基于信息量模型的地质灾害易发性评价

2019-06-22赵帅，赵洲

水力发电 2019年3期

赵帅，赵洲

(西安科技大学地质与环境学院，陕西西安710054)

0 引言

地质灾害是在自然或工程经济活动的作用下，对人类生命财产安全及地质环境造成破坏的灾害性地质事件[1]。陕南山区(陕西南部汉中、安康、商洛等3市的山地区域)是陕西省乃至全国地质灾害高发区和重灾区之一，严重威胁当地居民的生命财产安全和正常的生产生活，使当地的经济发展失衡。因此，在研究地质灾害发生机理的基础上进行区域性地质灾害易发性评价，对防灾减灾具有重要的意义[2]。

基于遥感和GIS技术，将地质灾害易发性评价方法主要分为2类：一类是基于专家经验认知的定性评价方法，另一类是基于统计学的定量评价方法。王维早等[3]从泥石流的形成条件方面选取影响因子，通过层次分析法对太行山泥石流危险性评价；许冲等[4]通过遥感的手段选取地震滑坡影响因子，基于GIS与确定性系数法对汶川地震滑坡进行敏感性分析；王念秦等[5]根据粗糙集理论和专家经验求得其矩阵，进而对凤县泥石流易发性评价；刘艺梁等[6]建立三峡坝区滑坡空间数据库，运用逻辑回归和人工神经网络2种模型进行对比定量分析；王哲等[7]根据量化的指标构建模糊综合评判矩阵对绵阳市地质灾害进行评价；Chao Zhou[8]、Wei Chen[9]等把支持向量机中分类和预测方法应用到滑坡灾害敏感性评价中；黄发明[10]认为基于聚类分析能更准确地预测滑坡栅格单元；张兴龙[11]采用RS、GIS与Markov模型开展了滑坡动态预测研究；刘渊博等[12]从空间多源数据中提取致灾因子，建立旋转森林模型进行滑坡空间预测。上述模型虽然可以取得良好的结果，但仍存在一定的不足。如层次分析法评价因子的权重是依据经验赋值，主观性较强，人为干扰大。神经网络模型是以局部搜索为依据，评价结果与所选样本相关。

信息量模型原理清晰，且容易建模，能客观地对各评价因素进行分级。谭玉敏等[13]通过遥感、GIS与信息量模型相结合进行地质灾害易发性评价。安凯强等[14]从单一固定模型延伸到多种模型耦合关系，通过计算指标的信息量值建立信息量支持下的SVM模型，对三峡库区滑坡灾害易发性进行评价。因此，本文以略阳县为研究区域，在地质灾害形成机理的基础上，总结地质灾害形成机理和分布规律，选取造成地质灾害发生的控制因素和诱发因素，通过信息量模型，计算各评价指标对地质灾害的信息量值，并结合ArcGIS平台空间分析计算，对地质灾害易发性进行研究。

1 信息量模型

1.1 理论基础

信息量模型的理论基础是信息论，主要是通过熵的减少表征事物发生的可能性，应用于地质灾害易发性评价的基本思想是通过已经发生的地质灾害所计算的指标信息量值，进而转化为对整个区域内的地质灾害易发性的评价[15]。评价指标内计算的信息量值越大，表示该评价指标的贡献率越大，用概率公式表示信息量值如下

(1)

式中，I(Y，x1，x2，…，xn)表示评价指标组合对地质灾害提供的信息量值；P(Y，x1，x2，…，xn)表示评价指标组合条件下地质灾害发生的可能性大小；P(Y)表示地质灾害发生的可能性大小。

实际应用中，通常采用某一因素样本统计结果计算其信息量值，再进行综合分析叠加，其相应的信息量模型为

(2)

式中，Ii为评价单元总信息量值；n为评价指标总数；Ni为分布在因素内特定类别内的地质灾害点个数；N为研究区地质灾害点总数；Si为研究区含有评价因素的单元面积；S为研究区评价单元总面积。

1.2 建模流程

①通过基础资料野外实地调查，分析研究区地质灾害的空间分布特征，研究其分布关系及其规律。②研究区内地质灾害形成条件与孕灾环境，分别从地质灾害控制因素和诱发因素方面选取评价指标。其中，控制因素包括高程、坡度、坡向、曲率、岩性、构造条件；诱发因素包括河流、道路、地震等。③利用ArcGIS的空间分析功能对各评价指标进行栅格化，通过式(2)计算各个评价单元的信息量值，重分类并生成各评价指标的信息量专题图。④利用ArcGIS的叠加分析和栅格代数功能得到综合信息量图，并按统计学中的自然断点法对结果进行重分类。⑤运用ROC曲线对信息量评价结果进行精度评价，由此得到AUC值，验证信息量模型在本研究区的适用性和精确性。评价流程见图1。

图1 评价流程

2 数据分析

2.1 研究区概况

略阳县行政隶属于陕西省汉中市，位于汉中市西部，秦岭山脉以南，长江支流嘉陵江与汉江上游，介于东经105°42′～106°31′，北纬33°07′～33°38′范围内，全县面积2 834 km2。略阳县属暖温带湿润性季风气候(Ⅳ区)，湿润多雨，四季分明，地理环境复杂，地质环境脆弱，新构造运动活跃，深大断裂发育。略阳县发育的地质灾害共有229处，其中滑坡186处，占灾害总数的81%；崩塌、泥石流、地面塌陷共43处，仅占灾害总数的19%。通过详细调查资料和野外调查数据，境内地质灾害具有成片成带分布、规模差异大、发生频率高等特点。略阳县地质灾害分布见图2。

图2 地质灾害分布

2.2 地质灾害控制因素

(1)高程。高程不仅影响大量的生物物理参数和人类工程活动，对土壤特性也有显著影响。略阳县高程在598～2 368 m范围内，按照自然断点法将高程分为5类。高程分类及信息量值见表1。从表1可知，598～1 160 m的高程范围内，尤其是598～931 m范围内，地质灾害易于发生。

表1 高程分类及信息量值

(2)坡度。坡度表示坡面倾斜程度，略阳县坡度范围在0°～77°。坡度分类及信息量值见表2。从表2可知，略阳县地质灾害多发生在<20°区间内。

表2 坡度分类及信息量值

(3)坡向。坡向影响斜坡表面不同的光照强度，从而造成岩土体宏微观力学特性的改变。坡向分类及信息量值见表3。从表3可知，研究区地质灾害多发生南(S)、东南(SE)方向。

表3 坡向分类及信息量值

(4)曲率。曲率表示斜坡地表几何形态的基本变量。曲率分类及信息量值见表4。从表4可知，凸坡与凹坡的信息量值均大于平坡，表明凸坡与凹坡更易发生地质灾害。

表4 曲率分类及信息量值

(5)岩性。岩性是地质灾害产生的物质基础，略阳县出露的岩石主要为各种变质岩系和具有一定变质程度的岩浆岩、沉积岩类。岩性分组及信息量值见表5。从5表可知，较易发生地质灾害的岩性主要为千枚岩、页岩和砂岩等。

表5 岩性分组及信息量值

(6)构造条件。略阳县大地构造单元位于昆仑秦岭东西向褶皱断裂带，地质构造线基本呈东西向延伸。构造缓冲距离分级信息量值见表6。从表6可知，地质灾害易发性随着与断层距离的增加而减小，即距离构造越近，地质灾害越容易发生。

通过计算各控制因素指标的信息量值，采用ArcGIS的空间分析功能，得到诱发因素评价指标分级图(见图3)。

表6 构造缓冲距离分级信息量值

图3 控制因素评价指标分级

2.3 地质灾害诱发因素

(1)河流。河流的作用主要表现为地表径流冲刷河岸，降低岸坡支撑力，从而降低斜坡稳定性。略阳县河网密布，水系发达，长江支流嘉陵江水系与汉江水系为流经略阳县境内的主要河流。河流缓冲距离信息量值见表7。从表7可知，地质灾害与河流距离之间为负相关关系，随距离的增大而减小。

表7 河流缓冲距离信息量值

(2)道路。公路、铁路等基础设施工程的建设体现区内人类工程活动的强弱，略阳县主要公路线有十天高速等；铁路线有宝成线等。道路缓冲距离信息量值见表8。从表8可知，地质灾害易发性随着与道路距离的增大而减小，即距离道路越近，地质灾害越容易发生。

表8 道路缓冲距离信息量值

(3)地震。地震是诱发境内各种地质灾害发生的重要因素之一，本文选取地震动峰值加速度作为评价指标。根据相关资料显示，略阳县西部地区的地震动峰值加速度为0.2g，中部和东部为0.15g。地震动峰加速度分级及信息量值见表9。从表9可知，地质灾害与地震动峰值加速度之间为正相关关系。

通过计算各诱发因素指标的信息量值，采用ArcGIS的空间分析功能，得到诱发因素评价指标分级图(见图4)。

3 地质灾害易发性评价

3.1 评价结果

基于ArcGIS平台对各评价指标专题信息量图进行叠加分析，得到综合信息量图。略阳县地质灾害易发性评价结果见图5，将其按照综合信息量值的大小划分为5类，即低易发区、较低易发区、中易发区和较高易发区和高易发区。从图5可知，高和较高易发区总面积为824.813 km2，占全县面积的29.1%，主要分布在东南部的黑河镇和何家岩镇、略阳城区人类工程活动强的区域、公路铁路沿线和嘉陵江沿岸；低和较低易发区总面积为1 290.945 km2，占全县面积的45.5%，主要分布在远离河流与道路、人类工程活动低的区域与东北部地势较平坦的地区。

图4 诱发因素评价指标分级

图5 略阳县地质灾害易发性评价结果

3.2 精度评价

ROC曲线(receiver operating characteristic curve)即受试者工作特征曲线，横坐标为假阳性率(1-特异度)，纵坐标为真阳性率(即敏感度)。ROC曲线下的面积(Area Under Curve)即为AUC值，AUC评价指标值越大，则代表模型分类结果的准确性越高，即模型精度越高。略阳县地质灾害易发性评价结果ROC曲线见图6。由图6可知，信息量模型的AUC值为0.796，具有较高的精度和可靠性。