基于信息量的金川縣斜坡地質災害易發性評價

趙騰躍， 何政偉

(成都理工大學 a.地球科學學院；b.地質調查研究院，成都 610059)

0 引言

地質災害易發性評價是通過孕災因子來預測災害可能發生的空間位置，對地質災害的防治與規劃具有重大意義。自21世紀來，隨著計算機技術的發展，國內、外大量學者探索建立了相關方法進行易發性評價，常用的有層次分析法[1-2]、信息量法[3-4]、證據權法[5-6]、邏輯回歸法[7-8]、人工神經網絡法等[9-10]。研究者們對比了不同易發性評價模型的效果，還對不同模型方法重新進行了組合，在一定程度上優化了易發性評價模型。多數模型方法是單一的利用地質災害點或地質災害實際面積來進行分析評價，但對同一種方法中使用兩者的效果差異缺少討論。近年來，金川縣斜坡地質災害頻發，對金川縣的基礎設施以及人民的財產和人身安全構成了嚴重的威脅，但以往金川縣的地質災害研究多以泥石流發育特征及治理為主[11-13]，相關易發性評價研究較少。因此，筆者以金川縣為研究區，采用信息量模型進行易發性評價，并探討同一種模型下基于地質災害點和地質災害實際面積進行評價的效果差異，以期為金川縣的易發性評價和防災減災規劃提供參考。

1 研究區概況

金川縣位于阿壩藏族羌族自治州西南部，地理坐標為101°13′E～102°19′E，31°08′N～31°58′N。研究區山高谷深，地勢起伏較大，區內地貌可劃分為構造侵蝕高山、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氣候，四季不明顯，但由于其獨特的地形地貌條件，氣候隨著海拔高度、地形等變化，垂直氣候帶發育，多年平均氣溫12.8℃，各地年降水量都在600 mm以上。研究區內分布有變質砂巖、板巖、結晶灰巖、侵入巖體和零星的第四系地層，褶皺斷裂構造發育，地質條件復雜。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，新構造運動強烈，地質結構脆弱，頻發泥石流、滑坡、崩塌、不穩定斜坡等地質災害。

2 數據與方法

2.1 數據源及處理

本文的數據源主要包括30 m×30 m分辨率的DEM數據，來自地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/)，通過Arcgis平臺提取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡結構類型；1: 50 000地質圖提取工程巖組信息和地質構造信息；2019年金川縣第三次全國國土調查數據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，參考以往金川縣的地質災害調查，根據地質災害的遙感解譯標志，包括色調、形狀、紋理、大小、陰影、地貌形態、水系及組合特征等，結合金川縣的地質背景和人類工程活動特征，解譯研究區的斜坡地質災害。根據野外實地調查結果進行驗證并修改完善解譯，最終確定斜坡地質災害共257處(圖1)，其中滑坡170處，崩塌86處，不穩定斜坡1處。

圖1 研究區域及地質災害分布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展而來，通過信息量化地質災害影響因子對地質災害發生的貢獻程度，認為單因子信息的質量和數量高低，可以預測地質災害發生的可能性，可利用單因子信息量疊加的總和來評價地質災害的易發程度。中國最早將信息論方法運用于滑坡災害預測的是晏同珍[14]，使用了信息量法進行三峽庫區滑坡的空間預測，隨后許多學者開始使用這種方法來評價不同地區地質災害的易發性[15]。計算公式為：

(1)

式中：I(Y,X1,X2，…，Xn)為參與評價的各指標對地質災害提供的信息量值總和；P(Y,X1，X2，…，Xn)是評價體系作用下地質災害發生的概率；P(Y)為地質災害發生的概率。

2.2.2 基于點和面的信息量模型

信息量法模型公式中P(Y,X1,X2，…，Xn)，可通過地質災害的點數量或地質災害的實際面積來計算。

基于斜坡地質災害點的信息量模型計算公式：

(2)

式中：I為總信息量值；Ii為單因子信息量值；Nai為研究區分布在影響因子Xi內的地質災害的個數；Na為研究區發生地質災害的總個數；Si為研究區含有影響因子Xi的面積；S為研究區總面積。

基于斜坡地質災害實際面積的信息量法計算公式：

(3)

式中：I為總信息量值；Ii為單因子信息量值；Nbi為研究區分布在影響因子Xi內的地質災害的實際面積；Nb為研究區發生地質災害的總面積；Si為研究區含有影響因子Xi的面積；S為研究區總面積。

3 易發性評價

斜坡地質災害的發生是多種因素綜合作用的結果，結合金川縣已有的地質災害資料、地質環境背景條件以及野外實地調查，總結出金川縣斜坡地質災害的誘發因素。最終選取地形起伏度、坡度、斜坡結構類型、斜坡坡形、工程地質巖組、地質構造、水系、植被與土地利用類型等8個因素作為易發性評價的影響因子。根據前人研究[16]結合金川縣的實際情況，最終確定以30 m×30 m的柵格單元來進行易發性評價。

3.1 評價因子分級

3.1.1 地形起伏度

地形起伏度能夠反映區域內的地形起伏狀況以及地表破碎程度[17]，與地質災害的發生密切相關。畢曉玲等[18]經試驗得出2.25 km2為適宜四川省滑坡發育的地形起伏度計算的最佳單元。筆者利用Arcgis軟件平臺，基于DEM數據以2.25 km2為統計單元計算研究區域的地形起伏度，區域內地形起伏度區間為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生滑坡，坡度直接決定了斜坡的應力分布，隨著坡度的增加，高陡臨空面、高勢能的出現是決定地質災害的類型及規模的主要因素之一。通過Arcgis平臺利用DEM數據提取坡度，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，斜坡的坡形決定了斜坡內應力的分布，影響斜坡的剪應力和拉應力，誘發斜坡的變形破壞[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 斜坡結構類型

在Arcgis平臺應用反距離權重法，斷層作為阻礙要素、對野外調查獲取的部分傾向和傾角數據進行插值。將坡度、坡向和插值結果進行相應計算，獲取研究區的斜坡結構類型。考慮斜坡的坡度坡向與巖層的傾角傾向之間的關系，將金川縣的斜坡結構類型分為順向坡、斜向坡、橫向坡和逆向坡等4類(圖5)。

圖5 斜坡結構類型因子分級Fig.5 Type of slope structure distribution

3.1.5 工程地質巖組

巖土體的軟硬程度、抗風化能力以及應力影響著地質災害發生的可能性。按照金川縣地層巖性軟硬程度區分標準將巖性劃分為松散砂-粘土與礫石雙層土體、半膠結砂-粘土與礫石雙層土體、較堅硬-較弱砂板巖互層巖性綜合體、堅硬-較堅硬砂巖夾板巖巖性綜合體、堅硬塊狀侵入巖巖組等5類(圖6)。

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

3.1.6 地質構造

一般而言，斷層規模越大，斷層斷裂帶越寬，其結構特點也越復雜，從而對附近和斷裂帶上巖體結構的穩定性影響越明顯，根據金川縣地質構造的特點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 地質構造因子分級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，斜坡的穩定性遭到破壞，易誘發斜坡地質災害。基于DEM數據，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，減少地質災害發生的概率，但當植被覆蓋量超過承載力的臨界值時，斜坡的穩定性會受損。不同的土地利用類型，如農耕、城鎮建設、筑路、采礦、水利水電等會在一定程度上破壞斜坡的穩定性，進一步誘發地質災害。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 評價因子權重確定

以往調查獲取的已有斜坡地質災害點通常位于坡腳地帶，不能較好地反映地質災害點的孕災環境，易造成評價結果的誤差。為了保證數據的準確度，斜坡地質災害實際面積為“遙感解譯+野外驗證”確定的斜坡地質災害實際范圍，斜坡地質災害點為斜坡地質災害實際范圍的中心點。基于Arcgis軟件的空間分析功能，計算各孕災分級因子斜坡地質災害點密度和斜坡地質災害實際面積密度，分別利用公式(2)和公式(3)計算各分級因子的信息量值(評價因子信息值計算結果見表1)，將其賦予各因子分級后的圖層，并統一為30m×30m的柵格數據，最后疊加各因子柵格獲取綜合信息量值。

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

3.3 易發性分區結果

綜上，基于斜坡地質災害點和斜坡地質災害的實際面積計算的信息量值區間分別為[-8.597 82,6.806 58]、[-13.301,7.348 62]。信息量值代表了地質災害的易發性，易發性區間的劃分影響著地質災害的其他風險調查評價與防治規劃。研究者們多數探索易發性評價的模型和方法，對易發性結果如何分級討論較少，一般使用的易發性結果分級方法有歸一化等間距法、易發性指數面積分段法、聚類分析法等方法，最常使用的是自然間斷點法，筆者利用最新提出的歷史地質災害累計比例分段法,對易發性值進行區間劃分。歷史地質災害累計比例分段法是解明禮經過統計和實驗，用將從極高易發性至低易發性中災害點應占比例分別為65%、20%、10%、5%，這一規律，來指導易發性區間劃分的方法，并證明了此方法運用于四川省汶川縣易發性評價的合理性和較其它分級方法的最優性[21]。分區結果統計表明(表2)，基于斜坡地質災害點的信息量模型評價結果中(圖10(a))：低易發面積>中易發面積>高易發面積>極高易發面積，分別占總面積的39.32%、24.58%、18.82%、17.28%，各分區災害點密度(個/km2)分別為0.01、0.02、0.05、0.18。基于斜坡地質災害實際面積的信息量模型評價結果中(圖10(b))：低易發面積>極高易發面積>高易發面積>中易發面積，分別占總面積的39.49%、28.01%、19.20%、13.30%，各分區災害點密度(個/km2)分別為0.01、0.11、0.05、0.04。兩種信息量模型評價結果分布相似，均滿足災害點密度和災害點占比隨著易發性程度的增大而增大這一驗證規律，較符合研究區斜坡地質災害的分布情況。

表2 易發性分區統計表Tab.2 Statistical table of susceptible zoning of geological hazard

圖10 易發性分區結果Fig.10 Slope geological hazard susceptibility distribution map(a)基于斜坡地質災害點的信息量模型;(b)基于斜坡地質災害實際面積的信息量模型

圖11 ROC曲線驗證結果Fig.11 ROC curve of susceptibility evaluation result

3.4 精度驗證對比分析

采用受試者工作曲線(ROC曲線)來檢驗模型的精確度，其曲線下方面積(area under the curve, AUC)指標可用來判斷模型評價結果的精度。文中假陽性率即未發生斜坡地質災害被正確預測的比例，真陽性率即斜坡地質災害被正確預測的比例[22]。AUC指標越大，表明模型評價結果的精確度越高[23]。

將257個斜坡地質災害點和隨機選取的257個非地質災害點，代入基于點和基于面的信息量模型中，利用SPSS平臺中的ROC曲線分析模塊進行驗證。結果表明，基于斜坡地質災害點和斜坡地質災害實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，表明運用信息量模型進行金川縣斜坡地質災害易發性評價的合理性和有效性。

4 結語

以金川縣為研究區，采用遙感解譯與地面調查相結合的綜合手段獲取災害數據，選取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡結構類型、地質構造、水系、工程地質巖組、植被與土地利用類型等8個孕災因子，分別基于斜坡地質災害點和斜坡地質災害實際面積，利用信息量模型進行研究區易發性評價，得出了以下結論：

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

2)利用最新提出的歷史地質災害累計比例分段法劃分易發性區間，優化了金川縣易發性評價的分區結果，對于防災減災規劃有更佳的參考性。整體上，金川縣中易發區、高易發區、極高易發區約占研究區的60%，發育了研究區95%的斜坡地質災害。極高易發區和高易發區沿河谷兩岸呈條帶狀分布，區內地勢起伏較大，人類相對聚居在河谷兩岸地勢相對平緩的區域。開挖坡腳、切坡建房等人類工程活動頻繁，極易破壞斜坡穩定性，誘發斜坡地質災害。低易發區斜坡地質災害點密度極低，多是高山、極高山、溝谷和河流的上游地區，人類活動微弱。

3)利用ROC曲線進行精度驗證，基于點的信息量模型AUC值為0.81，基于面的信息量模型AUC值為0.768。結果證明使用信息量模型評價金川縣斜坡地質災害易發性的合理性，表明基于斜坡地質災害點的信息量模型評價可以達到甚至優于基于斜坡災害實際范圍的評價效果，簡化計算的同時，修正誤差提高了評價結果精確度，可為金川縣易發性評價及防災減災工作提供參考。