譚偉，田巍，劉鋼一，周佑平

（湖北省地質(zhì)環(huán)境總站，湖北 武漢 430034）

羅田縣城關(guān)鎮(zhèn)鎮(zhèn)區(qū)發(fā)展及建設(shè)用地的獲取多依賴伴山切坡。長期的切坡活動造成了部分坡體變形，并由此引發(fā)了多處地質(zhì)災(zāi)害，威脅百姓生命財產(chǎn)安全。該區(qū)曾開展過多次地災(zāi)調(diào)查工作，2000年以前主要以1∶500000及1∶200000區(qū)域環(huán)境地質(zhì)調(diào)查工作為主，2000年以后逐步開展1∶100000及1∶50000地質(zhì)災(zāi)害詳細調(diào)查工作，這些工作都是以整個行政區(qū)為單元開展的小比例尺調(diào)查工作，未針對集鎮(zhèn)斜坡開展過大比例尺評價工作。為此，本文依托羅田縣城關(guān)鎮(zhèn)地質(zhì)災(zāi)害調(diào)勘查項目（1∶10000），基于ArcGIS軟件，采用層次分析法，以斜坡為單元，對鎮(zhèn)區(qū)進行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價及區(qū)劃，可為鎮(zhèn)區(qū)發(fā)展提供技術(shù)支撐。

1 地質(zhì)環(huán)境條件

1.1 地形地貌

羅田縣城關(guān)鎮(zhèn)地處大別山南麓，屬剝蝕丘陵—山間河谷沖積平原地貌。最高處為羅田河以西大寺閣西側(cè)，丘頂高程213.8 m，最低點為羅田河河床，高程63 m。羅田河兩岸一般山脈多呈北東向展布，形成由北東向南西漸低的地形，平原地區(qū)多沿羅田河兩岸分布，面積小，城市發(fā)展及建設(shè)用地的獲取多依賴伴山切坡。

1.2 地層巖性

太古宇大別群分布于工作區(qū)南側(cè)局部地區(qū)，由各種片麻巖交替成層，并夾雜變粒巖等。元古宇紅安群廣泛分布于工作區(qū)，巖性為黑云角閃斜長片麻巖、斜長角閃巖、黑云二長片麻巖、花崗質(zhì)片麻巖。全新統(tǒng)沖洪積層、殘坡積層主要分布于河流兩側(cè)的階地與漫灘、河床中和丘陵的斜坡與凹溝地帶，由粉質(zhì)黏土、砂、砂礫石等物質(zhì)組成。區(qū)內(nèi)巖漿活動，主要為燕山期涼亭河超單元勝利單元（JS）童家灣單元（JT）花崗巖、二長花崗巖，呈青灰色—淺肉紅色，分布于羅田河河流兩側(cè)（湖北省地質(zhì)環(huán)境總站，2021）。

1.3 地質(zhì)構(gòu)造與地震

羅田縣城關(guān)鎮(zhèn)地處大別山南麓，大地構(gòu)造上屬于秦嶺褶皺系桐柏—大別山中間隆起大別山復(fù)背斜羅田褶皺束。羅田縣城關(guān)鎮(zhèn)地質(zhì)構(gòu)造不發(fā)育，未見明顯的斷裂及褶皺發(fā)育。

根據(jù)中國地震動參數(shù)區(qū)劃圖（GB 18306—2015），羅田縣地震動峰值加速度為0.05 g，對應(yīng)的地震基本烈度值為Ⅵ度。

1.4 人類工程活動

區(qū)內(nèi)人類工程活動主要集中在主城區(qū)的羅田河兩岸。由于人工建設(shè)活動的日益頻繁，在城關(guān)鎮(zhèn)經(jīng)濟和社會發(fā)展進步的同時，大規(guī)模的建設(shè)活動打破了斜坡的原始平衡狀態(tài)，并人為引起了地質(zhì)災(zāi)害，主要表現(xiàn)為城區(qū)和居民點建設(shè)、交通路網(wǎng)建設(shè)、農(nóng)業(yè)開發(fā)、河堤改造。

2 斜坡單元劃分

首先使用ArcGIS中的水文分析模塊根據(jù)原始DEM數(shù)據(jù)獲得山谷曲線，同時進行DEM數(shù)據(jù)中的洼地填充獲得整個研究區(qū)域的水流向圖，從而得出各單元的累積流量；通過確定最小匯水單元數(shù)，可以得出不同面積的匯水區(qū)，其界線即為分水線；然后再把原DEM數(shù)值反轉(zhuǎn)，用類似方式可以得出負地形的集水流域，提取負地形的山脊線；最后將原始DEM數(shù)據(jù)獲得的集水流域和反轉(zhuǎn)DEM后獲取的集水流域疊加融合，得到初步劃分的斜坡單元（楊淞月等，2021；付圣等，2017；霍艾迪等，2011）。按照上述方法（圖1），結(jié)合現(xiàn)場實地調(diào)查結(jié)果，考慮承災(zāi)體的分布，對有承災(zāi)對象的區(qū)域進行手動調(diào)整，最終將評價區(qū)劃分為圖2所示208塊斜坡單元域。

圖1 斜坡單元劃分流程Fig.1 Slope Unit Flow Chart

圖2 評價區(qū)斜坡單元Fig.2 Slope element of evaluation area

3 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價

3.1 易發(fā)性評價方法

采用層次分析法進行評價，其基本思路是根據(jù)工程問題的性質(zhì)和要求達到的總目標，將問題分解成不同的分目標、子目標，并按目標間的相互關(guān)聯(lián)程度與隸屬關(guān)系分組，形成多層次的結(jié)構(gòu)，通過兩兩比較的方式確定層次中諸目標的相對重要性，同時運用矩陣運算確定子目標對其上一層目標的相對重要性。層層下去，最終確定出子目標對總目標的重要性（袁獻偉等，2010）。

3.2 確定地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價層次結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)層次分析法的基本原理，建立地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價梯階層次結(jié)構(gòu)模型（圖3）。目標層（A）為斜坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價；準則層（B）為易發(fā)性影響因素，包括地形地貌（B1）、地質(zhì)特征（B2）、地表水系（B3）和植被覆蓋（B4）；指標層（C）為各準則層所包含的地質(zhì)災(zāi)害影響因素評價指標（崔霖峰等，2017；丁文潔等，2020；桂蕾，2014；李家明等，2014；田春陽，2020；高麗琰等，2017）。

圖3 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價指標Fig.3 Evaluation index of Geological Hazard Susceptibility

3.3 構(gòu)造崩滑地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性因素和子因素的判斷矩陣

通過分析區(qū)域崩滑地質(zhì)災(zāi)害條件及影響因素，列出各層次的判斷矩陣，如表1至表3所示。

表1 評價區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性B層權(quán)重矩陣Tab.1 B layer weight matrix of geological hazard susceptibility in evaluation area

表2 評價區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性C1-C3層權(quán)重矩陣Tab.2 C1-C3 layer weight matrix of geological hazard susceptibility in evaluation area

表3 評價區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性C4-C5層權(quán)重矩陣Tab.3 C4-C5 layer weight matrix of geological hazard susceptibility in evaluation area

通過計算，得到判斷矩陣中同一層次相應(yīng)因素對上一層次某元素相對重要性的排序權(quán)重，CR檢驗值均小于0.1，滿足一致性檢驗。B層指標權(quán)重與C層指標權(quán)重相乘，可得到各評價因子的計算總權(quán)重值，見表4和表5。

表4 滑坡易發(fā)性評價指標權(quán)重矩陣Tab.4 Weight Matrix of landslide susceptibility evaluation index

表5 崩塌易發(fā)性評價指標權(quán)重矩陣Tab.5 Weight Matrix of evaluation index of vulnerability to collapse

3.4 滑坡、崩塌災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)

根據(jù)層次分析法的評價因子賦值及權(quán)重計算結(jié)果，基于ArcGIS軟件的空間分析功能，將所有評價因子進行加權(quán)疊加，得到滑坡、崩塌易發(fā)性結(jié)果。歸一化后按照0≥低易發(fā)＞0.25、0.25≥中易發(fā)＞0.50、0.50≥高易發(fā)＞0.75、0.75≥極高易發(fā)＞1.00進行等級劃分，分別得到評價區(qū)滑坡、崩塌的易發(fā)性分區(qū)結(jié)果（陳飛等，2018），見圖4-a、圖4-b。

評價區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性和崩塌災(zāi)害易發(fā)性具有相似性，部分地區(qū)易發(fā)性等級重合，滑坡、崩塌均分布在高、極高易發(fā)區(qū)內(nèi)，且極高易發(fā)區(qū)內(nèi)災(zāi)害密度、災(zāi)害面積密度均明顯高于高易發(fā)區(qū)，符合地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價的基本原則，評價結(jié)果較為合理。

3.5 地質(zhì)災(zāi)害綜合易發(fā)性評價結(jié)果

通過崩塌和滑坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的分析，分別得到評價區(qū)滑坡災(zāi)害、崩塌災(zāi)害易發(fā)性評價分區(qū)，但評價區(qū)所需地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價分區(qū)，需要將二者進行疊加分析。為確保評價區(qū)域的合理性，分別判別各斜坡單元內(nèi)滑坡災(zāi)害、崩塌災(zāi)害易發(fā)性結(jié)果的高低，采取就高原則確定斜坡單元內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害綜合易發(fā)性，最終得到評價區(qū)綜合易發(fā)性評價分區(qū)圖（圖4-c）。

圖4 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價分區(qū)圖Fig.4 Zoning map of geological hazard susceptibility assessment

4 地質(zhì)災(zāi)害危險性評價

4.1 確定評價模型

危險性評價是在易發(fā)性評價的基礎(chǔ)上，加上誘發(fā)因素，即人類工程活動和降雨。基本原理和易發(fā)性評價一樣，評價模型見圖5。

圖5 地質(zhì)災(zāi)害危險性評價模型圖Fig.5 Model map of Geological Hazard Risk Assessment

4.2 構(gòu)造崩滑地質(zhì)災(zāi)害危險性因素和子因素的判斷矩陣

通過分析區(qū)域崩滑地質(zhì)災(zāi)害誘發(fā)因素，列出各層的判斷矩陣，如表6、表7所示。

表6 評價區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性B層權(quán)重矩陣Tab.6 Evaluation area disaster risk B layer weight matrix

表7 評價區(qū)地質(zhì)災(zāi)害誘發(fā)程度C層權(quán)重矩陣Tab.7 Evaluation Area disaster-induced degree C layer weight matrix

通過計算，得到判斷矩陣中同一層次相應(yīng)因素對上一層次某元素相對重要性的排序權(quán)重，CR檢驗值均小于0.1，滿足一致性檢驗。B層指標權(quán)重與C層指標權(quán)重相乘，可得到如表8所示各評價因子的計算總權(quán)重值（魯?shù)梅降龋?013；曾龍，2013）。

表8 滑坡和崩塌危險性評價指標權(quán)重矩陣Tab.8 Weight Matrix of landslide and collapse risk assessment index

4.3 地質(zhì)災(zāi)害危險性評價結(jié)果

根據(jù)上述評價指標量化結(jié)果和相應(yīng)的權(quán)重值，基于ArcGIS軟件的空間分析功能，利用柵格計算器將人類工程活動分別與不同重現(xiàn)期降雨的區(qū)間賦值進行加權(quán)疊加及歸一化處理，得到不同降雨工況下的誘發(fā)性評價結(jié)果，再按照滑坡和崩塌災(zāi)害的數(shù)量比進行疊加得到綜合誘發(fā)性?？紤]到地質(zhì)災(zāi)害孕災(zāi)因子比誘發(fā)因子更重要，這里將誘發(fā)性結(jié)果和易發(fā)性評價結(jié)果按照1∶2進行疊加，將結(jié)果按照0≥低危險＞0.25、0.25≥中危險＞0.50、0.50≥高危險＞0.75、0.75≥極高危險＞1.00進行劃分，得到不同降雨工況下斜坡單元的危險性分區(qū)圖。見圖6。

從圖6可以看出，隨著降雨量的增加，高危險區(qū)和極高危險區(qū)的斜坡單元數(shù)量逐漸增加，面積逐漸增大。且隨著降雨量的增加，高危險、極高危險區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的數(shù)量逐漸增多，與實際相符。

圖6 不同降雨工況下危險性分區(qū)圖Fig.6 Hazard zonation under different rainfall conditions

5 地質(zhì)災(zāi)害易損性評價

易損性是災(zāi)害影響范圍內(nèi)一個或多個承災(zāi)體遭受損失的難易程度。承災(zāi)體包括一個地區(qū)內(nèi)潛在受地質(zhì)災(zāi)害影響的人口、建筑物、工程設(shè)施、經(jīng)濟活動和土地利用類型等，可分為社會承災(zāi)體和經(jīng)濟承災(zāi)體2類。社會承災(zāi)體主要考慮受災(zāi)人員，易損性表達為人員在地質(zhì)災(zāi)害影響范圍內(nèi)傷亡的概率。對于建筑物、各類設(shè)施及土地利用類型等經(jīng)濟類承災(zāi)體，易損性表征其結(jié)構(gòu)受損的可能性或價值損失的程度。

5.1 人口易損性評價

人口易損性應(yīng)考慮人口年齡、文化程度和地方防治力度等因素。根據(jù)評價區(qū)內(nèi)各斜坡單元內(nèi)人口年齡結(jié)構(gòu)、文化程度和地方防治力度情況，構(gòu)建評價區(qū)人口易損性計算公式（張桂榮等，2007）：

式中：Vpi為人口易損性值，Vpi=0～1；Wa為人口年齡評價因素的權(quán)重，本次評價工作Wa的值取0.3；Ca為人口年齡系數(shù)，Ca=0～1，0表示評價區(qū)人口全部為青壯年人，1表示全部為老年人和少年兒童；Wq為文化程度評價因素的權(quán)重，本次評價工作Wq的值取0.3；Cq為文化程度系數(shù)，Cq=0～1，0表示評價區(qū)人口均接受了初中及以上教育，1表示評價區(qū)人口受教育程度非常低，尚無接受初中及以上的教育人員；Wg為地方防治力度評價因素的權(quán)重，本次評價工作Wg值為0.4；Cg為地方防治力度系數(shù)，取值0～1，0表示地方防治力度極高，1表示無地質(zhì)災(zāi)害防治力度。

將評價區(qū)斜坡單元內(nèi)人口年齡結(jié)構(gòu)、文化程度和地方防治力度情況代入公式（1）進行計算，得到評價區(qū)內(nèi)斜坡單元人口易損性值，按照0≥低易損＞0.1、0.1≥中易損＞0.4、0.4≥高易損＞0.7、0.7≥極高易損＞1.0的進行等級劃分，得到評價區(qū)人口易損性分區(qū)圖（圖7）。

圖7 人口易損性分區(qū)圖Fig.7 Population vulnerability zoning

5.2 經(jīng)濟易損性評價

經(jīng)濟易損性包括單項經(jīng)濟易損性和綜合經(jīng)濟易損性，單項經(jīng)濟易損性是指各單項經(jīng)濟類承災(zāi)體的易損性，各單項經(jīng)濟類型的易損性值可在地質(zhì)災(zāi)害危險性評價分區(qū)的基礎(chǔ)上，根據(jù)遙感解譯和地面調(diào)查與研究的結(jié)果確定。

綜合經(jīng)濟易損性是各單項經(jīng)濟易損性的疊加，通過對易損性指數(shù)計算結(jié)果的分析，結(jié)合全區(qū)易損程度分布情況，確定易損程度分區(qū)界限值，劃分4個不同等級的區(qū)域，形成以斜坡為單元的易損性評價分區(qū)結(jié)果。

評價區(qū)的單項承災(zāi)體經(jīng)濟易損性評價采用參照表打分法。結(jié)合評價區(qū)內(nèi)承災(zāi)體屬性特點，綜合評價區(qū)危險性等級，構(gòu)建評價區(qū)經(jīng)濟易損性賦值表（表9）。

表9 經(jīng)濟易損性賦值表Tab.9 Economic vulnerability evaluation table

評價區(qū)綜合易損性評價方法采用公式（2）進行評價計算，

式中：Ve為單元綜合易損性值；S為單元面積；Vij為第i類承災(zāi)體遭受j類危害的損失程度，即分項易損性；Sij為第i類承災(zāi)體遭受j類危害的平面分布面積；Pij為第i類承災(zāi)體遭受j類危害的損失程度概率；m為單元數(shù)量（廖祥東等，2020）。

通過評價區(qū)斜坡單元危險性等級判別斜坡單元內(nèi)房屋建筑、土地資源以及道路的單項易損性，將結(jié)果帶入公式（2）進行計算，按0≥低易損＞0.1、0.1≥中易損＞0.4、0.4≥高易損＞0.7、0.7≥極高易損＞1.0進行等級劃分，得到評價區(qū)經(jīng)濟綜合易損性分布圖（圖8）。

圖8 經(jīng)濟承災(zāi)體綜合易損性分區(qū)圖Fig.8 Comprehensive vulnerability zoning map of economic disaster-bearing bodies

6 地質(zhì)災(zāi)害風險評價

6.1 風險評價方法

根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害危險性評價和易損性評價結(jié)果，采用定量的方法進行風險評價。定量的方法是基于得到的承災(zāi)體價值、危險性、易損性等參數(shù)，利用地質(zhì)災(zāi)害風險評估計算公式得到斜坡風險總值，具體公式如下（王小麗，2013）：

式中，P（L）為斜坡危險性概率，V（prop：S）為承災(zāi)體易損性，N（people）為威脅人口，E為承災(zāi)體價值，Rp為人口風險，Re為經(jīng)濟風險，R為總風險。斜坡危險性概率包含斜坡內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害危險性失穩(wěn)概率和地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生與承災(zāi)體相遇的空間概率。地質(zhì)災(zāi)害危險性失穩(wěn)概率即為斜坡單元危險性值歸一化結(jié)果；地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生與承災(zāi)體相遇的空間概率即為評價區(qū)內(nèi)已發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害總面積與評價區(qū)斜坡單元面積的比值。

6.2 人口風險性評價

通過人口風險計算公式（3），使用ArcGIS軟件將不同降雨工況下的斜坡危險性、人口易損性和人口數(shù)量相乘，得到不同降雨工況下的斜坡人口風險值，再將每塊斜坡單元上人口風險值相加得到斜坡單元人口風險總值，按0≥低易損＞0.1、0.1≥中易損＞2.0、2.0≥高易損＞10、以及極高易損＞10進行風險等級劃分，最終得到不同降雨工況下的人口風險分區(qū)圖（圖9）。

圖9 不同降雨工況下人口風險性分區(qū)圖Fig.9 Zoning of population risk under different rainfall conditions

6.3 經(jīng)濟風險性評價

通過經(jīng)濟風險計算公式（4），將不同降雨工況下的斜坡危險性、經(jīng)濟易損性和承災(zāi)體價值進行相乘計算，得到經(jīng)濟風險值，然后通過將每塊斜坡單元上經(jīng)濟風險值相加得到斜坡單元經(jīng)濟風險總值，并將經(jīng)濟風險總值按0～1萬元、1～20萬元、20～100萬元、≥100萬元進行風險等級劃分，最終得到不同降雨工況下的經(jīng)濟風險區(qū)劃圖（圖10）。

圖10 不同降雨工況下經(jīng)濟風險性分區(qū)圖Fig.10 Economic risk zonation under different rainfall conditions

6.4 綜合風險性評價

通過綜合風險判別公式（5），將斜坡單元內(nèi)人口風險性和經(jīng)濟風險性進行判別，采取就高的原則，最終得到不同降雨工況下地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃圖（圖11）。

圖11 不同降雨工況下地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃圖（續(xù)）Fig.11 Comprehensive risk zoning map under different rainfall industries and mines

通過地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃結(jié)果可知，極高風險區(qū)呈條帶狀分布于中部區(qū)域，且隨著降雨工況的增加極高風險區(qū)面積逐漸增加，同時評價區(qū)南部極高風險區(qū)面積逐漸增加。高風險地區(qū)以城關(guān)鎮(zhèn)街道辦事處為中心，沿著羅田河及其支流兩側(cè)分布。這些地區(qū)人類工程活動較強，道路、建筑和人口等主要承災(zāi)體類型沿羅田河及其支流走向相關(guān)性較強，由于這些地區(qū)人口較為密集，同時經(jīng)濟類承災(zāi)體中高價值承災(zāi)體密度大，也導(dǎo)致這些地區(qū)具有較高的經(jīng)濟價值，加上城關(guān)鎮(zhèn)土地資源較為緊張，房屋建筑、道路、公共設(shè)施等典型人類工程活動主要在坡腳處進行，對自然斜坡的穩(wěn)定性和原生植被覆蓋程度造成了極大的破壞。反觀遠離河流兩側(cè)的斜坡單元，部分斜坡單元即使具備了典型孕災(zāi)條件和較強的人類工程活動，但由于人口、經(jīng)濟類承災(zāi)體分布較少，導(dǎo)致這些地區(qū)綜合風險相對較低。

7 結(jié)論

1）利用ArcGIS軟件對工作區(qū)進行斜坡單元劃分，并結(jié)合現(xiàn)場實地調(diào)查結(jié)果，考慮承災(zāi)體的分布，對有承災(zāi)對象的區(qū)域進行手動調(diào)整，最終將評價區(qū)劃分為208塊斜坡單元域。

2）采用層次分析法選取7個評價因子對工作區(qū)分崩塌和滑坡2類災(zāi)種進行易發(fā)性評價，最后采取就高原則將2類災(zāi)種進行疊加，得到工作區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價分區(qū)結(jié)果。

3）在易發(fā)性評價基礎(chǔ)上，通過疊加人類工程活動和降雨得到不同工況下危險性評價分區(qū)圖。結(jié)果表明隨著降雨量的增加，高危險區(qū)和極高危險區(qū)的斜坡單元數(shù)量逐漸增加，且隨著降雨量的增加，高危險、極高危險區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的數(shù)量逐漸增多，與實際相符。

4）通過選取人口年齡、文化程度、地方防治力度和建筑物、各類設(shè)施及土地類型等承災(zāi)體對工作區(qū)進行人口和經(jīng)濟易損性評價，并在此基礎(chǔ)上疊加危險性，最終得到工作區(qū)綜合風險分區(qū)。通過分析風險區(qū)劃結(jié)果可知，極高風險區(qū)分布于土門坳村、橋南村、六十石村和豐衣坳村等人類工程活動強的區(qū)域，且隨著降雨工況的增加極高風險區(qū)面積逐漸增加，威脅對象及威脅資產(chǎn)也逐漸增加。