基于GIS的地质灾害危险性分区评价研究

米哈德·瓦力叶夫   650103199901140016

摘要：为精准防控地质灾害、优化防灾减灾规划，本文以典型地质灾害易发区为研究区，基于GIS技术，结合多源空间数据与野外勘察数据，筛选核心评价因子，采用层次分析法确定因子权重，构建多因子加权叠加评价模型，完成危险性分区。结果显示，研究区划分为4个危险等级，85%以上地质灾害点集中在极高、高危险区，分区结果与实际高度吻合。研究表明，该模型可靠适用，可为区域地质灾害风险管控及工程建设适宜性评价提供科学支撑。

关键词：GIS；地质灾害；危险性评价

引言：滑坡、崩塌等地质灾害会给人类带来巨大的生命和财产损失，严重影响区域的可持续发展，准确地对危险区进行划分评价是做好防灾减灾工作的关键。我国地质灾害易发区广布，灾害频发，传统的评价方法存在着数据处理效率低、可视化程度不高这些缺点，难以满足精准防控的要求。GIS技术具有很强的多源数据整合和空间分析功能，对地质灾害评价来说优势明显。因此本文利用GIS建立地质灾害危险性分区评价体系，改进评价方法，未区域地质灾害防治提供理论和技术支持。

一、研究区概况与数据来源

本文以西南山区某地质灾害易发区为研究区，该区域位于板块活动边缘，地质构造复杂，地形起伏大，山地面积占到90%以上，属于亚热带季风气候，降水集中且强度大，近几年来人类工程活动（道路修建、植被破坏等）越来越频繁，滑坡、崩塌等地质灾害时有发生，具有开展危险性分区评价的典型性。

研究数据主要包含多源空间数据和野外勘察数据，地形地貌数据用30m分辨率DEM提取坡度、坡向、地形起伏度等指标，地质数据（地质构造、地层岩性）用全国地质资料馆网矢量数据整理，参考GB/T 40112-2021《地质灾害危险性评估规范》整理，气象水文数据（年均降雨量）用区域气象站观测数据，人类工程活动数据（道路分布）用OpenStreetMap矢量数据，地质灾害点数据用野外实地勘察和区域地质灾害详查报告。所有的数据都是用GIS平台统一的坐标转换和预处理，保证数据的精度一致。

二、基于GIS的地质灾害危险性评价方法

地质灾害危险性评价的核心是确定评价因子、确定因子权重、建立评价模型，本文根据研究区地质环境特征，按照科学性、针对性和可操作性的原则，建立以GIS为基础的多因子综合评价体系，具体步骤如下。

（一）评价因子筛选与分级

根据研究区实际地质环境条件，参考相关行业标准和已有研究成果，选出5个主要的评价因子，每个因子在一定程度上都对地质灾害的发生有影响：①地形地貌因子（坡度、坡向），坡度越大，岩土体稳定性越差，地质灾害发生的概率就越高，根据研究区实际情况将坡度分为5个等级；②地质构造因子（断层距离），断层附近的岩土体完整性较差，容易诱发地质灾害，根据距离断层远近分为4个等级；③地层岩性因子，不同岩性的抗风化能力和稳定性不同，将研究区岩性分为坚硬岩类、较坚硬岩类、软弱岩类3个等级；④气象水文因子（年均降雨量），降水是诱发地质灾害的主要外部因素，根据降雨量大小分为4个等级；⑤人类工程活动因子（距道路距离），道路修建等工程活动会破坏岩土体稳定性，根据距离道路远近分为4个等级。所有的因子都采用GIS平台进行栅格化处理，栅格大小都是30m×30m。

（二）评价因子权重确定

本文用层次分析法(AHP)来确定各个评价因子的权重，该方法可以把复杂的评价问题层次化，通过两两比较来判断矩阵的一致性检验，从而科学地量化出各个因子的重要性。首先建立目标层（地质灾害危险性评价）、准则层（5类评价因子）、指标层（具体评价指标）的层次结构模型；其次，邀请地质灾害领域专家对各准则层、指标层因子进行两两比较，建立判断矩阵；最后，用一致性检验（CR＜0.1）检验判断矩阵的合理性，得到各个因子的权重。结果表明，坡度（权重0.28）、地层岩性（权重0.22）为研究区地质灾害发生的主要因素，其次为年均降雨量（权重0.20）、断层距离（权重0.18）、距道路距离（权重0.12），权重分配基本符合研究区地质灾害发育规律。

（三）评价模型构建与分区

利用GIS平台建立地质灾害危险性评价模型，用多因子加权叠加法来计算地质灾害危险性指数，其计算公式为：，其中，H为地质灾害危险性指数，为第i个评价因子的权重，为第i个评价因子的标准化值。利用GIS空间叠加分析工具，将各个评价因子栅格图层按照权重进行叠加计算，得到研究区地质灾害危险性指数栅格图。

用自然断点法把危险性指数分成四个等级，极高危险区（H≥0.7）、高危险区（0.5≤H<0.7）、中危险区（0.3≤H<0.5）、低危险区（H<0.3），最后得到研究区地质灾害危险性分区图，实现评价结果的空间可视化表达。

（四）评价结果与分析

研究区地质灾害危险性分区结果表明，极高危险区主要分布在研究区中部断层附近和坡度大的山地陡坡上，面积占研究区总面积的8.2%，该区域岩土体稳定性差，降水集中，人类工程活动频繁，历史上多次发生滑坡、崩塌灾害，与实际灾害分布一致；高危险区主要分布在极高危险区周围和主要交通干线附近，面积占研究区总面积的19.5%，该区域地形起伏大，岩土体完整性差，存在一定的地质灾害潜在风险；中危险区分布范围广，主要为低山丘陵地区，面积占研究区总面积的42.3%，该区域地质环境条件比较稳定，但是极端降雨时会引发小型地质灾害；低危险区主要分布在平原和缓坡地区，面积占研究区总面积的30.0%，该区域地形平坦，地质构造稳定，地质灾害发生的概率很小。

为了检验评价结果是否合理，用野外勘察得到的地质灾害点数据进行验证，结果表明，85%以上的地质灾害点分布在极高、高危险区，说明本次建立的基于GIS的评价模型具有较高的可靠性、适用性，可以较好地反映研究区地质灾害的潜在危险性分布特征。

三、结论

本文选取典型的地质灾害易发区作为研究对象，利用GIS技术建立多因子综合评价体系，用层次分析法确定评价因子权重，用加权叠加法完成地质灾害危险性分区评价，得到如下结论：GIS技术可以有效地实现多源地质环境数据的集成管理以及空间分析，大大提高了地质灾害危险性评价的效率和精度；坡度、地层岩性是决定研究区地质灾害发生的主导因素，人类工程活动和降水在一定程度上会加大地质灾害的风险；评价结果与研究区实际地质灾害分布特征基本吻合，可以为区域地质灾害精准防控提供科学依据。由于研究区数据获取的限制，本次评价没有考虑到极端气象事件的短期影响，未来的研究可以借助无人机遥感、InSAR等新的技术方法，加强评价因子体系的完善，并且对评价模型进行改进，从而提升分区评价的精度，为地质灾害的动态监测以及风险控制提供更为有力的技术支持。

参考文献

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