基于信息量模型的冊亨縣滑坡易發性評價

摘要：冊亨縣地貌以中低山為主，獨特的地質環境孕育了大量的地質災害，嚴重威脅人民生命財產安全。在全面分析孕災條件的基礎上，選取高程、坡度、相對高差、工程地質巖組、斜坡結構、微地貌類型6個相互獨立的指標，運用信息量模型評價冊亨縣滑坡易發性，評價結果與實際情況基本一致，研究結果可為相似地區滑坡易發性評價提供借鑒。

關鍵詞：滑坡；信息量法；易發性

中圖分類號：P642.22 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）06-00-05

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.06.022

Evaluation of Landslide Susceptibility in Ceheng County Based on Information Volume Model

LI Jun， YANG Yi， LI Yangqing， LUO Fushen

（114 Geological Team of Guizhou Provincial Bureau of Geology and Mineral Resources Exploration and Development， Zunyi 563000， China）

Abstract： With a predominantly low to medium mountainous landscape， the unique geological environment of Ceheng County has bred a large number of geologic hazards， which seriously threaten the safety of people’s lives and properties. On the basis of comprehensively analyzing the conditions of geologic disasters， six independent indicators， namely， elevation， slope， relative elevation difference， engineering geological rock group， slope structure， and micro-geomorphic type， were selected to evaluate the susceptibility of landslides in the county by using the informativeness model， and the results were basically in line with the actual situation， and the results of the study can provide reference for the evaluation of the susceptibility of landslides in the similar areas.

Keywords： landslides; information value method; susceptibility

滑坡是常見的自然災害之一，具有發生頻率高和破壞性強的特點，不僅威脅房屋、道路等基礎設施，嚴重時還會造成大量人員傷亡，一定程度上制約當地的發展。滑坡的預測評價是管控地質災害風險的有效措施，獲取相似環境條件下滑坡的發生概率，為決策者提供理論支撐[1]。目前，國內外對地質災害的評價以易發性評價和危險性評價為主[2]。近年來，隨著大數據科學的發展，隨機森林、反向傳播（Back Propagation，BP）神經網絡[3]等大量機器學習模型運用在滑坡易發性評價中，有力地促進滑坡的預測評價，但操作方便和計算結果易于理解的信息量模型仍被廣泛使用[4]。以貴州省黔西南布依族苗族自治州冊亨縣為研究區，運用信息量模型進行滑坡易發性評價，研究成果可為相似地區提供參考。

1 研究區概況

冊亨縣位于貴州省西南部最南端，與廣西壯族自治區隆林各族自治縣、田林縣、樂業縣由南盤江相隔，東西分別與望謨縣和安龍縣接壤，最北端抵達貞豐縣連環鄉。研究區地理坐標為東經105°26′46″～106°12′09″，北緯24°38′06″～25°18′05″，總面積

2 598 km2。研究區位于云貴高原東部向廣西丘陵傾斜的過渡地帶，地勢中部和西北部較高，周邊較為平緩（見圖1）。巖性以灰色中厚層-厚層砂巖、粉砂巖及黏土巖為主，地下水類型主要為巖溶水、基巖裂隙水及松散堆積層孔隙水。研究區內地質環境較為脆弱，人類工程活動較強。研究區內一共發育143處滑坡，主要沿巧馬鎮、丫他鎮、巖架鎮一帶呈東西向展布，大多是土質滑坡，以牽引式破壞為主。

2 研究方法

信息量模型的基本原理是計算研究區內每一影響因素對滑坡易發性所起作用的大小[5]，采用條件概率計算，如式（1）所示。

（1）

式中：Nj為滑坡在該指標分級下的數量，個；N為滑坡總數量，個；Sj為研究區內在該指標分級區間的單元數量，個；S為該指標在研究區的總單元數量，個；Ij為該指標對滑坡發育的貢獻程度，為正時表示該指標對滑坡發育具有積極促進作用，反之則不利于滑坡發育。

3 評價指標體系

基于冊亨縣滑坡孕災地質條件，初步選取高程、坡度、相對高差、工程地質巖組、斜坡結構、微地貌類型以及距水系距離等7個因子作為滑坡易發性評價指標。采用Pearson分析檢驗指標因子間的相關關系，如表1所示。由表1可知，距水系距離因子與高程、相對高差的相關性較大，因此去除距水系距離因子。以高程、坡度、相對高差、工程地質巖組、斜坡結構以及微地貌類型6個相互獨立的評價因子為滑坡易發性評價因子。

4 結果與分析

4.1 信息量值計算

采用信息量法對冊亨縣滑坡進行易發性評價，利用地理信息系統（Geographic Information System，GIS）將研究區評價指標進行分級，如圖2所示。根據各區間面積占比和滑坡發育數量比，運用信息量模型進行計算，詳細計算結果如表2所示。

4.2 易發性評價

在GIS中將各評價指標信息量疊加計算得到滑坡易發性值，將易發性值進行分級，最終形成冊亨縣滑坡易發性評價結果，如圖3所示。低易發性、中易發性、高易發性以及極高易發性的面積分別為1 176.09 km2、

664.00 km2、446.65 km2以及309.80 km2，占全縣面積的45.29%、25.57%、17.20%以及11.93%。極高易發區主要位于冊亨縣東北部和西南部，巖性以邊陽組和許滿組泥砂巖為主，發育巖架向斜等多條北西-南東向延伸的褶皺，人口密度較大，人類工程活動強烈，地質災害發育密集且類型以土質滑坡為主；低易發區主要分布于地形較為平緩的平地和人類工程活動影響較小的山區。該研究結果與冊亨縣滑坡發育情況基本一致。

5 結論

以貴州省冊亨縣為研究區，利用GIS技術，從孕災條件出發，基于信息量模型，完成了縣域內滑坡易發性評價。研究區共發育143處滑坡，主要沿巧馬鎮、丫他鎮、巖架鎮一帶呈東西向展布，大多是土質滑坡，以牽引式破壞為主。選取高程、坡度、相對高差、工程地質巖組、斜坡結構以及微地貌類型作為評價因子進行縣域內滑坡易發性評價。易發性評價結果表明，低易發性、中易發性、高易發性、極高易發性的面積分別為1 176.09 km2、664.00 km2、446.65 km2、309.80 km2。研究結果與冊亨縣滑坡發育情況基本一致，可為相似地區滑坡易發性評價提供借鑒。

參考文獻

1 張 群，易靖松，張 勇，等.西南山區縣域單元的地質災害風險評價：以怒江流域瀘水市為例[J].自然災害學報，2022（5）：212-221.

2 向喜瓊，黃潤秋.基于GIS的人工神經網絡模型在地質災害危險性區劃中的應用[J].中國地質災害與防治學報，2000（3）：23-27.

3 薛正海，馮文凱，韓靖楠，等.基于信息量及層次分析關聯法和BP神經網絡耦合的滑坡易發性評價[J].桂林理工大學學報，2022（4）：809-819.

4 賀 俊，李金錢，高 沛，等.基于加權信息量法的楊陵區地質災害易發性評價[J].地質災害與環境保護，2022（3）：35-41.

5 江攀和，張明思，梁勁松，等.信息量模型在山地斜坡地質災害風險評價中的應用：以貴定縣寶山盤江重點區為例[J].貴州地質，2022（2）：159-166.

作者簡介：李軍（1980—），男，廣東廉江人，高級工程師。研究方向：地質災害。

通信作者：楊毅（1987—），男，貴州遵義人，工程師。研究方向：水文地質、工程地質、環境地質。