GIS空间分析法在国外某水电站工程地质灾害调查中的应用

彭森良

(中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司地质分院,昆明 650011)

GIS空间分析法在国外某水电站工程地质灾害调查中的应用

彭森良

(中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司地质分院,昆明 650011)

使用便携式GPS导航技术，建立样本数据。通过分析空间数据样本，获得库区地质灾害各诱发因子的敏感性系数，并使用GIS空间分析法开展库区地质灾害危险性预测。最后通过专家判译法，完成该区地质灾害调查。在地质资料相对匮乏的工作区，该方法能提高工作效率，节约成本，避免重复和遗漏，使成果更全面、系统和合理。

地质灾害；危险性预测； GPS导航；GIS空间分析；专家判译

1 前言

随着国内水电市场的逐步萎缩，越来越多的水电工程勘测设计单位投入到国际水电工程规划设计工作中。国外水电工程区普遍存在地质资料匮乏、现场政治、气候、交通、卫生等条件差等现象，不利于野外大范围工程地质调查工作的开展，甚至有部分区域人力难以企及。

某水电站位于东南亚，装机300 MW，混凝土重力坝高约70 m，库容约1×108m3，库长约15 km。库区属典型热带雨林气候，除近坝库段1.5 km范围，人迹罕至，交通及卫生条件极差，现场地质调查工作难以开展。因此，需要探索创新工作模式，力求在有限的野外工作条件下，合理投入资源开展现场地质调查工作，而后通过室内计算机技术半定量分析完善工作成果。

该工作模式的总体思路是尽可能多的考虑影响地质灾害发育的各种因素，通过野外收集的地质灾害体样本，借助SPSS软件强大的样本分析功能， 分析各影响因素的敏感性，建立地质灾害危险性预测公式，最终结合专家判译，利用GIS空间分析法完成研究区地质灾害调查工作，以满足设计要求。

2 野外地质灾害调查

2.1 便携式GPS导航技术应用

为保证野外地质调查的精度，摒弃了纸质地质图现场定点的传统方法，采用Andriod操作系统下的GPS导航软件开展野外地质调查工作。

该方法所用设备为普通移动手机，方便携带且具备以下优点：

(1) 水平向精度一般可控制在3 m以内。

(2) 可记录航迹，包括调查线路，地质灾害体周界、高程等信息。

(3) 可现场实测地质灾害体地形横、纵剖面。

(4) 可记录地质点文本、照片、音频及视频等信息。

(5) 中文操作界面，简单实用，便于推广。

(6) 可下载在线卫星影像地图，亦可将离线区域地质图、实测地形图等配准后在现场作为导航基准地图。

该软件的操作界面如图1所示。

2.2 野外地质灾害调查

野外地质灾害调查主要工作内容如下：

(1) 收集区域地质背景信息，主要包括地形地貌、地层岩性、区域地质构造、水文地质条件、植被覆盖情况及人类工程活动等信息。

(2) 有条件的情况下，需利用GPS导航软件开展实地几何要素的测量，包括其周界、分布高程，纵横剖面等信息。

(3) 利用GPS导航软件对典型地质点记录其地形概况、岩性、构造、水文地质特征及植被覆盖等情况，记录方式可以选择文本、照片、音频及视频等方式。

(4) 对每个地质灾害点尽可能多的记录影响其发育的通用指标体系内的各种影响因素等。

(5) 调查结束后，按照规定格式编制各地质灾害点的信息表格，以便下一阶段的录入工作。

3 样本分析

3.1 库区地质灾害影响评价指标体系

地质灾害危险性的判定，主要依据潜在不稳定地质体在受多种因素影响下发生地质灾害的危险程度。通常情况下对地质灾害体稳定性的影响因素包括地质背景条件、地形地貌特征、各种动力作用(包括降雨、地震等)以及人类工程活动等因素。研究这些因素在地质灾害体稳定性中所起的作用，分析其与地质体失稳之间关系，进而建立稳定性指标体系，最后采用合适的评价模型进行地质灾害体稳定性空间预测。

通常的地质灾害主要影响因素共分为2类，一类是考虑基础地质地理背景影响因素，另外一类是考虑灾害发生的诱发因素。为进一步对研究区地质灾害危害性进行预测，图2中同时列出了危害评价所需受灾体指标，主要包括居民点和耕地。

库区汇水面积不大，气候条件、人类活动迹象及地震活动程度等情况较为一致，因此，将已查明各堆积体坡度(a)、高差(b)、岩性(c)、斜坡结构(d)、构造(e)、岩体完整性(f)、卸荷(g)、岩体渗透性(h)、及植被覆盖率(i)等9个一级影响因子作为SPSS样本分析工具的数据库，输入后选用Logistic回归分析法开展样本分析工作，得出各一级影响因子的敏感性。其计算公式如式1所示：

V=Aa+Bb+Cc+Dd+Ee+Ff+Gg+Hh+Ii

(1)

其中，V为某一单元的地质灾害危险性预测值;A～I为对应一级影响因子下的敏感性系数，A+B+C+D+E+F+G+H+I=1。

各一级影响因子下含二级影响因子，对应公式如式2所示：

a=A1a1+A2a2+A3a3+A4a4+A5a5+A6a6

(2)

式中A1～A6为对应二级因子下的敏感性系数，其中，A1+A2+A3+A4+A5+A6=1。

(1) 坡度：包括平坦(0～10°)、缓坡(10°～15°)、斜坡(15°～20°)、陡坡(20°～30°)、急坡(30°～45°)及急陡坡(45°～90°)等6个二级因子(a1～a6)。

(2) 高差：分为0～20 m、20 m～40 m、40 m～60 m、60 m～80 m、80 m～100 m及大于100 m等6个二级因子(b1～b6)。

(3) 岩性：包括千枚岩、粉砂岩、玄武岩、流纹岩、坡崩积层、残积层及冲积层共7类二级因子(c1～c7)。

(4) 斜坡结构：分为顺向坡、横向坡及斜向破共3类二级因子(d1～d6)。

(5) 构造发育情况：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ共5级结构面及无构造发育等6个二级因子(e1～e6)。

(6) 岩体完整性：包括完整、较完整、完整性差、破碎及较破碎等5个二级因子(f1～f5)。

(7) 岩体卸荷发育情况：包括强卸荷、弱卸荷及深卸荷等3个二级因子(g1～g3)。

(8) 岩体渗透性：包括极强透水、强透水、中等透水、弱透水、微透水及极微透水等6个二级因子(h1～h6)。

(9) 植被覆盖率：分为20%、20%～40%、40%～60%、60%～80%及80%～100%等5个二级因子(i1～i5)。

3.2 样本分析应用软件

SPSS软件统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。该软件分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取Excel及dbf数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法。最新的21.0版采用DAA(Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统)，全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告。

3.3 样本分析

现场共收集到地质灾害点6个数据，均为复合堆积体。各堆积体主要参数如表1所示。

本工程因样本数量偏少，部分二级影响因子敏感性系数需利用专家判译结合经验给定。此外，因样本成分复杂，经初次样本分析，相关性难以达到要求，后将样本分为土质边坡和岩质边坡两类分别展开分析，得到地质灾害危险性预测公式如下所示：

(1) 对于土质边坡，坡度、成因、构造、透水性具有较强的敏感性，其预测公式见式(3)：

V= 0.20a+0.02b+0.23c+0.01d+0.25e+0f+0g+0.23h+0.06i

(3)

(2) 对于岩质边坡，坡度、岩性、斜坡结构、构造、岩体完整性、卸荷及岩体透水性有较强的敏感性，其预测公式见式(4)：

V= 0.08a+0.01b+0.26c+0.25d+0.05e+0.13f+0.14g+0.05h+0.03i

(4)

4 地质灾害危险性预测

利用ArcGIS空间分析模块，分别按照式(3)及式(4)进行叠加分析，从而得到研究区地质灾害危险性预测等值线图。

在此基础上，利用Skyline软件操作平台，与地质专家共享数据信息，通过专家判译复核修正工作成果，从而对库区地质灾害危险性进行最终预测，并将成果建立数据库，见图4。该成果作为本阶段地质调查成果的同时，可为下阶段地质调查工作起指导作用。

5 结论及展望

目前，利用野外GPS导航技术+室内GIS空间分析法完成乏信息、乏工作条件区域的地质调查工作的模式已应用到若干东南亚水电站工程大范围地质灾害调查工作中，相对于传统工作模式，其提高了工作精度和效率的同时，一定程度上避免了各种不利因素的干扰，节约了工作成本，可避免传统调查方法的重复和遗漏等，工作成果数据库展示内容直观、全面、系统性强，值得进一步探索和实践。

工程实践过程中，该模式最终效果受样本的数量及可靠性的影响较大，专家判译过程中需充分结合已有样本做出进一步分析。因此，为了充分发挥本工作模式的优势，在工程实践中应结合地质工作经验对样本分析理论充分理解，并把握好分析样本的遴选过程。

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APPLYING GIS SPATIAL ANALYSIS IN INVESTIGATING GEO-HAZARDS AT A HYDROPOWER STATION OVERSEAS

PENG Seng-liang

(Geo-branch of Powerchina’ Kunming Engineering Corporation Limited, Kunming 650011,China)

The sample data are obtained with the portable GPS navigation technology. And Sensitivity coefficients for the inducing factors at the reservoir are obtained by analyzing the data. GIS Spatial Analysis is used to predict risks of the geo-hazards at the reservoir. And the investigation is completed by Expert method finally. These methods are suitable for work areas lacking geo-data, raising work efficiency, reducing costs and avoiding duplication and omission, with more comprehensive, systematic and rational results.

geo-hazard; risk prediction; GPS navigation; GIS Spatial Analysis; Expert Method

1006-4362(2015)02-0100-05

2014-11-12改回日期：2015-02-17

P642;TP79

A

彭森良(1984- )，男，内蒙古敖汉旗人，硕士，主要研究方向：水电水利工程地质勘察及3S集成技术应用。