“一带一路”战略的提出极大地促进了沿线国家和地区的基础设施建设与贸易往来，特别是重要地区和典型节点城市迎来了新的历史发展机遇^[1~3]。“一带一路”沿线涉及60多个国家和五成以上世界人口，且多数国家为发展中国家，受自然变异和社会脆弱性的共同作用，这些区域也是全球地质灾害最频繁、损失最严重的区域之一^[4]，极易受到滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害的威胁。如何科学有效地进行沿线国家和地区地质灾害危险性和风险评估与区划，最大限度地防范和抵御地质灾害带来的不利影响，以及提高沿线国家和地区的防灾减灾能力，都是“一带一路”战略顺利推进过程中亟待解决的重大科学问题。

作为防灾减灾工作的主要环节，地质灾害危险性评价也是区域经济发展、基础设施建设的重要参考^{[5, 6]}。其主要任务可以归纳为：确定孕灾因子及其权重，并以此为依据研究某区域一定时段内发生地质灾害的可能性^[7]，为减少人员伤亡和财产损失提供参考。地质灾害的发生是一种多因素综合作用的结果^[8~10]，从已有研究来看，层次分析法^[11~14]、信息量模型^[15]、Logistic回归模型^[16]和趋势面分析法^[17]等是常用的地质灾害危险性评价方法。但大多数研究者在多因素叠加分析时，往往将各自影响因子在整个研究区中进行简单的相加或相乘，而忽略了地质灾害的发生或不发生需要特定的地形条件^[18~20]。唐邦兴等^[21]认为有利于滑坡发生的坡度为10°~20°和50°~60°，有利于泥石流发生的坡度为25°~50°，而在平原地区发生滑坡、崩塌、泥石流的可能性较小^[22]。因此，在评价研究区地质灾害危险性之前，根据地质灾害的特点、规律和孕灾背景环境等因素初步识别出相对安全的区域，这对于提高灾害评价的科学性、合理性和准确性具有重要作用，也有利于减少工作量，降低防灾减灾和灾害风险管理的成本。当然，地质灾害安全区域划分的正确性也需要进一步验证。本文试图在地质灾害安全区域的提取与验证方面进行初步探讨。

“一带一路”战略能够为我国西北地区特别是陕西、甘肃、新疆等省份带来新一轮的经济增长，但是由于地势起伏剧烈、地形地貌条件复杂多变，西北地区也是滑坡、泥石流等地质灾害的高发区^[23~26]。对“一带一路”重要区域—关中经济区进行科学、合理的地质灾害危险性评价，不仅能够给经济建设、产业布局、防灾减灾等方面提供理论依据，并且可以为“一带一路”沿线其他重要区域的地质灾害危险性评价提供科学参考。基于此，本文以关中经济区为例，基于ArcGIS 10.2研究平台，在初步识别地质灾害安全区域的基础上，选择4类12个地质灾害孕灾因子，通过构建地质灾害危险性评价结构模型、计算各因子综合权重和叠加制图等分析步骤，得出关中经济区地质灾害危险性等级区划图，并进行了灾害点精度验证，以期为“一带一路”重要区域地质灾害危险性评价提供科学借鉴。

关中经济区位于陕西省中部(图 1)，包括有西安、宝鸡、渭南、铜川、咸阳和商洛在内的6个地级市，国土总面积约74517.1km²。该经济区与河南、山西、湖北、甘肃四省接壤，地理区位优势独特，是古代丝绸之路的起源地，也是“一带一路”战略重要发展区域之一。境内总体地势以渭河河谷为中轴，呈现南部、北部高，中部低的态势，海拔介于207~3720m之间。年均气温为11~13℃，多年平均降水量在500~900mm之间，境内主要河流有渭河、嘉陵江和汉江及其支流，水系较为发育。关中经济区以渭河冲积平原为主，地势平坦，冲积平原以北是渭北黄土台塬，以南为渭河南部黄土台塬和秦岭北坡山地。经济区境内主要地震带有怀来-西安地震带并处于南北地震带交汇部位^[27]，历史上属于强震高发区^[25~28]，境内断层发育^[29]，受特殊地理条件影响，一直是我国滑坡、泥石流等地质灾害频发的地区之一。

图 1(Fig. 1)

图 1 关中经济区地理位置 Fig. 1 Location of the Guanzhong Economic Region

本文使用的数据主要包括DEM、地质图、多年平均降水量、河网、路网、土地利用、地震目录、地震动峰值加速度、灾害数据等。其中，DEM数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)30m分辨率的ASTER GDEM产品；断层分布图层与工程地质岩组图层提取自全国地质资料信息网1 ︰ 2500000地质图(http://www.drc.cgs.gov.cn)；地震震中与动峰值加速度数据来自国家地震科学数据共享中心(http://data.earthquake.cn)提供的中国地震目录和地震动峰值加速度分布图；坡度、坡向、地形起伏度和沟谷密度由30m分辨率DEM生成；多年平均降水量来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)；道路网数据来自测绘科学共享服务网(http://sms.webmap.cn)；河网数据是在SWAT水文模型中基于DEM提取而来；土地利用来源于寒区旱区科学数据中心(http://westdc.westgis.ac.cn/)1 ︰ 100000土地利用数据集；地质灾害点数据来源于研究区各地级市国土资源局野外调查数据、《陕西省救灾年鉴(2000~2014)》^[30]和遥感解译，时间段在2000~2014年。

模糊层次分析法(FAHP)是由传统层次分析法(AHP)改进而来，两者都适用于影响因子无法定量表示的决策中，与AHP不同的地方在于：前者引进模糊矩阵代替判断矩阵，更好地反映了所构造矩阵与人们思维判断的一致性^[31]；改进了用于表示不同因子之间相对重要性比较的方法，使矩阵构建更具合理性。模糊层次分析法的运用已经非常成熟^[32~35]，详细步骤不在赘述。主要包括以下4个步骤：1) 将影响因子分层，构造地质灾害危险性评价结构模型。2) 构造模糊判断矩阵。矩阵中同层不同因子相比关系值用0.1~0.9的标度给出(表 1)。3) 构造模糊判断一致矩阵，计算各因子综合权重。4) 模糊判断一致矩阵一致性检验。

表 1(Table 1)

表 1 模糊判断矩阵标度法及其说明* Table 1 Fuzzy judgment matrix scale and its meaning 标度 定义 说明 0.5 同等重要 两因子相比较，同等重要 0.6 稍微重要 两因子相比较，一因子比另一因子稍微重要 0.7 明显重要 两因子相比较，一因子比另一因子明显重要 0.8 重要得多 两因子相比较，一因子比另一因子重要得多 0.9 极端重要 两因子相比较，一因子比另一因子极端重要 0.1、0.2 0.3、0.4 反相比 若因子ai与因子aj相比较得到判断rij，则因子 aj与因子ai相比较得到的判断为rji=1-rij *ai、aj表示不同因子；rij是ai比aj重要程度的度量

表 1 模糊判断矩阵标度法及其说明* Table 1 Fuzzy judgment matrix scale and its meaning

本文选取了4类12个地质灾害孕灾因子，按照“A目标层—B准则层—C措施层”的层次结构，构建了地质灾害危险性评价结构模型(图 2)，对关中经济区地质灾害危险性进行评价。具体计算公式可参考文献[31,32]。

图 2(Fig. 2)

图 2 地质灾害危险性评价结构模型 Fig. 2 Danger assessment structure model of geological disasters

(1) 根据图 2建立模糊判断矩阵Y、Y₁、Y₂、Y₃和Y₄，模糊判断矩阵表达式为Y_X=(r_ij)n×n，5个判断矩阵分别对应A-B、B₁-C、B₂-C、B₃-C和B₄-C。

(2) 将模糊判断矩阵Y转换成模糊判断一致矩阵Y′：

得出W为B层因子相对于A层的权重集合：

(3) 用相容性系数I对模糊判断一致矩阵Y′和所对应的特征矩阵W^*进行一致性检验：

当I值小于0.1时说明Y′与W^*通过了一致性检验^[31]。

(4) 同理可得Y₁、Y₂、Y₃、Y₄所对应的权重集合以及相容性系数：

综上所述，Y、Y₁、Y₂、Y₃和Y₄这5个模糊判断矩阵对应的模糊判断一致矩阵与其特征矩阵之间的相容系数都小于0.1，可以认为，之前构造的模糊判断矩阵符合一致性。根据以上分析与计算，得出C层12个因子的综合权重及其排序情况(表 2)。

表 2(Table 2)

表 2 C层因子综合权重及排序 Table 2 Comprehensive factors weight and rank of third hierarchy (C) 因子 综合权重 排序 C1工程地质岩组 0.145 1 C2与断层远近 0.097 2 C7土地利用 0.097 3 C3坡度 0.093 4 C11地震(≥3级)密度 0.085 5 C5地形起伏度 0.082 6 C8与公路远近 0.079 7 C9多年平均降水量 0.076 8 C6沟谷密度 0.072 9 C10与河流远近 0.067 10 C4坡向 0.062 11 C12地震动峰值加速度 0.048 12

表 2 C层因子综合权重及排序 Table 2 Comprehensive factors weight and rank of third hierarchy (C)

地质灾害的发生是多因子综合作用的结果，在众多影响因子中，坡度和地形起伏度是地质灾害发生与否的关键地形因子^{[22, 28, 36]}。在城市和平原这些坡度小、地形起伏度低的区域，无法为滑坡、崩塌、泥石流灾害发生所必须的松散物质提供足够的势能，不能构成基本的孕灾背景环境，虽然在这些区域也会发生少许滑坡和崩塌事件，但是灾害的规模和数量都远远小于其他区域，对人们造成的影响和财产损失也都很小，基于此，我们把这样的区域定义为“安全区域”。如果在进行研究区地质灾害危险性等级划分之前没有对安全区域进行初步的识别，就会出现由于多因子的叠加造成城市和平原地区被划分为地质灾害高危险性区域的情况^{[20, 34]}，这显然与地质灾害分布的客观规律相悖。这样的评价结果准确性和科学性会大大降低，不能很好地为防灾减灾工作提供参考。

地质灾害安全区域提取原理与过程：以数字高程模型(DEM)为基础数据，利用ArcGIS 10.2地形因子分析和空间分析技术，分别进行坡度和地形起伏度提取^[37]，提取出坡度和起伏度较小的区域即可认定为安全区域。在ArcGIS 10.2中的具体操作流程如图 3所示：原始DEM→地形分析→提取分析与碎斑处理→栅格转面→矢量合并→缓冲区分析。需要注意的是，在地形起伏度提取的过程中，运用了GIS窗口分析，由于DEM分辨率的不同，窗口的大小也需要根据实际情况调整，本文采用了33×33(像元)窗口进行地形起伏度的提取。另外，由于DEM精度较粗略，许多地形信息(如坡度、坡向、起伏度等)会被平滑掉，这样可能会造成提取的安全区域面积过大。为了保守起见，我们对矢量合并图层进行向内500m缓冲，将此500m的缓冲带并入非安全区域，最终得到了安全区域。

图 3(Fig. 3)

图 3 地质灾害安全区域提取流程 Fig. 3 The extraction process of security region of geological disasters

当然，安全区域划定的结果还需要对照研究区卫星影像与地形图进行验证；否则，需要进行重新调整。图 4显示，本研究区初步提取的地质灾害安全区能够很好地区分关中平原、黄土丘陵、黄土台塬、秦岭山地和山间低缓谷地，安全区域界线清楚，提取结果与研究区卫星影像具有很好地吻合度。本研究区的地质灾害安全区域主要分布在关中平原、渭北黄土台塬、白鹿塬和秦岭山间低缓谷地。

图 4(Fig. 4)

图 4 地质灾害安全区域验证 Fig. 4 The verification of security region of geological disasters

借助ArcGIS 10.2平台的栅格计算器功能，基于危险性评价数学模型(公式1) 对各影响因子图层进行叠加分析，得到研究区地质灾害危险性等级评分图层，即危险性等级指数B，继而对B进行归一化处理^[28](公式2)，得到归一化危险性等级指数B_归一化，并选用自然断点法将B_归一化分为4个等级，B_归一化值越大表明地质灾害危险性越高，越小表明危险性越低(表 3)。之所以选用自然断点法是因为自然断点法可以通过衡量各类的方差，做到类别间方差最大，类别内方差最小，从而得到最优的分类结果。

表 3(Table 3)

表 3 地质灾害危险区划分标准 Table 3 Division standard of geological disasters dangerous zone 危险性等级 高危险 中危险 低危险 轻度危险 B归一化 1.00~0.55 0.55~0.44 0.44~0.34 0.34~0

表 3 地质灾害危险区划分标准 Table 3 Division standard of geological disasters dangerous zone

(1)

(2)

公式(1) 和(2) 中：B—危险性等级指数；W_i—各因子的综合权重；Y_i—各影响因子等级打分；B_归一化—归一化危险性等级指数；Min(B)—对图层叠加结果取最小值；Max(B)—对图层叠加结果取最大值。

鉴于安全区域发生地质灾害的可能性非常小，故本文评价的范围是非安全区(即危险区)。根据地质灾害危险性评价体系(表 4)，在ArcGIS 10.2平台支持下，生成单因子危险性等级图(图 5)。在评价体系中，B层因子包括B₁地质构造、B₂地貌特征、B₃人类活动和B₄其他因子共计4类因子，其中B₁和B₂用于描述客观的孕灾环境，B₃一定程度上表征人类活动，B₄综合说明外部因子对地质灾害的诱发作用。各因子的分级阈值基于因子孕灾能力的高低确定。

表 4(Table 4)

表 4 地质灾害危险性评价体系与打分 Table 4 The risk of geological disaster assessment system and scoring 评价因子 危险等级与评分 轻度危险(1分) 低危险(2分) 中危险(3分) 高危险(4分) B1地质构造 C1工程地质岩组 硬岩组 较硬岩组 软岩组 软硬相间岩组 C2与断层远近(m) ＞1500 1000~1500 500~1000 0~500 B2地貌特征 C3坡度(°) ＜10 20~25，＞60 25~50 10~20，50~60 C4坡向(°) 0~45，315~360 45~135 225~315 135~225 C5地形起伏度(m) 0~84 84~182 182~292 292~851 C6沟谷密度(km/km 2) 0~1 1~2 2~3 3~4 B3人类活动 C7土地利用 高覆盖草地、有林地、落叶阔叶林等 中覆盖草地、平原耕地、居民点等 低覆盖草地、疏林地等 裸岩、山地耕地等 C8与公路远近(m) ＞1500 1000~1500 500~1000 0~500 B4其他因子 C9多年平均降水量(mm) 550~600 600~650 650~700 ＞700 C10与河流远近(m) ＞1500 1000~1500 500~1000 0~500 C11地震(≥3级)密度(个/100km 2) ＜0.048 0.048~0.133 0.133~0.245 0.245~0.384 C12地震动峰值加速度(g) 0.1 0.15 0.2 0.3

表 4 地质灾害危险性评价体系与打分 Table 4 The risk of geological disaster assessment system and scoring

图 5(Fig. 5)

图 5 关中经济区地质灾害单因子危险性等级图 Fig. 5 Single factor risk level of geological disasters in Guanzhong Economic Region

B₁地质构造包括工程地质岩组和与断层远近因子，其中岩组能够决定坡体岩石强度、应力分布及变形破坏特征，本文将岩石类型共分为4类^[38]，① 硬岩组：正长岩、石英闪长岩、混合片麻岩等；② 较硬岩组：三叠系凝灰质砂岩、粉砂岩等；③ 软岩组：千枚岩、白云岩等；④ 软硬相间岩组：灰岩加泥岩，黄土等。岩石的硬度决定着地质灾害发生的难易程度，是衡量边坡稳定性的重要参数，其权重是C层因子中权重值最高的，为0.145(见表 2)；断层分布的地方往往是地形升降起伏剧烈的地区，多伴生深沟、陡坡等地貌，是孕育地质灾害的理想环境。距离断层越近的区域发生地质灾害的几率越大。

B₂地貌特征包括坡度、坡向、地形起伏度和沟谷密度共计4个因子，它们都是在DEM的基础上衍生而来，其中，坡度主要反映斜坡的稳定程度，是地质灾害发生与否的主要控制性因子，同时也影响着松散固体物质的分布情况；在坡向因子中考虑到由于阳坡面昼夜温差大于阴坡面，从而导致坡体裂隙发育，更易形成地质灾害；地形起伏度是反映地形起伏的宏观地形因子，相较于高程值可以对小区域内高程的相对变化量进行度量，更好地体现地形因子的变化对地质灾害的影响；沟谷密度表征着区域受沟蚀程度的高低，在反映该区域的地面破碎程度和地貌发育进程方面具有重要的参考意义^[39]。B₂地貌特征与B₁地质构造共同表征孕灾环境的基础特征。

B₃人类活动包括土地利用和与公路远近因子，一定程度上反映人类活动。可以将土地利用根据植被覆盖、居民点和耕地等属性分为4类：① 高覆盖草地、有林地和落叶阔叶林等；② 中覆盖草地、平原耕地和居民点等；③ 低覆盖草地、疏林地等；④ 裸岩、山地耕地等，不同的土地开发利用程度对应不同的地质灾害危险性；选用与公路远近来表征人类在修建公路时因开挖坡脚对山体失稳造成的影响程度，距离公路越近的地方划分为地质灾害危险性越高的区域。

B₄其他因子包括多年平均降水量、与河流远近、地震密度和动峰值加速度，它们是地质灾害发生的主要外部诱发因子^[40~42]。本文利用1981~2010年关中经济区范围内和周边雨量站记录的降雨数据在ArcGIS 10.2平台支持下进行插值得到多年平均降水量分布图；选用与河流远近来简化表征地表水活动对沿岸斜坡的侵蚀程度，距离河流越近，发生地质灾害的几率越大；对1980~2010年期间发生在关中经济区以及周围省份3级及以上的地震震中分布数据进行核密度计算，得出地震核密度分布图，结合因子C₁₂地震动峰值加速度共同表征地震的破坏力。

将上述C层因子综合权重值(表 2)和得分情况(表 4)带入危险性评价数学模型(公式1)，得出关中经济区地质灾害危险性等级评分图层，根据表 3将非安全区域划分为4个等级(图 6)。通过分析得出如下：

图 6(Fig. 6)

图 6 关中经济区地质灾害危险性等级区划与结果验证 Fig. 6 Risk grade division and result verification of geological disasters in Guanzhong Economic Region

(1) 从总体来看，关中经济区地质灾害危险性大致呈现出“西北、西南、东南部较高，中部略低”的空间分布特征。高危险性区域集中分布在关中经济区的西北、西南、东南部，包括商洛市南部、宝鸡市北部和南部等地；而轻度危险性区域集中分布在关中平原以南地区，呈现出东西走向的“条带状”。研究区地质灾害安全区域面积占22.9 (17054.5km²)，非安全区域占比77.1 (57462.6km²)，轻度危险区、低危险区、中危险区和高危险区面积分别占非安全区域面积的17.2、32.2、32.0和18.6，以中、低危险性为主(64.2)。

(2) 从县域尺度来看，地质灾害高危险性等级主要分布在：宝鸡市凤县南部、太白县南部、陇县、千阳县；西安市蓝田县北部；商洛市镇安县、山阳县、商南县、丹凤县。这些区域发生地质灾害的可能性很高，需要重点防治。轻度危险性区域集中分布在商州区中部和蓝田县东南部、太白县北部等地。安全区域集中分布在西安、渭南、咸阳和宝鸡市，并且在渭北黄土台塬区、白鹿塬、秦岭山间谷底也有少许分布。

(3) 地质灾害中、高危险性孕灾环境有以下特征：岩组以白云岩和千枚岩为主，距离断层1000m左右，坡度以25°~50°为主，起伏度在200~600m之间，沟谷密度大于3km/km²，距离公路、河流1000m左右，地震密度大于0.245个/100km²，地震动峰值加速度大于0.2g，多年平均降水量为650~700mm。地质灾害轻度、低危险性区域孕灾环境特征为：坡度以小于10°或大于50°为主，起伏度以800m以上为主，属于高山起伏，岩组以正长岩、石英闪长岩等硬质岩为主，地震密度小于0.048个/100km²，动峰值加速度小于0.15g。从危险性分布的海拔高度来看，一半以上的高危险性区域分布在小于1200m的低海拔山区，这些区域发生地质灾害的可能性很高，需要重点防治；一半以上的低危险性区域分布在大于1700m的秦岭高海拔山区和山间低缓盆地，这些区域发生地质灾害的可能性较低。

关中经济区主要有滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地面沉降、地裂缝等地质灾害点或隐患点3511个，事实上，地面塌陷、地面沉降和地裂缝很难通过这些评价因子进行有效地识别，故本文实际采用了3230个灾害样本数据，其中滑坡2174个、崩塌867个、泥石流189个，以滑坡和崩塌为主。各自比例分别为67.3、26.8和5.9。

为了检验样本灾害点是否分布在非安全区域之中，我们在ArcGIS 10.2中利用安全区域图层对样本灾害点图层进行裁剪，结果表明：仅有3.3 (106个)的灾害点分布在安全区域中，其余96.7 (3124个)的灾害点均分布在非安全区域之中。此外，我们在ArcGIS 10.2中通过“空间分析工具箱→提取分析→值提取至点”的方法，提取了灾害点的危险性等级情况，统计发现，分布在轻度危险、低危险、中危险和高危险区域中的灾害点分别有328个(10.2)、765个(23.7)、1007个(31.2) 和1024个(31.7)，灾害点主要分布在中、高危险性区域(62.9)。总体看来，灾害点实际分布与危险性等级区划图具有很好的空间一致性。这也表明，本研究能够为关中经济区的防灾减灾规划、灾害管理、基础设施建设以及经济活动提供重要参考。

(1) 在本文中，通过对前人研究的总结和借鉴，综合考虑地质灾害发生的规律和特点，选择4类12个孕灾因子构建了地质灾害危险性评价模型，但是从现有研究来看，构建评价模型选择的因子个数、种类都不尽相同，在划定各因子危险性等级时所选择的阈值也有一定出入^{[20, 28, 43]}。那么是否选择更多的孕灾因子得出的评价结果准确性和科学性更高呢？此外，不同研究区地质灾害评价因子等级的阈值必定不一样，如何更好地确定阈值？这些问题都需要继续深入地研究。

(2) 本文评价的地质灾害类型以崩塌、滑坡、泥石流为主，不包括地面塌陷、地裂缝等主要受人类活动影响而发生的地质灾害。在对地面塌陷、地裂缝等地质灾害进行危险性评价时，需要针对此类地质灾害发生的特点来选择特定的孕灾因子。本文所选因子无法对此类地质灾害进行准确的评价，今后可以针对西安市等地裂缝频发的城市进行专项评价。另外，泥石流冲积扇地区的地形起伏度和坡度较小，采用本文的安全区域提取方法可能会出现问题(本研究区泥石流很少，故没有考虑这个因素)，因此，若在泥石流比较发育的地区进行安全区域提取需要注意这个问题。

(3) 地质灾害的发生受到诸多因子的影响，本文主要依据地形因子进行安全区域的提取，所以在安全区域之内和边缘处也存在少数的灾害点。此外DEM分辨率的高低也会影响安全区域范围的划定，分辨率越高划定结果越准确。在以后的研究中，可以通过多因子组合和采用高精度DEM的方法来改进这一问题。安全区域的划分对于提高灾害评价的科学性、合理性和准确性具有重要作用，也有利于减少工作量，降低防灾减灾和灾害风险管理的成本。

(1) 通过初步识别提取研究区安全区域的工作，大体将研究区分为了地质灾害安全区域和非安全区域，这一工作能够有效地避免在地质灾害危险性评价中将平原、黄土台塬面等很少发生地质灾害的地区错误地划定为地质灾害高危险性区域，这对灾害风险管理和降低防灾减灾成本有重要参考价值，也大大提高了地质灾害评价区域的针对性和准确性。安全区域的提取能够为后续“一带一路”沿线防灾减灾的实施与地质灾害危险性评价等工作提供科学有效的理论依据。

(2) 关中经济区地质灾害危险性等级划分为轻度危险区、低危险区、中危险区和高危险区4个等级，其中以中、低危险性为主。危险性等级大致呈现出“西北、西南、东南部较高，中部略低”的空间分布特征。特别是商洛市南部的镇安县、山阳县、商南县等是地质灾害的高发区，需要重点防治。而安全区域和轻度危险区域发生地质灾害的可能性较低，在今后的防灾减灾工作中，可以重点关注地质灾害高危险性区域。

(3) 利用灾害点样本数据对地质灾害危险性等级区划图进行验证，结果表明本文提出的地质灾害安全区域识别方法具有较高的准确性，因为仅有3.3 (106个)的灾害点分布在安全区域中，其余96.7 (3124个)的灾害点均分布在非安全区域之中。在非安全区域内，落在中、高危险性区域内的灾害点共计2031个，占灾害点样本数据的62.9。这些地质灾害点的分布与区划结果具有很好的一致性，地质灾害危险性等级区划科学合理。这说明评价结果对关中经济区防灾减灾和政府决策具有一定的指导意义。