南 希，嚴(yán) 冬，2，李愛農(nóng)*，雷光斌，2，曹小敏，2

（1.中國科學(xué)院·水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，四川成都610041；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049）

岷江上游流域山地災(zāi)害危險性分區(qū)*

南 希1，嚴(yán) 冬1，2，李愛農(nóng)1*，雷光斌1，2，曹小敏1，2

（1.中國科學(xué)院·水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，四川成都610041；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049）

岷江上游流域泥石流、滑坡等山地災(zāi)害頻發(fā)，給生態(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)造成了嚴(yán)重的危害。選取坡度、坡向、坡形、起伏度、到河流的距離、到斷裂帶的距離、工程地質(zhì)巖組，以及植被蓋度等8個相關(guān)要素作為判別因子，用自然聚類法作狀態(tài)劃分，通過信息量模型分析各因子對于山地災(zāi)害發(fā)生的貢獻(xiàn)，并結(jié)合降雨量對岷江上游流域作災(zāi)害危險性分區(qū)。分析得出坡度＞33.96°，起伏度＞220 m，坡向?yàn)闁|、東南、南，坡形為凹且程度超過27.19 m，到河流距離＜0.64 km，距離斷裂帶＜3.19 m，軟弱巖和較硬巖石為有利于山地災(zāi)害發(fā)生的條件；流域山地災(zāi)害中度危險及以上區(qū)域面積約7 392.5 km2，占全區(qū)29.8%，沿山谷、河谷地帶集中分布的特征明顯。研究表明，岷江上游流域山地災(zāi)害危險性總體上由東南向西北依次減弱，災(zāi)害點(diǎn)空間分布與危險等級具有良好的正相關(guān)性，驗(yàn)證了分區(qū)結(jié)果和信息量模型的合理性，計(jì)算結(jié)論可為流域建設(shè)及災(zāi)害防治提供區(qū)域尺度的決策依據(jù)。

岷江上游流域；山地災(zāi)害；信息量模型；自然聚類法；危險性分區(qū)

岷江上游流域?yàn)樯皆透呱綅{谷地貌，自然災(zāi)害嚴(yán)重，尤以滑坡和泥石流為代表的山地災(zāi)害頻發(fā)，是我國典型的泥石流滑坡活動區(qū)，給該流域人民的生產(chǎn)和生活造成了嚴(yán)重的危害，破壞了岷江上游流域本就十分脆弱的生態(tài)環(huán)境，并直接殃及到成都平原［1-2］。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及政策傾向的共同驅(qū)動下，城鎮(zhèn)以前所未有的速度擴(kuò)張。然而，由于受到地形的限制，山區(qū)城鎮(zhèn)只能沿著山谷或河谷方向擴(kuò)張，新建城鎮(zhèn)可能位于山地災(zāi)害危險性較高的區(qū)域，這將給該區(qū)域帶來嚴(yán)重的威脅。因此，進(jìn)行山地災(zāi)害危險性的分區(qū)，從區(qū)域尺度為人居環(huán)境規(guī)劃以及山地災(zāi)害防治提供決策依據(jù)。

山地災(zāi)害危險性分區(qū)是在山地災(zāi)害易發(fā)性的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析得來的，目前主要的研究方法有專家打分模型［3］、層次分析模型［4］、多元統(tǒng)計(jì)模型［5-6］、人工神經(jīng)網(wǎng)模型［7］和信息量模型［8-13］。專家打分模型和層次分析模型，主要依靠研究者的主觀經(jīng)驗(yàn)，缺乏客觀的定量支撐，難以保證災(zāi)害危險性分區(qū)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。多元統(tǒng)計(jì)模型主要用于中小區(qū)域的山地災(zāi)害危險性評價研究，這些區(qū)域山地災(zāi)害的影響因素較為統(tǒng)一，而對于影響因素多樣、環(huán)境變化劇烈的大區(qū)域，其適用性會大大降低。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練樣本的選擇會直接影響到山地災(zāi)害危險性輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性。

信息量模型相對于以上模型具有物理意義明確，操作簡單，能夠融合復(fù)雜龐大的數(shù)據(jù)的特征，并且在單元劃分?jǐn)?shù)量較大的區(qū)劃中更具優(yōu)勢，因此，近年來被廣泛應(yīng)用于山地災(zāi)害危險性分區(qū)研究與實(shí)踐中。理論上講，信息量模型對參與易發(fā)性評價的成災(zāi)要素的狀態(tài)劃分沒有特殊要求，但研究發(fā)現(xiàn)，成災(zāi)要素選取及其狀態(tài)劃分的合理性會影響計(jì)算評價的結(jié)果［14］?；谛畔⒘磕Ｐ偷纳降貫?zāi)害危險性分區(qū)研究中，各評價指標(biāo)的狀態(tài)劃分常用專家經(jīng)驗(yàn)法和數(shù)值等分法，這些方法忽視了數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計(jì)特征，使得山地災(zāi)害危險性分區(qū)結(jié)果往往因人而異，研究不具可重復(fù)性。

基于以上不足，本文選擇山地災(zāi)害頻發(fā)的岷江上游流域作為研究區(qū)，以自然聚類法［15］對信息量模型中各成災(zāi)要素的狀態(tài)以及山地災(zāi)害危險性等級予以劃分。綜合考慮地形、水系、地質(zhì)構(gòu)造、地層巖性、植被等成災(zāi)要素，對岷江上游流域由降雨引起的泥石流和滑坡山地災(zāi)害的危險性進(jìn)行了分析。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)簡介

岷江上游流域位于30°45′～33°10′N，102°59′～104°14′E之間，指自源頭（岷山南麓的貢嘎嶺）至都江堰之間的地段，流域覆蓋的行政區(qū)域包括了四川省阿壩藏族羌族自治州的汶川縣、理縣、茂縣、松潘縣和黑水縣五縣，面積約為2.48萬km2。該地區(qū)地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，斷裂發(fā)育，新構(gòu)造運(yùn)動隆升強(qiáng)烈，區(qū)域內(nèi)地震活動頻繁。巖層多分布變質(zhì)巖系，極易風(fēng)化和剝蝕，巖石破碎程度高。受地質(zhì)構(gòu)造的影響，區(qū)域地形起伏大，山嶺和谷底海拔相對高差達(dá)1 500～3 000 m。河流兩側(cè)谷坡陡峭，平均坡度在30°～35°之間。在特殊的南北走向地貌和西南季風(fēng)的共同作用下，本地區(qū)焚風(fēng)效應(yīng)顯著，干濕季明顯，降水主要集中在5-10月，占全年降水量的80%左右，且多陣性夜雨，瞬時強(qiáng)度大。受地形起伏以及降水的影響，河流比降陡，洪枯流量變幅大，下切和側(cè)蝕能力均較強(qiáng)。岷江上游流域植被類型垂直分異明顯，2 000 m以下干熱河谷及半干熱河谷地區(qū)植被以灌木為主，2 000 m以上植被依次由闊葉林向針葉林、灌木、草甸和高山植被過渡。

1.2 指標(biāo)選擇

山地災(zāi)害的發(fā)生受地形、巖性、巖土體結(jié)構(gòu)、構(gòu)造、水文地質(zhì)特征和地表覆被等自然環(huán)境條件和誘發(fā)因素（如降雨、地震、人類工程活動等）的綜合影響［1］。

在充分考慮岷江上游自然環(huán)境條件及其同山地災(zāi)害發(fā)生相關(guān)性的基礎(chǔ)上，選取地形、水系、地質(zhì)構(gòu)造、地層巖性、植被五類指標(biāo)作為參與信息量計(jì)算的一級指標(biāo)。地形中，坡度與起伏度是控制坡體穩(wěn)定性的最重要因素，隨著坡度和起伏度增大，包括重力在內(nèi)的剪切力增大，同時也影響著松散碎屑物的分布［9，12-13，16-17］；坡向的不同引起了水熱條件的再分配，從而導(dǎo)致了植被分布以及巖石風(fēng)化程度的不同，進(jìn)而影響到坡體的穩(wěn)定性［12，17］；坡形是指示坡面“凹凸”程度的指標(biāo)，控制地震動力放大或減小效應(yīng)［13］。岷江上游河流縱橫，河流的侵蝕導(dǎo)致了眾多臨空面的產(chǎn)生，加之岷江上游地區(qū)巖石破碎，距離河流越近坡體越容易失穩(wěn)［12，16］。整個研究區(qū)斷裂構(gòu)造發(fā)育，距離斷裂帶越近，坡體受到的切割與擾動越大，坡體穩(wěn)定性越差［9，12，16］。工程地質(zhì)巖組表征斜坡巖土體的堅(jiān)硬程度以及風(fēng)化程度等強(qiáng)度特性，是坡體穩(wěn)定性的重要指標(biāo)［9，13］。植被通過固定土體、改造土壤結(jié)構(gòu)以及減小地表徑流，在一定程度上能夠增加淺層坡體的穩(wěn)定性［16-18］。因此，為了全面分析岷江上游流域山地災(zāi)害的易發(fā)性，本文選取了坡度、起伏度、坡向、坡形、到河流的距離、到斷裂帶的距離、工程地質(zhì)巖組、覆蓋度八個成災(zāi)要素作為二級指標(biāo)。指標(biāo)選取如圖1所示。

圖1 評價指標(biāo)選取

對于誘發(fā)因素，地震為不可預(yù)知、長時間間隔的誘發(fā)因素，發(fā)生時往往引發(fā)規(guī)模巨大的山地災(zāi)害，而人類工程活動在何時造成多大規(guī)模的山地災(zāi)害同樣不可預(yù)知，對這兩種誘發(fā)因素本文不作考慮。對于降雨來說，超過90%的山地災(zāi)害與降雨直接或間接相關(guān)，是誘發(fā)山地災(zāi)害的主導(dǎo)因素［19-20］。由于岷江上游地區(qū)降雨誘發(fā)山地災(zāi)害通常發(fā)生在5-10月之間，基本與汛期的初期和末期對應(yīng)［21-23］，因此本文選取岷江上游流域多年5-10月的累年平均降雨量最大值作為誘發(fā)因子。

1.3 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

根據(jù)確定的指標(biāo)，并結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性以及分區(qū)精度的需求，本文選用的初始數(shù)據(jù)為研究區(qū)2014年6-9月的TM影像、ASTER GDEM 30 m分辨率數(shù)據(jù)、河流數(shù)據(jù)、斷層數(shù)據(jù)、巖性數(shù)據(jù)、1971年到2000年月累年平均降雨量以及2000-2013年的MODIS16d合成數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

通過收集外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)和山地災(zāi)害遙感解譯，共得到795處近年發(fā)生的山地災(zāi)害點(diǎn)。坡度、坡向、坡形、起伏度可以通過表面分析從DEM數(shù)據(jù)提取。到河流的距離、到斷裂帶的距離通過ArcGIS距離分析分別從河流數(shù)據(jù)和斷層數(shù)據(jù)提取。工程地質(zhì)巖組數(shù)據(jù)主要通過查閱不同類別巖石所對應(yīng)的堅(jiān)硬程度、抗風(fēng)化能力獲得［24］。降雨量數(shù)據(jù)使用單元統(tǒng)計(jì)方法，逐像元統(tǒng)計(jì)5-10月6組數(shù)據(jù)的最大值。覆蓋度數(shù)據(jù)經(jīng)過SG濾波［25］處理、提取每年5-10月數(shù)據(jù)、逐像元統(tǒng)計(jì)5-10月NDVI的最大值、計(jì)算覆蓋度［26］四個步驟獲得?？紤]到岷江上游流域山谷或河谷大多較為狹窄，為了使研究結(jié)果更具實(shí)用價值，所有柵格數(shù)據(jù)在預(yù)處理過程中都以TM影像為準(zhǔn)，柵格大小統(tǒng)一為30 m。

2 方法

本文選用信息量模型，通過文獻(xiàn)查閱以及實(shí)地調(diào)研建立合適的評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用自然聚類法進(jìn)行狀態(tài)劃分，通過分析各指標(biāo)的信息量計(jì)算結(jié)果選擇影響顯著并符合實(shí)際情況的成災(zāi)要素，經(jīng)過柵格疊加運(yùn)算得到山地災(zāi)害易發(fā)性數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，將山地災(zāi)害易發(fā)性同處理后的降雨量相乘，得到山地災(zāi)害危險性數(shù)據(jù)，以自然聚類法分級獲得最終的山地災(zāi)害危險性分區(qū)。具體流程如圖2示。

圖2 山地災(zāi)害危險性分區(qū)流程

2.1 信息量模型的基本原理

信息量模型的理論基礎(chǔ)是信息論，屬于貝葉斯概率模型的一種，采用山地災(zāi)害發(fā)生過程中熵的減少來表征山地災(zāi)害事件發(fā)生的可能性。信息預(yù)測的觀點(diǎn)認(rèn)為，山地災(zāi)害產(chǎn)生與否與預(yù)測過程中所獲得的信息的數(shù)量和質(zhì)量有關(guān)，是用信息量衡量的［27］。信息量越大，表明發(fā)生山地災(zāi)害的可能性越大。

對于不同尺度的易發(fā)性評估，信息量模型可選用不同形式山地災(zāi)害參量，對于小比例尺區(qū)域，可利用災(zāi)害點(diǎn)或柵格數(shù)量作為參量進(jìn)行評估；而對于大比例尺地區(qū)，可利用山地災(zāi)害的分布面積作為參量進(jìn)行評估。

信息量模型利用概率形式進(jìn)行定量描述，反映了不同成災(zāi)劃分區(qū)間對山地災(zāi)害形成的貢獻(xiàn)大?。?2，28］，山地災(zāi)害信息量表達(dá)式為：

式中：IAj→B代表成災(zāi)要素A中第j區(qū)間的山地災(zāi)害B發(fā)生的信息量；P（B／Aj）代表成災(zāi)要素A中第j區(qū)間的山地災(zāi)害B的發(fā)生概率；P（B）代表山地災(zāi)害B在區(qū)域內(nèi)發(fā)生的概率；n為成災(zāi)要素A被劃分的次級區(qū)間數(shù)。

在實(shí)際操作過程中為了便于計(jì)算，通常將式（1）中概率轉(zhuǎn)化為樣本頻率進(jìn)行計(jì)算，于是可將式（1）轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>

式中：IAj→B和n同式（1）中的含義相同；Nj代表成災(zāi)要素A中第j區(qū)間的山地災(zāi)害面積或者災(zāi)點(diǎn)數(shù)；Sj代表成災(zāi)要素A中第j區(qū)間的分布面積；N代表區(qū)域山地災(zāi)害的總分布面積或者總災(zāi)點(diǎn)數(shù)；S代表區(qū)域總面積。

信息量模型中IAj→B的值有正負(fù)之分，“正值”表明該劃分區(qū)有利于山地災(zāi)害發(fā)生；“負(fù)值”表明該劃分區(qū)間不利于山地災(zāi)害發(fā)生；“0值”表明該劃分區(qū)間對于山地災(zāi)害的貢獻(xiàn)介于正負(fù)值中間。

2.2 山地災(zāi)害易發(fā)性評估

山地災(zāi)害易發(fā)性表示某個空間位置或單元體發(fā)生災(zāi)害可能性的大小或容易度大?。?9］?；谛畔⒘磕Ｐ驮u估山地易發(fā)性可歸納為以下四個步驟：①評價指標(biāo)的建立和劃分；②基于信息量模型計(jì)算各劃分區(qū)間的信息量值并繪制特征曲線；③根據(jù)各評價指標(biāo)的信息量值和特征曲線篩選評價指標(biāo)；④將篩選后的指標(biāo)通過柵格疊加得到山地災(zāi)害易發(fā)性。計(jì)算結(jié)果越大表明越容易發(fā)生山地災(zāi)害。

2.3 山地災(zāi)害危險性評估

山地災(zāi)害危險性表示災(zāi)害事件和現(xiàn)象某一發(fā)生頻率條件下災(zāi)害可能具有的危險性［29］。對于岷江上游流域而言，以降雨為誘發(fā)因素的山地災(zāi)害危險性評估模型包括具有物理確定性模型和簡化模型兩種。物理確定性模型有嚴(yán)格物理力學(xué)意義，但模型往往結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要詳細(xì)的區(qū)域巖土力學(xué)強(qiáng)度數(shù)據(jù)，計(jì)算量大［13，19］。此外，物理確定性模型輸入?yún)?shù)有限，導(dǎo)致對其他因素的影響反映較弱，難以充分利用山地災(zāi)害易發(fā)性數(shù)據(jù)，模型評估的結(jié)果存在一定的局限性。相比而言，雖然簡化模型缺乏明確的物理力學(xué)意義，但是具有結(jié)構(gòu)簡單，參數(shù)要求低，計(jì)算量小，能夠融合多種不同成災(zāi)要素的特點(diǎn)。考慮到研究區(qū)巖土力學(xué)強(qiáng)度數(shù)據(jù)難以獲取，同時為了充分利用由信息量模型獲取的山地災(zāi)害易發(fā)性數(shù)據(jù)，本文選用簡化模型評估山地災(zāi)害危險性。評估過程直接選用處理之后的降雨量數(shù)據(jù)同易發(fā)性評估結(jié)果相乘，以表達(dá)區(qū)域降雨誘發(fā)山地災(zāi)害的危險性強(qiáng)弱。

3 結(jié)果與分析

3.1 山地災(zāi)害易發(fā)性計(jì)算

成災(zāi)要素中坡向和工程地質(zhì)巖組的狀態(tài)較為明確，這兩個按照其本身的狀態(tài)進(jìn)行劃分，其余要素根據(jù)數(shù)值的分布劃分為合適的狀態(tài)，共得到58個劃分區(qū)間。

表1 信息量計(jì)算結(jié)果

通過信息量計(jì)算可以得到成災(zāi)要素各劃分區(qū)間的信息量，信息量的大小可以反映成災(zāi)要素各劃分區(qū)間的致災(zāi)有利程度。各成災(zāi)要素的狀態(tài)劃分及對應(yīng)的信息量計(jì)算結(jié)果如表1所示。

根據(jù)表1結(jié)果，以狀態(tài)劃分區(qū)間為X軸，以對應(yīng)的信息量值為Y軸，繪制各成災(zāi)要素信息量值變化的特征曲線（圖3）。曲線的單調(diào)、峰、谷等形態(tài)的變化能夠直觀地表達(dá)各成災(zāi)要素同山地災(zāi)害之間的關(guān)系以及不同劃分區(qū)間對于山地災(zāi)害貢獻(xiàn)的強(qiáng)弱。

綜合分析表1及圖3中的各成災(zāi)要素不同劃分區(qū)間對應(yīng)的信息量值以及特征曲線，可以得出如下結(jié)論。

（1）當(dāng)坡度大于33.96°時，隨著坡度增加，山地災(zāi)害發(fā)生可能性增大，當(dāng)坡度小于33.96°時，信息量值變?yōu)樨?fù)值，山地災(zāi)害不易發(fā)生。

（2）隨著起伏度增加，山地災(zāi)害發(fā)生可能性增大，當(dāng)起伏度小于220 m時，信息量值變?yōu)樨?fù)值，山地災(zāi)害不易發(fā)生。

（3）對于坡向，信息量值在東、東南、南方向較大，在這三個方向山地災(zāi)害發(fā)生的可能性更大。其余方向信息量值為負(fù)或基本等于零，山地災(zāi)害不易發(fā)生。

（4）坡形的信息量特征曲線呈現(xiàn)明顯的單谷，凹坡形在整體上比凸坡形有利于山地災(zāi)害的發(fā)生，程度超過27.19 m時，作用最為顯著。平地對山地災(zāi)害發(fā)生的抑制作用最強(qiáng)。

圖3 各類要素信息量特征曲線

（5）距離河流越近越有利于山地災(zāi)害的發(fā)生，當(dāng)距離河流超過0.64 km時，信息量值變?yōu)樨?fù)值，河流侵蝕對于坡體穩(wěn)定性的影響明顯減弱，山地災(zāi)害不易發(fā)生。

（6）距離斷裂帶0～3.19 km時，信息量值最大，說明此距離內(nèi)斷裂帶能為山地災(zāi)害提供豐富的固體物質(zhì)條件，有利于山地災(zāi)害的發(fā)生。距離斷裂帶超過11.64 km時，信息量的值變?yōu)樨?fù)值，山地災(zāi)害不易發(fā)生。

（7）工程地質(zhì)巖組信息量特征曲線呈現(xiàn)明顯的單峰，較軟巖和較硬巖更利于山地災(zāi)害的發(fā)生，其他巖組的致災(zāi)作用較為微弱。造成此現(xiàn)象的原因是岷江上游地區(qū)較軟巖和較硬巖主要分布在緊靠斷裂帶的地區(qū)，且分布面積最廣，因而導(dǎo)致這兩種巖組中災(zāi)害發(fā)生最多，而其他巖組中災(zāi)害發(fā)生較少。

（8）覆蓋度的信息量曲線呈現(xiàn)明顯的單峰，在覆蓋度小于0.57的區(qū)域，對山地災(zāi)害的發(fā)生呈現(xiàn)出很強(qiáng)的抑制性；在覆蓋度為0.57～0.87的區(qū)域?qū)ι降貫?zāi)害的發(fā)生呈現(xiàn)出一定的促進(jìn)作用，但并不明顯；當(dāng)覆蓋度超過0.87，對山地災(zāi)害的發(fā)生又轉(zhuǎn)為輕微的抑制性。

為了使預(yù)測結(jié)果更具代表性，需要排除對山地災(zāi)害影響并不顯著的成災(zāi)要素。在所有的成災(zāi)要素中，植被在覆蓋度小于0.35的區(qū)域，信息量值低達(dá)-3.27，抑制作用最強(qiáng)；而在覆蓋度為0.57～0.75的區(qū)域，信息量值最大，僅有0.37，促進(jìn)作用微弱?？赡苁怯捎诒狙芯恐饕紤]的為強(qiáng)山地災(zāi)害，而在發(fā)生強(qiáng)山地災(zāi)害時，良好植被區(qū)反而會增加山地災(zāi)害的規(guī)模［17，30］。同時，受到岷江上游流域地形地貌以及氣候等因素的影響，使得低覆蓋度區(qū)域主要集中在高海拔區(qū)域，這些地方山地災(zāi)害較少發(fā)生，而中等覆蓋度區(qū)域主要集中在山谷以及河谷，這些地方是山地災(zāi)害發(fā)生的主要區(qū)域。綜上，岷江上游地區(qū)植被覆蓋度與山地災(zāi)害發(fā)生沒有顯著的關(guān)系，因此，在進(jìn)行山地災(zāi)害易發(fā)性的計(jì)算時，需要將植被覆蓋度排除在外。

通過GIS空間賦值，將剩下的七個成災(zāi)要素各狀態(tài)區(qū)間的信息量賦給對應(yīng)的柵格中，得到七幅信息量數(shù)據(jù)，用柵格疊加運(yùn)算得到山地災(zāi)害易發(fā)性，如圖4所示。

圖4 岷江上游流域山地災(zāi)害易發(fā)性空間分布

表2 密度等值線的平均危險值

3.2 山地災(zāi)害危險性分區(qū)

圖5 岷江上游流域山地災(zāi)害點(diǎn)密度

圖6 岷江上游流域山地災(zāi)害危險性分區(qū)

山地災(zāi)害易發(fā)性數(shù)據(jù)乘以累年平均降雨量，得到岷江上游流域山地災(zāi)害危險值柵格，在實(shí)際應(yīng)用中通常將危險值分為極低度、低度、中度、高度、極高度危險區(qū)5個等級。由于分級時斷點(diǎn)的選擇與結(jié)果合理性密切相關(guān)，應(yīng)結(jié)合物理意義明確的參考量來確定斷點(diǎn)值，使分級結(jié)果客觀且有邏輯依據(jù)。本研究的參考數(shù)據(jù)選用災(zāi)害點(diǎn)和災(zāi)害點(diǎn)密度（圖5）。首先，對現(xiàn)有災(zāi)害點(diǎn)作半徑500 m的緩沖區(qū)，把得到的795個緩沖區(qū)要素作為樣本，使用ArcGIS的Zonal Statistics工具計(jì)算每個樣本范圍內(nèi)的平均災(zāi)害危險值，記為e；第二步從災(zāi)害點(diǎn)密度數(shù)據(jù)中依次提取（0.0～0.2）、（0.2～0.4）、（0.4～0.6）、（0.6～0.8）4個區(qū)間，統(tǒng)計(jì)落在區(qū)間內(nèi)各樣本e值的平均，記為E，E值作為當(dāng)前點(diǎn)密度分割方案下危險性分區(qū)斷點(diǎn)的參考值（表2）。

表3 危險性分區(qū)結(jié)果同災(zāi)害分布對比

據(jù)此，將地質(zhì)災(zāi)害危險性分為極低度危險區(qū)（min～-363.41）、低度危險區(qū)（-363.41～11.98）、中度危險區(qū)（11.98～115.91）、高度危險區(qū)（115.91～287.82）、極高度危險區(qū)（287.82～max），分區(qū)結(jié)果如圖6所示。

統(tǒng)計(jì)不同等級分區(qū)面積以及各分區(qū)中包含的災(zāi)害點(diǎn)數(shù)和災(zāi)害點(diǎn)密度，并對比分區(qū)結(jié)果同實(shí)際災(zāi)害點(diǎn)分布的一致性，以此評價分區(qū)結(jié)果合理性，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

觀察表3災(zāi)害點(diǎn)密度數(shù)據(jù)可以得出，隨危險等級提高，災(zāi)害點(diǎn)密度快速增加，二者有良好的正相關(guān)性，符合山地災(zāi)害危險性等級劃分原則。極低度危險區(qū)、低度危險區(qū)、中度危險區(qū)，高度危險區(qū)和極高度危險區(qū)的面積分別為6 278.81 km2、11 127.01 km2、4 777.26 km2、2 334.51 km2和280.73 km2。其中，高度危險區(qū)和極高度危險區(qū)以占總面積10.55%的比例覆蓋了53.58%的山地災(zāi)害點(diǎn)，中度及以上危險區(qū)以占總面積29.81%的比例覆蓋了84.03%山地災(zāi)害點(diǎn)。

岷江上游流域中度危險及以上區(qū)域范圍相對集中，高度危險區(qū)和極高度危險區(qū)沿山谷、河谷分布趨勢較為明顯，呈明顯的帶狀分布，特別是在汶川境內(nèi)，自2008年地震后山地災(zāi)害沿岷江兩岸密集發(fā)育。該區(qū)域地處龍門山腹地，地表破裂同斷裂走向一致，加之岷江兩岸坡陡且高，降雨密集且充沛，可以預(yù)見，未來一段時期該地區(qū)山地災(zāi)害仍將處于活躍狀態(tài)。岷江上游地區(qū)山地災(zāi)害危險性總體上由東南向西北依次降低，與坡度、起伏度、到斷裂帶距離以及降雨量在研究區(qū)總體上的空間分布趨勢保持一致。

4 結(jié)論

本文使用信息量模型實(shí)現(xiàn)了岷江上游流域山地災(zāi)害危險性分區(qū)。結(jié)果表明岷江上游流域極高度危險區(qū)、高度危險區(qū)、中度危險區(qū)約占區(qū)域總面積的29.81%，汶川、理縣和茂縣中度危險及以上區(qū)域占比例較大，受到山地災(zāi)害威脅較重；松潘縣和黑水縣境內(nèi)中危險度以上的區(qū)域分布相對較少，山地災(zāi)害威脅相對較小。高度危險區(qū)和極高度危險區(qū)與山谷、河谷呈現(xiàn)較強(qiáng)的空間相關(guān)性。在城鎮(zhèn)建設(shè)過程中，選址應(yīng)盡量避免高度和極高度危險區(qū)，對已經(jīng)處于高度危險區(qū)和極高度危險區(qū)中的居民地和道路應(yīng)該采取相應(yīng)的措施重點(diǎn)防治山地災(zāi)害的發(fā)生。已發(fā)生災(zāi)害的分布與危險性分區(qū)的吻合情況較好，驗(yàn)證了基于信息量模型的山地災(zāi)害危險性分區(qū)的合理性，同時計(jì)算結(jié)果可以為該地區(qū)人居環(huán)境建設(shè)及山地災(zāi)害防治提供區(qū)域性的科學(xué)參考。

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M ountain Hazards Risk Zoning in the Upper Reaches of M injiang River

Nan Xi1，Yan Dong1，2，Li Ainong1，Lei Guangbin1，2and Cao Xiaomin1，2
（1．Institute of Mountain Hazards and Environment，CAS，Chengdu 610041，China；2．University of Chinese Academy of Sciences，Bejing 10049，China）

Mountain hazards represented by flow debris and landslide occur frequently in the upper reaches of Minjiang River，which bring serious damage to the region.We take the upper reaches of Minjiang River as the study area and choose eight disaster-causing factors as the discriminant factors，which are slope，aspect，slope shape，relief，distance to rivers，distance to faults，engineering geological petrofabric and vegetation coverage.The natural break is adopted to process the state division.Contribution of each disaster-causing factor to the mountain hazards is analyzed through the information valuemodel.Combining the precipitation data，the risk zoning ismade to the upper reaches of Minjiang River.Research shows that，slope lager than 33.96°；relief larger than 220 m；aspectwhich is east，south east or south；concave slope larger than 27.19 m；distance to rivers less than 0.64km and distance to faults less than 3.19km are the favorable conditions formountain hazards occurrence.The area of medium，high and very high levels is 7392.5 km2which accounts for 29.8%in the whole place.And there is an obvious trend that these hazardous areas lay along themountain valleys and river valleys.Themountain hazards risk of the upper reaches of Minjiang River decreases from southeast to northwest as a whole.The zoning result iswell consistentwith the actualmountain hazards situation in study area.Thus，to some extent，it can provide scientific guidance for the selection of urban construction in this area aswell as the prevention ofmountain hazards.

upper reaches of Minjiang River；mountain hazards，information value model；natural break；risk zoning

X43；P694

A

1000-811X（2015）04-0113-08

10.3969／j.issn.1000-811X.2015.04.022

南希，嚴(yán)冬，李愛農(nóng)，等.岷江上游流域山地災(zāi)害危險性分區(qū)［J］.災(zāi)害學(xué)，2015，30（4）：113-120.［Nan Xi，Yan Dong，LiAinong，etal.Mountain Hazards Risk Zoning in The Upper Reaches of Minjiang River［J］.Journal of Catastrophology，2015，30（4）：113-120.］*

2015-03-20 修回日期：2015-05-27

中國科學(xué)院“百人計(jì)劃”項(xiàng)目（110900K242）；中國科學(xué)院戰(zhàn)略先導(dǎo)性科技專項(xiàng)-碳專項(xiàng)（XDA05050105）；中國科學(xué)院委托研究與專項(xiàng)咨詢服務(wù)課題（KFJ-EW-STS-020-02）；四川省地理國情監(jiān)測工程技術(shù)研究中心項(xiàng)目（GC201416）

南希（1986-），男，山西沁源人，碩士，研究實(shí)習(xí)員，研究方向?yàn)镚IS地學(xué)分析與可視化應(yīng)用研究.

E-mail：nanxi＠imde.ac.cn

李愛農(nóng)（1974-），男，安徽廬江人，博士，研究員，研究方向?yàn)樯降囟窟b感及其應(yīng)用研究.

E-mail：ainongli＠imde.ac.cn