張曉博,周 萍,張 焜,張 興,劉寶山,鄧 輝*
(1.青海省地質(zhì)調(diào)查院,青海省青藏高原北部地質(zhì)過程與礦產(chǎn)資源重點實驗室,青海 西寧 810012;2.成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,四川 成都 610059;3.自然資源青海衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)中心,青海 西寧 810012)
在地球自身運動或者人類的工程實踐等因素的影響下,發(fā)生的危害人類生命財產(chǎn)、生產(chǎn)生活活動或破壞人類賴以生存與發(fā)展的資源與環(huán)境的地質(zhì)事件被稱為地質(zhì)災(zāi)害。中國是全球地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)之一,地質(zhì)災(zāi)害不但會嚴重破壞該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境,而且還會嚴重威脅人類的生命財產(chǎn)安全。近年來,國內(nèi)外眾多學(xué)者對地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價模型進行了深入研究,并取得了豐碩成果。賀鵬等(2016)利用層次分析法對西藏札達地區(qū)重大滑坡災(zāi)害進行易發(fā)性評價;洪增林等(2020)利用主成分分析法對榆神府地區(qū)進行地質(zhì)災(zāi)害危險性分級評估;向喜瓊和黃潤秋(2000)運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,結(jié)合GIS 對長江三峽示范區(qū)(巴東—新灘)地區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害進行了危險性區(qū)劃;饒品增等(2017)利用地理加權(quán)回歸模型對云南省地質(zhì)災(zāi)害進行易發(fā)性評價;胡凱衡等(2012)采用聚類分析和最大似然法對汶川重災(zāi)區(qū)震后地質(zhì)災(zāi)害進行易發(fā)性評價;沈玲玲等(2016)應(yīng)用模糊邏輯法、信息量模型及熵改進的信息量模型,對岷縣地震誘發(fā)的滑坡災(zāi)害進行了易發(fā)性評價;劉艷芳等(2014)基于確定性系數(shù)分析方法對秭歸縣滑坡災(zāi)害進行易發(fā)性評價;覃乙根(2020)等采用確定性模型和Logistic 回歸模型兩種模型耦合的方法對貴州省開陽縣的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進行評價。各項研究表明,多模型耦合在評價精度、合理性等方面比單一模型具有更明顯的優(yōu)越性。
東接青藏高原,西連黃土高原,地處二者結(jié)合部的湟中縣生態(tài)環(huán)境極為脆弱,而青藏高原獨特的地質(zhì)構(gòu)造以及湟中縣所處地段的特殊性,使得此處外力地質(zhì)作用極易形成并誘發(fā)各種地質(zhì)災(zāi)害。由外力地質(zhì)作用所誘發(fā)的災(zāi)害現(xiàn)象主要包括崩塌、滑坡、泥石流、不穩(wěn)定斜坡等。本研究區(qū)地處青海省東部,人口密集。該區(qū)域的人類工程經(jīng)濟活動強烈,導(dǎo)致湟水河谷及其較大支溝谷與丘陵交接部位地質(zhì)災(zāi)害頻繁發(fā)生,形成這一地區(qū)最為嚴重的環(huán)境地質(zhì)問題。本文結(jié)合湟中縣地質(zhì)災(zāi)害的空間分布狀況,共選取高程、坡度、坡向、地形起伏度、工程地質(zhì)巖組,以及斷裂距離、距水系距離7 個地質(zhì)災(zāi)害孕災(zāi)因子,并運用CF 模型和Logistic 回歸模型對研究區(qū)內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進行分析,最終得到湟中縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分級圖。合理判斷湟中縣地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)程度,可以有效地規(guī)避地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險,同時可以為該區(qū)域的地質(zhì)災(zāi)害防治與管理提供可靠的科學(xué)理論依據(jù)(陳緒鈺等,2019)。
本研究以青海省西寧市湟中縣(以下簡稱湟中縣)為研究區(qū)域。該研究區(qū)地處青海省東部,地理坐標(biāo)為36°13'32″~37°03'19″N,101°09'32″~101°54'50″E,總面積達2 570 km2。湟中縣西起扎麻隆峽口,東至小南川,北起娘娘山,南至拉脊山,總體地勢呈東西走向,海拔向東降低,同時南北兩側(cè)高于中央腹地,地形條件復(fù)雜,高差大。從山區(qū)到河谷平原,現(xiàn)代地貌景觀反映了強烈的上升運動和地區(qū)性垂直氣候分布而產(chǎn)生的深切作用。海拔3 900 m 以下為水網(wǎng)強烈切割,河谷呈“V”字形,峽谷,谷坡呈直線形;基巖山區(qū)和中高山、低山丘陵區(qū)交接線外觀十分平直;中高山除大的河谷形成狹長沖積平原外,均為岡巒起伏的丘陵。該區(qū)的地貌可劃分為剝蝕中高山區(qū)、侵蝕低山丘陵區(qū)、侵蝕堆積平原區(qū)三個不同的地貌單元。其中剝蝕中高山集中分布在縣境南北兩側(cè)拉脊山和娘娘山一帶,海拔在3 500 m 以上,主要由元古界白云巖、石英巖、片巖、片麻巖和花崗巖組成,山體侵蝕強烈,溝谷形態(tài)為“V”型谷,由于本區(qū)人類工程活動較少,地質(zhì)災(zāi)害以局部崩塌為主,規(guī)模較??;剝蝕低山丘陵區(qū)主要分布于拉脊山北側(cè)、娘娘山南側(cè)的中高山山前地帶,主要由古近紀(jì)砂巖組成,上覆風(fēng)積黃土。丘陵區(qū)蒸發(fā)量大,地形極不平坦,溝壑縱橫,水土流失比較嚴重。總體上,該地人類活動較強烈,植被覆蓋率低,是崩塌、滑坡和泥石流等地質(zhì)災(zāi)害最容易發(fā)生的地區(qū);侵蝕堆積平原主要分布于湟水、西納川、康城川和南川等河谷區(qū),地勢相對低平,植被較發(fā)育。本區(qū)地質(zhì)災(zāi)害不發(fā)育,但在高階地前緣,崩塌、滑坡災(zāi)害較常見??h域內(nèi)大部分鄉(xiāng)、鎮(zhèn)分布在湟水河河谷及一級支流谷底與山間丘陵,屬于典型的山間河谷型縣區(qū)。
湟中縣內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害十分嚴重,主要的地質(zhì)災(zāi)害為滑坡、崩塌、泥石流等,如圖1 所示,區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害以滑坡和崩塌為主,泥石流發(fā)育較少,該區(qū)域共有地質(zhì)災(zāi)害417 處,其中滑坡374 處,崩塌29 處,泥石流14 處。研究區(qū)滑坡和崩塌分為土質(zhì)和巖質(zhì)兩類,其中以土質(zhì)滑坡為主,共355 處,占總滑坡數(shù)量的94.92%,巖質(zhì)滑坡共19 處,其中有213 處滑坡處于不穩(wěn)定狀態(tài),161 處滑坡有輕微活動特征,處于基本穩(wěn)定狀態(tài);崩塌也以土質(zhì)崩塌為主,規(guī)模以中小型為主,小型崩塌14 處,中型崩塌11 處。
邏輯回歸模型在對地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價時能夠根據(jù)評價因子和災(zāi)害點之間的關(guān)系確定評價因子的權(quán)重,但在變量處理時存在很大的主觀性;確定性系數(shù)模型能夠解決多因子數(shù)據(jù)的定量化問題,并且計算出評價因子各分級的相對權(quán)重。前人經(jīng)驗表明,將兩種方法結(jié)合能得到更客觀準(zhǔn)確的結(jié)果,因此本文采取兩種模型結(jié)合的方法,將計算得到的CF 值作為自變量代入邏輯回歸公式中進行二元邏輯回歸分析,得到湟中縣地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性概率,以此作為易發(fā)性分區(qū)的依據(jù)。
確定性系數(shù)模型(CF)是1975 年由Shortliffe和Buchanan(1975)提出的一個概率函數(shù),Heckerman(1985)對其進行改進。同其他統(tǒng)計模型一樣,確定性系數(shù)模型假設(shè)其將來發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的原因和過去發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的原因相同。CF 計算公式為:
式中:PPa為事件(地質(zhì)災(zāi)害)在因子分類數(shù)據(jù)a 里面發(fā)生的概率,在實際的研究中通常用因子分類a中的地質(zhì)災(zāi)害個數(shù)(或面積)與數(shù)據(jù)分類a 的面積比值比表示;PPs為整個研究區(qū)的災(zāi)害總個數(shù)(或面積)與研究區(qū)總面積的比值。
CF代表地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率,其值在[-1,1]范圍內(nèi)變化。若CF為正值,則意味著事件發(fā)生確定性的增長,即地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的確定性高,說明地質(zhì)環(huán)境條件易于發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害;負值則意味著事件發(fā)生的確定性降低,即地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的確定性低,不易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害,-1 表示不發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。
邏輯回歸模型是一種二分類因變量常用的統(tǒng)計分析方法。它描述的是二元因變量(通常,0 代表地質(zhì)災(zāi)害不存在,1 則代表地質(zhì)災(zāi)害存在)和多個致災(zāi)因子(x1,x2···,xn)之間的關(guān)系。該模型不限定自變量是否連續(xù),并且不要求自變量滿足正態(tài)分布。邏輯回歸模型公式如下:
式中:P為滑坡發(fā)生概率,范圍為0~1;α為邏輯回歸計算出的一個常數(shù)項;β為邏輯回歸計算而得出的回歸系數(shù);i為評價因子種類數(shù)目。
將式(2)兩邊取自然對數(shù),等式左邊作為因變量,將影響因子xi(i=1,2,···,n)作為自變量,得:
本研究所用到的樣本地質(zhì)災(zāi)害點數(shù)據(jù)包括滑坡149 處、崩塌9 處、泥石流14 處、不穩(wěn)定斜坡225 處,共計417 個地質(zhì)災(zāi)害點,地質(zhì)災(zāi)害點空間分布位置如圖1。除了樣本數(shù)據(jù)以外,地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有湟中縣DEM 數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)。本研究區(qū)的坡度是根據(jù)對地觀測與數(shù)字地球中心(http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/)下載的分辨率為30 m 的DEM 數(shù)據(jù)生成。
3.2.1 高程
高程是區(qū)域宏觀地貌的一個表征,很多研究表明地質(zhì)災(zāi)害與高程分布具有明顯的區(qū)域規(guī)律(田春山等,2016)。湟中縣地勢大體呈東西走向,海拔由西向東降低,同時南北兩側(cè)高于中央腹地,地形條件復(fù)雜,高差大。如圖3(a)所示。考慮到研究尺度和湟中縣地貌實際情況,運用自然斷點法7 個等級,如圖2(a)所示,從圖中可以看出,地質(zhì)災(zāi)害點主要分布在2 285~2 745 m 之間,占總災(zāi)害點數(shù)量的85.61%。
圖2 地質(zhì)災(zāi)害點與各評價因子之間的關(guān)系Fig.2 Relation between geological hazards and evaluation factors
圖3 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價因子分級Fig.3 Classification of susceptibility evaluation factors of geologic hazard in Huangzhong
3.2.2 坡度因子
坡度是影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的一個重要因素,其大小決定了地表松散物質(zhì)發(fā)生位移并且形成地質(zhì)災(zāi)害的可能性,同時也在很大程度上確定了斜坡造成破壞的形式和機制(楊德宏和范文,2015;趙艷南和牛瑞卿,2010)?;贒EM 數(shù)據(jù),利用ArcMap10.5中的Slope 命令生成坡度分布圖,如圖3(b)所示。根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害在每個坡度段內(nèi)的分布特點,把坡度按照5°為間隔分為9 個級別,由于40°以上都地質(zhì)災(zāi)害點極少,故劃分為一個等級。利用ArcGIS 的空間分析功能,統(tǒng)計地質(zhì)災(zāi)害在各個坡度段的分布規(guī)律,如圖2(b)所示,從研究區(qū)坡度圖來看,區(qū)內(nèi)坡度陡峭,區(qū)內(nèi)坡度分布在0°~73.04°之間。整個研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)為417 個,從地質(zhì)災(zāi)害與坡度的分布來看,地質(zhì)災(zāi)害主要發(fā)生在5°~25°之間,災(zāi)害點個數(shù)為322 個,占研究區(qū)內(nèi)災(zāi)害點的77.22%。
3.2.3 坡向因子
坡向是指某一地面點處高程變化量最大的方向(湯國安等,2016)。坡向主要影響山坡面水熱的大小,以及小氣候作用的差異。向陽一面坡體水熱條件充足,自然活動頻繁,因而溝谷發(fā)育多陡坡,風(fēng)化作用強烈,導(dǎo)致巖體裂隙發(fā)育易破裂,而陰坡土層多易于累積堆積。由圖2(c)和圖3(c)可知,地質(zhì)災(zāi)害主要發(fā)生在東—南坡向范圍內(nèi),地質(zhì)災(zāi)害占總數(shù)的55.64%,由此推出該區(qū)域斷層走向為東西向。
3.2.4 地形起伏度因子
地形起伏度是指某一確定區(qū)域內(nèi)海拔最高點與海拔最低點的差值(程維明等,2009)。地形起伏度和坡度相互補充,兩者在地質(zhì)災(zāi)害評價中都發(fā)揮著獨具風(fēng)貌的重要作用。這兩個因素均與地質(zhì)災(zāi)害具有良好的相關(guān)性,特別是在高山峽谷和深切河谷地區(qū),地質(zhì)災(zāi)害容易發(fā)生。本次研究中的地形起伏度計算是借助ArcGIS 軟件,對DEM 數(shù)據(jù)進行鄰域分析和柵格計算器完成的。將地形起伏度按自然間斷點法分為4 類,研究區(qū)內(nèi)的平坦起伏(0~15 m)地區(qū)面積占總面積的30.73%,小起伏(15~30 m)地區(qū)面積占總面積的35%,中起伏(30~50 m)地區(qū)面積占總面積的24.26%,山地起伏(50~205 m)地區(qū)面積占總面積的10.01%。這些統(tǒng)計結(jié)果如圖3(d)所示,研究區(qū)內(nèi)地形集中以平坦起伏和小起伏變化呈現(xiàn),同時在小范圍面積內(nèi)分布著山地起伏地形。研究表明,平坦起伏和小起伏地區(qū)是地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的主要區(qū)域,占研究區(qū)災(zāi)害點的79.38%。
3.2.5 水系因子
地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育會受到水系發(fā)育程度和分布密度的影響,因此水文條件也是影響地質(zhì)災(zāi)害形成和發(fā)育的一個重要因素(李鑫,2009)。湟中縣屬黃河一級支流湟水流域,主要河流有湟水、康城溝、西納川河等15 條,其中多年平均流量0.5 m3/s 以上的河流有10 條,河流眾多,河網(wǎng)密布。本文中水系是通過DEM 數(shù)據(jù)提取得到的,利用ArcGIS 軟件中歐式距離分析,以500 m 為間隔生成水系因子圖,如圖2(e)和圖3(e)所示,地質(zhì)災(zāi)害主要分布在距離河流1000 m 內(nèi),該區(qū)域共有地質(zhì)災(zāi)害341 個,占總災(zāi)害數(shù)量的81.77%,距離河流越遠,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育越少。
3.2.6 斷裂構(gòu)造因子
地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育一般都與斷裂構(gòu)造密切相關(guān),斷裂構(gòu)造影響到區(qū)域的穩(wěn)定性,尤其是在斷層附近,地質(zhì)作用較活躍,巖土體容易遭到破壞,松散的巖土體為地質(zhì)災(zāi)害的形成和發(fā)育提供有力的構(gòu)造條件和物質(zhì)來源(郭芳芳等,2008;黃潤秋等,2008)。湟中縣的中部地區(qū)是新生代西寧斷陷盆地,南側(cè)為拉脊山,北側(cè)為娘娘山背斜褶皺帶,受達坂山南麓斷裂和拉脊山北麓斷裂控制。本文根據(jù)距離斷層的距離來刻畫斷層對地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)的影響,把距斷層距離以2 km 為間距作距離分析,共分為9 級,如圖3(f)所示,從圖2(f)中可以看出,研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害主要分布在斷層附近10 km 的范圍內(nèi),一共發(fā)育地質(zhì)災(zāi)害264 處,占區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)的63.31%。
3.2.7 工程地質(zhì)巖組因子
工程地質(zhì)巖組影響著地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育和形成,以往研究成果表明,地層巖性是產(chǎn)生地質(zhì)災(zāi)害的基本物質(zhì),巖性的類型不同,其具有的物理力學(xué)性質(zhì)也不同,因此地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的類型及規(guī)模也往往各不相同,而且在不同地質(zhì)年代中,地層的巖性與地質(zhì)災(zāi)害也高度相關(guān)(馮新科,2014)。本文根據(jù)巖石成因和性質(zhì)將湟中縣的巖石劃分成7 個巖組大類:以元古界花崗巖、花崗閃長巖、變質(zhì)巖為主的堅硬塊狀侵入巖巖組;以碎屑巖和變質(zhì)巖為主的堅硬-較堅硬層狀及塊狀變質(zhì)巖巖組;以三疊紀(jì)砂巖為主的較堅硬塊狀變質(zhì)巖巖組;以古近系礫巖、砂巖、泥巖等組成的堅硬層狀碎屑巖巖組;由白堊系礫巖、砂礫巖等組成的較堅硬層狀碎屑巖巖組;以古近紀(jì)和新近紀(jì)泥巖、石膏巖等組成的軟弱層狀碎屑巖巖組;由風(fēng)積黃土、礫石土、崩滑堆積體等組成的松散層狀沖洪積巖組。從圖2(g)中可以看出,研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害主要分布在軟弱層狀碎屑巖巖組和松散層狀沖洪積巖巖組。
本文對青海省湟中縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的評價,首先基于統(tǒng)一的矢量范圍,對所有的評價因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)進行裁剪。同時,根據(jù)像元大小設(shè)置每個因子圖層的柵格大小為 30 m×30 m。采用CF 模型計算出高程、坡度、坡向、地形起伏度、距河流距離、距斷層距離、工程巖組7 個影響因子各分級的權(quán)重(即CF值),隨后把各評價因子的CF值視為自變量,把是否發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害視為因變量(1 代表發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害,0 代表不發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害),采用SPSS25.0 軟件進行二元邏輯回歸分析,把分析結(jié)果中得出的各因子的回歸系數(shù)作為該因子的權(quán)重,從而計算出湟中縣地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)程度。具體計算步驟如下:
(1)確定性系數(shù)模型(式1)計算出7 個影響因子各分類級別的CF值。
根據(jù)災(zāi)害編目中的417 個地質(zhì)災(zāi)害點在各因子分級中的分布,利用CF 模型可以計算出各分類級別在因子中的權(quán)重,該權(quán)重不僅可以比較同一評價因子下各分類級別的相對重要性,還可以在不同評價因子的分類級別之間進行比較,各分類級別的CF值見表1。
表1 各影響因子分類級別的 CF 值Table 1 Values of CF for the seven factors influencing geologic hazard in Huangzhong
(2)各因子之間獨立性檢驗
為了使選擇的因子更加合理,需要對各影響因子之間的獨立性進行分析,剔除關(guān)聯(lián)性較大的因子,各因子之間的相關(guān)矩陣見表2。表中數(shù)據(jù)顯示,地形起伏度與高程、坡度和工程巖組具有較高的相關(guān)系數(shù),其值均大于0.3,其余各因子之間的相關(guān)系數(shù)基本則不足0.3。因此,舍去地形起伏度因子,保留剩余6 個因子。
表2 影響因子間的相關(guān)系數(shù)矩陣Table 2 Correlation matrix of seven factors
(3)利用邏輯回歸模型得到各因子權(quán)重
將各影響因子分級中的CF值作為自變量,是否發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害作為因變量。本文將研究區(qū)內(nèi)417 個地質(zhì)災(zāi)害點作為訓(xùn)練樣本,并在距災(zāi)害點1 km 范圍外隨機選取417 個點作為非地質(zhì)災(zāi)害樣本,這樣一共得到834 個具有獨立屬性的樣本,根據(jù)災(zāi)害點與非災(zāi)害點樣本進行各種因子的綜合評價。回歸結(jié)果見表3。
表3 邏輯回歸分析結(jié)果Table 3 Results of logistic regression analysis
在本次研究過程中,B代表各因子權(quán)重的大小,由sig 值來判斷自變量在方程中的重要程度,若sig 值大于0.05,則沒有意義。從回歸結(jié)果可以看出,地形起伏度的sig 值為0.164,大于0.05,說明該因子是無效的,所以剔除地形起伏度這一因子。
(4)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的計算
基于各因子的回歸系數(shù),根據(jù)式(2)和式(3)可以得到邏輯回歸方程:
其中,P表示發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的概率;x1為高程因子中各分級的CF值;x2為坡度因子中各分級的CF值;x3為坡向因子中各分級的CF值;x4為距河流距離中各分級的CF值;x5為距斷層距離中各分級的CF值;x6為工程巖組中各分級的CF值。
根據(jù)式(4)可以得到研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率P。而地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性概率可以依照自然間斷點法歸類為五個級別: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)。通過對研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)的面積和災(zāi)害點數(shù)量進行統(tǒng)計分析,如表4 所示,研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害極高、高度易發(fā)區(qū)的總面積為978.046 km2,占研究區(qū)總面積的38.051%,其中極高易發(fā)區(qū)分布216 個地質(zhì)災(zāi)害點,占研究區(qū)總數(shù)的51.799%,高易發(fā)區(qū)分布156 個地質(zhì)災(zāi)害點,占研究區(qū)總災(zāi)害點的37.410%,而極低、低易發(fā)區(qū)面積較大但災(zāi)害點分布極少,僅占地災(zāi)點的2.158%。通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)災(zāi)害點的分布密度隨著易發(fā)性等級的升高而增加,兩者成正相關(guān)關(guān)系,說明地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性分區(qū)與災(zāi)害點的擬合程度較高,表明采用CF-Logistic 回歸模型進行湟中縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價能較好地反映區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性的空間分布情況。
表4 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)統(tǒng)計表Table 4 Results of geological hazard susceptibility in different districts
研究區(qū)內(nèi)極高和高易發(fā)區(qū)主要分布在湟水干流南北兩岸較大支流兩側(cè)低山丘陵地區(qū),總體呈南北向展布,如圖4 所示,研究分析發(fā)現(xiàn),極高和高易發(fā)區(qū)地層巖性以全新統(tǒng)、上、中更新統(tǒng)時期的沖洪積巖土為主,該土體具有大孔隙及垂直節(jié)理,其力學(xué)性質(zhì)較差,在臨空條件下發(fā)育大量滑坡、崩塌等地質(zhì)災(zāi)害。從河流水系來看,高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)河網(wǎng)水系密布,常年性河流和季節(jié)性河流數(shù)量較多,水資源豐富,河流對斜坡坡腳和坡面的沖刷、侵蝕作用明顯,易發(fā)育不穩(wěn)定斜坡和泥石流等地質(zhì)災(zāi)害。北部和西南地區(qū)主要為低易發(fā)區(qū)和極低易發(fā)區(qū),分布面積為1 105.909 km2,占研究區(qū)總面積的43.025%,海拔較高,主要為堅硬巖和較堅硬巖巖組,抗風(fēng)化能力強,河流主要為支流,河網(wǎng)稀疏,沒有發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的條件。中易發(fā)區(qū)主要分布在高易發(fā)區(qū)兩側(cè),地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育較少。
圖4 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價圖Fig.4 Assessment chart of geological hazard susceptibility
ROC 曲線常被用來對易發(fā)性評價實驗結(jié)果做定性分析,AUC 曲線常被用來度量分析模型的有效性,其大小代表曲線下方的面積,AUC 值越大,表明模型的擬合度越高(鐘畝鋒,2019)。本文用ROC 曲線和AUC 對該模型進行驗證,ROC 曲線橫軸表示易發(fā)性面積比的累積量,縱軸表示災(zāi)害點面積百分比的累積量,結(jié)果如上圖5 所示。驗證結(jié)果AUC 值為0.863,表明CF-Logistic 回歸模型能夠較為客觀準(zhǔn)確地對湟中縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進行評價。
圖5 邏輯回歸模型的ROC 曲線Fig.5 ROC curve of Logistic Regression model
本文以青海省湟中縣為例,通過分別計算高程、坡度、坡向、地形起伏度、工程巖組等地質(zhì)災(zāi)害影響因子的確定性系數(shù),并利用Logistic 回歸模型得到地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率,以此為基礎(chǔ),對研究區(qū)進行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價,主要結(jié)論有:
(1)本文結(jié)合CF 模型和Logistic 回歸模型對湟中縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進行評價。確定性系數(shù)模型和邏輯回歸模型的結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜多因子數(shù)據(jù)同區(qū)間的定量化,解決各因子之間存在的共線性問題,而且能夠客觀地計算出各因子的權(quán)重和各因子分類級別的權(quán)重,具有較強的客觀性。
(2)通過SPSS 和ArcGIS 計算,剔除地形起伏度因子,消除了因子共線性。從剩余的6 個地質(zhì)災(zāi)害影響因子的各分類級別的CF 值和各因子的邏輯回歸系數(shù)可以看出,高程、距河流距離、坡向和工程巖組對湟中縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度貢獻相對較大。特別是在海拔2 560~2 750 m 內(nèi)、坡向為東、東南方向、距河流500 m、松散層狀沖洪積巖組和軟弱層狀碎屑巖巖組是最容易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的區(qū)域。
(3)從各易發(fā)程度分布狀況來看,湟中縣地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)主要分布在湟水河干流南北兩岸及其較大支流兩側(cè)的低山丘陵地區(qū),面積為978.046 km2,占研究區(qū)總面積的38.051%。低易發(fā)區(qū)和極低易發(fā)區(qū)主要分布在北部和西南高海拔地區(qū),面積為1 105.909 km2,占研究區(qū)總面積的43.025%。
(4)基于CF-Logistic 回歸模型的易發(fā)性評價方法可以客觀準(zhǔn)確地計算出地質(zhì)災(zāi)害影響因子與地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生之間的確定性關(guān)系。而ROC 曲線和AUC 值則說明該方法可以較為準(zhǔn)確地對湟中縣地質(zhì)災(zāi)害進行易發(fā)性評價。