董凱 王永卿 蒲秀勇 梁凱麗







摘要 武鳴區位于廣西壯族自治區中南部,地質環境條件較復雜,人類工程活動強烈,地質災害較發育。為精準識別地質災害發育規律,為政府決策和國土空間規劃提供基礎數據。以武鳴區為研究區域,選取高程、坡度、坡向、地層巖性、降雨、距斷裂距離、距河流距離、距道路距離為評價因子,運用信息量法進行地質災害易發性評價。結果表明:地質災害主要發生在中部的丘陵、臺地地區,形成災害的內因條件主要是地勢地貌與工程地質巖組,而外在引發因素主要是降雨多、強度大以及人類活動頻繁;不易發分區、低易發分區、中易發分區、高易發分區面積分別占全區面積比重19.89%、37.48%、28.72%、13.90%,結果可為武鳴區地質災害避讓搬遷和防治提供依據。
關鍵詞 地質災害;信息量法;易發性分區;武鳴區
中圖分類號:P694 文獻標識碼:B 文章編號:2095–3305(2023)09–0-04
地質災害是指在自然界中發生地形地貌改變,對自然造成一定破壞,以及對人類生命財產安全產生重大影響的現象[1]。受氣候變化、地震頻發和人類活動的影響,我國地質災害頻發、多發,由此造成的重大經濟損失事件時有發生,地質災害防治形勢依然嚴峻,防災減災成為學者們研究的重要內
容[2-3]。從目前研究來看,地質災害評價內容的復雜性使得如何將定性評價轉為定量評價成為一個需要深入研究的內容。同時隨著計算機和相關技術的不斷發展,如何更好地模擬出地質災害發育條件和集成各種技術進行地質災害評估是當下的難點[4-5]。采用“3S”技術和各學科理論,利用科學計算機,構建災害評價模型,界定地質災害風險等級,建立區域災害預警、預報和管理系統,是國內外專家學者當前重點研究的內容[6-8]。
武鳴區位于廣西壯族自治區中南部,全縣地勢海拔由東北向西南傾斜。東部、北部為大明山,南部為高峰山脈。武鳴區的地質災害有崩塌、滑坡、地面塌陷、泥石流、不穩定斜坡等類型。地質災害對人民群眾的生命財產及安全造成的損失日益增加,嚴重影響了該縣社會經濟的可持續發展。基于此,通過充分搜集武鳴區自然地理、氣象水文和基礎地質情況等方面的資料,實地考察了武鳴區地質災害的基本情況,分析了該區多年來不同類型地質災害的發育特征、形成條件和危害情況,詳細分析了武鳴區的地質災害發育特征及形成機理,選取評判因子,構建武鳴區地質災害危險性區劃評價指標體系,利用信息量法對武鳴區地質災害進行危險性區劃,提出了地質災害防治措施及建議。
1 研究區概況
南寧市武鳴區屬中國廣西壯族自治區,位于南寧市的北部,東與邕寧區、賓陽縣、上林縣交界,西與隆安縣、平果市毗連,北接馬山縣,城區距南寧市區37 km。武鳴地形由東向西傾斜,東部、南部、北部地勢較高,中部及西部低相對較低,主要地貌類型有:溶蝕—堆積地貌、構造—溶蝕地貌、構造—侵蝕地貌、侵蝕—堆積地貌。區內共有河流138條,其流域面積50 km2以上的河流有20條。武鳴區地處亞熱帶季風區,雨量充沛,降雨量自東北往西南逐漸遞減,大明山是多雨區,年平均降雨量為1 726 mm,西南部的里建、雙橋、甘圩等地為少雨區,年平均降雨量為1 100 mm,武鳴區內降雨量多集中在4—9月,常形成暴雨等氣象災害,誘發山洪及滑坡、崩塌等地質災害。
近年來,人類工程活動越來越活躍,對武鳴區地質環境造成了嚴重的破壞。地質災害類型包括崩塌、滑坡、地面塌陷、地裂縫、斜坡、泥石流等類型。截至2020年底,研究區域范圍內現有地質災害點共98處,其中,崩塌54處,占55.10%;滑坡17處,占17.35%、地面塌陷13處,占13.27%(表1)。1958—2021年,因地質災害造成了10人死亡,5人受傷,部分房屋被毀壞,直接經濟損失202.7萬元。近年來,幾乎每年都有1~2次的極端降雨情況出現,每當汛期來臨,極易誘發滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷等地質災害,嚴重威脅著學校、民房、公共設施及廣大人民群眾的生命財產安全,對當地經濟的建設和社會的安定造成了一定的危害和影響。
2 研究方法與數據來源
2.1 研究方法
信息量法是評價易發性程度的一種常見方法,主要觀點認為易發性受評價因素質量和數量的影響。該方法是先計算單個影響因子的信息量,然后統計整個區域所有影響因子的信息量總值,最后根據信息量總值進行重新分類。該方法的步驟如下:
(1)計算影響因子xi對地質災害發生(Y)所貢獻的信息量值:
I(xi,Y )=(1)
式(1)中,Y表示地質災害的易發性;xi表示地質災害易發性影響因子;S表示研究區域的總面積;Si表示研究區域包含評價因子xi的面積;Ni表示研究區域已發生地質災害包含評價因子xi的災害點數量;N表示研究區域已經發生的所有災害點的個數。
(2)計算區域范圍內所有評價因子的總信息量值[9]:
Ii =I(xi,Y )=In (2)
(3)地質災害易發性分區。總信息量能夠反映發生災害的概率,所以運用GIS軟件對總信息量值的進行重分類,并進行易發性評價分區。
2.2 數據來源
所需的數字高程模型DEM、地層巖性數據、降雨數據、斷層、河流、道路分布數據、區位圖來源于中國科學院資源環境科學與數據中心,地質災害點來源于廣西地質環境檢測總站。對原始數據做以下預處理:首先,將所有基礎數據文件格式轉換為.Shp格式(數字高程模型除外);其次,為了避免數據在不同坐標系下偏移,將所有數據統一坐標系;再次,用行政界線對所有數據進行裁剪;最后,進行拓撲檢查、重分類、柵格疊加、模糊處理等。
3 結果與分析
3.1 地質災害易發性影響因素
(1)高程。運用ArcGIS軟件將已有的DEM數據進行空間分析,運用重分類方法分為5個類型(圖1)。武鳴區的高程值為122~1 712 m,主要在0~500 m之間,地形較為平坦,主要為平原與臺地區。其中,高程100~200 m之間,面積約占全區57.28%,統計災害點61次,災害點約占總數的62.24%;高程200~500 m之間,面積約占全區32.20%,統計災害點30次,災害點約占總數的30.61%;高程500~1 000 m僅有4處災害點,而高程在1 000 m以上區域沒有災害點分布,可見武鳴區地質災害主要集中分布在高程100~200 m之間的地區。
(2)坡度。運用表面分析中的坡度分析功能提取坡度,并運用重分類方法分為7個類型(圖2A)[10]。武鳴區的斜坡坡度主要分布在[0°,10°)、[10°,20°)之間,面積分別占全區64.22%和20.89%,并且災害點主要分布在這2個坡度范圍內,統計地質災害次數分別為69次和19次,占地質災害總數的70.41%和19.39%。根據面積分布和災害點分布來看,<20°斜坡地質災害發育密度最大。
(3)坡向。在已有的DEM數據基礎上,運用ArcGIS軟件中的坡向分析功能提取坡向,并重分類為[0°,45°)和[315°,360°)為陰坡、[45°,135°)為半陰坡、[135°,225°)為陽坡、[225°,315°)為半陽坡,得到武鳴區坡向分析圖(圖2B)。根據分析結果可知,陰坡和半陰坡分布的災害點總體上比陽坡和半陽坡的數量多,坡向會影響蒸發量、太陽輻射強度、植物和環境生態的變化。由于陰坡日照時間短,植被覆蓋條件弱,導致斜坡穩定性降低,容易引發地質災害。
(4)地層巖性。武鳴區地層巖性主要包括碳酸鹽、碎屑巖、黏性土、特殊土、巖漿巖。其中,碳酸鹽和碎屑巖易風化,容易誘發地質災害,共孕有72個災害點,占總數的73.47%。
(5)斷層。斷層是影響巖石穩定性的重要因素之一[11-12]。運用ArcGIS建立緩沖區以統計距斷層不同距離對應災害點的數量與面積發現,距斷層4 000 m以內共有65處災害點,占總數的66.32%。
(6)降雨量。降雨是誘發地質災害發生的一個重要因素。武鳴區多年平均降雨量分布圖,依據實際情況將其分為4個等級(圖6)。降雨量在2 000~2 500 mm范圍內分布的災害點較多,共有68個,占總數的69.38%。
(7)距河流距離。武鳴區河網發育,河流及小型支流較多,通過ARCGIS構建河流緩沖區,發現距河流1 500 m以內地質災害點34個,約占總數的34.69%,其余7種分類占比較為均勻。
(8)距道路距離。運用ArcGIS建立緩沖區,以統計距道路不同距離對應災害點的數量與面積,發現距道路200 m以內為地質災害易發區,共存在地質災害點62處,占總數63.26%。由此可知,道路建設容易誘發地質災害,地質災害沿道路呈帶狀分布。
(9)土地利用類型。武鳴區土地利用類型主要為耕地和林地,面積占97.83%,2種土地類別中發現地質災害94處,其余4處地質災害點分布在建設用地中。
(10)植被覆蓋指數。統計發現:廣西植被覆蓋指數主要集中在0.4~1.0,其中,[0.6,0.8)之間為地質災害多發,共51處災害點,占總數的52.04%。
3.2 地質災害易發性分區結果
根據信息量法的計算公式,運用ArcGIS軟件得到每個評價因子的信息量值(表2)。將各個評價因子所對應的信息量值相加得到武鳴區的總信息量值結果范圍在-0.485 6~0.986 7之間。將總信息量進行重分類后劃分為高易發分區、中易發分區、低易發分區和不易發分區,得到武鳴區地質災害易發性分區圖(圖3)。不易發分區、低易發分區、中易發分區、高易發分區面積分別為662.31、1 248.18、956.72、462.88 km2,分別占全區面積的19.89%、37.48%、28.72%、13.90%。
4 結論與建議
(1)在搜集資料的基礎上,通過總結分析武鳴區坡度、高程、坡向、巖性、斷層、道路、河流、降雨、NDVI、LUCC等主控因子,建立評價模型,采用ArcGIS進行因子量化、分級,結合層次分析法、構造判斷矩陣,計算各因子權重和評價單元加權信息量。
(2)根據信息量法的計算公式,將各個評價因子所對應的信息量值相加得到武鳴區的總信息量值結果范圍為-0.485 6~0.986 7,將總信息量進行重分類后劃分為高易發分區、中易發分區、低易發分區和不易發分區,其分別占全區面積的19.89%、37.48%、28.72%、13.90%。
(3)滑坡地質災害的空間預測是一個復雜的非線性過程,提高模型的精度對滑坡預測任務具有重要意義。探索評價因子的分布特點有助于理解滑坡發生的機制,后續需要建立更完善的滑坡評價因子體系,定量化表達評價因子的重要程度,以便探索更合理可靠的滑坡預測模型。
參考文獻
[1] 姬永濤,王鮮,郝業,等.基于斜坡單元的陜西省城鎮地質災害風險調查評價:以西安市蔣村街道為例[J].災害學, 2022,37(4):211-219.
[2] 張春山,張業成,馬寅生.黃河上游地區崩塌、滑坡、泥石流地質災害區域危險性評價[J].地質力學學報,2003(2):143-153.
[3] 白光順,楊雪梅,朱杰勇,等.基于證據權法的昆明五華區地質災害易發性評價[J].中國地質災害與防治學報,2022, 33(5):128-138.
[4] 向喜瓊,黃潤秋.基于GIS的人工神經網絡模型在地質災害危險性區劃中的應用[J].中國地質災害與防治學報, 2000(3):26-30.
[5] 吳樹仁,金逸民.石菊松滑坡預警判據初步研究—以三峽庫區為例[J].吉林大學學報,2004,34(4):596-600.
[6] 劉傳正,陳春利.中國地質災害成因分析[J].地質論評,2020,66(5):1334-1348.
[7] 樊芷吟,茍曉峰,秦明月,等.基于信息量模型與Logistic回歸模型耦合的地質災害易發性評價[J].工程地質學報, 2018,26(2):340-347.
[8] 石菊松,張永雙,董誠,等.基于GIS技術的巴東新城區滑坡災害危險性區劃[J].地球學報,2005,37(3):275-282..
[9] 陳鵬宇,余宏明,劉勇,等.基于獨立信息數據波動賦權的泥石流危險度評價[J].巖土力學,2013,34(2):449-454.
[10] 陳悅麗,陳德輝,李澤椿,等.基于Monte Carlo-SHALSTAB模型的滑坡危險性評價:以福建省德化縣為例[J].災害學,2015,30(4):101-106.
[11] 鄧越,周廷剛,蔣衛國.都江堰市地質災害危險性及潛在影響評估[J].災害學,2016,31(2):196-199,212.
[12] 劉希林,廟成,田春山.區域滑坡和泥石流災害兩種危險性評價方法的比較分析[J].防災減災工程學報,2017,37 (1):71-78.
Evaluation of Geological Hazard Susceptibility based on Information Quantity Method in Wuming District, Guangxi
Dong Kai et al(School of Natural Resources and Surveying, Nanning Normal University, Nanning, Guangxi 530001)
Abstract Wuming District is located in the central southern part of Guangxi Zhuang Autonomous Region, with complex geological environment conditions, strong human engineering activities, and well-developed geological disasters. To accurately identify the development patterns of geological disasters and provide basic data for government decision-making and land spatial planning. Taking Wuming District as the research area, elevation, slope, aspect, stratigraphic lithology, rainfall, distance from faults, distance from rivers, and distance from roads are selected as evaluation factors, and the information content method is used to evaluate the susceptibility of geological disasters. The results show that geological disasters mainly occur in the hilly and plateau areas in the central region, and the internal conditions for the formation of disasters are mainly terrain and engineering geological rock formations, while the external triggering factors are mainly heavy rainfall, high intensity, and frequent human activities; The areas of non prone, low prone, medium prone, and high prone zones account for 19.89%, 37.48%, 28.72%, and 13.90% of the total area, respectively. The results can provide a basis for the avoidance, relocation, and prevention of geological disasters in Wuming District.
Key words Geological hazards; Information quantity method; Susceptibility zoning; Wuming District