白龍江流域滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

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(蘭州大學(xué) 西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 蘭州 730000)

1 研究背景

滑坡是指斜坡上的土、巖體，受河流、地下水、地震及人類活動(dòng)等因素的影響，在重力作用下失穩(wěn)，整體或分散地向下滑動(dòng)的自然現(xiàn)象，是一種典型的全球性的重大自然地質(zhì)災(zāi)害[1]。當(dāng)滑坡發(fā)生在人類居住地附近時(shí)，會(huì)給人類帶來(lái)巨大的損失，因此，進(jìn)行區(qū)域滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)具有重大意義。

滑坡發(fā)育的影響因子錯(cuò)綜復(fù)雜，因子選取較多或不當(dāng)，不但會(huì)增加評(píng)價(jià)過(guò)程的難度，甚至影響最終評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。所以，對(duì)影響因子進(jìn)行篩選及影響因子中各屬性類別對(duì)滑坡發(fā)育貢獻(xiàn)的研究是進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。唐川[2]利用敏感性分析方法對(duì)德國(guó)波恩地區(qū)滑坡影響因子進(jìn)行了分析，同時(shí)對(duì)該區(qū)域進(jìn)行了滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)。敏感性分析法[3]是由日本學(xué)者M(jìn)asamn Aniya提出的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，利用ArcGIS對(duì)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，繼而使用敏感性分析法對(duì)滑坡發(fā)育的影響因子進(jìn)行篩選，得出關(guān)鍵影響因子，從而建立區(qū)域滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系?；诮y(tǒng)計(jì)方法的滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)需要假定滑坡的發(fā)生與若干因子相關(guān),并且在這些因子的作用下,相同的因子組合狀況依然會(huì)導(dǎo)致滑坡的發(fā)生[4]。早期 E.B.維索科奧斯特羅夫斯卡婭及N.N恰金將信息量法應(yīng)用于區(qū)域礦產(chǎn)預(yù)測(cè)中[5]，晏同珍先生首先將信息論引入到滑坡預(yù)測(cè)，繼而被許多學(xué)者廣泛應(yīng)用到環(huán)境質(zhì)量評(píng)估和地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中[6]。信息量法是一種統(tǒng)計(jì)分析法，用條件概率的形式給出評(píng)價(jià)因子的權(quán)重值，避免了主觀臆斷性[7]。集空間、屬性數(shù)據(jù)的處理、管理、查詢、分析、輸入輸出及遙感圖像處理分析等功能為一體的地理信息系統(tǒng)，是當(dāng)前滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的強(qiáng)有力的工具[8-9]。GIS與信息量法的結(jié)合，綜合了信息量法與GIS評(píng)價(jià)方法的優(yōu)點(diǎn)，將GIS技術(shù)的數(shù)據(jù)采集、圖形處理、空間分析功能與信息量法的定量分析評(píng)價(jià)功能結(jié)合，彌補(bǔ)了單一評(píng)價(jià)方法的不足，提高了工作效率以及結(jié)果的精準(zhǔn)性。

本文以白龍江流域作為研究區(qū)，利用GIS的信息量法對(duì)白龍江流域滑坡進(jìn)行危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)，通過(guò)野外調(diào)查及前人研究選取8個(gè)影響因子，并對(duì)各影響因子及其各屬性類進(jìn)行敏感性分析。

2 研究區(qū)概況與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為地處青藏高原向黃土高原過(guò)渡的斜坡急劇變形帶上的白龍江流域，屬西秦嶺侵蝕-剝蝕構(gòu)造山地，處于我國(guó)南北構(gòu)造帶與東西構(gòu)造帶的交匯處。構(gòu)造線呈NWW向延伸，斷裂多屬壓性，區(qū)內(nèi)主要地質(zhì)構(gòu)造為：白龍江復(fù)式背斜、文縣復(fù)式向斜、文(縣)-康(縣) 斷裂帶等。研究區(qū)內(nèi)溝壑縱橫、切割強(qiáng)烈、谷道狹窄、山勢(shì)陡峻，地勢(shì)西高東低。區(qū)內(nèi)地層從志留系到第四系均有出露，志留系、泥盆系、石炭系、二疊系等分布也較為廣泛。受新構(gòu)造活動(dòng)的影響，巖層擠壓、褶皺斷裂嚴(yán)重，導(dǎo)致研究區(qū)巖層十分破碎。流域水系呈不規(guī)則的樹(shù)枝狀，其主要支流有白水江、岷江、達(dá)拉溝和拱壩河等。降水集中在6—9月份，多為暴雨。

2.2 研究方法

2.2.1 敏感性指數(shù)IL分析法

IL=b/a;

(1)

a=Pmn(G)/Pm(G) ;

(2)

b=Pmn(L)/Pm(L) 。

(3)

式中：IL表示滑坡敏感性指數(shù)；Pmn(L)表示影響因子m的n個(gè)屬性類別中存在滑坡點(diǎn)的柵格個(gè)數(shù)；Pm(L)表示影響因子m中的所有滑坡點(diǎn)的柵格個(gè)數(shù)；Pmn(G)表示影響因子m的n個(gè)屬性類別中不存在滑坡點(diǎn)的柵格個(gè)數(shù)；Pm(G) 表示影響因子m所占的總柵格個(gè)數(shù)[10]。

2.2.2 GIS的信息量法

(1) 計(jì)算各影響因子X(jué)i對(duì)滑坡災(zāi)害發(fā)生(H)提供的信息量Ii(Xi，H)：

(4)

式中:P(Xi，H)為滑坡災(zāi)害發(fā)生(H)條件下出現(xiàn)影響因子X(jué)i的概率；P(Xi)為研究區(qū)內(nèi)出現(xiàn)影響因子X(jué)i的概率。

公式(4)為理論公式，但在實(shí)際計(jì)算中通常采用下列樣本頻率計(jì)算：

(5)

式中:Ni為分布在影響因素Xi內(nèi)的災(zāi)害單元數(shù)，N為研究區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害分布的單元總數(shù);Si為研究區(qū)內(nèi)含有影響因素Xi的單元數(shù)，S為研究區(qū)所劃分的評(píng)價(jià)單元總數(shù)。

(2) 計(jì)算某個(gè)評(píng)價(jià)單元內(nèi)總的信息量I：

(6)

式中n為評(píng)價(jià)因子數(shù)。

(3) 基于GIS的信息量法實(shí)際上對(duì)處理對(duì)象進(jìn)行了變換，將式(6)進(jìn)行如下變換：

(7)

式中,N/S為研究區(qū)滑坡災(zāi)害分布密度，研究區(qū)一定時(shí)，該值是定值。因此，只需計(jì)算Ni/Si即可。

3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

3.1 影響因子敏感性分析

滑坡發(fā)育的影響因子一般主要有地層巖性和地質(zhì)構(gòu)造、地形地貌、水文地質(zhì)條件及破壞動(dòng)力等[11]。本文在野外調(diào)查及前人研究的基礎(chǔ)上，選取高程、坡度、坡向、地質(zhì)年代、河流緩沖區(qū)、距地質(zhì)構(gòu)造線的距離、NDVI以及土地利用8個(gè)影響因子，這些評(píng)價(jià)因子在已有的滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究中已被廣泛應(yīng)用, 并取得了大量的研究成果[12-14]。對(duì)以上8個(gè)影響因子的各屬性類進(jìn)行相對(duì)頻率組合定量計(jì)算，最終確定其滑坡敏感性指數(shù)IL。具體計(jì)算過(guò)程是：①在ArcGIS中將選取的8個(gè)影響因子的屬性用柵格單元表示，柵格大小為200 m×200 m；②將白龍江流域內(nèi)402個(gè)滑坡災(zāi)害點(diǎn)圖層添加到ArcGIS中不同屬性圖層的柵格單元中，提取滑坡災(zāi)害點(diǎn)所處位置中各個(gè)影響因子的屬性數(shù)據(jù)，用柵格單元個(gè)數(shù)表示，得出影響因子m的n個(gè)類別中存在滑坡點(diǎn)的柵格個(gè)數(shù)Pmn(L)、影響因子m中所有滑坡點(diǎn)的柵格個(gè)數(shù)Pm(L)、影響因子m的n個(gè)類別中不存在滑坡點(diǎn)的柵格個(gè)數(shù)Pmn(G)以及影響因子m所占的總柵格個(gè)數(shù)Pm(G)；③根據(jù)公式(1)至公式(3)計(jì)算得出各個(gè)影響因子的各屬性類別的敏感性；④根據(jù)影響因子各屬性類別的敏感性可得出各影響因子的平均敏感性。

根據(jù)敏感性計(jì)算方法及Gokceoglu等[15-17]的研究成果,說(shuō)明某個(gè)因子中某一屬性類別的IL值大于1，則滑坡與該屬性類別成正相關(guān)，其對(duì)滑坡的發(fā)育具有較明顯的促進(jìn)作用,滑坡在該屬性類內(nèi)發(fā)生的概率較大；反之若IL值小于1，則說(shuō)明滑坡與該屬性類成負(fù)相關(guān)，其對(duì)滑坡的發(fā)育具有一定的抑制作用，滑坡在該屬性類內(nèi)發(fā)生的概率較小。而當(dāng)IL值接近于1時(shí)，說(shuō)明該屬性類別與滑坡相關(guān)性不大,接近于整個(gè)區(qū)域內(nèi)的平均水平。根據(jù)各個(gè)影響因子各屬性類別的敏感性得出各影響因子的平均敏感性，若某個(gè)影響因子的平均敏感性值小于1，則不作為該地區(qū)滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的參評(píng)因子。

(1) 坡向：坡向?qū)掳l(fā)育的影響主要表現(xiàn)為山坡的小氣候以及水熱比的規(guī)律性差異[18]。對(duì)該因子進(jìn)行IL計(jì)算，如圖1(a)所示：在90°～315°之間，IL都大于1，說(shuō)明在該屬性類別范圍內(nèi)對(duì)滑坡的發(fā)育產(chǎn)生了積極影響；而在其它屬性類別中IL都低于1，因此，對(duì)滑坡的發(fā)育產(chǎn)生了抑制作用。

(2) 高程：水系發(fā)育程度、土壤類型、植被類型、人類活動(dòng)等都與高程有密切的關(guān)系，本文將研究區(qū)高程分為以下5個(gè)類別：575～1 400 m，1 400～2 300 m，2 300～3 200 m，3 200～4 100 m，4 100～5 100 m。通過(guò)IL值計(jì)算，如圖1(b)所示：隨著高程的增加，IL值逐漸降低，高程越低，滑坡發(fā)育越好。在2 300～5 100 m之間，IL值都低于1，說(shuō)明在該屬性類別范圍內(nèi)對(duì)滑坡的發(fā)育無(wú)影響，相反起到抑制作用；在575～2 300 m之間，IL值大于1，該區(qū)域內(nèi)高程相對(duì)較低，人類活動(dòng)頻繁，大范圍采石采礦工廠的建立，沿坡地密集的建筑以及修路等，都將引起巖、土體松動(dòng)，甚至坍塌，同時(shí)山區(qū)房屋的建設(shè)一般都分布于坡面上，在房屋建設(shè)過(guò)程中，難免觸及部分滑坡的滑動(dòng)面，進(jìn)而使得斜坡失穩(wěn)。

(3) 河流緩沖區(qū)：河流侵蝕作用對(duì)坡面具有極大的影響，河流不斷的淘蝕坡角產(chǎn)生許多臨空面，促使了滑坡的發(fā)生。在ArcGIS中對(duì)白龍江進(jìn)行緩沖區(qū)分析，劃分距河流的距離500，1 000，1 500，2 000，2 500，3 000 m的緩沖區(qū)，將滑坡災(zāi)害點(diǎn)關(guān)聯(lián)到河流緩沖區(qū)圖層中得出，隨著緩沖區(qū)的增大，滑坡發(fā)生的數(shù)量和密度逐漸減少。對(duì)該因子進(jìn)行IL值計(jì)算，如圖1(c)所示：在1 000 m緩沖區(qū)以內(nèi)，IL值都大于1，對(duì)滑坡的發(fā)育產(chǎn)生了積極影響作用，足夠大的臨空面是滑坡發(fā)生的重要條件之一，河水的不斷沖蝕作用，使得河流沿岸的坡角遭到嚴(yán)重的淘蝕，在研究區(qū)內(nèi)產(chǎn)生了大量的臨空面，因此距離河流越近，越能夠促進(jìn)滑坡的發(fā)育；而在大于1 000 m的緩沖區(qū)中IL值都低于1，河流沖蝕能力降低，對(duì)滑坡發(fā)育的影響作用也越來(lái)越小。

(4) 坡度：坡度是滑坡發(fā)生的重要影響因素之一，對(duì)滑坡發(fā)生起到控制性作用。坡度增大，重力及剪切力也隨之增大，因此，滑坡發(fā)生的概率也不斷的增大。本文將研究區(qū)坡度分為4個(gè)類別：0°～15°，15°～35°，35°～45°，45°～70°。對(duì)該因子進(jìn)行IL值計(jì)算，如圖1(d)所示：在0°～15°，15°～35°以及45°～70°之間，IL值都大于1，說(shuō)明在該屬性類別范圍內(nèi)對(duì)滑坡的發(fā)育產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用。在低坡度范圍內(nèi)，人類活動(dòng)頻繁，地下水埋深較淺，都有利于新滑坡的發(fā)育，同時(shí)也為老滑坡的復(fù)活提供了有利條件。坡度較大的地方，發(fā)生崩塌的概率較大，崩塌產(chǎn)生的碎石為滑坡的發(fā)育提供了物源條件，因此坡度在45°～70°之間也有利于滑坡災(zāi)害的發(fā)生。

(5) 土地利用類型：研究區(qū)內(nèi)土地利用類型為耕地、林地、草地、水域、居民用地以及未利用土地6個(gè)類型。對(duì)該因子進(jìn)行IL值計(jì)算，如圖1(e)所示，其中耕地和居民用地的IL值大于1，耕地及居民用地都在不同程度上破壞了土體及巖體的結(jié)構(gòu)，使得研究區(qū)內(nèi)該屬性類別中的土體變得松散，進(jìn)而促進(jìn)滑坡災(zāi)害的發(fā)生。

(6) 距斷層構(gòu)造線距離：在ArcGIS中對(duì)研究區(qū)的斷層構(gòu)造線進(jìn)行緩沖區(qū)分析，劃分的緩沖區(qū)為：1 000，2 000，3 000，4 000，5 000 m。對(duì)該因子進(jìn)行IL值計(jì)算，如圖1(f)所示，在距離構(gòu)造線1 000 m內(nèi)IL值大于1，在研究區(qū)內(nèi)斷層構(gòu)造線分布零亂，在區(qū)域性斷裂構(gòu)造的交叉復(fù)合部位，巖石通常較為破碎，距離構(gòu)造線越近，構(gòu)造活動(dòng)越為強(qiáng)烈，其附近巖土遭到破壞程度越大，進(jìn)而破壞了坡體的穩(wěn)定性。因而距構(gòu)造線的距離越遠(yuǎn)，越不利于滑坡的發(fā)育。

(7) 歸一化植被指數(shù)(NDVI)：本文在ArcGIS中對(duì)歸一化植被指數(shù)進(jìn)行分類，分別為-0.14～0.13，0.13～0.35，0.35～0.55，0.55～0.75，0.75～0.96。對(duì)該因子進(jìn)行IL值計(jì)算，如圖1(g)所示，僅在0.13～0.35范圍內(nèi)，IL值大于1，其他范圍內(nèi)IL值都低于1，都抑制了滑坡的發(fā)育。

(8) 地質(zhì)年代：研究區(qū)位于松潘-甘孜褶皺帶，武都山字型構(gòu)造與隴南斜迭弧形構(gòu)造的交錯(cuò)部位[19]。巖性決定相關(guān)的力學(xué)性質(zhì)，一般軟弱的巖土其力學(xué)性質(zhì)都比較差[20]。對(duì)該因子進(jìn)行IL值計(jì)算，如圖1(h)所示，在泥盆系(D)、下侏羅系(J)、志留系(S)、新第三系(N)以及第四系(Q)中IL值大于1，在以上5個(gè)屬性類別范圍內(nèi)，主要巖石類型為千枚巖、灰?guī)r、粉砂巖、泥巖等，巖體風(fēng)化現(xiàn)象嚴(yán)重，較為破碎松散，為滑坡的發(fā)育提供了物源條件；而在石炭系和上白堊系中IL值都略大于1，對(duì)該區(qū)域滑坡的發(fā)育沒(méi)有產(chǎn)生積極的促進(jìn)或抑制作用。

3.2 關(guān)鍵影響因子篩選

利用各個(gè)影響因子的各屬性類別的IL值，對(duì)預(yù)選的8個(gè)影響因子進(jìn)行平均敏感性計(jì)算，得出：土地利用(1.992)>地質(zhì)年代(1.262)>高程(1.123)>河流緩沖區(qū)(1.059)>距斷層構(gòu)造線距離(1.058)>坡度(1.014)>坡向(0.978)>NDVI(0.505)。由于坡向和NDVI的平均敏感性值均小于1，所以，將坡向和NDVI因子剔除，不作為該地區(qū)滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)時(shí)的參評(píng)因子。最終選取土地利用、地質(zhì)年代、高程、河流緩沖區(qū)、距斷層構(gòu)造線距離以及坡度作為白龍江流域滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的參評(píng)因子。

4 滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

表1 信息量值計(jì)算結(jié)果Table 1 Calculation results of information quantity

信息量模型就是在柵格單元內(nèi)將各影響因子對(duì)滑坡影響的信息量累加，確定每個(gè)柵格單元中各因子對(duì)滑坡發(fā)生的綜合信息量值，然后根據(jù)綜合信息量值進(jìn)行危險(xiǎn)性區(qū)劃[21]。研究區(qū)內(nèi)共有滑坡災(zāi)害點(diǎn)402個(gè)，分布廣泛，且暴發(fā)頻率高，危害極為嚴(yán)重。本文在進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)時(shí)，首先在ArcGIS中隨機(jī)選取50個(gè)點(diǎn)作為驗(yàn)證點(diǎn)，不參與計(jì)算，另外352個(gè)滑坡點(diǎn)作為樣本點(diǎn)參與計(jì)算，進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性分區(qū)。

4.1 影響因子信息量值計(jì)算

對(duì)確定的6個(gè)參評(píng)因子進(jìn)行分析，在ArcGIS中對(duì)各因子圖層進(jìn)行柵格，柵格大小為200 m×200 m，從各因子圖層中提取相關(guān)信息，根據(jù)公式(7)對(duì)各圖層因子進(jìn)行信息量計(jì)算，然后在ArcGIS中對(duì)各因子圖層進(jìn)行信息量賦值，由于ArcGIS默認(rèn)取整數(shù)，因此，在賦值過(guò)程中需要將信息量值擴(kuò)大十萬(wàn)倍，以便取到小數(shù)點(diǎn)后5位。6個(gè)因子圖層的信息量計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。從表中分析得出：高程在575～1 400 m的范圍內(nèi)，信息量值最大，受人類活動(dòng)影響大，發(fā)生滑坡的可能性較大；隨著河流緩沖區(qū)的增加，信息量值不斷減少，說(shuō)明離河流越近，對(duì)滑坡災(zāi)害的影響越大；地質(zhì)年代中，新第三系(N)的信息量值最大，巖性為紅色泥巖、砂質(zhì)泥巖等，與地層呈不整合接觸，表層松散破碎的覆蓋物為滑坡產(chǎn)生提供了有利條件；坡度在0°～35°以及45°～70°之間容易發(fā)生滑坡災(zāi)害；距離斷層構(gòu)造線較近的范圍內(nèi)，信息量值大，更容易促進(jìn)滑坡的發(fā)育。土地利用類型中，人類活動(dòng)頻繁的耕地以及居民用地中信息量值大，充分說(shuō)明，人為活動(dòng)對(duì)滑坡的發(fā)育具有重大的影響。

4.2 滑坡危險(xiǎn)性分區(qū)

圖2 白龍江流域滑坡危險(xiǎn)性分區(qū)圖Fig.2 Map of risk zoning for landslides in Bailong river basin

將6張信息量圖在ArcGIS中利用Raster Calculator進(jìn)行運(yùn)算疊加分析，將各因子的信息量值疊加，得到一張綜合信息量圖，其信息量范圍是-11.141 01～6.095 59，信息量值越大，發(fā)生滑坡的可能性越大。在ArcGIS中將其重新分類，劃分為5級(jí)：極高度危險(xiǎn)區(qū)(2.648 27～6.095 59)、高度危險(xiǎn)區(qū)(-0.799 05～2.648 27)、中度危險(xiǎn)區(qū)(-4.246 37～-0.799 05)、輕度危險(xiǎn)區(qū)(-7.693 69～-4.246 37)以及極輕度危險(xiǎn)區(qū)(-11.141 01～-7.693 69)。最后，得到白龍江滑坡危險(xiǎn)性區(qū)劃圖，如圖2。圖中紅色區(qū)域容易發(fā)生滑坡災(zāi)害，主要集中在白龍江沿岸，舟曲一帶的山坡上，岷江下游官亭—兩河口段區(qū)域、拱壩河下游以及武都部分區(qū)域。

4.3 結(jié)果驗(yàn)證

將50個(gè)滑坡驗(yàn)證點(diǎn)在ArcGIS中關(guān)聯(lián)到上述危險(xiǎn)性分區(qū)圖中，其中16個(gè)滑坡點(diǎn)落在極高度危險(xiǎn)區(qū)內(nèi)，33個(gè)滑坡點(diǎn)落在高度危險(xiǎn)區(qū)內(nèi)，1個(gè)滑坡點(diǎn)落在中度危險(xiǎn)性區(qū)內(nèi)，因此，98%的驗(yàn)證點(diǎn)落在高度及極高度危險(xiǎn)區(qū)內(nèi)，充分證明GIS技術(shù)和信息量法在滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中的可靠性和準(zhǔn)確性，同時(shí)也證明了本文所選取的評(píng)價(jià)因子的正確性及合理性。

5 結(jié) 論

(1) 本文利用滑坡敏感性指數(shù)對(duì)影響白龍江流域滑坡發(fā)育的影響因子進(jìn)行了詳細(xì)分析，最終得出：影響因子屬性類別在高程為575～2 300 m、坡度在0°～15°，15°～35°以及45°～70°之間、河流緩沖區(qū)在1 000 m之內(nèi)、土地利用為耕地和居民用地、地質(zhì)年代為泥盆系、下侏羅系、志留系、新第三系以及第四系，距離構(gòu)造線在1 000 m以內(nèi)時(shí)，對(duì)研究區(qū)滑坡災(zāi)害的發(fā)育起到積極的促進(jìn)作用。

(2) 由于坡向和NDVI的平均敏感性指數(shù)小于1，因此將二者剔除。最終確定高程、坡度、土地利用、地質(zhì)年代、距斷層構(gòu)造線距離以及河流緩沖區(qū)6個(gè)影響因子作為白龍江流域滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的參評(píng)因子。最終利用GIS技術(shù)和信息量法結(jié)合將研究區(qū)滑坡危險(xiǎn)性等級(jí)劃分為5級(jí)。

(3) 本文選取敏感性指數(shù)分析法及GIS的信息量法，對(duì)參評(píng)因子選取時(shí)沒(méi)有直接將人為選取的影響因子全部進(jìn)行籠統(tǒng)的疊加分析，而是經(jīng)過(guò)細(xì)致分析，經(jīng)過(guò)篩選得到合理的指標(biāo)體系；在最終評(píng)價(jià)時(shí)也通過(guò)了信息量法的統(tǒng)計(jì)分析，用條件概率的形式較客觀地賦予了評(píng)價(jià)因子權(quán)重。二者都較好地避免了人為的主觀臆斷性，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的精準(zhǔn)性。

(4) 由于資料來(lái)源有限，未能獲取更高分辨率影像，在作分析時(shí)必然影響結(jié)果，有待進(jìn)一步改善。

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