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0 引言
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曲江区位于粤北中部地质灾害高发区，且近年来由于强降雨频发以及工程经济活动活跃，产生较多次生灾害，属广东省地质灾害重点防治区之一。 2022 年，曲江区遭受了 50 年一遇的连续强降雨，新增53处斜坡类地质灾害隐患点，存在极大的安全隐患，同时对周边居民生命财产安全造成严重威胁。岩土体沿斜坡向下快速滑动，而形成的崩塌、滑坡和泥石流等地质灾害，统称为斜坡类地质灾害。
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层次分析法是一种常用的系统分析方法，根据经验判断给出各影响因子的权重，广泛用于评价、分析、预测等方面；加权信息量法是充分考虑到各影响因子在地质灾害发生过程中所起的影响程度的不同，及与其自身的信息量相乘后得到加权信息量，进而进行易发性评价。
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本文借助 ArcGIS 软件，采用层次分析法、加权信息量法等评价方法，对曲江区斜坡类地质灾害易发性进行评价，为该地区地质灾害的预测和防治提供参考，以期为相似地区提供经验。
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1 研究区概况
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曲江区位于广东省北部，地处粤北南岭山脉，东西长 78.2 km，南北长 46.5 km，113° 11′~113° 58′E，24°27′~25°51′N，总面积1620.76 km2，行政隶属韶关市。
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区内地貌类型以中低山、丘陵为主，地形呈三面高、中间低态势，属山地丘陵盆地地貌。曲江区所在流域位于珠江流域北江上游，主要属珠江水系北江流域，境内河流发源于山区，属山地性河流，河道谷地多，流程短，自然落差大。曲江区年平均降雨量 1785.76 mm，雨、旱两季分明，3—8月为雨季，总雨量占全年的 70%～80%，总雨日占全年的 60%～70%，9月—次年2月为旱季。
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本文共调查斜坡类地质灾害隐患点 162 处（图1）。其中，崩塌占总数的 28.40%，滑坡占总数的 69.75%，泥石流占总数的 1.85%。目前，已治理 80 处地质灾害点，剩余 82 处仍存在地质灾害隐患，受威胁人数达4016人。
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根据调查，研究区内人工削坡建房、切坡建路较多，削坡后坡度一般较陡，同时一般为花岗岩类风化而成的砂质亚黏土，边坡整体稳定性较差，在降雨等因素的影响下极易发生地质灾害；研究区内边坡坡度在30°～60°内以及在植被覆盖度较低的情况下，边坡整体稳定性亦较差，在外在因素影响下，也易发生地质灾害。根据统计分析，研究区内地形起伏度、斜坡坡度、坡形、地层岩性以及人类工程活动等因素对其易发性影响较大。
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图1 研究区斜坡类地质灾害隐患点分布
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2 斜坡类地质灾害易发性评价指标
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地质灾害易发性是指一定区域内由基础地质环境条件及地质灾害的发育分布规律共同控制的地质灾害发生的可能性。为突出研究区斜坡类地质灾害形成的主要影响因子，借鉴前人成果（唐川和朱静，1999；唐川，2004；王宁涛等，2012），结合研究区地质地貌背景，综合分析后选择坡度、地形起伏度、坡形、岩土体类型、地质构造、土地利用类型、植被覆盖率 7 个影响因子，构建研究区斜坡类地质灾害易发性的评价体系。
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2.1 坡度因子
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斜坡应力的分布情况由坡度直接影响，当斜坡坡度逐渐增大，坡底的应力集中也逐渐增大，主要影响分为3个方面。一是影响斜坡地表水及地下水的补给、径流和排泄；二是对斜坡上岩土体厚度起控制性作用；三是影响区域水土流失程度及土地利用类型（薛东剑等，2011；李孝攀，2018）。利用研究区 DEM 数字高程模型，结合地质灾害点分布情况，将坡度值划分为＜10°、10°～20°、20°～30°和＞30° 共4个类别（图2）。
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图2 研究区坡度图
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2.2 地形起伏度因子
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地形起伏度（即相对高差）是描述一个区域地形特征的宏观性指标，是表征地表侵蚀和物质坡移势能的一个指标，由归一化的长度或面积表示（宿星等，2017）。近年来，地形起伏度因子被广泛应用于地质灾害风险调查评价中，是地形地貌条件中最重要的因子之一。利用研究区DEM数字高程模型，结合地质灾害点分布情况，将地形起伏度划分为＜ 10 m、10～20 m、20～30 m、＞30 m 共 4 个类别（图3）。
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2.3 坡形因子
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斜坡类地质灾害可以看作斜坡内部应力发生变化继而达到新的平衡的过程，坡形会影响斜坡体内部应力的发散方向，继而影响内部应力变化情况，影响地质灾害的发生过程（李孝攀，2018）。剖面曲率表示地面坡度沿最大坡降方向的地面高程变化率，可以用剖面曲率间接表示坡面形态（梁朋， 2016；孙铭，2020）。利用研究区 DEM 数字高程模型，结合地质灾害点分布情况，将坡形划分为凹形坡、凸形坡和直线形坡（图4）。
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图3 研究区地形起伏度图
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图4 研究区坡形图
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2.4 岩土体类型因子
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地层岩性是斜坡类地质灾害发生的物质基础和内在条件，斜坡的岩土类型、软硬程度以及层间结构都会影响到坡体的稳定性和抗侵蚀的能力。不同性质岩土体组合不仅制约灾害的方式和规模，还控制它的发育及分布（张英，2015）。因此，岩土体类型对于地质灾害的分布起着重要的作用。研究区的岩土体划分为 5 种类型，包括砂砾黏土双层 （多层）土体（Ⅰ）、层状较软—较硬变质砂岩（砂岩） 板岩（Ⅱ）、层状较硬砂岩、砾岩、泥岩岩组（Ⅲ）、层状较硬强—中岩溶化碳酸盐岩组（Ⅳ）、块状较硬— 坚硬花岗岩岩组（Ⅴ）（图5）。
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图5 研究区岩土体类型图
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2.5 地质构造因子
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构造断裂对斜坡类地质灾害的主要影响分为两个方面。一是断层带破坏周边岩体及土体的结构，导致斜坡坡体的完整程度降低；二是断裂带作为地下水导水通道，在降雨情况下加剧斜坡的变形和破坏。研究区内以断裂带两侧延伸范围设置缓冲区，以<300 m、300～600 m、600～900 m、>900 m 为分界点划分4个类别（图6）。
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2.6 土地利用类型因子
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地质灾害的发生与人类工程建设息息相关，人类工程建设改变了原始山坡的稳定状态，导致了斜坡体内部应力的变化。研究区内大部分的人类工程活动主要为修建房屋和道路，对山体的切削在所难免，通过收集的土地类型资料来表征人类工程因素对地质灾害的影响，土地利用类型主要分为12个类别：住宅用地、耕地、交通运输用地、商服用地、林地、工矿仓储用地、园地、草地、水域及水利设施、公共管理与公共服务用地、特殊用地及其他用地（图7）。
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2.7 植被覆盖率（NDVI）因子
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植被覆盖度影响滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害的发生与发展，主要通过间接控制降雨的留存度影响地质灾害。同等地质环境条件下植被覆盖率低，地表越裸露，地表径流冲刷作用愈强烈，滑坡等灾害较易发生，但当降雨强度较大并超过一定强度时，植被覆盖率越高其对降雨的截留率越高，越有利于增强斜坡自重，增强滑坡等灾害的发生。将研究区的植被覆盖率划分为 ＜0、0～0.35、0.35～0.60和＞0.60共4个类别（图8）。
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3 斜坡类地质灾害易发性分析
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3.1 评价因子权重计算
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层次分析法是美国著名运筹学家 Saaty T L 于 20 世纪 70 年代提出的一种定性与定量相结合的决策分析方法，是一种决策者面对复杂系统的决策思维模型化、数量化的过程（王哲和易发成，2007；李为乐等，2008；姚玉增等，2010；王磊等，2013）。本次研究采用层次分析法两两比较确定影响因子间的重要性比值（表1）可确定坡度、地形起伏度、坡形、岩土体类型、地质构造、土地利用类型、植被覆盖率等 7 个影响因子的权重系数分别为 0.140、 0. 075、0.140、0.355、0. 075、0. 075、0.140，其一致性检验结果为：CR=0. 004<0.1，通过一致性检验。
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图6 研究区地质构造分界图
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图7 研究区土地利用类型图
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3.2 评价方法
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加权信息量法在信息量模型法的基础上增加了各影响因子的权重，能够全面考虑到不同因子在斜坡类地质灾害所起的作用，可以反映影响程度的差异。
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图8 研究区植被覆盖率图
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3.2.1 信息量模型法
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地质、地貌及人类工程建设等多种因素的相互影响导致斜坡类地质灾害的频发，而信息量模型法则可以反映出一定地质环境下最易致灾因素范围； 具体方式是研究特定评价单元内某种影响因子作用下地质灾害发生概率与研究区内对应影响因子分布概率进行比较。由于每个评价单元受各种影响因子的综合影响，各影响因子又存在不同的状态，各状态影响因子组合条件下地质灾害发生的总信息量可用下列公式确定（陈亮等，2003；易靖松等，2022；张晨，2022）：
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式（1）中：I—对应特定单元地质灾害发生的总信息量；Ni —对应状态条件下的地质灾害面积或地质灾害点数；Si —对应状态条件下的分布面积（m2）； N—调查区地质灾害总面积或总地质灾害点数 （m2）；S—调查区总面积（m2）。
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研究区地域分布较广，将DEM数字高程模型进行 25 m×25 m 的栅格化处理，再通过信息量模型法得到总信息量分布在-1. 028～2.120（表2），单元的总信息量值越大代表越容易发生斜坡类地质灾害。
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3.2.2 加权信息量法
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加权信息量法是在信息量模型法的基础上考虑到不同因子 Xi对事件 Y 影响的差异，结合实际情况给定评价因子权重，运用加权求和的方法计算各评价单元的总信息量，计算公式如下：
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式（2）中：Ij —评价单元总得信息量；Wi —因素Xi 的权重；I（Y，Xi）—因素Xi对事件Y的信息量。
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将各评价因子的信息量和权重使用加权信息量法进行加权叠加，得到易发性指数范围在-0.58～0.77。
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3.3 评价结果及评价模型验证
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3.3.1 评价结果
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根据对斜坡类地质灾害内、外动力地质作用和发育条件的综合研究，结合地质灾害隐患点的分布情况将易发性划分为高易发区、中易发区、低易发区和非易发区共 4 个等级，获得研究区的地质灾害易发性评价图（图9），其中高易发区占 5.78%，中易发区占 30. 02%，低易发区占 34.90%，非易发区占 29.30%。
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3.3.2 评价模型验证
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为检验所用易发性评价模型的可靠性，本次运用受试者工作特征曲线（Receiver operator characteristic，ROC曲线）对结果进行检验，这是一种在地质灾害易发性评价过程中非常有效且常用的一种精度评价方法。将易发性大小等分为 20 个区间，按易发性从大到小逐步统计易发性累计发生频率，绘制出检验样本的成功率曲线图（图10）（栗泽桐，2019），曲线纵轴为真阳性率，即实际灾害点百分比累加量，横轴为假阳性率，即易发性面积百分比累加量，计算曲线和横坐标之间的面积（Area Under Curve，AUC）可以确定模型的模拟精度，AUC 指数是度量分类模型好坏的一个标准，其值介于 0.5~1，越接近1，则模型模拟值和样本值越接近（张晓东等，2018）。
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基于 ROC 曲线得到本次易发性评价模型的 AUC值为0.7224，认为该模型评价结果满足精度要求，效果较好，可用于该地区的地质灾害易发性评价。
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图9 研究区易发性评价图
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图10 地质灾害易发性ROC曲线图
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4 结论
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（1）针对斜坡类地质灾害易发性评价可采用地形地貌、地质环境以及人类活动程度等因子，构建评价模型，再通过层次分析法和加权信息量模型法等统计方法，可在一定程度上避免由于人的主观性导致的误差，得到的评价结果更加精确。
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（2）研究区评价因子信息量结果表明，土地利用类型（住宅用地、公共管理与公共服务用地、交通运输用地、工矿仓储用地、商服用地）、植被覆盖率 （0～0.35、0.35～0.60）、地形起伏度（10～20 m）、坡度（10°～20°）和岩土体类型（层状较硬强—中岩溶化碳酸盐岩组）等评价因子类别的信息量值较高，越容易发生地质灾害。
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（3）研究区斜坡类地质灾害易发性评价结果得出高易发区占 5.78%，中易发区占 30. 02%，低易发区占34.90%，非易发区占29.30%。
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（4）研究区斜坡类地质灾害易发性评价模型运用受试者工作特征曲线（ROC 曲线）对结果进行检验，得到其 AUC 值为 0.7224，该模型评价结果满足精度要求，可用于该地区的地质灾害易发性评价。
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（5）研究区借助ArcGIS软件得出易发性评价结果，可以更直观地了解各影响因子对斜坡类地质灾害发生的作用。
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致谢 野外调查到室内资料整理和研究的整个工作过程中，一直得到单位领导的大力支持和指导，在此表示衷心的感谢；同时深深感谢熊文瑞、陈贤超、刘婕、沈雅楠、牛聪花等同事在工作过程对笔者的支持和帮助。
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摘要
广东省曲江区2022年度斜坡类地质灾害高发，对周边居民生命财产安全造成严重威胁，如何治理、预防斜坡类地质灾害是社会发展进步亟待解决的问题，当前的地质监测预警体系不能满足当地地质灾害防治的需求。本文基于GIS构建地质灾害预警模型，利用三维GIS空间信息系统获取坡度、地形起伏度、坡形、岩土体类型、地质构造、土地利用类型、植被覆盖率7个影响因子构建易发性评价体系，基于信息量模型法确定各影响因子的信息量值，同时叠加曲江区内地质灾害隐患点情况，划分易发分区，为该地区地质灾害的预测及防治提供参考。
Abstract
Qujiang District of Guangdong Province will have a high incidence of slope geological disasters in 2022， posing a serious threat to the life and property safety of surrounding residents. How to control and prevent slope geological disasters is an urgent problem for social development and progress， and the current geological monitoring and early warning system can not meet the needs of local geological disaster prevention and control. In this paper， a geological disaster early warning model is constructed based on GIS， and a susceptibility evaluation system is constructed by using three-dimensional GIS spatial information system to obtain seven influencing factors， including slope， topographic relief， slope shape， rock and soil mass type， geological structure， land use type and vegetation coverage rate. The information quantity value of each influencing factor is determined based on the information model method. At the same time， the hidden points of geological disasters in Qujiang area are superimposed and the prone zones are divided to provide reference for the prediction and prevention of geological disasters in this area.
