36.深圳市地质灾害评价与预警系统研究
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第 32 卷第 2 期 2007 年 3 月
测绘科学 Science Of Surveying and Mapping
VOI. 32 NO. 2 Mar.
深圳市地质灾害评价与预警系统研究
金江军，潘 懋，邬 伦，屈红刚，丛威青
（ 北京大学地球与空间科学学院，北京 100871）
【 摘 要】 深圳市从 1980 年设立特区以来，目前已从一个边陲小镇发展成为一个拥有 400 万人口的现代化城市。
是对评价因子的加权求和。设共有 m 个因子参与计算，该
类方法可以表达为公式（2）：
m
2 Pi = （ !j Aij ） （ j = l，2，…，m） j =l
（2）
其中 !j 表示 j 因子的权重，Aij 表示 j 因子在 i 评价单元
的取值。
百度文库
通过多模型对比和参数优化可以提高地质灾害预警精
度。为此，本系统集成了层次分析法模型、人工神经网络
2 地质灾害评价与预警流程
区域地质灾害评价是指在一定的面积范围内，根据区 域地质条件背景、地质灾害诱发因素及人类活动状况，对
作者简介：金江 军（ 1978 !），男，浙 江 义乌人，博 士 生， 目 前 主 要 从 事 城 市 地质学、灾 害 地 质 学、 地 理 信 息 系 统 等方面的研究。 E!maiI：jiangjun@ pku. edu. cn
收稿日期：2006!09!15
区域地质灾害发生的空间、时间和可能造成的危害、损失 所做出的各种分析与判断。它包括区域易发性评价（ 以基本 地质条件的分析为主）、区域危险性评价（ 在易发性基础上 考虑人类活动等诱发因素）和区域风险性评价（ 在危险性基 础上考虑生命和财产的损失）。本文所论述的“ 评价” 是 指区域危险性评价。区域地质灾害评价与预警流程如图 1 所示。
图 1 基于 GIS 的地质灾害评价与预警流程 深圳市地质灾害评价与预警具体步骤如下： 1） 数据预处理 利用灾害点数据库资料将其按照经纬度坐标成图，按 照不同的灾种按不同的符号表示出来，保证在后续分析中 所使用的灾害点数据的精度。利用不同数据源获得的数据 按照建立的指标体系分别将其纳入 GIS 格式的单因子图层， 一些因子图层可在 GIS 中利用原始数据进行生成，比如断 层数据可根据缓冲区分析将其作为基础因子，利用地形等 高线数据生成坡度图层等。利用灾害点与指标体系之间的 分析，建立各个因子图层与灾害点之间的统计关系，利用 层次分析法确定深圳市影响地质灾害的主要影响因子。利 用 GIS 中的空间分析功能实现灾害点图层与各因子图层的 叠加分析，利用分析结果进行统计分析，并对各个因子中 分段定级。 2） 建立模型库 采用比较成熟的评价模型（ 如层次分析法模型、神经网
然而，大规模的城市建设破坏了原本脆弱的地质环境，引发了众多的地质灾害。本文首先阐述了地质灾害评价与
预警流程，包括数据预处理、建立模型库、危险性区划、划分预警片区、获取气象和水文临界判据、预警结果制
图输出和发布 6 个步骤；然后给出了地质灾害评价指标体系，分析了地质灾害评价与预警模型；最后设计了深圳
市地质灾害评价与预警系统的总体结构，描述了各个子系统的功能，说明了系统运行网络拓扑结构。
“深圳市地质灾害预警预报系统与应用研究” 是“ 深 圳市地质灾害防治总体规划” 的一个子项目，本文就是该 子项目的初步研究成果。考虑滑坡是对深圳城市发展威胁 最大的地质灾害类型，本文提出的地质灾害评价与预警方 法是针对滑坡灾害的。由于评价与预警方法和相应的软件 设计具有通用性，对于其他地区有一定的参考价值。
价单元，Ri 表示第 i 单元的区域预警预报结果。Ri 的确定 方法是在区域危险性评价的基础上叠加诱发因素，其数学
表达为公式（l）：
Ri = Pi + @i
（ i = l，2，…，n） （l）
其中 Pi 为第 i 单元的区域危险性评价结果，@i 为第 i
单元的诱发因素。
这里区域危险性评价（ Pi ）计算方法采用概率统计分析 方法（ 包括信息量法、神经网络、层次分析法），基本思想就
!" 区域地质灾害评价与预警算法
地质灾害评价指标分为基础指标和诱发指标两类。基
础指标包括地质指标、地形指标、水文指标、植被覆盖指
标，其中地质指标包括区域岩性、构造特征，地形指标包
括高程、坡度、坡向，水文指标包括水系密度、河流径流
量、地下水水位分布特征。诱发指标主要考虑降雨。根据
资料积累和该地区的实际特点，临界降雨指标可只考虑日
与深圳毗邻的香港，每年由于地质灾害造成的直接经济 损失高达几亿港币，20 年来已累计伤亡 379 人。深圳和香港 地质环境基本相同，地质灾害成因和机理也基本相同，随着 城市经济的快速发展和城市化的快速推进，深圳面临地质灾 害威胁将越来越严重。为此，2005 年，深圳市国土资源和房 产管理局决定开展“ 深圳市地质灾害防治总体规划” 工作， 调查深圳市地质灾害的实际情况，建立地质灾害数据库与预 警预报信息系统，分析地质灾害的规律，并进行整体规划， 为深圳市地质灾害防治工作全面开展奠定基础。
和信息量模型三种地质灾害评价模型，这些评价模型已经
广泛应用于地质灾害评价中［4!9］。由于采用系统中的模型库
来管理这些模型，用户不但可以根据实际情况选取不同的
评价模型，还可以根据评价结果与实际情况的差异程度来
调节模型的参数，如图 2 所示。
图 #" 模型参数设置用户界面 层次分析法（ Aiaiytic Hierarc1y Process，AHP） 是由美国 运筹学家 T. L. Saaty 最先提出来，适用于目标结构复杂且缺 乏必要的数据时使用。它是半定性、半定量问题转化为定 量问题的行之有效的方法。它将各种有关因素层次化，并 逐层比较多种关联因素，为分析、决策、预测或控制事物 的发展提供可比较的定量依据。 人工神经网络可实现输入到输出之间的高度非线性映 射，具有良好的自适应、自组织特征及较强的学习和容错 能力，能通过学习人为给定的样本范例而获取知识。由于 人工神经网络具有收敛速度快，容错能力高，能够进行复 杂的逻辑操作和非线性关系实现，目前已被广泛应用于地 质灾害危险性评价。 信息量模型的基础是信息论，采用滑坡灾害发生过程 中熵的减少来表征滑坡灾害事件产生的可能性，因子组合 对某滑坡灾害事件的确定带来的不确定性程度的平均减少 量等于该滑坡灾害系统熵值的变化。滑坡灾害的产生与预 测过程中所获取的信息的数量和质量有关，用信息量来衡 量的，信息量越大，表明产生滑坡灾害的可能性越大。采 用信息量模型可以较好地解决影响因素众多且难以量化的 地质灾害自然条件定量评价问题。 随着深圳市地质灾害调查工作的全面完成，深入研究 地质灾害与降雨数据之间的统计关系，就可以确定深圳市 的降雨指标的预警判据值。深圳市地表河流众多，每个水 文站点监控一定的流域面积，其时间序列的水流量数据综 合反映了该流域内的整体水文环境，记录数据的变化间接 反映了斜坡体的土体含水量及地下水的变化，是流域面积 内降雨过程、雨量入渗及雨量损失（ 蒸发和吸收）等共同作
l26
测绘科学
第 32 卷
络模型、信息量模型等） 建立模型库，实现模型的集中管 理，利用多种模型方法计算区划成果，并优化区划成果出 图。模型库可以实现对已有模型的优化和参数调整，并可 加入新的评价模型。基于模型库，可以利用历史数据分析 得出需要的参数，选择不同的模型进行模型运算。
3） 危险性区划 模型运算之前要先将各个因子进行栅格化，依据地质 灾害的区域规律及控制因素（ 工程地质岩组、水文地质条件、 地质构造、地形地貌、植被等指标） 和主要诱发因素（ 降 雨、人类工程活动等），选用不同模型方法进行分析，得到 评价因子的权重，利用因子图层进行模型计算，从而得到 多种评价模型的计算结果，对不同结果进行对比分析，最 后得到地质灾害危险性区划成果图。利用已有危险度的划 分标准，参考专家意见确定危险性等级，将危险性区划用 不同的颜色或符号表示出来。 4） 划分预警片区 依据深圳市的各区县的行政边界和地质地貌的划分归 类，结合水系的流域，特别是地形地貌单元和流域分水岭， 划分预警片区。先利用 GIS 的空间分析功能对地形地貌、 水系和水文站分布等数据图层进行分析，得出预警片区划 分初步方案。然后考虑地质背景因素及水文因素，对初步 方案继续调整，直到满意为止。 5） 获取气象、水文临界判据 利用历史斜坡灾害点数据与降雨数据针对各预警片区 开展统计分析，建立每个预警区的地质灾害事件与降雨量 的统计关系图，确定地质灾害事件在一定区域暴发的不同 降雨过程临界值［3］。考虑深圳与香港毗邻，可以借鉴香港 的预警预报中有关临界降雨量相关参数值，并对已有临界 值进行修正。利用历史水文资料与灾害点数据对各预警片 区建立统 计 关 系 图，从 而 确 定 各 片 区 的 水 文 临 界 判 据 值， 进而综合得到深圳市的综合临界水文参数判据。 6） 预警结果制图输出和发布 市气象局每天可以提供预警日未来 241 的预测趋势雨 量和前几天的实际降雨数据。但是水文数据则无法得到未 来 241 的预测数据，只能以当日或近几日的记录数据作为 未来的预测值，由此根据对应的判据值确定预警级别，得 到依据水文、气象的预警信息，然后与区划图叠加，并最 终在 GIS 中整理得到各预警片区的预警预报结果图。确定 预警级别，制作可供发布的预警产品。利用不断积累的新 灾害点和更详细的资料，不断修正相关模型及参数，进一 步提高预警准确性。
第2 期
金江军等 深圳市地质灾害评价与预警系统研究
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用的结果。利用统计方法对历史水文数据进行分析，研究 水文站的流出总量与灾害之间的响应关系，可建立水文临 界判据值作为区域预警判据，作为对气象判据的补充［10］。
!" 深圳市地质灾害评价与预警系统设计
整个系统可以分为数据层、应用服务层、业务功能层， 如图 3 所示。数据的丰富和准确程度是保证系统预警精度 的前提。数据层的数据类型包括地质灾害基础数据、地质 灾害实时监测数据、预警预报结果数据、预警预报模型数 据。为了保 证 系 统 的 正 常 运 行，一 般 需 要 获 取 以 下 数 据： 深圳市 1f1 万以上大比例尺地形图、深圳市工程地质岩组 图、深圳市植被类型图、深圳市水文地质图、深圳市水系 分布图、深圳市地质构造图、深圳市年均降雨量图、深圳 市年降雨日数及暴雨日数图、深圳市人类活动强度分区图 （ 或相关参数）、深圳市人口密度图（ 或建筑密度）、深圳市 大比例尺 正 射 遥 感 影 像 图、深 圳 市 历 史 地 质 灾 害 分 布 图、 深圳市地质灾害隐患点分布图、地质灾害历史数据（ 时间、 地点、规模等）、典型群发型地质灾害基础数据（ 地形地貌、 地层岩性、地质构造特征等）、分布于深圳市辖区内各雨量 站的较长时间序列的历史雨量记录数据、市气象局提供气 象资料（ 包括预报趋势雨量数据）、深圳范围内或与深圳河 流有关的各水文站的历史水文观测记录数据、汛期的日观 测数据。此外，还要尽量收集其他现有相关资料。
降雨指标，也可综合考虑前期雨量和当日预测雨量。由于
人类工程 活 动 数 据 获 取、精 度 以 及 量 化 均 存 在 一 定 困 难，
在实际操作中用人口密度、路网密度、居民点分布等替代。
可根据深圳市滑坡灾害特点及机理、研究区大小及预警精
度要求，选取评价因子。
地质灾害评价与预警算法如下：设区域内共有 n 个评
【 关键词】 地质灾害；滑坡；评价指标；预警；模型库；地理信息系统
【 中图分类号】 P208
【 文献标识码】 A
【 文章编号】1009!2307（2007）02!0125!03
1 引言
深圳地处珠江口东侧，地势北高南低，地貌以低山丘 陵为主（ 占总面积的49% ），部分为冲洪积!海积阶地及岩溶 断陷盆地。随着深圳城市化的快速发展，各种与工程建设 有关的地质灾害日趋严重，成为制约深圳城市可持续发展 的关键因素之一［1］。以崩塌、滑坡灾害为例，深圳市的崩 塌、滑坡虽然规模小（ 一般几千 m3 至 2 万 m3 ），但数量多、 分布广、突发性强，主要类型有残积层滑坡、风化带滑坡、 断层带滑坡、边坡块体滑动、软岩强风化带坍塌。这类地 质灾害主要是由于人类工程活动使得边坡失去了原有的平 衡，在降雨诱发下产生坡体滑动或坍塌［2］。据不完全统计， 仅 1994 年“7. 16” 两次大暴雨产生的斜坡病害就十余处， 给当地造成了严重的经济损失。
测绘科学 Science Of Surveying and Mapping
VOI. 32 NO. 2 Mar.
深圳市地质灾害评价与预警系统研究
金江军，潘 懋，邬 伦，屈红刚，丛威青
（ 北京大学地球与空间科学学院，北京 100871）
【 摘 要】 深圳市从 1980 年设立特区以来，目前已从一个边陲小镇发展成为一个拥有 400 万人口的现代化城市。
是对评价因子的加权求和。设共有 m 个因子参与计算，该
类方法可以表达为公式（2）：
m
2 Pi = （ !j Aij ） （ j = l，2，…，m） j =l
（2）
其中 !j 表示 j 因子的权重，Aij 表示 j 因子在 i 评价单元
的取值。
百度文库
通过多模型对比和参数优化可以提高地质灾害预警精
度。为此，本系统集成了层次分析法模型、人工神经网络
2 地质灾害评价与预警流程
区域地质灾害评价是指在一定的面积范围内，根据区 域地质条件背景、地质灾害诱发因素及人类活动状况，对
作者简介：金江 军（ 1978 !），男，浙 江 义乌人，博 士 生， 目 前 主 要 从 事 城 市 地质学、灾 害 地 质 学、 地 理 信 息 系 统 等方面的研究。 E!maiI：jiangjun@ pku. edu. cn
收稿日期：2006!09!15
区域地质灾害发生的空间、时间和可能造成的危害、损失 所做出的各种分析与判断。它包括区域易发性评价（ 以基本 地质条件的分析为主）、区域危险性评价（ 在易发性基础上 考虑人类活动等诱发因素）和区域风险性评价（ 在危险性基 础上考虑生命和财产的损失）。本文所论述的“ 评价” 是 指区域危险性评价。区域地质灾害评价与预警流程如图 1 所示。
图 1 基于 GIS 的地质灾害评价与预警流程 深圳市地质灾害评价与预警具体步骤如下： 1） 数据预处理 利用灾害点数据库资料将其按照经纬度坐标成图，按 照不同的灾种按不同的符号表示出来，保证在后续分析中 所使用的灾害点数据的精度。利用不同数据源获得的数据 按照建立的指标体系分别将其纳入 GIS 格式的单因子图层， 一些因子图层可在 GIS 中利用原始数据进行生成，比如断 层数据可根据缓冲区分析将其作为基础因子，利用地形等 高线数据生成坡度图层等。利用灾害点与指标体系之间的 分析，建立各个因子图层与灾害点之间的统计关系，利用 层次分析法确定深圳市影响地质灾害的主要影响因子。利 用 GIS 中的空间分析功能实现灾害点图层与各因子图层的 叠加分析，利用分析结果进行统计分析，并对各个因子中 分段定级。 2） 建立模型库 采用比较成熟的评价模型（ 如层次分析法模型、神经网
然而，大规模的城市建设破坏了原本脆弱的地质环境，引发了众多的地质灾害。本文首先阐述了地质灾害评价与
预警流程，包括数据预处理、建立模型库、危险性区划、划分预警片区、获取气象和水文临界判据、预警结果制
图输出和发布 6 个步骤；然后给出了地质灾害评价指标体系，分析了地质灾害评价与预警模型；最后设计了深圳
市地质灾害评价与预警系统的总体结构，描述了各个子系统的功能，说明了系统运行网络拓扑结构。
“深圳市地质灾害预警预报系统与应用研究” 是“ 深 圳市地质灾害防治总体规划” 的一个子项目，本文就是该 子项目的初步研究成果。考虑滑坡是对深圳城市发展威胁 最大的地质灾害类型，本文提出的地质灾害评价与预警方 法是针对滑坡灾害的。由于评价与预警方法和相应的软件 设计具有通用性，对于其他地区有一定的参考价值。
价单元，Ri 表示第 i 单元的区域预警预报结果。Ri 的确定 方法是在区域危险性评价的基础上叠加诱发因素，其数学
表达为公式（l）：
Ri = Pi + @i
（ i = l，2，…，n） （l）
其中 Pi 为第 i 单元的区域危险性评价结果，@i 为第 i
单元的诱发因素。
这里区域危险性评价（ Pi ）计算方法采用概率统计分析 方法（ 包括信息量法、神经网络、层次分析法），基本思想就
!" 区域地质灾害评价与预警算法
地质灾害评价指标分为基础指标和诱发指标两类。基
础指标包括地质指标、地形指标、水文指标、植被覆盖指
标，其中地质指标包括区域岩性、构造特征，地形指标包
括高程、坡度、坡向，水文指标包括水系密度、河流径流
量、地下水水位分布特征。诱发指标主要考虑降雨。根据
资料积累和该地区的实际特点，临界降雨指标可只考虑日
与深圳毗邻的香港，每年由于地质灾害造成的直接经济 损失高达几亿港币，20 年来已累计伤亡 379 人。深圳和香港 地质环境基本相同，地质灾害成因和机理也基本相同，随着 城市经济的快速发展和城市化的快速推进，深圳面临地质灾 害威胁将越来越严重。为此，2005 年，深圳市国土资源和房 产管理局决定开展“ 深圳市地质灾害防治总体规划” 工作， 调查深圳市地质灾害的实际情况，建立地质灾害数据库与预 警预报信息系统，分析地质灾害的规律，并进行整体规划， 为深圳市地质灾害防治工作全面开展奠定基础。
和信息量模型三种地质灾害评价模型，这些评价模型已经
广泛应用于地质灾害评价中［4!9］。由于采用系统中的模型库
来管理这些模型，用户不但可以根据实际情况选取不同的
评价模型，还可以根据评价结果与实际情况的差异程度来
调节模型的参数，如图 2 所示。
图 #" 模型参数设置用户界面 层次分析法（ Aiaiytic Hierarc1y Process，AHP） 是由美国 运筹学家 T. L. Saaty 最先提出来，适用于目标结构复杂且缺 乏必要的数据时使用。它是半定性、半定量问题转化为定 量问题的行之有效的方法。它将各种有关因素层次化，并 逐层比较多种关联因素，为分析、决策、预测或控制事物 的发展提供可比较的定量依据。 人工神经网络可实现输入到输出之间的高度非线性映 射，具有良好的自适应、自组织特征及较强的学习和容错 能力，能通过学习人为给定的样本范例而获取知识。由于 人工神经网络具有收敛速度快，容错能力高，能够进行复 杂的逻辑操作和非线性关系实现，目前已被广泛应用于地 质灾害危险性评价。 信息量模型的基础是信息论，采用滑坡灾害发生过程 中熵的减少来表征滑坡灾害事件产生的可能性，因子组合 对某滑坡灾害事件的确定带来的不确定性程度的平均减少 量等于该滑坡灾害系统熵值的变化。滑坡灾害的产生与预 测过程中所获取的信息的数量和质量有关，用信息量来衡 量的，信息量越大，表明产生滑坡灾害的可能性越大。采 用信息量模型可以较好地解决影响因素众多且难以量化的 地质灾害自然条件定量评价问题。 随着深圳市地质灾害调查工作的全面完成，深入研究 地质灾害与降雨数据之间的统计关系，就可以确定深圳市 的降雨指标的预警判据值。深圳市地表河流众多，每个水 文站点监控一定的流域面积，其时间序列的水流量数据综 合反映了该流域内的整体水文环境，记录数据的变化间接 反映了斜坡体的土体含水量及地下水的变化，是流域面积 内降雨过程、雨量入渗及雨量损失（ 蒸发和吸收）等共同作
l26
测绘科学
第 32 卷
络模型、信息量模型等） 建立模型库，实现模型的集中管 理，利用多种模型方法计算区划成果，并优化区划成果出 图。模型库可以实现对已有模型的优化和参数调整，并可 加入新的评价模型。基于模型库，可以利用历史数据分析 得出需要的参数，选择不同的模型进行模型运算。
3） 危险性区划 模型运算之前要先将各个因子进行栅格化，依据地质 灾害的区域规律及控制因素（ 工程地质岩组、水文地质条件、 地质构造、地形地貌、植被等指标） 和主要诱发因素（ 降 雨、人类工程活动等），选用不同模型方法进行分析，得到 评价因子的权重，利用因子图层进行模型计算，从而得到 多种评价模型的计算结果，对不同结果进行对比分析，最 后得到地质灾害危险性区划成果图。利用已有危险度的划 分标准，参考专家意见确定危险性等级，将危险性区划用 不同的颜色或符号表示出来。 4） 划分预警片区 依据深圳市的各区县的行政边界和地质地貌的划分归 类，结合水系的流域，特别是地形地貌单元和流域分水岭， 划分预警片区。先利用 GIS 的空间分析功能对地形地貌、 水系和水文站分布等数据图层进行分析，得出预警片区划 分初步方案。然后考虑地质背景因素及水文因素，对初步 方案继续调整，直到满意为止。 5） 获取气象、水文临界判据 利用历史斜坡灾害点数据与降雨数据针对各预警片区 开展统计分析，建立每个预警区的地质灾害事件与降雨量 的统计关系图，确定地质灾害事件在一定区域暴发的不同 降雨过程临界值［3］。考虑深圳与香港毗邻，可以借鉴香港 的预警预报中有关临界降雨量相关参数值，并对已有临界 值进行修正。利用历史水文资料与灾害点数据对各预警片 区建立统 计 关 系 图，从 而 确 定 各 片 区 的 水 文 临 界 判 据 值， 进而综合得到深圳市的综合临界水文参数判据。 6） 预警结果制图输出和发布 市气象局每天可以提供预警日未来 241 的预测趋势雨 量和前几天的实际降雨数据。但是水文数据则无法得到未 来 241 的预测数据，只能以当日或近几日的记录数据作为 未来的预测值，由此根据对应的判据值确定预警级别，得 到依据水文、气象的预警信息，然后与区划图叠加，并最 终在 GIS 中整理得到各预警片区的预警预报结果图。确定 预警级别，制作可供发布的预警产品。利用不断积累的新 灾害点和更详细的资料，不断修正相关模型及参数，进一 步提高预警准确性。
第2 期
金江军等 深圳市地质灾害评价与预警系统研究
127
用的结果。利用统计方法对历史水文数据进行分析，研究 水文站的流出总量与灾害之间的响应关系，可建立水文临 界判据值作为区域预警判据，作为对气象判据的补充［10］。
!" 深圳市地质灾害评价与预警系统设计
整个系统可以分为数据层、应用服务层、业务功能层， 如图 3 所示。数据的丰富和准确程度是保证系统预警精度 的前提。数据层的数据类型包括地质灾害基础数据、地质 灾害实时监测数据、预警预报结果数据、预警预报模型数 据。为了保 证 系 统 的 正 常 运 行，一 般 需 要 获 取 以 下 数 据： 深圳市 1f1 万以上大比例尺地形图、深圳市工程地质岩组 图、深圳市植被类型图、深圳市水文地质图、深圳市水系 分布图、深圳市地质构造图、深圳市年均降雨量图、深圳 市年降雨日数及暴雨日数图、深圳市人类活动强度分区图 （ 或相关参数）、深圳市人口密度图（ 或建筑密度）、深圳市 大比例尺 正 射 遥 感 影 像 图、深 圳 市 历 史 地 质 灾 害 分 布 图、 深圳市地质灾害隐患点分布图、地质灾害历史数据（ 时间、 地点、规模等）、典型群发型地质灾害基础数据（ 地形地貌、 地层岩性、地质构造特征等）、分布于深圳市辖区内各雨量 站的较长时间序列的历史雨量记录数据、市气象局提供气 象资料（ 包括预报趋势雨量数据）、深圳范围内或与深圳河 流有关的各水文站的历史水文观测记录数据、汛期的日观 测数据。此外，还要尽量收集其他现有相关资料。
降雨指标，也可综合考虑前期雨量和当日预测雨量。由于
人类工程 活 动 数 据 获 取、精 度 以 及 量 化 均 存 在 一 定 困 难，
在实际操作中用人口密度、路网密度、居民点分布等替代。
可根据深圳市滑坡灾害特点及机理、研究区大小及预警精
度要求，选取评价因子。
地质灾害评价与预警算法如下：设区域内共有 n 个评
【 关键词】 地质灾害；滑坡；评价指标；预警；模型库；地理信息系统
【 中图分类号】 P208
【 文献标识码】 A
【 文章编号】1009!2307（2007）02!0125!03
1 引言
深圳地处珠江口东侧，地势北高南低，地貌以低山丘 陵为主（ 占总面积的49% ），部分为冲洪积!海积阶地及岩溶 断陷盆地。随着深圳城市化的快速发展，各种与工程建设 有关的地质灾害日趋严重，成为制约深圳城市可持续发展 的关键因素之一［1］。以崩塌、滑坡灾害为例，深圳市的崩 塌、滑坡虽然规模小（ 一般几千 m3 至 2 万 m3 ），但数量多、 分布广、突发性强，主要类型有残积层滑坡、风化带滑坡、 断层带滑坡、边坡块体滑动、软岩强风化带坍塌。这类地 质灾害主要是由于人类工程活动使得边坡失去了原有的平 衡，在降雨诱发下产生坡体滑动或坍塌［2］。据不完全统计， 仅 1994 年“7. 16” 两次大暴雨产生的斜坡病害就十余处， 给当地造成了严重的经济损失。