涼山州山地災害空間分布特征及人為驅動力分析

黃 靖, 第寶鋒, 邊靜虹, 左 進, 胡曉曦

(1.四川大學 建筑與環境學院, 成都 610025; 2.天津大學 建筑學院, 天津 300073)

涼山州山地災害空間分布特征及人為驅動力分析

黃 靖1, 第寶鋒1, 邊靜虹1, 左 進2, 胡曉曦1

(1.四川大學 建筑與環境學院, 成都 610025; 2.天津大學 建筑學院, 天津 300073)

基于涼山州1970—2004年間的山地災害數據，采用GIS空間網格分析等方法，分析涼山州山地災害的分布特征，進行了危險度評價，并劃分了研究區山地災害危險度等級。結果顯示：涼山州山地災害多沿水系呈帶狀分布，其中以中部安寧河流域和東北部地區較集中，山地災害極高頻區面積3 080.6 km2，占州總面積比為5.0%，高頻區占8.0%，中頻區占14.1%，低頻區占72.9%。通過山地災害與人為驅動力(人口、土地利用類型等)的相關性分析，獲得其間的響應關系。分析表明：一方面山地災害危險度與人口密度分布顯著正相關，另一方面不合理的土地利用結構也是山地災害的重要驅動力，特別是旱地(坡耕地)和交通建設用地影響較大。研究結果對人為活動引起的山地災害防范、縣域山地災害危險度劃分和山地災害風險管理等具有一定的指導意義。

山地災害; 危險度; GIS; 人為驅動力分析; 涼山州

山地災害的分布特征是基于已經發生的山地災害對區域進行的描述，認識山地災害的分布特征是減少山地災害導致的人員傷亡和財產損失的必要途徑。我國作為一個地質災害嚴重的國家之一[1]，在災害統計方面做了大量工作，國土資源部從1999年開始全國地質災害嚴重的縣(市)的地質災害調查與區劃工作，各省市也有自己的災害統計數據。基于大量調查資料，國內外許多學者[2-6]提出多種描述區域山地災害特征的方法和指標，如災害發生條件概率、時間發生頻率，災害相對分布密度(災害分布點密度、面密度、體積密度)及災害發生頻次、規模、流域面積比等；在災害信息不夠全面時，部分研究者[7-11]獲取決定和影響山地災害發生的自然因素如地貌、巖性、降雨等和人為活動因素，評價區域的災害易發性和危險度；此外，有學者[12-14]研究了部分要素如前期降水量、坡度、土地利用類型等與山地災害的關系。各類研究中，評價危險度的區域大小劃分方法不盡相同，主要有網格法，行政區劃法和自然環境分區法，網格區域和自然區域作為評價單元各有優缺點[5]，而行政區域的確定不僅考慮了管理上的便利, 與社會經濟指標相對應，而且考慮了山川、湖海、氣候等的差異，應用較為全面[11]。

在現實工作中獲取詳實準確的災害數據較難實現，前人多基于自然地理因素，開展于山地災害的危險性相關研究，且取得了眾多成果。但在較大區域尺度(以縣域為基本單元)，探討山地災害危險度及人為驅動力方面的研究較少。本文致力于評價涼山州災害分布及危險度排序，并探究其人為驅動力。

1 研究區概況

涼山州彝族自治州(以下簡稱涼山州)位于四川省西南部，介于東經100.1°—103.9°北緯26.0°—29.3°，下轄17個縣(市)，涼山州總面積6.01萬km2，人口約470萬，氣候類型屬亞熱帶季風氣候，日溫差大，年溫差小。涼山州境內有如雅礱江、金沙江、黑水河、安寧河等水系分布，水能資源豐富；涼山州社會經濟發展總體較為落后，其中城鎮化率為13.7%，遠低于全國水平37.7%(2005，四川統計年鑒)，人均GDP為4 793元(2004，四川統計年鑒)；州內各縣(市)的社會經濟發展水平差異大，西昌市人均GDP最高，為12 340元，而木里藏族自治縣(以下簡稱木里縣)、金陽縣、昭覺縣等人均GDP不足3 000元。不同縣(市)人口密度相差高達到20倍，其中西昌市218人/km2，木里縣10人/km2。涼山州以農業生產為主。土地利用類型以林地、草地和耕地為主，耕地以坡耕地為主，坡耕地占全州耕地的2/3[15]。

涼山州境內地貌復雜多樣，地質結構復雜，相對高差大，地勢由西北向東南降低；高山、深谷、平原、盆地、丘陵相互交錯，生態環境十分脆弱，自然災害頻發[16]。據《四川省救災年鑒》，1985年7月1日,暴雨引起大規模山洪和泥石流,使西昌城受災；1987年7月2日至7月5日,普格縣西洛區暴發泥石流,區級機關單位和居民住戶受災。除強降雨等自然因素外，人為活動也是山地災害發生的重要誘因。如1970年冕寧縣鹽井溝鐵礦渣形成泥石流,造成鐵路重大災害傷亡；1990年甘洛縣鉛鋅礦泥石流造成36人死亡；1990年會理易門煤礦泥石流造成31人死亡，29人受傷，并造成重大的經濟損失。這一系列的山地災害與高陡邊坡下人為采礦引起的邊坡失穩密切相關[17]。可以說，山地災害活動主要受自然地理要素影響，但同時，人為驅動力也起到了一定的推動作用，如何從區域層面剖析部分人類活動對災害危險度的影響是本文研究的重點。

2 數據收集

數據主要包括涼山州行政區劃圖；1970—2004涼山州山地災害資料(包括滑坡，泥石流和山洪)，來源于四川省人民政府防汛指揮部調查統計[18]；2004年涼山州社會經濟數據，來源于四川統計年鑒和涼山州統計年鑒；涼山州土地利用類型數據，來源于2004年四川省土地利用變更調查表。所采用的空間分析工具為ArcGIS 10.0，數據分析工具主要為SPSS 18.0和Matlab 2012。

分析所獲取的山地災害數據，1970—2004年間，涼山州發生的山地災害累計達1 700余次，從數量上來看(表1)，各縣(市)災害數量差異較大，其中，德昌縣(178起)最多，布拖縣(43起)最少。從分布密度上看，涼山州山地災害分布點密度[11]為2.8處/100 km2，其中喜德縣山地災害點密度最高，達7.8處/100 km2，而木里縣山地災害分布點密度最小為0.4處/100 km2。

3 山地災害空間分布特征及危險度評估

3.1 山地災害空間分布特征

山地災害的歷史資料，多以點的形式記錄。為了更好地反映區域分布特征，并將災害發生同區域特征相結合進行分析，繪制山地災害空間分布，并通過網格統計災害發生數量進行空間插值，得到涼山州山地災害發生的空間分布圖(圖1)。網格大小即單位區域大小的選取一直沒有公認的確定方法，一般基于專家經驗的計算公式法[19]。本文中采用10 km×10 km的網格大小，利用ArcMap空間連接功能統計每個網格發生的災害數。將各網格中山地災害的發生數量作為內插值計算字段，對各網格進行插值。插值采用IDW插值法(Inverse Distance Weighted)，插值權重為默認值2。IDW是一種最常用的插值方法，以插值點與樣本點間的距離為權重進行加權平均，離插值點越近的樣本點賦予的權重越大。IDW通過對鄰近區域的各采樣點值平均運算獲得內插單元。

表1 1970-2004年涼山州山地災害點統計

區域災害分布特征一直提倡遵循以定性分析為主，定量分析為輔的評價原則[6]。為了將具有相似災害發生頻率的區域劃為一類，以方便統計高發區面積，達到定性與定量分析相結合，評估整體山地災害發生的分布規律。將網格區域內災害發生頻率進行等級劃分(表2)。繪制涼山州山地災害低頻區、中頻區、高頻區和極高頻區分布圖(圖2)。

圖1 涼山州山地災害空間分布

山地災害多發區(圖1)顯示，山地災害多呈帶狀分布，安寧河、金沙江、美姑河流域及雅礱江德昌段為山地災害多發區，除了沿水系網絡分布外，會東縣，會理縣等地區也存在散落分布，但雅礱江上游地區鹽源縣和木里縣山地災害相對較少。其中安寧河流域為深切河谷地貌特征，斷裂活動性強，使得山地災害多發生于河谷兩岸，沿水系網絡分布[20]。從分布區域上看，山地災害高發區主要在涼山州東北部和中部，為昭覺縣、美姑縣、德昌縣、越西縣、鹽源縣東南部等地；中發區在涼山州東部往南部一線；而低發區分布于涼山州的西部，主要為木里縣和鹽源縣中西部地區。山地災害的分布情況說明山地災害的發生除了受自然環境條件的主要作用外，還與其他因素如人類活動干擾有關。

圖2 涼山州山地災害發生頻率分級

等級災害點個數面積/km2占幅員比/%低頻區0～144999.672.9中頻區2～48691.814.1高頻區5～84951.08.0極高頻區>83080.65.0總計61723.0100.0

3.2 山地災害危險度評估

山地災害危險度的評價指標分為兩類：一類是直接指標，已經發生的山地災害的直接作用結果；另一類是間接指標，即山地災害發育的自然環境條件[10]。直接指標常為山地災害分布密度，包括點密度與面密度，前者是指每100 km2內山地災害點的數量；后者是指每100 km2內山地災害影響的流域面積。對于較小尺度的區域，點密度能較好地代表災害發生的實際情況[11]；而面密度法則需要較詳盡的災害信息，如滑坡或泥石流發生的受災面積、滑坡量或流域面等，數據獲取難以實現。本文中災害數據多為20世紀數據，但山地災害現象作為一種自然過程，它的發生發展具有相對不變的規律性，資料年代的新老并不會影響區域山地災害危險度評價結果[11]。本文中使用的縣(市)級行政區分區方法面積較大，區域內山地災害分布不均，用點密度較難真實表征山地災害發生的真實情況(圖3)，因而在小區域點密度的基礎上進行優化，得到研究縣級行政區災害危險度的方法如下。

3.2.1 山地災害危險度研究方法

(1) 網格危險度賦值。按上文所述將研究區域網格化，對網格內災害點個數分級并進行危險度賦值(表3)，賦值范圍介于0 ～ 0.5之間，0表示該區域內無發生山地災害的危險，0.5表示該區域內一定會發生山地災害。

表3 涼山州山地災害發生頻率危險性賦值

(2) 以縣(市)為單元計算危險度。設各縣(市)各山地災害發生頻率等級的網格總面積為Si(i=1,2,3,4)/km2，對應危險度賦值為ωi(i=1,2,3,4)，各縣面積為Mj(j=1,2 … 17)/km2，各縣(市)山地災害危險度A的計算公式為

(1)

山地災害危險度A是一個無量綱數值，其大小代表了各縣(市)山地災害的危險度，值越大則該縣(市)山地災害發生的危險性越高。

3.2.2 山地災害危險度結果 山地災害危險度(A)將多個較小網格的加權結果，得到了各縣山地災害危險度結果(圖3)。結果顯示，涼山州所轄17個縣(市)中山地災害危險度最高為德昌縣，介于山地災害高頻區和極高頻區的地區包括德昌縣、喜德縣、西昌市、昭覺縣和普格縣，而山地災害危險度最低的為木里縣，其次為會東縣和鹽源縣。

需要指出的是，一般情況下將評價區域的點密度作為危險度的劃分依據。但本文中通過構建更小的區域(網格)，計算各網格內點密度進行分級，加權得到危險度結果(即加權面積密度)。為了探討本文中方法的可行性，將各縣(市)的點密度與加權面積密度評價出的危險度標準化后進行比較(圖4)。其中標準化處理方法為極差標準化變換(RangeStandardizationTransformation)，極差標準化的計算方法如下：

圖3 涼山州各縣(市)山地災害危險度排序

(2)

式中：Hij——標準化結果；Xij——某項指標中的某個數據；Xmax——該指標中最大值；Xmin——最小值。標準化結果均在0到1之間。

圖4 兩種方法評價災害危險度結果比較

結果顯示兩種方法除了危險度排序的差異外，各縣(市)危險度大小也有差異。其中兩種方法計算的金陽縣危險度偏差高達50%，普格、西昌、寧南、布托等縣(市)偏差也在35%以上。而本文中的方法通過構建網格將較大區域(縣域)轉化為小區域(網格)后計算，使各個區域內災害分布更為均勻。可以這樣認為，在保證對同類網格賦值相同條件下，式(1)的計算方法更好地考慮了災害點分布不均勻的特點。

4 山地災害人為驅動力分析

人類通過多種方式影響山地災害發生的載體——自然環境，包括人口密度、生產方式、土地的利用類型等。土地作為人類與自然相互作用最密切的部分，土地利用類型與山地災害有密切關系，不合理的土地利用易導致山地災害的發生[21]。以各縣(市)為統計單元，選取表征社會經濟活動的各類指標，使用主成分分析法去除各指標間的多重共線性影響，將剩下的指標分別與山地災害危險度進行相關性分析，研究山地災害危險度與人為活動的關系。本文中最后選取的表征人為驅動力的指標主要包括經濟密度，表示單位土地面積的生產總值；人口密度表示單位土地面積的人口數量；土地利用類型比表示不同土地類型面積占各縣總面積的比例，包括耕地(水田、旱地)、林地(灌喬木林、其他類林地)、建設用地(城建用地、獨立工礦、交通用地)、草地、水面和未利用地等。

對選取的指標做相關性分析，結果(圖5)表明，土地利用類型中旱地和交通用地的占有量與山地災害危險度相關系數分別0.641和0.498，各自在0.01和0.05顯著性水平上線性相關；人口密度與山地災害危險度相關系數為0.505，在0.05顯著性水平上線性相關。而山地災害危險度與經濟密度相關性不明顯；此外，其他土地利用類型中，山地災害危險度與林地面積比呈弱負相關，與城建用地面積比弱正相關，與草地、水面、未利用地等亦無顯著相關性。

相關性分析結果表明交通用地(包括鐵路、公路)和旱地對山地災害發生有極大的促進作用。在山區公(鐵)路建設期，由于地形的限制常需大規模的爆破，大面積挖掘，在公(鐵)路兩邊形成大量的邊坡，破碎和不穩定的斜坡極易發生滑坡等山地災害。而山區的耕地中多為旱地，如美姑縣的旱地面積為水田面積的113倍。涼山州地勢起伏大，坡耕地分布極廣，大量坡耕地不僅為滑坡泥石流等提供了物質基礎，還提供了疏松的土層條件[21]。

圖5 山地災害危險度與交通用地、旱地、人口密度的關系

人口密度對山地災害也有促進作用。人口密度大小反映了人類活動強弱和干擾強度的高低。從某種意義上來說，土地利用類型的變更也是由人口的增長所帶動的：一方面，土地利用類型決定了某個區域的生產能力，會對區域人口增長產生一定影響；另一方面，區域人口數量的增加要求改變土地利用類型以滿足當地居民住房、交通等需求。對于涼山州，除了文中選取的社會經濟指數和土地利用方式外，礦山開采、水利工程、伐木、飛播造林等都應該是重要的人為驅動力。但因受到數據限制，在人為驅動力分析中并未做出相應的分析，在今后的研究中應該予以探討。

5 結論及建議

涼山州自然環境脆弱，山地災害頻發，社會經濟水平較為落后。通過研究涼山州山地災害的分布特征，評價各縣(市)山地災害危險度，并分析人為驅動力，得到如下結論：(1) 涼山州山地災害沿水系呈帶狀分布，災害高頻區主要分布于安寧河流域及雅礱江德昌段。山地災害極高頻區和高頻區面積分別占全州面積5.0%和8.0%。(2) 采用GIS空間網格化分析，構建網格評價縣(市)山地災害危險度的方法比直接計算點密度更好地考慮了山地災害點分布不均勻的特點，危險度結果更能反映實際災害情況。(3) 涼山州各縣(市)山地災害危險度大小順序為：德昌>喜德>西昌>普格=昭覺>金陽>寧南>美姑>越西>布托>會理>甘洛>雷波>冕寧>鹽源>會東>木里。(4) 涼山州山地災害人為驅動力方面，人口密度和土地利用方式特別是交通用地和旱地(坡耕地)與山地災害的發生有明顯的相關性。

分析和評價山地災害分布規律與人為驅動力的關系，有助于為區域山地災害防災減災規劃提供指導。同時，文中的評價方法也可為相似領域研究提供參考。在涼山州，各縣市山地災害的排序表明德昌，喜德等地為山地災害多發區，在該地區進行大型水利設施、交通道路等工程建設時，應結合工程和生態治理措施，盡可能減少人類活動負面干擾，以降低山地災害發生頻率。此外，涼山州人口密度分布不均，土地利用結構不合理，應持續推進退耕還林、還草等生態恢復工程，合理減少坡耕地數量或進行坡改梯等保護措施，并加強用地規劃，合理布局交通規劃、水電開發等開發建設工程。

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AnalysisontheSpatialDistributionCharacteristicsandHumanDrivingForcesofMountainHazardsinLiangshanPrefecture

HUANG Jing1, DI Bao-feng1, BIAN Jing-hong1, ZUO Jin2, HU Xiao-xi1

(1.CollegeofArchitectureandEnvironment,SichuanUniversity,Chengdu610225,China; 2.CollegeofArchitecture,TianjinUniversity,Tianjin300073,China)

Based on the data of mountain hazards from 1970 to 2004, GIS spatial grid analysis was used to analyze the spatial distribution characteristics of mountain hazards in Liangshan Prefecture, which is located in southwestern Sichuan, evaluate mountain hazards risk and divide risk levels. The results showed that most mountain hazards were expressed by the zonation along the river, mainly in Anning River Basin and Jinsha River Basin. According to the occurrence frequency of disasters, Liangshan Prefecture was classified into four regions: the very high frequency region, high frequency region, moderate frequency region and low frequency region, which account for 5.0%, 8.0%, 14.1% and 72.9% of total area, respectively. By analyzing the correlation between mountain hazards and human driving forces (economic, demographic characteristics and land-use type etc.), the response relationship between them was obtained. According to the correlation analysis, it can be seen that the mountain disaster risk and the population density had a significant positive correlation. What′s more, unreasonable land use was another important driving force on mountain hazards, especially dry lands (sloping lands) as well as transportation lands. These results will play an important role in preventing and mitigating mountain hazards caused by human activities, and the method used in this study will play guiding role in mountain hazard risk assessment and management.

mountain hazards; risk assessment; GIS; human driving forces; Liangshan Prefecture

2013-08-08

：2013-10-05

國家自然科學基金資助項目(41101514)；國家科技支撐計劃課題資助項目(2013BAJ11B01);國際科技合作與交流專項(2012DFG91520)

黃靖(1993—),男,貴州納雍人,碩士在讀,主要從事環境科學研究。E-mail:hjingcheer@126.com

第寶鋒(1978—),男,甘肅慶陽人,副教授,主要從事山地災害與區域環境、GIS & RS研究。E-mail:diwubf@gmail.com

X43

：A

：1005-3409(2014)06-0278-06