辛星等：三维确定性模型在浅层黄土滑坡稳定性预测中的应用 ·403· 表4预测结果统计 减少，这是由于在计算当中一些滑坡的边界会穿过 Table 4 Statistics of the prediction results 栅格，使该栅格部分稳定和部分失稳，而模型的最终 栅格分区域点状面状滑区域面点状滑面状滑 安全 预测结果会根据栅格整体的安全系数判定其稳定 辨率/面积/滑坡坡面积/积比例/坡比例/坡比例/ 等级 性，这就产生了误差，导致一部分实际滑动的栅格结 m km2 数量km2 % % % 果显示为基本稳定，而随着数字高程模型数据分辨 3 0.40 21 0.1412.8634.4319.49 率增加，栅格尺寸变小，这种情况对预测结果的影响 0.32 17 0.1110.33 27.8715.27 随之降低，这也是高分辨率的数字高程模型数据的 100.19 110.076.22 18.038.85 预测精度明显提升的一个原因☒.而且，在实际情 3 0.97 27 0.3431.11 44.2645.77 况当中，各种复杂的地质条件会导致研究区的土体 2 5 0.96 29 0.3430.9447.54 45.60 参数不尽相同，而确定性模型在计算斜坡稳定性时， 10 0.87 33 0.3028.1154.1039.93 需要对一定范围的地层输入参数做出均质化假设， 3 0.75 11 0.1824.15.18.0323.99 从而导致部分滑坡位于基本稳定区.从预测的结果 5 0.79 12 0.2025.45 19.67 26.46 来看，研究区内大部分点状滑坡和面状滑坡处于模 10 0.85 11 0.2327.4518.0331.04 型预测的危险区域，证明了模型的有效性 3 0.37 2 0.05 11.96 3.28 7.16 从表4可看出，Scoops.3D对不同分辨率数字高 0.40 3 0.0612.82 4.92 8.55 程模型数据的预测结果存在差别，本文提取了不同 10 0.49 3 0.10 15.76 4.92 12.84 分辨率数字高程模型数据的坡度值，发现坡度值的 0.62 0 0.0319.91 0 3.59 分布趋势是相似的，但低分辨率的数据具有更多低 0.64 0 0.0320.45 0 4.12 坡度值，而陡峭地形较少.高分辨率数字高程模型 100.69 3 0.0522.454.927.34 显示的地貌更加接近真实环境，预测结果的准确性 3 3.12 61 0.74100.0100.0100.0 也随之提升，尤其是点状滑坡在极不稳定和不稳定 合计5 3.11 0.74100.0100.0100.0 区中，3m分辨率的预测结果相对于5m和10m的 10308 61 0.74100.0100.0100.0 结果提升了3.28%和6.56%.因此，数字高程模型 数据分辨率通过坡度值对Scoops3.D预测结果有重 定性降低发生失稳.同时，研究区地层中的地裂缝、 要影响，也反映出低分辨率的数字高程模型数据显 节理、落水洞等地质条件是诱发滑坡的内部因素，但 示了更平缓的地形，这和早期的研究成果一致) 在目前己有的确定性模型的预测当中，还不能将这 正如表4显示的那样，点状和面状的滑坡分布 些地质构造纳入稳定性分析，因此这些因素也会诱 在不同稳定性等级中存在一定的差异，从图6中发 发基本稳定区发生滑坡但不能被预测.从模型角度 现在不同分辨率的数字高程模型数据预测结果当 分析来看，数字高程模型数据的分辨率是影响预测 中，点状滑坡的预测精度均高于面状滑坡，这是因为 结果准确性的重要因素，3、5和10m分辨率的数字 在模型分析阶段，对于面状滑坡处理的区域，尽管绝 高程模型数据预测结果显示，越高分辨率的数字高 大部分安全系数都是低的，但是由于受局部微地貌 程模型数据有越多的点状滑坡和面状滑坡位于极不 影响，提高了部分栅格的稳定性，导致预测精度降 稳定区和不稳定区，而位于基本稳定区的数量则会 低，为了解决这种问题，Godt等曾将1.8m×1.8m 60 (a) ☑分辨率3m 606 ☑分葬率3m 50 图分辨率5m 50 图分辨率5m 图分辨率10m 图分辨率10m 40 出40 20 20 +☑图图 ☑N F<0.75 075≤ 1.00≤F< 1.25≤F< F≥1.50 F<0.75 0.75≤F< 125=≤ F≥150 1.00 125 150 1.00 125 1.50 稳定性等级 稳定性等级 图6不同分辨率数字高程模型预测结果中滑坡的稳定性等级分布.()点状滑坡：(b》面状滑坡 Fig.6 Stability grade distribution of landslides in predicting the results for different DEM resolutions:(a)point landslide:(b)facial shape land- slide辛 星等: 三维确定性模型在浅层黄土滑坡稳定性预测中的应用 表 4 预测结果统计 Table 4 Statistics of the prediction results 安全 等级 栅格分 辨率/ m 区域 面积/ km2 点状 滑坡 数量 面状滑 坡面积/ km2 区域面 积比例/ % 点状滑 坡比例/ % 面状滑 坡比例/ % 3 0. 40 21 0. 14 12. 86 34. 43 19. 49 1 5 0. 32 17 0. 11 10. 33 27. 87 15. 27 10 0. 19 11 0. 07 6. 22 18. 03 8. 85 3 0. 97 27 0. 34 31. 11 44. 26 45. 77 2 5 0. 96 29 0. 34 30. 94 47. 54 45. 60 10 0. 87 33 0. 30 28. 11 54. 10 39. 93 3 0. 75 11 0. 18 24. 15 18. 03 23. 99 3 5 0. 79 12 0. 20 25. 45 19. 67 26. 46 10 0. 85 11 0. 23 27. 45 18. 03 31. 04 3 0. 37 2 0. 05 11. 96 3. 28 7. 16 4 5 0. 40 3 0. 06 12. 82 4. 92 8. 55 10 0. 49 3 0. 10 15. 76 4. 92 12. 84 3 0. 62 0 0. 03 19. 91 0 3. 59 5 5 0. 64 0 0. 03 20. 45 0 4. 12 10 0. 69 3 0. 05 22. 45 4. 92 7. 34 3 3. 12 61 0. 74 100. 0 100. 0 100. 0 合计 5 3. 11 61 0. 74 100. 0 100. 0 100. 0 10 3. 08 61 0. 74 100. 0 100. 0 100. 0 图 6 不同分辨率数字高程模型预测结果中滑坡的稳定性等级分布． ( a) 点状滑坡; ( b) 面状滑坡 Fig． 6 Stability grade distribution of landslides in predicting the results for different DEM resolutions: ( a) point landslide; ( b) facial shape land￾slide 定性降低发生失稳． 同时，研究区地层中的地裂缝、 节理、落水洞等地质条件是诱发滑坡的内部因素，但 在目前已有的确定性模型的预测当中，还不能将这 些地质构造纳入稳定性分析，因此这些因素也会诱 发基本稳定区发生滑坡但不能被预测． 从模型角度 分析来看，数字高程模型数据的分辨率是影响预测 结果准确性的重要因素，3、5 和 10 m 分辨率的数字 高程模型数据预测结果显示，越高分辨率的数字高 程模型数据有越多的点状滑坡和面状滑坡位于极不 稳定区和不稳定区，而位于基本稳定区的数量则会 减少，这是由于在计算当中一些滑坡的边界会穿过 栅格，使该栅格部分稳定和部分失稳，而模型的最终 预测结果会根据栅格整体的安全系数判定其稳定 性，这就产生了误差，导致一部分实际滑动的栅格结 果显示为基本稳定，而随着数字高程模型数据分辨 率增加，栅格尺寸变小，这种情况对预测结果的影响 随之降低，这也是高分辨率的数字高程模型数据的 预测精度明显提升的一个原因［12］． 而且，在实际情 况当中，各种复杂的地质条件会导致研究区的土体 参数不尽相同，而确定性模型在计算斜坡稳定性时， 需要对一定范围的地层输入参数做出均质化假设， 从而导致部分滑坡位于基本稳定区． 从预测的结果 来看，研究区内大部分点状滑坡和面状滑坡处于模 型预测的危险区域，证明了模型的有效性． 从表 4 可看出，Scoops3D 对不同分辨率数字高 程模型数据的预测结果存在差别，本文提取了不同 分辨率数字高程模型数据的坡度值，发现坡度值的 分布趋势是相似的，但低分辨率的数据具有更多低 坡度值，而陡峭地形较少． 高分辨率数字高程模型 显示的地貌更加接近真实环境，预测结果的准确性 也随之提升，尤其是点状滑坡在极不稳定和不稳定 区中，3 m 分辨率的预测结果相对于 5 m 和 10 m 的 结果提升了 3. 28% 和 6. 56% ． 因此，数字高程模型 数据分辨率通过坡度值对 Scoops3D 预测结果有重 要影响，也反映出低分辨率的数字高程模型数据显 示了更平缓的地形，这和早期的研究成果一致［27］． 正如表 4 显示的那样，点状和面状的滑坡分布 在不同稳定性等级中存在一定的差异，从图 6 中发 现在不同分辨率的数字高程模型数据预测结果当 中，点状滑坡的预测精度均高于面状滑坡，这是因为 在模型分析阶段，对于面状滑坡处理的区域，尽管绝 大部分安全系数都是低的，但是由于受局部微地貌 影响，提高了部分栅格的稳定性，导致预测精度降 低，为了解决这种问题，Godt 等曾将 1. 8 m × 1. 8 m · 304 ·