段先鋒， 毛啟曦， 劉萬亮， 龔志愚

(湖北省地質調查院，湖北 武漢 430034)

鶴峰縣位于湖北省西部中低山地區(qū)，由于特殊的自然地理環(huán)境和地質構造背景，加之人類工程活動的影響，導致該地區(qū)地質災害頻發(fā)，特別是近幾年強降雨增多，地質災害在雨后更為強烈，頻繁的地質災害嚴重威脅當地居民生命財產安全，也制約了城鄉(xiāng)建設及社會經濟的持續(xù)健康發(fā)展[1]。該區(qū)前期開展過地質災害調查核查以及易發(fā)性評價工作[2-3]，但未能客觀完整的對地質災害的影響因素做出分析，對地質災害的研究也主要考慮的是其自然屬性，預測評價也多從地質災害本身的內外影響因素入手，對地質環(huán)境條件的調查重視不夠，尤其是對因人類經濟工程活動所誘發(fā)的地質災害的研究不夠，在諸多不利因素影響下，地質災害的發(fā)展趨勢預測評價較為欠缺。

地質災害易發(fā)性是指某一地區(qū)過去和未來發(fā)生地質災害的概率[4]，即探索在某一區(qū)域中給定時間段內，在諸如地形地貌、地質構造、巖土類型、植被以及人類工程活動等影響因素下，發(fā)生地質災害的可能性。根據地質環(huán)境條件和地質災害發(fā)育特征與分布規(guī)律，可將地質災害易發(fā)區(qū)分為極高易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)和低易發(fā)區(qū)[5-6]。

地質災害易發(fā)性評價始于上世紀70年代，其評價方法較多，歸納起來主要包括統(tǒng)計分析法[7]、邏輯回歸法[8-9]、層次分析法[10-11]、遞進分析法[12]、權重指標法[13-15]、信息量模型法[1，6，16-17]和其他方法[18-21]，每種方法都具有各自的特點及適用性。研究區(qū)前期已經用定性與半定量相結合的易發(fā)程度指數法做過易發(fā)性評價工作[2-3]，其研究精度已經不能滿足當前需要，而信息量模型法是一種定量分析方法，物理意義明確、操作簡單，能將主觀和客觀相結合。為了提高易發(fā)性分區(qū)評價準確性和精度，在分析各因素對研究區(qū)地質災害發(fā)育程度影響的基礎上，選取適當的評價因子，構建信息量模型進行評價。

依據鶴峰縣地質災害風險調查最新數據，對區(qū)內地質環(huán)境條件和地質災害發(fā)育特征與分布規(guī)律進行分析研究，利用ArcGIS軟件平臺，進行地質災害易發(fā)性評價，為研究區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃及防災減災預警工作提供科學依據。

1 研究區(qū)概況

鶴峰縣地處鄂西褶皺山地，地跨東經109°45′～109°38′，北緯29°38′～30°14′。東西長85 km，南北寬約67 km，面積2 868 km2。山脈走向與褶皺構造線方向基本一致，全縣地勢東南低、西北高，平均海拔高程1 147 m[22]，最高點為燕子坪北側的牛池峰，海拔高程2 095.6 m；最低點為東南部鐵爐鄉(xiāng)的江口谷地，海拔高程194.6 m。由北西向東南逕流的溇水河是境內侵蝕基準面。區(qū)內多年平均降雨量超過1 800 mm，春、夏雨季為地質災害高發(fā)期。

區(qū)內出露地層較全，除侏羅系、白堊系外，中元古界冷家溪群—新生界第四系均有出露，其中寒武系、三疊系分布最廣，第四系主要分布在河谷兩岸、巖溶谷地。巖性上以碳酸鹽巖分布面積最廣，占全縣總面積的60%以上。區(qū)域構造上屬湘鄂西拗陷，構造類型以NNE-NEE向褶皺和斷裂為主(圖1)。

圖1 研究區(qū)構造綱要圖Fig.1 Structural outline map of the study area

2 地質災害發(fā)育現(xiàn)狀

研究區(qū)地質災害主要類型為滑坡和崩塌，其中滑坡367處、崩塌29處，而地面塌陷和泥石流甚少。

地質災害空間上主要分布在地質構造活躍及河流沖刷侵蝕作用強烈、地形地貌特征不利的溝谷地區(qū)；構造上主要分布在鄔陽鄉(xiāng)—下坪鄉(xiāng)—中營鎮(zhèn)、容美鎮(zhèn)—太平鎮(zhèn)、燕子鎮(zhèn)與五里鄉(xiāng)分界線、走馬鎮(zhèn)、鐵爐鄉(xiāng)5條NE走向的線性區(qū)域內，與研究區(qū)構造走向基本一致(圖2)；時間上多發(fā)育于3—8月份的春夏雨季。此外區(qū)內人類經濟工程活動較強區(qū)域，特別是切坡建房修路會降低斜坡的整體穩(wěn)定性，易發(fā)生地質災害。

圖2 研究區(qū)地質災害點分布圖Fig.2 Distribution map of geological hazards points in study area

地質災害發(fā)育總體特征是規(guī)模較小，但多分布在重要線性工程兩側及人類聚居區(qū)附近，危險性和危害性較大等。

3 信息量模型法

3.1 信息量模型原理

信息量模型法是一種定量分析方法[6-7]，評價過程中可較好地反映致災因子和地質災害的關聯(lián)性[15]。通過模型評價，能夠直觀地反映出研究區(qū)內各致災因子對于形成地質災害的敏感度和貢獻率[4]。

信息預測學認為，地質災害的產生與否與其所獲取信息的數量和質量有關，可用信息量來衡量[23-24]，即單元所獲取的總信息量值越大，地質災害越易發(fā)生，且不同的致災因子對地質災害發(fā)生提供的信息量也是不同的。其模型建立過程如下：

首先，計算單因素(指標)xi提供給地質災害發(fā)生(A)的信息量I(xi，A)：

(1)

式中：P(xi/A)為地質災害發(fā)生條件下xi出現(xiàn)的概率；P(xi)為研究區(qū)指標xi出現(xiàn)的概率。

式(1)是理論模型，在具體運算時往往用樣本頻率計算，即：

(2)

式中：S為預測區(qū)總單元數；N為預測區(qū)已知發(fā)生地災的單元數；Si為含有xi的單元個數；Ni為含有指標xi，并且已經發(fā)生了地災的單元個數。

計算某一單元在P種因素組合情況下提供的信息量，即：

(3)

式中：xi代表評價單元內所取的因子等級；I(xi，A)為因子xi對地質災害所貢獻的信息量；Si為研究區(qū)內含有因子xi的面積；S為研究區(qū)面積；Ni為發(fā)生地質災害區(qū)域中含有因子xi的數量；N為研究區(qū)內地質災害總數；I為評價單元中的綜合信息量[23-24]。

該模型理論簡單、客觀、實用，在地質災害易發(fā)性評價中效果較好，因此很適合在中小比例尺地質災害易發(fā)性評價中應用。

3.2 ArcGIS分析計算

由于地質災害易發(fā)性評價因子多基于DEM數據和Landsat8數據，因此采用柵格單元作為地質災害風險評價的評價單元，為便于計算，研究區(qū)的柵格大小取30 m×30 m。

地質災害的發(fā)生受多個致災因子的影響，且不同致災因子對地質災害的影響程度也有差異，將收集到的各個致災因子信息單獨作一個圖層，然后將評價因子圖層分別與地質災害分布圖在ArcGIS軟件中作空間疊加分析計算，得到地質災害在各個不同致災因子中的信息量值；利用ArcGIS柵格計算功能完成地質災害綜合信息量值，生成以信息量大小為衡量標準的地質災害易發(fā)程度分區(qū)圖。信息量值越高，說明致災因子對地質災害發(fā)生的影響程度越高，發(fā)生地質災害的可能性越高。

4 地質災害易發(fā)性評價

4.1 評價因子的選取與分級

根據研究區(qū)地質災害風險調查，在分析各因素對地質災害發(fā)育特征與分布規(guī)律影響的基礎上，將高程、坡度、工程地質巖組、斜坡結構、距斷層的距離、植被覆蓋度、距水系的距離、距道路的距離等8個主要致災因素劃分為38個要素區(qū)間，進行信息量值計算，以揭示不同要素區(qū)間對地質災害影響的強弱程度。

(1) 高程。根據海拔情況，通過自然間斷點分級法對海拔高度進行分級，并作適當調整，將研究區(qū)高程劃分為五類：①<700 m；②700～1 000 m；③1 000～1 300 m；④1 300～1 600 m；⑤>1 600 m(圖3-a)。

通過高程信息量模型計算結果表(表1)，高程>1 000 m 時地質災害發(fā)生的概率較低，而高程<1 000 m時地質災害發(fā)生的可能性較高。

表1 高程信息量模型計算結果表Table 1 Calculation results table of elevation information model

(2) 坡度。坡度直接影響斜坡表面殘坡積物的厚度、物質的穩(wěn)定性和水動力條件，從而影響地質災害發(fā)生的強度和規(guī)模[15]。

坡度使用DEM數據計算生成。利用ArcGIS軟件中的坡度計算提取地形坡度，結合研究區(qū)地形坡度的實際情況，分為五個級別：①0°～10°;②10°～20°;③20°～30°;④30°～40°;⑤>40°，分別研究不同坡度級別下地質災害的發(fā)育情況，見圖3-b。

通過坡度信息量模型計算結果表(表2)，可見坡度在10°～30°時，地質災害發(fā)生的可能性較高，而坡度在0°～10°、30°～40°和>40°時，地質災害發(fā)生的概率較低。

表2 坡度信息量模型計算結果表Table 2 Calculation results table of slope information model

(3) 工程地質巖組。根據研究區(qū)巖石的地層巖性、巖體結構、物理力學性質及工程地質特征，將其巖土體工程地質類型分為四類：①堅硬石英砂巖巖組;②堅硬灰?guī)r—白云巖巖組;③堅硬—半堅硬白云巖—砂巖—頁巖巖組;④半堅硬—軟弱粉砂巖—泥巖巖組(圖3-c)。

通過工程地質巖組信息量統(tǒng)計表(表3)，可見堅硬石英砂巖巖組，堅硬—半堅硬白云巖—砂巖—頁巖巖組和半堅硬—軟弱粉砂巖—泥巖巖組中信息量值較大，地質災害發(fā)生的可能性較高。

表3 工程地質巖組信息量統(tǒng)計表Table 3 Statistics of information of engineering rock group

(4) 斜坡結構。斜坡結構決定了滑坡的空間形態(tài)，對滑坡的發(fā)育強度也起到一定程度的控制性作用。將研究區(qū)的斜坡結構分為五類：①順向坡(0°～30°);②斜順坡(30°～60°);③橫向坡(60°～120°);④斜逆坡(120°～150°);⑤逆向坡(150°～180°)(圖3-d)。

通過斜坡結構信息量模型計算結果表(表4)，可見順向坡與逆向坡發(fā)生滑坡地質災害的可能性較高，在橫向坡和斜逆坡發(fā)生地質災害的可能性較低。

表4 斜坡結構信息量模型計算結果表Table 4 Calculation results table of slope structure information model

(5) 距斷層的距離。地質災害的發(fā)育一般都與斷裂構造密切相關，斷裂帶附近由于巖石較為破碎，有利于地質災害形成和發(fā)育的構造條件[25]。將研究區(qū)地質災害點距斷層的距離分為五個等級：①0～200 m;②200～500 m;③500～800 m;④800～1 200 m;⑤>1 200 m(圖3-e)。

通過地災點距斷層的距離信息量統(tǒng)計表(表5)，可知在距離斷層800 m以內發(fā)生地質災害的可能性較高，800 m以上發(fā)生地質災害的可能性則較低。

表5 距斷層的距離信息量統(tǒng)計表Table 5 Statistics of distance from fracture classification level information

(6) 植被覆蓋度。植被的作用主要是減少水土流失，保護斜坡的穩(wěn)定性。一般情況下，植被越發(fā)育，地質災害發(fā)育程度越低，但對地質災害發(fā)育程度起不到決定性作用[24]。因此，研究區(qū)的植被覆蓋度信息僅能在一定程度上反映該區(qū)地質災害的發(fā)育情況。

將研究區(qū)植被覆蓋度分為四類：①水體;②中低植被覆蓋區(qū);③較高植被覆蓋區(qū);④高植被覆蓋區(qū)(圖3-f)，可知該區(qū)絕大部分地區(qū)屬于較高、高植被覆蓋區(qū)。

通過植被覆蓋度信息量模型計算結果表(表6)，可見植被覆蓋度越高，其信息量值越低，地質災害發(fā)生的概率也越低。

表6 植被覆蓋度信息量模型計算結果表Table 6 Calculation results table of vegetation coverage classification level information model

(7) 距水系的距離。研究區(qū)地質災害發(fā)育具有沿溝谷兩側分布的特征，根據距河流遠近關系，結合信息量模型法多次計算，將地災點距水系的距離分為五個等級：①0～200 m;②200～400 m;③400～600 m;④600～800 m;⑤>800 m(圖3-g)。

通過距水系的距離信息量模型計算結果表(表7)，可見災害點距水系的距離越近，信息量值越大，地質災害發(fā)生的概率越高。

表7 距水系的距離信息量模型計算結果表Table 7 Calculation results table of distance from water system classification level information model

(8) 距道路的距離。公路開挖邊坡導致部分地段斜坡坡度過陡，未做防護措施或切坡、護坡不規(guī)范時，易形成崩塌地質災害[23]。對研究區(qū)內道路網絡進行分析，并根據災害點距道路的距離分為五個等級：①0～100 m;②100～200 m;③200～300 m;④300～400 m;⑤>400 m(圖3-h)。

圖3 致災因子分級圖Fig.3 Classification map of disaster-causing factors

通過距道路的距離信息量模型計算結果表(表8)，可見災害點距道路的距離越近，信息量值越大，地質災害發(fā)生的概率越高，道路切坡對區(qū)域內地質災害發(fā)生的影響非常大。

表8 距道路的距離信息量模型計算結果表Table 8 Calculation results table of distance from the road classification level information model

通過比對各類地質災害信息量模型計算結果，不難發(fā)現(xiàn)不同致災因子對于地質災害致災效果有明顯區(qū)別，在高程<1 000 m，坡度10°～30°，堅硬石英砂巖巖組、堅硬—半堅硬白云巖—砂巖—頁巖巖組和半堅硬—軟弱粉砂巖—泥巖巖組，順向坡和逆向坡，距斷層的距離<800 m，中低植被覆蓋區(qū)，距水系距離<200 m，距道路距離<100 m各致災因子中的信息量值最大，地質災害更為發(fā)育；且在其中高程<1 000 m，中低植被覆蓋區(qū)，距水系的距離<200 m，距道路的距離<100 m條件下最為易發(fā)。

4.2 易發(fā)性分區(qū)評價

將各個評價因子圖層按信息量值進行柵格計算，將量化后的每個柵格單元在ArcGIS平臺上進行各種空間信息疊加，得到每個柵格單元的總信息量值。研究區(qū)總信息量值范圍為[-0.53,0.59]，代表區(qū)內地質災害的易發(fā)性指數。利用ArcGIS軟件中的自然斷點法將地質災害易發(fā)區(qū)分為四類：低易發(fā)區(qū)(<-0.24)、中易發(fā)區(qū)(-0.24～0.04)、高易發(fā)區(qū)(0.04～0.19)、極高易發(fā)區(qū)(>0.19)，得到研究區(qū)地質災害易發(fā)性分區(qū)圖(圖4)，地質災害易發(fā)性分區(qū)統(tǒng)計結果見表9。

圖4 研究區(qū)地質災害易發(fā)性分區(qū)圖Fig.4 Zoning map of geological hazard susceptibility in the study area

表9 地質災害易發(fā)性分區(qū)統(tǒng)計表Table 9 Statistics of geological hazard susceptibility zones

由圖4和表9可知，地質災害極高易發(fā)區(qū)分布于地質構造活躍及河流沖刷侵蝕作用強烈、地形地貌特征不利的溝谷地區(qū)，面積僅占研究區(qū)總面積的7.35%，卻發(fā)育有47.47%的地質災害；地質災害高易發(fā)區(qū)分布于極高易發(fā)區(qū)的周緣，該區(qū)面積占研究區(qū)總面積的23.49%，發(fā)育有38.89%的地質災害；低易發(fā)區(qū)面積占研究區(qū)總面積的19.38%，僅發(fā)育有0.51%的地質災害；中易發(fā)區(qū)分布于低易發(fā)區(qū)的四周，面積占研究區(qū)總面積的49.78%，發(fā)育有13.13%的地質災害。

綜合以上，研究區(qū)主要為山區(qū)，植被覆蓋度高，且無河流沖蝕，人類工程活動較弱，地質災害發(fā)生的概率較低，為地質災害中低易發(fā)區(qū)。

總體上，從低易發(fā)區(qū)到極高易發(fā)區(qū)分布面積占全區(qū)總面積的比例數量合理，易發(fā)性等級由低到高，其地質災害發(fā)育數量的比例越來越大，高易發(fā)區(qū)與極高易發(fā)區(qū)地質災害點總占比為86.36%。

4.3 精度檢驗

地質災害易發(fā)性評價結果是否準確直接關系到模型的可靠性[26]，因此對易發(fā)性評級結果進行精度檢驗十分必要。ROC曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)即受試者工作特征曲線，是地質災害易發(fā)性評價精度驗證的常用方法[23]。由于ROC曲線直觀、簡單，可準確地反映出易發(fā)性和所用分析方法特異性之間的關系，試驗準確性較高，因此在地質災害易發(fā)性評價中應用比較廣泛[26]。縱坐標為真陽性率(敏感度)，橫坐標為假陽性率(1-特異度)。AUC(Area Under Curve)表示ROC曲線下的面積，是度量分類模型好壞的一個標準，其值介于0～1之間，越接近1，則模型模擬值和樣本值越接近；AUC評價指標值越大，則代表模型分類結果的準確性越高，即模型精度越高[23]。

檢驗結果顯示，本次信息量模型的AUC值為0.850(圖5)，表明該信息量模型能較為準確、客觀地對研究區(qū)地質災害易發(fā)性進行評價，模型評價準確率達85.0%。

圖5 地質災害易發(fā)性評價結果AUC圖Fig.5 AUC diagram of geological hazard susceptibility evaluation results

5 結論

(1) 通過對研究區(qū)地質環(huán)境條件和地質災害發(fā)育特征與分布規(guī)律的分析研究，采用信息量模型法，借助ArcGIS平臺進行地質災害易發(fā)性評價?？陀^地反映出地質災害易發(fā)性分區(qū)的空間展布特征，地質災害空間上主要分布在地質構造活躍及河流沖刷侵蝕作用強烈、地形地貌特征不利的溝谷地區(qū)；構造上主要分布在鄔陽鄉(xiāng)—下坪鄉(xiāng)—中營鎮(zhèn)、容美鎮(zhèn)—太平鎮(zhèn)、燕子鎮(zhèn)與五里鄉(xiāng)分界線、走馬鎮(zhèn)、鐵爐鄉(xiāng)5條NE走向的線性區(qū)域內，與研究區(qū)構造走向基本一致；時間上多發(fā)育于3—8月份的春夏雨季。為研究區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃及防災減災預警工作提供了科學依據。

(2) 結合研究區(qū)地質災害風險調查最新數據，選取高程、坡度、斜坡結構、植被覆蓋度、距水系的距離、距道路的距離、距斷層的距離和工程地質巖組等8 個致災因子，在其中高程<1 000 m，中低植被覆蓋區(qū)，距水系的距離<200 m，距道路的距離<100 m條件下最為易發(fā)。

(3)研究區(qū)極高易發(fā)區(qū)面積僅占區(qū)內總面積的7.35%，卻發(fā)育有47.47%的地質災害；高易發(fā)區(qū)分布于極高易發(fā)區(qū)的周緣，面積占區(qū)內總面積的23.49%，發(fā)育有38.89%的地質災害；中易發(fā)區(qū)面積占區(qū)內總面積的49.78%，發(fā)育有13.13%的地質災害；低易發(fā)區(qū)面積占區(qū)內總面積的19.38%，僅發(fā)育有0.51%的地質災害。