1、20世纪70年代，以美国加利福尼亚旧金山地区圣马提俄郡的滑坡敏感性图为代表，利用多参数图的加权（或不加权）叠加得到区域滑坡灾害预测图的方法得到大力推广。该方法的优点是克服了使用隐含规则的问题，而且可以充分利用GIS技术，实现从数据获取到分析、管理的自动化；缺点是权重的确定仍保持主观性，模型的推广应用有一定困难。20世纪80年代，受统计回归分析和判别分析在石油运移与矿床预测中应用的启发，Carrara.A（1983）将多元统计分析预测方法引用到区域滑坡空间预测中，并在世界各国得到迅速发展与推广2。Haruyama.H & Kawakami.H（1984）利用数学统计理论对日本活火山地区降雨引起的
2、滑坡灾害进行了危险度评价3。殷坤龙等（1987）利用二态变量的多元回归模型对汉江河谷安康、旬阳河段进行了滑坡空间预测4。Baeza.C&Corominas.J（1996）利用统计判别分析模型进行了浅层滑坡敏感性评估5。Carrara.A、Cardinali.M&Guzzetti.F等（1992）将统计模型与GIS结合，应用于意大利中部某小型汇水盆地的滑坡危险性评估6。另外，模糊数学方法也是目前地质灾害空间预测研究中应用较为广泛的方法之一。20世纪90年代以来，随着计算机技术和信息科学的高速发展，以处理和分析地理空间数据为主要特点，满足模型计算要求，具有属性数据库与图形库动态联接和导入导出功能的
3、地理信息系统（GIS）技术得到了空前发展，GIS技术与地质灾害空间预测数学模型方法的结合成为地质灾害研究的热点领域。P.Aleotti, P.Baldelli, G.Polloni.et.al（2000）采用GIS技术对意大利北部阿尔卑斯山前缘的Piedmont地区的滑坡、洪水、雪崩、山谷口堆积等灾害的危险性及总的风险进行了区划性制图研究。利用滑坡调查的分布资料和有关地质因素，构造滑坡敏感性指标来反映滑坡灾害的危险性7。MMichael-leiba等（2000）在澳大利亚的一项城市发展规划项目的斜坡地质灾害研究中，把斜坡灾害的危险性、易损性、风险评价作为一体，以GIS技术为平台，分别采用平面和
4、三维评价系统，对Cairns地区进行了斜坡地质灾害的危险性和风险区划研究8。A.L.Ragozin（2000）从理论上研究了滑坡灾害风险评价中的危险性、易损性和风险性。提出了考虑危险性评估目标有效期限在内的单个滑坡灾害危险性指标，并用其主要控制因素的概率乘积表示；对于区域性滑坡灾害评估，提出了利用给定地区的面积、滑坡发生面积、滑坡数量和时间之间的关系建立的定量模型开展研究9。2000年，美国地质调查局制定了美国国家滑坡灾害减灾战略10。2001年，刘传正发表了区域地质灾害调查评价与监测预警新思维，初步提出了包括“发育度”、“危险度”和“危害度”概念的递进分析思路11。总结起来，已有的研究在数学
5、模型和技术方法方面探索较多，但对区域地质灾害研究的目的性和逻辑层次性认识不足，从而在一定程度上制约了发展与应用。回顾历史，本领域的研究一方面起源于土地开发利用的风险评估或保险业的需要，导致物理意义不明确；另一方面是区域工程地质学的延伸，表现为基于地质学的探索较多，而应用于社会经济层面又非常薄弱。因此，必须基于地质环境可持续开发利用的理念，基于全社会参与减灾的理念，重新架构区域地质灾害空间评价和预警分析的理论方法体系。2 基本问题与概念体系2.1 基本问题 为了架构区域地质灾害研究的理论体系，首先分析需要研究解决的基本问题。问题1 回答地质灾害发育状况研究一个地区的地质灾害发育状况，对地质灾害发
6、育历史与现状用一个指标来反映，现状评价明确反映一个地区地质灾害发生的种类、数量、灾害体面积和体积的分布比例等，给地区经济社会开发的相关者提供一个背景值。问题2 回答孕育地质灾害的地质环境特征对一个地区地质灾害发生的地质环境要素组合特征给予清楚表达，也即反映地质灾害发生的内在原因，地质灾害发生的潜在条件组合或潜能（潜势）包括地形地貌特征（高程、高差和斜坡坡度），地质体成分、结构、区域地壳动力背景、地质构造活动性、植被类型与覆盖度等因素，如平原地区一般不会发生滑坡和崩塌，而山区则不会发生地面沉降，即指上述的内在规定性。 地质灾害发育现状也是反映未来发生灾害的基础条件之一，因为已发生灾害的地段，既是
7、灾害势能在一定时期内释放的地点，同时也是容易诱发新灾害的脆弱地区，常常表现为地质灾害的周期性暴发地点。问题3 回答某种诱发因素作用下地质灾害发生的可能程度明确一个地区地质灾害发育现状及基本地质环境要素组合特征的前提下，需要知道的是在什么突发因素下会暴发大规模地质灾害。大气降雨、地震和各种方式的人类活动等都是地质灾害的诱发因素，因此，需要回答在何时何地何因素作用下，一个地区地质灾害发生的可能性大小，即危险性大小，作为对该地区进行空间预警的依据指标，实现对整个地区的地质灾害大小的明确预警。如果预知一个地区突发因素大小及其持续时间，则不仅可以预警一个地区的地质灾害的发生空间，同时也可以预报一个地区地
8、质灾害发生的时间范围，即实现时间预警。问题4 回答地质灾害发生后造成的危害程度地质灾害具有自然和社会的双重属性。自然属性是指它是地壳表层动力作用的反映，是不以人的意志为转移的必然事件，是一种自然现象，是地球演化的表现形式之一。社会属性是指地质灾害的成生与人类社会密切相关，一个方面它给人类生活带来危害，另一方面，人类又参与到地质灾害成生过程之中，会主动减轻地质灾害或有意无意间加剧地质灾害。因此，必须回答地质灾害对人类、财产、工程设施和生存环境等的危害程度，回答诸如低危险区的小型灾害事件在人类社会经济活动发达地区可能表现为高危害性，而高危险区的大型灾害事件发生在无人区或人烟稀少的地区则表现为低危害
9、性的具体程度或量值。 总之，回答上述问题是一个调查研究现状探索内因分析外因确定结果（危害性）的研究过程，是为提出防灾对策的渐进的认识研究过程，危险性的量化评价可用于空间评价预警和时间预警，而危害性评价可以作为防灾减灾的决策依据1217。2.2 概念体系针对区域地质灾害调查研究的基本问题，本项研究提出用“发育度”描述现状；“潜势度”描述地质环境要素组合；“危险度”描述一种或多种突发因素参与下地质灾害发生的可能程度；“危害度”描述某种“危险度”的地质灾害对一个地区造成的危害程度。四者共同构成区域地质灾害递进分析的理论概念体系。概念1 地质灾害“发育度”反映一个地区地质灾害的发育程度，是已发生地质灾
10、害的空间数量分布、面积分布和体积分布的综合表现。概念2 地质灾害“潜势度”是区域地质灾害孕育成生的条件组合或潜在能力的评价指标，代表着一个地区地质环境的特征，是反映地质灾害成生内因的一种综合表达。概念3 地质灾害“危险度”反映一个地区在一定时间内因某种诱发因素作用（自然或人为因素）导致地质灾害发生的可能性大小的量化表达，即地质灾害预警等级的量化表达。概念4 地质灾害“危害度”这个概念把地质灾害发生过程及其结局对地质环境和人类社会的危害联系起来，是地质灾害空间自然属性和社会属性的综合表现，用以确定一个地区是否应进行地质灾害防治以及进行何等程度的防治，也反映了一个地区社会经济活动的易损性和综合抗灾
11、能力，从而为制订科学的防灾规划提供依据，也作为确定预警等级和启动政府社会减灾应急反应机制的依据。3 研究框架区域地质灾害“发育度”、“潜势度”、“危险度”和“危害度”等“四度”分层次递进分析在理论上解决了地质灾害空间预警与时间预警的工作程序，也探索建立了方法体系，整个过程形成“四度”分析的学术思想和工作方法（图1）。图1 地质灾害调查与评价预警递进分析程序图Fig.1 Working procedure of regional geo-hazards survey assessing and early warning analysis3.1 调查开展区域地质灾害综合调查，根据防灾减灾目的，实
12、地调查的主要灾种包括崩塌、危岩体、滑坡、变形斜坡（不稳定斜坡）、泥石流、地面塌陷、地裂缝和地面沉降等。某灾种调查的重点是斜坡的地层岩性、坡体结构、结构面组合特征、可能构成崩塌或危岩体的边界条件、坡体异常情况，可能的影响因素如降雨。人类工程活动等，附近人口、经济状况等，判断斜坡发生崩塌，或转化为滑坡、泥石流灾害的危险性及可能的影响范围。为满足地质灾害空间信息系统建设的需要，调查过程中应按统一的技术要求或数据格式填写登录调查表。3.2 信息系统根据调查结果，编制集成基于GIS的区域地质灾害信息系统，主要内容包括：区域地质灾害空间数据库；区域地质灾害分灾种图形库；区域数字化地形图；工程地质岩组图层；
13、地质构造形迹图层；斜坡类型要素图层；地质灾害点空间分布图层；特征时段降雨量等值线图层；地震区划烈度或地震动参数等值线图层；人类工程活动方式、强度图层；。3.3 因子分析全面统计分析区域地质灾害的分布特征，分别研究地质灾害分布与地质环境和诱发因素的关系，如地质灾害分布与地形（高程、坡度）、水系、植被、工程地质岩组、地质构造形迹、斜坡类型、降雨量分布和地震活动等的统计关系，为筛选提取地质灾害评价因子、进行因子分级和赋值，确定各因子的影响程度（权值）提供依据。本项研究提出并采用分别建立特征指标发育因子、基础因子和响应因子（即发育因子）、诱发因子和易损因子等作为计算因子实现“四度”表达。3.4 研究方
14、法（1）建立地质灾害发育因子、基础因子、响应因子、诱发因子和易损因子体系；（2）创建“发育度”、“潜势度”、“危险度”和“危害度”等“四度”概念模型和数学模型；（3）分别计算区域地质灾害“发育度”、“潜势度”、“危险度”和“危害度”分布；（4）编制了研究区的“四度”区划图，并分区评价；（5）提供区域地质灾害防治对策和综合预警或单因素预警理论方法与应用示范。3.5 预警区划方法基于地质环境空间分析的地质灾害时空预警“四度”分析方法采用从低到高的区划方法。从低到高的方法是一种先分析再综合的工作方式，一般是按某一尺度选定一系列评价单元（方格、行政区或自然搜索），对各单元按同一套因子定量（量化）计算，
15、把计算结果数值接近的的单元合并同类项，即图斑合并方法传统聚类方法，基于空间邻接系数的聚类方法等。重复这种方法，直至达到工作目的。工作过程中注意不同级别的分区要采用不同的因子系列，并尽可能用量化指标表达。本项研究采用从低到高的方法，即图斑合并的方法，根据区域地质灾害“发育度”、“潜势度”、“危险度”和“危害度”等的单元计算结果，按照一定规则合并相邻的同级别或接近同级别的单元，形成相应的区划图。4 地质灾害“发育度”地质灾害“发育度”是指某地区在目前地质环境及人文环境共同作用下地质灾害的发育程度，具体指地质灾害的空间发生频率、面积和体积分布几率的综合表现程度，单纯采用三者中的任何一个都不足以反映实
16、际。因此“发育度”（F）是代表区域灾害频率（f）、面积（S）和体积（V）等特征的函数，表示为：Ff（f，s，v） （1）为了建立反映实际情况的地质灾害“发育度”计算模型，首先对上述三方面指标进行无量纲化处理，或归一划处理。（1）地质灾害频率比设第i单元内灾害频率为fi，单元面积为Si，单元内灾害的频率密度fi；整个研究区面积为S，灾害总数为f，总频率密度为f，则：第i单元灾害频数比 Rfifi/f 其中，fi = fi/Si； f=f/S （2）地质灾害面积模数比设第i单元内灾害体分布面积为ssi，单元面积为Si，i单元内灾害的面积模数si；整个研究区面积为S，灾害点总面积为s，总面积模数为s
17、，则：第i单元面积模数比 Rsisi/s 其中，si = si/Si； s=s/S （3）地质灾害体积模数比设第i单元内灾害点总体积为vi，单元面积为Si，i单元内灾害的体积模数vi；整个研究区总面积为S，灾害点总体积为v，总体积模数v，则：第i单元体积模数比Rvi Rvivi/v 其中，vi = vi/Si； v = v/S 因此，式（1）变为：Fif（Rfi，Rsi，Rvi） （2）式中，Rfi，Rsi和Rvi统称“发育因子”。结合大量的实践和三峡库区地质灾害综合研究，可以建立一般公式（3）。Fi （3）式中，Fi第i单元的灾害发育度；Rfi第i单元的灾害频数比；Rsi第i单元的灾害面积模
18、数比；Rvi第i单元的灾害体积模数比；修正指数，一般取1.52.0。这个公式不但可以描述研究区的地质灾害发育现状，同时对具体地段的发育状况与整个地区的比较也可以给出明确概念。统计发现，三峡库区9309个2.5km2.5km网格中有6317个网格没有灾害点，表明三峡库区有近68%的面积上目前没有灾害，这显然是不符合实际的，是调查遗漏或过于针对“以人为本”所致，从而出现调查“盲区”或“空区”。为了弥补“盲区”的缺陷，对公式（3）进行了修正。考虑到一个地区灾害点数造成的危害远高于面积和体积，综合考虑三者作用时增加了修正系数。公式（3）适用于空间三维展布的地质灾害类型，对于空间二维分布的线状地质灾害，
19、如地裂缝，模型表达形式可写成：FififIi+LiLIi+WiWIi （4）式中，fIi 单元内地裂缝发育条数指数；fi单元内发育条数密度（单位面积上发育条数，条/km2）与整个评价区发育条数密度之比；LIi单元内地裂缝长度指数；Li单元内地裂缝长度密度（单位面积上长度，m/km2）与评价区对应值之比；WIi单元内地裂缝宽度指数；Wi单元内单位面积上地裂缝宽度与评价区地裂缝平均宽度之比。5 地质灾害“潜势度”地质灾害“潜势度”是指某一地区在没有任何降雨、地震和人类活动等诱发因素影响下地质环境孕育地质灾害的潜在能力。“潜势度”是各类地质灾害趋势预测的基础，可为地质灾害单因素预警或综合预警提供基础
20、指标，具体量值是通过地质灾害基础因子与响应因子计算实现的。计算公式可写成：Q=（q1，q2，q3， ，qn） （5）式中，q1，q2，q3， ，qn是反映地质灾害潜势的因素值。如采用综合指数模型，（5）式可写成： （6）1，2，m； 1，2，n式中，第单元的“潜势度”指数；j评价因子；第j评价因子在第i评价单元的赋值；第j个评价因子的权重；m评价单元数；n评价因子数。此时，地质环境要素组合为基础因子，而地质灾害的频数比、面积模数比和体积模数比作为地质灾害发生潜势的一种响应，也是基础因子的组成部分，反映地质环境的脆弱性，是地质灾害发生潜能的一种响应，所以把“发育因子”也称“响应因子”。因子选取与
21、分级是否合理将关系到“潜势度”计算分区的准确性，合理的因子选择有利于把握研究区的潜在发展趋势，不合理的选择势必导致错误的结果，并同时影响后续的计算正确性。合理性主要表现在因子与灾害之间关联性好，因子全面，各因子相互独立，且在研究区有不同层次等级。根据地质灾害因子分析，选取基础因子（地形地貌、植被、岩组、构造）和响应因子（即发育因子，包括灾害频数比、面积模数比、体积模数比）作为地质灾害“潜势度”的判别因子。根据需要和资料详细程度可提取出二级因子（表1）。表1 区域地质灾害基础因子与响应因子体系Tab.1 The basic and respondent elements on regional
22、geo-hazards判别因子判别指标权重类一级因子二级因子单位基础因子地形地貌高程m根据因子分析确定，一般分为五级。 根据研究地区的实际和专家经验确定，或根据一定数学模型计算比较得出。赋值山坡坡度斜坡类型代号沟谷密度km植被盖度%岩组岩组类型地质构造发育程度响应因子灾害频数比灾害面积模数比灾害体积模数比判别因子一般分为5级。各指标量值的赋值主要以调查资料的统计分析为基础，综合分析地质灾害与基础因子和响应因子的关系后对其进行分级。根据本区各因子与灾害分布的关系程度研究和专家经验确定各因子权重，最终形成潜势度判别因子指标量值及权重表。6 地质灾害“危险度”地质灾害“危险度”是指一定时间内某空间区
23、域在某种诱发因素作用下发生地质灾害的可能性，是在潜势度分析基础上迭加诱发因子进行的，其数学模型与“潜势度”计算模型必须一致。如同样采用综合指数模型，则： （7） 1，2，p单元的“危险度”指数；p评价因子数。地质灾害“危险度”判别因子选取原则是，从地质环境的角度出发，既要充分考虑地质灾害发生形成的内在基本因素（地形地貌、岩组、地址构造、植被），又要兼顾诱发其发生的外部因素，通常指降雨、人类工程活动、地震烈度等。根据研究区内地质灾害调查的实际资料及已有的工作经验，“危险度”计算需要的判别因子分为三大类：基础因子、响应因子和诱发因子（表1，表2）。诱发因子的赋值依据是，根据研究区的地质灾害发生历史
24、，特别是统计分析不同地段不同诱发因素的临界值范围。赋值范围也分为5级，最高值为5，最小值取1。如遇多个诱发因子参与计算，权值根据诱发因素的相对重要性确定。当得到一个地区的诱发因子预报数值时，计算出的地质灾害“危险度”可以作为预警指标使用。表2 地质灾害诱发因子体系Tab.2 The induced elements on regional geo-hazards诱发因子降雨量1日最大mm3日最大7日最大年均降雨量地震活动地震烈度度地震动参数cm/s2人类活动方式强度7 地质灾害“危害度”地质灾害“危害度”指地质灾害发生后对其影响区内各类承灾体的伤害或财产破坏损失程度，它是地质灾害社会属性的表现
25、形式。重点考虑地质灾害的强度与受灾区人类生命财产的易损性，并用量化指标表示，表达为：RR（r1，r2，r3， ，rn） （8）式中，r1，r2，r3， ，rn是反映地质灾害各项危害的因素值。区域地质灾害“危害度”与“危险度”、承灾体的易损性密切相关。研究表明，承灾体易损性是一个难以确定的变量，它不仅与承灾体类型、结构功能等有关，而且与其所处的空间位置（离灾害体远近、灾害体的不同部位）有很大关系。总体上，地质灾害对社会造成的破坏表现为人员伤亡、价值损失以及无法用货币衡量的环境破坏效应。“危害度”单元评价模型一般写成： （9）单元危害度；单元危险度；单元承灾体易损性指数；Vi表示各类承灾体（共n类
26、）的易损性指标；为各自对应的权重。本项研究选取的易损因子为人口密度、财产、工程设施和生态环境（表3）。表3 地质灾害易损因子体系Tab.3 The vulnerability elements on regional geo-hazards判别指标易损因子人口密度人/km2根据研究地区的实际分为五级。根据研究地区的实际确定。财产元/km2工程设施生态环境承灾体易损性因子选取比较困难：（1）承灾体自身分类复杂，目前没有统一的分类标准，灾害评价中承灾体的性质难以确定；（2）承灾体易损性不仅与承灾体自身结构、功能有关，而且与地质灾害的种类、强度和空间位置密切相关；（3）承灾体价值的普查是困难的，很难制定统一的承灾体易损性评价分级标准。实际计算“危害度”时常常很困难，主要是很难得到比较准确的数据。三峡库区地质灾害“危害度”研究就仅考虑人口密度，没有进行权重的运算，而是根据人口密度的判别指标量值从小到大分别乘以赋值的1/10。8 结语区域地质灾害评价预警递进分析理论与方法（AMFP）萌芽于1999年底，当时本文第一作者刚刚被授权担任第一批中国国土资源大调查计划实
