基于gis 的5.12 地震北川县灾害区划研究

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1、基于GIS的5.12地震北川县灾害区划研究董廷旭，文星跃，张新合，陈朝镇，刘昊(绵阳师范学院资源环境信息技术重点实验室)摘要：5．12汶川特大地震给北川县造成重大灾害损失。根据自然灾害系统理论，从孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾情4个方面分别选取相关评价指标，通过GIS空间分析得到了北川县5．12地震灾害敏感度、风险度、脆弱度和灾度分布图，采用1.5km×1.8km网格为灾害区划基本单元，在MAPGIS软件中进行叠加分析，根据拟定的区划原则，采用基于空间邻域关系的区域合并方法对北川县地震次生灾害区域分异进行分析并进行灾害程度区划，得

2、到4个灾害类型区：1个极重灾区、4个较重灾区、2个重灾区和2个一般灾区。为北川县的灾后重建规划提供科学依据，为加快北川县灾后重建和县城经济可持续发展服务。关键词：GIS；5．12特大地震；灾害区划；北川县0引言北川县地处四川省绵阳市西北部，是四川盆地西北部向川西高原过渡的山区大县；地理位置为东经103°44′～104°44′，北纬31°41′～32°14′。境内山高谷深，地层岩性和地质构造复杂，新构造运动强烈，采矿、筑路等人类工程活动频繁。在上述自然及人为因素的综合影响下，以滑坡、泥石流、崩塌为主的地质灾害发育，活动频繁。2008

3、年5月12日14时28分，四川省汶川县映秀镇发生8．0级大地震，导致全省12个县严重受损，同时全省以及全国的其他省市不同程度受到损害，其中：北川羌族自治县是遭受地震灾害损失特别严重的县之一。大地震导致全县8605人死亡，9693人受伤，数千人失踪(截至2008年6月17日)，震后滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害500余处，极大地破坏了县域山地生态环境。为此，我们在进行编制灾后重建规划与实施规划的同时，根据灾害区划理论和GIS空间分析技术，采用空间邻域关系合并方法，开展北川县震后灾害区划研究，为震后次生灾害防治和生态重建规划编制与实施提

4、供科学依据。1地震灾害区划原则与方法1．1区划原则地震灾害区划是自然灾害综合区划研究的的一部分，是通过研究地震灾害损失程度的时空规律并对其进行区域划分，以便为区域灾后重建提供科学依据[1]。区划原则是进行灾害区划的基础，它为选取区划指标、区划方法、区划等级等提供基本依据。因此，本项目在进行北川县地震灾害区划方案设计时，主要遵循以下原则：(1)区域地震灾害孕灾环境的一致性和差异性。(2)区域地震灾害致灾因子组合类型、时空聚散、强度和频度分布的一致性和差异性。(3)区域地震灾害承灾体类型、承灾能力和抗灾能力的一致性和差异性。(4)区域

5、地震灾害损失类型、损失程度的一致性和差异性。(5)综合分析与主导因素相结合原则。1．2区划方法目前，在国内已有多位学者进行过全国性的和区域性自然灾害和地震灾害区划研究工作[2－12]，主要方法有：地震带区划法、最大致灾距和最小致灾距区划法、系统聚类区划法、主成分聚类区划法、基于GIS灾害区划法等。本研究采用了基于空间邻域关系的区域合并方法(基于GIS灾害区划方法)，既考虑空间单元属性信息，又考虑空间单元相互关系，使二者有机地结合起来，将定性与定量分析相结合运用于地震灾害区划评价。基于GIS灾害区划法的基本思路是：根据灾害系统理论，

6、区域灾害系统是由孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾害损失共同组成的地球表层异变系统。灾情(灾害损失)区划是自然灾害系统综合区划的一种基本类型，因此，从孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾害损失4个方面选取地震灾害区划所需基础图件并建立相应的地震灾害数据库，确定地震灾害基本单元并筛选出地震灾害区划所需的量化指标，在GIS支持下，采用“自下而上”并结合“自上而下”的区划方法来定量地进行地震灾害综合分区。1．3区划指标体系进行地震灾害区划指标选择，应该同时考虑地震灾害系统各组成部分(孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾情)、灾情形成机制、地震灾害区域分

7、异规律等不同类别层次的因素。并结合国内外研究成果[5－12]，按AHP方法构建地震灾害区划指标体系(表1)。2北川县5．12地震灾害区划2．1GIS软件的选取地震灾害区划研究过程中，无论基础数据处理，还是过程数据管理、结果数据分析显示等都涉及大量的空间数据(图形数据与图像数据)和属性数据，必须依托GIS软件平台进行数据与编辑、数据处理与管理、数据分析与输出显示。MAPGIS是一款集当代先进的图形和图像处理、地质、地理、遥感、测绘、人工智能学等于一体的高效全汉字智能软件系统，是集地图输入、数据库管理、空间数据分析于一体的空间信息系统

8、。该系统具有操作简单、功能强大、界面友好等优点，广泛应用于地质勘探、矿产管理、环境保护、土地管理和城市建设等多个领域[13]。因此，本项目选用中地MAPGIS完成研究区灾害区划的数据采集、建库、图形编辑处理和区划成果显示等。2．2基础数据准备及预处