李 信，阮 明，楊 峰，柳長(zhǎng)柱，楊永鵬

1.海南省海洋地質(zhì)資源與環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，海南 海口 570206；2.海南省地質(zhì)調(diào)查院，海南 海口 570206

0 引言

研究區(qū)地處海南島西部，地貌類型以低山丘陵為主，斷裂發(fā)育，地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜.地質(zhì)災(zāi)害主要為崩塌、滑坡、泥石流和不穩(wěn)定斜坡，其中崩塌112處，滑坡10處，泥石流3處，不穩(wěn)定斜坡2處.地質(zhì)災(zāi)害呈線狀分布于公路沿線兩側(cè)，呈面狀分布于居民點(diǎn)、礦山集中區(qū).地質(zhì)災(zāi)害呈現(xiàn)增多態(tài)勢(shì)，嚴(yán)重威脅了當(dāng)?shù)厝嗣裆?cái)產(chǎn)安全，制約了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展.

隨著地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)的在地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)用方面的發(fā)展，GIS在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用越來越廣泛，為開展以滑坡、泥石流、崩塌、不穩(wěn)定斜坡為主體的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的深入研究提供了一個(gè)卓有成效的技術(shù)平臺(tái)與研究途徑［1-4］.地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育和分布特征受地形地貌、工程地質(zhì)巖組、地質(zhì)構(gòu)造、植被覆蓋程度影響［5］，本文依靠GIS平臺(tái)對(duì)該地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的地質(zhì)條件及誘發(fā)因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，在此基礎(chǔ)上建立適當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)模型對(duì)海南省昌江縣的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進(jìn)行研究.

1 研究方法

首先建立地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)估指標(biāo)體系，建立信息量分析模型；然后計(jì)算各層元素的組合權(quán)重，利用ArcGIS空間分析中的柵格計(jì)算對(duì)各評(píng)價(jià)因子加權(quán)疊加，構(gòu)建研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性柵格圖；最后綜合考慮各種影響因素，概化出昌江縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)圖［6］.

2 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)

2.1 評(píng)價(jià)因子體系的建立

控制和誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度的因素有多種，其中控制地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的內(nèi)在因素主要為坡度、坡高、海拔高度、河流及植被覆蓋率［7］，誘發(fā)因素為汛期強(qiáng)臺(tái)風(fēng)降雨和人類工程活動(dòng)兩項(xiàng)指標(biāo)［8］.

本研究中地質(zhì)災(zāi)害控制因素的選取是在借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害的實(shí)際情況篩選，通過地質(zhì)災(zāi)害空間分布的地質(zhì)環(huán)境特征分析，并以GIS分析工具的可圖形化和經(jīng)濟(jì)可靠性要求為前提［6，9-10］，建立地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)估指標(biāo)體系（A）（圖1）.

圖1 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)評(píng)估指標(biāo)體系圖Fig.1 Evaluation index system of geohazard susceptibility

2.1.1 地質(zhì)構(gòu)造（B1）

斷裂（C1）：斷裂帶在外營(yíng)力作用下使地層破碎而產(chǎn)生錯(cuò)動(dòng)、位移，從而控制地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育［11］.昌江縣構(gòu)造斷裂發(fā)育，地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育受其影響較大（如圖2）.

圖2 構(gòu)造緩沖柵格圖Fig.2 Buffer grid map of structure

2.1.2 工程地質(zhì)巖組（B2）

巖土體（C2）：巖土體類型及結(jié)構(gòu)特征對(duì)斜坡的變形有顯著的控制作用，其巖體結(jié)構(gòu)、破碎和完整程度不相同，形成的地形地貌不同，導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)程度和災(zāi)害種類亦不相同［12-13］（如圖3）.

圖3 工程巖組柵格圖Fig.3 Grid map of engineering rock assemblage

2.1.3 地形地貌（B3）

坡度（C3）：斜坡坡度較大的中低山區(qū)坡體形成了普遍較大的臨空面，崩塌或滑坡體土體剪應(yīng)力增強(qiáng)，坡面附近巖土所受到重力拉扯作用加大，使得邊坡穩(wěn)定性大大降低［14］（圖4）.

圖4 坡度柵格圖Fig.4 Grid map of slope gradient

坡高（C4）：地質(zhì)災(zāi)害斜坡坡高為坡肩到坡腳的高度，斜坡帶對(duì)地質(zhì)災(zāi)害具有控制作用，坡高越高，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能也越大［15］.本研究通過GIS的空間分析模塊提取地形起伏度圖層，用來近似代表坡高指標(biāo)（如圖5）.

圖5 坡高柵格圖Fig.5 Grid map of slope height

海拔高度（C5）：一般來說，海拔高度可以從一定程度上反映地貌的變化，災(zāi)害的高程與地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生有著直接的關(guān)系［16］.通過GIS從數(shù)字高程模型（DEM）提取出海拔高度（如圖6）.

圖6 海拔高度柵格圖Fig.6 Grid map of altitude

植被覆蓋率（C6）：植被有護(hù)坡及保持水土的作用，對(duì)斜坡穩(wěn)定性有利［17］.利用遙感軟件ENVI對(duì)昌江縣SPOT-5衛(wèi)星影像校正、拼接后，提取紅光波段及紅外波段，計(jì)算得到歸一化植被指數(shù)NDVI：

式中：NIR為近紅外波段的反射值，R為紅光波段的反射值.NDVI值越大，表示植被覆蓋程度越高.根據(jù)NDVI灰度值，將研究區(qū)的植被覆蓋情況劃分為5個(gè)區(qū)域：巖石裸露區(qū)、植被較稀疏區(qū)、植被稀疏區(qū)、植被一般茂密區(qū)和植被茂密區(qū)［18］（如圖7）.

圖7 NDVI柵格圖Fig.7 NDVI grid map

河流（C7）：河流對(duì)兩岸斜坡沖刷、側(cè)蝕、淘蝕，使斜坡體抗剪強(qiáng)度降低，形成裂縫，而使斜坡失去支撐，破壞平衡而引發(fā)崩塌、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害［19］（如圖8）.

圖8 河流緩沖區(qū)柵格圖Fig.8 Buffer grid map of stream

2.1.4 誘發(fā)因素B4

人類工程活動(dòng)（人為因素）（C8）：昌江縣主要的人類工程活動(dòng)為礦山開采和公路建設(shè)，而公路、鐵路和高速公路開挖形成的高陡邊坡是地質(zhì)災(zāi)害重要的誘發(fā)因素.在交通工程建設(shè)完成之后，其誘發(fā)作用便轉(zhuǎn)化為對(duì)邊坡巖土體條件的影響作用，成為影響邊坡穩(wěn)定性的靜態(tài)要素之一（圖9）.

圖9 公路緩沖區(qū)柵格圖Fig.9 Buffer grid map of road

降雨量（自然因素）（C9）：降雨是導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的重要誘發(fā)因素之一，一般7、8、9三個(gè)月份連綿雨水以及暴雨往往就伴隨著地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生（圖10），尤其是海南熱帶風(fēng)暴和強(qiáng)臺(tái)風(fēng)為引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害較為活躍的因子.

圖10 降雨量柵格圖Fig.10 Grid map of rainfall

2.2 權(quán)重的確定

2.2.1 建立判斷矩陣

本研究采用標(biāo)度法，對(duì)各層中的要素對(duì)上一層次目標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行兩兩比較（表1—3），建立判斷矩陣.

表1 A-B層判斷矩陣Table 1 Judgment matrix of A-B level

2.2.2 計(jì)算被比較元素的相對(duì)權(quán)重

通過MATLAB軟件計(jì)算A-B、B3-C及B4-C判斷矩陣的最大特征根λmax并比較元素相對(duì)權(quán)重.

表2 B3-C層判斷矩陣Table 2 Judgment matrix of B3-C level

表3 B4-C層判斷矩陣Table 3 Judgment matrix of B4-C level

A-B判斷矩陣λmax=4.0439，則檢驗(yàn)性指標(biāo)CR=0.0163＜0.1.滿足一致性檢驗(yàn)，可認(rèn)為該矩陣具有較好的判斷一致性.B1、B2、B3和B4權(quán)重分別為0.0687、0.1535、0.3889和0.3889.

B3-C判斷矩陣λmax=5.3620，則檢驗(yàn)性指標(biāo)CR=0.0808＜0.1.滿足一致性檢驗(yàn)，可認(rèn)為該矩陣具有較好的判斷一致性.C3、C4、C5、C6和C7權(quán)重分別為0.4747、0.2581、0.1459、0.0420和0.0793.

B4-C判斷矩陣λmax=2.滿足一致性檢驗(yàn)，可認(rèn)為該矩陣具有較好的判斷一致性.C8和C9權(quán)重分別為0.75和0.25.

2.2.3 計(jì)算各層元素的組合權(quán)重

為了對(duì)A層地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進(jìn)行評(píng)估，需將B層中B1層（地質(zhì)構(gòu)造）、B2層（工程地質(zhì)巖組）、B3層（地形地貌）、B4層（誘發(fā)因素）歸一化之后的權(quán)重在A層下再次歸一化，得到C層中8項(xiàng)要素的組合權(quán)重（表4）.

表4 層次元素組合權(quán)重Table 4 Combined weights of elements for each level

對(duì)各層中的要素對(duì)上一層次目標(biāo)的相對(duì)重要性兩兩比較，建立判斷矩陣，并計(jì)算被比較元素的相對(duì)權(quán)重，確定評(píng)價(jià)體系中各指標(biāo)的權(quán)重［6］（表5）.

表5 地質(zhì)災(zāi)害影響因子相對(duì)權(quán)重表Table 5 Relative weights of geohazard impact factors

2.3 信息量分析模型計(jì)算

信息量分析模型是通過收集已變形或破壞區(qū)域的現(xiàn)實(shí)情況和地質(zhì)災(zāi)害影響因素，計(jì)算出各影響因素對(duì)破壞變形的影響值，作為區(qū)劃的定量指標(biāo)［20］.信息量分析模型不僅可以定量地反映出地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育規(guī)律，而且使用起來簡(jiǎn)單易行，在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中得到了廣泛的應(yīng)用和推廣［21］.本研究把反映影響區(qū)域穩(wěn)定性因素的實(shí)測(cè)值轉(zhuǎn)化成信息量值作為易發(fā)性區(qū)劃的定量指標(biāo)，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)進(jìn)行劃分.

式中：I為評(píng)價(jià)單元總的信息量值，體現(xiàn)單元破壞的可能性；n為參評(píng)因子數(shù)；H為研究范圍內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害數(shù)；S為已知總單元數(shù)；N為變形及破壞的單元總數(shù)；Si為研究區(qū)內(nèi)指標(biāo)xi的單元個(gè)數(shù)；Ni為指標(biāo)xi的變形破壞單元個(gè)數(shù).當(dāng)I越大，越有利于發(fā)生變形破壞，表明地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性越大，危險(xiǎn)性越大.

通過統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的自然斷點(diǎn)法將柵格疊加圖按信息量重新分類后，信息量值區(qū)間分別為+1.324 983～+0.206 81、+0.20 681～-0.050 068、-0.050 068～-0.276 724、-0.276 724～-1.324 98.運(yùn)用ArcGIS中柵格計(jì)算工具將各圖層的信息量值乘以層次分析法得到的權(quán)重指標(biāo)后疊加，完成地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)因子的綜合信息量計(jì)算，生成地質(zhì)災(zāi)害綜合信息量值疊加圖（圖11）.

圖11 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性綜合信息量圖Fig.11 Integrated information of geohazard susceptibility

2.4 易發(fā)性分區(qū)結(jié)果

通過空間分析工具中的鄰域分析功能，采用15×15的正方形進(jìn)行平噪處理，達(dá)到平滑處理的效果.最后，在定量計(jì)算分級(jí)分區(qū)的基礎(chǔ)上，綜合考慮各種因素，人工勾畫出地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度區(qū)劃圖.依據(jù)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度分區(qū)結(jié)果，將研究區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性程度劃分為4級(jí)：地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害中易發(fā)區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害低易發(fā)區(qū)、地質(zhì)災(zāi)害不易發(fā)區(qū).其中地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)面積522.82 km2，占全縣面積的32.23%，分成2個(gè)亞區(qū)；地質(zhì)災(zāi)害中易發(fā)區(qū)面積375.36 km2，占全縣面積的23.14%，分成2個(gè)亞區(qū)；地質(zhì)災(zāi)害低易發(fā)區(qū)面積658.53 km2，占全縣面積的40.6%；地質(zhì)災(zāi)害不易發(fā)區(qū)面積64.49 km2，占全縣面積的4.03%（如圖12）.

圖12 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)圖Fig.12 Zoning map of geohazard susceptibility

3 結(jié)果與討論

（1）本研究運(yùn)用層次分析法建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和信息量模型，利用標(biāo)度法確定各指標(biāo)的權(quán)重，在ArcGIS平臺(tái)上通過疊加量化信息進(jìn)行計(jì)算，得出昌江縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)圖.分區(qū)結(jié)果與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育分布特征基本吻合，因此證明基于GIS和信息量模型的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)方法是可行的.

（2）本次評(píng)價(jià)分區(qū)的層次分析法與理論推導(dǎo)法、地理相關(guān)分析法、主導(dǎo)因素法、專家評(píng)價(jià)法等定性分析方法相比，運(yùn)用了定量與定性相結(jié)合的方法.與眾多的統(tǒng)計(jì)模型，如多元統(tǒng)計(jì)分析模型、數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析模型、概率理論模型等相比，信息量模型具有更高的客觀性和可操作性，分析結(jié)果更加準(zhǔn)確.該方法在我國(guó)縣市地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查中已廣泛推廣使用，具有一定的代表性和科學(xué)性.

（3）昌江縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)及區(qū)劃結(jié)果表明：地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)面積522.82 km2，占全縣面積的32.23%；地質(zhì)災(zāi)害中易發(fā)區(qū)面積375.36 km2，占全縣面積的23.14%；地質(zhì)災(zāi)害低易發(fā)區(qū)面積658.53 km2，占全縣面積的40.6%；地質(zhì)災(zāi)害不易發(fā)區(qū)面積64.49 km2，占全縣面積的4.03%.該結(jié)果可以作為城鄉(xiāng)建設(shè)規(guī)劃的基礎(chǔ)依據(jù)，也為昌江縣地質(zhì)災(zāi)害避讓搬遷和防治提供依據(jù).