基于地質災害危險性區劃的盈江縣農村居民點空間布局優化

陳維治, 付保紅

(云南大學 資源環境與地球科學學院, 昆明 650504)

基于地質災害危險性區劃的盈江縣農村居民點空間布局優化

陳維治, 付保紅

(云南大學 資源環境與地球科學學院, 昆明 650504)

為增強農村居民點地質環境安全布局認識，科學推動農村建設用地可持續、健康發展。以云南省盈江縣為研究區域，選擇坡度、線性構造等評價指標，用Logistic回歸模型對研究區進行了地質災害危險性區劃，其中為了統一評價單元，通過ArcGIS建立魚網將相關地理信息數據網格化。再根據地質災害危險性區劃結果對現狀農村居民點布局進行相關分析和研究。結果表明：盈江縣地質災害區劃分區結果中的中高易發區占到全縣總面積的63.57%，包含全縣95.83%的歷史地質災害點；且農村居民點位于地質災害中、高易發區的面積占居民點總面積比例達到74.55%，所有鄉鎮都有位于高易發區的居民點；基于農村居民點現狀與區劃結果，將各鄉鎮及其典型村落劃分為3個級別，并針對性地提出“梯度推進”、“內部整改”、“就地城鎮化”3種優化方向。

地質災害; 危險性區劃; 農村居民點布局; 優化; 盈江縣

盈江縣大部分地區處于河谷地震斷裂帶上，是云南省滑坡、泥石流等地質災害最為嚴重的地區之一，自20世紀50年代以來，大盈江兩岸支流每年都暴發了不同規模的泥石流災害，2008年以來更是連續發生多起5級以上強震：2014年5月24日、5月30日，盈江縣連續發生5.6級、6.1級地震。經受多次強烈地震的疊加影響后，全縣地質環境進一步惡化，余震和降雨等都極易誘發次生地質災害，使災區原本就很脆弱的地質環境遭受進一步破壞，更是給當地帶來了巨大的人員財產損失[1]。農村居民點災前空間布局未充分考慮地質環境安全，是地質災害對盈江縣農村居民點有著巨大威脅的重要原因之一。國內外相關研究主要集中在地質災害區劃方法[2-5]、地質災害評價模型[6-8]、農村居民點空間布局特征研究[9]、潛力評價和整理模式[10]、空間布局模式[11]等方面，但以地質災害危險性為切入視角，來分析農村居民點布局的研究還相對較少。

因此，本文以云南省盈江縣為例，對其進行地質災害危險性區劃，將研究區劃分為4個易發分區，并在此基礎上結合農村居民點空間現狀布局，將居民點歸于不同的安全級別，并根據農村居民點環境設定約束條件，進而提出對應的整理優化方向。有助于農村居民點布局優化體系完善，為新農村建設、農村居民點整理項目及鄉鎮規劃等提供科學依據。

1 研究內容與方法

本文在GIS空間分析和SPSS軟件的技術支撐下，選取地質災害影響因子，利用Logistic回歸數學模型得出研究區內地質災害危險性高低，探究研究區的地質災害空間分布規律，進而通過聚類分析對研究區進行地質災害危險性區劃，并基于分區結果與現狀農村居民點用地進行疊置，整理和統計出農村居民點在各級分區中的面積和比例。根據農村居民點在不同分區中面積和比例設定約束條件，將其劃分為不同的安全級別，對不同安全等級的農村居民點作出針對性優化研究。

2 地質災害影響因子數據集的建立

地質災害都是在一定的動力誘發(破壞)下發生的。誘發動力有的是天然的,有的是人為的，應充分考慮各種地質災害影響因素，研究各類影響因素在空間上的組合方式及其與區域內地質災害發生和分布的內在關系，從而進行地質災害危險性區劃研究。

2.1 影響因子的選取

根據相關地質災害危險性區劃的研究成果，結合盈江縣地質災害發生的具體情況，利用德爾菲法(Delphi Method)選取影響研究區域地質災害發生的6個一級因子：植被覆蓋率、坡度、線性構造影響區域、地層巖性、水系影響區域、道路影響區域[6-8,12]。結合有關地質災害專家的建議以及文獻資料，充分獲取研究區域地質條件、地形條件和人類活動等信息的基礎上，將一級因子分為2～7類二級因子(表1)。

2.2 空間數據集的建立

使用ArcMap中Data Management tools>Feature class>Create-fishnet工具將盈江縣劃分為500 m×500 m的網格單元[13]。再將研究區的網格圖層、歷史地災點圖層和影響因子圖層疊加(以圖1坡度分區疊加圖層為例)，疊加后的圖層中，每一個網格單元都具有唯一等級的各個影響因素的二級因子。如果某個單元格內包含有歷史災害點，則認為該單元格為災害發生。建立研究區域內地質災害發生與各種地質災害影響因子的空間組合關系。

表1 盈江縣地質災害影響因子

注：①表示其他區域指除去主流水系和支流水系影響區域以外的區域。

3 基于Logistic數學模型的地質災害危險性區劃

3.1 Logistic數學模型

在地質災害研究過程中，災害的發生與否只有兩種情況，即災害發生(1)和災害不發生(0)。如將各種地質災害影響因素作為自變量，災害發生與否作為就可視為典型的二分類變量。因為因變量是不連續的，線性回歸分析就不可以用來求證該自變量與因變量的內在關系。而Logistic回歸模型是二分類因變量(因變量Y只取兩個值)進行回歸分析時經常使用的統計分析方法。因此本文采用Logistic 回歸模型探究研究區域災害發生與否和各種影響因素的關系，進而進行區劃研究。Logistic回歸模型表達式為：

(1)

(2)

式中：P為因變量，取值范圍為(0,1]，表示地質災害發生的概率；x1i,x2i,…,xni是自變量，表示各種地質災害影響因子；α為常數，表示在沒有任何因素影響下，地質災害發生與不發生概率比值的對數值；βn為邏輯回歸系數，也是各種地質災害影響因素的權重值，表示其中單個因變量發生變化時，地質災害發生與不發生概率比值的對數的改變值。

圖1 坡度影響區域疊加網格圖層

3.2 地質災害發生可能性分布

假設βn邏輯回歸系數確定，就可以根據不同影響因子指標值來計算某一區域地質災害發生的概率P，再依據不同P值在研究區域的空間分布，來劃分出地質災害危險性等級。利用已有的歷史資料得到研究區發生的歷史地質災害點數據，以及不同影響因子的指標值xni，就可以求出各指標權重值βn，即邏輯回歸系數。

判定包含歷史災害點的網格單元為災害發生，賦值為1，反之為災害不發生，賦值為0[14]，創建屬性列賦予每個網格ID值，使用ArcGIS空間分析功能，疊加各個影響因素單一等級和地質災害發生狀況圖層，并轉出其屬性表，再將導出的屬性表數據導入SPSS分析軟件，選擇Binarylogistic分析選項，將屬性表中災害發生與否屬性列作為因變量，各地質災害影響因素作為自變量，勾選選項中概率選項，進行回歸分析。數據通過SPSS二元回歸模型的各項檢驗后，將得出研究區域各個網格地質災害發生概率。將由SPSS軟件生成的數據表選擇為dbase格式，再由ArcMAP打開數據表，使用“relate”或者“Join”功能，通過網格ID鏈接dbase表格和屬性表，將計算出的地質災害發生概率作為屬性值賦值到各個網格(圖2)。

圖2 盈江縣地質災害發生概率分布

3.3 研究區域地質災害危險性區劃

由地質災害發生概率屬性列生成的圖層仍然以柵格(500m×500m)為單元反映地質災害發生概率，區域的劃分不明顯，相對較為混亂。結合相關學者地質災害區劃研究經驗，對其進行聚類分析，使用ArcMAP的IsoCluster功能，根據發生地質災害概率較高區域(概率分布圖中顏色較淺區域)的分布和密集程度，將研究區劃分為地質災害基本穩定區、低易發區、中易發區、高易發區[15-16]，概率閾值區間分別對應為0～0.005，0.005～0.025，0.025～0.035，0.035～0.08(圖3)。

其中地質災害中、高易發生區面積為2 741.54km2，占全縣國土面積的63.57%，包含全縣95.83%已發生的地質災害點(表2)，說明區劃分區結果與實際災害發生狀況是比較契合的。

4 地質災害威脅下的農村居民點現狀布局分析

4.1 盈江縣農村居民點現狀布局

通過對盈江縣地質災害危險性區劃圖和居民點現狀分布圖進行疊加分析(圖4)可得各鄉鎮在不同地災危險等級的土地面積(表3)。

表2 盈江縣地質災害危險性區劃信息

圖3 盈江縣地質災害危險性區劃

圖4 盈江縣農村居民點疊加地質災害區劃

鄉鎮名地災區劃等級土地面積/hm2百分率/%鄉鎮名地災區劃等級土地面積/hm2百分率/%平原鎮高易發區153.9122.08中易發區77.4911.12低易發區465.6066.80基本穩定區0.000.00舊城鎮高易發區24.7410.87中易發區127.8056.14低易發區75.1233.00基本穩定區0.000.00那邦鎮高易發區50.8498.81中易發區0.611.19低易發區0.000.00基本穩定區0.000.00弄璋鎮高易發區410.1446.57中易發區317.8536.09低易發區152.6317.33基本穩定區0.000.00盞西鎮高易發區247.1585.39中易發區39.5813.67低易發區2.720.94基本穩定區0.000.00卡場鎮高易發區18.729.24中易發區22.5711.13低易發區94.2046.46基本穩定區67.2433.17昔馬鎮高易發區30.7021.61中易發區111.3678.39低易發區0.000.00基本穩定區0.000.00太平鎮高易發區31.935.84中易發區468.9185.68低易發區44.298.09基本穩定區2.130.39新城鄉高易發區100.6239.54中易發區116.1845.65低易發區37.6914.81基本穩定區0.000.00油松嶺鄉高易發區127.0285.08中易發區1.921.29低易發區20.3413.63基本穩定區0.000.00芒章鄉高易發區151.7185.50中易發區12.226.89低易發區13.507.61基本穩定區0.000.00支那鄉高易發區115.8489.57中易發區9.056.99低易發區4.443.43基本穩定區0.000.00蘇典鄉高易發區103.7160.02中易發區11.086.41低易發區41.5924.07基本穩定區16.429.50勐弄鄉高易發區139.3794.64中易發區6.854.65低易發區1.030.70基本穩定區0.000.00銅壁關鄉高易發區0.940.68中易發區105.9276.29低易發區1.130.81基本穩定區30.8522.22

由表3可知，盈江縣農村居民點位于地質災害中、高易發區的面積為3 136.75 hm2,占居民點總面積的74.55%，而且所有鄉鎮都有位于高易發區的居民點。位于高易發區的居民點主要分布在弄璋鎮、盞西鎮、平原鎮和芒章鎮，主要是因為這幾個鄉鎮地質構造條件較差，地勢比較陡峭，植被覆蓋也相對較差；中易發區居民點用地主要分布在地勢比較平坦，植被覆蓋較好的區域；低易發區居民點用地主要分布在地質構造條件較好的區域；基本穩定區居民點用地主要分布在各類影響因素條件都較為優勢的區域。

4.2 盈江縣農村居民點布局分析

本文從地質災害危險性區劃的角度分析居民點布局，將盈江縣農村居民點分為3類安全級別，結合《盈江縣城市總體規劃(2006—2020)》，選取出各個鄉鎮具有典型性的村莊進行優化方向的選擇，并提出合理的優化途徑和發展方向(表4)，從而為新農村建設、村鎮規劃中農村居民點布局優化的具體實施提供科學依據。

表4 盈江縣農村居民點布局優化

注：S1，S2分別指位于高易發區和中易發區的農村居民點面積比重。

5 結 論

(1) 以ArcGIS軟件和SPSS軟件為技術手段，運用Logistic數學模型對盈江縣進行地質災害危險性區劃，將盈江縣劃分為高易發區、中易發區、低易發區和基本穩定區4個危險性分區。

(2) 利用區劃結果與農村居民點布局結合，對農村居民點現狀布局進行分析，發現盈江縣農村居民點災前空間布局未充分考慮地質環境安全問題，農村居民點過多地分布在地質災害風險較高的區域。

(3) 根據農村居民點在不同分區的面積和比例，將盈江縣農村居民點劃分為3類風險等級區。通過對各村鎮區域特點和發展方向的對比，設定不同的優化條件。結合區域地質災害風險等級，對3類不同風險等級的村鎮做出針對性的優化方向的選擇。

農村居民點布局優化既是新農村建設的重要內容，又是農村建設用地節約集約利用的重要舉措[15]。農村居民點布局優化是一項復雜的系統工程,它通過運用工程技術、調整土地產權,在宏觀上控制農村居民點規模與布局,在微觀上對農村居民點用地規模與布局進行調整,最終達到優化農村建設用地布局,提高農民生產、生活水平和改善農村生態環境的目的[9-10,17-18]。然而,農村居民點空間布局是受到自然和社會經濟條件等多種因素的影響和制約,不同區域的農村居民點所受制約因素存在明顯差異[11,19-20]。本文僅從單一視角分析農村居民點布局優化的內外機制，尚顯不足。因此，如何將多學科、多視角交叉集成的研究成果應用于農村居民點布局優化研究，進而適用于新農村建設、城鄉建設用地增減掛鉤、農村土地綜合整治等農村社會實踐將是今后研究的重點。

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SpatialDistributionandOptimizationoftheRuralResidentialAreainYingjiangCountyBasedonGeologicalHazardZoning

CHEN Weizhi, FU Baohong

(SchoolofResources,EnvironmentandEarthScience,YunnanUniversity,Kunming,Yunnan650504,China)

To strengthen the understanding of the geological environment safety distribution of the rural settlement areas, to promote the sustainable and healthy development of the rural construction land, Yingjiang County in Yunnan Province was selected as the study area, a logistic model was used for zoning the geological hazard risk according to slopes and linear structures. Aiming at unifying evaluation unit, we created fishnet in ArcGIS to transform geographic information data to be grid. According to the zoning results, the distribution of the rural settlements was analyzed and studied. The results showed that the areas highly prone to geological risk in Yingjiang County accounted for 63.57% of the total area, including 95.83% of the county′s geological disaster in history; and rural residential areas located in the areas highly prone to geological disaster accounted for 74.55% of the total area of residential land, all towns have somewhere located in high prone areas; according to zoning of geological hazard risk and the rural residential distribution, the towns and the typical villages can be divided into 3 levels, including the ‘gradient propulsion’, ‘internal rectification’ and ‘situ urbanization’. So then, three optimization paths were proposed in this paper.

geological hazards; risk zoning; rural residential distribution; optimization; Yingjiang County

2016-04-21

：2016-05-26

云南大學資源環境與地球科學學院學院制建設專項基金“云南邊疆少數民族地區山地城鎮建設土地開發利用模式研究”(2013CK003)

陳維治(1993—),男,安徽滁州人,碩士研究生,研究方向為土地利用規劃。E-mail:570741042@qq.com

付保紅(1960—),女,云南德宏州人,學士,副研究員,主要從事土地利用規劃與政策研究。E-mail:245025416@qq.com

F301.2

：A

：1005-3409(2017)03-0320-05