摘" 要： 我國秦巴地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)，為了探索該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害危險性分布特征，以漢中市為研究區(qū)，根據(jù)區(qū)內(nèi)生態(tài)地質(zhì)環(huán)境特點，選取海拔、坡度、巖土類型、距斷層距離、距河流距離、距道路距離、年降水量、歸一化植被指數(shù)、土地利用類型等9項因子構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害危險性評價指標(biāo)體系。利用層次分析法和主成分分析法求得各評價指標(biāo)的組合權(quán)重，在ArcGIS空間分析軟件中將評價因子信息量值乘以指標(biāo)的組合權(quán)重，再進行疊加分級處理，得到了研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性分區(qū)評價結(jié)果。結(jié)果表明：（1）根據(jù)信息量值和疊加分析得出斷裂構(gòu)造是研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的主控因子，且在臨近河流、道路的區(qū)域極易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。（2）漢中市地質(zhì)災(zāi)害極高、高危險區(qū)占全區(qū)面積的39.34%，主要橫貫研究區(qū)中部；中危險區(qū)在境內(nèi)分布相對零散，呈“大分散小集中”的特點，其中在漢中盆地地帶較為集中；低、極低危險區(qū)占總面積的35.26%，主要位于研究區(qū)的北部和南部。

關(guān)鍵詞： 地質(zhì)災(zāi)害；危險性評價；信息量模型；層次分析法；主成分分析法；漢中市

中圖分類號： P694

文獻標(biāo)識碼： A" 文章編號： 2096-3998（2024）02-0086-09

收稿日期：2023-04-20" 修回日期：2023-12-04

基金項目：陜西省教育廳重點科研計劃項目（21JT005）；陜西理工大學(xué)人才啟動項目（SLGKYQD2-31）

作者簡介：杜建括（1984—），男，山東聊城人，博士，副教授，主要研究方向為國土空間規(guī)劃；李雙（1985—），女，山東菏澤人，博士，副教授，主要研究方向為地理環(huán)境監(jiān)測與評價。

引用格式：杜建括，李雙，王淑新，等.秦巴山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性評價研究——以漢中市為例.陜西理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2024，40（2）：86-94.

地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生是內(nèi)外因共同作用的結(jié)果。近年來，由于自然因素的變化和人類活動的增強，地質(zhì)環(huán)境遭受嚴(yán)重破壞，地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)［1］，其會對人類社會的發(fā)展、生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定產(chǎn)生嚴(yán)重影響［2］。隨著空間信息技術(shù)的高速發(fā)展，基于GIS技術(shù)的區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害評價得到快速推廣，已被證實在洪澇［3］、滑坡［4-5］、泥石流［6］等區(qū)域自然災(zāi)害監(jiān)測與評估方面可靠性高。采用GIS技術(shù)和統(tǒng)計學(xué)方法相融合已成為開展不同尺度的地質(zhì)災(zāi)害危險性評價研究最主要、最有效的研究手段。常用的統(tǒng)計學(xué)分析方法包括信息量模型、層次分析法、邏輯回歸模型、聚類分析、主成分分析法和灰色模型等［7-11］。在諸多研究方法中，信息量法運用最廣，如吳柏清等［12］、牛全福等［13］分別利用信息量模型有效地開展了四川九龍縣、青海玉樹市的地質(zhì)災(zāi)害危險性分區(qū)評價研究。目前，為了更好地提高評價結(jié)果的可靠性，學(xué)者們傾向于耦合多類評價方法開展地質(zhì)災(zāi)害評價研究。如范林峰等［14］、楊康等［15］、易靖松等［16］將信息量模型與層次分析法相結(jié)合分別對湖北恩施市、陜西子長市、四川阿壩縣等地區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害危險性進行研究，評價結(jié)果可靠；于開寧等［17］采用AHP-突變理論組合模型開展了河北平山縣的地質(zhì)災(zāi)害危險性評價；黨宏社等［18］和何斌等［19］利用層次分析和主成分分析相結(jié)合的方法分別評價了云南省15條河溝泥石流發(fā)生的危險性和陜西省農(nóng)業(yè)干旱的風(fēng)險性。

秦嶺、巴山山區(qū)存在大量緊密褶皺和深大斷裂，地質(zhì)構(gòu)造和巖土特性較為復(fù)雜，是我國地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)區(qū)。漢中市位于秦嶺南麓，以山地為主，巖體節(jié)理裂隙發(fā)育，風(fēng)化嚴(yán)重。加之，漢中市地處北亞熱帶季風(fēng)區(qū)，降水量年際變化顯著，山地河網(wǎng)密度大，但河槽調(diào)蓄能力偏弱，產(chǎn)匯流速度快。上述因素造成該地區(qū)地質(zhì)環(huán)境脆弱，崩塌、滑坡、泥石流等自然地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。本研究利用GIS空間分析技術(shù)，選取9種與地質(zhì)災(zāi)害有關(guān)的因素，構(gòu)建漢中市地質(zhì)災(zāi)害危險性評價指標(biāo)體系，以揭示漢中市地質(zhì)災(zāi)害危險等級空間分布特征，為相關(guān)應(yīng)急管理部門提供決策依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

1" 數(shù)據(jù)來源與評價方法

1.1" 數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)漢中市的地質(zhì)生態(tài)環(huán)境特點和前人研究成果，選定9項因子作為漢中市地質(zhì)災(zāi)害危險性評價指標(biāo)，即海拔、坡度、巖土體類型、距斷層距離、距河流距離、距道路距離、年降水量、歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、土地利用類型，充分反映漢中區(qū)域自然地理、地質(zhì)環(huán)境及生態(tài)環(huán)境對地質(zhì)災(zāi)害的影響。9項評價因子及其取值分級情況如圖1所示。

本研究數(shù)據(jù)源包括以下幾類：

（1） 漢中市數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數(shù)據(jù)、歸一化植被指數(shù)（NDVI）數(shù)據(jù)來源于國家生態(tài)數(shù)據(jù)科學(xué)中心，基于DEM數(shù)據(jù)，應(yīng)用ArcGIS軟件處理獲取坡度數(shù)據(jù)；

（2） 基于250萬中國地質(zhì)圖在GIS中裁剪出研究區(qū)域地層巖性及斷裂帶信息，并進一步進行工程地質(zhì)巖組分類和斷裂帶歐氏距離分析，獲得研究區(qū)巖性硬度及距斷裂帶距離圖；

（3） 水系、交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)來源于高德地圖和Open Street Map（OSM）官網(wǎng)，使用數(shù)據(jù)前，對這兩類線狀數(shù)據(jù)按等級進行了篩選，并對提取數(shù)據(jù)進行了拓?fù)錂z查，清除掉有明顯拓?fù)溴e誤的數(shù)據(jù)，根據(jù)河流和道路分布圖利用歐氏距離分析功能生成河流和道路的30 m分辨率距離分析柵格數(shù)據(jù)；

（4）1 km分辨率降雨量數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所；

（5）土地利用數(shù)據(jù)來源于中科院地理所/地理國情監(jiān)測云平臺，并根據(jù)中科院土地利用分類體系將漢中地區(qū)土地覆蓋類型分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類；

（6）地質(zhì)災(zāi)害點數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心。

本研究數(shù)據(jù)預(yù)處理主要在ArcGIS軟件中進行，除上述預(yù)處理操作之外，運用三次卷積功能對數(shù)據(jù)進行重采樣，將各評價因子?xùn)鸥駟卧目臻g分辨率統(tǒng)一為30 m×30 m，研究區(qū)共劃分為30 177 962個評價單元。

1.2" 評價方法

1.2.1" 信息量模型

信息量模型是一種源于信息理論的定量統(tǒng)計分析方法。通過計算某種影響因素對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生所提供的信息量值，以其大小來評價分級區(qū)間各評價因子與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的關(guān)聯(lián)性［20-21］。研究區(qū)評價單元信息量值越大，表示對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率的貢獻率越大。其計算公式為

I=lnNi/NSi/S，

式中，I為研究區(qū)某評價因子第i區(qū)間或狀態(tài)條件下評價單元地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的信息量，Ni為某評價因子第i區(qū)間或狀態(tài)條件下地質(zhì)災(zāi)害點數(shù)量或有地質(zhì)災(zāi)害分布點的單元數(shù)（即柵格數(shù)量），N為研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害點總數(shù)量或分布的總單元數(shù)，Si為某評價因子第i區(qū)間或狀態(tài)的分布面積或分布的單元數(shù)，S為研究區(qū)總面積或評價單元總數(shù)。基于研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害點的空間分布情況，按公式計算得到各評價因子分級的信息量值（見表1）。

1.2.2" 層次分析法計算指標(biāo)權(quán)重

運用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）確定各評價因子的主觀權(quán)重。首先，建立準(zhǔn)則層與指標(biāo)層層次結(jié)構(gòu)模型；然后，邀請相關(guān)專家依據(jù)1～9標(biāo)度法進行指標(biāo)相對重要性打分，構(gòu)建判斷矩陣；再利用IBM SPSS 22軟件計算矩陣的最大特征根及相應(yīng)的歸一化特征向量，最大特征根為9.304；最后，進行一致性檢驗，CR=0.035＜0.1，滿足一致性檢驗要求，所得權(quán)重值可信，能用于地質(zhì)災(zāi)害危險性評價分析。得到的各評價指標(biāo)的權(quán)重見表2。

1.2.3" 主成分分析法計算指標(biāo)權(quán)重

運用主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）確定各評價因子的客觀權(quán)重。首先，根據(jù)評價因子對地質(zhì)災(zāi)害危險性的作用是正向的還是負(fù)向的，對評價因子進行標(biāo)準(zhǔn)化處理；然后，利用IBM SPSS 22軟件中的主成分分析法得到每個主成分的特征向量及其方差解釋率，以及各指標(biāo)在每一主成分中的載荷系數(shù)；再通過載荷系數(shù)除以主成分對應(yīng)特征根的平方根，得到線性組合系數(shù)；進而將線性組合系數(shù)分別與對應(yīng)主成分的方差解釋率乘積求和，并除以累積方差解釋率，得到綜合得分系數(shù)；最后，將綜合得分系數(shù)進行求和歸一化處理即得到各指標(biāo)權(quán)重值見表2。

本研究采用最小信息熵原理將AHP方法求得的各評價因子主觀權(quán)重值與PCA方法求得的客觀權(quán)重值進行組合，組合權(quán)重Wi用拉格朗日乘子法解得［8］。其計算公式為

Wi=W1iW2i9i=1W1iW2i i=1，2，…，9，

式中，W1i表示由AHP方法求得的各評價因子主觀權(quán)重值，W2i表示由PCA方法求得的權(quán)重值，Wi為AHP-PCA方法組合得到的權(quán)重值，各評價因子的組合權(quán)重見表2。

1.2.4" 危險性度量值計算

根據(jù)各評價指標(biāo)信息量值及指標(biāo)的組合權(quán)重，將研究區(qū)每一柵格單元9項評價指標(biāo)的信息量與對應(yīng)的指標(biāo)組合權(quán)重進行加權(quán)求和，即可得到該評價單元地質(zhì)災(zāi)害危險性度量值。計算公式如下：

Xi=nk=1Wk×Yi（k），

式中，i為柵格單元編號，k為評價指標(biāo)編號，n為評價指標(biāo)總數(shù)，Xi為第i個柵格單元的地質(zhì)災(zāi)害危險性度量值，Wk為第k個指標(biāo)的權(quán)重值，Yi（k）為第i個柵格單元第k個評價指標(biāo)的信息量值。

2" 研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性分析評價

2.1" 地質(zhì)災(zāi)害分布特征

2.1.1" 基于自然地理條件的分布特征分析

漢中的地形地貌特點為“兩山夾一川”，以山地為主，地形起伏度大，地勢周高中低。根據(jù)研究區(qū)地形特點，將海拔劃分為5個等級（圖1（a）），通過海拔因子信息量分析（表1），海拔600～1 100 m區(qū)間的信息量載荷最大，意味著發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性較大，從歷史地質(zhì)災(zāi)害點空間分布數(shù)量來看，74.3%的災(zāi)害點位于該區(qū)間，占市域面積的42.5%，且此區(qū)間的地質(zhì)災(zāi)害密度最大，約為0.08個/km2（圖2（a））；海拔＞1 600 m區(qū)間的信息量載荷最小，發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的概率較低；海拔1 100～1 600 m區(qū)域的災(zāi)害點占比為17.6%，占市域面積的32.8%，地質(zhì)災(zāi)害點密度也較大，約為0.03個/km2，是發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害危險較大的第二風(fēng)險區(qū)。

坡面直接影響坡面水動力條件、物源體厚度和穩(wěn)定性，是影響地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性和危險性的重要因素［22］。根據(jù)研究區(qū)地形特點，將坡度劃分為5個等級（圖1（b）），漢中地貌以山地為主，山高坡陡，坡度＞26°的陡坡區(qū)分布范圍廣。通過坡度因子信息量表（表1），可知坡度＜20°時，災(zāi)害點少，且此坡度區(qū)域面積??；坡度20°～30°區(qū)間的信息載荷量最大，地質(zhì)災(zāi)害點密度約為0.06個/km2，災(zāi)害點占比為27.65%（圖2（b）），坡度30°～40°、＞40°區(qū)域的災(zāi)害點占比分別為30.63%和32.34%，面積占比合計69.33%，表現(xiàn)為隨著坡度的增大，發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的的可能性愈大。

降水一方面滲入巖體裂隙并軟化巖體和軟弱結(jié)構(gòu)面，另一方面加速了對坡面的沖刷侵蝕，增加巖體的孔隙水壓力和側(cè)向靜水壓力［23-24］。漢中地處秦巴山地，夏季常出現(xiàn)集中性強降雨，初秋易出現(xiàn)秋淋，極易引發(fā)山洪災(zāi)害及次生災(zāi)害。根據(jù)漢中降水量特點，將年降水量劃分5個等級（圖1（c）），結(jié)合表1和圖2（c）分析，可知漢中55.88%地區(qū)的年降水量介于900～1 000 mm，此區(qū)域的信息量載荷最大，災(zāi)害點占比最高達62.26%，地質(zhì)災(zāi)害密度也最大，約為0.05個/km2，表現(xiàn)為此區(qū)域發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的范圍廣，概率大。

河流沖刷侵蝕是造成水土流失、崩塌、地面塌陷等地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的主要因素，主要表現(xiàn)為流水作用下斜坡前緣抗力被削弱，當(dāng)傾覆力矩大于巖體自身抗傾覆力矩時，斜坡容易失穩(wěn)［24-25］。河流溝谷越多，地形越破碎，距離河流越近，地面穩(wěn)定性越差，發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的危險性較大［15，22］。漢中山地河流發(fā)育，河網(wǎng)密度大，溝谷地貌發(fā)育廣泛，以河流作為中心劃分5個等級的緩沖區(qū)（圖1（d）），并結(jié)合表1和圖2（d）分析，可知距河流距離＜300 m的區(qū)域信息量值＞1，災(zāi)害點密度＞0.12個/km2，表現(xiàn)為距離河流愈近，地質(zhì)災(zāi)害密度越大，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的相對概率也越高。

2.1.2" 基于地質(zhì)構(gòu)造條件的分布特征分析

巖土體的物理、化學(xué)及力學(xué)性質(zhì)控制著地質(zhì)災(zāi)害的形成、分布和規(guī)模［26］。研究區(qū)巖體以變質(zhì)巖為主，風(fēng)化強烈，山坡及溝谷地帶普遍覆蓋有松散巖土層，抗侵蝕能力差。根據(jù)研究區(qū)巖土體特點，將巖土體類型劃分為5個等級（圖1（e）），結(jié)合表1和圖2（e）分析，可知較堅硬巖類分布區(qū)信息載荷量最大，單位面積的災(zāi)害數(shù)量最多，但超過58%的災(zāi)害點位于較軟巖和軟巖分布區(qū)，分布范圍廣，信息量和災(zāi)害密度次于較堅硬巖區(qū)。

斷裂通過影響區(qū)域的地形地貌和巖體結(jié)構(gòu)，加劇和觸發(fā)巖體的變形失穩(wěn)，且斷層破碎帶為地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育提供了物質(zhì)和結(jié)構(gòu)條件［27］。漢中位于秦嶺褶皺系和揚子地臺過渡區(qū)，地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，褶皺、斷裂發(fā)育，以500 m間隔建立與斷裂構(gòu)造距離的緩沖區(qū)（圖1（f）），結(jié)合表1和圖2（f）分析，可知在距離斷裂帶1 500 m內(nèi)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性最大，三個分級區(qū)的災(zāi)害點密度均超過0.06個/km2，說明該區(qū)域的危險性最大；距離＞2 000 m以上區(qū)域的災(zāi)害點占比和面積占比分別為48.05%、62.45%，而信息量值較小，是因為雖然此區(qū)域災(zāi)害點數(shù)量較多，但分布相對離散，且距離較遠，故帶來的危險性概率較低。

2.1.3" 基于生態(tài)環(huán)境條件的分布特征分析

道路建設(shè)會改變原有的地表形態(tài)和結(jié)構(gòu)以及原有的自然生態(tài)環(huán)境，尤其是山區(qū)道路開挖破壞了地質(zhì)環(huán)境，對坡體穩(wěn)定性會產(chǎn)生一定影響，加速了地質(zhì)災(zāi)害隱患的產(chǎn)生［28-29］。將道路作為中心，以200 m間隔建立5個級別的距道路距離緩沖區(qū)（圖1（g）），結(jié)合表1和圖2（g）分析，可知與距河流距離相似，距離道路越近，指標(biāo)信息量載荷越大，地質(zhì)災(zāi)害密度越大，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生可能性也將越大；隨著距離的延長，地質(zhì)災(zāi)害密度呈直線式下降，意味著單位空間上發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性較小。

NDVI是反映一個地區(qū)植被覆蓋情況的重要指標(biāo)，是影響水土流失、土壤侵蝕的主要因子，且植物根系對巖體具有一定的防護、穩(wěn)固作用，影響著地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的進程［30］。根據(jù)漢中植被的分布情況，將其分為5個等級（圖1（h）），結(jié)合表1和圖2（h）分析，可知漢中植被覆蓋度高，在NDVI為0.72～0.81的區(qū)域指標(biāo)信息量最高，災(zāi)害密度最大，但面積占比僅為7.34%，即地質(zhì)災(zāi)害危險性較大的區(qū)域分布范圍較小，而71.67%的區(qū)域NDVI值＞0.87，地質(zhì)災(zāi)害密度相對較小。

土地利用類型能反映一個區(qū)域的人類工程活動強度。在ArgGIS軟件中將土地利用類型分為6種類型（圖1（i）），由于未利用地的信息量值為0（表1），故在災(zāi)害點與土地利用分類關(guān)系圖（圖2（i））中未顯示未利用地信息。通過分析發(fā)現(xiàn)漢中地區(qū)建設(shè)用地發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性較大，尤其是建設(shè)用地，其災(zāi)害密度最大，為0.09個/km2。

2.2" 地質(zhì)災(zāi)害危險性評價

依據(jù)評價指標(biāo)的權(quán)重（表2），運用危險性度量值計算公式，在ArcGIS中將9項評價指標(biāo)的信息量進行加權(quán)求和，通過疊加計算得到研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性評價圖，再采用自然斷點法將漢中地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性等級劃分為極低危險區(qū)、低危險區(qū)、中危險區(qū)、高危險區(qū)和極高危險區(qū)（如圖3所示）。結(jié)合圖2可知，極高、高危險區(qū)主要橫貫研究區(qū)中部，在境內(nèi)斷裂帶發(fā)育、臨近河流、道路的區(qū)域也有散狀分布，這兩類分區(qū)多位于中低山區(qū)，以軟巖類為主，內(nèi)外營力作用明顯，人類活動強度大，人口分布相對稠密，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生危及人員安全和財產(chǎn)安全的概率較高。中危險區(qū)的分布呈“大分散小集中”特點，相對集中于漢中盆地地帶，這一區(qū)域海拔低、坡度小，斷裂帶少，地質(zhì)災(zāi)害危險性降低。低、極低危險區(qū)主要分布于研究區(qū)中高山區(qū)，以林地為主，植被覆蓋度高，人類活動的影響較小，這兩區(qū)域內(nèi)災(zāi)害點較少，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率較低。

統(tǒng)計各分區(qū)級別的面積和災(zāi)害點數(shù)見表3，可看出：有76.76%的災(zāi)害點位于高、極高等級危險區(qū)，面積占比為39.34%，災(zāi)害點密度較大。其中，高、極高危險區(qū)地質(zhì)災(zāi)害點數(shù)占比分別為37.17%和39.59%，災(zāi)害點密度分別為0.069 2、0.178 2個/km2。中等及以下等級危險區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育較少，災(zāi)害點合計占比23.24%，災(zāi)害點密度較低?？傮w而言，地質(zhì)災(zāi)害點占比和災(zāi)害點密度由極低危險區(qū)向極高危險區(qū)逐漸遞增，表明危險區(qū)劃分合理有效，評價結(jié)果較為可靠。

3" 結(jié)論

本研究選取海拔、坡度、巖土體類型、距斷裂帶距離、距河流距離、距道路距離、年降水量、NDVI、土地利用類型等9項評價因子，結(jié)合歷史災(zāi)害點數(shù)據(jù)，使用信息量模型和AHP模型對研究區(qū)進行地質(zhì)災(zāi)害危險性評價。研究結(jié)論如下：

1）從評價因子的信息量值來看，海拔600～1 100 m，坡度20°～30°，較堅硬巖類，距斷裂帶＜1 000 m，距河流＜300 m，距道路＜200 m，年降水量900～1 000 mm，NDVI值0.72～081，土地利用類型為建設(shè)用地，以上各評價因子分級或分類下的地質(zhì)災(zāi)害點密度較高，意味著相應(yīng)區(qū)域單位面積內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率較高，危險性較大。

2）地質(zhì)災(zāi)害危險性分區(qū)結(jié)果顯示，漢中市地質(zhì)災(zāi)害的危險性等級分區(qū)主要受控于斷裂構(gòu)造帶的空間分布。地質(zhì)災(zāi)害極高、高危險區(qū)主要位于研究區(qū)的中低山區(qū)，橫貫研究區(qū)中部，同時在臨近河流、道路的區(qū)域均是地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)，占研究區(qū)總面積的39.34%。中危險區(qū)主要位于漢中盆地，但在全境內(nèi)零散分布，占全區(qū)面積的25.40。低、極低危險區(qū)主要位于漢中市的北部和南部的中高山區(qū)，面積占比為32.56%，該區(qū)域植被覆蓋度高，人類活動較少，地質(zhì)災(zāi)害的危險性較低。

［" 參" 考" 文" 獻" ］

［1］" 史培軍.再論災(zāi)害研究的理論與實踐.自然災(zāi)害學(xué)報，1996（4）：6-17.

［2］" 鄧輝，何政偉，陳曄，等.信息量模型在山地環(huán)境地質(zhì)災(zāi)害危險性評價中的應(yīng)用——以四川瀘定縣為例.自然災(zāi)害學(xué)報，2014，23（2）：67-76.

［3］" 鐘源，孟慶祥.基于GIS的城市暴雨洪澇模擬分析——以鄭州市石佛鎮(zhèn)“7·20”特大暴雨為例.中國農(nóng)村水利水電，2022（10）：125-130．

［4］" 郭子正，殷坤龍，付圣，等.基于GIS與WOE-BP模型的滑坡易發(fā)性評價.地球科學(xué)，2019，44（12）：4299-4312.

［5］" 黃煜，謝婉麗，劉琦琦，等.基于GIS與MaxEnt模型的滑坡易發(fā)性評價——以銅川市中部城區(qū)為例.西北地質(zhì)，2023，56（1）：266-275.

［6］" 王毅，唐川，李為樂，等.基于GIS的模糊數(shù)學(xué)模型在泥石流敏感性評價中的應(yīng)用.自然災(zāi)害學(xué)報，2017，26（1）：19-26.

［7］" 朱吉祥，張禮中，周小元，等.基于信息熵的灰色模型在地質(zhì)災(zāi)害評價中的應(yīng)用——以四川青川縣為例.災(zāi)害學(xué)，2012，27（1）：78-82.

［8］" 陳朝亮，彭樹宏，錢靜，等.基于AHP-Logistic熵權(quán)模型的西南淺丘區(qū)地質(zhì)災(zāi)害分布特征研究——以內(nèi)江市為例.長江科學(xué)院院報，2020，37（2）：55-61.

［9］" 李冠宇，李鵬，郭敏，等.基于聚類分析法的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評價——以韓城市為例.科學(xué)技術(shù)與工程，2021，21（25）：10629-10638.

［10］" 鄧恩松，魏學(xué)利，朱志新，等.中巴公路奧布段冰川型泥石流危險性評價.公路交通科技，2018，35（5）：16-23.

［11］" 秦娜，董方營，成文舉，等.基于GIS加權(quán)疊加的南四湖流域地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評價.人民長江，2022，53（1）：104-109.

［12］" 吳柏清，何政偉，劉嚴(yán)松.基于GIS的信息量法在九龍縣地質(zhì)災(zāi)害危險性評價中的應(yīng)用.測繪科學(xué)，2008，33（4）：146-147.

［13］" 牛全福，程維明，蘭恒星，等.基于信息量模型的玉樹地震次生地質(zhì)災(zāi)害危險性評價.山地學(xué)報，2011，29（2）：243-249.

［14］" 范林峰，胡瑞林，曾逢春，等.加權(quán)信息量模型在滑坡易發(fā)性評價中的應(yīng)用——以湖北省恩施市為例.工程地質(zhì)學(xué)報，2012，20（4）：508-513.

［15］" 楊康，薛喜成，段釗，等.基于AHP-LR熵組合模型的子長市地質(zhì)災(zāi)害危險性評價.科學(xué)技術(shù)與工程，2021，21（27）：11551-11560.

［16］" 易靖松，王峰，程英建，等.高山峽谷區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性評價——以四川省阿壩縣為例.中國地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報，2022，33（3）：134-142.

［17］" 于開寧，吳濤，魏愛華，等.基于AHP-突變理論組合模型的地質(zhì)災(zāi)害危險性評價——以河北平山縣為例.中國地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報，2023，34（2）：146-155.

［18］" 黨宏社，解琛，王黎.基于層次-主成分分析法的泥石流危險度評價.數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2015，45（7）：176-183.

［19］" 何斌，王全九，吳迪，等.基于主成分分析和層次分析法相結(jié)合的陜西省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評估.干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2017，35（1）：219-227.

［20］" 張波，石長柏，肖志勇，等.基于GIS和加權(quán)信息量的湖北鄂州地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性區(qū)劃.中國地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報，2018，29（3）：101-107.

［21］" 吳少元.基于信息量模型的廈門市崩塌和滑坡地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價.安全與環(huán)境工程，2019，26（3）：22-27.

［22］" 劉樂，楊智，孫健，等.安徽黃山市徽州區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性評價研究.中國地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報，2021，32（2）：110-116.

［23］" 程花.基于GIS的原州區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性評價.西安：長安大學(xué)，2012.

［24］" 王健，王根龍，宋飛，等.近水平層狀砂泥巖互層邊坡懸臂梁崩塌機理研究——以志丹縣牛溝川河流塌岸為例.災(zāi)害學(xué)，2021，36（1）：207-211.

［25］" 邱海軍，崔鵬，王彥民，等.基于關(guān)聯(lián)維數(shù)的黃土滑坡空間分布結(jié)構(gòu)及其成因分析.巖石力學(xué)與工程學(xué)報，2015，34（3）：546-555.

［26］" 樊芷吟，茍曉峰，秦明月，等.基于信息量模型與Logistic回歸模型耦合的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價.工程地質(zhì)學(xué)報，2018，26（2）：340-347.

［27］" 馮文凱，楊強，楊星，等.則木河斷裂帶災(zāi)害效應(yīng)及致災(zāi)模式研究.工程地質(zhì)學(xué)報，2018，26（4）：939-950.

［28］" 菊春燕，賈永剛，潘玉英，等.基于分形理論的旅游景區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性評估——以青島嶗山為例.自然災(zāi)害學(xué)報，2013，22（6）：85-95.

［29］" 陳曉利，王明明，張凌.道路開挖位置對邊坡穩(wěn)定性影響的數(shù)值模擬.地震地質(zhì)，2018，40（6）：1390-1401.

［30］" 鄭迎凱，陳建國，王成彬，等.確定性系數(shù)與隨機森林模型在云南芒市滑坡易發(fā)性評價中的應(yīng)用.地質(zhì)科技通報，2020，39（6）：131-144.

［責(zé)任編輯：謝 平］

Study on the risk assessment of geological disasters in Qinba mountain area—A case study of Hanzhong city

DU Jiankuo，" LI Shuang，" WANG Shuxin，" XING Haihong

School of Chinese Language， Literature and History， Shaanxi University of Technology， Hanzhong 723000， China

Abstract：" "In an attempt to explore the distribution characteristics of geological disasters in Qinba mountain area where geological disasters happen frequently，" this paper chooses Hanzhong city as the research area. According to the characteristics of eco-geological environment of Hanzhong city." nine impact factors，" including elevation， slope， lithology， distance to fault structural belt，" distance to river，" distance to road，" precipitation，" normalized difference vegetation index and land use type， were selected as the risk assessment indexes of geological disaster. The combination weight was synthesized by analytic hierarchy process and principal components analysis，and the information value of each index was multiplied by the combination weight， and then the evaluation factor raster layers were overlaid and graded in ArcGIS spatial analysis platform to evaluate the risking zoning of geological disasters in Hanzhong city. The results show that：（1）according to information value and superposition analysis， the fault structure is the main controlling factor that induces geological disasters， and geological disasters are highly prone to occur in areas adjacent to rivers or roads.（2）the extremely high and high risk areas in the study area， accounting for about 39.34% of the total area， was concentrated in the central part of the study area; the medium-risk areas moderated risk areas are relatively scattered， characterized by the distribution characteristic of “Large dispersion and small concentration” and the relative concentrated district was mainly distributed in Hanzhong Basin; the extremely low and low risk areas in the study area， accounting for about 35.26% of the total area， was concentrated in the northern part and southern part of the study area.

Key words：" geological disaster; risk assessment; information model; analytic hierarchy process; principal components analysis; Hanzhong city