鄭向東，妙 丹，薛東劍

（1.西安市勘察測(cè)繪院，陜西 西安 710000；2.西安四維圖新信息技術(shù)有限公司，陜西 西安710075；3.成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610059；4.國(guó)土資源部國(guó)土資源信息技術(shù)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都610059）

滑坡敏感性評(píng)價(jià)模型研究

鄭向東1，妙 丹2，薛東劍3,4

（1.西安市勘察測(cè)繪院，陜西 西安 710000；2.西安四維圖新信息技術(shù)有限公司，陜西 西安710075；3.成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610059；4.國(guó)土資源部國(guó)土資源信息技術(shù)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都610059）

以得榮縣為研究區(qū)，結(jié)合野外調(diào)查資料，選取坡度、坡向、高程、斷裂、水系、地表曲率、工程巖組、土地利用和NDVI等9個(gè)評(píng)價(jià)因子，利用信息量、邏輯回歸和支持向量機(jī)（SVM）3種定量模型進(jìn)行了敏感性評(píng)價(jià)，并引入成功率驗(yàn)證法對(duì)評(píng)價(jià)模型精度進(jìn)行了評(píng)定。研究結(jié)果表明，SVM模型具有很高的預(yù)測(cè)精度，為81.2%，可推廣到其他高山峽谷區(qū)域使用。

得榮縣；滑坡敏感性評(píng)價(jià)；SVM

滑坡是僅次于地震和洪水的嚴(yán)重地質(zhì)災(zāi)害[1]。2008 年5·12汶川地震后，強(qiáng)烈的震動(dòng)使地表遭到嚴(yán)重破壞，形成大量的堆積物和松散物，西南地區(qū)在未來(lái)較長(zhǎng)的時(shí)間里滑坡會(huì)更趨向嚴(yán)重[2]?；聻?zāi)害敏感性區(qū)劃有定性、定量及確定性[3]3類建模方法。定性方法包括層次分析法（AHP）；定量方法有概率分析法、邏輯回歸模型、信息量模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和SVM模型；確定性方法有安全系數(shù)模型等。LEE[4]采用邏輯回歸模型對(duì)Penang、Malaysia 地區(qū)進(jìn)行了敏感性分析；Suzen等在土耳其的Asarsuyu集水流域，利用滑坡種子元圖和統(tǒng)計(jì)百分位圖來(lái)確定各個(gè)影響因子的權(quán)重，并對(duì)其進(jìn)行了滑坡災(zāi)害敏感性評(píng)價(jià)[5]；Van Westen進(jìn)一步將貝葉斯概率統(tǒng)計(jì)方法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)權(quán)重模型應(yīng)用到滑坡災(zāi)害敏感性評(píng)價(jià)領(lǐng)域[5]；朱良峰[6]等利用信息量模型對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)的滑坡敏感性進(jìn)行了評(píng)價(jià)，研究成果有一定的指導(dǎo)意義；趙建華[7]等通過(guò)研究得出，邏輯回歸模型需要在大量樣本數(shù)據(jù)的支持下才能取得較為理想的效果。

1 研究區(qū)概況

得榮縣城位于四川省甘孜州南部，呈南北長(zhǎng)、東西窄的長(zhǎng)條形，幅員面積2 908 km2。研究區(qū)地處青藏高原東南緣橫斷山脈北端、川西高原高山峽（深）谷區(qū)，地形切割強(qiáng)烈，坡陡谷深，以深切割的高山、高中山為主。研究區(qū)屬青藏滇尼“歹”字型構(gòu)造體系中部川滇南北向構(gòu)造體系歸并復(fù)合的最北段，受區(qū)域性強(qiáng)大的壓應(yīng)力作用，形成規(guī)模較大的褶皺帶。研究區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)基巖裸露，從奧陶系到第四系地層除缺失第三系、白堊系和侏羅系外，其他各系均有不同程度的發(fā)育，尤其是三迭系分布最廣，在局部地區(qū)還分布有火山巖。得榮縣屬金沙江水系，金沙江自北向南，流經(jīng)縣境西部和西南部邊緣，縣境內(nèi)其一級(jí)支流有定曲河，二級(jí)支流有瑪曲、許曲和崗曲。

2 研究區(qū)滑坡現(xiàn)狀

區(qū)內(nèi)滑坡以大中型土質(zhì)滑坡為主，通過(guò)調(diào)查得知，截至2011年區(qū)內(nèi)共有245處滑坡等災(zāi)害點(diǎn)。滑坡體外形以微凸?fàn)罨螂A梯狀為主，滑坡后緣的開裂、下錯(cuò)等變形現(xiàn)象較多，部分還可見鼓丘；而滑坡前緣的剪出口和隆起等現(xiàn)象較多。區(qū)內(nèi)滑坡一般都屬于松散巖類，滑體物質(zhì)組成多為結(jié)構(gòu)松散塊碎石土，且主要分布在松麥鎮(zhèn)和奔都鄉(xiāng)。

3 敏感性評(píng)價(jià)

由于各因子的量綱不同，首先對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法統(tǒng)計(jì)災(zāi)害點(diǎn)和各因子間的關(guān)系。本文采用信息量模型、邏輯回歸模型以及SVM模型對(duì)研究區(qū)進(jìn)行敏感性評(píng)價(jià)，研究流程如圖1所示。

3.1 信息量模型

信息量法是以已知災(zāi)害區(qū)的影響因素為依據(jù)，推算出標(biāo)志各影響因子敏感性的信息量，建立評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型，并依照類比原則外推到相鄰地區(qū)，從而對(duì)整個(gè)地區(qū)的敏感性作出評(píng)價(jià)[6]，其公式為：

式中，I（Xi，D）是因子Xi對(duì)滑坡災(zāi)害發(fā)生D提供的信息量；S是研究區(qū)內(nèi)評(píng)價(jià)單元的總數(shù)；Si是研究區(qū)內(nèi)含有評(píng)價(jià)因子Xi的單元數(shù)；N是研究區(qū)含有滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的單元總數(shù)；Ni是分布在因素Xi內(nèi)特定類別內(nèi)的滑坡單元數(shù)。

圖1 模型敏感性評(píng)價(jià)技術(shù)路線圖

選取坡度、 坡向、 高程、 斷裂、 水系、 地表曲率、工程巖組、 土地利用和 NDVI等9個(gè)評(píng)價(jià)因子，運(yùn)用式 （1），計(jì)算各個(gè)I（Xi，D）的值；再利用GIS的空間分析功能，對(duì)各指標(biāo)分別賦相應(yīng)的信息量，然后將各個(gè)因子圖層進(jìn)行疊加，得到研究區(qū)敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果；最后用自然斷點(diǎn)法將敏感性系數(shù)分為極輕度、 輕度、 中度、 高度和極高度5個(gè)等級(jí)，如圖2。

3.2 邏輯回歸模型

在地質(zhì)災(zāi)害和災(zāi)情分析中會(huì)遇到，在因變量取值范圍已知的情況下，預(yù)測(cè)某種災(zāi)害發(fā)生的可能性，邏輯回歸模型就是用來(lái)解決這類問題的[8]。P表示發(fā)生滑坡的概率；Q表示未發(fā)生滑坡的概率；x1，x2，…，xn是影響滑坡發(fā)生的n個(gè)因子，邏輯回歸模型對(duì)滑坡發(fā)生的概率表示為：

對(duì)滑坡未發(fā)生的概率表示為：

式中，β0、β1、βn、e都是常數(shù)，最后通過(guò)回歸分析得到表1。

表1 邏輯回歸模型系數(shù)表

利用GIS空間分析功能，結(jié)合式（2），得到研究區(qū)的敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果。P值越大，滑坡發(fā)生的概率就越大。利用自然斷點(diǎn)法將敏感性系數(shù)分為5個(gè)等級(jí)：極輕度、 輕度、 中度、 高度和極高度（圖3）。

3.3 SVM模型

SVM是1995年Cortes和Vapnik首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)。圓形的樣本點(diǎn)定為正樣本，方形的點(diǎn)定為負(fù)樣本。H是分類回歸函數(shù)，而H1和H2是平行于H，且過(guò)離H最近的兩類樣本的直線，H1與H，H2與H之間的距離叫做幾何間隔，它與樣本的誤分次數(shù)有關(guān)。為了分開兩類樣本，求得這樣一個(gè)線性函數(shù)公式[9]：

求取g（x）的過(guò)程即是求w（一個(gè)n維向量）與b （一個(gè)實(shí)數(shù)）兩個(gè)參數(shù)的過(guò)程。SVM方法的核心概念是支持向量。落在H1與H2上的紅色圓形點(diǎn)與藍(lán)色方形點(diǎn)就是支持向量，通過(guò)這些點(diǎn)可求出w。w可寫成為拉格朗日乘子，γi為樣本的標(biāo)簽，它等于1或-1。

因?yàn)楦饕蜃又g呈現(xiàn)的是多維空間信息，會(huì)出現(xiàn)簡(jiǎn)單的低維空間線性不可分問題，但最終發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)途S空間中的線性不可分問題映射到多維空間后，則變成了線性可分。因此，使其變得線性可分，只需要一個(gè)函數(shù)使其由低維向高維空間轉(zhuǎn)化。該函數(shù)則是核函數(shù)，一般情況下，只要是滿足了Mercer條件的函數(shù)，都能成為核函數(shù)。核函數(shù)的基本作用就是接受兩個(gè)低維空間里的向量，經(jīng)過(guò)某個(gè)變換后能夠計(jì)算出在高維空間里的向量?jī)?nèi)積值。通常用于研究的核函數(shù)有：線性核函數(shù)： k（x，xi）=x·xi；多項(xiàng)式核函數(shù)：k（x，xi）=（γx·xi+r）d，γ＞0 ；徑向基函數(shù)：k（x，xi）=exp（-γ||x-xi||2），γ＞0和S形函數(shù)：k（x，xi）=tan（γx·xi+r） 。

將核函數(shù)帶入式（6），就可得到最后的回歸函數(shù)：

通過(guò)參數(shù)優(yōu)化，最終回歸分析得到研究區(qū)敏感性評(píng)估結(jié)果，運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將敏感性系數(shù)分為極輕度、輕度、 中度、 高度和極高度5個(gè)等級(jí)（圖4）。

4 精度分析

成功率驗(yàn)證法能定量地評(píng)價(jià)滑坡空間預(yù)測(cè)結(jié)果。它將敏感性系數(shù)歸一化為0～100之間，然后作降序排列并等分為100份，然后計(jì)算各個(gè)單位內(nèi)滑坡發(fā)生的百分比；再將滑坡發(fā)生累積百分比作Y軸，敏感性系數(shù)降序排列作X軸，得到滑坡敏感性指數(shù)—滑坡發(fā)生累計(jì)頻率曲線圖。整個(gè)區(qū)域的面積為1，曲線與X軸所圍成的面積則是預(yù)測(cè)成功率的大?。▓D5）。

圖2 信息量模型敏感性評(píng)估結(jié)果

圖3 邏輯回歸模型敏感性評(píng)估結(jié)果

圖4 SVM模型敏感性評(píng)估結(jié)果

圖5 評(píng)估模型精度對(duì)比

從圖5得知，對(duì)于80%～70%（X軸30%處）的敏感性指數(shù)，信息量模型、邏輯回歸模型、SVM模型分別可以概括29.6%、70%、74%的滑坡發(fā)生，顯然SVM模型的精度要高于其他模型；60%～50%（X軸50%處）三者分別為54%、92%和99%的滑坡發(fā)生。累計(jì)頻率曲線和X軸包圍的面積分別為信息量模型0.556、邏輯回歸模型0.768和SVM模型0.812，因此可以說(shuō)信息量模型、邏輯回歸模型和SVM模型的預(yù)測(cè)精度分別為55.6%、76.8%和81.2%。由此可見，SVM相對(duì)具有較好的描述精度。

5 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)運(yùn)用SVM模型、邏輯回歸模型以及信息量模型，結(jié)合GIS與RS技術(shù)，對(duì)得榮縣進(jìn)行敏感性評(píng)價(jià)，得出以下結(jié)論：

1）運(yùn)用3種模型對(duì)研究區(qū)進(jìn)行了敏感性評(píng)價(jià)，SVM模型具有較高精度，為81.2%；邏輯回歸模型在進(jìn)行評(píng)估時(shí)需要大量的樣本數(shù)據(jù)，才能得到較好的結(jié)果，如果研究區(qū)資料收集不充分，很難保證邏輯回歸模型的精度，但SVM模型因其本身具有解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別的優(yōu)勢(shì)，在同等樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，它可利用少量的樣本信息，對(duì)研究區(qū)進(jìn)行敏感性評(píng)價(jià)，并能獲得較高精度結(jié)果。因此SVM模型能夠推廣到其他高山峽谷地區(qū)使用。

2）得榮縣為地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)區(qū)域，通過(guò)敏感性系數(shù)可知，系數(shù)越大，發(fā)生再次災(zāi)害的可能性越大，因此該研究成果對(duì)得榮縣滑坡預(yù)警具有重要的參考意義。

3）敏感性系數(shù)最高區(qū)主要位于定曲河谷深切割高山峽谷區(qū)、金沙江河谷區(qū)、許曲河谷區(qū)和瑪曲河谷區(qū)，對(duì)人民的人身與財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成很大威脅，對(duì)該區(qū)的滑坡災(zāi)害防治迫在眉睫。

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P208

B

1672-4623（2016）07-0098-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.07.032

鄭向東，主要從事環(huán)境遙感與地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究。

2015-05-05。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（40972225）；教育部博士點(diǎn)基金聯(lián)合資助項(xiàng)目（20095122110003）。