趙騰躍， 何政偉

(成都理工大學(xué) a.地球科學(xué)學(xué)院；b.地質(zhì)調(diào)查研究院，成都 610059)

0 引言

地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)是通過孕災(zāi)因子來預(yù)測災(zāi)害可能發(fā)生的空間位置，對地質(zhì)災(zāi)害的防治與規(guī)劃具有重大意義。自21世紀(jì)來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)、外大量學(xué)者探索建立了相關(guān)方法進(jìn)行易發(fā)性評價(jià)，常用的有層次分析法[1-2]、信息量法[3-4]、證據(jù)權(quán)法[5-6]、邏輯回歸法[7-8]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等[9-10]。研究者們對比了不同易發(fā)性評價(jià)模型的效果，還對不同模型方法重新進(jìn)行了組合，在一定程度上優(yōu)化了易發(fā)性評價(jià)模型。多數(shù)模型方法是單一的利用地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)或地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積來進(jìn)行分析評價(jià)，但對同一種方法中使用兩者的效果差異缺少討論。近年來，金川縣斜坡地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，對金川縣的基礎(chǔ)設(shè)施以及人民的財(cái)產(chǎn)和人身安全構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅，但以往金川縣的地質(zhì)災(zāi)害研究多以泥石流發(fā)育特征及治理為主[11-13]，相關(guān)易發(fā)性評價(jià)研究較少。因此，筆者以金川縣為研究區(qū)，采用信息量模型進(jìn)行易發(fā)性評價(jià)，并探討同一種模型下基于地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)和地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積進(jìn)行評價(jià)的效果差異，以期為金川縣的易發(fā)性評價(jià)和防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃提供參考。

1 研究區(qū)概況

金川縣位于阿壩藏族羌族自治州西南部，地理坐標(biāo)為101°13′E～102°19′E，31°08′N～31°58′N。研究區(qū)山高谷深，地勢起伏較大，區(qū)內(nèi)地貌可劃分為構(gòu)造侵蝕高山、高中山以及“V”型河谷三種類型。金川縣屬于大陸性高原季風(fēng)氣候，四季不明顯，但由于其獨(dú)特的地形地貌條件，氣候隨著海拔高度、地形等變化，垂直氣候帶發(fā)育，多年平均氣溫12.8℃，各地年降水量都在600 mm以上。研究區(qū)內(nèi)分布有變質(zhì)砂巖、板巖、結(jié)晶灰?guī)r、侵入巖體和零星的第四系地層，褶皺斷裂構(gòu)造發(fā)育，地質(zhì)條件復(fù)雜。受托索湖-瑪沁-文縣斷裂帶、龍門山斷裂帶和鮮水河斷裂帶影響，新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈，地質(zhì)結(jié)構(gòu)脆弱，頻發(fā)泥石流、滑坡、崩塌、不穩(wěn)定斜坡等地質(zhì)災(zāi)害。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源及處理

本文的數(shù)據(jù)源主要包括30 m×30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)，來自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)，通過Arcgis平臺提取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡結(jié)構(gòu)類型；1: 50 000地質(zhì)圖提取工程巖組信息和地質(zhì)構(gòu)造信息；2019年金川縣第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)中提取植被與土地利用類型；以2020年GF-1號遙感影像為依據(jù)，參考以往金川縣的地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查，根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害的遙感解譯標(biāo)志，包括色調(diào)、形狀、紋理、大小、陰影、地貌形態(tài)、水系及組合特征等，結(jié)合金川縣的地質(zhì)背景和人類工程活動(dòng)特征，解譯研究區(qū)的斜坡地質(zhì)災(zāi)害。根據(jù)野外實(shí)地調(diào)查結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證并修改完善解譯，最終確定斜坡地質(zhì)災(zāi)害共257處(圖1)，其中滑坡170處，崩塌86處，不穩(wěn)定斜坡1處。

圖1 研究區(qū)域及地質(zhì)災(zāi)害分布Fig.1 Study area and distribution of geological hazard

2.2 研究方法

2.2.1 信息量模型

信息量法從信息論發(fā)展而來，通過信息量化地質(zhì)災(zāi)害影響因子對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的貢獻(xiàn)程度，認(rèn)為單因子信息的質(zhì)量和數(shù)量高低，可以預(yù)測地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性，可利用單因子信息量疊加的總和來評價(jià)地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)程度。中國最早將信息論方法運(yùn)用于滑坡災(zāi)害預(yù)測的是晏同珍[14]，使用了信息量法進(jìn)行三峽庫區(qū)滑坡的空間預(yù)測，隨后許多學(xué)者開始使用這種方法來評價(jià)不同地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性[15]。計(jì)算公式為：

(1)

式中：I(Y,X1,X2，…，Xn)為參與評價(jià)的各指標(biāo)對地質(zhì)災(zāi)害提供的信息量值總和；P(Y,X1，X2，…，Xn)是評價(jià)體系作用下地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率；P(Y)為地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率。

2.2.2 基于點(diǎn)和面的信息量模型

信息量法模型公式中P(Y,X1,X2，…，Xn)，可通過地質(zhì)災(zāi)害的點(diǎn)數(shù)量或地質(zhì)災(zāi)害的實(shí)際面積來計(jì)算。

基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的信息量模型計(jì)算公式：

(2)

式中：I為總信息量值；Ii為單因子信息量值；Nai為研究區(qū)分布在影響因子Xi內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害的個(gè)數(shù)；Na為研究區(qū)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的總個(gè)數(shù)；Si為研究區(qū)含有影響因子Xi的面積；S為研究區(qū)總面積。

基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積的信息量法計(jì)算公式：

(3)

式中：I為總信息量值；Ii為單因子信息量值；Nbi為研究區(qū)分布在影響因子Xi內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害的實(shí)際面積；Nb為研究區(qū)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的總面積；Si為研究區(qū)含有影響因子Xi的面積；S為研究區(qū)總面積。

3 易發(fā)性評價(jià)

斜坡地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生是多種因素綜合作用的結(jié)果，結(jié)合金川縣已有的地質(zhì)災(zāi)害資料、地質(zhì)環(huán)境背景條件以及野外實(shí)地調(diào)查，總結(jié)出金川縣斜坡地質(zhì)災(zāi)害的誘發(fā)因素。最終選取地形起伏度、坡度、斜坡結(jié)構(gòu)類型、斜坡坡形、工程地質(zhì)巖組、地質(zhì)構(gòu)造、水系、植被與土地利用類型等8個(gè)因素作為易發(fā)性評價(jià)的影響因子。根據(jù)前人研究[16]結(jié)合金川縣的實(shí)際情況，最終確定以30 m×30 m的柵格單元來進(jìn)行易發(fā)性評價(jià)。

3.1 評價(jià)因子分級

3.1.1 地形起伏度

地形起伏度能夠反映區(qū)域內(nèi)的地形起伏狀況以及地表破碎程度[17]，與地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生密切相關(guān)。畢曉玲等[18]經(jīng)試驗(yàn)得出2.25 km2為適宜四川省滑坡發(fā)育的地形起伏度計(jì)算的最佳單元。筆者利用Arcgis軟件平臺，基于DEM數(shù)據(jù)以2.25 km2為統(tǒng)計(jì)單元計(jì)算研究區(qū)域的地形起伏度，區(qū)域內(nèi)地形起伏度區(qū)間為0 m～1 590 m，將其劃分為<200 m、200 m～400 m、400 m～600 m、600 m～800 m、800 m～1 000 m、>1 000 m等6級(圖2)。

圖2 地形起伏度因子分級Fig.2 Topographic relief distribution

3.1.2 地形坡度

對斜坡災(zāi)害而言，地形坡度是極為重要的影響因素。Mark等[19]研究得出陡峭的地形處更易發(fā)生滑坡，坡度直接決定了斜坡的應(yīng)力分布，隨著坡度的增加，高陡臨空面、高勢能的出現(xiàn)是決定地質(zhì)災(zāi)害的類型及規(guī)模的主要因素之一。通過Arcgis平臺利用DEM數(shù)據(jù)提取坡度，并將坡度劃分為6級(圖3)。

圖3 地形坡度因子分級Fig.3 Slope distribution

3.1.3 斜坡坡形

剖面曲率是坡度最大方向上的坡度變化率，反映了坡面形態(tài)，斜坡的坡形決定了斜坡內(nèi)應(yīng)力的分布，影響斜坡的剪應(yīng)力和拉應(yīng)力，誘發(fā)斜坡的變形破壞[20]。利用DEM在Arcgis中提取剖面曲率，把剖面曲率>0的歸為凸型坡，剖面曲率<0的歸為凹型坡(圖4)。

圖4 斜坡坡形因子分級Fig.4 Slope shape distribution

3.1.4 斜坡結(jié)構(gòu)類型

在Arcgis平臺應(yīng)用反距離權(quán)重法，斷層作為阻礙要素、對野外調(diào)查獲取的部分傾向和傾角數(shù)據(jù)進(jìn)行插值。將坡度、坡向和插值結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算，獲取研究區(qū)的斜坡結(jié)構(gòu)類型。考慮斜坡的坡度坡向與巖層的傾角傾向之間的關(guān)系，將金川縣的斜坡結(jié)構(gòu)類型分為順向坡、斜向坡、橫向坡和逆向坡等4類(圖5)。

圖5 斜坡結(jié)構(gòu)類型因子分級Fig.5 Type of slope structure distribution

3.1.5 工程地質(zhì)巖組

巖土體的軟硬程度、抗風(fēng)化能力以及應(yīng)力影響著地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性。按照金川縣地層巖性軟硬程度區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)將巖性劃分為松散砂-粘土與礫石雙層土體、半膠結(jié)砂-粘土與礫石雙層土體、較堅(jiān)硬-較弱砂板巖互層巖性綜合體、堅(jiān)硬-較堅(jiān)硬砂巖夾板巖巖性綜合體、堅(jiān)硬塊狀侵入巖巖組等5類(圖6)。

圖6 工程地質(zhì)巖組因子分級Fig.6 Engineering geology groups of rock masses distribution

3.1.6 地質(zhì)構(gòu)造

一般而言，斷層規(guī)模越大，斷層斷裂帶越寬，其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)也越復(fù)雜，從而對附近和斷裂帶上巖體結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性影響越明顯，根據(jù)金川縣地質(zhì)構(gòu)造的特點(diǎn)將與斷層的距離劃分為<1 km、1 km～2 km、2 km～3 km、3 km～8 km、>8 km等5級(圖7)。

圖7 地質(zhì)構(gòu)造因子分級Fig.7 Geological structure distribution

3.1.7 水系

金川縣山高谷深，人類工程活動(dòng)多集中在河谷地帶，兩岸巖土受到水系的沖刷和侵蝕，斜坡的穩(wěn)定性遭到破壞，易誘發(fā)斜坡地質(zhì)災(zāi)害。基于DEM數(shù)據(jù)，提取距水系0 m～300 m、300 m～600 m、600 m～900 m、900 m～1 200 m、1 200 m～1 500 m、>1 500 m的緩沖區(qū)范圍(圖8)。

圖8 水系因子分級Fig.8 River system distribution

3.1.8 植被覆蓋與土地利用類型

一定的植被覆蓋有利于保持水土，減少地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率，但當(dāng)植被覆蓋量超過承載力的臨界值時(shí)，斜坡的穩(wěn)定性會受損。不同的土地利用類型，如農(nóng)耕、城鎮(zhèn)建設(shè)、筑路、采礦、水利水電等會在一定程度上破壞斜坡的穩(wěn)定性，進(jìn)一步誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害。將金川縣的植被覆蓋與土地利用類型劃分為草地、林地、居民地、工業(yè)用地、采礦用地、耕地、裸地和其他等8類(圖9)。

圖9 植被覆蓋與土地利用類型因子分級Fig.9 Vegetation and landuse type distribution

3.2 評價(jià)因子權(quán)重確定

以往調(diào)查獲取的已有斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)通常位于坡腳地帶，不能較好地反映地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的孕災(zāi)環(huán)境，易造成評價(jià)結(jié)果的誤差。為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，斜坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積為“遙感解譯+野外驗(yàn)證”確定的斜坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際范圍，斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)為斜坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際范圍的中心點(diǎn)?；贏rcgis軟件的空間分析功能，計(jì)算各孕災(zāi)分級因子斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度和斜坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積密度，分別利用公式(2)和公式(3)計(jì)算各分級因子的信息量值(評價(jià)因子信息值計(jì)算結(jié)果見表1)，將其賦予各因子分級后的圖層，并統(tǒng)一為30m×30m的柵格數(shù)據(jù)，最后疊加各因子?xùn)鸥瘾@取綜合信息量值。

表1 各評價(jià)因子信息量值Tab.1 Calculations of information quantity of various evaluation factors

3.3 易發(fā)性分區(qū)結(jié)果

綜上，基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)和斜坡地質(zhì)災(zāi)害的實(shí)際面積計(jì)算的信息量值區(qū)間分別為[-8.597 82,6.806 58]、[-13.301,7.348 62]。信息量值代表了地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性，易發(fā)性區(qū)間的劃分影響著地質(zhì)災(zāi)害的其他風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查評價(jià)與防治規(guī)劃。研究者們多數(shù)探索易發(fā)性評價(jià)的模型和方法，對易發(fā)性結(jié)果如何分級討論較少，一般使用的易發(fā)性結(jié)果分級方法有歸一化等間距法、易發(fā)性指數(shù)面積分段法、聚類分析法等方法，最常使用的是自然間斷點(diǎn)法，筆者利用最新提出的歷史地質(zhì)災(zāi)害累計(jì)比例分段法,對易發(fā)性值進(jìn)行區(qū)間劃分。歷史地質(zhì)災(zāi)害累計(jì)比例分段法是解明禮經(jīng)過統(tǒng)計(jì)和實(shí)驗(yàn)，用將從極高易發(fā)性至低易發(fā)性中災(zāi)害點(diǎn)應(yīng)占比例分別為65%、20%、10%、5%，這一規(guī)律，來指導(dǎo)易發(fā)性區(qū)間劃分的方法，并證明了此方法運(yùn)用于四川省汶川縣易發(fā)性評價(jià)的合理性和較其它分級方法的最優(yōu)性[21]。分區(qū)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表明(表2)，基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的信息量模型評價(jià)結(jié)果中(圖10(a))：低易發(fā)面積>中易發(fā)面積>高易發(fā)面積>極高易發(fā)面積，分別占總面積的39.32%、24.58%、18.82%、17.28%，各分區(qū)災(zāi)害點(diǎn)密度(個(gè)/km2)分別為0.01、0.02、0.05、0.18?；谛逼碌刭|(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積的信息量模型評價(jià)結(jié)果中(圖10(b))：低易發(fā)面積>極高易發(fā)面積>高易發(fā)面積>中易發(fā)面積，分別占總面積的39.49%、28.01%、19.20%、13.30%，各分區(qū)災(zāi)害點(diǎn)密度(個(gè)/km2)分別為0.01、0.11、0.05、0.04。兩種信息量模型評價(jià)結(jié)果分布相似，均滿足災(zāi)害點(diǎn)密度和災(zāi)害點(diǎn)占比隨著易發(fā)性程度的增大而增大這一驗(yàn)證規(guī)律，較符合研究區(qū)斜坡地質(zhì)災(zāi)害的分布情況。

表2 易發(fā)性分區(qū)統(tǒng)計(jì)表Tab.2 Statistical table of susceptible zoning of geological hazard

圖10 易發(fā)性分區(qū)結(jié)果Fig.10 Slope geological hazard susceptibility distribution map(a)基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的信息量模型;(b)基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積的信息量模型

圖11 ROC曲線驗(yàn)證結(jié)果Fig.11 ROC curve of susceptibility evaluation result

3.4 精度驗(yàn)證對比分析

采用受試者工作曲線(ROC曲線)來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木_度，其曲線下方面積(area under the curve, AUC)指標(biāo)可用來判斷模型評價(jià)結(jié)果的精度。文中假陽性率即未發(fā)生斜坡地質(zhì)災(zāi)害被正確預(yù)測的比例，真陽性率即斜坡地質(zhì)災(zāi)害被正確預(yù)測的比例[22]。AUC指標(biāo)越大，表明模型評價(jià)結(jié)果的精確度越高[23]。

將257個(gè)斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)和隨機(jī)選取的257個(gè)非地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)，代入基于點(diǎn)和基于面的信息量模型中，利用SPSS平臺中的ROC曲線分析模塊進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)和斜坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積的信息量模型AUC值分別為0.81、0.768，前者精確度高于后者，兩者AUC值均大于0.5，表明運(yùn)用信息量模型進(jìn)行金川縣斜坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)的合理性和有效性。

4 結(jié)語

以金川縣為研究區(qū)，采用遙感解譯與地面調(diào)查相結(jié)合的綜合手段獲取災(zāi)害數(shù)據(jù)，選取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡結(jié)構(gòu)類型、地質(zhì)構(gòu)造、水系、工程地質(zhì)巖組、植被與土地利用類型等8個(gè)孕災(zāi)因子，分別基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)和斜坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際面積，利用信息量模型進(jìn)行研究區(qū)易發(fā)性評價(jià)，得出了以下結(jié)論：

1)隨著研究區(qū)內(nèi)地形起伏度和坡度的增加，斜坡地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育程度增高，到了1 000 m的地勢差和50°的斜坡臨界值時(shí)，不利于松散物質(zhì)的堆積，斜坡地質(zhì)災(zāi)害減少；在堅(jiān)硬-較堅(jiān)硬砂巖夾板巖巖性綜合體中，斜坡地質(zhì)災(zāi)害面積較大；距水系距離越近，斜坡地質(zhì)災(zāi)害越多。

2)利用最新提出的歷史地質(zhì)災(zāi)害累計(jì)比例分段法劃分易發(fā)性區(qū)間，優(yōu)化了金川縣易發(fā)性評價(jià)的分區(qū)結(jié)果，對于防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃有更佳的參考性。整體上，金川縣中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、極高易發(fā)區(qū)約占研究區(qū)的60%，發(fā)育了研究區(qū)95%的斜坡地質(zhì)災(zāi)害。極高易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)沿河谷兩岸呈條帶狀分布，區(qū)內(nèi)地勢起伏較大，人類相對聚居在河谷兩岸地勢相對平緩的區(qū)域。開挖坡腳、切坡建房等人類工程活動(dòng)頻繁，極易破壞斜坡穩(wěn)定性，誘發(fā)斜坡地質(zhì)災(zāi)害。低易發(fā)區(qū)斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度極低，多是高山、極高山、溝谷和河流的上游地區(qū)，人類活動(dòng)微弱。

3)利用ROC曲線進(jìn)行精度驗(yàn)證，基于點(diǎn)的信息量模型AUC值為0.81，基于面的信息量模型AUC值為0.768。結(jié)果證明使用信息量模型評價(jià)金川縣斜坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的合理性，表明基于斜坡地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的信息量模型評價(jià)可以達(dá)到甚至優(yōu)于基于斜坡災(zāi)害實(shí)際范圍的評價(jià)效果，簡化計(jì)算的同時(shí)，修正誤差提高了評價(jià)結(jié)果精確度，可為金川縣易發(fā)性評價(jià)及防災(zāi)減災(zāi)工作提供參考。