基于GIS的区域地质灾害危险性评价流程与关键问题探讨

屈飞行，张 菁，汤明高

（1.广东省地质灾害应急抢险技术中心，广州510425；2.成都理工大学 地质灾害防治与地质灾害环境保护国家重点实验室，成都 610059）

0 引 言

地质灾害是在自然或人为因素作用下形成的对人类生命财产和环境造成破坏的地质作用或地质现象［1］。据中国国家统计局统计，仅2013年中国就发生了15 374起地质灾害，其中滑坡9 832起，崩塌3 288起，泥石流1 547起，共造成929人伤亡，传统的地质灾害防治工程措施已经不能满足实际安全需求［2］。地质灾害的发生是开放系统下的一个非线性过程，而危险性评价则是对地质环境在自然或加速演化结果下的一个发生概率区间判断，是一种有效的防灾减灾方法［3］。经过多年的发展，地质灾害危险性评价形成了由评价单元、评价指标体系、评价方法、危险性评价、评价结果有效性验证和危险性区划及应用等六个部分构成的较为完整的评价体系，且已有多位学者在不同时间对地质灾害危险性评价现状进行了总结概括［4-14］，但少有人详细阐述整个流程及各步骤需注意事项。因此，现阶段对前期学者的研究成果进行分析和归纳总结，对未来发展方向进行合理展望具有承前启后的重要意义，也为后续新从事该领域研究的学者提供一个逻辑完整的基础理论。

1 评价单元

评价单元指地质灾害危险性评价中的最小基本单元，包含大小和形状两方面内容，而在理论研究和实践应用中常默认选择原始影像栅格单元作为评价单元，忽略了地质灾害与评价单元的内在关系。目前，评价单元常按其形状分为规则单元和不规则单元，采用不同的评价单元时所构架的危险性评价指标体系亦有所不同［4］。

1.1 规则单元

规则单元栅格形态多为正方形，每个单元内含有该栅格图层的属性信息。此种评价单元虽有助于数据的计算和输出管理，但割裂了地质要素的整体性，导致整体计算量增大。目前，在对规则单元大小进行选择确定时，常采用李军、周成虎［15］所给出的经验公式：

其中：GS为适宜格网大小；S为原始等高线数据精度的分母。

1.2 不规则单元

不规则单元包括地域单元、斜坡单元、流域单元和行政单元四类［16-22］，使用时应依据原始资料精度、灾害类型、评估组人员知识结构和应用领域等方面进行综合选择。

地域单元多为区域地质灾害调绘工作基本单元，以地层岩性和地形地貌分界线为依据，对每个地域单元进行地质灾害与孕灾因子相关性分析，进而完成各个地域单元的危险性评价工作。进行地域单元划分时，可采用“地+空”双重手段进行分化，这种方法对原始地质资料详细度和RS解译人员的技术水平要求较高。

斜坡单元可用于区域滑坡或泥石流物源危险性评价。工程地质原理分析和野外实际调查均证明了斜坡单元作为危险性评价单元是合理有效的［16］。斜坡单元的划分方法有两种，一是根据坡度、坡向、山脊线、山谷线、台地边界和宽谷边界等作为指标完成划分，二是将合理填洼后的集水流域和反向集水流域相融合，得到由汇水线与分水线所组成的斜坡单元［21］。斜坡单元具有完整的地学概念，更符合灾害的实际形态，划分流程简单，但要求研究区不能含有较大的凹陷盆地和开阔山谷等地形地貌。

流域单元常用于泥石流危险性评价，采用GIS的Rivertools工具对DEM图进行自动提取，完成小流域剔除或合并后即可获取［22］。以流域单元为评价单元时，侧重地表水径流对地质灾害的诱发作用，同时常将植被覆盖度作为影响因子之一，所构建的评价指标体系与其他评价单元的评价指标体系差别较大［22］。

行政单元常作为省市级政府防灾减灾工作的规划单元，以区（县）、镇和村为评价单元，针对各个行政区的地质灾害类别和时空分布规律进行，便于后期管理和应急避难危险性评价，评价过程中侧重人与自然的相互作用方式和后果评估［19］。

2 地质灾害危险性评价指标体系

2.1 评价指标数据来源

地质灾害编目是基础数据中最为重要的数据，理想的编目数据库应包含时间、空间和属性等三类指标，可利用多时相遥感影像解译和野外调查资料分析构建。区域地质环境数据多以不同时期的遥感影像图、地质图和野外地质调查资料为主要数据来源，不同的地质环境指标组合和精度对区域地质灾害评价的适宜度不同（表1）。诱发因素具有强烈的时间性，不同时段下该指标对危险性评价影响度不同。

此外，我国已建立多个地质数据平台，如地球系统科学数据共享平台、中国地质科学院地质科学数据共享网、地理空间数据云、地质云门户网等，从业人员可注册登录免费下载相关数据，而诸如行政区划图、河流水系、道路分布等图件可从相关政府机关门户网站下载，完成相关矢量化处理后即可在GIS平台使用。

2.2 数据质量分析

数据质量分析包括数据准确率、精密度、不确定性、误差等四方面内容。收集及处理数据时会对数据质量造成不确定性影响，如基础资料不完备、解译结果未经野外验证、不同比例尺数据混合使用、基础数据之间时间不连续等。依据数据来源和处理方法对常用的评价指标易受影响程度进行归纳，如表2所示。

2.3 评价指标体系类别

地质灾害危险性评价的基本假设是未来发生的地质灾害形式和程度与已发生的地质灾害形式和程度是基本一致［12-13］，而该假设成立的前提是评价时间是在同一个地质灾害演化周期内且区域地质活动性基本稳定［14，23］。因此，依据区域地质环境指标体系所处演化阶段和区域活动程度，可将评估指标体系分为常规评价指标体系和斜坡活动性状态指标体系。

表1 区域地质灾害危险性评价相关资料收集方法及适宜度

表2 常用评价指标数据质量易受影响度［14］

2.3.1 常规评价指标体系

地质灾害危险性常规评价指标体系是地质灾害孕灾因子的有机组合，各个指标之间的相互影响、共同作用最终导致地质灾害的发生［24-31］，具体分为地形地貌指标、区域地质环境指标和外界诱发指标三类。

地形地貌指标包括坡度、坡向、坡形、地形起伏度、高程等指标，此类指标反映了自然态下区域地质环境与外界的物质、能量交换幅度，属于三维空间形态指标；区域地质指标包括工程地质岩组、大地构造发育指标、斜坡结构等指标，反映的是三维空间物质基础及其及其组合形式；外界诱发指标包括地震、降雨、人类工程活动等指标，反映三维空间的运动形式和外界相互作用方式。以上三类指标虽较好的地涵盖了地质灾害发生所需的物质、环境和动力，但本质上和危险性评价的概念有所冲突，危险性评价是以现状评价未来，评估的是现在到未来的一种连续状态，而上述指标未能将考虑自然灾害从无到有的演化过程中不同阶段的孕灾度和外部环境响应度影响进行考虑，缺乏时间尺度上的延续。

2.3.2 斜坡活动性状态评价指标体系

斜坡演化具有周期性，World Landslide Inventory依据活动性的时序性将斜坡的活动性分为活动状态、暂停状态、复活状态和静止状态［32］4类。斜坡的变形可分为初始变形、匀速变形和加速变形阶段3个阶段（图1），这与斜坡活动性状态分级具有良好的一致性。不同活动性状态的斜坡具有不同的变形曲线（图2）。对不同变形阶段的灾害进行野外调查和监测数据分析，可将斜坡活动性分为以下4个阶段［33-35］：① 活动性弱：暂停的、休眠的斜坡，变形趋于零，处于稳定状态；② 活动性较弱：活动的或复活的、初始变形的斜坡（变形-时间曲线缓慢增长，地表以水土流失、冲刷等表生改造为主），处于基本稳定状态；③活动性较强：活动的或复活的、等速变形的斜坡（变形-时间曲线匀速增长，地表以出现裂缝等时效变形为主），处于欠稳定状态；④活动性强：活动的或复活的、加速变形的斜坡（变形-时间曲线加速增长，地表以出现小崩小塌、块石掉落、裂缝变宽加深趋于贯通等累进性破坏为主），处于不稳定状态。

图1 斜坡变形三阶段示意图

图2 斜坡活动/复活状态的变形-时间曲线

斜坡活动性判断方法依据可分为以下3类［35］：（1）测量法：以测量法获取形变值为依据；（2）综合判断法：以安全系数、变形速率、变形加速度等多指标为依据；（3）累计位移-时间曲线判断法：依据变形曲线形态为依据（图3）。结合上述斜坡活动性判断方法，可以区域地质灾害密度作表征研究区整体活动性基础，构建斜坡活动性评价指标体系（图4）。

图3 斜坡活动性判断方法

图4 斜坡活动性状态评价指标体系

3 评估模型与评估方法

依据基础数据类型、分析过程和评估原理，地质灾害危险性评价模型总体来说可分为知识驱动型、数据驱动型和确定性方法三类［6］，同时地质灾害编目、地质环境因子和诱发因素等不同指标与模型之间存在着适应性关系，对于不同评估目的的评价指标应作出适当调整［36］。

3.1 知识驱动型

以野外实际调查和专家先验知识为基础，假设地质灾害的发生在时间序列上具备相似的特征和属性，单独考虑孕灾和致灾因子，结合历史灾害发生规律为各因子进行分级和权重赋值，最后将各个评价因子叠加求和即可得到现况下的地质灾害危险性值。使用该方法时，应尽可能地收集研究区多时态相关数据，以便掌握其长期演化进度和规律。专家打分法［39］、层次分析法［31］等方法均属于知识驱动型，属定性评价方法，结果可能会因人而异，但也是一种快速有效的方法。

3.2 数据驱动型

以历史灾害数据库为基础数据，依据成灾机理构建地质灾害危险性评价指标体系，采用多元统计方法筛选各因子贡献率，构建以不同评价因子为自变量的现状或未来危险性预测评价模型。如逻辑回归法［38］、人工神经网络法［39］、信息量法［31］、证据权法［40］等方法均属于此类，为定量评价方法，对灾害数据库属性类别多样性和值精确度要求高，具有客观性和较高的评价精度，为目前的主流方法。

3.3 确定性方法

以地质灾害体静力参数（剪切强度参数、岩土物理参数等）和动力参数（水文动力参数、地震参数等）为基础数据，结合典型地质剖面图和历史灾害发生机理，通过已有物理模型或数学模型计算地质灾害发生的概率。具体的方法有SINMAP模型［41］、Newmark模型［42］等，为定量评价方法，常需对野外代表性采样点进行数据插值分析，适用于区域地质属性均一条件，数据获取难度较大，具有一定的局限性。

4 危险性评价

完成指标体系构建和评价模型选择之后，需要对评价指标进行分级和筛选，以保证各指标的有效性和独立性。现有评价数据依据其表达形式可分为连续类指标和非连续类指标。连续类指标有坡度、坡高、曲率、线性距离缓冲距等，分级时常采用自然断点法、拐点分级法和经验断点法；非连续类指标如地层岩性、地质年代指标，常结合相关国家规范和评价目的分级赋值［14，43］。地质灾害数据库常被分为训练数据和预测数据两部分，前者用于危险性评价，后者用于验证预测评价有效性，也有依据研究区地形特点将其分为两部分进行评估模型的推广验证［14］。因子分级赋值后，需对各指标进行相关性和独立性校检。贡献度校检方法有逻辑回归法和确定系数法，依据各方法判断准则完成评价因子初步筛选。独立性验证常采用评价因子间相关系数矩阵法，剔除因子间关联性较大的因子。此外，也可使用不同评价指标体系进行多次危险性评价，对各评价结果进行验证，依据评价准确率和预测率最终筛选构建最终评价指标体系［29］。

完成以上步骤后，在 GIS平台上完成最后的危险性评价。目前，依据危险性评价指标体系和评价结果的后期可利用性，危险性评价分为静态评价和动态评价。危险性静态评价指本次评价只针对在本次收集资料的时间有效期内和现区域活动性状态不变的情况下，针对本次评价目的的一次评价，仅为后续其他的时间和目的提供参考性，不能直接再次利用，是只针对图5中某一时间ti的单次评价，仅为后续其他的时间和目的提供参考，不能直接再次利用。危险性动态评价指本次评价结果在资料形成时间上具有连续性，能够直接用于后期研究区该演化周期内的其它评价目的，为图5中时间尺度t上的持续性评价。目前危险性动态评价其可分为评价指标动态和权重动态两类，前者是对不同时间或诱发因素下的个别指标调整进行评价，多为变形指标、降雨指标、植被覆盖度和土地利用指标的改变，后者是对不同时间和诱发因素下的权重评价，多为改变指标在不同时间阶段的权重。理想的危险性动态评价方法也许是两者相结合，更新一个或多个活动指标，进而体现指标值和权重改变的双重作用。两者最终的评价结果均是以危险性区划形式表示，危险性分级时多采用与指标分级相一致的方法，分级数量和级别表述则有多种选择。

图5 空间数据的基本特性［53］

5 评价结果与有效性验证

地质灾害危险性评价结果的有效性论证一直是困扰学者的一个问题。目前有历史灾害数据论证法、成功率曲线与预测率曲线、Kappa系数和 Sridevi Jadi精度评估方法等四种方法，前两种相互验证为主流方法［17，44-48］。

5.1 历史数据论证法

实际滑坡是滑坡危险性评价结果合理性检验最好的标准［45］。以历史灾害分布为标准，将历史灾害点（面）与危险性分区结果图叠加分析，若高危险分区以越小的面积包含了越大的历史灾害点（面）时，则评估结果越精确有效。此外，历史地质灾害密度和危险性评价结果匹配程度也是一种有效方法。

5.2 成功率曲线与预测率曲线

成功率曲线广泛应用于地质危险性评价结果有效性验证。实际操作时，对不同分区范围内训练（测试）地质灾害数或面积所占百分比的统计分析，以横轴表示评价结果中危险性指数从高到低的面积百分比，以纵轴表示相应危险性指数范围内的训练（测试）地质灾害数或面积所占百分比。成功率曲线的线下面积作为准确率（预测率）值，即线下面积值越大说明评估结果的准确性（预测率）效果越好，反之越差［46-48］。

5.3 Kappa系数

Kappa系数属于受临界值约束的准确性统计方法中常用的Heidke技术得分法［17］，验证时设定一个易发性临界值，将实测数据和预测数据进行二元分类，如表3所示。对评价结果进行正确和错误分类的阳性和阴性组合，按式（2）和式（3）计算即可得Kappa系数。但在实际应用中，由于指标临界值的约束和指标本身的缺陷，导致评价准确性有所下降，故常将其和ROC曲线联合使用。

表3 地质灾害模型评价列联表

式中，T为单元数总和。当K＞0．60时，可认为评价模型精度较好，0．41≤K≤0．60为评价模型中等，K＜0.41评价模型精度较差。

5.4 Sridevi Jadi精度评估方法

基于危险性二分类准确性评价，Sridevi Jadi提出了以经验概率为表达方式的精度评估方法，如式（4）所示［23，28］：

式中：n是评价单元总数，s是存在历史地质灾害的单元数；k是评价结果中不稳定性为前两级单元数；ks是在不稳定性为中、高等历史地质灾害的单元数，P值越高，评价精度越高。

6 危险性区划与应用

依据地质灾害危险性值将研究区域划分为不同危险等级的分布图，即完成了一次完整的危险性评价流程，如图6所示。借助此图，可针对不同危险性级别的不同对象的提出防治措施，如对危险性级别高的区域应针对不同的承灾体进行细致划分［49］。同时，应结合危险性区划内的家庭结构和知识水平，以乡镇和社区为单位进行科普宣传工作，充分发挥人的能动性［50］。此外，应将评价结果进行成果应用转化，结合评价指标体系修改和完善研究区野外调查地质灾害表，提高野外调查的针对性和有效性。

图6 区域地质灾害危险性评价流程图

7 结 论

（1）地质灾害危险性评价是一种有效的防灾避灾方法，包括评价单元选择、评估指标体系构建、评估模型与方法分析、危险性评价、评估结果有效性论证方法和危险性区划和应用六个步骤。

（2）评价单元选择主要受地质图件比例尺、DEM精度、地质灾害类型和评估目的影响。评价指标体系可分为常规评价指标体系和斜坡活动性状态评价指标体系两大类，其中，动态评价指标体系侧重斜坡地形地貌演化状态和形变速率方面的定性定量描述，各指标对区域尺度的适宜性不同。

（3）评价模型主要有知识驱动方法、数据驱动方法和确定性方法，模型的选择主要受基础资料影响。评价指标的有效性和独立性验证是评价流程的必要一步。评价结果有四种验证方法，也可相互验证。

（4）目前所进行的地质灾害危险性评价结果具有“一次性”的特点，评估结果只针对本次数据有效，不能实现持续性的危险性动态评价。借助如InSAR、LiDAR技术等RS技术，提高指标时间属性重要性，构建出可更新的动态指标体系，建立指标改变则权重自动改变的地质灾害危险性动态评价模型是未来一个可尝试的研究方向。