1、第 46 卷 第 4 期2023 年 4 月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGYVol.46,No.4Apr.,2023收稿日期:2021-07-05作者简介:邹聪聪(1996-),男,江西九江人,测绘工程专业硕士研究生,主要研究方向为 GIS 与遥感应用。基于 GIS 的修水县地质灾害危险性评估研究邹聪聪(江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西 赣州 341000)摘要:滑坡灾害作为一种与人们生命紧密相连的常见自然灾害,对其进行危险性评价研究极为重要。以江西省九江市修水县作为研究区域,以修水县 243 个滑坡地质灾害点作为研究对象,
2、根据对修水县滑坡灾害的发育特征和关联因素的分析,选取了九大评价因子,利用信息量模型和 AHP 对修水县进行滑坡地质灾害危险性分区。其按危险程度分为极低、低、中等、高和极高 5 个危险区,分别占总面积的 4.25%、14.97%、32.14%、35.17%和13.58%。综合研究区滑坡概况对各危险区进行分析,为研究区的地质灾害预防提供建议。关键词:滑坡地质灾害;危险性;信息量法;层次分析法;GIS中图分类号:P208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2023)04-0069-05Research on Risk Assessment of Geological Disasters
3、in Xiushui County Based on GISZOU Congcong(School of Architectural and Surveying&Mapping Engineering,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China)Abstract:Landslide disaster is a common natural disaster closely related to peoples lives,so it is very important to evaluate its ris
4、k.In this paper,Xiushui county,Jiujiang city,Jiangxi province is taken as the research area,243 landslide geological disaster points in Xiushui county are taken as the research object,according to the analysis of the development characteristics and related factors of land-slide disaster in Xiushui c
5、ounty,nine evaluation factors are selected,and the risk zoning of landslide geological disaster in Xiushui county is carried out by using information model and AHP.According to the degree of risk,it can be divided into five risk areas:ex-tremely low,low,medium,high and extremely high,accounting for
6、4.25%,14.97%,32.14%,35.17%and 13.58%of the total area respectively.Based on the general situation of landslide in the study area,the risk areas are analyzed to provide suggestions for the prevention of geological disasters in the study area.Key words:landslide geological hazard;danger;information qu
7、antity method;analytic hierarchy process;GIS0 引 言地质灾害是一种常见的自然现象,会对人类的生命安全造成极大的威胁,也对环境造成破坏1。由于受我国地形地貌、地质条件等因素的影响,地质灾害在国内大部分地区都发生过,但其有一定的规律且与影响因子有关。因此,需要因地制宜地对全国各个地区的地质环境进行评测,根据环境科学的对地质灾害进行危险性评估,从而有效地进行地质灾害的预防。2009 年张春山、何淑军等2通过收集研究区各类资料,利用统计分析的方法确定了灾害类型(滑坡、崩塌、泥石流 3 种)的影响因子,采用定性与定量相结合的方法对地质灾害进行了危险性评估研究
8、,在很大程度上弥补了定性与定量单独应用时存在的不足。2012 年齐信、唐川等学者3针对 2008 年汶川地震北川县为研究区域,利用高精度遥感影像对震后滑坡灾害点进行目视解译,发现地震和降雨是诱发滑坡灾害最主要的因素,这为今后的滑坡灾害研究影响因子的分析提供了很有力的实际说明。2016 年高彩云学者4提出“智能算法”,结合灰色预测模型等理论基础,进行基于经典智能算法 BP 和 RBF 的滑坡变形位移预测。2020年毛宇昆5以四川省宁南县作为研究区,通过卡方检验,对分析研究得到的滑坡影响因子进行筛选,最终剔除坡向和房屋位置,利用机器学习的方法进行危险性研究,使滑坡灾害危险性的研究进程更上了一个层次
9、,具有重要的研究意义。1 研究区概况研究区为江西省九江市修水县,县内四周群山环绕,山地多为东北西南走向,地势西边高东边低。雨量充沛,降雨季节性差异大,属于亚热带湿润季风气候。县内的主要断层有修水铜鼓断裂带、长寿街双牌断裂带和一些江西省内断层。研究区位置如图 1 所示。审图号:赣 S(2020)033 号图 1 研究区位图Fig.1 Map of study area2 数据源及研究方法2.1 数据源研究区 DEM 数据和遥感影像数据来自地理空间数据云(http:l/www.gscloud.on);12 500 000 江西省修水县地质图由全国地质资料馆下载而来;地形图自国家基础地理信息中心下载
10、而来;气象站点地面观测数据由中国气象数据网提供;河网、道路网数据由地形图提取;断层、岩性数据由地形图提取;行政区划来自国家基础地信息中心等。2.2 技术路线本文研究的技术路线如图 2 所示。2.3 研究方法2.3.1 层次分析法层次分析法(AHP)最终目的是构建一个多层次的结构模型,根据需要的总目标将因素分类分成不同的二级类别,基于不同二级类别判断每个类别中各因素的关系和重要性,最终进行聚合,得到各因素之间的关系6。通过比较影响因素,运用 19 标度法生成判断矩阵,得到不同层次内的影响因子权重。对权重结果的精度判断是利用随机一致性比率(CR)表示,CR 可对判断矩阵的合理性进行衡量,它必须要小
11、于 0.1 才算符合要求,其计算公式为:CR=CIRI(1)CI=max-nn-1(n 1)(2)max=1nni=1(AW)iWi(3)式中,n 地表矩阵阶数;A 代表判断矩阵;W 代表各因图 2 技术路线Fig.2 Technical route子权重;max 代表最大特征值;CI 代表一致性指标;RI 代表随机一致性指标,见表 1;CR 代表一致性比率。表 1 随机一致性指标Tab.1 Random consistency indexNRINRINRI1051.1291.462061.26101.4930.5871.36111.5240.8981.41121.542.3.2 信息量法信息
12、量法基本思想是通过对研究区已经发生滑坡的实际数据和其所提供的信息,经过分析研究区状况,以信息量值的大小来反映各影响因子与滑坡地质灾害的密切度7。其建立模型的步骤如下:1)计算各因子单独存在时对滑坡灾害提供的信息量:I(xi,H)=lnNi/NSi/S(4)式中,N 代表研究区内滑坡灾害点总数;S 代表研究区的总评估单元;Ni代表研究区内分布在因子 xi内某级别中的滑坡灾害点数;Si代表研究区内存在评价因子 xi的单元数。2)计算研究区内各栅格单元在所有影响因子一起作用下反映滑坡灾害的总信息量:Ii=ni=1I(xi,H)=ni=1lnNi/NSi/S(5)07 测绘与空间地理信息 2023 年
13、式中,Ii代表各评估单元总信息量值;n 代表评价体系中含有评估因子的个数;当 Ii 0 时,表示该单元发生地质灾害的概率比区域平均发生的可能性更大。3)对总信息量结果进行分级,对研究区进行危险性分区。3 修水县滑坡地质灾害危险性评估研究3.1 评价因子与灾害点关系分析本文通过收集影响地质灾害发生的相关基础数据和对滑坡影响因子进行分析,最终选取高程8、坡度9、坡向10、地层岩性、断层11、河流12、道路、降雨量13和NDVI14作为评价因子进行滑坡地质灾害的危险性研究,并将其与地质滑坡灾害点数据进行关联分析得到表 2。表 2 各评价因子分级状态下对滑坡地质灾害提供的信息量值Tab.2 Infor
14、mation value of landslide geological hazard under the grading state of each evaluation factor评估因子分级SiSi/SNiNi/NI坡度05778 7900.155 7320.131 7-0.167 669 406510765 9450.153 2610.251 00.494 099 6231015698 5280.139 7480.197 50.346 561 8741520706 5660.141 3420.172 80.201 589 1332025702 2820.140 4340.139 9-
15、0.003 638 384251 348 9110.269 7260.107 0-0.924 620 215坡向04560 1730.120 300-1.072 894 2664590555 8940.111 2180.074 1-0.405 869 74690135662 5890.132 5280.115 2-0.139 614 252135180670 9590.134 2470.193 40.365 775 695180225626 7610.125 3480.197 50.454 971 852225270609 6820.121 9290.119 3-0.021 305 55270
16、315601 9190.120 4290.119 3-0.008 490 931315360626 4130.125 3340.139 90.110 686 758高程0150 m525 4680.105 1110.045 3-0.842 057 894150300 m1 755 0030.350 91380.567 90.481 363 967300450 m1 182 5770.236 5500.205 8-0.139 092 102450600 m754 4430.150 9300.123 5-0.200 446 22600750 m425 2750.085 090.037 0-0.831 175 3147501 716 m358 2560.071 650.020 6-1.247 473 775地层岩性坚硬岩478 6770.095 740.016 5-1.760 395 56较坚硬岩425 6580.085 1120.049 4-0.544 393 43较坚硬岩夹软岩2 251 3970.450 2740.304 5-0.390 904 971松散体677 0490.135 4