張曉東， 劉湘南， 趙志鵬， 武丹， 吳文忠， 褚小東

(1.中國地質大學(北京)信息工程學院，北京 100083； 2.寧夏回族自治區(qū)地質調查院,銀川 750021； 3.寧夏大學資源環(huán)境學院,銀川 750021； 4.寧夏回族自治區(qū)遙感測繪勘查院(寧夏回族自治區(qū)遙感中心)，銀川 750021)

0 引言

地質災害危險性是一定時期內區(qū)域地質災害活動程度的綜合反映，即一個地區(qū)在某一時期內可能發(fā)生的某種地質災害的密度、規(guī)模、頻次，以及可能產(chǎn)生的危害范圍與危害強度的綜合概括[1]。地質災害危險性評價作為地質災害評價(敏感性、危險性、風險性)的重要內容之一，不僅是地質災害風險評價的基礎，而且是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展以及基礎設施建設的重要參考?？v觀地質災害危險性評價的分析研究，主要可以分為定性分析方法和定量分析方法2種類型[2]。由于技術方法以及數(shù)據(jù)精度等因素的限制，定性分析方法是早期地質災害危險性評價的常用方法。定量分析方法包括層次分析法(analytic hierarchy process, AHP)[3-4]、模糊綜合評判法[5]、邏輯回歸法[6-7]、神經(jīng)網(wǎng)絡法[8-9]等。以上評價方法均在不同地區(qū)的應用中取得了較好的效果。其中，利用AHP方法進行地質災害評價研究已經(jīng)十分成熟，由于該方法簡單實用，可有效解決目標復雜性問題，因此在地質災害敏感性評價[10-13]和危險性評價中得到了廣泛應用[14-17]。

寧夏回族自治區(qū)鹽池縣自然環(huán)境敏感性強，生態(tài)地質環(huán)境極為脆弱，崩塌、滑坡及礦區(qū)地面塌陷等地質災害時有發(fā)生，是寧夏回族自治區(qū)地質災害較為發(fā)育的地區(qū)之一[18]。2009年開展的鹽池縣1∶10萬地質災害調查與區(qū)劃工作中未涉及采用定量方法進行地質災害的危險性評價。因此，本文以鹽池縣為研究區(qū)，在充分研究其孕災環(huán)境的基礎上，采用AHP方法進行研究區(qū)地質災害危險性評價，并對該地區(qū)地質災害危險性進行分區(qū)，以期為區(qū)域地質災害的預防和治理提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

鹽池縣位于寧夏回族自治區(qū)東部，總面積約為6 757.6 km2。氣候屬典型中溫帶大陸性季風氣候，常年干旱少雨，風大沙多，年平均氣溫為8.4 ℃； 多年平均降水量為250～350 mm，從南向北、從東南向西北遞減，年平均蒸發(fā)量為2 403.7 mm。無常年地表水流，僅有一些小型的季節(jié)性溪流，變化非常明顯。地形總體呈南部高、北部低，中部高、東西兩側低的特點，北部為緩坡丘陵，地勢平緩起伏； 南部為黃土丘陵區(qū)，溝壑縱橫，地質環(huán)境條件十分脆弱，水土流失嚴重。境內出露最老地層為中元古界王全口組，奧陶系、三疊系、二疊系和侏羅系僅有零星出露，白堊系主要分布在縣城東部蘇步井—紅溝梁—佟記圈—青山一帶，第四系地層分布廣泛。地震烈度為Ⅵ—Ⅷ度，地震動峰值加速度為0.05g～0.20g。

1.2 數(shù)據(jù)源

本研究所用的地質災害數(shù)據(jù)來源于2012年寧夏回族自治區(qū)原國土資源廳支撐項目“寧夏鹽池縣1∶50 000地質災害詳細調查”統(tǒng)計結果，共有地質災害點231個(其中滑坡125處、崩塌84處、泥石流19處、地面塌陷3處)。與地質災害危險性評價影響因子有關的基礎數(shù)據(jù)包括Landsat8 OLI影像(2014年7月28日)、ASTER GDEM數(shù)據(jù)(30 m空間分辨率)、鹽池縣1∶20萬地質圖、1∶5萬水系圖、1∶20萬土壤圖以及從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)下載的降水數(shù)據(jù)。

2 評價指標體系的建立

2.1 評價因子的選擇與提取

地質災害危險性受多種因素影響和制約，根據(jù)研究區(qū)地質災害種類、規(guī)模、危害性以及對孕災環(huán)境背景因素的分析研究，本文選擇地層、巖組、土壤、土地利用類型、坡度、坡向、地形濕度指數(shù)(topographic wetness index , TWI)、徑流強度指數(shù)(stream power index，SPI)、距河流距離、距道路距離、歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)和降水量等12個因子進行鹽池縣地質災害危險性評價(圖1)。其中，土地利用類型數(shù)據(jù)和NDVI均基于Landsat8 OLI影像計算獲得，具體參考文獻[19—20]； 坡度、坡向由ASTER GDEM數(shù)據(jù)計算獲得； TWI和SPI因子分別采用文獻[21—22]的方法獲??； 距河流距離和距道路距離因子分別根據(jù)鹽池縣河流和道路分布圖利用緩沖區(qū)分析計算提??； 降水量數(shù)據(jù)根據(jù)1989—2014年間鹽池縣(鹽池和麻黃山)及周邊(靈武、韋州、同心、定邊和鄂托克前旗)7個氣象站點多年平均降水量，在ArcGIS軟件中采用Kriging方法進行插值得到的研究區(qū)內降水空間分布圖中獲得。對12個評價因子分別進行分類處理得到研究區(qū)地質災害危險性評價因子。

(a) 地層 (b) 巖組 (c) 土壤

(d) 土地利用類型 (e) 坡度 (f) 坡向

圖1-1 地質災害危險性評價因子

Fig.1-1Geologicaldisastersconditioningfactors

(g) TWI (h) SPI (i) 距河流距離

(j) 距道路距離 (k) NDVI (l) 降水量

圖1-2 地質災害危險性評價因子

Fig.1-2Geologicaldisastersconditioningfactors

2.2 評價因子與地質災害的關系

利用GIS的空間分析功能統(tǒng)計上述12個評價因子與地質災害數(shù)量和密度之間的關系(圖2)。結果表明： 地質災害更易發(fā)育在更新統(tǒng)和白堊系地層中(圖2(a))； 從巖組類型上看主要分布在軟弱巖體和較軟弱巖體中(圖2(b))； 土壤類型方面地質災害主要集中在黃綿土類型(圖2(c))； 圖2(d)反映地質災害主要分布在居民及工礦用地以及裸地等土地利用類型中； 而坡度在15～30°之間地質災害相對集中(圖2(e))，且主要發(fā)育在南坡和北坡(圖2(f))； 圖2(g)和圖2(h)顯示地質災害主要分布在TWI在16～27之間，SPI在7～19之間的地區(qū)； 由圖2(i)可知，地質災害主要分布在距河流小于200 m的范圍內(圖2(i))； 而距道路距離小于400 m的范圍內災害點密度較大(圖2(j))； 此外，NDVI在0.1～0.4之間的地區(qū)(圖2(k))及年均降水量大于313 mm的地區(qū)(圖2(l))地質災害較為集中。

(a) 地層與地質災害關系 (b) 巖組與地質災害關系 (c) 土壤與地質災害關系

圖2-1 地質災害危險性評價因子與地質災害關系

Fig.2-1Relationshipsbetweenconditioningfactorsandgeologicaldisasters

(d) 土地利用類型與地質災害關系 (e) 坡度與地質災害關系 (f) 坡向與地質災害關系

(g) TWI與地質災害關系 (h) SPI與地質災害關系 (i) 距河流距離與地質災害關系

(j) 距道路距離與地質災害關系 (k) NDVI與地質災害關系 (l) 降水量與地質災害關系

圖2-2 地質災害危險性評價因子與地質災害關系

Fig.2-2Relationshipsbetweenconditioningfactorsandgeologicaldisasters

3 研究方法

3.1 AHP

AHP是一種多目標評價決策的方法，它能提供一個全面的解決方案，用于構建問題并表現(xiàn)、關聯(lián)及量化元素[23]。其基本原理是將被評價系統(tǒng)的有關方案的各個要素分解為目標、準則、方案等層次，在此基礎上進行定性和定量分析[24]。通過對影響因素的兩兩比較，采用Saaty[25]給出的1～9標度法構造判斷矩陣，綜合確定各層次各因素之間的權重。判斷矩陣的結果可以通過隨機一致性比率(consistency ratio，CR)來衡量，它是判斷矩陣的一致性與平均隨機一致性的綜合指標，其計算公式為

CR=CI/RI，

(1)

CI=(λmax-N)/(N-1)，

(2)

式中：λmax為最大特征值；N為判斷矩陣的階數(shù)；CI為判斷矩陣一致性指標；RI為判斷矩陣的平均隨機一致性指標(表1)[3]。當CR<0.1時，則認為判斷矩陣一致性較好。

表1 平均隨機一致性指標Tab.1 Average random consistency index

3.2 構建地質災害危險性評價指數(shù)

地質災害危險性評價指數(shù)(geological disaster hazard index ，GDHI)能夠綜合多因子定量表達區(qū)域的地質災害危險性程度?；贏HP方法計算的地質災害評價因子及其類型的權重構建GDHI，即[13,26]

(3)

式中：n為評價因子的個數(shù)；Wi為第i個評價因子的權重，Dij為第i個評價因子中第j個因子類型的權重。

4 結果與驗證

4.1 評價結果

本文基于12個地質災害危險性評價因子，采用AHP方法對評價因子及其類型分別進行判斷矩陣構建、權重計算以及一致性檢驗，在此基礎上獲得了GDHI。判斷矩陣計算結果顯示，12個因子及其類型經(jīng)一致性檢驗后CR均小于0.1，表明各判斷矩陣具有較好的一致性且通過一致性檢驗，各評價因子及因子類型判斷矩陣、權重、CR及最大特征值λmax分別如表2和表3所示。

表2 評價因子AHP判斷矩陣、權重、CR及λmaxTab.2 Refers AHP scores of factors, weight, CR and maximum eigenvalue

表3 評價因子類型權重、CR及λmaxTab.3 Weight,CR and maximum eigenvalue of factor classes

在ArcGIS軟件中，根據(jù)得到的各因子及類型的權重系數(shù)，結合用式(3)計算出的鹽池縣GDHI，形成鹽池縣地質災害危險性分布(圖3(a))； 在此基礎上，采用自然間斷點分級法將鹽池縣地質災害危險性分為極低、低、中、高、極高危險區(qū)5個分區(qū)，得到地質災害危險性分區(qū)情況(圖3(b))。

(a) 地質災害危險性分布 (b) 地質災害危險性分區(qū)

圖3 鹽池縣地質災害危險性評價分區(qū)

Fig.3Hazardassessmentzonationof

geologicaldisastersinYanchiCounty

利用ArcGIS軟件的空間統(tǒng)計功能對5個危險性分區(qū)的面積進行統(tǒng)計，結果表明： 極低和低危險區(qū)的面積分別占全縣面積的34%和28%，主要分布在鹽池縣中北部的丘陵區(qū)，區(qū)內地勢平坦，人口密度低，植被覆蓋度相對較高，人類工程活動較少； 中危險區(qū)面積約占全縣的25%，主要分布在南部麻黃山、王樂井以西以及道路周邊地區(qū)，區(qū)內人類活動較為強烈，植被覆蓋度較低，地質災害危險性主要表現(xiàn)為對道路交通和行人安全的威脅； 高和極高危險區(qū)面積較少，分別占總面積的12%和1%，主要集中分布在河流兩側以及麻黃山地區(qū)，地質災害以滑坡為主，崩塌次之，區(qū)內黃土覆蓋厚度大，沖溝切割深、斜坡坡度陡，植被覆蓋度低，在降水及人類工程活動的影響下容易發(fā)生災害，危險性大。

4.2 精度驗證

成功率曲線以及受試者工作特征(receiver operating characteristics, ROC)曲線是目前常用的精度檢驗統(tǒng)計學方法。成功率曲線考慮模型對災害樣本的預測好壞，且高危險區(qū)所占樣本比例越高，模型預測結果越好[27]。ROC曲線則能考察模型對正類和負類樣本的預測能力和可分性[28-29]，可準確地反映所用分析方法特異性與敏感性的關系，具有很好的試驗準確性。2種曲線與橫軸圍成的面積(area under curve，AUC)表示模型對災害樣本的預測精度，AUC值越大，精度越高。本文選取231個災害點和231個非災害點，分別采用成功率曲線和ROC曲線對研究區(qū)的地質災害危險性評價結果進行精度檢驗。成功率曲線結果顯示，約19%的災害點落在危險性90%～100%的高值區(qū)(x軸為10%)，54%的災害點落在危險性80%～90%的高值區(qū)(x軸為20%)，0～30%的危險區(qū)(x軸為30%)包含了約70%的災害點，AUC值為0.77(圖4(a))； ROC曲線AUC值為0.89且漸進Sig.b小于0.05(圖4(b))。以上結果表明，采用AHP方法獲得的地質災害危險性分布精度較高，該方法能較為客觀準確地對鹽池縣地質災害敏感性進行評價。

(a) 成功率曲線 (b) ROC曲線

圖4 評價結果精度檢驗

Fig.4AccuracyvalidationofassessmentresultsforAHP

此外，不同危險性分區(qū)的災害點密度也能綜合反映區(qū)域地質災害危險性評價的合理性。統(tǒng)計鹽池縣極低、低、中、高、極高5個級別的危險性分區(qū)的災害點數(shù)量及面積，計算出不同分區(qū)的災害點密度(表4)。結果表明，從極低危險區(qū)到極高危險區(qū)的點密度呈增加趨勢且極高危險區(qū)的災害點密度最大，達到了1.076個/km2，說明該區(qū)域中災害點分布集中，地質災害危險性分區(qū)較為合理。

表4 危險區(qū)分區(qū)災害點密度統(tǒng)計Tab.4 Geological disasters density in differentclasses of hazard assessment map

5 討論與結論

5.1 討論

地質災害危險性評價精度影響因素包括模型精度、數(shù)據(jù)、專業(yè)人員的經(jīng)驗以及研究區(qū)大小[30]。研究表明，定性分析方法、定量分析方法或者兩者結合的方法均無法在任意區(qū)域取得很好的評價效果，只有針對不同區(qū)域，選擇不同數(shù)據(jù)，利用恰當?shù)姆椒ú拍艿玫捷^為滿意的評價效果[31]。本文基于12個地質災害評價因子，利用AHP方法確定鹽池縣各評價因子以及因子類型的權重，計算GDHI并進行分區(qū)。研究結果表明，鹽池縣地質災害高和極高危險區(qū)主要分布在河流兩側以及南部麻黃山溝谷陡坡上(圖5)，且麻黃山地區(qū)白堊系地層中災害點密度較高，當降水量顯著增大時，易發(fā)生地質災害，危險性高； 而道路多分布于中部及北部的丘陵區(qū)，地勢較低、坡度小，綜合評價結果為中危險區(qū)。以上結果與實際情況基本相符，表明AHP方法在該地區(qū)較為適用，能夠客觀有效地評價鹽池縣地質災害危險性程度。由此可見，AHP方法在確定評價因子權重方面雖存在一定的主觀性，但由于該方法能夠將決策者的經(jīng)驗判斷給予量化，具有分析系統(tǒng)化、簡潔實用等特征，因此廣泛應用于不同區(qū)域的地質災害危險性評價中且效果良好[4,14-16]，具有很好的普適性。利用AHP方法進行區(qū)域地質災害危險性評價時，只有深入研究區(qū)域地質災害孕災環(huán)境和成災機理，盡可能客觀地構建評價因子的判斷矩陣，才能克服該方法的不足，確保其評價精度。

(a) 曾家渠滑坡 (b) 王石峁滑坡

(c) 墩凹滑坡 (d) 張家溝崩塌

圖5 鹽池縣地質災害高和極高危險區(qū)典型地質災害照片

Fig.5TypicalgeologicaldisastersphotosinhighandveryhighhazardclassofYanchiCounty

5.2 結論

本文基于多源遙感數(shù)據(jù)和基礎地質數(shù)據(jù)，選擇并提取12個地質災害危險性評價影響因子，采用AHP方法構建GDHI，對鹽池縣地質災害危險性進行評價和分區(qū)，得出如下結論：

1)研究區(qū)極低和低危險區(qū)的面積分別占全縣面積的34%和28%，主要分布在研究區(qū)中北部的丘陵區(qū)； 中危險區(qū)面積約占全縣的25%，主要分布在研究區(qū)南部麻黃山、王樂井以西以及道路周邊地區(qū)，地質災害危險性主要表現(xiàn)為對道路和行人安全的威脅； 高和極高危險區(qū)分別占總面積的12%和1%，主要集中分布在河流兩側以及麻黃山地區(qū)，區(qū)內黃土覆蓋厚度大，沖溝切割深、斜坡坡度陡，植被覆蓋度低，在降水及人類工程活動的影響下容易發(fā)生災害，危險性大。

2)成功率曲線和ROC曲線AUC值分別為0.77和0.89，檢驗結果不僅滿足大于0.5的基本要求，而且精度較好； 同時，災害點密度從極低危險區(qū)到極高危險區(qū)呈增加趨勢且極高危險區(qū)的災害點密度最大，達到了1.076個/km2，表明AHP方法適用于鹽池縣地質災害危險性評價，其評價結果對鹽池縣地質災害的防范與治理可提供一定的參考依據(jù)。

3)利用AHP方法進行危險性評價的關鍵是構建評價因子的判斷矩陣，因此一定要深入分析研究區(qū)域地質災害背景和成災機理，才能對研究區(qū)地質災害危險性進行合理評價。

4)本文基于孕災環(huán)境和致災因子的考慮，將滑坡、崩塌、泥石流以及地面塌陷4類地質災害一同進行地質災害危險性評價，雖然地面塌陷數(shù)量很少，但因其成災機理與前3類災害有較大差異，對評價結果還是有一定影響的。此外，如何更加客觀、準確地確定各評價因子及因子類型判斷矩陣、權重仍需要進一步研究。