趙 魁

(廣東省化工地質(zhì)勘查院，廣東 廣州 510800)

0 引言

云安區(qū)地處廣東省西部，下轄7個(gè)鎮(zhèn)(六都鎮(zhèn)、高村鎮(zhèn)、白石鎮(zhèn)、鎮(zhèn)安鎮(zhèn)、富林鎮(zhèn)、石城鎮(zhèn)與都楊鎮(zhèn))，總面積1 172.4 km2，總?cè)丝?3.15萬人。區(qū)內(nèi)地質(zhì)環(huán)境條件復(fù)雜，斷裂構(gòu)造發(fā)育，雨量充沛且集中，人類工程活動(dòng)強(qiáng)烈，致使崩塌、滑坡等災(zāi)害頻發(fā)，是廣東省地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)縣之一。由于地質(zhì)災(zāi)害分布的空間差異性，為便于分區(qū)防治，需對(duì)地質(zhì)災(zāi)害開展危險(xiǎn)性分區(qū)評(píng)價(jià)。地質(zhì)災(zāi)害的危險(xiǎn)性分區(qū)是通過將地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性及危害性疊加來實(shí)現(xiàn)的[1-3]，地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性及危害性分區(qū)方法的科學(xué)性直接決定著地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)的合理性。近年來，國內(nèi)外對(duì)地質(zhì)災(zāi)害分區(qū)的研究較多，如楊志華等[4]基于傳統(tǒng)信息量模型和Logistic邏輯回歸模型，建立了加權(quán)信息量模型，完成了青藏高原東緣地震擾動(dòng)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性綜合評(píng)價(jià)；張超等[5]基于多元線性回歸模型，將昭通市地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性劃分為高、中、低、不易發(fā)四個(gè)等級(jí)；HONG H Y等[6]通過對(duì)比EBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、FR概率模型、Logistic邏輯回歸模型和RF隨機(jī)森林模型，發(fā)現(xiàn)EBF模型和FR模型對(duì)蓮花縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)效果最好。這些研究主要集中在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)方法上，而對(duì)地質(zhì)災(zāi)害危害性分區(qū)方法的研究則較少，且已有研究多是根據(jù)已調(diào)查到的地災(zāi)隱患點(diǎn)所威脅的人員、財(cái)產(chǎn)進(jìn)行危害性評(píng)價(jià)，如高帥等[7]對(duì)榆陽區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性的分區(qū)、仵撥云等[8]對(duì)陜西鎮(zhèn)安縣地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性的分區(qū)，周靜靜等[9]對(duì)秦巴山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性的評(píng)價(jià)，均將調(diào)查所得災(zāi)害點(diǎn)險(xiǎn)情作為危害性圖層與易發(fā)性圖層進(jìn)行疊加，考慮了局部受威脅人口、財(cái)產(chǎn)的現(xiàn)狀因素，而忽略了區(qū)域人口、財(cái)產(chǎn)的分布特征對(duì)危害性的潛在影響，分區(qū)結(jié)果受調(diào)查精度及調(diào)查人主觀因素的影響較大。也有學(xué)者在對(duì)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)時(shí)，將地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)近似等同于危險(xiǎn)性分區(qū)，如邱曼等[10]對(duì)葉城二牧場(chǎng)轄區(qū)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)時(shí)，將利用層次分析法得到的易發(fā)性指數(shù)直接作為危險(xiǎn)性分區(qū)的依據(jù)；GUPTA和JOSHI[11]利用GIS平臺(tái)，將巖性、構(gòu)造、土地利用三個(gè)圖層疊加得到的LNRF值(滑坡名義風(fēng)險(xiǎn)值)作為評(píng)價(jià)下喜馬拉雅山脈的拉姆甘加集水區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性的指標(biāo)；朱進(jìn)守等[12]在對(duì)西藏貢覺縣地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)時(shí)，選取坡度、地災(zāi)點(diǎn)密度、工程巖組、構(gòu)造密度、植被覆蓋度、河網(wǎng)密度、年均降雨量7個(gè)評(píng)價(jià)因子作為地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，這些研究均未考慮受威脅人員、財(cái)產(chǎn)易損性的空間差異，其危險(xiǎn)性分區(qū)結(jié)果中容易出現(xiàn)危險(xiǎn)性大區(qū)中無威脅對(duì)象或威脅對(duì)象較少的情況。本文在對(duì)云安區(qū)地質(zhì)環(huán)境條件及地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查基礎(chǔ)上，利用ArcGIS空間分析功能，選取2個(gè)局部影響因素——地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口及財(cái)產(chǎn)數(shù)量、2個(gè)區(qū)域影響因素——土地利用現(xiàn)狀及人口密度，共4個(gè)因素作為評(píng)價(jià)因子，對(duì)云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害性進(jìn)行了分區(qū)劃定，以期進(jìn)一步提高地質(zhì)災(zāi)害危害性評(píng)價(jià)精度，為云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的防治工作提供更為可靠的技術(shù)依據(jù)。

1 地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征

云安區(qū)以丘陵地貌為主，局部中低山及平原地貌，地形起伏較大，地層巖性、構(gòu)造及工程地質(zhì)條件較為復(fù)雜。由于山區(qū)交通設(shè)施建設(shè)、工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，特別是農(nóng)村削坡建房等活動(dòng)產(chǎn)生了較多的人工邊坡，坡體裸露，大多未采取防治措施，在降雨條件下易發(fā)生崩塌、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害；另外，區(qū)內(nèi)還存在較多采石場(chǎng)，開采礦種以花崗巖、石灰?guī)r為主，露天開采形成大量邊坡，在強(qiáng)降雨或持續(xù)降雨等極端天氣條件下，易發(fā)生崩塌、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。截止2018年11月，經(jīng)地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查共計(jì)發(fā)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)213處，其中崩塌13處，滑坡24處，不穩(wěn)定斜坡176處，威脅人口2 480人，造成直接經(jīng)濟(jì)損失570.50萬元，潛在經(jīng)濟(jì)損失9 775.65萬元。地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)及不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)分布情況見圖1。

圖1 云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)分布圖Fig.1 Distribution map of geological hazard hidden danger points in Yun’an District

2 危害程度分區(qū)評(píng)價(jià)方法

地質(zhì)災(zāi)害的分區(qū)方法可分為定性分析和定量分析。定性分析根據(jù)評(píng)價(jià)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行定性描述，有很大的個(gè)人主觀性；定量分析則是選取地質(zhì)災(zāi)害的主要影響因子進(jìn)行量化分級(jí)，然后賦權(quán)重疊加分析，很大程度上消除了定性方法的主觀性，應(yīng)用較為廣泛。目前常用的定量分析的方法有：統(tǒng)計(jì)分析法、層次分析法、模糊綜合評(píng)判法、綜合指數(shù)法等[13-15]，其中，綜合指數(shù)法能夠很好地體現(xiàn)各種因素對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的影響，提高地質(zhì)災(zāi)害分區(qū)的精度和準(zhǔn)確性，特別是近年來，基于GIS平臺(tái)的綜合指數(shù)法為地質(zhì)災(zāi)害的研究提供了強(qiáng)有力的解決方案和獨(dú)特的研究方法。

本文采用基于ArcGIS的綜合指數(shù)法對(duì)云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度進(jìn)行分區(qū)研究。首先選取地質(zhì)災(zāi)害危害程度分區(qū)的評(píng)價(jià)因子，在ArcGIS平臺(tái)上建立所選評(píng)價(jià)因子的空間數(shù)據(jù)庫，再利用ArcGIS的空間分析功能對(duì)各評(píng)價(jià)因子分別進(jìn)行分級(jí)賦值量化，歸一化處理后進(jìn)行空間疊加，得到云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害性分級(jí)計(jì)算圖，最后經(jīng)綜合分析概化，得到云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度分區(qū)圖。

2.1 評(píng)價(jià)因子的選取

地質(zhì)災(zāi)害的危害程度主要從社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡損失兩個(gè)方面考慮[16]。為對(duì)危害程度做出更加符合實(shí)際的、有針對(duì)性和指導(dǎo)性的評(píng)價(jià)和分區(qū)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失程度選取土地利用現(xiàn)狀及地災(zāi)隱患點(diǎn)潛在威脅財(cái)產(chǎn)作為評(píng)價(jià)因子，其中土地利用現(xiàn)狀用來表示社會(huì)財(cái)產(chǎn)的分布情況；人員傷亡損失程度選取各行政村人口密度及地災(zāi)隱患點(diǎn)潛在威脅人口作為評(píng)價(jià)因子。

2.2 評(píng)價(jià)因子分級(jí)量化及歸一化

評(píng)價(jià)因子分為定性指標(biāo)和定量指標(biāo)，其中人口密度、地災(zāi)隱患點(diǎn)潛在威脅的人口、財(cái)產(chǎn)均為定量指標(biāo)，可取其原始值，并作適當(dāng)?shù)臄?shù)值變換即可；對(duì)于定性指標(biāo)，如土地利用現(xiàn)狀，需要建立一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的分級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)不同級(jí)別的相對(duì)貢獻(xiàn)來取值。各評(píng)價(jià)因子的量化及歸一化方法見表1。

表1 評(píng)價(jià)因子量化及歸一化方法表

將4個(gè)評(píng)價(jià)因子分級(jí)量化及歸一化后，再進(jìn)行10 m×10 m柵格化處理，可得到各評(píng)價(jià)因子的分級(jí)歸一化分布圖(圖2～圖5)。

圖2 社會(huì)財(cái)產(chǎn)分級(jí)歸一化圖Fig.2 Classification and normalization of social property

圖3 地災(zāi)隱患點(diǎn)潛在威脅財(cái)產(chǎn)分級(jí)歸一化圖Fig.3 Classification and normalization of property threatened by geological hazards

圖4 人口密度分級(jí)歸一化圖Fig.4 Classification and normalization of population density

圖5 地災(zāi)隱患點(diǎn)潛在威脅人口分級(jí)及歸一化圖Fig.5 Classification and normalization of population threatened by geological hazards

2.3 評(píng)價(jià)因子疊加分析

利用ArcGIS的柵格計(jì)算工具，按公式(1)將4個(gè)評(píng)價(jià)因子的分級(jí)歸一化圖同權(quán)重疊加計(jì)算，形成云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度指數(shù)柵格圖，再利用ArcGIS提供的自然間斷法，將地質(zhì)災(zāi)害危害程度分為3級(jí)，數(shù)值越高表示該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害危害程度越高，3個(gè)分級(jí)分別表示地質(zhì)災(zāi)害危害性大、危害性中等及危害性小(圖6)。

SI=∑Wi·IFi

(1)

式中：SI——地質(zhì)災(zāi)害危害性綜合指數(shù)；

Wi——各評(píng)價(jià)因子權(quán)重；

IFi——各評(píng)價(jià)因子歸一化值。

圖6 云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度分級(jí)計(jì)算圖Fig.6 Grading calculation diagram hazard degree of geological hazardsin Yun’an District

經(jīng)綜合考慮各種因素的影響，可概化出云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度分區(qū)圖(圖7)。

圖7 云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度分區(qū)圖Fig.7 Hazard degree of geological disasters in Yun’an District

3 地質(zhì)災(zāi)害危害程度分區(qū)結(jié)果

根據(jù)上文得到的云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度分區(qū)圖，云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度可劃分為大、中、小3個(gè)區(qū)，各分區(qū)又可進(jìn)一步劃分亞區(qū)，共劃分出12個(gè)亞區(qū)。

3.1 危害性大區(qū)Ⅰ

該區(qū)可分為四個(gè)亞區(qū)Ⅰ1～Ⅰ4，第一亞區(qū)Ⅰ1位于都楊鎮(zhèn)中部，總面積41.1 km2，占全區(qū)總面積的3.5%，云浮東站位于該區(qū)內(nèi)，區(qū)內(nèi)社會(huì)財(cái)產(chǎn)集中，人口較為密集，人類工程活動(dòng)強(qiáng)烈，該區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)9處不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有48人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約504萬元；第二亞區(qū)Ⅰ2位于六都鎮(zhèn)東部，云安區(qū)政府位于該區(qū)內(nèi)，總面積51.3 km2，占全區(qū)總面積的4.4%，該區(qū)社會(huì)財(cái)產(chǎn)集中，人口密集，人類工程活動(dòng)強(qiáng)烈，該區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)26處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中滑坡點(diǎn)3處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)23處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有406人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約1 041.2萬元；第三亞區(qū)Ⅰ3位于高村鎮(zhèn)中部，高村鎮(zhèn)政府位于該區(qū)內(nèi)，總面積10.4 km2，占全區(qū)總面積的0.9%，該區(qū)社會(huì)財(cái)產(chǎn)較為集中，人口較為密集，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)3處不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有33人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約123萬元；第四亞區(qū)Ⅰ4位于白石鎮(zhèn)及鎮(zhèn)安鎮(zhèn)西南部、石城鎮(zhèn)南部以及富林鎮(zhèn)中部X461沿線，總面積145.5 km2，占全區(qū)總面積的12.4%，該區(qū)內(nèi)地勢(shì)較緩，人口密集，社會(huì)財(cái)產(chǎn)較為集中，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)40處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中崩塌點(diǎn)1處，滑坡點(diǎn)5處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)34處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有301人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約2 020.9萬元。

3.2 危害性中等區(qū)Ⅱ

該區(qū)可分為三個(gè)亞區(qū)Ⅱ1～Ⅱ3，第一亞區(qū)Ⅱ1位于六都鎮(zhèn)中西部、都楊鎮(zhèn)中東部的丘陵區(qū)以及西江沿岸，總面積108.1 km2，占全區(qū)總面積的9.2%，區(qū)內(nèi)人口密度中等，社會(huì)財(cái)產(chǎn)分布較集中，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)12處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中崩塌點(diǎn)1處，滑坡點(diǎn)1處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)10處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有55人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約274.1萬元；第二亞區(qū)Ⅱ2位于高村鎮(zhèn)中部，總面積51.3 km2，占全區(qū)總面積的4.4%，區(qū)內(nèi)人口密度中等，社會(huì)財(cái)產(chǎn)分布較集中，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)13處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中崩塌點(diǎn)2處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)11處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有101人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約344.7萬元；第三亞區(qū)Ⅱ3位于白石鎮(zhèn)北部、鎮(zhèn)安鎮(zhèn)北部、石城鎮(zhèn)東部、富林鎮(zhèn)西部及中東部等地，總面積260.1 km2，占全區(qū)總面積的22.2%，區(qū)內(nèi)人口密度中等，社會(huì)財(cái)產(chǎn)分布較集中，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)46處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中崩塌點(diǎn)4處，滑坡點(diǎn)9處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)33處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有698人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約2 844.05萬元。

3.3 危害性小區(qū)Ⅲ

該區(qū)可分為五個(gè)亞區(qū)Ⅲ1～Ⅲ5，第一亞區(qū)Ⅲ1位于都楊鎮(zhèn)東部的低山丘陵區(qū)，總面積105.1 km2，占全區(qū)總面積的9.0%，區(qū)內(nèi)人口密度小，社會(huì)財(cái)產(chǎn)分布較少，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)2處不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有14人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約36.9萬元；第二亞區(qū)Ⅲ2位于都楊鎮(zhèn)與六都鎮(zhèn)交界處南部的低山丘陵區(qū)，總面積58.2 km2，占全區(qū)總面積的5.0%，區(qū)內(nèi)人口密度小，社會(huì)財(cái)產(chǎn)分布較少，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)8處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中崩塌點(diǎn)1處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)7處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有73人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約356.25萬元；第三亞區(qū)Ⅲ3位于六都鎮(zhèn)西部及高村鎮(zhèn)西北部的低山丘陵區(qū)，總面積159.3 km2，占全區(qū)總面積的13.6%，區(qū)內(nèi)人口密度小，社會(huì)財(cái)產(chǎn)分布較少，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)15處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中崩塌點(diǎn)2處，滑坡點(diǎn)2處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)11處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有193人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約507.9萬元；第四亞區(qū)Ⅲ4位于高村鎮(zhèn)東南部及石城鎮(zhèn)西北部的低山丘陵區(qū)，總面積118.6 km2，占全區(qū)總面積的10.1%，區(qū)內(nèi)人口密度小，社會(huì)財(cái)產(chǎn)分布較少，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)33處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中崩塌點(diǎn)2處，滑坡點(diǎn)2處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)29處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有370人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約1 526.75萬元；第五亞區(qū)Ⅲ5位于富林鎮(zhèn)東部的低山丘陵區(qū)，總面積63.4 km2，占全區(qū)總面積的5.4%，區(qū)內(nèi)人口密度小，社會(huì)財(cái)產(chǎn)分布較少，區(qū)內(nèi)調(diào)查發(fā)現(xiàn)6處地災(zāi)隱患點(diǎn)，其中滑坡點(diǎn)2處，不穩(wěn)定斜坡點(diǎn)4處，受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口有188人，地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的財(cái)產(chǎn)約195.9萬元。

4 結(jié)論

(1)本文基于ArcGIS平臺(tái)建立了土地利用現(xiàn)狀、人口密度、受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口及財(cái)產(chǎn)4個(gè)評(píng)價(jià)因子的空間數(shù)據(jù)庫，利用其空間分析功能對(duì)云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度進(jìn)行了分區(qū)，分區(qū)結(jié)果較好的反映了云安區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危害程度的分布情況。

(2)以往對(duì)地質(zhì)災(zāi)害危害程度分區(qū)的工作中，多是選取受地災(zāi)隱患點(diǎn)威脅的人口及財(cái)產(chǎn)兩個(gè)要素作為評(píng)價(jià)因子，而忽略了潛在但未調(diào)查到的地災(zāi)隱患點(diǎn)的威脅，其分區(qū)結(jié)果準(zhǔn)確性受調(diào)查精度的影響較大，本文在上述兩個(gè)評(píng)價(jià)因子基礎(chǔ)上增加了土地利用現(xiàn)狀、人口密度兩個(gè)評(píng)價(jià)要素，很大程度上降低了調(diào)查精度對(duì)分區(qū)精度的限制，為地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)及分區(qū)防治提供了更為可靠的技術(shù)保證。