譚 彬，劉國棟，余安亮，林 平

（1. 重慶交通大學(xué)智慧城市學(xué)院，重慶 400000；2. 重慶交通大學(xué)土木工程學(xué)院，重慶 400000）

地質(zhì)災(zāi)害是指自然地質(zhì)作用和人類活動造成的惡化地質(zhì)環(huán)境[1]。為了最大限度地降低地質(zhì)災(zāi)害對人民生命財(cái)產(chǎn)安全和生態(tài)環(huán)境的威脅和破壞，需要調(diào)查研究地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生機(jī)制、誘發(fā)條件、發(fā)展規(guī)律、空間規(guī)模等情況[2]，為后續(xù)災(zāi)害的監(jiān)測預(yù)警、防治管控提供參考方案。地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)又稱災(zāi)害敏感性評價(jià)，即在一定的地質(zhì)環(huán)境與人員活動狀態(tài)下，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性，是危險(xiǎn)性與風(fēng)險(xiǎn)性評價(jià)的基礎(chǔ)[3]。

根據(jù)不同的地質(zhì)條件，國內(nèi)外學(xué)者采用不同方法開展地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)，常用方法包括層次分析法（AHP）[4]、邏輯回歸模型（LR）[5]、信息量（INF）模型[6]、支持向量（SVM）模型[7]、確定系數(shù)法（CF）[8]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[9]等。單一模型分析具有簡便靈活、邏輯性和實(shí)用性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但也有各自的缺點(diǎn)，因此不少學(xué)者提出多模型組合的方法來綜合各模型的優(yōu)缺點(diǎn)，如何靜[10]等基于K-means 聚類分析，結(jié)合INF 模型計(jì)算各評價(jià)單元的信息量并進(jìn)行分級；李坤[11]等研究發(fā)現(xiàn)RF-SVM組合法適用于山區(qū)泥石流易發(fā)性評價(jià)研究；林榮福[12]等利用隨機(jī)森林耦合INF 模型對漢中市進(jìn)行滑坡易發(fā)性評價(jià)分析。多模型耦合還包括CF-LR模型[13]、AHP-LR模型[14]、INF-GA-SVM模型[15]等。在地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)分析中，INF 法和INF 耦合法的應(yīng)用最廣泛，INF 法能客觀反映地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性且易于實(shí)現(xiàn)，預(yù)測精度高，但未考慮致災(zāi)因子對災(zāi)害發(fā)生的貢獻(xiàn)率。AHP 法將定性和定量方法有機(jī)結(jié)合起來[16]，可分解復(fù)雜的系統(tǒng)，各因子對結(jié)果的貢獻(xiàn)率都是量化的且不割斷各因子對結(jié)果的影響，方法簡潔實(shí)用，但存在主觀因素的影響，可通過專家群體判斷的方法彌補(bǔ)。基于此，本文以AHP-INF 耦合模型為察雅縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的評價(jià)模型，選取高程、坡度、坡向等9 個(gè)致災(zāi)因子構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)指標(biāo)體系，對各指標(biāo)量化分級并計(jì)算各分級的信息量值，再利用GIS 平臺對賦予信息量值的柵格圖層進(jìn)行加權(quán)疊加計(jì)算，得到地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性綜合信息量，最后按照自然間斷點(diǎn)分級法劃分研究區(qū)易發(fā)性等級。研究成果可為相關(guān)部門的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警與防治工作提供參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

察雅縣位于西藏自治區(qū)東部，昌都市中部，海拔約為2 860~5 640 m，面積約為8 263.194 km2；地處橫斷山北部、地形切割強(qiáng)烈、山高谷深、溝壑縱橫；全縣氣溫低、日照豐富、雨水集中、雨熱同季、氣候干燥[17]；境內(nèi)主要河流為瀾滄江及其支流麥曲、色曲。

通過野外調(diào)查、資料收集獲取各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其中災(zāi)害點(diǎn)數(shù)據(jù)通過解譯遙感影像獲取，遙感影像來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺提供的GF-2 號衛(wèi)星PMS 相機(jī)全色和多光譜產(chǎn)品圖像，全色、多光譜影像空間分辨率分別可達(dá)0.81 m和3.24 m，包括藍(lán)、綠、紅和紅外4 個(gè)波段。工程地質(zhì)巖組、地質(zhì)構(gòu)造線來源于《西藏自治區(qū)察雅縣1∶50 000 地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查評價(jià)》研究項(xiàng)目成果數(shù)據(jù)庫（表1），為便于數(shù)據(jù)處理將原始數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)為CGCS2000_3_Degree_GK_CM_99E 投影坐標(biāo)。

表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源

2 研究方法

1）AHP法是指將與決策有關(guān)的因素分解為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層，再進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。通過決策者的經(jīng)驗(yàn)判斷各衡量目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)之間的相對重要程度[18]，并合理給出各決策方案的標(biāo)準(zhǔn)權(quán)數(shù)。其基本步驟為：建立層次結(jié)構(gòu)模型、構(gòu)建判斷矩陣、計(jì)算各因子權(quán)重并檢驗(yàn)各因子的隨機(jī)一致性。

2）INF法是由信息論發(fā)展而來的一種預(yù)測評價(jià)方法。地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生和演化受多種因素的控制和影響，通過定量分析歷史地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育規(guī)律，查明影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的主控因素及其影響方式，并對影響因素劃分合理的區(qū)間，再通過一定的數(shù)學(xué)模型計(jì)算因子內(nèi)部不同區(qū)間的信息量值。信息量值客觀上代表了該區(qū)間對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的貢獻(xiàn)率，各評價(jià)因子提供的信息量值疊加即為評價(jià)區(qū)域總信息量值[19]，計(jì)算公式為：

式中，xi為評價(jià)因子x的第i個(gè)區(qū)間；N為研究區(qū)災(zāi)害點(diǎn)的總數(shù)；S為研究區(qū)總面積；Ni為分布在評價(jià)因子xi內(nèi)的災(zāi)害數(shù)量；Si為xi對應(yīng)的面積。

評價(jià)單元內(nèi)影響因子總的信息量值由各因子的信息量疊加而成，計(jì)算公式為：

I總越大，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性就越大。

3）AHP-INF 耦合法。AHP-INF 耦合法是先分別采用AHP 法和INF 法計(jì)算各因素的權(quán)重和信息量值，再加權(quán)疊加得到綜合信息量值，即

3 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)

3.1 地質(zhì)災(zāi)害信息提取

地質(zhì)災(zāi)害信息主要包括災(zāi)害類型、坐標(biāo)、面積等，本文利用ArcGIS和ENVI等軟件對GF-2號影像進(jìn)行目視解譯（圖1），解譯得到地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育324 處，其中崩塌136處、滑坡92處、泥石流96處。

圖1 地質(zhì)災(zāi)害遙感解譯流程圖

3.2 評價(jià)單元選取

地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的嚴(yán)重程度在局部區(qū)域表現(xiàn)出明顯的差異性和復(fù)雜性，因此對研究區(qū)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)先應(yīng)確定評價(jià)單元。常用的評價(jià)單元包括柵格單元、斜坡單元和行政單元，本文結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況采用柵格單元和斜坡單元進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)。

1）柵格單元通常為正方形，不僅數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡明易懂、算法簡單，而且便于數(shù)據(jù)采樣、管理、組織和空間分析。本文結(jié)合研究區(qū)實(shí)際和前人經(jīng)驗(yàn)[2]確定柵格單元大小為：

式中，S為等高線地形圖數(shù)據(jù)的比例尺，本文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)比例尺為1∶50 000，則GS=30.70。

因此，本文采用30 m×30 m 的柵格單元將研究區(qū)劃分為9 181 327個(gè)單元。

2）斜坡單元是利用天然斜坡、地形地貌、地質(zhì)單元和流域情況完成區(qū)域劃分，與真實(shí)情況更吻合，可防止像柵格單元那樣破壞斜坡的整體性[6]。本文利用ArcGIS 在DEM 數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生成斜坡，將研究區(qū)劃分為1 498個(gè)斜坡單元。

3.3 AHP-INF耦合模型

1）評價(jià)因子選取。本文選取高程、坡度、坡向、工程地質(zhì)巖組、距構(gòu)造距離、距水系距離、年均降雨量、距道路距離以及植被覆蓋度9 個(gè)因子作為地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的評價(jià)指標(biāo)，并利用GIS 空間分析功能初步了解各因子與災(zāi)害點(diǎn)的分布關(guān)系（圖2）。為進(jìn)一步分析各因子對地質(zhì)災(zāi)害的誘發(fā)影響，對各因子進(jìn)行了適當(dāng)分級。

圖2 各因子與災(zāi)害點(diǎn)分布的關(guān)系圖

2）評價(jià)因子權(quán)重。本文將9個(gè)評價(jià)因子作為指標(biāo)層，并將其歸納為地形地貌、地質(zhì)條件、氣象水文和人類活動4 個(gè)準(zhǔn)則層。根據(jù)相關(guān)專家按照標(biāo)度法對各因子的打分，構(gòu)造判斷矩陣并計(jì)算矩陣的最大特征值和特征向量，再根據(jù)平均隨機(jī)一致性指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)[20]，檢驗(yàn)通過后得到各因子的權(quán)重，見表2。

表2 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)因子權(quán)重

3）評價(jià)因子信息量計(jì)算。將各因子的重分類分級圖層與災(zāi)害點(diǎn)疊加，利用ArcGIS 軟件的空間分析功能，根據(jù)式（1）計(jì)算得到各因子分級圖層的信息量值（表3），再按照各因子權(quán)重進(jìn)行加權(quán)疊加，得到研究區(qū)綜合信息量值（-1.416 5~2.444 6）。利用自然間斷點(diǎn)分級法將研究區(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)4類，得到基于柵格單元的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)圖（圖3a）。此外，結(jié)合ArcGIS 軟件的分區(qū)統(tǒng)計(jì)功能將柵格單元的評價(jià)結(jié)果歸結(jié)到斜坡單元上，得到基于斜坡單元的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)圖（圖3b）。

圖3 基于兩種評價(jià)單元的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)圖

表3 評價(jià)因子信息量表

3.4 評價(jià)結(jié)果分析

1）結(jié)果分析。察雅縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)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)。極高易發(fā)區(qū)面積為415.74 km2，占比為5.04%，共發(fā)生177 處地質(zhì)災(zāi)害，占比為54.63%，災(zāi)害密度為2.14 處/km2；斜坡單元有171 個(gè)，占比為11.42%；該區(qū)域海拔較低、斷層分布集中、植被覆蓋率低、人類活動頻繁、河流侵蝕強(qiáng)烈，集中于鄉(xiāng)、鎮(zhèn)周邊，沿水系和國道G214、G317分布。高易發(fā)區(qū)面積為746.78 km2，占比為9.06%，共發(fā)生92處地質(zhì)災(zāi)害，占比為28.40%，災(zāi)害密度為1.11 處/km2；斜坡單元有210 個(gè)，占比為14.02%；該區(qū)域人類活動較頻繁、河流侵蝕較強(qiáng)烈，因此呈帶狀環(huán)繞極高易發(fā)區(qū)分布。中易發(fā)區(qū)面積為2 318.33 km2，占比為28.13%，共發(fā)生46 處地質(zhì)災(zāi)害，占比為14.20%，災(zāi)害密度為0.56 處/km2；斜坡單元有411個(gè)，占比為27.44%；該區(qū)域呈帶狀環(huán)繞高易發(fā)區(qū)，集中分布于察雅縣的吉塘鎮(zhèn)、煙多鎮(zhèn)、榮周鄉(xiāng)和香堆鎮(zhèn)。低易發(fā)區(qū)面積為4 782.34 km2，占比為58.02%，共發(fā)生9 處地質(zhì)災(zāi)害，占比為2.78%，災(zāi)害密度為0.11 處/km2；斜坡單元有4 706 個(gè)，占比為47.13%；該區(qū)域海拔高、植被覆蓋率高、人類活動強(qiáng)度低、遠(yuǎn)離河流，不適宜人類居住活動。

2）精度檢驗(yàn)。接受者操作特性曲線（ROC）是衡量評價(jià)模型預(yù)測精度的指標(biāo)，以假陽性率即1-特異性為橫軸，以真陽性率即靈敏度為縱軸，ROC 曲線下方的面積（AUC）的取值范圍是[0.5,1]。當(dāng)AUC=0.5時(shí)預(yù)測效果沒有價(jià)值；當(dāng)0.50.9 時(shí)準(zhǔn)確性很高；當(dāng)AUC=1時(shí)，模型預(yù)測的效果特別好[1]。

以ArcGIS軟件產(chǎn)生的324個(gè)隨機(jī)非災(zāi)害點(diǎn)和研究區(qū)內(nèi)的324個(gè)災(zāi)害點(diǎn)為統(tǒng)計(jì)樣本，在SPSS軟件中進(jìn)行分析并繪制ROC曲線，得到顯著性水平0.05的情況下的置信區(qū)間為[0.886,0.33]，標(biāo)注誤差為0.012，AUC=0.909。圖4中藍(lán)色曲線表示本文AHP-INF信息量，紅色線表示AUC=0.5時(shí)的參考線，因此本文模型對研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)的準(zhǔn)確性較高。

圖4 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)結(jié)果ROC曲線

4 結(jié) 語

本文基于AHP-INF 耦合模型，選取高程、坡度、坡向等9 個(gè)評價(jià)因子，采用柵格和斜坡兩種評價(jià)單元對察雅縣進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)，結(jié)果表明：

1）在已發(fā)育的3類主要地質(zhì)災(zāi)害中有崩塌136 處、滑坡92 處、泥石流96 處。崩塌呈“三段”式分布，分別為新卡—吉塘段（G219）、肯通—王卡段（鄉(xiāng)道）、煙多—香堆段（G329-S203），崩塌分布與道路的修建有直接關(guān)系；滑坡呈“兩群三線”式分布，即G214朱龍新村滑坡群、察雅縣縣城滑坡群以及新卡鄉(xiāng)—吉塘鎮(zhèn)瀾滄江沿線、肯通鄉(xiāng)—王卡鄉(xiāng)史曲沿線、煙多鎮(zhèn)—香堆鎮(zhèn)麥曲沿線，滑坡發(fā)育與道路修建和河流侵蝕有關(guān)；泥石流主要分布于吉塘片區(qū)、煙多—王卡片區(qū)和香堆—宗沙片區(qū)，3 個(gè)片區(qū)的地形和物源條件為泥石流發(fā)育提供了條件。

2）9個(gè)因子中道路、水系、構(gòu)造和工程地質(zhì)巖組為關(guān)鍵因子。從致災(zāi)因子分級來看，距道路50 m 以內(nèi)，距水系100 m 以內(nèi)，距構(gòu)造500 m 以內(nèi)，工程地質(zhì)巖組為松散沖洪積砂礫石、砂、粘土巖組和較軟弱薄層片巖、片麻巖巖組是地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的主要地點(diǎn)。

3）本文綜合了AHP 法和INF 法的優(yōu)點(diǎn)，提高了評價(jià)結(jié)果的可靠性，采用柵格評價(jià)單元提高了數(shù)據(jù)處理效率，而斜坡單元則提高了與實(shí)際地形地貌的吻合度，在后續(xù)的防治工作中可對斜坡單元編號進(jìn)行針對性的單元防治。

4）評價(jià)結(jié)果將研究區(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)，其中受人類修建道路和河流沖刷作用影響的極高、高易發(fā)區(qū)集中于吉塘鎮(zhèn)、煙多鎮(zhèn)、榮周鄉(xiāng)和香堆鎮(zhèn)，且沿國道G214、國道G317 和水系分布；中易發(fā)區(qū)主要圍繞極高、高易發(fā)區(qū)呈帶狀分布，因此防治工作中要注意道路、河流兩旁的邊坡。

5）ROC曲線的AUC值為0.909，說明研究區(qū)采用AHP-INF耦合模型預(yù)測地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性具有較高的準(zhǔn)確性，可為危險(xiǎn)性和風(fēng)險(xiǎn)性評價(jià)提供參考，為察雅縣提供災(zāi)害防治工作的理論指導(dǎo)。