基于GIS的地质灾害易发程度分区方法

金福喜，何亨武，徐 志

(1.中南大学地球科学与信息物理学院，有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室，湖南长沙 410083；2.江西科技学院江西南昌 330098)

基于GIS的地质灾害易发程度分区方法

金福喜1，何亨武1，徐 志2

(1.中南大学地球科学与信息物理学院，有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室，湖南长沙 410083；2.江西科技学院江西南昌 330098)

在总结湖南省资兴市滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害分布特征的基础上，基于GIS分别采用专家经验的综合危险性指数法和层次分析的综合危险性指数法对研究区地质灾害易发程度进行了分析评价，结果表明采用层次分析法与专家经验法分区结果大体上一致，但也存在一定的差异。层次分析法提高了评价因子灾害点密度的权值比重，更充分地考虑了历史现状对地质灾害易发程度的影响。层次分析法除了将易发区划分为低、中、高易发区外，还指出了极高易发区。专家经验—综合易发指数法对于权重的确定完全是人为的，误差偏大，而层次分析法确定权重是定性与定量的结合，结果更为可靠。

GIS；地质灾害；专家指数法；层次分析法；易发分区

0 引言

地质灾害是一种危害大、难以准确预测的地质现象，往往是点多面广，且发生频率高，一旦发生将直接或间接危害人类生命财产安全，在一定程度上制约了城乡建设，阻碍了社会经济的健康发展。地质灾害的相关研究显得尤为重要，近年来，国内外做了许多关于地质灾害评价的研究，于晓辉等[1-8]基于GIS空间分析对地质灾害易发程度综合分区研究；韩娟等[9]应用综合危险性指数法对苍山县地质灾害易发区划分；唐红梅等[10]采用综合评价法对重庆市万州区进行地质灾害危险性分区。通过以上研究分析，基于GIS空间分析对地质灾害易发程度分区是可靠的。

本文在收集、调查资兴市地质灾害的分布、范围、类型、规模、危害对象、治理情况、稳定状况、诱发因素等地质灾害要素和地质环境要素条件下，选择地质灾害评价指标，遵循科学客观性原则、实用性原则、系统性原则和主导性原则，建立地质灾害易发程度分区评价指标体系，基于GIS分别采用专家经验的综合危险性指数法和层次分析的综合危险性指数法对资兴市地质灾害易发程度进行综合评价。

1 研究区域概况

1.1 概况

资兴市位于湖南省东南部，地处湘江流域耒水的上游，罗霄山脉西麓，茶永盆地南端，湘、粤、赣三省交汇处，总面积2647 km2。辖1个街道、10个镇、15个乡、2个民族乡，总人口36万余人。全市地貌形态以山地为主，丘、岗与平地交错，地表起伏较大，地势东南高西北低，最高点八面山海拔2042 m，最低点程江口海拔仅106m。境内最大的淡水资源东江湖水域面积约160km2。受地域季风的影响，资兴市气温冷暖差异明显。由于降雨集中及地形地质条件，属斜坡地质灾害多发地区。

1.2 地质灾害分布规律及主要特征

研究区地质灾害的分布情况主要受地形地貌、工程地质岩组、气象水文、地质构造、人类工程活动、植被覆盖率等因素的影响，区内地质灾害具有明显的时空分布规律。空间分布规律呈现出不均匀性、条带性和相对集中性。其中时间分布规律包括同发性和滞后性。资兴市各乡镇地质灾害分布特征如图1所示：

图1 地质灾害空间分布图(1∶50000)Fig.1 Distribution of geological disasters

2 研究方法

2.1 地理信息系统(GIS)

地理信息系统(GIS)起源于20世纪的北美。随着该系统的不断发展，现在已经在多门学科领域被广泛应用。GIS的功能主要在于采集、制图、空间分析、数据处理和管理、储存等方面。本文选用的GIS软件是MapGIS，该系统不仅有强大的图形编辑功能，还具备很强的空间分析、属性管理等功能。

2.2 基于专家经验的综合危险性指数法

地质灾害易发程度指数法是以定性分析为主，与定量评价相结合。定量分析选取“地质灾害综合危险性指数法”，采取单因素致灾的量化评价和多因素综合评价方法。根据资兴市地质灾害的发育程度、分布规律、地质环境条件以及人类工程活动现状与未来发展规划，选取影响地质灾害发生、发展的因素，再采用数学综合评判的半定量方法对地质灾害易发程度有影响的主要因素进行分级处理并赋以分级值，考虑各选取因素对地质灾害影响程度的大小，赋予不同权重体现其影响程度。以上是建立在专家经验基础上的，是地质灾害方面的学者或专家根据自身经验和实地调查资料数据进行定性分析的基础上，充分考虑各选取因素对地质灾害影响程度的大小，赋予不同权重。该方法的要点如下：

(1)划分单元网格

按1 km×1 km将全市分成2946个单元网格，对每个评价单元各项分区指标分别打分赋值，经数值化处理后，从而获得各评价单元的各项指标分级值，然后对各项分级指标进行叠加分析，得出评价单元的易发程度指数。易发程度指数越大，表示该单元地质灾害易发程度越高。

(2)指标体系构建

根据研究区地质灾害发育情况，通过地质灾害易发程度影响因素综合分析，选出7个主要评价指标，建立指标评价体系，采用专家经验法确定地质灾害的灾害易发性评价因子权重。各因子指数化如下：

式中Mk为各因子区间的分级值，S为各因子的不同等级在单元格内分布的面积百分数。地质构造体系因素、人类工程活动强度因素及植被因素的指数化时k=3；岩土体工程地质条件因素、灾害发生密度情况因素指数化时k=4；降雨量因素、地形地貌因素指数化时k=5。根据专家经验法各评价因子权重及分级评分如表1、2所示。

表1 滑坡(斜坡)、崩塌评价因子权重及分级评分表Tab.1 Evaluation factor weight and grading scale of landslide(incline)，collapse

表2 泥石流评价因子权重及分级评分表Tab.2 Evaluation factor weight and grading scale of debris flow

(3)综合危险性指数模型

易发性综合指数计算公式如下：

式中：Z表示评价单元内斜坡地质灾害易发程度指数值，N1～N7代表单元格内的各影响因子的指数值。K1为坡度因子的权重；K2为岩组因子的权重；K3为地质构造因子的权重；K4为人类活动因子的权重；K5为降雨量因子的权重；K6为植被覆盖率因子的权重；K7为灾害点密度因子的权重。

通过采用综合危险性指数法，结合MapGIS技术，根据研究区地质灾害各评价因子分级评分表，对每一个评价单元格内各类致灾因素分级赋以不同的分级值，采用对研究区的七个评价因子一一进行指数量化，得到评判单元格内每个评价因子的指数值Ni，再运用专家经验评价因子的权值打分表计入每个评价因子的权重值K i，运用综合危险性指数公式，对7个因子叠加运算得到调查区所有地质灾害类型的易发性综合指数值，利用MapGIS属性管理和空间叠加功能综合叠加各单因素图层，最终得到每个单元格的易发性综合指数。按照表3分区标准生成等值线，得到整个资兴市地质灾害易发程度的空间分区。

表3 地质灾害易发分区标准Tab.3 Susceptibility zoning standard of geological disasters

2.3 基于层次分析的综合危险性指数法

层次分析法(AHP)于20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。在专家经验对评价因子打分的基础上，构造出由各评价因子组成的数学判断矩阵，通过求得矩阵的特征向量而得到各评价因子的重要程度。通过对研究对象总体把握和分析，了解问题的实质，从而判断出需研究探索的因素范围。确立各因素相互间的层次及主次隶属关系，从而构建出由目标和各因子组成的层次模型。根据易发性评价指标层次结构模型，按评价因子的重要程度进行两两比较得到判断矩阵，再进行一致性检验。各级因子的层次单排序和总排序如表4所示，结合GIS技术，根据研究区地质灾害各评价因子分级评分表，对每一个评价单元格内各类地质环境条件等致灾因素分级赋以不同的分级值，对研究区的7个评价因子一一进行指数量化，得到评判单元格内每个评价因子的指数值Ni。再运用上面层次分析法得到的评价因子总排序作为7个评价因子的权值Ki，运用综合危险性指数公式(2)，对7个因子叠加运算得到调查区所有地质灾害类型的易发性综合指数值。通过GIS平台，利用其区对区、点对区等各种叠加分析功能对各因子综合分析评价，按照表4所示分区标准生成等值线，得到整个资兴市地质灾害易发程度的空间分区。

与专家经验法相比，层次分析法中除了灾害点密度、岩土体结构类型特征的权值有提高外，其余因子的权值均有不同程度的降低。历史地质灾害的密度很大程度上反应了地质灾害易发程度，层次分析法中也强调了岩土体结构特征因子对分区评价的主要贡献。

3 地质灾害易发程度分区评价

3.1 基于专家经验的综合危险性指数法地质灾害易发分区

分区标准是在参考其他地区的分区经验基础上，考虑资兴市各分区面积比例实际情况，近似等距原则确定的(表3)，基于专家经验的综合危险性指数法的资兴市地质灾害易发分区结果如下：

(1)地质灾害高易发区

主要分布于环东江湖水库—三都—州门司地质灾害高易发区、黄草环东江湖水库地质灾害高易发区、清江西部—七里地质灾害中易发区，面积848.07km2，占全市面积的30.97%，区内有地质灾害点272处，占全市灾点总数的40.00%。

表4 一、二级评价指标权重和总排序权重Tab.4 The first and secondary index weight and total weight sorting

(2)地质灾害中易发区

主要分布于清江西部—七里地质灾害中易发区、波水东北部—汤溪中南部地质灾害中易发区、州门司东南部—黄草地质灾害中易发区，面积1463.83km2，占全市面积的53.47%，区内有地质灾害点373处，占全市灾点总数的54.85%。

(3)地质灾害低易发区

主要分布于汤溪北部地质灾害低易发区、团结北部—波水西部地质灾害低易发区、滁口西北—白廊东部地质灾害低易发区、连坪南部—东坪地质灾害低易发区，面积425.84 km2，占全市面积的15.56%，区内有地质灾害点35处，占全市灾点总数的5.15%。

3.2 基于层次分析的综合危险性指数法地质灾害易发分区

基于层次分析的综合危险性指数法，根据表5所示分区标准对资兴市的地质灾害易发分区结果如下：

(1)极高易发区：主要分布于三都—程水—唐洞街道三乡镇交汇处、兴宁中东部、黄草环东江湖水库地质灾害极高易发区，面积6.11km2，占全市面积的0.23%，区内有地质灾害点15处，占全市灾点总数的2.20%。

(2)高易发区：主要分布于环东江湖水库—三都—州门司地质灾害高易发区，面积717.87km2，占全市面积的26.54%，区内有地质灾害点283处，占全市灾点总数的41.62%。

(3)中易发区：七里西北—廖江西北—程水西北地质灾害中易发区、程水东北地质灾害中易发区兴宁—七里—汤溪地质灾害高易发区、东江街道办—清江西部地质灾害中易发区、环东江湖—草黄—州门司地质灾害中易发区，面积1539.81km2，占全市面积的56.92%，区内有地质灾害点355处，占全市灾点总数的52.21%。

(4)低易发区：团结北部—波水西部地质灾害低易发区、汤溪西北—东北部地质灾害低易发区滁口西北—白廊东部地质灾害低易发区、黄草西北—滁口东部地质灾害低易发区、连坪南部—龙溪东部—东坪地质灾害低易发区、黄草西北部地质灾害低易发区，面积441.39km2，占全市面积的16.32%，区内有地质灾害点27处，占全市灾点总数的3.97%。

表5 研究区地质灾害易发分区标准Tab.5 Susceptibility zoning standard of geological disasters of the research area

3.3 两种方法易发分区评价结果对比

层次分析法与专家经验法所得分区结果大体上一致，与研究区实际情况比较符合，但也存在一定差异，层次分析法相对较优越(见图2、图3)。层次分析法提高了评价因子“灾害点密度”的权值比重，更充分地考虑了历史现状对地质灾害易发程度的影响。层次分析法除了将易发区划分为低、中、高易发区外，还指出了极高易发区。基于专家经验的综合易发指数法对于权重的确定完全是人为的，误差偏大，而层次分析法确定权重是定性与定量的结合，将评价因子的重要程度进行两两比较得到判断矩阵，获得的各级因子的层次排序权值较为精确。层次分析法缺点是确定权重时，判断矩阵由专家经验打分，受一定人为因素的干扰。

3.4 易发分区界线修正

由于多因子叠加计算结果常常会导致局部界线与区域地质单元界线、地貌单元界线不一致，无论采用哪种方法所得的易发分区界线，均需要按地貌—地质单元界线进行局部修正，以期分区结果更加符合实际情况。

4 结论

(1)由专家经验法和层次分析法易发分区评价结果可知，各等级易发分区趋势上大体相似，但有细节上的区别。

(2)层次分析法提高了评价因子“灾害点密度”的权值比重，更充分地考虑了历史地质灾害对易发程度的影响。

图2 专家经验法易发分区图Fig.2 Susceptibility zoning map by expertise

图3 层次分析法易发分区图Fig.3 Susceptibility zoning map by AHP

(3)层次分析法除了将易发区划分为低、中、高易发区外，还指出了极高易发的潜在区域，但所占面积百分比小。

(4)基于专家经验的综合易发指数法对于权重的确定靠专家经验，其评价结果误差偏大；而层次分析法确定权重是定性与定量的结合，结果较为合理。

(5)无论采用专家经验法还是层次分析法所获得的易发分区界线，均需要按地貌—地质单元界线进行局部修正。

[1] 于晓辉，林玲玲，李静，等.基于GIS的中秦岭地区滑坡灾害易发性研究[J].防灾科技学院学报，2010，12(2)：104-111.

[2] 余中元，帕拉提·阿布都卡迪尔，康健，等.地理信息系统在区域地质灾害危险性评估中的应用研究[J].防灾科技学院学报，2008，10(3)：77-81.

[3] 魏从玲，王建力，赵占轻，等.基于GIS的巫山县滑坡灾害信息管理系统[J].防灾科技学院学报，2007，9(4)：34-37，141.

[4] 马力，李立军，赵彦宁，等.基于GIS空间分析的吉林省辉南县地质灾害易发程度评价[J].吉林地质，2014，33(2)：106-111.

[5] 马力，赵彦宁，李立军.基于GIS空间分析的吉林省安图县地质灾害易发程度评价[J].地质灾害与环境保护，2014，25(3)：88-92.

[6] 陈福春，刘洪.基于GIS的江苏宜兴市地质灾害易发区评价[J].中国地质灾害与防治学报，2012，23 (2)：96-101.

[7] 孙莹洁，田运涛，王爱军.基于GIS的泾川县地质灾害易发性评价[J].中国水土保持，2011(5)：46-48.

[8] 胡金，李波，杨艳锋.GIS在云南鲁甸县地质灾害易发性分区中的应用[J].灾害学，2008(1)：73-75，87.

[9] 韩娟，张永伟，祁娟，等.综合危险性指数法在苍山县地质灾害易发区划分中的应用[J].山东国土资源，2007，23(6)：36-37.

[10] 唐红梅，林孝松，陈洪凯，等.重庆万州区地质灾害危险性分区及评价[J].中国地质灾害与防治学报，2004，15(3)：1-4.

Zoning of Geological Hazard Susceptibility Based on GIS

Jin Fuxi1，He Hengwu1，Xu Zhi2
(1.School of Geosciences and Info-Physics；Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals and Geological E nvironmental Monitoring of the Ministry of Education，Central South University，Changsha，Hunan，410083，China 2.Jiangxi University of Technology，Nanchang，Jiangxi，330098，China)

This article evaluates the geological hazard susceptibility based on GIS with the methods of expertiseintegrated risk index and AHP-integrated risk index on the basis ofthe summarization of the distribution of landslides，collapses，mudslides and other geological disasters in Zixing，Hunan Province.The results from the two research methods are roughly consistent except some differences.The AHP improves the proportion of evaluation factors，and takes into full account the impact of historical and current conditions on the geological hazard susceptibility.It not only classifies the hazard-prone areas into low，medium and high-prone areas，but also points out the extremely high hazard-prone areas.The definition of proportion by expertise-integrated prone index method is subjective with deviation.The AHP’s determination of proportion combines qualitative and quantitative analyses，therefore，the result is more reliable.

GIS；geological disasters；experts index；AHP；zoning of hazard-prone susceptibility

P694

：A

：1673-8047(2015)04-0018-08

2015-09-06

金福喜(1965—)，男，副教授，博士，主要从事工程地质、水文地质及灾害地质教学、科研工作。