劉佳軒 高 瑞 師黎靜
1)中國地震局工程力學(xué)研究所,地震工程與工程振動重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,哈爾濱 154200 2)黑龍江科技大學(xué),建筑工程學(xué)院,哈爾濱 154200
相比鉆孔數(shù)據(jù)受經(jīng)費(fèi)、環(huán)境及鉆孔技術(shù)等的限制,基于地形坡度的大區(qū)域場地分類方法得到大量應(yīng)用。目前國內(nèi)外研究多基于Wald 等(2006)建立的坡度?VS30模型進(jìn)行場地類別劃分(史大成,2009;Thompson 等,2014;吳效勇,2019),其中坡度來源主要是基于30″分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)(Digital Elevation Model,DEM)的提取。然而,提取的坡度受DEM 分辨率、算法及數(shù)據(jù)類型(網(wǎng)格點(diǎn)類型)等因素影響,且分辨率是最主要的影響參數(shù)。國內(nèi)外大量研究表明(Walker 等,1999;Mukherjee 等,2013;Grohmann,2015;劉利峰,2018;師動等,2020),提取的坡度隨著DEM 分辨率的降低而減小,即坡度均值與標(biāo)準(zhǔn)差明顯降低,且不同地區(qū)分辨率的影響不同,這對建立坡度-剪切波速、坡度-覆蓋層厚度等關(guān)系模型具有重要影響,因此應(yīng)選擇合適分辨率的DEM 進(jìn)行數(shù)字地形分析(Thornley,1976)。李昕蕾(2020)通過對新疆地區(qū)不同分辨率DEM 坡度的提取,發(fā)現(xiàn)利用精度高或大區(qū)域小比例尺數(shù)據(jù)進(jìn)行場地分類的效果較差,而30″分辨率效果較好;喬之軒(2019)研究發(fā)現(xiàn),高分辨率DEM 提取的坡度具有更精細(xì)的局部變化,但有時會掩蓋區(qū)域坡度的整體變化趨勢和特征。受計(jì)算機(jī)能力與硬件顯示等條件限制,高分辨率DEM往往不能得到良好應(yīng)用,有時需采用與研究比例尺相適應(yīng)的分辨率。部分研究者在提取不同分辨率下的坡度時考慮地貌條件,發(fā)現(xiàn)不同地貌下的坡度尺度具有明顯差異性(Wang 等,2012;劉曉等,2017;土祥等,2018)。目前,對我國東北地區(qū)考慮地貌條件下的坡度研究相對較少,且不同研究區(qū)域可能搜集到不同分辨率DEM,需對提取的坡度進(jìn)行統(tǒng)一,王英等(2019)、劉飛等(2019)以分形理論為基礎(chǔ),建立不同分辨率下DEM 坡度轉(zhuǎn)換模型,分別以涇河區(qū)域和四川丘陵地區(qū)某流域?yàn)檠芯繉ο?,研究成果不適用于我國東北地區(qū)。
基于上述問題,本文以美國地質(zhì)勘探局(United States Geological Survey,USGS)發(fā)布的我國東北地區(qū)1″、3″、30″分辨率DEM 數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別提取研究區(qū)域內(nèi)公里網(wǎng)格點(diǎn)的百分比坡度,分析不同分辨率下坡度差異原因。區(qū)分平原、丘陵和山地后進(jìn)行坡度-頻率分布曲線統(tǒng)計(jì),分析不同地貌單元下的坡度隨分辨率變化特征。通過線性函數(shù)模型、多項(xiàng)式函數(shù)模型及冪函數(shù)模型,擬合不同分辨率坡度轉(zhuǎn)換關(guān)系,并對比擬合優(yōu)度R2和坡度分級平均相對差值Δmean,選取不同DEM 分辨率得到坡度最佳擬合公式。
研究區(qū)域主要包括黑龍江省、吉林省、遼寧省及內(nèi)蒙古自治區(qū)部分地區(qū),地理坐標(biāo)為116°E~135°E,41°N~53°N。東西向最大橫距約1 441 km,南北向最大縱距約1 656 km,面積約1 450 000 km2。東北地區(qū)海拔高度為?275~2 692 m,整個地勢大致分為3 環(huán),外圍由黑龍江、烏蘇里江、鴨綠江等流域構(gòu)成,整體地勢較低;中部為由大興安嶺、小興安嶺及長白山構(gòu)成的山地與丘陵,整體地勢較高;內(nèi)部為由松花江、嫩江等流域構(gòu)成的東北平原,整體地勢較低。
研究數(shù)據(jù)來源于USGS 官網(wǎng)發(fā)布的DEM,原始數(shù)據(jù)采樣間隔分別為地球等角坐標(biāo)系的1″(約30 m)、3″(約90 m)和30″(約1 km),圖1 所示為3 種分辨率下高程數(shù)據(jù)模型,不同分辨率下DEM 表現(xiàn)出的整體地勢結(jié)構(gòu)基本相同,高分辨率DEM 對研究區(qū)域的描述更詳細(xì),具有更精確的高程數(shù)據(jù)范圍及更精細(xì)的地形刻畫,隨著分辨率的降低,區(qū)域內(nèi)高程數(shù)據(jù)產(chǎn)生一定程度的過濾與平滑,使區(qū)域整體高程數(shù)據(jù)范圍減小,但整體地勢結(jié)構(gòu)更突出。
圖1 東北地區(qū)不同分辨率下高程數(shù)據(jù)模型圖Fig. 1 Elevation maps of 1 arc second, 3 arc second, and 30 arc second resolution in the Northeast, China
目前最常用的坡度提取方法為擬合曲面法(Olaya,2009),計(jì)算式為:
式中,slope 表示坡度,本文使用廣泛應(yīng)用于大區(qū)域場地分類的百分比坡度;dz/dx,dz/dy分別表示計(jì)算點(diǎn)處2 個正交水平方向高程梯度變化率,無量綱,考慮復(fù)雜地貌坡度影響時,dz/dx,dz/dy優(yōu)選算法建議使用三階反距離權(quán)算法,即Horn 算法(Horn,1981)。
圖2 所示為計(jì)算高程梯度變化率dz/dx,dz/dy的3×3 像元窗口,Horn 算法中高程梯度變化率dz/dx,dz/dy計(jì)算如下:
式中,w為像元寬度,即分辨率。
以1″和30″分辨率DEM 坡度計(jì)算過程為例,說明不同分辨率下坡度提取差異。當(dāng)分辨率為1″時,式(2)和式(3)是對圖2 代表的約90 m×90 m 范圍內(nèi)高程數(shù)據(jù)點(diǎn)的計(jì)算,最終通過代表中間柵格數(shù)據(jù)的高程梯度變化率得到坡度。當(dāng)分辨率為30″時,式(2)和式(3)是對圖2 代表的約3 km×3 km 范圍內(nèi)高程數(shù)據(jù)點(diǎn)的計(jì)算,進(jìn)而計(jì)算得到坡度。雖然1″、30″分辨率下計(jì)算中心點(diǎn)可以相同,但坡度體現(xiàn)計(jì)算面積平均特性,隨著分辨率的增大,柵格計(jì)算面積變小,因此高程數(shù)據(jù)有所差異,導(dǎo)致不同分辨率下的坡度有時存在較大差距,且區(qū)域附近坡度變化越大,可能導(dǎo)致不同分辨率下坡度差異越大。
圖2 計(jì)算高程梯度變化率的像元窗口Fig. 2 3×3 unit schematic diagram of slope calculation point
圖3 所示為通過式(1)及DEM 數(shù)據(jù)計(jì)算得到的不同分辨率下百分比坡度圖,由圖3 可知,高分辨率下的坡度圖對地表地形的描述更精細(xì),坡度特征表現(xiàn)層次更豐富;隨著DEM 分辨率的降低,坡度值域逐漸減小,部分地區(qū)坡度趨于0,整體地形結(jié)構(gòu)更突出,但缺少地形細(xì)節(jié)的表達(dá)。通過GIS 軟件建立與不同分辨率下坡度圖相同的漁網(wǎng)式公里網(wǎng)格點(diǎn),并提取網(wǎng)格點(diǎn)對應(yīng)的坡度。
圖3 東北地區(qū)不同分辨率下坡度圖Fig. 3 Slope maps of 1 arc second, 3 arc second, and 30 arc second resolution in the Northeast, China
圖4 所示為東北地區(qū)不同DEM 分辨率下坡度統(tǒng)計(jì)曲線,由圖4(a)可知,高分辨率下坡度累計(jì)頻率曲線較低分辨率更平緩,即高分辨率下坡度整體相對偏高;對于坡度值域而言,高分辨率下坡度值域范圍較低分辨率廣,1″、3″、30″分辨率下坡度分別約為0.6、0.4、0.2 m/m。由圖4(b)可知,隨著分辨率的降低,坡度均值和標(biāo)準(zhǔn)差明顯減小,且在高分辨率下減小速率較快,在低分辨率下減小速率較慢,標(biāo)準(zhǔn)差的降低說明了坡度值域整體向均值附近靠近。圖4 基本表現(xiàn)出東北地區(qū)整體坡度隨著DEM 分辨率的降低而減小的現(xiàn)象。
圖4 不同DEM 分辨率下的坡度統(tǒng)計(jì)Fig. 4 Slope statistics of different DEM resolutions
區(qū)分不同地貌條件,對研究區(qū)域網(wǎng)格采樣點(diǎn)坡度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,研究不同地貌下坡度隨分辨率變化特征,為擬合公式按照不同地貌條件提供理論基礎(chǔ)。
圖5 所示為我國東北地區(qū)地貌分布,平原、丘陵和山地地貌占比分別約為33.3%、12.2%、43.1%,其他地貌占比約為11.4%。通常,平原地貌較平坦或起伏較??;丘陵地貌由多個低矮山丘組成,具有一定起伏;山地地貌由眾多山脈區(qū)域組成,地面起伏較大。對于海拔高度而言,通常山地海拔較高,丘陵次之,平原較低。對于坡度而言,通常山地坡度較大、較陡,丘陵次之,平原坡度較小、較緩。
圖5 地貌分布圖Fig. 5 Landform distribution map
圖6 所示為不同分辨率下不同地貌單元坡度-頻率分布曲線。由圖6 可知,平原在坡度較小時頻率分布較大,山地在坡度較大時頻率分布相對較大;隨著坡度的增大,平原坡度-頻率分布曲線下降速率較山地快,而丘陵坡度-頻率分布曲線變化特征處于兩者中間;隨著分辨率的減小,平原坡度-頻率分布曲線峰值位置迅速向低坡度段移動,峰值區(qū)域變窄,坡度減小至0.05 m/m 以下,而山地坡度-頻率分布曲線峰值位置向低坡度移動速度相對較緩,峰值區(qū)域變窄程度相對較小,坡度減小至0.15 m/m 以下,丘陵坡度-頻率分布曲線變化特征處于平原與山地之間,坡度減小至0.1 m/m 以下。各地貌單元坡度減小程度不同,因此需考慮地貌條件,建立不同DEM 分辨率的坡度轉(zhuǎn)換關(guān)系。
圖6 不同分辨率下不同地貌單元坡度-頻率分布曲線Fig. 6 Slope-frequency distribution curves of different topography at different resolutions
本文采用常用函數(shù)模型對不同DEM 分辨率提取的坡度進(jìn)行擬合,各函數(shù)模型如下:
線性函數(shù)模型:
式中,Si表示分辨率為i(其中i=1″、3″、30″)時計(jì)算得到的百分比坡度(m/m);aj、bj(j=1、2、3)、c1、c2、d1分別表示不同函數(shù)模型的回歸參數(shù)。為使擬合公式計(jì)算結(jié)果更合理,需考慮邊界效應(yīng),即當(dāng)1″、3″分辨率下坡度趨于0 時,30″下坡度也應(yīng)趨于0。因此,當(dāng)Si=0 時,S30=0,即a1、d1、c2=0。
基于上述函數(shù)模型,分別對不同地貌單元1″、3″分辨率下坡度與30″分辨率下坡度進(jìn)行擬合,坡度轉(zhuǎn)換關(guān)系參數(shù)如表1、2 所示。由表1、2 可知,平原回歸關(guān)系參數(shù)b最小,而山地回歸關(guān)系參數(shù)b最大,丘陵回歸關(guān)系參數(shù)b處于二者之間,基本符合隨著分辨率減小,平原坡度減小程度較大,而山地坡度減小程度相對較小的變化規(guī)律;多項(xiàng)式函數(shù)及冪函數(shù)模型擬合參數(shù)具有類似規(guī)律。
表1 不同地貌單元回歸模型擬合參數(shù)及評價(jià)參數(shù)(1″與30″分辨率下)Table 1 Fitting and evaluation parameters of regression models for different landforms (1 arc second and 30 arc second)
表2 不同地貌單元回歸模型擬合參數(shù)及評價(jià)參數(shù)(3″與30″分辨率下)Table 2 Fitting and evaluation parameters of regression models for different landforms (3 arc second and 30 arc second)
擬合優(yōu)度R2計(jì)算如下:式中,SSR為回歸平方和,SST為總平方和,ESS為誤差平方和,TSS為總離差平方和。
由表1、2 可知,冪函數(shù)模型轉(zhuǎn)換的擬合優(yōu)度R2最小,即冪函數(shù)模型擬合效果最差;線性函數(shù)模型擬合優(yōu)度R2略小于多項(xiàng)式函數(shù)模型;整體來說,多項(xiàng)式函數(shù)模型擬合結(jié)果最優(yōu)。
高分辨率DEM 可獲得高分辨率坡度,進(jìn)而獲得高分辨率等效剪切波速或覆蓋層厚度,但場地分類主要使用30″分辨率DEM 提取的坡度,分類方法基本為建立坡度與等效剪切波速的分級對應(yīng)關(guān)系,因此還需考慮轉(zhuǎn)換前后30″坡度分級結(jié)果。將坡度按0.01 m/m 寬度范圍進(jìn)行分級統(tǒng)計(jì),以30″分辨率DEM 提取的坡度分級作為參考值,分別計(jì)算不同擬合模型對高分辨率坡度轉(zhuǎn)換后的坡度分級與參考值的平均相對差值Δmean,平均相對差值越接近于0,說明該擬合公式向30″坡度轉(zhuǎn)化越好,平均相對差值越接近于1,說明該擬合公式向30″坡度轉(zhuǎn)化越差,平均相對差值計(jì)算如下:
式中,Pi,k表示在i(i=1″、3″)分辨率下轉(zhuǎn)換后第k組分段坡度,n表示坡度分級級數(shù)。
不同地貌單元不同分辨率下坡度轉(zhuǎn)換結(jié)果如圖7 所示,由圖7 可知,平原1″、3″與30″真值接近,基本將分布在0~0.2 m/m 的坡度轉(zhuǎn)換為0~0.03 m/m;丘陵1″向30″轉(zhuǎn)換時,線性函數(shù)模型轉(zhuǎn)換與多項(xiàng)式函數(shù)模型轉(zhuǎn)換結(jié)果較好,而3″向30″轉(zhuǎn)換時多項(xiàng)式函數(shù)模型轉(zhuǎn)換結(jié)果較好;山地線性函數(shù)模型轉(zhuǎn)換效果較好,而多項(xiàng)式函數(shù)模型與冪函數(shù)模型轉(zhuǎn)換效果較差。由表1、2 可知,線性函數(shù)模型分級平均相對差值Δmean最小,即僅考慮坡度分級時,線性函數(shù)擬合為最佳擬合。
圖7 不同地貌單元不同分辨率下坡度轉(zhuǎn)換結(jié)果Fig. 7 Conversion results of DEM slopes with different resolutions under different landforms
由于分別考慮擬合優(yōu)度R2和分級平均相對差值Δmean,各模型在坡度轉(zhuǎn)換上均有優(yōu)劣,因此,以比例參數(shù)K綜合考慮R2、Δmeans,計(jì)算公式如下:
K值越大,說明擬合模型擬合效果越好。
根據(jù)表1、2 中的比例參數(shù)K,最終確定不同地貌單元不同分辨率下坡度轉(zhuǎn)換公式,如表3 所示。平原和山地最佳坡度擬合模型均為線性函數(shù)模型;丘陵1″與30″分辨率最佳坡度擬合模型為線性函數(shù)模型,3″與30″分辨率最佳坡度擬合模型為多項(xiàng)式函數(shù)模型。
表3 不同地貌單元不同分辨率下坡度轉(zhuǎn)換公式Table 3 The slope conversion formula of different resolution DEM for different landforms
本文以我國東北地區(qū)1″、3″、30″分辨率DEM 數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別提取研究區(qū)域公里網(wǎng)格點(diǎn)百分比坡度,分析不同分辨率下坡度提取差異原因。區(qū)分平原、丘陵和山地進(jìn)行坡度-頻率分布曲線統(tǒng)計(jì),分析不同地貌單元坡度變化特征。通過線性函數(shù)模型、多項(xiàng)式函數(shù)模型及冪函數(shù)模型擬合不同分辨率坡度轉(zhuǎn)換關(guān)系,并計(jì)算擬合公式擬合優(yōu)度R2及坡度分級平均相對差值Δmean,得出以下結(jié)論:
(1)不同分辨率提取的坡度不同,主要原因是坡度計(jì)算方法體現(xiàn)計(jì)算面積平均特性,隨著分辨率的增大,柵格計(jì)算面積變小,高程數(shù)據(jù)有所差異,導(dǎo)致不同分辨率下坡度存在較大差異。由于坡度計(jì)算平均特性,區(qū)域附近坡度變化越大,可能導(dǎo)致不同分辨率下獲得的坡度差異越大。
(2)我國東北地區(qū)坡度隨DEM 分辨率的降低而減小,高分辨率下坡度圖對地表地形的描述更精細(xì),坡度特征表現(xiàn)層次更豐富,而低分辨率下整體地形結(jié)構(gòu)更突出,但缺少地形細(xì)節(jié)的表達(dá)。隨著分辨率的降低,我國東北地區(qū)坡度均值、方差及變化范圍減小,坡度-頻率分布曲線向低坡度段移動。
(3)隨著分辨率的降低,不同地貌單元坡度-頻率分布曲線變化趨勢相同,變化程度不同。各地貌單元坡度-頻率分布曲線均向低坡度方向移動,且峰值區(qū)域變窄,其中平原地貌變化趨勢性顯著,丘陵次之,山地最小。因此,建立坡度轉(zhuǎn)換關(guān)系時需區(qū)分不同地貌條件。
(4)給出不同地貌單元下東北地區(qū)不同分辨率坡度轉(zhuǎn)換模型,為利用30″分辨率的坡度進(jìn)行大區(qū)域場地分類提供轉(zhuǎn)換關(guān)系。平原和山地最佳坡度擬合模型均為線性函數(shù)模型;丘陵1″與30″分辨率最佳坡度擬合模型為線性函數(shù)模型,3″與30″分辨率最佳坡度擬合模型為多項(xiàng)式函數(shù)模型。
(5)本文給出的最佳坡度轉(zhuǎn)換公式主要應(yīng)用于工程抗震領(lǐng)域中的場地分類。