馬長玲,李 科

（1.陜西能源職業(yè)技術學院,陜西 咸陽 712000；2.陜西省高速公路建設集團公司,西安 710000）

0 引言

地震是地殼在釋放大量能量時產(chǎn)生的附加震動,基本上每時每刻都會產(chǎn)生震動,但其中大部分都過小,無法被人們感受到,但是劇烈的地震將會引發(fā)大量的人員傷亡和巨大財產(chǎn)損失,同時,因地貌因子的不穩(wěn)定更容易誘發(fā)高地滑坡、崩塌等次級災難的發(fā)生,危害面積廣泛所造成的損失遠大于地震本身。這幾年來,地震滑坡的敏感性評價和預測是該領域研究是主要的工作內容,但滑坡影響因子分析又是作業(yè)的基本要求。

相關人員提出以下解決方法。樊芷吟、茍曉峰等人[1]針對地震引發(fā)的巖體松動導致降雨時產(chǎn)生的滑坡問題,提出一種基于Logistic回歸模型的地貌因子敏感性分析,通過GIS采集對應因子數(shù)據(jù),建立信息模型,并利用Logistic模型與耦合模型對該地區(qū)的低質敏感性進行評價。通過實驗證明所提方法精度高,便于區(qū)分不同敏感性區(qū)域,但是該方法計算過程復雜、效率低。戴嵐欣、許強等人[2]對同震災害的空間分布規(guī)律和控制因素(距斷層距離、地面峰值加速度PGA等)進行分析。通過實驗證明所提供方法能夠有效對待測區(qū)域進行評價,但是合理性不高,不能廣泛的應用在現(xiàn)實生活中。

針對上述問題,本文提出一種地震誘發(fā)滑坡地質災害的地貌因子敏感性評價模型,通過分析地形地貌因子貢獻率,合理劃分敏感性區(qū)間,采用幾率數(shù)值模型、信息量評價模型得以找到地震滑坡容易發(fā)生因子區(qū)間。實驗證明本文模型計算簡單、評價精準,適用性較好。

1 地震誘發(fā)滑坡地質災害的地貌因子敏感性評價模型

1.1 基于貢獻率法的地形地貌因子計算

貢獻率是經(jīng)濟統(tǒng)計學分析中關鍵方法,將其引入到地質災害分析中,可以分析各個地形地貌因子在地震后的狀態(tài),并對其進行量化處理,為后續(xù)敏感性評價作理論基礎。在分析地震后地質變化過程中,把貢獻率引入各個地貌因子內,對發(fā)生改變的程度進行量化處理。

滑坡發(fā)生趨勢取決于敏感性程度,而敏感性高低在于地震后地形地貌發(fā)生的改變。想要評價某區(qū)域滑坡災害性的大小,就需考慮區(qū)域內存在的地形地貌因子的量化數(shù)值,地貌影響因子可以劃分成一級與二級兩個等級,分別記為頻率因子的面積因子。用f ij和a ij來描述：

詳細貢獻率量化過程如下：

其中,w描述的是地貌因子貢獻率,f ij描述的是第i個頻率因子和第j個面積因子頻率之和。式（1）就能夠描述為不同級影響因子中任意范圍內的地質變化次數(shù)以及全部系數(shù)和的比值。a ij描述第i個和因子變化數(shù)量之和的比值。a ij描述第i個和因子當中j個二級因子總面積因子。

滑坡面積總和的兩數(shù)相比所得值,通過與二級因子中每類因子區(qū)域范圍內的滑坡面積之和,可分析貢獻率的指標大小計算如下：

隨后進行歸一化處理,得到式（3）

式中c ij表示第j個二級因子所對應的區(qū)域面積值。

1.2 確定性系數(shù)下敏感性分析

確定性系數(shù)CF方法（Certainty Factor Merh od）是由Shorliffe和Buchanan提出的一個概率函數(shù),并且由Heclerman進行完善改進,將此用來分析某種事件發(fā)生過程當中各個影響因子的敏感性。此方法在評估不同種類災害影響因子敏感性有很高的精準度。CF方法表示如下：

式（7）中,Pa為事件在數(shù)據(jù)類 中發(fā)生的條件概率。在現(xiàn)實地震滑坡影響因子敏感性分析中,Pa可以表示數(shù)據(jù)類a的中已經(jīng)有滑坡面積與此數(shù)據(jù)類單元面積的比值,Ps可以表示為區(qū)域內的地震滑坡面積與區(qū)面積的比值。CF的變化區(qū)間為[-1,1],當CF＞ 0時,CF值越大,表示坡體變形程度越高,發(fā)生滑動的可能性越大；相反CF＜ 0時,CF越小,表明地震誘發(fā)滑坡的可能性越?。划擟F接近0時,則是表明坡體滑動的可能無法確定。

本文借助GIS工具的空間分析功能,完成每個影響因子的CF計算合并。首先將影響因子按一定原則分成不同類別,然后在AreGIS中將每個影響因子的面積和所包含的地震滑坡面積,根據(jù)式（7）計算出每類影響因子中每一個因子的CF值。由于每類影響因子包含很多子集,每個子集又包含不同的單一因子,這些單一因子的CF值可能都不相同,會導致出現(xiàn)敏感性程度較為分散的CF值,不利于關鍵影響因子類集的篩選。為了對各類因子的作用程度進行分類排序,本文利用一個統(tǒng)一值Z值來反映各大類影響因子整體對地震滑坡的敏感性,Z值所體現(xiàn)的是每一類影響因子的各子集及各單一因子CF值的總合效果,可以更為直觀準確的確定區(qū)域內地震誘發(fā)滑坡發(fā)生的關鍵因子。Z值可以根據(jù)式（8）對各類影響集（子集）中影響因子的CF值進行合并來得到,公式表達如下：

式（8）中,x和y分別表示要合并的兩個CF值,因本文將從小到大對每類影響因子下各子集的CF值合并,最終得到體現(xiàn)該類各因子集綜合作用的Z值。通過每一類Z值的比較,可以發(fā)現(xiàn)不同類別影響因子對地震滑坡的影響程度,從而確認主要因子的種類,每一類影響因子的Z值可以反射出區(qū)域內此類因子對地震滑坡的影響有沒有普遍的性質。然后再利用CF值對各類具體影響因子進行名敏感性分析。一般情況下,Z值越大表明該影響因子在地震滑坡的形成過程中越起到關鍵作用,而CF值越來越大則表明對應單一影響因子敏感越高。因此,在因子確認中,可以借助Z值確認某一類因子的關鍵程度,利用CF值來確認某一特定因子的敏感度。因子敏感性分析流程如圖1。

圖1 地震滑坡確定系數(shù)分析流程Fig.1 Analysis flow of determination coefficient of earthquake landslide

1.3 敏感性評價

1.3.1 評價體系建立

評價的基礎為地質因子、外界誘發(fā)因子以及人為因子結合。在地質災害空間分布以及地質環(huán)境特征分析的基礎之上,為了突顯出地形地貌的主導因子,本文利用因子容量、可圖形化以及經(jīng)濟能力的可靠性,并結合GIS分析工具進行評價,著重摘選了地形指標、地震烈度指標參與分析研究,組成了敏感性評價體系,如圖2所示。

圖2 敏感性評價指標體系Fig.2 Sensitivity evaluation index system.

1.3.2 指標量化敏感性統(tǒng)計

敏感性計算中指標量化的過程非常重要,直接對評價結果產(chǎn)生重要影響。量化方法數(shù)量甚多,相比之下數(shù)學統(tǒng)計量化法占據(jù)較好的適用性,計算結果也相對較精準。敏感性統(tǒng)計是計算各類指標因子屬性的地質災害點平均密度之間整體頻率,敏感性評價就是通過整體頻率多少來進行判定的。

詳細敏感性統(tǒng)計過程如下：

步驟1：依據(jù)敏感度大小程度進行敏感性等級劃分。

步驟2：運用GIS計算各類標準屬性的面積和單位面積中災害點數(shù),并且統(tǒng)計各類標準屬性在單位面積的災害點個數(shù),再與地質災害點平均密度結合比值要求對數(shù),來表現(xiàn)出敏感性程度。

步驟3：分別各個圖層柵格化。

步驟2的敏感性統(tǒng)計如下：

式中：wi為某一種特殊標準的敏感性；Dc為此類特殊標準的地質災害分布密度；Dm為整區(qū)域內地質災害分布密度；N(Si)為此類特殊標準的地質災害點個數(shù)；∑N(Si)為地質災害點總個數(shù)；A(Ni)為某一中特殊標準所占的總面積；∑A(Ni)為評價區(qū)的總面積。

1.3.3 指標敏感權重

指標賦予地質災害敏感性權重值,采用用層次分析法（AHP）建立評價矩陣。本文需要考慮地形坡度、巖性、海拔高度、地震烈度、距河流距離共5個評價指標,指標敏感性分析以及敏感度結果見表1所示,最后構建的評價矩陣見表2。

在Matlab下求得評價矩陣的最大征值 λmax=5.0133, 一 次 性 指 標CI=(λmax-n)/(5-1)=(5.0133-5)/(5-1）=0.0133/4=0.003325,找 尋任意平均值已執(zhí)行標準(RI）；(RI=1.12),則其檢驗性指標CR=CI/RI=0.00277＜0.1。最大特征值對應法特征向量為,對特征向量進行歸一處理即得到5個評價指標的權重wi（見表2）。

表1 指標敏感性分析和敏感度賦值Table 1 Index sensitivity analysis and sensitivity assignment

表2 指標判斷矩陣和權重Table 2 Index judgment matrix and weight

注釋：B1描述為地形坡度；B2描述為海拔高度；B3描述為巖性；B4描述為地震烈度；B5描述為距河流距離；Wi描述為指標權重。

本文的敏感性評價是利用GIS空間分析模塊Map calculator命令中完成的。通過以上分析計算得出：

式中；S為評價單元的總和敏感度值；Wi為第i個指標的敏感度權重；Bij為第i個指標屬性j的敏感度。其中i=1,2,3,4,5；j=1,2,3,4,5。

1.4 評價模型選擇

本文采取幾率數(shù)值模型、信息量評價模型對地震誘發(fā)滑坡地質災害敏感進行評價和分析對比。

（1）幾率就是某種因子類X中,存在最多因子的區(qū)域面積發(fā)生地質災害的幾率設為是100%,那么因子Xi產(chǎn)生地質災害的幾率由以下公式算出:

其中,GWarea（i）是因子Xi中發(fā)生地質災害的幾率,Darea（i）是因子Xi的地質災害的面積密度。

（2）信息論是信息模型的理論基礎,運用地質災害產(chǎn)生時熵的減少表現(xiàn)出地質災害時間所產(chǎn)生的不確定,地質災害系統(tǒng)熵值的變化等于因子組合對地質災害事件所帶來的的不確定程度,與地質災害的發(fā)生以及預測中得到的信息質量和數(shù)量相關,即信息量越大,所出現(xiàn)地質災害的可能性越大。

式（7）隨后進行歸一化處理,得到式

式中I(y,x1,x2,L ,xn) 描述的是具體因素組合x1,x2,… ,xn描述的是地質災害提供的信息量；P(y|x2 x2…xn) 描述的是因素x1,x2,… ,xn描述的是組合條件下地質災害產(chǎn)生的幾率；Py描述的是地質災害產(chǎn)生的幾率；Ix1,x2,Lxn-1(y,x1)

描述的是因素x1,x2,… ,xn-1所存在條件下,因素xn對地質災害所提供的信息量。

最終根據(jù)概率數(shù)值將敏感性評價為4區(qū),分別是低敏感性區(qū)、中敏感性區(qū)、高敏感性區(qū)、極高敏感性區(qū)。

2 仿真實驗

本文結合地形坡度、巖性、海拔高度、地震烈度、距河流距離共5個評價指標,來進行敏感性評價；而且采用幾率數(shù)值模型、信息量評價模型對敏感性進行評價,以及分析每一種類評價因子對滑坡敏感性的影響水平。

圖3 滑坡敏感性面積與滑坡發(fā)生面積百分比Fig.3 The sensitive area of landslide and the percentage of occurrence area of landslide

表3 滑坡敏感性評價結果Table 3 Landslide sensitivity evaluation results

為地震誘發(fā)滑坡地質災害的地貌因子敏感性程度,將滑坡敏感性分割為四個等級,低敏感型分區(qū)面積占21.97%,滑坡發(fā)生面積占3.84%；中敏感性分區(qū)面積占31.42%滑坡發(fā)生面積占14.47%；高敏感性分區(qū)面積占25.13%,滑坡發(fā)生面積占22.44%；極高敏感區(qū)面積占21.38%,滑坡發(fā)生面積占61.43%。

在強降雨環(huán)境下,巖性軟硬互層地區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)巖層中間滑動現(xiàn)象。這對滑坡極高敏感性分區(qū)累積面積百分比與滑坡發(fā)生總面積百分比相互影響,故此將極高敏感性分區(qū)面積百分比的相互影響分為一百等分,再以1%間隔計算,計算算滑坡發(fā)生面積百分比見圖3。

圖4 頻率比模型法滑坡敏感性面積總百分比曲線圖Fig. 4 Total percentage Curve of landslide sensitivity area based on frequency ratio model

如圖所顯示,滑坡極高敏感性區(qū)面積總百分比到達10%時候,滑坡發(fā)生面積總百分比為34%；極高敏感性區(qū)面積總百分比達20%時,滑坡發(fā)生面積總百分比為50%；極高敏感性區(qū)面積總百分比達到30%時,滑坡發(fā)生面積總百分比為65%。該曲線表明滑坡敏感性評價結果具有極高的準確度和可靠性。

3 結論

本文對地質發(fā)生災害地區(qū)的影響因子進行定量,利用確定性系數(shù)可自動獲取滑坡各影響因子數(shù)據(jù)。采用幾率數(shù)值模型、信息量評價模型對敏感性進行評價,分析每一種類評價因子對滑坡敏感性的影響水平。實驗證明,當極高敏感性區(qū)面積達到30%時,滑坡發(fā)生面積總百分比為65%。由此可見滑坡敏感性評價最終結果具有較高的準確性,可為地震誘發(fā)滑坡地質災害的地貌因子作出預判提供科學依據(jù)。