基于不同方法的泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)對(duì)比分析
——以四川汶川七盤溝泥石流為例

楊小鳳, 朱 軍,,曹云剛,龔 競(jìng),曹振宇,尹靈芝

(1.西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756; 2.西南交通大學(xué)高速鐵路運(yùn)營(yíng)安全空間信息技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610031; 3.四川省應(yīng)急測(cè)繪與防災(zāi)減災(zāi)工程技術(shù)研究中心，四川 成都 610041)

基于不同方法的泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)對(duì)比分析
——以四川汶川七盤溝泥石流為例

楊小鳳1,2, 朱 軍1,2,3,曹云剛1,2,龔 競(jìng)3,曹振宇3,尹靈芝1,2

(1.西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756; 2.西南交通大學(xué)高速鐵路運(yùn)營(yíng)安全空間信息技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610031; 3.四川省應(yīng)急測(cè)繪與防災(zāi)減災(zāi)工程技術(shù)研究中心，四川 成都 610041)

以汶川縣七盤溝泥石流為研究對(duì)象，綜合災(zāi)害環(huán)境選擇危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，以流域劃分評(píng)價(jià)單元，基于熵值法、層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)法三種賦權(quán)方法，并采用危險(xiǎn)性多因子評(píng)價(jià)模型，設(shè)計(jì)了基于上述三種方法的危險(xiǎn)評(píng)價(jià)流程，開展了危險(xiǎn)評(píng)價(jià)與有效性分析試驗(yàn)。研究結(jié)果得到研究區(qū)泥石流危險(xiǎn)性級(jí)別，從危險(xiǎn)分區(qū)與泥石流淹沒范圍以及單位面積內(nèi)滑坡面積比重可得，熵值法和層次分析法的評(píng)價(jià)結(jié)果中單位滑坡面積隨著危險(xiǎn)級(jí)別的提高而增大，其中熵值法的評(píng)價(jià)結(jié)果精度較高，層次分析法計(jì)算結(jié)果與其他方法差異較大，灰色關(guān)聯(lián)法沒有達(dá)到良好的梯度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該實(shí)驗(yàn)方法能有效進(jìn)行七盤溝泥石流危險(xiǎn)評(píng)價(jià)，可為泥石流災(zāi)害環(huán)境的危險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)急預(yù)警提供合理和有效的參考依據(jù)。

熵值法；層次分析法；灰色關(guān)聯(lián)法；七盤溝泥石流；危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

0 引言

近年來我國(guó)泥石流災(zāi)害頻發(fā)，其中西南地區(qū)尤為嚴(yán)重。據(jù)統(tǒng)計(jì)2001～2008年，我國(guó)發(fā)生泥石流共253 679起，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)312.8×108元[1]。因此對(duì)泥石流進(jìn)行危險(xiǎn)性研究對(duì)于災(zāi)害防治具有重要意義。七盤溝自然災(zāi)害頻發(fā)，據(jù)統(tǒng)計(jì)大約發(fā)生泥石流10次[2]，其中2013年受暴雨影響引發(fā)重大泥石流。泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[3]是指對(duì)導(dǎo)致泥石流發(fā)生的內(nèi)外部因素及自身特性進(jìn)行定量或半定量分析，通過評(píng)價(jià)模型劃分泥石流危害等級(jí)，并評(píng)估危害程度的過程。

目前，針對(duì)泥石流危險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法有很多，根據(jù)模型權(quán)重確定情況，評(píng)價(jià)方法可劃分為固定性和半固定性兩種。其中，前者主要包括劉希林模型等[4-6]。該方法評(píng)價(jià)因子及權(quán)重固定，有些因子獲取困難且權(quán)重取值為人為設(shè)定不能更加客觀真實(shí)地反應(yīng)不同區(qū)域的危險(xiǎn)情況。后者主要包括粗糙集理論[7]、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[8]、灰色關(guān)聯(lián)分析法[9]、層次分析法[10]、支持向量機(jī)[11]、故障樹分析法[12]、熵值法[13]等。該類方法評(píng)價(jià)因子可根據(jù)研究區(qū)域具體情況結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選取，權(quán)重取值依靠數(shù)據(jù)計(jì)算，可有效排除主觀判斷影響，評(píng)價(jià)結(jié)果更貼合實(shí)際，應(yīng)用更加廣泛。然而，半固定性方法在以流域劃分為評(píng)價(jià)單元的的單溝泥石流危險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究中，大多依靠單一方法，評(píng)價(jià)結(jié)果單一缺少比較，且分區(qū)結(jié)果缺乏驗(yàn)證。

本文以汶川縣七盤溝泥石流為研究對(duì)象，以流域劃分評(píng)價(jià)單元，結(jié)合多因子綜合評(píng)價(jià)模型，設(shè)計(jì)基于熵值法、層次分析法及灰色關(guān)聯(lián)法三種賦權(quán)方法的泥石流危險(xiǎn)評(píng)估分析流程，利用該三種方法確定研究區(qū)各影響因子權(quán)重，在此基礎(chǔ)上對(duì)七盤溝泥石流進(jìn)行危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)分區(qū)及分析試驗(yàn)，并以各危險(xiǎn)分區(qū)內(nèi)單位滑坡面積進(jìn)行驗(yàn)證。

1 研究區(qū)域概況

七盤溝位于汶川威州，距離縣城西南方約7 km，為岷江左岸的一條分支，主溝實(shí)際總長(zhǎng)約為15.2 km。流域面積約為52.5 km2，海拔約為1.309 km 至4.35 km，地形起伏較大。氣候干燥，降雨大多集中在每年的5至9月份，但局部會(huì)出現(xiàn)暴雨或特大暴雨現(xiàn)象，此次泥石流就是在7月份遭受到特大暴雨所致，導(dǎo)致90%左右房屋遭到破壞。七盤溝松散物質(zhì)儲(chǔ)量豐富，平緩地帶有大量黃土堆積，堆積厚度在幾米到幾十米不等，植被覆蓋高達(dá)90%，溝谷被大量植物殘?bào)w覆蓋，巖體主要以白云巖、閃長(zhǎng)巖和花崗巖為主，受侵蝕和地震影響松動(dòng)巖層轉(zhuǎn)變成顆粒狀堆積物，這些都造成了溝內(nèi)松散物質(zhì)儲(chǔ)量大大增加(圖1)。

圖1 研究區(qū)域位置Fig.1 The study area location

2 評(píng)價(jià)方法

2.1 評(píng)價(jià)單元?jiǎng)澐?/p>

Guzzeti[14]將評(píng)價(jià)單元?jiǎng)澐譃闁鸥?、地貌、流域、地形以及均一條件單元等5種。而柵格單元在此類研究中應(yīng)用最為廣泛，是將整個(gè)區(qū)域劃分成細(xì)小正方形網(wǎng)格，能夠記錄因子的細(xì)微變化，結(jié)果較為精確，但是不能保留整體區(qū)域內(nèi)各小區(qū)域變化。地貌單元是不規(guī)則單元，可以較好的體現(xiàn)小區(qū)域地貌特征，但是沒有很好保留泥石流發(fā)生的流域面積差異情況。地形單元通常表示面積大，地形一致的區(qū)域。均一條件單元是評(píng)定條件相對(duì)均一的地塊劃為一個(gè)單元，但缺少環(huán)境和溝谷之間的聯(lián)系。綜合考慮泥石流發(fā)生區(qū)域的環(huán)境條件與流域面積差異，保留泥石流溝與孕育環(huán)境之間聯(lián)系，更加準(zhǔn)確的體現(xiàn)災(zāi)害發(fā)生的真實(shí)情況，本文選擇以流域單元作為評(píng)價(jià)單元。

2.2 評(píng)價(jià)因子提取

泥石流發(fā)生影響因子眾多，可分為內(nèi)部和外部因素，其中內(nèi)部因素包括流域面積、坡度、坡降等，外部因素包括降雨等。泥石流的危險(xiǎn)性主要表現(xiàn)為它的破壞能力，泥石流危險(xiǎn)性分區(qū)指標(biāo)選取的是否合理將直接影響分區(qū)結(jié)果的準(zhǔn)確性。根據(jù)單溝地質(zhì)地貌特點(diǎn)，流域面積較小，整體降雨情況相差不大，因此沒有選擇降雨因素。本文選取影響因素見表1。其中流域面積、主溝長(zhǎng)度、最大相對(duì)高差、地質(zhì)巖性以及土地利用變化可通過遙感解譯獲取，主縱坡降為最大相對(duì)高差與流域單元首尾兩端直線長(zhǎng)度比值，平均坡度為依據(jù)DEM得到的坡度數(shù)據(jù)平均值。

表1 泥石流危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)因子

2.3 評(píng)價(jià)方法

(1) 熵值法

根據(jù)熵值法賦權(quán)可以評(píng)判某一指標(biāo)的離散度，進(jìn)而得到對(duì)整體評(píng)價(jià)的重要性。熵值法基本思路如下：首先假設(shè)有n個(gè)樣本m個(gè)指標(biāo)，每個(gè)樣本相對(duì)于某一指標(biāo)取值可得到一個(gè)樣本矩陣，并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到矩陣X見公式1：

(1)

式中：xij——樣本i相對(duì)于指標(biāo)j的標(biāo)準(zhǔn)化取值。然后計(jì)算熵值，見公式2：

(2)

式中：ej——指標(biāo)j的熵值；k——常數(shù)k=1/lnn;yij——j指標(biāo)下i樣本的比重。

最后計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，見公式3。

(3)

式中：ωj——指標(biāo)j的權(quán)重。

(2) 層次分析法

層次分析法(AHP)是將與決策有關(guān)信息進(jìn)行多層次分析，并進(jìn)行定性和定量分析決策的一種方法。層次分析法基本思路如下：首先將實(shí)際問題劃分為三個(gè)結(jié)構(gòu)層次：目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層；然后決策者依據(jù)判斷矩陣標(biāo)度將各層指標(biāo)兩兩比較構(gòu)建判斷矩陣A=(aij)n×n(表2)，是災(zāi)害評(píng)判領(lǐng)域中較為常用的一種方法。

表2 判斷矩陣標(biāo)度

接著求取判斷矩陣特征向量與其最大值，用于判斷矩陣的不一致程度，一致性指標(biāo)公式如公式(4)所示：

(4)

式中：CI——一致性指標(biāo);λmax——判斷矩陣最大特征值。

隨機(jī)一致性比率見公式(5)：

(5)式中：CR——隨機(jī)一致性比率;n——判斷矩陣階數(shù);RI——平均隨機(jī)一致性指標(biāo)(表3)。

當(dāng)CR<0.1時(shí)，說明判斷矩陣具有良好的一致性，否則重新判斷。

最后利用公式(6)獲得各因子權(quán)重。

表3 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)

(6)

(3) 灰色關(guān)聯(lián)法

灰色關(guān)聯(lián)法是根據(jù)因子間變化的相似性判定各因子之間關(guān)聯(lián)程度的一種方法。灰色關(guān)聯(lián)法主要思路為：首先將評(píng)價(jià)因子組成的數(shù)列Xi均值化之后計(jì)算絕對(duì)差，進(jìn)而得到關(guān)聯(lián)系數(shù)，見公式(7)。

(7)

式中：εij——關(guān)聯(lián)系數(shù)，Xi(k)，Xj(k)分別為比較序列和參考序列，Δmin，Δmax分別為序列絕對(duì)差的最小值和最大值，ρ為分辨系數(shù)，一般取值為0.5。

然后通過公式(8)計(jì)各因子之間的關(guān)聯(lián)度。

(8)

最后重復(fù)以上步驟，依次交換參考序列，得到關(guān)聯(lián)矩陣R=(rij)n×m，因子權(quán)重計(jì)算公式為公式(9)所示：

(9)

(4) 評(píng)價(jià)模型

首先將每個(gè)單元因子取值分級(jí)量化，然后通過泥石流危險(xiǎn)性多因子綜合評(píng)價(jià)模型公式如公式(10)所示，計(jì)算每個(gè)單元泥石流危險(xiǎn)度并保存到屬性表中。

(10)

式中：H——泥石流危險(xiǎn)度；ωi——因子權(quán)重；Xi——每單元各因子指標(biāo)賦值；n——因子個(gè)數(shù)。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 評(píng)價(jià)單元?jiǎng)澐?/p>

本文為確保研究區(qū)域溝谷與其他影響因素之間的聯(lián)系，參照文獻(xiàn)[13]以更能表現(xiàn)地形特性的流域單元進(jìn)行劃分，劃分方法如下：首先利用ArcGIS裁剪出研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)見圖2；然后順著低洼區(qū)進(jìn)行矢量化得到區(qū)域水流分布網(wǎng)并與主溝交匯，最后利用水網(wǎng)將整個(gè)流域劃分成不同單元見圖3，整體劃分為45個(gè)評(píng)價(jià)單元，各單元滑坡分布情況見圖4。

3.2 評(píng)價(jià)因子計(jì)算

通過資料查找與遙感影像解譯獲取每個(gè)單元內(nèi)相應(yīng)的評(píng)價(jià)因子實(shí)際取值，具體數(shù)值見表4，并依據(jù)表5進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

圖2 研究區(qū)域DEMFig.2 The DEM of study area

圖3 研究區(qū)域劃分單元Fig.3 The units of gully

圖4 泥石流及滑坡分布Fig.4 The distribute of debris flow and landslide

流域單元流域面積/km2主溝長(zhǎng)度/km相對(duì)高差/km主縱坡降/%平均坡度/(°)土地利用類型巖性115122946321200903632411212481881128806853805412306261224095407793596312431082799322511523406811553103474363710473202011633973292396112033339311703940728070309654115412811742261150606663531611928342965425114343425011100209085805830680335421211005402850207072632321131201500473051010794276212130130064405930921402871214047207550779103239048121524382482433617473050011160277039007131830381901217074915190704046325071111811621915434722702251911191440181542132321220221120012105650491086935311122118642856427914982905211220228060006451074324841223219532354169128935067112401710519044608593202212250857164109920604328411126306328824012139234997112709361668096305773265812284984341135221033346241129046911650676058032952123013591959320316353676311311620213831611478376921132076116232817173537275113302450753064408563902012340467100709790972397651135016708590842098043271123605751244256720643851311370312092805470589340702338007503730248066431268233906881353074405503081334400437108719671809281743441070205591739311217785234205670402167741772387934431492094222642403317494444084019212909151438726424500850454054311954721112

表5 泥石流危險(xiǎn)因子實(shí)際值轉(zhuǎn)換[13,15]

獲得評(píng)價(jià)因子轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣之后，需要計(jì)算各因子權(quán)重，不同賦權(quán)方法計(jì)算結(jié)果如下：

(1)熵值法

熵值法可以直接利用評(píng)價(jià)因子轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣通過熵值法公式處理過程得到各因子權(quán)重為：

(2)層次分析法

參照各因子實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和判斷矩陣標(biāo)度，完成判斷矩陣構(gòu)建(表6)。

表6 因子權(quán)重判斷矩陣

上述矩陣最大特征值為7.399，一致性指標(biāo)CI(式4)取值為0.067，平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI通過表2知道為1.36，一致性比例CR(式5)為0.049小于0.1，說明上述判斷矩陣滿足要求。因此因子權(quán)重經(jīng)由公式(6)計(jì)算為：

(3)灰度關(guān)聯(lián)法

灰度關(guān)聯(lián)法與熵值法相似，直接依據(jù)評(píng)價(jià)因子轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣計(jì)算經(jīng)由灰度關(guān)聯(lián)法公式處理獲得各因子權(quán)重為：

3.3 泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

依據(jù)獲取的評(píng)價(jià)因子轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣以及上述不同方法計(jì)算獲取的因子權(quán)重代入公式(10)，計(jì)算得到各評(píng)價(jià)單元內(nèi)相應(yīng)的危險(xiǎn)度大小。利用ArcGIS軟件將不同方法計(jì)算各評(píng)價(jià)單元危險(xiǎn)度數(shù)據(jù)輸入到屬性表中，并進(jìn)行危險(xiǎn)性評(píng)定，本文泥石流危險(xiǎn)性分區(qū)是依據(jù)熵值法方法下自然斷點(diǎn)法，對(duì)各單元評(píng)定結(jié)果進(jìn)行分區(qū)，級(jí)別見表7，分區(qū)結(jié)果見圖5。

表7 泥石流危險(xiǎn)性等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

圖5 三種方法獲得七盤溝泥石流危險(xiǎn)性分區(qū)圖(左圖為熵值法評(píng)價(jià)結(jié)果，中圖為層次分析法評(píng)價(jià)結(jié)果，右圖為灰色關(guān)聯(lián)法評(píng)價(jià)結(jié)果)Fig.5 Three methods for Qipangou debris flow risk zoning map(The results of entropy method, AHP, grey relational analysis)

3.4 評(píng)價(jià)結(jié)果驗(yàn)證

為了驗(yàn)證評(píng)價(jià)結(jié)果合理性，本文將強(qiáng)降雨引發(fā)泥石流和滑坡數(shù)據(jù)與危險(xiǎn)分級(jí)結(jié)果對(duì)比分析。首先提取泥石流和滑坡發(fā)生點(diǎn)，計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)單元的滑坡面積比例并進(jìn)行分級(jí)，結(jié)果見圖6。然后分別統(tǒng)計(jì)了三種評(píng)價(jià)方法不同危險(xiǎn)分區(qū)內(nèi)滑坡點(diǎn)數(shù)、所占的面積以及單位面積內(nèi)滑坡面積比重，結(jié)果見表8，比重分區(qū)見圖7。

結(jié)果顯示，從整體上看，三種方法對(duì)于極高危險(xiǎn)區(qū)的評(píng)價(jià)都比較一致，但是層次分析法總體評(píng)價(jià)的危險(xiǎn)性較低，而熵值法的評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際的滑坡分布密度最為一致，且熵值法中單位面積內(nèi)滑坡面積隨著危險(xiǎn)級(jí)別的提高而增大，且滑坡比圖和危險(xiǎn)分級(jí)圖一致性較高。同時(shí)三種方法分別得到86.7%、71.1%以及81.25%的滑坡點(diǎn)位于中度及以上危險(xiǎn)范圍，符合研究區(qū)內(nèi)的滑坡實(shí)際情況。因此，驗(yàn)證方法能夠很好地驗(yàn)證評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，該研究方法也能較好的適用于此研究中。

圖6 各評(píng)價(jià)單元內(nèi)滑坡面積比Fig.6 Landslide area ratio of each evaluation unit

評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)等級(jí)面積/km2滑坡數(shù)滑坡面積/km2單位面積內(nèi)滑坡面積極低328335011810036低66755120263400395熵值法中168687251267600751高211098702349901113極高40247161022602541極低3525450118100335低2174093213016005987層次分析法中220454722479101125高0625730100301603極高40247161022602541極低62872120408300649低66755120263400395灰色關(guān)聯(lián)法中172623271313200761高177125612014101137極高40247161022702541

通過上述結(jié)果分析得到結(jié)論如下：

(1)采用多因子綜合評(píng)價(jià)模型，依據(jù)特定環(huán)境選擇評(píng)價(jià)因子并計(jì)算取值，有效排除主觀判斷影響，模型因子權(quán)重計(jì)算即選擇客觀賦權(quán)的熵值法和灰色關(guān)聯(lián)法也選擇主觀賦權(quán)的層次分析法，通過多種方法比較，可以在滿足客觀分析的同時(shí)也考慮的主觀意愿，在體現(xiàn)各自優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)也可以分析不足，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更貼合實(shí)際，提升可靠性。

(2)依據(jù)危險(xiǎn)分區(qū)與單位滑坡面積分級(jí)圖等結(jié)果來看，熵值法危險(xiǎn)分區(qū)差異明顯，很好的體現(xiàn)了滑坡分布情況，有較好的評(píng)價(jià)結(jié)果；層次分析法中雖然二者分級(jí)結(jié)果一致，但危險(xiǎn)分區(qū)結(jié)果與其他方法差異較大；灰色關(guān)聯(lián)法沒有達(dá)到良好的梯度，其中極低危險(xiǎn)區(qū)中單位面積內(nèi)的滑坡面積比重高于低危險(xiǎn)區(qū)的。同時(shí)依據(jù)歷史滑坡數(shù)據(jù)與各評(píng)價(jià)單元內(nèi)滑坡面積比圖來看，熵值法和實(shí)際的滑坡密度比較接近，且與單位面積內(nèi)滑坡面積比重分級(jí)更為一致。以熵值法為基準(zhǔn)得到極低危險(xiǎn)度占6.318 7%，低危險(xiǎn)度占12.846 9%，中危險(xiǎn)度占32.463 5%，高危險(xiǎn)度占40.625 5%，極高危險(xiǎn)度占7.745 4%。

圖7 三種方法獲得單位面積內(nèi)滑坡面積比重分級(jí)(左圖為熵值法結(jié)果，中圖為層次分析法結(jié)果，右圖為灰色關(guān)聯(lián)法結(jié)果)Fig.7 Three ways to get the proportion of landslide area in unit area(The results of entropy method, AHP, grey relational analysis)

(3)在針對(duì)七盤溝泥石流危險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程中，熵值法權(quán)重不僅是依據(jù)實(shí)地環(huán)境下的因子取值提供的信息大小來確定的，而且七盤溝地形復(fù)雜，信息量較大，一些因子的觀測(cè)值之間差異較大，離散程度較高，這些因子在整個(gè)評(píng)價(jià)過程中的作用也較為重要，符合熵值計(jì)算因子權(quán)重原理，因此熵值法在此過程中更為合理。雖然熵值法評(píng)價(jià)結(jié)果與圖6存在差異，但是是因?yàn)椴町悊卧獌?nèi)的因子取值除了巖性外，其他因子取值都較大所致。

4 討論

近年來，汶川地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害造成了巨大社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失。泥石流災(zāi)害尤為嚴(yán)重，對(duì)泥石流進(jìn)行危險(xiǎn)評(píng)價(jià)對(duì)防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。本文以泥石流頻發(fā)的七盤溝為例，對(duì)其孕育環(huán)境進(jìn)行危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究，通過本文方法進(jìn)行以下討論：

(1)以流域劃分評(píng)價(jià)單元，相較于其他四種方法，綜合考慮泥石流發(fā)生區(qū)域的環(huán)境條件與流域面積差異，能更好的確保研究區(qū)域溝谷與其他影響因素之間的聯(lián)系，保持溝谷的完整性，更加準(zhǔn)確的體現(xiàn)災(zāi)害發(fā)生的真實(shí)情況。評(píng)價(jià)因子選取充分考慮了研究區(qū)域特定環(huán)境，并采用多因子評(píng)價(jià)模型，評(píng)價(jià)結(jié)果更加符合客觀實(shí)際。

(2)基于熵值法、層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)法的三種賦權(quán)方法確定因子權(quán)重，實(shí)現(xiàn)研究區(qū)域的危險(xiǎn)評(píng)價(jià)與分析。其中依據(jù)危險(xiǎn)分區(qū)、淹沒范圍和單位面積內(nèi)滑坡面積比重及其分級(jí)圖對(duì)這三種方法進(jìn)行了比較，熵值法的評(píng)價(jià)分區(qū)與實(shí)際泥石流淹沒范圍以及滑坡面積比重情況有較好的吻合，隨著危險(xiǎn)級(jí)別越高滑坡和泥石流比重越大，評(píng)價(jià)結(jié)果精度較高，層次分析法雖然也有較好的梯度，但是危險(xiǎn)分區(qū)中高、中以及低危險(xiǎn)度與其他方法差異較大，區(qū)域差異不是很明顯，灰色關(guān)聯(lián)法雖然與熵值法結(jié)果相似，但是在極低和低危險(xiǎn)度中沒有達(dá)到良好的梯度。

(3)在單溝泥石流危險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果驗(yàn)證中，本文不僅依據(jù)泥石流淹沒范圍，同時(shí)也首次考慮研究區(qū)域整體滑坡情況。通過泥石流淹沒范圍和單位面積內(nèi)滑坡面積比重及其分級(jí)圖與危險(xiǎn)分區(qū)進(jìn)行比較分析，驗(yàn)證評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，使得結(jié)果更加精確合理。

實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果可以為有效進(jìn)行七盤溝泥石流危險(xiǎn)評(píng)價(jià)，為泥石流災(zāi)害環(huán)境的危險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)急預(yù)警提供合理和有效的參考依據(jù)。

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Risk assessment of Qipangou debris flow based on determining weight method and effectiveness analysis

YANG Xiaofeng1,2,ZHU Jun1,2,3,CAO Yungang1,2,GONG Jing3,CAO Zhenyu3,YIN Lingzhi1,2

(1.FacultyofGeosciencesandEnvironmentalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu,Sichuan611756,China;2.National-LocalJointEngineeringLaboratoryofSpatialInformationTechnologyforHigh-speedRailwayOperationSafety,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu,Sichuan610031,China;3.SichuanEngineeringResearchCenterforEmergencyMapping&DisasterReduction,Chengdu,Sichuan610041,China)

In this paper, Qipangou debris flow was selected as the research object to carry out hazard assessment and analysis experiments. First, environmental indicators of disaster risk assessment on the partial river basin units were integrated. Then, analysis hierarchy process (AHP) and gray correlation method, the influence factor weights were calculated. Meantime, a multi-factor comprehensive model was used to design a hazard assessment flow based on the three methods. Finally, hazard assessment and analysis experiments were carried out. The research results show that debris flow hazard level. From hazard level, mudslides inundated area and per unit area of the landslide area proportion available, the evaluation results of the entropy value method and AHP in landslide area unit increase with the increase of level of risk. The evaluation results accuracy of entropy value method is higher, AHP is quite different from other methods, gray correlation method does not achieve a good gradient. The proposed method is effective on the aspect of hazard assessment, which can provide important and timely reference for emergency decision and early warning management of debris flow disasters.

entropy method; analysis hierarchy process; gray correlation method; Qipangou debris flow; hazard assessment

10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2017.01.04

2016-05-31;

2016-06-23

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271389)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41201434)；四川省應(yīng)急測(cè)繪與防災(zāi)減災(zāi)工程技術(shù)研究中心重點(diǎn)開放基金(J2014ZC17)；四川省應(yīng)急測(cè)繪與防災(zāi)減災(zāi)工程技術(shù)研究中心開放基金資助項(xiàng)目(K2014B016)

楊小鳳(1989-)，女，山東臨沂人，碩士研究生，研究方向?yàn)樘摂M地理環(huán)境、地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究。E-mail:yxf14j@163.com

P612.23

A

1003-8035(2017)01-0022-08