基于粗糙集與GIS的滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險評估——以廣西梧州為例*

劉彥花，葉國華

(廣西師范學院 國土資源與測繪學院，廣西 南寧 530001)

?

基于粗糙集與GIS的滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險評估——以廣西梧州為例*

劉彥花，葉國華

(廣西師范學院 國土資源與測繪學院，廣西 南寧 530001)

摘要:針對梧州市地質(zhì)環(huán)境條件、地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況，選取地貌類型、坡度、河水側(cè)蝕、地層巖性、殘坡積層厚度、斷裂發(fā)育情況、年降雨量、道路工程活動和建筑工程活動9個因子作為滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險性評估指標；選取人口密度、土地資源、交通設(shè)施、房屋及其附屬價值和抗災(zāi)能力5個因子作為承災(zāi)體易損性評估指標，通過地理信息系統(tǒng)空間分析技術(shù)和粗糙集理論，劃分研究區(qū)評估單元，構(gòu)建滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險性與承災(zāi)體易損性評估知識表達系統(tǒng)和決策表，實現(xiàn)決策表的優(yōu)化和各指標權(quán)重的計算。給合地質(zhì)災(zāi)害風險評估模型，將研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險性分為極高風險、高風險、中風險和低風險區(qū)，其中，極高風險區(qū)約占研究區(qū)總面積的6.44%，主要沿傍山而建的城鎮(zhèn)和切坡坡度、坡高較大的交通干線分布。研究結(jié)果表明，粗糙集與GIS的組合方法能合理可靠地評估滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險性，對類似地區(qū)的滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險評估具有借鑒意義。

關(guān)鍵詞:粗糙集；地理信息系統(tǒng)；滑坡地質(zhì)災(zāi)害；危險性評估；易損性評估；風險評估

地質(zhì)災(zāi)害系統(tǒng)是一個非線性的、動態(tài)發(fā)展的、開放的災(zāi)害系統(tǒng)，不僅具有多層次結(jié)構(gòu)、多種控制參量、多重時間標度和多樣的作用過程，同時也具有不確定性和社會經(jīng)濟性等特征的復(fù)雜系統(tǒng)[1]。因此，要科學地預(yù)測并評估地質(zhì)災(zāi)害風險，不僅需要在已有理論基礎(chǔ)上結(jié)合專家經(jīng)驗分析開展定性評估，還需要建立適當?shù)臄?shù)學模型開展定量或半定量評估。一般地，風險評估是對特定影響因子造成暴露于該因子的單體或區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的機率及對人類社會產(chǎn)生危害的程度、時間或性質(zhì)進行定量描述的系統(tǒng)過程。風險評估不僅可以界定風險、還可以對風險進行排序，進而為降低風險提供一套系統(tǒng)的、科學的方法[2]。

從數(shù)學與定量分析的觀點，地質(zhì)災(zāi)害風險評估是對一個復(fù)雜系統(tǒng)的定量化分析過程，需要尋求一種災(zāi)害風險與控制、影響災(zāi)害發(fā)生的基本因素和影響因素之間的映射關(guān)系[3]。目前常用的地質(zhì)災(zāi)害風險評估方法有信息量法、層次分析法、模糊綜合評判法、灰色模型法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[4]，這些方法都有其自身的適應(yīng)性和局限性，實際操作中，往往采用多種方法的組合，如層次分析模糊評判法、信息模糊評判法、基于GIS的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、基于GIS的信息量疊加法等。在空間數(shù)據(jù)挖掘方法的擴展集合論中，粗糙集理論反映了人們以不完備信息或知識去處理一些不可分辨現(xiàn)象的能力，它在反映客觀世界不精確性及不確定性的同時，可以不依賴專家知識挖掘數(shù)據(jù)中隱含的模式，使評估因子權(quán)重確定具有很好的客觀性，它還可以通過對數(shù)據(jù)約簡發(fā)現(xiàn)最小數(shù)據(jù)集，評估數(shù)據(jù)的價值，并對結(jié)果提供簡明易懂的解釋[5]。在地質(zhì)災(zāi)害風險評估研究中，災(zāi)害的發(fā)生及與災(zāi)害研究相關(guān)的信息都具有明顯的不確定性和空間特征，基于地質(zhì)災(zāi)害的這一特點與粗糙集理論和GIS技術(shù)空間分析功能的優(yōu)勢，本文運用粗糙集與GIS組合的方法開展梧州市滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險評估，期望反映研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害總體風險水平與地區(qū)差異，為指導(dǎo)國土資源開發(fā)、保護環(huán)境、規(guī)劃與實施地質(zhì)災(zāi)害防治工程提供科學依據(jù)。

1粗糙集及其算法基本原理

粗糙集(Rough Sets)，又稱粗集，是波蘭數(shù)學家Z.Pawlak于1982年提出的一種數(shù)據(jù)分析理論[6]。粗糙集為處理不確定性問題或模糊信息系統(tǒng)提供了一種新型數(shù)學工具，其核心就是在保持分類能力不變的原則下，進行知識約簡，從而導(dǎo)出問題的決策或分類規(guī)則[7]。

在粗糙集理論中，關(guān)于U的一個知識庫可以認為是一個關(guān)系系統(tǒng)，其中U為論域，R是U上的一簇等價關(guān)系。決策表是一類特殊的知識表達系統(tǒng)，表示當滿足某些條件時決策應(yīng)當如何進行。決策表是一張二維表格，每一列描述對象的一種屬性，每一行描述一個對象。屬性包括條件屬性與決策屬性，論域中的對象根據(jù)其條件屬性的不同，被劃分到不同決策屬性的決策類[8]。

1.1知識庫與不可區(qū)分關(guān)系

設(shè)U≠Φ，是我們感興趣的對象組成的有限集合，稱作論域或?qū)ο罂臻g。設(shè)任何子集X?U，稱作U的一個概念或范疇。設(shè)R是U上的其中一個等價關(guān)系，U/R表示R所有等價類構(gòu)成的集合，[x]R表示包含元素x∈U的R等價類，則一個知識庫即可看作一個關(guān)系系統(tǒng)K=(U，R)。如果P?R，且P≠Φ，則P中所有等價關(guān)系的交集∩P，稱作P上的不可區(qū)分關(guān)系，記為ind(P)，且有

(1)

1.2粗糙集與近似集

(2)

(3)

1.3知識約簡與屬性依賴

知識約簡定義為在保持知識庫的分類能力不發(fā)生改變的前提下，刪除知識庫中次要的或不相關(guān)的知識。

令R為一等價關(guān)系，R∈R，如果

ind(R)=ind(R-{r})，

(4)

則稱r為R中不必要的，即可省略的；否則稱r為R中必要的。如果每一個r∈R都是R中必要的元素，則認為R獨立的；否則R為依賴的。

設(shè)Q?P，假設(shè)Q是獨立的，且ind(Q)=ind(P)，則Q可認為是P的一個約簡。有時候知識的依賴性可能是部分的，說明知識Q僅有部分是由知識P導(dǎo)出的。當

k=γp(Q)=|posp(Q)|/|U|，

(5)

則稱知識Q是k(0≤k≤1)度依賴于知識P。

1.4知識表達系統(tǒng)與決策表

設(shè)S=(U,A,V,f)為一個信息系統(tǒng)，或稱為知識表達系統(tǒng)。其中，U為對象的非空有限集合，稱作論域；A為屬性的非空有限集合；V=∪Va，其中aA,Va是屬性a的值域；f:U×A→V是一個信息函數(shù)，為每個對象的每個屬性賦予一個信息值。

一般地，用S=(U，A)來代替S=(U,A,V,f)。

對于知識表達系統(tǒng)S=(U,A,V,f)，若A中的屬性又可分為兩個不相交的子集，即條件屬性集C和決策屬性集D，且滿足：A=C∪D,C∩D=?，則該知識表達系統(tǒng)稱為決策表。當決策表中A中的決策屬性D的所有屬性值唯一地由條件屬性C中的屬性值決定，則稱D完全依賴于C；若D中僅有一些值由C中的屬性值決定，則稱D部分依賴于C。

在決策表中，不同的屬性可能具有不同的重要性，為了找出各種屬性的重要性，方法是從表中去掉某一屬性，然后考察沒有該屬性后的分類情況。假如去掉某屬性后，決策表的等價分類變化較大，說明該屬性在表中具有較高的重要性；否則，說明該屬性在表中具有較低的重要性。

令C和D分別為條件屬性集和決策屬性集，則屬性子集C′?C關(guān)于D的重要性定義為[9]：

σCD(C′)=γC(D)-γC-C′(D)。

(6)

特別地，當C′={a}時，屬性a∈C關(guān)于D的重要性為[9]：

σCD(a)=γC(D)-γC-{a}(D)。

(7)

2滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險評估預(yù)處理

2.1研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害概況

研究區(qū)為廣西梧州市，該市是以丘陵為主的地區(qū)，山多平地少，加上氣候濕熱，降雨量較大，各類工程建設(shè)切坡現(xiàn)象普遍。在地層巖性、地質(zhì)構(gòu)造、降雨和人類工程活動等諸多因素的影響下，地質(zhì)災(zāi)害十分發(fā)育。根據(jù)野外調(diào)查工作和地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測站的數(shù)據(jù)，歷年來地質(zhì)災(zāi)害種類有滑坡、崩塌、不穩(wěn)定斜坡和泥石流，以滑坡和崩塌為主，占災(zāi)害總數(shù)的95%左右。從規(guī)模上看，該市的地質(zhì)災(zāi)害均為小型，無中型與大型地質(zhì)災(zāi)害，但由于梧州市人口密集，且多聚居于斜坡坡腳或溝谷下游，地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生曾一度造成了嚴重的人員傷亡與財產(chǎn)損失。近年來，隨著城市規(guī)模的不斷擴大和各類工程的興建，在地質(zhì)環(huán)境遭受影響較強烈的地段，滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生次數(shù)不斷增多，分布面積明顯擴大，對人民的生命和財產(chǎn)構(gòu)成日益嚴重的威脅，直接影響社會安定和城市經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展。

圖1　地質(zhì)災(zāi)害風險評估內(nèi)容體系

2.2地質(zhì)災(zāi)害風險評估內(nèi)容體系

根據(jù)災(zāi)害風險的定義，目前，國內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害風險評估主要包括危險性分析、易損性分析和期望損失分析三方面內(nèi)容[10-11]。其中危險性分析與易損性分析是地質(zhì)災(zāi)害風險評估的基礎(chǔ)，通過危險性與易損性分析，確定地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)位置、范圍及地質(zhì)災(zāi)害活動分布密度和時間概率，進一步確定可能遭受地質(zhì)災(zāi)害的人口、財產(chǎn)、工程、資源、環(huán)境的空間分布和破壞損失率；期望損失分析則是預(yù)測地質(zhì)災(zāi)害可能導(dǎo)致的人口傷亡、經(jīng)濟損失和資源、環(huán)境的破壞損失程度，可綜合反映地質(zhì)災(zāi)害的風險水平[12]。風險評估的內(nèi)容體系見圖1。

2.3評估單元劃分

按照國土資源部地質(zhì)環(huán)境司《縣(市)地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與區(qū)劃基本要求》實施細則，結(jié)合梧州市具體情況和原始數(shù)據(jù)精度，利用GIS網(wǎng)格剖分技術(shù)，將梧州市按1km×1km劃分單元網(wǎng)格，部分邊界區(qū)不足1km×1km的單元進行適當合并或劃歸鄰近單元，研究區(qū)共劃分出1 087個評估單元格。

2.4評估指標體系構(gòu)建

根據(jù)調(diào)查結(jié)果可知，崩塌、滑坡是梧州市主要的地質(zhì)災(zāi)害類型，且梧州市內(nèi)滑坡和崩塌災(zāi)害的發(fā)育條件、分布特征、成災(zāi)機理等基本相同，因此將兩者合并考慮。基于聯(lián)合國人道主義事務(wù)部公布的自然災(zāi)害風險定義，結(jié)合梧州市地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)狀發(fā)育因素、地質(zhì)環(huán)境條件因素、人類工程活動因素和社會經(jīng)濟發(fā)展因素，從致災(zāi)因子危險性和承災(zāi)體易損性兩方面，建立梧州市滑坡地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)害風險評估指標體系。危險性評估指標體系包括歷史地質(zhì)災(zāi)害活動程度指標和環(huán)境地質(zhì)條件指標，歷史地質(zhì)災(zāi)害活動程度指標主要包括歷史災(zāi)害的強度或規(guī)模、頻次、分布密度等，考慮梧州市已發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害均為小型規(guī)模，且突發(fā)性比較明顯，因此不計面密度、體積密度及頻次指標，以點密度指標代表歷史災(zāi)害發(fā)育強度；環(huán)境地質(zhì)條件指標主要包括地形地貌條件、水文條件、地質(zhì)條件、植被條件、人類活動條件等控制災(zāi)害發(fā)育的基本條件。根據(jù)研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害成災(zāi)機理，初步確定地貌類型、坡度、河水側(cè)蝕、地層巖性、殘坡積層厚度、斷裂發(fā)育情況、年降雨量、道路工程活動和建筑工程活動9個因子為地質(zhì)災(zāi)害危險性評估指標。為便于數(shù)學模型的統(tǒng)一處理和計算機識別，將單因子定性定量數(shù)據(jù)按其對地質(zhì)災(zāi)害危險性貢獻大小進行標準化處理再量化分級[13](表1)。

表1　滑坡地質(zhì)災(zāi)害評估指標分級與量化

根據(jù)研究區(qū)以往對地質(zhì)災(zāi)害損失統(tǒng)計情況、資料的可獲取性及損失的可度量性準則，研究區(qū)承災(zāi)體易損性評估只考慮人口密度、土地資源、交通設(shè)施、房屋及其附屬價值和抗災(zāi)能力5個指標，各評估因子按四個等級進行量化分級[14](見表1)。

2.5地質(zhì)災(zāi)害空間數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

基于GIS軟件平臺，將研究區(qū)劃分的規(guī)則單元網(wǎng)格拓撲構(gòu)建形成面狀要素，并對不足1km×1km的單元網(wǎng)格進行合并處理，然后將合并處理后的單元網(wǎng)格圖層分別與研究區(qū)災(zāi)點圖、地形地貌圖、坡度圖、河流緩沖區(qū)圖、地層巖性圖、地質(zhì)構(gòu)造圖、降雨量等值線圖、交通圖、地類圖、居民區(qū)緩沖區(qū)圖等進行空間疊置分析，將各圖層的相關(guān)屬性特征賦給規(guī)則單元網(wǎng)格圖層各網(wǎng)格要素，在此基礎(chǔ)上按評估指標分級標準，計算出各單元網(wǎng)格的上述各評估指標對應(yīng)的分級量化值，構(gòu)建具備空間與屬性特征的滑坡地質(zhì)災(zāi)害單元網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫。

3基于粗糙集的滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險評估過程

3.1滑坡地質(zhì)災(zāi)害評估決策表建立

建立滑坡地質(zhì)災(zāi)害評估決策表旨在通過分析歷史地質(zhì)災(zāi)害確定影響潛在地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的關(guān)鍵因素及其權(quán)重。根據(jù)梧州市已有地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生情況，將地質(zhì)災(zāi)害點圖層與規(guī)則網(wǎng)格單元進行疊加，可建立論域U中共124個單元網(wǎng)格的歷史地質(zhì)災(zāi)害強度信息表達系統(tǒng)。令S=(U，A)是梧州市地質(zhì)災(zāi)害信息表達系統(tǒng)，其中U={u1，u2，…，u124}為研究區(qū)域，U中的元素ui為研究區(qū)域中的規(guī)則網(wǎng)格對象，A為屬性集。令C∪D，對于危險性評估，A={x1，x2，…，x9，y } ，C={x1，x2，…，x9}為條件屬性，其中，x1，x2，…，x9分別表示地貌類型、坡度、河水側(cè)蝕、地層巖性、殘坡積層厚度、斷裂發(fā)育情況、年降雨量、道路工程活動強度、建筑工程活動強度9個評估指標，D={y}為決策屬性，y表示單元網(wǎng)格歷史災(zāi)害發(fā)育強度，則該信息表達系統(tǒng)變成了危險性災(zāi)害評估決策表(見表2)；對于易損性評估，A={a1，a2，…，a5，b }，C={a1，a2，…，a5}為條件屬性，其中，a1，a2，…，a5分別表示人口密度、土地資源、交通設(shè)施、房屋及其附屬價值、防治工程5個評估指標，D=為決策屬性，b表示單元網(wǎng)格直接經(jīng)濟損失程度，則該信息表達系統(tǒng)變成了易損性評估決策表(表2)。

3.2評估指標體系優(yōu)化與權(quán)重確定

為確定影響梧州市滑坡地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的關(guān)鍵影響因子及其權(quán)重，結(jié)合粗集屬性約簡算法對表2所示的決策表進行優(yōu)化。首先根據(jù)式(1)計算決策表中條件屬性等價分類U/C、決策屬性等價分類U/D及約去某指標后的條件屬性等價分類集合U/(C-{xi})(i=1,2,…9)、U/(C-{aj})(j=1,2,…5)；然后對比分析U/(C-{xi})(i=1,2,…9)、U/(C-{aj})(j=1,2,…5)分別與各屬性決策表中的U/C是否相等，如果相等，則說明該指標在條件屬性指標中是不必要的，可以刪除。根據(jù)計算出來的結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在危險性評估決策表的9個評估指標中，有U/(C-{x5})= U/C={u1};{u2};{u3,u5};{u4};{u6};{u7};{u8};{u9};{u10};{u11};{u12}; {u13};{u14};{u15};{u16};{u17};{u18};{u19};{u20};{u21};{u22};{u23};{u24};{u25};{u26};{u27};{u28};{u29};{u30}; {u31};{u32};{u33};{u34};{u35};{u36};{u37，u73};{u38，u53};{u39};{u40，u45}; {u41};{u42};{u43};{u44};{u46};{u47，u62};{u48};{u49};{u50};{u51};{u52，u72};{u54};{u55，u71};{u56};{u57};{u58};{u59};{u60};{u61}; {u63};{u64};{u65}; {u66};{u67};{u68};{u69};{u70}; {u74};{u75};{u76};{u77};{u78};{u79};{u80};{u81};{u82};{u83};{u84}; {u85}; {u86}; {u87};{u88}; {u89，u90};{u91};{u92};{u93};{u94};{u95};{u96};{u97};{u98};{u99};{u100};{u101};{u102}; {u103};{u104}; {u105};{u106};{u107};{u108};{u109};{u110，u111};{u112};{u113};{u114};{u115};{u116};{u117};{u118};{u119，u120};{u121}; {u122};{u123};{u124}。因此，指標x5即殘坡積層厚度在該指標體系中是不必要的，危險性評估指標體系簡化為其余8個指標；易損性評估指標個數(shù)不變。

表2　滑坡地質(zhì)災(zāi)害評估決策表

表3　滑坡地質(zhì)災(zāi)害評估指標權(quán)重表

在上述等價分類的基礎(chǔ)上，由式(2)進一步計算出各等價分類U/(C-{xi})相對于決策分類U/D的正域為[14]：

pos(C-{xi})(D)={u∈U|[u](C-{xi})?U/(D)}(i=1;2;…;9)。

(8)

在決策表1中，各指標對地質(zhì)災(zāi)害的影響具有不同的重要性，根據(jù)粗集的依賴度及重要性定義，構(gòu)建決策表中各指標權(quán)重ω(xi)計算公式[15]：

(9)

式中：m為評估指標總數(shù)，對于易損性評估，則將式(8)和(9)中的xi替換為aj(j=1,2…,5)。由式(8)與(9)計算出決策表中各指標權(quán)重(見表3)。

3.3滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險等級劃分與區(qū)劃

根據(jù)研究區(qū)評估指標體系各因子權(quán)重及其評分值，構(gòu)建研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險度及易損度評估分值計算公式：

(10)

式中：ω(xi)表示各評估因子權(quán)重;Vij表示第j個對象的第i個指標對應(yīng)的單因子分值;m表示評估因子總個數(shù);n表示評估對象的總個數(shù)。

按式(10)，計算研究區(qū)各單元網(wǎng)格的危險度及易損度評估分值。通過將實際發(fā)生的滑坡地質(zhì)災(zāi)害密度數(shù)據(jù)與地質(zhì)災(zāi)害危險性分區(qū)進行對比分析，極高、高、中、低地質(zhì)災(zāi)害危險區(qū)對應(yīng)的地質(zhì)災(zāi)害密度分別為：2.33處/km2、0.43處/km2、0.26處/km2、0.08處/km2，發(fā)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害危險度越高的地區(qū)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的密度相應(yīng)偏高，與實際情況吻合,說明運用粗糙集開展滑坡地質(zhì)災(zāi)害評估的方法和技術(shù)手段是可行的。根據(jù)聯(lián)合國人道主義事務(wù)部1992年公布的自然災(zāi)害風險計算所采用的表達式：“風險度(R)=危險度(H)×易損度(V)”[16-17]，研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險度可在區(qū)內(nèi)滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險性分析和承災(zāi)體易損性分析結(jié)果的基礎(chǔ)上計算得出，將研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險評估分值劃分為4個等級[18]，即極高風險、高風險、中風險和低風險。利用GIS軟件制作研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險性分級柵格圖(圖2a)，并統(tǒng)計得出各風險等級的單元網(wǎng)格數(shù)和面積比(表4)。

表4　滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險度等級劃分

進一步將研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險性分區(qū)圖與各基礎(chǔ)要素圖層疊加，根據(jù)各分區(qū)的滑坡地質(zhì)災(zāi)害主要威脅對象、基礎(chǔ)地理要素、地質(zhì)環(huán)境條件等的不同，將各分區(qū)進一步劃分為若干亞區(qū)，

得出圖像疊加分割后的各亞區(qū)分布特征(表5)和滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險專題圖(圖2b)。

(a) 柵格圖

(b)專題圖圖2　研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害風險性分區(qū)圖

區(qū)(代號)亞區(qū)代號亞區(qū)名稱面積百分比/%主要災(zāi)害類型主要威脅對象極高風險區(qū)(Ⅰ)Ⅰ1萬秀區(qū)段桂江河東亞區(qū)1.03滑坡、崩塌、泥石流建城區(qū)建筑、人口Ⅰ2蝶山區(qū)段桂江河西亞區(qū)1.45滑坡、崩塌建城區(qū)建筑、人口Ⅰ3207國道旺甫鎮(zhèn)段亞區(qū)2.41滑坡、崩塌沿線交通、住宅Ⅰ4321國道城東鎮(zhèn)亞區(qū)0.25滑坡、崩塌沿線交通、住宅Ⅰ5321國道倒水鎮(zhèn)段亞區(qū)0.66滑坡、崩塌沿線交通、住宅Ⅰ6190縣道夏郢鎮(zhèn)段亞區(qū)0.64滑坡、崩塌沿線交通、住宅極高風險區(qū)(Ⅱ)Ⅱ1321國道沿線亞區(qū)3.71滑坡、崩塌沿線交通、住宅Ⅱ2207國道沿線亞區(qū)4.83滑坡、崩塌沿線交通、住宅Ⅱ3夏郢鎮(zhèn)縣道沿線亞區(qū)4.65滑坡沿線交通、住宅Ⅱ4其它亞區(qū)1.17滑坡鄉(xiāng)村道路、住宅、農(nóng)田中風險區(qū)(Ⅲ)Ⅲ1城東鎮(zhèn)扶典-思扶村-華堂村亞區(qū)3.55滑坡、崩塌交通、住宅、農(nóng)田Ⅲ2旺甫鎮(zhèn)老義-八會村亞區(qū)2.28滑坡鄉(xiāng)村道路、住宅、農(nóng)田Ⅲ3旺甫鎮(zhèn)勝坡-紅山-大盈村亞區(qū)3.18滑坡、崩塌鄉(xiāng)村道路、住宅、農(nóng)田Ⅲ4倒水鎮(zhèn)鄉(xiāng)村公路沿線亞區(qū)6.84滑坡、崩塌沿線交通、住宅、農(nóng)田Ⅲ5長洲鎮(zhèn)正陽-寺沖-長地村亞區(qū)3.57滑坡住宅、水利樞紐Ⅲ6夏郢鎮(zhèn)毓秀村-旺甫鎮(zhèn)龍洞村道路沿線亞區(qū)8.17滑坡鄉(xiāng)村住宅Ⅲ7其它亞區(qū)2.85滑坡、崩塌鄉(xiāng)村住宅、農(nóng)田低風險區(qū)(IV)48.76滑坡、崩塌鄉(xiāng)村住宅

4結(jié)論

(1)根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害風險評估內(nèi)容體系，分別開展梧州市滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險性評估與承災(zāi)體易損性評估。結(jié)合研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征、地形地貌及災(zāi)害誘發(fā)因素等，選取地貌類型、坡度、河水側(cè)蝕、地層巖性、殘坡積層厚度、斷裂發(fā)育情況、年降雨量、道路工程活動和建筑工程活動9個因子作為滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險性評估指標；選取人口密度、土地資源、交通設(shè)施、房屋及其附屬價值和抗災(zāi)能力5個因子作為承災(zāi)體易損性評估指標。

(2)采用地理信息系統(tǒng)技術(shù)與粗糙集相結(jié)合的方法開展滑坡地質(zhì)災(zāi)害評估是可行的。此方法在反映地質(zhì)災(zāi)害不確定性的同時，可以通過對數(shù)據(jù)約簡發(fā)現(xiàn)最小數(shù)據(jù)集，排除多余的評估指標，并且可以挖掘評估指標數(shù)據(jù)中隱藏的模式，使評估因子權(quán)重確定具有很好的客觀性，并對結(jié)果提供直觀可視的解釋。

(3)研究結(jié)果表明，研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害極高風險區(qū)約占梧州市總面積的6.44%，主要沿傍山而建的城鎮(zhèn)和切坡坡度、坡高較大的交通干線分布；地質(zhì)災(zāi)害高風險區(qū)約占梧州市總面積的14.36%，主要沿國道等交通干線切坡坡度較大處分布；地質(zhì)災(zāi)害中風險區(qū)約占梧州市總面積的30.44%，主要沿縣道、鄉(xiāng)道及居民點附近切坡坡度較大處呈帶狀或面狀分布；其余地區(qū)均為地質(zhì)災(zāi)害低風險區(qū)，約占梧州市總面積的48.76%。

參考文獻：

[1]謝波．公路路基地質(zhì)災(zāi)害危險性評價指標與方法研究[D]．西安：長安大學，2009．

[2]黃潤秋，許向?qū)?，唐川，等．地質(zhì)環(huán)境評價與地質(zhì)災(zāi)害管理[M]．北京：科學出版社，2008．

[3]黃崇福．風險分析基本方法探討[J]．自然災(zāi)害學報，2011，20(5)：1-10．

[4]齊信，唐川，陳州豐，等．地質(zhì)災(zāi)害風險評價研究[J]．自然災(zāi)害學報，2012，21(5)：33-40．

[5]李德仁，王樹良，李德毅．空間數(shù)據(jù)挖掘理論與應(yīng)用[M]．北京：科學出版社，2006．

[6]Pawlak Z. Rough sets[J]. International Journal of Computer and Information Sciences,1982,11(5):341-356．

[7]王國胤，姚一豫，于洪．粗糙集理論與應(yīng)用研究綜述[J]．計算機學報，2009，32(7)：1229-1246．

[8]張文修，吳志偉，張吉業(yè)，等．粗糙集理論與方法[M]．北京：科學出版社，2001．

[9]蔡樂才，姚行艷．基于粗集理論的屬性約簡算法[J]．四川理工學院學報：自然科學版，2009，22(l)：34-37.

[10]倪長健，王杰．再論自然災(zāi)害風險的定義[J]．災(zāi)害學，2012，27(3)：1-5．

[11]馬寅生，張業(yè)成，張春山，等．地質(zhì)災(zāi)害風險評價的理論與方法[J]．地質(zhì)力學學報，2004，10(1)：7-18．

[12]婁丹丹．基于RS和GIS的城市地質(zhì)災(zāi)害風險評價研究——以重慶市北碚城區(qū)為例 [D]． 重慶：西南大學，2009．

[13]賀為民．地質(zhì)災(zāi)害危險性評估分級因素的探討[J]．災(zāi)害學，2013，28(3)：111-116．

[14]倪曉嬌，南穎．基于GIS 的長白山地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風險綜合評估[J]．自然災(zāi)害學報，2014，23(1)：112-120．

[15]李雯靜，毋河海．GIS數(shù)據(jù)分析中權(quán)重確定的粗集方法研究[J]．測繪科學，2007，32(l)：70-72．

[16]Blaikie P M, Wisner B, Davis L,etc．At risk：Natural hazards, people's vulnerability and disasters[M]. London:Routledge,2003．

[17]Shook G．An assessment of disaster risk and its management in Thailand[J]. Disaster,1997, 21(1):77-88.

[18]張鵬，李寧．我國自然災(zāi)害風險分級方法的標準化[J]．災(zāi)害學，2014，29(2)：60-64．

李菁，祁麗燕. 不同路徑進入廣西內(nèi)陸臺風氣候特征分析[J].災(zāi)害學, 2015,30(2):115-119. [Li jing and Qi Liyan. Climatic characteristics of typhoon into interior Guangxi from different paths[J]. Journal of Catastrophology, 2015,30(2)：115-119.]

Risk Assessment of Landslides Geological DisastersBased on Rough Set and GIS——Taking Guangxi Wuzhou as an Example

Liu Yanhua and Ye Guohua

(SchoolofLandResourcesandSurveying,GuangxiNormalUniversity,Nanning530001,China)

Abstract:According to geological environment conditions and development of geological disasters in Wuzhou city, nine indicators, are chosen for risk assessment of landslides geological disasters, as landform type, slope, river side erosion, formation lithology, eluvial layer thickness, fracture development, annual rainfall, road engineering activities and construction activities. In vulnerability assessment on disaster bearing bodies, five indicators as population density, land resources, traffic facilities, value of housing and its ancillary and disaster reduction capabilities are selected. By means of GIS spatial analysis technology and rough set theory, the study area is divided into evaluation unit, the knowledge representation system and decision table of hazard assessment and vulnerability assessment are constructed, and then the decision table is optimized and the weight of each index is calculated. Combined with the model for risk assessment of landslides geological disasters, the risk of geological disasters is divided into extremely high risk, high risk, middle risk and low risk. Among which, extremely high risk area accounts for about 6.44%, mainly along the towns built at the side of the mountain and traffic arteries with larger and higher slope. The results show that, the combination method of rough sets and GIS can reliably evaluate the risk of geological disasters; it has reference significance for geological disasters risk assessment in similar area.

Key words:rough set; GIS; landslide geological disaster; hazard assessment; vulnerability assessment; risk assessment

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2015.02.021

中圖分類號：P694；P208；X4

文獻標志碼：A

文章編號：1000-811X(2015)02-0108-07

作者簡介：劉彥花(1972-)，女，湖南衡陽人，博士，副教授，從事地理信息系統(tǒng)應(yīng)用與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究．E-mail：lyhlucy@sina.com.

基金項目：廣西自然科學基金項目(2013GXNSFAA019287)；國家自然科學基金(41461116)

收稿日期：2014-05-04修回日期：2014-06-10