基于多模型的滑坡易發(fā)性評價
——以甘肅岷縣地震滑坡為例*

沈玲玲　劉連友　許　沖　王靜璞

(①環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京師范大學(xué)減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院北京　100875) (②北京市氣象局信息中心　北京　100089) (③中國地震局地質(zhì)研究所，活動構(gòu)造與火山重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室　北京　100029) (④中國地質(zhì)調(diào)查局西安地質(zhì)調(diào)查中心，國土資源部黃土地質(zhì)災(zāi)害重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室　西安　710054)

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基于多模型的滑坡易發(fā)性評價
——以甘肅岷縣地震滑坡為例*

沈玲玲①②劉連友①許沖③④王靜璞①

(①環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京師范大學(xué)減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院北京100875) (②北京市氣象局信息中心北京100089) (③中國地震局地質(zhì)研究所，活動構(gòu)造與火山重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室北京100029) (④中國地質(zhì)調(diào)查局西安地質(zhì)調(diào)查中心，國土資源部黃土地質(zhì)災(zāi)害重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室西安710054)

2013年7月22日，甘肅省岷縣漳縣交界處發(fā)生了MS6.6級地震(岷縣地震)，本文以這次地震烈度Ⅷ度區(qū)為研究區(qū)，根據(jù)地震前后遙感影像解譯出來的2330個地震滑坡數(shù)據(jù)，以坡度、坡向、水系、巖性和斷層為因子圖層，分別應(yīng)用模糊邏輯法，信息量模型及Shannon熵改進(jìn)的信息量模型，對研究區(qū)的地震滑坡易發(fā)性進(jìn)行評價。結(jié)果表明： ①滑坡的高易發(fā)性地區(qū)位于研究區(qū)的中間部分，以及水系0～50m這一緩沖區(qū)范圍內(nèi)，離水系越近滑坡易發(fā)性等級越高； ②應(yīng)用ROC曲線對3個模型的易發(fā)性評價結(jié)果進(jìn)行比較，信息量模型和Shannon熵改進(jìn)的信息量模型的AUC值分別為0.8488， 0.8502； 模糊邏輯模型的AUC值為0.7640，表明前兩個模型的表現(xiàn)較好，而模糊邏輯模型相對來說表現(xiàn)一般； ③通過對比3個模型中各等級易發(fā)性所占的面積比例和各等級易發(fā)性中滑坡數(shù)目占總數(shù)比例，表明Shannon熵改進(jìn)后的模型更適用于災(zāi)害風(fēng)險評價以及應(yīng)急風(fēng)險管理等實(shí)際應(yīng)用。

岷縣地震模糊邏輯信息量模型Shannon熵滑坡易發(fā)性評價

0　引　言

2013年7月22日，甘肅省定西市岷縣漳縣交界處發(fā)生了MS6.6地震。震中位置為34.5°N， 104.2°E，震源深度為20km。此次地震是一次以逆沖為主、兼具左旋走滑性質(zhì)的地震，發(fā)生在青藏高原東北部，是臨潭—宕昌斷裂帶分段不均勻活動的結(jié)果(鄭文俊等， 2013)。本次地震共造成了95人遇難， 1366人受傷，導(dǎo)致1.79萬戶、6.97萬間房屋倒塌， 4.04萬戶、12.43萬間房屋嚴(yán)重?fù)p壞， 8.24萬戶、26.92萬間房屋一般損壞，共造成定西、隴南、天水、白銀、臨夏、甘南6個市(州)的33個縣(區(qū))、491個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))、78.01萬人受災(zāi)(中國地震局官方網(wǎng)站，www.cea.gov.cn)。此次地震至少觸發(fā)了2330次處滑坡(許沖等， 2013a; Xu et al.，2014)，滑坡類型以黃土崖崩、滑、傾為主，還有一些深層連貫型土質(zhì)滑坡、大型土質(zhì)流滑、斜坡裂縫等類型(許沖等， 2013b)。

本文以此次地震Ⅷ烈度區(qū)的坡度、坡向、斷層、水系和巖性因子為評價指標(biāo)，結(jié)合從高清遙感數(shù)據(jù)解譯得到的滑坡數(shù)據(jù)，分別建立信息量模型、Shannon熵改進(jìn)的信息量模型和模糊邏輯模型對研究區(qū)進(jìn)行滑坡易發(fā)性評價。

傳統(tǒng)的易發(fā)性評價又被稱作敏感性評價，是指在地形條件控制下的區(qū)域里滑坡發(fā)生的可能性(Guzzetti et al.，1999; Fell et al.，2008; Günther et al.，2013)。在評價滑坡易發(fā)性的過程中，數(shù)學(xué)方法的選擇很重要，因?yàn)樗鼈儧Q定了在數(shù)據(jù)可得性有限的條件下滑坡易發(fā)性模型的可信度與準(zhǔn)確率。對滑坡易發(fā)性建模通常用到的方法有啟發(fā)式推斷方法，統(tǒng)計分析方法(胡瑞林等， 2013)，非線性方法等。

啟發(fā)式推斷方法以定性分析為主，定量分析為輔，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行滑坡易發(fā)性區(qū)劃，如層次分析法。層次分析法(AHP)通常應(yīng)用于啟發(fā)式的滑坡易發(fā)性區(qū)劃，針對缺乏充足滑坡編目信息的地區(qū)(Barredo et al.，2000; Gorsevski et al.，2006; Castellanos et al.， 2008; Yalcin， 2008; 許沖等， 2009; 張建強(qiáng)等， 2009)。統(tǒng)計分析方法如信息量模型(阮沈勇等， 2001; 朱良峰等， 2004; 高克昌等， 2006; 盧曉倉等， 2010; 范林峰等， 2012; 趙洲等， 2012)，確定性系數(shù)(Heckerman， 2013; 王志恒等， 2014)等。作為二元的統(tǒng)計分析方法，信息量模型和確定性系數(shù)的意義類似(許沖等， 2010)。李亞軍等(2013)應(yīng)用CF指數(shù)與信息量模型，結(jié)合坡度、坡向、DEM、巖性、地貌、距離河流遠(yuǎn)近、土地利用7個圖層，對天水市羅玉溝流域滑坡作了敏感性分析，認(rèn)為兩者中信息量模型具有更高的分析精度。

滑坡災(zāi)害作為一個非線性的系統(tǒng)，一般線性的統(tǒng)計分析方法很難準(zhǔn)確地對其進(jìn)行模擬。常見的非線性建模方法有：支持向量機(jī)(戴福初等， 2008; Xu et al.，2012a)，數(shù)據(jù)驅(qū)動的證據(jù)信念函數(shù)(Althuwaynee et al.，2012; Lee et al.，2013)，模糊邏輯(Bui et al.，2012; Sharma et al.，2013)，邏輯回歸(Yilmaz， 2009; Bai et al.，2012)，證據(jù)權(quán)重(范強(qiáng)等， 2014)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(許沖等， 2012)等等。為了得到滿意的評價結(jié)果，可綜合多種方法對研究區(qū)的滑坡敏感性進(jìn)行建模，并比較模型的優(yōu)劣(Yilmaz， 2010; Xu et al.，2012b; Pradhan， 2013; 譚龍等， 2014)。

用來建模的數(shù)學(xué)方法本身沒有好壞之分，在不同的研究區(qū)域，不同的可獲得數(shù)據(jù)條件下，選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)方法來建模才能得到滿意的效果。信息量模型是國內(nèi)應(yīng)用在滑坡易發(fā)性評價中比較廣泛的一種模型，作為一種統(tǒng)計分析模型，多年來在滑坡易發(fā)性評價中占據(jù)重要地位。本文將Shannon熵與信息量模型結(jié)合，補(bǔ)充了每個類別的自信息量。模糊邏輯自1965年被美國數(shù)學(xué)家L.Zadeh提出后，主要應(yīng)用在模糊控制器研制，邏輯編程或礦產(chǎn)預(yù)測上(邢學(xué)文等， 2006; 李隨民等， 2008)，在滑坡易發(fā)性評價中應(yīng)用較少。

本文以“7·22”甘肅岷縣地震烈度Ⅷ度區(qū)為研究區(qū)，以坡度、坡向、斷層、水系和巖性因子為評價指標(biāo)，結(jié)合解譯出的地震滑坡數(shù)據(jù)，應(yīng)用信息量模型，用Shannon熵對其進(jìn)行改進(jìn)，并將改進(jìn)的模型與原來的模型，模糊邏輯模型的評價結(jié)果進(jìn)行比較，對研究區(qū)的地震滑坡易發(fā)性進(jìn)行評價。

1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)

研究區(qū)為2013年7月22日甘肅岷縣地震的地震烈度圖Ⅷ度區(qū)位置 (圖1)。地震引發(fā)的滑坡主要分布在Ⅷ度區(qū)中間區(qū)域，分布比較集中。研究區(qū)坡度范圍在0°～62°，約89%都集中在0°～30°； 坡向以東北，西，西北為主； 高程為2130～3342m； 地層以二疊紀(jì)下統(tǒng)、泥盆紀(jì)上統(tǒng)、中統(tǒng)為主； 巖性主要以板巖、礫巖、角礫狀灰?guī)r、石英砂巖、粉砂巖為主； 研究區(qū)內(nèi)溝谷密布，斷層走向以北西—南東為主。

圖1　研究區(qū)示意圖Fig. 1　Location of the study area in Gansu Province， China

圖2　因子圖層Fig. 2　Factor mapsa. 坡度； b. 坡向； c. 巖性； d. 水系； e. 斷層

選用的評價因子圖層包括：坡度、坡向、水系、巖性和斷層。滑坡數(shù)據(jù)是用震前與震后的遙感圖像對照解譯得出。震前的遙感影像包括中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所公布的震前SPOT4、SPOT5、THEOS數(shù)據(jù)，以及來自Google Earth平臺上的影像； 震后的影像為Pleiades全色(分辨率為0.5m)與多光譜(分辨率為2m)數(shù)據(jù)(許沖等， 2013a)。坡度、坡向和水系數(shù)據(jù)提取自ASTER DEM數(shù)據(jù)。DEM原始分辨率為30m×30m，為了方便分析計算，對DEM進(jìn)行插值，得到分辨率10m×10m。斷層和巖性數(shù)據(jù)來自1︰200000地質(zhì)圖。對水系和斷層做緩沖區(qū)，將各圖層轉(zhuǎn)換成柵格格式，其中水系的緩沖區(qū)范圍設(shè)置為： 0～50m、 50～100m、 100～150m、 150～200m、 200～250m、 250～300m、 300～350m、 350～400m、 400～450m、 450～500m； 斷層的緩沖區(qū)范圍設(shè)置為： 0～100m、 100～200m、 200～300m、 300～400m、 400～500m、 500～600m、 600～700m、 700～800m、 800～900m、 900～1000m(圖2)。

2　研究方法

模糊邏輯是美國數(shù)學(xué)家Zadeh于1965年率先提出(Zadeh， 1965)。模糊邏輯法可以把原始變量轉(zhuǎn)換成由隸屬度函數(shù)表示的模糊集，模糊集取值在0與1之間，表示命題斷言為真的程度，即隸屬度。對滑坡災(zāi)害發(fā)生完全有利的區(qū)域取值為1，反之則取值為0，難以確定的區(qū)域取值介于兩者之間。傳統(tǒng)的定量模型常使用二值，即將數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和重分類，使之變?yōu)橛?和1表示的二值圖，這樣雖然會使結(jié)果直觀并容易理解，但同時也會丟失許多有價值的數(shù)據(jù)； 其他的模型如邏輯回歸模型，證據(jù)權(quán)重模型，信息模型等，一般都要求大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以減少不確定性，而模糊邏輯法則沒有這樣的要求。應(yīng)用模糊邏輯法一般首先將變量模糊化，即用隸屬度函數(shù)計算出變量的隸屬度； 然后用模糊算子綜合操作。本文的隸屬度計算公式如下：

(1)

式中： ni是不同類別中的滑坡災(zāi)害個數(shù)； μ(ni)是隸屬度函數(shù)；Max是類別中最大ni值的90%；Min是Max的10%。

常用的模糊算子有5個：模糊與(AND)、模糊或(OR)、模糊代數(shù)和(SUM)、模糊代數(shù)積(PRODUCT)和模糊伽馬算子(γ)(Bonham-Carter， 1994)。這5個算子的意義各不相同，在建模計算時要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的算子。

信息量模型是由趙鵬大(1994)從前蘇聯(lián)引入到中國并應(yīng)用于找礦，后來逐漸應(yīng)于滑坡空間災(zāi)害評價上(趙衡等， 2011)。信息量模型以信息論為基礎(chǔ)，認(rèn)為隨機(jī)事件的不確定性隨著信息量的增加而降低。對滑坡災(zāi)害來說，信息量越大，滑坡災(zāi)害發(fā)生的可能性就越高。信息量可以用條件概率計算，實(shí)際計算時可用頻率估計條件概率來估算。即：

(2)

式中，I(Xi，A)為指標(biāo)X中類別i攜帶的信息量值； S為研究區(qū)總單元格數(shù)，Si為研究區(qū)內(nèi)的滑坡災(zāi)害點(diǎn)數(shù)； N為類別i出現(xiàn)的單元格數(shù)，Ni為有滑坡災(zāi)害點(diǎn)的類別i單元格數(shù)。

則某單元格內(nèi)含有的總信息量為：

(3)

式中，Ii為單元格總信息量值； n為X個指標(biāo)的所有類別。對某個單元格來說，沒有出現(xiàn)的類別信息量值為0。

傳統(tǒng)的信息量模型沒有考慮到參與建模的各個類別所攜帶的自信息量，因而在本文中我們采用Shannon熵對其進(jìn)行修正。一個隨機(jī)事件發(fā)生某一結(jié)果后所帶來的信息量為自信息量，定義為其發(fā)生概率對數(shù)的負(fù)值，在本文中表示如下：

(4)

其中：I(Xi)是指標(biāo)X中類別i的自信息量值； p(Xi)是其發(fā)生概率，計算公式如下：

(5)

各類別i的自信息量的數(shù)學(xué)期望即為指標(biāo)X的Shannon熵(Shannon， 2001)。

(6)

在本文中我們用Shannon熵對信息量模型的結(jié)果進(jìn)行修正，補(bǔ)充了每個類別所攜帶的自信息量。則修正后的每個單元格的信息值為：

(7)

3　結(jié)　果

研究區(qū)的總單元格數(shù)為7058774，滑坡數(shù)為2330。根據(jù)式(1)～式(7)計算得到各類別的信息量值、Shannon熵和隸屬度(表1)。

在ArcGIS中對每個柵格出現(xiàn)的類別的信息量值相加，得到各柵格的信息量值，對其進(jìn)行易發(fā)性等級劃分結(jié)果如圖3 所示； 用Shannon熵對其進(jìn)行修正后得到的結(jié)果如圖4 所示。計算得到每個柵格的隸屬度后，在ArcGIS中對5個圖層采用模糊算子進(jìn)行疊加計算。經(jīng)過討論和測試，本文采用模糊伽馬算子對5個圖層進(jìn)行疊加，然后進(jìn)行易發(fā)性等級劃分，得到的結(jié)果如圖5 所示。

圖3　基于信息量模型的滑坡災(zāi)害易發(fā)性等級圖Fig. 3　Landslide susceptibility map based on Information Value Model

表1　各個類別的信息量值、Shannon熵和隸屬度Table1　Information values， Shannon’s entropies and membership grades of each class

因子iNNiI(Xi,A)-p(Xi)logip(Xi)μ(ni)坡度/(°)0～1012007305660.5144240.4347034590.51110～20273274811030.2905420.5300231000020～302372830574-0.448020.5287054671.09930～4068959582-1.472590.327819040～50613485-2.017550.059501050～601504000.002599060～7019004.98E-0501.8834H(X)坡向平地4341000.00660北46585892-0.740720.25881260.634東北934333156-0.982930.38622910.544東87236889-1.69360.37281183.295東南766081244-0.051150.34775179.17南7470983450.4847610.34297782.934西南8952584310.5448460.377810000西9697324280.4194870.393410000西北9588214200.408590.391210000北444884125-0.232040.25132111.3693.1288H(X)地層巖性第四系45784575-1.010430.25600新近系4341161510.075930.247483.03677古近系74585614052.5130630.342610000侏羅系37150000.03980三疊系49085000.04980二疊系3608682545-1.127680.49483198.893泥盆系1726040154-1.8870.4969106.76161.9274 H(X)距離水系/m0～5010840816730.9116680.41511000050～10010053854820.5388190.40056846.624100～150956803299-0.078610.39083825.326150～200898653223-0.411260.37862570.579200～250825837210-0.376010.36222355.952250～300737406173-0.492230.34041745.088300～350630367104-1.000150.3112605.9105350～40049763891-0.85170.2697391.2828400～45036120841-1.539670.21940450～50023972521-1.913460.165703.2537 H(X)距離斷層/m0～10038239957-1.146580.22790100～20039142543-1.586870.23140200～30039221921-2.623740.23170300～40038962729-2.148510.23070400～50037789333-1.917980.22610500～60037749932-1.960870.22590600～70037131140-1.615090.22350700～80035937455-1.108520.21870800～90033916250-1.162510.21040900～100031940249-1.105060.202102.2284 H(X)

圖4　基于Shannon熵改進(jìn)的信息量模型的滑坡災(zāi)害易發(fā)性等級圖Fig. 4　Landslide susceptibility map based on shannon’s Entropy Integrated Information Value Model

圖5　基于模糊邏輯法的滑坡災(zāi)害易發(fā)性等級圖Fig. 5　Landslide susceptibility map based on Fuzzy Logic Model

其中i為指標(biāo)X的各類別；N為類別i出現(xiàn)的單元格數(shù)；Ni為有滑坡災(zāi)害點(diǎn)的類別i單元格數(shù)；I(Xi，A)為指標(biāo)X中類別i攜帶的信息量值；p(Xi)等于類別i出現(xiàn)的單元格數(shù)(N)/研究區(qū)總單元格數(shù)(S)；μ(ni)為各類別的隸屬度；H(X)為各指標(biāo)的Shannon熵。從各個結(jié)果圖中可以看出，滑坡多分布在橢圓形研究區(qū)的中間部分，且離水系越近滑坡易發(fā)性等級越高。從水系的10層緩沖區(qū)中分布的統(tǒng)計滑坡點(diǎn)數(shù)也可以發(fā)現(xiàn)在0～50m這一緩沖區(qū)內(nèi)分布的滑坡災(zāi)害點(diǎn)數(shù)最多，在水系的0～100m緩沖區(qū)內(nèi)分布的滑坡災(zāi)害點(diǎn)數(shù)約占總災(zāi)害點(diǎn)數(shù)的50%。這個產(chǎn)生的原因可能與研究區(qū)獨(dú)特的地理環(huán)境有關(guān)。研究區(qū)地形以山地為主，水系縱橫，且多為侵蝕切割山區(qū)，海拔高，山勢陡峻，溝谷深，滑坡產(chǎn)生的巖石碎屑物質(zhì)從坡面滑下，容易在溝谷堆積，所以解譯出來的滑坡多分布在水系溝谷附近，因而基于此滑坡數(shù)據(jù)建立的模型就會得到上述的結(jié)論。研究區(qū)的中心部分位于震中附近，也是解譯出來滑坡災(zāi)害分布最集中的地區(qū)。

相對于圖3 的高易發(fā)性地區(qū)來說，圖4 中的高易發(fā)性地區(qū)面積增加了約62%，而其他易發(fā)性級別的面積則有不用程度的降低。原因可能是因?yàn)镾hannon熵改進(jìn)的信息量模型增加了各個單元格的信息量，所以易發(fā)性的區(qū)劃結(jié)果變得更明顯。3個區(qū)劃結(jié)果中，應(yīng)用模糊邏輯法得到的區(qū)劃圖最為溫和，高風(fēng)險區(qū)分布的面積也最少。

4　驗(yàn)　證

為了驗(yàn)證和比較3個模型所得到的滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價結(jié)果，本文應(yīng)用ROC曲線以曲線下面積(AUC)對3個模型進(jìn)行比較?；乱装l(fā)性區(qū)劃模型是一種分類模型，因而可用ROC曲線對其進(jìn)行評價。具體計算過程參考(Fawcett， 2006)。得到3組數(shù)據(jù)的ROC曲線如圖6 所示。通過計算發(fā)現(xiàn)信息量模型和Shannon熵改進(jìn)的信息量模型的AUC值近乎相同(0.8488， 0.8502)，而模糊邏輯模型的AUC值最低為0.7640。一般認(rèn)為AUC值在0.7～0.9之間表示結(jié)果尚可(Swets， 1988)。結(jié)果表明3個模型在滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價上處于同一檔次，但是信息量模型和用Shannon熵改進(jìn)的信息量模型要比模糊邏輯模型表現(xiàn)好，用Shannon熵改進(jìn)的信息量模型與原來的模型基本相差不大。

圖6　3個模型的ROC曲線比較Fig. 6　ROC curves of the three models

圖7　3個模型中各等級易發(fā)性的面積所占比例比較Fig. 7　Areas of each susceptibility level in three models

圖8　3個模型中各等級里滑坡數(shù)目占總數(shù)比例比較Fig. 8　Landslides in each susceptibility levels in three models

對3個模型得到的各個易發(fā)性等級的面積比例和各等級中滑坡數(shù)目占總數(shù)的比例做對比，如圖7， 8所示。從圖中可以看出，雖然改進(jìn)后的信息量模型與原模型在ROC評價中相差無幾，但是從圖7 中可以看出改進(jìn)后的模型各個等級的面積比更趨向于正態(tài)分布，且最高和較高易發(fā)性等級中分布的滑坡比例也是最大的， 89.5%的滑坡分布在較高和高易發(fā)性中； 而信息量模型中這一數(shù)值為80.6%，模糊邏輯為77.8%。因而改進(jìn)后的模型更適用于災(zāi)害風(fēng)險評價以及應(yīng)急風(fēng)險管理等實(shí)際應(yīng)用。

5　結(jié)　論

本文以2013年7月22日甘肅岷縣地震烈度Ⅷ度區(qū)為研究區(qū)，結(jié)合基于高清遙感數(shù)據(jù)解譯得到的滑坡數(shù)據(jù)，以坡度、坡向、斷層、水系和巖性因子為指標(biāo)，分別建立信息量模型、Shannon熵改進(jìn)的信息量模型和模糊邏輯模型對研究區(qū)進(jìn)行滑坡易發(fā)性評價。

結(jié)果表明：滑坡的高易發(fā)性地區(qū)位于研究區(qū)的中間部分，以及水系0～50m這一緩沖區(qū)范圍內(nèi)，離水系越近滑坡易發(fā)性等級越高。用ROC曲線對3個模型的易發(fā)性評價結(jié)果進(jìn)行評價比較，信息量模型和Shannon熵改進(jìn)的信息量模型AUC值分別為0.8488與0.8502； 模糊邏輯模型的AUC值為0.7640，表明前兩個模型的表現(xiàn)較好，模糊邏輯模型相對來說表現(xiàn)一般。通過對比3個模型中各等級易發(fā)性所占的面積比例和滑坡占總數(shù)比例，表明Shannon熵改進(jìn)后的模型更適用于災(zāi)害風(fēng)險評價以及應(yīng)急風(fēng)險管理等實(shí)際應(yīng)用。

本文用Shannon熵改進(jìn)原來的信息量模型得到了比較滿意的評價結(jié)果，但是在研究過程中由于可獲得的數(shù)據(jù)有限，本文的研究因子圖層只用了5個，若是多一些圖層，得到的易發(fā)性評價結(jié)果可能會更準(zhǔn)確。

Althuwaynee O F，Pradhan B，Lee S. 2012. Application of an evidential belief function model in landslide susceptibility mapping[J]. Computers & Geosciences，44： 120～135．

Bai S，Wang J，Zhang Z，et al. 2012. Combined landslide susceptibility mapping after Wenchuan earthquake at the Zhouqu segment in the Bailongjiang Basin， China[J]. Catena，99(4)： 18～25．

Barredo J，Benavides A，Hervs J，et al. 2000. Comparing heuristic landslide hazard assessment techniques using GIS in the Tirajana Basin， Gran Canaria Island， Spain[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2(1)： 9～23．

Bonham-Carter G. 1994. Geographic information systems for geoscientists： modelling with GIS[M]. New York： Pergamon．

Bui D T，Pradhan B，Lofman O，et al. 2012. Spatial prediction of landslide hazards in Hoa Binh province(Vietnam)：a comparative assessment of the efficacy of evidential belief functions and fuzzy logic models[J]. Catena，96： 28～40．

Castellanos Abella E A，Van Westen C J. 2008. Qualitative landslide susceptibility assessment by multicriteria analysis： a case study from San Antonio del Sur， Guantnamo， Cuba[J]. Geomorphology，94(34)： 453～466．

Dai F C，Yao X，Tan G H. 2007. Landslide susceptibility mapping using support vector machines[J]. Earth Science Frontiers，14(6)： 153～159．

Fan L F，Hu R L，Zeng F C，et al. 2012. Application of weighted information value model to landslide susceptibility assessment—a case study of Enshi city， Hubei Province[J]. Journal of Engineering Geology，20(4)： 508～513．

Fan Q，Ju N P，Xiang X Q，et al. 2014. Landslides hazards assessment with weights of evidence—A case study in Guizhou， China[J]. Journal of Engineering Geology，22(3)： 474～481．

Fawcett T. 2006. An introduction to ROC analysis[J]. Pattern Recognition Letters，27(8)： 861～874．

Fell R，Corominas J，Bonnard C，et al. 2008. Guidelines for landslide susceptibility， hazard and risk zoning for land-use planning[J]. Engineering Geology，102(34)： 85～98．

Gao K C，Cui P，Zhao C Y，et al. 2006. Landslide hazard evaluation of Wanzhou based on GIS information value method in the Three Gorges Reservoir[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，25(5)： 991～996．

Günther A，Reichenbach P，Malet J P，et al. 2013. Tier-based approaches for landslide susceptibility assessment in Europe[J]. Landslides，10(5)： 529～546．

Gorsevski P V，Jankowski P，Gessler P E. 2006. An heuristic approach for mapping landslide hazard by integrating fuzzy logic with analytic hierarchy process[J]. Control and Cybernetics，35(1)： 121～146．

Guzzetti F，Carrara A，Cardinali M，et al. 1999. Landslide hazard evaluation： an aid to a sustainable development[J]. Geomorphology，31： 181～216．

Hu R L，F(xiàn)an L F，Wang S S，et al. 2013. Theory and method for landslide risk assessment-current status and future development[J]. Journal of Engineering Geology，21(1)： 76～84．

Heckerman D. 2013. Probabilistic interpretations for MYCIN’s certainty factors[J]. arXiv preprint arXiv： 1304.3419.http：∥arxiv.org/abs/1304.3419.

Lee S，Hwang J，Park I. 2013. Application of data-driven evidential belief functions to landslide susceptibility mapping in Jinbu， Korea[J]. Catena，100： 15～30．

Li S M，Yao S Z，Han Y C，et al. 2008. Position prediction of lead-zinc-silver polymetallic deposits in northwest Hebei based on the fuzzy logic method[J]. Geology in China，35(4)： 762～769．

Li Y J，Guo P，Zhao H T，et al. 2013. Application and comparison of two probability models in landslide susceptibility analysis—A case study in Luoyu Valley， Tianshui[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment，27(2)： 198～202．

Lu X C，Chen T L. 2010. Application of information value model in regional landslide hazard analysis[J]. Guizhou Water Power，24(1)： 80～83．

Pradhan B. 2013. A comparative study on the predictive ability of the decision tree， support vector machine and neuro-fuzzy models in landslide susceptibility mapping using GIS[J]. Computers & Geosciences，51： 350～365．

Ruan S Y，Huang R Q. 2001. Application of GIS-BASED information Model on assessment of geological hazrads risk[J]. Journal of Chengdu University of Technology，28(1)： 89～92．

Shannon C E. 2001. A mathematical theory of communication[J]. ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review，5(1)： 3～55．

Sharma L，Patel N，Ghose M，et al. 2013. Synergistic application of fuzzy logic and geo-informatics for landslide vulnerability zonation—a case study in Sikkim Himalayas， India[J]. Applied Geomatics，5(4)： 271～284．

Swets J A. 1988. Measuring the accuracy of diagnostic systems[J]. Science，240(4857)： 1285～1293．

Tan L，Chen G，Wang S Y，et al. 2014. Landslide susceptibility mapping based on logistic regression and support vector machine[J]. Journal of Engineering Geology，22(1)： 56～63．

Wang Z H，Hu Z W，Zhao W J，et al. 2014. Susceptibility analysis of precipitation-induced landslide disaster-pregnant environmental factors based on the certainty factor probability model—taking the hilly area in Sichuan as example[J]. Journal of Catastrophology，29(2)： 109～115．

Xing X W，Hu G D. 2006. The application of fuzzy logic method to gold deposit prediction in Qinling-Songpan area[J]. Journal of Jilin University(Earth Science Edition)，36(2)： 298～304．

Xu C，Dai F C，Yao X，et al. 2009. GIS-Based landslide susceptibility assessment using analytical hierarchy process in Wenchuan Earthquake region[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，28(S2)： 3978～3985．

Xu C，Dai F C，Yao X，et al. 2010. GIS platform and certainty factor analysis method based Wenchuan earthquake-induced landslide susceptibility evaluation[J]. Journal of Engineering Geology，18(1)： 15～26．

Xu C，Xu X W. 2012. GIS and ANN model for earthquake triggered landslides susceptibility zonation[J]. Geological Science and Technology Information，31(3)： 116～121.

Xu C，Dai F C，Xu X W，et al.2012a. GIS-based support vector machine modeling of earthquake-triggered landslide susceptibility in the Jianjiang River watershed， China[J]. Geomorphology，145： 70～80．

Xu C，Xu X W，Dai F C，et al.2012b. Comparison of different models for susceptibility mapping of earthquake triggered landslides related with the 2008 Wenchuan earthquake in China[J]. Computers & Geosciences，46： 317～329．

Xu C，Xu X W，Zheng W J.2013a. Compiling inventory of landslides triggered by Minxian Zhangxian earthquake of July 22， 2013 and their spatial Distribution analysis[J]. Journal of Engineering Geology，21(5)： 736～749．

Xu C，Xu X W，Zheng W J.2013b. Landslides triggered by the 2013 Minxian-Zhangxian Gansu ProvinceMS6.6 earthquake and its tectonic analyses[J]. Seismology and Geology，35(3)： 616～626．

Xu C，Xu X W，Shyu J B H，et al. 2014. Landslides triggered by the 22 July 2013 Minxian-Zhangxian， China， Mw 5.9 earthquake： Inventory compiling and spatial distribution analysis[J]. Journal of Asian Earth Sciences，92： 125～142．

Yalcin A. 2008. GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen(Turkey)：comparisons of results and confirmations[J]. Catena，72(1)： 1～12．

Yilmaz I. 2009. Landslide susceptibility mapping using frequency ratio， logistic regression， artificial neural networks and their comparison： a case study from Kat landslides(Tokat—Turkey)[J]. Computers & Geosciences，35(6)： 1125～1138．

Yilmaz I. 2010. Comparison of landslide susceptibility mapping methodologies for Koyulhisar， Turkey： conditional probability， logistic regression， artificial neural networks， and support vector machine[J]. Environmental Earth Sciences，61(4)： 821～836．

Zadeh L A. 1965. Fuzzy sets[J]. Information and control，8(3)： 338～353．

Zhang J Q，F(xiàn)an J R，Yan D，et al. 2009. Sensitivity evaluation to the earthquake-induced landslide and collapse： A case study of Beichuan County， Sichuan Province[J]. Journal of Sichuan University(Engineering Science Edition)，41(3)： 140～145．

Zhao H，Song E X. 2011. Improved information value model and its application in the spatial prediction of landslides[J]. Journal of Civil， Architectural & Environmental Engineering，33(3)： 38～44．

Zhao P D. 1994. Statistical prediction of mineral deposit[M]. Beijing： Geological Publishing House．

Zhao Z，Hou E K，Wang J Z，et al. 2012. Landslide risk management information system for counties： Illustrated with a case study for Ningqiang county[J]. Journal of Engineering Geology，20(2)： 170～182．

Zheng W J，Min W，He W G，et al. 2013. Distribution of the related disaster and the causative tectonic of the Minxian-ZhanxianMS6.6 earthquake on July 22， 2013， Gansu， China[J]. Seismology and Geology，35(3)： 604～615．

Zhu L F，Wu X C，Yin K L，et al. 2004. Risk zonation of landslide in China based on information content model[J]. Journal of Earth Sciences and Environment，26(3)： 52～56．

戴福初，姚鑫，譚國煥. 2008. 滑坡災(zāi)害空間預(yù)測支持向量機(jī)模型及其應(yīng)用[J]. 地學(xué)前緣，14(6)： 153～159．

范林峰，胡瑞林，曾逢春，等. 2012. 加權(quán)信息量模型在滑坡易發(fā)性評價中的應(yīng)用——以湖北省恩施市為例[J]. 工程地質(zhì)學(xué)報，20(4)： 508～513．

范強(qiáng)，巨能攀，向喜瓊，等. 2014. 證據(jù)權(quán)法在區(qū)域滑坡危險性評價中的應(yīng)用——以貴州省為例[J]. 工程地質(zhì)學(xué)報，22(3)： 474～481．

高克昌，崔鵬，趙純勇，等. 2006. 基于地理信息系統(tǒng)和信息量模型的滑坡危險性評價——以重慶萬州為例[J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報，25(5)： 991～996．

胡瑞林，范林峰，王珊珊，等. 2013. 滑坡風(fēng)險評價的理論與方法研究[J]. 工程地質(zhì)學(xué)報，21(1)： 76～84．

李隨民，姚書振，韓玉丑，等. 2008. 基于模糊邏輯法的冀西北地區(qū)鉛鋅銀多金屬礦定位預(yù)測[J]. 中國地質(zhì)，35(4)： 762～769．

李亞軍，郭鵬，趙洪濤，等. 2013. 兩種概率模型在滑坡敏感性分析中的應(yīng)用及比較——以甘肅省天水市羅玉溝為例[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，27(2)： 198～202．

盧曉倉，陳泰霖. 2010. 信息量模型在區(qū)域滑坡災(zāi)害危險性分析中的應(yīng)用[J]. 貴州水力發(fā)電，24(1)： 80～83．

阮沈勇，黃潤秋. 2001. 基于GIS的信息量法模型在地質(zhì)災(zāi)害危險性區(qū)劃中的應(yīng)用[J]. 成都理工學(xué)院學(xué)報，28(1)： 89～92．

譚龍，陳冠，王思源，等. 2014. 邏輯回歸與支持向量機(jī)模型在滑坡敏感性評價中的應(yīng)用[J]. 工程地質(zhì)學(xué)報，22(1)： 56～63．

王志恒，胡卓瑋，趙文吉，等. 2014. 基于確定性系數(shù)概率模型的降雨型滑坡孕災(zāi)環(huán)境因子敏感性分析——以四川省低山丘陵區(qū)為例[J]. 災(zāi)害學(xué)，29(2)： 109～115．

邢學(xué)文，胡光道. 2006. 模糊邏輯法在秦嶺-松潘成礦區(qū)金礦潛力預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(地球科學(xué)版)，36(2)： 298～304．

許沖，戴福初，姚鑫，等. 2009. GIS支持下基于層次分析法的汶川地震區(qū)滑坡易發(fā)性評價[J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報，28(S2)： 3978～3985．

許沖，戴福初，姚鑫，等. 2010. 基于GIS與確定性系數(shù)分析方法的汶川地震滑坡易發(fā)性評價[J]. 工程地質(zhì)學(xué)報，18(1)： 15～26．

許沖，徐錫偉. 2012. 基于GIS與ANN模型的地震滑坡易發(fā)性區(qū)劃[J]. 地質(zhì)科技情報，31(3)： 116～121．

許沖，徐錫偉，鄭文俊.2013a.2013年7月22日岷縣漳縣MS6.6級地震滑坡編錄與空間分布規(guī)律分析[J]. 工程地質(zhì)學(xué)報，21(5)： 736～749．

許沖，徐錫偉，鄭文俊，等.2013b.2013年甘肅岷縣漳縣6.6級地震觸發(fā)滑坡及其構(gòu)造分析[J]. 地震地質(zhì)，35(3)： 616～626．

張建強(qiáng)，范建容，嚴(yán)冬，等. 2009. 地震誘發(fā)崩塌滑坡敏感性評價——以北川縣為例[J]. 四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版)，41(3)： 140～145．

趙衡，宋二祥. 2011. 滑坡空間預(yù)測中信息量模型的改進(jìn)及應(yīng)用[J]. 土木建筑與環(huán)境工程，33(3)： 38～44．

趙鵬大. 1994. 礦床統(tǒng)計預(yù)測附本[M]. 北京：地質(zhì)出版社．

趙洲，侯恩科，王建智，等. 2012. 縣域滑坡災(zāi)害風(fēng)險管理信息系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用：以陜西省寧強(qiáng)縣為例[J]. 工程地質(zhì)學(xué)報，20(2)： 170～182．

鄭文俊，閔偉，何文貴，等.2013.2013 年甘肅岷縣漳縣6.6級地震震害分布特征及發(fā)震構(gòu)造分析[J]. 地震地質(zhì)，35(3)： 604～615．

朱良峰，吳信才，殷坤龍，等. 2004. 基于信息量模型的中國滑坡災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究[J]. 地球科學(xué)與環(huán)境學(xué)報，26(3)： 52～56.

MULTI-MODELS BASED LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY EVALUATION—ILLUSTRATED WITH LANDSLIDES TRIGGERED BY MINXIAN EARTHQUAKE

SHEN Lingling①②LIU Lianyou①XU Chong③④WANG Jingpu①

(①KeyLaboratoryofEnvironmentChangeandNaturalDisaster，MOE，StateKeyLabofEarthSurfaceProcessesandResourceEcology，AcademyofDisasterReductionandEmergencyManagement，BeijingNormalUniversity，Beijing100875) (②BeijingMeteorologicalInformationCenter,BeijingMeteorologicalService,Beijing100089) (③KeyLaboratoryofActiveTectonicsandVolcano，InstituteofGeology，ChinaEarthquakeAdministration，Beijing100029) (④KeyLaboratoryforGeo￣hazardsinLoessAreaofMinistryofLandandResources,Xi’anCenterofGeologicalSurvey,ChinaGeologicalSurvey,Xi’an710054)

On July 22， 2013， an earthquake ofMS6.6 occurred at the junction area of the Minxian and Zhangxian Counties， Gansu Province， China. The earthquake had triggered at least 2330 landslides according to the previous studies. This paper takes seismic intensity Ⅷ zone of the earthquake as the study area. Based on the earthquake induced-landslide inventory interpreted from field investigations and visual interpretation of high-resolution satellite images before and after earthquake， five influence factors of slope， aspect， drainage， lithology and fault are selected. Then the landslide susceptibility of the study area is evaluated under GIS platform by applying fuzzy logic model， information value model and Shannon’s entropy integrated information value model separately. Results show： (1)Landslides are prone to occur in the central part of the study area. When closer to drainage， it is more susceptible to landslides. By counting landslides in buffer zones of drainage， it finds that majority landslides occurred in 0～50m zone. The percentage of landslides in 0～100m buffer zone is up to 50% of all. (2)The AUC values of three models are 0.8488(Information value model)， 0.8502(Shannon’s entropy integrated information value model)， 0.7640(Fuzzy logic model). It indicates well performances of information value model and Shannon’s entropy integrated information value model， and the modest performance of fuzzy logic model. (3)By comparing the areas of each susceptibility levels and landslides proportions in each susceptibility levels of three models， it finds that each level’s area ration in Shannon’s entropy integrated information value model tends to normal distribution， and the model also has the highest landslide rations in very high and high susceptibility levels. Shannon’s entropy integrated information value model increases each unit’s information value which leads to a more obvious result. It demonstrates that Shannon’s entropy integrated information value model is more suitable for disaster risk evaluation and emergency risk management．

Minxian earthquake， Fuzzy logic model， Information value model， Shannon’s entropy， Landslide susceptibility evaluation

10.13544/j.cnki.jeg.2016.01.003

2014-10-16;

2015-03-09.

國家科技支撐計劃課題(2012BAK10B03), 國家自然科學(xué)基金(41472202)， 國土資源部黃土地質(zhì)災(zāi)害重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(KLGLAMLR2014003)資助.

沈玲玲(1988-)，女，博士生，主要研究方向?yàn)榈刭|(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評價與應(yīng)急管理. Email: garfield1988@mail.bnu.edu.cn

簡介： 劉連友(1962-)，男，教授，主要從事地貌過程與災(zāi)害防治. Email: lyliu@bnu.edu.cn

P642.22

A