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地质灾害区划与分区评价
第五章地质灾害区划与分区评价
第一节地质灾害易发区划分及分区评价
一、评价思路与方法
地质灾害发育现状是其易发性的客观反映，要想准确的进行地质灾害易发性分区，必须依赖遥感解译和野外实际调查工作，本着这一思路，此次调查十分重视对基础地质元素的搜集与分析，野外工作结束时已形成本区地质灾害易发性基本轮廓，即初步的定性分区结果；同时考虑到地质环境条件的复杂性，通过对影响地质灾害发育的诸多因素分析，采用半定量方法进行分区计算，作为对定性评价的补充，最后综合两种结果，形成本区地质灾害的易发性分区图。
由于地质灾害易发性的评价结果受到多种因素的影响，而这些因素本身存在着不确定性、模糊性以及各因素之间相互作用的复杂性；如何将复杂的地质因素尽可能的定量化，使分析和评价结果最大限度的符合客观实际情况，是地质工作者广为探讨的问题。
层次分析法（简称AHP）是一种定性和定量相结合的系统化、层次化的分析方法，它不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。
由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，因此在各学科模糊综合评判中得以广泛应用。
地理信息系统在最近的30多年内得到了惊人的发展，广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测等众多领域，借助GIS系统可以完成制图、数字地形分析、空间决策支持、空间分析统计等任务，在GIS平台上进行易发性区划可以在一定程度上避免传统区划工作量大、工作强度大、工作精度不高以及主观影响大的不足。
本次工作拟采用基于层次分析法和GIS空间分析统计方法相结合的工作方法对区内地质灾害易发性进行评价和区划，主要技术路线和方法如下：
1、确定评价单元和评价因子，利用层次分析法确定各因子和各要素的权值。
2、对各评价因子指标进行量化，并采用归一化数值变换方法统一量纲。
3、在评价指标权值确定和数据归一化的基础上，利用GIS系统的空间分析功能进行数据的空间叠加与统计。
4、经统计分析确定易发性区划的分界点，将评价结果分成不同等级。
5、在GIS分析成图的基础上综合考虑各种因素，进行修改完善，最终编制工作区地质
灾害易发性区划图。
二、理论与方法
层次分析法是美国运筹学家T.L.Saaty于20世纪70年代中期提出的一种定性与定量相结合的多准则决策的系统分析方法，其基本原理是把复杂系统分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析的决策。
它把人的决策思维过程层次化、数量化、模型化，并用数学手段为分析、决策提供定量的依据，是一种对非定量事件进行定量分析的有效方法，特别是在目标因素结构复杂且缺少必要的数据情况下，需要将决策者的经验判断定量化时该法非常实用。
该方法适用于多准则、多目标或无结构特征的复杂问题的决策分析，它按照各因子相互之间的内在支配关系，建立层次结构模型，通过因子的两两比较，建立判断矩阵，进行层析排序，确定各因子的相对重要性。
（一）层次分析法的主要步骤
运用层次分析法建模，大体上可按下面4个步骤进行：
1、建立层次结构模型：
综合分统所析系涉及的目标、范围、准则，约束条件，确定综合评价体系中各因索之间的关系，并根据指标的隶属关系进行上下分层排列，形成危险性综合评价体系层次结构。
2、将问题中的各个要素划分为不同的层次结构,以框架结构说明各层次之间的从属关系。
3、构造判断矩阵：
层次分析法的基础主要靠对各层次两两元素相互重要程度差异给出判断，并将这些判断用数值表示出来，形成判断矩阵，即两两比较矩阵。
该矩阵是层次分析法的出发点，也是整个权值确定过程中的关键。
在构造判断矩阵的过程中，可以通过向专家发放问卷进行因子间的相对重要程度打分,并用矩阵表示打分结果;
4、检验层次分析结果如有误差,需对判断矩阵的元素取值通过专家意见进行调整,从新运算。
（二）评价指标判断矩阵的构建
信息是系统分析最基础的数据。
任何系统分析都要掌握一定的信息才能进行。
层次分析法也需要有相应的信息作为分析的基础，其信息主要来源于人们对不同层次中各个因素之间的相对重要性所做出的判断。
通过引入适当的判断标度将这些判断用数值的形式表示出来构成判断知阵。
以便比较本层次各因素与某一因素之间的相对重要性。
设B层次中的元素Bi,Bz,Bs,.……从与上一层次A中的元素A有关系，则可以通过判断知阵表示出来，如表5-1-1
所示。
表5-1-1判断矩阵示意表
A
B1
B2
B3
Bn
B1
b11
b12
b13
b1n
B2
b21
b22
b23
b2n
Bn
bn1
Bn2
Bn3
bnn
表中bij表示对危险性综合评价而言Bi和Bj相对重要程度的数值表示。
bij的取值是根
据表5-1-2的T.Satty1-9标度含义来确定。
表5-1-2判断矩阵元需Aij的1-9度标度法
标度
含义
1
两个因子相比较，两者同样重要
3
两个因子相比较，其中一个比另一个稍微重要
5
两个因子相比较，其中一个相对另一个来说比较重要
7
两个因子相比较，其中一个相对另一个来说非常重要
9
两个因袭相比较，其中一个相对另一个来说极其重要
2,4,6,8
介于上面两个相邻判断值的中间
倒数
若i与j相比较的判断值为bij,则j与i比较的判断值为1/bij
三）特征值与特征向量计算
根据判断矩阵，利用线性代数知识，精确的求出T的最大特征根所对应的特征向量。
1、
所求特征向量即为各评价因素的重要性排序，经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值。
本次评价采用和积法进行求解，具体步骤如下：
将判断矩阵每一列归一化：
依次所得到的即为所求特征向量。
4、计算判断矩阵的最大特征根λmax，
式中：
（TA）i表示向量TA的第i个元素。
（四）一致性检验为避免其他因素对判断矩阵的干扰，在实际应用中要求判断矩阵满足大体上的一致性，需进行一致性检验。
只有通过检验，才能说明判断矩阵在逻辑上是合理的，才能继续对结果进行分析。
对判断矩阵进行一致性检验，计算公式：
CR=CI/RI
（1）
式中，CR（consistencyratio）为一致性比例。
当CR<0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当修正。
CI（consistencyindex）为一致性指标，按下式计算：
CI=（λmax-n）/（n-1）
（2）
式中：
max－判断矩阵的最大特征根；n－成对比较因子的个数；
RI（randomindex）－随机一致性指标，可查表确定，如表5-1-3所示。
表5-1-3平均随机一致性指数ＲI
阶数ｎ
1
2
3
4
5
6
7
8
9
RI
0
0
0.58
0.9
1.12
1.24
1.32
1.41
1.45
当ＣR<0.1时，就认为判断矩阵具有满意的一致性，否则就需要重新调整，直到具有满意的一致性为止。
三、评价因子选取及敏感性分析
影响地质灾害形成的自然因素众多,历史地震地质灾害发生的数量、分布范围、活动规模都直接反映了地层岩性、地形地貌、现存新老滑坡以及有关地震动力环境对地震诱发地质灾害的控制作用;此外,土地利用、地下水、植物条件等因素也对震后地质灾害形成起到一定程度的影响。
本文采用统计学方法，对研究区山地灾害点与各因子的每个属性进行相对频率组合的定量计算方法，综合天水市秦州区震后地质灾害发育情况，本次危险性区划分析中选用了10个影响因子，主要包括：
地质构造、地形坡度、海拔高程及水系发育情况等。
（一）地质构造
地质构造因素对地质灾害点的发育控制作用十分明显，在区域地质构造比较复杂，褶皱比较强烈，新构造运动比较活动的地区，地质灾害比较发育。
其影响主要表现在：
①地质构造决定了地貌形态的分布，对地质灾害发育的临空条件起到间接的控制作用；②地质构造带岩石破碎、风化严重，使得边坡的连续性和完整性受到破坏，是地下水最丰富和活动的地区，降低了岩体的抗剪强度；③在构造应力作用下，岩体内节理、裂隙发育，为崩塌发育提供了条件；④活动断层造成地表破裂，岩层结构发生破坏，非活动断层作为地震波的反射界面，可能导致岩体的拉力破坏；⑥断裂构造控制着水系的发育和人类工程活动的分布，对地质灾害的威胁对象起到间接的控制作用
研究中，通过GIS软件缓冲区分析和数据统计功能，对研究区内灾害点与断裂距离分布关系做了统计：
首先，对研究区内的断裂做距离缓冲处理，分别得到0-500，500-1000，1000-2000及大于2000米四个缓冲区；然后利用GIS统计功能，对每个缓冲区内的灾害数量、缓冲区面积进行统计，计算每个缓冲区内灾害点密度。
详细数据如表5-1-4所示，灾害点与断裂的分布关系和敏感性关系，如图5-1-1所示。
表5-1-4研究区地质灾害点与断裂距离统计关系
断裂缓冲距离（m）
<500
500-1000
1000-2000
>2000
缓冲区面积（km2）
291.83
248.35
528.14
1285.43
面积百分比（%）
12.40
10.55
22.44
54.61
灾害点数量
34
28
42
100
灾害点密度（个/km2）
0.12
0.11
0.08
0.08
图5-1-1断裂构造与地质灾害分布关系图
二）地质灾害频率
对天水市秦州区按1km*1km网格进行离散，形成2534个空间离散网格，依据灾害点在网格上的分布，进行基于GIS的统计。
该计算包括单元面积上灾害发生的频率及地质灾害面积模数比。
地质灾害频率比：
设第（i,j）单元内灾害频率为f（i,j），单元面积为S（i,j），单元内灾害的频率密度为ρf（i,j），整个研究区面积为S，灾害总数为f，总频率密度为ρf，则：
第（i,j）单元格灾害频率比为：
Rf（i,j）=ρf（i,j）/ρf
其中，ρf（i,j）=f（i,j）/S（i,j）；ρf=f/S。
地质灾害面积模数比：
设第（i,j）单元内灾害体分布面积为Ss（i,j），单元面积为S（i,j），单元内灾害的面积模数为ρs（i,j），整个研究区面积为S，灾害点总面积为s，总面积模数为ρs，则：
第（i,j）单元格灾害面积模数为：
RS（i,j）=ρs（i,j）/ρs其中，ρs（i,j）=s（i,j）/S（i,j）；ρs=s/S。
经计算可得，单个像元上最大出现地质灾害的频率为8。
对空间灾害点的频率分布进行归一，可形成图5-1-2灾害发生频率归一化分布图及5-1-3地质灾害面积模数比归一化图。
图5-1-2地质灾害频率比归一化图
图5-1-3地质灾害面积模数比归一化图
（三）坡度及坡度变率利用工作区1：
5万DEM数据提取坡度数据。
根据前文中的分析，由于工作区内滑坡、崩塌灾害主要分布于10°～60°之间的斜坡，10°以下斜坡基本不发生滑坡、崩塌等灾害，因此本次评价将60°以上斜坡的易发程度定义为1，10°以下易发程度定义为0，将坡度数据进行0～1之间的线性归一化，得到坡度归一化结果图。
坡度变化率是对地形基本因子——坡度变化情况进行量化的指标，由于斜坡拉张应力区的分布与斜坡坡度呈正相关联系，因此随着斜坡坡度变化率增大的斜坡坡脚地带形成的最大剪应力也不断增大，斜坡也就愈容易产生变形破坏。
本次通过DEM对全区坡度变化率数据
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