基于GIS的城市滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價
——以湖北省宜昌市城區(qū)為例

孫小凡， 張 鵬， 黨 超

(1.三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害教育部重點實驗室, 湖北 宜昌 443002; 2.三峽大學(xué) 土木與建筑學(xué)院， 湖北 宜昌 443002)

中國山地丘陵地貌分布廣泛，其地質(zhì)環(huán)境非常脆弱，滑坡、崩塌和泥石流等地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)。特別是在三峽庫區(qū)沿線，城市均分布于丘陵山地地貌區(qū)，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育更加強(qiáng)烈，對城市建設(shè)及居民的生產(chǎn)生活產(chǎn)生了極大的威脅。近年來，對滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的研究已經(jīng)從單個災(zāi)害體的現(xiàn)象描述、分類及治理發(fā)展到以定性和定量描述為基礎(chǔ)的區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害定量預(yù)測、預(yù)報階段[1-2]。以區(qū)域滑坡孕育為研究對象，進(jìn)行易發(fā)性評價，是滑坡災(zāi)害風(fēng)險評估和預(yù)測預(yù)防的基礎(chǔ)，有助于潛在滑坡的及時發(fā)現(xiàn)和滑坡災(zāi)害防治防范資源的有效利用，減少損失。隨著遙感(RS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)的發(fā)展，空間信息處理技術(shù)已被廣泛應(yīng)用到滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價中。空間信息處理軟件和統(tǒng)計分析工具的結(jié)合，大大提高了數(shù)據(jù)的獲取、處理與分析的效率，也促進(jìn)了更多評價模型和方法的應(yīng)用。區(qū)域滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價模型可以分為定性、線性定量和非線性定量研究3大類[2]。定性研究，如層次分析法[3]，常具有較強(qiáng)的主觀性和經(jīng)驗性[2-3]，評價結(jié)果常常因人而異，需要嚴(yán)格控制人為誤差。線性定量研究，如統(tǒng)計量模型和Logistic回歸模型等統(tǒng)計方法[4-5]，統(tǒng)計量模型來源于信息量模型，屬于二元線性模型；而Logistic回歸模型是一種多元線性回歸模型，應(yīng)用更為廣泛，其原理簡單、實現(xiàn)方便，可以同時處理離散型和連續(xù)型數(shù)據(jù)[6-7]。非線性定量研究，如信息量模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等[8-13]，信息量模型在目前的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性和危險性評價中最為廣泛[8-10]，其物理意義明確，操作簡單[11]，但對因子的選擇比較嚴(yán)格，因子選取及其標(biāo)志狀態(tài)劃分的合理性影響著評價結(jié)果的可靠性[2]；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的非線性模型，目前應(yīng)用最為廣泛的是基于誤差反向傳播算法(BP算法)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]，其具有高速的運(yùn)行處理能力和自組織學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點[12-13]，但目前的應(yīng)用還不夠深入成熟，不能充分發(fā)揮其優(yōu)勢。Logistic回歸模型可將滑坡的發(fā)生與否用1和0表示，通過建立因變量和多個自變量的多元線性回歸關(guān)系，預(yù)測某一區(qū)域滑坡的發(fā)生概率[14]。其不需要獲得大量的滑坡體的物理力學(xué)參數(shù)[7]，通過統(tǒng)計分析方法，選取與滑坡發(fā)生有關(guān)的關(guān)鍵影響因子，即可建立滑坡的易發(fā)性評價模型，具有較高的準(zhǔn)確性和客觀性，近年來，在滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)測預(yù)報中得到了廣泛應(yīng)用。為此，本研究將以宜昌市城區(qū)作為研究對象，選取與滑坡發(fā)育密切相關(guān)的因子，通過似然比法分析因子與滑坡發(fā)育的相關(guān)性，并將因子參數(shù)分類量化，用分類量化值作為Logistic回歸模型的自變量，建立回歸模型，對滑坡的易發(fā)性進(jìn)行分區(qū)評價，以期為城市規(guī)劃與防災(zāi)減災(zāi)工程提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

宜昌市位于湖北省西南部，長江中上游分界處，城區(qū)面積1 012.13 km2。區(qū)域?qū)俣跷鼽S陵山地與江漢平原過渡地帶，地勢西高東低，形成自西向東由山地、丘陵向平原過渡的地貌形態(tài)；構(gòu)造上處于黃陵背斜與江漢拗陷間的宜昌單斜凹陷的西緣，受到喜馬拉雅山運(yùn)動的影響，區(qū)內(nèi)西部上升，東部下降，白堊系地層南東向傾伏，區(qū)域內(nèi)無大斷裂存在，地質(zhì)構(gòu)造相對穩(wěn)定。鄂西地區(qū)降雨集中，多暴雨、大雨；河流水系發(fā)育，長江自西向東流經(jīng)該區(qū)，流長達(dá)14 km，長江支流眾多，流量豐沛。城區(qū)內(nèi)主要出露寒武系、奧陶系、白堊系和第四系地層，巖土體類型以碳酸鹽巖、碎屑巖及全新統(tǒng)松散堆積層為主。近年來，隨著城區(qū)開發(fā)建設(shè)，人類工程活動的日益增強(qiáng)，致使地質(zhì)環(huán)境持續(xù)惡化，滑坡災(zāi)害發(fā)生的數(shù)量與規(guī)模均有所擴(kuò)大。據(jù)2016年的調(diào)查統(tǒng)計，區(qū)內(nèi)共發(fā)育有滑坡地質(zhì)災(zāi)害175處，多分布在海拔為100～200 m地形較平緩的中部及中南部等人類活動較為劇烈的區(qū)域，滑坡的易發(fā)性與城市的發(fā)展建設(shè)關(guān)系密切。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源包括：比例尺為1:5萬的數(shù)字化地形圖、數(shù)字化地質(zhì)圖等矢量數(shù)據(jù)，和由地理空間數(shù)據(jù)云平臺下載的Landsat 8OLI影像數(shù)據(jù)(編號為LC81250392015104LGN00)；滑坡數(shù)據(jù)來源于2016年的滑坡詳細(xì)調(diào)查數(shù)據(jù)。在ArcGIS平臺上，將全區(qū)劃分成大小為300 m×300 m的共11 804個評價單元網(wǎng)格，其中175處滑坡被劃分到248個單元中。數(shù)字化地形圖包含有等高線、水系、道路等信息，利用等高距為20 m的地形等高線插值生成不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN)地形模型，由TIN轉(zhuǎn)換生成數(shù)字高程模型(DEM)，由DEM可得到坡度因子圖層。在ENVI平臺上將Landsat 8OLI影像數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正后，計算可得NDVI(歸一化植被指數(shù))。

2.2 研究方法

根據(jù)滑坡的形成條件和誘發(fā)因素，選取與滑坡發(fā)育密切相關(guān)的影響因子，建立易發(fā)性評價指標(biāo)體系。將評價因子區(qū)間劃分為若干個連續(xù)分類子集，通過似然比法分析單個評價因子的不同分類子集對滑坡發(fā)生的影響程度，并將歸一化的似然比值作為自變量，以滑坡的發(fā)生與否作為因變量，建立Logistic回歸模型；通過對樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和驗證，得到可靠、合理的滑坡易發(fā)性回歸模型，最后將模型應(yīng)用于整個區(qū)域，完成易發(fā)性分級分區(qū)評價。

2.2.1 因子選取 滑坡的發(fā)生是許多因子共同作用的結(jié)果，從滑坡形成的地質(zhì)環(huán)境出發(fā)，可分為背景因子和觸發(fā)因子兩大類。背景因子是指滑坡發(fā)生的基本地質(zhì)環(huán)境條件，主要包括地形地貌、地層巖性、斜坡類型、地質(zhì)構(gòu)造、植被覆蓋情況等；觸發(fā)因子是指影響和誘發(fā)滑坡形成的外界因素，主要包括河流沖刷、降雨、地震、人類工程活動等。雖然滑坡的發(fā)生與這些因子間常具有非線性和不確定性等特點；但從統(tǒng)計學(xué)的角度考慮，滑坡的發(fā)生與否可以看作是基于各種因子綜合影響下的概率事件，具有一定的重復(fù)性和隨機(jī)性[1]，這是進(jìn)行滑坡易發(fā)性評價的前提和基礎(chǔ)。由于宜昌市城區(qū)內(nèi)無大斷裂的存在，地質(zhì)構(gòu)造較穩(wěn)定，地震活動微弱，且區(qū)內(nèi)降雨強(qiáng)度無較大差別，影響滑坡發(fā)育的主要是地形地貌、地層巖性、植被覆蓋、河流沖刷和人類工程活動等因子。所以本研究選取高程、坡度、地層巖性和NDVI(歸一化植被指數(shù))作為滑坡的形成背景因子；以道路密度表示人類工程活動強(qiáng)度，和與水系的距離共同作為滑坡發(fā)生的觸發(fā)因子，以此6個因子建立滑坡易發(fā)性評價模型。

2.2.2 似然比法 滑坡因子與滑坡發(fā)育的關(guān)系主要體現(xiàn)為滑坡因子的不同分類子集對滑坡發(fā)育的不同影響程度。通過滑坡因子分析可以直觀地描述因子的不同分類子集對滑坡發(fā)育的影響程度大小。目前應(yīng)用較多的因子分析方法有確定性系數(shù)法(CF)[17-18]、信息量法[9-11]、似然比概率模型[19]和二元分析法[20]等。本研究采用似然比法[19,21]作為滑坡因子分析和量化的方法，分析滑坡因子與滑坡發(fā)育和形成的關(guān)系，并將因子參數(shù)分類量化。

結(jié)合野外經(jīng)驗和數(shù)據(jù)特征，以一定的步長，將連續(xù)型的評價因子數(shù)據(jù)劃分為連續(xù)緊密的分類子集；對于地層巖性因子，以其本身的巖性類別作為分類子集。則評價因子Xi的分類子集Zj在滑坡發(fā)生條件下的似然比Lij：

(1)

式中：Nij——評價因子Xi的分類子集Zj包含的滑坡單元數(shù)；N——整個研究區(qū)的所有滑坡單元總數(shù)；Sij——評價因子Xi的分類子集Zj包含的評價單元總數(shù)；S——整個研究區(qū)的所有評價單元總數(shù)。

似然比值的大小表示某個評價因子的不同分類子集間滑坡發(fā)生的相對可能性大小，似然比值越大，滑坡相對越易發(fā)生，可以直觀地反映獨(dú)立的單個滑坡因子與滑坡發(fā)育的關(guān)系。本研究對每個評價因子的似然比值做歸一化處理(公式2)，將其轉(zhuǎn)換到[0,1]區(qū)間內(nèi)，用以表示各評價因子各分類子集參數(shù)的量化值，作為Logistic回歸模型的自變量。

(2)

式中：Li——評價因子Xi的所有分類子集的似然比集合。

2.2.3 Logistic回歸模型 Logistic回歸模型是一種基于統(tǒng)計學(xué)的多元線性回歸分析模型，其原理是在一個因變量和多個自變量之間建立多元回歸關(guān)系，預(yù)測某一事件的發(fā)生概率[14]，概率取值為[0,1]。當(dāng)模型的因變量為二項分布(0和1)時，即為二分類變量Logistic回歸，用0表示滑坡不發(fā)生，1表示滑坡發(fā)生，評價因子的參數(shù)值作為自變量，即可建立滑坡發(fā)生條件下的回歸模型：

(3)

式中：X1,X2,…,Xn——自變量，即各滑坡因子的參數(shù)值；β1,β2,…,βn——邏輯回歸系數(shù)，是在單個X發(fā)生變化時，事件發(fā)生與不發(fā)生概率之比的對數(shù)變化值[14]；β0——常數(shù)項，表示沒有自變量參與的情況下，事件發(fā)生與不發(fā)生概率之比的對數(shù)值[14-15]。本研究以評價因子分類子集參數(shù)的歸一化似然比值作為Logistic回歸模型的自變量，則β1,β2,…,βn表示滑坡因子在評價模型中的權(quán)重大小。

3 結(jié)果與分析

3.1 評價因子量化結(jié)果

將評價因子區(qū)間劃分為對滑坡發(fā)育的影響具有顯著差別的若干分類子集(附圖7)，根據(jù)公式(1)計算每個評價因子的分類子集似然比值，并利用公式(2)進(jìn)行歸一化處理，處理結(jié)果詳見表1。

3.1.1 高程 高程在一定程度上決定了某一區(qū)域的地貌形態(tài)、植被分布、松散物質(zhì)堆積和人類工程活動強(qiáng)度等因素的差異，從而引起不同高程滑坡發(fā)育程度的顯著差異。宜昌市城區(qū)的高程總體呈現(xiàn)西高東低的規(guī)律，西部最大高程達(dá)1 200 m以上，中南部長江沿岸高程僅為40～50 m。近半數(shù)以上的滑坡都分布在高程100～200 m的區(qū)域，如附圖7所示，這一區(qū)域多為由地勢較低的沖洪積扇或河流階地向地勢相對較高的低山丘陵的過渡地帶，堆積層類滑坡異常發(fā)育，且由于河流沖刷強(qiáng)烈，極易引起土質(zhì)類的滑坡。高程大于400 m的區(qū)域，巖體完整，殘坡積層普遍較薄，植被覆蓋良好，滑坡的分布密度較低。

3.1.2 坡度 坡度的大小對斜坡的應(yīng)力分布和破壞的動力學(xué)過程等有重要的影響。從附圖7可以看出，坡度<15°的區(qū)域滑坡數(shù)量較?。坏诔菂^(qū)中南部，由于第四系膨脹土的廣泛發(fā)育，滑坡發(fā)育密度明顯增加。坡度15°～25°的區(qū)域，多為牽引式土質(zhì)滑坡，分布密度最大；隨著坡度的繼續(xù)增大，坡度25°～40°的區(qū)域，滑坡發(fā)育則相對減少；坡度>40°的區(qū)域多為完整堅硬的巖體，基本上沒有滑坡災(zāi)害的發(fā)生。

3.1.3 地層巖性 巖性條件是滑坡發(fā)育的物質(zhì)基礎(chǔ)，不同巖性條件下，滑坡的易發(fā)性差異顯著。如附圖7，區(qū)內(nèi)寒武系、奧陶系等以石灰?guī)r、白云巖為主的化學(xué)巖系，近水平產(chǎn)出，垂向裂隙發(fā)育，屬易崩地層，滑坡的易發(fā)性較低；而以粉～粗砂巖、泥巖為主的白堊系地層，由于巖體軟弱，易風(fēng)化，殘坡積層厚度較大，為滑坡的孕育提供了物質(zhì)基礎(chǔ)；第四系地層中，特別是在城區(qū)中南部，由于富含膨脹土夾層，是滑坡分布密度最高的區(qū)域，雖然第四系地層僅占全區(qū)面積的25%，卻有55%的滑坡分布于該區(qū)域。

3.1.4 歸一化植被指數(shù)(NDVI) NDVI是指遙感影像中近紅外波段(NIR)的反射值和紅光波段(R)的反射值之差與兩者之和的比值。NDVI值的范圍為[-1,1]，負(fù)值表示地面為江、河、湖泊等水體或有雪覆蓋，對可見光高反射；0表示為巖石或裸土等，NIR和R近似相等；正值表示有植被覆蓋，數(shù)值越大表示植被覆蓋越好[14]。通過統(tǒng)計，宜昌市城區(qū)的滑坡主要分布在NDVI為0.2～0.3的區(qū)域，如附圖7所示，這些區(qū)域為人類工程活動強(qiáng)烈的區(qū)域向植被覆蓋良好區(qū)域的過渡地帶，植被覆蓋較差，且斜坡常常受到人工開挖等破壞，易發(fā)生滑坡災(zāi)害；NDVI<0.2的區(qū)域主要是河流等水體或人口密集的中心城區(qū)，NDVI>0.4的區(qū)域植被覆蓋良好，這些區(qū)域都不利于滑坡的發(fā)生。

3.1.5 與水系的距離 距河流水系越近，受河流的沖刷作用、軟化作用和動水壓力作用越強(qiáng)烈，斜坡巖土體的穩(wěn)定性越差，越易發(fā)生滑坡災(zāi)害。通過統(tǒng)計計算，到水系的距離小于300 m的區(qū)域滑坡的密集最為集中(如附圖7所示)，距離大于2 000 m的區(qū)域受河流的影響較小，滑坡發(fā)育較少。

3.1.6 道路密度 以道路密度表示人類工程活動的強(qiáng)度大小。道路密度越大，人類工程活動強(qiáng)度越大，則斜坡受人類活動的影響越大，當(dāng)有不穩(wěn)定的斜坡存在時，極易發(fā)生滑坡。如附圖7所示，在長江以北的中部區(qū)域，人口密集，道路密度相對較大，但缺乏滑坡孕育的基本條件，滑坡發(fā)生較少；在城區(qū)的南部區(qū)域，道路密度普遍較大，在有不穩(wěn)定斜坡存在的區(qū)域，受道路建設(shè)過程中開挖土體的影響，有較多滑坡發(fā)育。

表1 滑坡災(zāi)害評價因子分類及量化

3.2 回歸模型與驗證

將評價因子的分類子集參數(shù)用歸一化似然比值量化后，以248個滑坡單元和隨機(jī)提取的具有代表性的248個非滑坡單元的數(shù)據(jù)作為Logistic回歸模型的樣本數(shù)據(jù)，建立Logistic回歸模型，進(jìn)行運(yùn)算和驗證。運(yùn)算結(jié)果顯示，以向前LR法(基于最大似然估計的向前逐步回歸法)作為模型的變量篩選方法時，模型效果最優(yōu)，所有的因子都通過顯著性檢驗(Sig.<0.05)，如表2所示。該方法下的回歸模型預(yù)測結(jié)果：對已觀測的248例滑坡單元，有195例預(yù)測正確，預(yù)測準(zhǔn)確率為78.6%；對已觀測的248例無滑坡單元，有198例預(yù)測正確，預(yù)測準(zhǔn)確率為79.8%，綜合準(zhǔn)確率達(dá)到79.2%。

表2 滑坡易發(fā)性評價模型方程中的變量

設(shè)評價單元的高程、坡度、地層巖性、NDVI、與水系的距離和道路密度的歸一化似然比值分別為X1,X2,X3,X4,X5和X6，則可以寫出滑坡發(fā)生條件下的回歸模型：

(4)

該模型計算的結(jié)果即為滑坡發(fā)生的概率預(yù)測值，利用預(yù)測值與觀測值做ROC曲線，并以此為基礎(chǔ)判斷模型的優(yōu)劣：當(dāng)曲線下面積(AUC)越趨近1，效果越好，達(dá)到1時為完全理想的預(yù)測；值為0.5時為完全無效的預(yù)測；一般認(rèn)為當(dāng)值大于0.8時，模型可靠有效[23]。本模型的AUC為0.871，說明模型具有較高的準(zhǔn)確性，預(yù)測結(jié)果可靠。

3.3 易發(fā)性評價結(jié)果

將通過檢驗的回歸模型公式(4)應(yīng)用于整個區(qū)域，得到所有評價單元的滑坡易發(fā)性預(yù)測值，根據(jù)其大小將其分級，即可完成滑坡易發(fā)性分級分區(qū)。根據(jù)Can等[24]提出的分級原則，采用自然間斷點分級法，將宜昌市城區(qū)劃分為極低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)5個滑坡易發(fā)性等級區(qū)域(附圖8)。

各分區(qū)的評價單元數(shù)和滑坡單元數(shù)統(tǒng)計結(jié)果如表3所示?；赂咭装l(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)主要集中在中南部，雖然這些區(qū)域地形較平坦、坡度較小，但分布有較多第四系膨脹土，導(dǎo)致許多不穩(wěn)定斜坡的發(fā)生，在人類工程活動的影響下極易發(fā)生滑坡地質(zhì)災(zāi)害；在北部長江沿岸和西部低山區(qū)也有零星的高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)存在，這些區(qū)域地形較為陡峭、地層巖性復(fù)雜、河流切割強(qiáng)烈，導(dǎo)致許多臨空面廣泛發(fā)育，有利于滑坡的孕育；在人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的中部區(qū)域基本沒有高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)存在，這些區(qū)域地形平坦，分布有密集的居民住房和商業(yè)建筑，人類工程活動強(qiáng)烈，很多山體邊坡都得到支護(hù)治理，缺少滑坡災(zāi)害發(fā)育的條件；在山谷和長江支流沿線，受降雨和河流沖刷的影響，以及水的動力作用，有利于滑坡的發(fā)育。

表3 研究區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價分區(qū)信息統(tǒng)計

4 結(jié)論與討論

(1) 根據(jù)滑坡發(fā)育的基本形成條件和影響因素，選取與滑坡發(fā)育有密切關(guān)系的高程、坡度、地層巖性、NDVI值、與水系的距離和道路密度等6個因子作為滑坡易發(fā)性評價的評價因子，建立評價指標(biāo)體系，并通過Logistic回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗，結(jié)果表明評價因子的選取合理準(zhǔn)確。

(2) 將評價因子區(qū)間劃分為對滑坡發(fā)育的影響具有顯著差別的若干分類子集，計算其似然比值，以歸一化的似然比值作為Logistic回歸模型的自變量。選取樣本數(shù)據(jù)，建立滑坡發(fā)生條件下的Logistic回歸模型，最后將通過檢驗的回歸模型應(yīng)用于整個區(qū)域?；貧w模型的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到79.2%，ROC曲線下面積(AUC)達(dá)到0.871，說明模型的結(jié)果準(zhǔn)確可靠。

(3) 通過滑坡易發(fā)性分析，極低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)分別占研究區(qū)總面積的32.44%,29.15%,20.53%,13.78%和4.10%，滑坡面積分別占各分區(qū)面積的3.23%,8.06%,20.16%,39.11%和29.44%，滑坡面積與分區(qū)面積的比例隨著易發(fā)性等級的增大而增大，在極高易發(fā)區(qū)達(dá)到15.08%，與歷史滑坡災(zāi)害的發(fā)育情況相符。本文的滑坡易發(fā)性分區(qū)評價與歷史滑坡的發(fā)育情況相吻合，合理準(zhǔn)確地反映了研究區(qū)內(nèi)滑坡的形成條件、發(fā)育規(guī)律，揭示了滑坡發(fā)育的關(guān)鍵影響因子，對當(dāng)?shù)氐幕聻?zāi)害防治防范具有一定的借鑒意義。