梁麗萍, 劉延國, 唐自豪, 鄒 強, 李景吉
(1.成都理工大學 地球科學學院, 四川 成都 610059; 2.成都理工大學 生態(tài)環(huán)境學院, 四川 成都 610059;3.西南科技大學 環(huán)境與資源學院, 四川 綿陽 621010; 4.中科院 山地災害與環(huán)境研究所, 四川 成都 610041)
地質(zhì)災害易發(fā)性評價是以基礎地質(zhì)條件為出發(fā)點,考慮致災體內(nèi)在控制因素從而評估地質(zhì)災害在區(qū)域內(nèi)某個空間發(fā)生的可能性大小[1]。美國數(shù)學家Shannon[2]最早提出了“信息量法”的概念,并在概率論知識和邏輯推理方法的基礎上,推導出了信息量的計算公式。隨著信息量法不斷完善,其運用到地質(zhì)災害易發(fā)性評價中被眾多學者接受。隨著3S技術(shù)的快速發(fā)展,研究者更多的在基于GIS的基礎上對地質(zhì)災害進行易發(fā)性評價,現(xiàn)在已經(jīng)成為重要的有效工具。眾多研究者在易發(fā)性評價中根據(jù)研究區(qū)的特殊條件,構(gòu)建了不同的評價體系并且進行了很多模型上的嘗試。目前,主要的方法模型有邏輯回歸法,信息量法,確定性系數(shù)法、貢獻權(quán)重疊加模型、支持向量機法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型、隨機森林模型等[3-11]。近年來,研究者不僅僅注重單一模型的選取,更多的研究者對不同的模型進行對比以及重新組合。其中由于信息量是一種比較可以客觀的統(tǒng)計分析方法,在地質(zhì)災害易發(fā)性的評價中常常和確定系數(shù)法、層次分析法以及邏輯回歸方法等方法結(jié)合,賦予客觀評價因子不同的權(quán)重,從而結(jié)合成加權(quán)信息量模型[12-13]。本文采用確定性系數(shù)法和信息量法結(jié)合對研究區(qū)進行了地質(zhì)災害易發(fā)性分析。
四川省瀘定縣隸屬甘孜藏族自治州,介于101°46′—102°25′E,北緯29°54′-30°10′N之間,平均海拔在2 000 m左右,最高海拔7 556 m,位于大雪山貢嘎山主峰。研究區(qū)地處川西高原與四川盆地的過渡帶,大渡河由北向南將全縣分割為東西兩部分,為典型的高山峽谷地貌。地形上嚴格受構(gòu)造控制,總體地勢西北高,東南低。構(gòu)造上瀘定縣地跨揚子陸塊區(qū)與羌塘—三江造山系兩大一級構(gòu)造單元,主要由川滇南北向構(gòu)造帶、北東向龍門山構(gòu)造帶、北西向構(gòu)造帶構(gòu)成[14]。瀘定縣屬青藏高原亞濕潤氣候,受東南、西南季風和青藏高原冷空氣的雙重影響,氣候垂直差異明顯,大渡河河谷及其支流河谷海拔1 800 m以下地區(qū)屬于熱帶季風氣候,年降水量664.4 mm,多集中在6—8月,為典型的干熱河谷區(qū)[10]。河流兩岸坡度陡峭,同時受巖性和溫度等因素的影響,多破碎巖體出露地表且廣泛分布。
本文使用的數(shù)據(jù)主要包括數(shù)字高程模型(DEM)、土壤、土地利用、工程巖組、斷裂帶、水系、多年平均溫度、地質(zhì)災害點等多個數(shù)據(jù)集。其中,DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)(http:∥www.gscloud.cn/),研究區(qū)坡度、坡向、起伏度均由DEM數(shù)據(jù)在ArcGIS 10.1中生成;土壤類型來自南京土壤所1∶100萬中國土壤數(shù)據(jù)庫;土地利用類型基于2018年土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)庫并結(jié)合《土地利用現(xiàn)狀分類(GB/T21010-2017)》生成;工程巖組、斷裂帶均采用中國地質(zhì)調(diào)查局1∶20萬地質(zhì)圖;多年平均溫度由四川省氣象數(shù)據(jù)庫(1986—2016年)數(shù)據(jù)插值生成。地質(zhì)災害點類型主要包括滑坡、泥石流和崩塌,基于谷歌衛(wèi)星影像(2018年)通過目視解譯獲取(圖1),并由實地調(diào)查驗證,研究區(qū)地質(zhì)災害點共279處。
圖1 研究區(qū)谷歌影像解譯示例圖
地質(zhì)災害的易發(fā)性評價首先要選擇一個合適的評價單元,即制圖單元?!皢卧奔吹刭|(zhì)災害評價中最小的地表研究對象,其形狀可以是規(guī)則圖形,也可以是不規(guī)則多邊形。常用的有以下4種方法:規(guī)則格網(wǎng)法即柵格單元、地域條件、獨特條件和斜坡單元。本文采用柵格單元評價法,基于前人[12]的研究經(jīng)驗以及研究區(qū)的實際情況,本文以30 m×30 m柵格單元為最小評價單元。研究區(qū)共2 404 481柵格個單元,在此基礎上展開易發(fā)性評價。
2.2.1 信息量模型 信息量模型屬于統(tǒng)計分析模型的一種,于其物理意義明確、操作簡單,在地質(zhì)災害易發(fā)性評價的研究和實踐中得到了廣泛的應用[15]。該模型可以比較客觀的反映單個評價因素中在不同分級標準下,對地質(zhì)災害易發(fā)性貢獻的大小。根據(jù)研究區(qū)地貌、地質(zhì)、氣象等特征,在復雜的環(huán)境中,選取一種“最佳因素組合”,對地質(zhì)災害發(fā)生影響最大。
信息量的表達式為:
(1) 單個因素信息量計算公式:
(1)
式中:Ni——在因素Xi特定類別xi內(nèi)的地質(zhì)災害點個數(shù);N——研究區(qū)域地質(zhì)災害發(fā)生的災害點總數(shù);Si——研究區(qū)域內(nèi)含有評價因素xi的單元面積;S——研究區(qū)域評價單元面積總數(shù)。
(2) 單個評價單元內(nèi)總的信息量,計算公式
(2)
式中:Ij——評價單元總的信息量,也表示該評價單元地質(zhì)災害的易發(fā)性大小。其中Ij的值越大表明越有利于滑坡災害的發(fā)生。
2.2.2 確定性系數(shù)法 確定性系數(shù)模型(CF)是一個概率函數(shù),最早由Shortlifffe和Buchanan(1975年)提出[16],由Heckerman[17]進行了改進。該模型通常用于事物發(fā)生不同因素的敏感性分析,也有學者[18-19]著重用于確定因子的權(quán)重。劉艷輝等[18]基于CF值代表著各因子對地質(zhì)災害的貢獻,提出了基于CF的多因子疊加確定權(quán)重法。馬玉寬等[19]根據(jù)各因子的CF值,通過計算得出各因子權(quán)重。確定性系數(shù)確定權(quán)重的方法為:
(1) CF計算:
(3)
式中:PPa——地質(zhì)災害在數(shù)據(jù)a類中發(fā)生的條件概率,應用時為因素a類中存在的地質(zhì)災害個數(shù)與因素a類的面積的比值;PPs——地質(zhì)災害在整個研究區(qū)A中發(fā)生的先驗概率,可以表示為整個研究區(qū)域的地質(zhì)災害的個數(shù)與研究區(qū)面積的比值。CF的變化區(qū)間為[-1,1],正值代表地質(zhì)災害發(fā)生的確定性高,較易發(fā)生地質(zhì)災害;負值代表地質(zhì)災害發(fā)生的確定性降低,不易發(fā)生地質(zhì)災害;當計算結(jié)果接近0表示該因子在分類中不能確定是否容易發(fā)生地質(zhì)災害。
(2) 權(quán)重Wi:
Wi=CF(i,max)-CF(i,min)
(4)
式中:CF(i,max)——因子i各分類對地質(zhì)災害發(fā)生的確定系數(shù)的最大值; CF(i,min)——因子i各分類對地質(zhì)災害發(fā)生的確定系數(shù)的最小值;通過對易發(fā)性指數(shù)的計算,可以分析各個評價因子對地質(zhì)災害的影響程度。
2.2.3 加權(quán)信息量 由于地質(zhì)災害發(fā)生原因復雜,各因素在整個過程中所起到的作用大小不一,信息量模型未考慮各評價因子在地質(zhì)災害發(fā)生過程中所起作用的大小,不能反映不同因子影響程度的差異。因此為了更加科學合理的進行易發(fā)性分析,應考慮對各個影響因子賦予權(quán)重與信息量相乘得到加權(quán)信息量[12]。本文結(jié)合確定系數(shù)法和信息量法的優(yōu)點,最終模型為:
(5)
地質(zhì)災害的發(fā)生具有快速性、突發(fā)性和不確定性的特征,影響因素也很多樣。本文將影響因子分為地形地貌、土壤與土地利用/覆被(LULC)、巖性構(gòu)造、氣象水文4大類來進行分析。具體有坡度、坡向、起伏度、土壤、土地利用、工程巖組、與斷層距離、年均溫度和與河流距離9個指標為本研究區(qū)地質(zhì)災害易發(fā)性評價因子(附圖1)。
3.1.1 地形地貌
(1) 坡度。坡度是基本的自然地理要素,坡度的大小決定了地表松散堆積物發(fā)生位移并形成地質(zhì)災害的可能性,是影響地質(zhì)災害發(fā)育的重要因素,對地質(zhì)災害的發(fā)生起著控制性作用。研究區(qū)坡度范圍為0°~88.57°,將坡度分為9個等級(圖2)。根據(jù)災害統(tǒng)計看出(附圖1),地質(zhì)災害多發(fā)生在30°以上的斜坡上,共發(fā)生201處,占總災害點的72.04%。但從信息量而言,除了30°以上研究區(qū)較高外,坡度在8~15°的也較高,信息量為0.07。
(2) 坡向。不同的坡向使得其受太陽照射的時間有很大差別,從而影響了地表松散程度。承載體的松散程度是地質(zhì)災害是否發(fā)生的關(guān)鍵性因素,陽坡和陰坡由于陽光照射不同,地表破碎程度不一。由瀘定縣地質(zhì)災害與8個坡向的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看(附圖1),陽坡發(fā)生的災害點明顯多于陰坡,位于東南、南、西南方向共發(fā)生179個地質(zhì)災害,占研究區(qū)總災害點個數(shù)的70.61%。各個坡向的信息量和發(fā)生的地質(zhì)災害點數(shù)量呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)性,其中東南,南的信息量分別為0.68,0.67。
(3) 起伏度。起伏度在一定程度上也影響著地質(zhì)災害的發(fā)育,其控制著地質(zhì)災害所聚集的勢能[20]。在高山深切河谷地貌中,起伏度與地質(zhì)災害尤其是滑坡災害具有良好的相關(guān)性。本文通過ArcGIS得到研究區(qū)起伏度分布圖(附圖1),將起伏度分為分0~20 m,20~40 m,40~60 m,60~80 m,80~100 m以及>100 m共6個等級。地質(zhì)災害多集中于起伏度40~60 m之間,共發(fā)生99處地質(zhì)災害,占總災害的35.48%。雖然起伏度在80~100 m區(qū)間內(nèi)地質(zhì)災害僅發(fā)生29處,但由于單位研究區(qū)面積小,僅占總研究區(qū)的0.08%,故該區(qū)段信息量較高,具體值為0.22(圖2)。
注:1為工礦倉儲; 2為特殊用地; 3為交通運輸; 4為水域及水利; 5為住宅用地; 6為耕地; 7為園地; 8為林地; 9為草地; 10為其他用地。
圖2 研究區(qū)影響因子災害數(shù)量、加權(quán)信息量相關(guān)性統(tǒng)計
3.1.2 土壤與土地利用/覆被(LULC)
(1) 土壤類型。土壤的質(zhì)地影響著土壤的滲透性能,土壤的滲透性越好,越有利于泄洪,一般沙性土壤顆粒較粗,不容易產(chǎn)生徑流,或流量較小。相反,黏質(zhì)土壤透水性差,容易產(chǎn)生徑流。根據(jù)1∶100萬中國土壤數(shù)據(jù)庫,研究區(qū)擁有7種土類,15種土壤亞類,土壤類型豐富(附圖1)。據(jù)統(tǒng)計(附圖1),瀘定縣地質(zhì)災害82.08%集中在淋溶土區(qū),該區(qū)域面積占總研究區(qū)面積的61.02%。淋溶土及指濕潤土壤水分狀況下,石灰充分淋溶,具有明顯黏粒淋溶和淀積的土壤,透水性相對較差,故地質(zhì)災害發(fā)生相對集中。
(2) 土地利用/覆被(LULC)。地質(zhì)災害的發(fā)生與土地利用聯(lián)系非常密切[21],不同的土地利用類型發(fā)生的地質(zhì)災害數(shù)量差別較大。根據(jù)2017年土地利用分類現(xiàn)狀,研究區(qū)共有耕地、園地、林地、草地、工礦倉儲用地、住宅用地、特殊用地、交通運輸用地、水域及水利設施用地以及其他用地10種(附圖1)。其中林地是研究區(qū)土地利用的主要類型,面積占總面積的65.53%。同時也是地質(zhì)災害集中的區(qū)域,共發(fā)生211處地質(zhì)災害,占總災害的43.37%。
3.1.3 巖性構(gòu)造
(1) 工程巖組。工程巖性的硬度不同,其抗拉、抗壓等力學性能相差巨大,從而導致災害的難易程度不同[22]。研究區(qū)的工程巖組包括硬質(zhì)巖組(白云巖,灰?guī)r、玄武巖、黑云二長花崗巖等)、軟質(zhì)巖組(斜長角閃巖、混合片麻巖、變粒巖等)和軟硬互層巖組(泥灰?guī)r、砂巖、粉砂巖等)(附圖1)??梢灾苯涌闯鲇操|(zhì)巖體是研究區(qū)的主要工程巖組類型,面積為1 385.99 km2,占總面積的64.03%。由于其在研究區(qū)分布面積大,在硬質(zhì)巖組統(tǒng)計的地質(zhì)災害點相對較多,共194處是總災害的69.53%,但硬質(zhì)巖體并不是信息量最大的工程巖組類型。軟硬互層巖組雖然在研究區(qū)所占面積小,僅為95.43 km2,但由于其穩(wěn)定性差并且在內(nèi)外力作用下容易發(fā)生滑坡等地質(zhì)災害。軟硬互層巖組信息量高達0.92,可見軟硬互層巖組在該區(qū)域內(nèi)是最容易發(fā)生地質(zhì)災害的區(qū)域。
(2) 與斷層距離。研究區(qū)內(nèi)主要斷裂構(gòu)造有鮮水河斷裂、磨西斷裂、大渡河斷裂、龍門山斷裂、金坪斷裂等。由于斷裂的走向控制著河流、河谷的發(fā)育方向,而其兩側(cè)又是人類活動的主要區(qū)域,地質(zhì)災害發(fā)生率高且危險性大,所以將距斷層距離考慮到易發(fā)性評價中。本文將研究區(qū)距斷層的距離分為:<2 km,2~4 km,4~6 km,6~8 km,8~10 km以及>10 km共6個等級(附圖1),由統(tǒng)計(附圖1)看出距斷層距離越近地質(zhì)災害發(fā)生率越高的總體趨勢,距斷層2 km以內(nèi)是地質(zhì)災害發(fā)生的主要區(qū)域,共發(fā)生130處,占總災害的46.6%,信息量為0.58。
3.1.4 氣象水文
(1) 與水系距離。河流是控制坡面侵蝕的重要原因,瀘定縣境內(nèi)有大渡河及其支流木角溝、磨河溝、冷磧潘溝、興隆溝等20余條分布于大渡河兩岸的溪溝,流域面積達2 144.1 km2,河流多深切峽谷,具有較好的地質(zhì)災害點發(fā)育臨空面。本文用將研究區(qū)距水系的距離(km)分為:<1 km,1~2 km,2~3 km,3~4 km,4~5 km,5~6 km和>6 km共7個等級(附圖1)。通過統(tǒng)計看出(附圖1),總體上距水系距離越近,地質(zhì)災害發(fā)生的概率越高。距水系1 km以內(nèi)是地質(zhì)災害發(fā)生的重點區(qū)域,共發(fā)生124處地質(zhì)災害,占總災害的44.4%,信息量高達0.95。
(2) 年均溫度。年均溫度是區(qū)域地形、氣候等多因素綜合影響下的氣象表征。瀘定縣年均氣溫15.5 ℃,但受地形影響瀘定縣溫度差異明顯:在高山地區(qū)常年積雪,屬于高原氣候;河谷地區(qū)四季分明屬于典型的亞熱帶季風氣候。溫度較高的河谷地區(qū),由于長時間受陽光照射以及河谷風力侵蝕,加速了兩岸坡面的松散程度,為地質(zhì)災害的發(fā)生提供了有利條件。研究區(qū)大致分為:8~10 ℃,10~12 ℃,12~14 ℃,14~16 ℃,16~18 ℃共5大區(qū)域,年均溫度由東向西遞減(附圖1)。由地質(zhì)災害點與多年平均溫度的統(tǒng)計來看(附圖1),年均溫度越高,信息量越大,表示越容易發(fā)生地質(zhì)災害。其中年均溫14~16 ℃以及16~18 ℃的區(qū)域地質(zhì)災害分別發(fā)生127處和113處,占發(fā)生總災害的45.52%,40.5%。
運用公式(3)對各評價因子CF值量化,再運用公式(4)確定各評價因子權(quán)重(表1)。運用公式(1)—(2)計算單個評價因子各分類等級信息量值(表2)。通過ArcGIS,所有數(shù)據(jù)源均投影到2000國家大地坐標系(CGCS2000)坐標系下,并將每個評價因子圖層轉(zhuǎn)成30 m×30 m的柵格圖層。
表1 地質(zhì)災害影響因子權(quán)重
通過柵格計算器將各個圖層進行疊加,將疊加后圖層用自然斷點法分為5個易發(fā)區(qū):極低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、極高易發(fā)區(qū),得到利用加權(quán)信息量模型做出的研究區(qū)易發(fā)性分區(qū)圖。為了驗證加權(quán)信息量模型在易發(fā)性評價分區(qū)中的精確度,通過信息量模型與之對比,運用信息量模型得到易發(fā)性分區(qū)圖(附圖2)。
工作特征曲線(ROC)是衡量評價模型預測精度的指標,本文以信息量值從高到低的區(qū)域累計柵格與總柵格的百分比作為橫軸,以對應信息量區(qū)間內(nèi)地質(zhì)災害累計點數(shù)與地質(zhì)災害總數(shù)百分比作為縱軸,分別將信息量模型和加權(quán)的信息量模型所得數(shù)值代入,得到兩條過(0,0),(1,1)的曲線(圖3)。ROC曲線越接近左上角模型越理想,曲線下方面積AUC被用來評價模型的精度,信息量模型與加權(quán)信息量模型的AUC值分別為0.773,0.793??梢娫诒狙芯繀^(qū)構(gòu)建的加權(quán)信息量模型精度高于單一的信息量模型。
表2 地質(zhì)災害易發(fā)性評價各因素狀態(tài)信息量
注:Ni表示在因素Xi特定類別xi內(nèi)的地質(zhì)災害點個數(shù);Si表示研究區(qū)域內(nèi)含有評價因素xi的單元面積。Ii表示信息量值。
圖3 地質(zhì)災害易發(fā)性評價結(jié)果ROC圖
經(jīng)加權(quán)信息量模型分區(qū)結(jié)果和統(tǒng)計情況(表3)表明,研究區(qū)共225處地質(zhì)災害位于高易發(fā)區(qū)以及極高易發(fā)區(qū),占總地質(zhì)災害的80.65%。其中高易發(fā)區(qū)地質(zhì)災害與總災害比29.75%,高易發(fā)區(qū)面積與總面積比26.49%;極高易發(fā)區(qū)地質(zhì)災害與總災害比50.90%,極高易發(fā)區(qū)面積與總面積比13.54%。加權(quán)信息量模型預測結(jié)果較好。
表3 研究區(qū)易發(fā)性分區(qū)結(jié)果統(tǒng)計
(1) 根據(jù)CF計算各因子權(quán)重大小來看,研究區(qū)致災評價因子中土壤類型和年均溫度所占比重較大,分別高達1.96和1.93,是地質(zhì)災害的主控因子。其次為土地利用類型、坡向、與斷層和水系的距離以及工程巖組,坡度和起伏度相對來說所占權(quán)重較小。
(2) 地質(zhì)災害易發(fā)性分區(qū)表明,研究區(qū)40.03%被劃為高易發(fā)區(qū)以及極高易發(fā)區(qū)。從各評價要素提供的信息量來看,坡度為31~35°,坡向為東南,起伏度在60~80 m,年均溫度在16~18 ℃且距離水系小于1 km,斷層小于2 km,土壤類型為鐵鋁土,土地利用類型為耕地,軟硬互層的工程地質(zhì)巖組的范圍和類型內(nèi)極易發(fā)生地質(zhì)災害。
(3) 運用確定系數(shù)法確定評價因子權(quán)重大小,結(jié)合信息量法,構(gòu)成加權(quán)信息量模型。通過ROC檢驗,加權(quán)信息量在研究區(qū)劃定的易發(fā)性分區(qū)更精確,AUC值為0.793。研究區(qū)279處地質(zhì)災害點,225處落在高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)中,占總災害點的80.65%。與研究區(qū)實際情況比較一致,能夠在地質(zhì)災害危險性評價中起相應作用。