基于ArcGis的云南省降雨型地质灾害易发性评价模型

基于ArcGis的云南省降雨型地质灾害易发性评价模型

赵文早，潘泽贤，王俊

云南地质工程勘察设计研究院有限公司

摘要：通过构建地质灾害发育强度指数和降雨强度指数，最终建立降雨型地质灾害易发程度评价模型借助ArcGis平台，用栅格数据模型（Raster）来表现评价因子的地理分布，进行深入的空间分析和处理。

关键词：地质灾害易发性；信息量模型；ArcGIS ；ModelBuilder

1 引言

地质灾害易发性属自然属性，是由地质灾害的形成条件组合有利于发生地质灾害的可能程度（易发程度），用易发指数表示，易发指数越高，发生地质灾害的可能性越大。如滑坡易发指数计算指标是由滑坡影响因素及其权重组成，滑坡易发指数越高，反映斜坡单元发生滑坡的可能性越大，其斜坡稳定性越差。地质灾害易发性是客观存在的，不是概率。地质灾害的发生与发育程度主要受地形地貌、地层的岩土体类型及性质、地质构造、水文地质条件等地质环境背景的控制，而地质灾害的类型、时空分布规律及发展趋势，又与大气降水、人类活动强度等外动力条件有关。具体地说，对于滑坡、崩塌和泥石流灾害易发区划分主要考虑区域地形地貌、水文及工程地质条件（岩土体类型）、区域构造和地震活动、区域气候类型与暴雨强度以及地质灾害现状等因素。对于地面塌陷，要按岩溶塌陷和矿山采空区塌陷分别考虑。对于岩溶塌陷灾害易发区的划分主要考虑碳酸盐岩类型及其区域分布、埋藏状况、岩溶发育强度、区域水文地质、地形地貌条件等，以及地下水开采状况与地下水位变化情况；对于矿山采空区塌陷灾害，主要考虑矿山种类、开采规模、矿区地质构造、地形地貌、岩土体结构类型、采矿方式和强度等因素。地面沉降灾害易发区的划分主要考虑地形地貌、第四纪松散层厚度、区域水文地质条件、地下水开采状况、水位变化和城市规模与人口密度等因素。

2 评价方法

2.1价指标体系建立的原则

地质灾害的发生是地质环境变异的结果,而地质环境是一个由众多因素确定的复杂体系,地质灾害区域危险性评价的关键就在于如何合理地把握这些因素,并确定它们对灾害发生的影响。针对具体的研究区域建立一套相对合理和规范的评价指标体系,是地质灾害区域危险性评价与预测的基础工作。地质灾害形成条件涉及的内容非常广泛和复杂。但是,在分析其危险性时,如果试图将所有反映地质灾害形成条件的要素都纳入危险性分析之中是不可能的。为了满足危险性分析的需要,应该以下列原则为依据进行指标的选取:

(1)系统性原则。指标体系应尽可能全面、系统地反映研究区地质环境情况,评价目标和指标必须有机地联系起来组成一个层次分明的整体。

(2)分主次性原则。建立评价指标体系时要分清主次,对地质灾害危险性具有重要作用或直接关系的要素指标纳入危险性分析,舍去次要的、间接要素指标。

(3)地域差异性原则。要充分考虑地域的差异,考虑当地自然地理特征,分析产生灾害的主要影响因素。不能盲目套用其它地区的地质灾害危险性评价指标。

(4)简明性和可操作性原则。简明性就是评价指标尽可能的简单、明确,具有代表性。可操作性就是评价指标值可以通过实际勘察工作比较方便地获取或实现。

2.2数据来源

5.0m分辨率精度的数字高程模型DEM数据和1:1万地形图均来源于省自然资源厅档案馆，用来提取整个调查区的坡度、坡向、地形起伏度、水系等相关数据；1:5万地质图来源于地质灾害详细调查报告（1:50000），用于提取区域工程地质岩组信息；地质灾害点调查数据来源于自然资源部门以及现场实际调查；其余数据包括行政区划图和道路交通分布图等。

2.3 评价因子选取

地形地貌、地质岩性条件和人类工程活动，对区域地质灾害的易发程度，有极大地影响。根据对以往研究区地质灾害资料的研究，以及前期地质灾害隐患点的野外调查情况，本次地质灾害易发性评价，选取了坡度、坡向、地形起伏度、岩组类型、距河流远近、距道路远近等影响因素进行研究。

2.4加权信息量模型

多种因素共同作用，才导致地质灾害的形成。某类评价因子及其细分区间构成的组合，就是信息量模型，即在某种选定的评价单元范围内，受某类评价因子影响，地质灾害发生频率与区域地质灾害发生频率的比值[5]。

传统的信息量模型只能反映各评价因子，在特定组合类别情况下灾害发生的概率，未能充分考虑各因子对区域地质灾害成因影响程度的差异性。因此，本次在传统的信息量模型基础之上，引入层次分析法（AHP），根据各因子对区域地质灾害成因影响程度，为评价因子赋权重，使结果更符合研究区地质灾害的发育特征

通过使用ArcGIS软件的分析功能，将地质灾害在各个单一评价因子的空间分布与评价因素进行叠加分析，计算出不同评价因素各个层级对地质灾害所产生的或所提供的信息量，以及地质灾害各评价因子分级图。

2.5评价指标的量化与分级

评价指标在评价预测模型中作为地质变量,必须赋予量化的值。通常情况下,从数值特征上,指标可分为2类,一类是定量指标;另一类是定性指标。如果更细致地划分,变量有3种尺度:

(1)间隔尺度:变量用实数来表示,如坡度、高程、降雨量等。

(2)有序尺度:变量用有序等级来表示,如地质灾害危险性等级,分为低危险、中等危险、高危险、极高危险4个等级。

(3)名义尺度:变量用特征状态来表示,这些状态之间既没有数量关系,也没有等级关系,如地层岩性变量,有松散土、变质岩、碳酸盐岩、碎屑岩、侵入岩等岩性特征状态。对于间隔尺度的变量,可以进行实数域的数学运算。对于有序尺度的变量,若进行有序值的转换,也会有计算意义。

3地质灾害易发性评价

应用ArcGIS空间分析中的栅格叠加分析功能，将各个评价因子的信息量进行叠加，计算出加权信息量总值，总信息量为-0.7785~0.4757，再利用自然间断点分级法将加权信息量总值，按照从高到低，依次分为4个等级，分为高、中、低和非四级易发区。

研究区地质灾害发育的成因复杂，距道路距离和岩组类型特征，为与地质灾害成因影响最为密切的因子，结合坡度、地形起伏度、坡向、河流等多种因素的共同作用下，导致了地质灾害分布和发育的差异性。地质灾害易发性分区类型主要为中、低易发区，分布于研究区的中部、东部和北部。其中，中易发区面积最大，为1429.51km2，占研究区总面积的52.75%，发育地灾点数量75处；其次为低易发区，面积为752.59km2，占研究区总面积的27.77%，发育地灾点14处。高易发区分布于研究区分布于研究区的中部和南部，面积为270.67km2，占研究区总面积的9.99%，发育地灾点51处。高、中、低易发区与道路、城镇分布关系密切，离道路、城镇、河流的距离越近，易发性等级越高。非易发区则是零星分布于整个研究区，距离人类活动区、河流较偏远，面积为257.24km2，占研究区总面积的9.49%。

4 结论

本次研究在传统信息量法的基础之上，根据各因子对区域地质灾害成因影响程度，引入层次分析法，利用GIS平台的空间分析功能，处理加权信息量值和图件，评价研究区的地质灾害易发性，结果基本符合研究区地质灾害发育的实际情况。研究区地质灾害发育的成因复杂，距道路距离和岩组类型是主控因素，高、中、低易发区与道路、城镇分布关系密切，离道路、城镇、河流的距离越近，易发性等级越高。但囿于技术、方法的不足，以及相关数据获取困难，在评价因子选取、评价指标体系构建过程中，仍存在一定的主观性判断，有待进一步完善。

参考文献

 [1]向喜琼.区域滑坡地质灾害危险性评价与风险管理[D].成都:成都理工大学,2005.

[2]王卫东.基于GIS的区域公路地质灾害管理与空间决策支持系统研究[D].长沙:中南大学,2009.