雅安市名山区地质灾害危险性评价的构建

【摘 要】 地质灾害的发生受控于多种影响因子，同时影响因子中各属性类别对地质灾害的发育分别产生促进或抑制作用，因此，构建合适的指标体系对滑坡危险性评价具有重要意义。本文选取雅安市名山区作为研究区，参照前人研究，选取7个影响因子，并对各影响因子及其各属性类进行敏感性分析，建立评价指标体系，得到名山区危险性分区图。

【关键词】 地质灾害 敏感性分析 危险性评价指标 名山区

本文选择四川省雅安市名山区作为研究区，获取名山区112个地质灾害隐患点，并参照前人研究选取7个影响因子，根据唐川[1]在对德国波恩地区滑坡因子进行分析时提出的敏感性分析方法，對各影响因子及其各属性进行敏感性分析，实现对名山区地质灾害的危险性评价。

1 研究数据与研究方法

1.1 研究数据

本研究中地质灾害隐患点数据来源于四川省雅安市人民政府。基于名山区30m分辨率的DEM数据生成名山区坡度图、坡向图及河流水系图;利用地理空间数据云上下载的2017年7月Landsat 8影像（研究区内均无云）计算NDVI;所用到的名山区的地质年代图来源于1：20万的地质图矢量化;所涉及的路网数据是通过Google Earth下载得到。

1.3 敏感性指数IL分析法

敏感性分析法是利用ArcGIS对属性数据进行预处理，继而对地质灾害发育的影响因子进行筛选，得出关键影响因子，建立区域地质灾害危险性评价指标体系。

式中：IL表示地质灾害危险性指数;Pmn（L）表示影响因子m的n个属性类别中存在地质灾害隐患点的栅格个数;Pm（L）表示影响因子m中的所有地质灾害隐患点的栅格个数;Pmn（G）表示影响因子m的n个属性类别中不存在地质灾害隐患点的栅格个数;Pm（G）表示影响因子m所占的总栅格个数。

2 评价指标体系的构建

2.1 影响因子敏感性分析

本文选取河流、NDVI、坡度、地质年代、坡向、人类工程活动以及高程7个影响因子[2]，并对这7个影响因子的各属性类进行相对频率组合定量计算，最终确定其滑坡敏感性指数IL。具体计算过程是：①在ArcGIS中将选取的7个影响因子的属性用30 m×30 m栅格单元表示;②将名山区内112个地质灾害隐患点图层添加到ArcGIS中不同属性图层的栅格单元中，提取地质灾害隐患点所处位置中各个影响因子的属性数据，用栅格单元个数表示，得出影响因子m的n个类别中存在地质灾害隐患点的栅格个数Pmn（L）、影响因子m中所有滑坡点的栅格个数 Pm（L）、影响因子m的n个类别中不存在地质灾害隐患点的栅格个数Pmn （G）以及影响因子m 所占的总栅格个数 Pm（G） ; ③根据公式（1） 至公式（3） 计算得出各个影响因子的各属性类别的敏感性; ④根据影响因子各属性类别的敏感性可得出各影响因子的平均敏感性。

根据敏感性计算方法及Gokceoglu[3]等的研究成果，说明某个因子中某一属性类别的IL值大于1，则地质灾害隐患点与该属性类别成正相关，其对地质灾害隐患点的发育具有较明显的促进作用，地质灾害隐患点在该属性类内发生的概率较大;若IL值小于1，则反之。当IL值接近于1时，说明该因子与地质灾害隐患点相关性不大，接近于整个区域内的平均水平。根据各影响因子各属性类别的敏感性得出各影响因子的平均敏感性，若某个影响因子的平均敏感性值小于1，则不作为该地区地质灾害隐患点危险性评价的参评因子。

3.2 关键影响因子筛选

利用各个影响因子的各属性类别的IL值，对于选的7个影响因子进行平均敏感性计算，得出：地质年代（2.600）>坡向（2.020）>人类工程活动（1.839）>高程（1.139）>河流（0.954）>NDVI（0.796）>坡度（0.619）。由于河流、NDVI和坡度的平均敏感度小于1，因此予以剔除。最终确定地质年代、坡向、人类工程活动以及高程4个因子作为名山区地质灾害危险性评价的参评因子。

4 地质灾害危险性评价

根据敏感性分析筛选出4个参评因子，并对其进行归一化和数值化处理，每个因子按照4-5级危险度划分，由此可作出相应因子的评价图[4]。

在ArcGIS中利用Raster Calculate的叠加工具进行叠加，得到的数值范围是0 ～8.5。在ArcGIS中将其重新分类，划分为无危险区（0-1.759）、轻度危险区（1.759-2.246）、中度危险区（2.426-4.089）以及高危险区（4.089-8.414），最后得到名山区的地质灾害危险性区划图。

5 结论

（1）本文利用地质灾害的敏感性指数对影响名山区地质灾害发育的影响因子进行了详细分析，最终得出，在坡度介于15-35°，距离高速公路1 km以内，在水系200 m以内，NDVI大于0.3，高程在544-650 m、850-1470 m，坡向介于90-135°、225-350°，地质年代为三迭系、下三系、侏罗系以及白垩系，对研究区地质灾害的发育起到促进作用。

（2）从得出的结论中可以看出，中、高危险区主要集中在名山区的东南方向和西北方向，占总面积的18.19%，其中高危险区仅占总面积的0.31%，故可得出名山区总体较为安全。

【参考文献】

[1] 唐川，JorgGrunert.滑坡灾害评价原理和方法研究[J].地理学报，1998（S1）：149-157.

[2] 齐识. 白龙江流域滑坡危险度评价技术研究[D].兰州大学，2014.

[3] C. G?kceoglu，H. Aksoy. Landslide susceptibility mapping of the slopes in the residual soils of the Mengen region （Turkey） by deterministic stability analyses and image processing techniques[J]. Engineering Geology，1996，44（1）.

[4] 唐川，朱静.基于GIS的山洪灾害风险区划[J].地理学报，2005（01）：87-94.

作者简介：刘贤（1997-），女，汉族，福建省南平市人，学生，工学硕士，单位：成都理工大学地球科学学院测绘工程专业，研究方向：地图制图学与地理信息系统