基于證據(jù)權(quán)模型的滑坡影響因子研究

程乙峰，劉志輝

（1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046；2.綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 烏魯木齊 830046；3.新疆測(cè)繪檔案資料館（新疆基礎(chǔ)地理信息中心），新疆 烏魯木齊 830002）

基于證據(jù)權(quán)模型的滑坡影響因子研究

程乙峰1，2，3，劉志輝1，2

（1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046；2.綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 烏魯木齊 830046；3.新疆測(cè)繪檔案資料館（新疆基礎(chǔ)地理信息中心），新疆 烏魯木齊 830002）

以新疆新源縣為研究區(qū)，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理論，采用證據(jù)權(quán)模型定量分析滑坡影響因子對(duì)滑坡穩(wěn)定性影響關(guān)系。結(jié)果表明，高程、坡度、地層巖性、地質(zhì)斷層、水系為研究區(qū)主要滑坡影響因子，坡向、道路、植被覆蓋對(duì)研究區(qū)滑坡災(zāi)害影響不明顯。該結(jié)論對(duì)研究區(qū)滑坡危險(xiǎn)性區(qū)劃及滑坡監(jiān)測(cè)臨滑預(yù)報(bào)具參考意義。

3S技術(shù)；證件權(quán)模型；滑坡影響因子

滑坡作為發(fā)生頻率最頻繁的地質(zhì)災(zāi)害，長(zhǎng)期受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，Varnes和唐川提出的原理和技術(shù)框架被廣泛接受和遵循[1-16]。因子疊加法原理、灰色系統(tǒng)評(píng)價(jià)法、模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)法、多因子綜合評(píng)價(jià)等知識(shí)驅(qū)動(dòng)型研究方法[17-18]，要求研究人員具豐富的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，主觀性和不確定性較強(qiáng)。證據(jù)權(quán)等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型方法是利用滑坡災(zāi)害歷史分布數(shù)據(jù)，定量分析各環(huán)境影響因子對(duì)滑坡災(zāi)害的權(quán)重大小，其結(jié)果更真實(shí)準(zhǔn)確。

1 材料與方法

1.1 區(qū)域概況

新源縣位于中國(guó)西部，東經(jīng)82°28′～84°56′，北緯43°03′～43°40′，面積7 589 km2，海拔747~4 229 m，屬典型大陸性半干旱氣候，年平均氣溫6.1℃～9.3℃，年降水量270~880 mm。主要山脈有東北方向的安迪爾山，南邊的那拉提山，北面的阿布熱勒山。土壤分布垂直帶譜明顯，灰鈣土、黑鈣土、粟鈣土面積較大。境內(nèi)主要河流有鞏乃斯河、恰甫河、大吉爾尕郎河和特克斯河。

1.2 遙感解譯

正射影像圖（DOM）數(shù)據(jù)采用0.5 m分辨率2012年WorldView-2、Quickbird影像。數(shù)字高程模型（DEM）、TM數(shù)據(jù)影像數(shù)據(jù)下載于中國(guó)科學(xué)院數(shù)據(jù)云，為30 m分辨率的ASTER GDEM數(shù)據(jù)和2011年TM遙感影像。采用幾何精校正、鑲嵌與裁切、大氣校正、圖像增強(qiáng)等預(yù)處理建立三維模型。

1.3 空間分布特征分析

使用ArcGIS10.0軟件從DEM數(shù)據(jù)中提取高程、坡度、坡向數(shù)據(jù)；在1∶100 000地形圖數(shù)據(jù)中提取道路、水系數(shù)據(jù)；從TM影像中提取歸一化植被指數(shù)（NDVI），完成地質(zhì)斷層、地層巖性分布圖的處理。

1.4 滑坡環(huán)境影響因子評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

證據(jù)權(quán)重法是基于研究區(qū)最小單元數(shù)量、二元證據(jù)圖和滑坡災(zāi)害事件前、后概率的分析。每種環(huán)境影響因子都被視為滑坡危險(xiǎn)度分區(qū)的一個(gè)證據(jù)因子，每個(gè)證據(jù)因子對(duì)滑坡危險(xiǎn)度分區(qū)的貢獻(xiàn)由這個(gè)因子的權(quán)重值確定。計(jì)算時(shí)每個(gè)滑坡災(zāi)害區(qū)假設(shè)占據(jù)一小面積或個(gè)體單元。計(jì)算公式如下：

P表示一個(gè)事件概率，前概率P{D}表示證據(jù)缺失條件下一個(gè)事件發(fā)生的概率。B表示因子存在區(qū)的單元數(shù)，B的補(bǔ)集表示因子不存在區(qū)的單元數(shù)。影響滑坡災(zāi)害發(fā)生的每個(gè)證據(jù)圖層的權(quán)重與前概率對(duì)數(shù)相加得到后概率對(duì)數(shù)（公式3）。W+、W-分別表示證據(jù)因子存在區(qū)權(quán)重及證據(jù)因子不存在區(qū)的權(quán)重。相關(guān)系數(shù)C是證據(jù)因子和訓(xùn)練點(diǎn)間相關(guān)性指標(biāo)。學(xué)生化反差C（StudentizedC）表示相關(guān)系數(shù)C的確定性。σ是C的標(biāo)準(zhǔn)偏差，當(dāng)StudentizedC大于1.5時(shí)，表示C值意義重大[19-20]。

劃分單元格為30 m×30 m，經(jīng)重分類，轉(zhuǎn)換連續(xù)8位無(wú)符號(hào)整型GRID格式，使用ArcGIS SDM（空間數(shù)據(jù)建模工具）中Spatial Data Modeller Tools進(jìn)行滑坡環(huán)境影響因子權(quán)重分析。

2 結(jié)果分析

2.1 滑坡空間分布

經(jīng)目視解譯及使用手持GPS儀器進(jìn)行野外核實(shí)，研究區(qū)共計(jì)514個(gè)滑坡災(zāi)害點(diǎn)。

高程 800～3 500 m分布最多。1 100～2 600 m占總滑坡數(shù)的96.69%。800～1 100 m、2 600～2 900 m及3 200～3 500 m內(nèi)有個(gè)別滑坡點(diǎn)。

坡度 0°～40°分布最多，占總滑坡數(shù)的97.86%。

坡向 337.5°～22.5°有72個(gè)，22.5°～67.5°有66個(gè)，67.5°～112.5°有64個(gè)，112.5°～157.5°有58個(gè)，202.5°～247.5°有55個(gè)，247.5°～292.5°有75個(gè)，292.5°～337.5°有53個(gè)。

地層巖性 在石英巖、玄武安山巖、砂巖堅(jiān)硬的層狀碎屑巖組和沖洪積、礫石、砂、亞砂土黃土及花崗巖堅(jiān)硬的結(jié)晶巖組中，滑坡點(diǎn)占總數(shù)的97.67%。砂質(zhì)泥巖、粉砂巖、砂巖夾礫巖堅(jiān)硬與軟弱相間的碎屑巖組、粉土質(zhì)亞砂土單層結(jié)構(gòu)的礫質(zhì)土體及沖洪積、礫石、砂、亞砂土多層結(jié)構(gòu)的礫質(zhì)土體分布較少，共占9.14%。

地質(zhì)斷層 5 000 m內(nèi)有487個(gè)。500 m有131個(gè)，500～2 500 m有267個(gè)，2 500～4 000 m共70個(gè)，4 000～5 000 m共19個(gè)。

水系 5 000 m內(nèi)共468個(gè)。1 000 m內(nèi)194個(gè)，1 000～2 000 m129個(gè)，2 000～3 000 m86個(gè)，3 000～4 000 m59個(gè)。

道路 100 m內(nèi)有15個(gè)，100～200 m19個(gè)，200～300 m14個(gè)，300～400 m16個(gè)，400～500 m12個(gè)，500～1 000 m63個(gè)，1 500～2 000 m71個(gè)，2 000 m內(nèi)共210個(gè)。道路數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)滑坡災(zāi)害影響不占主導(dǎo)作用。

植被覆蓋 選用NDVI（歸一化植被指數(shù)）作為研究區(qū)植被覆蓋分析指數(shù)，研究區(qū)NDVI值在-1~0.5有滑坡點(diǎn)68個(gè)，0.5～0.6有99個(gè)，0.6～0.7有169個(gè)，0.7～0.8有176個(gè)，0.8~1沒(méi)有滑坡發(fā)生。研究區(qū)滑坡災(zāi)害分布隨NDVI值升高而增加。

2.2 滑坡影響評(píng)價(jià)模型建立及評(píng)價(jià)

2.2.1 滑坡影響因子權(quán)重計(jì)算

高程 第一類：0～800 m、2 900～3 200 m、3 500～4 229 m Studentized C均為0；第二類：800～1 100 m、2 000～2 900 m、3 200～3 500 m Studentized C小于0；第三類：Studentized C在1 700～2 000 m為4.642 4、1 100～1 400 m為6.758 2、1 400～1 700 m為21.992 1。

坡度 第一類：0°～10°、10°～15°、45°～90° Studentized C為負(fù)值；第二類：30°～35°Studen?tized C為1.00 82；第三類：Studentized C值15°～20°為3.394 9、20°～25°為4.472 9、25°～30°為4.012 7、35°～40°為2.799 9、40°～45°為2.396。

坡向 第一類：202.5°~247.5°、247.5°~292.5°、292.5°~337.5°、337.5°~360°Studentized C為負(fù)值；第二類：Studentized C值22.5°～67.5°為0.348 4、67.5°~112.5°為0.231、112.5°~157.5°為0.525 4；第三類：Studentized C值0°～22.5°為1.340 1，157.5°~ 202.5°為1.215 3。

地層巖性 Studentized C在石英巖、玄武安山巖、砂巖堅(jiān)硬的層狀碎屑巖組為3.725 1，沖洪積、礫石、砂、亞砂土黃土為1.565 4，花崗巖堅(jiān)硬的結(jié)晶巖組為1.921 6，砂質(zhì)泥巖、粉砂巖、砂巖夾礫巖堅(jiān)硬-軟弱相間的碎屑巖組為6.143 3。粉土質(zhì)亞砂土單層結(jié)構(gòu)的礫質(zhì)土體為-0.825 8，沖洪積、礫石、砂、亞砂土多層結(jié)構(gòu)的礫質(zhì)土體為-7.046。

地質(zhì)斷層 第一類：500 m內(nèi)Studentized C為4.522 5；第二類：500～1 000 m Studentized C為1.428 7；第三類：Studentized C 1 000～1 500 m為0.200 1、1 500～2 000 m為0.990 8、2 000～2 500 m為0.943 5；第四類：Studentized C值2 500～3 000 m為-1.312 1、3 000～4 000 m為-2.858 2、4 000～5 000 m為-4.807 2。

水系 第一類：Studentized C在水系200 m內(nèi)為0.873 5、800～1 000 m為0.9271、2 000～3 000 m為0.484、3 000～4 000 m為0.794；第二類：Studen?tized C 200～400 m為-1.067 2、400～600 m為-0.309 6、600～800 m為-0.002 1、1 000～1 500 m為-0.747 1、1 500～2 000 m為-0.816 6。

2.2.2 重分類

以Studentized C大于1.5表示較高顯著性水平為分類標(biāo)準(zhǔn)，將各滑坡影響因子重新分類，計(jì)算權(quán)重值見(jiàn)表1~6，滑坡影響因子權(quán)重分類見(jiàn)圖1。

表1 重新分類高程與滑坡訓(xùn)練點(diǎn)權(quán)值計(jì)算結(jié)果Table 1 The weight calculation result of reclass Height and landslide

表2 重新分類坡度與滑坡訓(xùn)練點(diǎn)權(quán)值計(jì)算結(jié)果Table 2 The weight calculation result of reclass Slope and landslide

表3 重新分類坡向與滑坡訓(xùn)練點(diǎn)權(quán)值計(jì)算結(jié)果Table 3 The weight calculation result of reclass Aspect and landslide

表4 重新分類地層巖性與滑坡訓(xùn)練點(diǎn)權(quán)值計(jì)算結(jié)果Table 4 The weight calculation result of reclass Lithology and landslide

表5 分類地質(zhì)斷層與滑坡訓(xùn)練點(diǎn)權(quán)值計(jì)算結(jié)果Table 5 The weight calculation result of reclass geological faults and landslide

表6 分類水系與滑坡訓(xùn)練點(diǎn)權(quán)值計(jì)算結(jié)果Table 6 The weight calculation result of reclass river and landslide

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

（1）研究區(qū)滑坡環(huán)境影響因子主要為高程、坡度、地層巖性、地質(zhì)斷層、水系。高程1 100～2 600 m、坡度小于40°地層巖性為石英巖、玄武安山巖、砂巖堅(jiān)硬的層狀碎屑巖組、沖洪積、礫石、砂、亞砂土黃土及花崗巖堅(jiān)硬的結(jié)晶巖組，距地質(zhì)斷層和水系5 000 m內(nèi)范圍，滑坡災(zāi)害發(fā)育最突出。坡向、道路等對(duì)研究區(qū)滑坡災(zāi)害影響不占主導(dǎo)作用。

圖1 證據(jù)權(quán)重法滑坡與環(huán)境影響因子重分類分布圖Fig.1 The distribution of landslide hazard and environment impact factors in weight of evidencea——高程；b——坡度；c——坡向；d——地層巖性；e——地質(zhì)斷層；f——水系

（2）高程1 100～2 000 m，坡度15°~30°、35°~ 45°，坡向0°~22.5°、157.5°~202.5°，地層巖性為石英巖、玄武安山巖、砂巖堅(jiān)硬的層狀碎屑巖組，沖洪積、礫石、砂、亞砂土黃土，花崗巖堅(jiān)硬的結(jié)晶巖組，砂質(zhì)泥巖、粉砂巖、砂巖夾礫巖堅(jiān)硬-軟弱相間的碎屑巖組，地質(zhì)斷層緩沖距離小于500 m內(nèi)，水系緩沖距離200 m以內(nèi)、800~1 000 m、2 000~4 000 m，Studen?tized C均大于1.5，具很高的顯著性水平。道路數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害影響不占主導(dǎo)作用。植被覆蓋對(duì)研究區(qū)滑坡災(zāi)害影響區(qū)分不明顯。

3.2 討論

（1）研究區(qū)滑坡災(zāi)害分布隨NDVI值升高而增加。據(jù)國(guó)內(nèi)學(xué)者研究可知，根系對(duì)存在的土體力學(xué)加固效顯著，此效應(yīng)一般存在地表下1.5 m深度范圍[21]。從根系力學(xué)加固效應(yīng)來(lái)看，植被對(duì)遏制面狀水土流失及部分淺層滑坡是有效的，但在分布普遍、危害性大、滑面埋深大于4.5 m的深層滑坡防治方面，其功效十分有限[22-23]。植被極大地優(yōu)化了地下水的補(bǔ)給環(huán)境，提高了地下水的徑流模量。地下水是斜坡蠕變、滑坡孕育及失穩(wěn)的最主要誘發(fā)因素，對(duì)滑坡失穩(wěn)起促進(jìn)作用。研究區(qū)地質(zhì)多為二元結(jié)構(gòu)，上部是松散的土體，下部是堅(jiān)硬的巖石，該結(jié)構(gòu)在強(qiáng)降雨浸泡下，極易發(fā)生滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害。

（2）由于缺乏相關(guān)資料，研究區(qū)環(huán)境影響因子中，未考慮降雨量、礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)等環(huán)境影響因子。今后進(jìn)一步研究中應(yīng)添加這些因子以提高準(zhǔn)確率。

[1] Dennis M,ThadA,JacekS.Surficial patterns of debris flow deposition on alluvial fans in Death Valley,CA using airborne laser swath mapping data[J].Geomorphology,2006,74:152-163.

[2] CavalliM,MarchiL.Characterisation of the surface morphology of an alpine alluvial fan using airborne LiDAR[J].Natural Hazards and Earth System Sciences,2008,8:323-333.

[3] Conway S,DecaulneA,Balme M.A new approach to estimating hazard posed by debrisflows in the Westfjords of Iceland[J].Geomorphology,2010,114:556-572.

[4] BlahutJ,HortonP,SterlacchiniS.Debris flow hazard modeling on medium scale:Valtellina di Tirano,Italy[J].Natural Hazards and Earth System Sciences,2010,10:2379-2390.

[5] LopezSaez,CoronaC,StoffelM.Debris-flow activity in abandoned channels of the Manival torrent reconstructed with LiDAR and tree-ring data[J].Natural Hazards and Earth System Sciences,2011, 11:1247-1257.

[6] Hong jiang L，Hengxing L,Yi L.Characteristics of spatial distribution of debris flow and the effect of their sediment yield in main downstream of Jinsha River,China[J].Environment Earth Science, 2011,64:1653-1666.

[7] Bremer M,SassO.Combining airborne and terrestrial laser scanning for quantifying erosion and deposition by a debris flow event [J].Geomorphology,2012,138:49-60.

[8] 童立強(qiáng),聶洪峰,李建存，等.喜馬拉雅山地區(qū)大型泥石流遙感調(diào)查與發(fā)育特征研究[J].國(guó)土資源遙感,2013,25(4):104-112.

[9] 唐川,張軍,萬(wàn)石云,等.基于高分辨率遙感影像的城市泥石流災(zāi)害損失評(píng)估[J].地理科學(xué),2006,26(3):358-368.

[10]鄧輝.高精度衛(wèi)星遙感技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[D];成都理工大學(xué),2007.

[11]王高峰.基于遙感技術(shù)的西藏雅江（米林-加查段）泥石流源地特征分析[D];成都理工大學(xué),2011.

[12]楊小兵.基于多光譜影像和DEM的泥石流堆積扇識(shí)別研究[D];蘭州大學(xué),2013.

[13]常鳴,唐川,蔣志林,等.強(qiáng)震區(qū)都江堰市龍池鎮(zhèn)泥石流物源的遙感動(dòng)態(tài)演變[J].山地學(xué)報(bào),2014,32(1):89-97.

[14]李凌婧,姚鑫,張永雙,等.汶川地震綿遠(yuǎn)河流域地質(zhì)災(zāi)害遙感提取與分布特征研究[J].工程地質(zhì)學(xué)報(bào),2014,22(1):46-55.

[15]Varnes,DJ.Landslide hazard zonation:A review of principle and pracirce.UNESCO.Paris,1984.

[16]唐川.JORGGRUNERT.滑坡災(zāi)害評(píng)價(jià)原理和方法研宄[J].地理學(xué)報(bào),1998,S1):149-57.

[17]Hollingsworth R,Kovacs GS.Soil slumps and debris flows.prediction and protection[J].Bulletin of the Association of Engineering Geologists,1981,38(1):17-28.

[18]李闊,唐川.泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究進(jìn)展[J].災(zāi)害學(xué),2007,22(1): 106-111.

[19]P.Honarvar,G.Squires.Preliminary analysis of mineral potential modeling of the Victoria lack supergroup volcanic rocks:a weights of evidence approach[J].Current Research(2006)Newfoundland and Labrador Department of National Resources Geological Survey,Report06-1,25-44.

[20]徐仕琪,趙同陽(yáng),朱志新,等.ArcGIS證據(jù)權(quán)模型在銅礦成礦預(yù)測(cè)中的應(yīng)用——以博格達(dá)-哈爾里克成礦帶為例[J].地質(zhì)與勘探.2013, 49(5):981-989.

[21]徐則民,黃潤(rùn)秋,唐正光,等.植被護(hù)坡的局限性及其對(duì)深層滑坡孕育的貢獻(xiàn)[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2005,24(3):439-440.

[22]FURUYAG,SASSAK,HIURAH,et al.Mechanism of creep movement caused by landslide activity and underground erosion in crystalline schist,ShikokuIsland,Southwestern Japan[J].EngineeringGeology,1999,53:311-325.

[23]孫德永.南昆鐵路八渡滑坡工程整治[M].北京:中國(guó)鐵道出版社, 2000.

A Research Based on Weight of Evidence Model Landslide Impact Factor

Cheng Yifeng1,2,3,Liu Zhihui1,2
（1.College of Resources and Environment,Xinjiang University,Urumqi,Xinjiang,830046,China;2.Key Laboratory of Oasis Ecology of Ministry of Education,Urumqi,Xinjiang,830046,China;3.Xinjiang mapping archives museum,Xinjiang basic geographic information center,Urumqi,Xinjiang,830002,China）

In this study,Xinyuan County,Xinjiang as the study area,based on data-driven theory,quantitative evidence of the right model to analyze the landslide study area each factor on landslide stability of the relationship,formed a preliminary research results.The results showed that:elevation,slope,lithology,geological faults,landslides River study area is mainly affecting factors,slope,roads,vegetation cover in the study area landslide hazard is not obvious.The findings of the study area landslide hazard zonation and monitoring landslide forecast just before sliding a reference value and significance.

3S technology;The weights of evidence model;Landslide impact factor

1000-8845(2016)02-275-05

P628

A

2016-04-09;

2016-04-28;作者E-mail：83896995@qq.com

程乙峰（1985-），男，陜西留壩人，工程師，新疆大學(xué)地理學(xué)專業(yè)在讀博士，研究方向?yàn)檫b感與3S技術(shù)應(yīng)用

劉志輝，男，新疆大學(xué)博士生導(dǎo)師，E-mail:lzh@xju.edu.cn.