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中图分类号 U456.33 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2008)04-0028-07
地面沉降是在自然和人为因素作用下，由于地壳表层土体压缩而导致区域性地面标高降低的 一种缓变性地质灾害，是一种不可补偿的永久性环境和资源损失，是地质环境系统破坏所导 致的恶果［1］。国内外对地面沉降的研究主要集中在成因分析、监测方法、经济损 失评估、时空分布、预测、危害及防治对策等领域［2～7］。有些学者对地面沉降危 险性分级标准进行了探讨［8～9］；部分学者采用模糊数学层次分析法和相应的指标 体系对广州市地面沉降危险性进行了评价［10］；Ki-Dong Kim等运用GIS技术［ 11］评估了废弃地下煤矿的地面沉降危害性；魏风华［12］进行了河北省唐山市地 面沉降危险性区划和地面沉降物质财富风险区划研究。然而，地面沉降灾害风险评估与区划 尚无成熟先例。地面沉降灾害风险是地面沉降对人类社会及其生存环境所造成危害或不利影 响的可能性及不确定性的描述。为了对地面沉降灾害风险进行有效管理，减小损失发生的影 响，必须进行地面沉降灾害风险评估与区划。天津市是我国地面沉降比较严重的区域之一， 地面沉降给天津市造成了多方面的危害，如建筑物下沉变形、开裂乃至破坏；市政给排水管 线的破坏；海水倒灌造成的地下水质破坏；地面标高损失，风暴潮灾害加剧；河流泄洪能力 的丧失；土壤的盐渍化等。研究区人口密集、经济发达，地面沉降严重，并具备比较完整的 监测数据。因此，选择该区域进行地面沉降灾害风险评估与区划具有较大的理论与实践 意义。
1 研究区概况
天津市位于九河下梢，渤海湾西岸。整个天津和邻近地区处于华北断块盘地的东北部，从构 造分区上看西部为沧东隆起的一部分，东部则包括了黄骅凹陷的一大部分，由古近纪以前的 沉积岩层和古老的结晶基底，组成了本区的地质构造基础，长期以来缓慢下降，沉积了巨厚 的松散沉积物。
研究区包括天津市和平、河东、河西、南开、河北和红桥市内六区，以及东丽、西青、津南 和北辰四区，总面积2 054.01km2(见图1)。2005年底，总人口518.96万人 ，地区生产总值760.30亿元［13］。
随着社会经济的快速发展，由于过量开采地下流体资源，地面沉降已经成为研究区最为严重 的灾害之一，该区域1985-2005年累计地面沉降量最大达2.93m；累计地面沉降量超过1 000mm 的面积达623.88km2，占总面积的
30.37%；1985-2005年平均地面沉降速率为29.99mm 天津市控制地面沉降工作办公室.1986-2006天津市地面沉降年报。。
2 研究方法
2.1 自然灾害风险指数法
自然灾害系指自然变异超过一定的程度，对人类和社会经济造成损失的事件。自然灾害风险 指未来若干年内可能达到的灾害程度及其发生的可能性。自然灾害风险评估（Risk Assessm ent of Natural Disaster）是指通过风险分析的手段或观察外表法，对尚未发生的自然灾 害之致灾因子强度、潜在受灾程度,进行评定和估计，是风险分析技术在自然灾害学中的应 用［14］。
胡蓓蓓等：天津市区及近郊区地面沉降灾害风险评估与区划中国人口•资源与环境 2008年 第4期[HT] 一定区域自然灾害风险是由自然灾害危险性(hazard)、承灾体的易损性(vulnerability)两 个因素相互综合作用而形成的［15］。近年来，一些学者认为防灾减灾能力(emergen cy response & recovery capability)也是制约和影响自然灾害风险的因素［16～17］ 。
自然灾害危险性，是指造成灾害的自然变异的程度，主要是由灾变活动规模(强度)和活动频 次(概率)决定的。一般灾变强度越大，频次越高，灾害所造成的破坏损失越严重，灾害的风 险也越大。承灾体的易损性，是指在给定危险地区存在的所有任何财产由于潜在的危险因素 而造成的伤害或损失程度，其综合反映了自然灾害的损失程度。一般承灾体易损性愈低，灾 害损失愈小，灾害风险也愈小。防灾减灾能力表示受灾区在长期和短期内能够从灾害中恢复 的程度，包括应急管理能力、减灾投入、资源准备等，一般分为工程性防灾减灾措施和非工 程性防灾减灾措施。防灾减灾能力越高，可能遭受潜在损失就越小，灾害风险越小［18 ］。
基于以上认识，自然灾害风险数学计算公式为：
式中：Dr-灾害风险；H-危险性；V-易损性；R-防灾减灾能力。
2.2 GIS空间分析方法
主要运用ArcGIS空间分析中的内插分析、重分类和栅格运算等。内插分析（Interpolate to
Raster）对矢量点数据进行内插产生栅格数据，每个栅格的值根据其周围（搜索范围）的 点的值计算。ArcGIS栅格分析模块中，通过栅格插值运算生成表面主要有三种实现方式：反 距离权重插值（IDW）、样条函数插值（Spline）和克里克插值（Kriging）。重分类（Recl assify）即基于原有数值，对原有数值重新进行分类整理从而得到一组新值并输出；重分类 一般包括新值替代、旧值合并、重新分类和空值设置四种基本类型。栅格运算（Raster Cal culator）指两个以上层面的栅格数据系统以某种函数关系作为复合分析的依据进行逐网格 运算，从而得到新的栅格数据系统的过程。对多个栅格数据进行运算，常用于综合评价 ［19］。国外学者利用GIS空间分析方法对地面沉降灾害时空变化进行了科学预测［2 0］，Ki-Dong Kim等［11］利用该方法对废弃地下煤矿的地面沉降危害进行了可靠 评估，本研究将借鉴他们的成功经验首次对地面沉降灾害风险进行评估与区划。
2.3 加权综合评价法(WCA)
加权综合评价法综合考虑了各个因子对总体对象的影响程度，是把各个具体的指标的优劣综 合起来，用一个数量化指标加以集中，表示整个评价对象的优劣，因此，这种方法特别适合 于对技术、决策或方案，进行综合分析评价和优选，是目前最为常用的计算方法之一［ 17,18］，计算公式为：
式中：Vj是评价因子的总值；Wi是指标i的权重；Dij是对于因子j的指标i的归一 化值；n是评价指标个数。
3 地面沉降灾害风险评价指标体系
3.1 地面沉降灾害系统模式的构建
基于自然灾害系统理论［21］，区域自然灾害系统是由孕灾环境、致灾因 子和承灾 体共同组成的地球表层异变系统，灾情是这个系统中各子系统相互作用的结果（见图2）。
地面沉降孕灾环境主要受区域地貌类型、含水岩系、
水文地质构造条件和地下流体资源等共同影响，这些环境条件在一定程度上能加强或减弱地面沉降致灾因子，直接影响灾情。
地面沉降灾害影响因素非常复杂，总体可以归纳为自然和人为两大因素。自然因素中， 包括 构造活动引起的沉降、软弱土层形成的沉降以及地震活动等引起的沉降；人为因素中，过量 开采地下流体资源以及大规模的工程建设等均可引起地面沉降。许多研究表明，天津地区地 面沉降最主要的致灾因子是过量开采地下流体资源和现代构造沉降［2,22］。
地面沉降灾害承灾体主要包括地面沉降影响地区的建筑物、地面标高、市政给排水管线等生 命线工程和人口等，他们的数量和质量（脆弱性强度）是地面沉降成灾的重要因素。
地面沉降灾害灾情是地面沉降致灾因子、孕灾环境和承灾体相互综合作用的产物，主要包括 建筑物下沉变形、市政给排水管线受损等生命线工程受损，以及由其间接导致的风暴潮灾害 加剧、土壤盐渍化、地下水质破坏和洪涝加剧等。
3.2 地面沉降灾害风险评价指标体系的建立
从系统论观点出发，根据自然灾害风险指数法的理论，遵循科学性、综合性、主导性、层次 性、动态性和可操作性原则，地面沉降灾害风险指标体系包括危险性、易损性和防灾减灾能 力三个因素，在此基础上根据地面沉降灾害的特点确定因子层。
与地震等突发性灾害不同，地面沉降是缓发性并逐年累积的，因此累计地面沉降量是反映地 面沉降危险性的主要指标。此外，有些学者还用地面沉降速率来划分地面沉降危险性［ 9,12］。1986年以来，天津市通过控制浅层地下水开采量、调整开采层位和人工回灌等措 施，地面沉降趋势得以缓解；因此，年代越近的地面沉降速率越能反映地面沉降发展趋势 。为了反映地面沉降未来发展趋势，我们对1985-1990年、1990-1995年、1995-2000年 和200 0-2005年的地面沉降速率进行加权求和计算出加权算术平均速率，采用特尔斐法确定其权重 依次为0.1、0.2、0.3和0.4。此外，由于地下水开采是研究区地面沉降最主要的致灾因子， 虽然近年来研究区逐年压减地下水开采量，但是由于生产生活需要，在一定时期内研究区仍 将开采地下水，因此，地下水开采强度也是研究区地面沉降危险性的一个重要指标。
一般认为社会经济条件可以定性反映区域的灾损敏度，即易损性的高低。社会经济发达的地 区，人口、城镇密集，产业活动频繁，承灾体的数量多、密度大、价值高，遭受灾害时人员 伤亡和经济损失就大。值得注意的是，社会经济条件较好的地区，区域承灾能力相对较强， 相对损失率较低，但区域绝对损失率和损失密度都不会因此而降低。同样等级的灾害，发生 在经济发达、人口密布的地区可能造成的损失往往要比发生在经济落后、人口稀少的地区大 得多。社会经济易损性分析一般以一定行政单元为基础，从而可直接利用各类统计报表与年 鉴［23］。由地面沉降灾害系统模式可知，地面沉降灾害主要承灾体是建筑物、市政 给排水管线等生命线工程、地面标高等，地面沉降对这些承灾体造成的破坏和损失，会直接 或间接影响到区域社会经济发展和人民生产生活；因此，本文选取了人口密度、单位面积GD P及建设用地比重三个因子来反映地面沉降灾害易损性。
天津市控沉工作主要围绕监测和压缩地下水开采量展开，因此，每平方公里水准测量公里数 和地下水压采量占开采量的比重是影响防灾减灾能力的两个主要因子；此外，随着一个区域 城市化水平的提高，区域人口素质、文明程度、居民防灾减灾意识、区域科研水平、经济发 展水平以及政府执政管理能力等都会相对提高，区域总体防灾减灾能力也将随之提高，因此 ，在一定程度上城市化水平也能反映区域防灾减灾能力。
具体评价指标体系及其权重见表1，各因子的权重利用特尔斐法确定。
3.3 指标的量化
地面沉降灾害风险评价的目标集分为5级，即低级、较低级、中等级、较高级和高级。评价 指标是数学模型中的变量，必须量化。因此，表1中的指标应进行无量纲处理和定量转化。首先根据对地面沉降灾害风险的贡献率大小，在Spatial Analyst中选择Reclassify进行重 新分类，将每个指标分为1、2、3、4和5五等，分别对应的风险等级为低级、较低级、中等级、较高级和高级（见表2）。如将累计地面沉降量分为＜300mm、300～600mm、600～900mm、900～1 200mm和＞1 200mm 5个 等级，当某个评价单元累计地面沉降量为＜300mm时，即重新分类 后 的取值为1，该指标对应的地面沉降风险性评价目标是低级；当某个评价单元累计地面沉降 量为＞1 200mm时，即重新分类后的取值为5，该指标对应的地面沉降风险性评价目标是高级 ；其他依此类推。
3.4 数据来源
天津市自1986年开始实施三年一期的控沉措施，并在国家原有高程控制网的基础上逐年增设 水准测量点，现已形成覆盖全市范围的地面沉降水准测量网。截至2006年11月，全市范围 内共有一等水准测量路线1 520.2km，二等水准测量路线4 855km，共有2 003个水准测 量点①。本文选 取19 85－2005年天津市水准测量点监测数据，计算得到每个监测点的累计地面沉降量和地面沉降 速 率，并利用ArcGIS9.1 中Spline插值法进行空间插值，栅格单元大小为200m×200m，地下水 开采强度由1985-2005年地下水开采量计算整理所得；按区统计的人口、经济数据根据《天 津市统计年鉴》相关数据整理计算所得［13］；按区统计的建设用地面积来自《天津 市土地利用变更调查数据汇编》②；防灾减灾能力由截至2005年底水准测量数据和1985-2005年地下水 开采量计算整理所得。为保证良好的空间重合性，各评价因子数据图均在滨海新区地形图的 基础上进行数字化，形成统一的坐标系和投影系统。由于GIS空间分析功能采用栅格数据结 构为基础，实现各种代数和逻辑运算［24］，因此本文利用ArcGIS中F eatures to Raster功能将数字化后的矢量数据转化为栅格数据。
4 天津市区及近郊区地面沉降灾害风险评估与区 划
对于地面沉降灾害风险的评估应当遵循地面沉降灾害的形成机制，结合GIS技术分别对 形成 地面沉降风险的3个因子――危险性、易损性和防灾减灾能力进行分析。首先利用ArcGIS的 空间分析方法对各个因素的因子进行叠加分析，得到地面沉降灾害危险性、易损性和防灾减 灾能力分区图（图3～图5）；在此基础上，采用加权综合评价法(WCA)，通过栅格运算得到 地面沉降灾害风险区划图(见图6)。
4.1 天津市区及近郊区地面沉降灾害危险性、易损性和防灾减灾能力
综合考虑了1985-2005年累计地面沉降量、地面沉降速率和地下水开采强度得到 天津市区及 近郊区地面沉降危险性分区图（见图3），由图3可知：天津市区及近郊区地面沉降高危 险区和较高危险区主要位于津南区和西青区，低危险区和较低危险区主要位于市内六区和东 丽区， 1985年之前地面沉降严重的市内六区情况逐渐好转，市区地面沉降漏斗逐渐消失，初步分析 其原因主要是1986年至今市区采取了大量压缩地下水开采量等措施，多年来中心市区地下水 开采量维持在较低水平，地下水开采量已经低于可开采量；而津南区和西青区地面沉降危险 性大主要原因是地下水开采以及地热大规模的开发利用。目前，津南区主要沉降漏斗分布 于咸水沽镇、津南经济开发区至葛沽镇一带，基本与图中津南区高危险区分布一致；西青区 主要沉降漏斗分布于杨柳青镇、辛口镇、张家窝镇、南河镇和大寺镇，基本与图中西青区 高危险区分布一致。
综合考虑人口密度、地均GDP和建设用地比重得到天津市区及近郊区地面沉降易损性分 布图（见图4），由图4可知：总体来说，市区的易损性比近郊区大，因为市区承灾体的数量 多 、密度大、价值高，一旦地面沉降达到一定程度导致建筑物倒坍、生命线中断等灾难时人员 伤亡和经济损失就大。其中高易损区为市中心的和平区，低易损区为北辰区和西青区。和平 区是天津市经济最发达、人口最密集、商业最繁荣的区，2005年和平区的人口密度达43 845 人/km2，单位面积生产总值59 379.69万元/km2；而北辰区和西青区相对来说人口稀疏 、经济落后 ，西青区是研究区人口最稀疏的区，人口密度为556人/km2，北辰区是研究区建设用地比 重最低的区，其比重为32.87%。
单位面积生产总值综合考虑每平方公里水准测量公里数、地下水压采量占开 采量的比重和城市化水平得到天
津市区及近郊区地面沉降防灾减灾能力分区图（见图5），由图5可知：总体来说市区防灾减灾能 力强于近郊区，这与研究区实际控沉工作相符；此外，随着城市化水平的提高，相对来说， 市区人口素质高、防灾减灾意识强、政府管理能力强，并且财政收入高，防灾减灾有充足的 资金保证。
4.2 天津市区及近郊区地面沉降灾害风险区划
根据自然灾害风险数学计算公式和表1中的指标体系和权重，计算了天津市区及近郊区地面 沉降灾害系统的风险度，应用GIS技术，编制了天津市区及近郊区地面沉降灾害风险区划图 （见图6），并对地面沉降灾害风险进行了分析。综合考虑各因子指数编制的地面沉降灾害 风 险分布有以下特点：津南区咸水沽镇、双河镇和葛沽镇等地遭受地面沉降灾害的风险最 大，应该加强防御；地面沉降灾害风险次高值主要分布在津南区最高值的及西青区的杨 柳青镇、辛口镇、张家窝镇、南河镇，这些区域地面沉降灾害危险性大，防灾减灾能力较弱 ，因此地面沉降灾害风险较大；东丽区东北部和北辰区东北部是研究区地面沉降灾害风险度 最小的区域，这些区域地面沉降危险性较小，人口相对较少、经济相对落后，因此风 险度最小。
5 结 论
综合考虑危险性、易损性和防灾减灾能力，形成了一套基于GIS的从数据采集空间属性数 据库建立指标体系选择评价分析地面沉降灾害风险区划的技术路线和方法体系；构建 了地面沉降灾害系统模式；建立了地面沉降灾害风险区划的基本评价指标体系，并提出了其 数量化方法。以天津市区及近郊区为研究区，构建了与地面沉降灾害相关的1:1 000 000比 例 尺空间图形数据库；以200m×200m的区划单元对地面沉降风险进行了空间分析，最终编制了 研究区的地面沉降灾害风险区划图。
地面沉降危险性评价表明，高危险区主要位于津南区和西青区；易损性评估表明，高易损区 主要位于和平区；防灾减灾能力评价表明，市区防灾减灾能力相对较强，而近郊区相对较弱 ；风险区划表明高风险区主要位于津南区咸水沽镇、双河镇和葛沽镇等地。由研究结果可 以看出，目前津南区和西青区应该成为天津市区及近郊区地面沉降灾害防御的重点。
本研究主要是用来为天津市区及近郊区政府机构制定资源分配、制定高级防御管理计划决策 、提高公众对地面沉降灾害成因和控制方法的认识等提供帮助。但由于资料和水平有限，难 免有考虑不足之处。
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中图分类号：F407.1 文献标识码：A 文章编号：
一、前言
目前我国有许多方法可以进行地质灾害评价,在传统的成因机理分析和统计分析方法外,破坏损失评价、危险性评价、风险性评价、防治工程效益评价等方法也是进行地质灾害评价的主要方法。地质灾害风险评价的应用前景良好,其发展方向也走向评价定量化、综合化,管理空间化。作为风险管理和减灾管理基础的风险评价,其成果可广泛的在国土资源规划,工程选址,地质灾害方面以及制定救灾应急措施和保护环境上进行运用。
二、地质灾害风险定义及其主要特征
目前对灾害风险这一概念有不同的定义和解释。大部分权威性辞典的定义为“面临的伤害和损失的可能性”;“人们在生产劳动和日常生活中,因自然灾害和意外事故侵袭导致的人身伤亡、财产破坏与利润损失”。1984年,联全国教科文组织UNESCO将其定义为:由于某特定的自然灾害对经济、社会、人口所可能导致的损失。
基于自然灾害风险的普遍意义和地质灾害减灾需要,将地质灾害风险定义为:地质灾害活动及其对人类造成破坏损失的可能性。它所反映的是发生地质灾害的可能机会与破坏损失
程度。
地质灾害风险具有一般自然灾害风险的主要特点,主要表现在下述二个方面。
一是风险的必然性或普遍性。地质灾害是地质动力活动、人类社会经济活动相互作用的结果。由于地球活动不断进行,人类社会不断发展,所以地质灾害将不断发生。从这一意义上说,地质灾害乃是一种必然现象或普遍现象。
二是风险的不确定性或随机性。地质灾害虽然是一种必然现象,但由于它的形成和发展受多种自然条件和社会因素的影响,所以具体某一时间,某一地点,地质灾害事件的发生仍是随机的,即在什么时候、什么地点发生何种强度(或规模)的灾害活动,将导致多少人死亡或造成多大损失,都具有很大的不确定性。
地质灾害风险特征是构建地质灾害风险评价理论与方法的基础或出发点。基于地质灾害风险的复杂性,对地质灾害风险认识与评价是一个不断深化、完善的理论研究与技术方法的创新过程。
三、地质灾害风险构成与基本要素
地质灾害风险程度主要取决于两方面条件:一是地质灾害活动的动力条件———主要包括地质条件(岩土性质与结构、活动性构造等)、地貌条件(地貌类型、切割程度等)、气象条件(降水量、暴雨强度等)、人为地质动力活动(工程建设、采矿、耕植、放牧等)。通常情况下,地质灾害活动的动力条件越充分,地质灾害活动越强烈,所造成的破坏损失越严重,灾害风险越高。二是人类社会经济易损性,即承灾区生命财产和各项经济活动对地质灾害的抵御能力与可恢复能力,主要包括人口密度及人居环境、财产价值密度与财产类型、资源丰度与环境脆弱性等。通常情况下,承灾区(地质灾害影响区)的人口密度与工程、财产密度越高,人居环境和工程、财产对地质灾害的抗御能力以及灾后重建的可恢复性越差,生态环境越脆弱,遭受地质灾害的破坏越严重,所造成的损失越大,地质灾害的风险越高。上述两方面条件分别称为危险性和易损性,它们共同决定了地质灾害的风险程度。基于此,地质灾害的风险要素亦由危险性和易损性这两个要素系列组成。危险性要素系列包括地质条件要素、地貌条件要素、气象条件要素、人为地质动力活动要素以及地质灾害密度、规模、发生概率(或发展速率)等要素。易损性要素系列包括人口易损性要素、工程设施与社会财产易损性要素、经济活动与社会易损性要素、资源与环境易损性要素。
四、地质灾害的主要评价方法、内容及目的
1、成因机理分析评价。以定性地评价地质灾害发生的可能性和可能活动规模为目的的成因机理分析评价，主要内容是分析历史地质灾害的形成条件、活动状况和活动规律，造成地质灾害的确定因素，以及可能造成地质灾害的因素，根据地质灾害活动建立模型或者模式。
2、统计分析评价。统计分析评价的目的是对地质灾害危险区的范围、规模、或发生时间采用模型法或规律外延法进行评价。其内容包括是造成历史地质灾害原因、灾害的活动状况以及活动有何规律,对地质灾害的活动规模、频次、密度进行统计，以及分析地质灾害的主要影响因素,对地质灾害活动建立相关的数学模型或周期性规律。
3、危险性评价。危险性评价是对以往的地质灾害活动和将来发生地质灾害的概率进行评价,以及对地质灾害发生时将产生的危险的程度的给予评价。其主要内容包括以下两个方面：
（一）对包括大小、密度、频次在内的以往地质灾害活动的程度进行客观评价。
（二）对可能影响地质灾害的地形地貌条件、地质条件、水文条件、气候条件、植被条件以及人为活动等地质灾害的可能影响因素进行评价。
4、破坏损失评价。破坏损失评价其目地在于对灾害的历史破坏进行评价，并对损失程度以及期望损失程度进行分析。其评价的内容主要指以下两个方面：
（一）在结合地质灾害危险性评价和易损性评价的之后，综合地质灾害活动概率、破坏范围、危害强度和受灾体损失等内容进行评价。
（二）对由地质灾害带来的的人口、经济以及资源环境的破坏损失程度进行评价。
5、风险性评价。风险性评价包括了危险性评价和易损性评价的全部内容,对地质灾害发生的概率进行分析，并对不同条件下反生的地质灾害可能造成的危害进行分析。风险性评价的目的是对发生在不同条件下的地质灾害给社会带来的各种危害程度进行评价。
6、防治工程效益评价。不同于以上各种评价方法，防治工程效益评价是评价已选定的防治措施的效果,同时对措施进行经济评价和评价其在技术上的可行性。优化分析多种防治预案并存的项目,提高防治方案的经济合理程度,使得措施在技术上可行，达到最优化效益。而防治工程效益评价的根本目的是对地质灾害防治措施的效果是否符合经济合理性和科学性进行评价。
五、地质灾害风险评价实施过程以及其评价方法的发展趋势分析
1、实施过程分析
一是根据评价区具体条件和风险评价的目的,建立关于地质灾害风险评价的评价系统,制定风险分区的原则和和评价应用方法，建立指标体系以及评价模型。
二是对基础数据进行全面调查,并结合风险评价需要进行统计分析,对各种基础图件进行编制，建立地质灾害风险评价表。
三是将危险性构成、易损性构成及防治能力三者结合,进行危险性分析、易损性分析,并在此基础上,对期望损失加以分析。
四是对地质灾害可能造成的人口伤亡、经济损失以及资源环境的破坏综合进行风险评价。
五是对评价区风险的分布特点和形成条件进行分析,在兼顾社会发展需要的前提下，提出能减少灾害的建议和对策。
2、发展趋势
作为当前国际地质灾害研究领域的重点课题——地质灾害风险评价研究,是对地质灾害活动与人类社会关系进行全面分析、对地质灾害的破坏效应定量化评价的关键问题之一。其发展的基本趋势是:评价上向定量化,综合化、管理空间化的方向发展。主要表现为:
一是由过去的历史与现状分析转变为预测与研究相结合的方式。二是从单独个体分析走向个体与区域研究相结合分析。三是由以往的定性分析发展为定量分析四是将单项要素分析发展为综合要素评价。五是风险评价与减灾管理相结合取代以往单纯的风险评价理论,风险评价与防治不再独立存在,使得风险评价更好的为社会经济建设和减灾管理而服务。
六、结束语
综上，地质灾害的风险评价有利于对环境进行保护和贯彻我国的可持续发展。地质灾害一方面是自然因素导致,另一方面则是由于人类开发利用资源环境的不合理性,因此,对资源环境进行合理开发利用、避免地质灾害的发生或降低地质灾害带来的损失是保持国民经济可持续发展的重要方面。因此，应该不断的加强对地质灾害的风险评价的分析和研究。
参考文献：
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[中图分类号] P694 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2013）-2-276-2
1 地质灾害风险评估研究的意义
①地质灾害风险评估是制定防灾救灾和具体安排防灾减灾措施的基础，是政府有关部门组织安排灾后救援和分派救援物资的依据；②我国地域辽阔，自然灾害种类繁多，进行地质灾害风险评估对国民经济发展布局的调整具有参考价值，促进国民经济协调发展；③研究建立一套科学的灾害评估指标体系、标准和模式，有利于防灾减灾和灾后重建的科学化，给政府和各级救灾部门、灾后恢复重建工作的正确决策和规划提供科技支持，有利于政府和人民正确认识灾害、了解灾情、提高灾害意识，从而推动社会减灾事业的发展，构建和谐社会。
2 方法和技术路线
2.1 地质灾害风险评估理论体系研究
本研究首先搜集国内外相关文献，进行归纳、整理、阅读和总结，分析地质灾害风险的国内外研究进展，分析地质灾害风险研究的发展趋势与不足；探讨基于GIS技术的地质灾害风险评估理论与方法；重点研究地质灾害风险评估理论体系，从灾害评估体系的建立、量化，危险性评估建模、易损性分析，到风险评估建模方法，为本次研究提供理论依据。
2.2 地质灾害风险评估系统的研发
基于地质灾害风险评估理论，建立以C#语言和基于AicEngine为开发平台的地质灾害风险评估示范系统，开发利用RS技术获取地质灾害风险评估所需数据、基于GIS技术获取和管理数据的模块，从地质灾害风险评估与制图的流程出发，进行空间数据处理、灾区孕灾环境专题信息提取、地质灾害时空分布专题信息提取和风险评估建模的模块开发，构建以多源数据为核心的灾害风险快速评估应用示范系统。
2.3 示范应用研究
以"4.14"，玉树地震为例，对其诱发的地质灾害进行灾害风险评估示范研究，主要包括：
（1）资料收集、整理与分析，研究的资料包括：地震灾区的遥感数据 （TM/ETM+、SPOT、IKONOS、P6，航空影像数据）， SRTMDEM数据，1：25万水系数据，《中华人民共和国地貌图集（1：100万）》的地貌数据，《中国地质图1：200万》的地质数据，土地利用数据，降雨数据以及基础地理数据等。
（2）危险性评估指标提取与量化。包括灾区环境地质条件分析，评估指标体系的建立、提取与量化。评估时，综合考虑灾区地震、地质灾害的发生过程、发育环境等因子，建立玉树震区地质灾害危险性评估模型、评估指标体系等。
（3）风险评估。地质灾害风险（Risk）可以表达为危险性（Hazard）和易损性（Vulnerability）乘积。因此，风险评估分三步进行，首先是危险性评价，确定可能发生灾害的概率，其次是易损性分析，进行承灾体的识别与易损性评估，最后进行风险评估。
3 地理信息系统分析
地理信息系统（简称 GIS）和计算机技术的发展无疑为地质灾害区划研究提供了很好的平台和技术支撑。由澳大利亚专家在Caims地区利用GIS技术对滑坡风险进行评估，把斜坡地质灾害的危险性、易损性、风险评价作为一体进行风险区划研究，并讨论了滑坡的危险性、易损性和风险性三个定量指标的确定方法，得出风险等于危险性、易损性和受灾对象的乘积。这一成果代表了滑坡灾害及风险区划制图技术应用的国际最新水平和发展方向。自80年代以来，GIS技术在区域地质灾害评估预测研究中得到广泛的应用，基本形成了基于GIS技术和"多因素综合预测法"进行滑坡危险性分区的研究理念，在方法论上，经历了从定性到定量模型，再发展到非线性学科相结合的过程，提出了各种针对不同地质灾害研究的数学模型，诸如：多元回归法、模糊综合评判法、神经网路、支持向量机等方法对滑坡产生的危险性进行了有益的研究。
基于GIS技术进行的地质灾害区划研究与地质灾害的研究是分不开的。国外对地质灾害区划的研究始于上世纪中期，如：60年代末，美国专家在加里福利亚州，利用"滑坡敏感性预测方法"对该行政区的斜坡进行危险性分区研究（殷坤龙等，2000）。
中图分类号：P426.616 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2017）2-0001-04
1 引言
洪灾指在自然和人为条件下，降水达到一定强度，引起陆地水域汇流量骤增，导致堤坝漫溢或溃决，在短期内因高强度突变引发成灾的客观自然事件[1]。我国是一个多山地的国家，有69%国土面积属于山地、丘陵、高原地形。在我国每年因洪灾造成的人民生命损失和社会经济财产损失不计其数，据中国国家防总数据显示，截至2016年7月3日，该年全国已有26个省（区、市）1192个县遭受洪涝灾害，农作物受灾面积294.2万hm2，受灾人口3282万人，紧急转移148万人，因灾死亡186人、失踪45人，倒塌房屋5.6万间，直接经济损失约506亿元。国内外不同学者针对不同的洪灾研究方向和洪灾研究尺度，选用了不同的指标体系对洪灾危险性进行评价。如许小华（2015）选取高程、坡度、河网密度、土地利用等指标对江西省山洪灾害危险性进行研究[2]；李谢辉等（2013）从历史洪灾、降水、地形、土壤、水系等方面对河南省洪灾风险危险性进行区划研究[3]；王一秋等（2010）选取降水、水系、地形、人口、GDP和播种面积等对太湖流域江苏片区洪灾进行研究[4]；孙欣等（2014）选取坡度、起伏度、汇流量、植被覆盖率、房屋、道路、暴雨量、年均降水量等因子分析安澜镇山洪灾害 [5]。综合来看，相关学者选取的指标均是静态的，均是从静态的角度分析各指标因子所起的综合作用，但洪灾的形成尤其是山区洪灾的致灾过程是动态性的，因此，构建的危险评价指标不仅要包括较全面的静态性，而且要能体现洪灾的动态特性。
以山区县域作为研究尺度，针对山区县域洪灾孕灾敏感性和致灾动态性特征，从地形地貌、气象水文、下垫面和人类活动等方面遴选县域洪灾危险评价的动态指标，根据降雨-汇流-洪水量（位）之间的动态关联关系构建洪灾危险评价的动态指标，由此建立包含静态和动态相结合的综合评价指标体系。在此基础上，详细分析了各指标数据的获取方法并将山区县域洪灾划分为高、中、低、微危险4个等级，构建的指标体系可运用于山区县域的洪灾危险综合评价。
2 洪灾影响因素分析
洪灾的孕育与形成由多方面因素综合导致[5～8]，根据其成因可将其分为地形地貌、气象水文、下垫面和人类活动等四个方面因素。
2.1 地形地貌因素
地形地貌是一个地区的地表形态，它反映区域内的宏观地势起伏情况。地形地貌通过影响降雨的汇流速度与时间，从而影响洪灾的危险性。在县域尺度主要体现在坡度、起伏度和微地貌类型。
坡度表征地势的陡缓程度，坡度值越大，地势越陡峭，降雨发生时在陡峭的地势上流速增加，从而雨水汇流时间减少，增加洪灾的危险性；起伏度主要反映一定区域内的地势起伏状况，是一定范围内高程的阈值，同一个地区由于选取的范围不同，其起伏度数值也会有所差异。起伏度越大地表水流速度越大，并且在低地势处形成汇积，达到一定水量后又向更低的地势处汇流，最终形成洪水；微地貌是相对宏观地形地貌来讲的，主要体现为较微小地貌的差异，一般来说不同的微地貌类型对雨水的汇积作用不同，因此其危险性也存在差异。
2.2 气象水文因素
气象水文条件是洪灾发生的直接因素，降雨形成径流在地表汇流累积，最终汇入水系中并与其共同形成洪水。其对洪灾的影响主要体现在降雨量、河网密度、汇流累积量和降雨强度。
降雨量决定了河流的汇流累积量，当降雨量越大，汇流量也相应越多，洪灾的危险程度也越高[5，8]；河网密度是研究区内河流长度与区域面积的比值，其数值反映河流的密集程度，对于河网越密集的区域，雨水越容易汇集，且易发生涨洪现象，由此洪灾危险性越高；汇流累积量的大小反映了地表径流形成的难易程度以及水量的大小。汇流累积量越大，则表示越容易形成地表径流，水量也相应较大，并使洪灾危险性变得越严重；降雨强度是一定时间内降雨量的大小，它作为一个动态因子，直接影响汇流累积量。伴随着降雨强度的增加，汇流累积量也相应增大，由此造成洪灾的危险性也相应增高。由于汇流累积量和降雨量均是随时间变化的动态性因素，同时单位时间降雨量对汇流累积量也有较大影响，即降雨强度影响汇流累积量，因此将汇流累积量和降雨强度同时作为动态因子用于评价县域洪灾危险性。
2.3 下垫面因素
影响洪灾的下垫面因素主要包括植被和土壤。降雨落到地面，地面的物质组成决定了地表径流的形成速度和径流量大小，从而导致洪灾具有不同的危险性。在一次降雨过程中，植被覆盖度不同，雨水被植被截留量会有所不同。一般在植被密集的地方，有20%左右的降雨量能够被地表植被阻拦。由于植被对雨水的这种截留作用，地表径流汇积的时间增长，推迟洪峰形成的时间，并且削减了山洪流量峰值，降低洪灾危险性。土壤分为多种类型，不同地区土壤类型不同，不同类型的土壤其下渗率也有较大差异。一般来说，下渗率大的土壤能减少地表径流量，当发生降雨时，土壤可下渗一部分的雨水，减少汇流量，降低洪灾的危险程度。
2.4 人类活动因素
人类的活动会对上述因素造成不同程度的直接或间接影响，人类在地表的生产生活使得地表形态和土地利用方式发生变化，因此可用土地利用综合程度来表征人类活动的强度大小。在人口密集的区域，对土地的利用程度高，人类生产生活会对地表形态造成一定的破坏作用，从而地表对雨水的渗透作用以及截留作用减弱，雨水汇流成地表径流时间减少，洪水也就越容易形成。土地利用的程度不同其对地表形态破坏程度不同，越是高效利用的土地，对地表的影响越大，增加了洪灾的危险性。
3 评价指标遴选及数据获取方法
3.1 评价指标因子及分级赋值
山区县域洪灾是多种因素综合作用的结果。结合山区县域特征，综合考虑孕灾和致灾因子对洪灾危险性的影响[9～13]，对相应指标进行综合遴选。最后选取坡度、起伏度、微地貌类型、河网密度、夏半年降水量、土壤类型、植被覆盖度和土地利用综合程度8个指标作为静态评价指标，选取不同暴雨强度下的汇流累积量作为动态指标，从静态和动态两方面构建山区县域洪灾危险性评价综合指标体系。对山区县域洪灾危险性划分为高危险、中危险、低危险和微危险四个等级，并对每个评价指标进行分级赋值，
3.2 指标数据获取方法
研究山区县域洪灾危险性需要用到研究区域行政边界图、土地利用类型图和遥感影像图、DEM数据等基础数据以及各评价指标数据，以下具体说明指标数据获取方法。
3.2.1 地形地貌数据获取
坡度数据提取一般选取1∶10000地形图或具有相应精度的DEM数据，在提取坡度时建议依据研究区面积大小选取10 m×10 m或30 m×30 m的栅格尺寸；起伏度数据也是通过DEM数据进行提取，其中的关键是确定最佳窗口大小。建议采用不同窗口大小计算得到研究区不同的起伏度值，然后利用起伏度数据与相应窗口大小进行拟合，得到两者的回归曲线，最后以其与45°直线相切的点确定为计算起伏度的最佳窗口大小；利用TPI（地形坡位指数）可进行研究区地形坡位和微地貌类型的划分并获取相应数据。根据Weiss的划分标准，利用DEM数据选取3×3和11×11窗口大小可提取得到微地貌类型[14]。
3.2.2 气候水文数据获取
当前情况下，常使用空间插值和回归分析两种方法获取降雨量的空间分布。其中常用的空间插值方法主要有：反距离权重法、样条函数法、协同克里格法和普通克里格法4种。在山区，对降雨量量影响较大的是高程和坡向等因素。因此可以考虑将高程变化作为约束条件进行插值分析；回归分析是根据回归模型计算得到每个网格的降雨量，根据研究区域的不同选取的栅格尺寸大小也不同，在研究山区县域时建议选用10 m×10 m或30 m×30 m栅格尺寸。回归模型的建立主要根据历年降雨量数据求得，比较求得的回归曲线相关系数确定最佳回归模型。再考虑坡向对降雨量的影响，选用坡向系数来对计算的降雨量进行校正得到最终降雨量；河网密度即区域内河流长度与区域面积的比值，利用水系图和行政区划图进行叠加计算即可方便得到。
利用不同降雨强度将原本以栅格数为单位的汇流累积量换算成以雨水量为单位的具体水量。降雨强度数值单位有很多种，一般选取mm/24h作为单位。结合当前山区县域的降雨强度值，建议选取50 mm/24h、75 mm/24h、100 mm/24h、125 mm/24h、150 mm/24h、175 mm/24h、200 mm/24h、250 mm/24h进行动态模拟。降雨强度对汇流累积量的影响就是将不同的降雨强度换算成每个栅格中汇流的流量总和，其大小也与栅格尺寸有关。
3.2.3 下垫面数据获取
植被覆盖度主要利用遥感影像图进行计算，在众多的遥感影像系列中，其费用、分辨率均有所不同，综合考虑建议选取TM遥感影像，利用遥感图像处理软件进行植被覆盖度计算。而土壤类型主要根据不同土壤类的下B率进行划分，即利用其土壤类型进行分等定级。例如某南方地区其土壤下渗率顺序为：紫色土
3.2.4 人类活动数据获取
土地利用综合程度可利用土地利用类型数据[15]，结合实际情况，针对不同用地类型其对地表形态改变的程度对其进行等级划分，一般分为高度利用、中度利用、低度利用和未利用，
4 结语
以山区县域为研究尺度，在洪灾影响因素分析的基础上，从静态和动态两个方面入手构建了山区县域洪灾危险性综合评价指标体系，得到以下研究结果。
（1）从地形地貌、气象水文、下垫面和人类活动等4方面因素入手，选取坡度、起伏度、微地貌类型、河网密度、夏半年降雨量、土壤类型、植被覆盖度、土地利用综合程度等作为静态指标，将不同暴雨强度下的汇流累积量作为动态指标，由此得到动静结合的综合评价指标。
（2）详细探讨了县域尺度洪灾危险性评价指标的获取方法，为实例应用提供相应方法。
（3）将山区县域洪灾危险划分为高危险、中危险、低危险和微危险4个等级，并将各等级按照简便方法进行赋值量化。
构建的山区县域洪灾危险评价指标体系在以下2个方面还需要进一步改进与完善。
（1）各指标危险等级的划分阈值可结合实际的研究区域进行适当调整。
（2）在遴选动态指标时，仅仅是将汇流累积量由传统的栅格数量转变为不同降雨强度背景下的洪水量，今后需要结合研究区各河段的宽度、高程变化情况进行精准的危险分区划分。
参考文献：
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Methods for Assessment Index System of Flood Disaster Risk
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Wang Fang，Lin Xiaosong，He Lang，Cui Mengrui，Zhou Yuanrui，Yang Han
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全球气候变化将给人类社会和自然系统带来诸多风险。气候变化风险源主要包括两个方面：一是平均气候状况（气温、降水、海平面上升等）；二是极端天气事件（热带气旋、风暴潮、干旱、极端降水、高温热浪等）[1]。研究极端天气事件的潜在变化是评估未来气候变化对人类社会和自然系统影响的基础[2]。预估极端天气事件的方法之一是利用气象观测资料进行趋势外推[3-4]。尽管历史气象资料有很大的参考价值，但过去的气象统计信息只能部分地反映未来极端天气事件的发生概率。气候模式的不断改进为利用大气环流模式（GCMs）和区域气候模式（RCMs）预估极端天气事件及其影响提供了更可靠的工具[5-6]。已有一些学者应用气候模式来评估气候变化对洪水[7-8]、干旱[9]、风能[10]及水资源[11]可能造成的影响。但GCMs过粗的分辨率对于分析气候变化对区域尺度的潜在影响是不够的，而RCMs却能很好地反映影响局地气候的地面特征量和气候本身未来的波动规律，被认为是获取高分辨率局地气候变化信息的有效方法[12]。
伴随着20世纪下半叶的持续增暖，全球陆地大部分地区存在着干旱化的趋势。与全球干旱化一样，中国部分地区的干旱强度也呈现增加的趋势，干旱问题日益凸显，特别是进入21世纪以来，我国频繁出现了多个破历史记录的极端干旱事件。近些年，国内不少学者在干旱灾害方面进行研究[13-15]，取得了大量成果，为区域防灾减灾提供了依据。但这些评估研究都是利用气象观测数据或历史灾情资料来开展的，并未考虑气候变化对未来极端干旱事件发生频率、强度和空间格局的影响。翟建青等[16]利用ECHAM5/MPI-OM气候模式输出的2001-2050年逐月降水量资料，选取标准化降水指数预估了3种排放情景下中国2050年前的旱涝格局，但其所使用的气候情景数据分辨率较粗（1.875°），且未能从灾害风险角度分析未来干旱致灾危险性变化。
未来我国西南地区干旱致灾危险性时空格局进行预估，以期为全球气候变化背景下该地区干旱灾害风险管理和区域发展规划提供科学依据。
1 研究数据与研究方法
1.1 数据来源
本研究所使用的气候情景数据来自中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所气候变化研究组。该研究组应用英国Hadley中心开发的PRECIS模式，模拟了IPCC《排放情景特别报告（SRES）》中设计的B2情景下中国区域的气候变化（1961-2100年），其水平分辨率在地理坐标下为纬度0.44°×经度0.44°，在中纬度地区水平格点间距约为50 km。关于PRECIS物理过程的详细介绍可参阅文献[17]。许吟隆[12，18]等人利用ECMWF再分析数据和气象站点观测数据验证PRECIS对中国区域气候模拟能力的研究表明：尽管一些气候要素的模拟值存在一定偏差，但总体上PRECIS具有很强的模拟温度和降水的能力，基本能够模拟出各气象要素年、季的大尺度分布特征。因此，本文不再对PRECIS模式进行验证。
1.2 研究时段划分
本研究包括以下四个时段：现阶段为1981-2010年，未来分为近期（2011-2040年）、中期（2041-2070年）和远期（2071-2100年）三个时段。文中所选指标均以各时段30年的平均值进行探讨。
1.3 干旱致灾危险性评估方法
关于干旱的指标已有大量研究，但很多干旱指标只考虑了降水这一个变量（如连续无雨日数，SPI指数，降水Z指数，降水距平等），在全球变暖背景下，仅仅考虑降水因素是不够的。陆地表面干湿变化主要受降水和蒸发的影响，降水减少是干旱可能发生的一个重要方面；同时，地表温度的升高会大大增加水分的蒸发散，使得干旱更容易发生。因此，干旱指标应该能够衡量地表水分收支大小，本研究综合考虑降水和蒸发两个因素，采用地表湿润指数（降水量/潜在蒸散量）作为变量来评价旱灾危险性。
本文将干旱致灾危险性分为5个等级。具体的分级方法如下：首先，对现阶段西南地区各县域单元旱灾危险性指数从小到大进行排序，再按1∶2∶4∶2∶1的大致比例将487个县域单元分为5级；之后，提取现阶段两个相邻等级县域单元的旱灾危险性指数，以其平均值作为旱灾危险性的分级标准（如1、2级的分级标准是，将现阶段1级县域单元中最大的旱灾危险性指数与2级中最小的旱灾危险性指数求平均值所得）；最后，按照此分级标准对未来三个时段干旱致灾危险性进行分级。
2 结果与分析
2.1 年均潜在蒸散量时空格局变化
如图1所示，在现阶段，我国西南地区年均潜在蒸散量平均为775.42 mm，最大值为1 100.21 mm，年均潜在蒸散量低于700 mm的地区占总面积的39.14%，主要分布在四川省、贵州省和重庆市，而高于1 000 mm的地区仅占6.91%，位于广西省南部和云南省的北部。到了近期，西南地区年均潜在蒸散量增大为819.78 mm，其最大值为1 149.45 mm，其中大于1 000 mm的地区面积增加到12.85%，约为现阶段的1.86倍。在中期，西南地区年均潜在蒸散量继续增加为854.99 mm，最大值增加到1 202.25 mm，年均潜在蒸散量低于700 mm的地区面积继续减小，而高于1 000 mm的地区则大幅增加为19.45%。到远期，西南地区年均潜在蒸散量增加到890.30 mm，最大值为1 265.00 mm，年均潜在蒸散量低于700 mm的地区仅占西南地区总面积的5.84%，主要位于四川省西北部，而高于1 000 mm的地区则扩展为26.06%，为现阶段的3.77倍之多，集中分布在广西和云南两省。可见，伴随着全球气温升高，未来我国西南地区年均潜在蒸散量将呈现持续增大的趋势，尤其是年均潜在蒸散量超过1 000 mm的面积将大幅增加。
2.2 年均地表湿润指数时空格局变化
从图2中可以发现，各个时段西南地区均呈现出“西干东湿”的格局，并且相对于现阶段，未来西南地区总体上将呈变干的趋势。在现阶段，西南地区年均地表湿润指数的平均值为1.51，其中地表湿润指数小于1.0的地区占总面积的12.79%，大于1.8的地区占26.66%。而在近期，西南地区年均地表湿润指数的平均值为1.46，小于1.0和大于1.8的地区分别占到总面积的14.68%和18.54%。中期阶段，西南地区年均地表湿润指数继续减小为1.42，大于1.8的地区缩小至总面积的12.48%。到了远期，西南地区年均地表湿润指数为1.39，其中小于1.0的地区占总面积的17.09%，大于1.8的地区占9.25%，分别较现阶段增加4.30%和减小17.41%。
2.3 干旱致灾危险性时空格局变化
在对降水和蒸发等各因素分析和数字化的基础上，依据评价模型（式3）在ArcGIS中对各因素图层进行计算并分级，得到西南地区县域尺度干旱致灾危险性评价结果（图3）。为详细了解西南地区干旱致灾危险性格局及其动态变化，表2列出了各时段旱灾危险性等级的县域个数和面积百分比。
可以发现，未来各时段西南地区干旱致灾危险性空间格局变化很大。相对于现阶段，未来西南地区旱灾危险性处于1、2级的县域个数和面积均呈现先减小后增大的趋势，而5级的变化趋势则与之相反，旱灾危险性明显增大。尤其在近期，处于旱灾危险性5级的县域个数由现阶段的49个快速增加为236个，面积也占到总面积的50.30%，分别是现阶段的4.82倍和6.24倍，是未来旱灾危险性最严重的时段。到中期和远期，西南地区旱灾危险性相对于近期总体有所减小，但处于5级的县域干旱致灾危险性值却有一定程度增大。需要指出的是，未来四川省西南部和云南省大部始终是西南地区旱灾危险性最高的区域，在今后的旱灾风险管理及防灾减灾规划中需尤为注意。
3 结 论
本文基于PRECIS区域气候模式，模拟了SRES B2情景下西南地区现阶段与未来时段潜在蒸散量和地表湿润指数的变化情况，并对该地区干旱致灾危险性的时空格局和变化趋势进行研究，得到以下主要结论：
（1）伴随着全球气温升高，未来西南地区年均潜在蒸散量将持续增大，尤其是年均潜在蒸散量超过
1 000 mm的面积将大幅增加；同时，未来西南地区年均地表湿润指数将逐渐减小，总体呈现变干的趋势。
（2）相对于现阶段，未来西南地区干旱致灾危险性明显增大，尤其是近期时段。在近期，西南地区旱灾危险性处于5级的县域个数和面积百分比分别为236个和50.30%，分别是现阶段的4.82倍和6.24倍。四川省西南部和云南省大部始终是该地区未来旱灾危险性最高的区域。
4 讨 论
自然灾害具有自然和社会双重属性，其中致灾危险性评估是从自然属性角度来评估干旱危险性。根据自然灾害风险分析理论[20]，在危险性评价的基础上，进一步考虑社会经济因素，如人口、GDP、耕地、森林、草原、各种工程设施等的分布情况，以及遭遇干旱时这些承灾体的易损程度、社会防灾救灾能力等，就可以进行干旱灾害风险评价，辨识出高风险区，为各级政府开展风险管理提供科学依据。通过查阅《中国气象灾害大典》、《中国灾害性天气气候图集》以及近些年的灾情资料可以发现，本文对现阶段（1981-2010年）西南地区旱灾危险性的评价结果与实际灾情发生区域基本符合。但由于干旱灾害形成、发展及产生后果的复杂性，影响因子众多，目前的评价结果尚难以做到与实际情况完全吻合，有以下几方面原因：考虑因素的全面性、各干旱等级权重值的真实性、预估气候数据的误差以及评价模型的科学性等等，还需要不断深入研究，作出更符合实际、更加可信的干旱灾害风险评价。
本文只选取了SRES B2情景，虽然这一情景是比较符合我国中长期发展规划的气候情景，但仍然存在较大不确定性。在以后的研究中，需要进一步拓展降低不确定性的方法，在现有情景预估的基础上，进一步发展集合概率预测等技术手段，建立基于多情景多模式的集合概率预测情景方案。同时加强气候模式模拟研究，提高模拟数据精度，降低气候系统模式的不确定性[21]。
致谢：承蒙中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所许吟隆研究员在论文数据方面提供的帮助，在此表示衷心的感谢！
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0.引言
近年来，由于自然灾害风险评价方法的发展，地质灾害风险评价方法也得到了相应的发展，不过至今在地质灾害风险评价方法与理论方面尚未形成一套成熟的体系。[1]我国在进行地质灾害评价的过程中，用于评价地质灾害的方法有：传统的成因机理分析、危险性评价、统计分析、破坏损失评价、易损性评价等等，另外还有防治工程效益评价以及风险性评价等方法作为地质灾害风险评价方法的补充。[2]这些方法在使用上可以相互结合、互为补充，依风险评价的方法、目的的不同进行不同的选择。
1.地质灾害风险评价方法概述
上世纪七十年代以前，我国地质灾害风险评价方法研究主要集中于对地质灾害的形成机理、分布规律以及趋势预测等方面进行研究，基本上依附于基础的工程地质勘察工作以及水文地质的研究工作。[3]而在上世纪七十年代以后，地质灾害风险评价方法研究开始突破传统，研究的理论与价值得到不断提高，研究内容不断丰富，尤其是在九十年代之后，更是逐渐形成了具有自身特色的独立学科。[4]地质灾害风险评价方法由传统的成因机理分析出发，并且同社会经济的发展相互结合，以此来通过统计分析强化评价过程的规范性。[5]过去的定性研究走向现在的定量研究，在此过程中，地质灾害风险评价方法也渐渐形成了具有较高完整性以及规范性的评价体系，其评价内容也日渐丰富，灾害评价的科学性也日渐提高。[6]下面对几种主要的地质灾害风险评价方法进行阐述：
（1）成因机理分析评价。这种评价方法的主要内容是根据历史地质灾害的形成条件，以及活动状况、活动规律来分析地质灾害的潜在形成条件。该方法的评价目的主要是通过定性的方式，来分析地质灾害的可能性、活动规模。
（2）危险性评价方法。该方法的主要目的在于评价地质灾害的历史活动以及未来地质灾害的发生概率，以此来确定地质灾害的危险性程度。其主要内容为：地质灾害的历史性活动规模、频率以及密度；未来地质灾害发生的可能性条件，如气候条件、地质条件、地形地貌等。
（3）易损性评价方法。该方法主要考察地质爱海受害受灾时的承灾能力，其主要是根据受灾体的构成情况、人口分布情况、城市企业分布情况以及土地分布情况进行评价。该方法的评价目的为主要是评价受灾体遭受地质灾害破坏的可能性以及其难易程度。
（4）统计评价分析方法。依据历史地质灾害如何形成以及其活动状况、规律等情况，来统计地质灾害的活动规模与频率。主要目的在于使用模型法或者使用外延法来评价地质灾害发生的危险区的范围、时间。
2.构建地质灾害风险评价体系
地质灾害风险评价办法主要目的在于清晰评价与反馈不同地质灾害发生区域的地质灾害的总体风险水平以及地区差异，以此来为我国国土资源开发与保护工作提供依据。
构建一套完整的地质灾害风险评价体系与办法，一方面能够促进地质灾害风险评价工作的有序进行，另一方面也能够提高对于地质灾害的预警意识。在对于人口伤亡以及经济损失、资源与环境破坏的期望损失分析中，要将危险性分析以及易损性分析纳入地质灾害风险评价体系之中。通过对于地质灾害风险评价方面的危险性、易损性分析两方面分析，确定风险区位置、范围以及地质灾害活动的发生频率。[7]其中期望损失分析作为地质灾害风险评价分析的核心，目标在于能够检测地质灾害对于环境、资源的破坏程度。
从以上几方面进行分析与联系，形成具有层次性的地质灾害风险评价体系，如图1。针对不同的目的，可以选择不同的地质灾害风险评价方法。而根据不同的地质灾害的风险评价类型以及面积，可以将其分为点或面评价以及区域性评价。
其中点或面评价是指针对一个地质灾害体进行具有独立特征的灾害群的灾情程度评价，或者针对一个具有统一特征的自然区域、社会区域来进行地质灾害风险评价。一般情况下，评价区可以选择一个县市，也可以选择几个县市。而区域性评价主要是针对跨地区的面积较大的地质灾害风险，其评价范围可以是一个省份或者几个省份，面积可以达到几百万平方千米。不过这种评价方法常常难以精确计算其数据，综上，地质灾害风险评价指标体系具体可见表1。
3.地质灾害风险评价的具体实施
根据地质灾害风险评价办法的不同，其评价目的与内容也有所不同，构建地质灾害风险评价体系之后能够进一步明确不同的指标体系以及评价模型，以此来确定风险分区的原则以及方法。同时可以通过针对各项基础数据的全面调查，来对风险评价进行统计分析，编制地质灾害分布图，同时将各种基础图件以及地质灾害风险评价表数据编制出来。最后通过综合地质灾害可能造成的经济损失以及人口死亡、环境破坏等情况，进行综合风险评价。
4.结语
地质灾害风险评价方法是风险管理与与减灾管理的基础，其成果能够为国土资源开展有效规划工作提供指导，以此为救灾应急措施提供依据。本文从地质灾害风险评价方法概述入手，通过对传统的成因机理分析、危险性评价、统计分析、破坏损失评价、易损性评价等方法进行说明，以此构建一套完整的地质灾害风险评价体系来促进地质灾害风险评价工作的发展。通过实施地质灾害风险评价方法，来将其理论与实践工作不断结合，最终丰富与完善地质灾害的风险评价体系。
参考文献
中图分类号：P208；P694 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）02（b）-0009-02
当前我国对地质灾害的研究越来越重视，与此同时，对地质灾害评估的研究也越来越向高准备、高要求、高预测以及高防治的方向发展。其中，新兴的GIS作为当前在地质灾害评估研究中应用最广泛的信息系统。做好地理信息系统在地质灾害评估中的应用研究就显得尤为迫切和重要。
1 GIS及地质灾害评估概述
1.1 认识GIS及地质灾害评估
GIS即地理信息系统，它是一门集信息科学、空间科学和地球科学为一体的综合技术学科，它实现了遥感技术、计算机信息工程以及现代地学理论和方法的有机结合。作为一种基于数据库系统、地理信息的空间分析以及地图可视化的计算机系统。它是有效表达、处理以及分析与地理分布有关的专业数据，并为人们提供了一种快速展示有关地理信息和分析信息的新的手段和平台。GIS的主要功能有：数据采集和提取、转换与编辑、数据集成、数据的重构与转换、查询与检索、空间操作与分析、空间显示和成果输出及数据更新等。
地质灾害灾情评估是指对地质灾害活动程度及破坏损失情况进行评定估算的工作，对于有发生可能但尚未发生的地质灾害，地质灾害评估是预测评价地质灾害的可能程度。地质灾害的评估内容包括如下两点：一是分析评价地质灾害活动的危险程度和地质灾害危险区受灾体的可能破坏程度，即地质灾害的危险性评价和灾害区的易损性评价。二是在做出地质灾害的危险性评价和灾害区的易损性评价基础上进一步分析预测地质灾害的预期损失，即进行地质灾害的破坏损失评价。其中，地质灾害评估的基本目的是通过综合指标或单项指标定量化反映地质灾害的破坏损失程度和主要特点，从而为相关部门规划、部署和实施地质灾害防治工作提供科学依据。
1.2 GIS在地质灾害研究中的应用现状分析
当前GIS在地质灾害研究中的应用主要有以下三个方面：一是利用GIS开展的地质灾害的评价和管理。通过建立基于GIS的地质灾害空间信息管理系统可以对某一特定空间分布的地质灾害调查资料以及空间分布特征信息等进行评价和管理。二是利用地GIS可以实现地质灾害的危险性分区，通过评价地质因素之间相互作用的复杂性，以及由于各种地质因素本身的不确定性，对研究区运用恰当的数学分析模型进行地质灾害危险性等级的划分，从而为地质灾害的管理和防治提供科学依据。三是GIS在与地质灾害相关的专家系统中的集成应用。其中，在集成的专家系统中，GIS主要负责时空数据的管理，利用专家知识和空间目标的事实推理，在进行空间分析的基础上实习灾害危险程度的自动判定，从而可以实现区域地质灾害的动态管理。
2 GIS应用于地质灾害评估的研究方法
应用GIS技术的基于多源数据和面向突发性自然灾害应急响应的地质灾害风险快速评估研究方法是当前我国政府部门在地质灾害风险管理中应用的最为广泛的地址灾害评估研究方法，该方法的应用为政府及地方社会应对各类突发性自然灾害的救灾、减灾等提供了有效的信息保障和科学的决策支持。该研究方法主要包括GIS数据准备、格网数字高程模型的构建以及地形因子的提取三个方面的内容。
2.1 GIS数据准备
在进行灾害研究及评估前需要准备多项数据，主要是野外实测CAD数据的整理，然后提取CAD数据中的高程点数据为.dat文件。将该.dat文件作为研究的基础数据，后面所有的应用分析都是基于野外实测CAD数据进行。CAD数据的处理软件有多种，其中GIS数据准备常用的软件主要有ArcGIS、MapInfo、MapGIS、TopMap、GeoBean等。
2.2 格网数字高程模型的构建
数字高程模型（DEM）区域地形的基础信息之一，是赖以构建区域地形型和进行各种地形研究的基础信息。数字高程模型是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布。它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。而格网数字高程模型是把DEM覆盖区划分成规则格网，每个网格大小和形状都相同，用相应矩阵元素的行列号来实现网格点的二维地理空间定位，第三维为特性值，可以是高程和属性。以MapGIS软件生成的格网DEM为例。在MapGIS工作平台下，利用该软件的强大地形分析功能模块DTM分析模块，采用基于距离幂函数反比加权网格的离散数据网格化方法，生成GRD地形数据。
2.3 地形因子的提取
地形因子的提取是指研究区坡度与坡向的提取。而坡度就是指GRID中像素高程值的变化率，分别用0～90度来表示，每一定的度数间隔采用不同的颜色表示。坡向是指GRID中每个像素面的朝向，范围为0～360度，其中0度代表北，90度代表东等。
3 GIS在地质灾害评估过程中的实际应用案例分析
3.1 研究区域概况
陕西省府谷县新区地处陕、晋、蒙三省（区）交界处，渭北黄土高原沟壑区，以丘陵、山地地貌为主，总的地势是西北高、东南低，海拔高度在780～1426.5 m之间。区内属中温带半干旱大陆性季风气候，温差大、降水变化明显。旱、涝、霜、雹自然灾害加之沟壑地形结构，为地质灾害创造了有利条件。而不合理的人为开挖和填埋等活动更加重了该区地质灾害恶化的程度，境内地质灾害频发。因此该区迫切需要进行地质灾害预报防患于未然。根据府谷县新区地质灾害评估的需要，通过建立以GIS技术为基础的、用于地质灾害评价的空间分析模型，调查、分析评估区内潜在的地质灾害、工程建设可能引发或加剧地质灾害及其危险性，以及工程建设和建成后可能遭受的地质灾害及其危险性，进行地质灾害危险性预测评估，对地质灾害的风险评估意义重大。
3.2 基于GIS的三维地形图的描述
三维地形图是遥感、地理信息系统、三维仿真等高新技术的结合。它主要以一种三维电子沙盘的形式反映研究区的地形起伏情况，根据高程的不同赋予不同颜色值，制作出三维地形图，用以表达不同的地形起伏情况。其中，研究区的三维地形图如图1所示。
3.3 标高分析图的生成
标高分析图是由若干离散高程数据通过空间数据差值生成的地理曲面数据（.GRD格式数据），然后进行等值线分析产生的。经过分层设色后，不同高程的范围值被赋予一定的高程数据，显示不同的颜色值，来反映不同的地形起伏情况。其中，研究区的标高分析图如图2所示。
3.4 基于数字高程模型的坡度分析和坡向分析
坡度是描述地形特征信息的重要指标，它能够间接表示地形的形态起伏和结构特征，并且反映地貌坡面的倾斜程度。坡向作为描述地貌特征的重要参数，它反映坡面所面对的方向，也是通过数字高程模型（DEM）计算得到的。其中，研究区的坡度分析和坡向分析分别如图3和图4所示。
3.5 地质灾害的危险性评价
经过上述的地质灾害评估，可以发现陕西省府谷县新区地形复杂，以及存在滑坡、泥石流等地质灾害的潜在危害性较大，对于该地区农业、交通、经济等埋下隐患；在新区存在潜在的地质灾害、相关工程建设和建成后可能引发或加剧地质灾害及其危险性，地质灾害及其危险性，当地的相关部门需要结合评估结果提供科学有效的防治措施。
4 前景与讨论
当前GIS在地质灾害研究中应用的非常广泛，将GIS技术应用于地质灾害评估的中，可以成功进行地形分析，通过制作各种地形分析图，给地质工作者提供了地形分析的数据，从而能够使地质决策部门更好的掌握研究区可能出现的地质灾害状况。
由于预测地质灾害系统是一个复杂的过程，基于GIS的计算机技术也在不断革新。本文的思想技术方法可以为相关课题提供框架路线，相应的评估方法和应用手段还需进一步探讨和研究。
参考文献
中图分类号：F416.1 文献标识码：A
1概述
地质灾害是在地质作用下，地质自然环境恶化，造成人类生命财产损毁或人类赖以生存与发展的资源、环境发生严重破坏的过程或现象，是对人类生命财产和生存环境产生损毁的地质事件。因而，从该意义上来讲，地质灾害不仅是一种自然现象，而且带有明显的社会经济属性。
在以往工程地质领域对于地质灾害的研究中， 多考虑地质灾害的自然属性，评价预测也多从其内外影响因素入手，把地质灾害仅作为一种地质动力活动，着力于灾害形成机制与诱发条件、发展规律等自然特征的分析，度量的指标多为稳定性程度等。而对地质灾害的社会属性和与之密切相关当破坏效应等注意的不够。这种状况越来越不适应社会经济发展对减灾研究的需要。诚然，对于单体地质灾害而言，地质灾害自然属性研究必不可少，但如果从一个更深的层次来看，这显然没有考虑到地质灾害的社会经济属性。人类防治地质灾害的最终目的并不是杜绝引起地质灾害的地质现象或地质事件的发生，而是确保这些地质现象或地质事件不对人类造成不可接受的危害。所以从社会减灾防灾意义上讲，除了考虑其自然因素，更应该考虑其社会属性因素，由此才有了地质灾害风除评价的概念的产生。
2 对地质灾害风险概念的认识
目前对灾害风险和地质灾害风险还没有统一的认识。在联合国教科文组织的一项研究计划中，Varnes（1984年)提出了自然灾害及风险的术语定义，随后得到了国际地质灾害研究领域的普遍认同，成为了对地质灾害危险性、易损性和风险评估的基本模式。地质灾害的风险可定义为：在一定的区域时间限度内，特定的地质灾害现象对生命财产、经济活动等可能造成的损失，即地质灾害风险是潜在地质灾害危险性和社会经济易损性的函数，它可表示为：
式中：R(Risk)：地质灾害的风险，指特定的地质灾害现象可能造成的损失；H(Hazard)：一定地区范围内某种潜在的地质灾害现象在一定的时间内发生的概率，即地质灾害的危险性；E(Element)：给定区域内受特定地质灾害威胁的对象，包括人口、财产、基础设施、经济活动等；v(Vulnerability)：特定的地质灾害以一定的强度发生而对受威胁对象所造成的损失程度，即受威胁对象的易损性，它用0～1来表示，0表示无损失，1表示完全损失。
综上所述我们可以看出，地震灾害的危险性(H)和受威胁对象(E)的易损性(v)共同决定了地质灾害的损失大小，是控制地质灾害风险的（R）的基本条件。因此，地质灾害风验评价应从下述两方面进行：(1)地质灾害的危险性评价，其与历史地质灾害活动强度和周期性规律(即灾害发生的频次、规模、分布强度)以及地质灾害孕育的环境与形成条件(即地形地貌、地质背景、水文气象、植被和人类工程活动等影响因素)密切相关；(2)区域社会经济易损性评价，包括了直接易损性评价(受威胁对象分布与抗灾能力)和间接易损性评价(地区社会经济与防灾能力)2个方面内容。
由于实际情况的复杂性，在地质灾害风险评估中很难对H、E、V等进行精确的定量表示。在这种情况下，可以采用“等级”的概念，先对地质灾害的危险性、社会经济易损性进行分级，然后再采用适当的方法进行最终的风险评估。
3 地质灾害风险评价模型
目前有关地质灾害风险评价的模型有信息量模型、层次分析等模型，在这里简述信息量模型。
根据实际情况，将影响地质灾害风险因素的实测值转化为信息量值，并用信息量来表征地质灾害风险影响因素的“贡献”大小，进而评价地质灾害的风险程度。信息量用条件概率计算：
I(X，A)=lg(P(X/A)/P(X)) (3)
式中：I(X，A)为单因素(指标)X影响地质灾害风险A的信息量；
P(X/A)为地质灾害风险恶化条件下出现X的概率；
P(X)为研究区影响因素X出现的概率。具体运算时，总体概率用样本频率计算，即：
式中：I为某一单元P种因素组合情况下地质灾害风险恶化的总信息量；
S为样本区总单元数：
N为该区己知地质灾害风险恶化的单元总数；
S1为含有影响因素X的单元个数；
N1为含有影响因素X的地质灾害风险恶化单元个数。
用总信息量I值作为该单元多种因素共同作用下的地质灾害风险改善的综合指标。对I值进行统计分析(主观判断或聚类分析))找出突变点作为分界点，将区域分成若干个地质灾害风险等级，由此建立的信息量模型，将作为研究区的风险预测模型。只要查明研究区各因素的情况，根据样本区计算出的信息量值，并将各评价单元的诸影响因素的信息量值叠加便可预测地质灾害风险等级。
信息量模型适合于各地质灾害影响要素的信息量比较丰富的地质灾害风险评价，按统计方法对各影响要素进行聚类分析，按照一定的阈值，将评价区域进行地质灾害风险分区。
4 基于GIS技术的地质灾害风险分析
地理信息系统(GIS)是有效表达、处理以及分析与地理分布有关的专业数据的技术，它为人们提供了一种快速展示有关地理信息和分析信息的新的手段和平台。从20世纪80年代以来，GIS在灾害管理中得到逐步深入的应用。
各种地质灾害都是在地球表层一定空间范围和一定时间限度内发生的，尽管不同种类的地质灾害之间、同一种类的地质灾害的不同个体之间大都形态各异，形成机理也是千差万别，但它们都是灾害孕育环境与触发因子共同作用的结果，而这些都与空间信息密切相关，利用GIS技术不仅可以对各种地质灾害及其相关信息进行管理，而且可以从不同空间和时间的尺度上分析地质灾害的发生与环境因素之间的统计关系，评价各种地质灾害的发生概率和可能的灾害后果。
GIS与传统意义上的信息系统的根本差异在于：它不仅可以存储、分析和表达各类对象的属性信息，而且还可以管理空间(图形)信息，可以使用各种空间分析方法，从空间特征和属性特征两个方面对多种不同的信息进行综合分析，寻找空间实体间的相互关系，分析和处理一定区域内分布的现象和过程。GIS软件提供了一些基本的空间分析工具，如区域叠加分析、缓冲分析、矢量栅格数据转换、属性数据查询检索、数字高程模型、数字地面模拟分析等，但仅仅直接利用这些基本的工具进行地质灾害的风险分析显然是不现实的，还需要结合专业地质灾害风险评价模型，如将信息量模型与GIS平台相结合，应用于地质灾害风险评估分析中。
信息量法模拟和层次分析评价模型与GIS的结合可以从以下几个方面考虑：
(1)利用GIS采集数据及进行基础数据处理。GIS具有强大的数据采集与空间分析功能，可以利用它来采集评价所需的数据并进行管理。GIS对数据的预处理一是将定性数据按照一定的原则定量他；二是利用GIS的自动划分功能形成用于评价的图元区域。
(2)应用信息量法模型可扩充GIS的分析评价功能。利用GIS的二次开发功能，选定合适的信息量法模型对GIS进行二次开发，扩充GIS的分析评价功能，实现传统分析方法与GIS的结合。把GIS已经剖分的图元区域的各种信息存入预先确定的数据库，然后通过编写接口，信息量法模型就可以直接调用这部分数据供分析之用。
(3)利用GIS强大的成图功能，将信息量法模型分析结果返还到GIS处理成图，形成最终成果。
这样就可以在建立一个基于GIS技术的地质灾害风险评估系统，首先在建立评估区信息数据库的基础上，结合地质灾害风险评价分析模型(信息量模型)，运用GIS的空间分析功能(缓冲区分析、叠置分析等)、数据融合技术以及高精度计算实现对多种不同类型的地质灾害(如滑坡、泥石流、岩溶塌陷等)进行危险性分析、易损性分析和最终的风险评估。整个地质灾害风险评估工作都是有序进行的，其基本程序见图1所示。
结论
（1）地质灾害风险评估包括地质灾害危险性评价、社会经济易损性评价两大内容。危险性评价应以历史危险性(灾害发生的频率、规模、程度)和影响灾害发生的主要因素(基于灾害发育机理研究)的综合分析进行；易损性评价应包括受威胁对象的易损性分析和受威胁对象的价值分析2个方面。
（2） 运用GIS开展地质灾害风险评估是必然趋势，国外已有许多成功的范例。GIS技术为地质灾害在专业评价模型(如信息量模型)条件下的风险评估提供了有效的技术支持。基于GIS技术的地质灾害风险评估系统较好的实现了GIS技术与地质灾害风险评价模型的结合，能够充分利用GIS的图形编辑、属性管理、空间分析、数字高程分析等功能优势，快捷方便的实现一般分析方法与手段难以解决的问题。它可以根据变化了的情况与资料，实时性的进行地质灾害风险分析，进一步缩减风险分析的模糊性与不确定性，具有较强的准确性与客观性，而这正是常规分析手段所难以比拟的。
参考文献
通过多种方法加强广大干部群众对自然灾害的特点和抓减灾增收工作重要性的认识，切实增强责任感。利用会议、广播、电视等多种形式，宣传防抗救结合、以防为主的救灾工作方针，培训减灾知识，灾害性天气预报，报道先进典型，提高全社会防灾减灾意识，积极建立健全群防群救体系，努力提高全社会防灾救灾的自觉性。
二、加强工程建设
(一)推进基础设施工程。以新农村建设为抓手，围绕“两保”(保人畜饮水、保田地用水)，推行“农户申请公示制、乡村审核评议制、政府补助实物制、技术指导责任制、项目管理合同制、产权明晰业主制”六种机制，突出病害塘库整治，坚持大中小微并举兴修水利；加强“五改三建”(改水、改路、改厨、改厕、改圈，建池、建园、建家)；采取清淤保畅、加固防洪堤，增加江河泻洪能量；实施先进技术，注重质量，打牢路基，夯实排水沟，提高公路防洪能力；改造中低产田土，全力治理水土流失，切实改善居民生产生活条件。
(二)推进移民工程。抓好移民普查、规划和宣传、培训、教育引导工作，全面落实移民政策，采取城乡联动、梯次推进移民与就地就近移民和把贫困户直接迁移到城镇落户相结合，将县内居住在山高坡陡、地质复杂、土地瘠薄、干旱缺水、信息闭塞、交通不便、经济落后地区的农民迁移到生产生活条件好的区域，尤其应向小集镇集中，逐步实现由政府主导的成建制移民为政府牵线的经常性分散移民。
(三)推进良种工程。不同作物品种抗旱基因各异，因此，选育、繁殖和推广抗旱优良品种，在减灾中具有根本性的作用。无水源保障的望天田、高磅田和漏筛田，应走旱作多熟复种的道路。
(四)推进环境保障工程。切实加强天然林资源保护，大兴植树造林，不断提高森林覆盖率；禁止引进生产工艺落实、环境污染严重的企业，实行环境保护“一票否决”制度；加强工业污染源的治理；对城镇生活垃圾、固定废弃物、污水集中进行无害化处理，达标排放；实施生态家园富民计划沼气工程，禁止焚烧农作物秸秆、杂草，使用电、液化气、天然气等清洁能源。
(五)推进生态经济工程。充分运用现代科学技术，开发有比较优势的生态资源和市场竞争力强的绿色产品，构建生态农业、生态工业、生态旅游、生态城镇的生态经济框架，实现以资源型的经济向生态型经济的转变。
三、优化产业结构
一是加大产业结构调整力度，强力发展以工业、旅游、城镇建设为主的城镇经济，提高第二、第三产业在国民经济中的比重，减小自然灾害对经济的影响区域。二是切实调整农业内部结构，大力发展非粮食作物农产品。三是狠抓粮食结构调整，坚持减水稻、增玉米，大种薯类、豆类、小杂粮。
四、推广科学技术
(一)重视气象信息。气象部门应编印《气象历书》，加大发行力度；广大干群应重视天气变化，购买气象历书和收看、收听天气预报。气象部门应武装设备，提高工作能力，增强责任感，准确的预报；并通过电视、广播、手机短信等多种方式将气象信息及时传递到广大干群中，确保有效开展防灾、抗灾，以切实降低灾害损失。
(二)推广农村实用技术。推广地膜覆盖；深施追肥、增厚土层；挖沟排水(湿)；实行两季固定厢沟双免耕；采取农作物套作，提高复种指数。
(三)推行节水灌溉技术。针对现有耕地有效灌溉率低，除修水利“开源”措施外，还应采取喷灌、滴灌、微灌等灌溉技术“节流”，以提高有限水资源的利用率。
(四) 实施人工影响天气。切实抓好人工增雨灭火和增加蓄水，人工消云、消雾、消雹、防霜冻等作业试验。逐步建成高炮(火箭)防雹增雨及森林防火试验示范基地、水库蓄水增雨试验示范基地等。
(五)科学规划房屋建设。为禁止危岩、滑坡地带和临河建房行为，建房、建厂、建集镇选址定点应由救灾办、安办、国土资源局、规划和建设局、民政局、防洪办等部门实地勘查地质地貌结构，进行危险性评估；乡镇政府和国土资源部门凭危险性评估资料方可签据意见上报，县及县以上人民政府根据提供的危险性评估报告方可审批集镇规划和用地许可证。
(六) 开展灾害规律性研究。辩证地认识灾害是人们依靠科技减灾的前提。应探索灾害成因机理和成灾过程，揭示灾害的自然和
人力属性，分析灾害的时空分布特征；自然灾害在时间上大都有孕育期、潜伏期、爆发期、持续期、衰减期直至平息期的演化规律。因此，必须对灾害前兆表现和灾害反馈信息进行跟踪监测的综合分析，及时制定和采取正确的决策。自然灾害预测面临着自然变异的多因子性、多解性和不确定性，要广泛收集信息，向综合预报和综合减灾方向发展。 五、制定落实预案
引言:滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害是导致人民生命财产损失的自然灾害之一,我国是一个地质灾害频发的国家,随着人类活动增多,地质灾害发生频率、强度以及对人民生命财产所造成的损失越来越大,加强对地质灾害危险性预测与评估对于减少地质灾害造成的损失具有重要的现实意义。
1地质灾情评估的目的、意义
地质灾害是自然因素、人为因素综合作用的结果。地质灾害危险性是地质灾害自然属性的体现,评价的核心要素是地质灾害的活动强度。从定性分析看,地质灾害的活动强度越高,危险性越大,灾害的损失越严重。对地质灾害灾情预测评估首先是为了通过揭示地质灾害的发生和发展规律,评价地质灾害的危险性及其所造成的破坏损失、据此进行地质灾害发育趋势的预测;其次通过地质灾害灾情评估、做出救灾防灾决策的依据。因此。加强对地质灾害减灾规划和临灾预案的制定与实施有重要的意义。
2地质灾害危险性评估方法
目前,我国在地质灾害危险评估中已具备较为完善的定量方法,常用的方法有层次分析法(AHP)、灰色关联度法、模糊综合评判法和信息量评判法等。由于不同的方法各有特点,在实际应用中应根据实际情况,选取较适合的方法,并进行合理的优化。
2.1层次分析法(AHP)
层次分析法也叫系统工程法,它是一种实用的多方案或多目标的决策方法其主要特征是,它合理地将定性与定量的决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。2.2灰色关联度法
灰色关联度分析法是建立在灰色系统理论基础上的一种定量评价方法。着重研究概率统计、模糊数学所难以解决的“小样本”、“贫信息”等不确定性问题,它根据评价因子之间的发展态势的相似或相异程度,来衡量评价因子之间的关联程度,最终将评价因子的权重与其等级的分数相乘然后相加,得出评价结论。
2.3模糊综合评判法
模糊数学是研究和处理模糊现象的科学,它所揭示的是客观事物之间差异的中介过渡性引起的划分上的一种不确定性。通过建立模糊相似关系将客观事物予以分类。它主要应用于地质环境质量评价、地质灾害易发程度分区评价、单灾点稳定性评价中得到了广泛的应用。
2.4信息量评判法
信息量评判法是在信息社会中产生的,它属于统计分析方法,在我国以前多用于地质找矿等领域,目前在地质灾害空间区划中得到了广泛的应用。用于地质灾害评估中主要通过某些因素对所提供的研究对象信息量的计算来评价,亦即用信息量的大小来评价影响因素与研究对象关系的密切程度。
3 地质灾害预测评估影响因子
3.1气象因子
气象因子包括气候类型、气温、气压、湿度、风向、风力、云量、降水等要素在这些要素中,对地质灾害的产生和稳定性影响的最重要原因是降水。地质灾害与降水有密切的关系,危岩(崩塌)、滑坡主要集中发生在降水较多的月份,而泥石流发生更离不开降水形成的强烈地表径流。
3.2 地形地貌因子
危岩(崩塌)、滑坡、泥石流等地质灾害与地形坡度的关系十分密切。如乔建平等研究了长江三峡库区云阳一巫山段斜坡坡度对滑坡的贡献率得出了该地区滑坡发育的主要坡度区间。
3.3地层岩性组合
地层岩性是产生地质灾害的基本物质条件,其组合决定了岩土体类型特征,也就决定了地质灾害类型及规模。如:软硬相间岩组,由于软弱岩体抗风化能力较差,被风化剥蚀而形成岩腔,使上部坚硬岩体失去支撑易产生危岩(崩塌)同时,软弱岩体的强度相对较差,易成为滑坡的易滑地层。
3.4地质构造因子
地质灾害是地球内外动力耦合作用的结果,地质灾害多与地质构造作用有关。如对于某一特定地区,剪切带区域抗风化能力较差,易于诱发泥石流灾害,而与新构造应力场主压应力垂直或大角度相交的陡崖或陡坡,则易于孕发危岩、滑坡等地质灾害。所以说地质构造因子是
地质灾害发育的一个重要因子,起主导控制作用。
3.5水文地质条件
在所有诱发和触发地质灾害的因子中,地下水扮演着极为重要的角色,是地质灾害勘测、评价、预测与防治必须考虑的因子。在以往的各种地质灾害中,大部分危岩(崩塌)、滑坡的产生均有地下水的参与。
3.6人类工程活动
随着社会经济发展,人类对自然改造加大,各种大小工程活动,直接或者间接诱发了各种地质灾害。如:人类过度的开采造成对植被的破坏,从而导致水土流失,诱发泥石流;公路修建切坡形成危岩(崩塌)、滑坡等。
结束语:在实际地质灾害预测评估中,为了便于计算机识别和数学处理,一般会对影响因子进行量化,从而得出影响的强度。地质灾害的预测评估是一项系统的工程,只有充分分析了其影响因子基础上,利用科学计算方法,才能准确预测出地质危害,从而减少对人类的损失。
中图分类号：P931文献标识码：A文章编号：16749944（2014）02022305
1引言
山洪灾害是指由于降雨在山丘区引发的洪水灾害及由山洪诱发的泥石流、滑坡等对国民经济和人民生命财产造成损失的灾害，具有突发性、水量集中、破坏力大等特点[1]。我国地域辽阔，地貌形态复杂，暴雨频发、人类活动剧烈等导致山洪灾害频繁发生且存在地域差异性。我国山洪灾害点多面广、发生频繁，每年都要造成重大人员伤亡和基础设施、生态环境的毁灭性破坏，已成为我国自然灾害造成人员伤亡和经济损失的主要灾种。西南地区是我国山洪灾害发育最严重的地区，随着人们对山区资源利用强度的加大和自然环境的改变，使得山洪灾害有进一步加剧的趋势[2，3]。重庆市山区山高坡陡，河流众多，城镇多沿江分布，是山洪灾害频发区和重灾区，山洪灾害防御的形势严峻。通过深入研究山洪灾害发生和分布规律，从而增强防御山洪灾害的预见性和科学性，把握防灾抗灾的主动权。
本文选取重庆市巴南区接龙镇为研究对象，在构建山洪灾害危险评价指标体系的基础上，将山洪灾害风险度评价技术[4]与GIS技术相结合，分析山洪孕灾环境与致灾因子空间分布规律，利用层次分析法和加权综合评价法进行山洪灾害危险性综合分区研究。
2研究区域
接龙镇位于重庆市巴南区东南部，是重庆市巴南区“一城五镇”发展战略的中心镇之一，人口众多，社会经济较发达。全镇幅员面积为196.36km2，整体海拔为255～1025m。属低山孤丘区，境内多低山丘陵，地形起伏较大，整体呈现东西两端高于中部并向北边倾斜的地势特点。接龙镇雨量充沛，全年平均降水量1100mm。近年来，随着巴南区城镇建设规模的不断扩大，极端天气的日趋增多，造成了山洪灾害的频发。据山洪历史灾害数据显示：2001～2009年接龙镇共发生41次滑坡、泥石流等山洪灾害，累计经济损失达2400万元人民币，镇域范围山洪灾害防治工作任务艰巨。
3数据来源
（1）地理数据：接龙镇所在1∶10000地形图16幅，重庆市土地利用现状图；
（2）降水数据：接龙镇历年降雨情况数据、重庆市气象站点暴雨站点数据以及重庆市暴雨等值线图等；
（3）历史灾情数据：接龙镇2001～2009年山洪灾害历史数据；
（4）研究区相关的各种自然和社会经济统计资料等。
4山洪灾害危险评价方法
4.1山洪灾害危险评价指标选取与权重计算
4.1.1指标选取与分级赋值
影响山洪灾害的因素很多，其发生是多种因素综合作用的结果。山洪灾害危险性主要取决于天气和下垫面等自然因素[5]。根据相关规定[1]，参考山洪灾害危险性评价相关研究[6～12]，结合研究区域的实际情况，综合考虑孕灾环境因子和致灾因子对研究区山洪灾害危险性的影响，从而进行相应指标的选取。其中孕灾环境因子主要考虑降水和下垫面因素，选取年均降水量、地形坡度、地形起伏度、植被覆盖率、路网密度、居民点密度、历史灾害点密度共7个指标；致灾因子主要考虑降水因素和水系因素，选取汇流累积量、暴雨强度、河网密度共3个指标。在研究已获得的孕灾环境综合分区结果基础上，综合考虑孕灾环境（x1）、汇流累积量（x2）、暴雨强度（x3）和河网密度（x4）共4个指标对山洪灾害危险性的影响，构建山洪灾害危险评价指标体系并对各指标分级赋值。将4个指标分为4级赋值，各指标4个分区等级赋值之和为100。指标体系的具体分级赋值见表1。表1接龙镇山洪灾害危险评价指标体系
指标分级与赋值极高危险区高危险区中危险区低危险区孕灾环境（x1）分级>7373-5656-3250005000-10001000-10085.7585.75-82.2584-82.251.51.5-1.01.0-0.5
指标权重的计算方法有很多，根据简单实用性的原则，本次选择层次分析法进行计算。层次分析法源自美国运筹学家T.L.Saaty于20世纪70年代提出的“分析的递阶过程（Analytic Hierarchy Process）”，又称AHP法[13～15]。它是一种定性和定量分析相结合的多目标决策分析方法，能够将决策者的经验判断定量化。基于10位专家的判断评分构造判断矩阵，利用和积法计算得到山洪灾害危险指标孕灾环境（x1）、汇流累积量（x2）、暴雨强度（x3）和河网密度（x4）的权重值，分别为0.2272、0.4231、0.2272和0.1225，并通过了一致性检验。
4.2山洪灾害危险评价数据获取
在构建的评价指标体系基础上，收集大量相关数据资料，并利用GIS技术对数据进行提取和处理，并将各指标数据图层进行栅格化处理，栅格单元大小取100m×100m。
4.2.1孕灾环境数据获取
本研究中将已得到的孕灾环境综合分区作为山洪灾害危险评价的一个指标。孕灾环境综合指数值采用多因素综合指数法对7个孕灾指标进行综合分析加权叠加计算而得。各孕灾指标数据的获取方法如下所述。
（1）年均降水量：利用重庆市周边149个气象站点年均降雨量观测数据，与站点经度、纬度和高程之间进行线性回归分析，建立线性回归方程，利用ArcGIS软件中栅格计算器计算模拟得到接龙镇年均降水量分布图。
（2）地形坡度数据：以1∶10000地形图为基础，利用ArcGIS软件空间分析功能生成TIN，按照100m×100m栅格化处理得到研究区DEM（数字高程模型），并提取出坡度信息。
（3）地形起伏度：在ArcGIS软件空间分析模块中移动窗口功能支持下，调整窗口大小，最终选取1.1km×1.1km窗口大小统计接龙镇的地形起伏度。
（4）植被覆盖率：利用接龙镇土地利用现状图，结合实地野外调研情况以及专家意见对各土地利用类型的植被覆盖率进行赋值而得到。
（5）路网密度、居民点密度和历史灾害点密度：以接龙镇DEM数据为基础，利用ArcGIS软件水文分析功能提取划分得到127个小流域。以各小流域为统计单元，结合路网数据、居民点分布数据和接龙镇2001～2009年山洪灾害历史统计数据，利用ArcGIS软件空间叠加和统计分析功能得到各小流域中道路总长度、居民点总面积和历史灾害点数量，并分别除以所在小流域面积计算得到路网密度、居民点密度和历史灾害点密度。
依据各指标实际情况和专家意见，将各指标划分为极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区4个等级并对其分别进行赋值，其中最大值为100，最小值为0。同时采用层次分析法和专家评分法得到山洪灾害孕灾环境7个指标的权重值分别是0.1588、0.3498、0.1035、0.0435、0.0675、0.0306和 0.2463，并通过一致性检验。最后采用多因素综合指数法计算得到山洪灾害孕灾环境综合指数，对其设置相应阈值得到山洪灾害孕灾环境分区图（图1）。
4.2.2致灾因子数据获取
（1）暴雨强度：基于重庆市暴雨等值线图和相关历史资料，利用ArcGIS软件空间插值功能，采用反距离加权法，模拟得到接龙镇暴雨强度分布情况，并按照指标体系进行量化分级得到暴雨强度量化分值图（图2）。
（2）汇流累积量：基于接龙镇无洼地DEM，利用GIS水文分析功能，计算水流方向汇流经过每个栅格单元的栅格数量总和，并按照4个等级量化赋值得到汇流累积量量化分值图（图3）。
（3）河网密度：根据接龙镇DEM，利用ArcGIS软件水文分析功能，提取出矢量化河网数据。然后在已获得的各小流域为基础，利用空间叠加分析与空间统计分析功能，统计落在每个小流域内的河网总长度，除以小流域面积，计算出每个小流域的河网密度。最后结合量化标准和评价体系对河网密度进行分级量化得到河网密度量化分值图（图4）。
5山洪灾害危险评价
5.1山洪灾害危险评价模型
山洪灾害危险性分析是对某区域山洪灾害的孕灾环境或致灾因子的各种自然属性特征的概率分布做出评价[5]。接龙镇山洪灾害危险评价采用加权综合评价法[16]。加权综合评价法综合考虑各指标对评价因子的影响程度，将各个指标的作用大小综合起来，用数量化指标加以集中，其计算公式如下：
5.2山洪灾害危险综合分区与评价
根据已获取的山洪灾害危险指标数据以及指标权重，通过对各指标影响情况的分析，利用山洪危险综合指数计算模型，采用加权综合利用ArcGIS软件空间分析技术对各指标进行叠加分析，得到研究区100m×100m栅格单元的山洪灾害危险综合指数值，如图5所示。
6结论与讨论
（1）山洪灾害是我国自然灾害造成人员伤亡的主要灾种，其造成的基础设施损毁、生态环境破坏也十分严重，已成为我国防洪减灾工作的重点和难点。西南地区山区丘陵镇域山洪灾害对镇域人民的生命财产构成重大威胁，进行山洪灾害危险合理分区研究，可对建立镇域山洪灾害预警预报机制以及为政府的防灾减灾决策提供科学依据。
（2）以山区镇域为研究单元，选取孕灾环境、汇流累积量、暴雨强度和河网密度4个指标构建了山区镇域山洪灾害危险评价指标体系，并在GIS技术支持下，获取了各个指标的评估数据。 利用层次分析法和专家评分法得到各指标的权重值。
（3）采用加权综合评价法构建山洪灾害危险评价模型，计算得到接龙镇山洪灾害风险综合指数，同时依据评价指标体系中各危险等级的阈值将山洪灾害危险分为4个等级，最终得到山洪灾害危险综合分区。从分析结果可以看出：接龙镇山洪灾害危险综合指数值处于8～69之间，全镇范围内约80.53%的地区处于中等危险区，山洪灾害危险对全镇的潜在影响情况不容忽视，山洪灾害防治预警工作不容懈怠。
（4）由于山洪灾害发生的复杂性与不确定性，影响因子众多，结合实际情况选取哪些因子能更加全面地作为不同区域山洪危险评价指标，有待进一步的探讨和完善。
（5）本文只对山区镇域山洪灾害危险性进行了分析研究，可进一步对山洪灾害社会经济易损性进行分析研究，对山区镇域山洪灾害风险进行综合评价。
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