基于信息量法與加權(quán)信息量法的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價效果對比
——以蘄春縣北部地區(qū)為例

李雪晗， 晏鄂川， 張 丹

（中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）工程學(xué)院，武漢 430074）

蘄春縣北部地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，包括滑坡、不穩(wěn)定斜坡、崩塌和泥石流. 這些地質(zhì)災(zāi)害及隱患點嚴(yán)重威脅區(qū)內(nèi)人民的生命安全，阻礙區(qū)內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展，故進行蘄春縣北部地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性評價顯得尤為重要.GIS技術(shù)為地質(zhì)災(zāi)害研究中的一個重要組成部分，與其易發(fā)性評價結(jié)合方面的研究程度不斷提高. Radbruch等［1］對哥倫比亞Medellin市的泥石流、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害進行了敏感性和易損性評價，繪制了Medellin市風(fēng)險性分區(qū)圖. Forster［2］利用GIS平臺對英國某地進行了滑坡危險性評價和危險性分區(qū). Yilmaz等［3］利用GIS技術(shù)對Sivas盆地的喀什特地區(qū)巖溶地質(zhì)災(zāi)害進行了易發(fā)性分區(qū)評價. 目前對于地質(zhì)災(zāi)害進行易發(fā)性評價的方法及模型主要為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法［4-5］、模糊綜合評價法［6-7］、邏輯回歸模型［8-9］、信息量法［10-12］、層次分析法［13-14］以及加權(quán)信息量法［15-16］、決策樹模型法［17］等.

加權(quán)信息量法是在之前研究基礎(chǔ)上由學(xué)者提出的改進的信息量法［18］，根據(jù)不同影響因子作用程度不同給其信息量值賦不同的權(quán)重，但相關(guān)文獻中都是直接采用加權(quán)信息量法進行易發(fā)性評價，并沒有與其改進前的模型評價結(jié)果進行比對，其改進的效果無法體現(xiàn). 因此本文基于ArcGIS平臺，采用信息量法和加權(quán)信息量法對蘄春縣北部地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害進行易發(fā)性評價，并將兩種方法的評價結(jié)果進行對比分析，以討論加權(quán)信息量法對該研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價是否有實際改進效果.

1 研究區(qū)概況

蘄春縣位于湖北省東部，位于115°12′～115°55′E 和29°59′～30°41′N 之間，北倚大別山，區(qū)內(nèi)地勢起伏大，總體東北高，西南低. 地貌類型主要分為構(gòu)造侵蝕低山、構(gòu)造侵蝕丘陵和剝蝕堆積垅崗區(qū). 研究區(qū)屬亞熱帶大陸季風(fēng)氣候，區(qū)內(nèi)持續(xù)性降雨、暴雨的降雨形式極為常見，且多集中在每年的6—8月，年平均降雨量為1 407.1 mm，最大降雨量為2 096.1 mm. 蘄春北部地區(qū)地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，破碎巖發(fā)育，巖土體主要分為三大巖類：第四系松散巖類、變質(zhì)巖類和巖漿巖類. 近年來，研究區(qū)內(nèi)建房、修路、礦山開采、水庫修建等人類工程活動不斷加劇.

研究區(qū)內(nèi)地形地貌、地層巖性、地質(zhì)構(gòu)造和水文等條件為地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育提供了天然環(huán)境和物質(zhì)基礎(chǔ)條件，強烈的人類工程活動和極端連續(xù)的降雨加劇了地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生. 根據(jù)區(qū)內(nèi)現(xiàn)場調(diào)查，共查明地質(zhì)災(zāi)害點176處，其中滑坡134處，占地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)的76.14%；不穩(wěn)定斜坡27處，占總數(shù)的15.34%；崩塌10處，泥石流5 處，分別占地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)的5.68%、2.84%. 考慮到研究區(qū)內(nèi)泥石流發(fā)育程度弱，僅占地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)的2.84%，且其形成原因與滑坡、不穩(wěn)定斜坡及崩塌差異較大，因此本文僅對滑坡、不穩(wěn)定斜坡、崩塌共171個地質(zhì)災(zāi)害點進行進一步的研究.

2 評價模型的建立

2.1 信息量法評價模型

信息量法是通過分析已變形或發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害地區(qū)的實際情況及提供的信息，研究對其穩(wěn)定性有影響的信息數(shù)量和質(zhì)量，并將其影響程度通過信息量量化表示出來. 對于地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生，其受到多個影響因子的共同作用，不同的地質(zhì)背景都存在一種導(dǎo)致災(zāi)害發(fā)生的“最佳因子的組合”，不同影響因子組合對地質(zhì)災(zāi)害的作用程度不相同.

建立信息量法評價模型的步驟如下：

1）計算單個影響因子對地質(zhì)災(zāi)害事件(D)提供的信息量值I(xi,D)：

其中，S 為研究區(qū)面積；Si為研究區(qū)含有影響因子xi的面積；N 為研究區(qū)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的總個數(shù)；Ni為研究區(qū)分布在影響因子xi內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害的個數(shù).

2）通常，每個評價單元具有的信息量值都是由多項影響因子共同作用的結(jié)果，各種因子又以各種不同狀態(tài)存在，采用下式計算評價單元內(nèi)各影響因子組合條件下的總信息量Ii：

其中，n為影響因子總數(shù). 所得的總信息量Ii即可作為研究區(qū)易發(fā)性評價指標(biāo)，評價單元內(nèi)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的概率隨著其值的增大而增大，通過對求得的總信息量值的值域進行劃分，可對研究區(qū)進行易發(fā)性分區(qū)評價.

2.2 加權(quán)信息量法評價模型

加權(quán)信息量法，是基于層次分析法求出的各因子權(quán)重ωi和信息量法求得的各評價因子分級的信息量值I(xi,D)，給每個分級的信息量值賦予一定的權(quán)重，將各因子權(quán)重與對應(yīng)的信息量相乘并求和，求得基于加權(quán)信息量法的加權(quán)總信息量值Z，計算公式如下：

通過對求得的加權(quán)總信息量值的值域進行劃分，對研究區(qū)進行易發(fā)性分區(qū)評價.

3 研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價

3.1 評價單元選取

考慮蘄春北部地區(qū)的實際情況，選取柵格單元作為本次易發(fā)性評價的評價單元. 根據(jù)本次研究使用的地形圖、地質(zhì)圖、構(gòu)造圖等基礎(chǔ)圖件比例尺，利用經(jīng)驗公式計算［19］，本文確定基礎(chǔ)圖件柵格化采用30 m×30 m的柵格大小.

3.2 評價因子的選擇及狀態(tài)分級

選取易發(fā)性評價因子須根據(jù)具體研究對象有針對性地進行分析，先統(tǒng)計各影響因子取值區(qū)間所占百分比，再分析其取值區(qū)間與地質(zhì)災(zāi)害分布的關(guān)系，最后提取影響研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的主要因素.

3.2.1 地形地貌 地形地貌主要通過高程、坡度、坡向及坡面形態(tài)四個方面對地質(zhì)災(zāi)害造成影響. 在對研究區(qū)的實際調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，人類工程活動為主要造成研究區(qū)內(nèi)斜坡變形破壞的因素，這就影響了坡形作為影響因素的意義，因此本文不考慮將坡面曲率作為評價因子.

1）高程：使用蘄春北部地區(qū)地形圖利用ArcGIS得到研究區(qū)的DEM圖件. 提取研究區(qū)高程范圍（以下類同）為-8～1236 m，將研究區(qū)按照＜100 m、100～200 m（不包含200，以下類同）、200～300 m、300～400 m、400～500 m、≥500 m分為六個等級，并統(tǒng)計各分級地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育情況（圖1）. 從圖中可以看出，區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害大部分分布在高程300 m 以下，在海拔100～200 m 區(qū)間發(fā)育最多，分布密度最大.可能是因為高程較為低處，容易受人類工程活動等多種因素的影響.

2）坡度：也是引起地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的一個重要因素，會影響地表水徑流以及坡面植被情況等. 提取研究區(qū)坡度得到其范圍在0°～65°之間，將其共分為

圖1 高程區(qū)間與地質(zhì)災(zāi)害分布關(guān)系圖Fig.1 Distribution map of geological hazards in each elevation range

＜5°、5°～10°、10°～15°、15°～20°、20°～25°、25°～30°、30°～35°、35°～40°、≥40°九個等級，統(tǒng)計各分級地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況（圖2）. 可以看出，區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害基本都發(fā)生在坡度25°以下斜坡處，坡度5°～25°的區(qū)間發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害個數(shù)及密度較大. 原因可能是坡度較小的區(qū)域容易受到人類工程活動的影響，且在降雨條件下不利于斜坡排水，雨水加重了巖土體的質(zhì)量并對巖土體有軟化作用，降低了其抗剪強度，容易導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生. 坡度大于40°的斜坡災(zāi)害點密度也較大，考慮發(fā)生的主要為崩塌災(zāi)害，與滑坡及不穩(wěn)定斜坡成因有所差異，且由于崩塌總數(shù)很少，此差異可以忽略.

3）坡向：通過ArcGIS 提取斜坡坡向得到其范圍為0°～360°. 具體分級區(qū)間為平地（0°）、北（0°～22.5°，337.5°～360°），東北（22.5°～67.5°），東（67.5°～112.5°），東南（112.5°～157.5°），南（157.5°～202.5°），西南（202.5°～247.5°），西（247.5°～292.5°），西北（292.5°～337.5°）. 坡向各分級地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況見圖3. 由圖可知，研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害主要發(fā)育在南側(cè)（東南、南、西南向）斜坡上，地質(zhì)災(zāi)害密度均大于0.1個·km-2，地質(zhì)災(zāi)害在其余6個方位的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育密度較為平均.

3.2.2 地層巖性 研究區(qū)內(nèi)出露巖土體類型為第四系松散巖類、變質(zhì)巖類、巖漿巖類、碎屑巖類和碳酸鹽巖類. 統(tǒng)計不同分級的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況如圖4. 可以看出，研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害主要發(fā)生于變質(zhì)巖類及巖漿巖類中，變質(zhì)巖中地質(zhì)災(zāi)害密度最大. 碎屑巖類和碳酸鹽巖類由于在區(qū)內(nèi)分布較少，無地災(zāi)發(fā)育.

圖2 坡度區(qū)間與地質(zhì)災(zāi)害分布關(guān)系圖Fig.2 Distribution map of geological hazards in each slope angle range

圖3 坡向區(qū)間與地質(zhì)災(zāi)害分布關(guān)系圖Fig.3 Distribution map of geological hazards in each slope aspect range

圖4 巖土體類型與地質(zhì)災(zāi)害分布關(guān)系圖Fig.4 Distribution map of geological hazards in each rock soil mass type

3.2.3 地質(zhì)構(gòu)造 本文選取了蘄春北部地區(qū)主要的斷裂構(gòu)造，利用ArcGIS 的多環(huán)緩沖功能（以下類同），分成與斷層距離＜500 m、500～1000 m、1000～1500 m、1500～2000 m、2000～2500 m、2500～3000 m、3000～3500 m、3500～4000 m、≥4000 m共9個等級. 統(tǒng)計各分類的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況（圖5），可以看出，在距斷層距離小于4000 m的范圍內(nèi)，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的密度大體上隨著與斷層的距離的增大而減小，但在大于4000 m 的范圍內(nèi)，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的密度反而最大，不符合客觀規(guī)律.地質(zhì)構(gòu)造對于地質(zhì)災(zāi)害影響最小的區(qū)域，反而是地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育密度最大的區(qū)域，原因可能是人類工程活動等為此處地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的主要控制因素，地質(zhì)構(gòu)造對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的影響微弱，這也表明近期研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)構(gòu)造活動處于較為穩(wěn)定狀態(tài)，因此本文不考慮地質(zhì)構(gòu)造對于地質(zhì)災(zāi)害的作用.

圖5 斷層緩沖距離區(qū)間與地質(zhì)災(zāi)害分布關(guān)系圖Fig.5 Distribution map of geological hazards in each distance range from faults

3.2.4 水文 研究區(qū)內(nèi)河流、水庫會對岸坡進行沖刷、侵蝕，且水對巖土體的浸泡軟化作用使得岸坡巖土體物理力學(xué)性質(zhì)發(fā)生改變，對其穩(wěn)定性造成影響. 在此以距水系距離作為分級指標(biāo). 分成與水系距離＜100 m、100～200 m、200～300 m、300～400 m、400～500 m、500～600 m、600～700 m、700～800 m、≥800 m 共9 個等級. 統(tǒng)計不同分級的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況（圖6），可以看出，區(qū)內(nèi)大體上距水系距離越遠，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育個數(shù)及密度都越小，在距水系100 m 以內(nèi)，地質(zhì)災(zāi)害密度最大. 特別地，在距水系距離500～600 m 范圍內(nèi)，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育程度較高，考慮到該范圍一般為人類居民區(qū)所在地，因此難免受到人類活動的影響. 總體來說，研究區(qū)內(nèi)水系對于地質(zhì)災(zāi)害有一定程度的控制作用.

3.2.5 人類工程活動 研究區(qū)內(nèi)人類工程活動與地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生貫穿始終，本文將對居民區(qū)及公路作為影響因子進行分析.

1）居民區(qū)：人類活動頻繁，通過與居民區(qū)距離遠近來討論其對地質(zhì)災(zāi)害的影響. 分成與居民區(qū)距離＜100 m、100～200 m、200～300 m、300～400 m、400～500 m、500～600 m、600～700 m、700～800 m、≥800 m共9個等級，各等級地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況見圖7. 可知，距居民區(qū)越近，地質(zhì)災(zāi)害越發(fā)育. 距離居民區(qū)小于100 m的區(qū)域發(fā)育的地質(zhì)災(zāi)害點，約占總數(shù)的30%，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育密度最大. 在離居民區(qū)大于800 m的區(qū)域，地質(zhì)災(zāi)害密度最小.強烈的人類工程活動破壞了巖土體的完整性與穩(wěn)定性，決定了居民區(qū)附近容易引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害.

2）公路：基于蘄春北部地區(qū)的公路分布圖件，生成與公路距離分別為＜100 m、100～200 m、200～300 m、300～400 m、400～500 m、500～600 m、600～700 m、700～800 m、≥800 m 的9 個分級. 各分級下地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況見圖8. 由圖可知，總體上隨著與公路距離的增大，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育個數(shù)越少，在離公路100 m的區(qū)域內(nèi)發(fā)育的地質(zhì)災(zāi)害幾乎占了研究區(qū)所有地質(zhì)災(zāi)害的一半，這說明了公路的修建對地質(zhì)災(zāi)害的強烈控制作用.

圖6 水系緩沖距離區(qū)間與地質(zhì)災(zāi)害分布關(guān)系圖Fig.6 Distribution map of geological hazards in each distance range from water system

圖7 居民區(qū)緩沖距離區(qū)間與地質(zhì)災(zāi)害分布關(guān)系圖Fig.7 Distribution map of geological hazards in each distance range from residential area

圖8 公路緩沖距離區(qū)間與地質(zhì)災(zāi)害分布關(guān)系圖Fig.8 Distribution map of geological hazards in each distance range from traffic roads

3.2.6 降雨 降雨對研究區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生起了較為重要的作用. 但降雨對于研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的影響主要體現(xiàn)在時間方面，多發(fā)生在6月—8月，而地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性研究的主要是在空間上的易發(fā)性，且由于研究區(qū)空間降雨資料的缺乏，本次評價不將降雨作為評價因子.通過對上述影響因子的分析，確定在研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育形成過程中發(fā)揮了重要作用的7個因子作為本次蘄春北部地區(qū)易發(fā)性評價的評價因子，分別為高程、坡度、坡向、巖土體類型、水系、居民區(qū)和公路.

3.3 易發(fā)性分區(qū)評價

3.3.1 單因子信息量計算 基于上文的統(tǒng)計，運用公式1依次對以上7個分級后的評價因子進行信息量計算. 考慮到地層巖性因子分級中，碳酸鹽巖類和碎屑巖類信息量不存在，將其并入第四系松散巖類進行統(tǒng)計并計算信息量值，得到的評價因子各狀態(tài)分級下的信息量值如表1所示.

表1 評價因子分級及信息量值Tab.1 Evaluation factors classification and information value

3.3.2 信息量法易發(fā)性分區(qū) 運用ArcGIS 重分類功能對各已分級的柵格因子圖層賦予各自信息量值，再用柵格計算器按照公式2 疊加各單因子信息量，得到研究區(qū)各評價單元的總信息量值，疊加所得總信息量值的范圍為-8.252～4.556 6，對疊加后的柵格圖層進行重分類，采用自然間斷點分級法將其分為4 個區(qū)間（圖9）. 按照信息量值從小到大依次分為不易發(fā)區(qū)（-8.25～-3.28）（四舍五入保留小數(shù)點后兩位，下同）、低易發(fā)區(qū)（-3.28～-1.32）、中易發(fā)區(qū)（-1.32～0.44）和高易發(fā)區(qū)（0.44～4.56），分區(qū)結(jié)果及分區(qū)統(tǒng)計見圖10、表2.

3.3.3 加權(quán)信息量法易發(fā)性分區(qū) 這里直接給出由層次分析法構(gòu)造并通過一致性檢驗的判斷矩陣計算出的各評價因子權(quán)重（表3）.

按照公式3，計算得加權(quán)信息量值的范圍為-1.473 9～0.701 8，將疊加后的柵格圖層分為4個區(qū)間（圖11），并按加權(quán)總信息量值從小到大依次分為不易發(fā)區(qū)（-1.47～-0.60）、低易發(fā)區(qū)（-0.60～-0.23）、中易發(fā)區(qū)（-0.23～0.09）和高易發(fā)區(qū)（0.09～0.70），分區(qū)分布及分區(qū)統(tǒng)計見圖12、表4.

圖9 總信息量重分類Fig.9 Reclassification of total information value

圖10 基于信息量法的分區(qū)圖Fig.10 Classification map based on information value method

表2 基于信息量法的易發(fā)性分區(qū)結(jié)果Tab.2 Susceptibility classification result based on information value method

表3 各評價因子權(quán)重系數(shù)Tab.3 Weight coefficient of evaluation factors

圖11 加權(quán)總信息量重分類Fig.11 Reclassification of total weighted information value

圖12 基于加權(quán)信息量法的分區(qū)圖Fig.12 Classification map based on weighted information value method

圖13 易發(fā)性評價結(jié)果ROC曲線Fig.13 ROC curve of susceptibility evaluation result

4 評價結(jié)果驗證與對比

4.1 評價結(jié)果驗證

在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價過程中，常常使用ROC（Receiver Operating Characteristic Curve）曲線對分區(qū)的結(jié)果進行檢驗，通過計算AUC（AUC，Area Under Curve）值來評價區(qū)劃結(jié)果的準(zhǔn)確性［20］. AUC值的取值范圍為0.5～1，AUC值越大，說明其評價效果越好. 根據(jù)以上兩種評價結(jié)果，以地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性等級從高到低的區(qū)域面積累計百分比做橫軸，以對應(yīng)易發(fā)性等級區(qū)間內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害個數(shù)累積百分比為縱軸，繪制ROC曲線（圖13）.圖中，A和B分別對應(yīng)基于信息量法和加權(quán)信息量法的易發(fā)性評價結(jié)果ROC曲線. 計算各曲線的AUC值分別為：A—0.78，B—0.75，均介于0.7～0.9之間，這說明本文基于兩種不同模型的易發(fā)性評價均有較好的準(zhǔn)確性，通過比較A、B兩曲線的AUC值大小，顯示信息量法優(yōu)于加權(quán)信息量法.

4.2 評價結(jié)果對比

為了驗證以上評價結(jié)果的可靠性，參考表2、表4中對各評價結(jié)果中各分區(qū)的面積占總面積百分比及地質(zhì)災(zāi)害個數(shù)占災(zāi)害總數(shù)的百分比等的統(tǒng)計結(jié)果. 考慮到各評價結(jié)果分區(qū)面積的不同，引入地質(zhì)災(zāi)害相對百分比（HAR）指標(biāo)加以衡量，通過以下公式計算：

表5 分區(qū)結(jié)果的地質(zhì)災(zāi)害相對百分比Tab.5 Relative percentage of geological hazards of classification result

HAR值越大，說明在相同的范圍，實際發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的數(shù)量越多，發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的概率越大，由此判定易發(fā)性評價結(jié)果的可靠性. 按照上式計算兩種方法評價結(jié)果的地質(zhì)災(zāi)害相對百分比如表5.

表5 顯示，在地質(zhì)災(zāi)害不易發(fā)區(qū)，HAR 值均為0，隨著地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性等級的提高，HAR值也隨之增大. 兩種評價方法下的易發(fā)性分區(qū)結(jié)果總體趨于一致，都較好地反映了研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)程度，與上文驗證結(jié)果一致. 結(jié)合兩種方法的易發(fā)性評價結(jié)果（表2、表4）對比相應(yīng)易發(fā)性區(qū)間的HAR值，基于信息量法的高易發(fā)區(qū)面積占總面積19.94%，包含了64.33%的地質(zhì)災(zāi)害，HAR值較大；基于信息量法的低易發(fā)區(qū)面積占總面積29.68%，僅包含5.26%的地質(zhì)災(zāi)害，HAR值較小. 據(jù)此說明基于信息量法的易發(fā)性分區(qū)效果優(yōu)于加權(quán)信息量法的效果.

在本次易發(fā)性評價中，加權(quán)信息量模型相較于信息量模型并無改進效果. 一是由于利用層次分析法確定的權(quán)重，主要是通過專家的經(jīng)驗與知識，打分確定判斷矩陣計算出來的，容易受主觀因素影響，進而對評價結(jié)果準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響. 二是信息量法是通過客觀分析已變形或發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害地區(qū)的實際情況及其提供的信息，通過條件概率計算出的各評價因子信息量值，評價結(jié)果已相對客觀、準(zhǔn)確，通過加權(quán)難以體現(xiàn)改進效果.

5 結(jié)論與討論

本文以蘄春縣北部地質(zhì)災(zāi)害為研究對象，確定高程、坡度、坡向、巖土體類型、水系、居民區(qū)和公路為易發(fā)性評價因子. 基于ArcGIS平臺，采用信息量法和加權(quán)信息量法對研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害進行易發(fā)性評價，將研究區(qū)分為高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)和不易發(fā)區(qū).

1）高易發(fā)區(qū)面積為300.81 km2，占研究區(qū)總面積的19.94%，分區(qū)內(nèi)發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害110處，占地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)的64.33%. 這些地區(qū)大部分屬于構(gòu)造剝蝕丘陵、低山地帶，為地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生提供了有利的地形地貌條件.同時在水流沖蝕及人類建房修路切坡、礦山開采等工程活動強烈作用下，極易引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害.

2）中易發(fā)區(qū)面積為569.08 km2，占研究區(qū)總面積的37.73%，分區(qū)內(nèi)發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害52處，占地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)的30.41%. 在研究區(qū)內(nèi)分布最為廣泛，多位于構(gòu)造剝蝕丘陵地區(qū)及剝蝕堆積垅崗區(qū)，相比高易發(fā)區(qū)離水系、公路以及居民區(qū)有一定距離，但影響仍然強烈，容易引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害.

3）低易發(fā)區(qū)面積為447.64 km2，占研究區(qū)總面積的29.68%，分區(qū)內(nèi)發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害9處，占地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)的5.26%. 在研究區(qū)內(nèi)分布不連續(xù)，大部分呈零星分布于中易發(fā)區(qū)周邊的剝蝕積垅崗區(qū). 海拔較低，雖地形地貌條件不利于發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害，但存在水系與人類工程活動的作用，會發(fā)生少數(shù)地質(zhì)災(zāi)害.

4）不易發(fā)區(qū)面積為190.79 km2，占研究區(qū)總面積的12.65%，分區(qū)內(nèi)無地質(zhì)災(zāi)害點發(fā)育. 這些地區(qū)絕大部分位于距離水系、公路、居民區(qū)較遠的構(gòu)造侵蝕低山地區(qū)，幾乎沒有人類活動，山體均較為完好，植被覆蓋率高，發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的概率較低.

基于ROC曲線的驗證及地質(zhì)災(zāi)害相對百分比指標(biāo)對比分析，兩種不同模型的易發(fā)性評價結(jié)果總體趨于一致，均有較好的準(zhǔn)確性，均適用于蘄春縣北部地區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價. 但加權(quán)信息量模型的評價效果不如信息量模型效果，說明在本次易發(fā)性評價中通過對信息量值加權(quán)達到改進效果沒有體現(xiàn)，今后在選擇加權(quán)信息量法進行易發(fā)性評價時需要對其評價效果進行對比驗證. 最后采用評價效果較優(yōu)的信息量法評價結(jié)果作為蘄春北部地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價的最終結(jié)果.