基于GIS和模糊綜合評判法的重慶涪陵區(qū)地質災害易發(fā)性區(qū)劃

王 駿 李東林 覃 偉

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基于GIS和模糊綜合評判法的重慶涪陵區(qū)地質災害易發(fā)性區(qū)劃

王 駿1李東林2覃 偉2

（1.重慶市地勘局208水文地質工程地質隊，重慶 400700）（2.重慶工程職業(yè)技術學院，重慶 400037)

針對傳統(tǒng)地質災害易發(fā)性區(qū)劃存在的問題，利用模糊綜合評判法，構建模糊集合，建立多級模糊綜合評判模型．選取6個因子作為區(qū)劃指標，通過指標等級賦值及隸屬函數(shù)的構造，闡明了地質災害易發(fā)程度定量計算依據(jù)；利用地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)疊加分析工具，獲得地質災害易發(fā)性區(qū)劃圖．經(jīng)過對比分析，基于模糊綜合評判法的易發(fā)性分區(qū)更符合客觀實際．

重慶涪陵區(qū)；模糊綜合評判法；地質災害易發(fā)性區(qū)劃

在近十年的地質災害調查工作中，地質災害易發(fā)性區(qū)劃工作才剛起步，在易發(fā)單元、易發(fā)性級別的確定以及評價方法等方面還有待進一步的理論研究和探討．誘發(fā)地質災害的因素眾多，單體地質災害的易發(fā)性評價結果與實際情況未能完全吻合，對于區(qū)域多災種而言，易發(fā)性分區(qū)評價則更加困難．區(qū)域地質災害易發(fā)性評價應采用合理、科學的技術手段，其結果才能為地質災害防治規(guī)劃提供科學依據(jù)．目前，對地質災害易發(fā)性評價的研究主要有：層次分析法、信息量法、Logistic回歸模型、模糊數(shù)學評價法、GIS技術等．由于地質災害的評價因素存在大量的不確定性，這類亦此亦彼的自然現(xiàn)象就是模糊數(shù)學所研究的對象，并且易發(fā)性評價具有多因素多層次的特點，本文采用多級模糊綜合評判并結合Arcgis對重慶涪陵區(qū)地質災害易發(fā)性進行分區(qū)評價．

1 研究區(qū)概況

重慶涪陵區(qū)地處四川盆地和盆邊山地過渡地帶，境內地勢起伏較大，地質構造復雜．隨著涪陵區(qū)人口不斷增加，經(jīng)濟快速發(fā)展，人類活動使斜坡巖土體的自然平衡受到破壞而失穩(wěn)，誘發(fā)的地質災害造成巨大經(jīng)濟損失，近年來已呈現(xiàn)出災害頻率逐年升高的趨勢[1]．

1.1 地質背景

涪陵區(qū)境內出露地層均為沉積巖類，主要為寒武系－侏羅系，缺失第三系地層，巖性為碳酸鹽、碎屑巖和碎屑巖．地層總體上從東、東南往西、西北由老到新，第四系及侏羅系上統(tǒng)蓬萊鎮(zhèn)組（J3P）到二迭系下統(tǒng)茅口組（P1m）地層均有出露．區(qū)內第四系地層零星分布，主要分布在沿江兩岸、河谷階地及斜坡中、下部，為沖洪積層及坡積、殘坡積層；基巖地層中，侏羅系地層分布最廣，地層巖性以泥巖、砂巖、頁巖為主；其次為三疊系灰?guī)r和石英砂巖，二疊系地層僅在東南邊緣武陵山區(qū)有局部出露，地層以巖屑砂巖、灰?guī)r為主，次為泥巖、頁巖．

涪陵區(qū)大地構造單元屬揚子準地臺四川臺坳川東南褶皺東墊江坳褶帶．屬川東褶皺帶的地質構造主要分布于長江以北地區(qū)，多呈隔檔式褶皺雁行排列，斷裂一般分布于靠背斜軸部．屬川黔南北構造帶的地質構造主要分布于長江以南地區(qū)，含兩個方向的褶皺，多為短軸狀構造，斷層多沿背斜軸部分布．

圖1 涪陵區(qū)地理概況圖

1.2 地質災害特征

涪陵區(qū)地貌基本以山地和丘陵為主，境內地勢起伏較大，總體東南高而西北低，層狀地層發(fā)育，山地面積廣大．在地層巖性、地質構造、降雨和人類工程活動的影響下，地質災害十分發(fā)育，類型以滑坡為主，其次為崩塌（危巖），不穩(wěn)定斜坡，泥石流及地面塌陷．根據(jù)2012年地質災害排查結果，涪陵區(qū)統(tǒng)計有各類地質災害共561處（見表1），其中滑坡509處，占90.7％；危巖崩塌38處，占6.8％；不穩(wěn)定斜坡12處，占2.1％；泥石流1處，占0.2％；地面塌陷1處，占0.2％．

表1 地質災害類型統(tǒng)計表

2 研究方法

2.1 多級模糊綜合評判

模糊綜合評判法是應用模糊變換原理和最大隸屬度原則，考慮與被評價事物相關的各個因素，對其所作的綜合評價．解決復雜問題時，由于影響因素較多，各因素之間又有層次之分，應該考慮將評價因素集合按照其內在的特性分為幾類，分別對每一類作綜合評判，最后將“類”進行更高層次的評判[2]20-45．步驟如下：

（1）劃分因素集將因素集合分為級，即={1,2,…,U}，式中：i={u1,u2,…,u}，=1,2,…，，即U中含有k個因素，，并且滿足以下條件：

（2）初級評判：對每個U={u1，u2,…，u}中的個因素，按初始模型作模糊評判．設U的因素重要程度模糊子集為，U的個因素的總的評價矩陣為R，于是得到：

（3）二級評判：設={1，2,…，U}的因素重要程度模糊子集為，且=(1,2,…,N)，則總的評價矩陣，

在確定評判結果時，根據(jù)最大隸屬度原則，B向量中哪個分量值最大，評判結果就對應該分量相應的含義．

2.2 確定隸屬函數(shù)

根據(jù)模糊集理論，各參評因子的實際值對各級地質災害易發(fā)程度的隸屬程度用隸屬度()來刻畫（隸屬度越大，隸屬資格越高），隸屬度用隸屬函數(shù)表示，確定隸屬函數(shù)的方法很多，例如：專家直接打分法、二元對比排序法、待定系數(shù)法等．本文采用線性隸屬函數(shù)確定評價因子隸屬度，計算公式如下：

式中：為各評價指標賦值，C為標準等級賦值，1()、2()、3()、4()分別為評判集中地質災害易發(fā)程度隸屬度．

2.3 評價指標選取

通過對涪陵區(qū)地質災害發(fā)育特征及分布規(guī)律的認識，分析其地質災害形成條件，選取地形坡度、地層巖性、距斷層距離、年平均降雨量、人類工程活動以及地質災害點分布密度，共6個因子作為涪陵區(qū)地質災害易發(fā)性評價指標（圖2），采用多級模糊綜合評判理論，建立涪陵區(qū)地質災害易發(fā)性評價模型，其中，一級評判指標由地形坡度、地層巖性等因子組成，二級評判指標由基本因素、誘發(fā)因素、災害地質因素組成．根據(jù)規(guī)范確定評判集={不易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)}．

評價因子集合={地形坡度、地層巖性、距斷層距離、年平均降雨量、人類工程活動、災害點密度}

2.4 指標量化處理

按地質災害易發(fā)性區(qū)劃分為高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、不易發(fā)區(qū)．由于評價因子中包含不同類型、不同單位的數(shù)據(jù)，為便于運算，將各指標劃分為四個等級，分別表示不同的易發(fā)程度（見表2）．

表2 地質災害易發(fā)性分區(qū)評價指標賦值標準

2.5 確定指標權重

層次分析法（AHP）將復雜的問題條理化、系統(tǒng)化，根據(jù)具體問題將其分解為各組成因素，并按各因素間的相互關系分為不同層次，形成一個多層次的結構體系[3]18-33．將AHP方法與模糊數(shù)學理論相結合，可清晰反映所研究問題的層次關系結構，并建立評判矩陣，用求解矩陣最大特征值及其特征向量的方法得到各評價因子的相對權重，最后通過計算指標層對于目標層的相對權重值，得到各指標權重．

2.6 GIS上的模型實現(xiàn)

GIS有著強大的信息存儲及處理能力，應用GIS信息技術整合各類數(shù)據(jù)，需分別獲取各評價指標信息圖層，可根據(jù)區(qū)域DEM數(shù)據(jù)提取坡度因子信息；以區(qū)域地形地質圖及構造綱要圖為底圖，矢量化得到地層巖性數(shù)據(jù)、斷層分布數(shù)據(jù)；根據(jù)區(qū)內氣象水文資料，結合克里金插值法，擬合出年平均降雨量分布圖；再由區(qū)域近年來大型建設項目規(guī)劃資料，繪制人類工程活動影響圖；最后，通過地質災害排查工作，將區(qū)內所有地災點投影到GIS上，利用點密度工具得到地質災害點密度分布圖．

獲得的評價因子圖均為柵格格式，采用間接計算方法，將評價因子圖轉換為矢量圖，利用Arcgis軟件的疊加分析功能，獲得所有評判列向量，篩選出最大隸屬度，標以易發(fā)性等級代號，得到地災害易發(fā)性區(qū)劃圖，從而實現(xiàn)GIS平臺上的模糊數(shù)學模型運算．

3 涪陵區(qū)地質災害易發(fā)性區(qū)劃

3.1 確定指標權重

本文采用層次分析法確定各指標的權重，建立判斷矩陣反映指標之間的數(shù)量關系，用最大特征根計算一致性指標，為平均隨機一致性指標，可查表得出．為一致性比例，/，當階數(shù)≤2時，矩陣總有一致性；當階數(shù)>2時，需計算值，當<0.1時，認為該判斷矩陣具有一致性，否則應對判斷矩陣進行適當修正．

表3 一級評判矩陣（A-B） 表4 二級評判矩陣（B1-C） 表5 二級評判矩陣（B2-C）

由表3可以得出，3.0，=0，=0.580，=0<0.10，滿足一致性檢驗；由表4可以得出，=3.018，=0.009，RI=0.580，=0.016<0.10，滿足一致性檢驗；由表5可以得出，=2，=0，=0，=0<0.1，滿足一致性檢驗．由于參評要素B3中只包含一個評價指標，所以災害點密度C6的權重值是1，λ=1.0，=0，=0，=0<0.1，滿足一致性檢驗．利用表3-5從高到低逐層總排序（），結果見表6．然后通過咨詢專家，并結合其經(jīng)驗對計算結果進行適當調整，得到該區(qū)地質災害易發(fā)性分區(qū)評價指標權重（見表7）．

表6 層次組合總排序 表7 評價指標權重

3.2 模糊綜合評判計算

本文采用二級模糊綜合評判法，計算主要分兩步進行，首先進行一級模糊綜合評判，該評判是在最底層（指標層）與中間層（準則層）之間進行，通過確定各指標隸屬于評判集中相應等級的程度，獲得一級評判矩陣，結合矩陣運算，得到評判向量，再將所有評判向量組成二級評判矩陣，重復上次矩陣運算，得到評判向量，由最大隸屬度原則，確定地質災害易發(fā)性程度．

以涪陵區(qū)00003號單元格為例，說明其計算步驟，該單元格所在地地形較陡，坡度約為40°；地層巖性主要以侏羅系中、下統(tǒng)自流井組粉砂質頁巖夾粉砂巖為主，單斜地層，斷層及褶皺不發(fā)育；年平均降雨量約為1 150mm，單元格地處山區(qū)，人類工程活動較少，但有一處不穩(wěn)定斜坡．根據(jù)評價指標賦值標準（見表2），將其量化為=（3,3,2,3,2,2.5）．

中的2.5表示單元格中有一災害點，但災害點恰好落在格子邊線上，這種介于兩賦值標準之間的狀態(tài)以±0.5作為過度．

（1）計算隸屬度 在參評因子中選取災害點密度2.5計算，對照分級標準，其值超過Ⅱ級標準，小于Ⅲ級標準，故對Ⅰ、Ⅳ無隸屬關系，即1()=0、4()=0，Ⅱ、Ⅲ級的隸屬度計算如下：

(3j)/(3j2j)=0.5；(2j)/(3j2j)=0.5

用矩陣表示1()、2()、3()、4()計算出的隸屬度，()=（0,0.5,0.5,0），用同樣的方法可算得其余5個指標對應的評判行向量．

（2）一級模糊評判 根據(jù)指標體系中的層次關系，將算得的6個評判行向量組合成3個矩陣，代入指標權重向量并行計算，選取加權平均模型，即(×,+)，計算過程如下：

災害地質因素：3=[0 0.5 0.5 0]

（3）二級模糊評判 將一級模糊評判結果組合為最終評判矩陣，再次重復矩陣乘法運算得到最終的評判行向量，計算過程如下：

根據(jù)二級評判行向量，00003號單元格屬于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等級的隸屬度為0，0.163，0.389，0，按最大隸屬度原則，可判斷單元格所處地為地質災害中易發(fā)區(qū)．

3.3 易發(fā)性區(qū)劃及對比分析

3.3.1 易發(fā)性區(qū)劃

為使評價結果更加精確，本文將涪陵區(qū)劃分為10 825個0.5×0.5的單元格，隨著單元格數(shù)目的增加，計算量也相應增大．通過上述方法獲得涪陵區(qū)各評價指標圖層（圖3～圖8）以及涪陵區(qū)地質災害易發(fā)性區(qū)劃圖（圖9）．

3.3.2 對比分析

圖7 人類工程活動圖 圖8 地災點密度圖 圖9 地質災害易發(fā)性區(qū)劃圖 圖10 傳統(tǒng)方法的地質災害易發(fā)性區(qū)劃圖

將本次方法的地質災害易發(fā)性分區(qū)與傳統(tǒng)方法對比分析，傳統(tǒng)地質災害易發(fā)性分區(qū)（圖10）多根據(jù)災點分布情況，人為將災害密集區(qū)圈定為高易發(fā)區(qū)，將災害稀疏區(qū)圈定為低易發(fā)區(qū)，且分區(qū)界線的勾勒過分追求平順、光滑，分區(qū)工作側重于圖幅的美觀，此類分區(qū)帶有強烈主觀色彩．本文采用GIS結合模糊數(shù)學的方法，將研究區(qū)劃分為足夠多的小單元格，應用模糊數(shù)學理論及GIS運算平臺，以定量計算為主，定性分析為輔，實現(xiàn)區(qū)域地質災害易發(fā)性分區(qū)（圖9），其分區(qū)結果更為合理、客觀．

以圖10中的Ⅲ-3區(qū)域與圖9中相對應的區(qū)域作比較，傳統(tǒng)分區(qū)方法將此區(qū)劃分為地質災害中易發(fā)區(qū)，而根據(jù)區(qū)內地形、地質條件及地質災害排查工作獲得的資料，該區(qū)分布于涪陵中部馬武及白濤一帶，東鄰烏江左岸，地形地貌以山地斜坡及河谷岸坡為主，巖層分布較廣，從侏羅系上統(tǒng)蓬萊鎮(zhèn)組到三疊系下統(tǒng)嘉陵江組均有分布，巖性以泥巖、砂巖、頁巖和石灰?guī)r為主，其中三疊系中統(tǒng)雷口坡組一帶，巖體較破碎，地質災害發(fā)育．本文采用的方法在馬武及白濤一帶劃分出條帶狀的地質災害高易發(fā)區(qū)，分區(qū)結果與實際情況較吻合．

再以圖10中的Ⅲ-4區(qū)域與圖9中相對應的區(qū)域作比較，區(qū)內白濤鎮(zhèn)一帶，西鄰烏江右岸，地形地貌以山地斜坡及河谷岸坡為主，地形坡度較大．第四系坡殘積層分布較廣，坡腳及溝底較厚，局部達5.0m，多發(fā)育土質滑坡，已查明59處，基巖以泥巖、砂巖、頁巖和石灰?guī)r為主，地質災害發(fā)育．本文采用的方法在白濤鎮(zhèn)一帶劃分出了塊狀分布的地質災害高易發(fā)區(qū)，分區(qū)結果與實際情況較吻合．

4 結論與討論

（1）重慶市涪陵區(qū)地質災害發(fā)育，區(qū)內滑坡、崩塌、不穩(wěn)定斜坡等地質災害嚴重，依據(jù)涪陵區(qū)地質災害排查工作資料，分析了區(qū)內地質災害發(fā)育特征及影響因素；在GIS平臺上，結合模糊綜合評判法，得到涪陵區(qū)地質災害易發(fā)性區(qū)劃圖，將本次分區(qū)結果與傳統(tǒng)分區(qū)結果對比分析，表明基于模糊綜合評判法的地質災害易發(fā)性區(qū)劃結果與實際情況更吻合．

（2）本文基于GIS平臺對涪陵區(qū)各類信息數(shù)據(jù)進行采集、存儲、運算、分析，形成完整的地質災害易發(fā)性空間數(shù)據(jù)庫，為評價區(qū)域的數(shù)據(jù)提供科學的管理．利用GIS信息平臺，自動生成方格網(wǎng)，將各指標圖層疊加分析，再借助excel軟件的矩陣計算功能可完成信息平臺上的模糊綜合評判計算．

（3）GIS技術與模糊綜合評判法的結合可高效進行區(qū)域地質災害易發(fā)性區(qū)劃，雖然模糊綜合評判法的計算過程比較客觀，但在確定指標權重時，人為主觀性難以避免，這給分區(qū)結果的準確性帶來了影響；在確定單元格尺寸方面，往往不能無限趨小，若簡易劃分或隨意劃分單元格，其評價結果的粗糙性更加明顯．因此，區(qū)域地質災害易發(fā)性區(qū)劃的方法和理論還需不斷改進，其精確性有待進一步探討．

[1] 李東林，王駿，張偉.重慶涪陵區(qū)地質災害發(fā)育特征與發(fā)生規(guī)律分析[J].重慶三峽學院學報，2012（3）：84-89.

[2] 楊綸標，高英儀.模糊數(shù)學原理及應用（第2版）[M].廣州：華南理工大學出版社，2001.

[3] 許樹柏.層次分析法原理[M].天津：天津大學出版社，1988.

（責任編輯：于開紅）

Geo-hazard Susceptibility Zoning Based on GIS and Fuzzy Comprehensive Evaluation Method in Chongqing Fuling District

WANG Jun1LI Donglin2QIN Wei2

The purpose of this study is to apply fuzzy comprehensive evaluation mothod to analyze the division of geo-hazard susceptibility, and then to set up multi-level fuzzy comprehensive evaluation model with 6 factors as geo-hazard criteria. By assigning index level and constructing the membership functions, it clarifies the quantitative calculation foundation of geological hazard susceptibility. Then Geographic Information System (GIS) worked as a research platform to realize the superposition of different data and finally to obtain the zoning map of geological hazard susceptibility. Compared with the traditional zoning method, geological hazard susceptibility zoning based on GIS and fuzzy comprehensive evaluation method is more appropriate for the objective reality.

Chongqing Fuling District; Fuzzy Comprehensive Evaluation Method; Geo-hazard Susceptibility

P694

A

1009-8135（2016）03-0081-06

2016-02-11

王 駿（1990-），男，四川自貢人，碩士，主要研究地質災害評價與防治．

重慶市教委科技項目資助（編號：KJ1403205）階段性成果