李怡飛, 劉延國, 梁麗萍, 李景吉
(1.成都理工大學 地球科學學院, 成都 610059; 2.西南科技大學, 四川 綿陽 621010;3.地質災害防治與地質環(huán)境保護國家重點實驗室(成都理工大學), 成都 610059; 4.成都理工大學 生態(tài)環(huán)境學院, 成都 610059)
青藏高原崛起促成了其東南緣的高山峽谷地貌的形成。雅江縣位于青藏高原東南緣,該區(qū)域地質活動強烈,構造復雜,并具有典型的高原深谷地貌特征[1]??h內峽谷兩側山勢陡峭,再加上降水、植被覆蓋度低以及強烈的人類工程活動等其他因素影響,此區(qū)域是泥石流、滑坡等地質災害高發(fā)區(qū)。
地質災害對人類生產(chǎn)活動、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境都產(chǎn)生了極為重要的影響[2-3],對地質災害進行研究能夠為人類規(guī)避風險、生態(tài)環(huán)境保護提供可靠的依據(jù)。目前地質災害危險性評價方法眾多,張曉東、李莉等[4-5]采用層次分析法,對鹽池縣、平武縣進行研究,結果較為可靠,但層次分析法還是有一定的主觀性,需要對研究區(qū)域成災機理等問題進行深入研究才能克服不足。楊樂[6]、呂遠強等[7]分別采用灰色關聯(lián)分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法進行地質災害危險性評價研究。吳柏清等[8]采用信息量方法,對九龍縣進行研究,評價結果與實際調查成果相符合;張波等[9-14]也使用信息量法進行地質災害危險性評價并得到了很好的結果,可見此方法易于實現(xiàn)并且結果客觀可靠。
本文以雅江縣為研究區(qū)域,運用GIS與信息量模型相結合的方法進行地質災害(泥石流、滑坡、崩塌)危險性評價,一定程度上能夠揭示青藏高原東南緣區(qū)域的地質災害危險性區(qū)劃特征,并且可以幫助當?shù)卣玫剡M行地質災害防治規(guī)劃以及區(qū)域規(guī)劃建設,減少泥石流、滑坡、崩塌等地質災害造成的人員和經(jīng)濟損失,為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供保障。
雅江縣(29°03′—30°30′N,100°19′—101°26′E)處于青藏高原東南緣、四川省甘孜藏族自治州南部,全縣轄區(qū)面積7 681.5 km2。該縣地處川西北丘狀高原山區(qū)和橫斷山脈中段,地勢北高南低。縣域內西南部是極高山地貌(面積占比5%),中部為河谷地貌(面積占比2.5%),西北和東北部為山原地貌(面積占比92.5%),其中大部分地區(qū)海拔3 000 m以上,有35座山峰海拔5 000 m以上。雅江縣最高點在東緣努其巴山峰,海拔5 252 m,最低點在牙衣河鄉(xiāng)布林永河口,海拔2 266 m。研究區(qū)內雅礱江自北向南貫穿,河床海拔不足2 600 m,斜坡坡頂高程可達3 500 m,相對高差900多米,坡度多在30°以上,岸坡陡峭[15]。
本研究所需使用的數(shù)據(jù)主要包括工程巖組、土壤類型、土地利用類型、數(shù)字高程模型(DEM)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、降水量等多個數(shù)據(jù)集。其中,工程巖組數(shù)據(jù)來源于中國地質調查局1∶20萬地質圖;土壤類型數(shù)據(jù)使用南京土壤所1∶100萬中國土壤數(shù)據(jù)庫(http:∥vdb3.soil.csdb.cn/);土地利用類型基于2018年土地變更調查數(shù)據(jù)庫并結合《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T21010-2017)生成;DEM以及NDVI數(shù)據(jù)是從地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)下載;1989—2018年降水量數(shù)據(jù)下載自國家氣象信息中心(http:∥data.cma.cn/)。
2.2.1 評價因子選取 地質災害危險性受多種因素影響和制約,并且不同因素對其影響和制約程度也不同[16-18]。合理地選擇評價因子才能更加準確地做出地質災害危險性評價,每個研究區(qū)具體情況不盡相同,都具有其自身特點,因此評價因子也需要謹慎考量,本研究區(qū)評價因子的選擇不僅參考了大量已有研究成果,還結合了雅江縣當?shù)乇阑鞯刭|災害的實際情況和具體特點。最終選擇工程巖組、土壤類型、土地利用類型、坡度、坡向、NDVI、距河流距離、距道路距離和降水量等9個因子進行雅江縣地質災害危險性評價,各評價因子分級情況見圖1?;谲浖嗀rcGIS 10.6,由DEM數(shù)據(jù)生成雅江縣坡度和坡向數(shù)據(jù);距河流距離和距道路距離因子分別根據(jù)雅江縣河流和道路分布圖利用緩沖區(qū)功能分析計算提??;降水量數(shù)據(jù)根據(jù)1989—2018年雅江縣周邊6個氣象站點多年平均降水量,運用Kriging方法進行插值得到雅江縣內降水空間分布圖。
2.2.2 信息量法 信息量法源于信息理論,是一種對數(shù)化隨機分布概率以解決度量問題的定量統(tǒng)計預測方法,早已被廣泛應用于滑坡、斜坡穩(wěn)定性的空間預測等環(huán)境地質研究中。信息量法的應用思路可簡單理解為通過計算某種地質因素提供的研究對象的信息量值,根據(jù)其大小來評價其與地質災害發(fā)生的關系[8-14]。信息量法在地質災害評價中的使用,使得各評價因子與地質災害的關系緊密程度被更直觀、數(shù)字化地表達。
信息量是條件概率運算,但在實際應用時各評價因子對地質災害發(fā)生的貢獻率是用樣本頻率來計算:
(1)
式中:S為研究區(qū)評價單元總數(shù);N為研究區(qū)有地質災害分布的單元總數(shù);Si為研究區(qū)內含有評價因素Xi的單元數(shù);Ni為分布在因素Xi內特定類別內的地質災害單元數(shù)。
單元的危險性等級由總信息量值I來確定,各評價因子單元的綜合信息量值越大,表示其貢獻率越大,則越有利于地質災害的發(fā)生,意味著該區(qū)域危險性等級越高,反之,貢獻率低不利于地質災害發(fā)生,其危險性也就越低。需要計算出所有單元格綜合信息量值,根據(jù)其值大小進行類別劃分,得到等級不同的危險區(qū)。
圖1 地質災害評價因子分級
(2)
式中:I為評價單元總的信息量值;n為參評因子數(shù)。
根據(jù)前面的分析結果,選取土壤類型、坡度、坡向、工程巖組、降雨量、距道路距離、距河流距離、歸一化植被指數(shù)(NDVI)和土地利用類型9個指標因子開展地質災害危險性評價。
首先,利用ArcGIS軟件平臺,將各評價因子的基礎數(shù)據(jù)轉化為30 m×30 m的柵格數(shù)據(jù),再分析各評價因子與地質災害點的空間位置關系并根據(jù)公式(1)計算每個評價因子下的每個等級信息量值,最后利用公式(2)以及疊加9個評價因子含有信息量值的圖層,依據(jù)其綜合信息量值大小重分類,得到賦有綜合信息量值的研究區(qū)地質災害危險性分區(qū)圖。
雅江縣地質災害點基于谷歌衛(wèi)星影像(2018年)通過目視解譯獲取,并經(jīng)實地調查驗證,地質災害主要類型包括滑坡、泥石流和崩塌,共計224處災害點。利用GIS的空間分析功能統(tǒng)計上述評價因子與地質災害數(shù)量和密度的關系,見圖2。從工程巖組來看,地質災害密度最大的是硬質巖體,約為0.03個/km2。土壤類型中,地質災害主要發(fā)生在半淋溶土類型,有地質災害點130個,災害密度約為0.19個/km2。土地利用類型中,地質災害在水域及水利設施用地發(fā)育較多,地質災害密度約為0.82個/km2。坡度大于20°更易發(fā)生地質災害,200個地質災害點都處于20°以上坡面,其中>35°時地質災害密度最大,約為0.05個/km2。南坡地質災害更加發(fā)育,災害密度約為0.04個/km2。距河流距離小于400 m地質災害最集中,200 m內的地質災害密度約為0.27個/km2,200~400 m的地質災害密度約為0.20個/km2。距道路距離小于200 m時地質災害更集中,100 m內與100~200 m地質災害密度均大約為0.09個/km2。NDVI在0.6~0.8地質災害密度最大,約為0.04個/km2,有地質災害點135處。年均降水量在68~70 mm有地質災害99處,地質災害密度約為0.05個/km2。
圖2 評價因子與地質災害關系
3.2.1 危險性評價 根據(jù)上文信息量公式計算得出各分級指標的信息量值,見表1。在ArcGIS軟件中,依據(jù)總信息量值采用自然斷點分級法對雅江縣進行地質災害危險性分區(qū),分為極低、低、中、高、極高危險區(qū)5個分區(qū)[8],為了能直觀地看出地質災害點分別落在何種級別危險性區(qū)域,特將地質災害點與危險性分區(qū)圖疊加成圖(圖3)。
表1 各因素信息量
圖3 地質災害危險性分區(qū)
利用ArcGIS的空間統(tǒng)計功能統(tǒng)計5個等級的危險性分區(qū)面積,分區(qū)面積與雅江縣面積之比為:極低危險區(qū)20.67%,低危險區(qū)41.50%,主要是高山區(qū),人口密度低,受人類工程活動影響小;中危險區(qū)23.41%,主要是在道路附近這種人類工程活動比較強烈的地方;高危險區(qū)9.89%,極高危險區(qū)4.53%,基本位于河流兩側,主要發(fā)生泥石流災害。
經(jīng)信息量模型分區(qū)結果和統(tǒng)計情況(表2)表明,研究區(qū)共170處地質災害位于高危險區(qū)以及極高危險區(qū),占總地質災害的75.89%。其中高危險區(qū)地質災害與總災害比為18.30%;極高危險區(qū)地質災害與總災害比為57.59%。中等及以下等級危險區(qū)地質災害發(fā)育較少。因此,最終結果可以看出地質災害點與危險性分區(qū)吻合度較高,利用GIS和信息量法得出的危險性分區(qū)結果比較理想。
表2 危險性分區(qū)結果統(tǒng)計
3.2.2 評價精度驗證 受訓者操作特征曲線(receiver operating characteristics,ROC)是評價模型精準度的常用方法[19-20]。它以預測結果的每個值作為可能的判斷閾值,以假陽性率(特異度)為橫坐標,即代表研究區(qū)中非地質災害實例經(jīng)試驗診斷為陰性(不真實地質災害)的概率;以真陽性率(靈敏度)為縱坐標,即代表真實地質災害經(jīng)試驗診斷為陽性(發(fā)生地質災害)的概率。ROC曲線線下面積(Area Under Curve)取值范圍為[0.5,1],中間一條斜線為參考線,其線下面積0.5,ROC曲線越靠近左上角,其線下面積越大,表示模型精度越高。
研究區(qū)內共有地質災害點224處,為了更客觀、公正地進行模型精度驗證,運用ArcGIS在研究區(qū)內隨機生成224個測試樣本點,將這些測試樣本點以及實際地質災害點的概率數(shù)據(jù)導入SPSS軟件中并繪制出ROC曲線,即圖4,可以看出ROC曲線很接近左上角,AUC值為0.909,非常接近1。可見在本研究區(qū)構建的信息量模型精度較高,所得地質災害危險性評價結果可靠。
圖4 地質災害危險性評價結果ROC圖
從工程巖組來看,地質災害更易發(fā)生在硬質巖體中,新鮮巖石力學強度相對較高,但風化后強度顯著降低,常發(fā)生滑坡、崩塌等工程地質問題。土壤類型中,地質災害主要發(fā)生在半淋溶土類型,半淋溶土發(fā)生層分化明顯,表層具有不同厚度的腐殖質層,其下游粘化土層,透水性相對較差,不利于泄洪。土地利用類型中,水域及水利設施用地地質災害更多,一是因為水域多為低地勢、溝谷深壑,二是河流沖刷容易造成巖(土)體滑動。坡度大于20°地帶更有利于地質災害的發(fā)育,較大的地面或溝谷坡度為其發(fā)生提供了基礎條件。地災更集中在南坡,來自南方的暖濕氣流在南坡造成較為豐富的降水。距河流距離小于400 m、距道路距離小于200 m時地質災害更集中,河流沖刷或道路的使用使得巖(土)體更易松動。NDVI在0.6~0.8,年均降水量在68~70 mm更易發(fā)生地質災害,雖然植被覆蓋度較高,但植被更喜在陽坡(南坡)生長,更多的降水也使得土壤更加松軟、巖體更易滑動。
地質災害評價有定性評價與定量評價,定性評價受主觀影響,而定量評價是根據(jù)大量數(shù)據(jù)所計算得出的結果,更加客觀,因此,信息量法在地質災害評價中受到廣泛應用[21-24]。本研究還存在許多不足,評價因子和模型選取的不同可能也會造成最終結果的差別,沒有運用多個模型相互補充和驗證,但是最終評價結果與青藏高原高山峽谷地貌區(qū)其他縣特征比較吻合,有一定的區(qū)域代表性。深受深切河谷地貌和人類工程活動影響,地質災害主要分布在斷裂發(fā)育、巖體較破碎的河流兩側以及道路旁邊。
目前,雅江縣還沒有一個完善的地質災害評價系統(tǒng),本文的危險性分區(qū)為其地質災害評價系統(tǒng)添磚加瓦,也為以后其他人員的相關研究提供參考。青藏高原東南緣地區(qū)地質結構復雜,水系發(fā)達,同時還受其他多種因素影響,地質災害頻發(fā),但是關于地質災害的研究還不是很成熟,本文也為青藏高原東南緣地區(qū)的地質災害危險性評價提供一個參考依據(jù)。
(1) 根據(jù)各評價因子信息量值來看,研究區(qū)致災評價因子中土地利用類型、距河流距離和距道路距離所占比重較大,是地質災害的主控因子。從各評價要素提供的信息量值來看,硬質工程巖組,土壤類型為半淋溶土,土地利用類型為水域及水利設施用地,坡度>20°,坡向為南,NDVI值在0.6~0.8,距離河流400 m以內,距離道路200 m以內,降水量在68~70 mm,地質災害危險性越高。
(2) 地質災害危險性分區(qū)結果表明,研究區(qū)14.42%被劃為高危險區(qū)以及極高危險區(qū),研究區(qū)內224處地質災害點,其中170處落在高危險區(qū)和極高危險區(qū)中,占總災害點的75.89%。中危險區(qū)面積占23.41%,有35處地質災害點,占總災害點數(shù)15.63%。低危險區(qū)與極低危險區(qū)面積占研究區(qū)面積62.17%,共有災害點19個,占總災害點數(shù)的8.48%。AUC值為0.909,表明利用信息量法進行研究區(qū)危險性區(qū)劃較為精確。