胡屿，刘勇，侯江勇

（1.贵州省地质环境监测院，贵州贵阳 550081；
2.贵州省地质矿产勘查开发局117地质大队，贵州贵阳 550018）

贵州受喜马拉雅期造山进程和青藏高原隆升影响，位于扬子板块的云贵高原地壳在晚新生代时期发生阶段性、差异性隆升[1～2]，山高坡陡、沟谷深切，特殊的地质条件使贵州地质灾害广泛分布，造成的灾害损失长期居于全国前列[3～5]。斜坡结构对滑坡、崩塌等地质灾害的分布具有重要影响，是地质灾害风险评价中的基础因子之一，在地质灾害防治工作中有着广泛的应用场景[6～10]。

传统的斜坡结构图由专业人员采用手工方式在充分理解斜坡坡向、坡度和地层倾向、倾角关系的基础上在地质图上直接勾绘所得。此方法要求操作者具有很高的地质专业能力，同时，存在工作量繁重、错误不易检查、工作效率低下等问题，而基于GIS 的斜坡结构制图能在确保制图质量的基础上极大地提高制图效率。目前，基于GIS 的斜坡结构制图方法有TOBIA 指数法。过于复杂的斜坡结构划分方法或过于复杂的建模方法，需要具备较强的计算机专业能力，难以满足当前快速自动化制图需求[11～14]。

本文以贵州省丹寨县为研究对象，利用GIS 在进行地质灾害风险评价的过程中，结合易发性评价因子的制图需要，在前人研究的基础上，定量化划分斜坡结构；
基于GIS 空间功能模块，构建斜坡结构模型，以易于操作的方式，实现斜坡结构的自动化制图。

研究数据主要包括地形坡度、坡向、岩层倾向、倾角、地质构造等。地形坡度、坡向数据源于贵州省测绘档案资料馆提供的DEM 数据生成，分辨率为5 m×5 m；
地质构造数据源于贵州省地质资料馆提供的丹寨县1∶50000 地质图和野外调查补充的地质资料提取获得，岩层倾向、倾角数据源于1∶50000 地质图及野外测量的地层产状资料提取获得。

斜坡结构的划分根据用途不同，分类也不尽相同[15～17]。工程地质手册编委会编制的《工程地质手册》各版本中根据岩层面与斜坡的组合方式不同均将斜坡结构分为：顺向斜坡、反向斜坡、切向斜坡和直立斜坡4类；
自然资源部中国地质调查局编制的《地质灾害调查技术要求（1∶50000）（DD 2019-08）》《地质灾害风险调查评价技术要求（1∶50000）（试行）》根据岩层面与斜坡的组合关系将斜坡结构分为：顺向坡、斜向坡、横向坡、逆向坡、近水平层状坡、块状结构斜坡6类，其中，顺向坡为岩层倾向与坡向夹角小于30°的斜坡类型；
斜向坡为岩层倾向与坡向交角在30°～60°、120°～150°的斜坡类型；
横向坡为岩层倾向与坡向交角在60°～120°的斜坡类型；
逆向坡为岩层倾向与坡向交角在150°～180°的斜坡类型；
近水平层状坡为岩层倾角小于5°的斜坡类型；
块状结构斜坡为没有明显的层理构造，主要受节理控制的岩石斜坡类型。本次研究在以上分类基础上，根据丹寨县风险评价工作的实际情况，岩层面与斜坡的组合关系，将斜坡结构分为：顺向飘倾坡、顺向层面坡、顺向伏倾坡、顺斜坡、横向坡、逆斜坡、逆向坡、近水平层状坡8类（图1）。

图1 斜坡结构划分量化标准Figure 1. Quantitative standard for slope structure division

3.1 总体框架概述

斜坡结构图制作主要包括数据预处理、斜坡结构自动生成和斜坡结构类型颜色填充三大部分。最为关键的为斜坡结构自动生成，主要基于ArcGIS 平台中构建斜坡结构自动生成模型，将生成斜坡结构图中涉及到的工具及步骤完整地集合在一个模型中，模型具有适用性好，计算快速等特点（图2）。

图2 斜坡结构自动制图总体框架Figure 2. Overall framework for automated map making of slope structures

3.2 重要技术节点

（1）评价单元划分。评价单元划分主要有栅格单位、斜坡单元、流域单元及地貌单元等。本次研究采用栅格单元对丹寨县进行划分，利用计算机对栅格数据的快速运算特点，节约计算等待时间；
栅格单元划分大小与评价精度密切相关，主要根据研究区调查精度相关的比例尺和原始DEM分辨率进行确定。

（2）插值方法选取。插值是通过一定的已知样本数据计算得到区域内未知数据的栅格图像，作用是通过有限的数据预测某区域内样本数据以外的属性值，使其成为连续性的栅格值，在高程、降雨、噪音分析等方面具有广泛的应用。各点之间地层产状数据的权重与距离有明显的相关性。因此，地层产状数据的栅格化处理通常采用克里金插值或反距离权重法。

调查还发现，影响学生对专业态度的因素依次为个人兴趣爱好、就业出路和事业前途。在一二年级主要是受“个人兴趣爱好”的影响，面临毕业时，“就业出路”成为影响学生对专业态度的主要因素。

（3）GIS空间建模。通过ArcGIS空间分析中建模功能的模型生成器（Model Builder），为设计和实现空间处理模型提供了一个图形化的建模环境。模型通过工具将数据串起来以创立高级的功能和流程，可以将工具和数据集拖动到一个模型中，然后按照有序的步骤将其串联起来实现复杂的GIS 任务，极大地提高制图效率。要实现斜坡结构图的空间建模，首先要将复杂的制图任务细分为有序的流程步骤，然后在建模过程中将数据集和工具有机连接。

3.3 数据预处理

数据源为5 m×5 m高分辨率的DEM高精度数据、1∶50000 地质图和野外调查的地层产状和构造数据。从地质图中获取的数据为原有野外调查的地层产状数据和构造线数据，其中地层产状数据主要为产状点中倾向和倾角属性内容，构造数据主要为构造线，如断层线和褶皱线。主图外框面为丹寨县1∶50000 图形大小的外框，用于插值产状时的限定范围，产状插值分辨率与DEM 分辨率一致，地形坡向和坡度可通过DEM快速生成获取。

3.4 斜坡结构自动生成步骤

斜坡结构图自动化生成是在斜坡结构划分标准的基础上，结合数据源和预期成果，将复杂的制图任务细分为有序的流程步骤，制作出方便且实用性较强的斜坡结构模型。本研究将丹寨县斜坡结构图自动生成过程中的重点与难点通过以下数据栅格化和数学运算两大步骤分别逐一细分。

3.4.1 数据栅格化

（1）坡向、坡度栅格化。利用3D Analyst Tools工具中Surface 的Aspect 工具计算坡向，获取坡向栅格图[图3（a）]；
利用3D Analyst Tools 工具中Surface 的Slope工具计算坡度，得到坡度栅格图[图3（b）]。数据源为DEM。

（2）倾向、倾角栅格化。倾向、倾角采用3D Analyst Tools 工具中Raster Interpolation 的IDW 反距离权重法插值，输入折线障碍要素为断层和褶皱，限制插值范围为主图外框面，得到倾向和倾角栅格图[图3（c）、图3（d）]，数据源为产状点的倾向和倾角。

3.4.2 数学运算

（1）坡向-倾向。利用3D Analyst Tools 工具中Raster Math 的Minus 工具计算坡向与倾向的差值[图3（e）]，数据源为坡向和倾向。

（2）|坡向-倾向|。利用Spatial Analyst Tools工具中Math的Trigonometric的Abs工具，计算获得坡向与倾向差值的绝对值[图3（f）]，数据源为坡向-倾向。

（3）含≤5°|坡向-倾向|粗重分类。通过Spatial Analyst Tools工具中Reclass的Reclassify工具对坡向与倾向差值的绝对值进行粗重分类：差值绝对值为0°～30°和330°～360°时为顺向坡0，差值绝对值为30°～60°和300°～330°时为顺斜坡4，差值绝对值为60°～120°和240°～300°时为横向坡5，差值绝对值为120°～150°和210°～240°时为逆斜坡6，差值绝对值为150°～210°时为逆向坡7，共5 大类。粗重分类中不考虑顺向坡中的顺向飘倾坡、顺向层面坡和顺向伏倾坡，可得到顺斜坡4、横向坡5、逆斜坡6 和逆向坡7[图3（g）]。

（4）含≤5°顺向坡提取。对粗重分类结果进行Reclassify重分类，将原来为0的栅格值改为1，将原来为4、5、6、7 的栅格值改为0，得到含有顺向飘倾坡、顺向层面坡和顺向伏倾坡的顺向坡度图（图3（h））。

（5）坡度＞倾角、坡度=倾角、坡度＜倾角。分别获取所有坡度大于、等于和小于所有倾角的栅格值，利用Spatial Analyst Tools 工具中Logical 的Greater Than、Equal To和Less Than工具分别进行计算，符合条件的值为1，不符合条件的为0[图3（i）、图3（j）、图3（k）]。数据源为坡度和倾角，其目的主要为了获取顺向飘倾坡、顺向层面坡、顺向伏倾坡做准备。

（6）含≤5°顺向飘倾坡、顺向层面坡、顺向伏倾坡。该步骤为获取包含≤5°的顺向坡中的顺向飘倾坡、顺向层面坡和顺向伏倾坡，通过Spatial Analyst Tools工具中Logical的Boolean And 工具，对顺向坡和坡度＞倾角、顺向坡和坡度=倾角、顺向坡和坡度＜倾角分别进行计算求逻辑与，符合条件的值为1，不符合条件的为0，数据源为重分类中的顺向坡、坡度＞倾角、坡度=倾角和坡度＜倾角数据。其目的是为了保留顺向坡中坡度＞倾角、坡度=倾角、坡度＜倾角的栅格值，因坡度＞倾角、坡度=倾角、坡度＜倾角的计算结果除包含顺向坡中坡度＞倾角、坡度=倾角、坡度＜倾角的栅格值外，其余4、5、6、7 斜坡类型中还包括坡度＞倾角、坡度=倾角、坡度＜倾角的栅格值。计算为含≤5°的初步顺向飘倾坡、顺向层面坡和顺向伏倾坡[图3（l）、图3（m）、图3（n）]。

（7）含≤5°顺向层面坡栅格值1 变为2、顺向伏倾坡栅格值1变为3。利用Spatial Analyst Tools工具中Reclass的Reclassify工具分别对顺向层面坡和顺向伏倾坡栅格图进行重分类，将栅格值分别改为2 和3，其余栅格值为0[图3（o）、图3（p）]。数据源为含≤5°的初步顺向层面坡、顺向伏倾坡。

（8）倾角≤5°重分类。该步骤为获取≤5°的倾角数据，通过Spatial Analyst Tools 工具中Logical 的Less Than Equal工具，对倾角栅格图进行小于等于5°计算，数据源为倾角栅格图，符合条件的值为1，不符合条件的为0[图3（q）]。对计算结果进行Reclassify 重分类，将栅格值1改为0，0改为1，结果为近水平层状坡0。

（9）合并1、2。将顺向飘倾坡和顺向层面坡合并。通过3D Analyst Tools 工具中Ruster Math 的Plus 工具，将含≤5°的顺向飘倾坡和顺向层面坡相加获得合并1、2 栅格图[图3（r）]。数据源为结果为含≤5°的顺向飘倾坡1、顺向层面坡2。

（10）合并1、2、3。将含≤5°顺向飘倾坡、顺向层面坡、顺向伏倾坡合并。通过3D Analyst Tools 工具中Ruster Math 的Plus 工具，将含≤5°的顺向飘倾坡和顺向层面坡与顺向伏倾坡相加得到合并1、2、3 栅格图[图3（s）]。数据源为结果为含≤5°的顺向飘倾坡1 和顺向层面坡2、顺向伏倾坡3。

（11）合并1、2、3、4、5、6、7。通过3D Analyst Tools工具中Ruster Math的Plus工具，将含≤5°的顺向飘倾坡1和顺向层面坡2、顺向伏倾坡3与横向坡5、逆斜坡6 和逆向坡7 合并得到合并1、2、3、4、5、6、7 栅格图[图3（t）]。数据源为合并1、2、3 和被标识了的“顺斜坡4、横向坡5、逆斜坡6 和逆向坡7”，即“含≤5°的|坡向-倾向|粗重分类”结果。

（12）倾角≤5°与合并1、2、3、4、5、6、7 相乘。将近水平层状坡加入运算，通过3D Analyst Tools 工具中Ruster Math 的Times 工具，将倾角≤5°的水平层状坡与合并1、2、3、4、5、6、7 相乘。因合并1、2、3、4、5、6、7栅格中任一类斜坡结构都可能含有近水平层状坡的值，通过相乘，使含≤5°的近水平层状坡的栅格值全部为0，其余类型栅格值不变，即完成对所有斜坡结构类型标识[图3（u）]。

图3 斜坡结构图自动生成流程Figure 3. Automated generation process of slope structure diagrams

根据丹寨县斜坡结构自动化生成结果[图3（u）]，将研究区分为6 个斜坡结构，即顺向飘倾坡1、顺向伏倾坡3、顺斜坡4、横向坡5、逆斜坡6、逆向坡7。无近水平层状坡0和顺向层面坡2两类斜坡分布。

（1）横向坡分布面积最多，占总面积的32.76%，分布滑坡19 处、地面塌陷2 处；
顺向伏倾坡分布面积最少，占总面积的9.06%，分布滑坡8 处；
顺向飘倾坡分布面积97.58 km2，占总面积的10.12%，分布滑坡15处；
顺斜坡分布面积172.31 km2，占总面积的17.87%，分布滑坡15 处、不稳定斜坡1 处、泥石流1 处；
逆斜坡分布面积148.26 km2，占总面积的15.37%，分布滑坡7处，分布崩塌1 处，地面塌陷1 处；
逆向坡分布面积142.94 km2，占总面积的14.82%，分布滑坡7 处、泥石流1处（表1）。

表1 丹寨县斜坡结构分类统计Table 1. Classification statistics of slope structures in Danzhai County

（2）根据丹寨县地质灾害的野外调查资料，对斜坡结构图成果进行可靠性检验（表2）。对已知下伏地层斜坡结构类型的滑坡体与斜坡结构图叠加分析，其详细检验数据见表2。由表2 可以发现，2～7 号点滑坡体区域地层产状点分布较多且均匀，8 号、10 号和13号点产状分布平稳，9号点重点区产状数量多，通过插值得到斜坡结构图与野外调查点基本一致；
而1、11、12号点滑坡区域地层产状点起伏变化较大且分布少，因此出现较大误差。由此可见，地层产状点分布情况和变化情况对斜坡结构图的质量有着重要影响，产状点越密集、均匀及平稳的地方，斜坡结构图越精准，产状点越多变的地方，斜坡结构图精准度越差。

表2 已查明滑坡下伏岩层斜坡结构类型可靠性检验Table 2. Reliability test of the types of the identified slope structures of the strata underlying landslides

（1）以丹寨县为研究对象，根据坡向、坡度、岩层倾向、倾角之间的组合关系，将斜坡结构分为顺向飘倾坡、顺向层面坡、顺向伏倾坡、顺斜坡、横向坡、逆斜坡、逆向坡、近水平层状坡8类。

（2）对斜坡结构建模过程中的重点与难点，通过细分为有序的流程步骤，完成了复杂斜坡结构类型划分的自动化制图工作。

（3）基于GIS 技术的斜坡结构自动化制图方法在贵州省丹寨县详细地质灾害调查与风险评价项目中得到成功的应用，具备较强的可操作性，极大地提高了制图效率。

（4）通过对斜坡结构图成果进行可靠性对比检验后发现，由于地质构造因素影响，岩层空间分布变化多端，局部产状点稀疏和多变的区域结果与实际情况相差较大，需要对研究区尽可能多地布设均匀的产状控制点以达到对岩层空间分布的精准控制，进而达到较理想的斜坡结构制图效果。

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