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    青藏鐵路沿線熱喀斯特湖易發(fā)程度的區(qū)劃評價*

    2012-09-08 02:15:52魯嘉濠程花牛富俊林戰(zhàn)舉劉華
    災害學 2012年4期
    關鍵詞:湖塘多年凍土青藏鐵路

    魯嘉濠,程花,牛富俊,林戰(zhàn)舉,劉華

    (1.中國科學院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所凍土工程國家重點實驗室,甘肅蘭州73000;

    2.外生成礦與礦山環(huán)境重慶市重點實驗室,重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院,重慶400042;3.煤炭資源與安全開采國家重點實驗室重慶研究中心,重慶400042;4.重慶能源職業(yè)學院,重慶400042)

    青藏鐵路沿線熱喀斯特湖易發(fā)程度的區(qū)劃評價*

    魯嘉濠1,2,3,程花4,牛富俊1,林戰(zhàn)舉1,劉華1

    (1.中國科學院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所凍土工程國家重點實驗室,甘肅蘭州73000;

    2.外生成礦與礦山環(huán)境重慶市重點實驗室,重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院,重慶400042;3.煤炭資源與安全開采國家重點實驗室重慶研究中心,重慶400042;4.重慶能源職業(yè)學院,重慶400042)

    隨著全球氣候的持續(xù)轉暖,青藏鐵路沿線熱喀斯特湖數(shù)量正在逐年增多、面積逐年增大。湖塘的形成雖然具有一定的隨機性特點,但其發(fā)生的區(qū)域性和重復性特點是熱喀斯特湖分布與出現(xiàn)的總體規(guī)律。在野外系統(tǒng)勘測調(diào)查的基礎上,依據(jù)工程地質(zhì)類比原則,結合專家打分、層次分析、信息量、統(tǒng)計量等模型方法,對區(qū)域內(nèi)湖塘產(chǎn)生與發(fā)展起一定主導作用的歷史因素(災點密度、災面密度)和基本地質(zhì)環(huán)境因素(凍土類型、年均地溫、植被覆蓋度、土質(zhì)類型、地形坡度)基于ArcGIS平臺進行綜合分析評價,得出楚瑪爾河至風火山段青藏鐵路沿線熱喀斯特湖易發(fā)程度的空間分布。結果表明,占研究區(qū)總面積47.97%的高易發(fā)區(qū)占據(jù)了湖塘總數(shù)量的87.94%、總面積的91.15%,主要分布在楚瑪爾河高平原、北麓河盆地和可可西里山間盆地;中易發(fā)、低易發(fā)、非易發(fā)三個區(qū)占據(jù)了研究區(qū)總面積的52.03%,卻僅分布了占總數(shù)量12.06%、面積8.85%的熱喀斯特湖,主要分布于可可西里山區(qū)、風火山山區(qū)及河谷地區(qū),與2011年9月份野外考察的熱喀斯特湖實際的空間分布狀況保持了較好的一致性。

    青藏鐵路;熱喀斯特湖;易發(fā)程度;區(qū)劃評價

    0 引言

    隨著對熱喀斯特湖研究的深入,發(fā)現(xiàn)此類熱喀斯特現(xiàn)象對湖周圍及其下部土層的物理、化學、生物性質(zhì)及其地貌形成過程都將產(chǎn)生非常重要的影響,并可能引起熱融沉陷和多年凍土退化[7],導致多年凍土承載力下降,嚴重影響了多年凍土區(qū)工程建筑的性能[8]。根據(jù)最近的研究可知,熱喀斯特湖對青藏鐵路等建筑物的影響主要是其側向熱侵蝕對附近凍土路基產(chǎn)生的較大影響,每年側向進入路基的熱量近7×107J,從而可能會引起路基下多年凍土升溫,承載力下降,穩(wěn)定性降低,在路基或路面變現(xiàn)出下沉或開裂[9],這對青藏鐵路常年處在熱融湖塘中或附近的橋墩產(chǎn)生的影響最為明顯,在冬季受到冰的凍拔力還會導致橋梁接頭錯位。熱喀斯特湖側向熱侵蝕也是青藏鐵路沿線比較普遍比較典型的一類路基病害——路橋過渡段的沉降變形的主要影響因子之一[10]。在一些地方還可以看到熱喀斯特湖誘發(fā)的滑坡等自然災害,而在青藏鐵路沿線分布著青藏公路、輸油管道、通訊光纜、青藏±500千伏直流電網(wǎng)等管線工程。在此基礎上,本文選取楚瑪爾河至風火山段青藏鐵路沿線10 km作為研究區(qū),旨在對區(qū)域內(nèi)熱喀斯特湖的易發(fā)程度作出合理正確的區(qū)劃評價,以期為這些管線工程的正常運營和維護起到有效的參考作用,為擬建工程的設計規(guī)劃提供有益的規(guī)避參考。

    1 研究區(qū)概況

    青藏鐵路楚瑪爾河至風火山段位于青藏高原中北部,是青藏高原工程走廊的重要組成部分,有青藏鐵路、青藏公路兩條主干線,通信光纜、輸油管道、天然氣管道以及青藏±500千伏直流電網(wǎng)等多條工程管線向南齊頭并進,是凍土工程較為密集的區(qū)域。鐵路路基里程DK1046~1148,海拔高程4 420~5 120 m,介于34°41'~35°26'N與92°50'~93°30'E之間。本文通過對2010年8月覆蓋研究區(qū)分辨率為2.5 m的SPOT5影像數(shù)據(jù)進行人機交互解譯知,研究區(qū)內(nèi)擁有熱喀斯特湖約2 612個,總面積約1.92×107m2,平均面積約為7 350 m2(圖1)。

    圖1 熱喀斯特湖分布現(xiàn)狀

    2 熱喀斯特湖易發(fā)程度的區(qū)劃與評價

    熱喀斯特湖易發(fā)程度區(qū)劃原理是工程地質(zhì)類比法[11],即類似的靜態(tài)與動態(tài)環(huán)境條件,孕育類似程度的熱喀斯特湖,并采用定量分析和定性分析相結合的方法進行研究區(qū)內(nèi)熱喀斯特湖易發(fā)程度的分區(qū)評價。首先,根據(jù)野外調(diào)查的樣本統(tǒng)計數(shù)據(jù)選取出對熱喀斯特湖形成與發(fā)展的較大影響因子。然后,運用層次分析法結合專家知識得出各個影響因子的權重。接著,運用綜合評判模型進行模擬計算。最后,結合野外實地考察和遙感解譯數(shù)據(jù)進行定性分析,最終得出區(qū)劃與評價結果。

    2.1 易發(fā)程度評價模型

    地質(zhì)災害易發(fā)程度評價的模型有很多,如Logistic回歸模型、綜合評判模型、模糊綜合評判法、灰色系統(tǒng)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法及其信息量法等,其中,綜合評判模型適用性強,思路簡單清晰,因而其應用越來越廣泛。綜合評判模型的計算公式如下:

    式中:B為熱喀斯特湖易發(fā)程度指數(shù),bi為評價因子,Wi為第i個因子的權重。本文通過對評價因子數(shù)據(jù)歸一化與網(wǎng)格化處理后,在ArcGIS平臺的柵格計算模塊中運用公式(1)進行疊加計算,得到易發(fā)程度[12]評價結果圖。

    2)多數(shù)海島柴油機煙氣所余熱能可以滿足生活垃圾垃圾干燥,其技術路線是可行的。干燥后的垃圾熱值高,易于焚燒,環(huán)境污染小。

    2.2 易發(fā)程度評價指標體系

    熱喀斯特湖易發(fā)程度區(qū)劃側重于考慮湖塘發(fā)育的數(shù)量多少和面積大小,評價指標包括已有湖塘群本統(tǒng)計和湖塘形成的地質(zhì)環(huán)境條件。根據(jù)對野外實地考察數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,本文選取了現(xiàn)存湖塘的點密度、線密度等歷史因素,年均地溫、凍土類型、土質(zhì)類型和地形坡度等基本地質(zhì)環(huán)境因素作為評價指標體系,如圖2所示。

    圖2 易發(fā)程度評價指標體系

    2.3 評價指標權重賦值

    確定權重的方法主要包括專家打分法、最小平方和法、特征值法、熵值法、序列綜合法、調(diào)查統(tǒng)計法、數(shù)理統(tǒng)計法、層次分析法和復雜度分析法等[13-14]。其中,層次分析法是一種能夠將定性分析與定量分析相結合的多目標決策方法,通過建立判斷矩陣逐步分層地將眾多的復雜因素和決策者的個人因素綜合起來,進行邏輯思維,然后用定量的形式表示出來,從而使復雜問題從定性分析向定量結果轉化。地質(zhì)災害易發(fā)程度區(qū)劃實際上是一個多因素綜合決策過程,因而將層次分析法應用到其中不但可行,而且具有簡單、有效、實用的特點。

    對研究區(qū)熱喀斯特湖進行易發(fā)度區(qū)劃時,由于地質(zhì)系統(tǒng)的復雜性、模糊性和不可逆性,用精確地數(shù)學模型來求取諸要素的權重難度很大。本次分區(qū)主要采用層次分析法,結合專家經(jīng)驗以確定權重。首先,結合研究區(qū)內(nèi)熱喀斯特湖的分布規(guī)律特點和實際情況,將遴選出的影響因子記為集合: X={X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7};然后,從不同的角度和影響出發(fā),構造湖塘影響因子重要性判斷矩陣R;最后,基于矩陣R運用方根法(公式(2))計算得到各個評價因子的權重(表1~3)。

    表1 判斷矩陣標度及其含義

    表2 參評因子判斷矩陣表

    表3 參評因子權重

    2.4 評價指標量化

    評價指標包括定量指標和定性指標。對于定量指標,如地形坡度、年均地溫等,通過對其原始數(shù)據(jù)進行空間分析或者插值擬合等便可得到其在整個研究區(qū)的分布狀況。對于定性指標,如凍土類型、土質(zhì)類型等,需要建立一個評價指標的分級標準,根據(jù)各項指標對不同級別的相對貢獻來取值。

    2.4.1 已有熱喀斯特湖點密度、面密度統(tǒng)計指標

    一般來說,現(xiàn)在熱喀斯特湖較多的地區(qū),也將是以后湖塘較多的區(qū)域。因此,通過遙感解譯和實地考察校正,歸一化處理后得到湖塘點密度和面密度圖層,作為湖塘易發(fā)度評價的主要指標之一[15]。

    點密度=單元格內(nèi)湖塘數(shù)量/單元格面積;

    面密度=單元格內(nèi)湖塘面積/單元格面積;

    歸一化=(單元格數(shù)據(jù)—最小單元格數(shù)據(jù))/ (最大單元格數(shù)據(jù)—最小單元格數(shù)據(jù))。

    2.4.2 年平均地溫

    年平均地溫是指多年凍土年較差為零的深度處的地溫。地溫的高低及其變化較嚴重地影響著熱喀斯特湖的發(fā)育程度。本文利用青藏鐵路沿線30個鉆孔點2000-2010年的年均地溫監(jiān)測數(shù)據(jù),進行回歸統(tǒng)計分析,得到年均地溫與高程、緯度及其坡向的關系:

    式中:T為年平均地溫(℃);φ為十進制表示的緯度(°);H為高程(m);θ為坡向(°)。年平均地溫與高程、緯度及坡向之間的復相關系數(shù)為0.936,具有較好的相關性。運用ArcGIS的柵格計算模塊,根據(jù)上面的公式得到研究區(qū)的年均地溫值模擬圖層。然后提取出鉆孔點的模擬值進行誤差分析,采用反距離權重插值法(IDW)對研究區(qū)年均地溫進行誤差修正,進而得到研究區(qū)內(nèi)的年均地溫分布數(shù)據(jù)。年平均地溫越高,越有利于熱喀斯特湖的發(fā)育,據(jù)此對地溫值進行0~1的歸一化處理。

    2.4.3 凍土含冰量指標

    熱喀斯特是指高含冰量多年凍土融化而引起的一種過程,主要包括熱喀斯特沉陷和熱喀斯特侵蝕,熱喀斯特湖則是熱喀斯特綜合過程的結果[16]。因此,高含冰量多年凍土的存在是形成熱喀斯特湖的重要條件之一。根據(jù)野外實地調(diào)查及以往資料,將研究區(qū)多年凍土分為少冰多冰凍土、富冰飽冰凍土、含土冰層和融區(qū)四種類型。富冰飽冰凍土及含土冰層合稱高含冰量凍土,非常有利于熱喀斯特現(xiàn)象的孕育發(fā)展。故在此以不同類型凍土中熱喀斯特湖的出現(xiàn)概率為基準,將其對湖塘易發(fā)程度的影響進行0~1的歸一化處理。

    2.4.4 土質(zhì)類型

    不同的土質(zhì)具有不同的吸水聚水能力[17]。研究區(qū)內(nèi)的土質(zhì)較為復雜,楚瑪爾河高平原地區(qū)以礫砂為主,五道梁及秀水河流域局部有風積沙分布,風火山北側覆蓋著大片的粉質(zhì)粘土,可可西里及風火山高山區(qū)則主要為裸露的基巖。根據(jù)不同土質(zhì)中湖塘的發(fā)育概率為基準,進行歸一化處理。

    2.4.5 地形坡度

    地形坡度是水流聚集的重要條件之一,坡度過大無法形成積水。利用ArcGIS的空間分析模塊對國際科學數(shù)據(jù)服務平臺提供的2010年DEM數(shù)據(jù)(比例尺1∶5萬)實現(xiàn)地形坡度提取。通過實地考察發(fā)現(xiàn),坡度大于10°的區(qū)域內(nèi),基本上沒有熱喀斯特湖的存在,故將坡度大于10°區(qū)域對熱喀斯特湖易發(fā)程度的影響定義為0,對0~10°進行歸一化處理。

    2.4.6 植被覆蓋度

    植被的成土和水保作用已為人們所公認,它能消減降雨侵蝕能量,避免降雨直接擊打地表土壤,調(diào)節(jié)地表徑流,消減徑流動能,阻滯泥沙遷移;植被還能吸收保持水分,改良土壤,增強土壤滲透性能,提高其抗沖性和抗蝕性。高原上的植被與多年凍土具有互利作用,植被對下伏的多年凍土具有較好的保護作用,并促進有機質(zhì)的積累和土壤的發(fā)育,而多年凍土的隔水作用,又使得植被得以在高寒干旱地區(qū)繁衍生存。例如,青藏高原的高寒草甸在冬季可形成隔熱層,阻礙土壤熱量散失,夏季可減少地面受熱,能使地表年溫差降低4~5℃[18]。因此,植被對附近熱喀斯特湖的形成與發(fā)展具有一定的作用。研究區(qū)內(nèi)植被總體生長稀疏,植株低矮,生存周期短,覆蓋度較低。植被主要分布于楚瑪爾河高平原、五道梁盆地和北麓河盆地。通過對覆蓋研究區(qū)的遙感影像運用歸一化植被指數(shù)NDVI進行計算,結合2011年9月份的野外考察數(shù)據(jù)進行校核修正,獲取研究區(qū)內(nèi)的植被覆蓋度圖層。NDVI值的范圍是-1~1,一般綠色植被區(qū)的范圍是0.2~0.8,越大說明覆蓋度越高,區(qū)域內(nèi)植被覆蓋度指數(shù)計算結果為-0.378~0.394,覆蓋度較低。

    2.5 基于ArcGIS的綜合評價

    在前述評價指標分析選取和數(shù)據(jù)歸一化的基礎上,首先,利用ArcGIS系統(tǒng)的空間疊加與統(tǒng)計功能,統(tǒng)計每一評價單元的所有指標值,得到數(shù)字矩陣的計算結果,然后應用其柵格計算模塊,將研究區(qū)個評價單元數(shù)據(jù)按照權重分配結果(表3)進行疊加計算,得到研究區(qū)熱喀斯特湖易發(fā)程度評價結果(圖3)。合理地確定易發(fā)程度分區(qū)界線值也是區(qū)劃的關鍵環(huán)節(jié)之一。一般采用突變點法和等間距法,本次采用前者。經(jīng)過統(tǒng)計分析,從中找出突變點作為易發(fā)程度分區(qū)界線值,將區(qū)域劃分為低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)4個不同等級的區(qū)域,并給出各單元確定的易發(fā)程度等級標準(表4)。然后綜合考慮各種因素,人工數(shù)字化勾畫出研究區(qū)熱喀斯特湖易發(fā)程度區(qū)劃圖(圖4),與熱喀斯特湖進行空間分析得湖塘在各區(qū)域的分布狀況(表5)。

    表4 易發(fā)區(qū)劃標準

    圖3 易發(fā)計算結果

    圖4 易發(fā)區(qū)劃評價圖

    3 結論與討論

    (1)依據(jù)工程地質(zhì)類比原則,結合專家打分、層次分析、信息統(tǒng)計等模型方法,選取了對楚瑪爾河至風火山段青藏鐵路沿線熱喀斯特湖形成與發(fā)展起一定主導作用、便于數(shù)據(jù)量化與空間匹配的幾個指標,以ArcGIS為平臺,開展了湖塘易發(fā)程度的區(qū)劃研究。

    (2)研究結果表明,高易發(fā)區(qū)占研究區(qū)總面積的47.97%,但是占據(jù)了熱喀斯特湖總數(shù)量的87.94%、總面積的91.15%,主要分布在楚瑪爾河高平原、北麓河盆地和可可西里山間盆地;其他三個區(qū)占據(jù)了研究區(qū)總面積的52.03%,卻僅分布了占總數(shù)量12.06%、面積8.85%的熱融湖塘,主要分布于河谷、風火山山區(qū)及可可西里山區(qū),與2011年9月份野外考察的熱喀斯特湖實際的空間分布狀況具有較好的一致性。

    (3)多年凍土區(qū)工程規(guī)劃與建設應該充分地考慮工程建設與熱喀斯特湖的關系,工程規(guī)劃、選線與施工都要本著保護凍土環(huán)境、抑制熱喀斯特湖發(fā)展的思路進行。尤其在熱喀斯特湖高易發(fā)區(qū),工程選線應該盡量避開或遠離這些湖塘,避免其對工程帶來危害和干擾。

    表5 熱喀斯特湖在各易發(fā)區(qū)的分布狀況

    [1]周幼吾,郭東信,邱國慶,等.中國凍土[M].北京:科學出版社,2000:401-405.

    [2]Niu FJ,Xu J,Lin ZJ,et al.Engineering activity induced environmental hazards in permafrost regions of Qinghai-Tibet Plateau[C]//Proceedings of 9th International Conference on Permafrost.Alaska:University of Alaska Fairbanks,2008:1287-1292.

    [3]Lin Zhanju,Niu Fujun,Luo Jing,et al.Changes in permafrost environments caused by construction and maintenance of Qinghai-Tibet Highway[J].Journal of Central South University of Technology,2011,18:1454-1464.

    [4]南卓銅,李述訓,程國棟.未來50與100a青藏高原多年凍土變化情景預測[J].中國科學D輯(地球科學),2004,34 (6):528-534.

    [5]程國棟.局地因素對多年凍土分布的影響及其對青藏鐵路設計的啟示[J].中國科學D輯(地球科學),2003,33(6): 602-607.

    [6]林戰(zhàn)舉,牛富俊,葛建軍,等.青藏鐵路北麓河地區(qū)典型熱融湖變化特征及其對凍土熱狀況的影響[J].冰川凍土,2010,32(2):341-350.

    [7]Johnston G H,Brown R J E.Some observations on permafrost dis-

    Zoning Evaluation on Occurrence Degree of Thermokarst Lake along Qinghai-Tibet Railway

    Lu Jiahao1,2,3,Cheng Hua4,Niu Fujun1,Lin Zhanju1and Liu Hua1
    (1.State Key Laboratory of Frozen Soil Engineering,CAREERI,CAS,Lanzhou 730000,China;2.Chongqing Key Laboratory of Exogenic Mineralization and Mine Environment,Chongqing Institute of Geology and Mineral Resources,Chongqing 400042,China;3.Chongqing Research Center of State Key Laboratory of Coal Resources and Safe Mining,Chongqing 400042,China;4.Chongqing Energy College;Chongqing 400042,China)

    Under the background of global warming,the quantity and area of thermokarst lakes along Qinghai-Tibet Railway are increasing year by year.Randomness reflects one aspect of the thermokarst lakes'generation,but regional regularities and repetition of individual lake phenomenon dominate the distribution of lakes on a regional scale.Based on site engineering reconnaissance and according to the analogy principle of engineering geology,by means of combining Expert Estimation Model,AHP,Information Value Model and Statistic Model,etc.,analysis based on ArcGIS platform on historical factors concerning the occurrence and development of the lakes(spot and area densities),and basic geological environment factors(frozen ground types,mean annual ground temperature,vegetation coverage,soil type and terrain slope)is conducted and spatial distribution of occurrence degree of Chumaer River to Fenghuo Mountain section along Qinghai-Tibet Railway is got.The whole area is shown to be of 4 categories:the high grade area,just accounting for 47.97%of the total study area,takes up for 87.94%of the quantity and 91.15%of the total area of the lakes and distributes mainly over Chumaer River High Plain,Beiluhe Basin and Hoh Xil Basin;the medium grade,low grade and stable area taking up for 52.03%of the total study area,which just account for 12.06%of the quantity and 8.85%of the total area of the lakes,distribute mainly over Hoh Xil Mountain,F(xiàn)enghuo Mountain and River valleys.The result shows the consensus with the actual spatial distribution of the thermokarst lakes drawn from the field survey on September,2011.

    Qinghai-Tibet Railway;thermokarst lake;occurrence degree;zoning evaluation

    S151;X43

    A

    1000-811X(2012)04-0060-05

    2012-04-05

    2012-05-02

    科技部“九七三”計劃項目(2012CB026101);國家自然科學重點基金項目(41030741);國家自然科學創(chuàng)新群體(41121061);凍土工程國家重點實驗室自主項目(SKLFSE-2Y-07)

    魯嘉濠(1986-),男,湖南長沙人,碩士研究生,研究方向為結合3S技術進行地質(zhì)災害易發(fā)度與危險性的區(qū)劃評價.E-mail:lujiahao09@mails.gucas.ac.cn

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