王高峰，郭寧，鄧兵，田運濤，葉振南,3，*，陳宗良，呂鳳蘭，高幼龍

(1.中國地質(zhì)調(diào)查局水文地質(zhì)環(huán)境地質(zhì)調(diào)查中心,河北 保定 071051；2.自然資源部三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警野外科學(xué)觀測基地，重慶 404100；3.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)，湖北 武漢 430074)

滑坡易發(fā)性是指一定區(qū)域內(nèi)由孕災(zāi)地質(zhì)條件控制的滑坡發(fā)生的可能性，而滑坡易發(fā)性不同于危險性，不考慮地震、降水等誘發(fā)因素。從研究區(qū)域分析，中國滑坡易發(fā)性評價研究主要分布在三峽庫區(qū)、汶川地震區(qū)及西北黃土區(qū)等西部山區(qū)，并形成了較為詳細的評價方法體系(許沖等，2010；唐亞明等，2011；張俊等，2016；張茂省等，2019)。有學(xué)者針對白龍江流域開展了滑坡、泥石流發(fā)育環(huán)境、危險性評價等方面的研究(張帆宇等，2012；陳冠等，2013；齊識等，2014；王高峰等，2019)，研究對象多集中在白龍江干流或中游某一重要區(qū)段或國道212沿線。而關(guān)于整個流域尺度(甘肅段)的滑坡易發(fā)性評價研究甚少，目前仍然缺乏區(qū)域性國土空間用途管制規(guī)劃必需的滑坡災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)成果地圖，特別是針對評價模型的適用性和精度評價方法的對比研究鮮有案例。

目前，區(qū)域滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價主要依靠啟發(fā)式推斷法、數(shù)理統(tǒng)計分析法和非線性方法等，后2類評價方法具有運算效率高和因子權(quán)重客觀獲取的優(yōu)勢而被廣泛運用(沈玲玲等，2016)。其中，數(shù)理統(tǒng)計分析法包括基于原始數(shù)據(jù)，對其規(guī)律進行基礎(chǔ)處理的信息量模型、確定性系數(shù)模型、證據(jù)權(quán)法模型等(范強等，2014；樊芷吟等，2018；田春山等，2016；楊光等，2019)；非線性方法包括基于人工智能學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹模型、支持向量機模型及邏輯回歸模型等(馮杭建等，2016；劉堅等，2018；張茂省等，2019)。但由于單一的評價模型方法存在對參評因子不能客觀地確定其權(quán)重、模型運算過程中因主觀干擾而無法消除評價因子之間的相關(guān)性等問題，難以客觀、準確、定量地進行區(qū)域滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價。為獲得吻合實際的評價結(jié)果，有學(xué)者開展了多種模型組合對滑坡易發(fā)性進行評價，總結(jié)分析了模型的優(yōu)劣(邱海軍等，2014；張曉東等，2018)。此外，評價因子選取不當或彼此相關(guān)性強或個數(shù)較多，及評價因子狀態(tài)分級方面客觀性影響較高，沒有科學(xué)合理的劃分依據(jù)，評價過程不僅繁瑣，而且會影響模型評價結(jié)果的合理性和準確性。然而在評價結(jié)果分析方面很少有人關(guān)注這些評價模型和方法評價精度的對比與檢驗，事實上評價結(jié)果的準確性、分析精度及與實際情況的吻合程度是使用者最關(guān)注的問題，在數(shù)據(jù)有限條件下的評價結(jié)果更需要對精度進行分析。

筆者在研究白龍江流域滑坡發(fā)育特征及孕災(zāi)環(huán)境的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)源的可獲取性，選取了坡度、地形起伏度、距斷層距離、地層巖性、流域溝壑密度、植被指數(shù)等6個影響滑坡災(zāi)害發(fā)生的致災(zāi)因素作為參評因子。首先，結(jié)合2 093處滑坡災(zāi)害及隱患點數(shù)據(jù)，并依據(jù)各指標條件下的信息量值、確定性系數(shù)值和證據(jù)權(quán)重值曲線突變規(guī)律、滑坡面積及分級面積頻率比曲線對各評價因子的狀態(tài)進行分級；然后通過應(yīng)用信息量模型、確定性系數(shù)模型和證據(jù)權(quán)模型分別與邏輯回歸模型進行滑坡易發(fā)性評價，最后采用4種不同方法進一步檢驗評價結(jié)果的合理性，并開展研究區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性及結(jié)果精度評價分析。力求從模型適用性和預(yù)測精度2方面選擇適合于該流域的最優(yōu)滑坡易發(fā)性評價方法，真實地反映出滑坡易發(fā)性的空間分布特征，以期為地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)、多發(fā)的白龍江流域地質(zhì)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)預(yù)警決策提供參考。

1 研究區(qū)概況及研究方法

1.1 研究區(qū)概況

根據(jù)甘肅省白龍江流域滑坡發(fā)育特征及現(xiàn)有滑坡災(zāi)害數(shù)據(jù)，選取白龍江流域受滑坡災(zāi)害影響最嚴重的白龍江中游及岷江支流段作為本文的研究區(qū)域。地理坐標為東經(jīng)103°42′55.1″～105°19′00.7″，北緯33°01′17.5″～34°22′37.6″，面積約為6 128 km2，圖1為研究區(qū)地理概況及位置示意圖。

該區(qū)位于青藏高原東部、秦嶺山地西緣，中國縱橫向地震帶在此交匯穿過，地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，發(fā)育一系列活動的逆沖斷裂和走滑斷裂，且局部次級斷裂和小型褶皺集中發(fā)育，新構(gòu)造運動強烈和地震活動頻繁。該區(qū)滑坡災(zāi)害密布于軟弱淺變質(zhì)巖地層區(qū)，尤其在志留系、泥盆系等軟弱千枚巖區(qū)域最為突出，滑坡災(zāi)害密度達0.48個/km2，是區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害易發(fā)多發(fā)巖組。白龍江中游及其岷江支流貫穿整個區(qū)域，地貌類型復(fù)雜，屬中深切割中高山地貌區(qū)，地形海拔高度為768～4 244 m，相對高差為3 476 m。該區(qū)屬于亞熱帶向北溫帶的過渡區(qū)，氣候垂向上隨海拔變化具有差異性，在時空分布上降水分布不均勻 (王高峰等，2019)。受以上條件的影響使得該區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的頻率高、規(guī)模大、種類多、范圍廣，且具有“群發(fā)性、突發(fā)性、隱蔽性、疊加性”的特點，每年造成的經(jīng)濟損失巨大，其中滑坡災(zāi)害的嚴重性亦是眾所周知。例如，鎖兒頭滑坡、泄流坡滑坡、江頂崖滑坡等。

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 Geographical location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)源

本研究開展滑坡易發(fā)性評價的數(shù)據(jù)源(表1)主要包括：①滑坡災(zāi)害點的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來自隴南白龍江流域地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查成果數(shù)據(jù)。②研究區(qū)1∶50 000地形圖和30m×30m分辨率DEM數(shù)據(jù)，用于提取坡度、地形起伏度、流域溝壑密度等信息。③1∶100 000構(gòu)造地質(zhì)圖，用于提取地層、距斷層距離等信息。④2016年獲取的精度為0.5m的Pléiades衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和2014年30m×30m的landsat8 OLI，用于提取歸一化植被指數(shù)。

研究區(qū)滑坡共2 093處，總面積224.54km2，約占整個研究區(qū)面積的3.66%。圖2為根據(jù)野外調(diào)查和已有滑坡資料整理得到的白龍江中游段滑坡發(fā)育面積分布曲線圖?？梢钥闯?，滑坡面積與滑坡分布個數(shù)呈雙峰曲線規(guī)律，整體上滑坡面積越大，分布個數(shù)越少。研究區(qū)最大滑坡面積為4.36 km2，最小為210 m2，在滑坡面積為0.001～0.015 km2和0.035～0.153 km2范圍內(nèi)滑坡共有1 258處，占研究區(qū)滑坡總數(shù)和滑坡總面積的比例分別為60.11%和25.64%。

表1 數(shù)據(jù)類型及數(shù)據(jù)來源表Tab.1 Sources and types of data

圖2 滑坡發(fā)育面積分布曲線圖Fig.2 Distribution curve of landslide development area

1.3 研究方法

目前，較為常用的滑坡易發(fā)性評價模型均具有各自的優(yōu)點和不足(表2)。但滑坡災(zāi)害孕育過程是一個非線性系統(tǒng)，線性的數(shù)理統(tǒng)計很難精確地對其進行預(yù)測。為了提升評估成功率或準確性，可綜合各自模型的優(yōu)點對研究區(qū)的滑坡易發(fā)性進行建模，不僅能在GIS平臺的支持下快速得出評價結(jié)果，而且較理想地解決采用單一模型在滑坡易發(fā)性評價中的不足，使評價結(jié)果更滿足實踐和應(yīng)用需求。

采用表2中公式(1)、(2)、(3)信息量模型、確定性系數(shù)模型和證據(jù)權(quán)模型計算出的各個評價因子等級的I值、CF值和Wf值作為邏輯回歸模型中的指標值，構(gòu)建不同組合回歸方程，得出邏輯回歸系數(shù)βi，以此為依據(jù)開展研究區(qū)滑坡易發(fā)性評價。因此，本研究隨機選取滑坡災(zāi)害點總樣本的80%作為訓(xùn)練樣本(即1 680個發(fā)生滑坡災(zāi)害點)進行建模分析，相應(yīng)的隨機選取1 680個未發(fā)生滑坡的樣本點，共計得到3 360個具有獨立屬性的樣本數(shù)據(jù)，并將其作為因變量樣本集。結(jié)合評價因子，分別采用信息量模型I+邏輯回歸模型LR(組合1)、確定性系數(shù)模型CF+邏輯回歸模型LR(組合2)和證據(jù)權(quán)模型Wf+邏輯回歸模型LR(組合3)3種組合模型評價研究區(qū)的滑坡災(zāi)害易發(fā)性并進行分區(qū)，分析3種組合模型得到的研究區(qū)滑坡易發(fā)性評價結(jié)果。利用20%的滑坡樣本點，采用多種方法檢驗評價結(jié)果的合理性，結(jié)合滑坡實際分布規(guī)律及發(fā)育情況討論并比較3種組合模型的適用性和準確性。

2 評價因子篩選與分級

2.1 因子篩選

滑坡的發(fā)生是孕災(zāi)環(huán)境因子和誘發(fā)環(huán)境條件共同作用的結(jié)果，其中孕災(zāi)環(huán)境因子是指斜坡自身的屬性特征，在經(jīng)過剝蝕或風(fēng)化等作用逐漸使斜坡趨于變形失穩(wěn)狀態(tài)。誘發(fā)環(huán)境因子是指在降雨、地震、人類工程擾動等影響下導(dǎo)致斜坡失穩(wěn)的外界條件。通常，滑坡易發(fā)性評價主要考慮對滑坡發(fā)生發(fā)展起控制性作用的孕災(zāi)環(huán)境因子，來揭示斜坡未受外界條件影響情況下的失穩(wěn)概率。促使滑坡產(chǎn)生的孕災(zāi)環(huán)境因子主要包含：地形地貌、基礎(chǔ)地質(zhì)、地表覆被和水文環(huán)境因子等4大類。在評價因子的選取中既要合理靈活又要體現(xiàn)因子對滑坡的影響，同時要確保各因子之間互不影響且不具有強相關(guān)性。因此，基于野外實地調(diào)查及收集到的數(shù)據(jù)庫與前人研究成果，選取地形起伏度、坡度、地層巖性、距斷層距離、溝壑密度、植被指數(shù)(NDVI)等6個孕災(zāi)環(huán)境因子，采用30 m×30 m分辨率的柵格單元作為研究區(qū)滑坡易發(fā)性的基本評價單元。在此基礎(chǔ)上進行滑坡指標因子的狀態(tài)分級及易發(fā)性評價。

2.2 評價因子狀態(tài)分級

影響指標因子狀態(tài)分級是指數(shù)據(jù)類型為離散型和連續(xù)型的單因子指標遵循一定的劃分標準分為多個不同范圍的二級狀態(tài)。其中，離散型數(shù)據(jù)主要根據(jù)野外調(diào)查滑坡孕災(zāi)工程地質(zhì)條件類比制定劃分標準。而連續(xù)型數(shù)據(jù)是以一定步長的因子信息與預(yù)測單元個數(shù)分布曲線和綜合表2中式(1)、式(2)及式(3)計算各步長在各因子中的I值、CF值、Wf值分布曲線為依據(jù)。對比2類曲線的分布規(guī)律，確定分布曲線的突變點為等級劃分的界限值，突變點范圍內(nèi)的數(shù)值不僅體現(xiàn)了預(yù)測單元空間上的各等級之間的差異性，也體現(xiàn)了評價單元預(yù)測的相對集中性。

2.2.1 地形地貌因子

研究區(qū)地形地貌因子主要包括地形起伏度、坡度，均是應(yīng)用ArcGIS的空間分析工具從DEM中提取的柵格數(shù)據(jù)。統(tǒng)計地形起伏度、坡度2個影響因子不同區(qū)間內(nèi)的滑坡面積比和分級面積比(圖3)，可以看出發(fā)生滑坡的坡度主要集中在[25°，45°]區(qū)間，研究區(qū)坡度從15°～40°內(nèi)的面積最大，且在[10°，35°]區(qū)間滑坡面積比大于分級面積比，表明滑坡的相對面密度較大。地形起伏度在100～200 m時，滑坡發(fā)育較多，在75～175 m對滑坡影響較大。

2.2.2 水文環(huán)境和地表覆被因子

(1)水文環(huán)境因子。流域溝壑在一定程度上反映了該地區(qū)地形切割程度、起伏程度和巖土體松散程度，亦能反映土壤侵蝕的嚴重程度，同時也能反映地貌的演化階段。水系發(fā)育程度和分布密度越高對地表侵蝕能力就越強，就越易于發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。在對區(qū)域滑坡易發(fā)性評價研究中，很難揭示地下水對斜坡穩(wěn)定性的影響。因此，筆者以任一單元內(nèi)溝壑密度大小來表達水系對區(qū)域滑坡發(fā)育的影響。根據(jù)研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)提取出的水系分布圖，采用ArcGIS的空間分析工具，制作研究區(qū)流域溝壑密度柵格圖層，分別對其影響范圍內(nèi)的滑坡頻率進行統(tǒng)計(圖3)。結(jié)果顯示隨著流域溝壑密度的增大，滑坡面積及滑坡災(zāi)害點密度呈現(xiàn)先增大后急劇降低，最后以微弱趨勢遞減?；旅娣e在0.8～1.6 km/km2范圍內(nèi)相對較大，在([0.8，2.2]、[2.4，3.2]) km/km2區(qū)間對滑坡影響較大。根據(jù)曲線規(guī)律將流域溝壑密度分為<0.8 km/km2、0.8～1.2 km/km2、1.2～2.4 km/km2、2.4～3.2 km/km2、3.2～3.489 km/km2等5個狀態(tài)。

(2)地表覆被因子。植被覆蓋度的變化主要影響地表水對巖土體的入滲侵蝕程度，造成斜坡穩(wěn)定性降低，進而導(dǎo)致滑坡變形失穩(wěn)概率增加，因此筆者采用植被指數(shù)(NDVI)來表征地表覆被。

從圖3中滑坡面積比和分級面積比曲線可以看出，發(fā)生滑坡的NDVI主要集中在[0.25，0.40]區(qū)間，研究區(qū)NDVI從0.18～0.45內(nèi)的面積最大，且在[0.10，0.35]區(qū)間滑坡面積比大于分級面積比。根據(jù)圖3模型頻率值曲線分析可知，隨著NDVI的增大，滑坡面積呈現(xiàn)先急劇增大后逐漸較小的趨勢，NDVI在 [0.1，0.3]區(qū)間對滑坡影響最大。根據(jù)曲線規(guī)律，將NDVI分為<0.1、0.1～0.3、0.3～0.45、0.45～0.5、>0.5等5個狀態(tài)。

2.2.3 基礎(chǔ)地質(zhì)因子

通常認為地層巖性與斷裂構(gòu)造是影響滑坡孕育的2個重要基礎(chǔ)地質(zhì)因子。以往研究成果認為，白龍江流域滑坡主要沿斷裂帶成群成帶分布，在區(qū)域性活動斷裂帶一般發(fā)育大型或巨型滑坡，據(jù)統(tǒng)計70.6%的滑坡分布在距斷裂2.5 km范圍內(nèi)，在距離斷層小于5.0 km范圍分布有90%以上的大型滑坡(孟興民等，2013；楊為民等，2014；李淑貞等，2015)。而在地層巖性軟弱區(qū)或軟硬相間巖層區(qū)內(nèi)滑坡成片發(fā)育，此次調(diào)查共有1 132處滑坡發(fā)育于軟弱巖層區(qū)，441處滑坡發(fā)育于軟硬相間巖層區(qū)，占滑坡總數(shù)的75.2%。故選取巖性與構(gòu)造活動作為滑坡易發(fā)性評價的基礎(chǔ)地質(zhì)條件。

(1)地層巖性。地層巖性對滑坡孕育起著重要的影響作用，主要是通過影響堆積體和基巖的物理力學(xué)性質(zhì)及其滲透性來促使滑坡變形失穩(wěn)。同時，它決定了滑坡發(fā)育的規(guī)模、類型特征。研究區(qū)地層巖性極為復(fù)雜，屬西秦嶺地層區(qū)，從前震旦系到第四系均有出露，共出露30套地層。

圖3 因子狀態(tài)分級圖Fig.3 Statistical map of factors classification

(2)地質(zhì)構(gòu)造條件?；掳l(fā)育和發(fā)生與斷裂構(gòu)造活動有著密切的關(guān)系，距斷層的距離是滑坡易發(fā)性分析的一個重要影響因子(陳明等，2018)。研究區(qū)滑坡的發(fā)育主要受到活動斷裂控制，最為典型的是坪定-化馬活動斷裂(帶)，沿該斷裂破碎帶發(fā)育一系列特大型滑坡，呈現(xiàn)出滑坡后壁至分水嶺的長條狀、“背滑”、“對滑”相間線狀分布特征，其物質(zhì)結(jié)構(gòu)、成分、成因復(fù)雜，次級斷裂發(fā)育。

研究區(qū)內(nèi)滑坡沿斷裂呈帶狀分布的特征非常明顯，通過對區(qū)內(nèi)滑坡的分布隨距斷層的距離統(tǒng)計表明：滑坡災(zāi)害的分布隨其距斷層距離呈急劇衰減的趨勢，滑坡災(zāi)害個數(shù)與斷裂的地表破裂面的垂直距離滿足以下關(guān)系式(5)。式(5)中N為滑坡個數(shù)(處)；Dr為距斷層距離(km)。

N=1 062e-0.365Dr(R2=0.883 9)

(5)

圖4與式(5)說明研究區(qū)內(nèi)滑坡分布與斷層有著顯著的關(guān)系，即：距斷層越近，斷層活動對斜坡的作用越強烈，就越容易誘發(fā)滑坡；反之，隨著距斷層距離增大，斷層活動對斜坡作用迅速減弱。在統(tǒng)計的2 093處滑坡中有1 220個分布在距斷層距離小于1.0 km范圍內(nèi)，約占滑坡總數(shù)的58.29%。

通過對區(qū)內(nèi)498條斷層利用距斷層的歐氏距離來表示地質(zhì)構(gòu)造活動對滑坡的影響，分別對各緩沖區(qū)內(nèi)的滑坡進行頻率統(tǒng)計，結(jié)果如圖3所示，可以得出在距斷層[0，1.0 km]區(qū)間滑坡面積比大于分級面積比，且滑坡主要發(fā)育在距斷層距離小于2.2 km范圍內(nèi)。利用與地層巖性影響因子相同的分級方法將研究區(qū)斷層影響帶劃分為4個級別，因為在這4個構(gòu)造影響帶之外仍有滑坡發(fā)育，故將該范圍定義為第5級影響帶，分級結(jié)果見表4。

2.3 評價因子I值、CF值和Wf值計算及其共線性診斷

首先，根據(jù)2 093個滑坡樣本點在各評價因子分級狀態(tài)中的分布情況，分別采用表2中公式(1)—公式(3)計算各分類級別在各評價因子中的I值、CF值和Wf值(表5)。上述數(shù)值不僅可以進行各個評價因子的分類級別之間比較，而且可揭示同一評價因子內(nèi)各分類級別的相對重要性。

表3 地層巖性分級表Tab.3 Classification of stratum lithology

圖4 研究區(qū)滑坡個數(shù)與斷層距離關(guān)系圖Fig.4 The relation map of landslides amount and fault distance

同時為了確保各參評因子互不影響和達到評價模型輸入?yún)?shù)準確性的要求，需對所選各指標因子進行篩選。筆者首先選取滑坡災(zāi)害點總樣本的80%(即1 680個發(fā)生滑坡點)和1 680個未發(fā)生滑坡的樣本點作為訓(xùn)練樣本。然后提取每個樣本的各分級后因子等級值，采用SPSS軟件中進行多重共線性診斷，獲取其方差膨脹系數(shù)VIF和相關(guān)性系數(shù)R。計算結(jié)果顯示分級后確定的6個指標因子VIF值基本接近，其中信息量模型VIF值范圍為[1.033，1.188]，確定性系數(shù)模型VIF值范圍為[1.067，1.139]，證據(jù)權(quán)模型VIF值范圍為[1.035，1.168]，表明因子之間存在共線性的可能性較小。同時各因子之間的相關(guān)矩陣R≤0.3，可以認為所選各因子之間相關(guān)性微弱或不相關(guān)。因此，這6個指標因子滿足相互獨立的要求，均可參與模型評價。

表4 研究區(qū)地質(zhì)構(gòu)造帶滑坡影響距離表Tab.4 The distances of geologic structure and landslide in the study area

表5 各評價因子分類級別I值、CF值和Wf值計算結(jié)果表Tab.5 Calculation Results of I Value、CF Value and Wf Value for Classification Level of each evaluation factor

2.4 評價因子權(quán)重值計算

通過GIS分析計算工具中的柵格計算器將所得的各評價因子I值、CF值和Wf值賦予各圖層，獲得18張新評價因子的模型值圖。然后提取3 360個訓(xùn)練樣本各賦值后因子等級值作為自變量，是否發(fā)生滑坡災(zāi)害作為因變量(0代表未發(fā)生滑坡災(zāi)害，1代表滑坡災(zāi)害點)，分別輸入SPSS軟件中進行多項邏輯回歸分析。把分析結(jié)果得到的各因子的回歸系數(shù)B作為該因子的權(quán)重，各個變量在方程中的重要程度通過sig值(或wals值)來體現(xiàn)，sig值小者(或wals值大者)變量的顯著性就越高，在方程中貢獻就越大，當sig值小于0.05時才具有統(tǒng)計意義。

回歸結(jié)果顯示，3種組合模型計算出的各因子sig值均小于0.05，說明選取的6個因子都是有效的，同時各因子之間的相關(guān)系數(shù)都小于0.3，表明所選因子是合理的。組合1模型計算出的因子權(quán)重大小依次為植被指數(shù)、地層巖性、地形起伏度、流域溝壑密度、坡度、距斷層距離，其相應(yīng)的回歸系數(shù)B為(1.021、0.989、0.878、0.864、0.808、0.891)。組合2模型計算出的因子權(quán)重大小依次為植被指數(shù)、地層巖性、地形起伏度、坡度、流域溝壑密度、距斷層距離，其相應(yīng)的回歸系數(shù)B為(1.088、1.001、0.961、0.715、0.744、1.312)。組合3模型計算出的因子權(quán)重大小依次為植被指數(shù)、地層巖性、地形起伏度、流域溝壑密度、坡度、距斷層距離，其相應(yīng)的回歸系數(shù)B為(0.85、0.871、0.768、0.666、0.683、0.924)。可見3種組合模型中各因子對模型貢獻大小變化很小。

3 評價結(jié)果分析及精度評價

3.1 易發(fā)性評價分區(qū)與評價結(jié)果

從各因子的回歸系數(shù)與不同組合模型得到的各分類級別的I值、CF值和Wf值乘積可以看出，結(jié)果均表現(xiàn)是在以千枚巖、碳質(zhì)板巖為主的淺變質(zhì)巖區(qū)，距離斷層1.5 km內(nèi)，流域溝壑密度在2.4～3.2 km/km2區(qū)段，坡度10°～30°和地形起伏度為75～175 m范圍內(nèi)，植被裸露區(qū)即NDVI為0.1～0.3分布區(qū)是最容易發(fā)生滑坡災(zāi)害的地方。

在ArcGIS軟件中，根據(jù)3種組合得到的各因子回歸系數(shù)結(jié)合表2中公式(4)計算出研究區(qū)滑坡災(zāi)害發(fā)生的概率P，生成研究區(qū)滑坡發(fā)生概率分布圖。在此基礎(chǔ)上采用似然比模型對滑坡易發(fā)性概率結(jié)果按P值大小分為4類：極低易發(fā)區(qū)(0～0.25)、低易發(fā)區(qū)(0.25～0.45)、中易發(fā)區(qū)(0.45～0.65)和高易發(fā)區(qū)(0.65～1)，最終得到研究區(qū)滑坡易發(fā)性評價分區(qū)圖(圖5)。結(jié)合滑坡訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，統(tǒng)計各易發(fā)性等級區(qū)域內(nèi)滑坡災(zāi)害點個數(shù)(表6)顯示：組合1模型中76.07%的滑坡災(zāi)害落入中易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)，落入低易發(fā)以上的滑坡占滑坡總數(shù)的93.69%；而組合2模型和組合3模型滑坡災(zāi)害點劃分到中易發(fā)以上區(qū)域的滑坡比例分別為73.33%、74.76%。大量的滑坡災(zāi)害點集中發(fā)育在易發(fā)性較高的區(qū)域內(nèi)，而易發(fā)性較低的區(qū)段滑坡發(fā)育相對較少，表明采用3種組合方法所得到的評價結(jié)果與實際滑坡災(zāi)害點的分布情況基本吻合。

從圖5不同組合模型易發(fā)等級圖分布狀況來看，研究區(qū)滑坡高易發(fā)區(qū)主要分布白龍江兩岸，尤其分布在兩河口—桔柑鄉(xiāng)段白龍江左岸區(qū)域。易發(fā)性高的區(qū)域滑坡分布有以下特征：①沿活動性斷裂呈線狀分布，組合1模型較明顯地揭示坪定-化馬斷裂對滑坡發(fā)育的控制作用，而在研究區(qū)南部滑坡集中分布在次級斷裂和小型褶皺密集區(qū)。②受易滑地層控制明顯，易發(fā)程度極高的區(qū)域主要是由軟弱千枚巖、碳質(zhì)板巖組成志留系1段地層及由灰?guī)r、千枚巖互層構(gòu)成泥盆系6、7段易滑地層區(qū)，該類巖組受內(nèi)外營力影響強烈，在斷裂帶沿線或新構(gòu)造運動活躍區(qū)域常形成具有塑性流特性且厚度小于5 m的淺層殘坡積堆積物斜坡，在降水作用下易發(fā)生中小型滑坡。③在流域溝壑密集區(qū)呈串珠狀連片分布。④地表為基巖出露與裸土地帶且坡面侵蝕程度強的區(qū)域，滑坡集中分塊、分區(qū)發(fā)育。

3.2 精度評價

模型精度評價是檢驗評價結(jié)果精準性和合理性的重要手段。筆者采用4種方法對不同組合模型進行精度評價：一是根據(jù)實際發(fā)生的滑坡災(zāi)害點在各易發(fā)等級區(qū)間內(nèi)的分布情況來檢驗其合理性；二是通過Sridevi Jadi(1997)經(jīng)驗概率法、Cohen’s Kappa(1968)系數(shù)法、ROC成功概率法對模型評價的精度進行檢驗。

a.組合1模型；b.組合2模型；c.組合3模型圖5 不同模型的易發(fā)性評價結(jié)果圖Fig.5 Susceptibility assessment results of different models

表6 不同模型易發(fā)性分區(qū)內(nèi)滑坡點個數(shù)表Tab .6 The number of landslide in the prone zones of different models

(1)為了避免主觀因素影響，使得構(gòu)建的不同組合模型具備良好的穩(wěn)定性，選取未參與模型訓(xùn)練的415個滑坡災(zāi)害點(約占樣本總數(shù)的20%)作為預(yù)測樣本進行預(yù)測率檢驗。滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價結(jié)果的合理性需滿足2個檢驗準則：一是檢驗樣本點落在高易發(fā)區(qū)的百分比應(yīng)最大和不易發(fā)區(qū)占整個研究區(qū)面積的百分比應(yīng)該最??；二是檢驗樣本點落在各易發(fā)等級區(qū)的百分比和各等級區(qū)的面積占整個研究區(qū)的總面積的百分比的比值，即頻率比應(yīng)該隨易發(fā)區(qū)等級的增高而增大。從表7可以看出，3種組合模型計算結(jié)果都完全滿足上述2個準則，說明滑坡易發(fā)性程度劃分結(jié)果是合理的。

(2)Sridevi Jadi經(jīng)驗概率法是1997年由Sridevi Jadi提出的以經(jīng)驗概率形式來表達精度評估的方法，屬于受臨界值約束的準確性統(tǒng)計方法，其臨界值不唯一，表達式如下。

(6)

式中：N為評價單元總數(shù)；S為存在滑坡的單元總數(shù)；K是斜坡易發(fā)性為中等和高的單元總數(shù)；KS為存在滑坡的斜坡易發(fā)性為中、高的單元總數(shù)。

(3)Cohen’s Kappa系數(shù)法屬于典型的受臨界值約束的準確性統(tǒng)計方法且計算方法便捷，但臨界值的選取具有較大的隨意性和主觀性，定義式為：

(7)

式中：T為評價單元總數(shù)，其他各參數(shù)見表8。其中，當K>0.61為精度較好的評價模型；0.41≤K≤0.60為中等評價模型；K<0.41為精度較差的評價模型(張茂省等，2019)。

(4)ROC成功概率曲線法是區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價精度檢驗且不受臨界值約束的圖形化方法。可直觀準確地反映易發(fā)性從低到高落在不同易發(fā)性區(qū)間內(nèi)的滑坡數(shù)量(滑坡面積)的變化情況，其曲線下的面積AUC越大，表明模型成功率越高、預(yù)測效果越準確，具有很好的客觀性和有效性。

3種評價結(jié)果檢驗顯示(表8)，組合1模型預(yù)測精度和準確性要優(yōu)于其他2組模型，主要是因為信息量模型能較好地處理多因子組合帶來的復(fù)雜性和解決海量數(shù)據(jù)的差異性，再者研究區(qū)滑坡災(zāi)害點信息資料詳細，能很好地適用自變量，即可是連續(xù)的亦可是離散的邏輯回歸模型，二者組合的模型評價結(jié)果與實際吻合度較高。

表7 不同模型易發(fā)性檢驗結(jié)果對比表Tab .7 Comparison of susceptibility test results of different models

表8 不同模型易發(fā)性檢驗結(jié)果對比表Tab .8 Comparison of susceptibility test results of different models

4 結(jié)論

(2)在評價指標狀態(tài)分級劃分過程中，根據(jù)各指標條件下的I值、CF值和Wf值曲線突變點，同時結(jié)合滑坡面積及分級面積頻率曲線作為等級劃分的臨界值來確定因子分級狀態(tài)。該方法同時適用于連續(xù)型和離散型2類指標，其本質(zhì)是將對滑坡易發(fā)性相近區(qū)間進行組合，即充分考慮各因子狀態(tài)對滑坡的差異性影響，又避免了對狀態(tài)分級的主觀性劃分，體現(xiàn)了指標狀態(tài)分級的多樣性和合理性。

(3)通過對比3種模型在不同易發(fā)區(qū)內(nèi)滑坡頻率比，利用Sridevi Jadi經(jīng)驗概率法、Cohen’s Kappa系數(shù)法和ROC成功預(yù)測概率曲線法比較，發(fā)現(xiàn)組合1模型預(yù)測精度和準確性要優(yōu)于其他2組模型，說明采用信息量和邏輯回歸組合模型能夠較為客觀準確地對白龍江流域滑坡災(zāi)害易發(fā)性進行評價。