ISSN 1003-8035 CN 11-2852/P

    基于流域单元的地质灾害易发性评价以西藏昌都市为例

    支泽民, 刘峰贵, 周强, 夏兴生, 陈琼

    支泽民,刘峰贵,周强,等. 基于流域单元的地质灾害易发性评价−以西藏昌都市为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2023,34(1): 139-150. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202111026
    引用本文: 支泽民,刘峰贵,周强,等. 基于流域单元的地质灾害易发性评价−以西藏昌都市为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2023,34(1): 139-150. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202111026
    ZHI Zemin,LIU Fenggui,ZHOU Qiang,et al. Evaluation of geological hazards susceptibility based on watershed units:A case study of the Changdu City,Tibet[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2023,34(1): 139-150. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202111026
    Citation: ZHI Zemin,LIU Fenggui,ZHOU Qiang,et al. Evaluation of geological hazards susceptibility based on watershed units:A case study of the Changdu City,Tibet[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2023,34(1): 139-150. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202111026

    基于流域单元的地质灾害易发性评价——以西藏昌都市为例

    基金项目: 第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0906)
    详细信息
      作者简介:

      支泽民(1994-),男,山西朔州人,博士研究生,主要从事土地科学及灾害风险科学研究。E-mail:zhizemin@126.com

      通讯作者:

      刘峰贵: 陈 琼(1975-),女,浙江诸暨人,博士,教授,硕士生导师,主要从事土地科学及人地关系研究。E-mail:qhchenqiong@163.com

    • 中图分类号: P694

    Evaluation of geological hazards susceptibility based on watershed units:A case study of the Changdu City,Tibet

    • 摘要: 作为在山地地区易发的自然灾种,地质灾害每年都给中国造成严重的经济损失。为揭示阐明典型高山峡谷区地质灾害易发性影响因素,文章以昌都市为研究区例,基于区内孕灾环境的差异,对其进行流域划分,同时选取海拔、坡度、地形起伏度等10个指标构建地质灾害易发性评价指标体系,基于随机森林模型对各流域地质灾害易发性空间分布进行研究。结果表明:(1)昌都市地质灾害类型主要以小型灾害为主,大型灾害分布相对较少但危害巨大,险情等级较高,同时,区域内地质灾害的空间分布具有沿河流与道路呈条带状分布的特征;(2)总体来看,各流域地质灾害的影响因素大致相同,但仍具有一定的差异性,金沙江流域受海拔与道路影响较为突出,澜沧江流域受居民点密度影响较为突出,而怒江流域受道路因素影响较为突出;(3)各流域地质灾害易发性空间分布存在差异,金沙江流域低易发面积占比最大,澜沧江与怒江流域均为中易发面积占比最大;三大流域均以高易发所占比最小,但在全流域内均有分布,且主要分布于人类活动较为强烈、岩性较软等区域。
      Abstract: As a natural disaster prone to occur in mountainous areas, geological hazards cause serious economic losses to China every year. In order to reveal the factors influencing of geological hazards susceptibility in typical mountain valley, this paper takes Changdu City as the study area.Firstly, we analyze the spatial distribution of geological hazards, and then divides it into three major watersheds based on the differences of disaster-inducing environments in the study area, selects 10 indicators such as elevation, slope and terrain relief to build a evaluation index system of geological hazard susceptibility , and the weights of index determined based on the Random Forest. The spatial distribution of geological hazards in each watershed of Changdu City is obtained by overlaying with GIS, and it is found that: (1) The types of geological hazards in Changdu City are mainly small disasters, while the distribution of large disasters is relatively small but the hazards are huge and the danger level is high. (2) In general, the factors influencing geological hazards are more or less the same in each basin, but there are still some differences, with the factor of medium altitude and road being more prominent in the Jinsha River basin, the factor of density of settlements being more prominent in the Lancang River basin, and the factor of road being more prominent in the Nujiang River basin.(3) The Jinsha River basin has the largest area of low susceptibility, and the Lancang and Nujiang River basins have the largest area of medium susceptibility; all three basins have the smallest area of high susceptibility, but they are distributed in the whole basin, and mainly in areas with strong human activities and soft lithology.
    • 查明与地质灾害有关的危险区域是地质灾害管理的重要工作,也是促进研究区人民生活和基础设施发展安全的重要依据[1],基于建模评价地质灾害易发性是重要而且有效的途径。

      应用经验式、数值模拟和统计方法对地质灾害易发性建模和评价,已经进行了许多研究[1-10]。其中,经验式方法基于现场观察和专家经验判断;数值模拟计算边坡的稳定性;统计方法部分基于实地观察和专家的先验知识,部分基于对地质灾害发生的权重或概率的统计计算,这类方法使用统计技术来评估诱发地质灾害的各种因素的相关作用,每个因素的重要性都是根据观察到的与地质灾害的关系来确定的。

      文中使用基于贝叶斯理论的证据权法,综合GIS技术评价研究区地质灾害易发性。证据权法是一种统计方法,最初应用于非空间、定量的医学诊断,以结合临床诊断的证据来预测疾病[11-12]。在地球科学中,该方法被广泛应用,如:矿产资源潜力评估和矿床预测[13-16],公路路基岩溶塌陷危险性评价[17]和滑坡易发性和危险性[1, 3, 18-23]

      文中选择云南高原滇中昆明盆地低山丘陵地带这一云南省地质灾害防治重点地区的典型代表,云南省省会昆明市的主要行政区之一,昆明市五华区作为研究对象,该区地质灾害易发性评价研究具有典型代表性,可向整个云南高原昆明盆地低山丘陵区和其他低山丘陵区推广,具有技术方法和社会经济意义。研究区面积381.6 km2,地势西北高东南低,昆明盆地内地形开阔低缓,北部山区地形崎岖,沟壑较发育。区域年降水量的80%以上集中在6—9月,年平均降水量608.4~887.0 mm。碳酸盐岩分布最广,约占全区面积的38.93%,其次为砂岩、泥岩、页岩,约占23.11%,岩浆岩主要为玄武岩,约占16.95%,主要分布在昆明盆地和其他小盆地的松散碎石土体约占11.36%,石英砂岩类约占7.56%,还发育一些岩脉;断裂构造较发育,以南北向构造为主[24-25]

      通过地质灾害风险普查获得了研究区地质灾害分布数据。根据调查分析,选择工程地质岩组、断裂构造、高程、坡度、坡向、坡面曲率、距公路距离和土地利用类型等8类因素纳入评价分析。地质数据收集自云南省地质局1∶20万昆明幅、武定幅区域地质调查报告和图件[24-25],12.5 m分辨率DEM(数字高程模型)收集自ASF,道路数据收集自OSM,土地利用类型数据收集自ESA(图1表1)。

      图  1  因素基础数据图
      Figure  1.  Basic data charts of factors
      表  1  数据简介
      Table  1.  Data introduction
      数据灾点及
      致灾要素
      类型来源
      地灾地灾点矢量点地质灾害风险普查
      地质工程地质岩组矢量面云南省地质局
      距断裂
      距离
      矢量线和缓冲区云南省地质局
      地形地貌高程栅格12.5 m DEM,
      https://asf.alaska.edu/
      坡度栅格根据DEM,应用ArcGIS提取
      坡向栅格根据DEM,应用ArcGIS提取
      坡面曲率栅格根据DEM,应用ArcGIS提取
      道路距公路
      距离
      矢量线缓冲区http://www.openstreetmap.org
      根据矢量线用ArcGIS制作
      土地利用
      类型
      土地利用
      类型
      栅格ESA WorldCover 10 m 2020,https://esa-worldcover.org/en
      下载: 导出CSV 
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      现状发育地质灾害89处,滑坡73处,崩塌11处,泥石流4条,地面沉降1处,为小—中型,无大型,中型14处,小型75处,主要分布在研究区低山丘陵地貌区,盆地内仅发育1处(图2)。

      图  2  地质灾害分布图(底图为高程和山体阴影渲染)
      Figure  2.  Map of geological hazard distribution (The bottom was rendered by elevation and hillshade)

      选择指标“因子面积百分比A”“地灾数百分比B”和“比率(β=B/A)”表征地质灾害的空间分布特征、主控因素和成灾特征。β定义了地质灾害点在因素分级中相对于均匀分布的丰度,β>1表示相对丰度更高,β<1则相反。β>1的因素分级有(图3表2):高程1800~1850 m、1920~1950 m和1950~2000 m,坡度15°~25°、25°~35°和>35°,坡向北东、东、南东和北,坡面曲率−0.75~−0.28(凹形)、−0.28~−0.15(凹形)、−0.15~−0.05(凹形)和0.05~0.15(凸形),石英砂岩岩组和砂岩、泥岩、页岩岩组,距断层距离0~50 m、300~500 m和1000~2000 m,距主要公路距离0~50 m和50~100 m,草地和裸地/稀疏植被区域。这些因素分级内,发育了相对于均匀分布丰度更高的地质灾害,表征这些因素分级可能是研究区地质灾害的主控因素。

      图  3  各因素分级分区和地灾点数量相关性统计图
      Figure  3.  Statistical charts of correlation between the factors and the number of geological hazard points

      把研究区栅格单元化,利用条件概率计算证据因素图层所有单元对地质灾害发生的贡献权重[13-15, 26-27]。定义$ D $为已发生地质灾害的单元,$ \bar{D} $为未发生地质灾害的单元,$ B $为证据因素区内的单元,$ \bar{B} $为证据因素区外的单元。

      证据因素$ B $条件下$ D $的条件(后验)概率为:

      $$ { O}\left(D|B\right)={ O}\left(D\right)\frac{P\left(B\right|D)}{P(B|{\bar D})} $$ (1)

      式中:$ { O}\left(D\right) $—证据因素B的先验概率, ${{ O}}\left(D\right)=$ $\dfrac{\mathrm{事}\mathrm{件}\mathrm{将}\mathrm{会}\mathrm{发}\mathrm{生}\mathrm{的}\mathrm{概}\mathrm{率}}{\mathrm{事}\mathrm{件}\mathrm{不}\mathrm{会}\mathrm{发}\mathrm{生}\mathrm{的}\mathrm{概}\mathrm{率}}=\dfrac{P\left(D\right)}{1-P\left(D\right)}=$ $\dfrac{P\left(D\right)}{P({\bar D})} $

      $P\left(B\right|D)、 P(B|{\bar D})$——在地质灾害发生(D)和未发生 ($ \bar{D} $)时,证据因素B的条件 概率,取自然对数即是证据 权法中的正权重(证据因素 存在区的权重值)$ {W}^{+} $

      $$ {W}^+=\ln\frac{P\left(B\right|D)}{P\left(B|{\bar D}\right)} $$ (2)
      $$ P\left(B|D\right)=P\left(B\cap D\right)/P\left(D\right) $$ (3)
      $$ P(B|\bar{D})=P(B\cap \bar{D})/P(\bar{D}) $$ (4)

      $ D $$ B $的单元数N可表示为:

      $$ P\left(B|D\right)=N\left(B\cap D\right)/N\left(D\right) $$ (5)
      $$ P(B|\bar{D})=N(B\cap \bar{D})/N(\bar{D}) $$ (6)

      同式(1),在证据因素不存在的情况下($ \bar{B} $),$ D $的条件概率(后验)为:

      $$ {{ O}}(D|\bar{B})={{ O}}(D)\frac{P(\bar{B}|D)}{P(\bar{B}|\bar{D})} $$ (7)

      式中:$P(\bar{B}|D)/P(\bar{B}|\bar{D})$—取自然对数即是负权重(证据 因素不存在区的权重值)$ {W}^{-} $

      $$ {W}^-={\rm{ln}}\frac{P(\bar{B}|D)}{P(\bar{B}|\bar{D})} $$ (8)

      同式(3)—(6):

      $$ P(\bar{B}|D)=N(\bar{B}\cap D)/N(D) $$ (9)
      $$ P(\bar{B}|\bar{D})=N(\bar{B}\cap \bar{D})/N(\bar{D}) $$ (10)

      $N (B\cap D) + N (\bar{B}\cap D)=N(D)$$N (B\cap \bar{D}) + N (\bar{B}\cap \bar{D})= N(\bar{D})$,所以式(2)和式(8)可写为:

      $$ {W}^+={\rm{ln}}\left(\frac{N(B\cap D)}{N(B\cap D)+N(\bar{B}\cap D)}/\frac{N(B\cap \bar{D})}{N(B\cap \bar{D})+N(\bar{B}\cap \bar{D})}\right) $$ (11)
      $$ {W}^-={\rm{ln}}\left(\frac{N(\bar{B}\cap D)}{N(B\cap D)+N(\bar{B}\cap D)}/\frac{N(\bar{B}\cap \bar{D})}{N(B\cap \bar{D})+N(\bar{B}\cap \bar{D})}\right) $$ (12)

      根据式(11)和(12),使用ArcGIS空间分析工具执行权重$ {W}^{+} $$ {W}^{-} $计算。

      $ {W}^{+} $的大小表明证据因素的存在与地质灾害发生之间存在正相关关系。$ {W}^{-} $表示负相关,即证据因素存在抑制诱发地质灾害的作用。证据因素原始数据缺失区域的权重值取0。两个权重之间的差异$ {W}_{{\rm{f}}}={W}^{+}-{W}^{-} $,即综合权重,量化证据因素和地质灾害相关性大小。如果$ {W}_{{\rm{f}}} $为正,则证据因素对地质灾害有利,如果为负,则对滑坡不利。如果$ {W}_{{\rm{f}}} $接近于零,则表明证据因素与地质灾害的相关性不大。

      在上述权重值计算及分析的基础上,实施证据因素分类的优选,选择类间差异显著的证据因素类,归并不显著的证据因素类。选择近似学生化检验(Student-T)统计值进行显著性测试[15, 28]

      $$ {S tuden{t}}-{{T}}={W}_{{\rm{f}}}/{\sigma }_{{W}_{{\rm{f}}}}={W}_{{\rm{f}}}/\sqrt{{\sigma }_{{W}^+}^{2}+{\sigma }_{{W}^-}^{2}} $$ (13)

      式中:$ {\sigma }_{{W}^{+}}^{} $$ {\sigma }_{{W}^{-}}^{} $——分别是$ {W}^{+} $$ {W}^{-} $的标准差;

      Wf ——综合权重;

      ${\sigma }_{{W}_{{\rm{f}}}}$——综合权重标准差。

      当测试值的绝对值$|{S tuden{t}}-{ T}|$为1.96和2.326时,置信度达97.5%、99%,文中以$|{S tuden{t}}-{ T}|=2$作为阈值。先将证据因素划分为若干分级(分类),计算权重和标准差、${{S} tuden{t}}-{ T}$,将$|{S} tuden{t}-{ T} | < 2$的各分类视为显著性低并归为一类,保留$|{{S} tuden{t}}-{T}|\geqslant 2$的因素分类,然后重新计算归并后各分类的权重值。

      根据贝叶斯法则,任一单元$ K $为地质灾害的可能性,即对数后验概率可表示为[13-15, 26, 27]

      $$ F=\ln O\left(D|\sum _{i=1}^{n}{B}_{i}^{K\left(i\right)}\right)=\sum _{i=0}^{n}{W}_{i}^{K}+\ln O\left(D\right) $$ (14)

      式中:$ {B}_{i} $——第$ i $个证据因素层;

      $ K\left(i\right) $$ {W}_{i} $是第$ i $个证据因素存在或不存在的权 重,在第$ i $个证据因素层存在时是+,不存在 时是−。

      最后计算后验概率:

      $$ P=O/(1+O)=\exp\left(F\right)/\left(1+\exp\left(F\right)\right) $$ (15)

      后验概率的大小作为易发性高低的指标,值越大表示易发性越高,值越小表示易发性越低。

      证据权重计算结果(表2图4)与1.3节可相互印证。在地形高程方面,1800~1850 m、1920~1950 m和1950~2000 m段利于地质灾害发生,正权重0.5550、1.1758和0.6439。>35°和15°~25°的山体斜坡较易于地质灾害发生,正权重0.5436和0.3785。坡向因素各分级权重值均不高,表明坡向对地质灾害发生的驱动作用可能不太显著。坡面曲率结果显示,−0.75~−0.28(凹形)和−0.28~−0.15(凹形)两个凹形坡分级段较易于地质灾害发生,正权重0.5690和0.7577。工程地质岩组各岩组分类的正权重值总体不高,但砂岩、泥岩、页岩岩组的统计结果仍然表现出对地质灾害发生的较有利性,其正权重0.4474,高于排在第二位的石英砂岩岩组(正权重值为0.2947)。距断层距离和距主要公路距离因素统计结果均显示出了较明显的距离效应,即距断裂或主要公路远的地区与地质灾害发生负相关,距断裂0~50 m和距主要公路0~50 m、50~100 m易于地质灾害发生,其正权重0.7973、0.9820和0.5111。裸地或稀疏植被地区是易于地质灾害发生的区域,其正权重0.8719。

      表  2  因素证据权重计算结果表
      Table  2.  Calculation results of factor evidence weights
      因素因素分级因素面积
      百分比/%
      地灾数
      百分比/%
      正权重
      W+
      W+
      标准差${\sigma }_{{W}^{+}}^{} $
      负权重WW
      标准差${\sigma }_{{W}^{-}}^{} $
      综合权重
      $ {W}_{{\rm{f}}} $
      $ {W}_{{\rm{f}}} $的
      标准差${\sigma }_{{W}_{{\rm{f}}}} $
      StudentT分类
      归并
      归并后
      权重
      权重
      标准差
      高程/m<17350.010.000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000合并−0.27440.1607
      1735~18000.360.000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000合并−0.27440.1607
      1 800~1 8500.651.120.55501.0082−0.00480.10710.55981.01380.5522合并−0.27440.1607
      1 850~1 9009.5510.110.05740.3350−0.00630.11230.06360.35330.1801合并−0.27440.1607
      1 900~1 9206.814.49−0.41860.50150.02480.1090−0.44340.5133−0.8639合并−0.27440.1607
      1 920~1 9506.7321.351.17580.2329−0.17200.12001.34780.26205.144441.17580.2329
      1 950~2 00012.5023.600.64390.2202−0.13680.12180.78070.25163.103250.64390.2202
      2 000~2 10023.2511.24−0.73180.31690.14680.1131−0.87870.3365−2.611013−0.73180.3169
      2 100~2 20018.8620.220.07080.2369−0.01720.11920.08790.26520.3315合并−0.27440.1607
      2 200~2 30011.484.49−0.94360.50090.07670.1090−1.02030.5126−1.9903合并−0.27440.1607
      2 300~2 4007.023.37−0.73830.57860.03890.1084−0.77720.5887−1.3201合并−0.27440.1607
      2 400~2 5002.610.000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000合并−0.27440.1607
      >2 5000.190.000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000合并−0.27440.1607
      坡度/(°)<518.724.49−1.42970.50060.16200.1091−1.59160.5123−3.10685−1.42970.5006
      5~1538.3237.08−0.02880.17490.01740.1343−0.04620.2205−0.2093合并0.02210.1450
      15~2528.7241.570.37850.16550.20230.13920.58080.21632.685330.37850.1655
      25~3511.6012.360.06880.3030−0.00930.11380.07820.32370.2416合并0.02210.1450
      >352.644.490.54360.5040−0.01950.10900.56320.51571.0921合并0.02210.1450
      坡向北东9.7211.240.14600.3179−0.01710.11300.16310.33740.4833合并−0.00010.1065
      12.7715.730.21070.2688−0.03490.11600.24560.29280.8388合并−0.00010.1065
      南东16.9219.100.12220.2438−0.02680.11840.14900.27100.5496合并−0.00010.1065
      13.1611.24−0.15920.31750.02210.1130−0.18130.3370−0.5379合并−0.00010.1065
      南西10.5710.11−0.04480.33480.00520.1123−0.05000.3532−0.1415合并−0.00010.1065
      西13.456.74−0.69540.40920.07540.1103−0.77070.4238−1.8186合并−0.00010.1065
      北西14.5812.36−0.16670.30270.02590.1138−0.19260.3234−0.5955合并−0.00010.1065
      8.8213.480.42900.2908−0.05290.11450.48190.31251.5423合并−0.00010.1065
      坡面
      曲率
      −0.75~−0.28(凹形)3.205.620.56900.4509−0.02550.10960.59450.46401.2812合并0.09600.1367
      −0.28~−0.15(凹形)10.6422.470.75770.2258−0.14320.12090.90090.25623.517110.75770.2258
      −0.15~−0.05(凹形)19.6626.970.31970.2054−0.09620.12460.41590.24031.7311合并0.09600.1367
      −0.05~0.05(平坦)34.1816.85−0.71190.25880.23620.1169−0.94820.2840−3.33886−0.71190.2588
      0.05~0.15(凸形)17.5321.350.19900.2307−0.04780.12010.24680.26010.9489合并0.09600.1367
      0.15~0.28(凸形)11.005.62−0.67660.44830.05930.1097−0.73590.4615−1.5945合并0.09600.1367
      0.28~0.69(凸形)3.781.12−1.21941.00140.02750.1071−1.24691.0071−1.2381合并0.09600.1367
      工程
      地质
      岩组
      松散碎石土体13.156.74−0.67360.40920.07200.1103−0.74560.4238−1.7592合并−0.18440.1329
      石英砂岩7.5510.110.29470.3354−0.02830.11230.32300.35370.9131合并−0.18440.1329
      砂岩、泥岩、页岩23.0835.960.44740.1781−0.18440.13300.63180.22222.843030.44740.1781
      白云岩、灰岩38.8837.08−0.04910.17490.03010.1343−0.07930.2205−0.3596合并−0.18440.1329
      玄武岩16.9410.11−0.52060.33430.08000.1124−0.60050.3526−1.7029合并−0.18440.1329
      侵入岩脉0.290.000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000合并−0.18440.1329
      距断层
      距离/m
      0~505.6312.360.79730.3046−0.07460.11370.87190.32522.681430.79730.3046
      50~1005.865.62−0.04290.44920.00260.1096−0.04550.4624−0.0985合并−0.07460.1137
      100~30019.8719.10−0.03970.24360.00960.1184−0.04930.2709−0.1822合并−0.07460.1137
      300~50016.1120.220.22990.2371−0.05080.11920.28060.26541.0574合并−0.07460.1137
      500~100026.1217.98−0.37640.25080.10560.1177−0.48200.2770−1.7397合并−0.07460.1137
      1000~2 00022.7524.720.08400.2143−0.02610.12270.11010.24690.4457合并−0.07460.1137
      >20003.660.000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000合并−0.07460.1137
      距主要
      公路
      距离/m
      0~5011.1129.210.98200.1986−0.22960.12651.21160.23545.146930.98200.1986
      50~1008.1413.480.51110.2909−0.06050.11450.57160.31261.8284合并−0.12570.1296
      100~30020.6220.22−0.01960.23680.00500.1192−0.02470.2651−0.0931合并−0.12570.1296
      300~50012.533.37−1.31950.57810.10050.1084−1.42010.5882−2.41444−1.31950.5781
      500~100017.2116.85−0.02100.25940.00430.1168−0.02530.2845−0.0889合并−0.12570.1296
      1000~2 00016.6710.11−0.50380.33430.07650.1124−0.58030.3527−1.6455合并−0.12570.1296
      >200013.726.74−0.71530.40920.07850.1103−0.79390.4238−1.8733合并−0.12570.1296
      土地
      利用
      类型
      林地54.7028.09−0.07940.14970.08830.1515−0.16760.2130−0.7870合并−0.12870.1183
      灌木0.140.000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000合并−0.12870.1183
      草地7.398.990.19790.3556−0.01760.11160.21550.37270.5783合并−0.12870.1183
      耕地16.5410.11−0.49550.33430.07490.1124−0.57040.3527−1.6174合并−0.12870.1183
      建筑12.8211.24−0.13320.31750.01820.1130−0.15140.3370−0.4492合并−0.12870.1183
      裸地或稀疏植被8.0941.570.87190.2452−0.12870.11831.00060.27233.674640.87190.2452
      开阔水域0.320.000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000合并−0.12870.1183
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      采用接受者操作特性曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)和ROC 曲线下与坐标轴围成的面积(Area Under Curve,AUC[29-32]评估模型拟合精度。模型拟合精度越好则AUC越接近1,0.7~0.9时表示较好。文中建立的证据权法模型的AUC为80.4%,拟合精度优异(图5)。

      图  4  因素证据权重计算结果图
      Figure  4.  Calculation results charts of factor evidence weights
      图  5  模型预测性能ROC曲线图
      Figure  5.  ROC curve of model prediction performance

      综合自然间断点分级和地质灾害分布,圈定了高易发区、中易发区和低易发区(表3图6),其中高易发区188.55 km2(占研究区总面积的49.41%),中易发区152.21 km2(占研究区总面积的39.88%),89.9%和9.1%的地灾点落入高易发区和中易发区,显示易发性分区符合已发地质灾害分布,模型预测性能较好。

      表  3  地质灾害易发性分区表
      Table  3.  Form of geological hazard susceptibility zoning
      易发性
      分区
      面积/
      km2
      占总面积/
      %
      编号面积/
      km2
      占大区/
      面积%
      灾点数灾点密度/
      (个·km−2)
      地质灾害
      高易发区(Ⅰ)
      188.5549.411152.3280.79640.41
      217.939.5190.50
      316.118.5480.94
      42.191.1610.46
      地质灾害
      中易发区(Ⅱ)
      152.2139.8811.300.85
      218.8212.3620.11
      315.039.8710.07
      412.928.49
      518.5112.1620.11
      69.125.99
      744.6629.34
      812.348.1110.08
      911.737.71
      107.785.11
      低易发区(Ⅲ)47.4012.42147.4010010.02
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      图  6  地质灾害易发性栅格图
      Figure  6.  Grid map of geological hazard susceptibility

      结合地质环境因素特征分析西部高易发区(图6蓝色框范围内、图7)主要位于砂岩、泥岩和页岩岩组,断裂构造较密集,以山谷斜坡地貌为主,坡度15°~25°和>35°较陡峭斜坡范围成片发育且面积较广,主要公路建于本区山谷,裸地/稀疏植被和草地连片覆盖范围较大。预测圈定的高易发区的这些分布特征,与上文分析得到的地质灾害控制因素特征吻合,预测结果符合地质灾害空间分布特征。

      图  7  典型区因素和地质灾害分布图
      Figure  7.  Factors and geological hazards in typical zone

      (1)“因子面积百分比A”“地灾数百分比B”和“比率β”,以及各因素各分类地质灾害证据权重可以定量地分析各因素与地质灾害发生的相关性。

      (2)圈定高易发区188.55 km2(占总面积的49.41%),中易发区152.21 km2(占总面积的39.88%),易发性分区图具有较好的等级区分度。

      (3)通过证据权法绘制的地质灾害易发性图可以有效地预测该区地质灾害,模型拟合精度AUC=80.4%。89.9%和9.1%的地灾点落入高和中易发区,建模结果与实际地质灾害发育情况吻合度高,较好地揭示了研究区地质灾害易发性特征。

      (4)证据权法在研究区这类云南高原低山丘陵区有效性高,方法理论清晰,较为成熟,由数据驱动,参数定义明确,易于一线工程师推广使用。同时,该方法权重的估计和模型预测性能受预测因子选择、因子数据空间分辨率、因子分级影响较大,具体工作中宜对这些问题进行深入研究和统计分析。建议通过对因子分级进行显著性测试实施优选,减小对权重的高估或低估,提高模型效能。

    • 图  1   昌都市断层岩性空间分布

      Figure  1.   The distribution of fault and lithology in Changdu

      图  2   三大流域分布

      Figure  2.   Distribution map of three major watersheds

      图  3   随机森林(RF)模型原理图[37]

      Figure  3.   Schematic diagram of Random Forest (RF) model

      图  4   地质灾害易发性评价指标空间分布图

      Figure  4.   Spatial distribution of geological hazard susceptibility evaluation indicators

      图  5   拟合优度误差趋势图

      Figure  5.   Trend chart of goodness of fit error

      图  6   流域易发性影响因素重要性分布图

      Figure  6.   Importance distribution of factors affecting the vulnerability

      图  7   流域地质灾害易发性分布

      Figure  7.   Distribution map of geological hazard susceptibility in Jinsha River Basin

      表  1   按规模等级与稳定性划分灾害点等级

      Table  1   Classification of disaster site level by size class

      规模等级数量/处占比/%稳定性评价数量/处占比/%
      巨型30.13稳定441.94
      特大型90.40较稳定42518.70
      大型1165.10稳定性较差81835.99
      中型67629.74不稳定83136.56
      小型146964.63易发1546.78
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      表  2   按险情等级划分灾害点等级

      Table  2   Classification of disaster sites by danger level

      险情等级数量/处占比/%
      Ⅰ级100.44
      Ⅱ级532.33
      Ⅲ级32414.25
      Ⅳ级188682.97
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      表  3   按距河流、道路距离划分

      Table  3   Classification based on distance from rivers and roads

      距离/m距道路距离距河流距离
      数量/处占比/%数量/处占比/%
      (0,100]109248.0474232.64
      (100,200]28712.6345520.02
      (200,300]1687.3924710.87
      >30072631.9482936.47
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      表  4   岩性赋值表[32-33]

      Table  4   The assignment table of lithology

      序号硬度分组主要岩性描述赋值
      1坚硬岩类变质岩、二长斑岩、闪长岩、石英砂岩、石英岩、长石、正长岩、
      玄武岩、花岗岩、辉绿岩、安山岩、中厚层灰岩和板岩等
      0.1
      2较坚硬岩类板岩、基性火山岩、碳酸盐岩、变质砂岩、超基性岩、大理岩、碎屑岩、中性火山岩等0.3
      3较坚硬-较软弱岩类片岩、片麻岩类等0.5
      4较软岩类灰岩、千枚岩、砂质泥岩、泥灰岩、粉砂岩等0.7
      5软岩类泥岩、泥质页岩、绿泥石片岩、粉砂岩、灰砂岩、灰岩粉砂岩、角闪片岩、
      砾岩、泥岩、千枚岩砂岩、砂岩、页岩、绢云母片岩等
      0.9
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      表  5   地质灾害点密度与各指标相关性

      Table  5   Correlation between geological hazard sites and each index

      参数海拔坡度地形起伏度岩性断层密度年均降水量河流密度道路密度NDVI居民点密度
      取值−0.253***−0.0840.095*0.251**0.055***−0.0010.0460.0520.054*0.056**
      注:*为通过0.1显著性检验,**为通过0.05显著性检验,***为通过0.01显著性检验,未标记为未通过显著性检验。
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    • 收稿日期:  2021-11-20
    • 修回日期:  2022-02-28
    • 网络出版日期:  2022-11-08
    • 刊出日期:  2023-02-24

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