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[摘要]本文以珠三角北部地区岩溶地面塌陷为例，借助GIS技术，通过研究岩溶地面塌陷的形成条件、形成历史、发育现状和分布规律，探索岩溶地面塌陷的影响因素和形成机理；采用GIS技术与信息量数学模型结合对珠三角北部地区岩溶地面塌陷灾害进行危险性评估。应用ArcGIS软件参与了数据采集、数据管理、数据分析和评价结果表达等过程，将珠三角北部市岩溶地面塌陷灾害危险性分为3个等级：危险区级、较危险区级、较稳定区、稳定级。
[关键字]岩溶地面塌陷 危险性评价 信息量法 珠三角北部地区
[中图分类号] TV223.3+3 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2013）-4-52-2
0 引言
自20世纪80年代以来，珠三角北部地区岩溶地面塌陷频发。它的发生、发展不仅造成了自然生态环境的破坏，而且给人民生产和生活带来严重损失，制约着城市建设和国民经济的可持续发展。本文以珠三角北部地区塌陷为例，总结塌陷灾害评价指标体系，研究塌陷风险评价方法和防治手段。
对于矿山开采诱发的岩溶地面塌陷问题，前人也做了一定研究，最早于1771～1809年俄罗斯刊物上就报道了有关岩溶地面塌陷内容；1983年由Bariy Beck和Herring负责成立了美国佛罗里达州岩溶地面塌陷研究所；国内专家在岩溶塌陷领域也做了一定工作，1997年，在桂林市建设规划局的资助下，桂林岩溶地质研究所塌陷组以MaPinfo为平台开发了“桂林岩溶地面塌陷信息管理系统”[1][2]；在岩溶地面塌陷预测及评价方面，近些年己初步开展了有关预测方面的探索研究工作，如陈天生对山东地区的预测。
由于岩溶地面塌陷发育的隐伏性、突发性、不均一性和多因素性等特点，给岩溶地面塌陷的现场勘查、观测、试验和研究带来很大的困难，这些过程中对岩溶地面塌陷的评判本身就是一项非常复杂的模糊问题。再者，岩溶地面塌陷形成于非常复杂的岩溶系统中，众多影响因素的作用和影响程度不尽相同，各种因素的影响和作用很难用经典数学模型加以统一量度。近年来，随着各种数学理论的引入，模糊综合评判、信息量法等方法也开始运用到岩溶地面塌陷危险性预测中，取得了良好的预测效果[3][4]。对于岩溶地面塌陷的危险性预测，适合采用模糊数学的理论和方法加以解决，故此，本项目选用信息量法进行研究。该方法的基本思路是：通过计算诸影响因素对地质灾害破坏所提供的信息量值叠加，作为预测的定量指标，建立评价模型，采用模糊数学方法，结合ArcGIS空间分析工具，对含有不同权重的各致塌因素进行分析计算研究区岩溶地面塌陷的危险性分区。
1 危险性评价指标体系
危险性分析评价是通过对塌陷区历史岩溶地面塌陷程度及对岩溶地面塌陷各基本条件和诱发因素综合分析，评价岩溶地面塌陷活动的危险程度，确定岩溶地面塌陷活动的密度、强度（规模），发生概率以及可能造成危害区的位置、范围的过程。确定区域岩溶地面塌陷危险性的程度是危险性评价的主要任务，我们用风险度来表示危险性的程度。而风险度是以影响岩溶地面塌陷形成的诸多因素的风险值统计为基础。现就影响岩溶地面塌陷的风险因子讨论如下：
（1）前提风险因子：如前所述，岩溶地面塌陷只发生在覆盖型岩溶区，所以有无覆盖型岩溶分布是岩溶地面塌陷能否形成的前提条件，即所谓的前提因子。（2）强度风险因子：在覆盖型岩溶区，岩溶地面塌陷是否发生，强度或规模究竟多大，则主要由自然条件所显现的强度风险因子决定。根据成因分析认为，因子主要包括岩性、覆盖层厚度、地下水动力条件和活动断裂发育程度等次级成分。这些因子实际上决定了岩石的岩溶化程度及其地下洞穴的稳定性。一般地说，本地区的岩溶塌陷在岩溶发育好、覆盖层厚度 从总体上说，地质条件、地形地貌条件、气候条件、水文条件、植被条件、人为活动条件是控制所有地质灾害活动的基本条件。但这些条件在不同类型地质灾害中的主次地位和作用方式不尽相同，所以指标各异。塌陷灾害的发生具有很大的不确定性，其潜在危险性受多种条件控制。因而必须全面考虑危险性本身及构成危险性各因素的相似性与差异性，进而选择一些相互联系的指标作为综合分析的依据。结合研究区实际情况，并参考有关资料，经综合分析后确定评价因子。选取的评价指标包括：地壳稳定性、第四系覆盖层厚度、基岩岩性、地下水动力条件和地下活动强度等5个方面。
2 珠三角北部地区矿山岩溶地面塌陷灾害危险性评价过程及结果分析
2.1 因子图层的栅格化和重采样
栅格数据数据结构简单、叠加和组合方便、数学模拟方便、便于实现各种空间分析，所以对岩溶地面塌陷做危险性评价，主要是利用栅格数据进行空间叠加分析。基于栅格数据进行空间叠加分析是针对单个像元的，如果各图层因子的像元大小不一或者数量不一致，则无法正常利用基于栅格的空间叠加分析功能，导致错误的出现。因此，对于得到的因子图层还要对其进行栅格化和重采样，使图层都以栅格形式存在，并具有相同的空间分辨率和相同的有效范围，以保证基于栅格的空间叠加分析操作顺利进行。
（2）重采样。有些数据本来就是栅格数据，因此不需要栅格化，但是栅格单元大小不一定符合130×130米分辨率的要求，因此需要进行重采样。本文采用的是分辨率为50米的DEM数据，所以由DEM数据产生的：断层图、矿井分布图、岩性图等都需要重采样。其操作为：在ArcToolbox中选择DataManagement Tools工具集下的Raste子工具集下的Resample命令，然后输入相应的参数即可。 2.2 栅格化因子图层的重分类
由于实际中某些因素对岩溶地面塌陷的影响并不完全是按要素量的增加而成正比，往往在一个数量范围内对岩溶地面塌陷的影响是稳定的，因此，需要对数据重新分类，准确把握岩溶地面塌陷分布与影响因子之间的关系。对续型变量的重分类应遵循这样的原则：类别之间应具有尽可能大的差异性，类内应具有尽可能小的差异性。本文研究中首先将各栅格因子图层以相邻类别之间较小的间隔进行预分类，然后将预分类的因子图层与岩溶地面塌陷点栅格图层叠加，统计岩溶地面塌陷在各因子图层的分布情况，然后根据分布情况进行重分类，得到较为客观合理的分类结果。利用ArcGIS中的Spatial Analyst模块中利用Reclassify命令实现重分类。利用ArcMap菜单栏下的Tools->Graphs->Create创建岩溶地面塌陷与各因子类别的统计图。
2.3 各因子图层类别信息量值的计算
分别将岩溶地面塌陷分布图层与各影响因子图层相叠加，在各叠加图层的属性表中就可以直接得出落在各因子图层类别中的岩溶地面塌陷像元数以及各类别的像元数，结合研究区总的像元数以及研究区岩溶地面塌陷总的像元数，然后通过公式（1）就可以计算出各影响因子的每个类别对岩溶地面塌陷发生提供的信息量值。
2.4 各因子图层按信息量值重分类
将各因子图层按照信息量值重分类，使每个栅格图层的VALUE值变成重分类后的信息量值，重分类的方法与2.1节中的一样，只是Reclass field选择信息量字段，分类方法为Natural Breaks，得到各因子信息量图。
2.5 各信息量图层叠加分析及重分类
将2.4中求出的各信息量图层，利用栅格计算器中的“加”运算求出每个评价单元总的信息量值，得到一张整个研究区的综合信息量图，亦即岩溶地面塌陷危险性得分图，危险性得分图中的总信息量值越大，反映各因素组合对岩溶地面塌陷发生的贡献率越大，发生岩溶地面塌陷的几率也越大。见图1。
依据2.1中的统计方法，统计岩溶地面塌陷分布与危险性得分的情况，找到危险性得分图层中最合理的分级方式为：0-3、3-7，7-12、12-18。据此对岩溶地面塌陷危险性得分图进行重分类，划分为三个级别：稳定区、较稳定区、较危险区、危险区，从而得到岩溶地面塌陷灾害危险性分级图，见图1。
由图1可知，危险性地区分布范围较小，灰岩发育地区为明显的高危险性分布区域，说明灰岩对岩溶地面塌陷灾害的产生影响较大，危险区分布在花都赤泥、新华，白云夏茅及佛山高明一带盆地和河谷；较危险区域主要分布河流两岸地下水较丰富盆地和河流阶地，这些地方一个共同的特点是地下水活动强烈，同时局部灰岩或砂岩、页岩夹含灰岩发育，这些因素使得这些区域存在发生岩溶地面塌陷的可能。稳定区分布于基岩裸露的广大低山丘陵区。
3 结论
通过对珠三角北部地区矿山岩溶地面塌陷形成条件、形成历史、发育规模及危害的研究，总结出岩溶地面塌陷的形成机理，建立了成因模式。在此基础上进行预测分区评价，为该区岩溶地面塌陷的预测及其防治提供依据。得出的结论有：
（1）区内岩溶地面塌陷分布具有以下的规律性；①岩溶地面塌陷点的分布与第四系厚度、岩性有关；②塌陷多发生在地下水降落漏斗范围内和水位变化较大季节；③塌陷多发生于河、塘等地表水体附近及地形低洼处；④塌陷多沿石灰岩矿采矿井周边分布。（2）通过对研究区进行危险性分区评价，把研究区岩溶地面塌陷的危险性分为了3级：稳定区、较稳定区、较危险区、危险区。（3）依法加强石灰岩矿山开采的监督管理工作，督促矿山企业制定矿山开采过程中的地质环境保护和预防地质灾害的措施，防止造成矿山地质环境的破坏，特别应限制矿山开采大量抽排地下水造成地下水位的大幅度降低，引起新的岩溶地面塌陷地质灾害。
参考文献
[1]雷明堂，蒋小珍，李瑜等.桂林岩溶塌陷信息管理系统[J].中国地质灾害与防治学报，1997，8（增刊）：78-82.
[2]雷明堂，蒋小珍，李瑜等.城市岩溶塌陷地质灾害风险评估--以贵州六盘水为例[J].2000，11（4）24-27.
[3]闫满存，王光谦，李保生等.基于模糊数学的广东沿海陆地地质环境区划[J].地理学与国土研究.2000.16（4）：42-48.
[4]刘长礼，贺可强，高宗军.岩溶地面塌陷的机理分析及其预测模型[J].河北地质学院学报，1993，16（3）：264-270.
[5]沈芳，黄润秋，苗放等.地理信息系统与地质环境评价[J].地质灾害与环境保护，2000，11（1）：6-10.
[6]殷坤龙，朱良峰.滑坡灾害空间区划及GIS应用研究[J].地学前缘，2001，8（2）：281-282.
[关键字]岩溶地面塌陷 危险性评价 信息量法 珠三角北部地区
[中图分类号] TV223.3+3 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2013）-4-52-2
0 引言
自20世纪80年代以来，珠三角北部地区岩溶地面塌陷频发。它的发生、发展不仅造成了自然生态环境的破坏，而且给人民生产和生活带来严重损失，制约着城市建设和国民经济的可持续发展。本文以珠三角北部地区塌陷为例，总结塌陷灾害评价指标体系，研究塌陷风险评价方法和防治手段。
对于矿山开采诱发的岩溶地面塌陷问题，前人也做了一定研究，最早于1771～1809年俄罗斯刊物上就报道了有关岩溶地面塌陷内容；1983年由Bariy Beck和Herring负责成立了美国佛罗里达州岩溶地面塌陷研究所；国内专家在岩溶塌陷领域也做了一定工作，1997年，在桂林市建设规划局的资助下，桂林岩溶地质研究所塌陷组以MaPinfo为平台开发了“桂林岩溶地面塌陷信息管理系统”[1][2]；在岩溶地面塌陷预测及评价方面，近些年己初步开展了有关预测方面的探索研究工作，如陈天生对山东地区的预测。
由于岩溶地面塌陷发育的隐伏性、突发性、不均一性和多因素性等特点，给岩溶地面塌陷的现场勘查、观测、试验和研究带来很大的困难，这些过程中对岩溶地面塌陷的评判本身就是一项非常复杂的模糊问题。再者，岩溶地面塌陷形成于非常复杂的岩溶系统中，众多影响因素的作用和影响程度不尽相同，各种因素的影响和作用很难用经典数学模型加以统一量度。近年来，随着各种数学理论的引入，模糊综合评判、信息量法等方法也开始运用到岩溶地面塌陷危险性预测中，取得了良好的预测效果[3][4]。对于岩溶地面塌陷的危险性预测，适合采用模糊数学的理论和方法加以解决，故此，本项目选用信息量法进行研究。该方法的基本思路是：通过计算诸影响因素对地质灾害破坏所提供的信息量值叠加，作为预测的定量指标，建立评价模型，采用模糊数学方法，结合ArcGIS空间分析工具，对含有不同权重的各致塌因素进行分析计算研究区岩溶地面塌陷的危险性分区。
1 危险性评价指标体系
危险性分析评价是通过对塌陷区历史岩溶地面塌陷程度及对岩溶地面塌陷各基本条件和诱发因素综合分析，评价岩溶地面塌陷活动的危险程度，确定岩溶地面塌陷活动的密度、强度（规模），发生概率以及可能造成危害区的位置、范围的过程。确定区域岩溶地面塌陷危险性的程度是危险性评价的主要任务，我们用风险度来表示危险性的程度。而风险度是以影响岩溶地面塌陷形成的诸多因素的风险值统计为基础。现就影响岩溶地面塌陷的风险因子讨论如下：
（1）前提风险因子：如前所述，岩溶地面塌陷只发生在覆盖型岩溶区，所以有无覆盖型岩溶分布是岩溶地面塌陷能否形成的前提条件，即所谓的前提因子。（2）强度风险因子：在覆盖型岩溶区，岩溶地面塌陷是否发生，强度或规模究竟多大，则主要由自然条件所显现的强度风险因子决定。根据成因分析认为，因子主要包括岩性、覆盖层厚度、地下水动力条件和活动断裂发育程度等次级成分。这些因子实际上决定了岩石的岩溶化程度及其地下洞穴的稳定性。一般地说，本地区的岩溶塌陷在岩溶发育好、覆盖层厚度
2 珠三角北部地区矿山岩溶地面塌陷灾害危险性评价过程及结果分析
2.1 因子图层的栅格化和重采样
栅格数据数据结构简单、叠加和组合方便、数学模拟方便、便于实现各种空间分析，所以对岩溶地面塌陷做危险性评价，主要是利用栅格数据进行空间叠加分析。基于栅格数据进行空间叠加分析是针对单个像元的，如果各图层因子的像元大小不一或者数量不一致，则无法正常利用基于栅格的空间叠加分析功能，导致错误的出现。因此，对于得到的因子图层还要对其进行栅格化和重采样，使图层都以栅格形式存在，并具有相同的空间分辨率和相同的有效范围，以保证基于栅格的空间叠加分析操作顺利进行。
（2）重采样。有些数据本来就是栅格数据，因此不需要栅格化，但是栅格单元大小不一定符合130×130米分辨率的要求，因此需要进行重采样。本文采用的是分辨率为50米的DEM数据，所以由DEM数据产生的：断层图、矿井分布图、岩性图等都需要重采样。其操作为：在ArcToolbox中选择DataManagement Tools工具集下的Raste子工具集下的Resample命令，然后输入相应的参数即可。 2.2 栅格化因子图层的重分类
由于实际中某些因素对岩溶地面塌陷的影响并不完全是按要素量的增加而成正比，往往在一个数量范围内对岩溶地面塌陷的影响是稳定的，因此，需要对数据重新分类，准确把握岩溶地面塌陷分布与影响因子之间的关系。对续型变量的重分类应遵循这样的原则：类别之间应具有尽可能大的差异性，类内应具有尽可能小的差异性。本文研究中首先将各栅格因子图层以相邻类别之间较小的间隔进行预分类，然后将预分类的因子图层与岩溶地面塌陷点栅格图层叠加，统计岩溶地面塌陷在各因子图层的分布情况，然后根据分布情况进行重分类，得到较为客观合理的分类结果。利用ArcGIS中的Spatial Analyst模块中利用Reclassify命令实现重分类。利用ArcMap菜单栏下的Tools->Graphs->Create创建岩溶地面塌陷与各因子类别的统计图。
2.3 各因子图层类别信息量值的计算
分别将岩溶地面塌陷分布图层与各影响因子图层相叠加，在各叠加图层的属性表中就可以直接得出落在各因子图层类别中的岩溶地面塌陷像元数以及各类别的像元数，结合研究区总的像元数以及研究区岩溶地面塌陷总的像元数，然后通过公式（1）就可以计算出各影响因子的每个类别对岩溶地面塌陷发生提供的信息量值。
2.4 各因子图层按信息量值重分类
将各因子图层按照信息量值重分类，使每个栅格图层的VALUE值变成重分类后的信息量值，重分类的方法与2.1节中的一样，只是Reclass field选择信息量字段，分类方法为Natural Breaks，得到各因子信息量图。
2.5 各信息量图层叠加分析及重分类
将2.4中求出的各信息量图层，利用栅格计算器中的“加”运算求出每个评价单元总的信息量值，得到一张整个研究区的综合信息量图，亦即岩溶地面塌陷危险性得分图，危险性得分图中的总信息量值越大，反映各因素组合对岩溶地面塌陷发生的贡献率越大，发生岩溶地面塌陷的几率也越大。见图1。
依据2.1中的统计方法，统计岩溶地面塌陷分布与危险性得分的情况，找到危险性得分图层中最合理的分级方式为：0-3、3-7，7-12、12-18。据此对岩溶地面塌陷危险性得分图进行重分类，划分为三个级别：稳定区、较稳定区、较危险区、危险区，从而得到岩溶地面塌陷灾害危险性分级图，见图1。
由图1可知，危险性地区分布范围较小，灰岩发育地区为明显的高危险性分布区域，说明灰岩对岩溶地面塌陷灾害的产生影响较大，危险区分布在花都赤泥、新华，白云夏茅及佛山高明一带盆地和河谷；较危险区域主要分布河流两岸地下水较丰富盆地和河流阶地，这些地方一个共同的特点是地下水活动强烈，同时局部灰岩或砂岩、页岩夹含灰岩发育，这些因素使得这些区域存在发生岩溶地面塌陷的可能。稳定区分布于基岩裸露的广大低山丘陵区。
3 结论
通过对珠三角北部地区矿山岩溶地面塌陷形成条件、形成历史、发育规模及危害的研究，总结出岩溶地面塌陷的形成机理，建立了成因模式。在此基础上进行预测分区评价，为该区岩溶地面塌陷的预测及其防治提供依据。得出的结论有：
（1）区内岩溶地面塌陷分布具有以下的规律性；①岩溶地面塌陷点的分布与第四系厚度、岩性有关；②塌陷多发生在地下水降落漏斗范围内和水位变化较大季节；③塌陷多发生于河、塘等地表水体附近及地形低洼处；④塌陷多沿石灰岩矿采矿井周边分布。（2）通过对研究区进行危险性分区评价，把研究区岩溶地面塌陷的危险性分为了3级：稳定区、较稳定区、较危险区、危险区。（3）依法加强石灰岩矿山开采的监督管理工作，督促矿山企业制定矿山开采过程中的地质环境保护和预防地质灾害的措施，防止造成矿山地质环境的破坏，特别应限制矿山开采大量抽排地下水造成地下水位的大幅度降低，引起新的岩溶地面塌陷地质灾害。
参考文献
[1]雷明堂，蒋小珍，李瑜等.桂林岩溶塌陷信息管理系统[J].中国地质灾害与防治学报，1997，8（增刊）：78-82.
[2]雷明堂，蒋小珍，李瑜等.城市岩溶塌陷地质灾害风险评估--以贵州六盘水为例[J].2000，11（4）24-27.
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[4]刘长礼，贺可强，高宗军.岩溶地面塌陷的机理分析及其预测模型[J].河北地质学院学报，1993，16（3）：264-270.
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[6]殷坤龙，朱良峰.滑坡灾害空间区划及GIS应用研究[J].地学前缘，2001，8（2）：281-282.