四川省雅安市泥石流災害危險性評價

李鑫楊, 劉慶生, 白淑英

(1.中國科學院 地理科學與資源研究所 資源與環境信息系統國家重點實驗室, 北京 100101; 2.中國科學院大學, 北京 100049; 3.南京信息工程大學 地理與遙感學院, 江蘇 南京 210044)

四川省雅安市泥石流災害危險性評價

李鑫楊1,2, 劉慶生1, 白淑英3

(1.中國科學院 地理科學與資源研究所 資源與環境信息系統國家重點實驗室, 北京 100101; 2.中國科學院大學, 北京 100049; 3.南京信息工程大學 地理與遙感學院, 江蘇 南京 210044)

[目的] 對四川省雅安市泥石流災害危險性進行評價，為科學合理地預測和應對該區泥石流的發生提供科學依據。 [方法] 首先構建危險性評價指標體系，選取3類8個評價因子并進行量化分級，再用層次分析法(AHP)給指標賦權重，最后用危險性評價模型疊置分析評價因子，進行雅安市危險度區劃，將雅安市范圍的泥石流危險性級別分為輕度(Ⅰ)、中度(Ⅱ)、較高(Ⅲ)、高度(Ⅳ)。 [結果] 寶興縣的Ⅳ區域占比(8.8%)最小，整體泥石流危險性最低。天全縣危險性相對偏低。雨城區、蘆山縣、名山區的Ⅳ級都占比約20.0%，整體泥石流危險性居中；滎經縣和漢源縣整體泥石流危險性偏高，Ⅳ級占比約45.0%；石棉縣的泥石流危險性最高，Ⅳ級區域占比高達57.4%，Ⅲ級區域占比高達24.4%。 [結論] 加強預防高度危險區的泥石流災害能力，警惕較高危險區泥石流潛在危險性。采用合理有效的措施(災害監測，氣象預報，植樹種草)將雅安市泥石流危險性盡可能降低。

泥石流危險性評價; 雅安市； 評價因子; 量化分級; 危險度區劃

文獻參數： 李鑫楊, 劉慶生, 白淑英.四川省雅安市泥石流災害危險性評價[J].水土保持通報，2017,37(2)：278-283.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.042； Li Xinyang, Liu Qingsheng, Bai Shuying. Evaluation of Debris Flow Hazard in Ya’an City of Sichuan Province[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(2)：278-283.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.042

泥石流危險性評價，是評估泥石流災害對生命和財產可能造成損失的嚴重程度，它以一系列等級為依據進行評估，這些等級是根據泥石流歷史活動情況記錄和山地區域環境條件的分析而劃分出的每個區域泥石流的危險等級[1]。在泥石流多發地進行泥石流危險性評價可以為基礎設施建設、生產建設布局、人口安置、城市規劃提供決策的基礎資料，對生態保護的有效開展、項目建設的社會經濟效益優化有著積極作用；與此同時，也可以實現對災害的預判和防治。20世紀80年代，鐘敦倫等[2]對1981年夏季四川大部分地區的系列暴雨泥石流進行野外考察和室內總結，并分析了當地的泥石流特征、形成條件和泥石流發展趨勢，生成了1981年四川暴雨泥石流分布及危害的現狀圖(涵蓋了包括雅安市在內的四川大部分地域)，雖然在泥石流的形成條件方面做了詳細的分析，但是只用文字對泥石流的發展概要趨勢進行了闡述；2002年，李輝霞[3]對雅安地區的水土流失危險度作了評價和分區，將雅安市的水土流失危險性進行量級的劃分，但是僅僅是從水土流失現狀和驅動力兩個方面建立的水土流失危險度綜合評價模型，指標數量較少；2004年劉希林和蘇鵬程[4]對比分析1990和2000年四川省泥石流災害易損度，通過對泥石流災害風險的定量計算，得出2000年四川省泥石流災害風險評價的結果，并依此判斷雅安市為四川省泥石流災害高風險區；陳宜娟等[4]采用劉希林和莫多聞[4-6]提出的區域泥石流危險度和易損度評價模型R區=H區·V區對川西地區進行泥石流風險區劃，這幾項研究都是基于危險度和易損度評價模型，評價結果都是以縣區為基本評價單元；2014年于金蓉等[7]曾基于GIS空間建模對雅安市泥石流危險度進行評估，但是欠缺詳細的評估結果；劉麗娜[8]曾對雅安市蘆山縣進行泥石流易發性的研究，研究方法是基于確定性系數法與滑坡物源和基于地貌信息熵法的評價方法；王家柱等[9]在2015年以位于雅安市天全縣大葉龍溝泥石流作為研究對象，計算了泥石流動力學特征，引用劉希林學者90年代末提出的函數賦值模型對大葉龍溝泥石流流域危險度進行了定量的評價。綜上所述，以縣區為基本評價單元對泥石流危險性進行評價時，一個縣或區只被賦予一種危險度值，但是某縣區范圍內的泥石流不一定只有一種危險性，所以有必要逾越縣區界線對雅安市整體進行泥石流危險性評價。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

雅安市位于長江上游岷江水系的大渡河和它的青衣江支流流域，坐落于西部四川盆地的北緯28°51′10″—30°56′40″與東經101°56′26″—103°23′28″，幅員面積1.53×104km2，是青藏高原向成都平原的過渡地帶。全市呈北西南高東低的地形，山地地形占全市地形總面積的90%以上，丘陵與平壩占總面積約6%。氣候類型為亞熱帶季風性濕潤氣候，年均氣溫在14.1～17.9 ℃，年均降雨量1 800 mm左右，有“雨城”之稱，是四川降雨量最多的區域。雅安市下轄雨城區、名山區2個市轄區，滎經縣、漢源縣、石棉縣、天全縣、蘆山縣、寶興縣6個縣。第 6次全國人口普查雅安市常住人口為150.73萬人。

1.2 數據處理

水文氣象類評價因子采用了“全國氣象臺站矢量數據”和“四川省2013—2014年日降雨量數據”，其中年均降雨量因子利用了汛期7—9月的降雨數據。將降雨數據空間化后通過ArcMap中的地統計分析模塊，用克里金插值的方法獲取整個四川省的汛期平均最大3日降雨量、汛期平均降雨量、≥50 mm汛期平均暴雨日數；地形地貌類評價因子提取自“ASTER GDEM 30 m分辨率數據”和“地球系統科學數據共享網西南山地分中心(http:∥imde.geodata.cn)四川泥石流分布數據”，地形起伏度和山坡坡度用ArcMap的表面分析工具進行提取，研究區的溝谷密度通過DEM提取研究區河網矢量生成(圖1)；地質類評價因子以“250萬中國地質圖”作為原始數據，距斷層距離通過斷層文件建立分級緩沖區進行提取，地層巖性是依據地質圖的巖性數據分組識別后輸出為矢量圖層進行提取。所有評價因子數據結果均經過了相同的投影變換、統一了數據結構，從而實現數據層之間的對比、計算與分析。

1.3 研究方法

評價因子量化分級：鑒于不同的評價因子的計量單位不同，取值范圍變幅不一，評價因子的類型有定性的也有定量的。所以量化處理上述評價因子是非常必要的，各因子對泥石流危險性的影響程度采用5級量化分級指標表示(表1)。分級的值數越高說明其對泥石流的影響程度越大，泥石流危險程度越高。

評價因子權重確定：AHP決策分析法(analytic hierarchy process， AHP)，是美國運籌學家，匹茲堡大學教授薩迪等[10]在20世紀70年代提出來和廣泛應用的。是系統分析法的數學工具之一，是一種定性與定量相結合的決策分析方法。基本步驟為：

表1 泥石流危險度評價指標分級標準及賦值

圖1 溝谷密度計算流程圖

(1) 雅安市泥石流危險度評價層次結構模型。將泥石流危險性評價因子進行層次的劃分，并按照因子的隸屬關系進行分組。本次研究將泥石流評價指標分為2個層次，第1層包括3個因子，分別是地質類因子、地形地貌類因子、水文因子，每一個因子又包括很多子要素，具體的層次模型如圖2所示。

圖2 評價指標體系結構模型

(2) 構造判斷矩陣并賦值。準則層判斷矩陣：

措施層判斷矩陣：

(3) 層次單排序及一致性檢驗。當一致性比例C.R.<0.1時，認為判斷矩陣的一致性是可以接受的。當C.R.≥0.1時，則需要重新調整判斷矩陣，直到滿足C.R.<0.1為止。如表2所示，經歸一化后的WA=[0.320 2，0.353 9，0.325 9]依次對應準則層各要素(地質構造因子、地形地貌因子、水文氣象因子)相對于研究區泥石流危險性評價相對重要性權重向量；WB1=[0.666 7，0.333 3]即為地質構造條件措施層因子(地層巖性、距斷層距離)的相對重要性權重向量；WB2=[0.289 7，0.379 3，0.331 3]即為地形地貌條件措施層因子(山坡坡度、地形起伏度、溝谷密度)的相對重要性的權重向量；WB3=[0.463 2，0.291 8，0.245 1]即為地形地貌條件措施層因子(汛期平均降雨量、汛期平均最大3日降雨量、≥50 m汛期平均暴雨日數)的相對重要性權重向量。

(4) 危險性評價模型。由于研究區具有地域遼闊、范圍較大及泥石流災害影響因素眾多等特點，故把研究區看作是一個具有一定層次性和不確定性的系統，根據系統分析理論，本研究采用了層次分析法和GIS相結合的方法來計算泥石流危險性指數。泥石流危險性指數定義為某一地區的某一地段的某一柵格位置上的各種影響因素對泥石流災害產生的綜合疊加影響，其表達式為[11]：

(1)

式中：W——泥石流危險性指數；Qi——控制泥石流危險程度的評價因子的評分；θi——控制泥石流危險程度的第i類評價因子的權重；n——評價因子的個數。

表2 判斷矩陣一致性檢驗

注：C.R.為一致性比例。

2 結果與分析

2.1 評價因子提取結果

根據上述評價因子的等級劃分標準轉換為柵格圖層，用空間分析模塊進行重分類，分別得到表3所示的結果。

2.2 層次總排序及一致性檢驗

將各個評價因子的單準則權重自大而小進行總排序，表5最后一列是每個因子的總排序權重。總排序結果的一致性檢驗結果為C.R.=0.018 6<0.1。可以認為層次總排序也有較滿意的一致性,則最終得出的權重結果比較合適,此結果可以用來進行下一步研究。

表3 泥石流危險度評價因子提取結果

續表3

表4 巖性分類

表5 評價因子層次總排序

2.3 區劃結果

各因子疊置計算得到雅安市的泥石流危險度值，研究區的危險度值范圍是1.3～4.2。依據文獻[17]中的3個分界值將研究區共分為4個危險等級(圖3)：<2.3(Ⅰ輕度危險區)，2.3～2.6(Ⅱ中度危險區)，2.6～2.9(Ⅲ較高危險區)，>2.9(Ⅳ高度危險區)。危險等級越高，泥石流發生的危險性概率就越大，隨著顏色由淺色調過渡到深色調，危險度級別升高，地區發生泥石流的概率呈遞增態勢。

2.4 結果驗證

將泥石流實際災害點數據制成泥石流點密度數據對泥石流危險度區劃結果進行驗證(表6)，可見，160個點中，66個點落入Ⅳ等級區域，37個點落入Ⅲ等級區域，45個點落入Ⅱ等級區域，12個點落入Ⅰ等級區域。在雅安市范圍內，Ⅳ有5 051.5 km2，占雅安市的31.1%。區域平均泥石流點密度隨著危險性級別的遞增而增加，Ⅳ等級區域的平均泥石流點密度達到1.8個/10 km2。

表6 泥石流危險性評價結果與實際泥石流災害點對比

圖3 雅安市泥石流危險度區劃圖

3 結 論

在雅安市的8個縣區中，泥石流危險性等級從Ⅰ—Ⅳ皆有著不同程度的分布。寶興縣的Ⅳ占8.8%，Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ區域占了寶興縣的大部分，寶興縣整體的泥石流危險性最低，是雅安市8個縣市中Ⅳ面積占比最小且Ⅰ面積占比最大的(43.9%)；天全縣的整體泥石流危險性相對較低，Ⅳ占了19.3%，雖然面積較小但是也要引起相當的重視；雨城區、蘆山縣、名山區的Ⅳ都占20%左右，整體泥石流危險性居中，其中，蘆山縣的Ⅲ所占的面積40.9%與雨城區的26.1%和名山區的22.6%相比是最大的，所以要警惕蘆山地區危險性為Ⅲ的泥石流區域突破臨界值轉化為Ⅳ；滎經縣和漢源縣境內Ⅳ占了很大的面積，分別為42.7%和45.1%，而且滎經縣Ⅲ的占比也很高(27.9%)，兩地的整體泥石流危險性偏高；石棉縣的整體泥石流危險性最高，Ⅳ的占比高達57.4%，Ⅲ的占比達24.4%，所以要在石棉地區科學合理的預防泥石流的發生。

考慮到泥石流對當地居民生命安全和財產安全的威脅，現據已有的數據進行資料分析后，提出以下建議：加強氣象預測預報，加強預防高度危險區的泥石流災害，在滑坡體內以及泥石流活動區科學合理植樹種草，增強保護山地環境和防治泥石流的意識和自覺性，選擇典型泥石流溝作為監測點進行長期監測。

[1] 張迎春.鐵路泥石流災害風險評價與防治研究[D].北京：北京交通大學,2007.

[2] 鐘敦倫.1981年四川暴雨泥石流[J].大自然探索,1982(1):52-58.

[3] 李輝霞.雅安地區水土流失危險度評價、分區和發展趨勢分析[J].水土保持學報,2002,16(6):17-19.

[4] 劉希林,蘇鵬程.四川省泥石流風險評價[J].災害學,2004,19(2):23-28.

[5] 陳宜娟,劉希林,趙源.四川省雅安市泥石流風險區劃[C]∥中國災害防御協會風險分析專業委員會.中國災害防御協會風險分析專業委員會第二屆年會論文集(1).北京：應用基礎與工程科學學報,2006.

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[7] 于金蓉,鞠麗紅,李顯.基于GIS空間建模的泥石流危險度評估[J].科學中國人,2014(4):30.

[8] 劉麗娜.蘆山地震區泥石流易發性評價[D].北京:中國地質大學,2015.

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[10] Saaty T L. The Analytic Hierarchy Process[M]. Mc Graw： Hill Company,1980：2271.

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[14] 王霖琳. GIS支持下的泰山地區泥石流危險性評價研究[D].山東 濟南：山東農業大學,2004.

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[17] 韓金華.基于GIS的白龍江流域泥石流危險性評價研究[D].甘肅 蘭州：蘭州大學,2010.

Evaluation of Debris Flow Hazard in Ya’an City of Sichuan Province

LI Xinyang1,2, LIU Qingsheng1, BAI Shuying3

(1.StateKeyLabofResourcesandEnvironmentalInformationSystem,InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China; 2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China; 3.CollegeofGeographyandRemoteSensing,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing,Jingsu210044,China)

[Objective] The risk of debris flow in Ya’an City was evaluated to provide scientific basis for predicting and dealing with debris flow scientifically and reasonably. [Methods] Firstly, a quantitative-hierarchy factors assessing system, including nine factors of three categories, was established. The factors were weighted by method of analytic hierarchy process(AHP). Finally, assessment model of hazard was applied to the spatial overlay analysis and took debris flow hazard division in Ya’an City. The division map of debris flow hazard included low-risk zone(I), risk zone(Ⅱ), high-risk zone(Ⅲ)and higher-risk zone(Ⅳ). [Results] Baoxing county had the lowest risk, only 8.8% was covered by Ⅳ zone.Risk of debris flow in Tianquan County was determined as fairly low as well. About 20.0% of Yucheng, Lushan, Mingshan County are covered by Ⅳ zone, and the two counties have moderate level risk. Risk of debris flow in Yingjing and Hanyuan County is fairly high, Ⅳ zone covered 45.0% approximately. The debris flow risk in Shimian County hits the top. The percent of Ⅳ going up to 57.4%, and the percent of Ⅲ up to 24.4%. [Conclusion] The capacity of debris flow disaster should be enhanced in prevention of Ⅳ grade risk, be alert to the potential danger in Ⅲ. The measures have monitoring, weather forecast, tree and grass plantation.

debris flow hazard analyzing; Ya’an City; assessing factors; hazard zoning

2016-07-02

2016-09-12

中國科學院戰略性先導科技專項：基礎數據庫建設專題(XDA05050601)； 中國科學院資源與環境信息系統國家重點實驗室自主研究項目(08R8A010YA)

李鑫楊(1992—),女(漢族),內蒙古自治區赤峰市人,碩士研究生,研究方向為GIS和遙感應用。E-mail:lixy.15s@igsnrr.ac.cn。

劉慶生(1961—),男(漢族),山西省沂州市人,博士,副研究員,主要從事遙感與地理信息系統在資源環境評價中的應用研究。E-mail:liuqs@lreis.ac.cn。

A

1000-288X(2017)02-0278-06

P642.23