基于地质灾害危险性区划的盈江县农村居民点空间布局优化

陈维治, 付保红

(云南大学 资源环境与地球科学学院, 昆明 650504)

基于地质灾害危险性区划的盈江县农村居民点空间布局优化

陈维治, 付保红

(云南大学 资源环境与地球科学学院, 昆明 650504)

为增强农村居民点地质环境安全布局认识，科学推动农村建设用地可持续、健康发展。以云南省盈江县为研究区域，选择坡度、线性构造等评价指标，用Logistic回归模型对研究区进行了地质灾害危险性区划，其中为了统一评价单元，通过ArcGIS建立鱼网将相关地理信息数据网格化。再根据地质灾害危险性区划结果对现状农村居民点布局进行相关分析和研究。结果表明：盈江县地质灾害区划分区结果中的中高易发区占到全县总面积的63.57%，包含全县95.83%的历史地质灾害点；且农村居民点位于地质灾害中、高易发区的面积占居民点总面积比例达到74.55%，所有乡镇都有位于高易发区的居民点；基于农村居民点现状与区划结果，将各乡镇及其典型村落划分为3个级别，并针对性地提出“梯度推进”、“内部整改”、“就地城镇化”3种优化方向。

地质灾害; 危险性区划; 农村居民点布局; 优化; 盈江县

盈江县大部分地区处于河谷地震断裂带上，是云南省滑坡、泥石流等地质灾害最为严重的地区之一，自20世纪50年代以来，大盈江两岸支流每年都暴发了不同规模的泥石流灾害，2008年以来更是连续发生多起5级以上强震：2014年5月24日、5月30日，盈江县连续发生5.6级、6.1级地震。经受多次强烈地震的叠加影响后，全县地质环境进一步恶化，余震和降雨等都极易诱发次生地质灾害，使灾区原本就很脆弱的地质环境遭受进一步破坏，更是给当地带来了巨大的人员财产损失[1]。农村居民点灾前空间布局未充分考虑地质环境安全，是地质灾害对盈江县农村居民点有着巨大威胁的重要原因之一。国内外相关研究主要集中在地质灾害区划方法[2-5]、地质灾害评价模型[6-8]、农村居民点空间布局特征研究[9]、潜力评价和整理模式[10]、空间布局模式[11]等方面，但以地质灾害危险性为切入视角，来分析农村居民点布局的研究还相对较少。

因此，本文以云南省盈江县为例，对其进行地质灾害危险性区划，将研究区划分为4个易发分区，并在此基础上结合农村居民点空间现状布局，将居民点归于不同的安全级别，并根据农村居民点环境设定约束条件，进而提出对应的整理优化方向。有助于农村居民点布局优化体系完善，为新农村建设、农村居民点整理项目及乡镇规划等提供科学依据。

1 研究内容与方法

本文在GIS空间分析和SPSS软件的技术支撑下，选取地质灾害影响因子，利用Logistic回归数学模型得出研究区内地质灾害危险性高低，探究研究区的地质灾害空间分布规律，进而通过聚类分析对研究区进行地质灾害危险性区划，并基于分区结果与现状农村居民点用地进行叠置，整理和统计出农村居民点在各级分区中的面积和比例。根据农村居民点在不同分区中面积和比例设定约束条件，将其划分为不同的安全级别，对不同安全等级的农村居民点作出针对性优化研究。

2 地质灾害影响因子数据集的建立

地质灾害都是在一定的动力诱发(破坏)下发生的。诱发动力有的是天然的,有的是人为的，应充分考虑各种地质灾害影响因素，研究各类影响因素在空间上的组合方式及其与区域内地质灾害发生和分布的内在关系，从而进行地质灾害危险性区划研究。

2.1 影响因子的选取

根据相关地质灾害危险性区划的研究成果，结合盈江县地质灾害发生的具体情况，利用德尔菲法(Delphi Method)选取影响研究区域地质灾害发生的6个一级因子：植被覆盖率、坡度、线性构造影响区域、地层岩性、水系影响区域、道路影响区域[6-8,12]。结合有关地质灾害专家的建议以及文献资料，充分获取研究区域地质条件、地形条件和人类活动等信息的基础上，将一级因子分为2～7类二级因子(表1)。

2.2 空间数据集的建立

使用ArcMap中Data Management tools>Feature class>Create-fishnet工具将盈江县划分为500 m×500 m的网格单元[13]。再将研究区的网格图层、历史地灾点图层和影响因子图层叠加(以图1坡度分区叠加图层为例)，叠加后的图层中，每一个网格单元都具有唯一等级的各个影响因素的二级因子。如果某个单元格内包含有历史灾害点，则认为该单元格为灾害发生。建立研究区域内地质灾害发生与各种地质灾害影响因子的空间组合关系。

表1 盈江县地质灾害影响因子

注：①表示其他区域指除去主流水系和支流水系影响区域以外的区域。

3 基于Logistic数学模型的地质灾害危险性区划

3.1 Logistic数学模型

在地质灾害研究过程中，灾害的发生与否只有两种情况，即灾害发生(1)和灾害不发生(0)。如将各种地质灾害影响因素作为自变量，灾害发生与否作为就可视为典型的二分类变量。因为因变量是不连续的，线性回归分析就不可以用来求证该自变量与因变量的内在关系。而Logistic回归模型是二分类因变量(因变量Y只取两个值)进行回归分析时经常使用的统计分析方法。因此本文采用Logistic 回归模型探究研究区域灾害发生与否和各种影响因素的关系，进而进行区划研究。Logistic回归模型表达式为：

(1)

(2)

式中：P为因变量，取值范围为(0,1]，表示地质灾害发生的概率；x1i,x2i,…,xni是自变量，表示各种地质灾害影响因子；α为常数，表示在没有任何因素影响下，地质灾害发生与不发生概率比值的对数值；βn为逻辑回归系数，也是各种地质灾害影响因素的权重值，表示其中单个因变量发生变化时，地质灾害发生与不发生概率比值的对数的改变值。

图1 坡度影响区域叠加网格图层

3.2 地质灾害发生可能性分布

假设βn逻辑回归系数确定，就可以根据不同影响因子指标值来计算某一区域地质灾害发生的概率P，再依据不同P值在研究区域的空间分布，来划分出地质灾害危险性等级。利用已有的历史资料得到研究区发生的历史地质灾害点数据，以及不同影响因子的指标值xni，就可以求出各指标权重值βn，即逻辑回归系数。

判定包含历史灾害点的网格单元为灾害发生，赋值为1，反之为灾害不发生，赋值为0[14]，创建属性列赋予每个网格ID值，使用ArcGIS空间分析功能，叠加各个影响因素单一等级和地质灾害发生状况图层，并转出其属性表，再将导出的属性表数据导入SPSS分析软件，选择Binarylogistic分析选项，将属性表中灾害发生与否属性列作为因变量，各地质灾害影响因素作为自变量，勾选选项中概率选项，进行回归分析。数据通过SPSS二元回归模型的各项检验后，将得出研究区域各个网格地质灾害发生概率。将由SPSS软件生成的数据表选择为dbase格式，再由ArcMAP打开数据表，使用“relate”或者“Join”功能，通过网格ID链接dbase表格和属性表，将计算出的地质灾害发生概率作为属性值赋值到各个网格(图2)。

图2 盈江县地质灾害发生概率分布

3.3 研究区域地质灾害危险性区划

由地质灾害发生概率属性列生成的图层仍然以栅格(500m×500m)为单元反映地质灾害发生概率，区域的划分不明显，相对较为混乱。结合相关学者地质灾害区划研究经验，对其进行聚类分析，使用ArcMAP的IsoCluster功能，根据发生地质灾害概率较高区域(概率分布图中颜色较浅区域)的分布和密集程度，将研究区划分为地质灾害基本稳定区、低易发区、中易发区、高易发区[15-16]，概率阈值区间分别对应为0～0.005，0.005～0.025，0.025～0.035，0.035～0.08(图3)。

其中地质灾害中、高易发生区面积为2 741.54km2，占全县国土面积的63.57%，包含全县95.83%已发生的地质灾害点(表2)，说明区划分区结果与实际灾害发生状况是比较契合的。

4 地质灾害威胁下的农村居民点现状布局分析

4.1 盈江县农村居民点现状布局

通过对盈江县地质灾害危险性区划图和居民点现状分布图进行叠加分析(图4)可得各乡镇在不同地灾危险等级的土地面积(表3)。

表2 盈江县地质灾害危险性区划信息

图3 盈江县地质灾害危险性区划

图4 盈江县农村居民点叠加地质灾害区划

乡镇名地灾区划等级土地面积/hm2百分率/%乡镇名地灾区划等级土地面积/hm2百分率/%平原镇高易发区153.9122.08中易发区77.4911.12低易发区465.6066.80基本稳定区0.000.00旧城镇高易发区24.7410.87中易发区127.8056.14低易发区75.1233.00基本稳定区0.000.00那邦镇高易发区50.8498.81中易发区0.611.19低易发区0.000.00基本稳定区0.000.00弄璋镇高易发区410.1446.57中易发区317.8536.09低易发区152.6317.33基本稳定区0.000.00盏西镇高易发区247.1585.39中易发区39.5813.67低易发区2.720.94基本稳定区0.000.00卡场镇高易发区18.729.24中易发区22.5711.13低易发区94.2046.46基本稳定区67.2433.17昔马镇高易发区30.7021.61中易发区111.3678.39低易发区0.000.00基本稳定区0.000.00太平镇高易发区31.935.84中易发区468.9185.68低易发区44.298.09基本稳定区2.130.39新城乡高易发区100.6239.54中易发区116.1845.65低易发区37.6914.81基本稳定区0.000.00油松岭乡高易发区127.0285.08中易发区1.921.29低易发区20.3413.63基本稳定区0.000.00芒章乡高易发区151.7185.50中易发区12.226.89低易发区13.507.61基本稳定区0.000.00支那乡高易发区115.8489.57中易发区9.056.99低易发区4.443.43基本稳定区0.000.00苏典乡高易发区103.7160.02中易发区11.086.41低易发区41.5924.07基本稳定区16.429.50勐弄乡高易发区139.3794.64中易发区6.854.65低易发区1.030.70基本稳定区0.000.00铜壁关乡高易发区0.940.68中易发区105.9276.29低易发区1.130.81基本稳定区30.8522.22

由表3可知，盈江县农村居民点位于地质灾害中、高易发区的面积为3 136.75 hm2,占居民点总面积的74.55%，而且所有乡镇都有位于高易发区的居民点。位于高易发区的居民点主要分布在弄璋镇、盏西镇、平原镇和芒章镇，主要是因为这几个乡镇地质构造条件较差，地势比较陡峭，植被覆盖也相对较差；中易发区居民点用地主要分布在地势比较平坦，植被覆盖较好的区域；低易发区居民点用地主要分布在地质构造条件较好的区域；基本稳定区居民点用地主要分布在各类影响因素条件都较为优势的区域。

4.2 盈江县农村居民点布局分析

本文从地质灾害危险性区划的角度分析居民点布局，将盈江县农村居民点分为3类安全级别，结合《盈江县城市总体规划(2006—2020)》，选取出各个乡镇具有典型性的村庄进行优化方向的选择，并提出合理的优化途径和发展方向(表4)，从而为新农村建设、村镇规划中农村居民点布局优化的具体实施提供科学依据。

表4 盈江县农村居民点布局优化

注：S1，S2分别指位于高易发区和中易发区的农村居民点面积比重。

5 结 论

(1) 以ArcGIS软件和SPSS软件为技术手段，运用Logistic数学模型对盈江县进行地质灾害危险性区划，将盈江县划分为高易发区、中易发区、低易发区和基本稳定区4个危险性分区。

(2) 利用区划结果与农村居民点布局结合，对农村居民点现状布局进行分析，发现盈江县农村居民点灾前空间布局未充分考虑地质环境安全问题，农村居民点过多地分布在地质灾害风险较高的区域。

(3) 根据农村居民点在不同分区的面积和比例，将盈江县农村居民点划分为3类风险等级区。通过对各村镇区域特点和发展方向的对比，设定不同的优化条件。结合区域地质灾害风险等级，对3类不同风险等级的村镇做出针对性的优化方向的选择。

农村居民点布局优化既是新农村建设的重要内容，又是农村建设用地节约集约利用的重要举措[15]。农村居民点布局优化是一项复杂的系统工程,它通过运用工程技术、调整土地产权,在宏观上控制农村居民点规模与布局,在微观上对农村居民点用地规模与布局进行调整,最终达到优化农村建设用地布局,提高农民生产、生活水平和改善农村生态环境的目的[9-10,17-18]。然而,农村居民点空间布局是受到自然和社会经济条件等多种因素的影响和制约,不同区域的农村居民点所受制约因素存在明显差异[11,19-20]。本文仅从单一视角分析农村居民点布局优化的内外机制，尚显不足。因此，如何将多学科、多视角交叉集成的研究成果应用于农村居民点布局优化研究，进而适用于新农村建设、城乡建设用地增减挂钩、农村土地综合整治等农村社会实践将是今后研究的重点。

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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

云南大学资源环境与地球科学学院学院制建设专项基金“云南边疆少数民族地区山地城镇建设土地开发利用模式研究”(2013CK003)

陈维治(1993—),男,安徽滁州人,硕士研究生,研究方向为土地利用规划。E-mail:570741042@qq.com

付保红(1960—),女,云南德宏州人,学士,副研究员,主要从事土地利用规划与政策研究。E-mail:245025416@qq.com

F301.2

：A

：1005-3409(2017)03-0320-05