云南镇雄县滑坡主要致灾因子筛选及其回归模型的建立

2015-03-01 09:13谈树成龙叔林杨军杨炀
地质灾害与环境保护 2015年1期
关键词:镇雄县岩组坡向

谈树成,龙叔林,杨军,杨炀

(云南大学资源环境与地球科学学院,昆明 650091)

滑坡是一个复杂的,由各种因素相互作用及影响构成的非线性系统系统,是内因(环境因子)和外因(触发因子)共同作用的结果。镇雄县滑坡地质灾害频发,制约着该县的经济发展、威胁公路畅通和人民财产安全。镇雄县滑坡地质灾害发育主要受地形地貌、地层岩性、地质构造、水文地质等基本地质条件及人类工程活动、大气降雨等诱发因素的控制[1]。

1 研究区概况及地质灾害情况

镇雄县位于云南省东北部,县境内重峦叠嶂,峰高谷深,全县无坝子,半山区、山区、高山区分别占全县总面积的29%、46%、25%。部分地段为悬崖陡坡,受地形、构造、岩性、气候的控制,加之,随着社会经济的发展及人口资源的不断增加,人类工程活动频繁,坡体植被破坏严重,水土流失较重,山坡物质极易向山下转移,属地质灾害易发的地区。镇雄县已发滑坡地质灾害111个,属于滑坡地质灾害多发地区,滑坡的频繁发生,给镇雄县人民的生命财产带来了巨大的损失。

2 滑坡地质灾害致灾因子敏感性分析

本文所采取的数据量化及分析方法为滑坡确定性系数(CF)分析方法[2-4],该方法是一种结合确定性系数(CF)用来分析影响滑坡发生各个因素敏感性的方法。滑坡确定性系数(CF)分析方法为一个概率函数,最早由E.H.Shortliffe和B.G.Buchanan[5]提出,由 D.Hecker man[6]进行完善改进,具体表示为:

式中,PPa为事件(滑坡)在数据类a中发生的条件概率,在实际滑坡应用时可以表示为代表数据类a的单元中存在的滑坡面积与单元面积的比值:PPs为事件在整个研究区A中发生的先验概率,可以表示为整个研究区的滑坡面积与研究区面积的比值。

通过式(1)的函数转化,CF 为[-1,l]。正值代表事件发生确定性的增长,即滑坡变形失稳的确定性高;负值代表确定性的降低,表示滑坡变形失稳的确定性低;接近于0值,代表先验概率与条件概率十分接近,时间发生的确定性不可能进行确定。通过此方法能确定每个一级因子中较为重要的二级因子范围,即每个二级因子的敏感性。

镇雄县滑坡灾害分析选取的影响因子主要包括:高程、地形起伏度、岩性、坡度、坡向、与河流距离、与断层距离、与公路距离等8个主要因子。对每个因子进行了分组,具体结果见表1。

2.1 高程

镇雄县地处乌蒙山脉北缘斜坡山地,处于金沙江南岸,总体地势西南高、东北低,全县最低高程520 m,最高高程2 416 m,县境内最大高差达1 896 m。

表1 致灾因子分类表

通过 (1)式的函数转化,得到表2高程分级及CF值。

由表2与图1可知高程因子中700~1 200 m滑坡易发性高,即高程因子中700~1 200 m敏感性高。

2.2 坡度

坡度在斜坡稳定性分析中,是一个非常重要的要素。在平缓地带,滑坡是很难形成的。斜坡失稳形成滑坡一般发生在<60°的地带,超过60°,斜坡失稳一般以崩塌的形式出现。

镇雄县属于山区,坡度变化明显,高坡度地区主要集中在镇雄县中东部地区,坡度高达50°,中部及中西部相对平缓。

通过(1)式的函数转化,得到表2坡度分级及CF值。由表2与图2可知坡度因子中5°~15°滑坡易发性高,即高程因子中5°~15°敏感性高。

2.3 起伏度

起伏度为特定区域内(30 m×30 m栅格单元内),最高高程与最低高程的差值,及相对高差。本文为了方便后期数据分析,引入起伏度的概念对地形变化进行量化。镇雄县境内山高坡陡,沟谷纵横,主要为山区,面积占县域总面积的46%。

通过上述(1)式的函数转化,得到表2起伏度分级及CF值。由表2与图3可知起伏度因子中30~200 m滑坡易发性高,即起伏度因子中30~200 m敏感性高。

2.4 岩性(岩组)

镇雄县地层出露较齐全,除第三系、泥盆系外,其他地层均有出露,以二叠系、三叠系较为发育,且上二叠统峨眉山玄武岩分布广泛。

表2 滑坡致灾因子CF值表

图1 镇雄县高程与滑坡分布图

图2 镇雄县坡度与滑坡分布图

岩体总体以沉积岩为主,主要岩性为碳酸盐岩、碎屑岩,其次是滨海相、海陆相交互相的砂岩、泥岩、页岩和含煤建造,岩浆岩比较单一,仅出露二叠系上统峨眉山组(P2β)玄武岩。第四系沉积类型单一,山间小盆谷堆积、偶见河流阶地,厚度小。

通过上述(1)式的函数转化,得到表2起伏度分级及CF值。由表2与图4可知岩组因子中半坚硬岩组滑坡易发性高,即岩组因子中半坚硬岩组敏感性高。

2.5 坡向

有学者研究认为,斜坡的朝向可能也与滑坡的易发性程度有关,但要因地区而异。本文根据斜坡朝向将坡向因子分为东、西、南、北与平地等5个二级因子。其中北朝向指角度在0°~45°与315°~360°范围内,东朝向为坡向角度在45°~135°范围内,南朝向为坡向角度在135°~225°范围内,西朝向为坡向角度在225°~315°范围内。各坡向分布情况如图5所示。通过上述(1)式的函数转化,得到表2中坡向分级及CF值。由表2与图5可知坡向南区段滑坡易发性高,即坡向南区段敏感性高。

图3 镇雄县起伏度与滑坡分布图

图4 镇雄县岩组与滑坡分布图

图5 镇雄县坡向与滑坡分布图

2.6 与构造线距离

与构造线的距离分区是在由Arc Map环境下通过对构造线取缓冲区得到,如图6所示。

通过上述(1)式的函数转化,得到表2与构造线距离分级及CF值。由表2与图6可知与构造线距离在500~100 m区段滑坡易发性高,即与构造线距离在500~100 m区段敏感性高。

2.7 与水系距离

河谷切割提供了发生滑坡的空间条件,是滑坡分布的主要孕育场,镇雄县内深切河谷的切割密度明显地影响着地质灾害分布的密度。总体上,镇雄县大小河流共计21条,长度超过10 k m的河流共17条,地表河流天然落差较大,水能资源较丰富,河流河床陡险多石,所有河流均属于长江水系。河流两侧边坡前缘常年受水浸润,土体之间的摩擦力减小,土体的抗滑力下降,引发了大量滑坡。

图6 镇雄县构造线缓冲区与滑坡分布图

通过上述(1)式的函数转化,得到每个区段的CF值,见表2。由表2与图7可知与水系距离在200~400 m区段滑坡易发性高,即与水系距离在200~400 m区段敏感性高。

2.8 与道路距离

在道路的修建和运营过程,对于斜坡土体有一个扰动作用,可能破坏土体的平衡,尤其是在土体处于极限平衡状态时,故本文将公路基础建设作为滑坡的一个诱发因子。

图7 镇雄县水系缓冲区与滑坡分布图

通过上述(1)式的函数转化,得到每个级别的CF值,见表2。由表2与图8可知与道路距离在<500 m区段滑坡易发性高,即与道路距离在<500 m区段敏感性高。

3 回归模型的建立

3.1 主要致灾因子确定

图8 镇雄县道路缓冲区与滑坡分布图

计算出每一数据层的CF后,需要将不同数据层的CF进行合并。假定要合并的两数据层的CF值分别为x和y,合并得到的结果为Z,合并的公式如下:

每个因子数据层的CF计算及合并均在Arcgis软件中进行。首先将每个因子数据层分别赋予公式(1)计算CF值,再在Arcgis软件中进行各个数据层的数据叠加及数据运算。所涉及的功能模块为处理栅格数据常用的栅格计算器,两两图层叠加,每个栅格图层的栅格单元中的CF值按照(2)式进行运算得到Z值,按一定的规则对合并后得到的Z值进行重新划分,得到滑坡形成条件分区结果。通过对比已有滑坡数据,可确定每一种致灾因子对滑坡发生的影响程度,从而确定滑坡主要致灾因子。根据公式(2)进行图层叠加分析得出镇雄县滑坡主要致灾因子有:岩性(岩组)、坡度、坡向、起伏度、与水系距离、与道路距离。

将镇雄县影响滑坡地质灾害的主要致灾图层:岩性(岩组)、坡度、坡向、起伏度、与水系距离、与道路距离,在Arcgis中进行叠加分析,得到进行统计计算的栅格单元,每个栅格单元均包含每一个主要致灾因子的单一条件分组(表3),从而可以认定单元之间是相互独立的,有利于统计分析的进行。各个主要致灾因子叠加情况见图9。

3.2 回归模型的建立

统计学中回归的含义是指,变量之间定量的依存关系[7-9]。

对于标准的线性回归方程[10-11]:

在数理统计和数值分析上,常用最小二乘法对这样的函数进行拟合。也就是说已知各组自变量,要求确定各组自变量之间存在的关系,并且在在已知自变量的情况下,得出因变量Y值。

将回归原理用于滑坡形成条件分析中,xi表示各自变量,即各致灾因子指标值,取值范围[-1,1]。因变量Y就是滑坡形成条件有利级别,滑坡形成条件有利级别取值范围[1,6]。

随机选取局部区域栅格单元(本文采用随机选取200个栅格作为样本数据,样本数据见附表A),采用各因子数据类CF值作为回归模型的自变量,滑坡形成条件有利级别作为因变量,将数据导入Spss统计分析软件,进行多元线性回归分析,得到镇雄县滑坡地质灾害主要因子的回归模型,如表4。将最终统计量带入(3)式得出下式:

式中,x1,x2,x3…x6,分别代表岩性(岩组)、坡度、坡向、与水系距离、与道路距离以及起伏度等致灾因子的CF值。

表3 主要致灾因子叠加后部分单元格CF值

图9 主要致灾因子叠加形成条件分区图

表4 最终统计量值

根据Spss得到的结果,显著性水平Sig.均接近于零(如表4),说明自变量对因变量均有显著影响。

3.3 回归模型的检验

根据所得回归模型,进行主要致灾因子图层叠加分析,得到最终滑坡地质灾害形成条件分区,结果见表5。

由表5可以看出,已发的滑坡主要集中在4、5、6类中,比例合计83.17%,所占滑坡总面积的83.17%。这一结果表明所建模型可以解释80%左右的已发滑坡。因此,所建镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子多元线性回归模型精度较高。

表5 模型所得分区结果分析表

4 结论

本次研究以GIS技术对镇雄县滑坡主要致灾因子进行筛选分析,并采用CF法建立回归模型对镇雄县滑坡形成条件进行分区对比研究,得出了以下结论:

(1)通过上述滑坡主要致灾因子的分析,可以得出,岩性(岩组)、坡度、坡向、起伏度、与水系距离、与道路距离等因子能作为影响镇雄县滑坡发育的主要因子。并结合致灾因子敏感性的分析,可得出:1)岩性(岩组):从岩组上看,半坚硬岩组为滑坡易发岩组;2)地形:5°~15°是镇雄县滑坡地质灾害易发坡度范围,南方向为镇雄县滑坡易发坡向范围,起伏度在30~200 m之间,为镇雄县滑坡易发起伏度范围;3)水系:水系缓冲区在200~400 m范围为镇雄县滑坡易发区段;4)道路:道路缓冲区在<500 m范围为镇雄县滑坡易发区段。

(2)回归模型研究表明,已发的滑坡主要集中在潜在不利区、较不利区、不利区3类中,比例合计83.17%,所占滑坡总面积的83.17%。这一结果表明所建模型可以解释80%左右的已发滑坡。因此,所建镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子多元线性回归模型精度较高。

[1]云南省地质局第二区域地质测量大队.1∶200 000中华人民共和国区域地质调查报告(昭通幅)[R].1976-1978.

[2]许冲,戴福初,姚鑫,等.基于GIS的汶川地震滑坡灾害影响因子[J].岩石力学与工程学报,2010,29(5):2972-2981.

[3]兰恒星,伍法权,王思敬.基于GIS的滑坡CF多元回归模型及其应用[J].山地学报,2002,20(6):732-737.

[4]兰恒星,王苓涓,周成虎.云南小江流域滑坡关键影响因子研究[J].中国地质灾害与防治学报,2003,14(1):100-106.

[5]徐锡伟,闻学泽,叶建青.汶川M s8.0地震地表破裂带及其发震构造[J].地震地质,2008,04(3):10-15.

[6]张培震,徐锡伟,闻学泽.2008年汶川8.0级地震发震断裂的滑动速率、复发周期和构造成因[J].地球物理,2008,4(3):120-125.

[7]何春雄.应用数理统计基础[M].广州:华南理工大学出版社,2006.

[8]周爽.社会统计分析:SPSS应用教程[M].北京:清华大学出版社,2006.

[9]龚有容.应用统计学[M].上海:立信会计出版社,2006.

[10]李雪平.基于GIS的区域斜坡稳定性评价Logistic回归模型研究[D].武汉:中国地质大学工程学院,2005.

[11]王征征.MAPGIS和SPSS的区域型滑坡危险性区划[D].北京:中国地质大学地球科学与资源学院,2006.

猜你喜欢
镇雄县岩组坡向
镇雄县坡头镇海塘历史遗留硫磺冶炼废渣综合处置及生态恢复工程通过初步验收
工程地质岩组分层水工编录法在南山坪矿区中的应用
闽西南中二叠统童子岩组页岩气形成的地质条件及远景区预测
镇雄县总工会:为高考考生助力
镇雄县总工会:开展送温暖活动
镇雄县总工会:开展禁毒宣传活动
DEM地表坡向变率的向量几何计算法
淮南潘集深部勘查区15-2孔工程地质岩组划分
白音华煤田三号露天矿区水文地质条件分析
青藏高原东缘高寒草甸坡向梯度上植物光合生理特征研究