新疆
地质
XINJIANG
GEOLOGY
2020年12月Dec.2020
第38卷第4期Vol.38No.4
中图分类号:P694
文献标识码:A
文章编号：1000-8845(2020)04-532-07喀喇昆仑公路国内段地质灾害易发性
评价及成因分析
李坤1,2，尚彦军2，魏思宇3，杨朋4，张峰玮5，曹小红5
（1.水利部水利水电规划设计总院，北京100120；2.中国科学院地质与地球物理研究所，北京100029；3.中国地质调查局油气资源调查中心，北京100083；4.中国地质调查局天津地质调查中心，天津300170；
5.新疆地质灾害防治重点实验室（新疆工程学院），新疆乌鲁木齐830023)
摘要：喀喇昆仑公路沿线地质灾害频发，自建成通车以来，每年都带来大量的经济损失甚至人员伤亡。本文通过资料收集及现场调查，总结了喀喇昆仑公路沿线地质灾害发育规律，并选取地形、地震、地层岩性、断层、降水、温差等作为评价因素并分析各因素属性对地质灾害的影响规律；运用多因素相互作用关系矩阵和AHP 相结合的方法确定各因素影响权重，弥补了单一评价手段的不足；运用GIS 空间分析原理对地质灾害易发性指数（GHSI ）进行计算并对地质灾害易发性进行分区。分析认为：强烈的内外动力地质作用导致了研究区复杂的地形、多变的地质和恶劣的气象环境，频繁的人类工程活动一定程度上改变了原有生态及地质平衡，这是导致中巴公路沿线多类型地质灾害频发的主要原因。
关键词：喀喇昆仑公路；地质灾害；发育规律；多因素相互作用关系矩阵；AHP ；易发性
喀喇昆仑公路（Karakoram Highway ，简称KKH ，也称中巴公路），其中国段为G314国道（喀什-红其拉甫国门段）。G314国道北起新疆喀什，穿越兴都库什山脉、帕米尔高原、喜马拉雅山脉西端及喀喇昆仑山脉，在喀喇昆仑山腹地的塔什库尔干谷地向西东方向到达中巴边境口岸红其拉甫，全长415km 。中巴公路国内段地处喜马拉雅西构造结（帕米尔构造结）东北缘，为西南天山-西昆仑山-塔里木盆地三大系统结合部位，也为青藏高原块体边缘地带，新构造运动与变形极为强烈（图1）。帕米尔-西昆仑山前褶皱冲断带主要由一系列向北逆冲的推覆构造组成，平面上发育一系列近EW-NW 向延伸的逆冲断裂和褶皱构造，地表褶皱呈右阶雁列式排布[1-3]，中巴公路沿线地形复杂、地貌类型众多。受三面环山及东部塔克拉玛干沙漠气候影响，研究区属干旱-半干旱气候，且水平分带和垂直分带性明显、昼夜温差大。复杂的地形地貌、多变的地质条件、恶劣的气候环境导致中巴公路沿线地质灾害频发，具有类型多、规模大、破坏性强的特点[4-9]。自中巴公路建成通车以来，每年需花费大量的人力和物力对公路进行抢修或维护，带来大量的经济损失甚至人员伤亡[7]。因
此，研究中巴公路沿线地质灾害易发性，是中巴公路地质灾害评估、预测及防治的前提和基础。
本文根据收集到的多元信息数据，结合现场地质灾害调查，借鉴行业内专家有关地质灾害评估经验[10-12]，选取地形、地震、地层岩性、断层、降水、温差等作为评价地质灾害易发性的影响因素。将统计的地质灾害点和各主控因素属性专题图进行复合叠
收稿日期：2020-09-08；修订日期:2020-11-11；作者E-mail ：**********************
第一作者简介：李坤(1984-)，男，河南永城人，高级工程师，博士，2014年毕业于中国科学院地质与地球物理研究所地质工程专业，
主要从事水利水电工程地质、地质灾害等方面的工作
图1中巴公路国内段区域构造略图
Fig.1
Sketch map of regional structure of the domestic
section of Karakoram Highway
（据参考文献[1]修改）
第38卷第4期李坤等：喀喇昆仑公路国内段地质灾害易发性评价及成因分析
加，分析各因素属性对地质灾害的影响规律，采用层次分析法和多因素相互作用关系矩阵相结合的方法，确定各因素对地质灾害的影响权重，并通过中巴公路沿线灾害易发性指数对中巴公路国内段地质灾害易发性进行了综合评价。
1地质灾害发育规律
据现场调查，中巴公路国
内段沿线地质灾害类型包含泥石流、崩塌、滑坡、水毁和路面冻融，其中泥石流和崩塌灾害占比最大。地质灾害集中在构造极为发育的中低山地带，尤其以奥依塔克-布伦口段灾害最为频繁，规模和影响最大，相对宽缓和高海拔路段灾害相对较少且规模小。空间分布上受构造、地层岩性和地形地貌的控制较明显，地质灾害发生时间与降水密切相关，每年6~9月雨季最为频发。大多数泥石流为冰川消融和降雨引起，物源主要由冰积物、残坡积物、冲洪积物及风化物等构成。崩塌主要发生在公路两侧高陡边坡，主要为人工削坡破坏斜坡稳定性及风化剥蚀作用导致。
2各因素对地质灾害的影响规律
分析各因素对评价目标的影响规律，是客观评价各因素在系统中的作用和程度的前提。在本研究中，将大量灾害点样本数据和影响因素属性专题进行复核叠加，据灾害点和各因素属性的对应关系，分析各因素对地质灾害的影响规律。2.1地形对地质灾害的影响规律
运用ArcGIS 软件空间分析功能，将研究范围内30m 分辨率DEM 数据（数据来源/SELEC⁃TION/inputCoord.asp ）进行分析，生成坡
度分布图，并根据地形提取一定规模的地形沟谷，将灾害点分别与坡度和地形沟谷分布图进行复合叠加（图2），统计出不同坡度范围内灾害点个数（表1），分析灾害点与地形对应关系。鉴于中巴公路线路较长，地形变化较大，在研究灾害点与地形关系时，选取地质灾害最频发、危害性最大的奥布公路（奥依塔克-布伦口）段90个灾害点进行对比
分析。
根据图2-a 及表1，坡度大于40°的区域极少见灾害点分布，坡度25°~40°内零星分布，10°~25°坡度范围内灾害点数量占比约47.8%，因此认为研究区10°~25°坡度范围内发生地质灾害的概率最大。根据图2-b 及现场调查，奥布公路段90个灾害点中，除个别崩塌和滑坡点之外，其他灾害点均分布在沟谷或沟谷出口附近。因此，认为公路两侧沟谷出口及附近是灾害易发区。
2.2地震对地质灾害的影响规律
对1900年1月1日至2018年1月8日，区域（N36.5°~N41°，E73.3°~E77°）发生的1573次3级以上地震（数据来源：v ）进行统计，运用ArcGIS 软件将地震震级（本文中采用面波
图2灾害点与地形对应关系图
Fig.2Correspondence between geohazard points and terrain
（a ——坡度；b ——沟谷）
a
b
坡度范围/°灾害点个数/个
0~1037
10~2543
25~408
>402
表1奥布段灾害点在坡度范围内分布个数
Table 1Several hazarddistribution points in different
slopeof Ao-Bu section
图3灾害点与地震专题对应关系图
Fig.3Correspondence betweengeohazard points and earthquake
（a ——震级分区；b ——震源深度分区）
a
b
533
新疆地质2020年
Ms ）和震源深度分别进行差值处理生成震级分区图和震源深度分区图，并将灾害点与其进行复合叠加（图3）。由上图可看出灾害点的分布与震级具一定
正相关性，与震源深度呈一定负相关性，震源深度越浅，对灾害影响越大。
2.3地层岩性对地质灾害的影响规律
使用1:50万地质图（/）对灾害点与岩性强度对应关系进行分析。根据区域工程地质岩组强度特征[13]，将研究区地层岩性强度分为4个等级（图4），其中冰川覆盖区单独标出。根据图4、表2及现场调研情况，灾害点分布主要在低强度和中等强度岩组区，高强度岩组区分布有零星崩塌，软弱/松散区则无灾害点分布。结合现场调研结果，推测造成这种分布规律的主要原因：①软弱/松散岩土层主要为冲洪积层，分布在平坦的盆地和宽阔的沟谷内，一般不会发生地灾；②低强度和中等强度地层覆盖区地形条件较为复杂、构造发育，且气象条件多变，岩石风化较严重，存在较多碎石，因此，在降水和冰雪融水作用下，在深切割沟谷易发生泥石流灾害；③公路沿线高强度区分布范围小，岩石强度大、风化速度慢，以崩塌和滚石灾害为主，灾害规模和影响小。2.4断层对地质灾害的影响规律以1∶50万（
cn/）及1∶25万地质图为底图绘制研究区断层分布图（图5）。从图中可看出：中巴公路国内段地质灾害分布与断层密集程度具一定正相关性（图5-a ），尤其奥布公路段灾害点分布主
要分布在断层带两侧（图5-b ）。  2.5降水对地质灾害的影响规律从全球气象网站（www.
2000年研究区范围降水数据，运用ArcGIS 软件空间分析功能，将50年内每月平均降水量数据叠加分析，完成研究区多年平均降水专题图（图6）。将灾害点与多年平均降水
专题图进行复合叠加，分析灾害分布与降水量之间的关系。
据现场调研及图形分析认为，研究区范围内地质灾害发生频率、规模、影响程度受公路两侧山体积
雪融水影响较大。因此，综合分析认为灾害易发性与公路沿线及两侧山体附近的降水量呈正相关性。2.6温差对地质灾害的影响规律
从全球气象网站（/cur⁃
rent ）下载1950~2000年研究区温度数据，运用Arc⁃
图4灾害点与地层岩性专题对应关系图
Fig.4Correspondence between geohazard points and
stratum lithology
（a ——中巴公路国内段全线；b ——奥布公路段）
a b
岩性强度灾害点个数
软弱/松散
低强度44
中等强度36
高强度
10
表2奥布段灾害点在岩性强度分区内分布个数Table 2Several hazard distribution points in different
stratum lithology of Ao-Bu section
图5灾害点与断层分布对应关系图
Fig.5Correspondence between geohazard points and fault
（a ——中巴公路国内段全线；b ——奥布公路段）
a b
图6灾害点与降水量对应关系图
Fig.6Correspondence between geohazard points and precipitation
（a ——中巴公路国内段全线；b ——奥布公路段）
a
b
534
第38卷第4期李坤等：喀喇昆仑公路国内段地质灾害易发性评价及成因分析
GIS 软件空间分析功能，将1月和7月
多年平均温度数据叠加分析，完成研究区1月和7月多年平均温差专题图。将灾害点与多年平均温差专题图进行复合叠加，分析灾害分布与温差之间的关系。
由于研究区纬度及地形变化大，整个线路上无法准确分析灾害与温差的关系（图7-a ）。因此，选取近似同一纬度线附近灾害最活跃的奥布公路段对两者关系进行分析（图7-b ），可看出灾害分布与温差具
有一定的正相关性。
3主控因素量化及权重确定
3.1主控因素量化
为了消除由于不同影响因素属性量纲的不统一对评价结果造成的不均衡影响，使数据具有可比性，便于统计和系统分析。根据系统评价目标、系统评价区域特征、评价因素属性特征、因素与目标对应关系，采用归一化处理和等级划分对各因素属性进行处理。归一化公式如下：
A i =a +
(b -a )(x i -min(x i ))
max(x i )-min(x i )
(1)
式中：A i 为归一化处理后数据，a 、b 分别为归一
化范围下限（0）和上限（1）；min （x i ）和max （x i ）分别为影响因素量化的最小值和最大值。
值得注意的是，在影响因素与系统评价目标正相关时，公式（1）适用，若影响因素系统评价目标为负相关，则进行系统计算时需用归一化上限（1）减去归一化值。
因素影响值归一化方法适用于因素属性值与系统评价目标呈正相关或负相关的情况，归一化处理较为便捷。而对于因素属性值与系统评价目标不呈线性关系或一定递增（递减）规律的，则归一化方法不适用。如：降水量及强度越大，灾害发生可能性越大，对于地形而言，并不是坡度越大发生地质灾害可能性越大。因此，本文对无法归一化公式处理的因素属性进行标准化。
标准化方法为：①据因素属性特征。对其进行定性描述，或划分其属性值区间（表3）。如：岩性强度（软弱/松散、低、中、强）分类和地形坡度区间划分。②根据评价因素跟评价目标的对应关系，对评价因素定性化分级（如：影响强、中、弱等）。③按评
价因素定性分级，将其影响值定量化分为(0,1]区间内递增数值（如分为4级，则最小级别和递增区间都为1/4=0.25的影响值，即：0.25,0.5,0.75,1）。
对于沟谷及断层的量化，为方便在因素叠加过程中进行空间分析，本研究将公路两侧5km 范围内的沟谷线直接设置为灾害影响区；将断层线进行缓冲区分析，缓冲区宽度范围1000m ，设置为灾害影响区。
3.2主控因素权重计算
确定因素在系统评价中的影响权重，为多因素综合评价中的重要环节。因素权重计算结果，很大程度上决定了评价结果的可靠性与准确性。由于各影响因素性质各异及研究区范围较大，因此各因素对地质灾害的影响程度具一定差异性。在综合考虑各评价方法及对前人评价方法借鉴的基础上，结合本研究区地学信息特征，采用多因素相互作用关系矩阵[14-16]和层次分析法[17-18]相结合的方式进行因素权重确定。多因素相互作用关系矩阵综合考虑各影响因素对评价目标的贡献和因素之间的相互作用，计算出的权重有很强的说服力；层次分析法能将人们对复杂系统评价的思维过程数学化、系统化，便于人们所接受，将评价主体分为多层次评价，在系统中有利于对同一因素两面性的考量，更加客观实际。两种方法的结合，可弥补单一评价手段的不足，评价结
图7灾害点与温差对应关系图
Fig.7Correspondence between geohazard points andtemperature difference
（a ——中巴公路国内段全线；b ——奥布公路段）
a
b
分级因素
0.250.500.751.00
坡度/°>4025~400~1010~25
岩性强度松散/软弱高强度中等强度低强度
表3影响因素等级划分
Table 3Classification of influencing factors
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果更为可靠。
层次模型中，准则层地形地貌、地质条件和气象条件3个因素存在相互影响、相互作用的关系（图8），采用多因素相互作用关系矩阵来计算其在系统评价中的权重（表4）。方案层中各因素则采用层次分析法判断矩阵（以地质条件B 2为例）（表5）进行计算。
由于地形地貌复杂、地质条件多变、气象条件恶劣，认为3个因素在本研究区活跃程度都很强烈，各因素的Pi 值均为2，计算得出3个因素权重分别为：0.40，0.30，0.30。最终计算出各因素在系统评价中的权重如表6。
4地质灾害易发性评价
本文主要研究公路沿线地质灾害，为确保研究结果的适用性和准确性，在进行灾害易发性研究时仅选取中巴公路国内段沿线两侧各10km 范围内进行计算及评价。为方便对中巴公路附近灾害易发性
进行分区及评价，本文提出中巴公路沿线灾害易发性指数（Geological hazard susceptibility index ，GH⁃SI ）评价指标（式2）。
GHSI =∑i =1
m W i f i (x ,y ) (2)
式中：W i 为各因素的影响权重，f i （x,y ）为各影响因素的属性函数，为统一打分值或归一化后0~1之间的值；（x,y ）为地理坐标。
将归一化或标准化的各影响因素专题进行复合
叠加，利用公式2和各因素权重进行计算，根据计算结果运用ArcGIS 空间分析功能将公路两侧10km 范围区域（约10000km 2）划分为144888个形状大小不同的单元区块，根据各单元易发性指数对沿线进行分级划区。分级标准采用ArcGIS 中Natural Breaks(Jenks)方法进行分级，此分类方法充分考虑数据统计特征，使类内差异最小，类间差异最大。根据灾害易发性指数大小分区，依次将研究区灾害易发性划分为4个等级：相对安全区、低发区、中等区、高发区（图9）。从图中可看出，奥布公路段是中巴公路国内段地质灾害最为频繁、规模和影响最大的一段，
与实际调查结果一致。
图8中巴公路地质灾害易发性评价层次模型
Fig.8Hierarchy model of geohazard susceptibility
evaluation for Karakoram Highway
表4灾害易发性多因素相互作用关系矩阵Table 4Multi factor interaction matrix of
geohazard
susceptibility
因素地震震级C4震源深度C5地层岩性C6地质构造C7
地震震级C41123
震源深度C51122
38号车评中心地层岩性C61/21/212
地质构造C71/31/21/21
W （B2/C ）
0.1450.1610.2700.423
表5地质条件判断矩阵
Table 5Judgment matrix of geological conditions
注：λmax2=4.046,CI 2=0.015,CR 2=0.017<0.1；一致性检验通过
因素权重/W i
地形坡度0.2
沟谷形态0.2
地震震级
0.044震源深度
0.048地层岩性
0.081地质构造
0.127
降水
量0.20
温差0.10
表6各因素权重计算结果
Table 6Weight calculation results of each
factor
图9中巴公路国内段灾害易发性指数及分区图
Fig.9Geohazard susceptibility index and zoning map
of arakoram Highway
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