基于maxEnt模型的哈尼梯田核心區(qū)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)

趙冬梅, 角媛梅, 邱應(yīng)美, 劉澄靜, 徐秋娥, 張 娟

(云南師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院, 昆明 650500)

滑坡是我國(guó)乃至世界范圍內(nèi)發(fā)生最頻繁、最具危險(xiǎn)的地質(zhì)災(zāi)害之一[1]。云南省地處板塊交界處，構(gòu)造運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈，地形陡峻，切割破碎，加之局地強(qiáng)降水頻繁，滑坡、泥石流等災(zāi)害易發(fā)高發(fā)，是造成生命財(cái)產(chǎn)損失、制約區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要災(zāi)種。被列為聯(lián)合國(guó)教科文組織世界遺產(chǎn)名錄的哈尼梯田作為云南省旅游勝地，其地質(zhì)環(huán)境脆弱，人類活動(dòng)影響強(qiáng)烈，易引發(fā)滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。該區(qū)因受連續(xù)強(qiáng)降雨的影響，遺產(chǎn)地內(nèi)老虎嘴梯田片區(qū)在2018年6月26日發(fā)生了一起重大的山體滑坡，造成約11.5 hm2梯田受損，嚴(yán)重威脅哈尼梯田世界遺產(chǎn)地景觀的可持續(xù)發(fā)展。因此，開展世界遺產(chǎn)地滑坡易發(fā)性對(duì)區(qū)域的防災(zāi)減災(zāi)及可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

滑坡易發(fā)性評(píng)估始于20世紀(jì)70年代中期[2]，以滑坡災(zāi)害理論、形成機(jī)制等定性描述為主。近年來(lái)，涌現(xiàn)出大量的定量評(píng)估方法，可歸納為兩類：一是以滑坡災(zāi)害機(jī)制為基礎(chǔ)“白箱”型方法，二是以災(zāi)害監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)“黑箱”型方法?！鞍紫洹毙头椒ㄖ饕ㄐ逼铝W(xué)[3]和專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚4]。斜坡力學(xué)模型側(cè)重單個(gè)滑坡體，其可靠性較高，但所需水文、巖土力學(xué)等物理參數(shù)難以獲得，進(jìn)而難以大范圍推廣[5]。然而專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭饔^性較強(qiáng)，使得模型精度具有很大不確定性?！昂谙洹毙头椒ㄖ饕ǜ怕式y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等。概率統(tǒng)計(jì)模型評(píng)價(jià)方法在中國(guó)、印度、意大利和土耳其等地運(yùn)用廣泛，如邏輯回歸[6]、頻率比、判別分析[7]、數(shù)據(jù)疊加、證據(jù)權(quán)重[8]、信息量模型[9]等，雖然一定程度上減少模型主觀性且表現(xiàn)性能相對(duì)較好，但仍然存在：高精度數(shù)據(jù)難以獲得；滑坡和地質(zhì)環(huán)境資料需由專業(yè)學(xué)者初步處理；權(quán)重受研究區(qū)間劃分的影響[10]等缺點(diǎn)。相比之下，最近學(xué)術(shù)界更偏向于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它是一組強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工具，使用算法上考慮了滑坡與滑坡影響因子之間的非線性關(guān)系[11]，有效克服了概率統(tǒng)計(jì)模型的局限性。如交叉決策樹、隨機(jī)森林[12]、貝葉斯[13]、支持向量模型[14]與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]等應(yīng)用廣泛，但截至目前，依然缺乏最佳模型評(píng)價(jià)滑坡易發(fā)性。

為探究最佳模型以準(zhǔn)確評(píng)價(jià)滑坡易發(fā)性，本文將最大熵模型(maxent entropy Model，簡(jiǎn)稱maxEnt)引入到滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)中。maxEnt模型是由Phillips等[16]開發(fā)的生態(tài)位模型，作者將其應(yīng)用物種生境適宜性評(píng)價(jià)。主要是根據(jù)物種的不完整分布數(shù)據(jù)和環(huán)境特征計(jì)算其分布概率，從而達(dá)到預(yù)測(cè)該物種潛在分布的目的。與其他模型相比，模型具有操作簡(jiǎn)便、計(jì)算效率高、預(yù)測(cè)結(jié)果精確性和可信度高，可避免模型過(guò)擬合等優(yōu)勢(shì)，因而被生態(tài)學(xué)者廣泛應(yīng)用，現(xiàn)已成為生態(tài)學(xué)研究的熱點(diǎn)工具。物種分布模式與滑坡易發(fā)性制圖非常相似，都是利用已知事件對(duì)目標(biāo)空間分布進(jìn)行建模，建模過(guò)程涉及多個(gè)環(huán)境變量。國(guó)外已有學(xué)者嘗試將maxEnt模型應(yīng)用于滑坡易發(fā)性的研究[17-19]，但國(guó)內(nèi)引用較為鮮見(jiàn)。

鑒于此，研究以哈尼梯田遺產(chǎn)地為例，綜合研究區(qū)滑坡災(zāi)害發(fā)育的地質(zhì)環(huán)境、滑坡空間分布和發(fā)育特征等數(shù)據(jù)，選取氣象、地形、地質(zhì)、植被、人類活動(dòng)等15個(gè)指標(biāo)因子，應(yīng)用maxEnt模型進(jìn)行滑坡易發(fā)性評(píng)估，通過(guò)計(jì)算歷史滑坡點(diǎn)落在較高危險(xiǎn)性區(qū)域內(nèi)的比例和接收器工作曲線下的面積AUC值定量檢驗(yàn)。探究maxEnt模型在哈尼梯田核心區(qū)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)中的適用性，并對(duì)其預(yù)測(cè)性能進(jìn)行評(píng)估。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果確定預(yù)測(cè)危險(xiǎn)性等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，由此對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行危險(xiǎn)性等級(jí)劃分，這對(duì)哈尼梯田心區(qū)的可持續(xù)發(fā)展、土地利用規(guī)劃及災(zāi)害防治有一定的參考價(jià)值。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于我國(guó)西南部云南省元陽(yáng)縣，屬紅河哈尼梯田世界文化景觀遺產(chǎn)核心區(qū)，面積為166.12 km2。其地理坐標(biāo)22°49′—23°19′N，120°27′—103°13′E(圖1)。該區(qū)地處哀牢山南段，為高山峽谷切割中山地貌，溝壑密布，切割強(qiáng)烈，地形陡峻，向源侵蝕較為嚴(yán)重。區(qū)內(nèi)平均海拔2 000 m以上，梯田多分布在海拔400～1 900 m和>25°的陡坡上，且山脊走向?yàn)楸睎|—南西向，整個(gè)地勢(shì)南高北低，自南向北傾斜。氣候?qū)賮啛釒降丶撅L(fēng)氣候，素有“一山有四季，隔里不同天”之稱。全年日照時(shí)數(shù)1 770.2 h，年均溫14.2 ℃，雨量充沛，年降水量1 353.8 mm，年均濕度90.3%。土壤主要以黃棕壤、黃壤為主，土壤剖面發(fā)育完整。境內(nèi)地層巖性主要為變質(zhì)巖、砂巖、板巖等，在水作用下易于軟化、崩解，且受長(zhǎng)期復(fù)活的紅河大斷裂和哀牢山深大斷裂的影響，新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈，滑坡、崩塌等地質(zhì)災(zāi)害頻繁發(fā)生，滑坡是該區(qū)最為突出的地質(zhì)災(zāi)害。此外，伴隨著近年來(lái)哈尼梯田申遺成功，旅游業(yè)得以巨大發(fā)展，人類活動(dòng)愈加頻繁，加劇了滑坡生成，嚴(yán)重影響了哈尼梯田景觀的穩(wěn)定性及區(qū)域旅游的發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1.1 易發(fā)性評(píng)價(jià)流程 滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)研究主要由3步驟組成。首先構(gòu)建滑坡易發(fā)性指標(biāo)體系，研究共選取了地質(zhì)、地形、植被、氣象和人類活動(dòng)5類共15種環(huán)境變量；其次對(duì)所有環(huán)境變量進(jìn)行預(yù)處理，統(tǒng)一轉(zhuǎn)換格式、坐標(biāo)系和像元值等，并將研究區(qū)內(nèi)111個(gè)滑坡歷史數(shù)據(jù)隨機(jī)分成兩部分，75%為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，25%為驗(yàn)證數(shù)據(jù)；最后，將maxEnt模型引入哈尼梯田滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)，利用受試者工作特征曲線下面積ROC-AUC和滑坡密度指標(biāo)分別對(duì)模型精度及分區(qū)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。

圖1 云南省紅河哈尼梯田核心區(qū)位置及滑坡點(diǎn)分布

2.1.2 滑坡數(shù)據(jù) 基于哈尼梯田遺產(chǎn)核心區(qū)地質(zhì)災(zāi)害實(shí)地調(diào)查資料并結(jié)合Google地球上獲取的遙感影像數(shù)據(jù)，研究區(qū)共確定滑坡111處。其中，70%以上滑坡厚度小于5 m，80%以上屬淺層滑坡。區(qū)內(nèi)滑坡主要分布于道路兩旁，且多發(fā)生于雨季和人為工程活動(dòng)強(qiáng)烈的區(qū)域，最后將滑坡數(shù)據(jù)隨機(jī)分為兩組數(shù)據(jù)，75%的數(shù)據(jù)即84個(gè)滑坡點(diǎn)用做訓(xùn)練樣本進(jìn)行建模，剩余的25%即27個(gè)滑坡點(diǎn)作為測(cè)試樣本對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。設(shè)模型運(yùn)行參數(shù)中的迭代次數(shù)為500次，取500次模擬結(jié)果的平均值作為最終模擬結(jié)果。

2.1.3 指標(biāo)因子構(gòu)建及處理 選取了氣象、地形、植被、地質(zhì)、人類活動(dòng)等共15個(gè)影響因子作為易發(fā)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。各因子來(lái)源如下：(1) 地形因子使用地理空間數(shù)據(jù)云上的數(shù)字高程模型DEM柵格數(shù)據(jù)，精度為30 m，并從中提取了7個(gè)地形因子：海拔、坡度、坡向、地表粗糙度、平面和剖面曲率和地形濕度指數(shù)(topographic wetness index，TWI)(附圖6-Ⅰ A—G)。(2) 地質(zhì)數(shù)據(jù)經(jīng)云南省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院提供的1∶5萬(wàn)地質(zhì)圖數(shù)字化獲得，包括巖性、斷層(附圖6-Ⅰ L，K)，巖性主要包括六類：1為泥質(zhì)灰?guī)r，2為泥質(zhì)粉砂巖、灰?guī)r、白云質(zhì)灰?guī)r、白云巖，3為片麻巖及角閃斜長(zhǎng)片麻巖互組，4為粉砂巖、石英砂巖、夾板巖，5為灰?guī)r，6為長(zhǎng)石石英砂巖。(3) 距道路、水系、斷層距離3個(gè)指標(biāo)(附圖6-Ⅰ I—K)在ArcGIS 10.4中通過(guò)歐式距離計(jì)算得到這些因子的距離圖層。(4) 多年平均降水?dāng)?shù)據(jù)(AMR)由黑河中心提供的2008—2014年的降雨量數(shù)據(jù)經(jīng)空間分析克里金插值得到(附圖6-Ⅱ O)。(5) 植被歸一化指數(shù)(NDVI)由分辨率為30 m的地理空間數(shù)據(jù)云Landsat8遙感影像數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)大氣矯正、波段運(yùn)算獲得(附圖6-Ⅱ M)。土地利用數(shù)據(jù)是云南省地理信息中心提供的0.6 m的高分辨率遙感數(shù)據(jù)采用監(jiān)督分類的方法提取的，根據(jù)國(guó)家最新發(fā)布的《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T21010—2017)，將土地利用劃分為8類，分別是旱地、林地、水田、草地、園地、水域、建筑用地和其他用地(附圖6-Ⅱ N)。(6) 居民點(diǎn)密度由云南省第一次地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)庫(kù)矢量圖經(jīng)ArcGIS軟件的核密度分析獲得(附圖6-Ⅰ H)。本研究所有環(huán)境變量均在ESRI公司的ArcGIS 10.4軟件中完成，統(tǒng)一到WGS_1984_UTM_Zone_48N投影坐標(biāo)系，并以空間分辨率10 m×10 m的ASCⅡ grid格式的形式輸入軟件。將所有的環(huán)境變量數(shù)據(jù)通過(guò)ArcGIS 10.4將格式轉(zhuǎn)換為ASC格式，并結(jié)合滑坡數(shù)據(jù)導(dǎo)入maxEnt Version 3.3.3 K軟件中，采用jackknife刀切法計(jì)算各氣候因子貢獻(xiàn)率，其余選項(xiàng)采用模型默認(rèn)設(shè)置。

2.2 研究方法

2.2.1 maxEnt模型 maxEnt模型是基于已知的滑坡災(zāi)害分布數(shù)據(jù)以及地質(zhì)環(huán)境條件，通過(guò)特定算法求出區(qū)域內(nèi)滑坡災(zāi)害發(fā)生在特定位置上的可能分布π，進(jìn)行未知區(qū)域的滑坡分布概率預(yù)測(cè)[16,20]。具體是將研究區(qū)劃分為有限個(gè)像元集X，設(shè)x表示研究區(qū)域上的隨機(jī)點(diǎn)x∈X，π(x)是每個(gè)像元π發(fā)生滑坡的一個(gè)非負(fù)概率分布值P(x)，且所有像元的概率值之和為。將任意像元的滑坡觀測(cè)結(jié)果視為響應(yīng)變量y。若像元內(nèi)“發(fā)生”滑坡則定義為y=1，“不發(fā)生”滑坡時(shí)則定義為y=0。由此通過(guò)使用貝葉斯規(guī)則得到條件分布概率P(y|x)[16,21]。因此，滑坡發(fā)生的概率可表示為：

(1)

式中：P(y=1|x)為在特定x點(diǎn)發(fā)生山體滑坡的概率；P(y|x=1)為滑坡分布條件下特定點(diǎn)x發(fā)生滑坡的可能性，亦是π(x)；P(y=1)為滑坡總體發(fā)生率；P(x)為任意點(diǎn)發(fā)生x滑坡的概率。由于P(x)在研究區(qū)內(nèi)所有像元X的任意點(diǎn)x中等于1/|X|，因此上述等式可以改寫為：

P(y=1|x)=π(x)P(y=1)|X|

(2)

可通過(guò)邊緣化聯(lián)合概率分布來(lái)計(jì)算P(x)：

(3)

考慮滑坡發(fā)生和不發(fā)生的概率相等[P(y=0)=P(y=1) =0.5]，可簡(jiǎn)化方程為：

(4)

maxEnt模型的應(yīng)用直接取決于條件概率P(y=1|x)，條件概率值越大，滑坡發(fā)生的可能性越大。事件發(fā)生的數(shù)據(jù)π(x)可用于建模，代替直接估算P(y=1|x)。最大熵原理估計(jì)的π(x)值等于由指數(shù)表示的吉布斯概率分布。如果考慮n個(gè)特征(f1,i=1,2,…,n)，則吉布斯的概率分布可定義為：

(5)

式中：Zλ是一個(gè)歸一化常數(shù)可確保qλ(x)和1，而是分配給特征的權(quán)重向量。在qλ(x)的估計(jì)中，模型試圖利用正則化I2找到最接近約束條件下的分布，以避免過(guò)度擬合。因此，maxEnt模型的目的是最大限度地處理對(duì)數(shù)似然。如果研究區(qū)內(nèi)事件出現(xiàn)m次，則對(duì)數(shù)似然與正則化之間的差異應(yīng)為最大化，表示為:

(6)

式中：βj是jth特性fj的正則化參數(shù)。最大熵模型發(fā)現(xiàn)吉布斯分布不僅符合賦存數(shù)據(jù)，而且具有較好的推廣意義。

2.2.2 模型精確性驗(yàn)證 模型模擬的精度驗(yàn)證是保證預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度的必要步驟。一般預(yù)測(cè)模型通常會(huì)產(chǎn)生兩類誤差：一是過(guò)低估算，將實(shí)際有滑坡發(fā)生的區(qū)域預(yù)測(cè)為低敏感區(qū)，為假陰性；二是過(guò)高估算，將實(shí)際不發(fā)生滑坡的區(qū)域預(yù)測(cè)為高敏感區(qū)，為假陽(yáng)性，這兩類誤差都與閾值有關(guān)。受試者工作特征曲線下的面積(ROC-AUC)分析法是目前學(xué)者們認(rèn)可度較高的模型診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)。該分析方法以靈敏度(sensitivity，也稱作真陽(yáng)性，1-遺漏率)為縱坐標(biāo)，以特異度(specificity，也稱作假陽(yáng)性)為橫坐標(biāo)，繪制而成的曲線稱之為ROC曲線。通常AUC-ROC值越大，表示指標(biāo)因子與預(yù)測(cè)模型結(jié)果之間相關(guān)性越大，預(yù)測(cè)效果也就越好，其能很好地說(shuō)明模型模擬的準(zhǔn)確性。其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為：當(dāng)AUC-ROC的值為0.5～0.6時(shí)預(yù)測(cè)效果失敗(fail)，值在0.6～0.7預(yù)測(cè)效果較差(poor)，0.7～0.8預(yù)測(cè)效果一般(moderate)，0.8～0.9預(yù)測(cè)效果較好(good)，0.9～1.0預(yù)測(cè)效果非常好(Excellent)[17]。

2.2.3 環(huán)境變量重要性評(píng)價(jià) 利用刀切法(Jacknife)對(duì)模型的因子貢獻(xiàn)進(jìn)行了估計(jì)。在這種方法中，每個(gè)環(huán)境變量都被有意排除在外，并且使用剩余的因素構(gòu)建了一個(gè)模型。然后將使用所有環(huán)境變量創(chuàng)建的模型與使用依次排除一個(gè)變量構(gòu)建的模型的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行比較。因此，可以審查排除的環(huán)境變量貢獻(xiàn)值。還利用響應(yīng)曲線推導(dǎo)了各因果因子與預(yù)測(cè)模型之間的關(guān)系。

3 結(jié)果與分析

3.1 預(yù)測(cè)結(jié)果檢驗(yàn)

研究所用的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本生成的ROC曲線如圖2所示，模型運(yùn)算結(jié)果表明訓(xùn)練樣本下的ROC-AUC值達(dá)0.895，驗(yàn)證樣本下的ROC-AUC值達(dá)0.739，顯然兩者值均大于0.7，遠(yuǎn)大于隨機(jī)測(cè)試的ROC曲線下面積值(ROC-AUC=0.5)，且ROC-AUC標(biāo)準(zhǔn)差為0.047，非正規(guī)訓(xùn)練增益為1.201 5，未經(jīng)規(guī)范的測(cè)試增益為0.319。根據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)，此模型在滑坡易發(fā)性中的預(yù)測(cè)精度達(dá)到優(yōu)秀水平，表明模型模擬效果具有很高的可信度和準(zhǔn)確度，可用于滑坡易發(fā)性預(yù)測(cè)。

圖2 模型精度檢驗(yàn)ROC曲線

3.2 環(huán)境變量因子對(duì)模型的貢獻(xiàn)度

本研究采用Jackknife檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?5個(gè)環(huán)境變量對(duì)模型預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)程度表明(表1)，所有環(huán)境變量的貢獻(xiàn)率都大于0，貢獻(xiàn)率大于1%的因子9個(gè)，排名前7的環(huán)境因子依次是距斷層距離(26.80%)、多年平均降雨量(17.33%)、距道路距離(16.42%)、土地利用(14.91%)、居民點(diǎn)密度(4.80%)、坡向(4.67%)和巖性(4.5%)，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了89%，這7個(gè)因子對(duì)滑坡分布具有重要影響，其次是距水系距離、地表粗糙度、海拔、NDVI、坡度和TWI，平面和剖面曲率的影響最小。

3.3 環(huán)境變量對(duì)maxEnt模型預(yù)測(cè)結(jié)果的影響

圖3為15個(gè)環(huán)境變量響應(yīng)曲線，各環(huán)境因子的易發(fā)性分析表明，滑坡易發(fā)性在1 500～2 500 m出現(xiàn)峰值，在2 200 m時(shí)達(dá)到最大，之后隨海拔的增加而減小，這與當(dāng)?shù)鼐用窬幼〉暮０畏秶嗤?，另外居民點(diǎn)密度顯示人類活動(dòng)對(duì)滑坡的影響巨大。對(duì)坡度、地表粗糙度和坡向進(jìn)行易發(fā)性分析發(fā)現(xiàn)隨著坡度的增加，靈敏度值越大，表明滑坡發(fā)生的可能性和坡度呈正比，在坡度較大的地段，土壤與巖石之間十分不牢固，梯田灌水后將增大下滑動(dòng)力，促使滑坡發(fā)生。坡向統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)坡向?yàn)闁|北、西北、東坡時(shí)對(duì)滑坡災(zāi)害的影響最大，而北坡影響最小。從曲率值看，滑坡的發(fā)生可能性隨著平面、剖面曲率值的增加而減少，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。地形粗糙度來(lái)看值為1.0時(shí)對(duì)滑坡的影響最大。

表1 環(huán)境變量的貢獻(xiàn)率及對(duì)應(yīng)環(huán)境變量的ROC-AUC值

從TWI來(lái)看，滑坡在值0～5呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，值為5時(shí)達(dá)到峰值，表明此時(shí)對(duì)滑坡影響最大。居民點(diǎn)密度越大，表明越容易發(fā)生滑坡。從距離因子上看，距離道路越近時(shí)滑坡易發(fā)性越高，特別是在0～500 m影響最大。距水系0～300 m也表現(xiàn)出一定的距離效應(yīng)，但當(dāng)距離大于300 m后滑坡影響逐漸減少。當(dāng)斷層距離在4 000～6 000 m時(shí)對(duì)滑坡的影響最大。從巖性的不同類別上看，片麻巖與角閃斜長(zhǎng)片麻巖對(duì)滑坡的影響最大，這類巖石在水作用下極易風(fēng)化、崩解，形成粘性的紅壤、黃壤等，這類土壤土質(zhì)緊密，遇水泥濘，粘性很強(qiáng)，但透水性差，雨水不容易下滲，常導(dǎo)致滑坡產(chǎn)生。NDVI在-0.05～0.22時(shí)滑坡隨植被指數(shù)的增加呈現(xiàn)緩慢的增加趨勢(shì)，而大于0.22時(shí)又隨植被指數(shù)的增加而減少，直至為0表現(xiàn)為幾乎無(wú)影響的狀態(tài)。從土地利用類型上看，林地對(duì)于滑坡易發(fā)性影響較大，水田影響相對(duì)較小，一定程度上梯田確實(shí)減緩了地表徑流速度，減小了水土流失量，但其分布于山腰居多，其山體的坡度普遍較陡，會(huì)造成田埂垮塌，從而引起滑坡的發(fā)生。從AMR上看，滑坡隨降雨量的先增加影響也在增加，在920 mm時(shí)出現(xiàn)峰值，后較為平穩(wěn)，小于820 mm時(shí)影響較小，長(zhǎng)時(shí)間降雨會(huì)導(dǎo)致水壓力過(guò)大，將有增大滑坡災(zāi)害發(fā)生的可能性。據(jù)調(diào)查，研究區(qū)內(nèi)近80%的滑坡發(fā)生在雨季，降雨成為誘發(fā)滑坡的主要因子。

3.4 滑坡易發(fā)性分區(qū)

模型預(yù)測(cè)結(jié)果值越大，滑坡發(fā)生的可能性越大。根據(jù)正態(tài)分布理論與專家經(jīng)驗(yàn)法，將研究區(qū)模擬的滑坡易發(fā)性結(jié)果劃分為5個(gè)等級(jí)：極低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)。maxEnt模型模擬的滑坡易發(fā)性指數(shù)值為0～1，其分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為：極低(0～0.13)、低(0.14～0.31)、中(0.32～0.51)、高(0.52～0.73)和極高(0.73～1)。

統(tǒng)計(jì)顯示(附圖7，圖4)極低易發(fā)區(qū)占比最高，達(dá)到37.24%，低易發(fā)區(qū)占23.21%，其他中、高和極高易發(fā)區(qū)分別占17.78%，12.79%，8.96%。易發(fā)性區(qū)劃圖空間差異明顯，極高和高易發(fā)區(qū)的占比不大。實(shí)際存在滑坡點(diǎn)在易發(fā)區(qū)類別上看，高和極高易發(fā)區(qū)的實(shí)際占比分別為27.92%，54.05%，極高和高敏感區(qū)主要分布核心區(qū)中部道路兩旁，即人類居住集中區(qū)域，以中部偏東地區(qū)最為嚴(yán)重。據(jù)調(diào)查，中東部的道路是在哈尼梯田申遺后期修筑的，修建道路，致使邊坡失穩(wěn)，加大了邊坡發(fā)生滑坡的可能性。研究區(qū)西南部也有零散分布，集中于距斷裂較近處，該區(qū)由于受哀牢山的大斷裂強(qiáng)烈影響，斷裂帶沿線巖體破碎，巖層節(jié)理裂隙發(fā)育，進(jìn)而造成滑坡呈條帶狀的格局。

此外，研究還利用滑坡密度指標(biāo)對(duì)滑坡易發(fā)性分區(qū)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，它是通過(guò)滑坡點(diǎn)占比與各易發(fā)性等級(jí)占比相除計(jì)算得出，前人研究顯示滑坡易發(fā)性等級(jí)越高滑坡密度越大，說(shuō)明模型越可靠[22]。因此，根據(jù)統(tǒng)計(jì)得到滑坡易發(fā)性分區(qū)下對(duì)應(yīng)的5個(gè)滑坡密度值，可以發(fā)現(xiàn)滑坡密度隨著滑坡易發(fā)性的等級(jí)的升高而增加，且對(duì)應(yīng)易發(fā)性區(qū)域值分別為0.1，0.27，0.46，2.18，6.03，符合以上事實(shí)，這再次證明在滑坡數(shù)據(jù)量較少的情況下，maxEnt模型模擬結(jié)果仍可信。

圖3 環(huán)境變量的響應(yīng)曲線

圖4 基于自然斷點(diǎn)法模型的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)區(qū)劃

4 討 論

目前，滑坡易發(fā)性的研究已涌進(jìn)了大量的評(píng)估方法。受調(diào)查程度、地區(qū)條件、使用者水平等的影響，不同地區(qū)方法不同時(shí)，預(yù)測(cè)效果不同；同一地區(qū)方法不同，預(yù)測(cè)性能也有所差別，學(xué)術(shù)界針對(duì)不同的模型對(duì)其方法進(jìn)行了大量的比較分析并確定最佳模型，但在模型精度上并沒(méi)有達(dá)成一致意見(jiàn)。這些模型不僅僅運(yùn)用在地質(zhì)災(zāi)害的評(píng)估中，大多也被運(yùn)用到生物物種的生境適宜性分析、潛在礦物分布、地面沉降測(cè)繪及醫(yī)學(xué)傳染病等研究，注重不同學(xué)科模型及方法的交叉及多重使用，特別是物種分布模型與滑坡易發(fā)性研究的原理研究類似，都是利用已知的事物來(lái)模擬未來(lái)事物的分布。因此，研究引用了生態(tài)位模型最為常用的maxEnt模型，它也稱為人工挖掘模型來(lái)評(píng)價(jià)哈尼梯田區(qū)滑坡易發(fā)性。

該模型與滑坡易發(fā)性相關(guān)的研究國(guó)內(nèi)幾乎沒(méi)有，國(guó)際上較為少見(jiàn)。最早將maxEnt模型引入此研究是2013年，F(xiàn)elicísimo等[18]選擇了20個(gè)環(huán)境變量和1 102個(gè)滑坡點(diǎn)將多變量回歸模型、多元自適應(yīng)回歸、分類回歸樹和maxEnt模型運(yùn)用在西班牙吉普祖科亞省德巴河谷，結(jié)果顯示maxEnt模型模擬精度高于其他模型。Kornejady等[19]運(yùn)用maxEnt模型模擬不同樣點(diǎn)情景下的滑坡易發(fā)性，結(jié)果表明馬氏距離樣點(diǎn)方案下模擬結(jié)果精度達(dá)0.906，高于隨機(jī)情景下模擬精度。以及Jiao等[23]將其與常用的信息量模型進(jìn)行對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)maxEnt模型的精度達(dá)到了優(yōu)秀水平。相較于前人研究而言，本研究運(yùn)用maxEnt模型的模擬精度相差不大，ROC-AUC值達(dá)到0.895，模擬效果較好，研究結(jié)果可信。研究再次證明了maxEnt模型具有較高的預(yù)測(cè)精度這一說(shuō)法。

同時(shí)，在影響因子的選擇上看，本文不僅考慮了氣候條件對(duì)滑坡的影響，該研究還將人類活動(dòng)因子作為當(dāng)前和未來(lái)發(fā)生滑坡的重要驅(qū)動(dòng)因素，從而增加了關(guān)于氣候與人為干擾的討論。前人滑坡易發(fā)性研究中常見(jiàn)的變量有地形、距離、巖性、土地利用等因子，對(duì)居民點(diǎn)密度這個(gè)變量考慮較少，但此類變量在本研究的貢獻(xiàn)程度為4.8%，影響程度較大(表1)，是哈尼梯田遺產(chǎn)核心區(qū)滑坡災(zāi)害產(chǎn)生的主要控制因子，缺少此因子時(shí)模擬結(jié)果精度ROC-AUC為0.69，較坡向、地表粗糙度、平面和剖面曲率、距水系距離、坡度、NDVI和TWI高。因此，在人類活動(dòng)強(qiáng)度較高的區(qū)域應(yīng)當(dāng)充分考慮居民點(diǎn)對(duì)滑坡災(zāi)害的影響。此外，研究區(qū)內(nèi)AMR單個(gè)因子的影響程度最大(表1)，降雨成為該區(qū)滑坡發(fā)生的一個(gè)主要因子。有研究表明受區(qū)域持續(xù)強(qiáng)降雨的影響，滑坡等地質(zhì)災(zāi)害產(chǎn)生的概率將會(huì)提高，因此，在未來(lái)的研究過(guò)程中，結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，充分利用遙感高分辨數(shù)據(jù)及ArcGIS等技術(shù)手段，多時(shí)段、多時(shí)間序列的觀測(cè)區(qū)域的環(huán)境，將自然和人類活動(dòng)等因子考慮到研究領(lǐng)域中，以便更加精確地預(yù)測(cè)滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。本研究存在一些不足之處，如使用的滑坡數(shù)據(jù)點(diǎn)通過(guò)高分辨率的Google遙感影像目視解譯的，可能存在一定的遺漏，難免會(huì)對(duì)模擬結(jié)果產(chǎn)生一定的誤差，但整體上模擬的結(jié)果與實(shí)際存在的數(shù)據(jù)大致相符，因此模型預(yù)測(cè)結(jié)果本身具有一定的參考價(jià)值，得到的結(jié)果更能體現(xiàn)由人為活動(dòng)貢獻(xiàn)較強(qiáng)的情況下滑坡發(fā)生的概率，所以本研究既具有學(xué)科意義，也對(duì)哈尼梯田遺產(chǎn)核心區(qū)的土地利用規(guī)劃及災(zāi)害防治及減災(zāi)有一定的指導(dǎo)作用。

5 結(jié) 論

(1) 以哈尼梯田世界遺產(chǎn)地為研究對(duì)象，選取海拔等15個(gè)因子建立滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)體系?；贕IS和maxEnt模型進(jìn)行區(qū)域滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)，所得結(jié)果與實(shí)際滑坡分布情況較為一致，ROC-AUC值達(dá)到了0.895，表明模型模擬效果具有很高的可信度，在滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)中適用。且通過(guò)滑坡密度可以看出模型具有較強(qiáng)的準(zhǔn)確度。

(2) 根據(jù)Jackknife方法對(duì)模型預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)程度表明距斷層距離、多年平均降雨量、距道路距離和居民點(diǎn)密度是影響遺產(chǎn)地滑坡發(fā)育的主要影響因子。環(huán)境響應(yīng)曲線也揭示了各變量的等級(jí)狀態(tài)下滑坡分布的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，對(duì)分類及連續(xù)型變量具有很好的適用性。

(3) 使用正態(tài)分布理論與專家經(jīng)驗(yàn)法將滑坡易發(fā)性分成5類，滑坡極高和高易發(fā)區(qū)主要分布核心區(qū)中部道路兩旁，即人類居住較為集中區(qū)域，中部偏東最為嚴(yán)重。而研究區(qū)內(nèi)西南部集中分布于距斷裂較近處，呈條帶狀分布格局的特點(diǎn)。