赵金彪，袁 康
(1.安徽瑞成土木工程设计咨询有限公司，安徽 合肥 230088； 2.安徽理工大学土木建筑学院，安徽 淮南 232001)
0 引言
滑坡地质灾害在世界范围内频繁发生，并且分布广泛[1]，危害程度较大[2]。广泛定义为在自身重力或者外在因素如降雨、地震、人类工程活动等影响下山体发生的水平位移现象[3]。我国陆地面积辽阔，且位于环太平洋地震带和欧亚地震带之间，地质地形复杂，因此地质灾害频发，其中滑坡灾害占比最大。以2015年为例，全国发生地质灾害8 224起，其中，滑坡就占据了5 616起，接近70%，造成的损失十分惨重[4]。我国的地质灾害主要分布在江西、湖南、云南、安徽、浙江和四川等地，这些省份地质构造复杂，降雨量大，台风暴雨频繁，人类工程活动强烈，特殊的环境导致这些区域每年都发生大量的滑坡。
2019年8月9日～11日期间，受“利奇马”台风影响，宁国区域普降暴雨，台风暴雨导致宁国区域大量房屋倒塌、农作物减产、基础设施被破坏、发生多处地质灾害，造成人员伤亡，直接经济损失25.94亿元[5-6]。此次台风降雨造成很多地区发生滑坡灾害，选取宁国市为研究区域进行研究，填补当地台风暴雨滑坡易发性和危险性研究的空缺。
以宁国市为研究区，对比台风来袭前后卫星影像，解译出台风暴雨期间发生的滑坡，建立宁国市滑坡数据库。在此基础上，分析各影响因子对滑坡的影响，得到滑坡的空间分布规律，用层次分析法对研究区进行滑坡易发性分区。主要内容如下：1)解译影像资料建立滑坡数据库。根据台风暴雨前后的3 m分辨率的Planet卫星影像，用人工目视解译法在研究区内获取了414处滑坡。2)用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)结合ArcGIS软件平台做研究区的滑坡易发性评价并验证。根据易发性分区图，将研究区分为：极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、极低危险区，分区结果与实际情况比较吻合。
1 研究区背景
研究区位于安徽省东南部，总面积为3 002.3 km2，位于东经118°38′～119°17′，北纬30°43′～30°42′之间。研究区位于宁国市，地处皖南山地丘陵区域，地势南高北低，东西两侧有较多山川，分别属于天目山脉和黄山山脉，主要位于东南部和西南部；中北部属于宣郎广丘陵区域，主要分布着低山丘陵。除了主要的山地丘陵地貌外，还有中山地貌、低山地貌、台地地貌、河谷平原地貌、山间盆地地貌等。地层属扬子地层，出露地层有志留系(S)、寒武系(∈)、奥陶系(O)、震旦系(Z)、三叠系(T)、侏罗系(J)、第四系(Qp)、泥盆系(D)、二叠系(P)、白垩系(K)、石炭系(C)、花岗斑岩(γπ)，其中志留系和寒武系出露最广。
2 数据与方法
2.1 数据
宁国市降雨滑坡地质灾害点的基础数据主要来源于基于Planet卫星影像提取滑坡。基于降雨前后3 m分辨率的Planet卫星影像，用人工目视解译得到414处滑坡，建立客观、详细、真实的滑坡编目图。在综合考虑研究区地质背景和查阅相关文献资料的基础上，选取了高程、坡度、坡向、距断层距离、地层岩性、距水系距离、距道路距离、NDVI、降雨量等9个因子。
2.2 方法
AHP模型是由T.L.Satty在20世纪70年代提出，经过多年的发展应用和改良，已经十分适用于滑坡灾害评估。该方法的优点明显,思路简洁且计算简便，可以用很少的数据把问题和影响因子的关系分析透彻。许多学者对层次分析法的原理和应用展开研究[7]，它可以很好的梳理影响因子之间以及影响因子和滑坡发生的关系。层次分析法的主要步骤如下：
1)选取影响因子，构造判断矩阵。
以表1的标度方法判断各影响因子在同一层次中的相对重要性，在此基础上建立判断矩阵A:
表1 AHP判断矩阵的标度方法
2)计算判断矩阵的特征向量ω和最大特征值λmax。
构建好判断矩阵之后，需要计算矩阵最大特征值λmax和对应的特征向量ω，该文用算术平均法(和积法)计算，主要步骤如下：
a.将判断矩阵按列归一化：
b.归一化之后的矩阵，每一行的平均值即为特征向量ω，原判断矩阵A乘以特征向量ω。归一化之后的矩阵，加上一列特征向量ω和一列向量Aω，组成一个新的矩阵。判断矩阵需满足公式：
Aω=λmaxA。
c.计算最大特征值λmax。
在上述新矩阵的基础上，利用公式计算最大特征值λmax：
3)一致性检验。
在判断因子重要性时要保证各判断之间协调一致，保证结果精确，检验公式如下：
其中，n为矩阵阶数，当n>2时，用CR表示随机一致性比率：
CR=CI/RI。
RI是判断矩阵的平均随机一致性指标，如表2所示。
表2 判断矩阵平均随机一致性指标
当CR<0.1时，即判断矩阵具有较好的一致性，反之，则调整矩阵直至满足要求。
3 结果与分析
3.1 滑坡数量与面积
对比降雨前后影像，根据人工目视解译方法解译得到414处滑坡，滑坡总面积1.42 km2，其中最小的滑坡面积仅235 m2，最大的滑坡面积为49 826 m2。总体来说，此次台风暴雨诱发的大多为小规模滑坡，面积较大的滑坡数量较少。滑坡分布如图1所示。
3.2 层次分析易发性评价
根据前人的经验及可以收集到的资料[8]，本文采用9个影响因子：高程、坡度、坡向、距断层距离、地层岩性、距水系距离、距道路距离、NDVI、降雨量。计算层次分析法用算术平均法(和积法)。
在ArcGIS平台上用各因子权重值乘以各自图层叠加得到滑坡易发性指数图，用自然断点法(Jenks)将图层分为5个区间：极低易发区(指数为1.308～2.215)，低易发区(指数为2.215～2.654)，中易发区(指数为2.654～3.092)，高易发区(指数为3.092～3.637)，极高易发区(指数为3.637～5.165)，滑坡易发性区划图如图2所示。
4 评价结果分析及检验
利用AHP模型得到研究区易发性区划图，此模型通过了一致性检验，表明权重值准确，模型可以使用，对AHP得到的结果做合理性检验，检验结果是否合理准确。将易发性区划图重分类计算各分区面积，统计各分区面积、滑坡数量、滑坡面积、滑坡点密度、滑坡面密度，结果如表3所示。
表3 AHP合理性检验
从表3中可以看出，滑坡点密度和滑坡面密度随着易发性增加而增加，符合合理性要求。
5 结论
1)基于降雨前后3 m分辨率的Planet卫星影像，在3 002 km2范围研究区解译得到此次降雨事件导致的414处滑坡，建立了滑坡数据库。滑坡总面积1.42 km2，统计滑坡数据发现有近一半的滑坡面积在2 000 m2以下，滑坡规模小且分布广。
2)各易发等级分布状况来看，研究区滑坡地质灾害高易发区和极高易发区主要分布在区域东南、西北部，极低及低易发区主要分布在中部。层次分析模型评价的中易发区、高易发区和极高易发区面积占比为24.76%，18.79%，4.72%，包含了区域87.2%的滑坡灾害点。
