錢陳之皓，王金燦，吳文葶

（1.天津城建大學地質(zhì)與測繪學院，天津 300384；2.福建工程學院土木工程學院，福州 350118）

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

六盤水市位于貴州省西南部，作為貴州及南方重要的礦產(chǎn)資源地和鐵路交通樞紐，長時間的礦產(chǎn)資源開發(fā)和基礎設施建設，導致了當?shù)氐匦蔚孛灿辛撕艽蟾淖?，同時區(qū)域內(nèi)地質(zhì)條件復雜，這些原因極易孕育發(fā)生滑坡類地質(zhì)災害.

國外最早將GIS應用到地質(zhì)災害研究領域可追溯到20世紀80年代.Earl E.Brabb（1986）率先將GIS應用于SanMateo地區(qū)進行地質(zhì)災害評價[1]；隨后Michael A.Finney等（1989）等也使用了GIS技術(shù)對地質(zhì)災害進行分析評價[2].20世紀90年代，隨著GIS技術(shù)大發(fā)展時期一起到來的，是學者們將GIS技術(shù)結(jié)合數(shù)學模型對地質(zhì)災害進行分析評價.Barredol等人基于GIS技術(shù)結(jié)合AHP（層次分析法），以西班牙Tirajana地區(qū)為例進行了地質(zhì)災害評價[3].21世紀初，意大利學者Budetta，Santo和Vivenzio基于GIS技術(shù)和多元回歸模型，繪制了意大利地區(qū)滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性區(qū)劃圖，并據(jù)此分析了滑坡與各個致災因子之間的相關(guān)關(guān)系[4].國內(nèi)學者將GIS應用于地質(zhì)災害的研究起步較晚，且研究較少.殷坤龍等自1990年起將GIS的空間分析技術(shù)應用于滑坡地質(zhì)風險性的研究[5]；王亞強等人利用AHP確定黃土區(qū)域滑坡的致災因子的權(quán)重，并以GIS平臺制作出滑坡風險區(qū)劃圖[6].

經(jīng)過國內(nèi)外學者長時間的研究，地質(zhì)災害易發(fā)性的研究模型和研究步驟均已得到完善.本文基于GIS平臺和相關(guān)數(shù)學模型，在前人研究的基礎上結(jié)合當?shù)貙嶋H選取適當?shù)闹聻囊蜃雍蛿?shù)學模型，對六盤水進行滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性研究.

2 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)概況

六盤水市位于貴州省西南部，貴州、云南交界處，境內(nèi)有南盤江、北盤江兩大河流，地處云貴高原一、二級臺地斜坡，位于25°19’44"N至26°55’33"N、104°18’20"E至105°42’50"E之間.六盤水市屬于亞熱帶季風氣候，年平均氣溫13～14℃，年降水量1200～1500 mm，無霜期200至300天.

2.2 數(shù)據(jù)來源

DEM（見圖1）數(shù)據(jù)來源于ASTER GDEM，分辨率為30 m，下載自中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http://www.gscloud.cn），其余歷史災害點數(shù)據(jù)（見圖2）、地層巖性數(shù)據(jù)、農(nóng)田生產(chǎn)力數(shù)據(jù)、降水量插值數(shù)據(jù)、基于DEM提取的河網(wǎng)數(shù)據(jù)、土壤侵蝕數(shù)據(jù)、土地利用、地表覆蓋數(shù)據(jù)等均下載自中國科學院地理科學與資源研究所資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn）.

圖1 研究區(qū)DEM圖

圖2 研究區(qū)境內(nèi)滑坡歷史災害點分布

3 研究方法

國內(nèi)外對于研究地質(zhì)災害易發(fā)性的數(shù)學模型有很多：可大致分為單一模型，如AHP、模糊綜合理論；耦合模型，如AHP-信息量法耦合模型.單一模型和耦合模型的研究結(jié)果在運用ROC曲線對比其AUC值之后可得出耦合模型優(yōu)于單一模型的結(jié)論[7].所以，本文通過Logistic-模糊綜合耦合模型來確定易發(fā)性的區(qū)劃.通過總結(jié)前人對于致災因子的選擇和當?shù)貙嶋H情況，筆者選取了氣象水文要素（降水量、河流密度）、地層巖性、基本地形地貌（土壤侵蝕、高程、坡度、地表起伏度）、人類干擾（人類活動強度）等四方面因素作為易發(fā)性指標.

3.1 Logistic回歸模型

在諸如滑坡地質(zhì)災害易發(fā)性評價中，致災因子（自變量）和所導致的后果——滑坡地質(zhì)災害是否發(fā)生（因變量）存在顯著的二分類變量關(guān)系[7].因此本文將基于Logistic回歸模型，通過構(gòu)建相關(guān)模型來確定各致災因子的權(quán)重，其中Logistic回歸模型的表達式為

式中：xi為自變量；α、β為系數(shù)；εi表示與此相關(guān)的線性函數(shù).

滑坡類地質(zhì)災害發(fā)生的概率取值區(qū)間在[0，1]之間，據(jù)此，建立Logistic回歸方程，即

式中：α0為常數(shù)項；βn（n=1，2，3，…，n）為回歸系數(shù)；xn為自變量.

本文將地質(zhì)災害發(fā)生的概率區(qū)間設為[0，1]，1為一定發(fā)生，0為不可能發(fā)生，據(jù)此將各致災因子進行歸一化處理，取值區(qū)間為[0，1].基于Logistic回歸模型的樣本點選取的數(shù)量，本文依據(jù)Long（1997）指出的樣本數(shù)據(jù)量應該大于等于現(xiàn)存災害點的數(shù)量[8].本研究區(qū)域中共有滑坡地質(zhì)災害點572處，在研究區(qū)域中通過ArcGIS的隨機選取樣本點功能，隨機選取樣本點800處，為了消除量綱不同的影響，將數(shù)據(jù)進行歸一化處理，其公式為

式中：x*為歸一化后的數(shù)據(jù)；x為原始數(shù)據(jù)；max為數(shù)據(jù)最大值，min為數(shù)據(jù)最小值.

將歸一化的數(shù)據(jù)剔除不合理數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)導入SPSS軟件中進行計算.計算結(jié)果如表1所示.

據(jù)表1可通過式（4）得出各致災因子的權(quán)重，即

表1 Logistic回歸方程系數(shù)

式中：α為致災因子的權(quán)重；BiLogistic為回歸方程中各致災因子的回歸系數(shù).

在描述各致災因子對地質(zhì)災害成因的貢獻率的時候，可以忽略其系數(shù)的正負，因此在上式中各因子的系數(shù)均取絕對值，其權(quán)重如表2所示.

表2 根據(jù)Logistic回歸方程得到的各致災因子系數(shù)

3.2 模糊綜合評價法

模糊綜合理論由美國自動控制專家Zadeh教授于1965年首次提出，此理論是一種基于模糊數(shù)學的評判法，即應用模糊變換原理和最大隸屬度原則對受多個因素制約的研究對象或事物進行定量的總體評判[9].

首先建立因素集，因素集即影響所評價的對象的因素集合，在本研究中指可能造成滑坡類地質(zhì)災害的影響因子的集合，即

式中：U為因素集；ui（i=1，2，3，…，m）表示可能造成滑坡類地質(zhì)災害的影響因子，如高程、坡度等.

其次建立評估集，評估集指在研究中人為劃定的、評判對象可能會出現(xiàn)的結(jié)果區(qū)劃范圍，即

式中：V為評估集，vi（i=1，2，3，…，m）為本研究中人為劃定的結(jié)果的區(qū)劃范圍.

最后建立權(quán)重集，本研究中權(quán)重集中各致災因子的權(quán)重由Logistic回歸模型提供，即

式中：A為權(quán)重集；ai（i=1，2，3，…，m）為各致災因子的權(quán)重.

在建立因素集、評估集和權(quán)重集后，即可結(jié)合最大隸屬度通過模糊評估進行易發(fā)性的計算.首先進行單因素評價，得到單因素評價集合，即

式中：ri為因素集U中第i（i=1，2，…，m）個元素對應評價集V中第m（m=1，2，…，n）個元素的隸屬度.

以m個單因素評價集R1、R2、R3，…，Rm組成評價矩陣R，即

根據(jù)因素集U、評估集V、權(quán)重集A及評價矩陣R建立綜合評價模型，根據(jù)最大隸屬度原則，即

式中：B為模糊向量；A為權(quán)重集；R為評價矩陣，bi（i=1，2，3，…，m）為隸屬度.

然而在實際運用評估中，有時會要考慮多層級的影響因素，對于多層級影響因素的計算，應該按照上述方法進行再次遞推運算.

3.3 致災因子分析

滑坡災害的致災因子具有典型的地域差異性，不同地域之間導致滑坡災害的主要因子可能不同.本文根據(jù)前人研究和當?shù)貙嶋H，選取了氣象水文要素、地層巖性、基本地形地貌、人類干擾等四方面因素作為易發(fā)性指標.其中基本地形地貌有數(shù)據(jù)或可間接通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)得到，可直接通過ArcGIS平臺進行利用，所以本文著重論述氣象水文、地層巖性和人力干擾三方面易發(fā)性指標.

3.3.1 氣象水文

降水是滑坡災害重要的致災因子，降水持續(xù)性地侵蝕地面，會導致坡面穩(wěn)定性下降，從而可能引發(fā)滑坡災害.降雨作為致災因子并不是在某個時刻誘發(fā)滑坡，而是某個時間段的持續(xù)性強降雨所引發(fā)[10].其中，地表覆蓋會直接影響降水引發(fā)滑坡的可能性.一般來說，林地、草地等植被覆蓋率較高的地面，表明植被發(fā)育良好，水土保持能力強，從而在持續(xù)性強降水條件下引發(fā)滑坡的可能性越低；反之則水土保持能力弱，如果發(fā)生持續(xù)強降雨，則極其容易誘發(fā)滑坡等地質(zhì)災害[10].土地覆蓋本身作為滑坡災害的誘發(fā)因子的同時，還會直接影響降水對于滑坡災害的誘發(fā)程度.

本文通過統(tǒng)計分析六盤水當?shù)氐牡乇砀采w情況，發(fā)現(xiàn)六盤水當?shù)刂脖桓采w良好，其中以常綠闊葉林、常綠針葉林、草地等為代表的植被覆蓋面積占比為87.256%.水土保持較差的裸地面積占比僅為1.832%.從而表明六盤水整體上因持續(xù)性強降水引發(fā)滑坡的概率較低.

3.3.2 地層巖性

地層巖性是滑坡產(chǎn)生的物質(zhì)基礎，滑坡產(chǎn)生的數(shù)量和規(guī)模與巖性關(guān)系密切[11].一般來說，結(jié)構(gòu)松散、抗風化能力和抗剪強度較低的巖土體，如松散覆蓋層、紅黏土、黃土、頁巖、煤系地層、泥巖、板巖、片巖、千枚巖、凝灰?guī)r等及軟硬巖層相間構(gòu)成的斜坡體，相對更容易發(fā)生滑坡[12].據(jù)此，本文將地層巖性的硬度從低到高依次分為：松散體、軟弱巖層、中等堅硬巖體、堅硬巖.

3.3.3 人類干擾

由于城市的快速發(fā)展，因為人類活動因素諸如采礦等活動極有可能孕育滑坡災害[10].而以采礦為代表的人類活動導致的后果例如地形地貌等的改變、破壞等將直接體現(xiàn)在坡度、地表起伏度等致災因子方面.

本文以人類活動強度作為人類干擾因素因子.人類活動強度即指一定區(qū)域面積內(nèi)的區(qū)域受人類生產(chǎn)生活等活動影響而產(chǎn)生的擾動程度[13].隨著GIS和空間分析技術(shù)的進一步發(fā)展，傳統(tǒng)方法逐漸難以滿足各方面需求，通過空間化方法來求取人類活動強度的方法開始逐步發(fā)展[13].本文采用Vitousek等[14-16]提出的凈初級生產(chǎn)力人類占用法，根據(jù)前人研究表明，此方法適合于以行政單元為區(qū)劃的人類活動強度的求取并且評價結(jié)果較好[13]，其公式為

式中：HANPP為人類占用的凈初級生產(chǎn)力；NPPluc為土地覆蓋變化損失的凈初級生產(chǎn)力；NPPh為收獲的植被凈初級生產(chǎn)力；NPP0為潛在的植被凈初級生產(chǎn)力；NPPact為實際的植被凈初級生產(chǎn)力.

采用此方法制備的六盤水市人類活動強度數(shù)據(jù)如圖3所示，其值越高，表示人類活動強度越大.2013年夜間燈光數(shù)據(jù)如圖4所示.人類活動強度分值較高的區(qū)域與夜間燈光數(shù)據(jù)中亮度較高的區(qū)域范圍基本一致，說明此人類活動強度數(shù)據(jù)具有較高可信度.

圖3 研究區(qū)人類活動強度

圖4 研究區(qū)境內(nèi)夜間燈光（2013年）

3.4 易發(fā)性評價與分析

基于式（10）得到的模糊向量，并以其各分量為各致災因子的權(quán)重，通過ArcGIS的柵格疊加功能進行加權(quán)疊加，最終得到如圖5所示的易發(fā)性區(qū)劃圖.

圖5 六盤水市滑坡災害易發(fā)性區(qū)劃圖

從數(shù)值角度上看，易發(fā)性較高的區(qū)域占比較多，其中極高易發(fā)性區(qū)域占比22.45%，面積達2 172 km2；高易發(fā)性區(qū)域占比40.11%，面積達3 880 km2；中易發(fā)性區(qū)域占比28.01%，面積達2 710 km2；低易發(fā)性區(qū)域占比9.43%，面積達912 km2.因六盤水地處西南，為典型的山地丘陵地貌，地表起伏度對易發(fā)性的貢獻度較大.

從空間角度上看，易發(fā)性區(qū)劃呈不均勻分布.極高易發(fā)性和高易發(fā)性區(qū)域主要分布于六盤水市南部的盤縣和東部的六枝特區(qū)東南部，在六盤水北部的水城縣北部和西部的鐘山區(qū)西北部有少量分布.整體來看六盤水滑坡地質(zhì)災害的易發(fā)性較高，結(jié)合六盤水市礦產(chǎn)開發(fā)主要位于盤縣、六枝特區(qū)[17]這一當?shù)貙嶋H情況來看，礦業(yè)對于地質(zhì)地貌的破壞較大，故極高易發(fā)性區(qū)域和高易發(fā)性區(qū)域多集中于此.同時結(jié)合歷史災害點數(shù)據(jù)比較分析（見表3），落在極高易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)的歷史災害點數(shù)量為473，占比84%，具有較高可信度.根據(jù)當?shù)氐刭|(zhì)條件來看，當?shù)貫榈湫涂λ固氐孛箔h(huán)境，境內(nèi)絕大部分區(qū)域為山區(qū)，境內(nèi)地質(zhì)構(gòu)造復雜多樣，地貌種類豐富，以山地和丘陵為主[12]，這樣的地質(zhì)構(gòu)造及地形地貌極易誘發(fā)滑坡類型的地質(zhì)災害.自從西部大開發(fā)以來，境內(nèi)城鎮(zhèn)基礎設施建設和礦業(yè)開發(fā)速度持續(xù)加快，在提高經(jīng)濟增長的同時，也帶來了很大的滑坡地質(zhì)災害隱患.采礦業(yè)的持續(xù)發(fā)展和當?shù)靥厥獾牡刭|(zhì)地貌共同導致了六盤水境內(nèi)滑坡地質(zhì)易發(fā)性較高的局面.

表3 易發(fā)性區(qū)劃統(tǒng)計

4 結(jié)論

本文基于GIS平臺，通過Logistic回歸模型與模糊綜合理論耦合的方式，選取氣象水文要素、地層巖性、基本地形地貌、人類干擾四方面致災因子，研究得出了六盤水滑坡災害易發(fā)性區(qū)劃圖.結(jié)果表明：①六盤水市整體滑坡易發(fā)性風險較高，極高易發(fā)性和高易發(fā)性占比62.56%，且集中于盤縣、六枝特區(qū)，在鐘山區(qū)和水城縣有少量分布；②地表起伏度和坡度對六盤水滑坡易發(fā)性的貢獻度較大，其余致災因子的貢獻度較小.

易發(fā)性研究結(jié)果表明：①六盤水市整體滑坡易發(fā)性風險較高，極高易發(fā)性和高易發(fā)性共同占比62.56%，且集中于盤縣、六枝特區(qū)等六盤水礦產(chǎn)行業(yè)較為集中的地區(qū)，在鐘山區(qū)和水城縣有少量分布；②地表起伏度和坡度對六盤水滑坡易發(fā)性的貢獻度較大，其余致災因子的貢獻度較??；③結(jié)合六盤水市礦產(chǎn)資源調(diào)研報告[14]看，礦業(yè)對六盤水當?shù)鼗碌刭|(zhì)災害的影響較大，應予以重視.