云南省论文基于GIS的地质灾害危险性区划方法的细节问题研究
我国各个地区地质环境不一样，很多工程师也都针对每个地区的地质情况进行过一些勘察和测量。本文是一篇云南省论文范文，主要论述了基于GIS的地质灾害危险性区划方法的细节问题研究。
【摘 要】地质灾害危险性区划依赖于多目标决策的模糊综合评判(fuzzy comprehensive judgement)，即通过设立地形地貌、地层岩性、地质构造、人类工程活动和地质灾害发育程度等评价因子建立决策评价集(decision evaluation set)和因子权重集(factor weight set)，再根据评价矩阵计算地质灾害活动程度。但是，在建立评价矩阵时，由于决策者很难掌握客观的标准，加之各评价因子自身存在的问题，导致最终处理结果往往与实际情况存在较大偏差。
【关键词】GIS,地质灾害危险性区划,归一化,栅格分析
本文就多年来宁夏地质环境调查成果、第二次全国土地调查工作成果及宁夏地质灾害综合研究项目，结合实际工作情况，从数据、流程、技术限制等方面阐述了该方法的关键性细节问题。
随着地理信息技术的迅速发展，地理信息系统(GIS)被广泛应用于评价和预测地质灾害，尤其是崩塌、滑坡、泥石流灾害的活动频度。地质灾害危险性区划依赖于多目标决策的模糊综合评判，即通过设立地形地貌、地层岩性、地质构造、人类工程活动和地质灾害发育程度等评价因子建立决策评价集和因子权重集，再根据评价矩阵计算地质灾害活动程度。作为一种能将主观思想利用数学形式表现的科学手段，层次分析下的模糊综合评判避免了传统的主观决策中由于调查对象的专业背景和实践经验的不同得出大相径庭的结果，使整体更加系统化。但是，此方法在归一化区间、阈值限定等方面仍存在一定主观偏差性，数据质量要求较高，不满足个别条件将使最终处理结果与实际情况存在较大偏差。经试验及研究，认为关键性问题如下：
1 评价因子的准确性
1.1 栅格精确度
模糊综合评判依赖于层次分析法，即构建多目标栅格图层。决定栅格运算质量的是单位面积的精确度，即最小像元(pixel)分辨率。精确度不足将对后续计算、系统分析能力和最终结果产生直接影响。以DEM为例，1：5万比例尺DEM空间分辨率为25m，而小型滑坡体平面面积一般不大于25×25�O，即1栅格，因此在栅格的叠加运算中很难直接识别其灾害发生点，仅能根据周边灾害发育条件加以推断。而例如降雨、地震动参数区划、岩土体类型等栅格图层一般由小比例尺矢量线段转换而来，单值范围大，精度差，在叠加运算中势必会在某区域造成巨大的系统误差(图1)。
1.2 收集数据的时效性。
考虑到实际条件及收集难度，各因子数据一般以已有成果的形式收集，其时效性是否适应最近情况则需要技术人员慎重考量。以宁夏某山为例，该区DEM数据约5年前测量获得，提取坡度区间在49°―73°不等，该山经过大规模露天开采，地形地貌已发生较大变化，现部分山体坡度仅5°―25°不等。原有汇水面的消失、汇流积量的变化将对河网(山脊线)及分析单元划分产生直接影响(图2)，而采矿产生的渣堆及采坑又成为新致灾链的重要一环。
数据时效性的降低需尽早补正，否则影响后续所有计算过程。就层次分析的角度而言，该例修正误差的手段可补测DEM，或重新计算该区人类活动因子的隶属度。然而前者人力消耗大，制图周期长;后者则因为采矿工程的复杂影响而难以评价权重，需要收集大量数据进行计算。此两类方法从生产和技术角度的都难以在短期内实现。
2 技术方法
2.1 归一化(normalization)处理
评价因子各区间段对灾害的敏感性不同，为便于计算分析，技术人员常根据已有灾害的因子数 据为依据进行的统计分析并做出模糊处理，而此类方法带来的弊端性也很明显。以宁夏某县地质灾害因子归一化为例，将坡度、坡高、坡型作为基于DEM提取的三项因子，分别设以坡度10-35°，坡高0-80m，及曲率0-1进行线性归一化。此结果虽限定了灾害发育对应的有效变化范围，却无法在线性归一化过程中考虑实际灾害发育的密度区间将有效值合理分配。如在坡度10-35°的区间内，25°与30°坡度上发育的地质灾害却并非0.6与0.8的大小关系(见表1)。同理，坡高约25m的崩塌在宁夏境内极为常见，却仅得到0.3125的模糊逻辑值。线性归一化在多项因子的累积作用下，势必导致原始数据的客观性丢失。
2.2 重采样
重采样是评价因子整理的基础，容易被绝大多数GIS工作者忽略的一点是，在不同栅格层的重采样处理中，为保持离散数据为整型，一般多采用nearest(最邻近法)进行处理，将输入栅格上最近的单元中心位置的值分配给输出栅格上的单元。此方法将在相关性重叠(cohesion overlay)的处理上带来较大误差(图3)，在河网划分、灾害单元划分等过程中体现的尤为明显。
3 主观因子与其它因子之间的矛盾性
不同的评价因子，尤其是主观性较强的评价因子将与其他因子存在矛盾性。以地质灾害发育程度为例，该因子多以“地质灾害发育点、面密度”的形式表示，数据以一定比例尺下地质灾害调查成果作为参考。根据地质灾害核查成果的分布显示，实际调查工作中受地形、障碍物等条件的影响很大，如原始森林及山区(图4左)。如此将导致现象点分布不均，无法做为系统参考。此外，由于不同调查人员的认识差异，对灾害点的定义和描述也有较大偏差，部分地区小型沟岸崩塌点定义过密也将对系统运算产生一定的误导性(图4右)。
4 结语
本文从实际工作的角度出发，阐述了在利用GIS平台进行地质灾害危险性区划中的几个关键技术问题。在此类处理中，最好严格把握数据质量，仔细处理各个因子，并坚持科学、合理的统计方法。处理过程中应注意方法，选择正确的归一化形式，综合考量各类因子，才能得出较客观的结果。相较此类方法，传统的决策分析法往往能在成因复杂的区域得到比数学方法更加接近灾害情况的结果，在实际工作中应予结合应用。
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