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太行山区地质灾害风险性评价
——以河北省涉县为例

2019-12-11刘红耀温利华

河北农业科学 2019年4期
关键词:涉县易损性危险性

刘红耀 ,温利华

(1.邯郸市农业科学院,河北 邯郸 056001;2.邯郸学院,河北 邯郸 056001;3.华中农业大学资源与环境学院,湖北 武汉 430070)

中国是一个地质灾害多发的国家,灾害发生面积广,类型多样,破坏性强,对人们生产生活影响较大,而且灾害频发区的经济发展也受到了一定限制。21世纪以来,地质灾害造成数百万人失去生命,8亿人的生产生活受到影响,每年自然灾害会吞噬人类财富的1/10。随着社会的快速发展和科技水平的提高,人类的防灾抗灾能力不断增强,但人类对自然的不合理改造和过度干预,导致全球范围内的自然灾害仍在加剧。目前国内外对地质灾害的分析多侧重于工程分析、灾害危险性评价分析及预测分析,多数研究采用数学统计模型对孕灾因子进行权重计算,应用地理信息系统(GIS)技术将各影响因子叠加进行灾区危险性的空间分析[1,2]。Budetta等[3]基于GIS的空间分析功能,对滑坡地质灾害进行了空间预测。Li等[4]基于3S技术对丹江口库区的自然灾害进行了生态脆弱性评价。Tesfamariam等[5]利用地质数据及数字地面高程模型DEM,采用人工神经网络的方法对自然灾害易损性进行了空间划分。我国的地质灾害评价工作起步较晚,进入21世纪,中国科学院成都山地所与减灾中心相继开始利用遥感与GIS技术开展地质灾害的评价研究,3S技术在汶川地震时发挥了实时监测、精准定位的作用[6,7]。

太行山区地质构造复杂,地层岩类多样,是我国地质灾害发生较为严重的地区。该区域的地质灾害具有分布范围广、分散度高的特点,给当地造成的财产损失和社会影响巨大。以2016年7月19日的特大暴雨为背景,以太行山区典型县涉县为研究对象,利用3S技术与层次分析法相结合的方法,对太行山区地质灾害过程展开研究,从地质灾害的危险性和易损性2个方面进行综合分析,构建太行山区地质灾害风险性评价模型及区划图,旨为保障山区人民群众财产安全及地质灾害信息预报提供技术支持。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

涉县位于太行山东麓,河北省西南部,晋冀豫三省交界处,地理位置北纬 36°17′~36°55′、东经113°26′~114°,面积 1 509 km2。涉县是一个全山区县,地势自西北向东南缓慢倾斜,县内全境有太行山余脉贯穿;属暖温带半湿润大陆性季风气候,一年中降水主要集中在7~9月,年平均降水量540.5 mm,洪涝灾害频发。涉县地震台处于山西台龙东南与华北断拗过渡带太行台拱范围内,属新华夏构造体系。地质构造有2个断裂带,其中,长亭至土木河断裂的断层走向近似南北,倾角70°~85°,长约20 km,北段为硅旦系地层,中段为奥陶统和寒武统,南段两盘是符山岩体;圣寺驼断裂群位于符山岩体的北部,断层面大部分向西倾斜,断距不大。

涉县辖17个乡镇,有43万人,交通条件便利,矿产资源丰富,经济效益可观。近年来重点发展特色经济作物和红色旅游产业,已发展成为中国核桃之乡、中国花椒之乡、全国休闲农业与乡村旅游示范县、国家园林县城,县域经济综合实力居河北省第13位。

1.2 数据及来源

(1) 土地利用数据和植被覆盖数据:来源于中国科学院2015年TM遥感影像(分辨率30 m);(2) 2010年1∶10万河北省土地利用现状数据:来源于邯郸市自然资源规划局;(3)DEM数据:通过1∶25万DLG数据(来源于国家基础地理信息中心)获取,制作了高程度、坡度图、坡向图;(4)1∶100万涉县地貌数据:来源于中华人民共和国地貌图集;(5)2000年水系数据(1∶25万):来源于www.bigemap.com;(6)涉县及周边县气象站点最大月降水量数据:来源于中国科学院遥感与数字地球研究所;(7) 社会经济数据:来源于2015年河北省经济年鉴[8]和2015年邯郸市统计年鉴[9]。

2 研究方法

2.1 地质灾害危险性评价

地质灾害危险性是指地质灾害发生的可能性及危害性,地质活动越剧烈,危险系数就越高,灾害的影响就越大[10,11]。

2.1.1 评价方法 用于地质灾害危险性评价的方法较多,如神经网络方法、模糊数学综合评判法、灰色系统理论等。本研究中,选用层次分析法[12,13]进行地质灾害评价。

2.1.1.1 基本原理。层次分析法于20世纪70年代中期由美国运筹学专家萨蒂提出,可以量化定性问题,并已成功应用于地质自然灾害风险研究。其基本原理是把复杂的系统分割成准则、方案、目标等层次,以数学运算为手段,根据每个因素的相关性划分等级,然后确定同一等级的2个要素之间的重要性。萨蒂提出了一个由整数1~9组成的比较尺度,其中,1表示比较的因素具有相同的重要性,9表示指定因素较其他因素重要得多。

2.1.1.2 基本步骤。

(1)创建递阶层次结构模型。解析各个因子之间的相互关系,将各因子依据性质不同自上而下地划分为若干层次,上层因子影响或控制着下层因子。层次结构一般分为目标层、准则层和措施层。

(2)构造判断矩阵。在层次结构中,对相同等级或层次的评价指标因子进行两两之间的比较,根据评价尺度决定相互间的重要程度,并以此建立模糊判断矩阵。一般采用1~9位标度法确定判断矩阵中各因子的数值。

(3)计算权向量。计算每个判断矩阵的因子相对于各因子准则相应的重要性。用和法计算判断矩阵中最突出特征值的特征向量,相同层的相对应因子对于上层次的某因子通过归一化后,进行相应的权重排序。

(4)一致性检验。为了避免其他因素对判断矩阵的干扰,在实际中要求判断矩阵应满足大体上的一致性,需开展一致性检验。只有通过检验,判断矩阵在逻辑上是合理的,才能继续对结果进行分析。

检验判断矩阵的一致性:

式中,CR为一致性比例;CI为一致性指标;RI为随机一致性指标。当CR<0.10时,说明判断矩阵具有一致性,无需修改。

式中,λMAX为判断矩阵的最大特征根;n为成对比较因子的个数。

2.1.2 评价指标构建 不同地质环境条件引发的地质灾害不同,适宜选择的评价指标也不一样。本研究条件下,将对地形地貌、地质条件、气象水文3个方面的风险评估分解为8个观测指标(图1)。利用层次分析法获得各指标的权重,并参照《县(市)地质灾害调查与区划基本要求》实施细则[14],将各观测指标的危险性评价标准划定为低、中、中高、高4个级别 (表 1)。

地质灾害的危险性用危险性指数来表示。危险性指数越高,发生地质灾害的几率越大。计算公式为:

式中,F为地质灾害危险性指数;Rj是第j项观测指标的权重值;Xj是第j项观测指标栅格化的像元值。

2.2 地质灾害易损性评价

图1 危险性评价指标体系Fig.1 Risk evaluation index system

表1 危险性评价指标划分标准Table 1 Division standard of risk evaluation index

地质灾害易损性是指受灾体遭受灾害破坏机会的多少与发生损毁的难易程度。不同模型对易损性的定义不同,易损性暗含了在现有经济水平下人类防御地质灾害的能力,主要受风险承担能力、风险源性质和限制能力等因素的综合影响[10]。本研究中,对于涉县地质灾害的易损性评价主要涉及经济和人口2个方面。

2.2.1 地质灾害经济易损性 在土地利用类型经济价值评估的基础上对涉县地质灾害的经济易损性进行评价,主要考虑研究区内地类的数量特征及空间分布、地类的产值(表2),包括林地、耕地、城乡居民用地等土地类型的经济易损性[10]。

计算公式为:

式中,V(u)为受灾体财产的总价值;m为受灾体地类个数;E(d)i为第 i个地类的平均单价;F(s)i为第i个地类的实际面积。

将研究区内受灾体财产总价值数据输入ArcGIS软件,由系统自动进行分级,将地质灾害经济易损性划分为低、中、中高、高4个级别。

表2 各土地类型的经济价值Table 2 The economic value of each land type

2.2.2 地质灾害人口易损性 基于人口分布的易损性评价,是根据涉县各个乡镇的人口密度分级,划定人口易损性等级(表3),在ArcGIS软件中利用属性数据获取地质灾害人口易损性评价图。

3 结果与分析

3.1 涉县地质灾害危险性评价

涉县地质灾害危险性评估包含3个方面,共8个指标。运用层次分析法,通过对各指标的成对比较构建判断矩阵,每个判断矩阵的CR均<0.1,因此判断矩阵满足一致性要求。在判断矩阵的基础上,计算每个指标的权重(表4)。

表3 人口易损性分级表Table 3 Population vulnerability classification

表4 危险性评价指标权重Table 4 Hazard risk assessment index weight

根据涉县地质灾害的实际分布状况,在ArcMap中利用栅格计算器对8个危险性观测指标数据按照权重实行叠加分析,得到涉县地质灾害危险性评价区划图 (图 2)。

3.2 涉县地质灾害易损性评价

运用ArcGIS平台的空间分析工具,在ArcMap中获取研究区地质灾害的经济易损性评价图(图3)和人口易损性评价图(图4);然后,按照等权叠加方法进行运算,根据叠加后的结果得到涉县地质灾害易损性评价图(图5)。

3.3 涉县地质灾害风险性评价

以地质灾害危险性和易损性评价结果为基础进行风险性评价。计算公式为:

地质灾害风险性=地质灾害危险性×地质灾害易损性

在ArcGIS中对地质灾害危险性和易损性数据进行栅格计算,获得研究区风险性评价区划图(图6)。

图2 涉县地质灾害危险性评价区划图Fig.2 Regional map of risk assessment to geological hazard in Shexian County

图3 涉县地质灾害经济易损性评价图Fig.3 Evaluation map of economic vulnerability to geological hazard in Shexian County

图4 涉县地质灾害人口易损性评价图Fig.4 Evaluation map of population vulnerability to geological hazard in Shexian County

图5 涉县地质灾害易损性评价图Fig.5 Evaluation map of vulnerability to geological hazard in Shexian County

图6 涉县地质灾害风险性评价区划图Fig.6 Evaluation map of risk assessment to geological hazard in Shexian County

3.3.1 高风险区和中高风险区 高风险区、中高风险区分别占涉县总面积的17%和22%,主要分布在西部河流沿线和中部铁路、公路沿线一带。河流沿线主要分布在偏城镇、辽城乡、索堡镇、河南店镇、固新镇合漳乡等。该区域地层主要为寒武系泥质灰岩和震旦系石英砂岩,断裂分布较密,基岩损坏,岩层比较松散和破碎,容易风化;集水面积大,地势较陡,排水集中,容易引发泥石流、滑坡等地质灾害。由于受地势抬升作用和河谷地带“喇嘛口效应”的影响,高风险区降水集中、强度大,更易引发地质灾害。

交通沿线主要分布在龙虎乡至窑瓦村地带。该区域出露地层依次为寒武系灰岩、石炭系和二迭系煤系、三叠系砂层、第三系泥岩,区内有较多断裂,在地势地貌方面有一定的差别,岩体解理裂隙发育,如遇工程施工,容易损坏周围岩石原始应力,易导致崩塌等地质灾害。该区域地形起伏较大,高程差大,降

水量较大且集中,容易引发地质灾害。交通道路沿线经济发达、建筑物密集、人口密度大,人类活动干扰强烈,抵御地质灾害的能力较差,易损性较高,是涉县防治地质灾害任务最重的区域。

3.3.2 中风险区和低风险区 中风险区、低风险区分别占涉县总面积的40%和21%,主要位于东北部和东南部地区。从自然条件分析,该地区主要为燕山期正长斑岩和奥陶系白云岩,岩性较为坚硬,地势虽然高,但地形起伏度较小,高程差相对较小,植被覆盖度较好。该区域主要分布在经济较落后、人口密度小的乡镇,受人类活动干扰不明显,工程实施项目也相对较少。从自然条件和人文条件分析,该区域受威胁人数和房屋受灾体较少,地质灾害对人类生命和财产安全所造成的威胁程度相对较低。

4 结论

3S技术应用于地质灾害风险评价研究,能够高效率、高精度、定量化地实现自然要素的空间模拟与分析,对快速评价山区地质灾害风险性有一定的现实意义。以河北省太行山区地质灾害多发区涉县为研究对象,基于GIS技术分析平台,选取坡度、地层岩性、断层、植被覆盖、年降雨量、土地效益、人口密度等因子作为评价指标,从地质灾害危险性和易损性2个方面对太行山区地质灾害风险性等级进行了区域划分。结果表明,涉县地质灾害的中、高风险区主要分布在清漳河和邯长铁路沿线地区,该区域受坡度大、降雨集中和岩层易碎以及人类经济活动剧烈的影响,易引发地质灾害;中、低风险区主要分布在东北部和东南部,该地区虽然地势较高,但高程差较小,岩性以正长斑岩和奥陶系白云岩为主,岩性较为坚硬,且区域内大多为经济较落后、人口密度小的乡镇,人类活动干扰不明显,地质灾害对生命和财产安全所构成的危害程度相对较轻。

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