基于雙變量熵信息法的江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

，，，

(長江科學(xué)院 水土保持研究所，武漢 430010)

1 研究背景

崩崗侵蝕是我國南方水土流失的一種特殊類型，侵蝕模數(shù)巨大，發(fā)展速度快，具有突發(fā)生、長期性等特點(diǎn)，危害十分嚴(yán)重[1]，一直以來受到社會(huì)廣泛關(guān)注。近年來學(xué)者們?cè)诒缻彿诸怺2-6]、發(fā)展過程[6-7]、形成機(jī)理[7-12]和治理措施[1,13]等方面開展了大量工作，取得了眾多成果，為崩崗的防治提供了一定的理論指導(dǎo)和科學(xué)依據(jù)。

然而，從危害及風(fēng)險(xiǎn)角度對(duì)崩崗侵蝕研究卻鮮有報(bào)道，陳洋[14]以詔安縣東溪流域官陂鎮(zhèn)和霞葛鎮(zhèn)為研究區(qū)，通過對(duì)相關(guān)崩崗敏感性影響因子的統(tǒng)計(jì)分析得到崩崗敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)，再對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行空間疊加，以此劃分崩崗敏感性等級(jí)并進(jìn)行敏感性分析，該研究盡管是定性分析，但也是崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有益嘗試。陳嘉林[15]通過調(diào)查、數(shù)據(jù)收集和室內(nèi)分析篩選了長汀縣和安溪縣小流域潛在崩崗風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)因子的數(shù)據(jù)源，采用ArcGIS的空間疊加分析及SPSS的數(shù)據(jù)處理分別提取了兩個(gè)縣小流域的地形地貌、水系、降雨等評(píng)價(jià)因子，分析評(píng)價(jià)因子與崩崗侵蝕的空間分布關(guān)系，最后利用崩崗與這些因子的分布特征關(guān)系對(duì)小流域的崩崗空間分布進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，該研究是小流域尺度崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的大膽探索，但其不適宜于大尺度區(qū)域崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。李家存[16]在分析地形地貌、線性構(gòu)造、土地利用、海拔高度、巖性、道路和坡度等環(huán)境因子與重力侵蝕的關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用GIS技術(shù)，采用雙變量統(tǒng)計(jì)分析和多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)研究區(qū)的重力侵蝕危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)和分區(qū)，該研究是從區(qū)域大尺度上對(duì)重力侵蝕危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)的一次很有意義的嘗試，也為區(qū)域崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了較好的研究方法和思路。

程冬兵等[17]專門撰文對(duì)南方崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提出構(gòu)想，參照生態(tài)環(huán)境、地質(zhì)災(zāi)害等風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程，界定了崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵，擬定了崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，構(gòu)建了崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，并提出了崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序。為此，本文擬在此基礎(chǔ)上，選擇江西省作為研究區(qū)域，探討區(qū)域尺度崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的可行性，以及雙變量熵信息法對(duì)崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的適用性，以期為南方七省(自治區(qū))崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)概況

江西省位于我國東南部，長江中下游南岸，東鄰福建、浙江，西接湖南，南連廣東，北毗湖北、安徽，南北向最長約620 km，東西向最長約490 km，土地總面積1.69萬km2。江西省屬亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，降水豐沛，雨量年內(nèi)分配不均，且多以大雨、暴雨形式出現(xiàn)。境內(nèi)地貌類型復(fù)雜多樣，以山地、丘陵為主，其面積約占全省土地總面積的78%。土壤類型以地帶性紅壤為主，約占全省土地總面積的65%，植被主要是處于不同演替階段的次生群落。以上這些獨(dú)特的氣象、地形、地貌、土壤、植被等自然條件，加上人為因素的影響，使得江西省極易產(chǎn)生水土流失。根據(jù)第一次全國水利普查江西省水土保持情況普查數(shù)據(jù)，江西省水土流失總面積2.65萬km2，占該省土地總面積的15.87%，占該省山地面積的26.34%，在南方紅壤區(qū)八省中居第3位。其中江西省有崩崗4.81萬處，崩崗面積206.75 km2，占該省水土流失總面積的0.78%，是我國崩崗侵蝕最嚴(yán)重的省份之一，在南方崩崗侵蝕區(qū)具有典型代表性。

2.2 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)研究需求，全面收集了研究區(qū)崩崗及各要素?cái)?shù)據(jù)，其來源詳見表1。考慮后面數(shù)據(jù)疊加分析，部分?jǐn)?shù)據(jù)需通過空間內(nèi)插，所有數(shù)據(jù)均設(shè)置為統(tǒng)一精度30 m×30 m。

表1 數(shù)據(jù)來源Table 1 Data sources

3 研究方法

3.1 前提假設(shè)

(1)在基本影響因子與已發(fā)生崩崗侵蝕區(qū)域相類似的地方，更易于發(fā)生。

(2)如果基本影響因素不發(fā)生顯著的變化，則崩崗侵蝕未來情況將與過去相似。

3.2 基本條件

(1)已基本弄清崩崗侵蝕發(fā)育的主控因子。

(2)風(fēng)險(xiǎn)程度可以量化表達(dá)。

3.3 基本原則

(1)主導(dǎo)因子原則?？刂坪驼T發(fā)崩崗侵蝕孕育發(fā)生的各種因子對(duì)崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)各不相同，抓住主導(dǎo)因子，忽略次要因子。

(2)評(píng)估因子的簡(jiǎn)明性和可操作性。簡(jiǎn)明性是指評(píng)估因子應(yīng)盡可能的簡(jiǎn)單、明確，具有代表性，評(píng)估因子的內(nèi)容是可以通過實(shí)際工作比較方便地獲取或?qū)崿F(xiàn)的。

3.4 原理介紹

根據(jù)崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵[17]，崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)度量表示為

P=Pf+Pw。

(1)

式中：P為某個(gè)單元崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)值，無量綱；Pf為某個(gè)單元崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值，無量綱；Pw為某個(gè)單元崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)值，無量綱。

其中，某個(gè)單元崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值Pf計(jì)算采用雙變量統(tǒng)計(jì)分析方法[16]，該方法在區(qū)域滑坡、崩塌危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中占有重要地位，它通過假定各因子之間沒有任何相關(guān)性，計(jì)算各單個(gè)因子與因變量之間的關(guān)系，即

式中：I(f,x1,x2,…,xn)為具體因素組合x1,x2,…,xn對(duì)崩崗侵蝕所提供的信息量，沒有量綱；P(f|x1x2…xn)為因素x1,x2,…,xn組合條件下崩崗侵蝕發(fā)生的概率，無量綱。

在具體運(yùn)算中，假定研究區(qū)的總面積為A，已知的崩崗侵蝕面積為Ai，某因子xi對(duì)應(yīng)的崩崗侵蝕單元數(shù)為Si，則因子xi對(duì)崩崗侵蝕所提供的信息量Ii為

(3)

式中：n為因子總數(shù)；S為崩崗侵蝕單元總數(shù)；D(i)為因子xi的崩崗侵蝕密度；AVER(D(1),D(2),…,D(n))為研究區(qū)的平均崩崗侵蝕密度。

某一單元的信息總量I為

(4)

崩崗侵蝕密度根據(jù)基數(shù)不同，又可分為面積密度和數(shù)量密度。其中崩崗侵蝕面積密度Darea(i)是指某一因子Xi單位面積里發(fā)生的崩崗個(gè)數(shù),即

(5)

式中：N(Xi)是因子Xi發(fā)生崩崗個(gè)數(shù)；Area(Xi)是因子Xi的面積(km2)。

崩崗侵蝕數(shù)量密度Dnumber(i)是指某一因子Xi發(fā)生的崩崗個(gè)數(shù)占崩崗總數(shù)的百分比，即

(6)

式中N是崩崗總數(shù)。

由于危害風(fēng)險(xiǎn)是建立在發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上的，則Pw可表示為

Pw=PfWj。

(7)

式中Wj為某個(gè)單元崩崗侵蝕可能造成的危害風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重(0～1之間，總權(quán)重≤1)，無量綱。

Wj采用專家打分法[18-19]，通過對(duì)長期從事崩崗侵蝕研究的5名專家寄送調(diào)查問卷，征詢崩崗侵蝕可能對(duì)不同土地利用類型造成的危害權(quán)重，經(jīng)匯總統(tǒng)計(jì)，不同土地利用類型危害權(quán)重如表2所示。

表2 不同土地利用類型危害權(quán)重值Table 2 Weight values of hazardous risk for different land use types

4 崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)篩選

將收集的研究區(qū)氣候、地質(zhì)、土壤、地形、植被以及人為活動(dòng)因子數(shù)據(jù)與崩崗分布圖進(jìn)行疊加，通過相關(guān)分析，江西省崩崗主要分布在年均降雨量為1 500～1 700 mm、巖性為花崗巖、土壤為紅壤、坡度在10°～30°、高程在300 m以下、起伏度0～150 m、植被覆蓋度<0.2或者在0.6～0.8范圍內(nèi)、土地利用類型為森林和草地的區(qū)域內(nèi)。

考慮風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估采樣數(shù)據(jù)精度為30 m×30 m，部分因子的差異性較小，對(duì)崩崗侵蝕發(fā)育響應(yīng)不敏感，不宜作評(píng)估指標(biāo)，如多年平均氣溫，盡管崩崗分布隨氣溫呈現(xiàn)出一定的規(guī)律，但由于多年平均氣溫在江西省區(qū)域尺度上變化不明顯，予以剔除。另外，一些相關(guān)性較差的因子也直接剔除，如土地利用中除森林和草地之外的其它因子，土壤類型中除紅壤、黃壤、黃褐土、石灰?guī)r土之外的其它因子等。最終篩選了降水量、巖土類型、土壤類型、坡度、高程、起伏度、植被覆蓋度、土地利用類型8個(gè)因子類共40個(gè)因子進(jìn)行分析。在ArcGIS中，利用地理分析功能將各因子與崩崗侵蝕分布點(diǎn)進(jìn)行疊加，計(jì)算出各因子的崩崗侵蝕密度和信息量，如表3所示。

表3 各因子崩崗侵蝕密度及信息量Table 3 Densities and information values of collapse gully erosion for different factors

5 江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

5.1 崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

根據(jù)各因子的信息量建立崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)方程。采用面積密度和數(shù)量密度的預(yù)測(cè)方程分別為：

Pf=4.92X1+4.99X2+…+5.88X40；

(8)

Pf=2.65X1+4.86X2+…+3.90X40。

(9)

根據(jù)式(8)、式(9)計(jì)算江西省崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值，歸一化處理后繪制出江西省崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的分布圖，如圖1所示。

從圖1可以看出，在江西省南部、西部崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)較高，東部、北部和中部相對(duì)較低。對(duì)比不同密度計(jì)算方法繪制的風(fēng)險(xiǎn)圖發(fā)現(xiàn)，崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)分布總體一致，但根據(jù)崩崗數(shù)量密度計(jì)算的崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值要大于崩崗面積密度計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)值。

為驗(yàn)證該方法風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度，將江西省崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)與崩崗分布進(jìn)行疊加，如圖2所示。

圖2 江西省崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值與崩崗分布的疊加Fig.2 Occurrence risk overlaid with distribution of collapse gully erosion in Jiangxi Province

由圖2可以明顯看出高風(fēng)險(xiǎn)分布趨勢(shì)與崩崗分布高度一致。同時(shí)，通過對(duì)比存在崩崗發(fā)生的采樣網(wǎng)格數(shù)和崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)>0.7的采樣網(wǎng)格數(shù)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)精度。評(píng)價(jià)結(jié)果的精度E以經(jīng)驗(yàn)的概率形式來表示，即

E=N0.7/NPf。

(10)

式中：NPf是存在崩崗侵蝕的采樣網(wǎng)格總數(shù);N0.7是崩崗侵蝕生風(fēng)險(xiǎn)>0.7的區(qū)域中存在崩崗侵蝕的采樣網(wǎng)格數(shù)。

經(jīng)計(jì)算，基于崩崗面積密度的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度為81.17%，基于崩崗數(shù)量密度的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度為83.72%。結(jié)果表明，雙變量熵信息法能概括絕大部分的崩崗侵蝕分布點(diǎn)，也就是說采用雙變量熵信息法對(duì)崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估是可行的。

5.2 崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

在獲取發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)式(7)計(jì)算崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)，歸一化處理后繪制出江西省崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)分布圖，如圖3所示。

圖3 江西省崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)值分布Fig.3 Distribution of hazardous risk of collapse gully erosion in Jiangxi Province

從圖3可以看出，在江西省崩崗危害風(fēng)險(xiǎn)總體較輕微，在中部危害風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，但比較零碎。不同密度計(jì)算方法繪制的風(fēng)險(xiǎn)圖之間對(duì)比，崩崗危害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)分布及風(fēng)險(xiǎn)值差異不大。

5.3 崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)

將崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)與危害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行疊加，即為崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)，歸一化處理后重新計(jì)算出江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)，按風(fēng)險(xiǎn)值等距劃分原則，將崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)劃分為5級(jí)，可得到江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)，如表4、圖4所示。

表4 崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 4 Classification criterion of collapse gully erosion risk

圖4 江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)Fig.4 Risk classification of collapse gullyerosion in Jiangxi Province

從表4及圖4可以看出，江西省崩崗侵蝕以中風(fēng)險(xiǎn)為主，占全省總面積的63%以上。較高及以上風(fēng)險(xiǎn)主要分布在中部呈東北至西南向的區(qū)域范圍內(nèi)。不同密度計(jì)算方法繪制的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)圖之間的對(duì)比結(jié)果表明，崩崗風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)分布及等級(jí)差異不大。

6 結(jié) 論

(1)江西省崩崗主要分布在年均降雨量為1 500～1 700 mm、巖性為花崗巖、土壤為紅壤、坡度在10°～30°、高程在300 m以下、起伏度0～150 m、植被覆蓋度<0.2或在0.6～0.8范圍內(nèi)、土地利用類型為森林和草地的區(qū)域內(nèi)。

(2)在江西省南部、西部崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)較高，東部、北部和中部相對(duì)較低。對(duì)比不同密度計(jì)算方法繪制的風(fēng)險(xiǎn)圖發(fā)現(xiàn)，崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)分布總體一致，但根據(jù)崩崗數(shù)量密度計(jì)算的崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值要大于崩崗面積密度計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)值。

(3)在江西省崩崗危害風(fēng)險(xiǎn)總體較輕微，在中部危害風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，但比較零碎。不同密度計(jì)算方法繪制的風(fēng)險(xiǎn)圖之間的對(duì)比結(jié)果表明，崩崗危害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)分布及風(fēng)險(xiǎn)值差異不大。

(4)江西省崩崗侵蝕以中風(fēng)險(xiǎn)為主，占全省總面積的63%以上。較高及以上風(fēng)險(xiǎn)主要分布在中部呈東北至西南向的區(qū)域范圍內(nèi)。不同密度計(jì)算方法繪制的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)圖之間對(duì)比，崩崗風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)分布及等級(jí)差異不大。

(5)基于雙變量熵信息法計(jì)算的崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度均在80%以上，說明雙變量熵信息法對(duì)崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是可行的。同時(shí)研究結(jié)果也論證了筆者提出的崩崗評(píng)估方法在區(qū)域尺度上適用性較好，而且數(shù)據(jù)易獲取，具有很好的實(shí)用性和可操作性。