賈麗娜，梁收運(yùn)

(1.蘭州大學(xué)西部災(zāi)害與環(huán)境力學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州 730000；2.甘肅省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院，甘肅省地下水工程及地?zé)豳Y源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州 730050 )

地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)，是防災(zāi)、減災(zāi)工作重要的環(huán)節(jié)[1]，其核心內(nèi)容為確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值。目前權(quán)重確定方法很多，大致可分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法[1]。常見的主觀賦權(quán)法有層次分析法[3-5]、專家調(diào)查法[6]、最小平方法[7]、環(huán)比評(píng)分法[8]等。主觀賦權(quán)法運(yùn)用時(shí)間長(zhǎng)、較成熟，但美中不足的是結(jié)果具有明顯的主觀性、隨意性和缺乏客觀判斷的局限性。常見的客觀賦權(quán)法有確定性系數(shù)[9]、熵值法[10]、變異系數(shù)法[11-12]、多目標(biāo)規(guī)劃法[13]等?？陀^賦權(quán)法建立在數(shù)學(xué)理論之上，但前提是有充足的數(shù)據(jù)作為支撐，推廣性和融入性較差，難以體現(xiàn)決策者對(duì)不同賦權(quán)因子的重視程度。

鑒于兩種賦權(quán)法各自的優(yōu)劣勢(shì)，為了能夠取長(zhǎng)補(bǔ)短，更好地應(yīng)用于實(shí)踐。近年來，組合賦權(quán)法逐漸被人們廣泛應(yīng)用，比如基于對(duì)比法和權(quán)的最小平方法的組合賦權(quán)法[14]，采用兩種方法權(quán)重的算術(shù)平均值作為結(jié)果，缺乏客觀依據(jù)；粗糙集優(yōu)化后的層次分析法與信息熵法的組合賦權(quán)法[15]，這種賦權(quán)法雖然較為嚴(yán)謹(jǐn)，但仍會(huì)出現(xiàn)權(quán)重結(jié)果大者更大、小者更小的情況；基于變異系數(shù)的聚類分析法[16]，其主觀性較強(qiáng)，弱化了客觀權(quán)重值的作用，整體結(jié)果偏向主觀化。

數(shù)學(xué)模型各有利弊，需要根據(jù)研究區(qū)域的不同，數(shù)據(jù)樣本的不同，選擇適合的數(shù)學(xué)方法組合建模才能夠取長(zhǎng)補(bǔ)短。因此，本文以甘肅省華池縣為例，針對(duì)一般賦權(quán)法的不足，擬采用操作性強(qiáng)且可相互制約、取長(zhǎng)補(bǔ)短的最小平方法和層次分析法兩種主觀賦權(quán)法以及變異系數(shù)法和熵值法兩種客觀賦權(quán)法，選取地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、工程巖組、水系、降雨、植被覆蓋率和人類工程活動(dòng)7個(gè)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別得到致災(zāi)因子的主、客觀權(quán)重，再建立基于矩估計(jì)理論[17]的最優(yōu)組合賦權(quán)模型，分別計(jì)算主、客觀權(quán)重的相對(duì)重要性系數(shù)，從而確定組合權(quán)重?；谝延醒芯浚⒔Y(jié)合頻度分布曲線與自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，確定易發(fā)性分區(qū)的界限值，最后利用GIS的疊加、重分類功能對(duì)華池縣地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性開展研究評(píng)價(jià)。

1 研究方法

1.1 單一賦權(quán)法原理介紹

本文采用最小平方法和層次分析法確定主觀權(quán)重，采用變異系數(shù)法和熵值法確定客觀權(quán)重，最后基于矩估計(jì)理論對(duì)4種單一權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化、綜合。

1.1.1 最小平方法計(jì)算原理

(1) 根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)aj的重要性，將其進(jìn)行兩兩比較，由比較結(jié)果確定其判斷矩陣A:

(1)

(2) 權(quán)向量Pθ的解析表達(dá)式[18,19]為:

(2)

1.1.2 層次分析法計(jì)算原理

層次分析法是解決多目標(biāo)、多層次復(fù)雜問題的常用方法，通?？偰繕?biāo)下設(shè)若干子目標(biāo)，子目標(biāo)又由多個(gè)層次構(gòu)成，通過專家評(píng)分法模糊量化各級(jí)指標(biāo)的排序，以此結(jié)果作為決策依據(jù)[20]。過程如下：

(1) 構(gòu)建判斷矩陣。計(jì)算單排序時(shí)，不同因素之間的判斷比較可簡(jiǎn)單量化為兩兩因素之間模糊對(duì)比，量化方法引入1～9標(biāo)度法，并寫成矩陣的形式，其標(biāo)度及含義如表1所示。

表1 判斷矩陣標(biāo)度及其含義

表2 同階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI

(3) 子目標(biāo)排序問題及一致性檢驗(yàn)?？偲骄S機(jī)一致性檢驗(yàn)比率Rc可按下式計(jì)算：

(3)

只有當(dāng)“總平均隨機(jī)一致性檢驗(yàn)比率”RC<0.10 時(shí),結(jié)果值可信、可取，否則要對(duì)判斷矩陣中成對(duì)因素的取值進(jìn)行調(diào)整。

1.1.3 變異系數(shù)法計(jì)算原理

變異系數(shù)是對(duì)樣本數(shù)據(jù)特征值變異程度的度量，其確定權(quán)重的基本思想是：在一個(gè)多指標(biāo)評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，如果所有評(píng)價(jià)對(duì)象基于某個(gè)指標(biāo)的特征值變化程度都很大，則說明該指標(biāo)對(duì)待不同的評(píng)價(jià)對(duì)象具有較強(qiáng)差異性，可以從該指標(biāo)角度突出評(píng)價(jià)對(duì)象的特點(diǎn)，在賦權(quán)重時(shí)應(yīng)考慮賦予較重比例。具體計(jì)算步驟如下：

(1) 構(gòu)造評(píng)價(jià)矩陣，有m個(gè)待評(píng)價(jià)對(duì)象，有n個(gè)參與評(píng)價(jià)的指標(biāo)，則有評(píng)價(jià)矩陣：x=[xij]m×n(i=1,2, ……,m;j=1,2, ……,n),其中：xij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的特征值。

(2) 計(jì)算第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的變異系數(shù)

(4)

(5)

(3) 歸一化，得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

(6)

1.1.4 熵值法計(jì)算原理

熵表示系統(tǒng)不確定性的度量，其確定權(quán)重的原理是：利用評(píng)價(jià)系統(tǒng)中各目標(biāo)的信息，通過熵值法計(jì)算出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵ei。某指標(biāo)的熵值ei越大，則說明該指標(biāo)的無序度越小，提供的信息越少，則應(yīng)賦予該指標(biāo)較小的權(quán)重[21]。方法如下：

(1) 依據(jù)式(7)計(jì)算出第i個(gè)指標(biāo)的信息熵ei

(7)

(3) 根據(jù)式(8)計(jì)算出第i個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)wi

(8)

1.2 矩估計(jì)理論用于最優(yōu)組合賦權(quán)法

為了在評(píng)價(jià)中體現(xiàn)專家的主觀經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)又以數(shù)據(jù)為本體現(xiàn)出客觀性，本文對(duì)上述主、客觀權(quán)重確定方法進(jìn)行了最優(yōu)化組合。

假設(shè)有l(wèi)種主觀賦權(quán)方法，讓其對(duì)綜合評(píng)價(jià)中的指標(biāo)一一賦權(quán)，則可以得到一個(gè)主觀權(quán)重集合Wo={Woj∣1≤o≤l;1≤j≤n} ，基本要求是權(quán)重集合內(nèi)的子項(xiàng)均需滿足歸一性和非負(fù)性。

采用q-l種客觀賦權(quán)法，對(duì)歸一化后的決策矩陣內(nèi)各指標(biāo)一一賦權(quán)，則可以得到一個(gè)客觀權(quán)重集合Ws={Wsj∣l+1≤s≤q;1≤j≤n}，權(quán)重集合內(nèi)的子項(xiàng)同樣得滿足歸一性和非負(fù)性的基本要求。

假設(shè)權(quán)重集合為{ω1，ω2，…，ωn}。就主觀權(quán)重而言，如果決策者人數(shù)很多，由大數(shù)定理可知其判斷的權(quán)向量結(jié)果接近{ω1，ω2，…，ωn}；就客觀權(quán)重而言，依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，可當(dāng)作抽樣樣本來估計(jì){ω1，ω2，…，ωn}。

現(xiàn)分別從主觀權(quán)重中抽取l個(gè)樣本、從客觀權(quán)重中抽取q-l個(gè)樣本，即每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)uj(1≤j≤n)有q個(gè)權(quán)重樣本，此時(shí)權(quán)重集合需滿足與q個(gè)權(quán)重向量的離散值越小越好。此外，對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)，不同主客觀權(quán)重的重要程度不同，現(xiàn)用α和β分別表示主、客觀權(quán)重的重要程度系數(shù)[21,22]。

構(gòu)建模型，見式(9):

(9)

式中：0≤ωj≤1；1≤j≤n。

q個(gè)樣本來自兩個(gè)總體，基于矩估計(jì)理論對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)uj(1≤j≤n)，計(jì)算其期望值，見式(10)和式(11)。

(10)

(11)

(12)

(13)

根據(jù)式(12)和式(13)，分別得到各指標(biāo)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重重要系數(shù)。對(duì)于決策矩陣中的評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以根據(jù)矩估計(jì)理論，假設(shè)n個(gè)樣本是從兩個(gè)總體數(shù)據(jù)中分別取出的，可得式(14)和式(15):

(14)

(15)

對(duì)每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)uj，希望其H(ωj)越小越好，那么模型就由式(9)轉(zhuǎn)化為式(16):

(16)

評(píng)價(jià)體系中各目標(biāo)的最優(yōu)組合權(quán)向量即可通過式(16)求解。

將上述結(jié)果代入到式(17)，得到易發(fā)性指數(shù)I:

(17)

易發(fā)性指數(shù)I與各評(píng)價(jià)單元發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性正相關(guān)。

2 研究實(shí)例

華池縣地處甘肅省東部，屬于慶陽市管轄，其地理坐標(biāo)為：東經(jīng)107°29′～108°33′，北緯36°07′～36°51′。全縣南北長(zhǎng)37～110 km，東西寬27～84 km，總面積3 776 km2。本區(qū)地勢(shì)自北西高、南東低，相對(duì)高差約671.6 m，地形起伏，溝壑縱橫。區(qū)內(nèi)馬蘭黃土廣泛分布，厚10～30 m，遇水易軟化具濕陷性。根據(jù)巖土體的工程地質(zhì)性質(zhì)，境內(nèi)巖土體被分為以下5類：軟弱-較堅(jiān)硬層狀泥巖夾砂巖巖組，軟弱層狀泥巖巖組，砂礫石單層土體，黃土狀土、泥質(zhì)砂礫石雙層土體，黃土。境內(nèi)河流眾多，以元城川、白馬川、柔遠(yuǎn)河、壕城川及二將川5條河流為主。境內(nèi)降雨具有地域不均性，雨量東南多、西北少，中間呈遞減趨勢(shì)。

華池縣境內(nèi)地質(zhì)環(huán)境條件復(fù)雜，地質(zhì)災(zāi)害具有群發(fā)性、覆蓋面廣、突發(fā)性強(qiáng)、災(zāi)情重的特點(diǎn)[23]。近年來，隨著隴東經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及能源的大量開采，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與自然災(zāi)害之間的矛盾日益突出，再加上極端氣候以及地震等多重因素的疊加，災(zāi)害發(fā)生的頻率與規(guī)模超出了以往水平。境內(nèi)主要發(fā)育的地質(zhì)災(zāi)害類型有滑坡、崩塌、泥石流、不穩(wěn)定斜坡和地裂縫。截止調(diào)查為止，共發(fā)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)184處，其中滑坡73處，崩塌8處，泥石流52條，不穩(wěn)定斜坡48處，地裂縫3處。國(guó)內(nèi)已有學(xué)者針對(duì)該地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行了研究，取得了一些新的認(rèn)識(shí)[24-25]。

根據(jù)前人研究成果和區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育現(xiàn)狀[26-27]，在充分考慮資料可獲得性、研究范圍大小、研究精度等因素的前提下，最終本區(qū)易發(fā)性評(píng)價(jià)體系選取地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、工程巖組、水系、降雨、植被覆蓋率和人類工程活動(dòng)7個(gè)指標(biāo)。其中，地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、工程巖組、水系4個(gè)指標(biāo)是地質(zhì)災(zāi)害形成的內(nèi)因，降雨、植被覆蓋率、人類工程活動(dòng)3個(gè)指標(biāo)是誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的外因。在此基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)分析評(píng)價(jià)指標(biāo)與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的確切關(guān)系，制定符合本區(qū)易發(fā)性評(píng)價(jià)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，見表3。

表3 華池縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性程度定性評(píng)價(jià)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)表

依據(jù)相關(guān)資料，結(jié)合調(diào)查問詢相關(guān)地質(zhì)專家，建立7個(gè)指標(biāo)的層次分析法判斷矩陣，見表4。

對(duì)華池縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，基本步驟如下所述。

表4 層次分析法判斷矩陣

(1) 基于最小平方法的主觀權(quán)重的確定。根據(jù)各評(píng)價(jià)因子的重要性，將其進(jìn)行兩兩比較，由比較結(jié)果可確定判斷矩陣，見表4，最終得出各指標(biāo)的權(quán)重Wz={0.349，0.064，0.206，0.065，0.121，0.074，0.121}。

(2) 基于層次分析法的主觀權(quán)重的確定。根據(jù)表4的專家打分，最終得出各指標(biāo)的權(quán)重Wc={0.338，0.063，0.210，0.063，0.124，0.081，0.121}。

(3) 基于變異系數(shù)法的客觀權(quán)重的確定。從災(zāi)害點(diǎn)中選出20個(gè)點(diǎn)，并依據(jù)表3進(jìn)行賦值,見表5。

表5 研究區(qū)災(zāi)害點(diǎn)與其對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦值表

求得各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差σ1=8.71，σ2=2.59，σ3=1.47，σ4=2.62，σ5=2.24，σ6=1.77，σ7=3.84，進(jìn)一步根據(jù)式(8)求得各指標(biāo)權(quán)重值Wb={0.395，0.124，0.046，0.104，0.090，0.052，0.189}。

(4) 基于熵值法的客觀權(quán)重的確定。依據(jù)表5中數(shù)據(jù)，對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，可得到評(píng)價(jià)指標(biāo)與災(zāi)害點(diǎn)的評(píng)判矩陣pij。根據(jù)式(9)求得各指標(biāo)熵值e1=0.914，e2=0.951，e3=0.995，e4=0.965，e5=0.975，e6=0.989，e7=0.896，總熵值E=6.685，根據(jù)式(10)得各指標(biāo)權(quán)重Ws={0.237，0.156，0.016，0.111，0.079，0.035，0.330}。

(5) 各指標(biāo)主、客觀權(quán)重最優(yōu)組合。根據(jù)式(12)～(17)可以求出上述主觀權(quán)重Wz，Wc和客觀權(quán)重Wb，Ws的重要程度系數(shù)α=0.518，β=0.482，根據(jù)主、客觀權(quán)重的重要性系數(shù)，最終可得各指標(biāo)主、客觀權(quán)重的組合向量W={0.332，0.102，0.124，0.085，0.105，0.062，0.190}。

在ArcGis10.2中，將7個(gè)評(píng)價(jià)因子按照表3所示分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行賦值，并以30 m×30 m的像元大小對(duì)其柵格化，隨后將因子的組合權(quán)重值在柵格計(jì)算器下疊加處理，即得到各評(píng)價(jià)單元的易發(fā)性指數(shù)。最終得到單元的易發(fā)性指數(shù)范圍為0.99～9.99，數(shù)值大小與發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性大小呈正相關(guān)。為了方便直觀，將結(jié)果進(jìn)行0～1之間線性歸一化處理，并且以0.05為步長(zhǎng)繪制單元值累計(jì)頻度分布曲線(如圖1所示)。其中，A表示某一特定值單元的面積占研究區(qū)總面積的百分比，B表示小于某一特定值的累計(jì)面積與研究區(qū)總面積的百分比。

圖1 累計(jì)頻度分布曲線

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，以“區(qū)內(nèi)相似、區(qū)間相異”為原則，本文將研究區(qū)分為地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害中易發(fā)區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害低易發(fā)區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害極低易發(fā)區(qū)4個(gè)區(qū)。結(jié)合頻度分布曲線，為了合理劃定不同分區(qū)的界限值，采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法[28-29]對(duì)易發(fā)性分區(qū)圖進(jìn)行重分類，結(jié)果顯示自然間斷點(diǎn)分別為0.39,0.54,0.69。據(jù)此，可以確定易發(fā)性分區(qū)的界限值，即高易發(fā)區(qū)為(0.69,1)，中易發(fā)區(qū)為(0.54,0.69)，低易發(fā)區(qū)為(0.39,0.54)，極低易發(fā)區(qū)為(0,0.39)。利用GIS的重分類功能，得到分區(qū)結(jié)果如圖2所示。

同時(shí)，將華池縣災(zāi)害點(diǎn)與易發(fā)性分區(qū)對(duì)比分析，結(jié)果如表6所示：

表6 組合賦權(quán)法得到的易發(fā)性分區(qū)與災(zāi)害點(diǎn)密度對(duì)比

圖2 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)

通過上述表格可知，災(zāi)害點(diǎn)密度大小與易發(fā)性分區(qū)結(jié)果呈正相關(guān)，且較符合實(shí)際情況。研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)說明如下：

(1) 高易發(fā)區(qū)：面積為1 078.75 km2，占研究區(qū)面積的29%，主要包括柔遠(yuǎn)河流域一帶、城壕鄉(xiāng)、喬河鄉(xiāng)、南梁鄉(xiāng)、元城川河谷階地一帶。區(qū)內(nèi)河流侵蝕強(qiáng)烈，溝壑縱橫，地質(zhì)環(huán)境脆弱，人口密集，同時(shí)也是輸變電站、水利水電工程、公路、橋梁、耕地等分布相對(duì)密集的區(qū)域。人類工程活動(dòng)頻繁，區(qū)內(nèi)分布地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)61處。

(2) 中易發(fā)區(qū)：面積為1 113.95 km2，占研究區(qū)面積的30%，主要包括元城川流域中-上游區(qū)域、悅上公路沿線地區(qū)、上里塬鄉(xiāng)、林鎮(zhèn)鄉(xiāng)。區(qū)內(nèi)河流侵蝕強(qiáng)烈，相對(duì)高差較大，地質(zhì)環(huán)境條件較差，人口較密集，同時(shí)也是耕地、公路、橋梁較為密集的區(qū)域。人類工程活動(dòng)較強(qiáng)烈，區(qū)內(nèi)分布地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)59處。

(3) 低易發(fā)區(qū)：面積為1 032.26 km2，占研究區(qū)面積的27%，主要包括中東部山莊鄉(xiāng)一帶，大鳳川流域，研究區(qū)西部的上里塬鄉(xiāng)黃土臺(tái)塬地區(qū)。區(qū)內(nèi)地貌類型主要為黃土低山丘陵區(qū)，植被良好，主要為耕地、林地，人類工程活動(dòng)等因素影響較小，區(qū)內(nèi)分布地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)45處。

(4) 極低易發(fā)區(qū)：面積為482.52 km2，占研究區(qū)面積的13%，主要包括研究區(qū)西部的元城至喬川鄉(xiāng)部分地區(qū)、五蛟鄉(xiāng)周邊地區(qū)。區(qū)內(nèi)地貌類型主要為黃土低山丘陵區(qū)，植被較好，主要為林地、草地、耕地，人類工程活動(dòng)等因素影響微弱，區(qū)內(nèi)分布地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)19處。

3 結(jié)論

(1) 本文以甘肅省華池縣為研究區(qū)，基于地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查數(shù)據(jù)，分析了對(duì)區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育起控制作用的各個(gè)因素，從內(nèi)因與外因綜合考慮，選定了地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、工程巖組、水系、降雨、植被覆蓋率和人類工程活動(dòng)7個(gè)指標(biāo)構(gòu)建本區(qū)易發(fā)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

(2) 不同賦權(quán)法各有優(yōu)缺點(diǎn)，為了取長(zhǎng)補(bǔ)短，改進(jìn)一般組合賦權(quán)法的不足，本文分別采用最小平方法和層次分析法兩種主觀賦權(quán)法以及變異系數(shù)法和熵值法兩種客觀賦權(quán)法進(jìn)行組合。對(duì)比一般組合賦權(quán)法，具有以下優(yōu)勢(shì)：①模型的建立基于矩估計(jì)理論，通過求解主、客觀權(quán)重的相對(duì)重要性系數(shù)以及模型的最優(yōu)解來確定最優(yōu)組合權(quán)重，兩組主(客)觀權(quán)重可以相互制約，同時(shí)為解決線性加權(quán)法在確定權(quán)重相對(duì)重要性方面提供了解決思路，優(yōu)化了組合權(quán)重確定方法；②文中所采用的方法操作性強(qiáng)，具有良好的適用性與可塑性，為今后的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)研究提供了參考。

(3) 采用矩估計(jì)理論對(duì)主、客觀權(quán)重進(jìn)行最優(yōu)組合。通過上述方法確定評(píng)價(jià)因子權(quán)重并結(jié)合頻度分布曲線與自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，確定易發(fā)性分區(qū)的界限值，最后利用GIS的疊加、重分類功能對(duì)華池縣地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性開展研究評(píng)價(jià)，將該區(qū)域劃分為高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、極低易發(fā)區(qū)。

(4) 評(píng)價(jià)結(jié)果表明：高易發(fā)區(qū)人口相對(duì)密集，占研究區(qū)總面積的29%，災(zāi)害占比33.2%，災(zāi)害點(diǎn)密度最高，平均密度為0.056個(gè)/km2；中易發(fā)區(qū)人口也相對(duì)密集，占研究區(qū)總面積的30%，災(zāi)害占比32.1%，災(zāi)害點(diǎn)平均密度為0.053個(gè)/km2；低易發(fā)區(qū)人口相對(duì)稀疏，占研究區(qū)總面積的27%，災(zāi)害占比24.5%，災(zāi)害點(diǎn)平均密度為0.044個(gè)/km2；極低易發(fā)區(qū)人口稀疏，占研究區(qū)總面積的13%，災(zāi)害占比10.3%，災(zāi)害點(diǎn)密度最低，平均密度為0.039個(gè)/km2。由此可見，災(zāi)害點(diǎn)密度大小與易發(fā)性分區(qū)結(jié)果呈正相關(guān)。

(5) 基于既有經(jīng)驗(yàn)與研究，通常選取地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、工程巖組、水系、降雨、植被覆蓋、人類活動(dòng)7個(gè)方面作為評(píng)價(jià)因子。這樣可以高效利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，且可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)較為準(zhǔn)確地賦值。但今后還可進(jìn)一步思考完善，提出更優(yōu)的評(píng)價(jià)因子組合以及賦值標(biāo)準(zhǔn)。