基于隨機森林的川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力評價

支澤民，陳瓊，周強，夏興生，劉峰貴,2*

(1.青海師范大學地理科學學院，西寧 810008；2.高原科學與可持續發展研究院，西寧 810008)

隨著社會經濟的快速發展，人類活動對于自然環境的改造作用逐漸加劇，對于地表形態的改造趨勢增強，社會發展與自然環境之間的矛盾日益突出，逐漸成為區域社會發展的重要制約因素[1]。為科學合理對區域開發進行指導，對區域內資源環境承載力的合理評估就變得極為必要，而資源環境承載力包括資源承載力與環境承載力，其中環境承載力又包括水環境承載力[2-3]、土壤環境承載力[4]以及地質環境承載力[5-6]等，其中又以地質環境承載力為承載力之根本。作為人類社會經濟活動的基礎，地質環境的好壞直接關系到人類社會經濟的發展方向與發展速度。

目前，關于地質環境承載力方面的研究較為成熟，主要包括區域地質環境承載力[7-8]、城市地質環境承載力[9-10]以及礦山地質環境承載力[11-12]等，多通過構建地質環境承載力評價指標體系，對指標進行合理量化，從而實現地質環境承載力的評價。汪宙峰等[8]選取都汶公路沿線區域，通過層次分析法確定指標權重，對公路沿線區生態地質環境承載力進行評價，揭示了區域生態地質環境承載力的影響因素與空間分布；楊盼盼等[9]選取2010年、2013年以及2017年臨潼區23個街道的面板數據構建了行政區劃級別的城鎮化—地質環境耦合協調度概念模型，對地質環境的時空演化規律進行了分析；何芳等[12]基于不同時期的高分影像從木里礦區的地質環境背景、地質環境破壞以及地質環境恢復等多個層面對礦區地質環境承載力進行評價，揭示了礦區地形地貌以及土地資源等破壞狀況，為礦區修復治理提供了可靠的基礎資料。盡管目前對于地質環境承載力的研究較多，但多集中于中東部區域，針對西部高原地區的相關研究較少。且受高原地區凍土分布的影響，地區地質環境承載力評價體系有待修正，很多研究在進行地質環境承載力時未能將其考慮在內，使得高原地區地質環境承載力的評價存在缺陷。為此，在綜合其他區域地質環境承載力指標的同時，加入凍土分布這一極具區域特色的評價指標對川藏鐵路沿線縣域這一重要區域進行評價。

川藏鐵路的建成對于西藏地區社會經濟的崛起具有極其重要的戰略地位[13]，其沿線地質地貌環境復雜，人類活動日漸加劇，而目前關于川藏鐵路沿線地質環境承載力的研究較少。因此，對于川藏鐵路沿線地質環境承載力的評估就變得及其重要。選取川藏鐵路沿線縣作為研究區，基于隨機森林模型，構建包含地貌環境、地質環境、生態環境以及社會環境4個準則層12個指標的川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力評價指標體系，受該區域主要位于青藏高原這一特殊地理位置的影響，加入凍土的空間分布作為評價指標，該指標的選取可很好地契合本區域實際地質環境。同時，結合地理信息系統(geographic information system，GIS)空間分析對川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力進行評價，以期獲得川藏鐵路沿線縣域的地質環境承載力空間分布狀況，明析其地貌、地質以及社會等多環境質量空間分布，從而為川藏鐵路沿線周圍縣域的社會經濟發展與災害防治提供參考依據。

1 研究區

川藏鐵路自東由四川省成都起，向西經過雅安、康定、昌都、林芝、山南，至西藏拉薩結束，全長1 543 km[13]，是一條由橫斷山高山峽谷區向青藏高原內部延伸的鐵路干線，橫跨揚子板塊、川滇地塊、羌塘地塊和拉薩地塊等大地構造單元[14]，翻越4 000 m海拔以上高山8座，跨過7條大江大河，分布有龍門山斷裂、鮮水河斷裂、玉農希斷裂等眾多區域性活動斷裂[15]，地質、地貌環境復雜(圖1)，活動斷裂密集，地層活動較為活躍，地震烈度較為強烈，沿途自然災害頻發，尤其是地質災害[14,16-18]，且隨著鐵路線自東向西向高原內部的延伸，凍融侵蝕風險極大，以未完工林芝—雅安段較為嚴重[19]。同時，隨著中國西部大開發戰略的推進，川藏鐵路沿線的人類活動強度更是逐年增大，城鎮用地擴張顯著[20]。在自然環境與人類活動的共同作用下，川藏鐵路沿線脆弱的地質環境極易遭到不可逆的破壞。因此，對于川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力的研究就顯得極為重要。選取自雅安市出發的川藏鐵路經過的33個縣區作為研究區，對其沿線縣域的地質環境承載力進行評價。

圖1 研究區概況圖Fig.1 Overview of the study area

2 數據與方法

2.1 數據來源

數據主要以地質、地貌、凍土分布、降水、地質災害數據等數據為主，以基礎地理信息數據為輔，通過野外調查與網絡收集等多渠道、多方式對數據進行獲取。其中，地質災害點數據來自野外調查與網上資料收集，同時，筆者參加第二次青藏高原綜合科學考察項目對調查數據進行部分點的驗證，主要包括八宿縣、卡若區、江達縣、類烏齊縣等地區大型災害點；工程巖組數據、斷層數據來源于中國地質調查局1∶2 500 000中國地質圖(https://www.cgs.gov.cn/)，矢量數據，為使巖性數據可帶入指標體系中，參考已有相關研究[21-23]對工程巖組進行賦值劃分(表1)；海拔高程數據分辨率為30 m，來源于地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn/home)的ASTER GDEM 30 m數據，坡度與地形起伏度數據基于高程數據通過ArcGIS10.7平臺提取獲得；年降水量數據為2017—2019年全國降水量數據所取平均值，柵格數據，分辨率為1 km，來源于國家地球系統科學數據中心(http://www.geodata.cn/)；凍土及凍土類型分布數據來源于青藏高原國家科學數據中心(http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/)，柵格數據，分辨率為1 km；人口密度數據來源世界人口數據網站world pop(https://www.worldpop.org/)，柵格數據，分辨率為100 m；歸一化植被指數(normalized difference vegetation index,NDVI)數據來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/)，柵格數據，分辨率為1 km；各級行政區劃、河流等數據以及道路密度與居民點密度數據來源于全國地理信息資源服務系統(https://www.webmap.cn/main.do?method=index)，矢量數據，通過ArcGIS10.7進行密度分析獲取。其中，地質地貌數據、降水數據、凍土類型分布數據以及人口、道路等數據均為構建川藏鐵路沿線地質環境承載力評價指標體系的指標數據，行政區劃數據用以確定研究區范圍。

表1 巖性賦值表[21-23]Table 1 The assignment Table of lithology

2.2 研究方法

主要以隨機森林模型(random forest，RF)對指標層數據進行權重確定，屬于組合式的深度學習方法[24]，作為一種較為常用的機器學習方法，是一種分類回歸樹的數據挖掘方法[25]，該模型結合了回歸樹、隨機選擇和裝袋的算法思想[26]，在解決非線性問題上具有較大的優勢[27]。同時，該方法對于運算數據的要求較低，對于多要素類的問題研究可定量提供解釋變量對于被解釋變量的貢獻率與重要性程度，即可確定其權重。因此，對于構建指標體系的相關研究來說，較為合適，且對于被解釋變量的影響因素的分析也具有一定的便利性，準確性相對更高更具有客觀性[28]。與其他機器學習算法相比，隨機森林模型對于模型運算中產生的噪聲與異常值具有較高的容忍度[24,29]，應用十分廣泛，包括生態風險[27]、災害易發性[28]、金融相關[30]、災害風險[31]等研究。主要使用R 4.0.4環境下的R studio編譯器調用RF軟件包進行迭代運算，其原理如圖2[28]所示。

CART(classification and regression tree)為分類回歸樹；OOB(out of bag)為袋外誤差圖2 隨機森林模型原理圖[28]Fig.2 Schematic diagram of random forest model[28]

3 指標體系構建

3.1 評價指標構建

地質環境承載力評價指標的選取對于研究結果的準確度至關重要，其目標是協調人地之間的關系，合理的指標選取可使評價結果更接近實際狀況。參考文獻[32-35]，根據研究區實際區域環境特征，綜合考慮數據的可獲取性，構建川藏鐵路沿線地質環境承載力評價指標體系。從川藏鐵路沿線各縣的地形地貌條件、地質環境條件、社會經濟條件以及生態環境4個準則層分別選取海拔、坡度、地形起伏度、斷層密度、工程巖組、凍土分布、歷史災害點密度、植被覆蓋指數、年均降水量、人口密度、居民點密度、道路密度作為評價指標，構建川藏鐵路沿線各縣地質環境質量評價指標體系(圖3)。

圖3 地質環境承載力評價指標體系Fig.3 Geo-environmental carrying capacity evaluation system

作為制約區域社會經濟發展的重要因素，地質環境承載力的大小受到多種要素的影響。文中地貌環境利用海拔、坡度以及地形起伏度表征，其與地質環境承載力的大小呈負相關關系。地質環境包括斷層密度、工程巖組、凍土的分布以及歷史災害點密度，其中歷史地質災害點對于地質環境質量、地質環境承載力具有極好的表示意義，當某一地區地質災害發生較多時，則表明該區域地質環境質量較差，地質環境承載力較低。生態環境利用歸一化植被覆蓋指數NDVI和年均降水量表示，川藏鐵路沿線區域海拔較高，除林芝、波密等縣外，其余地區均降水量均較少，因此，降水量成為區域生態環境變化的限制因素。社會環境指標包括人口密度、居民點密度和道路密度，隨著區域內社會經濟的快速發展，人類活動對于區域地質環境承載力的占用逐漸增大，而人口、建筑以及道路等指標可較好地的表征人類生產活動的強度(圖4)。

圖4 地質環境承載力評價指標空間分布Fig.4 Spatial distribution of Geo-environmental carrying capacity evaluation indicators

3.2 指標分級

不同指標對于地質環境承載力的貢獻存在差異，評價指標中既存在數值量，又存在類型量，各數值指標之間存在較大差異，為去除數值量與類型量指標之間的差異，且為避免對凍土分布和工程巖組巖性等類型量指標的人為賦值所造成的實驗誤差，體現計算的科學性，在進行計算前對數據進行了預處理，進行等級劃分。同時為體現指標分級的客觀性，數值量指標采用“自然裂點法”將各個指標劃分為5級，分別為 “差”“較差”“中等”“較好”以及“好”，等級“差”賦值為1，“較差”賦值為2，“中等”賦值為3，“較好”賦值為4，“好”賦值為5，以便進行下一步計算。類型量指標主要包括工程巖組硬度和凍土的分布，其中工程巖組硬度參照文獻[21-23]關于工程巖組巖性硬度的劃分將其劃分為5級(表1)，堅硬巖類、較堅硬巖類、較堅硬-較軟弱巖類、較軟巖類、軟巖類。凍土分布數據則依據凍土類型特點將未分布凍土等級劃分為“好”，多年凍土劃分為“中等”，季節性凍土劃分為“差”3個等級。其中，海拔、坡度、地形起伏度、斷層密度、歷史災害點密度、年均降水量、人口密度、聚居民點密度、道路密度為負向指標，年均降水量與NDVI為正向指標，據此，等級劃分如表2所示。

3.3 指標權重確定及評價

首先，對各個指標數據進行處理，將不同分辨率的柵格數據統一重采樣為1 km分辨率，將矢量數據通過“密度分析”工具轉化為1 km分辨率柵格數據，后依據評價指標分級標準(表2)對各指標數據進行重分類，并分別賦值。同時，考慮到研究區域面積較大，選取常用的正方形格網法進行地質環境承載力評價。創建分辨率為1 km的格網對研究區地質環境承載力進行評價，將其劃分為177 107個評價單元，并對每個格網對應各指標的類型賦值進行提取。利用ArcGIS“加權求和”工具將各準則層包含指標進行加權求和作為隨機森林模型中的目標變量，將各指標作為預測變量。隨機選取70%的評價單元代入隨機森林模型進行運算,30%的評價單元進行模型驗證。隨機森林模型的構建中，回歸樹的數量ntree與樹節點mtry作為隨機森林的重要參數，通過設置不同的ntree與mtry值，從而計算出不同隨機特征數下的隨機森林的袋外誤差OOB[28]，OOB袋外誤差越小，模型預測精度越高[27]，而后通過%IncMSE值進行重要性分析，基于其重要性程度確定指標層權重(表3)。經過多次重復調試，地貌環境和地質環境準則層設置ntree=800，mtry=5，生態環境與社會經濟環境準則層ntree=900，mtry=5，模型整體方差解釋率R2均大于0.80，誤差Error均小于0.01。

表2 評價指標分級標準Table 2 Evaluation index grading criteria

表3 評價指標權重Table 3 Weights of evaluation index

確定各指標及準則層權重后，將各個指標基于ArcGIS“柵格計算器”進行疊加得到川藏鐵路沿線縣域各準則層，將各準則層進行疊加計算后得到川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力分布，可表示為

(1)

式(1)中：Q為地質環境承載力；Ri為影響地質環境質量的準則i；wi為準則層i的權重；n為準則層個數。

4 結果分析

4.1 地質環境承載力評價

根據式(1)對各指標層數據與準則層數據進行計算，分別得到川藏線縣域地貌環境、地質環境、生態環境、社會經濟環境以及地質環境承載力空間分布(圖5)。

圖5 評價結果空間分布Fig.5 Spatial distribution of evaluation results

結果表明，川藏鐵路沿線縣域地貌環境總體上表現較好，以中等地貌環境及較好地貌環境分布最多范圍最廣，面積最大，占比達84.46%；地貌環境較差區域主要分布于研究區西部波密縣、加查縣區域；等級為好主要分布于研究區東部雅安市城區、蘆山縣、滎經等縣以及研究區內大江大河流經所形成河谷地區，區內坡度較小，海拔較低，地形起伏度不大，相對較為平坦，有利于人類活動展開，從而使得該類型區域地貌環境總體表現較好[圖5(a)]。

川藏鐵路沿線地質環境與地貌環境空間分布不同，地質環境較好的區域主要集中于研究區西部波密縣、米林縣、加查縣以及拉薩市區周邊區域；中等及以上地質環境區域面積占比為75.76%；地質環境差、較差區域面積占比24.24%，主要分布于研究區中東部八宿縣北部、卡若區、察雅縣以及康定市、天全縣、寶興縣等區域，該區域工程巖組巖性硬度整體偏軟，活動斷層分布密集，地質活動頻繁，且由于該區域主要分布季節性凍土，伴隨著全球氣候變化的加劇，冰川及凍土消融整體呈現加劇的趨勢，區域地質環境整體偏差[圖5(b)]。

川藏鐵路沿線縣域生態環境整體偏好，中等及以上生態環境占比84.15%，生態環境分布趨勢自西向東整體呈現“好-差-好”，中部區域八宿縣及波密縣北部區域生態環境表現較差。通過分析我們可以發現，波密縣北部區域坐落于念青唐古拉東段南麓，海拔整體偏高，冰川發育完全，造成縣域北部區域植被覆蓋相對較差，生態環境相對較差，而八宿縣屬于高原溫帶半干旱季風性氣候，日照足，蒸發量大，同時受到怒江干熱河谷影響，年降水量較小，植被發育差。因此，該區域生態環境也相對較差[圖5(c)]。

社會環境作為地質環境承載力評價的負向因子，即社會環境越好，表明該區域交通條件較差，人類活動強度較小，對地質環境承載力影響較小，從而表示該區域的開發潛力較大[33]。川藏線縣域社會環境“差”“較差”占比僅為1.45%，且在空間分布上主要分布于雅安市周圍以及拉薩市周邊，該區域作為川藏鐵路沿線周邊發展較快的城市，人口分布較多，城市化程度較高，導致其社會環境較差，在保證地質環境質量的前提下的發展潛力較小；中等以上社會環境占比達到98.55%，較好、好的社會環境面積占比更是達到81.24%，從理論角度來講，該區域社會環境對于地質環境質量的影響是極小的，區域發展潛力極大，但由于川藏鐵路沿線自然環境條件的限制，僅有部分河谷區域適合發展[圖5(d)]。

將地貌環境、地質環境、生態環境以及社會環境按照準則層權重進行疊加分析得到川藏鐵路沿線地質環境承載力分布結果如圖5(e)所示。總體上，東部地質環境承載力較差，西部地質環境承載力較好的特征。從面積分布來看，川藏鐵路沿線地質環境承載力以中等最多，占比達到66.69%，從其空間分布看，中等質量在整個研究區域都有分布，較集中分布于曲水縣、扎囊縣、貢嘎縣等山南市大部以及巴塘縣、理塘縣和雅江縣等川西高原區域，其余呈現出零星分布的特征；其次，地質環境承載力較差面積占比達18.40%。在其空間分布上，較差質量主要分布于研究區中部八宿縣、察雅縣和卡若區以及寶興縣、堆龍德慶區、林周縣區域；較好質量面積占比為14.90%，主要分布于米林縣、巴宜區以及雅江縣中南部[圖5(e)]。

4.2 影響因素分析

根據上文提到的隨機森林模型的優點之一，由模型可以得出指標因子的重要性程度，通常將重要性程度作為計算的權重，基于這一特點，本研究對川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力影響因素進行分析。將各準則層與指標層重要性程度進行統一標準化處理，可以得到川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力影響因子重要性程度(圖6)。

圖6 川藏鐵路沿線地質環境承載力指標重要性程度Fig.6 Importance of geo-environmental carrying capacity indicators along the Sichuan-Tibet Railway

工程巖組作為地質環境質量重要的指標，巖土體類型不同導致巖性硬度及其應力分布就存在不同，對地質災害的發生與可承受人類活動強度產生影響。川藏鐵路沿線工程巖組主要表現為西部地區巖性硬度較硬，卡若區、八宿縣至東部康定市這一區域巖性硬度較軟。由圖6可知，工程巖組對于地質環境承載力的影響為所有指標占比最大，為重要性程度最高的指標。由于該區域位于青藏高原東緣，地殼運動較為活躍，活動斷層對于地質環境承載力的影響也相對較大，在地質環境承載力表現較差的八宿縣、察雅縣一帶，班公錯-怒江斷裂、日土-丁青主斷裂橫橫亙近東西，從而導致該區域地質環境質量較差。NDVI作為常用表征植被覆蓋指數的指標，數值越大，表明該區域植被覆蓋度越好，則植被對于地表松散物質的固著能力越強。同時，其涵養水分能力也較高，從而對于地質環境承載力的提高具有顯著正向作用；根據圖6知，NDVI作為影響川藏鐵路沿線地質環境承載力的第二大影響因素，對于沿線地質環境承載力的影響較大。其次，川藏鐵路沿線近年來，隨著區域社會經濟的發展，基礎設施建設逐漸完善，在川藏鐵路建設完成前，川藏公路作為內地進入西藏的主要途徑，道路的修建往往會破壞區域原有的地貌形態，從而使其應力結構發生變化。又道路的修建必然加大車輛的流動，車輛擾動的影響增大，從而導致道路密度成為影響地質環境承載力的重要指標。其他影響因素重要性排序依次為海拔、人口密度、坡度、地形起伏度、年均降水量、凍土類型的分布以及居民點密度與災地質災害點密度。

4.3 評價結果驗證

根據地質環境承載力的指標構成以及其對于人類社會發展的影響，當地質環境承載力較好時，地貌環境、地質環境、生態環境以及社會環境均相對較好。在此背景下，區域內地質災害的發生于區域地質環境承載力的大小呈明顯的負相關關系。因此，本文選取地質災害的發生數量在地質環境承載力等級的占比對地質環境承載力評價結果進行驗證。通過統計分析，川藏線沿線縣域共發育地質災害點3 863處，主要發育于地質環境承載力“較差”“中等”“較好”3個等級區域，其占比分別為17.32%、72.17%以及10.51%。基于此，認為該研究地質環境承載力評價結果合理，具有一定的科學性，符合實際。

5 結論

從川藏鐵路沿線縣域實際出發，從地貌環境、地質環境、生態環境和社會環境四個準則層選取12個評價指標，同時，考慮到青藏高原獨特得到凍土分布狀況，選取凍土分布作為地質環境承載力評價的指標因子，構建了川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力評價指標體系，通過隨機森林模型對各個指標進行權重賦值，利用GIS空間分析對川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力進行評價，得出結論。

(1)川藏鐵路沿線地質環境承載力受區域地質背景即工程巖組與活動斷層的影響較大，其次，以NDVI為代表的生態環境對川藏鐵路沿線的地質環境承載力影響也比較大，因此，在改善區域地質環境質量時應該著重生態修復。

(2)川藏鐵路沿線縣域地質環境承載力總體表現良好，中等質量以上區域面積占比超過了60%，且質量較差區域主要集中于八宿縣、察雅縣一帶，面積占比相對較小，除已經建好的“成雅段”與“拉林段”鐵路外，雅安至林芝路段鐵路修建中應該尤其注意八宿縣、察雅縣一帶。同時，在后期川藏鐵路的維護過程中還應注重加強地質災害監測與預警，提高區域防災減災能力，為區域社會經濟發展保駕護航。