基于频率比—层次分析法的金沙江巧家段滑坡灾害易发性评价.pdf

Evaluation of Landslide Susceptibility in Qiaojia Section of the Jinsha River Based on Frequency Ratio and AHP Model基于频率比层次分析法的金沙江巧家段滑坡灾害易发性评价王 盈1,袁仁茂2WANG Ying 1 YUAN Ren-mao21.中国地震应急搜救中心,北京 100049;2.中国地震局地质研究所,北京 1000291.National Earthquake Response Support Service,Beijing 100049,China;2.Institute of Geology,China Earthquake Administration,Beijing 100029,China来稿日期:2023-06-01 DOI:10.13937/ki.hbdzdxxb.2023.04.016基金项目:中国地震应急搜救中心青年科技基金项目(SJ2002)。作者简介:王盈(1992),女,山东临朐人,硕士、工程师,从事地震地质灾害与地震应急救援研究。E-mail:1299754796 。通讯作者:袁仁茂(1972),男,江西丰城人,博士、研究员,从事地质灾害与活断层致灾机制研究。E-mail:yuanrenmao 。摘要:滑坡灾害经常会造成重大的经济损失,并威胁生命安全,特别是地势高陡的地区,滑坡灾害的威胁更为严重。金沙江流域地势高陡,构造活跃,加上人类工程活动的影响,地质灾害非常发育。基于野外调查以及遥感解译,获取了金沙江巧家段流域的 3 573 个滑坡灾害的空间分布,并基于层次分析法与频率比法相结合的方法,建立了金沙江巧家段滑坡的易发性评估模型。首先以高程、地形起伏度、坡度、坡向、土壤、土地利用类型、岩性、多年平均降雨量、地面峰值加速度(PGA)等因子作为触发因素,确定相应的滑坡相对频率(mLRF)。然后采用层次分析法确定各滑坡影响因子的相对权重,并对权重分配进行一致性检验。再根据权重将各影响因子的图层进行叠加计算,得到金沙江巧家段的滑坡灾害易发性评价图,结果表明:研究区 60%以上属于中低易发性,约 12%为高易发性区域,并多位于河谷两侧。最后,利用相等面积的滑坡和非滑坡像元,通过统计 ROC 曲线的线下面积(AUC)检验模型的准确性,结果为0.827,说明该模型是可靠的。由此,可以根据研究区的易发程度而采取相应的防灾减灾规划措施,以减轻该地区的滑坡风险。关键词:滑坡;频率比;层次分析法;易发性评价;巧家地区中图分类号:P642.22 文献标识码:A 文章编号:1007-6875(2023)04-0131-10Abstract:Landslide hazards often cause significant economic losses and threaten life safety.In the mountain areas,landslide disaster is more serious.The Jinsha River area is often threatened by serious geological disasters,especially landslides,because of high and steep terrain,intense tectonic activity and the influence of human engineering activities.Based on field investigation and remote sensing images,a landslide inventory is built,including 3 573 landslides in the Qiaojia section of the Jinsha River.And the frequency ratio method and the analytic hierarchy process are combined to form the new method of the landslide susceptibility evaluation.Firstly,the trigger factors such as elevation,topographic relief,slope,aspect,soil,land use type,lithology,annual average rainfall,peak ground acceleration(PGA)are used to determine the corresponding landslide relative frequency(mLRF).Then,the relative weight of each impact factor is determined by the analytic hierarchy process,and made consistency examination.By calculating the layers of each influence factor based on the weight values,an evaluation map of landslide susceptibility in the Qiaojia section of the Jinsha River can be obtained.The results show that over 60%of the study area belongs to medium to low susceptibility,and about 12%is high susceptibility,mostly located on both sides of the river.Finally,landslide and non landslide pixels of equal area are selected,and the accuracy of the model is examined by calculating the offline area(AUC)of the ROC curve.The AUC result is 0.827,indicating that the model is reliable.Therefore,it is necessary to adopt different disaster prevention and reduction planning measures based on the susceptibility map to reduce the landslide risk.Keywords:landslide;frequency ratio method;analytic hierarchy process;susceptibility evaluation;Qiaojia region1310 引言山体滑坡是一种非常严重的自然灾害,常常造成人员伤亡和财产损失。滑坡的发生受到多种因素的影响,如地质构造、岩性分布、地貌条件、土地利用、人类活动等,其中极端强降雨、地震是诱发滑坡的常见原因1-6。例如:2008 年汶川 8.0 级地震诱发了数以万计的滑坡灾害,在约 48 678 km2的范围内,滑坡数量高达 480 007 个,滑坡覆盖面积约 711.8 km27,这些滑坡摧毁房屋建筑,堵塞河道,造成大约 2 万人员伤亡8,同时造成了巨大的经济损失。2017 年 7月,四川省茂县叠溪镇发生特大高位顺层岩质滑坡,造成 10 人死亡,73 人失踪,整个新磨村被毁灭的重大损失。滑坡源区山体在 1933 年叠溪地震中产生拉张裂缝,之后在多次地震、长期重力以及降雨作用下,最终整体失稳破坏9-11。在构造活跃、地形陡峭、软弱岩性分布的山区,滑坡易发生,但是在构造不活跃、地质条件稳定的区域,由于人类工程的开挖及加载,如高速公路的修建、煤矿的开采,通常也会造成严重的滑坡灾害。因此对滑坡灾害的预测和治理对减轻灾害损失、减少人员伤亡具有重要意义。滑坡易发性评价是指在一定地形条件的前提下,在某一区域内发生滑坡的可能性程度12。目前,随着 GIS 的发展,有很多的滑坡易发性的评价方法,一般可以分为定性评价和定量评价。定性评价一般基于专家经验,直接从现场调查进行判断或者根据各影响因素分区图进行判断,如层次分析法13-17、专家系统法18,19、模糊综合评判法20-24等;定量评价方法主要有两种,一种是基于物理模型和工程地质的方法,建立在滑坡发生的物理机制的基础上,使用数学模型来定量描述斜坡稳定状态25,26。第二种是基于统计分析理论,它不需要收集滑坡工程地质方面的数据,而是根据历史滑坡失稳的影响因素的特征来分析未来滑坡的发生概率27,如频率比法28-30、信息量法31-34、概率指数模型35,36、证据权法37-39、逻辑回归40,41、人工神经网络42,43、支持向量机44-46等。应用不同的评价方法,有着不同的评价效果,因此在区域地质灾害评价时,需要充分了解灾害情况,然后选择合适的影响因子以及评价方法,这样才能获得更好的结果。本文以金沙江云南巧家段为研究区,基于野外调查和多源遥感解译,在获得金沙江巧家段滑坡编目的前提下,将层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和频率比法(Frequency Ratio,FR)相结合,建立了滑坡易发性评价模型,分析滑坡灾害的发生于各个影响因子的相关性,利用层次分析法对各个影响因子赋予相对权重,研究金沙江巧家段的滑坡灾害易发性程度,以期待为研究区建设和规划减轻滑坡灾害风险。1 研究区概况金沙江巧家段位于四川和云南两省的交界地区,介于东经 10272103 28,北纬 26 0027 28,总面积约 4 037 km2,涉及宁南县、会东县、巧家县、会泽县以及东川区(图 1)。图 1 研究区位置图Fig.1 Location map of study area研究区气候属于亚热带季风气候,夏季高温多雨,冬季温和少雨,在高海拔的山区还具有明显的垂直气候特征,多年平均降雨量处于 750 1 050 mm,而且由南向北,降水量依次减少。整个研究区背靠药山山脉,整体地势东高西低,地形以山地为主,山高谷深,海拔高差大,金沙江贯穿其中,主要岩性为冲洪积层、板岩、千枚岩、灰岩、粉砂岩、砂岩、白云岩、页岩、泥岩、玄武岩等等,地质构造比较复杂,主要受小江断裂带北段控制,其次为则木河断裂和五莲峰断裂,新构造活动强烈,未来有发生强震的可能47。该区域土地利用类型以林地、草地和耕地为主,大量分布红壤、褐红土以及黄棕壤等多种类型的土壤。研究区由于构造环境复杂活跃,区域降水不均132衡,地形高差大,岩性、土壤及土地利用的差异,导致崩塌、滑坡、泥石流灾害频发,造成大量经济损失和人员伤亡。例如巧家县城后山特大滑坡48及其他地质灾害49,还有罕见的蒋家沟泥石流,每到雨季,多次冲毁农田道路,堵塞江水,淤埋村庄,在野外崩塌、滑坡灾害也非常常见。因此,很有必要对易发生地质灾害的研究区域进行评估,采取适当的缓解措施。2 研究方法频率比法是一种常见的统计分析法,将某一指标因子进行状态分类并计算各等级状态对滑坡的影响程度,指的是在整个研究区内滑坡的面积比,但是单一的频率比模型忽视了各指标因子的所占权重50,所以本研究采用频率比和层次分析法相结合的方法,确定各个影响因子权重,确定易发性指数并基于 GIS 平台进行易发性分区。一般步骤如下:首先,建立滑坡编目,选择其中的 70%作为训练样本,并选择影响因子,通 过 频 率 比 方 法,计 算 滑 坡 的 相 对 频 率(mLRF),然后利用层次分析法计算各个影响因子的相对权重,接下来将各个因子的图层按照相对权重进行叠加,得到易发性结果图,最后,利用剩余 30%的滑坡,再选择相同面积非滑坡数据,通过 ROC 曲线检验模型的准确性。3 数据来源滑坡数据库是进行滑坡灾害易发性评价的重要基础,本次研究通过野外调查和借助高分辨率遥感影像解译获得,遥感影像为 2014 年的 QuickBird 0.5 m 分辨率的正射影像图。最终,在野外调查和遥感影像解 译的基础上,得到了研究区的滑坡分布图,共有滑坡3 573 个(图 2),滑坡面积达 8.4 km2,而滑坡以中小型浅层滑坡为主,多沿着河谷及道路分布。本次采用频率比层次分析法进行易发性评价,所选取的影响因子,包括高程、坡度、坡向、地形起伏度、曲率、多年平均降雨量,土地利用等,共 13 个影响因子,具体数据性质见表 1。图 2 研究区滑坡分布图Fig.2 The distribution of landslide in the study area表 1 数据来源Table 1 The source and the attributes of geodatabase数据来源分辨率时间滑坡数据,公路,水系Quickbird 正射遥感影像0.5 m2014 年高程,坡度,坡向,起伏度,曲率DEM,投影坐标;WGS48/UTM zones 48N;Vertex:ASFs Data Portal(https:/vertex.daac.asf.alaska.edu/)12.5 m2010 年 9 月多年平均降雨量点数据,协同克里金插值云南、四川省地面气象观测站,中国气象数 据网(http:/ 年岩性分布1 20 万地质图数字矢量化1 20 万土地利用矢量数据1 10 万2015 年土壤类型地理国情监测云平台1 10 万2008 年活动断裂矢量数据;第五代地震区划图1 400 万2015 年地震峰值加速度 PGA矢量数据;GB 18306-2015-中国地震动参数区划图1 400 万2015 年1334 易发性评价4.1 滑坡影响因子的选取及滑坡相对频率(mLRF)的计算 研究区内滑坡灾害共有 3 573 个滑坡,借助于ArcGIS 的地统计分析模块,将滑坡随机分为两类,一类为滑坡的70%,共2 501 个,面积约5.5 km2,并作为该次模型的训练样本,另一类滑坡 1 072 个,则作为模型的验证样本。然后根据现有的数据,选取影响研究区内滑坡发生的影响因子,如高程、坡度、坡向、地层岩性、断裂、土地利用类型等共 13 个因子。确定好影响因子后,在 ArcGIS 平台上进行重分类,由此获得各个影响因子图层,见图 3,然后通过公式(1)来分析各个影响因子的分级因子对滑坡的相关性,即滑坡的相对频率比,见附表 1。mLRF=(LF/CA)(LF/CA)(1)其中,mLRF 表示滑坡的相对频率比;LF 表示各个影响因子的各分级内的滑坡面积;CA 表示各个影响因子的各分级的总面积。各个影响因子分类及统计结果如下:1)高程 在山区,高程影响灾害的分布,主要原因在于高程与降水量之间有着密切的相关性。研究区高程范围在 527 3 675 m 之间,金沙江沿岸是地势最低的区域,两侧沟壑发育,地势增高。在本文中,将研究区高程按照每 200 m 分为 一级,分为 527 700 m,700900 m,9001 100 m,2 9003 100 m,3 100 m 等 14 级。其中在7001 900 m 范围内的滑坡面积较多,在 1 1001 300 m 范围内的滑坡面积达到最大,2 900 m 的滑坡面积最小。滑坡的相对频率比随着高程的增加,不断增加,700900 m 为0.162 0,9001 100 m 达到最大(0.163 8),之后则随着高程的增加又不断下降,到3 100 m 基本为 0。2)坡度 坡度也是非常重要的影响因子,表现在坡度影响地表水径流、地下水补给和排泄、物质的搬运和堆积、斜坡体的应力分布等51。研究区坡度多在 0 82之间,按照每 10 划分为 7 类,分别为 0 10,10 20,20 30,30 40,40 50,5060,60。在20 50分类内的滑坡面积较多,在30 40分类内面积最大,较大滑坡频率比分布在3060,这与其他研究也比较符合。3)坡向坡向对滑坡的影响主要表现为山坡的小气候和水热比的规律性差异52,间接影响其他因素,如降水,土壤湿度,植被覆盖等。研究区坡向分为 5 类,分别为平坦、北、东北、东、东南、南、西南、西、西北。统计结果表明,在西南、南、东南 3 个方向的滑坡面积最大,相对频率比也最大,与前人所认为阳坡的滑坡易发性更高具有一致性。4)地形起伏度 地形起伏度代表了研究区的地形高差,一般情况下,地形起伏度越大,边坡的重力势能越大,越容易发生滑坡灾害。本次采用变点分析法确定了最佳起伏度53,然后以 50 m 为间距,将研究区地形起伏度划分为 8 类,结果发现近 80%的滑坡面积在 100200 m的分类范围内。另外,随着起伏度的增加,滑坡密度不断增大,到200250 m 达到最大(0.320 2),之后随着起伏度增加,滑坡密度不断下降。5)曲率 曲率代表了坡面的形状,曲率为正,为凸形坡;为负,为凹形坡;为 0,为平坡。研究区曲率在-2 2的范围内,滑坡面积所占比重大,另外比起凸形坡,在凹形坡山的滑坡面积较大,且滑坡密度也相对较大。6)多年平均降雨量 降水是重要触发因素,经常导致重大的滑坡灾害。而它对边坡的影响主要表现为,降水会进入破体裂隙内,会软化物质,减小接触面的摩擦力,增加坡体重力,动水压力和超静孔隙水压力的存在,都可能会导致边坡失稳破坏。因为研究区位于川滇两省的交界处,且只有宁南、巧家、会泽和东川 4 个雨量观测站,因此本文收集了川滇全部雨量观测站自 19812010 年的降水资料,采用协同克里金差值,以 50 mm为间距,获得研究区的多年平均降水分布图。然后统计各个分类内的滑坡面积,得到研究区降水多分布在7001 100 mm 的范围内,在 800 900 mm 分类内的滑坡面积及滑坡密度最大。7)土地利用类型 土地利用主要反映人类活动的程度,表示未利用土地、林草地、农业用地、城镇用地等土地利用程度的高低54。根据研究区土地利用的实际情况,国家土地利用分类方法,结合刘纪远等在建设“中国 20世纪 LUCC 时空平台”建立的 LUCC 分类系统,划分为 18 种二级分类土地利用类型,其中林地和草地类型的滑坡面积最大,但是裸岩石质地和其他建设用地类型的滑坡密度最大,分别为 0.358 9 和 0.148 1。8)土壤类型 土壤的颗粒组成、冻胀性、透水程度和风化程度等都对滑坡有着重要的影响。根据三级分类标准,分为 2 类,其中褐红土和红壤分类的滑坡面积最大,占134图 3 滑坡影响因子分级图层Fig.3 Landslide triggering factors and their classes到了滑坡面积的 60%以上。其他的土壤虽然也有分类,但是 滑 坡 面 积 相 对 较 少。尤 其 在 棕 壤 性 土135(0.175 8)、褐红土(0.137 1)、红壤(0.113 1)这3类土壤具有较高的滑坡密度。9)地层岩性 地层岩性是非常重要的影响因子55,因为不同的岩性有着不同的硬度和抗风化能力,这对边坡的稳定性有着决定作用。本文依据 工程岩体分级标准(GB/T 502182014)以及研究区岩性分布特征,将研究区分为 5 类,分别为坚硬岩(花岗岩、玄武岩、辉长岩、石英砂岩、辉绿岩、硅质白云岩等),较坚硬岩(白云岩、灰岩、板岩、碳硅质板岩等),较软弱岩(泥灰岩、页岩、泥砂质白云岩、粉砂岩、千枚岩、泥质粉砂岩等),软弱岩(泥岩、泥页岩等),极软岩(残坡积、冲洪积、冰川、湖河沉积等成因的砂、砾石、黏土等)。对各级分类内的滑坡面积进行统计,结果显示,以较坚硬岩和较软弱岩分类的滑坡分布密度最大。10)河流 河流由于水的影响,会浸润、冲蚀、掏蚀河岸,使得坡度变陡,促进滑坡发育。研究区滑坡有好多发育在河流两岸,在 ArcGIS 平台中,以河流为中心进行缓冲区分析,划分为 5 个缓冲区,分别为 050 m,50100 m,100150 m,150200 m,200 m。结果发现,随着与河流距离的增加,滑坡面积逐渐减少,但是滑坡密度在100200 m 的范围内达到最大。在0.5 的情况下,AUC 越接近于 1,说明效果越好。AUC 在 0.50.7 时有较低准确性,AUC 在 0.7 0.9 时有一定准确性,AUC 在0.9 以上时有较高准确性。AUC 越大,利用滑坡模型预测的效果越好。在本文中,基于滑坡数量 30%,共1 072 个滑坡,对该易发性模型进行验证。首先,在 ArcGIS 平台上,将这些滑坡转化为 5 m5 m 栅格的栅格单元,共有104 559 个。然后,在研究区的非滑坡区域随机选取等量的栅格单元,共同作为该模型的验证样本。然后,提取各个栅格点处的易发性指数值,接下来,数值导入到 SPSS 软件中,绘制 ROC 曲线(图 5),并得到 AUC 数值,为 0.827。由此可见,该易发性评价模型准确性较好。图 5 研究区易发性评价模型的 ROC 曲线图Fig.5 Receiver operating characteristic(ROC)curve of susceptibility evaluation model in the research area5 结论金沙江巧家段滑坡灾害广泛分布,经野外调查和遥感影像解译,共有滑坡 3 573 个。本文将层次分析法和频率比法相结合,建立了金沙江巧家县滑坡灾害易发性评价模型,选取滑坡数量的 70%作为训练样本,其余的作为测试样本。另外选取了高程、坡度、起伏度、多年平均降雨量、土地利用、土壤类型等 13个影响因子,统计这 13 个影响因子与滑坡的分布关系表明:在高程为 700 1 100 m,坡度为 30 60,向阳坡,地形起伏度为 200250 m,在凹形坡的山谷地带,多年平均降水量为 800900 mm,裸岩石质地138和其他建设用地类型,以棕壤性土、褐红土、红壤为主的土壤,较坚硬岩和较软弱岩分布,地震峰值加速度(PGA)为 0.3 g 的区域的滑坡密度较大,且随着与河流、道路以及断裂的距离越大,滑坡的分布密度不断降低。通过层次分析法确定了各因子的相对权重,其中,土地利用、与断裂的距离以及高程因子是权重较大的因子,而 PGA 是权重最小的影响因子。基于ArcGIS 空间分析功能可得到研究区滑坡灾害易发性图,表明:研究区 60%以上属于中低易发性,而只有约 12%区域为极高易发性,并多位于研究区南侧金沙江河谷两侧。最后利用相等面积的滑坡和非滑坡像元,通过统计 ROC 曲线的线下面积(AUC)检验模型的准确性,结果为 0.827,该模型是可靠的。参考文献:1 常金源,包含,伍法权,等.降雨条件下浅层滑坡稳定性探讨J.岩土力学,2015,36(4):995-1001.2 李巍岳,刘春,MARCO SCAIONI,等.基于滑坡敏感性与降雨强度历时的中国浅层降雨滑坡时空分析与模拟 J.中国科学:地球科学,2017,47(4):473-484.3 CHEN M,TANG C,XIONG J,et al.The long-term evolution of landslide activity near the epicentral area of the 2008 Wenchuan earthquake in China J.Geomorphology,2020,367:107317.4 杨志华,郭长宝,吴瑞安,等.青藏高原巴塘断裂带地震滑坡危险性预测研究 J.水文地质工程地质,2021,48(5):91-101.5 HUANG F,CHEN J,LIU W,et al.Regional rainfall-induced landslide hazard warning based on landslide susceptibility mapping and a critical rainfall threshold J.Geomorphology,2022,7(1):408.6 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