基于層次分析-熵值定權法的莎車縣崩塌災害易發性評價

韓民賽，杜江巖，付建波，劉歲海，蔣杰

（1.西南科技大學環境與資源學院，四川 綿陽 621010；2.新疆維吾爾自治區地質礦產勘查開發局第二水文工程地質大隊，新疆 昌吉 831100；3.新疆維吾爾自治區地質礦產勘查開發局第三水文工程地質大隊，新疆 喀什 844000）

目前，地質災害易發性評價常見方法有信息量模型、層次分析法、人工神經網絡模型和隨機森林模型等[1-5]。鄧日朗等運用貢獻率模型對廣州白云區崩塌災害進行易發性評價[6]，貢獻率模型客觀量化反應指標因子權重，評價結果精度相對較高，能客觀準確地揭示崩塌時空分布統計規律。Hongliang Zhao 應用熵權法、模糊綜合評判法和層次分析法[7]，提出一種變權型主客觀權重相結合的評價模型，并對陜西省鎮安縣滑坡災害進行易發性評價，結果表明熵權法和模糊綜合評判模型準確客觀。本文利用層次分析-熵值定權法模型和崩塌災害影響因子，對莎車縣崩塌災害進行易發區劃分，結果可望對該區崩塌災害防治提供參考。

1 研究區概況

莎車縣位于新疆西南部，昆侖山脈北麓，帕米爾高原南緣，面積8956.1 km2。區域內地形起伏較大，地質構造復雜，由西向東傾斜。整體呈南北長、東西窄。區域內構造運動活躍，斷層較發育，水系縱橫，為崩塌災害的發生提供了條件。結合實地調查和遙感解譯，研究區共發現53處崩塌災害。研究區地理位置及崩塌災害分布見圖1。

圖1 研究區地理位置及崩塌災害分布圖Fig.1 Geographical Location and Collapse Hazard Distribution Map of the Study area1.崩塌災害點；2.斷層；3.河流

2 評價因子及評價模型選取

2.1 評價因子選取及分級

受地形地貌影響，莎車縣崩塌災害常發育于陡坡地帶；受斷層破壞影響，周圍巖土體穩定性較差，崩塌體周圍植被覆蓋度較低。修建道路是研究區內具有代表性的人類工程活動，修路切坡可能造成巖土體整體或局部失穩。

通過分析各因子與研究區崩塌災害相互關系，確定8個評價因子：坡度、坡向、地貌類型、與斷層距離、工程地質巖組、與河流距離、歸一化植被指數（NDVI）和與道路距離組成莎車縣崩塌災害易發性評價指標體系。據以往研究經驗和崩塌災害分布發育特征對8個因子進行分級，結果見表1。

表1 各評價因子分級及賦值表T able1 G radingandA ssignmentT ableforEach EvaluationF actor

2.1.1 坡度

坡度是影響崩塌災害的重要因素之一。隨山體坡度增加，會增加相應剪切力，增加崩塌災害發生概率。研究區坡度劃分為4 個區間：＜40°、40°～50°、50°～60°和＞60°(圖3-a)，54.55%的崩塌發育在40°～50°的區域內，僅5.66%的崩塌坡度小于40°。

2.1.2 坡向

斜坡不同坡向受太陽輻射程度存在差異，影響斜坡坡面巖土體風化程度、蒸發量、植被覆蓋等，對地質災害發生產生影響。研究區崩塌災害主要分布在東南向、南向和西南向，共發育有42%的崩塌災害。其中東南坡占比最大，共有12 處崩塌滑坡，因此坡向為東南坡區域為崩塌災害多發區。

2.1.3 地貌類型

研究區位于昆侖山北麓，帕米爾高原南面，塔克拉瑪干沙漠和布古里沙漠之間的葉爾羌河沖積扇平原中上游。地形呈西南高、東北低特點。從西南部山區到東北部平原劃分為5 個地貌區：侵蝕剝蝕高山、剝蝕中山低山、洪積礫質平原、沖積細土平原和風積沙漠。

2.1.4 與斷層距離

斷層是該區域重要地質構造之一，對斷層周邊巖土體穩定性產生影響，并為地下水下滲提供條件，加速了崩塌災害發生。本研究崩塌到斷層的距離分為4 類：＜500 m、500～1000 m、1000～1500 m、1500～2000 m和＞2000 m。

2.1.5 工程地質巖組

巖土體是地質災害形成的物質基礎，其工程地質特性決定了地質災害形成機制及變形破壞方式。據軟硬程度將巖性劃分為堅硬巖組、較硬巖組、軟硬相間巖、土石混合體。

2.1.6 與河流距離

水系發育程度體現了溝谷的切割程度，河流通過對溝谷兩岸巖土體長時間沖刷侵蝕，對巖土體穩定性造成破壞,從而誘發崩塌災害。據研究區河流分布情況，將河流緩沖區劃分為4類：＜400 m、400～800 m、800～1200 m和＞1200 m。

2.1.7 ND V I

歸一化植被指數(NDVI)能夠很好地反映植物生長狀態及植被空間分布密度，與植被覆蓋密度呈線性相關。當其他條件大致相同時，植被覆蓋率越低，崩塌災害越容易發生，反之亦然。本文將崩塌災害點NDVI大致分為4類：＜0.2、0.2～0.4、0.4～0.6和＞0.6。

2.1.8 與道路距離

研究區修建公路會使得巖土體失穩，易引發崩塌災害。本區崩塌點到道路的距離分為4類：＜400 m、400 m～800 m、800 m～1200 m、1200 m～1600 m 和＞1600 m。

2.2 層次分析-熵值定權法

2.2.1 層次分析法

層次分析法是較常用的對各因子、指標進行賦權的方法之一。據專家分析判斷及前人研究結果，參評指標值越小，崩塌災害易發性越低。層次分析法計算權重步驟如下：

（1）通過分析查找所有元素，按目標層、準則層、指標層排列順序建立崩塌易發性評價梯階層次結構模型（圖2）。

圖2 崩塌易發性評價層次結構模型Fig.2 AHP model of susceptibility assessment of collapse and landslide

（2）通過元素進行比較，比較本層所有因素相對于上一層的重要性，通常采用1～9 標度法確定構造矩陣（表2～5）。

表2 A -B 判斷矩陣T able2 A -B J udgmentM atrix

表3 B 1-C 判斷矩陣T able3 B 1-C J udgmentM atrix

表4 B 2-C 判斷矩陣T able4 B 2-C J udgmentM atrix

表5 B 3-C 判斷矩陣T able5 B 3-C J udgmentM atrix

（3）計算各構造矩陣最大特征根及相應特征向量，使用一致性檢驗判斷矩陣是否滿足層次分析法要求。

采用隨機一致性比率CR 檢驗矩陣。經計算，4個判斷矩陣的CR值分別為0.006、0.009、0和0，均小于0.1，表明判斷矩陣滿足要求，通過一致性檢驗。最終得到C1 至C8 層次分析法權重分別為：0.142、0.117、0.129、0.153、0.115、0.121、0.121和0.102。

2.2.2 熵權法

為研究不同評價因子對崩塌災害貢獻大小，運用熵值法計算反映8個評價因子對崩塌災害形成的貢獻程度的權重，然后對權重值排序。熵權法是一種基于信息熵分配權重的客觀賦權法。熵值法最大優點是克服了人為因素，使評價結果更客觀。熵值法計算步驟如下：

（1）構造原始評價矩陣。假設現有m個評價對象，即D=（D1，D2，…，Dm)，n個評價指標，即E=（E1，E2，…，En)，組成原始評價矩陣E=(xij)E×E。其中，xij表示第i個評價對象的第j個指標的值。

（2）原始數據規范化處理。由于每項評價指標單位和屬性不同，因此需先統一基礎數據，作標準化處理，即將原本評價指標的特殊值統一為相對標準值[8]。指標值越高，越有利于崩塌災害發生。

正向指標

負向指標

Xmax表示同一評價因素下指標最高值；Xmix表示同一評價因素下指標最低值。

（3）計算熵值。

Pij表示第i個評價對象關于第j項評價指標值的比重；ej表示第j項評價指標的熵值。

（4）計算熵權。

dj表示第j項評價指標的信息熵的差異系數；Wj表示第j項評價指標的熵權。

根據式（1）至式（6）計算，可得評價指標C1至C8熵權重分別為：0.138、0.16、0.16、0.085、0.23、0.062、0.101和0.064。

2.2.3 綜合權重

本文將AHP 層次分析法主觀權重WAHP與熵值法客觀權重WEW進行耦合，最終得到耦合后的綜合權重WZ。

式（7）中綜合權重隨著θ的變化發生改變，當θ=0 或當θ=1 時，綜合權重分別對應EW 客觀權重（熵值法）和AHP 主觀權重（層次分析法）。由于對EW 熵值法和AHP 層次分析法無偏好，因此采取行業專家建議，將θ=0.5 代入式（7）中計算，最終得到各評價指標綜合權重（表6）。

表6 莎車縣崩塌易發性評價指標綜合權重T able6 C omprehensiveweightofcollapsesusceptibility evaluationindicatorsinShacheC ounty

3 崩塌災害易發性評價

本文采用易發性指數表示崩塌災害易發程度。基于ArcGIS軟件構建8個評價指標柵格圖層，將8個評價因子的權重代入，借助重分類功能進行賦值，建立莎車縣崩塌易發性評價數學模型，利用柵格計算器進行疊加分析。崩塌易發性指數表示為：

其中，S表示崩塌易發性指數；Wi為評價因子權重；bi為評價因子分值。

本文采用數學中自然段點法將莎車縣崩塌災害易發性進行分區（圖3）[9]。極高易發區和高易發區分別占全區總面積的7.78%和16.41%，中易發區占總面積的32.54%，低易發區占總面積的43.27%。極高易發區內共發育34 處崩塌災害，占總數的64.15%，表明該區域崩塌災害發育較密集，具較高易發性，與實際情況吻合。

圖3 莎車縣崩塌易發性分區Fig.3 Collapse prone zoning in Yarkant County1.崩塌災害點；2.低易發區；3.中易發區；4.高易發區；5.極高易發區

4 ROC曲線驗證

ROC曲線是易發性研究中評價模型準確性常用方法，能較準確地分析特異性與敏感度關系。本文采用ROC 曲線及曲線下方面積AUC 值進行檢驗。在研究區隨機選取53個非崩塌災害點，利用ArcGIS軟件值提取功能將崩塌易發性指數提取至53 個崩塌災害點和53個非崩塌災害點，將值保存到EXCEL并進行標記（崩塌災害點記為1，非崩塌災害點記為0），最后利用SPSS 軟件進行分析，繪制評價模型ROC 曲線圖。計算AUC 值為0.909（圖4），說明該模型更適用于本區崩塌易發性評價。

圖4 ROC曲線圖Fig.4 Receiver operating characteristic

5 結論

（1）本文以新疆莎車縣為研究區，據研究區地質環境特征和地形地貌，選取坡度、坡向、地貌類型等8 個評價因子，采用熵權法與層次分析法對研究區崩塌災害進行易發性評價。結果表明，坡度、坡向、地貌類型和工程地質巖組是莎車縣崩塌災害的主要影響因子，極高易發區和高易發區大多分布在達木斯鄉、喀群鄉和霍什拉甫鄉，分別占研究區總面積的7.78%和16.41%。

（2）研究區地質地貌條件復雜，為崩塌災害多發區。特別是西部山區溝谷內，崩塌災害呈線性分布，崩塌災害高密集區與高危險區占比一致，與實際災情吻合。

（3）層次分析-熵值定權法易發性評價模型精度相對較高，據ROC 曲線檢驗，AUC 值0.909。本研究結果可為莎車縣崩塌災害防治提供參考。