网共7 个与滑坡关系密切的指标作为滑坡的环境控制因素。对各评价指标进行合理的分类量化，参考《地灾风险调查评价技术要求》（1∶50000）（试用稿）采用信息量模型和证据权法进行评价［2，3，6］。

2.2.2 评价指标分级说明

（1）高程。利用研究区DEM 数据对高程进行重分类，研究区的高程位于152 m～1 680 m 之间。根据高程与地灾关系图，本次将研究区高程分为0 m～200 m、200 m～500 m、500 m～1 000 m、＞1 000 等4 个等级。滑坡隐患点主要分布在高程200 m～500 m 之间，信息量达0.358 99。

（2）坡向。研究区坡向依正南方为起始方位中心，依顺时针间隔45°划分为8 个类别。由于网格大小为25 m×25 m，网格较小，因此会出现平面无坡向的情况出现，因此新增类别平面，共9 个类别。

（3）坡度。利用研究区DEM 数据对坡度进行提取可以发现，研究区的坡度位于0°～83°之间，整体坡度较陡。为了对坡度进行合理划分，根据以往工作经验，将研究区按坡度0°～15°、15°～25°、25°～35°、＞35°划分为4 个等级。

（4）水系缓冲区。统计信息表明，研究区的地灾大多集中发生于距离河流400 m 以内的区域，占总灾害点数的79.10%。随着到河流的距离越来越远，灾害点的比例也随之下降，河流对地灾具有明显的影响效应，因此将调查区到河网距离按0 m～100 m、100 m～200 m、200 m～300 m、300 m～400 m、400 m～500 m 以及大于500 m 划分为6 个等级。

饲养西班牙黑鸡的最佳方法是，深夜里去掏鸡笼。我之所以推荐这种方法，是因为这类鸡很值钱，鸡的主人不允许它们随便栖息，把它们关进一个像耐火保险柜那样结实的鸡笼子里，夜里还将笼子放到厨房里。

（5）地质构造。调查区构造行迹以断裂为主，断裂构造因子反映地质构造对地灾的影响。一般来说，距离断裂构造越近，就越容易引发地灾。参照前人研究中提出的分级指标，对调查区分别建立500 m、1 000 m、1 500 m、2 000 m、2 500 m、3 000 m 的多级缓冲区，结合野外实际调查灾害点，分别统计每一级断裂缓冲区中灾害点的个数及比例，得到相应统计数据。

（6）岩土体类型。岩土体类型是地灾发育的重要内在因素与物质基础，岩土体的类型决定了岩土体的物理力学性质［3-4］，例如软硬相间的岩组抗风化能力较差，容易在结构面发生滑动，造成灾害的发生；碎屑结构的岩组整体强度较低，在外力的破化扰动下容易破碎从而形成地灾的物源。由于收集到的岩土数据已给出调查区岩土体的各种类型，本次不再进一步分类。

（7）路网密度。以路网密度大小反映对研究区地灾的影响程度。首先对路网密度进行以0.5 km/km2为单位的划分，根据地灾点统计各个密度区间地灾发生的频数，应用ArcGIS 重分类工具将路网数据用自然断点法进行重分类，按路网密度0～1.5、1.5～2.5、2.5～4.5、＞4.5 对应路网密度低、路网密度中等、路网密度高、路网密度极高划分为4 个等级，并分别统计每一级路网等级中的灾害点个数及比例。

3 信息量法在滑坡地灾易发性评价中的应用与分析

3.1 各评价指标信息量计算

地灾的形成受多种因素影响，信息量模型反映了一定地质环境下最易致灾因素及其细分区间的组合；具体是通过特定评价单元内某种因素作用下地灾发生频率与区域地灾发生频率相比较实现的。对应某种因素特定状态下的地灾信息量公式可表示为式（1）。

通过分析可知，基于信息量法的滑坡地灾易发性指数计算是以浦城县滑坡点分布现状为基础，采用样本频率来计算各单因素的信息量。将每个评价指标在研究区域内统一划分为25 m×25 m 的规则栅格分析单元，在ArcGIS 平台上对以上各单个评价指标栅格图层与实际滑坡点作交集统计分析，统计每种类型栅格单元中灾害点分布的数量以及研究区内该类型所占栅格单元数，从而分别计算出各指标的信息量值。由于每个评价单元受众多因素的综合影响，各因素又存在若干状态，各状态因素组合条件下地灾发生的总信息量可用式（2）确 定［8］。

基于以上信息量计算模型，对每个地质环境评价指标分别进行信息量计算，得到信息量计算结果（表中仅列举高程、坡度评价因子的相应信息量值），如表1 所示。

表1 研究区地灾环境控制因子信息量值

3.2 评价指标的权重计算

为了解决现有评价模型存在的指标权值计算和评价分级具有较大主观性的问题，本次评价还需运用证据权模型进行浦城县滑坡易发性评价，利用该方法的数据驱动特性，能够较好地避免评价因子选择与权值计算的主观性。

证据权模型通过对与地灾形成相关的影响因素的权重指数进行叠加分析，开展滑坡易发性评价。通过证据权模型给出该二值化的证据因子图层的权重，最终叠加多元图层，实现滑坡易发性评价。

基于证据权计算模型，对每个地质环境评价指标分别进行权重计算，可以得到与表1 评价因子及分类一一对应的证据权值。以高程、坡度计算结果为例，如表2 所示。

表2 研究区滑坡环境控制因子证据权值

3.3 评价因子的确定以及后验概率分析

通过上述对研究区权重值计算及分析的基础上，结合表2中的C 值，剔除掉权重值相对较小且与其他证据因子相关性大的证据层，共删除高程500 m～1 000 m、＞1 000 m、坡向北向、南向、西南向、坡度＞35°、水系距离＞500 m、断裂距离1 000 m～1 500 m、2 500 m～3 000m、＞3 000 m、块状硬—较硬火山岩组、厚—薄层状较软沉积岩组、道路缓冲区＞300 m 等13 个因子。利用ArcGIS 平台采用式6 将剩余的评价因子进行叠加运算，得到滑坡后验概率及后验概率分布图（图1）。

图1 浦城县滑坡地灾后验概率分布图

基于每个评价单元的信息量值对灾害环境敏感性进行划分时，后验概率大小反映区域滑坡的易发程度：后验概率越大，易发性越高，越易引发滑坡；后验概率越小，易发性越低，越不易引发滑坡。

4 评价结果

4.1 滑坡地灾易发性等级划分

经上述计算，研究区后验概率P 的区间为［0.000 060 034～0.999 788 44］，应用ArcGIS 重分类工具将路网数据用自然断点法进行重分类，将浦城县滑坡易发性等级分为4 个等级：低易发区［0.000 060 034～0.168 641 671］、中易发区［0.168 641 671～0.439 156 39］、高易发区［0.439 156 39～0.713 591 612］、极高易发区［0.713 591 612～0.999 788 344］，得到浦城县滑坡易发性评价图。最后结合野外调查结果，将所得栅格数据转化为直观可视图像，最终形成浦城县滑坡易发性分区图（图2）。

图2 浦城县滑坡地灾易发性分区图

4.2 不同级别易发性分区面积估算

依据以上等级划分结果作出的浦城县滑坡易发性分区图，分区结果为研究区极高易发区面积为67.11 km2，占总面积的1.98%；高易发区面积为739.77 km2，占总面积的21.87%；中易发区面积1 287.02 km2，占总面积的38.05%；低易发区面积1 288.58 km2，占总面积的38.10%（详见表3）。评价结果表明研究区大部分为低易发和中易发区，占总面积的76.15%，而极高和高易发区占总面积的23.85%，多为人口密集区，表明人类工程活动对研究区的滑坡影响较大。研究区极高易发区与高易发区的灾害点密度明显高于中、低易发区域，本次对研究区易发性分区划分结果相对客观可靠。

表3 浦城县滑坡易发性分区统计表

5 结论

（1）综上所述，信息量法在区域滑坡地灾易发性评价中的应用是可行的，其评价结果也较为可靠。

（2）基于GIS 平台，应用信息量法可以对滑坡地灾进行易发性等级划分及易发性分区，并估算分区面积。

（3）应用信息量法对区域滑坡地灾易发性进行评价时，评价指标体系及各指标权重的选取与评价结果的可靠性关系密切，实际应用时应结合区域的具体情况进行指标分级和选取权重。