梁麗萍， 劉延國， 唐自豪， 鄒 強(qiáng)， 李景吉

(1.成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院， 四川 成都 610059; 2.成都理工大學(xué) 生態(tài)環(huán)境學(xué)院， 四川 成都 610059;3.西南科技大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院， 四川 綿陽 621010; 4.中科院 山地災(zāi)害與環(huán)境研究所, 四川 成都 610041)

地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價是以基礎(chǔ)地質(zhì)條件為出發(fā)點，考慮致災(zāi)體內(nèi)在控制因素從而評估地質(zhì)災(zāi)害在區(qū)域內(nèi)某個空間發(fā)生的可能性大小[1]。美國數(shù)學(xué)家Shannon[2]最早提出了“信息量法”的概念，并在概率論知識和邏輯推理方法的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出了信息量的計算公式。隨著信息量法不斷完善，其運用到地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價中被眾多學(xué)者接受。隨著3S技術(shù)的快速發(fā)展，研究者更多的在基于GIS的基礎(chǔ)上對地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行易發(fā)性評價，現(xiàn)在已經(jīng)成為重要的有效工具。眾多研究者在易發(fā)性評價中根據(jù)研究區(qū)的特殊條件，構(gòu)建了不同的評價體系并且進(jìn)行了很多模型上的嘗試。目前，主要的方法模型有邏輯回歸法，信息量法，確定性系數(shù)法、貢獻(xiàn)權(quán)重疊加模型、支持向量機(jī)法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、隨機(jī)森林模型等[3-11]。近年來，研究者不僅僅注重單一模型的選取，更多的研究者對不同的模型進(jìn)行對比以及重新組合。其中由于信息量是一種比較可以客觀的統(tǒng)計分析方法，在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的評價中常常和確定系數(shù)法、層次分析法以及邏輯回歸方法等方法結(jié)合，賦予客觀評價因子不同的權(quán)重，從而結(jié)合成加權(quán)信息量模型[12-13]。本文采用確定性系數(shù)法和信息量法結(jié)合對研究區(qū)進(jìn)行了地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分析。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

四川省瀘定縣隸屬甘孜藏族自治州，介于101°46′—102°25′E，北緯29°54′-30°10′N之間，平均海拔在2 000 m左右，最高海拔7 556 m,位于大雪山貢嘎山主峰。研究區(qū)地處川西高原與四川盆地的過渡帶，大渡河由北向南將全縣分割為東西兩部分，為典型的高山峽谷地貌。地形上嚴(yán)格受構(gòu)造控制，總體地勢西北高，東南低。構(gòu)造上瀘定縣地跨揚子陸塊區(qū)與羌塘—三江造山系兩大一級構(gòu)造單元，主要由川滇南北向構(gòu)造帶、北東向龍門山構(gòu)造帶、北西向構(gòu)造帶構(gòu)成[14]。瀘定縣屬青藏高原亞濕潤氣候，受東南、西南季風(fēng)和青藏高原冷空氣的雙重影響，氣候垂直差異明顯，大渡河河谷及其支流河谷海拔1 800 m以下地區(qū)屬于熱帶季風(fēng)氣候，年降水量664.4 mm,多集中在6—8月，為典型的干熱河谷區(qū)[10]。河流兩岸坡度陡峭，同時受巖性和溫度等因素的影響，多破碎巖體出露地表且廣泛分布。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)主要包括數(shù)字高程模型(DEM)、土壤、土地利用、工程巖組、斷裂帶、水系、多年平均溫度、地質(zhì)災(zāi)害點等多個數(shù)據(jù)集。其中，DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)(http:∥www.gscloud.cn/)，研究區(qū)坡度、坡向、起伏度均由DEM數(shù)據(jù)在ArcGIS 10.1中生成；土壤類型來自南京土壤所1∶100萬中國土壤數(shù)據(jù)庫；土地利用類型基于2018年土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)庫并結(jié)合《土地利用現(xiàn)狀分類(GB/T21010-2017)》生成；工程巖組、斷裂帶均采用中國地質(zhì)調(diào)查局1∶20萬地質(zhì)圖；多年平均溫度由四川省氣象數(shù)據(jù)庫(1986—2016年)數(shù)據(jù)插值生成。地質(zhì)災(zāi)害點類型主要包括滑坡、泥石流和崩塌，基于谷歌衛(wèi)星影像(2018年)通過目視解譯獲取(圖1)，并由實地調(diào)查驗證，研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害點共279處。

圖1 研究區(qū)谷歌影像解譯示例圖

2 研究方法

2.1 評價單元

地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性評價首先要選擇一個合適的評價單元，即制圖單元?！皢卧奔吹刭|(zhì)災(zāi)害評價中最小的地表研究對象，其形狀可以是規(guī)則圖形，也可以是不規(guī)則多邊形。常用的有以下4種方法：規(guī)則格網(wǎng)法即柵格單元、地域條件、獨特條件和斜坡單元。本文采用柵格單元評價法，基于前人[12]的研究經(jīng)驗以及研究區(qū)的實際情況，本文以30 m×30 m柵格單元為最小評價單元。研究區(qū)共2 404 481柵格個單元，在此基礎(chǔ)上展開易發(fā)性評價。

2.2 加權(quán)信息量模型

2.2.1 信息量模型 信息量模型屬于統(tǒng)計分析模型的一種，于其物理意義明確、操作簡單，在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價的研究和實踐中得到了廣泛的應(yīng)用[15]。該模型可以比較客觀的反映單個評價因素中在不同分級標(biāo)準(zhǔn)下，對地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性貢獻(xiàn)的大小。根據(jù)研究區(qū)地貌、地質(zhì)、氣象等特征，在復(fù)雜的環(huán)境中，選取一種“最佳因素組合”，對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生影響最大。

信息量的表達(dá)式為：

(1) 單個因素信息量計算公式：

(1)

式中：Ni——在因素Xi特定類別xi內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害點個數(shù)；N——研究區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的災(zāi)害點總數(shù)；Si——研究區(qū)域內(nèi)含有評價因素xi的單元面積；S——研究區(qū)域評價單元面積總數(shù)。

(2) 單個評價單元內(nèi)總的信息量，計算公式

(2)

式中：Ij——評價單元總的信息量，也表示該評價單元地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性大小。其中Ij的值越大表明越有利于滑坡災(zāi)害的發(fā)生。

2.2.2 確定性系數(shù)法 確定性系數(shù)模型(CF)是一個概率函數(shù)，最早由Shortlifffe和Buchanan(1975年)提出[16]，由Heckerman[17]進(jìn)行了改進(jìn)。該模型通常用于事物發(fā)生不同因素的敏感性分析，也有學(xué)者[18-19]著重用于確定因子的權(quán)重。劉艷輝等[18]基于CF值代表著各因子對地質(zhì)災(zāi)害的貢獻(xiàn)，提出了基于CF的多因子疊加確定權(quán)重法。馬玉寬等[19]根據(jù)各因子的CF值，通過計算得出各因子權(quán)重。確定性系數(shù)確定權(quán)重的方法為：

(1) CF計算：

(3)

式中：PPa——地質(zhì)災(zāi)害在數(shù)據(jù)a類中發(fā)生的條件概率，應(yīng)用時為因素a類中存在的地質(zhì)災(zāi)害個數(shù)與因素a類的面積的比值；PPs——地質(zhì)災(zāi)害在整個研究區(qū)A中發(fā)生的先驗概率，可以表示為整個研究區(qū)域的地質(zhì)災(zāi)害的個數(shù)與研究區(qū)面積的比值。CF的變化區(qū)間為[-1,1]，正值代表地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的確定性高，較易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害；負(fù)值代表地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的確定性降低，不易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害；當(dāng)計算結(jié)果接近0表示該因子在分類中不能確定是否容易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。

(2) 權(quán)重Wi：

Wi=CF(i,max)-CF(i,min)

(4)

式中：CF(i,max)——因子i各分類對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的確定系數(shù)的最大值； CF(i,min)——因子i各分類對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的確定系數(shù)的最小值；通過對易發(fā)性指數(shù)的計算，可以分析各個評價因子對地質(zhì)災(zāi)害的影響程度。

2.2.3 加權(quán)信息量 由于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生原因復(fù)雜，各因素在整個過程中所起到的作用大小不一，信息量模型未考慮各評價因子在地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生過程中所起作用的大小，不能反映不同因子影響程度的差異。因此為了更加科學(xué)合理的進(jìn)行易發(fā)性分析，應(yīng)考慮對各個影響因子賦予權(quán)重與信息量相乘得到加權(quán)信息量[12]。本文結(jié)合確定系數(shù)法和信息量法的優(yōu)點，最終模型為：

(5)

3 易發(fā)性評價因子

3.1 評價指標(biāo)

地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生具有快速性、突發(fā)性和不確定性的特征，影響因素也很多樣。本文將影響因子分為地形地貌、土壤與土地利用/覆被(LULC)、巖性構(gòu)造、氣象水文4大類來進(jìn)行分析。具體有坡度、坡向、起伏度、土壤、土地利用、工程巖組、與斷層距離、年均溫度和與河流距離9個指標(biāo)為本研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價因子(附圖1)。

3.1.1 地形地貌

(1) 坡度。坡度是基本的自然地理要素，坡度的大小決定了地表松散堆積物發(fā)生位移并形成地質(zhì)災(zāi)害的可能性，是影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的重要因素，對地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生起著控制性作用。研究區(qū)坡度范圍為0°～88.57°，將坡度分為9個等級(圖2)。根據(jù)災(zāi)害統(tǒng)計看出(附圖1)，地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)生在30°以上的斜坡上，共發(fā)生201處，占總災(zāi)害點的72.04%。但從信息量而言，除了30°以上研究區(qū)較高外，坡度在8～15°的也較高，信息量為0.07。

(2) 坡向。不同的坡向使得其受太陽照射的時間有很大差別，從而影響了地表松散程度。承載體的松散程度是地質(zhì)災(zāi)害是否發(fā)生的關(guān)鍵性因素，陽坡和陰坡由于陽光照射不同，地表破碎程度不一。由瀘定縣地質(zhì)災(zāi)害與8個坡向的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看(附圖1)，陽坡發(fā)生的災(zāi)害點明顯多于陰坡，位于東南、南、西南方向共發(fā)生179個地質(zhì)災(zāi)害，占研究區(qū)總災(zāi)害點個數(shù)的70.61%。各個坡向的信息量和發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害點數(shù)量呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)性，其中東南，南的信息量分別為0.68，0.67。

(3) 起伏度。起伏度在一定程度上也影響著地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育，其控制著地質(zhì)災(zāi)害所聚集的勢能[20]。在高山深切河谷地貌中，起伏度與地質(zhì)災(zāi)害尤其是滑坡災(zāi)害具有良好的相關(guān)性。本文通過ArcGIS得到研究區(qū)起伏度分布圖(附圖1)，將起伏度分為分0～20 m，20～40 m，40～60 m，60～80 m，80～100 m以及>100 m共6個等級。地質(zhì)災(zāi)害多集中于起伏度40～60 m之間，共發(fā)生99處地質(zhì)災(zāi)害，占總災(zāi)害的35.48%。雖然起伏度在80～100 m區(qū)間內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害僅發(fā)生29處，但由于單位研究區(qū)面積小，僅占總研究區(qū)的0.08%，故該區(qū)段信息量較高，具體值為0.22(圖2)。

注：1為工礦倉儲； 2為特殊用地； 3為交通運輸； 4為水域及水利； 5為住宅用地； 6為耕地； 7為園地； 8為林地； 9為草地； 10為其他用地。

圖2 研究區(qū)影響因子災(zāi)害數(shù)量、加權(quán)信息量相關(guān)性統(tǒng)計

3.1.2 土壤與土地利用/覆被(LULC)

(1) 土壤類型。土壤的質(zhì)地影響著土壤的滲透性能，土壤的滲透性越好，越有利于泄洪，一般沙性土壤顆粒較粗，不容易產(chǎn)生徑流，或流量較小。相反，黏質(zhì)土壤透水性差，容易產(chǎn)生徑流。根據(jù)1∶100萬中國土壤數(shù)據(jù)庫，研究區(qū)擁有7種土類，15種土壤亞類，土壤類型豐富(附圖1)。據(jù)統(tǒng)計(附圖1)，瀘定縣地質(zhì)災(zāi)害82.08%集中在淋溶土區(qū)，該區(qū)域面積占總研究區(qū)面積的61.02%。淋溶土及指濕潤土壤水分狀況下，石灰充分淋溶，具有明顯黏粒淋溶和淀積的土壤，透水性相對較差，故地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生相對集中。

(2) 土地利用/覆被(LULC)。地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生與土地利用聯(lián)系非常密切[21]，不同的土地利用類型發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害數(shù)量差別較大。根據(jù)2017年土地利用分類現(xiàn)狀，研究區(qū)共有耕地、園地、林地、草地、工礦倉儲用地、住宅用地、特殊用地、交通運輸用地、水域及水利設(shè)施用地以及其他用地10種(附圖1)。其中林地是研究區(qū)土地利用的主要類型，面積占總面積的65.53%。同時也是地質(zhì)災(zāi)害集中的區(qū)域，共發(fā)生211處地質(zhì)災(zāi)害，占總災(zāi)害的43.37%。

3.1.3 巖性構(gòu)造

(1) 工程巖組。工程巖性的硬度不同，其抗拉、抗壓等力學(xué)性能相差巨大，從而導(dǎo)致災(zāi)害的難易程度不同[22]。研究區(qū)的工程巖組包括硬質(zhì)巖組(白云巖，灰?guī)r、玄武巖、黑云二長花崗巖等)、軟質(zhì)巖組(斜長角閃巖、混合片麻巖、變粒巖等)和軟硬互層巖組(泥灰?guī)r、砂巖、粉砂巖等)(附圖1)。可以直接看出硬質(zhì)巖體是研究區(qū)的主要工程巖組類型，面積為1 385.99 km2，占總面積的64.03%。由于其在研究區(qū)分布面積大，在硬質(zhì)巖組統(tǒng)計的地質(zhì)災(zāi)害點相對較多，共194處是總災(zāi)害的69.53%，但硬質(zhì)巖體并不是信息量最大的工程巖組類型。軟硬互層巖組雖然在研究區(qū)所占面積小，僅為95.43 km2，但由于其穩(wěn)定性差并且在內(nèi)外力作用下容易發(fā)生滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。軟硬互層巖組信息量高達(dá)0.92，可見軟硬互層巖組在該區(qū)域內(nèi)是最容易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的區(qū)域。

(2) 與斷層距離。研究區(qū)內(nèi)主要斷裂構(gòu)造有鮮水河斷裂、磨西斷裂、大渡河斷裂、龍門山斷裂、金坪斷裂等。由于斷裂的走向控制著河流、河谷的發(fā)育方向，而其兩側(cè)又是人類活動的主要區(qū)域，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生率高且危險性大，所以將距斷層距離考慮到易發(fā)性評價中。本文將研究區(qū)距斷層的距離分為：<2 km，2～4 km，4～6 km，6～8 km，8～10 km以及>10 km共6個等級(附圖1)，由統(tǒng)計(附圖1)看出距斷層距離越近地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生率越高的總體趨勢，距斷層2 km以內(nèi)是地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的主要區(qū)域，共發(fā)生130處，占總災(zāi)害的46.6%，信息量為0.58。

3.1.4 氣象水文

(1) 與水系距離。河流是控制坡面侵蝕的重要原因，瀘定縣境內(nèi)有大渡河及其支流木角溝、磨河溝、冷磧潘溝、興隆溝等20余條分布于大渡河兩岸的溪溝，流域面積達(dá)2 144.1 km2，河流多深切峽谷，具有較好的地質(zhì)災(zāi)害點發(fā)育臨空面。本文用將研究區(qū)距水系的距離(km)分為：<1 km，1～2 km，2～3 km，3～4 km，4～5 km，5～6 km和>6 km共7個等級(附圖1)。通過統(tǒng)計看出(附圖1)，總體上距水系距離越近，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率越高。距水系1 km以內(nèi)是地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的重點區(qū)域，共發(fā)生124處地質(zhì)災(zāi)害，占總災(zāi)害的44.4%，信息量高達(dá)0.95。

(2) 年均溫度。年均溫度是區(qū)域地形、氣候等多因素綜合影響下的氣象表征。瀘定縣年均氣溫15.5 ℃，但受地形影響瀘定縣溫度差異明顯：在高山地區(qū)常年積雪，屬于高原氣候；河谷地區(qū)四季分明屬于典型的亞熱帶季風(fēng)氣候。溫度較高的河谷地區(qū)，由于長時間受陽光照射以及河谷風(fēng)力侵蝕，加速了兩岸坡面的松散程度，為地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生提供了有利條件。研究區(qū)大致分為：8～10 ℃，10～12 ℃，12～14 ℃，14～16 ℃，16～18 ℃共5大區(qū)域，年均溫度由東向西遞減(附圖1)。由地質(zhì)災(zāi)害點與多年平均溫度的統(tǒng)計來看(附圖1)，年均溫度越高，信息量越大，表示越容易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。其中年均溫14～16 ℃以及16～18 ℃的區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害分別發(fā)生127處和113處，占發(fā)生總災(zāi)害的45.52%，40.5%。

3.2 權(quán)重以及信息量

運用公式(3)對各評價因子CF值量化，再運用公式(4)確定各評價因子權(quán)重(表1)。運用公式(1)—(2)計算單個評價因子各分類等級信息量值(表2)。通過ArcGIS，所有數(shù)據(jù)源均投影到2000國家大地坐標(biāo)系(CGCS2000)坐標(biāo)系下，并將每個評價因子圖層轉(zhuǎn)成30 m×30 m的柵格圖層。

表1 地質(zhì)災(zāi)害影響因子權(quán)重

3.3 易發(fā)性檢驗

通過柵格計算器將各個圖層進(jìn)行疊加，將疊加后圖層用自然斷點法分為5個易發(fā)區(qū)：極低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、極高易發(fā)區(qū)，得到利用加權(quán)信息量模型做出的研究區(qū)易發(fā)性分區(qū)圖。為了驗證加權(quán)信息量模型在易發(fā)性評價分區(qū)中的精確度，通過信息量模型與之對比，運用信息量模型得到易發(fā)性分區(qū)圖(附圖2)。

工作特征曲線(ROC)是衡量評價模型預(yù)測精度的指標(biāo)，本文以信息量值從高到低的區(qū)域累計柵格與總柵格的百分比作為橫軸，以對應(yīng)信息量區(qū)間內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害累計點數(shù)與地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)百分比作為縱軸，分別將信息量模型和加權(quán)的信息量模型所得數(shù)值代入，得到兩條過(0,0)，(1,1)的曲線(圖3)。ROC曲線越接近左上角模型越理想，曲線下方面積AUC被用來評價模型的精度，信息量模型與加權(quán)信息量模型的AUC值分別為0.773，0.793?？梢娫诒狙芯繀^(qū)構(gòu)建的加權(quán)信息量模型精度高于單一的信息量模型。

表2 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價各因素狀態(tài)信息量

注：Ni表示在因素Xi特定類別xi內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害點個數(shù)；Si表示研究區(qū)域內(nèi)含有評價因素xi的單元面積。Ii表示信息量值。

圖3 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價結(jié)果ROC圖

經(jīng)加權(quán)信息量模型分區(qū)結(jié)果和統(tǒng)計情況(表3)表明，研究區(qū)共225處地質(zhì)災(zāi)害位于高易發(fā)區(qū)以及極高易發(fā)區(qū)，占總地質(zhì)災(zāi)害的80.65%。其中高易發(fā)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害與總災(zāi)害比29.75%，高易發(fā)區(qū)面積與總面積比26.49%；極高易發(fā)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害與總災(zāi)害比50.90%，極高易發(fā)區(qū)面積與總面積比13.54%。加權(quán)信息量模型預(yù)測結(jié)果較好。

表3 研究區(qū)易發(fā)性分區(qū)結(jié)果統(tǒng)計

4 結(jié) 論

(1) 根據(jù)CF計算各因子權(quán)重大小來看，研究區(qū)致災(zāi)評價因子中土壤類型和年均溫度所占比重較大，分別高達(dá)1.96和1.93，是地質(zhì)災(zāi)害的主控因子。其次為土地利用類型、坡向、與斷層和水系的距離以及工程巖組，坡度和起伏度相對來說所占權(quán)重較小。

(2) 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)表明，研究區(qū)40.03%被劃為高易發(fā)區(qū)以及極高易發(fā)區(qū)。從各評價要素提供的信息量來看，坡度為31～35°，坡向為東南，起伏度在60～80 m，年均溫度在16～18 ℃且距離水系小于1 km，斷層小于2 km，土壤類型為鐵鋁土，土地利用類型為耕地，軟硬互層的工程地質(zhì)巖組的范圍和類型內(nèi)極易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。

(3) 運用確定系數(shù)法確定評價因子權(quán)重大小，結(jié)合信息量法，構(gòu)成加權(quán)信息量模型。通過ROC檢驗，加權(quán)信息量在研究區(qū)劃定的易發(fā)性分區(qū)更精確，AUC值為0.793。研究區(qū)279處地質(zhì)災(zāi)害點，225處落在高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)中，占總災(zāi)害點的80.65%。與研究區(qū)實際情況比較一致，能夠在地質(zhì)災(zāi)害危險性評價中起相應(yīng)作用。