陳夢源, 李慧娟*, 劉 暢, 潘 峰, 李 喜, 涂 婧, 王藝霖, 何 睿, 王海艷

(1.資源與生態(tài)環(huán)境地質湖北省重點實驗室,湖北 武漢 430034; 2.湖北省地質環(huán)境總站,湖北 武漢 430034; 3.中國地質大學(武漢) 工程學院,湖北 武漢 430074)

地質災害易發(fā)性評價是地質災害調查評價的重要組成部分,其對識別潛在災害風險、地方政府防災減災具有重要意義。隨著地理信息系統(tǒng)(GIS)的提出,地質災害評價研究發(fā)生了一次里程牌式的跨越。相較于國外[1-4],國內相關研究起步較晚,但發(fā)展迅速。目前,地質災害易發(fā)性評價模型大致可分為啟發(fā)式(層次分析法(AHP)[5]、灰色關聯(lián)模型[6]等)、常規(guī)數理統(tǒng)計(信息量法[7]、證據權法[8]等)和機器學習法(隨機森林模型[9]、支持向量機模型[10]等)三大類型[11]。中國地質調查局2020年3月發(fā)布的《地質災害風險調查評價技術要求(1∶50 000)(試行)》推薦的信息量、證據權模型是目前最常用的評價方法[12-16]。

隨著國內地質災害防治體系不斷健全和完善,地質災害調查評價工作逐漸由全域1∶5萬普查向重點地域1∶1萬詳查轉變。由于大比例尺地質災害詳查工作區(qū)域的限制,進行易發(fā)性評價時存在災害點樣本較少的局限性,不利于數理統(tǒng)計模型預測。同時,區(qū)域地質災害發(fā)育往往不是單一類型,若在易發(fā)性評價中籠統(tǒng)分析,也不利于地質災害的精準預測[17-18]。

AHP作為啟發(fā)式模型的代表,能有效利用專家知識,降低多源異構數據的不確定性,即使在數據較少或質量一般的情況下,也可以發(fā)揮一定的評價效果。頻率比法(FR)作為常用的評價指標聯(lián)接方法[19],可以定量分析地質災害與因子間的關聯(lián)性特征[20],從而更有效反映因子對地質災害發(fā)生概率的作用大小。頻率比—層次分析(FR-AHP)模型融合了FR的因子分級和AHP的權重計算,相對于其他模型,在考慮數據規(guī)律的同時,降低了對樣本數量的依賴,對區(qū)域大比例尺易發(fā)性評價具有較強的適用性。因此,本文以漁洋河流域[21]為研究區(qū),開展基于FR-AHP模型的滑坡、崩塌易發(fā)性綜合評價研究。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處鄂西南山地與江漢平原的交接地帶,整體地勢南西高、北東低,南西部屬中、低山區(qū),中部見丘陵零星分布于山地之間,北東部屬丘陵、崗地和平原區(qū)。區(qū)內降雨量充沛,降雨時間相對較集中。該區(qū)經歷多期次構造運動,斷裂及褶皺發(fā)育,地質構造復雜;巖性以碳酸鹽巖為主,巖溶較為發(fā)育,巖體結構較為破碎,風化強烈。

近年來,隨著區(qū)內經濟建設迅速發(fā)展,人類工程活動日益頻繁,破壞了其原始地質環(huán)境條件,導致原本脆弱的地質環(huán)境條件進一步惡化,引發(fā)、加劇了大量地質災害,給河谷區(qū)道路交通、水電工程和城鎮(zhèn)建設帶來重大安全隱患,嚴重制約著地方經濟社會可持續(xù)發(fā)展。

研究區(qū)共發(fā)育地質災害113處,以滑坡為主,共計78處,占研究區(qū)地質災害總數的69.0%;其次為地面塌陷19處,占比16.8%;崩塌14處,占比12.4%;泥石流僅2處,占比1.8%,詳見圖1。李慧娟等[22]對該區(qū)地質災害發(fā)育特征進行了詳細研究,為本次開展地質災害易發(fā)性評價打好了基礎。

圖1 研究區(qū)地質災害分布簡圖Fig.1 Distribution map of geological hazards in the study area

2 評價模型

2.1 AHP模型

AHP模型將一個復雜的目標決策問題層次化分解,形成目標、準則、指標等多個層次,通過計算最下層指標權重的總排序,建立多指標優(yōu)化解決目標決策問題的系統(tǒng)方法,具有很強的邏輯性[23]。通過AHP模型計算評價指標權重的具體步驟如下:

(1) 建立判斷矩陣。以A表示目標,ui、uj(i,j=1,2,…,n)表示指標,uij表示ui對uj的相對重要權數,建立A-U判斷矩陣P。

(1)

(2) 重要性排序。計算特征向量w并歸一化,即為各指標重要性排序(權重)Pw。公式如下:

Pw=λmaxw

(2)

式中:λmax為判斷矩陣得到的最大特征根。

(3) 一致性檢驗。判斷指標權重是否合理,則需要進行一致性檢驗。公式如下:

(3)

(4)

式中:CR為判斷矩陣的隨機一致性比率;CI為判斷矩陣的一般一致性指標;RI為判斷矩陣的平均隨機一致性指標(1～9階判斷矩陣RI值參見表1)。

表1 1～9階判斷矩陣RI值Table 1 Judgment matrix RI values of order 1～9

當判斷矩陣P的CR<0.1或λmax=n,CI=0時,認為P具有滿意的一致性,否則需要調整判斷矩陣。

層次分析法根據專家經驗選擇評價因子,通過矩陣計算完成因子權重分配,具有操作簡單、計算速度快的特點。

2.2 FR模型

FR模型是一種雙變量純數理統(tǒng)計方法,用來計算因變量和自變量之間的相關性(概率關系)。根據相關性分析,可以對自變量進行離散化處理,從而提高分類的準確性。計算分類區(qū)間i中xi與yi的頻率比(FRi),即相關性,公式如下:

(5)

式中:X為自變量;Y為因變量;xi、yi(i=1,2,…,n)分別為第i類自變量和因變量。

通過計算評價因子與地質災害的頻率比,來表示評價因子與地質災害發(fā)生的相關程度。FRi>0表示該評價因子對地質災害發(fā)生有一定影響,且FRi越大表示相關性越高;FRi<0表示該評價因子對地質災害發(fā)生無明顯影響。

通過對頻率比接近的分類區(qū)間進行合并,從數據特征實現(xiàn)評價因子指標的分級[24]。運用FR模型能夠一定程度上彌補AHP模型中因子分級、權重全部依賴專家經驗的弊端,為易發(fā)性評價模型提升精確度。

2.3 FR-AHP模型

FR-AHP模型本質是利用FR模型優(yōu)化評價指標聯(lián)接方法,從而結合AHP模型實現(xiàn)易發(fā)性評價,其吸納了兩者的優(yōu)點,將專家知識引入分析過程的同時,尊重客觀數據規(guī)律,能有效提高評價準確性,且具有較強的適用性。

3 地質災害易發(fā)性評價

3.1 地質災害數據編錄

本文采用《漁洋河流域地質災害詳細調查(1∶1萬)》項目調查成果資料,建立區(qū)域地質災害編錄數據庫。由于采用面數據的易發(fā)性評價精度要優(yōu)于點數據[25],而FR模型屬于二元統(tǒng)計模型,其對統(tǒng)計樣本數量也有一定的要求,故本次采用地質災害面數據作為樣本,可以一定程度上彌補樣本數量較少的缺陷。但研究區(qū)泥石流僅2處,地面塌陷有18處,共43個柵格,仍不具備FR-AHP模型的樣本條件,故本次僅對滑坡、崩塌進行易發(fā)性綜合評價。

研究區(qū)主要數據來源包括:①1∶1萬地形圖,用于提取高程、坡度、坡向等基本信息;②以1∶5萬地質圖為主,局部輔以1∶20萬地質圖補充,結合實地調查、遙感解譯以及現(xiàn)場復核獲取的第四系范圍,用于提取構造、工程地質巖組等信息;③地質災害相關信息采用實地調查成果,包括地質災害發(fā)生時間、規(guī)模、物質組成、實體勾繪邊界等;④斜坡單元采用以集水區(qū)重疊法[26]劃分為基礎,通過野外調查修正的1 710個自然斜坡;流域第一斜坡帶斜坡結構依據“一坡一卡”實地調查成果,其他斜坡單元斜坡結構,通過地層產狀調查與DEM數據獲取的坡向和坡度,計算空間相互組合關系確定。

3.2 評價單元選取

易發(fā)性評價結果受評價單元尺寸影響很大,在確定柵格單元尺寸時,應綜合考慮調查資料的精度、地形數據的精度、研究區(qū)面積等因素[27]。根據本研究精度為1∶1萬,引用柵格單元尺寸經驗公式:

GS=7.49+0.000 6S-2×10-9S2+2.9×10-15S3

(6)

式中:GS為最大柵格單元尺寸;S為數據精度分母。

根據計算得出GS為13.49 m,故本研究選取10 m×10 m作為柵格評價的單元尺寸,即1∶1萬底圖上1 mm×1 mm正方形方格為一個基本單元,柵格總數為4 377 966個。

3.3 指標因子選取

根據研究區(qū)滑坡調查資料統(tǒng)計分析,在總結前人研究成果及滑坡形成機理基礎上,從地質、地形、水文3個方面選取滑坡易發(fā)性評價指標因子,其中地質因子選取工程地質巖組、斜坡結構、斷層,地形因子選取高差、坡度,水文因子選取水系,共計6個指標因子。在ArcGIS軟件中通過矢量化、DEM生成、表面分析等工具,首先對原始數據進行處理,再利用FR模型探討滑坡與各因子間的非線性響應關系。

崩塌作為斜坡地質災害的另一種形式,其指標因子的選取可參照滑坡,但因兩者受各因子影響程度存在明顯差異,故需另外分析因子的響應關系及權重。

3.4 指標因子權重

根據各評價因子對地質災害的影響大小,構建判斷矩陣。通過對判斷矩陣進行一致性檢驗,滑坡、崩塌λmax分別為6.323 0和6.546 3,查表1知n=6、RI=1.24,代入計算得到CR分別為0.051 3和0.081 6,滿足一致性檢驗,并進一步計算出綜合權重值(Wi),滑坡各環(huán)境因子權重值為工程地質巖組(0.414 4)、斜坡結構(0.254 0)、斷層(0.070 5)、高差(0.075 9)、坡度(0.146 3)、水系(0.039 0);崩塌各環(huán)境因子權重為工程地質巖組(0.166 9)、斜坡結構(0.064 7)、斷層(0.242 6)、高差(0.114 8)、坡度(0.374 7)、水系(0.036 3),詳見表2、表3。

表2 滑坡評價因子判斷矩陣Table 2 Judgment matrix of landslide evaluation factor

表3 崩塌評價因子判斷矩陣Table 3 Judgment matrix of collapse evaluation factor

3.5 基于FR的因子分析

(1) 工程地質巖組。工程地質巖組對地質災害形成和發(fā)育起著十分重要的作用,是孕育地質災害發(fā)生的關鍵內在因素,且對地質災害的類型及規(guī)模在很大程度上起著控制作用。研究區(qū)地層出露較齊全,除白堊系、侏羅系和新近系缺失外,從寒武系至第四系均有出露,可分為松散巖(Ⅰ)、碎屑巖(Ⅱ)、碳酸鹽巖(Ⅲ)3大巖類。根據其工程地質特性及物理力學參數的差異,進一步細分為11個工程地質巖組,屬離散型數據(圖2-a、圖3-a)。

圖2 滑坡易發(fā)性評價指標因子分類圖Fig.2 Classification chart of landslide susceptibility evaluation index factors

圖3 崩塌易發(fā)性評價指標因子分類圖Fig.3 Classification chart of collapse susceptibility evaluation index factors

研究區(qū)滑坡以土質為主,殘坡積含碎石粉質黏土(Ⅰ3)FR值遠大于其他巖組;軟硬相間中—厚層狀砂巖、黏土巖、灰?guī)r、煤線(Ⅱ3),軟弱薄—中厚層狀頁巖、粉砂巖、泥巖(Ⅱ4),堅硬較堅硬薄—中厚層狀巖溶弱發(fā)育泥質灰?guī)r、瘤狀灰?guī)r夾頁巖(Ⅲ3)以及崩坡積塊石土(Ⅰ2)FR值均>0,表明上述工程地質巖組更利于滑坡發(fā)生,主要原因是在軟硬巖接觸面或軟弱夾層,易形成較強烈的錯動帶和風化帶。研究區(qū)崩塌均為巖質,松散巖(Ⅰ)FR值均趨近于-1,而軟硬相間層狀砂巖、黏土巖互層為主夾灰?guī)r、煤線(Ⅱ3)FR值最大,其次為堅硬較堅硬中—厚層狀中—弱巖溶化灰質白云巖、泥質白云巖(Ⅲ2),FR>0。

(2) 斜坡結構。不同的斜坡結構決定了斜坡巖土體空間形態(tài)的差異,進而對地質災害的發(fā)育強度起著一定的控制作用。根據斜坡坡度、坡向與地層傾向、傾角的組合關系,可將研究區(qū)斜坡分為順向飄傾坡、近水平層狀坡、順向伏傾坡、順斜坡、橫向坡、逆斜坡、逆向坡以及非斜坡8類,屬離散型數據(圖2-b、圖3-b)。

從斜坡結構的影響上看,研究區(qū)滑坡受順向斜坡結構控制最為明顯,其中順向飄傾坡、順向伏傾坡的FR值最大,分別為1.64和1.46。而順斜坡結構對崩塌的控制最為明顯,FR值為2.39,遠大于其他類型。

(3) 與斷層距離。斷層造成一定范圍內巖土體裂隙發(fā)育、結構破碎,其影響程度還可能受規(guī)模、延伸性等變化,本文用地質災害點與斷層軸線的垂直距離來概化其對地質災害的影響。將研究區(qū)斷層按100 m步長建立緩沖區(qū),進行數據離散化處理(圖2-c、圖3-c)。

滑坡斷層FR值表現(xiàn)出明顯的分帶性,600～1 500 m區(qū)間FR值整體>0,其中1 100～1 300 m區(qū)間FR值最大,為2.8。而崩塌斷層FR值則表現(xiàn)為隨著距離增大而逐漸減小,當距離>500 m時,FR值趨近于-1。

(4) 高差。相對高差的大小決定著斜坡的有效臨空面的大小,相對高差越大,發(fā)生斜坡失穩(wěn)的可能性就越大。高差為連續(xù)型變量,需對其進行10 m等步長離散化(圖2-d、圖3-d)。

滑坡表現(xiàn)為10～30 m高差區(qū)間FR值最大,其次為30～40 m高差區(qū)間,當高差>80 m時FR值趨近于-1,幾乎沒有滑坡柵格。崩塌則是在50～90 m高差區(qū)間FR值均>5,當高差>90 m時,FR值趨近于-1,整體表現(xiàn)出明顯的區(qū)間性。

(5) 坡度。坡度與斜坡體內部應力分布狀態(tài)有著密切的關系,隨著坡度的增大,坡腳應力集中也隨之增大,有利于地質災害的發(fā)生。坡度同樣為連續(xù)型變量,需按5°等步長離散化處理(圖2-e、圖3-e)。

從坡度的影響上看,滑坡、崩塌存在明顯差異。滑坡坡度在15°～30°區(qū)間FR值近似,均為0.5左右,隨著坡度的增大或減小,FR值逐漸降低。崩塌坡度在55°～65°區(qū)間FR值接近10,隨著坡度減小FR值逐漸降低,當坡度>65°時,FR值趨近于-1。

(6) 與水系距離。水是誘發(fā)滑坡的重要因素之一,地表水對斜坡坡腳的侵蝕作用,以及地下水軟化巖土體,降低了抗剪強度,本文用地質災害點與水系表面的距離來概化其對地質災害的影響。將研究區(qū)水系按100 m步長建立緩沖區(qū),進行數據離散化處理(圖2-f、圖3-f)。

滑坡在與水系距離100～300 m時FR值最大,接近于1,隨著距離的增大或減小,FR值逐漸降低。而崩塌在與水系距離≤100 m時,FR值最大,隨著距離增大表現(xiàn)出減小的趨勢。

3.6 指標因子分類賦值

分別統(tǒng)計分析滑坡、崩塌在各個指標因子分類上的分布規(guī)律,包括數量、密度、柵格數、分類柵格數以及FR值等。結合地質災害發(fā)育特征及形成機理,將指標因子按4級進行分類賦值,統(tǒng)一轉化為1～4的可比值,詳見表4、表5。

表4 滑坡易發(fā)性評價指標因子分類賦值Table 4 Classification and assignment of landslide susceptibility evaluation index factors

表5 崩塌易發(fā)性評價指標因子分類賦值Table 5 Classification and assignment of collapse susceptibility evaluation index factors

3.7 模型精度評價

通過指標因子權重與各分級賦值乘積之和,可以得到易發(fā)性指數,經歸一化后即為易發(fā)性值。評價模型的可靠性,可以運用評價結果的成功率進行檢驗,ROC曲線是最常見的一種手段。本研究采用信息量模型作為對照組,選取工程地質巖組、斜坡結構、與斷層距離、高差、坡度、與水系距離等6個評價因子,將高差、坡度、與斷層距離、與水系距離4個連續(xù)型評價因子采用自然間斷法分為5級,而工程地質巖組、斜坡結構2個離散型評價因子保留類型劃分。分別對滑坡、崩塌的FR-AHP模型以及不區(qū)分滑坡崩塌的信息量模型易發(fā)性結果,隨機抽取地質災害點及非地質災害點樣本柵格各500個,繪制ROC曲線,滑坡、崩塌FR-AHP模型的AUC值分別為0.871、0.926,均高于信息量模型AUC值0.864(圖4、表6)。因此認為FR-AHP模型易發(fā)性評價效果良好,且樣本數量較少的崩塌易發(fā)性評價仍有較好的準確性。

表6 易發(fā)性AUC值對照表Table 6 Susceptibility AUC value comparison table

圖4 滑坡易發(fā)性成功率ROC曲線圖Fig.4 ROC curve of landslide susceptibility success rate

4 地質災害易發(fā)性綜合評價

4.1 易發(fā)性分級

易發(fā)性分級是將易發(fā)性值按照從大到小的順序依次劃分區(qū)間。根據風險調查評價技術要求,易發(fā)性評價結果設置為高、中、低、非4個等級,滑坡、崩塌易發(fā)性分級詳見圖5、圖6。對比柵格統(tǒng)計數據(表7)可以發(fā)現(xiàn),滑坡、崩塌易發(fā)性分級均呈現(xiàn)出易發(fā)性級別越高,FR值越大的趨勢,且大多數地質災害點均分布在高易發(fā)區(qū),說明評價等級劃分合理。

表7 易發(fā)性評價等級柵格統(tǒng)計結果Table 7 Raster statistical results of susceptibility evaluation scale

圖5 滑坡易發(fā)性分級圖Fig.5 Landslide susceptibility grading chart

圖6 崩塌易發(fā)性分級圖Fig.6 Collapse susceptibility grading chart

4.2 易發(fā)性疊加

地質災害易發(fā)性綜合評價應充分考慮各類地質災害易發(fā)性等級,為充分體現(xiàn)研究區(qū)滑坡、崩塌易發(fā)程度,采用就高原則,將滑坡、崩塌易發(fā)性分級結果進行疊加(圖7),得到漁洋河流域地質災害易發(fā)性綜合評價結果(圖8)。

圖7 地質災害易發(fā)性綜合評價等級Fig.7 Comprehensive evaluation grade ofgeological disaster susceptibility

圖8 漁洋河流域地質災害易發(fā)性綜合分區(qū)圖Fig.8 Comprehensive zoning map of geological disaster susceptibility in Yuyang River Basin

由圖8可知,漁洋河流域高、中、低、非易發(fā)區(qū)面積分別占研究區(qū)面積的13.6%、36.0%、41.8%、8.6%,其中高易發(fā)區(qū)主要分布在上游漁洋關集鎮(zhèn)及周邊,地質災害受斷裂構造、地層巖性及巖性組合控制,其次分布在中游王家畈—樟桂嶺和張家澗—托溪一帶,因河流侵蝕作用創(chuàng)造了臨空條件,順向斜坡結構和軟弱結構面是主要的控制因素。

5 結論

(1) 根據漁洋河流域地質環(huán)境條件和地質災害空間分布規(guī)律,通過對78處滑坡、14處崩塌編錄數據分析,并結合地質災害形成機理,建立了2套不同的易發(fā)性評價指標體系,能準確反映出地質環(huán)境對不同類型地質災害的影響。

(2) 在1∶1萬大比例尺評價尺度下,基于FR-AHP模型的漁洋河流域滑坡、崩塌易發(fā)性評價AUC值分別為0.871、0.926,均高于信息量模型的0.864,說明FR-AHP模型在大比例尺易發(fā)性評價中具有良好的效果,且受樣本數量的限制較小。

(3) 采用就高原則,將滑坡、崩塌易發(fā)性評價結果進行對比疊加,實現(xiàn)了漁洋河流域地質災害的易發(fā)性綜合評價,其高易發(fā)區(qū)面積占研究區(qū)面積的13.6%,主要位于上游漁洋關集鎮(zhèn)周邊及中游王家畈—樟桂嶺、張家澗—托溪一帶。

(4) FR-AHP模型利用FR模型優(yōu)化評價指標聯(lián)接方法,一定程度上彌補了AHP模型主觀性較強的不足,同時發(fā)揮了其適用性強的優(yōu)勢,在大比例尺易發(fā)性評價中效果較好,說明該評價方法可以作為大比例區(qū)域地質災害易發(fā)性綜合評價的有效手段,具有一定的推廣價值。