王 森，許 強(qiáng)，羅博宇，王一超，劉文德，嚴(yán) 越

(成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610059)

基于分形理論的南江縣滑坡敏感性分析與易發(fā)性評價

王 森，許 強(qiáng)，羅博宇，王一超，劉文德，嚴(yán) 越

(成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610059)

定量分析滑坡發(fā)生的敏感性，能為易發(fā)性區(qū)劃、危險性評價、風(fēng)險性評估等提供定量依據(jù)，對研究滑坡的成災(zāi)背景、發(fā)育規(guī)律具有重要意義。文章基于ArcGIS技術(shù)應(yīng)用“累計(jì)和分形理論”對滑坡的敏感性進(jìn)行了分析，得到各致災(zāi)因子的累計(jì)和分維值及滑坡發(fā)生對各致災(zāi)因子的敏感性；基于滑坡對致災(zāi)因子的敏感性繪制南江縣易發(fā)性區(qū)劃圖，將南江縣滑坡易發(fā)性等級分為極高易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、較低易發(fā)區(qū)、極低易發(fā)區(qū)五個等級。

滑坡空間分布；滑坡敏感性；分形；變維分形；易發(fā)性評價

作者統(tǒng)計(jì)了2002—2015年中國國土資源公報公布的全國地質(zhì)災(zāi)害，共發(fā)生滑坡災(zāi)害68 300起，造成大量的人員傷亡和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。其中南江縣便是中國西南地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)，據(jù)2015年南江縣國土資源局地質(zhì)災(zāi)害統(tǒng)計(jì)資料顯示，經(jīng)過治理后南江縣災(zāi)害點(diǎn)仍有1 600余處。作者統(tǒng)計(jì)了南江縣2000年以后有新聞報道的由暴雨直接觸發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害，以下是危害最大的兩次特大型群發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害：2011年9月16—17日發(fā)生滑坡1 860處，造成2人死亡7人失蹤，166戶房屋倒塌，直接經(jīng)濟(jì)損失15.11億元；2015年6月28日特大暴雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害使全縣48個鄉(xiāng)鎮(zhèn)48.9萬余人不同程度受災(zāi)，造成2人死亡1人失蹤，損毀房屋18 104間，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)19.27億元。由于南江縣地質(zhì)災(zāi)害的群發(fā)性、無序性、強(qiáng)破壞性對其造成嚴(yán)重的損失及潛在威脅，因此，必須對南江縣滑坡災(zāi)害的成災(zāi)規(guī)律性、易發(fā)性進(jìn)行深入研究，并為地質(zhì)災(zāi)害早期識別、土地資源合理利用、城鎮(zhèn)建設(shè)等提供參考。

分形理論最早在1967年由法裔美籍科學(xué)家曼德布羅特提出，為研究自然界的復(fù)雜現(xiàn)象提供了新的方法。最初分形理論在地震研究領(lǐng)域和石油領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用，隨后逐漸應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害研究。易順民等[1]采用分形理論對西藏樟木地區(qū)滑坡進(jìn)行研究，指出滑坡活動的空間分布結(jié)構(gòu)具有很好的統(tǒng)計(jì)自相似性，分維值可作為滑坡空間分布的定量描述參數(shù)；Gui L等[2]運(yùn)用分形理論對三峽萬州區(qū)滑坡位移進(jìn)行識別，提出了使用分形維度表示滑坡變形歷史的空間和時間序列的新方法；Yang Z Y等[3]將分形理論運(yùn)用于降雨誘發(fā)的滑坡泥石流分布研究，提出滑坡的大小和滑坡之間的距離在某些區(qū)域遵循冪律分形分布；邱海軍等[4]應(yīng)用分形理論對滑坡的分布特征進(jìn)行研究，揭示了滑坡在復(fù)雜多變的地質(zhì)環(huán)境中的分布特征。隨著分形理論在地質(zhì)災(zāi)害中的廣泛應(yīng)用，常規(guī)的分形理論不再能滿足復(fù)雜多變的地質(zhì)環(huán)境，因此，產(chǎn)生了變維分形理論，付昱華[5]利用變維分形理論對海洋環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析并預(yù)測其走勢；薛天放等[6]應(yīng)用累積和分形理論對區(qū)域滑坡災(zāi)害做研究，獲得滑坡對不同地質(zhì)因素的敏感性；菊春燕等[7]采用累計(jì)和分形理論對青島嶗山景區(qū)地質(zhì)災(zāi)害開展危險性評價，為地質(zhì)災(zāi)害危險性評價提供了新思路。以上學(xué)者利用分形理論對滑坡區(qū)域性研究都得到了較好的結(jié)果。

本文將影響滑坡空間分布的因子隨機(jī)分段，通過計(jì)算地質(zhì)因子的變維分維值，定量分析滑坡的發(fā)生對某致災(zāi)因子的敏感性，再根據(jù)敏感性繪制滑坡易發(fā)性分區(qū)圖，解決了影響因子的復(fù)雜無規(guī)律性，旨在探索一種評價易發(fā)性的新方法。

1 變維分形基本原理

分形理論主要研究事物自相似性和不規(guī)律性，其一般定義為：

N=Cr-D

(1)

式中：N——相應(yīng)標(biāo)度下某物理量的測量值；r——特征標(biāo)度；D——分維值；C——常數(shù)。

若D不隨特征標(biāo)度變化，則為常維分形，然而自然界中能嚴(yán)格滿足常維分形的事物是不存在的。為了解決這個問題付昱華[5]引入了變維分形的概念，即通過“累計(jì)和系列變換”的方法，將任何函數(shù)D=f(r)轉(zhuǎn)化為常維分形N=Cr-D的形式。具體方法如下：

①將原始數(shù)據(jù)對(Nr，ri)(i=1，2，…，n)按特征標(biāo)度r值從小到大繪制到雙對數(shù)坐標(biāo)中。分段分維數(shù)Di，j由式(2)計(jì)算，通常情況Di，j是變化的，因此要做進(jìn)一步變化，直到Di，j趨于常數(shù)。

Di,i+1=ln(Ni/Ni+1)/ln(ri/ri+1)

(2)

②以(N1，N2，N3，…)為基本序列，按下面的規(guī)則構(gòu)造各階累計(jì)和。

{S1i}={N1,N1+N2,N1+N2+N3,…}

(i=1，2，…，n)

(3)

{S2i}={S11,S11+S12,S11+S12+S13,…}

(i=1，2，…，n)

(4)

{S3i}={S21,S21+S22,S21+S22+S23,…}

(i=1，2，…，n)

(5)

其中，S1，S2，S3，…是指Ni的1，2，3，…階累計(jì)和序列數(shù)。

③建立各階累計(jì)和的分段分維模型Dir，r+1(i=1，2，3，…，n；r=1，2，…，n-1)。

④根據(jù)式(2)確定相應(yīng)的常維分形參數(shù)并選擇最優(yōu)變換。

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

2.1 研究區(qū)概況

南江區(qū)位于四川省東北部(圖1)，縣域面積3 493 km2。區(qū)內(nèi)地勢北高南低，最低海拔370 m，最高海拔2 507 m。屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候，降雨充沛，多集中在7～9月，最大小時降雨量達(dá)274.1 mm。區(qū)內(nèi)主要出露侏羅系和白堊系砂巖、泥巖，北邊小區(qū)域出露塊狀層狀碳酸鹽巖、層狀變質(zhì)巖、巖漿巖。

2.2 數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源主要包括：(1)南江縣1∶10萬地形圖、地質(zhì)圖；(2)南江縣全縣野外調(diào)查資料(全縣滑坡災(zāi)害數(shù)據(jù)庫)。區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害1 355個，特大型滑坡5個，大型滑坡31個，中型滑坡245個，小型滑坡1 074個(圖1)。

圖1 研究區(qū)地理位置圖與歷史滑坡分布圖Fig.1 Location and general geography and distribution of the historical landslides of the study area

3 滑坡敏感性分析

影響滑坡災(zāi)害的因素較多，包括：坡度、坡向、高程、坡面形態(tài)、地層巖性、地貌類型、地質(zhì)構(gòu)造、河流侵蝕、人類工程活動等。

3.1 影響因子定量方法

對各評價因子進(jìn)行量化處理[8～9]，引進(jìn)災(zāi)害點(diǎn)密度Xr，即各影響因子各分段區(qū)間所含災(zāi)害點(diǎn)個數(shù)Nr比上各因子各分段區(qū)間面積Sr，該比值不僅可以反映災(zāi)害點(diǎn)在各分段區(qū)間單位面積內(nèi)的分布狀況，還可以反映災(zāi)害活動程度和災(zāi)害發(fā)生頻率。計(jì)算公式如下：

(6)

(1)計(jì)算各地質(zhì)因子不同分段區(qū)間的面積：應(yīng)用ArcGIS技術(shù)，將南江縣全區(qū)劃分成若干個30 m×30 m柵格，再根據(jù)各因子分段區(qū)間內(nèi)的柵格數(shù)計(jì)算出各分段區(qū)間內(nèi)的面積。

Sr=30×30×m(r=1，2,…,n)

(7)

式中：Sr——某分段區(qū)間的面積；m——某分段區(qū)間的柵格數(shù)。

(2)運(yùn)用ArcGIS將滑坡點(diǎn)坐標(biāo)投影至柵格圖上，將影響因子根據(jù)分段區(qū)間重分類，運(yùn)用ArcGIS值提取至點(diǎn)功能將分段區(qū)間屬性提取至點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)出各分段區(qū)間的災(zāi)害點(diǎn)數(shù)Nr。

3.2 滑坡分布與影響因素之間的分段變維分形特征

雖然根據(jù)長期野外調(diào)查與研究明確了各致災(zāi)中滑坡易發(fā)區(qū)間，但為了避免人為干擾分段，影響評價結(jié)果，以下各因子均采取隨機(jī)分段。

(1)坡度

根據(jù)野外調(diào)查統(tǒng)計(jì)，研究區(qū)坡度10°～30°之間為滑坡易發(fā)坡度，因?yàn)槠旅婢彾L，具有良好的匯水條件，雨水易在坡面聚集，利于雨水沿裂隙下滲，且順向坡巖層傾向和坡向一致，極易沿著順向軟弱夾層發(fā)生滑動?；缕露劝疵?0°為間隔分為9個區(qū)間，按上文方法提取各坡度段災(zāi)害點(diǎn)數(shù)，在60°～90°之間無滑坡災(zāi)害點(diǎn)。為了計(jì)算方便，給坡度區(qū)間編號r，取r=1，2，3，…，6，分別代表0～60°。某坡度段滑坡點(diǎn)密度為Nr，在雙對數(shù)坐標(biāo)中做出N(r)-r圖(圖2)，經(jīng)過一階累計(jì)和變換后不具線型關(guān)系(圖3)，再經(jīng)過二階累計(jì)和變換后呈良好的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.996(圖4a)。表明滑坡分布密度與坡度呈二階累計(jì)和分形關(guān)系，分維值D2=1.849。

圖2 滑坡分布密度與各因子的原始分段分維序列圖Fig.2 Relationship between the premier dimensions of density of landslides and each factor

圖3 滑坡分布密度與各因子的一階累計(jì)和分維序列圖Fig.3 Relationship between the first-phase total plus dimension series of density of landslides and each factor

(2)高程

南江縣高程范圍為360～2 500 m。1 000 m以上地段，巖性為巖漿巖和灰?guī)r，坡度大，地勢陡峭，不利于降雨匯集及入滲，同時人類工程活動主要集中在低海拔區(qū)，因此滑坡發(fā)育較少。利用ArcGIS自然間斷法將高程分為9個區(qū)間，統(tǒng)計(jì)顯示第9段沒有災(zāi)害點(diǎn)，其余8個區(qū)間序列為r=1，2，3，…，8。以分段區(qū)間內(nèi)滑坡點(diǎn)密度Nr在雙對數(shù)坐標(biāo)中做出N(r)-r圖(圖2)，數(shù)據(jù)進(jìn)行一階累計(jì)和變換后仍不具線型關(guān)系(圖3)，二階累計(jì)和曲線(圖4b)具有明顯的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.998。表明滑坡分布密度與高程呈二階累計(jì)和分形關(guān)系，分維值D2=1.445 7。

圖4 滑坡分布密度與各因子的二階累計(jì)和分維序列圖Fig.4 Relationship between the density of landslides and the second-phase total plus (a)—坡度； (b)—高程；(c)—坡向； (d)—巖土類型；(e)—水系距離; (f)—道路

(3)坡向

根據(jù)統(tǒng)計(jì)，滑坡主要集中在160°～180°坡向區(qū)間，這與研究區(qū)坡向主要集中在此區(qū)間有關(guān)。實(shí)際上易發(fā)坡向?yàn)?0°～280°之間。統(tǒng)計(jì)的時候人們往往只看重總量，忽略基數(shù)。因此若采用人為分段將160°～180°劃分為易發(fā)坡向區(qū)間，結(jié)果可靠度就會非常低。根據(jù)南江縣數(shù)字高程模型(DEM)提取得到坡向圖，以40°為間隔，將坡向劃分為9個區(qū)間，坡向區(qū)間編號r=1，2，3，…，9。根據(jù)災(zāi)害點(diǎn)提取的坡向?qū)傩?，?jì)算出不同坡向區(qū)間內(nèi)的滑坡點(diǎn)密度N(r)，將點(diǎn)密度數(shù)據(jù)與分段值繪制到雙坐標(biāo)系上(圖2)，其一階累計(jì)和曲線(圖3)，二階累計(jì)和結(jié)果見圖4(c)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.999，表明滑坡分布與坡向呈二階累計(jì)和分形關(guān)系，D2=1.933。

(4)巖土類型

南江縣出露巖性復(fù)雜，依據(jù)野外調(diào)查和前人研究[9～10]，南江縣地層按照巖土類型可分為第四系松散類土、層狀軟巖、軟硬相間層狀碎屑巖、堅(jiān)硬中厚層狀碳酸鹽巖、堅(jiān)硬塊狀巖漿巖、變質(zhì)巖6類。巖性區(qū)間r=1，2，3，…，6。根據(jù)巖土類型柵格屬性，計(jì)算相應(yīng)巖土類型區(qū)域滑坡點(diǎn)密度。圖2為滑坡分布密度N(r)-r雙對數(shù)關(guān)系曲線，經(jīng)過一階、二階累計(jì)和變換后呈良好的線性關(guān)系(圖4d)，相關(guān)系數(shù)為0.996，表明滑坡分布與巖土類型呈二階累計(jì)和分形關(guān)系，分維值D2=1.37。

(5)地貌類型

研究區(qū)地貌類型主要為中-深切割侵蝕單斜山、中-深切割侵蝕塊狀山、中-深切割侵蝕斷塊山、中-深切割侵蝕構(gòu)褶皺山、淺-中切割單面山、淺-中切割完整桌狀山、淺-中切割緩傾似單面山、淺-中切割陡傾似單面山、淺-中切割零星桌狀山。為方便計(jì)算將地貌類型由地貌序列r=1，2，3，…，9代替。將不同地貌單元滑坡分布密度N(r)與分段值繪制到雙對數(shù)坐標(biāo)上(圖2)。經(jīng)過一階、二階累積和變換后有較好相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.973，分維值D2=1.8。再經(jīng)過累計(jì)和變換后得到四階累計(jì)和分維曲線(圖5)，相關(guān)性較好，且三階、四階、五階累計(jì)和變換后相關(guān)系數(shù)變化不大，表明滑坡災(zāi)害分布與地貌類型呈四階累計(jì)和分形關(guān)系。

圖5 滑坡分布密度與地貌類型的四階分維序列圖Fig.5 Relationship between the fourth-phase total plus dimension series of density of landslides and Geomorphic types

(6)距水系距離

按照常理距離河流越近，越易發(fā)生滑坡，然而研究區(qū)地質(zhì)條件特殊，滑坡主要發(fā)生在距離河流200 m之外，因?yàn)榻訁^(qū)雖然臨空面好，但是沒有長緩斜坡，匯水條件不好。本文應(yīng)用ArcGIS多環(huán)緩沖區(qū)功能生成100～600 m的水系緩沖區(qū)，再將緩沖區(qū)柵格重分類，得到距離水系100 m、200 m、300 m、400 m、500 m、600 m、>600 m的7個柵格區(qū)域，借助GIS值提取之點(diǎn)功能，獲取每個滑坡點(diǎn)的水系柵格區(qū)域，按上文計(jì)算方法得到滑坡分布點(diǎn)密度N(r)，水系距離區(qū)間編號r=1，2，3，…，7。其在雙對數(shù)坐標(biāo)下的曲線見圖2，其二階累計(jì)和變換結(jié)果見圖4(e)，相關(guān)系數(shù)為0.998，分維值D2=1.8。

(7)人類工程活動

南江縣主要工程活動為道路施工開挖，因道路施工影響范圍一般較小，本文將距離道路劃分為6個區(qū)間，分段間隔為25 m，計(jì)算出相應(yīng)分段區(qū)間內(nèi)滑坡分布點(diǎn)密度。道路區(qū)間編號r=1，2，3，…，6。繪制雙對數(shù)曲線如圖2，經(jīng)過一階、二階累計(jì)和變換后，相關(guān)系數(shù)為0.997(圖4f)，滑坡災(zāi)害分布與道路施工呈二階累計(jì)和分形關(guān)系，分維值D2=1.659。

通過以上分析可知，南江縣滑坡空間分布具有變維分形特征，滑坡的空間分布與地貌類型呈四階累計(jì)和分形分布，與坡度、坡向、巖土類型、高程、距水系距離、距道路距離呈二階累計(jì)和分型分布，滑坡對其敏感性從大到小依次為：地貌類型、坡向、坡度、距水系距離、距道路距離、巖土類型。此處滑坡對“距道路距離和巖土體類型”敏感性較低，與其他研究結(jié)果存在差異，其原因是本文采用點(diǎn)密度進(jìn)行分析，是以災(zāi)害發(fā)生的概率為依據(jù)，而前人采用災(zāi)害點(diǎn)總數(shù)進(jìn)行分析，是以災(zāi)害數(shù)量為依據(jù)，本文研究結(jié)果更為準(zhǔn)確。南江縣道路主要沿河選線，集中在低海拔深切區(qū)域，雖然臨空面好，但是沒有長大斜坡，匯水條件有限，形成地質(zhì)災(zāi)害主要為滾石和小型滑塌，本文不做研究。因此，滑坡空間分布對其敏感性較低，與實(shí)際相符。

4 南江縣滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價

根據(jù)上節(jié)影響因子分級標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用ArcGIS繪制各致災(zāi)因子分級圖(圖6)。

為了確保因子之間相互獨(dú)立，避免因子之間重復(fù)疊加，對各因子進(jìn)行相關(guān)性分析(表1)。相關(guān)系數(shù)|R|≤0.3，說明各因子之間具有弱相關(guān)或不相關(guān)，而地貌類型與坡度、高程都有較大相關(guān)性，需剔除地貌類型因子。剔除地貌類型后，其他各因子之間不相關(guān)。

圖6 滑坡各因子分級圖Fig.6 Hierarchical diagram of disaster-induced factors

指標(biāo)因子地貌類型坡度距水系距離人類工程活動高程巖土體類型坡向地貌類型1坡度-03391距水系距離0292-02931人類工程活動-0255-0209-00251高程-04200243-0261-00081巖土體類型-02280150-0261005502271坡向0147028801900198-016-0261

表2 影響因子分段參數(shù)表Table 2 Subsection parameters of disaster-induced factors

通過上節(jié)計(jì)算得到各因子的變維分形值。將各因子分維值與各因子分段點(diǎn)密度的乘積作為分段范圍的權(quán)重值[7]，經(jīng)歸一化處理后賦值給每個分段區(qū)間(表2)，再通過ArcGIS將不同地質(zhì)因子圖層疊加。基于王佳佳等[11]關(guān)于三峽萬州區(qū)易發(fā)性評價，將南江縣易發(fā)性劃分為5個區(qū)間：極高易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、極低易發(fā)區(qū)(圖7)。易發(fā)性評價結(jié)果見表3，與野外調(diào)查歷史災(zāi)害點(diǎn)和前人研究結(jié)果[10]相符，極高易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)主要分布于南江縣以南，南江河兩側(cè)，面積達(dá)701.36 km2。

表3 南江縣滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價結(jié)果表Table 3 Results of landslide hazards assessment in Nanjiang County

據(jù)野外調(diào)查及各因子分級圖，南江縣總體地勢北高南低，地層巖性南邊為紅層區(qū)，主要為單面山似單面山，且軟弱夾層廣泛存在于該區(qū)域，因此相比北邊南邊易發(fā)性更高。易發(fā)區(qū)斜坡穩(wěn)定性影響因素可以概括為三點(diǎn)：臨空條件、巖性條件、匯水條件。其中極高易發(fā)區(qū)不僅臨空面好，匯水條件好，巖性為紅層軟巖，降雨極易發(fā)生滑坡；上述三個因素只要有一個不利于滑坡發(fā)生，就可認(rèn)為低易發(fā)。

5 結(jié)論

(1)滑坡空間分布與地貌類型呈四階累計(jì)和分形分布，與其他影響因子呈二階累計(jì)和分形分布，表明滑坡的發(fā)育分布與各影響因子的變維分形特征比較復(fù)雜，其中地貌類型對滑坡的發(fā)育分布影響最大。

(2)滑坡災(zāi)害對地貌類型變化最敏感。坡向、坡度、水系距離、人類工程活動、高程、巖土類型的二階分形維數(shù)分別為1.933、1.849、1.80、1.659、1.4457、1.37，同階累計(jì)和分形關(guān)系下，影響因子的分維值越大，滑坡的敏感性越大。

(3)由易發(fā)性分區(qū)圖可知極高易發(fā)區(qū)面積100.78 km2，高易發(fā)區(qū)600.58 km2，中易發(fā)區(qū)1 598.80 km2，低易發(fā)區(qū)892.74 km2，極低易發(fā)區(qū)300.58 km2。

[1] 易順民,蔡善武.西藏樟木滑坡活動空間分布的分維特征及其地質(zhì)意義[J].山地學(xué)報,1999,17(1):63-66.[YI S M,CAI S W. The fractal dimension characteristics of landslides activities in the Zhangmu area of Tibet and its geological significance[J].Journal of Mountain Science,1999,17(1):63-66.(in Chinese)]

[2] Gui L, Yin K, Glade T. Landslide displacement analysis based on fractal theory, in Wanzhou District, Three Gorges Reservoir, China[J]. Geomatics Natural Hazards & Risk,2016:1-19.

[3] Yang Z Y, Pourghasemi H R, Lee Y H. Fractal Analysis of Rainfall-Induced Landslide and Debris Flow Spread Distribution in the Chenyulan Creek Basin, Taiwan[J]. Journal of Earth Science,2016,27(1):151-159.

[4] 邱海軍,曹明明,劉聞,等.區(qū)域滑坡空間分布的變維分形特征研究[J].現(xiàn)代地質(zhì),2014,28(2):443-448.[QIU H J,CAO M M,LIU W,etal.Research on variable dimension fractal characteristics of spatial distribution oflandslides[J].Geoscience,2014,28(2):443-448. (in Chinese)]

[5] 付昱華.變換形成的分形與海洋環(huán)境數(shù)據(jù)分析預(yù)測[J].海洋通報,2000,19(1):79-88.[FU Y H. Transform-formed fractals and analyses and forecast of marine environment data[J].Marine Science Bulletin,2000,19(1):79-88.(in Chinese)]

[6] 薛天放,楊慶,欒茂田.基于GIS技術(shù)的滑坡空間分布的分形特征研究[J].巖土力學(xué),2007,28(2):347-350.[XUE T F,YANG Q,LUAN M T.Research on fractal characters of spatial distribution of landslide based on GIS[J].Rock and Soil Mechanics,2007,28(2):347-350.(in Chinese)]

[7] 菊春燕,賈永剛,潘玉英,等.基于分形理論的旅游景區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性評估——以青島嶗山為例[J].自然災(zāi)害學(xué)報,2013,22(6):85-95.[JU C Y,JIA Y G,PAN Y Y,etal. Geohazard assessment of tourist based on fractal theory: a case study of Qingdao Laoshan[J]. Journal of natural disasters, 2013,22(6):85-95. (in Chinese)]

[8] 許沖,戴福初,姚鑫,等.GIS支持下基于層次分析法的汶川地震區(qū)滑坡易發(fā)性評價[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報,2009,28(增刊2):3978-3985.[XU C,DAI F C,YAO X,etal.GIS based landslide susceptibility assessment using analytical hierarchy process in Wenchuan earthquake region[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2009,28 (Sup2):3978-3985. (in Chinese)]

[9] 張群.強(qiáng)降雨誘發(fā)紅層地區(qū)緩傾角淺層土質(zhì)滑坡發(fā)育分布特征與預(yù)警研究——以四川南江縣為例[D].成都:成都理工大學(xué),2015.[ZHANG Q.Study on the development and distribution characteristics and early warning of slow-inclination shallow soil landslides in red bed area induced by rainfall:in Sichuan Nanjiang, for example[D].Chengdu: Chengdu University of Technology,2015.(in Chinese)]

[10] 王峰.四川省南江縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性區(qū)劃研究[D].成都:成都理工大學(xué),2015.[WANG F. Study on geohazards susceptibility mapping of Nanjiang County, Sichuan Province[D].Chengdu: Chengdu University of Technology,2015. (in Chinese)]

[11] 王佳佳,殷坤龍,肖莉麗.基于GIS和信息量的滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價-以三峽庫區(qū)萬州區(qū)為例[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報,2014,33(4): 797-808.[WANG J J,YIN K L, XIAO L L. Landslides susceptibility assessment based on GIS and weighted information value: A case study of Wanzhou District, Three Gorges reservoir[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2014,33(4): 797-808.(in Chinese)]

[12] 張超,陳艷,張宇飛,等.基于多元線性回歸模型的云南昭通地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì), 2016,45(3):159-163.[ZHANG C,CHEN Y,ZHANG Y F,etal. Geohazard susceptibility evaluation in Zhaotong of Yunnan based on the multivariate linear regression model[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2016,45(3): 159-163.(in Chinese)]

[13] 唐亞明,張茂省,李林,等.滑坡易發(fā)性危險性風(fēng)險評價例析[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì),2011,38(2):125-129.[TANG Y M,ZHANG M S,LI L,etal.Discrimination to the landslide susceptibility, hazard and risk assessment[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2011,38(2): 125-129. (in Chinese)]

[14] 施成艷,鹿獻(xiàn)章,劉中剛.基于GIS的安徽黃山市徽州區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性區(qū)劃[J].中國地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報, 2016,27(1):136-140.[SHI C Y,LU X Z,LIU Z G. GIS-based zoning of geological hazard’s susceptibility in Huizhou district of Huangshan city of Anhui Province[J].The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2016, 27(1):136-140.(in Chinese)]

責(zé)任編輯：汪美華

Vulnerability analysis and susceptibility evaluation of landslidesbased on fractal theory in Nanjiang County

WANG Sen，XU Qiang，LUO Boyu，WANG Yichao，LIU Wende，YAN Yue

(StateKeyLaboratoryofGeohazardsPreventionandGeoenvironmentProtection，ChengduUniversityofTechnology，Chengdu，Sichuan610059，China)

Analyzing the vulnerability of occurrence of landslides with quantitative methods is significant to examine the disaster-pregnant background and the laws of development of landslides, which can provide quantitative gist for susceptibility zonation, hazard evaluation and risk assessment. This paper uses the “cumulative and fractal theory” to analyze the vulnerability of landslides based on ArcGIS technology. The cumulative and fractal values of each disaster-induced factors and the vulnerability of the occurrence of landslides for each disaster-induced factors are obtained through calculating and analyzing. Mapping susceptibility zonation of Nanjiang County based on the vulnerability of landslides for each disaster-induced factors is carried out and its susceptibility level is classified as extremely high susceptibility region, high susceptibility region, middle susceptibility region, low susceptibility region and extremely low susceptibility region.

landslides spatial distribution; vulnerability; fractal; variable dimension fractals; susceptibility evaluation

2016-06-23;

2016-09-26

國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)(2013CB733200)；國家創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金(41521002)

王森(1988-)，男，碩士研究生，主要從事地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測評價及防治處理等方面工作。E-mail：wanliao@outlook.com

許強(qiáng)(1968-)，男，博士，教授，主要從事地質(zhì)災(zāi)害防治處理等研究、教學(xué)工作。E-mail：xuqiang_68@126.com

10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2017.03.18

P642.22

A

1000-3665(2017)03-0119-08