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借助ArcGIS平台进行斜坡单元的稳定性评价

2020-10-24 738 上传者：管理员

摘要：以皂市水库库区范围为研究对象，借助于ArcGIS平台的水文分析和叠加分析功能，以及模型构建器，进行斜坡单元的稳定性评价。以DEM为基本数据，根据斜坡的自然特征在模型构建器中构建划分模型，生成自然斜坡单元。从地质环境条件、自然条件和人类工程活动3个方面着手，选取9个评价因子，采用层次分析法构建判断矩阵，并获取每个评价因子的权重。以斜坡单元为运算单元，叠加所有评价因子数值，根据稳定性系数将库区划分为稳定性差、稳定性较差、稳定性较好和稳定性好4类。

关键词：
ArcGIS
地质灾害
地质环境条件
层次分析法
模型构建器
稳定性评价
自然斜坡单元
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皂市水库位于湖南省石门县境内，自修建投入使用以来，引起并加剧了库岸周边多起地质灾害，导致库区公路和周边乡镇村组公路多处垮塌。此外，水库水位的循环涨落也给岸坡的稳定性造成了一定的影响。

地质灾害是指受自然条件和人为因素的影响，使原有的平衡条件被破坏，产生力的不平衡，导致地质体的整体或局部失稳[1]。GIS为岸坡稳定性的研究提供了很好的解决方案和独特的研究方法，它可以有效地进行各种环境及空间数据的管理、分析[2]。本文以皂市水库库区范围为研究对象，从稳定性出发，借助于ArcGIS软件平台，综合考虑地质环境、降雨和人为因素等的影响，以自然斜坡单元为基本评价单元，建立稳定性评价模型将研究区划分为稳定性差、稳定性较差、稳定性较好和稳定性好4类，为制定区内地质灾害防治和搬迁措施提供参考依据。

1、斜坡单元划分

斜坡单元基于沟谷面划分，能够良好地表现出局部区域的地形地貌[3]，可作为库区稳定性评价的基本单元。本文借助ArcGIS水文分析功能和模型构建器，采用1∶10000地形数据中的等高线进行自然斜坡单元的划分。

斜坡单元可视为集水区的一部分。依据斜坡的自然特征，山谷线和山脊线的交会而成的坡面即为斜坡单元[4]。在ArcMap软件中，先将等高线生成10m分辨率的DEM栅格影像，在此基础上借助于水文分析工具进行自然斜坡单元的划分。采用DEM数据分别计算出区内正集水流域(山脊线)和负集水流域(山谷线)，正、负集水流域相交得到初始自然斜坡单元。由于该步骤烦琐，且计算正集水流域和负集水流域有重复步骤，采用模型构建器方便、快捷。模型流程如图1所示。

图1基于模型构建器的自然斜坡单元划分模型

由该模型生成的自然斜坡单元较为粗糙、杂乱，且部分区域存在一些错误，需要根据实际情况进行必要的修正。为了在修正时，参考的数据有较为立体的视觉效果，本文采用DEM生成山体阴影和坡向数据，将之与自然斜坡单元叠加，逐一修正，最终得到符合实际情况的自然斜坡单元。研究区共剖分出5722个自然斜坡单元。

2、评价因子选取与赋值

自然斜坡的稳定性是多种因素共同作用的结果，本文从地质环境条件、自然条件和人类工程活动3个方面选取9个评价因子，即岩性、坡度、坡高、地质构造、新构造活动与地震、岸坡结构类型、岸坡变形状况、降雨强度和人类工程活动。根据评价因子对斜坡稳定性的影响程度，以数值40、30、10、1对评价因子进行赋值，赋值越大，代表对稳定性的影响程度越大[5]。

2.1岩性

岩性是影响斜坡稳定性的重要因素之一。除缺失的石炭系、第三系外，自寒武系至第四系均有分布，根据出露基岩的硬度和风化程度将岩性划分为软弱岩类、岩石风化强烈;软硬相间的岩类、岩石风化较强烈;中等坚硬岩体、半坚硬岩体;岩性单一厚层状岩体4类，根据不同类别将对斜坡稳定性的影响程度分别归为严重、中等、轻微和一般，并赋值40、30、10、1。

2.2坡度和坡高

坡度和坡高对稳定性有重要影响，通常情况下，坡度越陡，坡高越高，坡体失稳的可能性也就越大。本文基于DEM数据，利用ArcMap的表面分析功能，按照表1进行栅格重分类，最终通过栅格转面生成坡度和坡高数据。

表1坡度和坡高划分等级

2.3地质构造

断裂带的存在造成附近岩体破碎，客观上增加了斜坡失稳的可能性，本文以断层为中心线，采用多环缓冲区功能，将距离设置为500、1000、1500及1500m以上4级，距离越近对稳定性影响越大，得分越高，反之亦然。

2.4新构造活动与地震

区内自晚第三纪喜山运动以来，表现为间歇性缓慢抬升，早期形成的白垩纪—早第三纪盆地已趋于稳定，第三纪形成的准平面和第四纪形成的剥夷面以及沿渫水形成的多级阶地运动强度和规模并不大，故本区新构造运动总趋势较为稳定。库区地壳相对稳定，地震微弱。将库区划分为一般，赋值1。

2.5岸坡结构类型

岸坡结构是在综合考虑斜坡单元的坡向与对应岩层的倾角倾向之间关系的基础上划分的。根据坡向与倾角的差值将岸坡结构类型分为4类，即顺向、斜向、横向和逆向坡，划分依据如图2所示。不同岸坡结构对斜坡稳定性影响不同，其得分亦不相同。顺向坡最易引起斜坡失稳，故其影响最为严重，得分亦最高，斜向坡、横向坡和反向坡的影响程度逐次降低，其得分亦逐级减少。

图2岸坡结构类型分类依据

2.6岸坡变形状况

岸坡变形状况与地质灾害关系密切，岸坡变形状况在一定程度上反映了斜坡的稳定状况。根据野外调查获取的崩塌体、落石、不稳定斜坡、滑坡等地质灾害发生的规模和数量将库区划分为严重、中等、轻微和一般4级，并分别赋值40、30、10和1。

2.7降雨强度

降雨是触发地质灾害的重要因素，大量且集中的降雨使得雨水渗入岩土体，致使斜坡下滑力增加[6]。区内一般年降水总量在939.4—1998.9mm,30年年平均降水总量为1343.8mm。降水量年内分布不均，降水主要集中在每年的5—7月，7月最多，一日最大降水量224.4mm，达到大暴雨—特大暴雨等级。故将整个库区划分为中等。

2.8人类工程活动

区内人类工程经济活动频繁，特别是近十年来呈迅猛增长之势，主要表现有水利水电工程建设、道路修建、工民建筑、探矿采矿等，都在不同程度地影响着本区地质环境。根据活动的强烈程度及流水侵蚀作用将库区划分为严重、中等、轻微、一般，并分别赋值。划分依据见表2。

表2人类工程活动划分依据

基于上述各项评价因子的划分结果，利用ArcMap的叠加分析功能，分别将9项评价因子的划分结果与斜坡单元进行相交，通过相交继承对应评价因子的等级属性。分析相交结果，一个斜坡单元范围内可能存在多种等级，选取其中面积最大者作为对应斜坡单元的唯一等级。

3、层次分析法

本文采用层次分析法(AHP)进行斜坡单元的稳定性评价。AHP是一种原理简单，有严格的数学依据、灵活而又实用的多准则决策方法[7]。应用这种方法，对评价因子之间进行比较和计算，构造出判断矩阵，以此计算判断矩阵的最大特征值及其特征向量[8]。

从9个评价因子中，每次选取2个因子xi与yj，用aij表示xi与yj之比。由全部比较结果得到矩阵A=(aij)，称作判断矩阵。aij的取值可采用萨蒂的方法[9]，其判断矩阵的含义见表3。

表3判断矩阵标度及其含义

根据表3对本文9个评价因子进行两两比较，判断矩阵结果见表4。计算得到矩阵的最大特征值9.4014，对应的特征向量为[0.3541,0.5064,0.2449,0.1682,0.0418,0.0797,0.1154,0.0563,0.7109]，进行归一化处理之后得到9个评价因子对应的权重[0.1555,0.2223,0.1075,0.0739,0.0183,0.0350,0.0507,0.0247,0.3121]。

为了避免在构造判断矩阵时个别比较不合理而造成的结果偏差过大[10]，用一致性比率(CR)来衡量评价结果。CR代表矩阵一致性指标与随机性指标，范围是0—1[11]。根据下列公式计算得到本文CR为0.0003，小于0.1，故判断矩阵的一致性可信。分析各个评价因子的权重可知，岸坡变形状况的权重最大，对斜坡的稳定性影响也越大，接下来依次是坡度、岩性、岸坡结构类型、地质构造、坡高、人类工程活动、降雨强度、新构造活动与地震，其对斜坡的稳定性影响也依次递减。

式中，CI用来衡量矩阵的不一致程度;RI为平均随机性一致性指标，根据萨蒂算法，9阶矩阵的RI值为1.45;λmax为最大特征值;n为矩阵阶数。

表4基于评价因子的判断矩阵

4、稳定性评价

在ArcMap中，以斜坡单元为稳定性评价的一个运算单元，利用叠加分析功能，对评价因子进行加权求和，据此进行基于斜坡单元的稳定性评价。区内采用稳定性系数S来评价斜坡的稳定性，其公式如下:

若S≥0.7，稳定性差;0.5≤S<0.7，稳定性较差;0.3≤S<0.5，稳定性较好;S<0.3，稳定性好。

式中，Xi为斜坡稳定性评价因子数值;ai为评价因子Xi的权重。

根据式(4)计算出各个斜坡单元的稳定性系数，按照评价规则将斜坡单元的划分为稳定性差、稳定性较差、稳定性较好和稳定性好4类。分类结果的稳定分布情况如图3所示，稳定性统计见表5。

图3基于自然斜坡单元的稳定性分布图

从整体上来看，稳定性较好的斜坡单元分布最广，共有3705个，约占总数的64.75%，面积为268.48km2，占总面积的62.95%。稳定性差的斜坡单元分布最少，共有62个，约占总数的1.08%，面积为9.01km2，约占总面积的2.1%。综上所述，区内斜坡的稳定性较好，稳定性较差的斜坡单元分布较散，主要分布于皂市水库两侧以及断层附近的高陡边坡。

表5基于斜坡单元的稳定性统计表

5、结束语

1)本文以皂市水库为研究区，借助ArcGIS平台强大的水文分析功能和模型构建器，采用1∶10000地形线中的等高线数据生成DEM数据，建立斜坡单元划分模型，以此进行自然斜坡单元的划分。基于自然斜坡单元进行稳定性评价能够更好地体现出地形地貌对斜坡稳定性的影响。

2)结合研究区的实际情况，选取了9个具有代表性的评价因子，分析各个因子对斜坡稳定性的影响及两者之间的重要程度，采用层次分析法，构建判别矩阵，求取最大特征值及其特征向量，并对特征向量进行归一化计算得到各个评价因子的权重。可知，岸坡变形状况对斜坡稳定性的影响最大。

3)采用叠加分析方法获取每个斜坡单元对应的9个评价因子数值，以斜坡单元为运算单位，采用稳定性系数进行稳定性评价，将区内斜坡单元划分为稳定性差、稳定性较差、稳定性较好和稳定性好4类。从整体上来看，区内斜坡稳定性较好，稳定性差的斜坡单元分布最少，呈零散分布，主要分布于水库两侧及断层附近的高陡边坡。

参考文献:

[1]杨德宏,范文.基于ArcGIS的地质灾害易发性分区评价—以旬阳县为例[J].中国地质灾害与防治学报,2015,26(4):82-86.

[2]兰恒星,王苓涓,周成虎.地理信息系统支持下的滑坡灾害分析模型研究[J].工程地质学报,2002,10(4):421-427.

[3]唐川,马国超.基于地貌单元的小区域地质灾害易发性分区方法研究[J].地球科学,2015,35(1):91-98.

[4]黄启乐,陈伟,唐绪波,等.区域地质灾害评价中斜坡单元划分方法研究[J].自然灾害学报,2017,26(5):157-164.

[5]曾斌,杨木易,邵长杰,等.基于层次分析法的杭长高速岩溶塌陷易发性评价[J].安全与环境工程,2018,25(1):29-38.

[6]孟祥瑞,裴向军,刘清华,等.GIS支持下基于因子分析法的都汶路沿线地质灾害易发性评价[J].中国地质灾害与防治学报,2016,27(3):106-115.