梁旭

（湖北鐵道運輸職業(yè)學院，湖北 武漢 430070）

1 引言

地質災害的易發(fā)性評價可以認為是由地質等因素引發(fā)的，需要決策者做出最終決策方案的空間決策問題，其準確性直接影響著人們生命財產的安全。由于地質災害發(fā)生過程的不確定性、地質環(huán)境的特殊性以及評價因子選取的復雜性等因素，地質災害易發(fā)性評價結果受到諸多因素的影響。目前常用的地質災害易發(fā)性評價方法大多無法解決地質災害易發(fā)性評價中準則相互沖突的問題?？臻g多準則決策分析(Spatial Multi-Criteria Decision Analysis，SMCDA) 是將多準則決策分析方法(Multi-Criteria Decision Analysis，MCDA)應用到包含有空間元素的決策問題的方法，具有對每個備選準則都能同等對待，并在可能相互矛盾、不一致的評估標準下確定準則的特點，考慮將該方法運用到滑坡災害易發(fā)性評價中，為決策者提供有效的決策支持[1]。

本研究以福建省滑坡災害為研究對象，構建基于GIS的空間多準則決策分析模型，從決策者決策角度出發(fā)，通過層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)科學客觀地量化決策者的個人偏好，完成滑坡災害易發(fā)性評價分析?；诳臻g多準則決策分析的滑坡災害易發(fā)性評價方法解決了滑坡災害易發(fā)性評價中準則相互沖突的問題，為滑坡災害的易發(fā)性評價研究提供了新思路。

2 空間多準則決策模型

2.1 空間多準則決策分析

多準則決策分析是現代決策科學的一個重要組成部分，是在幾個已知的備選方案條件下，決策者依據其個人偏好參照多個可能相互矛盾的評估準則對已知的備選方案進行優(yōu)劣排序的過程[2]?？臻g多準則決策是通過結合地理數據和價值判斷來獲取決策信息的過程，空間多準則決策分析是利用多準則決策分析方法來解決包含有空間元素的決策問題。

2.2 基于層次分析法的空間多準則決策分析

目前，我國采用基于GIS的多準則決策分析方法主要分為兩大類，一類是基于邏輯交集、并集運算的布爾決策；另一類是基于連續(xù)變量標準化的權重組合決策，包括權重線性組合決策和次序權重平均決策[3]。但這兩種方法還存在一定的不足，主要體現在評價準則的選取和權重系數的確定。

基于層次分析法的空間多準則決策分析是把復雜的決策問題層次化，將決策問題按總目標、評價準則，乃至決策方案的順序劃分為不同的層次結構。借助GIS技術建立空間多準則決策分析模型，利用層次分析法來確定準則和準則權重。

3 基于空間多準則決策分析的福建省滑坡災害易發(fā)性評價模型

3.1 福建省滑坡災害特征分析

根據野外調查數據顯示，福建省地質災害主要包含滑坡、泥石流、崩塌、地面塌陷四種類型，其中滑坡地質災害是分布最廣、危害最大的災害類型，它具有發(fā)生頻率高、突發(fā)性強、分布廣泛、規(guī)模較小、以土質為主以及大多數與人類工程活動相關等特點[4]。而福建省滑坡災害的發(fā)生主要取決于以下兩點原因：一是內在因素指滑坡本身特性，如地形地貌、地層巖性等；二是外部因素，如地震、降雨、人類工程活動等。

3.2 基于空間多準則決策分析的滑坡災害易發(fā)性評價模型

（1）評價因子的選取

根據福建省內滑坡災害特征分析及形成機理，選取災害點分布密度、地形地貌、地層巖性、氣象條件和人類工程活動五個易發(fā)因子作為誘發(fā)福建省滑坡災害的主要致災因素，并以此作為評價指標模型的研究基礎[5]。

（2）確定層次結構模型

對上述選取的5個評價指標進行細分，建立由上而下的遞階層次結構模型，如圖1所示。

圖1 地質災害易發(fā)性評價層次結構模型

（3）構造層次判斷矩陣

根據層次分析法的層次劃分原理，利用選取的5個評價指標：災害點分布密度、地層巖性、地貌條件、氣象條件及人類工程活動，建立兩兩比較矩陣。其中，用1～9來確定兩兩指標間重要性。目標層A對準則層B的兩兩比較判斷矩陣如表1所示。

根據層次分析法權向量的計算公式，得表1中判斷矩陣的最大特征根λmax=5.1463，CI=(λmax-n)/(n-1)=0.036575，則檢驗指標CR=CI/RI=0.03265625 ＜0.1，判斷矩陣有較好的一致性。λmax對應的矩陣特征向量為：(0.3251,0.4576,0.7681,0.2457,0.1858)T，歸一化特征向量得福建省滑坡災害易發(fā)性評價一級指標的權重分別為WB1=0.1640、WB2=0.2308、WB3=0.3875、WB4=0.1239、WB5=0.0937。

表1 一級易發(fā)評價指標判斷矩陣表

從權重值可以看出，最大的權重值是WB3，即影響福建省滑坡災害易發(fā)性評價中最重要的因素是地形地貌，其余依次為地層巖性、災害點分布密度、氣象條件、人類工程活動。

同理根據準則層B 對子準則層C 的易發(fā)因子兩兩比較判斷矩陣和子準則層C 對目標層A 的層次總排序權重計算結果見表2所示。

表2 判斷矩陣層次總排序表

經計算，子準則層C對目標層A的檢驗指標CR=CI/RI= =0.0324＜0.1，可見層次總排序結果的一致性較為滿意。層次總排序的結果反映了各個易發(fā)因子評價指標對地質災害易發(fā)性的貢獻大小和相對重要性。其中，C7 地形坡度60°～90°這一指標最為顯著，其次為C5碳酸鹽組及軟質鹽組。

（4）滑坡災害易發(fā)性指數計算

利用層次分析法，借助GIS軟件計算滑坡災害易發(fā)性指數，計算公式為：

其中：B為滑坡災害易發(fā)性綜合評價指數；aj為權重；Nj為單元影響指數。

根據B的值以及研究區(qū)的實際地質環(huán)境，對滑坡災害易發(fā)區(qū)可以分為5個等級，依次為滑坡災害易發(fā)高區(qū)B＞0.8，滑坡災害易發(fā)較高區(qū)B為0.6～0.8，滑坡災害易發(fā)中區(qū)B為0.6～0.3，滑坡災害易發(fā)低區(qū)B為0.1～0.3，滑坡災害不發(fā)育區(qū)B＜0.1。

4 研究區(qū)實驗ROC曲線檢驗

受試者工作特征曲線(Receiver Operating Characteristic Curve，ROC曲線)是關于檢測閾值的函數曲線。將模型最后的權重值作為診斷值，以及模型預測結果值導入SPSS 軟件中進行ROC曲線分析，所得結果如圖2，表3所示。

表3 ROC曲線下面積

圖2 ROC曲線

ROC 曲線下面積(Area Under Curve，AUC)即ROC 曲線與其下方坐標軸圍成的多邊形面積，用來標志模型的準確性。AUC值介于0.5～1，AUC越接近于1，說明模型準確性越高。從圖3 的結果可以看出，空間多準則決策分析模型的AUC值為0.852，說明空間多準則決策分析模型準確性較高，同時曲線呈明顯的“凸型”，表明滑坡易發(fā)性評價結果是理想的，說明空間多準則決策分析模型可以應用到福建省滑坡災害易發(fā)性區(qū)劃研究中并具有一定的現實意義。

5 結語

基于對福建省滑坡災害數據的調查與分析，本文研究了該研究區(qū)的災害點分布密度、地形地貌、巖土類型、地質構造、人類工程活動等相關資料，將空間多準則決策分析方法應用到福建省滑坡災害易發(fā)性評價與區(qū)劃中。實驗結果表明，將空間多準則決策分析方法應用于福建省滑坡災害易發(fā)性評價是合理的。但由于滑坡災害的影響因素具有復雜多樣性以及研究過程中的局限性，本研究在進行福建省滑坡災害易發(fā)性評價的深度和廣度上還存在著不足，還有待進一步完善和提高。

（1）雖然文中列舉了引發(fā)福建省滑坡災害的主要影響因素，但諸如地震、地下水等易發(fā)因子未納入考慮范圍。

（2）在進行滑坡災害易發(fā)性區(qū)劃中，滑坡災害易發(fā)性指數的分級劃分標準需要根據具體的研究區(qū)概況進一步完善，以提升研究區(qū)區(qū)劃結果的精確性和可靠性。

（3）驗證實驗結果時，只是單純的應用ROC曲線來分析驗證實驗結果的準確性，沒有考慮到結合其他檢驗方法(如Kappa、卡爾曼濾波等)進行對比分析，在驗證方面可能存在不夠精確的問題。

滑坡災害易發(fā)性評價研究是一個復雜且漫長的過程，本文所做的研究還處于一個初期的摸索階段，后期的研究還需要對數學模型做進一步的完善，以提高結果的精確度和準確性。