范 晨，劉志鵬，曾 超，畢鴻基，周天倫，劉 曉*

(1.中國地質(zhì)大學(武漢)教育部長江三峽庫區(qū)地質(zhì)災害研究中心，湖北 武漢 430074；2.中交第二公路勘察設計研究院有限公司，湖北 武漢 430056)

地質(zhì)災害易發(fā)性評價在整個區(qū)域地質(zhì)災害預警系統(tǒng)中處于基礎性地位，具有十分重要的意義。隨著地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)這一強大的空間數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析工具的廣泛使用，涌現(xiàn)出大量用于地質(zhì)災害易發(fā)性評價的方法。其中，自1977年Saaty第一次提出層次分析(Analytic Hierarchy Process，AHP)法的概念以來，國內(nèi)外學者將其廣泛應用于地質(zhì)災害評價中。隨著研究的逐漸深入，學術界逐漸認識到AHP法在專家打分構建判斷矩陣的過程中往往過分強調(diào)先驗知識，而忽略了案例本身的客觀數(shù)據(jù)所承載的規(guī)律性，導致評價結果主要取決于專家的主觀經(jīng)驗，存在一定的局限性。

如何提高AHP法預測的準確性已成為本領域的研究方向之一，總體技術路線又分為兩個發(fā)展方向：①路線一是將AHP法與不同方法結合使用，考慮客觀數(shù)據(jù)，以提高評價精度。如蘇生瑞等將熵權法(Entropy Weight Method，EWM)與AHP法相結合對阿壩州汶川—理縣段公路沿線崩塌地質(zhì)災害危險性進行了評價；陳駿煒等通過粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法優(yōu)化AHP法對吉林省蛟河市山區(qū)泥石流地質(zhì)災害風險進行了評價；陳朝亮等構建AHP法和二元Logistic回歸模型對內(nèi)江市地質(zhì)災害的空間分布特征進行了研究；熊俊楠等將AHP法和信息量模型綜合使用對溪洛渡庫區(qū)滑坡易發(fā)性進行了評價。②路線二是將AHP法本身進行改進。如胡致遠等在英山縣地質(zhì)災害易發(fā)性區(qū)劃中將傳統(tǒng)AHP法中的9標度打分降低為3標度打分，以減小人為主觀性對評價結果的影響；Nguyen等采用二元分析法與相關統(tǒng)計信息相結合的方法，生成AHP法中所需的影響因子兩兩比較的判斷矩陣，避免了使用主觀的專家打分意見，對臺風引發(fā)的滑坡易發(fā)性進行了評價；Maryam等在對伊朗Gorgan地區(qū)的滑坡預測中，引入模糊集理論，借助模糊相對標度來表示AHP法中影響因子之間的相對重要性，以降低由于專家主觀性造成的結果誤差。

與路線一相比，線路二的研究成果較少，并且現(xiàn)有的改進措施在影響因子權重如何與客觀數(shù)據(jù)相切合方面尚未涉及。鑒于此，本文嘗試對AHP法進行改進，通過追蹤各個影響因子評價曲線的AUC值(Area Under Curve)的疊加增長過程，提出一種對AHP法構建判斷矩陣進行反饋校準的方法，以修正影響因子的分級賦值權重，從而提高AHP法的預測精度。在研究區(qū)案例的選擇上，考慮到自“5·12”地震發(fā)生以來，雖然有學者就北川羌族自治縣境內(nèi)地質(zhì)災害的分布問題進行了研究，陳歡等和楊根云等也分別提取北川羌族自治縣內(nèi)的開坪鄉(xiāng)和曲山—擂鼓鎮(zhèn)一帶區(qū)域進行了地質(zhì)災害易發(fā)性評價，但是針對在永昌鎮(zhèn)重建的北川新縣城周邊地區(qū)的滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性研究相對較少。因此，本文選取北川新縣城周邊地區(qū)(永安鎮(zhèn)、安昌鎮(zhèn)、永昌鎮(zhèn)、黃土鎮(zhèn))為研究區(qū)域，采用改進的AHP法對研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性進行了評價，并對研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性進行分區(qū)，以期為該地區(qū)的滑坡地質(zhì)災害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

受汶川地震的影響，以汶川縣映秀鎮(zhèn)為中心的周邊地域出現(xiàn)了數(shù)以萬計的地震滑坡地質(zhì)災害，大量巖土體傾瀉而下，摧毀了房屋建筑、堵塞了河道溝渠，給人民生命和財產(chǎn)帶來了巨大的損失。其中，以北川羌族自治縣受災最為嚴重，位于曲山鎮(zhèn)的縣城主體也遭到嚴重破壞，北川縣城因此在永昌鎮(zhèn)進行了選址重建。本研究即選取北川新縣城所在的永昌鎮(zhèn)以及周邊永安鎮(zhèn)、安昌鎮(zhèn)、黃土鎮(zhèn)一帶作為研究區(qū)域。該研究區(qū)域位于四川省綿陽市北川羌族自治縣南部與安州區(qū)交界處，地理坐標為東經(jīng)104.35°～104.57°、北緯31.54°～31.78°，總面積約為285.99 km(見圖1)。該地區(qū)地形整體呈北部高、南部低，北部為龍門山山系，常發(fā)生地質(zhì)災害，縣城主體重建于中南部平緩地帶，龍門山山前斷裂從西至東橫貫研究區(qū)，地質(zhì)環(huán)境條件脆弱?？h城緊鄰安昌河，安昌河以及支流流經(jīng)研究區(qū)域。研究區(qū)內(nèi)白堊系、侏羅系、三疊系、二疊系和石炭系地層均有出露，第四系地層分布廣泛。

1.2 數(shù)據(jù)源

本研究所用的滑坡地質(zhì)災害數(shù)據(jù)選取自汶川地震區(qū)滑坡地質(zhì)災害分布統(tǒng)計數(shù)據(jù)，汶川地震區(qū)(北川—安州區(qū)段)共有2 244個滑坡地質(zhì)災害點，結合本研究區(qū)域以及高分辨率的遙感數(shù)據(jù)解譯，共提取出位于本研究區(qū)域內(nèi)的99個滑坡地質(zhì)災害點(見圖1)。與滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價影響因子有關的基礎數(shù)據(jù)包括地理空間數(shù)據(jù)云中的ASTER GDEM數(shù)據(jù)(30 m空間分辨率)和Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)以及包含研究區(qū)域在內(nèi)的1∶5萬建造構造圖(綿陽市幅)。

圖1 研究區(qū)地理位置及滑坡地質(zhì)災害調(diào)查圖Fig.1 Geological location of the study area and geological disaster points of landslide

2 評價指標體系的建立

滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性受多方面因素的影響和制約，Sciarra等研究認為坡度、地形曲率、巖性、構造、河流作用、土地利用和植被覆蓋等均是區(qū)域滑坡的影響因子；周超等選擇坡高、坡度、坡向、坡面曲率、水系、構造斷層、交通道路和工程巖組作為影響因子，對淳安縣滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性進行了評價；白仙富等指出坡度、降水量、巖性、地表覆蓋和地震烈度等因素對汶川地震滑坡地質(zhì)災害的影響程度不同，坡度是滑坡產(chǎn)生的必要條件，其他因子是滑坡產(chǎn)生的充分條件。基于以上研究，結合收集的研究區(qū)地質(zhì)和遙感數(shù)據(jù)相關資料，選取坡度、坡向、地層巖性、距斷裂距離、距水系距離和歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)6個影響因子對研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性進行評價。一般地，評價單元劃分的越小，最后得到的評價結果精度越高，但是評價單元劃分過小會影響計算速度。根據(jù)研究區(qū)1∶5萬建造構造底圖以及李軍等給出的評價單元大小的經(jīng)驗計算公式：

G

=7

.

49+0

.

000 6

S

-2

.

0×10

S

+2

.

9×10

S

(1)

式中：

G

為評價單元柵格寬度(m)；

S

為建造構造底圖比例尺分母?？捎嬎愕玫?p>G

=32.85，結合研究區(qū)的總面積，出于提高評價結果精度的考慮，最后選定評價單元柵格大小為25 m×25 m，將研究區(qū)劃分為458 715個評價單元。通過對6個影響因子分別進行分級處理，可得到研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性影響因子的分級，見表1和圖2。

圖2 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性影響因子分級圖Fig.2 Classification map of influencing factors of landslide geological hazard susceptibility in the study area

表1 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性影響因子分級Table 1 Classification of influencing factors of landslide geological hazard susceptibility in the study area

坡度和坡向構成影響研究區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性的地形因子。本文借助ArcGIS軟件的提取功能，通過DEM數(shù)據(jù)提取坡度和坡向圖層，將坡度分為0°～10°、10°～20°、20°～30°、30°～40°、40°～50°、>50°，共6個分級；將坡向分為平地、北、東北、東、東南、南、西南、西、西北，共9個類型。

距水系距離和NDVI分別構成影響研究區(qū)內(nèi)滑波地質(zhì)災害易發(fā)性的水文地質(zhì)因子和植被覆蓋因子。本文利用DEM數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中對研究區(qū)內(nèi)水系設置緩沖區(qū)，將距水系距離分為<150 m、150～250 m、250～400 m、400～600 m、>600 m共5個類型；植被覆蓋因子即NDVI的理論取值范圍在-1～1之間，負值表示地面覆蓋為云、水、雪等，正值則表示有植被覆蓋，且NDVI值隨植被覆蓋度增大而增大。根據(jù)研究區(qū)具體植被分布，將NDVI值分為-0.1～0.1、0.1～0.3、0.3～0.5、0.5～1，共4個類型。

研究區(qū)位于龍門山山前斷裂帶，斷裂所引發(fā)的地震是滑坡地質(zhì)災害發(fā)生的誘發(fā)因子，將距斷裂距離分為<500 m、500～1 000 m、1 000～1 500 m、1 500～2 000 m、>2 000 m，共5個類型。

地層巖性是決定滑坡地質(zhì)災害產(chǎn)生及其發(fā)展的內(nèi)在因子，依據(jù)研究區(qū)內(nèi)巖性的軟硬程度將其分為5個類型：①為第四系堆積物、沖積物、殘坡積物；②為磚紅色泥巖、巖屑砂巖與棕紅色泥質(zhì)粉砂巖和泥巖互層(K

j

、K

h

、J

l

)；③為紫灰色頁巖、灰質(zhì)泥巖和粉砂巖、夾泥灰?guī)r及白云巖，藍灰色泥灰?guī)r與紫紅色泥巖、粉砂巖互層(T

t

、T

f

);④為灰白、深灰色夾灰綠及粉紅色灰?guī)r，淺灰、黃灰色薄-厚層塊狀白云巖，硅質(zhì)團塊-條帶碳酸鹽巖(T

t

、T

j

、P

l

);⑤為灰質(zhì)深灰色塊狀灰?guī)r，灰白色致密石灰?guī)r和結晶灰?guī)r(P

y

、C

h

、C

z

)。

3 研究方法

本文將AHP法作為研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性的評價方法，并在實施過程中基于影響因子的反饋校準，對經(jīng)典AHP法進行了改進。

3.1 經(jīng)典層次分析(AHP)法

3.1.1 基本算法

AHP法是一種多指標分析評價方法，具有精度高、使用方便、實用性強等特點。該方法通過專家經(jīng)驗對影響因子以及各影響因子的分級進行打分，采用Saaty給出的1～9標度法對影響因子的兩兩關系構造判斷矩陣，所有影響因子之間的兩兩比較綜合決定了各個影響因子的權重，這樣避免了由于專家自身的主觀性而造成的結果誤差。兩兩因子定性比較的判斷矩陣標度值及其含義，見表2。

表2 判斷矩陣標度值及其含義Table 2 Scale value and meaning of judgment matrix

通過分別計算影響因子判斷矩陣以及影響因子分級判斷矩陣，得到判斷矩陣最大特征值相對應的特征向量，將特征向量進行歸一化處理，可分別得到各影響因子的權重和分級權重，進而可得到滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價指標

R

，具體計算公式如下：

(2)

式中:

W

和

X

分別為第

i

個影響因子的權重和分級權重。

R

值越大，則意味著該范圍內(nèi)發(fā)生滑坡的可能性越大。

3.1.2 判斷矩陣一致性檢驗方法

AHP法的評價結果是否合理，可通過隨機一致性比率(Consistency Ratio，

CR

)來衡量，它采用判斷矩陣的一致性指標與判斷矩陣的平均隨機一致性指標的比值來計算，其取值范圍為0～1，具體計算公式如下：

CR

=

CI/RI

(3)

CI

=(

λ

-

N

)

/

(

N

-1)

(4)

式中：

λ

為判斷矩陣的最大特征值；

N

為判斷矩陣的階數(shù)；

CI

為判斷矩陣的一致性指標；

RI

為判斷矩陣的平均隨機一致性指標(見表3)。

表3 判斷矩陣的平均隨機一致性指標RITable 3 Average random consistency index RI of judgment matrix

一般要求

CR

值小于0

.

1，若該值大于0

.

1，則表明該判斷矩陣未能通過一致性檢驗，需要對該判斷矩陣進行修正，然后重新計算滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價指標

R

。

3.2 基于影響因子反饋校準的改進AHP法

3.2.1 初始化過程

基于坡度、坡向、地層巖性、距斷裂距離、距水系距離和歸一化植被指數(shù)(NDVI)6個滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性影響因子和影響因子分級，分別計算影響因子判斷矩陣和影響因子分級矩陣，得到判斷矩陣最大特征值相對應的特征向量，將特征向量進行歸一化處理，可分別得到各個影響因子的權重和分級權重。特別指出，對于堆積層滑坡而言，在坡度的分級權重中，隨著坡度的逐漸增大，滑坡發(fā)生的概率越大，因此滑坡的分級權重越大。但考慮到倘若曾經(jīng)存在高坡度的堆積層滑坡，則其大多在漫長地質(zhì)歷史時期就已經(jīng)發(fā)生滑動，而轉化為低坡度的殘坡積物留存。于是，就造成這樣一個事實：當坡度大于一定度數(shù)后，現(xiàn)存斜坡類型就主要是高陡的巖質(zhì)邊坡，其潛在破壞形式主要是崩塌，而不是滑坡，因此給予的坡度分級權重會相對減小。由于本文并不致力于對區(qū)內(nèi)滑坡類型進行詳細區(qū)分，而是采取統(tǒng)一考慮的策略，故綜合上述考慮，給予坡度30°～40°和40°～50°區(qū)段以較大的分級權重。

整理后,即可得到研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性各影響因子的權重分別為{0.488 4,0.037 2,0.055 8,0.222 8,0.075 6,0.120 2}，由該結果可以看出，坡度是研究區(qū)內(nèi)對滑坡產(chǎn)生影響最大的因子，其權重達到了0.488 4，其次是距斷裂的距離、巖性、NDVI、距水系的距離、坡向，其影響程度依次減小。研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性各影響因子判斷矩陣以及影響因子分級判斷矩陣、權重、

CR

和

λ

，見表4和表5。

表4 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性各影響因子的判斷矩陣、權重Wi、CR和λmax Table 4 Judgment matrix weights Wi, and maximum eigenvalues λmax of influencing factors of landslide geological hazard susceptibility in the study area

表5 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性各影響因子的分級矩陣、權重Xi、CR和λmaxTable 5 Classification matrix,classification weight Xi, CR and maximum eigenvalues λmax of influencing factor classification of landslide geological hazard susceptibility in the study area

由表4和表5可知，研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性各個影響因子的判斷矩陣及其分級判斷矩陣經(jīng)一致性檢驗后

CR

值均小于0.1，表明各判斷矩陣具有較好的一致性且經(jīng)過了一致性檢驗。

3.2.2 影響因子反饋校準

在ArcGIS軟件中，利用其空間疊加分析中的柵格計算器功能，依據(jù)表4中研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性影響因子的權重和表5中影響因子的分級權重，可得到研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價指標

R

，并依次增加影響因子進行疊加分析，用來預測研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性面積百分比累加與實際滑坡數(shù)量百分比累加的關系來構建評價結果檢驗曲線，該曲線與橫軸所圍成的面積(Area Under Curve,AUC)表示模型對研究區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性的預測精度，影響因子AUC值的疊加情況見表6和圖3。

表6 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性影響因子疊加的AUC值Table 6 Superimposed AUC value of influencing factors of landslide geological hazard susceptibility in the study area

圖3 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性反饋校準影響因子評價曲線AUC值Fig.3 Feedback calibration influence factor evaluation curves for landslide geological hazard susceptibility in the study area

由圖3可見，在依次疊加影響因子的過程中，發(fā)現(xiàn)增加巖性這項影響因子后AUC值下降，表示增加巖性這項影響因子之后對預測精度起到負作用，究其原因是巖性這項影響因子在分級判斷矩陣打分時受到專家主觀性的影響，未考慮地質(zhì)災害點分布的實際情況，導致巖性的分級權重出現(xiàn)偏差，故應對巖性的分級權重進行反饋校準。結合研究區(qū)地質(zhì)災害點的實際情況與巖性分布，對巖性影響因子重新構建分級矩陣，得到巖性的新分級判斷權重，見表7。

表7 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性影響因子巖性分級權重的反饋校準Table 7 Feedback calibration of the weight of lithology classification of influencing factors of landslide geological hazard susceptibility in the study area

巖性分級權重校準后，將新的巖性分級權重與坡度、距斷裂距離再次進行疊加，得到巖性校準后的AUC值，AUC值增大，表示校準后巖性因子對預測精度產(chǎn)生正效果，即完成對巖性影響因子的反饋校準。隨著影響因子的逐漸增加，AUC值均呈上升趨勢，即完成所有影響因子的反饋校準。

3.2.3 校準效果分析

研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價結果的評價曲線校準前后對比，見圖4。

圖4 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價結果的評價曲線校準前后對比Fig.4 Evaluation curves of landslide geological hazard susceptibility in the study area before and after calibration

由圖4可見，經(jīng)過對各個影響因子的反饋校準，評價曲線AUC值增加了7.04%(從71.21%提高到78.25%)，表明預測精度獲得了明顯提升。

研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性區(qū)劃校準前后的對比，見表8和圖5。

圖5 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性區(qū)劃圖Fig.5 Landslide geological hazard susceptibility zoning map of the study area

表8 研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性區(qū)劃校準前后對比Table 8 Comparison of landslide susceptibility zoning before and after calibration in the study area

由表8可知，通過影響因子的反饋校準，高和極高兩個檔位合計的滑坡易發(fā)區(qū)面積占比變大，其覆蓋的滑坡地質(zhì)災害點密度也明顯增加，說明反饋校準的效果良好。

由校準后的研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性區(qū)劃統(tǒng)計得出：研究區(qū)總面積為285.99 km，滑坡地質(zhì)災害點共有99個，其中滑坡地質(zhì)災害高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)面積占比分別為6.85%和5.16%，共計占比為12.01%，主要位于坡度較大的龍門山地區(qū)；高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)所發(fā)生的40處滑坡占研究區(qū)總滑坡數(shù)量的40.4%，在面積占比為12.02%的高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)的較小范圍里能預測到40.4%的滑坡，相比反饋校準之前，其預測效果得到了明顯改善(見表8和圖5)。

此外，不同易發(fā)區(qū)域內(nèi)地質(zhì)災害點密度也能綜合反映研究區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價結果的合理性。統(tǒng)計研究區(qū)內(nèi)極低、低、中、高和極高5個級別滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性區(qū)劃的地質(zhì)災害點數(shù)量和各自區(qū)域面積，計算出反饋校準后不同分區(qū)的滑坡災害點密度。結果表明：研究區(qū)從極低易發(fā)區(qū)到極高易發(fā)區(qū)的滑坡地質(zhì)災害點密度呈增加趨勢，極高易發(fā)區(qū)地質(zhì)災害點密度最大為1.625個/km，說明該區(qū)域地質(zhì)災害點分布集中，滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性區(qū)劃較為合理。

4 結 論

(1) 本文通過對層次分析(AHP)法的改進，提出了一種基于影響因子反饋校準的滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價方法。該方法基于ArcGIS軟件中的疊加分析功能，將影響因子依次進行疊加，通過比較影響因子評價曲線AUC值的相對大小，對影響因子的分級權重進行反饋校準?；诒贝ㄐ驴h城周邊地區(qū)的滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價案例的研究表明，校準后的滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性預測精度提高了7.04%，高易發(fā)和極高易發(fā)區(qū)面積占比以及地質(zhì)災害點分布密度較反饋校準前均有增加，表明反饋校準方法效果較好，為提高AHP法預測精度提供了新思路。

(2) 以坡度、坡向、距水系距離、距斷裂距離、NDVI和巖性為6個因素作為研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價的影響因子，評價結果表明：研究區(qū)對滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性影響最大的因素是坡度，其權重達到0.488 4，其次依次為距斷裂距離、巖性、NDVI、距水系距離和坡向。

(3) 反饋校準后采用自然間斷點分級法將研究區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性分為極低、低、中、高和極高5個級別，其中高易發(fā)和極高易發(fā)區(qū)面積占比分別達到6.85%和5.16%，主要分布于龍門山地區(qū)。

(4) 反饋校準后的結果表明：在占研究區(qū)總面積為12.02%的高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)的較小范圍里，較好地預測到了研究區(qū)內(nèi)40.4%的滑坡，并且極高易發(fā)區(qū)內(nèi)的滑坡地質(zhì)災害點分布密度達到了1.625個/km，表明研究區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價的預測效果良好，可為北川新縣城周邊地區(qū)的滑坡地質(zhì)災害防范與治理提供科學依據(jù)。