基于ArcGIS的湖北省遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)定量評(píng)價(jià)

連志鵬，厲一寧，劉磊，王寧濤

中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局武漢地質(zhì)調(diào)查中心（中南地質(zhì)科技創(chuàng)新中心），湖北 武漢 430205

地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是有效化解災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的方式之一（黃潤(rùn)秋，2007）。國(guó)外對(duì)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究起步相對(duì)較早，目前已形成比較成熟的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及管理體系，如澳大利亞地質(zhì)力學(xué)學(xué)會(huì)（AGS,2007）建立的一套由風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理3個(gè)層次構(gòu)成的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理體系。國(guó)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)起步相對(duì)較晚，自然資源經(jīng)濟(jì)研究院從20世紀(jì)90年代起開(kāi)始致力于地質(zhì)災(zāi)害易損性分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的理論與方法研究（唐亞明，2015）。周寅康（1995）提出了包含自然災(zāi)害評(píng)價(jià)模型、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)承災(zāi)體抗災(zāi)性能模型及風(fēng)險(xiǎn)區(qū)承災(zāi)體價(jià)值評(píng)價(jià)模型的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系的概念。張梁（1996）、黃崇福（1999）、彭滿(mǎn)華等（2001）、馬寅生等（2004）通過(guò)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分析、承災(zāi)體易損性分析和破壞損失分析建立了地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。近年來(lái)，石菊松等（2009）、吳樹(shù)仁等（2009）提倡實(shí)用性技術(shù)方法和GIS技術(shù)的推廣應(yīng)用，從數(shù)據(jù)獲取與更新、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法與制圖、風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則與技術(shù)方法體系和結(jié)果的驗(yàn)證等方面進(jìn)行了詳細(xì)的論述，并提出了相應(yīng)的對(duì)策。在研究方法方面，不同研究領(lǐng)域?qū)W者引入了許多新的研究方法，使得地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究越來(lái)越精細(xì)化。楊柳等（2020）基于GIS平臺(tái)，結(jié)合SBAS-InSAR監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),構(gòu)建了適用于延安地區(qū)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并對(duì)延安市寶塔區(qū)開(kāi)展了地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；賴(lài)波等（2021）利用Arc-GIS的空間分析工具選取地形坡度、地貌類(lèi)型、地質(zhì)構(gòu)造、地層巖性、降雨量和人類(lèi)工程活動(dòng)6個(gè)致災(zāi)因子制作形成了珠海市地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性等級(jí)單元格圖，并在此基礎(chǔ)上疊加村界、地質(zhì)災(zāi)害年度巡查路線和面積對(duì)珠海市的地質(zhì)災(zāi)害巡查單元進(jìn)行了劃分；李冠宇等（2021）基于系統(tǒng)聚類(lèi)、K平均聚類(lèi)分析法對(duì)韓城市開(kāi)展了地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和分級(jí)。李陽(yáng)春等（2021）將機(jī)器學(xué)習(xí)用于地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究?？傮w來(lái)說(shuō)，越來(lái)越多的學(xué)者專(zhuān)家認(rèn)識(shí)到地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)在地質(zhì)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)中的重要作用。

本文以湖北省遠(yuǎn)安縣為例，采用信息量模型和專(zhuān)家打分模型相結(jié)合的方法，分析遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)程度，并對(duì)遠(yuǎn)安縣域開(kāi)展地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)評(píng)價(jià)，旨在為遠(yuǎn)安縣相關(guān)職能部門(mén)制定地質(zhì)災(zāi)害防治規(guī)劃以及風(fēng)險(xiǎn)管控提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

遠(yuǎn)安縣處于鄂西山地向江漢平原過(guò)渡的低山丘陵地帶，面積為1752 km2。區(qū)內(nèi)大的地質(zhì)構(gòu)造自西向東分別為黃陵背斜、石橋坪向斜、遠(yuǎn)安地塹和當(dāng)陽(yáng)向斜。山勢(shì)、水系的發(fā)育明顯受地質(zhì)構(gòu)造的制約，呈近南北向展布，總體地形西北高、東南低（圖1），沮河自中部穿境而過(guò)，研究區(qū)內(nèi)可分為構(gòu)造剝蝕中低山區(qū)、構(gòu)造剝蝕低山丘陵區(qū)和沮河沖積平原區(qū)三大地貌單元。地層除新近系外，自前南華系至新生界第四系均有出露。巖性以灰?guī)r、白云巖等碳酸鹽巖和砂巖、泥巖等碎屑巖為主，西南部分布有少量前南華系片麻巖、片巖。遠(yuǎn)安縣地質(zhì)環(huán)境條件復(fù)雜、雨量充沛、人類(lèi)工程活動(dòng)強(qiáng)烈，地質(zhì)災(zāi)害十分發(fā)育，具有類(lèi)型多樣、點(diǎn)多面廣、突發(fā)性強(qiáng)、危害大的特點(diǎn)。發(fā)育的災(zāi)害類(lèi)型有滑坡、崩塌、不穩(wěn)定斜坡、地面塌陷、泥石流等，其中以滑坡為主，崩塌、不穩(wěn)定斜坡次之。根據(jù)遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查資料（譚建民等，2011），遠(yuǎn)安縣共發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害285處，其中滑坡177處、崩塌（含危巖體）70處、不穩(wěn)定斜坡25處、泥石流3處、塌陷10處，規(guī)模以中、小型為主（閆舉生等，2017）。

圖1 遠(yuǎn)安縣高程分布圖Fig.1 Elevation Distribution Map of Yuan'an County

2 評(píng)價(jià)思路和方法

2.1 評(píng)價(jià)思路

通過(guò)對(duì)遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害的詳查及汛期排查資料的分析，區(qū)內(nèi)主要地質(zhì)災(zāi)害類(lèi)型為滑坡、崩塌、不穩(wěn)定斜坡，基于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的規(guī)律和特征，確定了以下評(píng)價(jià)思路：（1）開(kāi)展遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)時(shí)主要選取滑坡、崩塌和不穩(wěn)定斜坡三種災(zāi)害類(lèi)型合并統(tǒng)計(jì)分析；（2）通過(guò)對(duì)遠(yuǎn)安縣多年降雨量的統(tǒng)計(jì)分析，得到遠(yuǎn)安縣年降雨量等值線圖與降雨強(qiáng)度等級(jí)，疊加易發(fā)性進(jìn)行遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)評(píng)價(jià)；（3）選取人口密度、經(jīng)濟(jì)總值、土地利用類(lèi)型三類(lèi)易損性評(píng)價(jià)因子，開(kāi)展地質(zhì)災(zāi)害易損性分析評(píng)價(jià)；（4）將地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性和易損性評(píng)價(jià)結(jié)果疊加分析得出遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果。

2.2 評(píng)價(jià)方法

本文以遠(yuǎn)安縣為研究對(duì)象，開(kāi)展全縣域尺度下的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，選用信息量模型完成遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)?；谛畔⒄摪l(fā)展起來(lái)的信息量模型是進(jìn)行區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)的經(jīng)典方法。在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)中，信息量模型可代表地質(zhì)災(zāi)害事件發(fā)生的可能性；該模型重點(diǎn)考慮地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性大小與地質(zhì)災(zāi)害空間預(yù)測(cè)過(guò)程中所獲取信息的數(shù)量和質(zhì)量之間的關(guān)系；討論了在某種影響因子組合的情況下地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率，即為某種影響因子組合對(duì)地質(zhì)災(zāi)害所貢獻(xiàn)的信息量（王寧濤等，2012；連志鵬等，2020）。受限于遠(yuǎn)安縣人口、財(cái)產(chǎn)等相關(guān)數(shù)據(jù)的精度，文中選用專(zhuān)家打分模型完成遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易損性評(píng)價(jià)。專(zhuān)家打分模型是一種定性描述定量化的方法，主要依據(jù)專(zhuān)家意見(jiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、處理、分析和歸納（甄艷等，2016）。通過(guò)采用信息量模型和專(zhuān)家打分模型相結(jié)合的方法開(kāi)展地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究，最終得到遠(yuǎn)安縣縣域尺度的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果。

3 遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

3.1 易發(fā)性評(píng)價(jià)

地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，特別是為地質(zhì)災(zāi)害空間概率提供關(guān)鍵的中間數(shù)據(jù)，是一個(gè)地區(qū)內(nèi)現(xiàn)有或潛在地質(zhì)災(zāi)害空間分布的定性或定量評(píng)價(jià)（陳慧敏等，2021；李冠宇等，2021）。本文采用信息量模型對(duì)遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行易發(fā)性評(píng)價(jià)。

3.1.1 指標(biāo)因子的選取

通過(guò)對(duì)遠(yuǎn)安縣1∶5萬(wàn)地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查成果資料的分析，以及對(duì)典型地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)勘查成果的研究，本文選取斜坡幾何形態(tài)、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型、工程巖組、地質(zhì)構(gòu)造、水文地質(zhì)條件和人類(lèi)工程活動(dòng)六類(lèi)指標(biāo)因子用于信息量模型的評(píng)價(jià)，其中斜坡幾何形態(tài)又包含了坡高和坡度兩個(gè)評(píng)價(jià)因子。

3.1.2 信息量模型的計(jì)算與分析

二○一八年二月十四日，我，把自己活成了當(dāng)初你喜歡的模樣。但是親愛(ài)的，這是你現(xiàn)在想要的模樣嗎？是不是活成一朵花的模樣，就很美好——不再遺失的美好？

利用ArcGIS的空間分析功能，選取柵格單元大小為30×30m2，得到各因子的柵格圖層，然后將各指標(biāo)因子圖與地質(zhì)災(zāi)害分布圖進(jìn)行疊加分析，得到地質(zhì)災(zāi)害在各因子分類(lèi)中的分布狀況（Cascini，2008）。利用ArcGIS的重分類(lèi)功能進(jìn)行各因子?xùn)鸥駡D層重分類(lèi)，根據(jù)信息量值重新生成各因子的信息量圖，最后利用ArcGIS的柵格計(jì)算功能完成信息量計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表1所示。

表1 評(píng)價(jià)因子信息量計(jì)算結(jié)果表Table 1 The result of all influence factors information

通過(guò)對(duì)27種分級(jí)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果的信息量大小進(jìn)行排序，排在前6的指標(biāo)分別是：斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型為順向坡、與河谷的表面距離50～350 m、強(qiáng)烈的人類(lèi)工程活動(dòng)、軟硬相間碎屑巖類(lèi)、軟硬相間碳酸鹽巖類(lèi)、斜坡坡度10°～25°，這些指標(biāo)因子是地質(zhì)災(zāi)害形成的主要控制條件，對(duì)遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害的形成發(fā)育起決定性作用。

3.1.3 易發(fā)性分區(qū)

在信息量模型中某一地區(qū)的信息量值越大，該地區(qū)發(fā)生滑坡的可能性越大（Fell et al.,2008）。根據(jù)信息量計(jì)算結(jié)果，采用自然斷點(diǎn)法（natural break）將遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性劃分為三級(jí)：高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)，分區(qū)結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知，高易發(fā)區(qū)內(nèi)包含了59.47%的已知地質(zhì)災(zāi)害體，中易發(fā)區(qū)包含了39.41%的已知地質(zhì)災(zāi)害體，低易發(fā)區(qū)中僅包含了0.85%的已知地質(zhì)災(zāi)害體。通過(guò)信息量模型計(jì)算得到的各易發(fā)程度中包含的已知地質(zhì)災(zāi)害數(shù)量隨著易發(fā)程度的降低而減少，地質(zhì)災(zāi)害實(shí)際發(fā)生的比率（b/a）同樣隨之減小，計(jì)算結(jié)果亦說(shuō)明這種劃分標(biāo)準(zhǔn)較為理想（王寧濤等，2012）。依此標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)后，得到基于綜合信息量的遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)圖（圖2a）。

表2 易發(fā)性分區(qū)表Table 2 Geo-hazards susceptibility zonation table

3.2 危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性是指在某種誘發(fā)因素作用下，一定區(qū)域內(nèi)某一時(shí)間段發(fā)生特定規(guī)模和類(lèi)型地質(zhì)災(zāi)害的概率（Tang Y M，2020；鄭潔等，2021）。地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性包含時(shí)間概率和空間概率兩個(gè)因子。時(shí)間概率是指地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的重現(xiàn)周期，空間概率是指受時(shí)間概率影響的區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率，也就是易發(fā)性。降雨是遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害的主要誘發(fā)因素，基于研究區(qū)范圍與數(shù)據(jù)資料限制，本文以遠(yuǎn)安縣平均年降雨量來(lái)作為地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的時(shí)

間概率指標(biāo)（劉艷輝和蘇永超，2019），以斜坡幾何形態(tài)、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型、工程巖組、水文、地質(zhì)構(gòu)造、人類(lèi)工程活動(dòng)作為地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的空間概率指標(biāo)。

本文采用ArcGIS數(shù)據(jù)分析功能對(duì)遠(yuǎn)安縣氣象站獲得的遠(yuǎn)安縣縣域范圍1989年至2019年的30年降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，劃分了三個(gè)等級(jí)，分別為年平均降雨量800～1000 mm、1000～1200 mm、＞1200 mm，以此等級(jí)對(duì)應(yīng)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的低危險(xiǎn)性、中危險(xiǎn)性、高危險(xiǎn)性（表3）。

表3 降雨危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Classification criteria for rain risk assessment

將降雨危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)分級(jí)與易發(fā)性通過(guò)ArcGIS進(jìn)行疊加處理，得到遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)圖（圖2b），地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)特征見(jiàn)表4。其中：低危險(xiǎn)區(qū)位于遠(yuǎn)安地塹內(nèi)沮河沿岸，南襄村-舊縣-慈化一帶，占全縣總面積的17.39%，發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害27處，威脅人數(shù)288人，財(cái)產(chǎn)490萬(wàn)元；中危險(xiǎn)區(qū)主要分布在遠(yuǎn)安縣嫘祖鎮(zhèn)高峰-賈家山、洋坪鎮(zhèn)蔡家溝-花林寺鎮(zhèn)龍鳳、河口鄉(xiāng)紫山-茅坪場(chǎng)鎮(zhèn)湯家、河口鄉(xiāng)朝陽(yáng)-茅坪場(chǎng)鎮(zhèn)望山宮、河口鄉(xiāng)獅子坪-茅坪場(chǎng)鎮(zhèn)李家臺(tái)、茅坪場(chǎng)鎮(zhèn)肖家山-李家灣、鳴鳳鎮(zhèn)鳴鳳山-北門(mén)一帶，占全縣總面積的57.55%，發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害66處，威脅人數(shù)823人，財(cái)產(chǎn)2806萬(wàn)元；高危險(xiǎn)區(qū)主要分布在遠(yuǎn)安縣嫘祖鎮(zhèn)神農(nóng)-鹽池河、嫘祖鎮(zhèn)真金-花廟沖、洋坪鎮(zhèn)百井-余家畈、舊縣鎮(zhèn)中南-臺(tái)子、花林寺鎮(zhèn)橫巖坪-寶華、河口鄉(xiāng)趙家河-茅坪場(chǎng)鎮(zhèn)兩河一帶，占全縣總面積的25.06%，發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害192處，威脅人數(shù)3236人，財(cái)產(chǎn)4475萬(wàn)元。

表4 遠(yuǎn)安縣危險(xiǎn)性分區(qū)特征表Table 4 Characteristics of dangerous zoning in Yuan'an County

圖2 遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性（a）、危險(xiǎn)性（b）、易損性（c）、風(fēng)險(xiǎn)（d）分區(qū)圖Fig.2 Zoning map of geological hazard susceptibility(a),dangerousness(b),vulnerability(c)and(d)in Yuan’an Country

3.3 易損性評(píng)價(jià)

易損性是暴露于危險(xiǎn)之中的某一特定對(duì)象的潛在損失程度（用0-1之間的無(wú)量綱系數(shù)表示）（徐勇等，2018），是承災(zāi)體在面對(duì)特定強(qiáng)度地質(zhì)災(zāi)害時(shí)抗災(zāi)能力的度量，其定義表明易損性主要表現(xiàn)在致災(zāi)強(qiáng)度和承災(zāi)體抗災(zāi)能力。受限于人口、財(cái)產(chǎn)等相關(guān)數(shù)據(jù)的精度，本文擬采用定性-半定量的方式進(jìn)行易損性評(píng)價(jià)。

3.3.1 評(píng)價(jià)因子及權(quán)重

通過(guò)對(duì)資料數(shù)據(jù)的分析，本文選擇了人口密度、經(jīng)濟(jì)總值、土地利用類(lèi)型3類(lèi)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行易損性評(píng)價(jià)，通過(guò)專(zhuān)家打分確定了各因子權(quán)重分別為0.4、0.4、0.2。按易損程度對(duì)各評(píng)價(jià)因子劃分為高、中、低三個(gè)等級(jí)，賦予各等級(jí)評(píng)價(jià)值分別為3、2、1，作為后續(xù)易損性計(jì)算的依據(jù)，易損性評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表5。

3.3.2 易損性計(jì)算

以表5的易損性評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，本文易損性（V）采用公式V=∑Mij·Ni進(jìn)行計(jì)算（李澤威等，2018）。

表5 遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易損性評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Table 5 Classification criteria for vulnerability of geologic hazard in Yuan'an County

式中：i=X、Y、Z；j=g、z、d;M：評(píng)價(jià)因素值；N：因素權(quán)重值。

根據(jù)易損性計(jì)算值（V），采用自然斷點(diǎn)法將評(píng)價(jià)區(qū)劃分為三個(gè)等級(jí)區(qū)，即高易損區(qū)(2.2≤V≤3)、中易損區(qū)(1.6≤V＜2.2)、低易損區(qū)(1≤V＜1.6)。其中高易損區(qū)占研究區(qū)總面積的6.57%，主要分布在鳴鳳鎮(zhèn)、舊縣鎮(zhèn)、洋坪鎮(zhèn)、茅坪場(chǎng)鎮(zhèn)等城鎮(zhèn)區(qū)；中易損區(qū)主要分布在洋坪-花林寺一帶及河口鄉(xiāng)、嫘祖鎮(zhèn)等人口活動(dòng)相對(duì)密集的村落、采礦區(qū)等，占研究區(qū)總面積的24.63%；低易損區(qū)分布于人口活動(dòng)較少的林地、山地等區(qū)域，占研究區(qū)總面積的68.8%，如圖2c和表6所示。高易損區(qū)對(duì)應(yīng)遠(yuǎn)安縣人口密度最大、經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、工程活動(dòng)強(qiáng)度最大的區(qū)域，評(píng)價(jià)成果與實(shí)際情況相符。

表6 遠(yuǎn)安縣易損性分區(qū)特征表Table 6 Characteristics of Vulnerability zoning in Yuan'an County

3.4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

3.4.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法

地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)可定義為危險(xiǎn)性、易損性與承災(zāi)體三者的乘積（李佳佳，2014;趙陽(yáng)等，2022），地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)是在地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)評(píng)價(jià)和易損性評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，由危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)結(jié)果和易損性評(píng)價(jià)結(jié)果疊加得到（王嘉君等，2018）。風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)圖是風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)結(jié)果的主要表達(dá)形式。

通過(guò)ArcGIS對(duì)遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性和易損性進(jìn)行疊加分析，可得到遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，該指數(shù)代表了區(qū)域內(nèi)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)程度，數(shù)值越高，地質(zhì)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)就越高。

3.4.2 遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

在遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查成果的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上，采用信息量模型與專(zhuān)家打分模型相結(jié)合的方法，對(duì)遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性、危險(xiǎn)性以及易損性進(jìn)行評(píng)價(jià)，最終形成遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。遠(yuǎn)安縣共劃分為三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)：高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（圖2d，表7）。

表7 地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性分級(jí)統(tǒng)計(jì)Table 7 Geological hazard risk classification statistics

（1）高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)：面積為69 km2，占遠(yuǎn)安縣總面積的3.98%，共分布地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)27處，占災(zāi)害總數(shù)的9.47%，主要分布于人口活動(dòng)強(qiáng)烈的城鎮(zhèn)與地質(zhì)災(zāi)害高危險(xiǎn)區(qū)重疊的區(qū)域，比如河口鄉(xiāng)、茅坪場(chǎng)鎮(zhèn)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域，這些區(qū)域在極端降雨情況下易發(fā)生崩塌、滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害，災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)程度大。

（2）中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)：面積為520 km2，占遠(yuǎn)安縣總面積的29.97%，共分布地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)167處，占災(zāi)害總數(shù)的58.60%，主要分布于人口活動(dòng)相對(duì)密集的村落、采礦區(qū)等與中危險(xiǎn)區(qū)重疊的區(qū)域，部分區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造發(fā)育，人類(lèi)工程活動(dòng)對(duì)地質(zhì)環(huán)境破壞較多，災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)程度較大。

（3）低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)：主要分布于人口活動(dòng)較少的林地、山地等區(qū)域，總面積1146 km2，占遠(yuǎn)安縣總面積的66.05%，共分布地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)91處，占災(zāi)害總數(shù)的31.93%。

4 結(jié)語(yǔ)

本文以湖北省遠(yuǎn)安縣為研究區(qū)，采用信息量模型和專(zhuān)家打分相結(jié)合的地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)方法，進(jìn)行區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)評(píng)價(jià)，得到如下結(jié)論：

（1）基于ArcGIS的空間分析，采用信息量模型開(kāi)展了遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)評(píng)價(jià)，結(jié)果表明：59.47%的已知地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)在高易發(fā)區(qū)、39.41%的已知地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)在中易發(fā)區(qū)，分區(qū)結(jié)果與實(shí)際情況吻合度高。

（2）選取斜坡幾何形態(tài)、斜坡結(jié)構(gòu)類(lèi)型、工程巖組、水文、地質(zhì)構(gòu)造、人類(lèi)工程活動(dòng)、年均降雨量共七個(gè)指標(biāo)為危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)因子，將遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害劃分了低危險(xiǎn)性、中危險(xiǎn)性、高危險(xiǎn)性三個(gè)等級(jí)，并進(jìn)行了分區(qū)；選取人口密度、經(jīng)濟(jì)總值、土地利用類(lèi)型三個(gè)指標(biāo)為易損性評(píng)價(jià)因子，采用自然斷點(diǎn)法將評(píng)價(jià)區(qū)劃分為高、中、低三個(gè)等級(jí)易損區(qū)；通過(guò)Arc-GIS對(duì)遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性和易損性進(jìn)行疊加分析，劃分出了高、中、低三級(jí)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

（3）本文評(píng)價(jià)成果是在遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查和人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)上，通過(guò)ArcGIS平臺(tái)處理后得到的。經(jīng)過(guò)與實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況基本吻合，可以為遠(yuǎn)安縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管控及國(guó)土空間規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。