若羌南部山区崩塌灾害易发性评价

摘" "要：若羌县南部山区地质灾害研究程度较低，区域防灾减灾工作面临重大挑战。通过对若羌县南部山区特别是阿尔金山地区崩塌灾害的形成机理、成灾模式、影响因素等进行分析。对选取的10个因子中贡献程度较低的坡面曲率和地貌类型两项因子进行删除，保留剩余的坡度、坡向、地形起伏度、工程地质岩组类型、NDVI划分为基本因素，将道路距离、水系距离、断层距离等8个因子作为评价指标，选取栅格单元为基础评价单元进行信息量计算，构建信息量模型对研究区崩塌灾害易发性进行评价与区划。结果表明：①区域内划分为高、中、低、非易发区，其中高易发区总面积391.48 km2，占若羌县总面积的0.20%，占阿尔金山区面积的35%，共发育崩塌95处；中易发区总面积16 375.14 km2，占若羌县总面积的8.26%，占阿尔金山区面积的15%，共发育崩塌11处；低易发区总面积31 455.63 km2，占若羌县总面积的15.88%，占阿尔金山区的25%，共发育崩塌灾害5处；非易发区总面积149 906.50 km2，占若羌县总面积的75.66%，占阿尔金山区的25%；②ROC曲线以下面积为0.931，说明易发性预测结果良好；③人类工程活动（以矿山道路建设、开发等）对崩塌灾害易发性影响最明显，距离道路小于200 m区域为地质灾害易发区，距离河流小于100 m区域易发生地质灾害，坡度在40°～50°区域地质灾害发生较明显，地形起伏度较大区域为地质灾害高发区，工程地质岩组类型为坚硬-较坚硬块状、较坚硬软弱、软弱互层状以砂岩、砾岩、泥岩为主的碎屑岩岩组及坚硬-较坚硬片状以片岩为主变质岩岩组，对地质灾害发生具一定影响。坡向、断层及NDVI在本次工作区对地质灾害影响相对较小。评价结果可为区内危险性、风险评价及区划等方面提供理论依据，为当地防灾减灾管理、地质灾害风险管控、国土空间规划和用途管制、新农村和重点工程规划建设服务等提供基础依据。

关键词：阿尔金山；崩塌；影响因素；评价指标；信息量；易发性评价；风险管控

若羌县南部山区特别是阿尔金山地区是若羌县乃至整个巴州的重要矿脉聚集地，是当地新一轮找矿突破战略行动战略要地，也是崩塌灾害发育的重要区域。本文以区内崩塌灾害为数据样本，在对区内崩塌灾害的形成机理、成灾模式、孕灾地质条件等进行分析的基础上，据皮尔逊相关系数法筛选出相关性较强的影响因子，采用贡献性比较方法-相关属性评价（CAE）对影响因子的贡献性进行比较[1]，对选取的10个因子中贡献程度较低的坡面曲率和地貌类型两项因子进行删除后保留剩余的坡度、坡向、地形起伏度、工程地质岩组类型、NDVI划分为基本因素，将道路距离、水系距离、断层距离等8个因子作为评价指标，并选取栅格单元为基础评价单元[2]，构建信息量模型对研究区崩塌灾害的易发性进行评价与区划。结果可为区内危险性、风险评价等方面提供理论依据，为当地防灾减灾管理、地质灾害风险管控、国土空间规划和用途管制、新农村和重点工程规划建设服务等提供基础依据[3]。

1" 研究区概况及崩塌影响因素分析

1.1" 研究区概况

研究区西接且末县，北邻尉犁县及鄯善县和哈密市；东与甘肃省、青海省交界；南与西藏自治区接壤，研究区范围198 128.74 km2。218、315国道在县城交汇，218国道向北边接南疆重镇库尔勒，G0612若民高速、和若铁路穿越县境，哈罗铁路（正在建设）连接哈密市与罗布泊镇，与若羌楼兰机场（每日开通至库尔勒、乌鲁木齐、和田、且末方向航班）形成“铁路、公路、航空”为一体的立体交通运输体系，正在打造南疆重要现代物流基地；各乡（镇、场）均有不同等级公路相通。

研究区共发育崩塌114处。崩塌灾害主要发育于南部阿尔金山区瓦石峡-白干湖、G315岔口（巴西买里村）-英格里克村-白干湖新建旅游资源道路和红柳沟G315国道、若羌河水库道路沿线及阿尔金山区部分矿区和矿区道路沿线，周边山区有零星分布。

1.2" 崩塌影响因素分析

1.2.1" 地形地貌对崩塌的影响

坡度" 对本区114处崩塌坡度进行统计，斜坡发育于31°～45°的崩塌有6处，占总数的5.26%；发育于46°～60°崩塌为18处，占总数的15.79%；发育于61°～70°的崩塌共46处，占总数的40.35%；71°～79°共发育29处崩塌，占总数的25.44%；大于等于80°的崩塌15处，占总数的13.16%。可见崩塌灾害的发育与地形坡度关系较紧密1。

高程" 据研究区12.5 m的DEM提取的高程数据，对高程区间内崩塌灾害出现频率进行统计，区内崩塌主要分布于1 500～3 500 m的中山-高山区，发生崩塌102处，占崩塌总数的89.47%，这与该高程段人类工程活动频繁密不可分。

坡向" 由12.5 m的DEM生成的坡向图中对本次调查的114处崩塌点进行统计，崩塌在阳坡43处，占崩塌总数37.72%，阴坡有71处，占崩塌总数的62.28%❶。

1.2.2" 地质构造对崩塌的影响

区内崩塌灾害分布与断层在1 000 m之内的有18处，1 000～2 000 m有15处，2 000～3 000 m有10处，距离断层大于3 000 m的地质灾害为71处。可见，断裂、构造对研究区崩塌发育影响较小❶。

1.2.3" 工程地质岩组对崩塌的影响

研究区崩塌主要发育于基岩裸露山区破碎岩体中，岩性以花岗岩、闪长岩、辉长岩为主，发育崩塌46处，占总数的40.35%（少量以人工形成的斜坡为主）；其次分布于长城系、蓟县系中，岩性以砂岩、粉砂岩、大理岩为主，发育崩塌30处，占总数的26.32%；奥陶系、石炭系、二叠系、古近系及新近系中，岩性以砂岩、灰岩、大理岩为主，发育崩塌24处，占总数的21.05%；新生界第四系分布有土质崩塌，主要为河流冲刷形成的陡坎，发育崩塌及崩塌隐患14处，占总数的12.28%。区内地质灾害隐患大多由人类工程活动造成，自然形成的隐患点多发于较软的岩石地层中❶。

研究区内114处崩塌，主要发育于坚硬块状以花岗岩为主的侵入岩岩组的有46处，占总数的40.35%；坚硬块状以大理岩为主的变质岩岩组有4处，占总数的3.51%；崩塌发生在坚硬-较坚硬块状、层状以碳酸岩为主的岩组有15处，占总数的13.16%；坚硬-较坚硬块状、层状、互层状碎屑岩岩组有35处，占总数的30.70%；松散岩类土体有14处，占总数的12.28%。

1.2.4" 斜坡结构对崩塌的影响

研究区114处崩塌中，有土质斜坡14处，岩质斜坡100处。发育灾害数量最多的是块状结构斜坡58处，占总数的50.88%；斜向坡35处，占总数的30.70%。由于区内块状结构及斜向坡节理裂隙发育，岩石破碎，在暴雨等外力作用下更易发生崩塌地质灾害。斜坡岩土体结构决定斜坡变形破坏方式和软弱结构面位置，对破坏面形成具明显控制作用❶。

1.2.5" 降雨对崩塌的影响

阿尔金山地区降水相对丰富，加上气温条件日温差、年温差均较大，中、高山寒冻风化作用和冻-融频繁交替的物理风化作用十分强烈，降低了岩土体完整程度和强度，加上雨水和融雪水渗入坡体，特别是长时间连续降雨和暴雨渗入坡体裂缝和裂隙，既增加岩体负荷，又破坏岩体强度和固结性，软化岩体卸荷结构面，增大裂隙水压力，使上覆岩层失去支撑导致崩塌。

1.2.6" 人类工程活动对崩塌的影响

研究区人类工程活动对崩塌的影响主要为道路建设、采矿活动等，人类工程活动为研究区诱发崩塌的主要原因。崩塌在研究区G315国道红柳沟至依吞布拉克段、若羌和水库道路、祁曼塔格乡道、阳光煤矿矿道、西和高速依吞布拉克镇-巴什考贡段沿线及正在建设的2条旅游资源路沿线（瓦石峡镇-白干湖、G315岔口（巴西买里村）-英格里克村-白干湖）均有体现，这些道路沿线分布有崩塌灾害约100处。道路切破及坡脚开挖形成的切坡在路基一侧形成高陡的人工边坡，易发生崩塌灾害❶。近年来矿业市场复苏，找矿及新开矿山呈上升趋势，矿山建设及道路修筑活动使局部区域崩塌灾害隐患增加。

综上，崩塌发育控制因素主要有：地形地貌条件、地质构造、工程地质岩组、斜坡结构、降雨及人类工程活动等，其中，人类工程活动是研究区地质灾害发生的主控因素，道路修建切坡是研究区崩塌地质灾害发育的最大影响因素。

2" 崩塌形成机理及成灾模式

2.1" 崩塌形成机理

2.1.1" 岩质崩塌

坠落式崩塌的形成机理与失稳模式" 研究区坠落式危岩体形成过程常为坡体在开挖过程中，边坡（尤其陡崖段）岩体追踪层面卸荷回弹，后缘形成陡倾的张拉结构面。此时，如下部岩体已失稳，具有很好的底部临空条件，两侧受结构面切割，在重力作用下，后缘陡倾的张拉结构面不断扩展，形成危岩体。岩体在渐进风化和自重作用下，后缘主控结构面逐渐扩展，拉应力更进一步集中在岩桥部位。如拉应力大于岩桥抗拉强度时，拉裂缝就会迅速向下发展，岩桥被剪断，危岩体与母岩分离整体突然向下坠落（图1）。

倾倒式崩塌的形成机理" 区内倾倒式崩塌主要为上部硬质岩体后缘发育拉张裂缝，在强降雨或连续降雨过程中，地表水沿后缘裂隙下渗，降低裂隙面力学性质，在裂隙中形成水压力。当岩块中水压力或重力形成的向外力矩大于岩体粘聚力形成的力矩时，上部岩块沿下部凹腔后壁形成的支撑点进行旋转，产生倾倒破坏，形成倾倒崩塌（图2）。

滑移式崩塌的形成机理" 区内滑移式主要为多组裂隙或层面切割成岩块，一组裂隙或层面有临空外倾或两组裂隙组合面临空外倾是必要条件，在暴雨和连续降雨情况下，地表水顺裂隙下渗，降低裂隙的力学性质，并在裂隙内形成水压力，在重力和水压作用下，当重力和水压力顺外倾结构面分力大于岩体的粘聚力顺外倾面向上分力和摩阻力时，岩块向下滑移，形成滑移型崩塌（图3）。

2.1.2" 土质崩塌

区内有土质崩塌16处，主要发生于斜坡50°～60°处，甚至更高。一般分布于河边或沟谷边两侧，岩性为粉土或卵石土。区内土质崩塌主要以滑移式为主，形成机理主要是坡体上的土体在人工扰动或重力作用下，沿坡体上的竖向节理断裂，并产生向下位移。降雨沿后缘张开的裂缝进入土体内部，接触风化面的透水性较差，起到隔水层作用。雨水在隔水层上部聚集，软化上部土体，在产生的静水压力和动水压力作用下，土体逐渐滑移，当重心滑出陡坡，就会产生崩塌（图4）。

2.2" 崩塌成灾模式

研究区崩塌模式以掩埋型为主，崩塌地质灾害大多位于中、高山区国道、简易道路及牧道后缘陡坎上。崩塌体少量由道路、矿山等建设开挖形成陡立边坡，少量受地质构造影响形成陡崖地貌，后期卸荷裂隙发育形成陡而深的拉裂缝，在其他结构面叠加作用下被切割成块体，或由于上硬下软的岩体结构因上覆岩体荷载的长期作用使软层岩体产生压缩变形或破坏形成凹岩腔，使上部岩体向临空方向倾斜拉裂失稳发生崩落。由于崩塌多分布于后缘陡坎上，坡度近于直立，局部下部分布凹岩腔。危岩体分布的坡高相对较大，多为10～60 m，危岩体失稳时一般不会发生整体性崩塌，主要以零星块滑移、倾倒式崩落和孤石滚落为主。

3" 易发性评价

3.1" 评价方法

常用地质灾害易发性评价主要分为定性分析和定量评价两种。信息量法评价模型由于物理意义明确、易于操作、综合分析多种信息、稳定性高、结果精准等优点使评价结果更客观合理，在国内地质灾害易发性评价中被广泛应用。因此，研究区崩塌易发性评价采用信息量法。信息量模型通过对历史地质灾害发育规律的定量分析研究，查明影响地质灾害发育的主控因素及影响方式，并对影响因素进行合理区间划分，一定数学模型计算因子内部不同区间的信息量值客观上代表该区间地质灾害发生的贡献率，各评价因子提供的信息量值叠加即为评价区域总信息量值。计算公式如下：

评价因子x的第i个区间的信息量I按下式计算：

[I（xi，Y）=lnNi/NSi/S]（1）

式中：xi——评价因子x的第i个区间；

N——研究区斜坡灾害或泥石流灾害总数；

S——研究区总面积；

Ni——分布在评价因子xi内的灾害数量，

Si——xi区间对应的面积。

评价单元内影响因子总的信息量值由各因子信息量叠加而成：

[I总=i=1nI（xi，Y）=i=1nlnNi/NSi/S]（2）

式中：I——评价单元总的信息量值，体现了单" " " " " " " " " " " " " " " "元破坏的可能性；

N——因子数；Y为地质灾害数；

S——已知总单元数；

N——破坏的单元总数；

Si——指标xi的单元个数；

Ni——指标xi的破坏单元数；当I越大，越有利于发生变形破坏，表明地质灾害发生的概率越大。

3.2" 评价单元

地质灾害发育严重程度受诸多因素影响，局部区域表现出明显的差异性和复杂性。因此，地灾易发性评价首先需考虑确定评价单元。目前，国内外评价单元区划方法主要有：规则栅格单元、子流域单元、自然斜坡或地貌单元、行政单元。对比分析上述单元，对研究区崩塌灾害易发性评价，最终选取规则栅格单元为评价单元[4]。考虑到研究区DEM分辨率等实际情况，本次选取栅格单元尺寸为25 m×25 m，全区共分为317 805 284个栅格单元。

3.3" 评价因子的选取

常用崩塌易发性评价指标有：①地形。高程、坡度、沟壑密度、地势起伏度等；②地貌。地貌单元、微地貌形态、总体地势等；③地层岩性。岩性特征、岩层厚度、岩石成因类型等；④地质构造。断层、褶皱、节理裂隙等；⑤工程地质。区域地壳稳定性，基岩埋深，主要持力层岩性、承载力、岩土体工程地质分区等[5]。

地质灾害易发性评价就是进行评价因子指标体系的选取及量化，选取的评价因子将直接影响地质灾害易发性结果的准确性，评价因子的选取有两方面要求：①选取的评价因子能全面反映研究区地质环境条件和地质灾害易发性关系，不同类型地质灾害影响因素不相同，不同灾种评价因子也存在区别；②评价因子应具规范性、代表性、可比性，能合理量化进行比较，利用数学模型表达。目前，评价指标的选取大多依靠对地质灾害的实地调查、成因分析、专家经验及相关研究，选取与调查区域地质灾害发生相关性最高的因子为评价地质灾害易发性指标[6]。

通过对研究区崩塌影响因素分析，将地质灾害因素划分为基本因素和诱发因素两类，将坡度、坡向、地形起伏度、坡面曲率、地貌类型、工程地质岩组类型、NDVI划分为基本因素，将道路距离、水系距离、断层距离为诱发因素（表1）。

通过皮尔逊相关系数对选取的影响因子相关性进行确定，采用10倍交叉验证相关属性评价方法（Weka软件中的CAE）对10个评价因子贡献性进行评价。结果表明，相关性较强的4个因子中，坡面曲率和地貌类型对本次评价贡献程度较低，因此对坡面曲率和地貌类型两项因子进行删除。将剩余的8个评价因子进行易发性评价，采用信息量模型进行计算评价（表2）。距离道路小于200 m区域为地质灾害易发区，距离河流小于100 m区域更易发生地质灾害。坡度40°～50°区域对地质灾害发生的影响较明显，地形起伏度较大区域是地质灾害高发区，工程地质岩组类型为坚硬-较坚硬块状、较坚硬软弱、软弱互层状以砂岩、砾岩、泥岩为主的碎屑岩岩组和坚硬-较坚硬片状以片岩为主的变质岩岩组对地质灾害发生具一定影响，坡向、距离断层距离及NDVI在本次工作区对地质灾害影响相对较小（表2）。

3.4" 评价结果

据上述8个评价指标信息量值进行评价因子加权叠加计算，采用自然间断法将叠加计算的值分为4个等级[7]，分别对应崩塌非易发区、低易发区、中易发区与高易发区4个等级，形成研究区崩塌易发性评价图（图5）。对研究在崩塌易发性分区进行统计（表3），高易发区总面积391.48 km2，占若羌县总面积的0.20%，占阿尔金山区面积的35%，共发育崩塌95处；中易发区总面积16 375.14 km2，占若羌县总面积的8.26%，占阿尔金山区面积15%，共发育崩塌11处；低易发区总面积31 455.63 km2，占若羌县总面积的15.88%，占阿尔金山区的25%，共发育崩塌灾害5处；非易发区总面积149 906.50 km2，占若羌县总面积的75.66%，占阿尔金山区的25%。

3.5" 检验

ROC曲线下的面积（简称AUC）是检验崩塌易发性分区图质量的良好指示器。若AUC为0.5～1，说明该图有效可靠；若AUC小于0.5，说明结果是随机拟合的。本次以信息量值从高到低的区域累计栅格与总栅格的百分比作为横轴，以对应信息量区间内地质灾害累计点数与地质灾害总数百分比为纵轴，绘制ROC曲线[8]。据验证结果，得到ROC曲线以下面积为0.931，说明易发性预测结果良好。

4" 结论

（1） 通过相关性分析法对选取的10个因子中贡献程度较低的坡面曲率和地貌类型两项因子进行删除后保留剩余的坡度、坡向、地形起伏度、工程地质岩组类型、NDVI划分为基本因素，将道路距离、水系距离、断层距离等8个因子作为评价指标，选取栅格单元为基础评价单元进行信息量计算。

（2） 计算上述8个因子的信息量并代入信息量模型，将研究区崩塌易发性分为，高、中、低、非4个易发区，其中崩塌高易发区面积为391.48 km2，占比为0.20%；中易发区面积为16 375.14 km2，占比为8.26%；低易发区面积为31 455.63 km2，占比15.88%；非易发区面积为149 906.50 km2，占比75.66%。该分区结果可为研究区崩塌灾害防治提供支撑，为区内崩塌危险性、风险评价等提供理论依据，为研究区防灾减灾管理、国土空间规划和用途管制、新农村和重点工程规划建设服务等提供基础依据。

5" 研究区崩塌易发性区段及风险管控

5.1" 易发性区段

据易发性评价结果，研究区高中易发地段主要为矿山道路沿线切坡修路形成的崩塌灾害，主要分布于瓦石峡吐格曼塔什萨依沟资源路、若羌河水库专用道路及资源路，G315国道红柳沟段及山间谷盆地依吞布拉克G315国道沿线区域等。

5.2" 风险管控建议

建议对区内崩塌灾害采取工程治理、避险搬迁、排危除险、监测预警等一种或多种风险管控，提高地质灾害巡排查工作频次，对道路沿线地质灾害进行定期巡视，尤其注意道路沿线及矿区的崩塌灾害形变程度，加强对区域内矿山工作人员的地质灾害宣传教育，同时编制防灾预案，发放“两卡一表”，在进行其他工程设施建设前须开展危险性评估和动态监测措施，必要时可通过实施预防性工程措施和群专结合的监测预警等工作，有效降低区域内地质灾害发生风险。

参考文献

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Risk Assessment of Collapse Disasters in the Southern Mountainous

Areas of Ruoqiang County - an Information Quantity Model

Based on Correlation Analysis

Chen Jun， Ma Lilong， Xie Wanbing

（The Third Geological Brigade of Xinjiang Bureau of Geology and Mineral Resources，Korla，Xinjiang 841000，China）

Abstract： The southern mountainous area of Ruoqiang County， especially the Altun Mountain area， is an important gathering place for mineral veins in Ruoqiang County and even the entire Bazhou region. It is a bridgehead and strategic location for the new round of local strategic mining operations， which has made it an important area for the development of collapse disasters， seriously threatening the safety of local people's lives and property， and seriously hindering the development of the new round of strategic mining operations in this area. At present， due to the low level of research on geological hazards in the region， disaster prevention and reduction work is facing significant challenges. On the basis of the 2023 Central Finance funded project “Geological Disaster Risk Investigation and Evaluation Project in Ruoqiang County”， this article analyzes the formation mechanism， disaster mode， and influencing factors of collapse disasters in the southern mountainous areas of Ruoqiang County， especially in the Altun Mountains area. Based on the Pearson correlation coefficient method， influential factors with strong correlation are selected， and the contribution comparison method-Correlation Attribute Evaluation （CAE） is used to compare the contribution of the influencing factors. After deleting the two factors of slope curvature and landform type with lower contribution in the selected 10 factors， the remaining slope， aspect， terrain undulation， engineering geological rock group type， and NDVI are retained as basic factors. Road distance， water level， and NDVI are divided into basic factors. Eight factors such as system distance and fault distance are used as evaluation indicators， and grid units are selected as the basic evaluation units for information content calculation. An information content model is constructed to evaluate and zoning the susceptibility of collapse disasters in the study area. The results show that： （1） the region is divided into high， medium， low， and non prone areas， with a total area of 391.48" km2 in high prone areas， accounting for 0.20% of the total area of Ruoqiang County and 35% of the area of the Altun Mountains， with a total of 95 landslides developed; The total area of Zhongyifa District is 16375.14 km2， accounting for 8.26% of the total area of Ruoqiang County and 15% of the area of Altun Mountain Area， with a total of 11 landslides developed; The total area of the low risk area is 31455.63 km2， accounting for 15.88% of the total area of Ruoqiang County and 25% of the Altun Mountain area， with a total of 5 landslide disasters developed; The total area of non prone areas is 149906.50 km2， accounting for 75.66% of the total area of Ruoqiang County and 25% of the Altun Mountains. （2） The area below the ROC curve is 0.931， indicating good susceptibility prediction results. （3） Human engineering activities （mainly mining and road construction， development， etc.） have the most obvious impact on the susceptibility of collapse disasters. Areas less than 200 m away from roads are prone to geological disasters. Secondly， areas less than 100 m away from rivers are more prone to geological disasters. Areas with slopes of 40-50° have a more obvious impact on the occurrence of geological disasters. Areas with larger terrain undulations are also high-risk areas for geological disasters. The types of engineering geological rock formations are hard to harder hard block like， harder to weak， and weak interlayered with sandstone， conglomerate， mudstone as the main clastic rock formations and hard to harder sheet like metamorphic rock formations with schist as the main metamorphic rock formations. Slope orientation and distance also have a certain impact on the occurrence of geological disasters. The impact of fault distance and NDVI on geological hazards in this work area is relatively small. The evaluation results are basically consistent with the field investigation， and the results can provide theoretical basis for hazard assessment， risk assessment， and zoning within the area， and provide basic basis for local disaster prevention and reduction management， geological hazard risk control， national spatial planning and use control， new rural areas， and key project planning and construction services.

Key words： Mount Altyn; Collapse; Influencing factors; Evaluation indicators; Information volume; Susceptibility evaluation; Risk control