信息量模型在山地斜坡地质灾害风险评价中的应用——以贵定县宝山盘江重点区为例
时间：2023-02-09 17:45:06 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
江攀和，张明思，梁劲松，陈 磊
(贵州省地矿局102地质大队，贵州 遵义 563000)
地质灾害风险评价定义为对特定影响因子造成暴露于该因子的单体或区域地质灾害发生的机率及对人类社会产生危害的程度、时间或性质进行定量描述的系统过程(向喜琼 等，2000)。通过评价结果可以明确防灾减灾的重点方向和重点防治区域。
基于斜坡单元开展的地质灾害风险评价，前人早已开展了很多研究，宫清华等以华南松岗河小流域为例基于斜坡单元开展了浅层滑坡风险区划(宫清华 等，2017)；
易靖松等以江口镇为例，采用工程类比法，对圈定的斜坡单元进行实地调查，获取斜坡的危险性及易损性，通过风险矩阵图得到了每一个斜坡的风险等级(易靖松 等，2018)；
孙冉等以山东费县地区为例，采用层次分析法-信息量法模型对费县开展了地质灾害风险评价(孙冉 等，2015)；
甄艳等以都江堰虹口乡为例，利用GIS技术与信息量模型相结合，同时结合专家打分法，在虹口乡开展了地质灾害风险评价(甄艳 等，2016)。本文在借鉴前人的研究成果基础上，基于斜坡单元，利用信息量模型开展贵定县宝山至盘江局部区域地质灾害风险评价，并分析风险评价结果与地质灾害发育分布的相关性，为下一步指导地质灾害防治工程提供重要的信息和依据。
研究区位于贵定县北部(图1)，行政区划隶属于宝山街道办、金南街道办及盘江镇，总面积约67.47 km2。
图1 研究区地理位置Fig.1 Geographical location of the study area1—县政府驻地；
2—乡镇政府驻地；
3—县界；
4—乡镇界线；
5—研究区
区内地貌类型主要为溶蚀及构造侵蚀地貌，地形起伏较大，地形坡度较陡，局部发育陡崖；
三叠系、二叠系、石炭系、泥盆系、奥陶系等地层在区内均有出露，岩性主要为白云岩、灰岩及泥岩；
地质构造发育程度一般，断层主要呈南北向发育；
地表溪流较为发育，地下水类型主要为基岩裂隙水及岩溶水，水位埋深受地形地貌影响较大；
由于紧邻贵定县城，周边人口密度较大，矿山开采、公路及建房切坡等人类工程活动较为强烈。
区内现状及历史地质灾害22处，其灾点密度为0.33个/km2，其中滑坡15处，崩塌7处。
3.1 斜坡单元划分
采用GIS软件中的水文分析工具基于DEM提取山脊线及沟谷线，两者叠加将不同坡向的斜坡切割成斜坡单元；
受DEM精度及软件限制，本次将提取的斜坡单元进行“人工修整”，最终研究区划分了1210个斜坡单元(图2)(张曦 等，2018；
田述军 等，2019；
冷洋洋 等，2021)。
图2 研究区斜坡单元划分图Fig.2 Slope unit division diagram in the study area
3.2 信息量模型
信息量模型反映了一定地质环境下最易致灾因素及其细分区间的组合；
具体是通过特定评价单元内某种因素作用下地质灾害发生频率与区域地质灾害发生频率相比较实现的，即信息量值的大小反映了评价因子与地质灾害发生的相关性，信息量越大，地质灾害发生的可能性就越高(许强 等，2010；
邓辉 等，2014；
常亚婷 等，2021)。信息量计算公式如下：
(公式1)
(公式2)
式中：IAj-B是对应因素 A、j状态(或区间)下地质灾害B发生的信息量，Nj是对应因素A、j状态(或区间)下地质灾害分布的单元数，N是调查区已知有地质灾害分布的单元数，Sj是因素A、j状态(或区间)分布的单元数；
S为调查区单元总数。
3.3 数据采集
采样点为区内现状及历史地质灾害点，共22处，其中滑坡15处，崩塌7处。
3.4 易发性评价方法及过程
3.4.1 易发性评价因子选取及权重赋值
地质灾害易发性受地形坡度、相对高差等诸多因素影响，由于不同因子对地质灾害易发性可能存在明显相关性，造成易发性评价结果趋于受同一易发性因子影响，为排除此种情况，初步选择地形坡度、相对高差等10项因子，借助GIS平台波段集统计工具分析不同因子之间的相关性，生成因子相关性矩阵，详见表1。
表1 易发性因子相关性分析矩阵表Table 1 Matrix for correlation analysis of susceptibility factors
根据波段集统计分析结果(正值越大越正相关，负值越大越负相关)，同时考虑到地灾害发育规律，将相关性系数绝对值在0.2及其以上的因子视为明显相关，进行选择性筛除，直到任意两个易发性评价因子均不存在明显相关关系，筛选过程如下：
(1)土地利用类型与地形坡度明显相关，予以去除；
(2)地表水系与地貌类型及工程地质岩组因子明显相关，结合区内地质灾害实际发育情况，将地表水系与地貌类型一并去除，保留工程岩组；
(3)相对高差作为反应评价区域主要地貌特征的评价因子，其与地形坡度的相关性系数为0.51，本次评价拟同时保留两个因子，坡度权重系数为1/(1+0.51)=0.66，相对高差权重系数为1-0.66=0.34；
(4)地形坡度与剖面、平面曲率同样存在明显相关关系，由于区内滑坡地质灾害主要发育在斜坡地形，在山脊或沟谷发育较少，平面曲率对于滑坡易发性评价予以保留；
崩塌地质灾害主要发育在陡坡、陡崖等直线段斜坡位置，在凸、凹型坡发育较少，剖面曲率在崩塌易发性评价中予以保留。
综上所述，结合区内地质灾害发育情况，选择地形坡度、相对高差、剖面曲率、平面曲率、地质构造、工程岩组、斜坡结构等七种因子开展易发性评价，其相应权重系数见表2。
表2 易发性评价因子权重赋值Table 2 Weight assignment of susceptibility evaluation factors
3.4.2 易发性评价方法及过程
采用信息量法对宝山盘江重点区地质灾害进行易发性评价，得到各个评价因子分级图(图3)，需要说明的是分级评价因子信息量由地质灾害分布点数及分级评价因子区间面积决定，其中评价因子等级划分依据来源于野外调查。利用公式1进行信息量值计算，信息量计算结果表见表3。
表3 易发性因子区间信息量计算Table 3 Calculation of information content of susceptibility factor interval
按照表2中权重系数对上述各因子进行叠加，考虑平坝区分布(平坝区不进行评价，直接判定为低易发)，叠加后根据信息量大小按自然断点划分得出极高、高、中、低4个易发性等级(图3)。
图3 各评价因子分级结果及易发性评价结果图Fig.3 The classification results of each evaluation factor and the evaluation results of susceptibility
3.5 危险性评价方法及过程
在易发性评价的基础上，考虑环境因素、诱发因素和灾害历史因素(环境因素指斜坡单元的易发性因子信息量，诱发因素包括人类工程活动及50年一遇降雨，灾害历史因素指已经发生地质灾害的分布密度)，根据公式1计算其信息量(表4)，信息量叠加后根据大小按自然断点法划分得出极高、高、中、低4个危险性等级(图4)。
表4 危险性评价因子区间信息量计算Table 4 Calculation of interval information content of risk assessment factor
(a)危险性评价结果 (b)易损性评价结果图4 危险性及易损性评价结果图Fig.4 The result of risk and vulnerability assessment
3.6 易损性评价方法及过程
根据实地调查获取的承灾体数据(人口及财产)及三调数据等，以斜坡单元为评价对象，同时体现以人为本的根本原则，将人口和财产易损性权重系数分别取0.7和0.3进行叠加，得到所在斜坡地质灾害易损性评价结果图(图4)。
按照危险性、易损性与地质灾害风险等级的对应关系(表5)(冷洋洋 等，2021)，得到研究区地质灾害风险评价结果(图5)，确定风险斜坡等级为极高、高、中、低四个等级，其分布数量及区间占比详见表6。其中极高风险区分布地质灾害点6处，高风险区分布地质灾害点14处，中风险区分布地质灾害点2处，低风险区无地质灾害点分布，评价结果与研究区实际情况较为符合，表明风险评价结果较为合理。
表5 地质灾害风险等级与危险性、易损性对应矩阵表Table 5 Correspondence matrix of geological disaster risk level，risk and vulnerability
图5 研究区风险评价结果Fig.5 Results of risk assessment in the study area
表6 研究区斜坡单元风险评价等级统计表Table 6 Statistical table of risk assessment grades of slope units in the study area
(1)利用GIS波段集功能及定性分析对易发性评价因子进行了筛选及权重赋值，针对宝山盘江重点区的地质灾害发育分布特征及规律，建立了一套评价指标体系，尽可能的减少了评价因子间的相互干扰，保证了评价结果的科学合理性；
(2)基于DEM划分了1210处斜坡单元，选用斜坡单元进行评价，能够保证成灾过程的完整性，又便于开展监测工作；
其评价结果中极高风险斜坡42处，高风险斜坡308处，中风险斜坡580处，低风险斜坡280处，分别占比3.47%、25.45%、47.93%及23.14%，极高风险区分布地质灾害点6处，高风险区分布地质灾害点14处，中风险区分布地质灾害点2处，低风险区无地质灾害点分布，通过对比评价结果与研究区实际情况，表明风险评价结果较为合理，信息量模型可以应用于山地斜坡地质灾害风险评价，同时评价结果为下一步指导地质灾害防治工作提供了重要的信息及依据。
