馬 偉 ,徐素寧,王潤(rùn)生,趙珍梅,文元亮

1)中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京),北京 100083;2)中國(guó)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院,北京 100081;3)中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心,北京 100083;4)中國(guó)冶金地質(zhì)總局礦產(chǎn)資源研究院,北京 100025

礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)引起一系列地質(zhì)環(huán)境問(wèn)題,加之礦山生態(tài)環(huán)境脆弱,使地質(zhì)環(huán)境加劇惡化,進(jìn)而導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),往往危害人類安全和造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失?？陀^的礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)有助于合理利用礦產(chǎn)資源和保護(hù)環(huán)境。相關(guān)研究已引起眾多學(xué)者的關(guān)注(徐友寧等,2003;陳橋等,2006;張進(jìn)德等,2007)。然而多數(shù)現(xiàn)有評(píng)價(jià)方法受主觀因素干擾較大,主要體現(xiàn)在兩方面:一是評(píng)價(jià)方法,主要形成了模糊數(shù)學(xué)法(廖國(guó)禮等,2004)、經(jīng)驗(yàn)值法(汪明啟等,2005)、層次分析法(陳橋等,2006)、評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)值法(何芳等,2008)等。以上方法在評(píng)價(jià)指標(biāo)選取及權(quán)重計(jì)算過(guò)程中往往不同程度地依賴主觀知識(shí)。另一方面,評(píng)價(jià)分級(jí)是礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)的重要內(nèi)容。較常見(jiàn)的分級(jí)方法有專家意見(jiàn)法(張生元等,2006)、經(jīng)驗(yàn)值法(張進(jìn)德等,2007)、自然斷點(diǎn)法(徐慶勇等,2011;俞布等,2012)等。主觀認(rèn)識(shí)在專家意見(jiàn)法和經(jīng)驗(yàn)值法中起主導(dǎo)作用,導(dǎo)致分級(jí)結(jié)果不可重現(xiàn),降低了評(píng)價(jià)的可信度。而自然斷點(diǎn)法雖在一定程度上體現(xiàn)了客觀性,但該方法簡(jiǎn)單機(jī)械地從數(shù)值統(tǒng)計(jì)意義出發(fā),脫離了評(píng)價(jià)對(duì)象的實(shí)際地質(zhì)環(huán)境意義。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of the study area

20世紀(jì) 80年代以來(lái),基于證據(jù)權(quán)法的礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)研究開(kāi)始受到重視(Bonham-Carter et al.,1988,1989;Agterberg et al.,1990,1993)。證據(jù)權(quán)法是一種基于貝葉斯定律的地學(xué)統(tǒng)計(jì)方法,借助 GIS的空間分析功能,該方法能夠有效地對(duì)地學(xué)研究中的多源空間數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、綜合處理和分析,并逐漸成為國(guó)內(nèi)外主流的礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)方法之一(Boleneus et al.,2001;Agterberg et al.,2002;陳建平等,2005;Hosseinali et al.,2008)。除礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)領(lǐng)域以外,證據(jù)權(quán)法還被應(yīng)用于滑坡危險(xiǎn)區(qū)劃(Chung et al.,1999,2003;Dahal et al.,2008a,b;王志旺等,2007;趙艷南等,2010;俞布等,2012)、生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)(Romero-Calcerrada et al.,2006,2008;秦喜文等,2009)等領(lǐng)域。但證據(jù)權(quán)法在礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用研究,國(guó)內(nèi)外還未見(jiàn)有報(bào)道。本文嘗試發(fā)展一種基于證據(jù)權(quán)法的礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)模式,借助其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)勢(shì),避免主觀因素干擾,對(duì)贛南稀土礦山地質(zhì)環(huán)境進(jìn)行了定量評(píng)價(jià)與分級(jí)研究,并結(jié)合野外觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,以期為礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)研究提供一種客觀、量化、結(jié)果可再現(xiàn)的技術(shù)方法。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于江西省南部定南縣境內(nèi),地處贛粵邊境九連山脈北翼,地理位置如圖1所示,總面積為123.5 km2。地貌以中低山與丘陵為主。區(qū)內(nèi)主要為燕山早期的侵入巖,巖性主要為中粗粒似斑狀黑云母花崗巖,以巖基產(chǎn)出。風(fēng)化裂隙發(fā)育,巖石一般較為破碎,少見(jiàn)基巖出露。殘坡積層及全風(fēng)化層主要為砂土,中密至稍密狀,滲透性較好,厚度一般大于4 m,最大可達(dá)14 m。研究區(qū)內(nèi)構(gòu)造主要表現(xiàn)為北東向壓性斷裂,分布在研究區(qū)的東南部,走向30°～70°。區(qū)內(nèi)共有小型稀土礦山28座,均為風(fēng)化殼淋積型稀土礦床,稀土元素以離子狀態(tài)吸附于粘土表面,礦體呈土狀,疏軟。研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)區(qū)域基本無(wú)植被覆蓋,但未進(jìn)行礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)的區(qū)域,植被覆蓋良好。

圖2 研究區(qū)內(nèi)典型浸礦區(qū)和滑坡照片(木子山礦區(qū))Fig.2 Overview of the typical mineral leaching area and landslide from the study area (Muzishan mining area)

1.2 數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源包括研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)資源開(kāi)采申請(qǐng)登記范圍(ArcGIS空間數(shù)據(jù))、1:1萬(wàn)比例尺地質(zhì)圖空間數(shù)據(jù)庫(kù)(MapGIS空間數(shù)據(jù))、野外實(shí)測(cè)77處滑坡泥石流地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)記錄、IRS-P5衛(wèi)星 5 m分辨率DEM數(shù)據(jù)、2011年GeoEye-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)一景,數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。

2 研究方法

2.1 證據(jù)權(quán)法原理

證據(jù)權(quán)法基于證據(jù)層與已知事件(訓(xùn)練樣點(diǎn))的空間關(guān)系,計(jì)算證據(jù)層對(duì)事件發(fā)生的貢獻(xiàn)值(權(quán)重),若各證據(jù)層滿足條件獨(dú)立,則以后驗(yàn)概率的形式給出評(píng)價(jià)單元格內(nèi)未來(lái)目標(biāo)事件發(fā)生的可能性。

以n個(gè)二值證據(jù)層為例,D為已知事件出現(xiàn),表示未出現(xiàn)。則已知事件先驗(yàn)概率的幾率為:

Bi(i=1,2,…n)表示第i個(gè)證據(jù)層存在,表示不存在。在證據(jù)層存在的條件下,出現(xiàn)已知事件的概率為:

根據(jù)證據(jù)層與已知事件的空間關(guān)系,第i個(gè)證據(jù)層的權(quán)值可表示為:

若n個(gè)證據(jù)層滿足條件獨(dú)立,根據(jù)貝葉斯定律:

綜合n個(gè)證據(jù)層,目標(biāo)事件后驗(yàn)概率幾率的自然對(duì)數(shù)形式可以表示為:

式(6)中k表示證據(jù)層的存在狀態(tài):

最終目標(biāo)事件發(fā)生的后驗(yàn)概率可由下式計(jì)算:

關(guān)于證據(jù)權(quán)法原理更為詳盡的介紹,可參閱文獻(xiàn)(Bonham-Carter et al.,1989)。

2.2 訓(xùn)練樣點(diǎn)

礦山地質(zhì)環(huán)境在多種因素綜合影響下,持續(xù)惡化,致使地質(zhì)災(zāi)害易于發(fā)生。地質(zhì)災(zāi)害是礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)的重要依據(jù)(徐友寧,2008)。對(duì)研究區(qū)內(nèi)實(shí)地調(diào)查的77個(gè)滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn),采用分割樣本法分割為兩部分,隨機(jī)選取 26個(gè)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)作為證據(jù)權(quán)模型的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),剩下 51個(gè)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。

2.3 證據(jù)層構(gòu)建

在對(duì)研究區(qū)地質(zhì)背景資料分析的基礎(chǔ)上,展開(kāi)礦山地質(zhì)環(huán)境主要影響因素分析,利用 ArcGIS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和空間分析,提取了礦產(chǎn)開(kāi)采活動(dòng)、坡度、坡向、高程、構(gòu)造、植被覆蓋度共6種指標(biāo)作為證據(jù)層?？紤]到地層巖性不同會(huì)導(dǎo)致巖土力學(xué)性質(zhì)差異,也是影響礦山地質(zhì)環(huán)境的重要因素,但由于研究區(qū)范圍較小,區(qū)內(nèi)僅有燕山期黑云母花崗巖一種巖性,故未作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.3.1 礦產(chǎn)開(kāi)采活動(dòng)證據(jù)層

研究區(qū)內(nèi)主要采用原地浸礦工藝,山體長(zhǎng)期受浸礦液直接沖刷侵蝕,內(nèi)部結(jié)構(gòu)松散,土體容重增大,抗剪強(qiáng)度大大降低,導(dǎo)致地質(zhì)環(huán)境惡化(圖2)。以經(jīng)過(guò)正射糾正的 GeoEye-1影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),提取稀土礦開(kāi)采浸礦區(qū)作為礦產(chǎn)開(kāi)采活動(dòng)證據(jù)層。

2.3.2 坡度證據(jù)層

有一定坡度的斜坡往往是地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)域。另外,礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)活動(dòng)產(chǎn)生的人工堆砌物的不穩(wěn)定邊坡也存在較大災(zāi)害隱患。研究區(qū)內(nèi)的坡度范圍在0°～58.5°之間,借鑒 Dahal等(2008a)的研究方法,將坡度證據(jù)層劃分為6類(見(jiàn)表1)。

2.3.3 坡向證據(jù)層

坡向能顯著地影響山坡的微觀尺度氣候與水熱條件,導(dǎo)致自然要素分布及巖土體力學(xué)性質(zhì)都存在差異,進(jìn)而對(duì)地質(zhì)環(huán)境穩(wěn)定性產(chǎn)生分異性影響(俞布等,2012)。對(duì)坡向證據(jù)層,按照方位角劃分為8個(gè)方向區(qū)間。

2.3.4 高程證據(jù)層

地表高程差為滑坡、泥石流和崩塌等地質(zhì)災(zāi)害提供了位移空間。同時(shí),不同的高程,地表及地下含水結(jié)構(gòu)及巖土體力學(xué)性質(zhì)存在差異,進(jìn)而影響斜坡穩(wěn)定性。研究區(qū)內(nèi)高程在300～900 m范圍,按照高程差100 m,將高程證據(jù)層劃分為6類。

2.3.5 構(gòu)造證據(jù)層

構(gòu)造活動(dòng)尤其是斷層構(gòu)造的交叉部位,巖石往往受構(gòu)造應(yīng)力的作用,發(fā)生形變或破裂,易形成有利于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的地質(zhì)條件。對(duì)研究區(qū)內(nèi)的斷層按照距離劃分為6個(gè)緩沖區(qū)。

2.3.6 植被覆蓋度證據(jù)層

植被覆蓋度(fg)能夠較好地反映地表植被的覆蓋情況,是衡量地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的一個(gè)重要指示因子?；贕eoEye-1多光譜數(shù)據(jù),按照馬偉等(2010)的方法計(jì)算植被覆蓋度,以閾值 30%、60%、80%分為4個(gè)植被覆蓋等級(jí)。

2.4 評(píng)價(jià)分級(jí)方法

證據(jù)權(quán)模型的輸出是后驗(yàn)概率圖,后驗(yàn)概率的數(shù)值大小定量地反映單元格內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量。為使評(píng)價(jià)結(jié)果更直觀、便于應(yīng)用,有必要按照合理的分級(jí)規(guī)則對(duì)后驗(yàn)概率進(jìn)行等級(jí)劃分。Boleneus等(2001)對(duì)美國(guó)華盛頓州東北部的淺成低溫?zé)嵋盒徒鸬V床進(jìn)行潛力分級(jí)評(píng)價(jià)時(shí),提出采用后驗(yàn)概率-面積頻率法來(lái)客觀確定評(píng)價(jià)分級(jí)閾值。石菊松等(2005)對(duì)三峽巴東新城區(qū)滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃研究中,以信息量累計(jì)頻度分布曲線的拐點(diǎn)作為區(qū)劃閾值,取得較好效果。秦喜文等(2009)利用證據(jù)權(quán)法對(duì)扎龍丹頂鶴棲息適宜性的分級(jí)評(píng)價(jià)過(guò)程中也采用了后驗(yàn)概率-面積頻率法。該方法是以后驗(yàn)概率累計(jì)面積(Cumulative Area)與后驗(yàn)概率(Posterior Probability)的關(guān)系曲線(CAPP)為基礎(chǔ),參考先驗(yàn)概率和CAPP曲線的拐點(diǎn)特征,確定后驗(yàn)概率的分級(jí)數(shù)和閾值。該方法有效地避免了主觀因素干擾,強(qiáng)調(diào)后驗(yàn)概率自身的分級(jí)特性,同時(shí)保證了先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率的一致性。本文采用后驗(yàn)概率-面積頻率法實(shí)現(xiàn)礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)分級(jí)。

3 結(jié)果與分析

3.1 先驗(yàn)概率

將研究區(qū)劃分為 250 m×250 m 的單元格,共1976個(gè)。從野外調(diào)查的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)中隨機(jī)選取 26個(gè)作為訓(xùn)練樣點(diǎn)(圖 3),每個(gè)單元格至多存在一個(gè)訓(xùn)練樣點(diǎn)?？芍闰?yàn)概率為0.0131579。

圖3 研究區(qū)訓(xùn)練樣點(diǎn)分布Fig.3 Distribution of training sites in the study area

3.2 證據(jù)層的權(quán)值

證據(jù)層權(quán)值的計(jì)算結(jié)果包含一系列反映證據(jù)層與預(yù)測(cè)目標(biāo)相關(guān)程度的參數(shù):W+為正權(quán)值,W-為負(fù)權(quán)值,C(對(duì)比度)為正負(fù)權(quán)值之差。C值越大,表明該類證據(jù)層與訓(xùn)練樣點(diǎn)的空間相關(guān)性越強(qiáng),即該類證據(jù)層對(duì)礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的影響也越大。使用ArcGIS的空間數(shù)據(jù)模型工具集 SDM(Spatial Data Modeller)中的證據(jù)權(quán)模塊計(jì)算各證據(jù)層權(quán)值參數(shù)(表 1)。

從表1可以看出:①不同證據(jù)層的權(quán)重存在差異。礦產(chǎn)開(kāi)采活動(dòng)的對(duì)比度最大,說(shuō)明其對(duì)礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的影響程度最大。這與研究區(qū)內(nèi)滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害主要分布于稀土開(kāi)采區(qū)域及其周邊地帶這一事實(shí)相吻合;其次,高程、植被覆蓋度和坡向也是影響研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的重要因素,而構(gòu)造活動(dòng)和坡度的影響相對(duì)較小。這是因?yàn)闃?gòu)造活動(dòng)雖有利于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育,但研究區(qū)內(nèi)僅有兩條北東向斷裂分布于東南部的南豐村,對(duì)其他區(qū)域影響不大。另外,研究區(qū)內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)在坡度5°～25°范圍內(nèi)頻度分布較為平均,坡度對(duì)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)分布不具明顯的控制作用。一個(gè)可能的原因是在研究區(qū)內(nèi)大量不規(guī)則、松散堆砌的尾砂和自然斜坡的共同作用下,導(dǎo)致坡度對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的影響機(jī)制更加復(fù)雜化。②同一證據(jù)層的不同范圍對(duì)地質(zhì)環(huán)境的影響程度不同。例如,坡向證據(jù)層的南向坡對(duì)地質(zhì)環(huán)境的影響大于其他坡向,這是由于受局地微觀尺度水熱條件影響,南向坡的溝谷比其他坡向更為發(fā)育。Dahal等(2008a)在尼泊爾小喜馬拉雅地區(qū)的滑坡研究中也發(fā)現(xiàn)這一特點(diǎn);又如,在坡度證據(jù)層中,5°～25°范圍坡度比其他坡度的權(quán)重更大,這與野外調(diào)查的結(jié)果是相符的。綜上分析,不同證據(jù)層及同一證據(jù)層的不同范圍對(duì)礦山地質(zhì)環(huán)境的影響都存在差異。

表1 各證據(jù)層權(quán)值參數(shù)Table 1 Weights values of evidence themes

3.3 證據(jù)層的條件獨(dú)立性檢驗(yàn)

影響礦山地質(zhì)環(huán)境的因素間可能存在一定的相關(guān)性,進(jìn)而為后驗(yàn)概率的計(jì)算引入偏差。為了盡量避免這種影響,證據(jù)層必須通過(guò)條件獨(dú)立性檢驗(yàn),剔除相關(guān)性大的證據(jù)層,形成一組新的優(yōu)選證據(jù)層用于計(jì)算后驗(yàn)概率。對(duì)各證據(jù)層進(jìn)行條件獨(dú)立性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2中,條件獨(dú)立指數(shù)越接近1,證據(jù)層間的條件獨(dú)立性越好(陳建平等,2005)。若(n/T)<0.85,則意味著證據(jù)層不滿足條件獨(dú)立的假設(shè)(Bonham-Carter,1994)。同時(shí),A-C條件獨(dú)立指數(shù)也反映了證據(jù)層間的條件獨(dú)立性(Agterberg et al.,2002),若A-C條件獨(dú)立指數(shù)大于 0.95,則證據(jù)層間條件獨(dú)立的假設(shè)不能成立。從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,本文選取的 6類證據(jù)層相對(duì)于訓(xùn)練樣點(diǎn)滿足條件獨(dú)立性要求。

3.4 后驗(yàn)概率與評(píng)價(jià)分級(jí)

后驗(yàn)概率的數(shù)值定量地衡量了礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量,即后驗(yàn)概率越大,則該單元格內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量越差;反之則越好。利用 CAPP曲線法對(duì)研究區(qū)的礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)分級(jí)(圖4)。依據(jù)CAPP曲線的拐點(diǎn)(圖4中三角點(diǎn))特征,并參考先驗(yàn)概率,確定分級(jí)閾值。將研究區(qū)的礦山地質(zhì)環(huán)境劃分為3個(gè)等級(jí):較好、一般和差。

圖5為研究區(qū)礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)分級(jí)圖。研究區(qū)內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境大體上呈現(xiàn)出西部、東南部差,南部、東部和西北部好的特征。差區(qū)域主要分布在楊梅村—枧下村—南豐村一帶、楊梅村西南和長(zhǎng)隆村北偏西一帶、枧下村北部、南豐村及其南部;一般區(qū)域多分布在差區(qū)域的周邊地帶,主要集中在研究區(qū)中東部、北部和西部;較好區(qū)域遍布于整個(gè)研究區(qū)。區(qū)內(nèi) 3個(gè)等級(jí)所占面積比例為:差區(qū)域(10.58%)、一般區(qū)域(13.41%)、較好區(qū)域(76.01%)。根據(jù)是否已發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害將圖5中的差等級(jí)細(xì)分為2類。值得注意的是那些差等級(jí)中還未發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的區(qū)域,因?yàn)檫@些區(qū)域的地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量較差,發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性高于區(qū)內(nèi)的其他區(qū)域,應(yīng)當(dāng)引起重視。

表2 Agterberg-Cheng條件獨(dú)立檢驗(yàn)Table 2 Agterberg-Cheng conditional independence test

3.5 模型驗(yàn)證

圖4 后驗(yàn)概率的面積頻率曲線(CAPP)Fig.4 Cumulative Area-Posterior Probability (CAPP)curve

圖5 礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)分級(jí)Fig.5 Grade map of mine geological environment assessment in the study area

本文嘗試將證據(jù)權(quán)法引入礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)領(lǐng)域,為了證明該模型的有效性和正確性,模型的驗(yàn)證具有重要意義。對(duì)于評(píng)價(jià)模型而言,將模型結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證是一種常用方法。例如,Romero-Calcerrada 等(2008)、Hosseinali等(2008)、秦喜文等(2009)都曾以驗(yàn)證點(diǎn)與評(píng)價(jià)分級(jí)區(qū)劃的“吻合程度”來(lái)衡量模型的精度。然而,評(píng)價(jià)分級(jí)閾值選取的主觀性顯然能夠直接影響“吻合程度”,進(jìn)而削弱了模型驗(yàn)證的效力;另外,證據(jù)權(quán)模型的輸出結(jié)果是介于0到1之間的概率值(后驗(yàn)概率圖),再通過(guò)閾值劃分為若干個(gè)等級(jí)區(qū)域,這是一個(gè)信息量損失的過(guò)程。為了避免以信息量損失后的模型結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,本文借鑒 Chung等(1999)的方法,采用效率曲線(正確率和預(yù)測(cè)率曲線)(Chung et al.,2003;Van Westen et al.,2003)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。正確率曲線是模型輸入數(shù)據(jù)與模型結(jié)果的對(duì)比驗(yàn)證,反映模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的擬合正確程度。而預(yù)測(cè)率曲線則是獨(dú)立于模型的觀測(cè)數(shù)據(jù)與模型結(jié)果的對(duì)比驗(yàn)證,衡量模型的適用性。為了繪制效率曲線,觀測(cè)數(shù)據(jù)被隨機(jī)地分割為兩部分(見(jiàn) 2.2小節(jié)),一部分為模型輸入,另一部分則獨(dú)立于模型。將后驗(yàn)概率圖中所有像素值按從高到低排序,以1%為間隔,劃分為100等份,繪制驗(yàn)證數(shù)據(jù)與后驗(yàn)概率柵格單元個(gè)數(shù)分布曲線(圖6)。

從圖6中的正確率曲線可知,10%的后驗(yàn)概率高值區(qū)已能夠解釋61%的模型輸入數(shù)據(jù)。若模型是完全隨機(jī)無(wú)效的,則效率曲線將呈現(xiàn)為一條連接(0,0)和(100,100)的直線(Chung et al.,2003;Lee,2004),即10%的后驗(yàn)概率高值區(qū)僅能解釋10%的輸入數(shù)據(jù),而不是圖6中顯示的61%。正確率曲線下的面積積分定量地評(píng)價(jià)了模型的正確性,稱之為正確率(Chung et al.,1999)。90.1%的正確率說(shuō)明模型具有較高的正確性。由預(yù)測(cè)率曲線可知,30%的后驗(yàn)概率高值區(qū)已能夠解釋 98%的獨(dú)立于模型的驗(yàn)證數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)率為 89.5%。驗(yàn)證結(jié)果表明,本文討論的證據(jù)權(quán)模型具有較高的正確性和適用性。

圖6 效率曲線(正確率曲線和預(yù)測(cè)率曲線)Fig.6 The efficiency curves (success rate curve and prediction rate curve)

4 討論與結(jié)論

能否正確識(shí)別礦山地質(zhì)環(huán)境的影響因素并準(zhǔn)確計(jì)算其權(quán)值,是客觀定量評(píng)價(jià)礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵。本文討論的證據(jù)權(quán)模型基于數(shù)據(jù)的空間位置關(guān)系來(lái)描述和理解證據(jù)層與預(yù)測(cè)目標(biāo)間的相互作用,以貝葉斯定律為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)計(jì)算權(quán)值,避免了主觀因素干擾,準(zhǔn)確識(shí)別和定量分析評(píng)價(jià)指標(biāo)與礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的因果聯(lián)系。這一特點(diǎn)使得證據(jù)權(quán)法在區(qū)域模式的評(píng)價(jià)中成為一個(gè)十分有效的工具。這個(gè)過(guò)程實(shí)際上也體現(xiàn)了地理學(xué)第一定律(Tobler,1970):所有的事物都是相互聯(lián)系的,但離的越近的事物彼此之間的聯(lián)系就越強(qiáng)。

(1)本文發(fā)展了一種基于證據(jù)權(quán)法的礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)模式,并以贛南稀土礦山為例,客觀、定量計(jì)算了各證據(jù)層權(quán)值、后驗(yàn)概率,并采用 CAPP曲線法對(duì)研究區(qū)的礦山地質(zhì)環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)分級(jí)。經(jīng)驗(yàn)證,90.1%的正確率和89.5%預(yù)測(cè)率表明該模式在礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方面具有較好的精度和適用性。

(2)證據(jù)權(quán)法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特性,能夠較好地避免影響因子選擇與權(quán)值計(jì)算的主觀性?；贑APP曲線評(píng)價(jià)分級(jí)方法,參考先驗(yàn)概率,更新了對(duì)后驗(yàn)概率的認(rèn)識(shí),并結(jié)合其自身分級(jí)特性進(jìn)行評(píng)價(jià)分級(jí),分級(jí)結(jié)果客觀、可重現(xiàn)。證據(jù)權(quán)法易于與空間數(shù)據(jù)相結(jié)合,適用于區(qū)域模式的評(píng)價(jià)。

(3)證據(jù)權(quán)法較現(xiàn)有方法更為客觀,但也存在一定的局限性。表現(xiàn)為證據(jù)層內(nèi)劃分、空間尺度(評(píng)價(jià)網(wǎng)格單元的大小)效應(yīng)對(duì)權(quán)值與后驗(yàn)概率的計(jì)算帶來(lái)一定的不確定性。這些問(wèn)題是進(jìn)一步深入探討證據(jù)權(quán)法在礦山地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)領(lǐng)域中應(yīng)用的重要內(nèi)容。

陳建平,王功文,侯昌波,唐菊興.2005.基于 GIS技術(shù)的西南三江北段礦產(chǎn)資源定量預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)[J].礦床地質(zhì),24(1):15-24.

陳橋,胡克,雒昆利,李福來(lái),趙偉.2006.基于AHP法的礦山生態(tài)環(huán)境綜合評(píng)價(jià)模式研究[J].中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),35(3):377-383.

何芳,徐友寧,袁漢春.2008.礦山環(huán)境地質(zhì)問(wèn)題綜合評(píng)價(jià)客觀權(quán)值確定方法探討[J].中國(guó)地質(zhì),35(2):337-343.

廖國(guó)禮,吳超.2004.模糊數(shù)學(xué)方法在礦山環(huán)境綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)動(dòng)態(tài),3:15-17.

馬偉,趙珍梅,劉翔,閆東川.2010.植被指數(shù)與地表溫度定量關(guān)系遙感分析——以北京市 TM 數(shù)據(jù)為例[J].國(guó)土資源遙感,(4):108-112.

秦喜文,張樹(shù)清,李曉峰,那曉東,潘欣,于歡.2009.基于證據(jù)權(quán)重法的丹頂鶴棲息地適宜性評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)報(bào),29(3):1074-1082.

石菊松,張永雙,董誠(chéng),吳樹(shù)仁.2005.基于 GIS技術(shù)的巴東新城區(qū)滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃[J].地球?qū)W報(bào),26(3):275-282.

汪明啟,徐錫華,嚴(yán)光生.2005.金屬礦床(山)地質(zhì)環(huán)境評(píng)價(jià)方法[J].地質(zhì)通報(bào),24(10):985-987.

王志旺,李端有,王湘桂.2007.證據(jù)權(quán)法在滑坡危險(xiǎn)度區(qū)劃研究中的應(yīng)用[J].巖土工程學(xué)報(bào),29(8):1268-1273.

徐慶勇,黃玫,陸佩玲,李仁強(qiáng).2011.基于 RS與 GIS 的長(zhǎng)江三角洲生態(tài)環(huán)境脆弱性綜合評(píng)價(jià)[J].環(huán)境科學(xué)研究,24(1):58-65.

徐友寧,袁漢春,何芳,陳社斌,張江華.2003.礦山環(huán)境地質(zhì)問(wèn)題綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[J].地質(zhì)通報(bào),22(10):829-832.

徐友寧.2008.礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查研究現(xiàn)狀及展望[J].地質(zhì)通報(bào),27(8):1235-1244.

俞布,潘文卓,宋健,繆啟龍,張瑋瑋,段春鋒.2012.杭州市滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃與評(píng)價(jià)[J].巖土力學(xué),33(S1):193-199.

張進(jìn)德,張德強(qiáng),田磊.2007.全國(guó)礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查與綜合評(píng)估技術(shù)方法探討[J].地質(zhì)通報(bào),26:136-140.

張生元,武強(qiáng),成秋明,葛詠.2006.基于模糊預(yù)測(cè)對(duì)象的證據(jù)權(quán)方法及其在土地沙漠化評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].地球科學(xué)(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)),31(3):389-393.

趙艷南,牛瑞卿.2010.基于證據(jù)權(quán)法的滑坡危險(xiǎn)性區(qū)劃探索[J].地理與地理信息科學(xué),26(6):19-23.

AGTERBERG F P,BONHAM-CARTER G F,WRIGHT D F.1990.Statistical pattern integration for mineral exploration[C]//Computer applications in resource estimation prediction and assessment for metals and petroleum,1-21.

AGTERBERG F P,BONHAM-CARTER G F,CHENG Q,WRIGHT D F.1993.Weights of evidence modeling and weighted logistic regression for mineral potential mapping[J].Computers in geology,25:13-32.

AGTERBERG F P,CHENG Qiu-ming.2002.Conditional independence test for weights-of-evidence modeling[J].Natural Resources Research,11(4):249-255.

BOLENEUS D E,RAINES G L,CAUSEY J D,BOOKSTROM A A,FROST T P,HYNDMAN P C.2001.Assessment method for epithermal gold deposits in northeast Washington State using weights-of-evidence GIS modeling[M].US:US Department of the Interior,US Geological Survey.

BONHAM-CARTER G F,AGTERBERG F P,WRIGHT D F.1989.Weights of evidence modelling:a new approach to mapping mineral potential[J].Statistical Applications in Earth Sciences,89(9):171-183.

BONHAM-CARTER G F.1994.Geographic information systems for geoscientists:modelling with GIS[M].Netherlands:Elsevier.

BONHAM-CARTER G F,AGTERBERG F P,WRIGHT D F.1988.Integration of geological datasets for gold exploration in Nova Scotia[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,54(11):15-23.

CHEN Jian-ping,WANG Gong-wen,HOU Chang-bo,TANG Ju-xing.2005.Quantitative prediction and evaluation of mineral resources based on GIS in northern segment of Three River(Sanjiang) Region,Southwest China[J].Mineral Deposits,24(1):15-24(in Chinese with English abstract).

CHEN Qiao,HU Ke,LUO Kun-li,LI Fu-lai,ZHAO Wei.2006.Study on the Synthetical Assessment Model of Mine Eco-Environments Based on AHP[J].Journal of China University of Mining &Technology,35(3):377-383(in Chinese with English abstract).

CHUNG C-J F,FABBRI A G.1999.Probabilistic prediction models for landslide hazard mapping[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,65(12):1389-1399.

CHUNG C-J F,FABBRI A G.2003.Validation of spatial prediction models for landslide hazard mapping[J].Natural Hazards,30(3):451-472.

DAHAL R K,HASEGAWA S,NONOMURA A,YAMANAKA M,DHAKAL S,PAUDYAL P.2008a.Predictive modelling of rainfall-induced landslide hazard in the Lesser Himalaya of Nepal based on weights-of-evidence[J].Geomorphology,102(3):496-510.

DAHAL R K,HASEGAWA S,NONOMURA A,YAMANAKA M,MASUDA T,NISHINO K.2008b.GIS-based weights-of-evidence modelling of rainfall-induced landslides in small catchments for landslide susceptibility mapping[J].Environmental Geology,54(2):311-324.

HE Fang,XU You-ning,YUAN Han-chun.2008.Method for the determination of objective weight-values in the comprehensive evaluation of mine environmental geological problems[J].Geology in China,35(2):337-343(in Chinese with English abstract).

HOSSEINALI F,ALESHEIKH A A.2008.Weighting spatial information in GIS for copper mining exploration[J].American Journal of Applied Sciences,5(9):1187-1198.

LIAO Guo-li,WU Chao.2004.Application of fuzzy mathematics in the comprehensive evaluation of mine geological environment[J].Environmental Science Trends,3:15-17(in Chinese).LEE S.2004.Application of likelihood ratio and logistic regression models to landslide susceptibility mapping using GIS[J].Environmental Management,34(2):223-232.

MA Wei,ZHAO Zhen-mei,LIU Xiang,YAN Dong-chuan.2010.Quantitative analysis of vegetation indices-land surface temperature relationship based on Remote Sensing:taking TM data for Beijing as example[J].Remote Sensing for Land and Resources,(4):108-112(in Chinese with English abstract).

QIN Xi-Wen,ZHANG Shu-qing,LI Xiao-feng,NA Xiao-Dong,PAN Xin,YU Huan.2009.Assessment of Red-crowned Crane’s habitat suitability based on weights-of-evidence[J].Acta Ecologica Sinica,29(3):1074-1082(in Chinese with English abstract).

ROMERO-CALCERRADA R,LUQUE S.2006.Habitat quality assessment using Weights-of-Evidence based GIS modelling:The case of Picoides tridactylus as species indicator of the biodiversity value of the Finnish forest[J].Ecological Modelling,196(1):62-76.

ROMERO-CALCERRADA R,NOVILLO C J,MILLINGTON J D A,GOMEZ-JIMENEZ I.2008.GIS analysis of spatial patterns of human-caused wildfire ignition risk in the SW of Madrid (Central Spain)[J].Landscape Ecology,23(3):341-354.

SHI Ju-song,ZHANG Yong-shuang,DONG Cheng,WU Shu-ren.2005.GIS-based Landslide Hazard Zonation of the New Badong County Site[J].Acta Geoscientica Sinica,26(3):275-282(in Chinese with English abstract).

TOBLER W R.1970.A computer movie simulating urban growth in the Detroit region[J].Economic Geography,46:234-240.

VAN WESTEN C J,RENGERS N,SOETERS R.2003.Use of geomorphological information in indirect landslide susceptibility assessment[J].Natural Hazards,30(3):399-419.

WANG Ming-qi,XU Xi-hua,YAN Guang-sheng.2005.Geo-environmental assessment method for metal deposits(mines)[J].Geological bulletin of China,24(10):985-987(in Chinese with English abstract).

XU Qing-yong,HUANG Mei,LIU Pei-ling,LI Ren-qiang.2011.Integrated Assessment of Eco-Environmental Vulnerability in Yangtze River Delta Based on RS and GIS[J].Research of Environmental Sciences,24(1):58-65(in Chinese with English abstract).

XU You-ning,YUAN Han-chun,HE Fang,CHEN Du-bin,ZHANG Jiang-hua.2003.Comprehensive evaluation index system of the environmental geological problems of mines[J].Geological Bulletion of China,22(10):829-832(in Chinese with English abstract).

XU You-ning.2008.Investigation and research on the mine geological environment:Present status and outlook[J].Geological Bulletin of China,27(8):1235-1244(in Chinese with English abstract).

YU Bu,PAN Wen-zhuo,SONG Jian,MIAO Qi-long,ZHANG Wei-wei,DUAN Chun-feng.2012.Risk zonation and evaluation of landslide geohazards in Hangzhou[J].Rock and Soil Mechanics,33(Sup.1):193-199(in Chinese with English abstract).

ZHANG Sheng-yuan,WU Qiang,CHENG Qiu-ming,GE Yong.2006.Weights of evidence method based on fuzzy training layer and its application in desertification assessment[J].Earth Science-Journal of China University of Geosciences,31(3):389-393(in Chinese with English abstract).

ZHAO Yan-nan,NIU Rui-qing.2010.Exploration of landslide hazard zonation based on the weights of evidence method[J].Geography and Geo-information Science,26(6):19-23(in Chinese with English abstract).