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基于GIS的滑坡危险专题图预测——以马来西亚的乌鲁巴生为例

土木及结构工程学系，工程与建筑学院环境，马来西亚国民大学

摘要：自从1993年以来，在马来西亚的乌鲁巴生报道了许多山体滑坡灾害。这些滑坡造成了人员伤亡和经济损失。大多数滑坡发生在人造斜坡中。地理信息系统（GIS）被许多人提议可以作为基础的机器，来制作滑坡灾害专题图。这项研究强调，在基于区域滑坡灾害评价的乌鲁巴生地区，使用GIS可以帮助工程师或城镇规划师，来确定除预测到有可能发生滑坡危险的区域外，更加适合发生的区域。影响滑坡发生的四个主要因素是坡度方面、地质、表面覆盖/土地使用和降水分布。使用地理信息系统来分析和制作滑坡危险区域的专题图，并产生了五个不同的滑坡危险指数（即，非常低，低，中，高和非常高的危险）。使用滑坡位置数据的分析的结果进行了验证。结果表明，这个模型非常适合预测滑坡灾害和产生滑坡灾害地图。

关键词：地理信息系统；滑坡灾害评价；陡坡；乌鲁巴生

1、引言

在热带国家，如马来西亚，大部分山体滑坡是强降雨引发的。山体滑坡已经对居民点、交通运输产业结构、自然资源管理和旅游造成了严重威胁。马来西亚公共工程局（PWD）已经确定把超过一百多个的山坡列为有风险的滑坡区。这些山坡主要在乌鲁巴生雪兰莪州的以下地区：弗雷泽山，金马仑高原，云顶高原（全部在彭亨州），火山拉亚（浮罗交怡），Paya Terubung谷（槟城）。

在马来西亚发达地区的山坡区域的山体滑坡灾害的发生频率上，最近有所增加。在马来西亚造成严重伤害的山体滑坡区域中，大多数发生在人造斜坡地带。

这样的山体滑坡的例子包括Highland Towers（1993年），Taman Zooview（2006年）和Bukit Antarabangsa（2008年）。在马来西亚，滑坡是扇区重大自然灾害之一，尤其在乌鲁巴生地区。山体滑坡经常发生，特别在雨季，甚至在人口密集的地区。

近日，有学者研究利用地理信息系统对马来西亚进行滑坡灾害评估研究（例如，Lee and Talib， Lee and Pradhan，和Huat等人）。GIS技术可以提供一个强大的工具来为滑坡灾害的空间分析和预测建立模型。这是因为在滑坡灾害数据的收集、操作和环境数据的的分析中，可以更加有效的完成。地理信息系统（GIS）已

被用于帮助斜坡灾害危险性评估和分析。GIS是一套强大的收集、储存、随意提取、转换和显示空间数据的工具，这些数据来自真实世界中并有特定的目的。

即使在马来西亚，已经有正在进行的使用GIS技术研究滑坡灾害的研究，但是不妨碍研究和分析乌鲁巴生地区潜在的滑坡灾害的观点依旧高昂。

在这项研究中，四个主要参数（包含坡度方面，地质，表面覆盖/土地使用和降水分布）用来分析乌鲁巴生地区滑坡概率的位置。对于滑坡敏感性的分析和各因素影响的评估，滑坡相关因素已经收集并且建立了空间数据库；滑坡相关因素已经进行了提取和叠加；并且制作出滑坡敏感性地图而后验证。

2、方法

2.1 研究区域

乌鲁巴生，位于北纬3度12分0秒、东经101度46分1秒，处在Ampang Jaya Municipality所辖管的区域。在巴生谷的Hulu Klang的位置加大了对土地的需求。Hulu Klang正处在城市化发展的快速阶段。乌鲁巴生靠近吉隆坡市，它对土地需求的不断增加导致了经济和房地产项目的快速发展，尤其是在巴生谷地区。随着1993年高地塔倒塌的悲剧，乌鲁巴生地区报道了许多致命的滑坡事件。表1主要显示了1993年到2008年乌鲁巴生发生滑坡地区的主要坡度。本文的主要研究范围是开展灾害评估和制作一个基于坡度的灾害图。

表1 1993年到2008年乌鲁巴生发生滑坡的主要地区

风险地图已在世界范围内得以运用，以确定现有的区域和潜在不稳定斜坡的区域。灾害图可以在许多方面进行发展应用。制作灾害专题图的方法已被Hutchinson和Toledano两位学者归类分成了三组方法，包括岩土工程的办法，直接方法和间接方法。

在这项研究中，直接和间接的方式两种方法都被采纳。该方法是从以前的研究（即Huat等人和Golder）中伴随着差异研究参数而继承过来的。根据huat等人的研究，乌鲁巴生地区大多数滑坡的预备因素是由于人类活动、缺乏维护、设计不足以及建设问题而产生的。这些不可预测的因素需要进行详细的现场检查和制图分析。现场检查准备的地貌图用作危险评估标定工具。至于间接的方法，启发式方法在研究中被采用。分数是在要素叠加的方法被采用内的，它从专家的调查中得出来并且将被用来进行滑坡危险分类。间接的方法对于无法进入的地区，如森林、陡峭的地形和厚厚的林下是非常重要的。

得分应用与每个基于优先级的影像滑坡危害时间的图层中。在制定风险评级模型前，依赖模型参数（滑坡贡献因素）已经确定。制备了山体滑坡的原因树形图，以确定所有潜在的山体滑坡和触发的偶然因素。可能导致山体滑坡的地理上分布的偶然因素或参数，在这项研究中作为滑坡依赖模型参数被引用。在这项研究中，提出了四个依赖模型参数如下：

a) 坡度

b) 地层岩性

c) 土地利用/表面覆盖

d) 最大日降水量

表2 所提出的相关参数和参数间变量

在每个模型参数，不同的分数对应不同的分组从而决定它们的滑坡相关性。参数类中的分组在这项研究中作为参数间变量引用。表2展示出的提出的依赖参数模型和各自的输入参数变量。

例如，倾斜角的多个范围被选择为坡度的依赖模型参数的参数间变量。各参数间变量的分数以基于所述参数间变量的工程判断号码来分配。高得分值分配到的倾斜角范围是被认为高发生率滑坡的地区。其他相关参数可以考虑加强措施，如土钉、锚、挡土墙和陡峭的岩石等。这将克服GIS危险等级的限制，因为在一般情况下，以加强结构的斜坡被设计为陡峭型的。负面评级也可以采用，以消除从倾斜角层中产生的混乱（Huat等人）。表3展示了一个坡度依赖参数模型的参数间评分定级的例子。

表3 针对于坡度的相关参数模型参数间分级的例子

2.2 成对比较法

分数或可能模型参数的权重值在因素叠加的方法中可以使用成对的方法制定。成对比较在许多相对重要性和多变量排序的应用中，常常作为决策工具（Huat等人和Golder）。成对比较过程中，可以获得分数或每个滑坡相关参数的权重值。

该过程是基于工程判断和独立比较的：

1. 影响滑坡潜在危险的参数的相对重要性一个对另一个地比较；

2. 每个参数的重要程度比其对应物更加重要。

最终采用的相关参数模型的成对比较中的参数列在表4中显示。成对比较的结果被用于加权分配给每个模型参数。从表4中的矩阵中，相对分数通过表5展示的总结每个模型参数和其相对重要性评级的乘积计算的。所有的属性权重的总值为1.0。相对于其他参数的影响来讲，施加的分数指示了每个模型参数滑坡潜在危险的程度。

危险分数= WSG（VSG） WGE（VGE） WDP（VDP） WSC（VSC）（1）

解释：

WSG是坡度模型参数的权重

WGE是地质模型参数的权重

WDP是日降水量模型参数的权重

WSC是地表覆被模型参数的权重

VSG是坡度的参数间的权重

VGE是在地质参数间的权重

VDP是日降水量的参数间的权重

VSC是地表覆被的参数间的权重。

表4 因素成对比较法

危险得分的公式是相关参数和参数之间的分数（表5）的乘积之和。从这个分析，我们建议滑坡灾害公式基于四个相关和参数间的分数如下：

危险分数=0.5625（VSG）0.0625（VGE） 0.3125（VSC） 0.0625（VDP）

表5 相关参数得分/基于成对比较法确定权重值

一共划分五个危险等级，从非常低到非常高。在研究中采用的危险分类是：

a) 极高危险

b) 高危险

c) 中度危险

d) 低危险

e) 非常低危险

危险等级的选择有些主观。该评级表明发生山体滑坡的可能性。至于这项研究，由于在分析中只能得到有限的历史滑坡数据，危险等级的分类首先由最高得分开始均等地划分为5个相等的类别。

3、结果与讨论

ArcGIS 9.3中需要一些扩展的支持，如三维分析，空间分析，分析工具，栅格计算器和全球映射9.03，以分析并得到可靠的结果。表面分析可以基于DEM（数字高程模型）来完成。此分析的目的是要大致确定危险区。表面插值功能是从栅格数据集的样本集合中得到整体的预测。对于每个位置，有几种方式可以得到相应的预测。插值工具通常分为确定性和地统计方法。按文件地形转栅格是一种从轮廓线中创建连续表面的插值方法；包含对于专题分析来说，创建的具有练良好性能的面。等高线数据、地质数据、逐日降水资料和表面覆盖的数据在ArcGIS9.3中进行分析。每个参数的数据将通过某些属性表示，即分数或权重值。在这项研究中，得分分析是基于判定和前人研究的基础上决定的（例如，Huat等人、Singh等人和Golder）。在多个参数图层中的叠加分析的技术是用于制作滑坡危险的专题图。

3.1 坡度

来自政府机构，如矿物和地质部门的准则；城市与区域规划系表示，高风险丘陵地带的程度开始于25度。Singh等人指出，从0到5度渐变范围的丘陵地区得分为0.30。当坡度增加时，其得分值越高。每个坡度范围内的分数值展示在表6中。

图1 从等高线数据中得到的坡度分析

表6 对于坡度参数的分类和得分

3.2 地质

在这个案例研究中，岩石可以分为两个类型，即侵入酸岩和非侵入酸岩。对于侵入酸岩，滑坡的概率发生率就会较高。据指出，在岩石中的得分的值是3和对非侵入酸岩，分数的值是1，如表7所示。

图2 乌鲁巴生地区不同类型的岩石

表7岩石岩性参数的分类和得分

3.3 最大日降水量

最大日降水量的数据可从安邦灌溉和排水部门、JPS中产生分析结果，如表8所示。有三个降水观测站已经确定。Ukay高度站（101°45′36.279Prime;E 3°10′23.719Prime;N）；JPS安邦站（101°45′8.181Prime;E 3°13′58.829Prime;N），如图3所示。这些数据是在进入ArcGIS9.3软件进行分析的关键。

图3 降水观测站点的位置

表8 最大日降水量数据

观测站半径覆盖的区域基于平均最大降水量值得到分值。例如，1.0的得分区域对应的是日均降水量为40-100毫米的区域，如表9所示。

表9 最大日均降水量参数的分类和得分

3.4 表面覆盖

有四种适配于本研究的表面覆盖参数；茂密的森林，林地（灌木），农业用地，土地铺成（开发）。根据表10，2.00的得分值确定为土地铺成（开发面）参数。这是因为土地往往比其他类型的土地更加危险。

表10 表面覆盖参数的分类和得分

图4 表面覆盖参数

4、结论

从参数分析的角度，利用ArcGIS9.3软件中的栅格计算器工具可以制作出滑坡区的危险专题图（图5）。栅格数据模型表示的是在连续空间中的单元格矩阵。每一个图层代表一个属性（尽管其他属性可以连接到一个单元格中）。大多数分析需要结合图层来创建附有属性值的新图层来实现。灾害评价因素相关的图层叠加过程将会产生一个最终的总分字段值。

为了计算滑坡得分，每一个参数被总结到训练区中。滑坡灾害字段值表示的是山体滑坡发生的相对危险程度。滑坡分数的结果越大发生滑坡危险的程度就越高，滑坡分数的结果越少发生滑坡危险的程度就越低。滑坡灾害专题图使用滑坡危险得分制作，例如图6中显示的。用公式2，可以计算滑坡危险发生的可能性。在此可能性的基础之上，滑坡危险专题图得以制作出来。1993年到2008年间发生的十一个滑坡地点用于验证该研究中滑坡危险的分析结果。图6显示了现实中的滑坡地点几乎完美的匹配到了滑坡危险得分的最高值。图7显示了通过快鸟-II的卫星图像发现的潜在的滑坡位置。

图5 利用栅格计算器的计算实例

图6 滑坡危险分析的最终结果

表11显示了用来分析乌鲁巴生地区潜在滑坡危险的所有参数。该地区的滑坡事件大多发生在坡度35度到60度之间的坡度较陡的地区。而在地质因素方面，滑坡一般发生在侵入酸岩地区的可能性远比非侵入酸岩地区。

表11 危险地区的参数分析

图7 卫星影像显示的潜在滑坡发生的位置

5、结论

山体滑坡是最危险的自然灾害之一。世界各国政府和研究机构已经尝试了多年来评估滑坡灾害和风险，并展示自己的空间分布。滑坡敏感性地图使用每个滑坡地点之间的关系和偶然因素来建立构成的。在这项研究中，使用GIS来估计易感地区的滑坡灾害的方法展现在了乌鲁巴生地区。结果表明，该模型非常适合预测滑坡灾害，并产生滑坡灾害专题地图。这些结果可被用作基础数据，

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