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    鶴峰縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價

    2022-06-29 06:57:30段先鋒毛啟曦劉萬亮龔志愚
    資源環(huán)境與工程 2022年3期
    關(guān)鍵詞:評價模型研究

    段先鋒, 毛啟曦, 劉萬亮, 龔志愚

    (湖北省地質(zhì)調(diào)查院,湖北 武漢 430034)

    鶴峰縣位于湖北省西部中低山地區(qū),由于特殊的自然地理環(huán)境和地質(zhì)構(gòu)造背景,加之人類工程活動的影響,導(dǎo)致該地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),特別是近幾年強降雨增多,地質(zhì)災(zāi)害在雨后更為強烈,頻繁的地質(zhì)災(zāi)害嚴(yán)重威脅當(dāng)?shù)鼐用裆敭a(chǎn)安全,也制約了城鄉(xiāng)建設(shè)及社會經(jīng)濟的持續(xù)健康發(fā)展[1]。該區(qū)前期開展過地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查核查以及易發(fā)性評價工作[2-3],但未能客觀完整的對地質(zhì)災(zāi)害的影響因素做出分析,對地質(zhì)災(zāi)害的研究也主要考慮的是其自然屬性,預(yù)測評價也多從地質(zhì)災(zāi)害本身的內(nèi)外影響因素入手,對地質(zhì)環(huán)境條件的調(diào)查重視不夠,尤其是對因人類經(jīng)濟工程活動所誘發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害的研究不夠,在諸多不利因素影響下,地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)展趨勢預(yù)測評價較為欠缺。

    地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性是指某一地區(qū)過去和未來發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的概率[4],即探索在某一區(qū)域中給定時間段內(nèi),在諸如地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、巖土類型、植被以及人類工程活動等影響因素下,發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性。根據(jù)地質(zhì)環(huán)境條件和地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征與分布規(guī)律,可將地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)分為極高易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)和低易發(fā)區(qū)[5-6]。

    地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價始于上世紀(jì)70年代,其評價方法較多,歸納起來主要包括統(tǒng)計分析法[7]、邏輯回歸法[8-9]、層次分析法[10-11]、遞進分析法[12]、權(quán)重指標(biāo)法[13-15]、信息量模型法[1,6,16-17]和其他方法[18-21],每種方法都具有各自的特點及適用性。研究區(qū)前期已經(jīng)用定性與半定量相結(jié)合的易發(fā)程度指數(shù)法做過易發(fā)性評價工作[2-3],其研究精度已經(jīng)不能滿足當(dāng)前需要,而信息量模型法是一種定量分析方法,物理意義明確、操作簡單,能將主觀和客觀相結(jié)合。為了提高易發(fā)性分區(qū)評價準(zhǔn)確性和精度,在分析各因素對研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育程度影響的基礎(chǔ)上,選取適當(dāng)?shù)脑u價因子,構(gòu)建信息量模型進行評價。

    依據(jù)鶴峰縣地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險調(diào)查最新數(shù)據(jù),對區(qū)內(nèi)地質(zhì)環(huán)境條件和地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征與分布規(guī)律進行分析研究,利用ArcGIS軟件平臺,進行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價,為研究區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃及防災(zāi)減災(zāi)預(yù)警工作提供科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    鶴峰縣地處鄂西褶皺山地,地跨東經(jīng)109°45′~109°38′,北緯29°38′~30°14′。東西長85 km,南北寬約67 km,面積2 868 km2。山脈走向與褶皺構(gòu)造線方向基本一致,全縣地勢東南低、西北高,平均海拔高程1 147 m[22],最高點為燕子坪北側(cè)的牛池峰,海拔高程2 095.6 m;最低點為東南部鐵爐鄉(xiāng)的江口谷地,海拔高程194.6 m。由北西向東南逕流的溇水河是境內(nèi)侵蝕基準(zhǔn)面。區(qū)內(nèi)多年平均降雨量超過1 800 mm,春、夏雨季為地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)期。

    區(qū)內(nèi)出露地層較全,除侏羅系、白堊系外,中元古界冷家溪群—新生界第四系均有出露,其中寒武系、三疊系分布最廣,第四系主要分布在河谷兩岸、巖溶谷地。巖性上以碳酸鹽巖分布面積最廣,占全縣總面積的60%以上。區(qū)域構(gòu)造上屬湘鄂西拗陷,構(gòu)造類型以NNE-NEE向褶皺和斷裂為主(圖1)。

    圖1 研究區(qū)構(gòu)造綱要圖Fig.1 Structural outline map of the study area

    2 地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育現(xiàn)狀

    研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害主要類型為滑坡和崩塌,其中滑坡367處、崩塌29處,而地面塌陷和泥石流甚少。

    地質(zhì)災(zāi)害空間上主要分布在地質(zhì)構(gòu)造活躍及河流沖刷侵蝕作用強烈、地形地貌特征不利的溝谷地區(qū);構(gòu)造上主要分布在鄔陽鄉(xiāng)—下坪鄉(xiāng)—中營鎮(zhèn)、容美鎮(zhèn)—太平鎮(zhèn)、燕子鎮(zhèn)與五里鄉(xiāng)分界線、走馬鎮(zhèn)、鐵爐鄉(xiāng)5條NE走向的線性區(qū)域內(nèi),與研究區(qū)構(gòu)造走向基本一致(圖2);時間上多發(fā)育于3—8月份的春夏雨季。此外區(qū)內(nèi)人類經(jīng)濟工程活動較強區(qū)域,特別是切坡建房修路會降低斜坡的整體穩(wěn)定性,易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。

    圖2 研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害點分布圖Fig.2 Distribution map of geological hazards points in study area

    地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育總體特征是規(guī)模較小,但多分布在重要線性工程兩側(cè)及人類聚居區(qū)附近,危險性和危害性較大等。

    3 信息量模型法

    3.1 信息量模型原理

    信息量模型法是一種定量分析方法[6-7],評價過程中可較好地反映致災(zāi)因子和地質(zhì)災(zāi)害的關(guān)聯(lián)性[15]。通過模型評價,能夠直觀地反映出研究區(qū)內(nèi)各致災(zāi)因子對于形成地質(zhì)災(zāi)害的敏感度和貢獻率[4]。

    信息預(yù)測學(xué)認(rèn)為,地質(zhì)災(zāi)害的產(chǎn)生與否與其所獲取信息的數(shù)量和質(zhì)量有關(guān),可用信息量來衡量[23-24],即單元所獲取的總信息量值越大,地質(zhì)災(zāi)害越易發(fā)生,且不同的致災(zāi)因子對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生提供的信息量也是不同的。其模型建立過程如下:

    首先,計算單因素(指標(biāo))xi提供給地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生(A)的信息量I(xi,A):

    (1)

    式中:P(xi/A)為地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生條件下xi出現(xiàn)的概率;P(xi)為研究區(qū)指標(biāo)xi出現(xiàn)的概率。

    式(1)是理論模型,在具體運算時往往用樣本頻率計算,即:

    (2)

    式中:S為預(yù)測區(qū)總單元數(shù);N為預(yù)測區(qū)已知發(fā)生地災(zāi)的單元數(shù);Si為含有xi的單元個數(shù);Ni為含有指標(biāo)xi,并且已經(jīng)發(fā)生了地災(zāi)的單元個數(shù)。

    計算某一單元在P種因素組合情況下提供的信息量,即:

    (3)

    式中:xi代表評價單元內(nèi)所取的因子等級;I(xi,A)為因子xi對地質(zhì)災(zāi)害所貢獻的信息量;Si為研究區(qū)內(nèi)含有因子xi的面積;S為研究區(qū)面積;Ni為發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域中含有因子xi的數(shù)量;N為研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害總數(shù);I為評價單元中的綜合信息量[23-24]。

    該模型理論簡單、客觀、實用,在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價中效果較好,因此很適合在中小比例尺地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價中應(yīng)用。

    3.2 ArcGIS分析計算

    由于地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價因子多基于DEM數(shù)據(jù)和Landsat8數(shù)據(jù),因此采用柵格單元作為地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評價的評價單元,為便于計算,研究區(qū)的柵格大小取30 m×30 m。

    地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生受多個致災(zāi)因子的影響,且不同致災(zāi)因子對地質(zhì)災(zāi)害的影響程度也有差異,將收集到的各個致災(zāi)因子信息單獨作一個圖層,然后將評價因子圖層分別與地質(zhì)災(zāi)害分布圖在ArcGIS軟件中作空間疊加分析計算,得到地質(zhì)災(zāi)害在各個不同致災(zāi)因子中的信息量值;利用ArcGIS柵格計算功能完成地質(zhì)災(zāi)害綜合信息量值,生成以信息量大小為衡量標(biāo)準(zhǔn)的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度分區(qū)圖。信息量值越高,說明致災(zāi)因子對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的影響程度越高,發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性越高。

    4 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價

    4.1 評價因子的選取與分級

    根據(jù)研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險調(diào)查,在分析各因素對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征與分布規(guī)律影響的基礎(chǔ)上,將高程、坡度、工程地質(zhì)巖組、斜坡結(jié)構(gòu)、距斷層的距離、植被覆蓋度、距水系的距離、距道路的距離等8個主要致災(zāi)因素劃分為38個要素區(qū)間,進行信息量值計算,以揭示不同要素區(qū)間對地質(zhì)災(zāi)害影響的強弱程度。

    (1) 高程。根據(jù)海拔情況,通過自然間斷點分級法對海拔高度進行分級,并作適當(dāng)調(diào)整,將研究區(qū)高程劃分為五類:①<700 m;②700~1 000 m;③1 000~1 300 m;④1 300~1 600 m;⑤>1 600 m(圖3-a)。

    通過高程信息量模型計算結(jié)果表(表1),高程>1 000 m 時地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率較低,而高程<1 000 m時地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性較高。

    表1 高程信息量模型計算結(jié)果表Table 1 Calculation results table of elevation information model

    (2) 坡度。坡度直接影響斜坡表面殘坡積物的厚度、物質(zhì)的穩(wěn)定性和水動力條件,從而影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的強度和規(guī)模[15]。

    坡度使用DEM數(shù)據(jù)計算生成。利用ArcGIS軟件中的坡度計算提取地形坡度,結(jié)合研究區(qū)地形坡度的實際情況,分為五個級別:①0°~10°;②10°~20°;③20°~30°;④30°~40°;⑤>40°,分別研究不同坡度級別下地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育情況,見圖3-b。

    通過坡度信息量模型計算結(jié)果表(表2),可見坡度在10°~30°時,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性較高,而坡度在0°~10°、30°~40°和>40°時,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率較低。

    表2 坡度信息量模型計算結(jié)果表Table 2 Calculation results table of slope information model

    (3) 工程地質(zhì)巖組。根據(jù)研究區(qū)巖石的地層巖性、巖體結(jié)構(gòu)、物理力學(xué)性質(zhì)及工程地質(zhì)特征,將其巖土體工程地質(zhì)類型分為四類:①堅硬石英砂巖巖組;②堅硬灰?guī)r—白云巖巖組;③堅硬—半堅硬白云巖—砂巖—頁巖巖組;④半堅硬—軟弱粉砂巖—泥巖巖組(圖3-c)。

    通過工程地質(zhì)巖組信息量統(tǒng)計表(表3),可見堅硬石英砂巖巖組,堅硬—半堅硬白云巖—砂巖—頁巖巖組和半堅硬—軟弱粉砂巖—泥巖巖組中信息量值較大,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性較高。

    表3 工程地質(zhì)巖組信息量統(tǒng)計表Table 3 Statistics of information of engineering rock group

    (4) 斜坡結(jié)構(gòu)。斜坡結(jié)構(gòu)決定了滑坡的空間形態(tài),對滑坡的發(fā)育強度也起到一定程度的控制性作用。將研究區(qū)的斜坡結(jié)構(gòu)分為五類:①順向坡(0°~30°);②斜順坡(30°~60°);③橫向坡(60°~120°);④斜逆坡(120°~150°);⑤逆向坡(150°~180°)(圖3-d)。

    通過斜坡結(jié)構(gòu)信息量模型計算結(jié)果表(表4),可見順向坡與逆向坡發(fā)生滑坡地質(zhì)災(zāi)害的可能性較高,在橫向坡和斜逆坡發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性較低。

    表4 斜坡結(jié)構(gòu)信息量模型計算結(jié)果表Table 4 Calculation results table of slope structure information model

    (5) 距斷層的距離。地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育一般都與斷裂構(gòu)造密切相關(guān),斷裂帶附近由于巖石較為破碎,有利于地質(zhì)災(zāi)害形成和發(fā)育的構(gòu)造條件[25]。將研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害點距斷層的距離分為五個等級:①0~200 m;②200~500 m;③500~800 m;④800~1 200 m;⑤>1 200 m(圖3-e)。

    通過地災(zāi)點距斷層的距離信息量統(tǒng)計表(表5),可知在距離斷層800 m以內(nèi)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性較高,800 m以上發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性則較低。

    表5 距斷層的距離信息量統(tǒng)計表Table 5 Statistics of distance from fracture classification level information

    (6) 植被覆蓋度。植被的作用主要是減少水土流失,保護斜坡的穩(wěn)定性。一般情況下,植被越發(fā)育,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育程度越低,但對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育程度起不到?jīng)Q定性作用[24]。因此,研究區(qū)的植被覆蓋度信息僅能在一定程度上反映該區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育情況。

    將研究區(qū)植被覆蓋度分為四類:①水體;②中低植被覆蓋區(qū);③較高植被覆蓋區(qū);④高植被覆蓋區(qū)(圖3-f),可知該區(qū)絕大部分地區(qū)屬于較高、高植被覆蓋區(qū)。

    通過植被覆蓋度信息量模型計算結(jié)果表(表6),可見植被覆蓋度越高,其信息量值越低,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率也越低。

    表6 植被覆蓋度信息量模型計算結(jié)果表Table 6 Calculation results table of vegetation coverage classification level information model

    (7) 距水系的距離。研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育具有沿溝谷兩側(cè)分布的特征,根據(jù)距河流遠(yuǎn)近關(guān)系,結(jié)合信息量模型法多次計算,將地災(zāi)點距水系的距離分為五個等級:①0~200 m;②200~400 m;③400~600 m;④600~800 m;⑤>800 m(圖3-g)。

    通過距水系的距離信息量模型計算結(jié)果表(表7),可見災(zāi)害點距水系的距離越近,信息量值越大,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率越高。

    表7 距水系的距離信息量模型計算結(jié)果表Table 7 Calculation results table of distance from water system classification level information model

    (8) 距道路的距離。公路開挖邊坡導(dǎo)致部分地段斜坡坡度過陡,未做防護措施或切坡、護坡不規(guī)范時,易形成崩塌地質(zhì)災(zāi)害[23]。對研究區(qū)內(nèi)道路網(wǎng)絡(luò)進行分析,并根據(jù)災(zāi)害點距道路的距離分為五個等級:①0~100 m;②100~200 m;③200~300 m;④300~400 m;⑤>400 m(圖3-h)。

    圖3 致災(zāi)因子分級圖Fig.3 Classification map of disaster-causing factors

    通過距道路的距離信息量模型計算結(jié)果表(表8),可見災(zāi)害點距道路的距離越近,信息量值越大,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率越高,道路切坡對區(qū)域內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的影響非常大。

    表8 距道路的距離信息量模型計算結(jié)果表Table 8 Calculation results table of distance from the road classification level information model

    通過比對各類地質(zhì)災(zāi)害信息量模型計算結(jié)果,不難發(fā)現(xiàn)不同致災(zāi)因子對于地質(zhì)災(zāi)害致災(zāi)效果有明顯區(qū)別,在高程<1 000 m,坡度10°~30°,堅硬石英砂巖巖組、堅硬—半堅硬白云巖—砂巖—頁巖巖組和半堅硬—軟弱粉砂巖—泥巖巖組,順向坡和逆向坡,距斷層的距離<800 m,中低植被覆蓋區(qū),距水系距離<200 m,距道路距離<100 m各致災(zāi)因子中的信息量值最大,地質(zhì)災(zāi)害更為發(fā)育;且在其中高程<1 000 m,中低植被覆蓋區(qū),距水系的距離<200 m,距道路的距離<100 m條件下最為易發(fā)。

    4.2 易發(fā)性分區(qū)評價

    將各個評價因子圖層按信息量值進行柵格計算,將量化后的每個柵格單元在ArcGIS平臺上進行各種空間信息疊加,得到每個柵格單元的總信息量值。研究區(qū)總信息量值范圍為[-0.53,0.59],代表區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性指數(shù)。利用ArcGIS軟件中的自然斷點法將地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)分為四類:低易發(fā)區(qū)(<-0.24)、中易發(fā)區(qū)(-0.24~0.04)、高易發(fā)區(qū)(0.04~0.19)、極高易發(fā)區(qū)(>0.19),得到研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)圖(圖4),地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)統(tǒng)計結(jié)果見表9。

    圖4 研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)圖Fig.4 Zoning map of geological hazard susceptibility in the study area

    表9 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)統(tǒng)計表Table 9 Statistics of geological hazard susceptibility zones

    由圖4和表9可知,地質(zhì)災(zāi)害極高易發(fā)區(qū)分布于地質(zhì)構(gòu)造活躍及河流沖刷侵蝕作用強烈、地形地貌特征不利的溝谷地區(qū),面積僅占研究區(qū)總面積的7.35%,卻發(fā)育有47.47%的地質(zhì)災(zāi)害;地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)分布于極高易發(fā)區(qū)的周緣,該區(qū)面積占研究區(qū)總面積的23.49%,發(fā)育有38.89%的地質(zhì)災(zāi)害;低易發(fā)區(qū)面積占研究區(qū)總面積的19.38%,僅發(fā)育有0.51%的地質(zhì)災(zāi)害;中易發(fā)區(qū)分布于低易發(fā)區(qū)的四周,面積占研究區(qū)總面積的49.78%,發(fā)育有13.13%的地質(zhì)災(zāi)害。

    綜合以上,研究區(qū)主要為山區(qū),植被覆蓋度高,且無河流沖蝕,人類工程活動較弱,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率較低,為地質(zhì)災(zāi)害中低易發(fā)區(qū)。

    總體上,從低易發(fā)區(qū)到極高易發(fā)區(qū)分布面積占全區(qū)總面積的比例數(shù)量合理,易發(fā)性等級由低到高,其地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育數(shù)量的比例越來越大,高易發(fā)區(qū)與極高易發(fā)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害點總占比為86.36%。

    4.3 精度檢驗

    地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價結(jié)果是否準(zhǔn)確直接關(guān)系到模型的可靠性[26],因此對易發(fā)性評級結(jié)果進行精度檢驗十分必要。ROC曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)即受試者工作特征曲線,是地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價精度驗證的常用方法[23]。由于ROC曲線直觀、簡單,可準(zhǔn)確地反映出易發(fā)性和所用分析方法特異性之間的關(guān)系,試驗準(zhǔn)確性較高,因此在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價中應(yīng)用比較廣泛[26]??v坐標(biāo)為真陽性率(敏感度),橫坐標(biāo)為假陽性率(1-特異度)。AUC(Area Under Curve)表示ROC曲線下的面積,是度量分類模型好壞的一個標(biāo)準(zhǔn),其值介于0~1之間,越接近1,則模型模擬值和樣本值越接近;AUC評價指標(biāo)值越大,則代表模型分類結(jié)果的準(zhǔn)確性越高,即模型精度越高[23]。

    檢驗結(jié)果顯示,本次信息量模型的AUC值為0.850(圖5),表明該信息量模型能較為準(zhǔn)確、客觀地對研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進行評價,模型評價準(zhǔn)確率達85.0%。

    圖5 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價結(jié)果AUC圖Fig.5 AUC diagram of geological hazard susceptibility evaluation results

    5 結(jié)論

    (1) 通過對研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境條件和地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征與分布規(guī)律的分析研究,采用信息量模型法,借助ArcGIS平臺進行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價??陀^地反映出地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)的空間展布特征,地質(zhì)災(zāi)害空間上主要分布在地質(zhì)構(gòu)造活躍及河流沖刷侵蝕作用強烈、地形地貌特征不利的溝谷地區(qū);構(gòu)造上主要分布在鄔陽鄉(xiāng)—下坪鄉(xiāng)—中營鎮(zhèn)、容美鎮(zhèn)—太平鎮(zhèn)、燕子鎮(zhèn)與五里鄉(xiāng)分界線、走馬鎮(zhèn)、鐵爐鄉(xiāng)5條NE走向的線性區(qū)域內(nèi),與研究區(qū)構(gòu)造走向基本一致;時間上多發(fā)育于3—8月份的春夏雨季。為研究區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃及防災(zāi)減災(zāi)預(yù)警工作提供了科學(xué)依據(jù)。

    (2) 結(jié)合研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險調(diào)查最新數(shù)據(jù),選取高程、坡度、斜坡結(jié)構(gòu)、植被覆蓋度、距水系的距離、距道路的距離、距斷層的距離和工程地質(zhì)巖組等8 個致災(zāi)因子,在其中高程<1 000 m,中低植被覆蓋區(qū),距水系的距離<200 m,距道路的距離<100 m條件下最為易發(fā)。

    (3)研究區(qū)極高易發(fā)區(qū)面積僅占區(qū)內(nèi)總面積的7.35%,卻發(fā)育有47.47%的地質(zhì)災(zāi)害;高易發(fā)區(qū)分布于極高易發(fā)區(qū)的周緣,面積占區(qū)內(nèi)總面積的23.49%,發(fā)育有38.89%的地質(zhì)災(zāi)害;中易發(fā)區(qū)面積占區(qū)內(nèi)總面積的49.78%,發(fā)育有13.13%的地質(zhì)災(zāi)害;低易發(fā)區(qū)面積占區(qū)內(nèi)總面積的19.38%,僅發(fā)育有0.51%的地質(zhì)災(zāi)害。

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