陳立華，葉　江，魏傳健，許英姿

( 廣西大學土木建筑工程學院， 廣西南寧530004)

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基于ArcGIS與信息量法的滑坡易發(fā)性評價

陳立華，葉江，魏傳健，許英姿

( 廣西大學土木建筑工程學院， 廣西南寧530004)

摘要：廣西碎屑巖分布區(qū)從 2005年至2013年間發(fā)生突發(fā)性地質災害共1 261處，其中滑坡數量最多，共860處，占總數的68.2%，隱患點3 956處。通過分析滑坡穩(wěn)定性的關鍵性影響因子，以坡度、土地利用類型、巖組、降雨等評價指標建立廣西碎屑巖區(qū)滑坡易發(fā)區(qū)評價體系?；贏rcGIS以90 m×90 m柵格單元作為滑坡易發(fā)性評價的基本評價單元，采用信息量法計算坡度、土地利用類型、巖組、降雨等評價指標的信息值。對廣西碎屑巖分布區(qū)進行滑坡易發(fā)性評價，分析得到廣西碎屑巖區(qū)滑坡易發(fā)性區(qū)劃和防治區(qū)劃。以廣西碎屑巖區(qū)作為研究區(qū)，分析結果可為廣西碎屑巖區(qū)滑坡預警和防治規(guī)劃提供技術參考。

關鍵詞：碎屑巖；滑坡；易發(fā)性評價；信息量法；ArcGIS

0引言

廣西碎屑巖區(qū)主要分布在桂西北、桂南與桂東北區(qū)域，其巖石風化作用強烈，節(jié)理裂隙發(fā)育，覆蓋層厚薄不一，山高坡陡，河流切割強烈，碎屑巖區(qū)屬滑坡多發(fā)區(qū)[1]。通過廣西壯族自治區(qū)國土資源廳收集2005年至2013年間廣西碎屑巖區(qū)地質災害資料統(tǒng)計得到突發(fā)地質災害共1 261處，其中滑坡數量最多，共860處，占總數的68.2%，隱患點3 956處。滑坡已成為廣西碎屑巖區(qū)主要的地質災害，因而開展廣西碎屑巖區(qū)滑坡易發(fā)性評價具有重要的應用價值[2]。

滑坡易發(fā)性評價模型主要有：統(tǒng)計分析模型、主觀推斷分析模型、確定性模型以及模式識別模型等[3]。信息量模型屬于統(tǒng)計分析模型的一種，由于信息量模型具有物理意義明確、操作簡單而且能將主觀和客觀結合的優(yōu)點，因此本文基于ArcGIS 空間分析技術和信息量法針對廣西碎屑巖區(qū)人類活動區(qū)域進行滑坡易發(fā)性評價，即根據已發(fā)生滑坡的歷史調查數據和影響滑坡發(fā)生的主要因素，進行廣西碎屑巖區(qū)人類活動區(qū)域滑坡易發(fā)性評價，并獲得滑坡易發(fā)性區(qū)劃和滑坡防治區(qū)劃，為人類活動影響下的廣西碎屑巖區(qū)域滑坡防治提供參考。

1信息量模型的原理

信息量模型主要根據信息量來評價各影響因子與研究對象之間的相關性。首先選擇控制滑坡穩(wěn)定性的關鍵性影響因子，并將每個影響因子作為獨立的圖層，按一定規(guī)則將每個圖層重分為若干類別后，再與滑坡分布圖進行疊加分析[4]。

滑坡現象(y)的產生受多種因素影響，如：坡度、土地利用類型、巖組、降雨等多種因素x1,x2,x3,…,xn的共同影響。在滑坡形成過程中各種因素所起的作用大小不相同[5]，因此對于滑坡分析要綜合研究其影響因素類別以及具體狀態(tài)的組合，而不能停留在單個因素上?；庐a生與否是與所獲取的信息的數量和質量有密切關系的，可用信息量來衡量滑坡是否會產生[6]，信息量值越大表明滑坡災害發(fā)生的可能性越大[7]。其公式如下：

(1)

式中：I(y, x1, x2, x3,…,xn)指坡度、土地利用類型、巖組、降雨等因素組合x1,x2,x3,…,xn對滑坡所提供的信息量；P(y, x1, x2, x3,…,xn)指坡度、土地利用類型、巖組、降雨等因素x1, x2, x3,…,xn組合條件下滑坡發(fā)生的概率；P(y)指滑坡發(fā)生的概率。

滑坡空間預測以研究區(qū)域柵格單元劃分為基礎，先采用簡化的單因素信息量模型計算，再進行疊加，其信息量模型可改寫為：

(2)

式中：Ii指坡度、土地利用類型、巖組、降雨等因素xi對滑坡提供的信息量；N指研究區(qū)已經發(fā)生滑坡的柵格單元總數；S指研究區(qū)內柵格單元總數；Ni指分布在因素xi特定類別中發(fā)生滑坡的柵格單元數；Si指坡度、土地利用類型、巖組、降雨等因素xi特定類別的柵格單元數[8]。

則預測區(qū)某柵格單元總的信息量預測值為：

(3)

式中，n為參與評價因素個數。

2基于ArcGIS 的信息量法滑坡易發(fā)性評價

基于ArcGIS的信息量法滑坡易發(fā)性評價結合ArcGIS的數據采集、圖形處理、空間分析等功能與信息量法的定量分析評價功能，提高滑坡易發(fā)性評價的工作效率和評價結果的可靠度[9]。ArcGIS可以通過柵格計算器、點密度分析、線密度分析、重分類、多個圖層的復合、分解、疊加等功能有效地解決滑坡易發(fā)性評價中坡度、土地利用類型、巖組和降雨重分類，滑坡隱患點和易發(fā)村屯點密度分析等數據處理。但是ArcGIS的功能并不能獨立完成滑坡易發(fā)性的定量分析評價，因此在滑坡易發(fā)性評價中ArcGIS需要結合信息量模型來擴充其定量分析評價的功能[10]。

2.1評價單元劃分

對于不同比例尺度和精度的空間數據，其評價單元的劃分也不相同。較常用的評價單元主要有：柵格單元、地域單元、均一條件單元、子流域單元和斜坡單元[11]。在滑坡易發(fā)性評價時需要進行大量空間數據重分類、疊加等計算，柵格單元作為評價單元將具有明顯的速度優(yōu)勢。本文在進行滑坡易發(fā)性評價時采用90 m×90 m柵格單元作為評價單元。

2.2滑坡易發(fā)性評價指標體系

本文最初選取高程、地質構造(斷裂帶發(fā)育程度)、坡度、土地利用類型、巖組、降雨(年降雨量均值、最大24 h降雨量均值)、易發(fā)村屯作為廣西碎屑巖區(qū)滑坡易發(fā)性評價指標。但是在研究分析過程中發(fā)現坡度隱含了高程信息，如果高程和坡度都考慮會使得在評價過程中高程的權重較大，影響評價結果的準確性；年降雨量均值和斷裂帶發(fā)育程度與滑坡地質災害相關性不顯著。因此最終選定坡度、土地利用類型、巖組、降雨(最大24 h降雨量均值)作為廣西碎屑巖區(qū)人類活動區(qū)域滑坡易發(fā)性評價指標。由于本文中選用的各評價指標圖層比例和來源不相同造成圖層面積和災害點數量有一定的誤差，但基本不會影響評價結果的準確性。

2.2.1坡度

廣西碎屑巖分布區(qū)自然坡度在0°～73.4°之間，約97.66%的自然坡度都是在30°以下。根據2003年全國山洪災害防治規(guī)劃編制工作組制定的《山洪災害防治規(guī)劃地形地質區(qū)劃技術細則》，并運用ArcGIS將廣西碎屑巖區(qū)1∶25萬矢量地形分布圖的坡度重分類為4類與災害點分布圖進行疊加并統(tǒng)計分析結果如表1所示。

由于廣西碎屑巖區(qū)滑坡主要以淺層滑坡為主，并且較低坡度地區(qū)人口密集人類活動影響較大，所以在低坡度地區(qū)滑坡次數較多。如表1所示,坡度在25°以下時滑坡個數所占比例大，高達91.13%。

2.2.2土地利用類型

將廣西碎屑巖區(qū)的土地利用類型分為林地、草地、耕地、水利工程用地、其他類型土地5類，將碎屑巖區(qū)的土地利用類型與災害點疊加并統(tǒng)計不同土地利用類型下的滑坡的分布情況如表2所示。從表2中可以看出耕地和其他類型用地滑坡密度較高，分別為：0.012 748 1、0.748 281 1。

表2　土地利用類型與滑坡統(tǒng)計

2.2.3巖組

運用ArcGIS將廣西碎屑巖區(qū)1∶25萬巖組分布圖巖組重分類6類，與災害點分布圖進行疊加并統(tǒng)計分析結果如表3所示。

表3　巖組與滑坡統(tǒng)計

如表3所示，海相碎屑巖面積為67 515.52 km2，占碎屑巖區(qū)總面積的61.96%。粘性土、砂類土、碎石土和海相碎屑巖的滑坡密度相對較高，易發(fā)生滑坡災害。

2.2.4降雨

經統(tǒng)計2005年至2013年廣西碎屑巖分布區(qū)有58.89%的滑坡都是由降雨誘發(fā)。本研究選用最大24 h降雨量均值為指標分析其與滑坡的關系,將最大24 h降雨量均值分布圖與滑坡災害點疊加并統(tǒng)計分析結果如表4所示。

表4　最大24 h降雨與滑坡統(tǒng)計

降雨是滑坡發(fā)生的一個重要的觸發(fā)因素，降雨入滲會引起坡體及剪切帶的物理力學性質發(fā)生改變，使土體飽和度增大，含水率增加，容重增大，引起土體抗剪強度大幅度下降，從而引發(fā)滑坡。如表4所示，大暴雨(100～200 mm)滑坡密度最大、次數最多。

3基于ArcGIS的信息量法滑坡易發(fā)性評價的實現

3.1信息值的計算

將滑坡災害點分布圖與各評價指標分類柵格圖利用ArcGIS柵格計算器分別做“乘”運算，得出新的疊加圖。通過各疊加圖的屬性表可得出影響因素xi中特定類別發(fā)生滑坡的柵格單元數(Ni)、已經發(fā)生滑坡的柵格單元總數(N)及影響因數xi特定類別的柵格單元數(Si)。將各個評價指標各類別的統(tǒng)計結果帶入公式(2),即可得出各個評價指標各類別對滑坡發(fā)生提供的信息量值[12]。計算結果如表5所示。

表5　廣西碎屑巖分布區(qū)滑坡災害點各指標信息量值

如表5所示,坡度、土地利用類型、巖組和降雨(最大24 h降雨量均值)四個指標的信息量值在-6.634～2.468之間，信息量值與滑坡災害易發(fā)性呈正比，信息量值越大，表明該區(qū)域發(fā)生滑坡的概率越大，易發(fā)性等級也越高[13]。

3.2易發(fā)性評價結果

根據廣西碎屑巖區(qū)滑坡易發(fā)性評價信息量分布曲線，運用重分類將信息量值分為不易發(fā)、低易發(fā)、中易發(fā)、高易發(fā)四個等級[14-17]，并獲得滑坡易發(fā)性區(qū)劃圖。將已發(fā)生的滑坡災害點與滑坡易發(fā)區(qū)疊加如圖1所示，絕大多數滑坡災害點分布在中易發(fā)和高易發(fā)區(qū)中，只有少數災害點分布在不易發(fā)和低易發(fā)區(qū)。

如圖1所示,廣西碎屑巖區(qū)滑坡不易發(fā)區(qū)主要分布在桂林市龍勝縣，柳州市三江、融水兩縣；低易發(fā)區(qū)主要分布在百色市隆林、西林和田林三縣，賀州市蒼梧縣，南寧市賓陽縣，來賓市武宣縣；中易發(fā)區(qū)主要分布在河池市天峨、鳳山兩縣，崇左市寧明縣，柳州市融安縣，百色市、桂林市、梧州市、賀州市和防城港市大部分區(qū)域；高易發(fā)區(qū)主要分布在北海市大部分區(qū)域，欽州市靈山、浦北兩縣，玉林市陸川、博白兩縣，貴港市區(qū)，百色市田陽、田東兩縣的小部分區(qū)域。

圖1　廣西碎屑巖地區(qū)滑坡易發(fā)區(qū)與滑坡災害點疊加圖

4廣西碎屑巖地區(qū)滑坡防治區(qū)劃

4.1滑坡隱患點密度

根據統(tǒng)計得到的滑坡隱患點導入到ArcGIS中，利用ArcGIS 的點密度分析功能處理滑坡隱患點的密度；然后利用自然間斷法將滑坡隱患點密度分為4類(每100 km2)：<3個,3～8個,8～16個,16～48個。

4.2易發(fā)村屯密度

易發(fā)村屯主要分布在人類切坡建房、修路等工程活動形成大量的人工陡坡，形成大量的地質災害潛在隱患點。以廣西碎屑巖易發(fā)村屯的密度與滑坡發(fā)育分布規(guī)律來分析人類活動與滑坡發(fā)育的關系，利用廣西碎屑巖區(qū)域易發(fā)區(qū)村屯點結合ArcGIS確定易發(fā)區(qū)村屯的密度并重分類。將易發(fā)村屯的密度與滑坡分布疊加并統(tǒng)計結果如表6所示。

表6　易發(fā)屯密度與滑坡統(tǒng)計

4.3防治分區(qū)確定結果

確定防治分區(qū)時除要考慮已發(fā)生的滑坡災害點、滑坡隱患點的分布情況外，還要考慮易發(fā)村屯的影響。利用已確定的易發(fā)區(qū)、滑坡隱患點密度和易發(fā)村屯密度進行疊加,從而得到廣西碎屑巖區(qū)滑坡防治分區(qū)，防治區(qū)分為重點防治區(qū)、次重點防治區(qū)、一般防治區(qū)如圖2所示。

圖2　廣西碎屑巖地區(qū)滑坡防治分區(qū)圖

如圖2所示，廣西碎屑巖區(qū)一般防治區(qū)主要分布在河池市天峨、鳳山和東蘭三縣，來賓市金秀縣，南寧市大新、賓陽兩縣，百色市、梧州市、賀州市和防城港大部分區(qū)域；次重點防治區(qū)主要分布在百色市田林縣，南寧市邕寧、橫縣兩縣，崇左市寧明縣，防城港市上思縣；重點防治區(qū)主要分布在欽州市、北海市、貴港市和梧州市大部分區(qū)域。

滑坡災害防治總體原則為堅持預防為主，避讓與治理相結合，全面規(guī)劃突出重點。近期主要治理危害程度較大的重點防治區(qū)，中期主要治理次重點防治區(qū)，遠期則治理一般防治區(qū)，將人員傷亡和經濟損失降到最低。

5結語

①將ArcGIS與信息量法相結合解決傳統(tǒng)信息量法數據采集與處理困難的問題,同時彌補ArcGIS沒有對數據統(tǒng)計分析的缺陷，使得評價結果更客觀合理，并避免了評價過程中主觀因素干預過多的弊端。

②選取坡度、土地利用類型、巖組、降雨等評價指標建立易發(fā)性評價指標體系，基于ArcGIS的信息量法進行廣西碎屑巖區(qū)滑坡易發(fā)性評價，將碎屑巖區(qū)易發(fā)性劃分成高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、不易發(fā)區(qū)。

③將易發(fā)性區(qū)劃與易發(fā)村屯和滑坡隱患點相疊加獲得廣西碎屑巖區(qū)防治區(qū)劃圖，防治區(qū)劃分為重點防治區(qū)、次重點防治區(qū)、一般防治區(qū)，該防治區(qū)劃成果可為碎屑巖區(qū)滑坡災害分區(qū)分期治理提供參考。

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(責任編輯唐漢民梁健)

Application of ArcGIS and information method to landslide susceptibility evaluation

CHEN Li-hua, YE Jiang, WEI Chuan-jian, XU Ying-zi

(College of Civil Engineering and Architecture，Guangxi University，Nanning 530004，China)

Abstract:A total of 1 261 unexpected geological disasters happened in the clastic rock zone of Guangxi province in the period of 2005～2013，about 860 of which was landslide, shared 68.2% of the total, and the number of hidden peril was 3 956. Based on the analysis of control factors of landslide stability, several factors, such as the slope, the land usage, the rock group and the rainfall, were chosen to establish an assessment system for landslide prone areas in Guangxi clastic rock zone. Based on the ArcGIS, a 90 m×90 m grid was chosen to be as the basic evaluation grid for landslide susceptibility assessment. The information method was used to calculate the information values of the slope, the land usage, the rock group and the rainfall. Through evaluation, the susceptibility of landslide in Guangxi clastic rock zone and the prevention measures of landslide were obtained. Taking the clastic rock zone of Guangxi province as an example, the research provides a technical support for landslide warning and landslide disaster prevention.

Key words:clastic rock；landslide；susceptibility evaluation；information method；ArcGIS

中圖分類號:P642.22

文獻標識碼:A

文章編號：1001-7445(2016)01-0141-08

doi:10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2016.0141

通訊作者：陳立華( 1980—)，男，福建三明人，廣西大學教授，博士; E-mail: zgfjclh@163. com。

基金項目：廣西壯族自治區(qū)國土資源廳重大科研課題項目(GXZC2014-G3-0371-KLZB、GXZC2015-G3-4366-KLZB);廣西科學研究與技術開發(fā)計劃(桂科攻1298005-6);國家自然科學基金資助項目(51369006)

收稿日期：2015-09-10；

修訂日期：2015-12-17

引文格式：陳立華，葉江，魏傳健,等.基于ArcGIS與信息量法的滑坡易發(fā)性評價[J].廣西大學學報(自然科學版)，2016，41(1)：141-148.