一种复杂艰险山区滑坡危险性评估方法

技术领域

本发明涉及地质灾害防治领域，具体地说，是涉及一种基于地理空间信息技术和概率统计模型的复杂艰险山区滑坡危险性评估方法。

背景技术

滑坡是指山体斜坡上某一部分岩土在重力(包括岩土本身重力及地下水的动静压力)作用下，沿着一定的软弱结构面(带)产生剪切位移而整体地向斜坡下方移动的作用和现象。山体滑坡不仅会对附近人类工程活动带来威胁，甚至可能造成一定范围内的人员伤亡和财产损失。因此，如何能够及时有效的提前发现和掌握潜在山体滑坡状况，预测和评价滑坡危险性，防治滑坡地质灾害，对于山区工程建设活动和基础设施运维的格外重要。滑坡灾害的危险性评价就是对区域域内滑坡灾害发生的可能性、危险程度所做出的综合性分析。目前，已有的国内外对区域滑坡危险性评估方法或评估模型主要有：(1)专家系统分析方法，通常根据专家的判断评估滑坡的易发性和危险性。(2)统计或概率分析方法，基于对各种影响因素与滑坡分布的统计分析。这种对影响因素与滑坡相互关系进行统计分析的评价方式，在很大程度上保证了易发性或危险性分区的客观性。方法的局限性主要在于受数据质量的制约，例如数据编录不完整、数据精度不够等。(3)基于经典斜坡稳定性理论的方法，例如无限斜坡分析法、极限平衡法、有限元技术等。但这些已有模型或者改进模型的适用性都有限，相对都具有不足，欠缺通用性。

近年来，地理空间信息技术及地理信息模型已成为地质灾害研究分析重要的支撑技术。如何结合已发展模型的优点，并充分发挥地理空间信息技术综合集成技术优势，能综合考虑多种因素，既考虑地形地貌、地质、土壤、植被、水文及气候等多种因素的共同作用，又能解决各类参数在较大区域内不确定(概率)的方法，使得提出的方法在较大相似区域范围内的快速评估具有可行性，在不同的地理地质环境下皆可应用，具有一定的通用性成为滑坡危险性评估应用需求。本发明方法提供一种基于地理空间信息技术和概率统计模型的复杂艰险山区滑坡危险性评估方法来解决此类问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于地理空间信息技术和概率统计模型的复杂艰险山区滑坡危险性评估方法，为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下所述，主要包括以下步骤：

A通过遥感目视判释和实地调绘获取调查区域滑坡地质现象分布情况，结合山区实景三维数字真实环境，地质调查局“地质云3.0”资源以及地理国情监测数据建立调查区域滑坡危险性评估空间数据库。

遥感影像可提供大范围区域的地表信息，是进行艰险复杂山区调查的重要数据来源，在地质灾害调查中起着巨大作用。遥感影像可以通过目视解译确定研究区域内的多种不良地质现象(如断裂带、崩塌、滑坡、泥石流)和空间范围分布。一般情况下，对于不良地质现象的解译通常需要空间分辨率优于5m的遥感影像数据。滑坡现象在影像上呈现出特殊的形态、色调、纹理等特征，具有明显的解译标志。此外，在三维可视化环境下，与仅利用二维遥感影像图相比，地表地物更加清晰易辨。因此，对滑坡地质灾害的孕育特征和规模形态，均可以在高分辨率遥感影像上解译圈定。应用遥感图像处理软件的AOI(area ofinterest)功能模块实现对遥感影像滑坡地质现象空间位置的数字化勾绘解译，保存输出矢量分布范围、面积、周长等属性数据。将解译识别的滑坡矢量数据叠加于三维地形模型中，构建矢栅一体化的调查区域三维地理环境模型。

调查区域内，其它获取的文字、图形、表格等形式的非遥感地质信息未经数字化，不能在地理信息系统中直接使用，需要对这些数据进行数字化规整化，并将其作为数字化遥感地质信息的补充，共同构成数字化地质信息。通过工程钻探钻孔采样可直接获取钻孔点岩层详细的分布情况(如地质年代、地质岩性、断层特征、岩层厚度等)，是进行岩层模拟分析和三维地层建模的重要数据来源。由中国地质调查局研发的国家地质大数据共享服务平台“地质云3.0”，云上数据资源和系统构建了12类存档数据库及8大类地质信息产品数据，为地质灾害预警评估、地灾信息快速获取、三维精细建模及高效模拟、多参数自适应预警提供了数据支撑。

B综合分析复杂艰险山区滑坡形成条件及孕灾因素，确定评估模型因子(如岩性、坡度、坡向、降雨、沟谷分布等)，构建评估模型各因子图层栅格。

地质灾害的孕育受到多种因素不同程度的影响，因此在走廊带地质危险性评价模型中，必须结合研究区域的具体情况，合理把握影响地质灾害发生的关键因素，同时考虑评价因子应具有空间分布特性且能够数字图形化的特征。一般来说，地质灾害的发生主要受地形地貌、地质状况、土地类型、地震影响、大气降水和工程活动等因素的影响。

C应用概率统计模型计算各个评估模型因子对滑坡作用发生的条件概率。

概率统计模型，广泛应用于地质环境的空间预测，是根据已存在的或已知的灾害发育条件估算滑坡危险性的贡献程度，并在此基础上建立的数学预测模型。概率统计模型预测的准确率与地质灾害的发育现状和指标评价因子的选取密切相关。针对研究区内的地质条件和孕灾因素进行综合分析，将对孕灾影响较大的因素列为该区域地质危险性评价的指标因子，应用概率统计模型计算单指标因子影响下地质灾害发生的概率，把单指标因子概率进行组合叠加以衡量地质灾害危险性的程度，并根据类比原则拓展到周边区域，实现对整个区域地质灾害危险性评价与地灾预测，即用影响程度大小来评价地质灾因素与不良地质灾害发生的关系。

模型构建过程为：假设不良地质Y受n类因素的影响，即Y＝f(x

单独计算各因子x

式中：I(Y,x

P(Y,x

P(Y)——不良地质灾害发生概率。

由条件概率(1)式可写为：

设因素x

式中：N

N——山区滑坡不良地质单元总数；

S

S——山区滑坡评价单元总数。

计算评价单元各指标因素贡献值

式中：I——评价单元贡献值之和；

n——影响因子数。

D基于地理空间叠置把各个单指标因子的条件概率进行综合，总体上衡量滑坡危险性的程度，并根据类比原则拓展到整个待测区域，实现对整个研究区域滑坡地质灾害危险性评价。

在利用地理空间信息技术的地理空间叠置操作过程中，合理选取研究尺度，即评价单元栅格大小，对地理空间数据的精度和地质危险性评价结果的精确程度有重要影响。栅格单元大小选取的公式为：

式中：G

通过地理空间信息技术将各因子按照分类分别进行研究区域单元总数统计，将单评价因子图层分别与不良地质区域在地理空间信息技术中做空间分析，可得不良地质区域在各单因子类别中的单元数量。分析不良地质灾害区域范围与单指标因子之间的空间拓扑关系，研究其分布规律，根据概率统计模型得到单指标因子状况地质灾害发生的概率，将各因子叠加组合分析预测区域内灾害发生概率。

E将已知滑坡灾害分布与危险性预测结果图进行叠置分析，对危险性等级分区和对应的地质灾害单元及评价结果进行统计分析。同时，利用预测准确率曲线对滑坡危险性评价结果进行检验。

将各评价因子类别影响程度值赋值给相应的图层，构建含有影响程度属性的评价因子栅格图层，对各因子栅格图层进行空间叠置分析得出总影响程度值。

地质灾害危险性分析结果的可靠度对灾害危险区划和风险评估有着直接影响，需要对地质灾害评价结果进行验证。预测准确率曲线是反映敏感度和特异性连续变量的综合指标，广泛应用于地质灾害危险性分析结果的验证。预测准确率曲线横轴表示分析结果中危险性从高到低的面积百分比累积量，纵轴表示相应危险性指数范围内地质灾害点所占百分比累积量，预测准确率曲线下的面积表示结果精度，所占面积越大，说明结果越好。

具体地，针对研究区内的地质条件和孕灾因素进行综合分析，将对孕灾影响较大或明显的因素列为该区域滑坡危险性评价的模型因子。

具体地，概率统计模型是根据已存在的或已知的灾害发育条件估算对滑坡危险性的影响程度，并在此基础上建立的数学预测模型。

具体地，类比原则是指用影响程度的大小来评价地质影响因素与不良地质灾害发生的关系。用同样的关系拓展到周边区域，实现对整个调查区域地质灾害危险性评价。

进一步地，分析不良地质灾害区域范围与评估因子之间的空间拓扑关系，研究其分布规律，根据概率统计模型计算得到各因子对滑坡地质灾害发生的条件概率，将各因子叠加组合分析预测区域内滑坡灾害发生概率。

进一步地，在地理空间信息技术中将各因子按照分类分别进行研究区域单元总数统计，将各因子图层分别与已知滑坡分布数据区域在地理空间信息技术中做空间分析，可得滑坡地质区域在各因子类别中的单元数量。若计算某因素类别的影响程度为负无穷大，表明该区域极不可能发生滑坡灾害。

具体地，将各评价因子类别影响程度值赋值给相应的图层，构建含有影响程度属性的评价因子栅格图层，对各因子栅格图层进行空间叠置分析得出总影响程度值。当计算结果值小于0时，表明该区域不易发生地质灾害，当计算结果值大于0时，表明有发生滑坡的可能且值越大发生地质灾害的概率越大。

具体地，按照影响程度值对区域进行危险性等级划分，极低危险区(-8.57～-2)、低危险区(-2～0)、中危险区(0～1)、高危险区(1～3)、极高危险区(3～4.96)。

进一步地，将已知滑坡灾害分布与危险性预测结果图进行叠置分析，对危险性等级区域和对应的地质灾害单元进行统计并对评价结果进行统计检验，并采用预测准确率曲线验证滑坡地质灾害危险性分析结果。预测准确率曲线横轴表示分析结果中危险性从高到低的面积百分比累积量，纵轴表示相应危险性指数范围内地质灾害点所占百分比累积量，预测准确率曲线下的面积表示结果精度，所占面积越大，说明结果越好。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明通过地理空间信息技术地理空间信息技术和数学统计方法概率模型结合应用把多个影响指标因子概率进行综合计算滑坡地质灾害危险性发生的概率，形象直观地反映复杂艰险山区研究区域内的滑坡地质灾害发生的危险性状况，与已有方法相比，具有通用性和适用性，准确性也大为提高，能为山区工程设施建设地质灾害安全防治，绕避滑坡灾害隐患或优化工程建设方案提供科学依据。

附图说明

图1为复杂山区滑坡地质灾害危险性评估方法的流程示意图；

图2为某山区区域滑坡危险性评价影响因子分级分类图；

图3为某山区区域滑坡危险性评价结果图。

具体实施方式

下面结合附图说明和实施例对本发明作进一步说明，本发明的方式包括但不仅限于以下实施例。

选择中国西南部某复杂艰险山区区域进行滑坡危险性评估，图1为复杂山区滑坡地质灾害危险性评估方法的流程示意图。主要执行流程如下：

A通过遥感目视判释和实地调绘获取调查区域滑坡地质现象分布情况，结合山区实景三维数字真实环境，地质调查局“地质云3.0”资源以及地理国情监测数据建立调查区域滑坡危险性评估空间数据库。

本实施例采用空间分辨率4.33m的遥感影像，满足解译的精度要求。同时，通过“地质云3.0”获取研究区域内其他图文资料等非遥感地质信息，以便综合多种地质信息资料开展后续评价工作。本实施例中，通过“地质云3.0”获取该研究区域内14个钻孔点数据。利用该高空间分辨率遥感影像结合该区域数字高程模型DEM，构建山区数字三维真实环境，应用遥感图像处理软件的AOI(area of interest)功能模块实现对遥感影像滑坡地质现象空间位置的数字化勾绘解译，保存输出矢量分布范围、面积、周长等属性数据。将解译识别的滑坡矢量数据叠加于三维地形模型中，构建矢栅一体化的研究区域三维地理环境模型。

B综合分析复杂艰险山区滑坡形成条件及孕灾因素，确定评估模型因子(如岩性、坡度、坡向、降雨、沟谷分布等)，构建评估模型各因子图层栅格。

综合分析并结合山区滑坡具体情况，选取了坡度、坡向、道路因子、工程岩组、水系因子、土地类型、降水量七个评价因子并对每个评价因子进行分级分类，图2为某山区区域滑坡危险性评价影响因子分级分类图。

(1)坡度

坡度表征了地形表面的陡缓程度。坡度大小代表了斜坡地质灾害的潜在势能，同时，坡度与斜坡内部的应力状态也有着密切的联系。通常，当坡度介于10°～45°时，为地质灾害(尤其是滑坡)的发生创造了有利条件。对山区滑坡区域30m分辨率的DEM进行地表分析得到坡度图，研究区域最大坡度达到50.85°，平均坡度10.32°。结合坡度区间分布规律，将其划分为六个等级，分别为0°～5°、5°～10°、10°～15°、15°～20°、20°～30°、>30°，如图2(a)所示。

(2)坡向

坡面法线在水平面上的投影方向称为坡向。由于地表温度、日照强度、大气降水、气温变化、地壳运动等自然条件的综合作用，造成不同坡向能够对地表产生不同程度的影响，从而引起周围生态环境的改变。不同坡向会带来小气候和水热比的差异，使得山坡前后存在差别，尤其在山地地区具有明显的差异，造成阳坡比阴坡孕灾条件更好。利用研究区域30m分辨率的DEM进行坡向分析，将坡向划分为9类，分别为平面、北、东北、东、东南、南、西南、西、西北，如图2(b)所示。

(3)道路因子

人类工程活动很大程度上改变了周围的地理环境，当建设铁路和公路等大型基础设施项目时，都会涉及到高陡边坡的填挖和支护问题。工程的实施必将造成边坡体应力状态的重新分布，可能会引起岩体的松动坍塌，若支护结构设施不合理，极易产生不良地质灾害，故道路作为影响因子对地质灾害的发生同样起着重要的作用。通过遥感影像对道路信息进行矢量化提取，以500m为间距分四级进行缓冲区分析，建立道路因子图层，如图2(c)所示。

(4)工程岩组

岩层的工程地质性能和原岩岩性、岩体结构和坚硬程度紧密相关，同时也会受到后期褶皱风化的影响。当岩体力学强度高、完整度好，地质灾害发生的概率就相对较小。把山区滑坡区域地层岩性根据软硬程度转化为符合工程建设评价的工程岩组，并将工程岩组划分为软硬相间岩类、硬质岩类、松散沉积物、软质岩类，如图2(d)所示。

(5)水系因子

河流的侵蚀冲刷作用会导致水系周边边坡临空面变大，当临空面到达临界状态使滑移控制面达到暴露或剪出状态时，就会发生滑坡灾害。此外，河流可以通过地下水活动作用产生动水压力和空隙水压力，软化土体并降低了地层强度。基于地理空间信息技术以500m等距间隔对提取的河流水系矢量图层进行6个级别缓冲区分析得到水系因子图，如图2(e)所示。

(6)土地类型

随着人类生产生活的范围不断扩张，不合理的土地开发利用方式和粗放式经营模式加速了地质环境的退化，造成部分地区植被稀少甚至地表裸露的后果，出现了水土保持能力极剧下降的现象，大大增加了局部地质灾害的发生的概率。综合分析土地覆盖类型，将研究区土地利用分为水体、林地、荒地、草地、建筑用地和耕地六种地类，如图2(f)所示。

(7)降水量

降水量与地质灾害的形成关系密切，是众多地质灾害形成的主要诱因。若水土保持能力较弱，大量降水可以软化岩土体、减小岩土体阻力。降水量大小、强度、历时等均影响地质灾害的形成，尤其是短时间内的强降雨极易诱发地质灾害，因此降雨量与地质灾害的发生联系密切。根据龙岩市年均降雨量按照等降水线对走廊带区域进行划分，如图2(g)所示。

C应用概率统计模型计算各个评估模型因子对滑坡作用发生的条件概率。

D基于地理空间叠置把各个单指标因子的条件概率进行综合，总体上衡量滑坡危险性的程度，并根据类比原则拓展到整个待测区域，实现对整个研究区域滑坡地质灾害危险性评价。

该实施例所参照使用的地形图比例尺为1:50000，故评价单元栅格的大小可以由公式(5)计算得到，即适宜格网大小为32.8525m×32.8525m。为便于计算，运用地理空间信息技术技术对滑坡地质灾害各因子基础地理数据集进行栅格化处理并统一确定栅格单元的大小为30m×30m。

在水系因子2500～3000m分类和土地类型因子水体分类中，地质灾害单元数统计结果为0，根据公式(3)计算该评价因子类别贡献值为-∞，根据公式(4)可得，该区域贡献值仍为-∞，表明该区域极不可能发生地质灾害，这种特殊单因子情况导致结果忽略了其它因子的影响，与实际不符，故参考该因子其它分类类别贡献值，设定水系因子2500～3000m、土地类型因子水体的贡献值为-2.5。各评价因子单元统计结果见表1。根据公式(3)可计算出各因素类别的贡献值，计算结果见表2。

表1各评价因子单元数量

表2各评价因子贡献值

E将已知滑坡灾害分布与危险性预测结果图进行叠置分析，对危险性等级分区和对应的地质灾害单元及评价结果进行统计分析。同时，利用预测准确率曲线对滑坡危险性评价结果进行检验。

将各评价因子类别影响程度值赋值给相应的图层，构建含有影响程度属性的评价因子栅格图层，对各因子栅格图层进行空间叠置分析得出总影响程度值。分析结果可得，研究区域内贡献值为-8.57～4.96，当贡献值小于0时，表明该区域不易发生地质灾害，当贡献值大于0时，表明有发生地质灾害的可能且贡献值越大发生地质灾害的概率越大。按照贡献值对区域进行危险性等级划分，极低危险区(-8.57～-2)、低危险区(-2～0)、中危险区(0～1)、高危险区(1～3)、极高危险区(3～4.96)。图3为某山区区域滑坡危险性评价结果图。

将已知地质灾害与地质危险性等级图层进行叠加分析，对地质危险性等级区域和对应的地质灾害单元进行统计并对评价预测结果统计验证，结果见表3。

表3危险性等级评价统计结果

在研究区域内，预测结果中危险区及其以上的危险性区域占比28.42％；在已知的不良地质灾害中，分布于中危险区及其以上的危险性区域占比88.57％；极高危险区总区域占5.84％，而已知地质灾害单元总数占比56％。预测结果一定程度上符合该研究区域地质危险状况。对数据进行曲线拟合，得到预测准确率曲线，从曲线图中，可计算曲线下部的面积占比为0.879，表明模型模拟评估的结果具有较高的准确性。

进一步，实施区域的危险性评估结果表明，较易诱发该走廊带区域地质灾害的影响因子有：(1)地形坡度>30°；(2)地形坡向为正南朝向；(3)到道路的距离0～500m；(4)抗风化能力低，风化层厚度变化大的软硬相间岩类；(5)到水系的距离0～500m；(6)土地利用类型为草地；(7)降水量较为充沛的地区。

该实施例表明，基于地理空间信息技术和概率统计模型构建的山区滑坡地质灾害危险性评价方法，评估结果具有较高的准确性，山区滑坡评估应用时也具有较好的通用性，不仅可以直观反映复杂艰险山区发生滑坡地质灾害的危险性，而且可为山区工程设施建设地质灾害安全防治，绕避滑坡灾害隐患或优化工程建设方案提供科学依据。该发明方法对指导复杂艰险山区工程建设(如线路工程，公路，铁路和管道，电力线等)具有实用价值。

上述实施例仅为本发明的优选实施方式之一，不应当用于限制本发明的保护范围，但凡在本发明的主体设计思想和精神上做出的毫无实质意义的改动或润色，其所解决的技术问题仍然与本发明一致的，均应当包含在本发明的保护范围之内。