基于GIS的滑坡灾害影响因子危险性评价--以茂县为例

2021.01科学技术创新分地下水符合III 类水标准。

内梅罗指数分析，部分浅层地下水受到轻微污染，且二含水质优于一含。

5.3水质灌溉指标（%Na +）表明，
除4个一含水样和1个二含水样外，其余水样均能达到灌溉要求。

参考文献
[1]张宗祜,沈照理,薛禹群.华北平原地下水环境演化[M].地质出版社,2000.
[2]李奇,张生,郭勇.宿州市主要河流污染的时空特征及水质评价[J].安徽工程大学学报,2015(2):42-47.
[3]陈光旭,付金沐,孙林华,陈密密,徐川.宿州重污染河流氮磷污染多源识别及背景值[J].安徽农业科学,2016,44(13):105-109.
[4]孙林华,付金沐.重污染河流多源污染识别及环境背景值的确定———以宿州奎河氨氮为例[J].地球与环境,2014,42(1):90-94.
[5]黄梅.宿州市河流湖泊普查及其成果[J].安徽农学通报,2015(14):154-155.
[6]中华人民共和国地下水质量标准(GB/T 14848-2017).中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，2017.
[7]彭小玉,周理程,毕军平,甘杰,梁菁.不同水质评价方法在浏阳河水质评价中的应用比较[J].绿色科技，2020(2):106-108.
[8]WHO.(World Health Organization).Guidelines for drinking water quality,2017.
作者简介:梁华(1970-),女,汉族,安徽宿州市人,本科,工程师,
从事水资源管理和水政执法工作。

基于GIS 的滑坡灾害影响因子危险性评价
———以茂县为例
郑洁1孙姣姣1杨力成2李娜1
（1、西南科技大学城市学院，四川绵阳6210002、四川煤田地质局一三七队，四川达州635000）
滑坡灾害具有极强的破坏力，是我国地质灾害的主要类型之一。

由于GIS 技术的快速发展，越来越多的研究将该技术引入滑坡灾害的动态分析中，对滑坡灾害进行易发风险评价的研究和危险性评价的研究。

本文在此基础上，引入多个评价因子对滑坡灾害危险性进行评价，并将161个滑坡灾害分布点与滑坡灾害空间分布图叠加对比分析，验证了层次分析法实现滑坡危害等级分布的可靠性与实用性。

1研究区概况与数据来源
1.1茂县处于四川省西北部，
位于E102°56′26″～104°10′32″，N31°25′06″～32°15′43″，境内水系以岷江和
涪江为主，往下以岷江附属河流金马河、
黑水河和涪江附属河流土门河为主。

地形十分复杂，
山高坡陡，且地层结构众多，是典型的高山河谷地形。

全年气温温差较小，
日照充足，降雨量少；居民地多位于河谷地带，冬冷夏凉，
昼夜温差大。

1.2从DEM 、遥感影像矢量图、降雨量等基础数据中选取了
高程，坡度，道路，河流，
土地利用以及降雨量6个影响因子，作为本文滑坡灾害研究的危险性评价因子。

利用GIS 软件对基础
数据采用了数据转换、数据叠加分析、
数据统计等处理，以达到研究成果验证的目的。

2茂县滑坡灾害危险性评价2.1评价指标因子分级分类。

由于选取的滑坡灾害影响因子作为危险性评价指标因子的类型众多并且复杂，因此本文参考了众多研究分类方式方法，并结合了茂县独特的自然条件情况，将高程划分为6个等级；坡度划分为5个等级；河流和道路建立
了以300m 为间隔的缓冲区，并且分为了6个等级；土地利用类
型则分为居民地、植被、河流、裸地4大类；降雨量摘要：滑坡灾害是地质灾害中危险性较强的一种地灾类型。

本文以茂县为研究区，运用GIS 与遥感技术，选取坡度、
高程、水系等几种不同的滑坡灾害影响因子，利用层次分析法（AHP ）计算出每个影响因子对应的危险性权重，
并通过加权叠加实现滑坡灾害危险性评价。

通过对比分析表明，茂县滑坡灾害极高危险区主要集中在水系沿岸、
道路两旁与人类活动较为频繁的地区；同时滑坡灾害点密度与滑坡灾害危险性等级成正相关，
即危险性等级越高，实际滑坡点越多。

关键词：滑坡灾害；茂县；GIS ；层次分析法中图分类号:P642.22文献标识码:A 文章编号:2096-4390(2021)01-0049-03（转下页）
49--
科学技术创新2021.01
按研究区自然条件情况分为6级。

具体分级情况见下表1。

表1茂县滑坡灾害危险性评价因子分级/分类表
2.2评价因子权重确定。

本文采用层次分析法，通过对研究区各类滑坡灾害影响因子的分析，结合各类滑坡灾害影响因子的从属关系，建立层次分析模型，如图1所示。

图1茂县滑坡灾害评价层次结果模型
构造判断矩阵。

根据层次分析法的赋值原则，建立对比矩阵。

表2为B层各类元素的对比矩阵，表3为C层各类元素的对比矩阵。

表2A-B判断矩阵
表3B-C判断矩阵
一致性检验。

在Matlab软件下进行分析，并判断矩阵的一致性。

,其中n为判断矩阵阶数
,其中R.I.为平均随机一致性指标
当C.R.<0.1时，通常认为它的一致性时可以接受的。

否则应当适当的修改。

A-B层的=3.0536，C.R.=0.0516<0.1,满足一致性检验，归一化得权重W i为（0.3764，0.4742，0.1494）。

B2-C层的=4.2542，C.R.=0.0952<0.1,满足一致性检验，归一化得权重W i为（0.1179，0.4645，0.3154，0.1023）。

将B1，B2，B3层归一化得到权重W i，再将权重W i放于A层再次归一化，得到最终的权重值，如表4所示。

表4A层次总排序
将通过层次分析法计算得到的权重值，分别赋予坡度、高程、水系、道路、土地利用、降雨量6个影响因子，利用GIS软件的加权叠加分析功能，分析出各个区域的危险指数。

再使用GIS 软件的自然断点法将危险指数进行4等分，４个危险等级分别为：低危等级（1～2.25）；中危等级（2.25～3.5）；高危等级（3.5～4.75）；极高危等级（4.75～6）。

显示表明，危险指数最高是6，危险指数最低是1。

滑坡灾害危险性分布详细情况见图2。

滑坡点在成果图中的分布统计情况见表5。

A1 B1 B2 B3 B1 1 1 2 B2 1 1 4 B3 1/2 1/4 1
B2 C2 C3 C4 C5 C2 1 1/4 1/5 2 C3 4 1 2 4 C4 5 1/2 1 2 C5 1/2 1/4 1/2 1
层次B-C
B1 B2 B3
层次C
0.3764 0.4742 0.1494
层次C
总排序
权值C1 1 0 0 0.3764 C2 0 0.1179 0 0.0559 C3 0 0.4645 0 0.2203 C4 0 0.3154 0 0.1496 C5 0 0.1023 0 0.0484 C6 0 0 1 0.1494
因子分类/分级
坡度（°）0～15，15～25，25～35，35～45，>45
高程（m）<1200,1200～1700,1700～2200,2200～2700,2700～3200,>3200 道路（m）0～300,300～600,600～900,900～1200，1200～1500,>1500 河流（m）0～300,300～600,600～900,900～1200，1200～1500,>1500 土地利用类型居民地，植被，河流，裸地
降雨量（mm）400～600,600～800,800～1000,1000～1200,1200～1600,
1600～2000
50 --
2021.01科学技术创新
3结论
3.1结合实际，将161个滑坡灾害点的分布情况与滑坡灾害空间分布图进行对比分析，结果表明滑坡灾害点密度与滑坡灾害危险性等级成正向相关（图3），即危险性等级越高，实际滑坡点越多，说明滑坡危害等级图的可靠性。

3.2茂县滑坡灾害极高危险区主要集中在水系分布的沿岸和道路两旁，人类活动较为频繁的地区也分布较广，同时验证了层次分析法的可行性和实用性。

3.3在滑坡灾害评价过程中，由于因子选取的数量和数据精度有限，因此该方法还有待进一步深入研究其精度。

参考文献
[1]杨根云,周伟,方教勇.基于信息量模型和数
据标准化的滑坡易发性评价[J].地球信息科学
报,2018,20(5):674-683
[2]郭惠娟,唐南奇,林金宝.基于GIS的仙游县
土地利用与滑坡灾害敏感性分[J].福建农林大
学学报(自然版),2010,39(4):417-420
[3]杜晓晨,陈莉,陈廷芳.基于GIS的凉山州德
昌县滑坡危险性评价[J].长江流域资源与环境,
2020,29(05):1206-1215
[4]任玉鹏.地质灾害危险性区划方法比较[D].
北京：中国地质大学(北京),2019 [5]李子安,覃乙根.基于AHP和GIS的贵州省开阳县滑坡危险性评价[J].河北地质大学学报,2020,43(01):33-38
基金项目:西南科技大学城市学院校级基金项目《基于Sentinel-2数据的面向对象滑坡提取与危险性评估研究》;项目编号:2020XJXM04。

作者简介:郑洁(1992-),女,汉族,四川广汉人,讲师,理学硕士,单位:西南科技大学城市学院建筑工程学院,研究方向:GIS应用,遥感地学应用。

图2茂县滑坡灾害危险等级图
表5滑坡灾害点在各危险级别中的分布比例
危险性评价面积比例滑坡灾害点比例滑坡灾害点密度等级（km2）（％）（个）（％）（个/km2）低危险区753.278 19.6 7 4.3 0.9
中危险区1089.981 28.3 16 9.9 1.5
高危险区1684.869 43.8 65 40.4 3.8
极高危险318.283 8.3 72 45.4 22.6
图3茂县滑坡灾害危险区与滑坡点密度关系图
51 --。