吳麗清，廖 婧，王 威，皮 維，周蘭蘭

(中國地質(zhì)大學(武漢) 工程學院，武漢 430074)

基于AHP-信息量法的武漢地區(qū)巖溶地面塌陷危險性評價

吳麗清，廖 婧，王 威，皮 維，周蘭蘭

(中國地質(zhì)大學(武漢) 工程學院，武漢 430074)

巖溶地面塌陷是武漢地區(qū)面臨的主要地質(zhì)災害。選取了地層巖性、地下水開采、斷裂帶分布、覆蓋層厚度、覆蓋層結(jié)構(gòu)、工程活動、距長江的距離、溶洞發(fā)育、巖溶地面塌陷9個評價因子，通過將層次分析法(Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP)確定的權(quán)重與信息量法確定的信息量進行疊加的方法計算各因子的綜合信息量，進而對武漢地區(qū)巖溶地面塌陷進行危險性分區(qū)評價。根據(jù)與已發(fā)生的巖溶地面塌陷的對比，驗證了AHP-信息量法在武漢地區(qū)巖溶地面塌陷危險性評價應用中結(jié)果的準確性，已發(fā)生巖溶塌陷點幾乎都位于高危險區(qū)。評價結(jié)果可為武漢地區(qū)巖溶地面塌陷的防治提供參考依據(jù)，評價方法可為其他地區(qū)的巖溶地面塌陷危險性評價工作提供借鑒。

巖溶地面塌陷；AHP；信息量法；危險性評價；武漢地區(qū)

1 研究背景

巖溶地面塌陷指隱伏在第四紀覆蓋層下的可溶巖中，存在空洞、空槽，且存在與覆蓋層相連的通道，在某些自然因素和人為因素的作用下，覆蓋層物質(zhì)沿著巖溶通道漏失到巖溶空洞中，引起覆蓋土體塌陷，導致地面出現(xiàn)塌陷的自然現(xiàn)象[1]。

武漢市城區(qū)的巖溶地面塌陷現(xiàn)象由來已久，有明確記載的1931年武昌區(qū)丁公街地面塌陷，曾導致江堤潰口、白沙洲淹沒。20世紀70年代以來，隨著工程建設(shè)不斷加劇，陸續(xù)發(fā)生過十余起造成重大影響和損失的巖溶地面塌陷災害。1977年9月漢陽南軋鋼廠塌陷；1983年7月武昌阮家巷塌陷；1988年5月武昌陸家街塌陷；1999年4月洪山區(qū)青菱鄉(xiāng)毛坦港小學附近塌陷；2000年武漢市司法學校、洪山區(qū)青菱鄉(xiāng)烽火村塌陷；2001年，江夏區(qū)烏龍泉京廣鐵路出現(xiàn)兩處塌陷；2006年，武昌倒口湖阮家巷塌陷；2008年2月漢南區(qū)陡埠村長江干堤內(nèi)塌陷，11月洪山珞南街勸業(yè)場連續(xù)2次塌陷；2009年白沙洲大道連續(xù)發(fā)生數(shù)次塌陷；2014年，東西湖區(qū)吳家山電影院舊城改造片區(qū)一工地突發(fā)塌陷，江夏鵬湖灣塌陷；2015年，世茂錦繡長江塌陷等。

武漢市巖溶地面塌陷現(xiàn)象如此頻繁，已給人民生命財產(chǎn)安全帶來威脅，同時，也為工程施工建設(shè)帶來諸多不便，已引起眾多專家學者的重視。多年來，許多專家學者陸續(xù)對武漢市巖溶發(fā)育機理和災害防治等方面展開了研究。2006年，范士凱[2]通過對1931年以來武漢市巖溶地面塌陷分布規(guī)律的分析總結(jié)，從“潛蝕”和“真空吸蝕”2方面來闡述武漢巖溶發(fā)育機理。2012年，趙德軍等[3]應用層次分析法，對武漢市阮家巷—陸家街區(qū)進行了巖溶塌陷危險性分區(qū)評價。2014年，廖明政等[4]通過對白沙洲大道張家灣段巖溶塌陷機理的深入研究，進而分析武漢地區(qū)巖溶塌陷的成因機制。羅小杰等[5-11]討論了武漢地區(qū)的構(gòu)造演化和巖溶發(fā)育史、巖溶發(fā)育特征、規(guī)律以及防治措施等。

2 AHP-信息量法模型理論

層次分析法和信息量法是地質(zhì)災害危險性分區(qū)評價中的常用方法，層次分析法通過專家打分確定每一評價因子的權(quán)重，具有較強的主觀性。信息量法根據(jù)統(tǒng)計學原理獲得每一評價因子提供的信息量值，具備客觀性。將2種方法進行結(jié)合，利用層次分析法確定的權(quán)重與信息量法得到的信息量值疊加得到評價因子的總信息量，充分考慮了各因子的權(quán)重和信息量，從而使地質(zhì)災害危險性評價結(jié)果更加科學、合理。基于AHP-信息量法的巖溶地面塌陷危險性評價步驟如下。

2.1 劃分評價單元

常用的單元劃分方法有規(guī)則單元劃分和不規(guī)則單元劃分2種。為便于讀取參數(shù)及計算簡便，常選用規(guī)則的單元劃分方法。

在進行規(guī)則單元劃分時，確定單元尺寸大小極為關(guān)鍵。若單元尺寸過大，會導致評價精度不足，難以將有用信息精確提取出來；若單元尺寸太小，會因數(shù)據(jù)量過大而導致計算困難。

劃分評價單元時，可根據(jù)經(jīng)驗進行單元尺寸的確定，同時，還可參照經(jīng)驗公式，即

Gs=7.49+0.000 6S-2×10-9S2+

2.9×10-15S3。

(1)

式中：Gs代表適宜網(wǎng)格的大小；S是原始數(shù)據(jù)精度的分母[12]。

2.2 建立遞階結(jié)構(gòu)層次模型和選取評價因子

首先，將待解決的問題條理化、層次化，構(gòu)建一個層次分析的結(jié)構(gòu)模型。模型分為3層：最高層、中間層和最低層。

最高層只有1個元素，指巖溶地面塌陷危險性分區(qū)評價，記為A。

中間層指巖溶塌陷危險性的影響因素，如巖溶條件、水文地質(zhì)條件、地質(zhì)構(gòu)造等，記為Bi(i=1，2，3，…，m)。

最低層指上一層的影響因素的具體因子，如巖溶條件又分為地層巖性、溶洞發(fā)育、巖溶地面塌陷等，記為Ci(i=1，2，3，…，n)。

根據(jù)目標層需要，合理地選取中間層的影響因素，進而對中間層再劃分若干分級，最終建立合理的遞階層次結(jié)構(gòu)，確定各層的評價因子。

(1) 構(gòu)造判斷矩陣A=(aij)n×n。其中aij指第i個評價因子與第j個評價因子的重要性比值，其相對重要性通過T.L.Satty提出的1-9比例標度法進行確定(表1)。

表1 1-9標度法含義Table 1 Connotations of 1-9 standard method

(2) 計算判斷矩陣的最大特征值λmax和特征向量，將特征向量歸一化處理后即得到同一層次中各因子對于上一層次某因子的權(quán)重w。

(3) 利用式(2)—式(3)，對判斷矩陣的合理性進行一致性檢驗。

(2)

(3)

式中：CI為判斷矩陣的一致性指標；n為矩陣階數(shù)；CR為判斷矩陣的隨機一致性比率；RI為判斷矩陣的平均隨機一致性指標，T.L.Satty給出了RI的值(表2)。

表2 平均隨機一致性指標RITable 2 Mean random consistency index RI

當CR≤0.10時，判斷矩陣有較好一致性，判斷矩陣合理可接受；當CR>0.10時，判斷矩陣不滿足一致性要求，需重新構(gòu)造判斷矩陣，直到一致性滿足要求。

(4) 將計算得到的C層各因子相對于B層某一因子的權(quán)重，乘以B層相應因子相對于A層的權(quán)重，即得到C層各因子相對于A層的組合權(quán)重。

就課程具體內(nèi)涵而言，“嶺南藝術(shù)”特色課程核心系列的音樂專業(yè)課主要是讓學生在嶺南藝術(shù)素材的基礎(chǔ)上進行演唱、演奏、表演和創(chuàng)作；美術(shù)專業(yè)課則讓學生以嶺南藝術(shù)素材進行素描靜物、素描頭像、人物速寫、風景速寫、創(chuàng)意素描和創(chuàng)意色彩等創(chuàng)作。

2.4 信息量法確定信息量值

利用式(4)計算各因子所提供的信息量值。

(4)

式中：IAj→B為評價分級j提供事件A發(fā)生的信息量；Nj為發(fā)生地質(zhì)災害單元中具有評價分級j標志的單元數(shù)；N為研究區(qū)中發(fā)生地質(zhì)災害單元總數(shù)；Tj為具有評價分級j標志的單元數(shù)；T為研究區(qū)單元總數(shù)。

2.5 確定綜合信息量值

應用式(5)計算各評價單元的綜合信息量。

(5)

式中：I總為評價單元的綜合信息量值；wi為第i個評價因子的權(quán)重；Iij為第i個評價因子第j分級的信息量值。

2.6 評價結(jié)果輸出

利用MapGIS對各評價因子的圖層進行疊加，并計算各單元的綜合信息量值，最后對綜合信息量值圖層進行重分類，進行地質(zhì)災害危險性分區(qū)。綜合信息量值越大，發(fā)生該類地質(zhì)災害危險性的可能性就越大；反之，綜合信息量值越小，引發(fā)該類地質(zhì)災害危險性的可能性就越小。

圖1 危險性評價層次結(jié)構(gòu)模型Fig.1 Hierarchical model of risk assessment

3 武漢市巖溶地面塌陷危險性評價

3.1 研究區(qū)概況

武漢地處長江中下游平原，江漢平原東部，在113°41′E—115°05′E，29°58′N—31°22′N之間。

武漢市碳酸鹽巖面積達1 100 km2，約占該市總面積的13%[7]。區(qū)內(nèi)分布南北3條近東西向覆蓋型碳酸鹽巖條帶，碳酸鹽巖主要為石炭系中統(tǒng)黃龍組(C2h)灰?guī)r、二迭系下統(tǒng)棲霞組(P1q)灰?guī)r夾炭質(zhì)灰?guī)r及三疊系下統(tǒng)大冶組(T1d)灰?guī)r、泥灰?guī)r[11]。

武漢市地下水類型可分為松散巖類孔隙水、碎屑巖類裂隙孔隙水、碎屑巖類裂隙水和碳酸鹽巖裂隙巖溶水4類。松散巖類孔隙水主要賦存于長江一、二級階地，第四系上更新統(tǒng)及全新統(tǒng)松散的砂、砂礫石或粉細砂的孔隙中；碎屑巖類裂隙孔隙水主要賦存于上第三系含礫砂巖孔隙裂隙中，且伏于第四系全新統(tǒng)孔隙承壓水之下，單井涌水量≤100 m3/d；碎屑巖類裂隙水賦存于晚第三紀以前生成的碎屑巖裂隙中，水質(zhì)良好；碳酸鹽巖裂隙巖溶水賦存于巖層的溶蝕裂隙及溶洞中，巖溶水的補給、徑流、排泄受地質(zhì)環(huán)境條件所制約[10,13]。

由于武漢市地質(zhì)條件、水文地質(zhì)條件較復雜，地下水與長江、漢江水力聯(lián)系密切，在一定范圍內(nèi)發(fā)育有隱伏的碳酸鹽巖，更重要的是人類活動日益強烈，導致武漢地區(qū)地質(zhì)災害類型以巖溶地面塌陷為主。

3.2 計算過程

將研究地區(qū)劃分為100 m×100 m的單元格網(wǎng)，共劃分為5 698個格網(wǎng)。通過對武漢市已發(fā)生的巖溶地面塌陷機理的分析，選取的因子及層次結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

將C層評價因子劃分等級如下。

地層巖性C1： C-P，D，K-E，N，S，T。

溶洞發(fā)育C2：是否存在溶洞發(fā)育區(qū)。

巖溶地面塌陷C3：是否發(fā)生過巖溶地面塌陷現(xiàn)象。

距長江的距離C4：[0，1 000)，[1 000，2 000)，[2 000，3 000)，[3 000，4 000)，≥4 000 m。

斷裂帶分布C5：距斷裂帶距離[0，50)，[50，100)，[100，150)，≥150 m。

覆蓋層厚度C6：[20，22)，[22，24)，[24，26)，[26，28)，[28，30)，≥30 m。

覆蓋層結(jié)構(gòu)C7：一元結(jié)構(gòu)、二元結(jié)構(gòu)。

地下水開采C8：距抽水井的距離[0，50)，[50，100)，≥100 m。

工程活動C9：是否存在工程活動。

應用2.3節(jié)原理及公式，構(gòu)造判斷矩陣(見表3、表4)，計算權(quán)重，并應用式(2)—式(3)進行一致性檢驗。

表3 A-B判斷矩陣Table 3 Judgment matrix of A-B

表4 B1-C判斷矩陣Table 4 Judgment matrix of B1-C

同理計算B2-C，B3-C，B4-C，B5-C權(quán)重，最后計算A-C的總層次權(quán)重(表5)。根據(jù)2.4節(jié)的原理及公式進行計算，得到各因子的信息量值如表5所示。

3.3 評價結(jié)果

應用式(5)將每一因子的權(quán)重和信息量值進行疊加，得到每一評價單元的綜合信息量值。整理得到所有格網(wǎng)的綜合信息量閾值為[0，92]，將綜合信息量值的閾值區(qū)間4等分，從而將巖溶地面塌陷危險性劃分為4個等級：低危險[0，23)，格網(wǎng)數(shù)4 560個，占全區(qū)70.68%；中危險[23，46)，格網(wǎng)數(shù)588個，占全區(qū)15.15%；較高危險[46，69)，格網(wǎng)數(shù)402個，占全區(qū)10.36%；高危險[69，92]，格網(wǎng)數(shù)148個，占全區(qū)3.81%。進而根據(jù)每一格網(wǎng)的信息量值所對應的危險性區(qū)間，對每一格網(wǎng)的危險性進行劃分，最終得到武漢地區(qū)巖溶地面塌陷危險性分區(qū)(圖2)。從評價結(jié)果可以看到，已發(fā)生巖溶塌陷點幾乎都位于高危險區(qū)，個別位于較高危險區(qū)，但也在高危險區(qū)周邊，說明評價結(jié)果較合理、有效。

表5 評價因子權(quán)重及信息量值Table 5 Weights and information quantity values of evaluation factors

圖2 武漢地區(qū)巖溶地面塌陷危險性分區(qū)Fig.2 Risk zoning of karst surface collapse in Wuhan region

4 結(jié) 論

(1) 結(jié)合層次分析法和信息量法對武漢市巖溶地面塌陷進行危險性評價，既考慮了各因子的權(quán)重，又考慮了每一因子所提供的信息量值，將主觀化的量值和客觀化的量值進行結(jié)合，使評價結(jié)果更加科學、合理。

(2) 根據(jù)武漢市巖溶地面塌陷特征，選取了地層巖性、覆蓋層厚度、覆蓋層結(jié)構(gòu)、工程活動、距長江的距離、溶洞發(fā)育、巖溶地面塌陷9個評價因子并劃分為32種分級，從而開展對武漢地區(qū)巖溶地面塌陷的危險性評價。

(3) 利用MapGIS進行疊加計算并生成危險性分區(qū)圖。結(jié)果表明，研究區(qū)內(nèi)高危險區(qū)格網(wǎng)數(shù)148個，占全區(qū)3.81%；較高危險區(qū)格網(wǎng)數(shù)402個，占全區(qū)10.36%；中危險區(qū)格網(wǎng)數(shù)588個，占全區(qū)15.15%；低危險區(qū)格網(wǎng)數(shù)4 560個，占全區(qū)70.68%。

(4) 應用已發(fā)生的巖溶地面塌陷點驗證由AHP-信息量法評價得到的武漢市巖溶地面塌陷危險性分區(qū)圖，結(jié)果表明，已發(fā)生的巖溶地面塌陷點幾乎都落在分區(qū)圖中的高危險區(qū)和較高危險區(qū)，說明應用AHP-信息量法對武漢市巖溶地面塌陷進行危險性分區(qū)評價較為合理、有效。

[1] 張 麗.武漢地區(qū)巖溶及巖溶地面塌陷特征及處理措施[R].武漢：中南建筑設(shè)計院股份有限公司，2015.

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(編輯：羅 娟)

Risk Assessment of Karst Surface Collapse in Wuhan RegionBased on AHP-Information Method

WU Li-qing, LIAO Jing, WANG Wei, PI Wei, ZHOU Lan-lan

(Faculty of Engineering，China University of Geosciences ，Wuhan 430074，China)

Karst surface collapse is the main geological disaster in Wuhan area. We selected nine evaluation factors including formation lithology, groundwater exploitation, distribution of fault zone, thickness of overburden, structure of overburden, engineering activities and distance from the Yangtze River, development of karst caves, and karst collapse points to calculate their comprehensive information values by combining weights determined by analytic hierarchy process and information value calculated by information quantity method. Then the risk zoning assessment of karst surface collapse in Wuhan region was conducted. The accuracy of applying AHP-Information quantity method to the karst surface collapse risk assessment in Wuhan region is verified according to comparison with karst surface collapse already occurred. Points which have already seen karst surface collapse are almost in high risk zone. The evaluation results provide basis for the prevention and control of karst surface collapse in Wuhan region,and the evaluation method could also provide reference for the risk assessment of karst surface collapse in other areas.

karst surface collapse；AHP；information quantity method；risk assessment；Wuhan region

2015-12-31；

2016-02-26

吳麗清(1992-)，女，福建漳州人，碩士研究生，研究方向為地質(zhì)工程，(電話)13476272933(電子信箱)wulq201501@163.com。

10.11988/ckyyb.20151128

2017,34(4):43-47

X820.4

A

1001-5485(2017)04-0043-05