摘 要：汶川地震特大灾害，使得山体松动，地质条件恶化，极易导致滑坡泥石流等自然灾害。运用GIS建立影响因子数据库，分析坡度、坡向、地质构造、降雨量、河网切割密度、土地利用、人类工程活动对滑坡灾害产生的影响。采用权重分析法，对各因子进行分级，运用GIS中的空间分析技术，得到滑坡危险性分析结果。将研究区分为极轻度危险区，低度危险区，中度危险区，高危险区，极高危险区五类。通过对滑坡灾害的评价分析，有助于预防灾害，使灾害损失降低到最低程度。
关键词：危险性评价；滑坡灾害；GIS；空间分析
引言
GIS技术在滑坡地质灾害领域已得到广泛的应用，国内外的研究者对此进行了大量的研究。国外主要是运用GIS方法对不同专题图层进行滑坡区划的潜力分析；国内滑坡灾害分析方法可归结为定性和定量方法两类。定性方法主要是对地形变形失稳进行定性描述；定量方法主要是对斜坡发生滑坡的可能性进行数值算法上的评估。而文章就是运用后一种方法对汶川不同专题图层进行定量分析，运用权重分析方法，得出可能滑坡危险性区划，再对其进行定性的描述。
2008年汶川发生特大地震，导致汶川部分地区山体滑动，地表破裂，地形地貌发生变化，使滑坡发生的可能性极剧增加。汶川特殊的地质环境和岩石组成以及降雨量大、人类活动频繁等多种原因造成滑坡地质灾害时常发生。因此对汶川进行滑坡危险性研究具有十分重要的现实意义和经济社会效益。
1 研究区概况
汶川县位于四川省阿坝藏族羌族自治州，周围有众多山脉围绕，属山间峡谷地貌。地势西北高，东南低，相对海拔差异较大，山地海拔通常在700到1500m之间，地势倾斜，山脉走向与地质构造相一致。由于山体前部地形相对平缓，居民多居住于此，行政区划如图1。
2 研究方法
滑坡灾害是自然环境的一部分，仅次于地震灾害和洪水灾害的一种严重自然灾害[1]。文章以汶川为研究对象，在arcgis10.0的软件支持下，建立滑坡灾害影响因子数据库，对不同影响因子建立不同图层，再对各图层进行分级打分。运用叠加分析方法，叠加各个滑坡灾害因子，得到研究区滑坡灾害危险性分布。
2.1 滑坡影响因子数据库的建立
在本研究中，运用GIS作为软件基础，对各种专题图像进行矢量化和属性的输入，建立包括地形、水系、断层、降雨、道路等基础数据库。
2.2 滑坡影响因子的提取
2.2.1 坡度。坡度是运用Arcgis软件，对DEM数据进行空间分析，提取坡度数据。郭果[2]等研究表明，坡度在25°～45°范围，滑坡发育概率最高，为60.47%。坡度为18°～25°和45°～51°，概率中等，为25.46%；坡度大于51°和小于18°的坡体，滑坡发育概率最低，为14.07%。根据该研究，文章将坡度分为三个等级，不同等级对滑坡形成的影响是不同的，分别赋予不同的权重值。
2.2.2 坡向。不同的坡向会影响日照、气候以及岩性状况，是滑坡灾害中重要的影响因子。本研究将边坡分为北向（N），北东向（NE），东向（E），东南向（ES），南向（S），西南向（SW），西向（W），西北向（WN），八个方位来研究。吴彩燕[3]等研究表明，坡向为朝南（S）和 朝东南（SE）方向的滑坡贡献率最大；坡向朝西南（SW）和西北（NW）贡献率中等；坡向为北（N）和东北（NE）、东（E）以及西（W）的贡献率最低。通过对DEM进行表面分析，得到该研究区的破向，再对该坡向按照以上标准进行重分类。
2.2.3 地质构造。地质构造因子主要用于描述研究区地质构造的分布情况，标志出大断裂活动带。滑坡是由一个或多个构造带控制，在断裂带附近，裂缝发育，岩石破碎和地下水活动频繁，汶川特殊的地质构造为滑坡提供了良好的地质条件。
汶川位于龙门山断裂带，对其三条主断裂带分别进行距离为1km，1～2km，2～3km的缓冲区分析，对多个断裂影响区进行分级，以便于将断裂带对坡体影响的重要程度进行分类。
2.2.4 降雨量。在影响滑坡地质灾害的因素中，降雨量是最重要的诱发因素，通常该因素引起的滑坡规模巨大，损伤严重，因此降雨量的大小是影响滑坡因子中必不可少的一个。而其中由一次长时间的中暴雨导致的滑坡占滑坡灾害的比重最大，因此研究降雨量对滑坡地质灾害的影响尤为重要。
该数据是通过对全国降雨量的数据与汶川行政边界进行切割得来，对降雨量数据进行运算，降雨量将作为研究区危险性评价的一个重要因子。
2.2.5 河网切割密度。滑坡的发育与河流地质作用有着密切关系，河流的下切或侵蚀作用容易引起河岸边坡不稳定，最终导致河坡失衡发生滑坡灾害。河流季节性的波动引起河流静态压力的变化，河岸风化强烈，岩石破碎严重。倘若下起暴雨，产生大量降水，边坡极易失衡导致滑坡。
以河流中心为基准，沿河岸两边做缓冲区，形成河网切割密度缓冲区。该缓冲区根据河流影响力将河流分为三个等级，将干流或更大的河流划分为一级，大河支流划分为二级，沟谷区划分为三级，分别做500m、300m、100m缓冲区。
2.2.6 土地利用。土地利用对滑坡的影响主要是通过影响水土流失、降水渗透、地表结构来形成影响，如林草地具有保持水土，调节地方气候的作用；城市建设用地建设过程中开挖堆填，如若处理不当极易成为导致滑坡的主要原因等。
因此文章主要通过遥感影像，运用ENVI5.0对遥感影像进行预处理，主要包括波段组合优选、图像校正、镶嵌、图像增强、图像裁剪操作等。再利用GIS软件平台对遥感影像进行信息提取，解译该研究区的土地利用，主要包括：林地、草地、耕地、水田、城市建设用地及其他用地。根据土地利用分类结果，可计算出地物面积，得出破碎带主要分布区域。
2.2.7 人类工程活动。人类工程活动主要以道路来衡量人类活动，通过对汶川交通图的矢量化，得到国道、省道、县道、乡道及小路不同图层。根据不同道路的对滑坡灾害的影响力大小，分别对其进行不同宽度的缓冲区分析。据研究表明，大型公路对地质灾害的影响在3000m范围内影响较大，尤其在2000m内影响更大。因此在根据的道路不同级别，对国道、省道、县道、乡道、小路分别做3000m、1500m、600m、300m、30m的缓冲区，对同缓冲区进行影响滑坡灾害权总值的确定。
3 结果与分析
由于各因子内属性不同，对滑坡灾害的影响程度不同，对各个影响因子内进行分级赋值，按照重要程度分别赋予0到9的权重值。将各因子均转换为栅格格式，以便于进行栅格计算，其像元大小为30m×30m。
将研究区进行总体的权重打分。不同影响因子对滑坡灾害的影响是不同的，根据其各自的重要程度，对各因子间赋予权重值。
对影响滑坡灾害因子发生的重要性分别赋予层间0～1的权重值，将计算权重值关联至对应的各影响因子的不同等级，对各影响因子生成的结果进行叠加分析，栅格计算公式可以表示为：
LHI=∑wi×tj （1）
wi表示因子内权重值，tj表示因子间的权重值。
对获得滑坡危险分布数据进行分级，可得到危险性区划图，如图2。
4 结束语
文章是在基于GIS技术下，对汶川进行滑坡灾害危险性评价，得出以下结论：
（1）结合地形地貌、河流、降雨、人类活动等滑坡影响因子，运用GIS空间分析技术，进行了滑坡灾害危险性评价，并将研究区滑坡灾害划分为极高、高、中、轻、极轻度危险区。
（2）通过滑坡危险性区划图可以看出，在研究区西南部，滑坡危险性较高，而在东北部，危险性相对较低；山谷地区危险性相对较大，主要是因为这部分区域河流分布较广，人类活动较多，导致危险性指数较大。
（3）研究的主要成果是滑坡危险性分布状况的显示。通过GIS，对研究区的坡度、坡向、断裂带、降雨、河流分级、土地利用等分析，得到的滑坡灾害危险性区划，可为规划和建设人员提供决策依据。
参考文献
[1]谢全敏，陈立文，李道明，等.滑坡灾害危险性评价的可靠性分析方法[J].武汉理工大学学报，2007，29（1）：109-112.
[2]郭果，陈筠，李明慧，等.土质滑坡发育概率与坡度关系研究[J].工程地质学报，2013，21（4）：608-611.
[3]吴彩燕，乔建平.三峡库区云阳-巫山段坡向因素对滑坡发育的贡献率研究[J].四川大学学报，2005，37（4）：25-28.
[4]许冲，戴福初，姚鑫.基于GIS的汶川地震滑坡灾害影响因子确定性系数分析[J].：岩石力学与工程学报，2010.
[5]魏丽，陈双溪，边小庚.暴雨型滑坡灾害因素分析及预测试验研究[J].：应用气象学报，2007.
[6]俞莉.基于GIS的滑坡灾害危险性区划研究——以兰州市为例[D].兰州：兰州大学，2012.
[7]闫亮.龙门山活动构造与汶川地震地表破裂研究[D].成都：成都理工大学，2011.
[8]F. Mancini， C. Ceppi， G. Ritrovato. GIS and statistical analysis for landslide susceptibility mapping in the Daunia area， Italy[J]. Natural Hazards and Earth System Sciences，2010，10（9）.
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