程冬兵，趙元凌，張平倉，趙健

崩崗侵蝕是我國南方水土流失的一種特殊類型，侵蝕模數(shù)巨大，發(fā)展速度快，具有突發(fā)生、長期性等特點，危害十分嚴重［1］，一直以來受到社會廣泛關(guān)注，并在崩崗分類、發(fā)展過程、形成機理和治理措施等方面，開展了大量工作［2-13］，取得了眾多成果。然而，從危害及風險角度對崩崗侵蝕研究卻鮮有報導，陳洋［14］以詔安縣東溪流域官陂鎮(zhèn)和霞葛鎮(zhèn)為研究區(qū)，通過對崩崗敏感性影響因子的統(tǒng)計分析，得到崩崗敏感性評價指標，再對該指標進行空間疊加，以此劃分崩崗敏感性等級，并進行敏感性分析，該研究盡管是定性分析，但也是崩崗侵蝕風險評估的有益嘗試。陳嘉林［15］通過調(diào)查、數(shù)據(jù)收集和室內(nèi)分析，篩選長汀縣和安溪縣小流域潛在崩崗風險評價因子的數(shù)據(jù)源，采用ArcGIS的空間疊加分析及SPSS的數(shù)據(jù)處理，分別提取2個縣小流域的地形地貌、水系和降雨等評價因子，分析評價因子與崩崗侵蝕的空間分布關(guān)系，最后利用崩崗與這些因子的分布特征關(guān)系，對小流域的崩崗空間分布進行模擬預測，該研究是小流域尺度崩崗侵蝕風險評估的大膽探索，但其不適宜于大尺度區(qū)域崩崗侵蝕風險評估。李家存［16］在分析地形地貌、線性構(gòu)造、土地利用、海拔高度、巖性、道路和坡度等環(huán)境因子與重力侵蝕關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用GIS技術(shù)，采用雙變量統(tǒng)計分析和多變量統(tǒng)計分析方法，對研究區(qū)的重力侵蝕危險性進行評價和分區(qū)，該研究是從區(qū)域大尺度上對重力侵蝕危險性評價的一次很有意義的嘗試，也為區(qū)域尺度崩崗侵蝕風險評估，提供了較好的研究方法和思路。筆者［17］曾專門撰文對南方崩崗侵蝕風險評估提出構(gòu)想，參照生態(tài)環(huán)境、地質(zhì)災害等風險評估流程，界定崩崗侵蝕風險內(nèi)涵，擬定崩崗侵蝕風險評估方法，構(gòu)建崩崗侵蝕風險評估指標體系，提出崩崗侵蝕風險評估程序。

Logistic模型是一種對二分類因變量進行回歸分析時，經(jīng)常采用的非線性分類統(tǒng)計方法［18］，該模型通過對已知柵格隨機采樣，對二值響應的因變量和分類自變量進行回歸建模，然后根據(jù)建立的模型，可對未知的每個柵格崩崗侵蝕可能發(fā)生的概率進行預測，進而依據(jù)發(fā)生概率的大小，進行發(fā)生風險評估。王文娟［19］以東北典型黑土區(qū)中的烏裕爾河、訥謨爾河流域所涉及區(qū)域為研究區(qū)，分析影響黑土區(qū)侵蝕溝發(fā)育的地理環(huán)境因子，根據(jù)兩者之間的關(guān)系，建立評價溝蝕發(fā)生風險的 Logistic模型，據(jù)此模型獲取整個研究區(qū)溝蝕發(fā)生風險空間分布圖，證明運用地形因子，建立 Logistic評價模型，進行溝蝕發(fā)生風險評估具有可行性。為此，筆者擬在此基礎(chǔ)上，選擇江西省作為研究區(qū)域，探討區(qū)域尺度崩崗侵蝕風險評估的可行性，以及Logistic模型對崩崗侵蝕風險評估的適用性，為南方7省(自治區(qū))崩崗侵蝕風險評估，提供科學依據(jù)和技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)概況

江西省位于我國東南部(E113°34'36″～118°28'58″，N24°29'14″～ 30°04'41″)，土地總面積 1.69 萬km2，屬亞熱帶濕潤季風氣候區(qū)，降水豐沛。境內(nèi)地貌類型以山地丘陵為主，土壤類型主要為紅壤，植被主要是處于不同演替階段的次生群落。其氣象、地形、地貌、土壤和植被等自然條件，加上人為因素的影響，易發(fā)生水土流失。根據(jù)第一次全國水利普查，江西省水土保持情況普查數(shù)據(jù)［20］，江西省水土流失總面積2.65萬km2，占該省土地總面積的15.87%;其中，崩崗4.81萬處，崩崗面積206.75 km2，是我國崩崗侵蝕最嚴重的省份之一，在南方崩崗侵蝕區(qū)具有典型代表性。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)研究需求，全面收集研究區(qū)崩崗及各要素數(shù)據(jù)，其來源詳見表1?？紤]后面數(shù)據(jù)疊加分析，部分數(shù)據(jù)需通過空間內(nèi)插，所有數(shù)據(jù)均設(shè)置為統(tǒng)一精度30 m×30 m。

表1 數(shù)據(jù)來源Tab．1 Data sources

2.2 理論基礎(chǔ)

2.2.1 前提假設(shè)

1)在基本影響因子與已發(fā)生崩崗侵蝕區(qū)域相類似的地方，更易于發(fā)生崩崗侵蝕。假定在一個區(qū)域范圍內(nèi)，崩崗侵蝕的發(fā)生是受控于統(tǒng)一共同的規(guī)律，這才使得從探究控制和影響崩崗侵蝕發(fā)生的因子入手，來評價和預測區(qū)域崩崗侵蝕風險成為可能。

2)如果基本影響因素不發(fā)生顯著的變化，則其未來的情況將與過去相似。假定崩崗侵蝕的發(fā)生規(guī)律不會因為時期不同而發(fā)生顯著變化，可以根據(jù)過去崩崗侵蝕的發(fā)生規(guī)律，評價和預測未來崩崗侵蝕發(fā)生規(guī)律。

2.2.2 基本條件

1)已基本弄清崩崗侵蝕發(fā)育的主控因子。盡管目前關(guān)于崩崗侵蝕發(fā)育機理還未能完全弄清，但其主控因子已基本達成共識，滿足風險評估最基本條件。

2)風險程度可以量化表達。風險程度能夠數(shù)量化表達是定量評價的前提，否則很難用數(shù)學模型定量化評估和表達崩崗侵蝕的風險性。

2.2.3 基本原則

1)主導因子原則。控制和誘發(fā)崩崗侵蝕孕育發(fā)生的各種因子對崩崗侵蝕風險的貢獻各不相同，各因子在評價中所起的作用也理應不同，在無法全面考慮所有因子及其相互關(guān)系的情況下，應抓住主導因子，忽略次要因子，這種簡化非常重要和必要。

2)評估因子的簡明性和可操作性。簡明性是指評估因子應盡可能的簡單、明確，具有代表性;可操作性是指評估因子的內(nèi)容，是可以通過實際工作比較方便地獲取或?qū)崿F(xiàn)的。強調(diào)評估因子的簡明性和可操作性，對區(qū)域崩崗侵蝕風險評估要有利于與實際工作對接。

2.3 研究方法

根據(jù)崩崗侵蝕風險內(nèi)涵［17］，崩崗侵蝕風險度量表示為

式中:P為某個單元崩崗侵蝕風險值;Pf為某個單元崩崗侵蝕發(fā)生風險值;Pw為某個單元崩崗侵蝕危害風險值。

其中某個單元崩崗侵蝕發(fā)生風險值Pf計算采用Logistic模型，即所有的相關(guān)因子都以一定大小的網(wǎng)絡(luò)單元作為樣本單元，確定每個樣本單元中有或沒有崩崗侵蝕，從而生成一個相關(guān)矩陣，然后用Logistic模型，對矩陣進行回歸分析，以此確定各因子類的權(quán)重。Logistic模型是一種對二分類因變量進行回歸分析時，經(jīng)常采用的非線性分類統(tǒng)計方法［18］，該模型通過對已知柵格隨機采樣，對二值響應的因變量和分類自變量進行回歸建模，然后根據(jù)建立的模型，可對未知的每個柵格崩崗侵蝕可能發(fā)生的概率進行預測，進而依據(jù)發(fā)生概率的大小，進行發(fā)生風險評估，公式如下

式中:Pf為每個柵格出現(xiàn)崩崗侵蝕的概率(Pf在0～1之間)，即出現(xiàn)崩崗侵蝕的地方為1，不出現(xiàn)崩崗侵蝕的地方為0;x1，x2，…，xn分別為崩崗侵蝕發(fā)生的n個影響因子;α為常數(shù)項;bi為Logistic的回歸系數(shù)。

考慮影響因子的定量表達，統(tǒng)一采用崩崗侵蝕數(shù)量密度進行賦值，即指某一因子Xi某水平發(fā)生的崩崗占崩崗總數(shù)的百分比。

式中:N(SXi)為因子Xi某水平發(fā)生的崩崗個數(shù);N崩崗總數(shù)。

由于危害風險是建立在發(fā)生風險基礎(chǔ)上的，則Pw表示為

式中:Wj為某個單元崩崗侵蝕可能造成的危害風險權(quán)重(0～1之間，總權(quán)重≤1)。

Wj采用專家打分法［21-22］，通過對長期從事崩崗侵蝕研究的5名專家，寄送調(diào)查問卷，征詢崩崗侵蝕可能對不同土地利用類型造成的危害權(quán)重，經(jīng)匯總統(tǒng)計，不同土地利用類型危害權(quán)重見表2。

表2 不同土地利用類型危害權(quán)重值Tab．2 Weight values of hazardous risk for different land use types

3 崩崗侵蝕風險評估指標篩選

3.1 風險評估因子分析

3.1.1 氣候因子 將江西省多年降水量分布圖與崩崗分布圖進行疊加(圖1)，發(fā)現(xiàn)江西省崩崗主要分布在年平均降雨量1 500～1 900 mm區(qū)域內(nèi)，占崩崗總數(shù)的93%以上;其中，在年均降雨量1 500～1 700 mm的區(qū)域，崩崗分布數(shù)量最多，占崩崗總數(shù)的60%以上，而在年均降雨量＜1 400 mm的區(qū)域，崩崗分布較少，還不足崩崗總數(shù)的1%。

圖1 不同降雨量崩崗分布Fig．1 Distribution of collapse gully erosion for different precipitation

將江西省多年平均氣溫分布圖與崩崗分布圖進行疊加(圖2)，發(fā)現(xiàn)江西省崩崗主要分布在年平均氣溫18～21℃區(qū)域內(nèi)，占崩崗總數(shù)的98% 以上;其中，在19～20℃區(qū)域內(nèi)，崩崗數(shù)量接近崩崗總數(shù)的一半。

圖2 不同氣溫崩崗分布Fig．2 Distribution of collapse gully erosion for different air temperature

3.1.2 地質(zhì)因子 將江西省巖性分布圖與崩崗分布圖進行疊加(圖3)，發(fā)現(xiàn)江西省崩崗主要發(fā)生在花崗巖、變質(zhì)巖及沉積巖等風化殼之上;其中，花崗巖上崩崗占崩崗總數(shù)的57%。其次，變質(zhì)巖和沉積巖上崩崗分別占崩崗總數(shù)的20%和17%，而第四紀沉積物和其他巖性崩崗發(fā)育較少。

3.1.3 土壤因子 將江西省土壤類型圖與崩崗分布圖進行疊加(圖4)，發(fā)現(xiàn)江西省崩崗主要分布紅壤區(qū)域內(nèi)，占崩崗總數(shù)的近90%，而其他土壤類型分布較少，這是因為該區(qū)紅壤主要發(fā)育于花崗巖和第四紀紅黏土，其具有“板、酸、瘦、黏和蝕”的特點，一旦表層土、網(wǎng)紋層被破壞，風化層含較多的石英砂礫，抗蝕力差，難以抵抗水力侵蝕，容易產(chǎn)生崩崗。

圖3 不同巖性崩崗分布Fig．3 Distribution of collapse gully erosion for different rock types

圖4 不同土壤類型崩崗分布Fig．4 Distribution of collapse gully erosion for different soil types

3.1.4 地形因子 將江西省地形因子(坡度、高程和地形起伏度)分布圖與崩崗分布圖進行疊加(圖5)，發(fā)現(xiàn)坡度在10°～30°的崩崗分布最廣，占崩崗總數(shù)的64%，因為該坡度范圍有利于水流下切和重力崩塌共同作用;而坡度＞40°時，崩崗出現(xiàn)較少。

圖5 不同坡度崩崗分布Fig．5 Distribution of collapse gully erosion for different slope

由圖6可知，高程在300 m以下的崩崗分布最多，占崩崗總數(shù)的58%，尤其在100～200 m范圍，崩崗分布更明顯;而高程＞500 m時，崩崗出現(xiàn)較少。

圖6 不同高程崩崗分布Fig．6 Distribution of collapse gully erosion for different altitude

由圖7可知，對于起伏度，崩崗主要分布在0～150 m起伏度區(qū)域內(nèi)，占崩崗總數(shù)的97%，尤其是50～100 m起伏度區(qū)域內(nèi)，崩崗分布最為集中，占其總數(shù)的53%;而起伏度＞150 m區(qū)域，崩崗分布較少。

圖7 不同起伏度崩崗分布Fig．7 Distribution of collapse gully erosion for different relief

3.1.5 植被因子 一般認為，植被不僅對土壤地表起著直接保護作用，而且其根系對土壤具有固結(jié)作用，不易發(fā)生崩塌;但當植被一旦遭到破壞，控制水土流失的作用就相對減弱，土層結(jié)構(gòu)易破環(huán)，在水力和重力作用下，逐漸形成崩崗。然而，根據(jù)筆者大量野外調(diào)研發(fā)現(xiàn)，很多植物條件很好的地方，依然有較多的崩崗發(fā)育，或許原因是植被使大量的風化物在原地堆積，為滑坡、崩塌的發(fā)生提供了物質(zhì)條件，而且植被能促進水分入滲，從而使土體密度增加，抗滑強度降低。將江西省植物覆蓋度分布圖與崩崗分布圖進行疊加(圖8)，發(fā)現(xiàn)崩崗分布隨植物覆蓋度增加，呈現(xiàn)出先減少后增加再減少的趨勢，在植被覆蓋度＜0.2和0.6～0.8時，崩崗分布最多，占崩崗總數(shù)的60%;而植被覆蓋度0.4～0.6和＞0.8時，崩崗出現(xiàn)較少。

圖8 不同植物覆蓋度崩崗分布Fig．8 Distribution of collapse gully erosion for different vegetation coverage

3.1.6 人為活動因子 由于歷史原因，江西省曾出現(xiàn)過多次亂砍濫伐，人為破壞了山上原有植被，致使地表大面積裸露，崩崗的數(shù)量和面積大增。另外，在現(xiàn)實生產(chǎn)生活實踐中，開發(fā)建設(shè)、順坡耕作和采沙取土等生產(chǎn)活動，缺乏水土保持措施，經(jīng)水流沖刷和下切后，很容易發(fā)生崩崗。鑒于方便數(shù)據(jù)獲取，研究將通過土地利用類型代表人為活動影響。將江西省土地利用類型分布圖與崩崗分布圖進行疊加(圖9)，發(fā)現(xiàn)崩崗主要分布在森林和草地，占崩崗總數(shù)的95%，在灌木、耕地、裸地、居民及建設(shè)用地中偶有發(fā)生，其他土地利用類型基本沒有崩崗。

圖9 不同土地利用崩崗分布Fig．9 Distribution of collapse gully erosion for different land use types

3.2 評價指標篩選

根據(jù)崩崗侵蝕影響因子相關(guān)分析，江西省崩崗主要分布在年均降雨量為1 500～1 700 mm、巖性為花崗巖、土壤為紅壤、坡度在10°～30°、高程在300 m以下、起伏度0～150 m、植被覆蓋度＜0.2和0.6～0.8、土地利用類型為森林和草地的區(qū)域內(nèi)?？紤]風險評估采樣網(wǎng)格為30 m×30 m，部分因子的差異性較小，對崩崗侵蝕發(fā)育響應不敏感，不宜作評估指標，如多年平均氣溫和降雨量，盡管崩崗分布隨氣溫和降雨量呈現(xiàn)出一定的規(guī)律，但對于30 m×30 m的網(wǎng)格變化不明顯，予以剔除。另外，一些相關(guān)性較差的因子也直接剔除，如土地利用中，除森林和草地之外的其他因子，土壤類型中除紅壤、黃壤、黃褐土和石灰?guī)r土之外的其他因子等。在初步篩選了坡度、高程、起伏度、植被覆蓋、土壤類型、土地利用和巖土類型等7個因子的基礎(chǔ)上，在ARCGIS中，利用地理分析功能，對各因子與崩崗侵蝕的分布點進行疊加，計算出各因子的崩崗侵蝕數(shù)量密度(表3)。

表3 各因子崩崗侵蝕數(shù)量密度Tab．3 Quantity density of factor for collapse gullyerosion

4 江西省崩崗侵蝕風險評估

4.1 崩崗侵蝕發(fā)生風險

在研究區(qū)，對有和無崩崗侵蝕的區(qū)域，各隨機采樣4 000個采樣網(wǎng)格單元，共得到8 000個各因子中存在重力侵蝕與否的記錄，根據(jù)式(1)，對初步篩選的7個因子與崩崗進行l(wèi)ogistic回歸分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)坡度因子的顯著性不高，分析原因可能是高程和起伏度等地形因子已含有一定坡度信息，對崩崗發(fā)生影響更敏感;因此，將坡度因子予以剔除，最終將高程、起伏度、植被覆蓋、土壤類型、土地利用和巖土類型等6個因子與崩崗進行l(wèi)ogistic回歸分析(表4)。各因子均達到極顯著水平，說明回歸有效。

表4 回歸參數(shù)Tab．4 Regression coefficient

同時，再進一步進行準確性檢驗(表5)。結(jié)果顯示，在隨機采樣的8 000個網(wǎng)格中，準確性檢驗總體達70.9%，準確度較高;其中，對未發(fā)生崩崗的準確性為62.7%，發(fā)生崩崗的準確性為79.1%，說明按此回歸結(jié)果進行崩崗發(fā)生風險預測是可行的。

根據(jù)表4和式(2)，崩崗侵蝕發(fā)生風險預測方程為

表5 準確性檢驗Tab．5 Accuracy test

根據(jù)式(5)，將崩崗影響因子代入，計算江西省崩崗侵蝕發(fā)生風險值，并繪制出江西省崩崗侵蝕發(fā)生風險圖(圖10)。

由圖10可知，在江西省南部和西部崩崗發(fā)生風險較高，東部、北部和中部相對較低。此外，將發(fā)生風險圖與崩崗分布圖進行疊加結(jié)果顯示，高風險分布趨勢與崩崗分布高度一致。同時，通過對比存在崩崗發(fā)生的采樣網(wǎng)格數(shù)和崩崗侵蝕發(fā)生風險＞0.7的采樣網(wǎng)格數(shù)評價預測精度。評價結(jié)果的精度E以經(jīng)驗的概率形式來表示

式中:NPf為存在崩崗侵蝕的采樣網(wǎng)格總數(shù);N0.7為崩崗侵蝕發(fā)生風險＞0.7的區(qū)域中存在崩崗侵蝕的采樣網(wǎng)格數(shù)。

經(jīng)計算，發(fā)生風險評估精度為85.69%，發(fā)生風險評估結(jié)果能概括絕大部分的崩崗侵蝕分布點，即通過式(5)對崩崗侵蝕發(fā)生風險評估是可行的。

4.2 崩崗侵蝕危害風險

在獲取發(fā)生風險的基礎(chǔ)上，根據(jù)式(4)，計算崩崗侵蝕危害風險，并繪制出江西省崩崗侵蝕危害風險圖(圖11)。由圖可知，在江西省崩崗危害風險總體較輕微，相對較高的危害風險呈零星分布。

4.3 崩崗侵蝕風險分級

將崩崗侵蝕發(fā)生風險與危害風險進行疊加，即為崩崗侵蝕風險，歸一化處理后，重新計算出江西省崩崗侵蝕風險，按風險值等距劃分原則，將崩崗侵蝕風險劃分為5級，得到江西省崩崗侵蝕風險分級圖(表6和圖12)。

從表6和圖12可知，江西省崩崗侵蝕以低中風險為主，占全省土地總面積的95%;其中，較低及以下風險占全省土地總面積的68%。較低及以下風險主要分布鄱陽湖周邊區(qū)域，地勢較平坦，是重要商品糧生產(chǎn)基地，崩崗侵蝕對其影響較小，風險防控措施應以預防保護為主，減少人為邊坡開挖。中風險及以上風險主要分布在江西省南部和西部，以山地丘陵為主，崩崗較易發(fā)生，對生態(tài)環(huán)境和生產(chǎn)條件影響較大，宜采取預防保護與綜合治理并重的風險防控措施，對未發(fā)生崩崗區(qū)域加強預防保護，減少人為破壞干擾，對已發(fā)生崩崗區(qū)域開展綜合治理，控制崩崗發(fā)育程度，減少或避免崩崗造成的危害。

表6 崩崗侵蝕風險等級劃分標準Tab．6 Standard of risk rank for collapse gully erosion

5 結(jié)論

1)江西省崩崗主要分布在年均降雨量為1 500～1 700 mm、巖性為花崗巖、土壤為紅壤、坡度在10°～30°、高程在300 m 以下、起伏度0～150 m、植被覆蓋度＜0.2和0.6～0.8之間、土地利用類型為森林和草地的區(qū)域內(nèi)。

圖10 江西省崩崗侵蝕發(fā)生風險圖Fig．10 Occurrence risk map of collapse gully erosion in Jiangxi province

圖11 江西省崩崗侵蝕危害風險圖Fig．11 Hazardous risk map of collapse gully erosion in Jiangxi province

2)在江西省南部和西部崩崗發(fā)生風險較高，東部、北部和中部相對較低。全省崩崗危害風險總體較輕微。

圖12 江西省崩崗侵蝕風險分級圖Fig．12 Risk rank map of collapse gully erosion in Jiangxi province

3)江西省崩崗侵蝕以低中風險為主，占全省總面積的95%;其中，較低及以下風險占全省總面積的68%。其主要分布在鄱陽湖周邊區(qū)域，中風險及以上風險主要分布在江西省南部和西部。

4)崩崗發(fā)生風險評估模型精度達85.69%，說明Logistic模型對崩崗侵蝕發(fā)生風險評估是可行的;同時，研究結(jié)果也論證了筆者提出的崩崗評估方法在區(qū)域尺度上適用性較好，而且數(shù)據(jù)易獲取，具有很好的實用性和可操作性。

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