本文中的广东省地质灾害隐患点来源于“一网统管”地质灾害数据综合管理系统中的广东省多年地质灾害隐患点数据。该数据更新日期截止至2022年12月31日，最早为1992年12月3日，记录有灾害类型、经纬度坐标、发现时间、稳定性、危害性、受威胁人数和潜在经济损失等地质灾害隐患点的关键属性。本文基于地质灾害隐患点的经纬度坐标添加XY数据，形成地质灾害隐患矢量点数据，进行空间格局分析。本文辅助研究数据为广东省12.5 m分辨率数字高程模型数据（DEM）。

本文综合运用地统计学方法、核密度估算法、局部莫兰指数、空间叠加分析法等空间统计与分析方法，分别从数量、时间、密度、聚类和地形共五个方面分析广东省地质灾害隐患点的空间格局。

2.2.1 核密度估算法

密度分析是空间点模式分析的常用方法之一，是一种无需利用数据分布先验知识，从样本自身出发研究数据分布特征的方法，在诸多统计学和应用领域受到高度关注。核密度估计方法常被用于计算要素在其周围邻域中的密度。本研究基于广东省地质灾害隐患点的地理位置信息，利用核密度估计方法来研究广东省地质灾害隐患点的密度分布。

核密度估计方法（Kernel Density Estimation， KDE）由Rosenblatt和Emanuel Parzen提出，是一种用于估计概率密度函数的非参数检验方法。该方法通过一个移动窗口，计算每个栅格单元内的点密度，从而得到研究对象空间连续的密度分布图。对独立同分布的n个样本点，其核密度估计函数如下^[16]：

式（1）中， 为中心栅格X的核密度估计值，n为落入移动窗口中地质灾害隐患点的数量，h为搜索半径（带宽） ， K ( ). 为核函数， ( X - X _i )为地质灾害隐患点与窗口内中心栅格的距离。考虑到拟合效果，本文带宽值设置为5 km，核函数选择了二次核函数。二次核函数公式如下：

2.2.2 局部莫兰指数

局部莫兰指数（Local Moran’s I）是一种衡量局部空间自相关的检验方法，可对研究区域及其相邻区域的局部空间关系进行度量。局部莫兰指数的取值范围为-1～1，正值I表示研究区域及其相邻区域内研究对象呈现高-高（High-High）或者低-低（Low-Low）聚类，负值I表示不同研究对象彼此间有属性相反的相邻区域，呈现高-低（High-Low）或者低-高（Low-High）聚类。局部莫兰指数表达公式如下^[17]：

式（3）中， x _i为目标区域内地质灾害隐患点数量， 为地质灾害隐患点数量均值，w_ij为地质灾害隐患点i和j之间的空间权重。

不同空间尺度下广东省地质灾害隐患点的空间异质性明显。从地域分区尺度来看，地质灾害隐患点总数粤北山区>珠三角>东翼>西翼，粤北山区的地质灾害隐患点明显高于其他地区，占据全省的58.67%。地质灾害隐患点排名前四地城市均位于粤北山区（图2 a）；从地市尺度来看，广东省共有3491处地质灾害隐患点，其中，梅州市、河源市、清远市位列全省前三，地质灾害隐患点数分别高达821处、566处和337处，断层领先于其他城市，西翼的湛江市地质灾害隐患点最少，仅6处（图2 b）；从县区尺度来看，全省共有11个县区存在100处以上的地质灾害隐患点，其中，梅州市平远县和河源市紫金县地质灾害隐患点分别高达238和219处，远高于其他县区，除西翼的茂名市信宜市、东翼的潮州市饶平县、珠三角的广州市从化区外，其他地质灾害隐患点数量高排位县区均位于粤北山区（图2 c）。

图2 广东省地质灾害隐患空间分布数量统计Fig.2 Quantity statistics of hidden geological hazards in Guangdong

结果显示，广东省共有7种不同灾害类型的地质灾害隐患点，崩塌占比最高，占全省地质灾害总数的53.88%，滑坡数量仅次于崩塌，占比高达40.16%，其余5种灾害隐患点仅占5.96%，占比依次为不稳定斜坡2.41%>地面塌陷1.55%>泥石流1.23%>地面沉降0.63%>地裂缝0.14%（图3 a）。

从地市尺度来看，尽管多数地市最主要的灾害类型为崩塌，但广东省北部的滑坡比重明显高于其他地区，其中，粤北山区的韶关市、河源市，东翼的潮州市，粤西翼的阳江市最主要的地质灾害类型为滑坡，而珠三角的深圳市最主要的地质灾害类型为不稳定斜坡。在东翼、粤西翼和北部山区滑坡与崩塌灾害占灾种比例的绝大部分的情况下，珠三角周边和东翼的汕头市地质灾害类型相对具有多样性。珠江入海口两岸的东莞市、深圳市、中山市和珠海市不稳定斜坡比例普遍高于其他地区，汕头市的地面沉降和地裂缝占比全省最高，阳江市的地面塌陷和泥石流比例全省最高（图3 b）。

图3 广东省地质灾害隐患点灾害类型占比统计Fig.3 Proportion of geological hazard types of hidden geological hazard points in Guangdong

结果显示，广东省受地质灾害隐患威胁的总人数为241 126人，其中，河源市受地质灾害隐患受威胁的人数高居全省第一，为67 933人，远多于省内其他地市，是排名第二清远市的约2.8倍，占全省受威胁总人数的28.17%（图4 a）。广东省受地质灾害隐患威胁的潜在经济损失高达84亿元，其中，河源市受地质灾害隐患威胁的潜在经济损失同样高居全省第一，达20.36亿，占全省潜在经济损失的24.24%（图4 b）。河源市在地质灾害隐患点数量少于梅州市排名全省第二的情况下，受威胁人数和潜在经济损失却远高于广东省其他城市，可见河源市地质灾害总体的影响范围更广，威胁性更大，是日后地质灾害识别与防治的重点区域。

崩塌与滑坡是广东省最主要的地质灾害发生类型，占全部地质灾害隐患点的约94%，因此，本文统计了广东省崩塌与滑坡隐患点的时间分布情况（图5 a）。结果显示，地质灾害发生年际不均匀，具有明显的时间特征，柱状图以2016年为中心，呈正态分布状，2016年以前地质灾害隐患点数量整体呈上升，2016年后整体呈下降趋势。2016年地质灾害隐患点数量最多，崩塌和滑坡分别达578和486处。据统计，2016年为2000以来年均降雨量最高年份，该年地质灾害隐患点数量多或与当年的特大暴雨过程密切相关，2016年后年均降雨量下降与地质灾害数量减少也基本吻合。但2016年之前，地质灾害隐患点数量与年均降雨量不存在明显相关性，这或与地质灾害隐患点的调查统计标准与判定尺度等因素有关。多年来，仅有2001年、2010年和2022年等个别年份滑坡数量大于崩塌数量。另外， 2022年地质灾害隐患点数量自2016年以来首次出现了增长现象，且滑坡数量首次明显多于崩塌。

图4 广东省地质灾害隐患危害程度统计Fig.4 Hazard degree of hidden geological hazards in Guangdong

按月度统计结果显示，广东省地质灾害隐患多发于上半年，6月和8月发生频率最高。统计分析发现，6月与8月的崩塌与滑坡隐患数量大致相当，约为550处；上半年1月、4月和5月发现的隐患数量次之；10月和11月是全年地质灾害隐患发生的最低谷。广东降水的时空分布不均衡，每年的4～9月，广东进入降水集中时期，这期间内有两个峰值，主峰为5～6月，次峰出现在8～9月，前者是锋面降水，后者为热带气旋降水，7月锋面降水基本绝迹，热带气旋方兴未艾，各地受副热带高压控制，故降水较少。广东省地质灾害的时间分布规律受降雨周期及降雨量影响明显，广东省雨季降水与地质灾害隐患点的时间特征基本重合，自4月起。地质灾害隐患发生数量开始增多， 6月和8月为全年的地质灾害隐患点高发月份，而7月因降水减少则是相对低谷（图5 b）。

图5 广东省地质灾害隐患时间分布Fig.5 Time distribution of hidden geological hazards in Guangdong

对地质灾害隐患点数据进行核密度分析，重分类后可得广东省地质灾害隐患的密度分布情况（图6）。结果显示，广东省东部的地质灾害隐患点无论是高密度值或是高密度范围都远大于其他地区，梅州市全市，以及河源市和潮州市的大部分地区呈现出地质灾害隐患点的高密度连片，地质灾害密度最大的区域位于梅州市北部和河源市东南部。地质灾害隐患的次高密度连片区位于广州市北部和清远市南部交界处，以及珠三角内的中山市、佛山市、广州市和东莞市交界处。

基于广东省地质灾害隐患密度场，运用“山顶点提取法”，识别出全省的密度峰值点，并应用重分类将峰值点分为5类，获取广东省地质灾害隐患核心点布情况（图6）。结果显示，全省共有两个地质灾害隐患的一级核心点，具体位于梅州市平远县河头镇与河源市紫金县南岭镇；全省唯一的地质灾害隐患二级核心点位于梅州市与潮州市接壤的大埔县桃源镇。地质灾害隐患三级核心点一个位于清远市佛冈县与广州市从化区的交界处，另一个位于揭阳市普宁市与汕头市陆河县的交界处。纵览全省，广东省地质灾害隐患分布密度东部>珠三角>北部>西部。

图6 广东省地质灾害隐患密度与核心点分布Fig.6 Density and core points distribution of hidden geological hazards in Guangdong

基于县域尺度的局部莫兰指数可以计算广东省地质灾害隐患点的局部空间自相关性，不仅可以检验地质灾害隐患发生的聚类区域，还可以验证其聚类的热点和冷点（图7）。研究结果表明，广东省地质灾害隐患点共有四种聚类模式：高-高聚类、低-低聚类、高-低聚类和低-高聚类。在广东省东北部，地质灾害隐患点呈现出明显的高-高聚类模式，该区域主要涉及梅州市的大埔县、梅县、蕉岭县、梅江区与兴宁市和河源市的和平县等6个县区，说明该区域及其周边区域的地质灾害隐患点普遍较多。地质灾害隐患点的低-低聚类模式分布较广，位于粤东、珠三角和粤西的三个区域，分别为粤东汕头市的金平区、龙湖区、朝阳区与濠江区，珠三角的深圳市（龙岗区、南山区与罗湖区）、广州市（天河区、花都区与海珠区）、佛山市（高明区与三水区）与肇庆市（高要市），粤西湛江市的吴川市、坡头区、麻章区、霞山区、遂溪县与雷州市，说明该区域及其周边区域的地质灾害隐患点在空间上存在低值聚类，地质灾害隐患点普遍较少。广东省地质灾害隐患点的两处高-低聚类模式，分别分布于珠三角的中山全市与佛山市的南海区、顺德区与禅城区和粤西茂名市的化州市，说明这些县区在局部地域范围内，地质灾害隐患点相对更多。广东省地质灾害隐患点仅存在一处低-高聚类模式，位于河源市源城区，说明该县相较于周围县区地质灾害隐患点更少。

图7 广东省地质灾害隐患点聚类模式Fig.7 Clustering pattern of hidden geological hazard points in Guangdong

不同高程的植被类型与覆盖度、土壤、温度、日照等均有一定差异，此外，人类活动与地震波的振幅与能量也随高程的改变而发生变化。因此，不同高程内的地质灾害隐患点也必然存在差异。本文基于DEM数据通过叠置分析统计了广东省不同高程区间内地质灾害隐患点数量（图8a和图8 b）。结果显示，高程0～200 m的隐患点数量最多，该高程区间内共有1118个崩塌隐患点，占崩塌隐患点总数的59%；679个滑坡隐患点，占滑坡隐患点总数的48%。200～400 m是地质灾害隐患点的次要发生区间，崩塌和滑坡数量分别为570处和525处。

坡度是宏观反应地形起伏大小的重要因子，是控制滑坡和崩塌等地质灾害发育的关键性因素之一，影响着坡面水流、堆积层覆盖厚度、坡体结构等环境因子。坡度越大，斜坡岩土体的下滑力越大、剪应力越集中，地质灾害发生的可能性也会增加。本文基于DEM数据进行坡度分析，按照10°间隔对地形坡度进行重分类，与地质灾害隐患点叠置后统计了广东省不同坡度范围内的地质灾害隐患点数量（图8 c和图8 d）。结果显示，广东省崩塌与滑坡的隐患点均主要集中于坡度10°～20°区间，该区间内崩塌隐患点有877个，占总体46%，滑坡隐患点有616个，占总体43%。坡度20°以下的崩塌和滑坡隐患点分别占据总量的78%和72%。

坡向与斜坡的稳定也存在一定相关性。阳坡气温高、温差大、日照时间长、降雨量多且强度大，以及雨热同期共同促进了岩土体裂缝的形成，并加速了岩体的物理风化和化学风化，造成斜坡失稳，从而导致地质灾害的发生。本文基于DEM数据进行坡向分析，与地质灾害隐患点叠置后统计了广东省地质灾害隐患点在不同坡向内的分布情况（图8 e和图8 f)。坡向的划分标准为：正北（337.5°～22.5°)、东北（22.5°～67.5°)、正东（67.5°～112.5°)、东南（112.5°～157.5°)、正南（157.5°～202.5°)、西南（202.5°～247.5°)、正西（247.5°～292.5°)、西北（292.5°～337.5°)方向。结果显示，崩塌与滑坡隐患点均较多分布于南向，其中，崩塌隐患点的坡向主要为东南、正南与西南向，而滑坡隐患点的坡向分布差距更大，正南和东南向分布明显多于其他方向。

图8 地质灾害隐患点地形分布Fig.8 Terrain distribution of hidden geological hazard points