張以晨,秦勝伍,翟健健,3,李廣杰,彭帥英,劉 緒,陳駿駿
(1.吉林省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站, 吉林 長春 130021;2.吉林大學建設(shè)工程學院,吉林 長春 130026;3.成都市龍泉驛區(qū)城鄉(xiāng)房產(chǎn)管理局,四川 成都 610100)
泥石流作為一種突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害,具有運動快、歷時短等特點,嚴重威脅人類生命財產(chǎn)安全[1]。長白山地區(qū)位于中朝邊界,區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害種類較多且發(fā)生頻繁,危害大,對長白山可持續(xù)發(fā)展和國家地緣政治安全有著重要的影響[2]。長白山千年大噴發(fā)產(chǎn)生了大量火山灰[3],這些碎屑物為泥石流提供了豐富的物源,加之長白山地區(qū)地勢復雜,地形起伏較大,雨量充沛,致使長白山地區(qū)成為泥石流災(zāi)害的高發(fā)區(qū)[2]。開展泥石流易發(fā)性評價工作能夠有效減輕泥石流災(zāi)害帶來的損失,促進經(jīng)濟發(fā)展[4]。
近年來,國內(nèi)外學者對泥石流易發(fā)性評價開展了大量研究,應(yīng)用層次分析法[5]、模糊數(shù)學法[6]、聚類和最大似然法[7],基于Fisher判別分析理論[8]、粗糙集理論[9]、數(shù)量化理論[4]、區(qū)間數(shù)理論[10]等對泥石流易發(fā)性進行了評價與分析,建立了指標熵模型[11]、證據(jù)權(quán)模型[12]、Logistic模型[13]等評價模型。這些方法和模型的應(yīng)用很大程度上推動了泥石流災(zāi)害易發(fā)性評價的進展,但每種方法也都存在一定的限制和不足。信息量模型物理意義明確、操作簡單,能夠科學地對各評價因素進行分級[14],所以本文采用信息量模型評價長白山地區(qū)泥石流災(zāi)害的易發(fā)性。
本文在對長白山泥石流災(zāi)害進行實地調(diào)查的基礎(chǔ)上,選取高程、坡度、坡向、年降水、年蒸發(fā)、泥石流點密度、人口密度、構(gòu)造作用、河流作用、地層巖性、地下水類型、地貌類型、土地利用13個評價指標,將基于GIS的信息量模型應(yīng)用于長白山地區(qū)泥石流易發(fā)性進行分析評價中,以期為該地區(qū)泥石流的防治規(guī)劃提供依據(jù)。
信息量模型是利用信息熵的概念分析各種因素綜合作用下地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的模型,其理論基礎(chǔ)是信息論,是進行區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害預測評價的一種有效的方法。就泥石流災(zāi)害而言,采用泥石流災(zāi)害發(fā)生過程中熵的減少表示泥石流災(zāi)害發(fā)生的可能性。信息量越大,泥石流災(zāi)害發(fā)生的可能性越大:
(1)
I(y,x1x2…xn)=I(y,x1)+Ix1(y,x2)+
…+Ix1x2…xn-1(y,xn)
(2)
式中:I(y,x1x2…xn)——影響因素x1x2…xn對泥石流災(zāi)害提供的信息量;
P(y|x1x2…xn)——因素x1x2…xn組合條件下泥石流發(fā)生的概率;
P(y)——泥石流發(fā)生的概率;
Ix1(y,x2)——影響因素x1條件下,x2對泥石流災(zāi)害發(fā)生提供的信息量。
單獨計算各因素xi對泥石流災(zāi)害發(fā)生事件提供的信息量Ii(y,xi),在實際計算中可運用頻率進行條件概率的估算:
(3)
式中:S——研究區(qū)評價單元總數(shù);
N——研究區(qū)內(nèi)分布有泥石流災(zāi)害的單元總數(shù);
Si——研究區(qū)內(nèi)含有評價因素xi的單元數(shù);
Ni——分布在因素xi內(nèi)的特定類別的泥石流災(zāi)害單元數(shù)。
在求得每個單元在所有影響因子條件下的信息量值后,通過求和即可得到單個評價單元內(nèi)總的信息量值:
(4)
式中:I——評價單元總的信息量值;
Ii——評價因素xi的信息量值;
n——所選取的評價因子的總數(shù)。
將評價單元總的信息量值I作為判斷該單元在影響泥石流時的綜合作用指標:I>0時,該單元處有利于泥石流的形成,且I值越大,易發(fā)性程度越高;I<0時,該單元處不利于泥石流的形成,且I值越小,易發(fā)性程度越低。
研究區(qū)以長白山主峰為中心,包括其四周70~110 km的區(qū)域(圖1)。主要包括安圖縣、撫松縣、長白朝鮮族自治縣的大部分地區(qū),以及臨江縣、和龍市、樺甸市、敦化市的少部分地區(qū)。地理坐標為E127°16′~128°54′,N41°11′~43°00′,面積1.92×104km2。研究區(qū)位于中溫帶季風半濕潤氣候區(qū),年均降水量700~1 400 mm,由西向東遞增。地勢以白云峰為中心,向四周逐漸降低,地貌按成因可劃分為火山地貌、構(gòu)造剝蝕地貌、侵蝕堆積地貌,研究區(qū)地層發(fā)育較全,出露有元古代、古生代、中生代和新生代巖漿巖。
根據(jù)野外實地調(diào)查數(shù)據(jù),研究區(qū)內(nèi)共分布泥石流災(zāi)害點110個(圖1),選取全區(qū)110個泥石流點作為樣本數(shù)據(jù),進行泥石流易發(fā)性評價。
圖1 研究區(qū)概況Fig.1 General situation of the study area
區(qū)域泥石流災(zāi)害易發(fā)性評價是在對研究區(qū)域劃分評價單元的基礎(chǔ)上進行的,并對分布在各個區(qū)域內(nèi)的泥石流災(zāi)害分布信息進行統(tǒng)計分析。
對于不同比例尺度和精度的空間數(shù)據(jù),評價單元的劃分方法區(qū)別很大,對于研究區(qū)比較大而比例尺比較小的空間數(shù)據(jù),一般采用規(guī)則的柵格單元。本研究區(qū)面積較大,故選用柵格單元作為泥石流易發(fā)性分析評價基本單元[15]。在ArcGIS平臺上,將各圖層的矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為30 m×30 m的柵格數(shù)據(jù)。
影響泥石流災(zāi)害的因素眾多而復雜,因素之間相互聯(lián)系、相互影響,要合理選取影響因子,分析主要的矛盾所在,選擇與泥石流災(zāi)害相關(guān)性大、起控制作用的因子。依據(jù)上述原則,本文選取高程、坡度、坡向、年降水、年蒸發(fā)、泥石流點密度、人口密度、構(gòu)造作用、河流作用、地層巖性、地下水類型、地貌類型、土地利用13個指標作為評價指標。
利用ArcGIS的空間分析功能對各影響因子和泥石流災(zāi)害點的分布關(guān)系進行疊加分析,進行信息量的計算,并分析泥石流的形成機理。
離散型評價指標的劃分依據(jù)野外調(diào)查以及已有的分類標準,如本文選取的評價指標:巖性、地貌類型、地下水類型、土地利用、地震烈度等。連續(xù)型指標依據(jù)各個因素分級狀態(tài)下泥石流比例曲線和信息量曲線的突變點為等級劃分臨界值。做出各個評價因子的狀態(tài)分級圖(圖11),并統(tǒng)計各個區(qū)域內(nèi)的泥石流點個數(shù)和所占比例。
(1)高程
以ASTER GDEM V2為數(shù)據(jù)源,獲取研究區(qū)30 m精度的DEM柵格數(shù)據(jù)。研究區(qū)最高點為長白山主峰白云峰,海拔2 691 m,最低點位于西北處的松花江河道中,海拔350 m,高差2 600余米。從350 m起,以50 m為步長,利用ArcGIS中的自然間斷點分級法進行分級,統(tǒng)計泥石流比例、分級比例、信息量值(圖2),泥石流主要分布在600~750 m范圍內(nèi)。
圖2 高程因素分布曲線Fig.2 Slope height factor distribution curve
(2)坡度
以30 m精度的DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用ArcGIS空間分析的柵格表面工具,生成坡度柵格。從0°起,以2°為步長使用自然間斷點分級法進行分級,統(tǒng)計泥石流比例、分級比例、信息量值(圖3),研究區(qū)泥石流點主要分布在坡度4°~14°的范圍內(nèi)。
圖3 坡度因素分布曲線Fig.3 Slope factor distribution curve
(3)坡向
以30 m精度的DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用ArcGIS的空間分析的柵格表面工具,生成坡向柵格。坡向分為10個類別,各分級狀態(tài)下的泥石流比例,見圖4??梢娔嗍鼽c主要分布在西南、南、東南坡向方向,處于陽坡。
圖4 坡向因素雷達圖Fig.4 Aspect factor radar chart
(4)年降水量
研究區(qū)泥石流為多年泥石流發(fā)生情況,因此選取年降水量作為指標因素。根據(jù)吉林省國土資源地圖集,繪制研究區(qū)年降水量等值線圖,研究區(qū)中心天池降水量最大,向外擴展降水量逐漸減小,將研究區(qū)降水量分為<700 mm、700~800 mm、800~900 mm和>900 mm 4個區(qū)(圖5)。
圖5 年降雨量分級統(tǒng)計Fig.5 Hierarchical statistics of the annual precipitation
(5)年蒸發(fā)量
年蒸發(fā)量作為水文條件對于泥石流的發(fā)生有著重要的影響。根據(jù)吉林省國土資源地圖集,繪制研究區(qū)年蒸發(fā)量等值線圖,研究區(qū)以天池蒸發(fā)量最小,向外擴展蒸發(fā)量逐漸增大,將研究與蒸發(fā)量劃分為<1 000 mm、1 000~1 200 mm、>1 200 mm 3個區(qū)(圖6)。
圖6 年蒸發(fā)量分級統(tǒng)計Fig.6 Hierarchical statistics of the annual evaporation
(6)泥石流點密度
根據(jù)野外調(diào)查資料,以研究區(qū)村為單位,統(tǒng)計各個村落的泥石流點個數(shù),在ArcGIS平臺上通過,計算各個村落的泥石流點密度,得到研究區(qū)泥石流點密度柵格圖,用自然斷點法進行劃分,分為5類,統(tǒng)計各個分區(qū)內(nèi)的災(zāi)害點個數(shù)(圖7)。
圖7 泥石流點密度分級統(tǒng)計Fig.7 Hierarchical statistics of density of debris flow points
(7)人口密度
以研究區(qū)村為單位,收集各個村落人口數(shù)量,在ArcGIS平臺上計算各個村落的人口密度,得到研究區(qū)人口密度柵格圖。分別以<20人/ km2、20~40人/ km2、40~70人/ km2和>70人/ km2分為4級(圖8)。
圖8 人口密度分級統(tǒng)計Fig.8 Hierarchical statistics of population density
(8)構(gòu)造作用
長白山地區(qū)的大地構(gòu)造位于中朝準地臺的遼東臺隆的西部,褶皺、斷裂較發(fā)育。以研究區(qū)構(gòu)造綱要圖(1:20萬)為基礎(chǔ),以主要斷裂帶為中心做緩沖區(qū)。根據(jù)泥石流點的分布情況,緩沖距離分為5級,0~1 km,1~2 km,2~3 km,3~4 km,>4 km。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,大部分泥石流點位于0~2 km范圍內(nèi)。
(9)河流作用
研究區(qū)水系較發(fā)育,分屬松花江流域、鴨綠江流域、圖們江流域。以研究區(qū)的河流作為緩沖中心,每400 m為一緩沖帶,作緩沖區(qū)分析,統(tǒng)計結(jié)果表明,泥石流點主要分布在距河流1 200 m范圍內(nèi),分布在河流的兩側(cè)。
(10)地層巖性
以研究區(qū)1∶20萬地質(zhì)圖為基礎(chǔ),根據(jù)巖土體的工程地質(zhì)性質(zhì),按軟硬程度將研究區(qū)工程地質(zhì)巖組劃分為4大類:極軟巖、軟質(zhì)巖、硬質(zhì)巖和極硬巖(圖9),并繪制研究區(qū)地層巖性分級圖,狀態(tài)分級見圖10。
圖9 地層巖性狀態(tài)分級圖Fig.9 State classification of the stratigraphic lithologic factor
圖10 地層巖性分布Fig.10 Stratigraphic lithologic distribution
(11)地下水類型
以研究區(qū)水文地質(zhì)圖(1∶50萬)為依據(jù),繪制研究區(qū)地下水類型圖,研究區(qū)地下水類型主要為構(gòu)造裂隙水、碎屑巖夾碳酸鹽巖裂隙水、玄武巖空洞裂隙水、碳酸鹽巖類裂隙溶洞水、碳酸鹽巖夾碎屑巖溶洞水。泥石流點主要分布在構(gòu)造裂隙水和碳酸鹽巖類裂隙溶洞水區(qū)域內(nèi)。
(12)地貌類型
以研究區(qū)地貌類型圖(1∶50萬)為依據(jù),繪制研究區(qū)地貌類型圖,研究區(qū)地貌類型可劃分為河谷平原、河流、平坦熔巖高臺地、起伏侵蝕剝蝕低臺地、侵蝕剝蝕低山、侵蝕剝蝕小起伏中山、侵蝕剝蝕中起伏中山和熔巖丘陵8個類型。泥石流主要發(fā)生在平坦熔巖高臺地、侵蝕剝蝕中起伏中山,泥石流堆積扇主要分布于山地前緣與河谷平原交界位置。
(13)土地利用
土地利用數(shù)據(jù)以研究區(qū)各個縣國土資源局的土地利用現(xiàn)狀圖為基礎(chǔ),矢量化,轉(zhuǎn)柵格,合并而成。研究區(qū)土地利用主要包括農(nóng)業(yè)用地、灌木林地、草地、居住使用地、河流和有林地。人類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、居住使用破壞了原有植被,水土保持能力變差,土體松散,為泥石流的發(fā)生提供了良好的物源。泥石流點大多分布在農(nóng)業(yè)用地和居住使用用地區(qū)域內(nèi)。
建立評價指標體系后,根據(jù)式(3)計算各個評價指標信息量值。各評價因子狀態(tài)分級圖見圖9和圖11。
圖11 各評價因子狀態(tài)分級圖Fig.11 State classification of the factors
將各個評價因子圖層和對應(yīng)的泥石流分布圖在ArcGIS中做空間分析運算,得到泥石流在每種因素的各個類別中的分布情況,得出每一因子圖層中各類型中泥石流的分布密度,即Ni/Si值。如表1所示,即為各評價因子內(nèi)各類別的信息量。
在ArcGIS平臺下,將各個分級狀態(tài)下計算得到的信息量值分別賦值到各個分級柵格中,得到13個評價指標的信息量柵格圖層Ii。根據(jù)式(4),利用ArcGIS柵格計算器(Raster Calculator)進行疊加計算,將13個信息量柵格圖層相加,可得到整個研究區(qū)域的所有評價單元的總信息量I。信息量值越高表明發(fā)生泥石流災(zāi)害的可能性越大,根據(jù)自然斷點法(Natural Break)將易發(fā)性信息量分為5個等級,低易發(fā)區(qū)[-16.286,-8.811]、較低易發(fā)區(qū)[-8.811,-4.301]、中易發(fā)區(qū)[-4.301,-0.305]、較高易發(fā)區(qū)[-0.305,4.721]、高易發(fā)區(qū)[4.721,16.578],得到最后的易發(fā)性分區(qū)圖(圖12)。
表1 各因素狀態(tài)信息量表
泥石流易發(fā)性評價分區(qū)結(jié)果表明,長白山地區(qū)泥石流高易發(fā)區(qū)主要位于安圖縣中部地區(qū),撫松縣西部地區(qū),樺甸大部分地區(qū),以及長白縣、和龍市和敦化市的小部分地區(qū)。高易發(fā)區(qū)內(nèi)構(gòu)造作用比較活躍,地層巖性質(zhì)量較差,為泥石流提供了豐富的固體碎屑物。高易發(fā)區(qū)內(nèi)以侵蝕剝蝕地貌為主,有利于泥石流災(zāi)害的形成。水系作用也對災(zāi)害的發(fā)育有著重要的影響,水系線距離越近災(zāi)害越易發(fā)。泥石流高易發(fā)區(qū)主要為人類活動強烈的地區(qū),人類生產(chǎn)生活、農(nóng)業(yè)開荒用地、工程建設(shè)改造都對自然環(huán)境產(chǎn)生了重大影響,造成水土流失、植被覆蓋率降低,為泥石流的形成發(fā)育提供了有利條件。研究區(qū)19%的地區(qū)處于較高易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū),低易發(fā)區(qū)占32.2%,說明大部分地區(qū)都處于泥石流低易發(fā)區(qū)。
圖12 易發(fā)性分區(qū)圖Fig.12 Debris-flows susceptibility map
統(tǒng)計各個易發(fā)區(qū)的泥石流點個數(shù)、柵格數(shù)、泥石流比例、柵格比例,易發(fā)性由高到低,進行百分比累加,做出評價結(jié)果檢驗曲線。由表2可知,有94.6%的泥石流災(zāi)害點位于較高易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū),易發(fā)性由低到高變化的過程中,柵格數(shù)目由大到小,同時災(zāi)害點密度增大;易發(fā)性由低到高的過程中,泥石流比率越來越大,同時泥石流實際發(fā)生的比率隨之增大,符合等級劃分原則。評價結(jié)果檢驗曲線呈現(xiàn)明顯的“凸型”,表明泥石流評價結(jié)果是理想的,在同類評價成果[17]中,也有類似的體現(xiàn)。曲線下面積(AUC值)為93%,用來定量表示泥石流易發(fā)性評價模型的成功率(圖13),結(jié)果令人滿意。
表2 柵格統(tǒng)計表
注:泥石流比率=泥石流比例/柵格比例
圖13 泥石流易發(fā)性評價結(jié)果評價曲線Fig.13 Map showing the success rate of debris-flows susceptibility
(1)選擇13個因子建立了長白山泥石流易發(fā)性評價指標體系,基于GIS和信息量模型,對長白山地區(qū)泥石流災(zāi)害易發(fā)性進行了分析與評價。根據(jù)評價結(jié)果檢驗曲線和實際情況分析,評價結(jié)果良好。
(2)泥石流高易發(fā)區(qū)主要為人類活動強烈的地區(qū),土地利用類型為農(nóng)業(yè)用地和居住使用地,同時地層巖性較為軟弱地區(qū)泥石流災(zāi)害易發(fā),構(gòu)造作用、水系作用也對災(zāi)害的發(fā)育有著重要的影響,主要表現(xiàn)為離構(gòu)造線、水系線距離越近災(zāi)害越易發(fā)。
(3)長白山地區(qū)泥石流高易發(fā)區(qū)主要位于安圖縣中部地區(qū),撫松縣西部地區(qū),樺甸大部分地區(qū),以及長白縣、和龍市和敦化市的小部分地區(qū)。長白山地區(qū)大部分地區(qū)處于泥石流低易發(fā)區(qū)。
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