李 萍 李麗慧 劉昊磾 祁生文 鄧清海

(①中國(guó)科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所，中國(guó)科學(xué)院頁(yè)巖氣與地質(zhì)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029，中國(guó))(②山東科技大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，青島 266590，中國(guó))(③中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，地球與行星科學(xué)學(xué)院，北京 100049，中國(guó))(④中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)工程技術(shù)學(xué)院，北京 100083，中國(guó))

0 引 言

地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)可定義為對(duì)特定影響因子造成暴露于該因子的單體或區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率及對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生危害的程度、時(shí)間或性質(zhì)進(jìn)行定量描述的系統(tǒng)過(guò)程，是在危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)和易損性評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)遭受地質(zhì)災(zāi)害的可能性和后果進(jìn)行定量分析與評(píng)價(jià)，以及采取相應(yīng)措施來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)可能性的一門集自然屬性和社會(huì)屬性并重的交叉學(xué)科(向喜瓊等，2000，齊信等，2012)。

瀾滄江是一條重要的國(guó)際河流，在中國(guó)境內(nèi)天然落差4583m，水力資源豐富，為充分利用瀾滄江水能資源，規(guī)劃建設(shè)23級(jí)梯級(jí)水電站，截至目前，已建的水電站有烏弄龍、里底、黃登、大華僑、苗尾、功果橋、小灣、漫灣、大朝山、糯扎渡、景洪水電站，在建的有托巴水電站，未建的水電站有側(cè)格、約龍、卡貢、班達(dá)、如美、邦多、古學(xué)、曲孜卡、古水、橄欖壩、勐松水電站，各水電站參數(shù)如表1所示。

表1 瀾滄江流域水電站參數(shù)

在庫(kù)區(qū)形成及運(yùn)行過(guò)程中，隨著庫(kù)區(qū)水位的大幅漲落，庫(kù)岸坡體內(nèi)的滲流場(chǎng)產(chǎn)生巨大變化，導(dǎo)致邊坡失穩(wěn)，地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)，如塌岸、古滑坡復(fù)活、建筑物受損等(圖1)，不僅會(huì)影響水電站的正常運(yùn)行，還會(huì)對(duì)周邊居民的生命財(cái)產(chǎn)造成威脅。2009年7月20日發(fā)生在小灣電站庫(kù)區(qū)的荒田大滑坡，造成14人死亡(失蹤)和兩艘船沉江失蹤(王飛，2018)。水庫(kù)蓄水后庫(kù)岸原有自然狀態(tài)改變，岸坡穩(wěn)定性降低，導(dǎo)致了災(zāi)害多發(fā)，已經(jīng)引起了庫(kù)區(qū)管理者和當(dāng)?shù)卣匾?，為此，開(kāi)展重大水工程擾動(dòng)災(zāi)害尤其是風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃工作顯得尤為迫切。

圖1 研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害

國(guó)內(nèi)一些學(xué)者和專業(yè)技術(shù)人員針對(duì)瀾滄江水電站工程區(qū)做了大量的工作。針對(duì)區(qū)域性地質(zhì)災(zāi)害，姚鑫等(2020)針對(duì)瀾滄江流域高山峽谷區(qū)活動(dòng)性滑坡提出了相位共振增強(qiáng)InSAR變形觀測(cè)技術(shù)(PRE-InSAR)，根據(jù)解譯的活動(dòng)性滑坡數(shù)據(jù)，揭示了其空間發(fā)育規(guī)律和主控因素；周振凱等(2020)針對(duì)瀾滄江流域梅里雪山段，綜合使用PALSAR-1、PALSAR-2和Sentinel-1這3種SAR數(shù)據(jù)，對(duì)工作區(qū)進(jìn)行全面InSAR觀測(cè)，使用了D-InSAR、IPTA-InSAR和Stacking多種InSAR計(jì)算方法，分析了不同SAR數(shù)據(jù)和InSAR方法在研究區(qū)的適用性，解譯并分析了重大單體滑坡變形體分布。針對(duì)水電站蓄水后工程區(qū)邊坡穩(wěn)定性問(wèn)題，石崇等(2010)、趙永輝等(2016)、毛峰(2020)先后采用FLAC3D、UDEC軟件對(duì)蓄水作用下?tīng)?zhēng)崗滑坡變形破壞特征進(jìn)行數(shù)值分析，分析其穩(wěn)定性；尹云坤等(2015)、安可君等(2020)根據(jù)邊坡性質(zhì)、庫(kù)岸變形特征分析了小灣、糯扎渡水庫(kù)蓄水后的穩(wěn)定性問(wèn)題；針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)，蘇鵬程等(2014)分析了瀾滄江流域滑坡泥石流形成的地質(zhì)、地貌、地震、降雨以及人類活動(dòng)等影響因素，并進(jìn)行災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)；李浩(2012)分別采用模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)判法、層次分析法(AHP)和信息量計(jì)算法3種方法對(duì)小灣水庫(kù)庫(kù)岸邊坡進(jìn)行危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)；成旭鵬(2017)分析了小灣庫(kù)區(qū)消落帶內(nèi)崩塌滑坡的分布特征，采用信息量法對(duì)庫(kù)區(qū)消落帶進(jìn)行危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)；王飛(2018)利用層次分析法對(duì)小灣水庫(kù)庫(kù)岸崩塌滑坡進(jìn)行了危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)并選取人口密度、經(jīng)濟(jì)密度作為承災(zāi)體進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

瀾滄江流域梯級(jí)水庫(kù)的建立誘發(fā)了諸多古滑坡和堆積體復(fù)活變形，從目前研究來(lái)看，前人對(duì)瀾滄江的研究多集中于對(duì)單體典型災(zāi)害點(diǎn)在蓄水?dāng)_動(dòng)下的穩(wěn)定性分析，或?qū)δ骋凰娬竟こ虆^(qū)進(jìn)行穩(wěn)定性分析或危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)，結(jié)合多個(gè)水電站進(jìn)行全區(qū)域內(nèi)擾動(dòng)災(zāi)害調(diào)查的研究較少?；诖?，本文以干流23個(gè)梯級(jí)水電站擾動(dòng)災(zāi)害為研究對(duì)象，采用信息量模型、基于層次分析法的加權(quán)信息量模型，開(kāi)展瀾滄江流域重大水電工程區(qū)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，對(duì)瀾滄江流域在建或已建的水電工程區(qū)防災(zāi)減災(zāi)工作提供幫助。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

瀾滄江起源于青藏高原中部，青海省扎多縣唐古拉山北側(cè)的查家日馬峰南坡的扎曲，主要流經(jīng)青海省、西藏自治區(qū)、云南省3省。上游與通天河相鄰，西部與怒江分界線為他念他翁山、怒山(南段碧羅雪山)等山脊線，東部與金沙江、李仙江的分水嶺分別為云嶺、無(wú)量山，是西南橫斷山區(qū)的重要河流之一，干流全長(zhǎng)2179km，為世界第7長(zhǎng)河。瀾滄江流域從北到南共縱跨13個(gè)緯度帶，流域自北向南呈條帶狀，上下游較寬闊，中游較為狹窄，涵蓋了高山峽谷、中低山寬谷、沖積平原等多種地貌類型(蘇鵬程等，2014)(圖2)。

圖2 研究區(qū)概況圖

由于研究區(qū)南北跨度大，因此流域內(nèi)氣候差異很大，隨緯度降低，年平均降雨量以及氣溫呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)。從行政范圍上看，瀾滄江干流分別以昌都、功果橋?yàn)榻绶譃樯?、中、下游。上游地區(qū)地處青藏高原區(qū)，在氣候上屬于高原溫帶以及高寒氣候，并且由于地勢(shì)原因，氣候具有明顯的垂直變化，中游在氣候帶上屬亞熱帶，瀾滄江下游屬亞熱帶或熱帶氣候。

地質(zhì)構(gòu)造上，瀾滄江流域?qū)儆谔靥崴?喜馬拉雅構(gòu)造域，經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的地質(zhì)演變過(guò)程，由東印支板塊、昌都-蘭坪-思茅-南邦中間板塊、毛淡棉-金邊移動(dòng)板塊，以及撣泰馬板塊連接而成，受板塊運(yùn)動(dòng)和地殼變化影響，形成了一系列斷裂構(gòu)造。研究區(qū)內(nèi)地層以南北向走向?yàn)橹?，有元古界、古生界和中生界地層的砂巖、泥巖、變質(zhì)巖；泥盆系、二疊系、三疊系的碳酸鹽巖、砂巖、板巖、片巖、片麻巖、大理巖；沿瀾滄江構(gòu)造帶分布少量的上侏羅系、白堊系、古近系、新近系的砂巖和泥巖等(姚鑫等，2020)。

1.2 數(shù)據(jù)源

本文災(zāi)害點(diǎn)數(shù)據(jù)通過(guò)野外調(diào)查和基于Google Earth解譯獲取，共計(jì)有崩塌73個(gè)，滑坡207個(gè)，泥石流6個(gè)，分布狀況見(jiàn)圖3。高程、坡度、坡向數(shù)據(jù)基于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)GDEMV3,30m的 DEM 數(shù)據(jù)，工程地質(zhì)巖組來(lái)源于1︰50萬(wàn)地質(zhì)圖資料，斷層線密度來(lái)源于1︰20萬(wàn)地質(zhì)圖資料，地表植被覆蓋信息來(lái)源于30m分辨率的 Landsat8 影像，年均降雨量數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)降雨統(tǒng)計(jì)資料，地震動(dòng)加速度來(lái)自于《中國(guó)地震動(dòng)參數(shù)區(qū)劃圖》(GB18306-2015)，人口密度來(lái)源于Worldpop2020人口數(shù)據(jù)集，土地覆蓋數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)土地覆蓋遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)，道路數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)路網(wǎng)圖。

圖3 研究區(qū)內(nèi)主要地質(zhì)災(zāi)害分布圖

2 地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

2.1 研究方法

當(dāng)前常見(jiàn)的地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法大致可以分為主觀推斷分析方法，如層次分析法；統(tǒng)計(jì)分析模型，如信息量模型、證據(jù)權(quán)模型、確定性系數(shù)方法、判別分析、線性回歸和邏輯回歸等本質(zhì)上都屬于統(tǒng)計(jì)分析；機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、多層感知器模型、決策樹(shù)模型等確定性模型等(胡瑞林等，2013；Chen et al.，2016；楊光等，2019)。由于物理意義明確、操作簡(jiǎn)單，信息量模型在地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究和實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用。但是信息量模型的統(tǒng)計(jì)只反映了特定因子組合對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的影響，忽略了不同因子對(duì)災(zāi)害發(fā)育的差異。層次分析法作為一種基于專家打分的主觀賦權(quán)的方法，能夠反映研究者對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的直觀認(rèn)識(shí)，但是受主觀影響較大，所以經(jīng)常與其他模型相結(jié)合，組成加權(quán)的統(tǒng)計(jì)模型(單博，2014)。

本文采用信息量模型、加權(quán)信息量模型分別進(jìn)行計(jì)算。其中加權(quán)信息量的權(quán)重值是基于層次分析法獲得的。對(duì)同一判斷矩陣進(jìn)行計(jì)算時(shí)，采用不同方法得到的權(quán)重可能具有很大差異，不可靠的計(jì)算方式會(huì)導(dǎo)致最終賦權(quán)不準(zhǔn)確。為得到最終合理可靠的權(quán)重值，本文放棄常規(guī)思路中單一的計(jì)算方法，改為選取和積法、方根法、特征向量法3種權(quán)重計(jì)算方法的平均值作為最終權(quán)重，再賦值到加權(quán)信息量模型中。

2.1.1 信息量模型

信息量法源于信息理論，是一種對(duì)數(shù)化隨機(jī)分布概率以解決度量問(wèn)題的定量統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法。由美國(guó)數(shù)學(xué)家Shannon應(yīng)用概率論知識(shí)和邏輯方法推導(dǎo)出的計(jì)算公式，20世紀(jì)80年代，晏同珍教授首次將信息論引入到滑坡災(zāi)害預(yù)測(cè)研究中，后來(lái)被廣泛應(yīng)用到災(zāi)害評(píng)價(jià)領(lǐng)域(晏同珍等，1989)。其中心思想是基于各影響因子對(duì)地質(zhì)災(zāi)害所貢獻(xiàn)的信息量值，將信息量值反應(yīng)在地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的難易程度。可以定量描述地質(zhì)災(zāi)害的危險(xiǎn)性，一般來(lái)說(shuō)，信息量值越大，地質(zhì)災(zāi)害越容易發(fā)生。具體計(jì)算公式如下：

(1)

式中：IAj→B為對(duì)應(yīng)因素A、j狀態(tài)(或區(qū)間)下地質(zhì)災(zāi)害B發(fā)生的信息量；Nj為對(duì)應(yīng)因素A、j狀態(tài)(或區(qū)間)下地質(zhì)災(zāi)害分布的單元數(shù)；N為調(diào)查區(qū)已知有地質(zhì)災(zāi)害分布的單元總數(shù)；Sj為對(duì)應(yīng)因素A、j狀態(tài)(或區(qū)間)分布的單元數(shù)；S為調(diào)查區(qū)單元總數(shù)。

2.1.2 加權(quán)信息量模型

常規(guī)信息量模型可以理解為，所有因素在地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育過(guò)程中貢獻(xiàn)值是一樣的，即將所有元素的權(quán)重賦為1，而加權(quán)信息量模型則是根據(jù)客觀事實(shí)，基于專家經(jīng)驗(yàn)，綜合考慮不同影響因子對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生影響程度的差異，采用層次分析法對(duì)信息量值進(jìn)行賦權(quán)，其表達(dá)式如下：

(2)

式中：LHI為危險(xiǎn)性指數(shù)；Weighti為第i個(gè)因子的權(quán)重值；Ii為第i個(gè)因子的信息量值。

層次分析法由美國(guó)學(xué)者Saaty et al.(1983)于20世紀(jì)70年代提出，其基本原理是基于專家經(jīng)驗(yàn)比較兩個(gè)因子間的重要程度，用數(shù)字 1～9 及其倒數(shù)作為標(biāo)度，如表2所示，構(gòu)建判斷矩陣，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定性和定量分析，從而確定不同評(píng)價(jià)因子的權(quán)重。

表2 判斷矩陣 1～9 級(jí)標(biāo)度取值含義

一般情況下，可采用的權(quán)重計(jì)算方法包括：和積法、方根法以及特征向量法。

(1)和積法

a.對(duì)判斷矩陣A的列向量進(jìn)行歸一化處理，得：

(3)

(4)

(5)

d.計(jì)算最大特征值

(6)

(2)方根法

a.對(duì)判斷矩陣A的行向量進(jìn)行相乘，得：

(7)

b.對(duì)向量，Wi進(jìn)行開(kāi)方處理，得：

(8)

(9)

d.計(jì)算最大特征值

(10)

(3)特征向量法

Aw=λmaxw

(11)

w為判斷矩陣A的最大特征根λmax所對(duì)應(yīng)的特征向量。

為避免其他因素對(duì)結(jié)果產(chǎn)生干擾，保證判斷矩陣的準(zhǔn)確度，通常情況下，用一致性指標(biāo)CI的值對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)n>3時(shí)，引入一致性指數(shù)RI，RI指標(biāo)取值如表3所示，一般要求CR<0.1，才能表示判斷矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn)(劉麗娜等，2014)。

表3 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI取值表

(12)

(13)

式中：λmax為判斷矩陣的最大特征值；n為判斷矩陣的階數(shù)。

2.2 評(píng)價(jià)因子的選取及分級(jí)

地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育受自身地質(zhì)條件和外界環(huán)境因子共同控制和影響。前人研究表明，滑坡災(zāi)害的發(fā)育主要受地形地貌、基礎(chǔ)地質(zhì)、水文環(huán)境、植被覆蓋、降雨、地震和人類工程活動(dòng)等多種因素的影響(Guo et al.，2015；王世寶等，2022)。根據(jù)獲取的資料，參考當(dāng)前被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中的因子，選取高程、坡度、坡向、植被歸一化指數(shù)(NDVI)、距庫(kù)區(qū)的距離、斷裂帶密度、工程地質(zhì)巖組、年均降雨量和地震動(dòng)加速度9個(gè)影響因子構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。結(jié)合研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育特征，對(duì)選取的地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)因子進(jìn)行了子類劃分，各評(píng)價(jià)因子的子類劃分結(jié)果見(jiàn)圖4。

2.3 信息量值計(jì)算及權(quán)重的確定

根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害的解譯結(jié)果和野外調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)各評(píng)價(jià)因子子類的信息量值進(jìn)行了計(jì)算，其計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 影響因子分級(jí)及信息量值

由表4可知，在<4500m的海拔區(qū)域范圍內(nèi)，人類活動(dòng)密集，受人類對(duì)自然環(huán)境改造的影響，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育，>4500m以上區(qū)域主要為高原夷平面，冰川、冰磧物分布區(qū)，不利于地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育。坡度在20°～40°時(shí)，災(zāi)害發(fā)育面積較大，在這個(gè)范圍之外，要么坡度太陡發(fā)育冰川，要么地勢(shì)平緩不具備災(zāi)害發(fā)育的勢(shì)能。E/W和NE/SW坡向滑坡最發(fā)育，與構(gòu)造行跡和瀾滄江的總體流向一致，SE和S坡由于日照充分和土壤水分低，地質(zhì)災(zāi)害不發(fā)育。植被覆蓋度低的區(qū)域多為高海拔地區(qū)，長(zhǎng)年凍土，植被覆蓋度高的地區(qū)為下游河谷平原區(qū)，均不利于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育。地質(zhì)災(zāi)害主要發(fā)育在較軟弱巖組和堅(jiān)硬巖組，較軟弱巖組主要是侏羅-白堊的“紅層”泥巖、砂巖，有利于滑坡的發(fā)育。災(zāi)害的分布與降水量無(wú)直接的正相關(guān)，在雨量最少的干熱河谷地帶反而是滑坡分布最密集的區(qū)域。斷裂帶密度大的區(qū)域，堅(jiān)硬巖組較為破碎，易發(fā)生崩塌。PGA值在0.20g區(qū)域內(nèi)，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育程度更高。地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育具有顯著的“庫(kù)區(qū)距離效應(yīng)”，與庫(kù)區(qū)距離呈負(fù)相關(guān)，受庫(kù)區(qū)距離的影響最大，因此庫(kù)區(qū)距離因子所占的權(quán)重也最大。

根據(jù)通用的1～9標(biāo)度方法，對(duì)各因子進(jìn)行兩兩比較建立判斷矩陣，進(jìn)行層次排序，分別用和積法、方根法以及特征向量法確定各因子的權(quán)重值，并求三者的平均值，權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表5所示：

表5 不同方法所得權(quán)重值

根據(jù)平均隨機(jī)一致性指標(biāo)取值表，當(dāng)n=9時(shí)，RI值為1.460，根據(jù)式(12)、式(13)對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，如表6所示，可以看出，4種計(jì)算方法所得的CR值均小于 0.1，表明該判別矩陣具有滿意的一致性。

表6 一致性檢驗(yàn)結(jié)果

2.4 評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

將評(píng)價(jià)因子子類的信息量值進(jìn)行疊加，得出單一信息量模型的地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性指數(shù)；將子類信息量值與評(píng)價(jià)因子權(quán)重值代入式(2)，得到加權(quán)信息量模型的危險(xiǎn)性指數(shù)。引入ROC(Receiver Operating characteristic Curve)對(duì)不同方法得到的危險(xiǎn)性指數(shù)圖進(jìn)行準(zhǔn)確性檢驗(yàn)，ROC曲線下的面積即為AUC(Area Under Curve)(Fawcett，2006)，其值在0～1之間，數(shù)值越大，代表預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率越高，當(dāng)AUC值大于0.9時(shí)，則模型具有極高的預(yù)測(cè)精度(高澤民等，2021；文洪等，2021)。

圖5為不同方法得到危險(xiǎn)性指數(shù)的ROC曲線圖，橫坐標(biāo)為研究區(qū)危險(xiǎn)性等級(jí)從高到低的區(qū)域面積累加百分比，縱坐標(biāo)為各危險(xiǎn)性等級(jí)中對(duì)應(yīng)的真實(shí)歷史災(zāi)害面積的累加百分比。經(jīng)計(jì)算單一信息量模型的AUC值為0.860，加權(quán)信息量模型中和積法的AUC值為0.888，方根法的AUC值為0.893，特征向量法的AUC值為0.893，平均值法的AUC值為0.901。5種模型對(duì)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)均具有較好的結(jié)果，但相比于傳統(tǒng)的信息量模型，加權(quán)后的信息量模型評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確，同時(shí)，采用3種權(quán)重計(jì)算方法平均值作為最終權(quán)重的方式，進(jìn)一步提升了預(yù)測(cè)的可信度。

圖5 不同評(píng)價(jià)模型下的ROC曲線

根據(jù)加權(quán)信息量模型得到的危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指數(shù)圖，對(duì)結(jié)果進(jìn)行歸一化，劃分為極高危險(xiǎn)區(qū)(0.75，1]、高危險(xiǎn)區(qū)(0.5，0.75]、中危險(xiǎn)區(qū)(0.25，0.5]和低危險(xiǎn)區(qū)(0，0.5]4類，從圖6可以看出，極高危險(xiǎn)區(qū)和高危險(xiǎn)區(qū)沿瀾滄江干流呈條帶狀分布，其中極高危險(xiǎn)區(qū)主要分布在中游高山峽谷區(qū)，受斷裂帶的影響，小灣和糯扎渡庫(kù)區(qū)的危險(xiǎn)性也極高；高危險(xiǎn)區(qū)主要分布在瀾滄江下游以及大華橋—功果橋水電站段；中危險(xiǎn)區(qū)分布在昌都—黃登段；低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布在黃登—橄欖壩電站遠(yuǎn)離庫(kù)區(qū)的區(qū)域。

圖6 地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)圖

3 地質(zhì)災(zāi)害易損性評(píng)價(jià)

易損性是指承災(zāi)體可能遭受地質(zhì)災(zāi)害破壞的嚴(yán)重程度。易損性評(píng)價(jià)是地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的重要內(nèi)容，目前用于地質(zhì)災(zāi)害易損性評(píng)價(jià)的模型非常多，主要包含定性與定量評(píng)價(jià)兩種。本次評(píng)價(jià)在調(diào)查區(qū)的地質(zhì)環(huán)境特征、受到工程擾動(dòng)的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際情況，選取人口密度(人·km-2)、道路、水電站(距水電站的距離/km)、土地覆蓋類型、單位面積GDP(萬(wàn)·km-2)5個(gè)承災(zāi)體按表5進(jìn)行分級(jí)賦值，分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)及結(jié)果見(jiàn)表7和圖7。

表7 地質(zhì)災(zāi)害易損性評(píng)價(jià)因子分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

圖7 承災(zāi)體易損性分級(jí)結(jié)果

基于層次分析法對(duì)選取的承災(zāi)體構(gòu)造判斷矩陣，確定權(quán)重，定量分析承災(zāi)體的抗災(zāi)能力，權(quán)重值見(jiàn)表8，對(duì)結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，經(jīng)計(jì)算λmax=5.12，CR=0.026<0.1，結(jié)果滿足一致性檢驗(yàn)要求。

表8 易損性評(píng)價(jià)因子判斷矩陣及權(quán)重

對(duì)不同類型承災(zāi)體按式(14)進(jìn)行疊加，根據(jù)自然斷點(diǎn)法將結(jié)果劃分為極高易損區(qū)，高易損區(qū)，中易損區(qū)和低易損區(qū)4類，劃分結(jié)果如圖8所示。

圖8 地質(zhì)災(zāi)害易損性分區(qū)圖

(14)

式中：LVI為易損性指數(shù)；Weighti為承災(zāi)體的權(quán)重值；Xi為各分級(jí)的賦值。

受地形影響，中游高山峽谷段人口分布稀少，經(jīng)濟(jì)條件相對(duì)落后，因此地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生時(shí)，所造成的人民生命財(cái)產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)損失較小，除水電站附近，多為中、低易損區(qū)；下游地勢(shì)平坦，交通、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人口分布密集，故高、極高易損區(qū)分布面積大。

4 地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是指地質(zhì)災(zāi)害產(chǎn)生不良后果的可能性，包括地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生破壞的可能性及其產(chǎn)生的后果(損失)兩個(gè)方面(Varnes，1984)。本文采用如下的通用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型開(kāi)展瀾滄江流域地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)(Varnes，1984；Fell, 1994；蘭恒星等，2021)。

(15)

式中：LRI為地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度；LHI為地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)度；LVI為地質(zhì)災(zāi)害易損度。

采用風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)矩陣(表9)來(lái)描述地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性和承災(zāi)體易損性在不同組合狀態(tài)下的風(fēng)險(xiǎn)性。利用ArcGIS柵格計(jì)算器功能將地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)圖層和承災(zāi)體易損性分區(qū)圖層按式(15)進(jìn)行信息融合，最終完成地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)圖，劃分結(jié)果如圖9所示。

表9 地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性分級(jí)矩陣

圖9 地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性分區(qū)圖

對(duì)風(fēng)險(xiǎn)性分區(qū)面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表10所示，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積為40746.02km2，占全區(qū)總面積55.09%；中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積18306.42km2，占全區(qū)總面積的24.75%；高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積12524.55km2，占全區(qū)總面積的16.93%；極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積2388.34km2；占全區(qū)總面積的3.23%。

表10 地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性分區(qū)說(shuō)明表

5 結(jié) 論

本文針對(duì)瀾滄江流域重大水電工程區(qū)地質(zhì)災(zāi)害擾動(dòng)問(wèn)題，對(duì)信息量模型采用不同的加權(quán)方式，構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)模型，考慮地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生時(shí)造成人員傷亡及經(jīng)濟(jì)損失，構(gòu)建研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易損性評(píng)價(jià)模型，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)劃分，本文的具體研究成果如下：

(1)選用層次分析法3種權(quán)重計(jì)算方法的平均值作為最終權(quán)重對(duì)信息量模型進(jìn)行加權(quán)，提高了模型的準(zhǔn)確度；從危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)圖可以看出，極高危險(xiǎn)區(qū)和高危險(xiǎn)區(qū)沿瀾滄江干流呈條帶狀分布，其中極高危險(xiǎn)區(qū)主要分布在黃登水電站上游水電站庫(kù)區(qū)，受斷裂帶的影響，小灣和糯扎渡庫(kù)區(qū)的危險(xiǎn)性也極高；高危險(xiǎn)區(qū)主要分布在瀾滄江下游以及大華橋、苗尾、功果橋水電站段；中危險(xiǎn)區(qū)分布在托巴上游遠(yuǎn)離庫(kù)區(qū)的區(qū)域；低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布在大華橋、苗尾、功果橋、景洪、橄欖壩、勐松水電遠(yuǎn)離庫(kù)區(qū)的區(qū)域。

(2)選取人口密度、道路、水電站、土地覆蓋類型、GDP 5個(gè)因子基于層次分析法，進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害易損性評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，極高和高易損區(qū)主要分布在水電站附近以及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人口分布密集區(qū)域。

(3)基于地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性和易損性評(píng)價(jià)分區(qū)結(jié)果，采用風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)矩陣對(duì)研究區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行劃分，結(jié)果表示：水電站壩址附近以及約龍、里底、托巴、黃登、大華橋、苗尾、功果橋、小灣、漫灣、大朝山糯扎渡、景洪、橄欖壩、勐松庫(kù)區(qū)均為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)或極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)；中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在側(cè)格、卡貢、班達(dá)、如美、邦多、古學(xué)、曲孜卡、古水和烏弄龍電站庫(kù)區(qū)以及里底、托巴電站遠(yuǎn)離庫(kù)區(qū)的區(qū)域；低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布在遠(yuǎn)離庫(kù)區(qū)的其他區(qū)域。