第24卷增刊 2003年10月
文章编号：1000－7598－(2003)增2―0221―04
岩 土 力 学 Vol.24 Supp.
Rock and Soil Mechanics Oct. 2003
基于GIS 的中国滑坡灾害风险分析
朱良峰1 ， 吴信才1 ， 殷坤龙2 ， 刘修国1
(1. 中国地质大学武汉信息工程学院， 湖北 武汉 430074； 2. 中国地质大学武汉工程学院， 湖北 武汉 430074)
摘 要： 随着我国减灾防灾工作的深入开展，对大范围区域性的滑坡灾害进行风险评估势在必行。GIS 技术为滑坡灾害在不同模型条件下的风险评估提供了有效的技术支持。经过多年研究，作者开发出了基于MapGIS 软件平台的滑坡灾害风险分析系统。在该系统支持下，采用信息量模型和专家打分模型对我国全国范围内的滑坡灾害进行危险性分析，进而进行区域社会经济易损性分析，并在此基础上进行最终的滑坡灾害风险评估。分析结果具有一定的指导意义和实用价值。 关 键 词： 滑坡； 地理信息系统； 风险评估； 地质灾害 中图分类号： P 642 P 208 文献标识码： A
Risk assessment of landslide in China using GIS technique
ZHU Liang-feng 1 , WU Xin-cai1 , YIN Kun-long 2 , LIU Xiu-guo1
(1. Faculty of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China; 2. Engineering Faculty, China; University
of Geosciences, Wuhan 430074, China)
Abstract: With the development of hazard prevention and reduction in China, it is imperative under the situation that the assessment of regional landslide hazard, and it is one of the most important directions that the risk assessment supported by GIS in geo-hazard study. Based on the author’s studies in the last years, a risk analysis system of landslides has been developed which is explored on the basis of software MAPGIS. This paper deals with the risk zonation of the regional landslide hazard of China supported by this system. The paper adopts the information value model and the grade model in the analysis of Geo-hazard, analysis of the vulnerability, and the risk assessment of the Geo-hazard. The analytic result is reliable and applied. Key words: landslide; gis; risk assessment; geo-hazard
1 引 言
在我国，滑坡是一类常见的工程地质灾害，其发生具有典型的区域性、突发性、群发性的特征。滑坡灾害的风险是指在特定的区域、时间限度内，特定的滑坡灾害现象对人类生命财产、经济活动等R =H ×E ×V 。可能造成的损害[1~3]。它可表示为：其中，R (Risk)指特定的滑坡灾害的风险，H (Hazard)指滑坡灾害的危险性，E (Element)指特定区域内受滑坡灾害威胁的对象，V (Vulnerability)指受威胁对象的易损性。随着我国减灾防灾工作的
深入开展，对大范围区域性的滑坡灾害进行风险评估势在必行。当前，以GIS 技术为核心的3S 技术在地学领域中的应用蓬勃发展，为滑坡灾害的风险评估提供了一个卓有成效的技术平台。GIS 具有强
大的空间分析功能和空间数据库管理能力，可以从不同空间和时间的尺度上分析滑坡灾害的发生与环境影响因素之间的统计关系，评价滑坡灾害的发生概率和可能的灾害后果[4~7]。经过多年研究，作者开发出了基于商业GIS 软件平台Map GIS的滑坡灾害风险分析系统[3]。该系统能够结合多种专业地学分析模型，实现滑坡灾害的危险性分析、易损性分析
收稿日期：2003-06-10
基金项目：国家“九五”重中之重科技攻关项目(编号：96-B02-03-05) 资助。
作者简介：朱良峰，男，1978年生，现在中国地质大学(武汉) 攻读博士学位，主要从事GIS 方面的科研与应用工作。
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和最终的风险评估。该系统以实际分析工作中的需要和流程为导向进行设计，根据滑坡灾害的基本属性，结合GIS 软件的特点，较好地实现了GIS 技术与滑坡灾害风险分析模型的结合，能够充分利用GIS 的图形编辑、属性管理、空间分析、数字高程分析等功能优势，快捷方便地实现一般分析方法与手段难以解决的问题，它可以根据变化了的情况与资料，现势性的进行滑坡灾害风险分析，进一步缩减风险分析的模糊性与不确定性，具有较强的准确性与客观性，从而实现常规的分析方法和手段难以企及的功能。在该系统支持下，本文将采用信息量模型和专家打分模型对我国全国范围内的滑坡灾害进行危险性分析，进而进行区域社会经济易损性分析，并在此基础上进行最终的滑坡灾害风险评估。
2.2 滑坡灾害的主影响因子分析
滑坡灾害的发生受制于工程地质岩土体组合、 地形地貌、大气降水分布、地震烈度等级、人类工程活动影响等诸多因素，对滑坡灾害进行危险性分 析也应从这些因素入手，根据各因子对滑坡灾害产生影响的特点及后续分析的需要，分别作出各个因子的分区图(各因子分区标准见表1) 。需要特别指出的是，出于后续分析的需要，表1根据各影响因子的特征归属，将滑坡灾害的影响因子划分为类型层、因子层和状态层等三个层次，具体分层规则参看表1。因论文篇幅所限，这里就不一一列出各图。
表1 滑坡灾害主影响因子分区标准
Table 1 Zonation Standard of landslide affecting factor
类 型 层
因子层 因子类别
状 态 层 因子分区标准
2 中国滑坡灾害危险性分析
2.1 中国滑坡灾害历史危险性分析
我国是一个滑坡灾害较为严重的国家，近几十年来重大滑坡灾害事件屡屡发生，造成了极大的经济损失，并产生了不良的社会影响，但与此同时，也为我们积累了丰富的滑坡灾害资料。根据收集到的历史记录资料，结合滑坡灾害的活动频次、活动规模等对滑坡的历史危险性进行分析，作出历史滑坡分布密度图(图1) 。图中依据历史上滑坡分布密度的不同划分为五个等级的区域，即：(① 特高密度区；② 高密度区；③ 中等密度区；④ 低密度区；⑤ 基本无活动区) ，基本上反映了我国历史滑坡在区域分布上的特征。
A 11. 侵入岩类；A 12. 喷出岩类；A 13. 碎屑岩类；A 14. 碳
工程地质
酸岩盐类；A 15. 片状、板状变质岩类；A 16. 块状变质岩
岩组(A1)
类；A 17. 湿陷性黄土类；A 18. 松散土类
背
景 山地类型 A 21. 最高山；A 22. 高山；A 23. 高中山；A 24. 低中山；因 (A2) A 25. 低山；A 26. 丘陵；A 27. 平原
子 地形起伏 A 31. 高山起伏地区；A 32. 山地起伏地区；A 33. 中起伏(A) 程度(A3) 地区；A 34. 低起伏地区；A 35. 缓起伏地区
地震烈度 A 41. ≥9度区；A 42.8度区；A 43.7度区；A 44.6度区；(A4) A 45. ＜6度区 大气多年平 B 11＞1 600 mm; B 12.200-1 600 mm; B 13 800-1 200 mm;
诱
均降水(B 1) B 14 400-800 mm；B 15＜400 mm 发
因
人类工程 子 B 12道路开挖；B 22. 水库建设；B 23 矿山开采；
活动影响(B) B 24. 城镇建设
(B 2)
2.3 危险性评价与区划
常用的滑坡灾害危险性评价模型有信息量模型、专家打分模型、人工神经网络模型等。本文采用采用信息量模型和专家打分模型两类模型进行滑坡灾害危险性分析。采用这两种不同的模型进行对比分析，有利于保证结果的可靠性，并可起到相互验证的作用。
2.3.1 信息量模型
信息量模型是进行区域地质灾害危险性分析的有效方法[4]。利用GIS 的空间分析功能，将历史滑坡分布密度图(图1) 与各主影响因子分布图进行叠加，然后计算出其信息量，最后根据信息量的大小进行危险性分级，并作出滑坡灾害危险性等级分布区划图(图2) 。图中将滑坡灾害的危险性进行了四个等级的划分：①极高危险性；②高危险性；③中等危险性；④低危险性。
图1 中国历史滑坡分布密度图
Fig. 1 Zonation of historical landslide hazard of China
增刊 朱良峰等：基于GIS 的中国滑坡灾害风险分析
223
模型的滑坡灾害危险性等级区划图上可以看出：稳定性差的地区(高危险性地区和较高危险性地区) 主要分布在我国西南的部分省区，特别是在长江上游、重庆、四川、贵州等地区，这与滑坡灾害的实际发生情况相吻合。另外，通过两种方法的对比可以看出，信息量模型和专家打分模型的计算过程都比较方便，结果也比较合理，实用性强，值得进一步推广应用。
表2 滑坡灾害危险性影响因子专家综合评分表 Table 2 Integrated table of landslide affecting factor
of grade model
影 响 因 子 A 11 A 12 A 13 A 14 A 1
A 15 A 16 A 17 A 18 A 21 A 22 A 23 A 2 A 24
A 25 A 26 A 27 A 31 A 32 A 3 A 33
A 34 A 35 A 41 A 42 A 4 A 43
A 44 A 45
B 11 B 12 B 1 B 13
B 14 B 15
0.608
0.367
评 分
类型 平均
因子平均评分
状态平均评分 0.049 0.076 0.207 0.102 0.198 0.065 0.128 0.175 0.077 0.138 0.225 0.2 0.158 0.14 0.062 0.217 0.296 0.246 0.163 0.078 0.283 0.292 0.225 0.147 0.053 0.283 0.283 0.242 0.14 0.052 0.25 0.258 0.242 0.25
状态 权值 0.0 119 0.0 185 0.0 503 0.0 248 0.0 481 0.0 158 0.0 311 0.0 425 0.0 111 0.0 200 0.0 326 0.0 290 0.0 229 0.0 203 0.0 090 0.0 315 0.0 430 0.0 356 0.0 237 0.0 113 0.0 283 0.0 292 0.0 225 0.0 147 0.0 053 0.0 632 0.0 632 0.0 540 0.0 312 0.0 116 0.0 360 0.0 370 0.0 348 0.0 360
综合 权值 0.0 119 0.0 185 0.0 503 0.0 248 0.0 481 0.0 158 0.0 311 0.0 425 0.0 097 0.0 175 0.0 285 0.0 254 0.0 200 0.0 178 0.0 079 0.0 197 0.0 269 0.0 223 0.0 148 0.0 071 0.0 177 0.0 183 0.0 141 0.0 092 0.0 033 0.0 395 0.0 395 0.0 338 0.0 195 0.0 072 0.0 180 0.0 185 0.0 174 0.0 180
图2 中国滑坡危险性等级区划图(信息量模型) Fig. 2 Zonation of landslide hazard of China
(Information Value Model)
2.3.2 专家打分模型
我们向6位在滑坡灾害研究领域富有经验的专家发出调查问卷，然后将收回的问卷评分进行综合整理，得到表2。根据表2中的“综合权值”项对各影响因子赋予专家打分值，计算出总分值，然后再根据总分值的大小进行区划成图(图3) 。与图2类似，图3同样将滑坡灾害的危险性进行了4个等级的划分：①极高危险性；②高危险性；③中等危险性；④低危险性。
0.384
0.229
0.633
0.229
0.158
图3 中国滑坡危险性等级区划图(专家打分模型) Fig. 3 Zonation of landslide hazard of China
(Grade Model)
B 21 B 22 B 2
B 23 B 24
0.392
3 区域社会经济易损性分析
在进行区域社会经济易损性分析时，我们以历史上滑坡灾害所造成的人员伤亡和社会经济损失情况为基础，综合考虑各地区人口、基础设施、建筑物、人类经济活动和社会结构等的分布与发展变化
2.3.3 滑坡灾害危险性区划结果分析
对比图2和图3，可以看出两种模型的分析结果在趋势上是一致的，但在具体的分布区域上则存在差异，有些地区存在着一个等级的差别(主要存在于极高危险区与高危险区之间的过渡地区) 。从两种
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情况及抗灾能力，进行区域人口易损性和土地易损性分析，在此基础上作出全国易损性等级分布区划图(图4) 。图中将易损性分为4个等级：①极高易损性；②高易损性；③中等易损性；④低易损性。
达，易损性非常大) ，投资风险很大，由于受到滑坡
灾害的严重威胁，在风险降低之前，不宜大规模投资[8-11]。
表3 滑坡灾害风险分级标准 Table 3 Standard of landslide risk
危 险 等 级 1 2 3 4
极高危险性 高危险性 中等危险性 低危险性
易损性等级
极高易损性高易损性 中等易损性低易损性
(1) 1 2 3
(1) 2 2 3
(2) 2 3 3
(3) 3 3 4
注：表中风险等级含义：1. 高风险；2. 中风险；3. 低风险；4. 极低风险。
图4 中国滑坡灾害社会经济易损性等级区划图
Fig. 4 Zonation of social economic vulnerability of China
4 中国滑坡灾害风险分析
根据“等级”的概念，采用表3的分级标准进行最终的滑坡灾害风险区划。根据各区的滑坡灾害危险性等级、易损性等级的组合特征，将滑坡灾害风险划分为4个等级：①高风险区；②中风险区；③低风险区；④极低风险区。采用信息量模型时，各区具体分布情况如图5。各个等级区域的面积分别为：64.8×104 km2；228.57×104 km 2；392.16×104 km2；274.47×104 km2。各个等级区域的面积比是：6.75 %： 23.81 %：40.85 %：28.59 %。通过检验，风险分析的结果较为符合实际情况，取得了令人满意的效果。 因为世界上并不存在绝对安全的无风险区，所以图5中的极低风险区是指存在的风险处于可接受范围之内的地区。在极低风险区内，滑坡灾害的危险性(规模、密度、频次等) 很低，区域易损性也很低，是安全投资区和未开发区。低风险区具有轻度的滑坡灾害，区域易损性也较低，但与极低风险区相比，其区域基础设施和经济水平已经有所提高，可承受的风险能力也随之变大，其风险小，收益大，是比较好的投资和开发区。中等风险区的开发区风险与效益并存，应该慎重，实在需要开发时，应考虑降低风险的措施并加强灾害风险管理。高风险区有着很高的灾害危险性和易损性(该区或者是滑坡
图5 中国滑坡灾害风险等级区划图(信息量模型)
Fig. 5 Zonation of landslide risk of China
(Information Value Model)
5 结 语
GIS 技术为滑坡灾害在不同模型条件下的风险评估提供了有效的技术支持。应用实践显示，基于GIS 的滑坡灾害风险分析系统功能全面，设计灵活，实现了滑坡灾害风险分析模型和GIS 技术优势的结合，具有较大的实用价值，值得进一部推广应用。随着实际应用的检验，系统功能将不断得到扩展与完善。
参 考 文 献
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灾害规模较大，频次较高，或者人口稠密，经济发
下转第230页
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5 结 论
通过现场监测和三维有限元计算，对新松树湾隧道的变形规律进行了系统研究，归纳起来得出以下几点结论。
(1) 新松树湾隧道围岩软弱，稳定性差，变性大。采用小断面开挖并及时进行初期支护后，仍会 产生较大的变形，当采用钢格栅和喷射混凝土支护时，最大收敛为175 mm左右。
(2) 增加初期支护的刚度可以有效减小隧道收敛量，提高隧道的稳定性。新松树湾隧道初期支护改用拱型支架加喷射混凝土支护后效果明显转好。
(3) 开挖后及时封闭隧道底板，有利于减小隧道收敛量，防止侧墙墙脚失稳和底板围岩被水浸泡后强度降低。
(4) 围岩变形趋于稳定需要一定时间，当掌子面离开40 m以上后，围岩变形才基本上趋于稳定。因此，二次衬砌不宜紧跟开挖掌子面，应等围岩变
形基本趋于稳定后再施工。建议二次衬砌与开挖掌子面之间的合理距离应保持在40～50 m为宜。
(5) 新松树湾隧道的开挖不会影响既有松树湾隧道的稳定，既有松树湾隧道的存在也不会影响新松树湾隧道的开挖。
(6) 围岩没有十分明显的流变变形，可以不考虑围岩流变变形对二次衬砌的影响。
上述成果在新松树湾隧道建设中起到了重要的指导作用，也为今后修建类似隧道积累了经验。
参 考 文 献
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