患點及非線性算法的地質災害風險范文
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摘要:針對地質災害風險評價中存在的隱患點與風險級別不一致、易損性評價指標單一等問題，提出了基于隱患點詳查及非線性疊加算法的地質災害風險區(qū)劃模型。模型通過針對性的隱患點調查，收集隱患點數據，從中選取與地質災害風險相關的指標參數，形成隱患點模塊H，遴選地質災害的主要影響因素建立影響因素模塊T。在對研究區(qū)域進行網格劃分的基礎上，進一步通過密度比、歸一化算法、AHP等分析方法得出網格區(qū)域內兩組模塊的指標評分標準及指標間權重，得出H、T值。將H、T評分值代入模型R=HαT計算得出網格的最終風險數值。根據網格坐標，生成DEM數據，并形成區(qū)域的風險區(qū)劃圖件。通過對比，建立的風險區(qū)劃模型較傳統(tǒng)模型具有較高的準確率和較低的錯誤率，具有較好的實用性和科學性。
關鍵詞:地質災害;風險區(qū)劃;隱患點調查;非線性疊加;密度比;AHP
地質災害風險區(qū)劃一直以來都是地質災害研究的主要方向，研究整體已較為成熟［1］。以往主要的分區(qū)思路是以地質災害點、隱患點分布圖為基礎，通過危險性、易損性各項因子的評價和疊加計算，形成最終地質災害風險區(qū)劃圖。以往學者的研究方向主要集中在指標參數的選取和劃分［2－3］、指標計算模型優(yōu)化［4－5］、地質災害危險性判別［6］、區(qū)劃精度提升［7］、成圖方式的選擇［8］等內容上。上述方向均取得了一定的研究成果，但整體上仍存在三方面的不足:(1)以往地質災害風險分區(qū)采用較多的是線性疊加的計算模式，這將使得危險性與易損性的各項因子之間僅存在簡單的并集關系，這使得在局部的無危險區(qū)或無易損性區(qū)，通過評價參數的疊加仍存在較高的地質災害風險。而事實上，部分高危險區(qū)并不存在威脅對象，部分高易損區(qū)也可能不存在地質災害發(fā)生的基礎條件(平原)［9］，因此，評價的結果將與事實相悖。(2)也有不少學者采用非線性建模方式［10］，如模糊邏輯［11－12］、邏輯回歸［13］等。但多數方法是通過宏觀評價區(qū)域的地質環(huán)境參數進行風險區(qū)劃的，而較少將可能發(fā)生地質災害區(qū)域(隱患點)本身以及其威脅對象作為研究重點［14］，因此多數分區(qū)結果側重于反映區(qū)域滑坡、崩塌的易發(fā)情況，而忽略了地質災害與人的相關性。(3)對于易損性指標的獲取，主要參考研究區(qū)域的人口分布情況，而較少考慮斜坡體實際的威脅狀態(tài)，這將使分區(qū)結果的實用性和科學性大大降低。本次研究針對上述問題，提出以區(qū)域地質災害隱患點詳細調查為基礎，通過隱患點威脅狀態(tài)各指標與區(qū)域地質災害危險性指標間的非線性疊加，并根據疊加后的DEM數據進行地質災害風險分區(qū)的區(qū)劃模式。區(qū)劃成果的實用性及科學性較以往有著較大提高，可為地質災害的管理和預警提供有效的參考。
1風險區(qū)劃模式
1.1區(qū)劃模式特征與傳統(tǒng)風險區(qū)劃方式不同的是，研究采用的區(qū)劃手段是建立在區(qū)域地質災害隱患點(高陡邊坡、已發(fā)地災點)詳細調查的基礎之上，相較于以往通過地質環(huán)境圖件進行疊加分析的區(qū)劃方式，詳細調查更能切合區(qū)域地質災害及地質環(huán)境的實際情況，從而提高了區(qū)劃的準確性。此外，根據隱患點調查的結果，在風險評價指標的計算過程中，將評價因子為2組集合:隱患因素模塊(H)和影響因素模塊(I)，其中隱患因素指對于研究區(qū)域內地質災害危險性和易損性產生影響的指標參數，其不僅考慮了以往易損性評價中的人口指標，還根據區(qū)域調查結果，引入了潛在規(guī)模、坡高、坡度等小范圍內的危險性指標。通過整合多項指標，可更為精確的得出隱患點對于區(qū)域的威脅性。影響因素模塊指研究區(qū)域內的地質環(huán)境對地質災害發(fā)生發(fā)育產生影響各項指標參數。通過集合間的非線性疊加得出風險評價值，從而使隱患因素和影響因素存在的關系為:H∩I。將隱患因素形成獨立集合有利于隱患區(qū)域真實威脅性判斷，突出威脅對象因素在地質災害風險區(qū)劃中的作用，避免無隱患點區(qū)域存在高風險區(qū)的矛盾狀況。將影響因素單獨成集有利于風險區(qū)劃圖在后期使用中的擴展性，即在人工開挖邊坡等對區(qū)域地質環(huán)境進行人為改造活動后，可根據新的威脅對象狀態(tài)對風險區(qū)劃圖進行修正。
1.2區(qū)劃模型技術路線區(qū)劃模型主要遵循以下技術路線。(1)隱患點調查:采用隱患點實地調查的形式收集隱患點資料，根據風險區(qū)劃精度開展研究區(qū)域的高陡邊坡詳細調查。隱患點選取原則為:①存在威脅對象;②人工切坡高于5m且坡度大于30°;③坡腳威脅對象間距與坡高比小于0.5。根據風險區(qū)劃的要求，對隱患點的坐標、坡高、切坡坡度、潛在災害規(guī)模、威脅對象范圍及可能造成的人員財產損失進行記錄。(2)隱患點投影:通過GIS軟件，將隱患點根據坐標投影至研究區(qū)域地圖中，并根據制定的指標打分規(guī)則，對隱患點的信息進行打分，將最終分值以屬性的形式對隱患點進行賦值。(3)網格劃分:根據研究區(qū)域特點和評價精度，將研究區(qū)域劃分為相同大小的網格，統(tǒng)計網格內各地災點屬性數值。(4)指標打分:根據網格內各地質災害點和地質環(huán)境情況對各指標進行評分，具體評分方法見第2章。根據評分結果對網格進行屬性賦值。(5)風險評價指標非線性計算:將所有指標分為隱患因素集和影響因素集兩組集合，對網格內兩組集合分別進行線性疊加計算(式2、式3)，得出隱患模塊和影響模塊兩組數值。并最終將兩組數值進行非線性疊加，得出網格的風險數值(式1)。式中:R為風險數值，H為隱患模塊，T為影響因素，α為指數權重，X、Y分別為隱患指標和影響模塊指標的打分值，ω為權重因子，n為隱患點數量，m為影響因子數量。(6)風險區(qū)劃圖生成:根據疊加后的風險數值和網格坐標生成DEM數據，通過Mapgis軟件生成風險區(qū)劃圖。
2指標體系建立
2.1指標打分方法根據地質災害的基本特點，選定隱患模塊的指標為:坡高、切坡坡度、潛在災害規(guī)模及威脅的人員財產共4組指標。為消除指標量綱不統(tǒng)一對綜合評估帶來的影響，采用極差法對指標值進行標準化處理，將其量化到0～1之間，指標評分結果根據野外調查的結果，由式(4)進行確定。式中:X為上述隱患點影響因子的打分值，I為某指標的實際值，Imax、Imin為研究區(qū)域范圍內該指標的最大和最小值，n為網格內隱患點數量。實際操作過程中，為避免異常數據對評分值的影響，可根據隱患點實際情況，剔除異常數據，并對異常數據的打分值進行重新界定。影響模塊指標為:地層巖性、地形、降雨、植被發(fā)育情況和構造特征5組指標。指標參數的確定方法主要通過已有的地質環(huán)境圖件和地質災害點的分布圖件進行宏觀的確定。具體方法為:①從地質環(huán)境圖件中分類出影響模塊指標所對應的圖層信息，將各指標的圖層與災害點圖層進行疊加，統(tǒng)計各影響因素中不同類型單元已發(fā)地質災害數量和規(guī)模，利用密度比法(式5)確定影響因素各分類的密度比值，再將各分類密度比值進行歸一化處理(式6)，最終確定打分標準。式中:Fij表示第i種影響因素第j分類密度比值;Zij表示第i種影響因素第j分類中發(fā)生地質災害總數量、總面積或總規(guī)模;Sij表示第i種影響因素第j分類中總面積;Zt表示研究區(qū)發(fā)生地質災害總數量、總面積或總規(guī)模;St表示研究區(qū)總面積。f為網格所處的j分類的打分值。
2.2權重確定方法指標參數間線性疊加所需的權重采用層次分析法AHP進行確定，即對同一層各因素ui(i=1，2，…，n)相對于上一層支配因素的重要程度進行兩兩比較，按照1～9標度法標度的含義，構造比較矩陣。根據式(2)求出矩陣的特征根ω。Aω=λmaxω，(7)所得到的ω經歸一化處理后作為各影響因素在該準則層的權重。將λmax帶入式(8)，進行一致性檢驗。式中:n為判斷矩陣的階數。計算一致性比例CR=CI/RI，RI為隨機一致性指標，可根據介紹通過查表得出，當CR＜0.1時，判斷矩陣滿足要求。否則，需要對判斷矩陣重新進行調整。指數權重α根據區(qū)域地質災害發(fā)育特征，由專家討論以及經驗進行最終確定。
3實例分析
3.1區(qū)域概況及圖層繪制研究選擇的地質災害風險區(qū)劃區(qū)域為福建省寧德市蕉城區(qū)，區(qū)域東西寬達70km，南北長約50km，總面積1354km2。通過區(qū)域內1:5萬地質災害及隱患點詳查，查明地質災害點188處，隱患點(高陡邊坡)866處。調查期間記錄隱患點和地質災害點的相關數據，并通過Mapgis軟件投影至區(qū)域地圖上。形成地質災害點圖層(圖1)和隱患點圖層(圖2)。區(qū)域根據區(qū)域面積，按1km×1km劃分網格
。3.2指標評價3.2.1隱患模塊指標評分將網格內所有隱患點的隱患模塊參數代入式4計算各指標的評分值Xij，將網格內n處隱患點平均化后得到該網格的i指標評分值。并將該值賦予網格對應的屬性值。其中人員財產指標采用威脅1人=50萬的標準將威脅對象全部轉化為財產金額，便于比較。根據寧德蕉城區(qū)隱患點的實際情況，在評分取值過程中剔除潛在規(guī)模大于50000m3、威脅財產大于5000萬元的地災點，并規(guī)定上述情況隱患點相應指標評分取最大值。以某網格為例，網格內存在兩處隱患點，表1為網格的評分計算表，網格評分值為網格各指標的最終評分結果。3.2.2影響因素模塊指標評分將區(qū)域的地質環(huán)境圖系各圖層與地質災害分布圖層進行疊加，統(tǒng)計不同地質環(huán)境分圖層(巖性圖層、地貌圖層等)內各個分區(qū)(巖漿巖組、沉積巖組等)的地災點數量，根據密度比方法，計算各分區(qū)的密度比值，歸一化后得出各分區(qū)的評分值。根據網格所在區(qū)域的地質環(huán)境情況，賦予網格相應的評分值屬性。由于篇幅所限，僅列出地層影響因素評分計算表(表2)。
3.3權重計算各根據上節(jié)所述方法，首先構造隱患點模塊對比矩陣A和影響因素模塊對比矩陣B。計算得出矩陣A的特征向量為ω=［0.6648，0.1915，0.5140，0.3324，0.3830］，歸一化得出影響因素集u影=［地層巖性、地形地貌、降雨、植被發(fā)育情況、構造］各因子間的權重ωH=［0.32，0.09，0.25，0.16，0.18］。矩陣B的特征向量為ω=［0.25，0.25，0.47，0.80］，歸一化得出隱患因素集u隱=［坡高、坡度、潛在規(guī)模、威脅人員財產情況］各因子間的權重ωT=［0.14，0.14，0.27，0.45］。最終計算兩組矩陣一致性比例CR分別為0.043、0.36，均小于0.1，符合一致性要求。
3.4基于非線性算法的風險分區(qū)將評分值與權重計算結果代入式2、式3，計算得出各網格的隱患模塊和影響因素模塊的評分值H、T。分值代入式1計算得出各網格的風險數值R，其中根據區(qū)域地質災害發(fā)育情況及專家建議，指數權重α取0.7。采用等間距法，將風險數值劃分為無風險區(qū)、低風險區(qū)、中風險區(qū)、較高風險區(qū)和高風險區(qū)五個不同等級，并通過GIS軟件繪制最終的地質災害風險區(qū)劃圖(圖3)。區(qū)劃圖中高風險區(qū)域主要位于寧德城關、石后鄉(xiāng)、洋中鎮(zhèn)及三都鎮(zhèn)等人口密集且存在高陡邊坡的地區(qū)，無危險區(qū)域主要位于無人員居住的山區(qū)以及地勢相對平坦的平原區(qū)，整體區(qū)劃結果與實際情況基本吻合。
4成果分析
為驗證風險區(qū)劃成果的有效性，將非線性算法的風險分區(qū)圖與常規(guī)通過地質環(huán)境因素和人口密度因素進行線性疊加的地質災害易發(fā)分區(qū)圖進行對比，可以看出二者存在較大的差別。常規(guī)方法得出的地質災害高風險區(qū)主要集中在海拔較高但人煙稀少的山區(qū)，對于實際地質災害較為密集的城關區(qū)域則顯示為無風險區(qū)或低風險區(qū)，這與圖1中顯示的地質災害發(fā)生情況是相悖的。根據表3的具體的數值統(tǒng)計(準確率定義為高風險區(qū)和較高風險區(qū)內地質災害點所占比例，錯誤率定義為低風險區(qū)和無風險區(qū)地質災害所占比例)，非線性疊加分區(qū)模式有效的提高了分區(qū)成果的準確率并降低了分區(qū)成果的錯誤率，整體上與地質災害實際發(fā)生情況契合度更高，更好的反映出地質災害風險情況。另一方面，非線性疊加分區(qū)模式存在零值區(qū)域，也體現(xiàn)出人類活動對于地質災害發(fā)生的重要性，更好的體現(xiàn)了地質災害風險分區(qū)的實用性。綜上所述，非線性疊加分區(qū)模式對于地質災害的預警和防治具有較高的實用性和科學性，能夠較好的指導地質災害預防和預報工作。
5結論
文章建立了基于隱患點調查和非線性疊加算法的風險區(qū)劃模型，并通過寧德城區(qū)地質災害風險區(qū)劃為例做了詳細闡述，總體上可得出如下結論。(1)風險分區(qū)模型主要建立在前期的隱患點調查基礎上，通過有針對性的隱患點調查能夠收集詳實而有效的風險分區(qū)基礎數據，避免了通過圖鑒分析分區(qū)的盲目性和不確定性。(2)模型將隱患點獨立成集，并通過隱患點調查結果，進一步細化隱患點參數影響因素。突出了區(qū)域地質災害易損性對地質災害風險的影響力。(3)非線性疊加算法使隱患模塊和影響因素模塊形成交集關系。在突出了區(qū)域地質災害易損性對地質災害風險的影響力的同時，避免了無隱患點區(qū)域存在高風險區(qū)的矛盾狀況。(4)通過建立的風險分區(qū)模型與傳統(tǒng)的線性疊加分區(qū)模型進行對比，可得出基于隱患點調查和非線性疊加算法的風險區(qū)劃模型具有較高的準確率和較低的錯誤率，并劃分出了地質災害的無風險區(qū)域。總體上，具有較高的科學性和實用性。
參考文獻:
［2］蔡向陽，鐵永波．基于CVM的地質災害風險價值評估方法探索［J］．災害學，2017，32(1):212－215，227
［3］孟慶華，孫煒鋒，王濤．陜西鳳縣地質災害易發(fā)性評價研究［J］．工程地質學報，2011，19(3):388－396．
［4］俞布，潘文卓，宋健，等．杭州市滑坡地質災害危險性區(qū)劃與評價［J］．巖土力學，2012，33(1)．
［5］王雁林，郝俊卿，趙法鎖，等．汶川地震陜西重災區(qū)地質災害風險區(qū)劃探討［J］．災害學，2011，26(4):35－39．
［6］郭富赟，孟興民，張永軍，等．甘肅山區(qū)城鎮(zhèn)地質災害風險區(qū)劃技術方法探討［J］．蘭州大學學報(自然科學版)，2014，50(5):604－610．
［7］霍艾迪，張駿，盧玉東．地質災害易發(fā)性評價單元劃分方法—以陜西省黃陵縣為例［J］．吉林大學學報(地球科學版)，2011，41(2):523－535．
［8］劉亮亮，謝菲．基于GIS的地質災害風險區(qū)劃評價—以維西傈僳族自治縣為例［J］．地質災害與環(huán)境保護，2016，27(1):37－43．
［9］高華喜．滑坡災害風險區(qū)劃與預測研究綜述［J］．災害學，2010，25(2):124－128．
［10］沈玲玲，劉連友，許沖，等．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［J］．工程地質學報，2016，24(1):19－28．
［14］姚翔龍，趙法鎖，王雁林，等．陜南秦巴山區(qū)地質災害隱患調查識別探討—以柞水縣為例［J］．災害學，2016，31(3):230－234．
作者：陳志超 張智超 羅旋 葉龍珍 單位：福建省地質工程勘察院