基于信息量模型的黑山峡地区滑坡易发性风险评价

关键词：滑坡；易发性；风险评价；信息量模型；黑山峡地区

黑山峡地区地质条件复杂，活跃的断层和频发的地震活动导致该区域滑坡灾害频发。降水和人类活动也对滑坡的发生具有显著影响。滑坡易发性评价旨在确定一个区域内发生滑坡的概率，并提供相关预防和保护建议。对大区域滑坡风险进行评价时，常选择基于历史灾害数据与影响因子的统计分析法。具体方法包括频率比法、潜在滑坡面积法、信息量法和变异系数法，其中信息量法因逻辑清晰、效果显著而被广泛应用。由于滑坡易发性受到多种因素的影响，因此需要有针对性地开展滑坡评价因子的分析与筛选，建立评价指标体系。

自1959年以来，黑山峡水利枢纽坝址及库区复杂的地质条件备受争议，成为影响水利枢纽建设的重要因素之一。随着黑山峡水利枢纽工程被列入国家2020-2022年重点推进的150项重大水利名录，工程建设前期工作正在稳步有序开展，对黑山峡地区地质灾害隐患及风险进行评价显得尤为重要。基于此，本文以黑山峡地区为研究对象，基于自然地理、气候、地形地貌、土壤植被、河流水系等背景资料，采用信息量模型开展黑山峡地区滑坡易发性风险评价，以期为黑山峡水利枢纽的建设提供科学依据。

1研究区概况、数据来源及评价因子选取

1.1研究区概况、数据来源

黄河黑山峡河段位于甘肃省、宁夏回族自治区交界处，自甘肃省靖远县兴隆乡大庙村至宁夏回族自治区中卫市沙坡头区甘塘镇孟家湾村，全长71km，其中甘肃省境内长度为41km（含两省区界河长度20km），宁夏回族自治区境内长度50km。黑山峡地区地理位置见图1。

研究区有滑坡209处，滑坡点数据源自中国科学院资源环境科学数据中心（https．∥www. resdc. cn/），包括滑坡点经纬度、险情等级、滑坡类型等：数字高程模型（DEM）、年平均降水量、NDVI数据源自地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/），坡度、曲率由DEM提取得到：地层岩性、断层信息源自中国地质调查局地质云（https：//geocloud.cgs.gov.cn/）；路网和水系信息源自全国地理信息资源目录服务系统（http：//www.webmap.cn/）。

1.2评价因子选取原则

1）代表性原则。不同区域具有不同的地质地形条件，应考虑研究区地层岩性条件、地形地貌、人类活动等，选取具有代表性的评价因子，避免盲目套用其他区域的评价体系。

2）独立性原则。滑坡是多个因子在非线性关系情况下共同作用的结果，应选择独立性强的评价因子，避免因子之间存在一定相关性及重复性，导致模型预测失真。

3）经验性原则。应借鉴长期深入一线工作且对地质灾害具有深入了解的专家的经验，结合已有相关文献，选取具有经验性的评价因子，以避免评价因子选择的盲目性。

（4）简明性原则。评价因子应具有简洁明了、易获取等特点，有利于研究的复现与推广。

1.3评价因子选取结果

在参考前人研究的基础上，根据研究区滑坡分布与环境因子的特点，初步选定DEM、坡度、曲率、地层岩性、与断层的距离、降水量、NDVI、与道路的距离、与水系的距离为研究区滑坡易发性评价因子。

研究区高程为1178～3309m，总体地势为东西高中间低、南高北低。研究区坡度为0°～66.9°，中部、南部坡度大，北部坡度小（大多地区小于10°），中部河谷附近河流侵蚀与地质作用导致地表大量被冲刷，出现了较陡峭的坡体。研究区地表曲率为-5～3 m-1，80%的地区地表曲率约为1m-1，曲率分布与坡度较为一致，主要表现为河谷周围较大．高原与山地较小。

研究区出露的岩石类型主要包括变质碎屑岩、花岗岩、黄土、砾岩、泥岩、砂、砂岩等，多数岩石性质较为软弱。最多的岩石类型为砂岩，分布面积约为9000km2，主要集中于西南部与中部：其次是砂与黄土，分布面积均为6000km2，主要分布于北部和东南部；研究区内仅包含少量的坚硬岩石，主要为花岗岩、志留纪蛇绿橄榄岩、灰绿色石片岩夹少量大理岩、石英岩透镜体、灰白色云母石英（钠长）片岩夹大理岩等。因此，研究区地表总体稳定性较差，在地质活动或者持续降水情况下易发生滑坡、泥石流等地质灾害。

研究区活动断层较多，均呈东西走向，由南至北分别为白杨树沟断裂、西湾断裂、海原断裂、老虎山断裂、五佛寺断裂、罐罐岭断裂和白墩子断裂，其中海原断裂十分活跃，受影响地区常发生地震，从而引发次生地质灾害。

降水和山体滑坡的关系密切，研究区降水量总体较小，年平均降水量仅为305mm，降水量较大的地区主要集中于东南部。

河流对区域地表稳定性的影响巨大，不同于降水，河流的冲积侵蚀作用主要集中在河流两岸。研究区道路与水系分布见图2，水系主要包括黄河、祖厉河、下沙河、老庄河、大沙河，总干渠、北干渠、东干渠等人工河。

人类活动对边坡的影响很大，主要选择道路相关数据表征人类活动。研究区道路主要包括国道G106、G247，高速公路G6（京藏高速）和G2012（定武高速），省道S103、S205、S217、S247、S308、靖白公路等以及其他县乡道路。

NDVI能够表示区域植被覆盖情况，是一种应用广泛的遥感指数。研究区总体植被覆盖情况较差，NDVI值为0.2～0.4，东北部中卫市、中部河谷地区、西北部景泰县等地NDVI值较大。

1.4评价因子的相关性分析

相关性分析是通过计算2个或2个以上变量间的相关系数，判断变量之间的密切程度，是数据分析中较为常用的一类手段。目前相关性分析方法主要有斯皮尔曼相关系数法、Pearson相关系数法和卡德尔相关系数法等，其中Pearson相关系数法具有泛化能力强的特点，近些年被广泛应用。Pearson相关系数计算公式如下：

利用SPSS软件进行Pearson相关性分析，结果见表1。

经过对比，认为选用的所有因子两两间相关性均较低，因此保留全部因子。

2信息量法计算过程

信息量法的主要特点是不仅考虑到景观因子（如坡度、坡向、高程等），而且考虑到土壤水分、土体稳定性等影响滑坡的土壤力学和物理因子，因此有较高的应用价值。同时，信息量法基于丰富的统计数据和GIS技术，使得其评估结果更为科学、准确。信息量法计算过程如下。

1）数据预处理。通过地形测绘、实地勘察等方式采集滑坡易发性评价所需数据，利用平滑、滤波等方法去除噪声和异常值，保证数据的稳定性和可靠性。采用空间或日寸间插值法对缺失数据进行补全，确保数据完整性。将不同类型的数据转换为栅格或矢量数据，以便在GIS平台上进行处理和分析。

2）因子权重确定。首先，筛选出与滑坡易发性相关的主要因子并进行归一化处理，确保数据可比性。其次，利用统计方法和多元分析进一步筛选出对滑坡易发性贡献较大的因子。最后，采用专家评分、构建层次分析模型、计算信息熵等方法，分配各因子的权重，确保模型科学、准确地反映滑坡空间分布。

3）信息量计算。按照打分标准对每个因子进行打分，根据所得分数和权重计算该因子的信息量。信息量模型首先计算各评价因子对滑坡发生贡献的信息量，，即计算样本频率：

式中：S为研究区评价单元格总数；S；为研究区含评价指标x；的评价单元格总数；N为研究区存在滑坡的评价单元格总数；N为研究区内含有评价指标x且发生滑坡的评价单元格总数：A为研究区内发生滑坡事件的集合或条件，反映滑坡发生的总体情况。

3滑坡易发性风险评价结果

3.1评价单元选择

评价单元的选择对于滑坡易发性评价结果具有显著影响。目前，国内外相关研究的评价单元主要有行政区划单元、斜坡单元、规则格网单元、地貌单元等，其中规则格网单元使用最多，斜坡单元次之。

斜坡单元是基于DEM生成集水流域，从中提取山脊线和山谷线而划分得到的。这种基于地形条件的单元划分方法，可以很好地反映地形地貌差异，适用于滑坡灾害评价。但在实际工程应用中，斜坡单元的划分非常复杂、困难，依赖人工经验具有较强的不确定性，因此本研究选用规则格网单元。

规则格网单元是将研究区按照既定大小划分的一种地理单元，例如30mx30m的正方形格网。规则格网具有创建简单、计算效率高的特点，在各类生态环境评价与灾害评价中得到广泛使用。规则格网能够将矢量数据无损转换为栅格数据，因此具有较高的确定性。规则格网的大小影响预测结果的准确性，尺寸过小导致单元划分个数过多，使得计算复杂；尺寸过大不能精确反映研究区基本情况。采用Lee等提出的经验公式计算格网尺寸，公式为

3.2信息量计算

根据自然断点法对评价因子（DEM、坡度、降水量等）进行分级，对各因子进行信息量计算，结果见表2。

某因子分级的信息量值越大，其对滑坡发生的正贡献越大。由表2可知，与道路的距离为[0，200）m的信息量值最大，达到1.41;其次是与水系的距离为[0，500）m，信息量值为1.11。由此可见，研究区内滑坡发生受道路和水系的影响极大，大量滑坡发生在与道路和水系距离较近的区域。

3.3信息量叠加与分区

根据信息量计算公式，使用栅格计算器将具有信息量值的因子进行叠加，得到研究区总体信息量图层（见图3）。

根据计算结果，研究区总体信息量为-3.129～3.273，用绿、红色带表示，越接近红色表示滑坡易发性程度越高。

根据总体信息量，采用自然断点法将研究区滑坡易发性分为5个等级：极低易发区[-3.129，-1.221）、低易发区[-1.221，-0.518）、中易发区[-0.518，0.109）、高易发区[0.109，0.837）、极高易发区[0.837，3.273]，分区图见图4。

分析图4可知，研究区滑坡易发性等级呈由南向北下降、由东向西下降的格局。滑坡极高易发区主要分布于研究区东北部宁夏回族自治区沙坡头区、南部甘肃省靖远县以及主要公路与河流沿线，共有126个滑坡点。这些区域海拔普遍较低，地层岩性主要为砂和黄土等，其中沙坡头区地层岩性有黄土、砂与少量泥岩，靖远县地层岩性为砂、黄土，在河流冲积与人类活动的影响下极易发生地表斜坡失稳。在极高易发区中，河流与道路的影响最大，灾害分布与河流、道路分布具有极强的空间相关性。

高易发区主要分布于研究区东南部和西南部，具有沿极高易发区向外扩散的分布格局。具体地，高易发区集中于甘肃省兰州市北部、靖远县中南部，宁夏回族自治区沙坡头区南部和海原县西部，有48个滑坡点位于高易发区。

中等易发区、低易发区和极低易发区主要分布于研究区中部和西北部，包括内蒙古自治区阿拉善盟、甘肃省景泰县等地区。这些地区海拔较高但地势平坦，坡度均小于20°，地层岩性主要为砂岩、泥岩、花岗岩，水系密度低、河流冲积作用弱，道路极少、人类活动强度低，地表主要被草地等植被覆盖，因此这些区域发生滑坡的可能性较低。

各分区栅格数量及滑坡点数量见表3。极高易发区格栅占总区域的7.60%．该区域滑坡点数量占比达到60.29%，频率比（FR）值达到7.94。一般认为FR值大于1.00表示较易发生滑坡，小于1.00则反之。对于滑坡点数量占比而言，高易发区和极高易发区的滑坡点数量之和占滑坡点总数的比例超过80.00%，而其他区域只有少量滑坡点，表明基于信息量模型的研究区滑坡易发性评价结果具有可靠性与科学性。

4结束语

滑坡发生受地质条件、气候条件和人类活动等多种因素的影响，对这些因素进行分析有助于确定滑坡危险区域，采取相应的预防或应对措施。本文选取DEM、坡度、曲率、地层岩性、与断层的距离、与水系的距离、NDVI、与道路的距离、降水量9个因子作为黑山峡地区滑坡易发性评价指标，按照滑坡易发性对黑山峡地区进行分区。研究区滑坡灾害极高易发区位于东北部中卫市沙坡头区、南部靖远县以及主要河流与道路沿线，原因是这些地区地层岩性较为软弱，主要为砂、黄土等，在河流冲积与人类活动的影响下极易发生地表斜坡失稳。