王爽，王晴，斯藹，劉振輝，李曉華

（1.天津市地質環(huán)境監(jiān)測總站，天津 300191；2.天津市財經大學，天津 300222）

基于GIS的天津市突發(fā)性地質災害預警預報系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

王爽1，王晴2，斯藹1，劉振輝1，李曉華1

（1.天津市地質環(huán)境監(jiān)測總站，天津 300191；2.天津市財經大學，天津 300222）

基于地質災害的多樣性及其變化的隨機性和非穩(wěn)定性特點，本文綜合利用數(shù)學算法和GIS技術，設計了地質災害預警模型，分析了誘發(fā)地質災害的地形、地貌、氣象、水文等幾方面的因素，應用地質災害顯式統(tǒng)計預警的基本原理，并通過確定性系數(shù)模型(CF)綜合分析了天津市地質災害分布與地質環(huán)境基礎因素的關系，更好的修訂了我市地質災害預警預報模型。實踐證明，應用基于GIS的地質災害預警預報系統(tǒng)已在我市近幾年的地質災害氣象預警預報中不斷完善，預警預報精度得到提高，防災減災效果明顯，對保護人民生命財產安全發(fā)揮了重要作用。

地質災害；模型；預警預報系統(tǒng)；防災減災

天津市地處華北平原東北部，地質條件比較脆弱，地質災害以崩塌、滑坡、泥石流等突發(fā)性地質災害為主，多次造成人員傷亡和財產損失。自2004年，經天津市人民政府批準，天津市國土資源和房屋管理局與天津市氣象局聯(lián)合，開展了以大氣降雨為誘發(fā)因素的天津市汛期地質災害氣象預報預警工作。該項工作的開展起到了一定的成效，但由于該預警預報模板采用單一的臨界雨量判據法，未考慮預警精度還受到所預警地區(qū)突發(fā)性地質事件樣本數(shù)量、地質環(huán)境發(fā)育現(xiàn)狀、地質環(huán)境穩(wěn)定性及區(qū)域人類工程活動等諸多因素制約，而難于解釋地質環(huán)境變化及地質災害成因對預警工作的影響，在預警準確性方面也亟待提高，針對此一系列問題，本文在以往工作基礎上，提出了基于GIS環(huán)境下的天津市突發(fā)性地質災害預警預報系統(tǒng)設計及驗證實現(xiàn)，課題的完成將有利于天津市地質災害的防治工作,有利于保障人民生命財產安全及社會的穩(wěn)定。

1 天津市地質災害預警預報系統(tǒng)設計

1.1 預警預報模型設計流程[1]

天津市突發(fā)性地質災害預警預報模型設計綜合利用了GIS技術，過程包括地質災害影響因子評價和預警信息發(fā)布兩個階段。地質災害影響因子評價階段是對地質災害發(fā)生的空間、時間及造成危害、損失可能性做出分析判斷的過程；評價結果發(fā)布是在評價結果的基礎上，借助信息技術，實現(xiàn)評價結果的可視化并通過當?shù)仉娨暸_及其他媒介對外發(fā)布，流程如圖1所示。

圖1 災害預報工作流程Fig.1 Disaster oforecast p rocess

1.2 突發(fā)性地質災害評價指標的篩選與確定

天津市北部山區(qū)地質災害影響因素龐雜，包括地貌、地層、地質構造（斷裂）、山坡坡度、高程、植被覆蓋率、水系、地震烈度、巖組類型、歷史地質災害影響（災害點和災害規(guī)模）、降雨量、人口密度和人類工程活動分區(qū)等等，如果把上述因素均列入地質災害預警評價，則將會得到龐大的指標體系，這不僅增加評價工作量，而且還會沖淡主要指標的作用。因此，本研究采用確定性系數(shù)模型進行關鍵性信息選取。

1.2.1 確定性系數(shù)模型（CF）[2]

CF作為一個概率函數(shù)，最早由Shor t l i of ofe和Buchanan（1975）提出，由Heckerman（1986）進行了改進，其表示為下式：

其中：ppa是事件（地質災害）在數(shù)據類a中發(fā)生的條件概率，在實際災害應用時可以表示為代表數(shù)據類a的單元中存在的災害面積與單元面積的比值；pps是事件在整個研究區(qū)中發(fā)生的先驗概率，可以表示為整個研究區(qū)的災害的面積與研究區(qū)面積的比值。

計算出每一數(shù)據層的CF后，需要將不同數(shù)據層的CF進行合并。假定要合并兩個數(shù)據層的CF分別為x和y，合并后的結果為z，合并公式如下式：

1.2.2 關鍵影響因子確定

根據公式（2）將各因子數(shù)據層進行合并，合并的字段為CF值。首先將其中兩個因子數(shù)據層進行合并形成一新的數(shù)據層，然后與第3個因子數(shù)據層進行合并，直到所有數(shù)據層均合并完為止。為使合并結果易于解釋，將合并的圖層的CF字段值進行分類，分為5個級別。劃分標準與每一級別的意義如表1所示。

據上式計算得到的每個因子圖層疊加后分段的百分比的變化量，見圖2。

由圖2可見，各因子對于災害發(fā)生的貢獻率有所不同，根據下式（3），計算每個圖層因子的相對貢獻大小，計算結果見表2。

根據表2，由于地層、地震烈度和人口密度3個因子的相對貢獻值較小、不足1，根據評價指標的代表性原則，將其從評價指標中去除。選定地形地貌、地質構造、降雨量等其它11項指標作為研究區(qū)地質災害（崩塌、滑坡和泥石流）影響因子。

1.3 突發(fā)性地質災害影響因子權重的確定

將篩選出的影響因子劃分成四部分，即發(fā)育因子（歷史地質災害）、基礎因子（水系、高程、地貌、植被覆蓋、地質構造、山坡坡度、巖組類型）、易損因子（人類工程活動）以及激發(fā)因子（降雨量）。發(fā)育因子、基礎因子和易損因子聯(lián)合作為研究區(qū)地質災害發(fā)育基礎因子，進行研究區(qū)預警區(qū)劃判定，然后結合激發(fā)因子進行地質災害預警判定。

表1 CF穩(wěn)定性級別劃分Table 1 Division o of the CF va lue g rade

圖2 各因子圖層CF值疊加后分段百分比的變化量Fig.2 Variation oof subsection percentages a ofter superposition o of the CF va lues o of various ofactors

表2 因子貢獻率分析Table 2 The ofactor ana lysis o of contribution rate

1.3.1 評價等級劃分

將上述定性指標量化，采用5分法賦值，實現(xiàn)定性指標的量化。在此基礎之上，將量化后的指標做歸一化處理，則各類因子等級劃分見表3～6：

表3 發(fā)育因子選取及賦值Table 3 Se lection and assignm en to of the grow th ofactors

表4 基礎因子選取及賦值Table 4 Se lection and assignm en t o of the basic ofacto rs

表5 易損因子選取及賦值Table 5 Se lection and assignm ento of the vu lne rab le ofacto rs

表6 激發(fā)因子選取及賦值Table 6 Se lection and assignm ento of the stim u lating ofactors

1.3.2 評價指標賦權

采用層次分析法[3]進行指標權重的賦值。在咨詢相關專家的基礎上，給出了準則層發(fā)育因子（B1）、基礎因子（B2）、易損因子（B3）和激發(fā)因子（B4）對地質災害預警（A）的判斷矩陣（表7）。

(1)發(fā)育因子評價指標權重

發(fā)育因子（B1）下設災害點（C1）和災害規(guī)模等級（C2）兩項指標（表8）。結合表3可知，災害點（C1）和災害規(guī)模等級（C2）的權重分別為0.1和0.05。

(2)基礎因子評價指標權重

基礎因子（B2）下設地形地貌（C3）、高程（C4）、地面坡度（C5）、工程巖組（C6）、地質構造（C7）、植被覆蓋（C8）和水系（C9）6項指標（表9）。表7羅列了基礎因子指標的判斷矩陣及其最終權重值。

(3)易損因子評價指標權重

由表5可得，人類工程活動（C10）的權重即為易損因子權重（B3），為0.11。

(4)激發(fā)因子評價指標權重

由表6可得，降雨量（C11）的權重即為激發(fā)因子權重（B4），為0.25。

1.4 地質災害綜合評價

當?shù)玫揭粋€地區(qū)的激發(fā)因子（降雨量）預報數(shù)值時，導入本研究區(qū)預警區(qū)劃，就可以根據多項因子綜合分析計算出的地質災害發(fā)生的預警預報數(shù)值（表10），作為預警指標使用[4，5]。

表7 因子AHP評價判斷矩陣Table 7 AHP app raisa lm atrix o of pa ram e te r

表8 發(fā)育因子指標AHP評價判斷矩陣Table 8 AHP app raisa lm atrix oof grow th ofactor param eter

表9 基礎因子指標AHP評價判斷矩陣Table 9 AHP app raisa lm atrix o of basic ofacto r pa ram eter

表10 地質災害預警預報等級劃分表Table 10 Forecast-warning grade o of geo-hazard

2 預警預報案例分析

以GIS為技術平臺，將上述評價因子數(shù)字化（編圖采用國家標準1/10萬數(shù)字化地形圖作為底圖）。在此基礎之上，按1 km×1 km，將評價區(qū)劃分成850個柵格，每一個柵格中對應的各因子屬性賦值及權重賦值，運用GIS的空間疊加功能，實現(xiàn)了天津市突發(fā)性地質災害預警的分層次遞進模型的定量研究和空間可視化。

以2011年7月29日的降雨數(shù)據為例進行預測[6]，預測結果（圖3）顯示，預警等級較高的地帶多分布在地質災害高易發(fā)區(qū)內，并且基本上與降雨量有著正相關。預警結果顯示，未來1日地質災害三級預警區(qū)主要分布在下營、官莊及別山一帶，發(fā)生崩塌、滑坡等地質災害機率較大，需要引起關注，當天通過媒體向公眾及有關部門進行了匯報。后期經實地調查[7]，7月30日，在下營馬營公路、小東溝村西鄉(xiāng)間公路和盤山東麓磚薊公路沿線等地，不同程度地發(fā)生塊石崩落，與預測結果基本相符，說明評價模型具有一定的可行性。

3 結論與討論

圖3 天津市北部山區(qū)地質災害預測圖Fig.3 Geo-hazard early w arning in northern m ountain area o of Tian jin p rovince

本文所采用基于GIS的突發(fā)性地質災害預警預報模型，從研究結論來看，其結果與實際情況基本相符，說明此研究結果具有一定的可行性，且在近幾年的天津市突發(fā)性地質災害氣象預警預報工作過程中得到了檢驗，通過不斷的實踐完善了預警模型，提高了預報精度，政府部門對地質災害防治決策能力有了加強，對保護人民生命財產安全發(fā)揮了十分重要的作用。

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[6]天津市地質環(huán)境監(jiān)測總站.天津市地質災害預警預報系統(tǒng)研究[R].2009.

[7]天津市地質環(huán)境監(jiān)測總站.天津市薊縣2011年汛期地質災害巡查報告[R].2011.

Abstract:Based on the ofeaturesoof variety and variability oofgeo-hazards,and using themap algebra and GIS technologies,the authors design a geo-hazard early warningmodel,and analyze the inofluence ofactorsoof geo-hazard including terrain,physiognomy,hydrology etc,and ofind out the relationship between the geo-hazard distribution and geo-environmental ofactorsoof Tianjin City.Thewarning system hasbeen playing a considerable importantaction to protect liofe and property oof human ofor resentyears.

Keywords:geo-hazard；early warningmodel;oforecastsystem;disaster reduction

Design and Im p lementation oof the EarlyW arning and Forecast System oof Tianjin AbruptGeologicalHazard Based on GIS

WANG Shuang1,WANGQing2,SIAi1,LIU Zhen-Hui1,LIXiao-Hua1
（1.Generalgeologicalenvironmentalmonitoring station oof Tianjin City,Tianjin 300191,China；2.Tianjin University oof Finance&Econom ics,Tianjin 300222,China)

P694

A

1672－4135（2012）03－0206-05

2012-03-02

天津市科委科技計劃項目：天津市地質災害預警預報技術及應用（07ZCGYSF03300）；天津市國土房管局科技項目：天津市汛期地質災害氣象預警預報系統(tǒng)研究（06-16）

王爽（1979-），女，碩士，工程師，2005年畢業(yè)于吉林大學環(huán)境工程專業(yè)，現(xiàn)主要從事天津市突發(fā)性地質災害監(jiān)測預警工作，Email：bofji1@yahoo.cn。