中圖分類號(hào):P642.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):2095-2945(2025)21-0085-05
Abstract:Loesslandslidesareatypical geologicaldisasterwidelydistributedaroundtheworld,andtheirsusceptibility evaluationhasalwaysbeearesearchhotspotinthefieldofengineringgeology.Thispapertakes Xifeng District,Qingyang City,GansuProvince,atypicalareaoftheLoessPlateau,astheresearchobject.Usingthecombinationofgeographical informationsystem(GS)andlogisticregresionmodel,multipleinfluencefactorsicludingprecipitation,slope,soiltype,slope aspect,etc.wereselectedtobuildalandslidesusceptibilityevaluationmodel.Throughmulti-factoranalysis,itisfoundthat precipitationandslopearethemainfactorsafectinglandslidesusceptibility.Theareaswithhighlandslidesusceptiblityin easternGansuaremainlyconcentratedinareaswithlargeslope,highprecipitationandthick loesslayers.Thisstudyprovidesa scientific basis for landslide disaster prevention and risk assessment in Longdong region.
Keywords: deep loess; landslide; logistic regression model; susceptibility evaluation; GIS
滑坡是全球范圍內(nèi)常見(jiàn)且嚴(yán)重的地質(zhì)災(zāi)害,尤其在山區(qū)和黃土高原等易滑坡地帶,對(duì)生命財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)成了巨大的威脅。中國(guó)黃土高原地區(qū),尤其是隴東黃土地區(qū),由于其特殊的地質(zhì)和氣候條件,滑坡災(zāi)害瀕發(fā),已嚴(yán)重影響當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隴東地區(qū)作為我國(guó)黃土高原的重要組成部分,其深厚黃土層(厚度普遍超過(guò) 50m 因獨(dú)特的結(jié)構(gòu)特性(垂直節(jié)理發(fā)育、濕陷性強(qiáng))和復(fù)雜的地形地貌,導(dǎo)致區(qū)域滑坡災(zāi)害頻發(fā)。因此,系統(tǒng)研究該地區(qū)的滑坡破壞機(jī)理及其易發(fā)性,對(duì)于制定有效的滑坡防治措施具有重要的理論與實(shí)踐意義。
近年來(lái),滑坡易發(fā)性研究主要集中在滑坡潛在區(qū)域的識(shí)別4危險(xiǎn)因子的分析5-以及災(zāi)害預(yù)測(cè)8-等方面。隨著遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)(GIS)和多因素分析方法的迅速發(fā)展,滑坡易發(fā)性評(píng)估已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展[2-14。許多學(xué)者采用了空間分析方法[15-1邏輯回歸模型[7-18]AHP法[19-20等多種技術(shù)手段,在不同區(qū)域成功地開(kāi)展了滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)。
盡管國(guó)內(nèi)外對(duì)滑坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)已有較多研究,但針對(duì)隴東深厚黃土地區(qū)的研究仍然較少。當(dāng)前的研究多集中在單一因素的作用下進(jìn)行滑坡穩(wěn)定性分析,而忽略了降水、地質(zhì)構(gòu)造、人工開(kāi)挖等多個(gè)因素共同作用下的滑坡穩(wěn)定性問(wèn)題。此外,滑坡的易發(fā)性評(píng)價(jià)常常忽略了局部環(huán)境的復(fù)雜性與變化性。因此,如何結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)和多因素分析方法,提高黃土滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性,仍然是一個(gè)亟待解決的科學(xué)問(wèn)題。本研究旨在通過(guò)對(duì)隴東地區(qū)深厚黃土滑坡的穩(wěn)定性進(jìn)行系統(tǒng)的分析,結(jié)合現(xiàn)代化的評(píng)價(jià)方法,為區(qū)域的滑坡防治提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。
1研究區(qū)概況
隴東地區(qū)作為中國(guó)黃土高原的核心組成部分,其深厚黃土層在極端降雨和人類活動(dòng)(梯田灌溉、油氣開(kāi)采)等疊加作用下,滑坡災(zāi)害呈現(xiàn)高頻次、大規(guī)模、鏈?zhǔn)窖莼奶卣?,造成?yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,凸顯該區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的緊迫性。
1.1地理位置
省市西峰區(qū)位于省東部,是陜甘寧三省交界的幾何中心,處于黃土高原腹地董志塬核心區(qū),其地理位置如圖1所示。本區(qū)第四紀(jì)以來(lái),構(gòu)造以振蕩性上升運(yùn)動(dòng)為主,在流水侵蝕營(yíng)力(尤以溝谷瀕源侵蝕為主導(dǎo))的持續(xù)作用下,塬邊地帶發(fā)生強(qiáng)烈的侵蝕切割作用,導(dǎo)致原始黃土塬發(fā)生系統(tǒng)性破碎化,形成梁、昂、溝等次生黃土地貌形態(tài),地質(zhì)環(huán)境脆弱,四周山脈環(huán)繞,地勢(shì)較為復(fù)雜。
1.2 氣象數(shù)據(jù)
西峰區(qū)地處北緯 35°40′ ,屬典型溫帶大陸性半干旱季風(fēng)氣候,具有光照資源豐沛、水熱時(shí)空異質(zhì)性等特征。該地區(qū)年平均氣溫 10.3±0.4°C ,高溫 35.5qC 左右,低溫達(dá)- -15°C 左右,年溫差高達(dá) 50.5°C ,凸顯大陸性氣候特征。年均降水量為 518.4±38.7mm ,其中7—9月占比62.3% ,單日最大降水量達(dá) 137.6mm ,冬季降水僅占全年2.8% ,如圖2所示。短時(shí)強(qiáng)降水事件發(fā)生頻率較高,小時(shí)最大雨強(qiáng)達(dá) 68.3mm ,其氣象參數(shù)對(duì)黃土滑坡災(zāi)害發(fā)育具有顯著控制作用。
1.3地形地貌數(shù)據(jù)
基于1:50000高精度DEM數(shù)據(jù),采用ArcGIS水文模塊進(jìn)行坡度重分類,結(jié)果如圖3所示,暖色系表征高坡度帶(深色大于 30° ),冷色系對(duì)應(yīng)緩坡區(qū)(淺色小于10° )。圖中顯示西峰區(qū)地形坡度呈現(xiàn)階梯式陡變特征。
1.3.1 緩坡帶 ∠10° )
占比 57.4% ,集中分布于董志塬核心區(qū),是典型黃土塬面殘留區(qū)域;地表形態(tài)平緩,人類耕作占比較高。
1.3.2 過(guò)渡帶( 10°~20° )
占比 22.1% ,主要位于塬-溝過(guò)渡斜坡處。
1.3.3 陡坡帶( 20°~30° )
占比 16.5% ,對(duì)應(yīng)梁昂斜坡與溝谷側(cè)壁,受流水側(cè)蝕與重力崩塌共同作用。
1.3.4 極陡帶( gt;30° )
30°~40° 占比 3.8% 40° 以上零星分布于基巖出露陡崖。坡向分布上,除水平地形所占比例較少外,各種坡向的斜坡分布比較均勻,如圖4所示。
1.4地質(zhì)數(shù)據(jù)
西峰區(qū)受涇河支流切割,形成“塬-梁-昴-溝\"復(fù)合地貌,溝壑密度達(dá) 2.3km/km3 ,最大溝深超過(guò) 80mc 塬面平均海拔 1421m ,地勢(shì)平坦,地表覆蓋馬蘭黃土( (Q3m) !厚度 60~120m ,其下伏下白堊系砂泥巖在溝谷側(cè)壁廣泛出露,該區(qū)出露地層主要為第四系地層,從老到新分布見(jiàn)表1。
1.4.1 黃土梁地貌參數(shù)
黃土梁大部分近東西向延伸,長(zhǎng)度為 3~8km ,頂寬100~450m (平均 257m ),梁坡坡度為 25°~30° 。梁間發(fā)育梳狀水系,主溝切割深度 80~120m? 。梁頂覆蓋離石黃土(Q2) ,其抗剪強(qiáng)度低于馬蘭黃土,易發(fā)生淺層滑坡。
1.4.2 黃土峁地貌參數(shù)
峁體呈橢圓穹隆狀(長(zhǎng)軸 1000~1500m ,短軸 500~ 800m) ,峁坡坡度 18°~25° ,鞍部相對(duì)高差 20~40m? 昴頂殘留午城黃王(厚度小于 10m, ,其下為離石黃土與古土壤交替層,軟弱夾層構(gòu)成旋轉(zhuǎn)滑動(dòng)面。
1.4.3 黃土溝谷地貌參數(shù)
溝谷系統(tǒng)呈“上V下U”復(fù)合剖面,上游段(切割深度 40~80m 溝谷狹窄(寬深比小于0.3),下游段切割深度達(dá) 150~200m ,反映水力侵蝕與重力崩塌的協(xié)同作用。溝谷下切至下白堊系頂面,形成陡坎(坡度大于 45° )。
2 研究方法
研究時(shí)采用邏輯回歸結(jié)合GIS技術(shù)進(jìn)行滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià),邏輯回歸模型能夠揭示各個(gè)因素與滑坡發(fā)生概率的關(guān)系,借助GIS技術(shù),結(jié)合多種地理因子進(jìn)行空間分析,制作滑坡易發(fā)性圖。
2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
2.1.1 收集數(shù)據(jù)
在滑坡分析中,因變量通常采用\"滑坡發(fā)生\"(1)和“滑坡未發(fā)生\"(0)的二元標(biāo)記方法表示事件的發(fā)生與否。將坡度、降水量、坡向和地質(zhì)條件等因素作為自變量,通過(guò)模型輸入到GIS中。
2.1.2 數(shù)據(jù)訓(xùn)練
對(duì)于量綱不同的特征(如坡度、坡向、降雨等),進(jìn)行歸一化(縮放到0~1區(qū)間)處理,確保不同特征對(duì)模型影響的公平性。同時(shí)檢測(cè)并處理異常值,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。收集足夠的滑坡事件數(shù)據(jù),將滑坡事件分為發(fā)生和未發(fā)生,提取這些事件的環(huán)境因子。構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,使用邏輯回歸模型進(jìn)行擬合,找出不同環(huán)境因子與滑坡發(fā)生概率之間的關(guān)系。
2.2 模型建立
邏輯回歸模型如公式(1)所示
式中: P(Y=1) 是滑坡發(fā)生的概率, b0 為截距, b1,b2,… bn 為各個(gè)自變量的回歸系數(shù), X1,X2,…,Xn 為自變量,即坡度、降水量、坡向等。通過(guò)梯度下降法來(lái)估計(jì)回歸系數(shù) b0,b1,b2,…,bn ,表示每個(gè)自變量對(duì)事件發(fā)生概率的影響。
3易發(fā)性評(píng)價(jià)
通過(guò)模型計(jì)算結(jié)果,結(jié)合GIS的空間分析功能,制作西峰區(qū)滑坡易發(fā)性圖,如圖5所示。該圖直觀地呈現(xiàn)了研究區(qū)域內(nèi)不同區(qū)域的滑坡易發(fā)性等級(jí),能夠?yàn)榉罏?zāi)減災(zāi)措施的制定提供重要的決策依據(jù)。
根據(jù)圖5可得,區(qū)內(nèi)山坡高差在 100~500m 之間,坡度為 30°~70° 的斜坡,上部為馬蘭黃土,下部多為砂質(zhì)泥巖或泥巖,此類斜坡是滑坡集中分布的地段。從高易發(fā)區(qū)的坡向來(lái)看正東和正西的坡向所占比例較高,區(qū)內(nèi)溝谷多呈“V\"型,相對(duì)切割深度大,斜坡高、陡,臨空條件好;斜坡中部多呈凸形,坡腳處又無(wú)原生土體支撐。由于區(qū)內(nèi)降水量主要集中在7一9月,決定了區(qū)內(nèi)滑坡發(fā)生時(shí)間上的集中性。同時(shí)滑坡的分布受到降雨量的空間變化,降水量自西南部向東北部逐漸減小,滑坡數(shù)量也在不斷減少。
4結(jié)束語(yǔ)
本研究的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)為隴東地區(qū)的災(zāi)害預(yù)防和減災(zāi)措施的制定提供了科學(xué)支持?;谶壿嫽貧w模型并結(jié)合GIS技術(shù)的空間分析能力,能夠直觀地展示區(qū)域內(nèi)滑坡易發(fā)性等級(jí)的空間分布,為政府和相關(guān)部門(mén)制定防災(zāi)減災(zāi)政策和規(guī)劃提供實(shí)用的參考依據(jù)。
研究發(fā)現(xiàn)高易發(fā)區(qū)集中分布于董志塬邊緣帶,該區(qū)域?yàn)槠露却笥?30° 的塬-溝過(guò)渡地形,黃土層厚度大于80m ;年均暴雨日數(shù)大于等于4d(單日雨量大于 50mm ),其形成與黃土特有的垂直節(jié)理、直立性、易軟化性等有關(guān)。研究成果可推動(dòng)該地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害防控從“被動(dòng)治理向“主動(dòng)防控\"轉(zhuǎn)型,助力“碳中和”自標(biāo)下黃土地質(zhì)安全與綠色城鎮(zhèn)化的協(xié)同發(fā)展。
然而,本研究仍存在一些局限性。首先,影響滑坡的因子眾多,而本研究?jī)H選取了部分因子,未來(lái)可以進(jìn)一步考慮更多影響因子的綜合作用。其次,盡管邏輯回歸模型能夠揭示因素與滑坡發(fā)生的關(guān)系,但其對(duì)于非線性關(guān)系的處理能力有限,未來(lái)可結(jié)合更為復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以提高模型的預(yù)測(cè)精度。此外,氣候變化、土地利用變化等動(dòng)態(tài)因素可能會(huì)對(duì)滑坡易發(fā)性產(chǎn)生影響,未來(lái)研究可以結(jié)合時(shí)間序列數(shù)據(jù),探索滑坡易發(fā)性的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。
總之,基于GIS與邏輯回歸模型的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)方法為區(qū)域性的滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了新的思路,并為未來(lái)更精細(xì)化的滑坡預(yù)測(cè)和防治工作奠定了基礎(chǔ)。
參考文獻(xiàn):
[1]袁爽,許強(qiáng),趙寬耀,等.基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的隴東地區(qū)溝谷分布及演化研究[J].水土保持通報(bào),2020,40(5):172-180.
[2]郭平.基于SBAS-InSAR技術(shù)的稀土礦區(qū)潛在滑坡識(shí)別[D]南昌:江西理工大學(xué),2022.
[3]郭瑞,李素敏,陳婭男,等.基于SBAS-InSAR的礦區(qū)采空區(qū)潛在滑坡綜合識(shí)別方法 [J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2019,21(7):1109-1120.
[4]許強(qiáng),董秀軍,李為樂(lè).基于天-空-地一體化的重大地質(zhì)災(zāi)害隱患早期識(shí)別與監(jiān)測(cè)預(yù)警[J武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2019,44(7):957-966.
[5]李郎平,蘭恒星.滑坡運(yùn)動(dòng)路徑復(fù)雜度研究:綜述與展望[J].地球科學(xué),2022(12):4663-4680.
[6]CHEN L,MA P F,YU C,et al. Landslide susceptibility as-sessmentin multiple urban slope settings with a landslide in-ventory augmented by InSAR techniques[JJEng Geol2023(327):107342.
[7]DONG JH,NIU RQ,LIBQ et al. Potential landslides i-dentification based on temporal and spatial filtering of SBAS-InSAR results[J]. Geomat Nat Haz Risk,2023,14(1):52-75.
[8]朱祖騰,藍(lán)燕金,簡(jiǎn)文彬,等.基于增量型貝葉斯概率統(tǒng)計(jì)的滑坡預(yù)測(cè)模型研究[J].水利與建筑工程學(xué)報(bào),2024,22(6):181-188.
[9]宋宇飛,曹琰波,范文,等.陶虹基于貝葉斯方法的降雨誘發(fā)滑坡概率型預(yù)警模型研究[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2023,42(3):558-574.
[10] BORDONI M,VIVALDI V,LUCCHELLI L,et al. Develop-ment of a data-driven model for spatial and temporal shallowlandslide probability of occurrence at catchment scale [J].Landslides,2021(18):1209-1229.
[11] JUNG H L,HANBEEN K,HYUCK J P,et al.Temporalprediction modeling for rainfall-induced shallow landslidehazards using extreme value distribution [J].Landslides,2021(18):321-338.
[12]ADNANIRM,KHANI,MOAYEDIH,etal.Novel evolutionary-optimized neural network for predicting landslide susceptibility[J].Environ Dev Sustain,2024(26):17687-17719.
[13]ALI N,CHENJ,F(xiàn)U X,etal.Integrating machine learning ensembles for landslide susceptibility mapping in northern Pakistan[J].Remote Sens,2024(16):988.
[14]BIENTX,IQBALM,JAMALA,etal.Integrationofrotation forest and multiboost ensemble methods with forest by penalizing attributes for spatial prediction of landslide susceptible areas [J]. Stoch Environ Res Risk Assess,2023(37): 4641-4660.
[15]何雨楓,丁明濤,段鈺,等.2000—2019年四川省滑坡災(zāi)害時(shí)空分布特征及影響因素分析[J.自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2024,33(6):17-26.
[16林娜,譚力兵,張迪,等.時(shí)序InSAR和LSTM結(jié)合的滑坡形變時(shí)空分析與預(yù)測(cè)方法[J]:地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2024,26(12):2772-2787.
[17]林沛文,何書(shū),鮮木斯艷·阿布迪克依木,等.基于邏輯回歸-模糊層次分析模型的公路沿線滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[J]:自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2024,33(6):27-36.
[18]李成林,劉嚴(yán)松,賴思翰,等.基于邏輯回歸和支持向量機(jī)耦合模型的滑坡易發(fā)性分析[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2024,33(2):75-86.
[19]張晨.層次分析(AHP)法在滑坡地災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用淺析[J].能源與環(huán)境,2023(5):132-134,149.
[20]朱清華,王曉婭.改進(jìn)的AHP法在黃土老滑坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]煤炭技術(shù),2019,38(4):131-134.