1 引言
近年来，人类对生态环境的破坏日益严重，致使地质灾害频繁的发生，因此，一方面各种地质灾害是已经变成严重制约社会、经济发展的主要因素之一；另一方面受社会经济发展的制约加之地质灾害发生时其本身的地点、时间、方式、规模的不确定性影响，导致虽然民众与政府都对它的危害性有深入认识，但仍然只能调用有限的资源和采取有限的措施来应对地质害的发生，且在进行地质灾害防灾决策时缺乏依据，致使其存在一定的盲目性。
早期的地质灾害预测主要是专家根据地质基础资料和野外调查进行地质灾害敏感性判断和评价，称之为专家评价法。该方法的评价精度受到野外调查的详细程度和专家的经验与知识制约。近年来，随着GIS技术的发展和成熟，GIS与数学统计理论、多元统计分析、统计模型、多元回归模型、模糊数学等相结合的地质灾害预测数学模型方法正在成为地质灾害领域的研究热门。
对于包括滑坡、崩塌、泥石流等在内的各种地质灾害来讲，虽然各种不同种类、各类个体灾害之间存在着较大的差异，其形成机理也各有不同，但究其本源，它们都是受到特定的地质环境与特定的诱发因素的叠加影响下发生的，而这些叠加诱因都是与地理空间信息紧密相关的。GIS软件与技术可以成熟的对上述地质灾害诱因数据进行有效的存储、编辑和管理，同时也可以进行多图层之间的组合操作，叠加专业分析模型，可以实现从时间和空间上预测地质灾害的范围分布和发生的概率。本文在某市数据收集的基础上，设计实现了地质灾害危险性程度评价模型，并开发了原型系统以实现基于GIS技术的地质灾害预警。
2 地质灾害危险性评价方法
地质灾害就是受到各种人为地质活动和自然因素的组合作用，导致地质地理环境发生渐进式，甚至是突发式的变化，并最终造成各种财产、生命损失的事件与现象。因此，地质灾害系统具有突发性、非确定性、高非线性与复杂性的显著特点，它是一个复杂的耗散体系与开放式系统。利用GIS中的空间数据管理技术可以有效的实现对可能的致灾因子与和地质灾害有关的各种空间数据进行管理，进而实现从多角度（时间与空间）对地质灾害和导致其发生的致灾因素之间的关系进行分析、比较、统计，最终达到预测、评估各类地质灾害发生概率、规模的目标。
除此之外，地质灾害的预测、评估还需考虑其潜在灾害发生强度和历史灾害发生强度两方面的因素。其中潜在灾害发生强度指可能导致地质灾害发生的各种致灾因子的形成充分度，也就是说，已经形成的致灾因子越多、越充分，即代表发生地质灾害的概率就越大。而历史灾害发生强度是指待评估地区历史上已经发生过的地质灾害的次数、强度、规模、密度与频率等，即越频繁发生地质灾害的地区，越可能继续发生地质灾害。综上所述，在进行灾害预警之前就需要先进行历史资料的收集工作，来进行上述因素的统计，并综合进行各个待预测地区评估单元的地质灾害发生概率的综合评价，便可得到相关区域的地质灾害危险性划分专题图。
2.1 数据采集与处理
数据采集与处理包括图像数据的采集、处理和属性数据的采集、处理两个方面。图像数据的采集过程即为图形的数字化过程，对于来源不同的空间数据，其数据采集的方法也不相同，主要有手工键盘输入和图像扫描数字化等。数据的处理包括两方面的内容：一是对相关区域的历史资料、空间数据、属性数据进行质量验证，有误差的要及时纠正，主要包括各类数据的编辑处理、坐标位置的纠正、几何数据与其属性数据的对应等；二是对不同类型空间数据间存在的不一致性进行统一，主要有投影方式与坐标系统的统一、空间对象间几何位置与拓扑关系的纠正、各类不同数据格式见的转换、分幅空间数据间的拼接、数据压缩等。
2.2 选取评价因子
致灾危险性评价因子的选取应结合不同地区的不同地质环境情况有针对性的进行，本文中结合实验区域通过对地质灾害历史资料和相对应的历史资料进行统计，分析地质灾害的种类、分布，建立降水量与地质灾害之间的统计关系如图1所示。
灾害危险性评价因子选取了灾害数量和灾害频率，即历史灾害强度较大、次数较多的地区，未来灾害危险性仍然会较大。潜在灾害危险性评价因子选取了地形地貌、工程地质条件、地质构造、矿业活动等四个评价因子。其中地形地貌对地质灾害影响很大，由于地形复杂、坡度大的山区地形相对于坡度平缓的平原区发生地质灾害的可能性大，因此该指标主要是将山区地形和平原地形进行了区分。而工程地质条件采用地表岩土结构类型指标，岩区地表岩土坚硬结实，而松散物堆积区岩土体越破碎，容易发生地质灾害；地质构造以断裂构造影响区、构造稳定区来判定，在断裂构造影响区如果其上层岩土为松散物堆积，发生地质灾害的可能性就很大；矿业活动为矿业开采程度。
3 信息权法地质灾害危险性评价模型
谭卓英教授对传统的信息量法利用现代信息理论进行了改进，建立了信息权模型。传统信息量法中的评价因子变量值采用的是单概率值，它没有将各个致灾评价因子与其相关的指标状态考虑在内，而事实上，最终导致地质灾害发生的各个致灾因素在作用程度上是有所区别的，加之其每个因子又包含有多个变量或状态，因此它们之间应有主要因素与次要因素的区分，因此应结合权重区别对待。而在信息权模型中，它的因子权重不受人为因素的干扰，在很大程度上可以保证评价方法的可靠性，并且它不但适用于单因素评价，也适用于多因素评价。
根据该理论可建立危险性概率评价模型如图2所示。
其中H即为本文中的四个评价因子，其建立流程为：首先是对每个划分单元格的四个评价因子因素进行概率取值；然后建立全试验区地质灾害的致灾因素概率模型，用危险性概率值来表征地质灾害危险程度；最后建立降雨与地质灾害的相关关系，以危险性概率为基础建立汛期地质灾害预报模型，实现使用本模型确定实验区地质灾害易发区范围。对于四个因子的致灾概率的计算均采用下式计算，其中F表示单元内各要素危险性概率值，a表示各要素在单元内的概率系数，即权重。
F（d，c，g，k）=a（dn，cn，gn，kn）×F（dn，cn，gn，kn）
4 地质灾害预警原型系统设计
系统设计的开发工具为SQL Server 2005、ArcGIS Engine 9.3、C#开发语言。
原型系统包含信息管理和灾害评价两大模块。其中信息管理模块主要实现各类数据的管理，包括数据管理（几何数据与属性数据）、空间分析、查询统计等功能；灾害评价模块则主要通过应用信息权模型对相关数据进行分析处理以实现特定区域的灾害评估与危险性预警。
原型系统预警的对象是以崩塌、滑坡、泥石流等突发性群发型地质灾害作为预警预报的对象，其按时空分布特征可划为时间预警和空间预警两种类型：空间预警是指在专题图中得到的在一定条件下具有较大概率发生地质灾害的区域；而时间预警是在空间分析的基础上，对上述得到的具有较大概率发生地质灾害的区域给出灾害发生的可能时间段及其相关概率大小。
系统采用数据层、业务逻辑层、应用层三层结构的B/S体系结构。其中数据层以SQL Server数据库存储和管理包括空间数据和属性数据在内的各类空间数据；业务逻辑层以AE应用组件、灾害预警模型算法、用户管理组件、ADO组件等为基础进行开发；应用层以空间数据处理和分析为基础，根据录入的数据情况，完成指定的专题空间分析，制作灾害专题图。预警专题图如图3所示。
5 结束语
将信息权法模型与GIS技术相结合并应用于地学领域，可为实现对特定区域进行地质条件评估与灾害预测提供一种新的方法与技术手段。本文以此为切入点进行了模型设计与原型系统的开发，并就试验区给出了预警结果图，可以看出，该方法对于地质灾害的预测具有一定的指导意义。
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基金项目：
受国家科技支撑计划（2012BAJ23B00）和太原理工大学青年基金项目（无编号）资助。
作者简介：
和栋材（1980-），男，山西汾阳人，毕业于太原理工大学，博士，讲师；主要研究方向和关注领域：空间数据整合与更新。
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