云南省地质灾害影响因素及高危险区分析*
2015-05-04何瑞翔林齐根宋崇振
何瑞翔，林齐根，王 瑛，宋崇振
(1.北京师范大学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 100875；2.华南师范大学 地理科学学院，广东 广州 510631；3.民政部/教育部 减灾与应急管理研究院，北京 100875；4.中山大学 地理科学与规划学院，广东 广州 510275)
云南省地质灾害影响因素及高危险区分析*
何瑞翔1,2，4，林齐根1,3，王 瑛1,3，宋崇振1,3
(1.北京师范大学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 100875；2.华南师范大学 地理科学学院，广东 广州 510631；3.民政部/教育部 减灾与应急管理研究院，北京 100875；4.中山大学 地理科学与规划学院，广东 广州 510275)
建立云南省地质灾害数据库，利用Logistics回归方程，分析云南省东部、西部地区的地质灾害发生影响因素，其结果为：地形起伏度越大、人口密度越多，都会增加该地域发生地质灾害事件的可能性，但距构造断裂带的距离变远，会降低发生的可能性。东西部最根本差异的影响因素是：东部地区是人类活动因素占主导；西部地区仍然是自然因素占主导。此外，地质类型对地质灾害事件的影响情况，东西部也有差异。根据Logistic回归模型计算得到云南省地质灾害发生概率图，确定云南省52个地质灾害高危险县，这些县域是地质灾害高危险重点防范区，要根据所处地域情况，采取针对性的防灾减灾措施。
地质灾害；Logistics回归模型；影响因子；高危险区；云南省
据国土资源部统计，每年因地质灾害造成的直接经济损失占自然灾害总损失的20%以上[1]。云南省是我国遭受地质灾害最严重的省份之一，省内94%都是山区，地形起伏大，生态与地质环境脆弱，地质灾害主要以滑坡、泥石流为主，伴生崩塌、地面塌陷等。2000-2001年省内总共发生地质灾害17 302起，已造成1 107余人死亡，280余人受伤，直接经济损失近160亿元[2]。
地质灾害的发生与多种因素有关，通常分为内营力因素与诱发因素两种类型：内营力因素主要是孕灾环境的综合体现，包括内动力地质作用与地质条件等；而诱发因素一般是气象要素影响和人为干扰[3]。张业成等[4]通过建立危险指数计算模型，采用层次分析法和专家评判结合的方法确定权重，认为历史灾害规模、密度、频次、与地质、地形地貌、气候植被、人为条件等因子影响地质灾害危险性；万石云[5]等选取地形地貌、坡度、大雨日数、暴雨日数和临界雨强等影响因子，利用主成分分析法进行云南省滑坡泥石流危险性区划。
二元Logistic回归在地质灾害易发性、危险性评价被日益广泛的应用[6]，它能弱化各个相关因子评价标准的“阶跃”特性，有利于因子的横向对比[7]。本文基于Logistic回归方程建立云南省地质灾害的影响模型，并在GIS空间分析平台上，集成SPSS的数据分析功能，绘制云南省地质灾害高危险区，以期在危险性区划中获得进一步的成果。
1 地质灾害事件的数据来源
由于我国地质灾害的信息较为分散，并且缺少统一公布的完整数据，因此本文从多个途径收集云南省历史地质灾害数据，整理并建立云南省地质灾害数据库。数据来源主要有6个渠道，如表1所示。
数据库记录每一起地质灾害发生的时间及地点、人员伤亡和损失等信息。通过汇总各渠道获得的地质灾害数据，对各种来源的数据进行校对，删除重复和信息不完备的灾害事件，最终建成“云南省地质灾害数据库”，灾害点分布见图1所示，共计402个地质灾害。
表1 云南省地质灾害数据库的数据来源
* 注：重大地质灾害是指死亡10人以上或经济损失1亿元以上的灾害事件。
图1 云南省地质灾害点分布
2 影响地质灾害发生的因子
综合地质灾害发生影响因素的相关研究，各类地质灾害的发生，主要受地区地形背景、地壳动力、水文气象条件、当地人类活动等因素影响[3-6, 13]。
地形因素，本文选择地形起伏度这个衡量指标。地形起伏度是指特定一个区域内最高海拔与最低海拔的差值，利用DEM提取，如图2a所示。
人类活动因素，选择2000-2010年县级GDP年均增速(图2b)、2010年县级人口密度(图2c)作为衡量。地质因素，是地层的岩性、物质组成、发育历史等综合性的指标。整理全国地质资料信息网上的所有的云南地质地层年代，根据地质年代的时间序列先后，划分为远古宇-太古宇，寒武纪-奥陶纪-志留纪，泥盘纪-石炭纪-二叠纪，三叠纪-侏罗纪-白垩纪，古近纪-新近纪-第四纪，和其他/过渡地层6种，命名为D1-D6，如图2d所示。
地壳动力因素，采用距离构造带距离来衡量。整理云南省历史6级及其以上的构造断裂带的位置，如图2e所示，并计算距离最近构造带的距离。
水文因素，采用云南省年平均降水量来衡量，如图2f所示。
无论是根据自然因子，还是从经济社会因子的空间分布图上，都可以看到，云南省东西部存在较大差异。吴华金[14]等曾以元江河谷-大理-剑川-丽江一线将云南划分为两大地貌单元：东部为滇东高原，西部为横断山区。本文为了保证行政单元的完整性，采用地区界线进行东西划分，东部包括昭通市，昆明市，曲靖市，玉溪市，文山州、红河州；西部包括迪庆州，怒江州，大理州，楚雄州，保山市，德宏州，西双版纳州，丽江地区，临沧地区，以及普洱地区。
从图2a所示的地形起伏度上看，云南东部为起伏平缓的低山和浑圆丘陵，西部则地势险峻，地处横断山区纵谷区，相对高差大。在图2d所示的地质地层年代，按照地层地质年代进行大类划分，共6种：D1(远古宇-太古宇)、D2(寒武纪-奥陶纪-志留纪)、D3(泥盆纪-石炭纪-二叠纪)、D4(三叠纪-侏罗纪-白垩纪)、D5(古近纪-新近纪-第四纪)、D6(其他/过渡地层)。云南省大部分地质属于D4类型，西部地区以D6，D5为主，东部大多为D3，D2，D1为主。
图2e所示为云南省内分布的许多构造断裂带，大多呈西北-东南走向，西部有沿横断山-哀牢山一线，以及怒江-澜沧江一线分布，东部以元江河谷、普渡河、南盘江等沿线分布，构造带呈现放射状、破碎分布。
由图2f可知，全省降水较充沛，雨量大。大部分地区年均降水量在850 ～1 500 mm之间，怒江下游、澜沧江下游、及元江下游地区达2 000 mm以上。
由图2b可知，在GDP年均增速上，西部除了香格里拉县与德钦县的增速较快外，其余县均为比较低的增长水平，而东部地区特别是昆明市辖区附近的县，经济普遍发展较快；与此类似，由图2c可知，云南省东部地区的人口密度明显比西部高，西部地广人稀，几乎均处于较低的人口密度，而东部以昆明市、昭通市、镇雄县等市县为代表，集聚着大量的人口。
3 研究方法
Logistic回归模型是一种概率型非线性回归模型。Logistic回归的优势在于进行统计分析时，自变量可以是连续的，也可以是离散的。二元Logistic回归常被用于研究分类观察结果与其影响因素之间的关系。近年来，该模型广泛应用于地质灾害危险性评估，分析地质灾害影响因素对地质灾害发生的具体影响[15]。
二元Logistic回归方程式表达如下：
(a)地形起伏度 (b)GDP年均增速 (c)人口密度
(d)地质类型D1-D6 (e)构造断裂带 (f)年均降水量
Logit(P)=β0+β1X1+…+βnXn。
(1)
式中：P为因变量，是自变量因子相对于某一事件的发生概率，取值范围为[0,1]；Logit(P)是指对发生概率P作Logistics变换，为ln[P/(1-P)]。Xn是自变量因子，是影响事件发生的因素；β是偏回归系数，反映自变量因子Xn对P的影响能力大小。
Logistic回归模型中，自变量有连续变量和分类变量两种。连续变量可以直接放入式(1)，回归分析后，得到偏回归系数β，β表示的意义是自变量连续变化对P大小的影响程度。分类变量，首先要根据数值情况进行分类，分类后赋上相应的数值，代入式(1)，得到的偏回归系数β表示的意义是，与参考类因子相比，该类因子对事件的发生是否存在显著差异，如果存在，则说明该因子对因变量有影响。
根据地质灾害数据的精度，本文对云南省进行900m×900m的网格化，全省共982 766个格子。“云南地质灾害数据库”中有灾害记录的位置，则该位置所在的格子及其周围900m缓冲半径内，P设置为1。对于灾害点及其缓冲区外的格子区域，它们都是非灾害点，P=0。
由于有灾害记录的格子较少，为了减少非灾害点数据过多，造成Logistic回归分析样本偏态和分析结果偶然性问题，通过和灾害点1:1的比例在非灾害点区域取相同数量的非灾害点放入回归分析，并多次随机抽取非灾害点数据进行试验处理，检验结果的稳定性。
4 Logistics回归分析结果
4.1 地质灾害的各个影响因素
根据前述，云南省东西部差异较大，故对云南省地质灾害影响因子进行分区分析。东部灾害点212个，非灾害点215个；西部灾害点183个，非灾害点188个。将上述数据代入SPSS软件进行运算，模型判断结果矩阵如表2所示，东西部判断精度分别为70.7%、71.2%，二者都在70%以上。10次随机抽样试验验证东西部模型稳定，东部地区精度在65.7%～70.3%之间，西部精度在68.2%～74.2%之间波动。
此外，利用ROC曲线，即受试者特征曲线(Receiver Operation Characteristic Curve)来评估模型拟合精度，本文的Logistic模型的ROC曲线表明，云南省东部地区AUC值为0.735，西部地区AUC值为0.783。通常，ROC曲线下的面积值AUC(Area Under Curve)能全面客观地评估模型预测精度，0.7
表2 云南省东西地区地质灾害回归精度矩阵
表3 云南省东西部地区地质灾害因子
*注：显著水平Sig.<0.05，通过精度检验的影响因子。
Exp(β)是优势比(odds ratio，OR)，表示自变量每变化一个单位，引起事件发生概率相应变化的比例。因此Exp(β)值大于1，说明是正向影响；Exp(β)值小于1，说明是负向影响。Exp(β)距离1越大，说明该因子的影响程度越0大。
由表3所示的结果表明，无论是东部还是西部，地形起伏度变大、人口密度变大都会增加该地发生地质灾害事件的可能性，但距构造带的距离变大，会降低灾害发生的可能性。地质层的类型不同，对地质灾害的发生也有不同的影响。此外，GDP年均增速仅对东部有影响。
4.2 地质灾害影响因素的东西差异
从回归系数β的大小可以看到，在东部地区，各个因子对地质灾害发生的影响程度，由大到小分别为：GDP年均增速、地形起伏度、人口密度、距构造断裂带距离。在西部地区，各个因子对地质灾害发生的影响程度，由大到小则是地形起伏度、人口密度、距构造断裂带距离。换言之，对于云南省地质灾害影响因素，东西部最根本的差异就是：东部地区是人类活动因素占主导；西部地区仍然是自然因素占主导。
在西部地区，地形起伏度的回归系数高达3.112，仅仅一个因子的变动就会引起灾害概率极大的变幅。此外，GDP年均增速这个因素，对于西部地区没有影响。这说明，云南省的西部地区，由于高山险峻，河流深切山谷切割地表形态，造成地表崎岖破碎，地势起伏度大，极易发生地质灾害。而西部地区经济发展慢、人类活动相对较少，对地质灾害发生的影响程度尚未体现。
在东部地区，地形起伏度的回归系数下降为1.298，甚至低于GDP年均增速的回归系数1.340。云南省东部地区，腹部是云贵高原主体部分，地势虽高但较平缓。此外，东部地区集聚着昆明、曲靖、玉溪等大城市群与经济区，其经济发展较迅速，东部地区的人类活动强度明显较强，对地质灾害发生的影响程度已经超过了自然因素。
在地质地层年代因素方面，东西部也存在较大差异。根据对灾害点的统计，将发生地质灾害最少的地层类型作为参考系，东部为D6(其他/过渡地层)，西部为D5(古近纪-新近纪-第四纪)。Logistic分类变量的分析中得出以下结论：
因种种原因，常有制度沦为“稻草人”的情况发生。因而，荀子在2000多年前即已提出“有乱君，无乱国；有治人，无治法”［39］，提醒人们警惕“制度失效”问题。2014年3月5日，习近平总书记参加全国人大会议上海代表团审议时，强调“我曾专门讲纪律问题，生活纪律、组织纪律、财经纪律、政治纪律，多少纪律，问题是执行得不好，有些人觉得纪律是‘稻草人'，不在乎，现在就是要严明纪律。各级干部要有敬畏之心，监督、奖惩措施要跟上。不防微杜渐就会溃于蚁穴”［40］。
在东部地区，D1(远古宇-太古宇)、D5的Sig.<0.05，这说明D1、D5地质层类型与D6相比，有较为显著的差别，即东部地区的D1、D5较易发生地质灾害，其他类型的影响程度差别较小。
在西部地区，D4(三叠纪-侏罗纪-白垩纪)的Sig.<0.05，这说明D4地质层类型与D5相比，有较为显著的差别，即西部地区的D4较易发生地质灾害，其他类型的影响程度差别较小。
同一种地质地层年代，由于分布的地区不同，对地质灾害的发生影响就会不同，原因可能与本文的地质地层年代分类较粗略有关，有待根据更详细的地质地层年代数据进行更深入的研究。
4.3 基于Logistics模型的高危险区分析
东部地区的地质灾害发生概率可以由如下公式表示：
Logit(P1)=1.340×LN(X1)+1.298×LN(X3)-0.077×LN(X4)+
1.181×LN(D1)+1.313×LN(D5)+0.667×LN(X2)-7.029。
(2)
西部地区的地质灾害发生概率可以由如下公式表示：
Logit(P2)=3.112×LN(X3)-1.202×LN(D4)+0.967×
LN(X2)-0.152×LN(X4)-18.141。
(3)
式中：X1为GDP年均增速，X2为人口密度，X3为县界地形起伏度，X4为距离构造带距离，D1为地质[远古宇-太古宇]，D4为地质[三叠纪-侏罗纪-白垩纪]，D5为[古近纪-新近纪-第四纪]。
利用Logistics构建的云南东西部的地质灾害发生概率的回归模型，分别绘制云南东西部地区的地质灾害发生概率图，再合并，得到云南省地质灾害发生概率图(图3)。
将发生概率>75%的地区定义为地质灾害高危险区区域，集中分布在大的构造断裂带附近、高地形起伏度地区，包括滇西的怒江州、保山市、大理州、德宏州及临沧地区境内大部分地区，还有滇东的昭通市东北部、玉溪市、红河流域河谷地区。
为了更好地确定云南省的高危险地区，本文将发生概率>50%的面积占县域面积比例大于40%以上的，定义为地质灾害发生高危险县，计算结果如表4所示，共52个地质灾害高危险县，东部28个，西部24个。云南省人民政府于2013年曾将省内47个市/县列为地质灾害重点防范县[16]，与表4对比，有24个县是重合的，说明本文的分析较好地反映了地质灾害严重地区。
根据本文的分析，云南省各地区应该针对性地加强地质灾害防灾减灾能力。西部地区，考虑到自然条件恶劣，且经济发展水平不高，发生地质灾害的损失性较小，倘若加入大量工程治理自然环境，会浪费过多的资金，且收效不高，因此主要采取避让的方法。通过高危险区划图，指引当地少数居民选择灾害威胁较低区域进行生产生活。
图3 云南省地质灾害高危险区
东部地区的人口相对密集，在健全地质灾害监测网络的同时，必须对灾害隐患点进行工程整治，如裂缝填埋、削方减载[8]等。对于一些以牺牲环境为代价的经济活动，如采矿活动等，应建立严格的监督管理体系，并积极采取生物与工程措施恢复地区生态。
5 结论与讨论
本文基于云南省地质灾害数据库，利用Logistics回归方程，分析云南省东部、西部地区的地质灾害发生影响因素，评估精度在70%以上。根据东西部不同的Logistics回归模型，得到了云南省地质灾害发生概率图。本文的主要结论如下所示。
(1)地形起伏度越大、人口密度越多、都会增加该地域发生地质灾害事件的可能性，但距构造断裂带的距离变远，则会降低地质灾害发生的可能性。此外，地质层的地质年代类型不同，对地质灾害的发生也有不同的影响。
(2)对于影响云南省东西部地质灾害发生的因素，最根本的差异是：东部地区是人类活动因素占主导；西部地区仍然是自然因素占主导。按影响程度由大到小，东部地区，分别为GDP年均增速，县界起伏度、人口密度，距离构造带距离；西部地区，分别为县界起伏度，人口密度，距离构造带距离。
表4 云南省地质灾害高危险县
(3)在东部地区，地质地层年代为D1(远古宇-太古宇)、D5(古近纪-新近纪-第四纪)，相比其它类型较易发生地质灾害。西部地区D4(三叠纪-侏罗纪-白垩纪)相比其他地方较易发生地质灾害。
(4)根据云南省地质灾害发生概率图，确定云南省52个地质灾害高危险区，这些县域是地质灾害高危险重点防范区，对于这些县，应该根据所处地域不同，采取针对性的防灾减灾措施。
由于缺乏详细的降水数据，本文采用年均降水作为降水因素进行了Logistics分析，结果表明，该指标对地质灾害事件没有显著影响，但较多研究表明，降水是地质灾害事件发生的重要影响因素，尤其是灾害前几天的降水量[5-7, 13]，因此，还需要寻找更具代表性的降水指标进行Logistics分析。
此外，收集更为详细、精确的地质地层年代数据对地质灾害发生的影响情况进行研究，也是本文下一步研究的方向。
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Factors and High Risk Area Analysis of Geological Hazards in Yunnan
He Ruixiang1,2,4, Lin Qigen1,3, Wang Ying1,3and Song Chongzhen1,3
(1.KeyLaboratoryofEnvironmentalChangeandNaturalDisasterofMinistryofEducation,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China; 2.SchoolofGeography,SouthChinaNormalUniversity,Guangzhou510631,China; 3.AcademyofDisasterReductionandEmergencyManagement/MinistryofCivilAffairs&MinistryofEducation,Beijing100875,China; 4.SchoolofGeographyandPlanning,SunYat-senUniversity,Guangzhou510275,China)
BasedonthegeologicalhazardsinventoryofYunnanProvinceestablishedbytheauthors,thispaperanalyzedthefactorsinfluencingtheoccurrenceofgeologicalhazardsineasternandwesternYunnanProvinceviaLogisticsregressionmodel.Theresultshowsthattheregionwithhighrelief,highpopulationdensity,andclosedistancestofaultzonesismorepronetogeologicalhazards.Theultimatedifferenceofthefactorsinfluencingtheoccurrenceofgeologicalhazardsisthatthedominantfactorineasternareaishumanactivities,whilethewesternareaispredominantlyaffectedbynaturalfactors.Theimpactofgeologyperiodtotheoccurrenceofgeologicalhazardsshowsdifferencesineasternandwesternareaaswell.TheaccuracyofLogisticregressionmodelisstable(above70%)after10timesrepeatedrandompointstest.TheprobabilitygraphoftheoccurrencesofgeologicalhazardscalculatedbyLogisticsregressionmodelindicates52high-riskcountieswhicharethekeyareasforgeologicaldisasterriskpreventioninthefuture.
geologicalhazard;LogisticsRegressionModel;factors;highriskarea;YunnanProvince
2015-01-06 修改日期：2015-03-16
“十二五”科技支撑计划项目(2012BAK10B03)；国家自然科学基金项目(41271544)
何瑞翔(1993-)，男，广东广州人，硕士，从事地理科学研究．E-mail: shatter1328@163.com
王瑛(1974-)，女，云南陆良人，教授，主要从事区域灾害、灾后恢复研究．E-mail: wy@bnu.edu.cn
X43；P694
A
1000-811X(2015)03-0208-06
10.3969/j.issn.1000-811X.2015.03.038
何瑞翔，林齐根，王瑛，等. 云南省地质灾害影响因素及高危险区分析[J].灾害学, 2015,30(3):208-213. [He Ruixiang， Lin Qigen， Wang Ying,etal. Factors and high risk area analysis of geological hazards in Yunnan[J].Journal of Catastrophology, 2015,30(3)：208-213.]
