基于GIS的貴州省滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

陳倩羽，李為樂，簡(jiǎn)季

(1.成都理工大學(xué)國(guó)土資源部地學(xué)空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都　610059；2.成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都　610059)

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基于GIS的貴州省滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

陳倩羽1，李為樂2，簡(jiǎn)季1

(1.成都理工大學(xué)國(guó)土資源部地學(xué)空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都610059；2.成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都610059)

摘要：中國(guó)是受滑坡危害最嚴(yán)重的國(guó)家之一，滑坡的突發(fā)性和泛生性嚴(yán)重威脅到社會(huì)發(fā)展及人類生活。從宏觀上研究滑坡災(zāi)害分布規(guī)律并進(jìn)行危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)具有戰(zhàn)略性指導(dǎo)意義。貢獻(xiàn)率是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用指標(biāo)，指某因素增長(zhǎng)量占總增長(zhǎng)量的比重。本文引入貢獻(xiàn)率法以定量分析各因素與滑坡的關(guān)系，參考國(guó)內(nèi)滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究，選取7個(gè)指標(biāo)：地層巖性、斷層、河流、道路、NDVI(歸一化植被指數(shù))、坡度、坡高。本文以貴州省為例，運(yùn)用ArcGIS、Yaahp、SAGA等軟件平臺(tái)來(lái)評(píng)價(jià)滑坡危險(xiǎn)性。結(jié)果顯示：(1)侏羅紀(jì)地層、斷層250 m內(nèi)、河流400 m內(nèi)、道路1km內(nèi)、NDVI小于0.3、坡度15°～25°、坡高低于50 m范圍內(nèi)對(duì)貴州省滑坡發(fā)育最有利；(2)貴州省滑坡災(zāi)害高危險(xiǎn)區(qū)主要分布于六盤水市、遵義市西北部和銅仁市西部，低危險(xiǎn)區(qū)主要分布于銅仁市東部和黔東南苗族侗族自治州東部。研究結(jié)果表明該方法能夠定量且客觀地描述滑坡分布規(guī)律及評(píng)價(jià)危險(xiǎn)性，且具有可移植性。

關(guān)鍵詞：滑坡；危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)；貢獻(xiàn)率；地理信息系統(tǒng)；貴州省

1前言

自20世紀(jì)80年代以來(lái)，隨著中國(guó)高速發(fā)展與自然環(huán)境影響，滑坡成為頻度最高、損失最大的地質(zhì)災(zāi)害類型，且有逐年加重趨勢(shì)[1]?；路植家?guī)律是研究滑坡的基礎(chǔ)，對(duì)滑坡防治與預(yù)測(cè)有著至關(guān)重要的作用，有利于判斷滑坡成因與類型，并采取相應(yīng)合理防治措施，對(duì)工程安全、環(huán)境保護(hù)有理論和實(shí)際意義[2]。危險(xiǎn)性被定義為“在某一特定時(shí)間內(nèi)，某一特定地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率”，危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)即定量分析此概率[3]。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者近年來(lái)利用GIS對(duì)區(qū)域性滑坡分布規(guī)律及危險(xiǎn)性做了較多研究,并取得了較好的研究成果。例如劉麗娜等研究各影響因子對(duì)滑坡影響程度，從而構(gòu)建滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[4]，高振記等基于信息量模型對(duì)深圳市滑坡危險(xiǎn)性進(jìn)行區(qū)劃[5]，許沖等分析汶川、玉樹和蘆山地震誘發(fā)滑坡的特征參數(shù)及空間分布規(guī)律時(shí)采用了控制變量法[6-8]。但目前研究?jī)?nèi)容主要是確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和權(quán)重模型等幾個(gè)方面，對(duì)歷史災(zāi)害點(diǎn)重視性不足，或?qū)?zāi)害點(diǎn)密度作為評(píng)價(jià)指標(biāo)之一，或只以災(zāi)害點(diǎn)驗(yàn)證危險(xiǎn)性評(píng)估結(jié)果[9]。前者認(rèn)為歷史滑坡點(diǎn)有二次滑坡危險(xiǎn)性，卻對(duì)預(yù)測(cè)新滑坡發(fā)生有不利影響；后者從理論出發(fā)但對(duì)該區(qū)域?qū)嶋H情況知之甚少，在不同地理環(huán)境、不同人文環(huán)境下，影響滑坡發(fā)育的因素也大不相同。

貢獻(xiàn)率是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用效益指標(biāo)之一，用于分析各因素對(duì)結(jié)果的作用程度，即某因素增長(zhǎng)量與總增長(zhǎng)量的比重。通過(guò)研究文獻(xiàn)可知，國(guó)內(nèi)將貢獻(xiàn)率引入滑坡分布規(guī)律及危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的研究并不多，國(guó)外對(duì)滑坡危險(xiǎn)性區(qū)劃研究雖然較早，但貢獻(xiàn)率方面文獻(xiàn)卻較為少見[5; 10-13]。本文引入貢獻(xiàn)率法對(duì)影響滑坡發(fā)育的主要因子進(jìn)行研究，即對(duì)不同評(píng)價(jià)指標(biāo)及同一指標(biāo)下不同級(jí)別分別研究，從而客觀地掌握貴州省滑坡分布規(guī)律特征，并定性地對(duì)貴州省滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性作出評(píng)價(jià)。

2數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

2.1研究區(qū)概況

貴州省位于中國(guó)西南部高原山地，介于24°37′～29°13′N和103°36′～109°35′E之間(圖1)。貴州屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，河流眾多，地帶性植被為中亞熱帶常綠闊葉林，巖溶地貌發(fā)育典型，是喀斯特分布最廣的省。貴州受新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)影響，地貌差異較大，且地形起伏程度和溝谷發(fā)育密度等特征不一, 導(dǎo)致滑坡分布的數(shù)量、規(guī)模、危害性都有著明顯的差異[9]。

圖1　貴州省滑坡災(zāi)害點(diǎn)分布圖

2.2指標(biāo)選取

許多文獻(xiàn)表明產(chǎn)生滑坡的基本要素是斜坡地形，因?yàn)槠麦w為達(dá)到更穩(wěn)定狀態(tài)而有降低勢(shì)能的需求。而由于巖性不同，巖土體的抗剪、抗風(fēng)化、抗水能力也不同，不同地質(zhì)時(shí)期的巖土體，即使有著相似的成因，其滑坡密度也各不相同[14]。巖體受斷層切割影響，其連續(xù)性和完整性遭到破壞，導(dǎo)致軟弱結(jié)構(gòu)面向下滑動(dòng)，而且河流沖刷坡地基部為滑坡創(chuàng)造了臨空面，水流沿裂隙滲入巖土體使其軟化，更大大的增加了滑坡的發(fā)生[6]。森林植被也是保持坡體表面環(huán)境平衡的重要因素[5]。近年來(lái)人類不合理地開發(fā)地面及地下資源，破壞了斜坡穩(wěn)定性，是滑坡的主要誘因。

本文參考國(guó)內(nèi)危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，并結(jié)合貴州實(shí)際情況，選取以下7個(gè)指標(biāo)：地層巖性、斷層、河流、道路、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、坡度、坡高。坡高即相對(duì)高程，代表該點(diǎn)至坡底水準(zhǔn)面的垂直距離。

2.3數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用歷史滑坡災(zāi)害點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)自全國(guó)1∶10 000地質(zhì)災(zāi)害普查，分布如圖1。河流矢量數(shù)據(jù)為貴州省主要河流(如圖6)，道路矢量數(shù)據(jù)為貴州省縣級(jí)以上道路(如圖8)。NDVI數(shù)據(jù)來(lái)源于“中國(guó)草業(yè)開發(fā)與生態(tài)建設(shè)”網(wǎng)站(www.ecograss.com.cn)，如圖10所示。DEM數(shù)據(jù)空間分辨率為30 m，坡度數(shù)據(jù)由DEM經(jīng)ArcGIS 10.3處理得到(如圖12)，坡高數(shù)據(jù)由DEM經(jīng)SAGA 2.1處理得到(如圖13)。

為方便圖表顯示，本文地質(zhì)巖性采用統(tǒng)一編碼表示(圖2)。Pt元古界、Z*震旦紀(jì)、∈寒武紀(jì)、O*奧陶紀(jì)、S*志留紀(jì)、D*泥盆紀(jì)、C*石炭紀(jì)、P*二疊紀(jì)、T*三疊紀(jì)、J*侏羅紀(jì)、K*白堊紀(jì)、E*古近紀(jì)、N*新近紀(jì)、Q第四紀(jì)。

圖2　貴州省地層分布圖

2.4分級(jí)貢獻(xiàn)率

為了研究貴州省區(qū)域性滑坡分布規(guī)律，本文將每個(gè)指標(biāo)分級(jí)，利用ArcGIS 10.3軟件統(tǒng)計(jì)各指標(biāo)與災(zāi)害點(diǎn)的關(guān)系，即每個(gè)滑坡點(diǎn)所處級(jí)別，得到各級(jí)面積、對(duì)應(yīng)災(zāi)害點(diǎn)數(shù)量，滑坡密度即為災(zāi)害點(diǎn)數(shù)量與此級(jí)面積之商。

將滑坡密度均分10份，賦予對(duì)應(yīng)0.1至1的值，判斷各級(jí)滑坡密度屬值，得分級(jí)貢獻(xiàn)率。分級(jí)貢獻(xiàn)率與滑坡密度成正相關(guān)，即某級(jí)別滑坡密度越高，則此級(jí)別對(duì)此指標(biāo)的貢獻(xiàn)率越高。

2.5指標(biāo)貢獻(xiàn)率

本文擬通過(guò)層次分析法(AHP)來(lái)對(duì)各指標(biāo)賦予權(quán)重，AHP是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家提出的多目標(biāo)多準(zhǔn)則的決策分析方法，通過(guò)指標(biāo)間兩兩進(jìn)行重要性對(duì)比，構(gòu)建判斷矩陣，最終計(jì)算得到權(quán)重[4]。但傳統(tǒng)AHP采用九標(biāo)度構(gòu)造多因子判斷矩陣，主要引入專家理論或以往經(jīng)驗(yàn)，易造成片面性與主觀性[3]。

故本文使用指標(biāo)貢獻(xiàn)率來(lái)盡量客觀地對(duì)各指標(biāo)重要程度排序，利用Yaahp和ArcGIS 10.3 軟件，得到各指標(biāo)權(quán)重及貴州省滑坡危險(xiǎn)性分布圖。

3結(jié)果

3.1分級(jí)貢獻(xiàn)率結(jié)果

3.1.1地層巖性

元古界、震旦紀(jì)、寒武紀(jì)由于年代久遠(yuǎn)，大多是經(jīng)過(guò)膠結(jié)或深變質(zhì)的巖石[1]。二疊紀(jì)、三疊紀(jì)、侏羅紀(jì)為重要的成煤時(shí)代，且多為砂巖、泥巖互層，軟質(zhì)巖體易風(fēng)化、親水性強(qiáng)，導(dǎo)致力學(xué)強(qiáng)度降低[14]。古近紀(jì)作為新生代地層，成巖程度較低，故斜坡體穩(wěn)定性較差，滑坡密度高[2]。第四紀(jì)往往依附于下伏地層而存在，有時(shí)并非其母巖地層，本文地層巖性數(shù)據(jù)中第四紀(jì)面積較小，也是由于記錄點(diǎn)鉆孔深度多超過(guò)第四紀(jì)巖土體厚度。

由圖3可知，J*侏羅紀(jì)、E*古近紀(jì)、S*志留紀(jì)的滑坡密度最大，即對(duì)貴州省滑坡分級(jí)貢獻(xiàn)率最高，其次是O*奧陶紀(jì)、T*三疊紀(jì)、P*二疊紀(jì)，C*石炭紀(jì)的分級(jí)貢獻(xiàn)率最低。P*二疊紀(jì)與T*三疊紀(jì)滑坡個(gè)數(shù)占總滑坡數(shù)量55.39%，但由于此地層在貴州分布廣泛，因此滑坡密度并不高。

圖3　貴州省地層巖性與滑坡分布關(guān)系圖

3.1.2斷層

由圖4、圖5可知，斷層1 500 m緩沖區(qū)范圍內(nèi)，距斷層越近滑坡密度越高。但距斷層1 500 m以外滑坡密度為0.030個(gè)/km2，分級(jí)貢獻(xiàn)率第三，表明僅55.4%滑坡與斷層有密切聯(lián)系。

3.1.3河流

由圖6、圖7可知，距河流越近滑坡密度越高，距河流1 000 m以外的滑坡密度為0.028個(gè)/km2，此級(jí)分級(jí)貢獻(xiàn)率最低，表明河流不僅對(duì)16.7%滑坡有至關(guān)重要作用，對(duì)其余88.77%面積仍起到一定作用。

3.1.4道路

由圖8、圖9可知，滑坡密度與距道路距離有著密不可分的聯(lián)系，基本呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，但2 000～3 000 m緩沖區(qū)滑坡密度略高于1 000～2 000 m，表明道路并非第三級(jí)滑坡的決定性因素。

3.1.5NDVI(歸一化植被指數(shù))

由圖10、圖11可知，植被覆蓋率越高滑坡密度越低，呈現(xiàn)明顯負(fù)相關(guān)。表明植被覆蓋率雖然不是直接影響滑坡發(fā)生的因素，但卻是松散堆積物是否會(huì)轉(zhuǎn)化成滑坡物質(zhì)來(lái)源的關(guān)鍵。

3.1.6地形

由圖12、圖13、圖14、圖15可知，坡度近正態(tài)分布，坡高基本呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，在坡度45°～89°、坡高大于300 m的區(qū)域較上一級(jí)滑坡密度略高，坡度15°～25°、坡高小于50 m時(shí)滑坡密度最高，表明在近坡底坡度抬升部位最易發(fā)生滑坡。

3.1.7分級(jí)貢獻(xiàn)率

將滑坡密度歸一化為分級(jí)貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表1。

3.2指標(biāo)貢獻(xiàn)率結(jié)果

據(jù)3.1.1～3.1.7結(jié)果，參考國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)，綜合以下因素：(1)各指標(biāo)趨勢(shì)合理性，例如NDVI與張文君[15]研究一致，植被覆蓋程度與滑坡密度呈負(fù)相關(guān)；(2)各指標(biāo)滑坡密度最大值與最小值之差，即該指標(biāo)影響滑坡發(fā)育程度差異；(3)各級(jí)面積分布狀況，例如河流指標(biāo)第五級(jí)面積高達(dá)88.77%，

表明河

圖4　貴州省斷層分布圖

圖5　貴州省斷層與滑坡分布關(guān)系圖

分級(jí)貢獻(xiàn)率地層巖性斷層緩沖區(qū)/m河流緩沖區(qū)/m道路緩沖區(qū)/mNDVI坡度/°坡高/m0.1Pt、Z*、∈、D*、C*、K*、Q1000～1500>1000>30000.8～135～45、45～89200～3000.2N*0～5300～22280.3O*、P*、T*500～750、750～1000800～10001000～20000.4>1500600～8002000～30000.5～0.825～35100～2000.50.60.3～0.50.7400～6000.8S*250～5005～1550～1000.9E*1J*0～2500～4000～10000～0.315～250～50

圖6　貴州省河流分布圖

圖7　貴州省主要河流與滑坡分布關(guān)系圖

圖8　貴州省道路分布圖

圖9　貴州省主要道路與滑坡分布關(guān)系圖

圖10　貴州省歸一化植被指數(shù)分級(jí)圖

圖11　貴州省植被與滑坡分布關(guān)系圖

圖12　貴州省坡度分級(jí)圖

圖13　貴州省坡高分級(jí)圖

圖14　貴州省坡度與滑坡分布關(guān)系圖

圖15　貴州省坡高與滑坡分布關(guān)系圖

流對(duì)貴州省大部分地區(qū)并沒有起決定性作用。以此對(duì)滑坡危險(xiǎn)性貢獻(xiàn)程度排序：地層巖性>坡度>NDVI>道路>河流>坡高>斷層。

為了確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，本文采用層次分析法，比較矩陣及權(quán)重如表2，一致性檢驗(yàn)值為0.024 2。

表2　評(píng)價(jià)指標(biāo)比較矩陣及權(quán)重

3.3滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

根據(jù)上述研究結(jié)果，在ArcGIS平臺(tái)中繪制出貴州省滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)圖，將危險(xiǎn)性0～0.4劃為低危險(xiǎn)區(qū)、0.4～0.5為較低危險(xiǎn)區(qū)、0.5～0.6為中危險(xiǎn)區(qū)、0.6～0.7為較高危險(xiǎn)區(qū)、0.7～1為高危險(xiǎn)區(qū)，劃分等級(jí)后如圖16。

用滑坡災(zāi)害點(diǎn)驗(yàn)證危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)區(qū)劃，結(jié)果如圖17，高危險(xiǎn)區(qū)滑坡密度與低危險(xiǎn)區(qū)相差0.12個(gè)/km2，表明該方法能夠科學(xué)準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性。高危險(xiǎn)區(qū)需要加強(qiáng)滑坡防治，最大程度地降低滑坡造成的損失。

圖16　貴州省滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性分級(jí)圖

圖17　貴州省滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性與滑坡分布關(guān)系圖

4結(jié)論與討論

本文采用貢獻(xiàn)率法對(duì)貴州省滑坡分布規(guī)律進(jìn)行研究，并評(píng)價(jià)了滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性。得到以下結(jié)論：

(1) 對(duì)貴州省滑坡分級(jí)貢獻(xiàn)率最高的分別是：侏羅紀(jì)地層、斷層250 m緩沖區(qū)內(nèi)、河流400 m緩沖區(qū)內(nèi)、道路1 km緩沖區(qū)內(nèi)、NDVI小于0.3、坡度15°～25°、坡高低于50 m，即在此環(huán)境下對(duì)滑坡發(fā)育最有利。

(2) 在貴州省內(nèi)，滑坡危險(xiǎn)性指標(biāo)貢獻(xiàn)率排序?yàn)椋旱貙訋r性>坡度>NDVI>道路>河流>坡高>斷層，即地層巖性是影響滑坡發(fā)育最主要的因子，其次為坡度因子。

(3) 貴州省滑坡災(zāi)害高危險(xiǎn)性區(qū)主要分布于六盤水市、遵義市西北部和銅仁市西部，低危險(xiǎn)區(qū)主要分布于銅仁市東部和黔東南苗族侗族自治州東部。

該結(jié)果不僅能對(duì)貴州省防災(zāi)減災(zāi)工作有指導(dǎo)作用，還能為生態(tài)環(huán)境保護(hù)、工程建設(shè)等提供決策支持。以貢獻(xiàn)率法研究災(zāi)害危險(xiǎn)性具有一定通用性，基于該區(qū)域?qū)嶋H情況作出評(píng)價(jià)，且更具有客觀性。

滑坡災(zāi)害發(fā)生通常是多個(gè)因素共同作用的結(jié)果，本文選取的7個(gè)指標(biāo)并不一定能完全表現(xiàn)，下一步工作是研究降雨量與滑坡災(zāi)害之間的深層關(guān)系以及如何更加客觀地選取評(píng)價(jià)指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

[1]黃潤(rùn)秋.20世紀(jì)以來(lái)中國(guó)的大型滑坡及其發(fā)生機(jī)制[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2007,26(03):433-454.

[2]成永剛.滑坡的區(qū)域性分布規(guī)律與防治方案研究[D].成都:西南交通大學(xué),2013.

[3]陳曉利,祁生文,葉洪.基于GIS的地震滑坡危險(xiǎn)性的模糊綜合評(píng)價(jià)研究[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,(3):1-6.

[4]劉麗娜,許沖,徐錫偉,等.GIS支持下基于AHP方法的2013年蘆山地震區(qū)滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[J].災(zāi)害學(xué),2014,29(4):183-191.

[5]高振記,鄔倫,趙興征.基于GIS的深圳市滑坡危險(xiǎn)性區(qū)劃研究[J].災(zāi)害學(xué),2014,29(1):67-74.

[6]許沖,徐錫偉,戴福初,等.2010年4月14日玉樹地震滑坡空間分布與控制變量分析[J].工程地質(zhì)學(xué)報(bào),2011,19(4):505-510.

[7]許沖,戴福初,肖建章.“5.12”汶川地震誘發(fā)滑坡特征參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2011,20(4):147-153.

[8]許沖,肖建章.2013年蘆山地震滑坡空間分布分析——以太平鎮(zhèn)東北方向的一個(gè)典型矩形區(qū)為例[J].地震地質(zhì),2013,35(2):436-451.

[9]李蕾.基于GIS的貴州省滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[D].北京:北京林業(yè)大學(xué),2011.

[10]唐亞明,張茂省,薛強(qiáng),等.滑坡監(jiān)測(cè)預(yù)警國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評(píng)述[J].地質(zhì)論評(píng),2012,58(3):533-541.

[11]Zhang J, Gurung D R, Liu R, et al. Abe Barek landslide and landslide susceptibility assessment in Badakhshan Province, Afghanistan[J]. Landslides,2015,12(3):597-609.

[12]Aristizábal E, García E, Martínez C. Susceptibility assessment of shallow landslides triggered by rainfall in tropical basins and mountainous terrains[J].Natural Hazards, 2015,78(1):621-634.

[13]Vranken L, Vantilt G, Eeckhaut M V D, et al. Landslide risk assessment in a densely populated hilly area[J].Landslides, 2015,12(4):787-798.

[14]王志旺.基于GIS技術(shù)的區(qū)域滑坡分形特征分析與危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[D].武漢:中國(guó)地質(zhì)大學(xué),2010.

[15]張文君.滑坡災(zāi)害遙感動(dòng)態(tài)特征監(jiān)測(cè)及其預(yù)測(cè)分析研究[D].成都:西南交通大學(xué),2007.

GIS-BASED EVALUATION OF LANDSLIDE HAZARD IN GUIZHOU PROVINCE

CHEN Qian-yu1, LI Wei-le2, JIAN Ji1

(1.Key Laboratory of Geoscience Spatial Information Technology, Ministry of Land and Resources of the P.R.China,Chengdu University of Technology,Chengdu610059,China; 2.National Laboratory of Geo-hazard Prevention and Geo-environment Protection, Chengdu University of Technology, Chengdu610059,China)

Abstract:China is one of the most serious landslide hazards affected countries. The sudden and general of landslide harm badly to the development of social economy and people’s life. The macro study of regional distribution of landslides and make a hazard assessment have strategic significance for landslide prevention. Contribution rate is a commonly used statistical indicator, referring to the amount of certain factors increase the proportion of the total increment. The study introduces the contribution rate method with quantitative analysis of the relationship between the factors and landslides. Referenced to national evaluation of the risk of landslide, seven indicators are selected: Lithology, fault, river, road, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), slope gradient, slope height. This paper take Guizhou Province as an example by using ArcGIS, Yaahp, SAGA software platforms to evaluate landslide hazard. The results are as follows: (1)Jurassic strata, fault within 250m, river within 400m, roads within 1 km, NDVI less than 0.3, Slope between 15°～25 °, high slope in the range of less than 50m are the mainly factors to the development of landslide in Guizhou province. (2)High risk of landslide disaster area in Guizhou Province are mainly distributed in the Liupanshui city, northwest of Zunyi city and west of Tongren city, low-risk area is mainly distributed in the east of Tongren city and east of Miao-Dong Autonomous Prefecture of Qiandongnan. The results show that the method can describe the distribution of landslide quantitatively and take risk assessment objectively. We suggest that this method could be extended to other landslides.

Key words：Landslide；Hazard assessment；Distribution rate；GIS；Guizhou province

文章編號(hào)：1006-4362(2016)02-0073-011

收稿日期：2015-12-03改回日期：2016-03-17

基金項(xiàng)目：國(guó)土資源部地學(xué)空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(KLGSIT2015-02)；成都理工大學(xué)中青年骨干教師培養(yǎng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(JXGG201507)

中圖分類號(hào)：P642.22

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

作者簡(jiǎn)介：陳倩羽(1992-)，女，碩士研究生，測(cè)繪工程專業(yè)，研究方向?yàn)?S技術(shù)與數(shù)字國(guó)土。E-mail：438549872@163.com