郎秋玲，張以晨，張繼權(quán)，楊 揚(yáng)

(1.長春工程學(xué)院，吉林 長春130021； 2.東北師范大學(xué) 環(huán)境學(xué)院，吉林 長春130024； 3.吉林省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站，吉林 長春130024)

泥石流是一種復(fù)雜的地質(zhì)災(zāi)害，爆發(fā)突然，來勢兇猛，危害巨大。長期以來，國內(nèi)外對泥石流的研究經(jīng)歷了從定性到定量分析的發(fā)展過程，其中權(quán)重分析對其易發(fā)性評價(jià)結(jié)果起著重要作用，而層次分析、粗糙集理論、灰色關(guān)聯(lián)度模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析模型等在泥石流災(zāi)害權(quán)重分析中均得到了廣泛的應(yīng)用[1]。如劉濤等[2]，采用層次分析法對北京密云縣歷史活動(dòng)及潛在泥石流指標(biāo)量化，進(jìn)而分析危險(xiǎn)度，溫智虹等[3]采用層次分析法計(jì)算長白山火山泥石流分布影響因素的權(quán)重值，李炫等[4]采用層次分析法計(jì)算西藏30條冰川泥石流溝影響因素權(quán)重系數(shù)，將其引入到WKFCM聚類算法判定泥石流危險(xiǎn)性。層次分析法雖可使問題簡化、層次化，但僅采用此客觀分析法可因原始資料缺乏，選取因子較少影響評價(jià)精度。粗糙集是解決不確定和模糊問題的一種工具，從給定問題的描述集合入手，分析其內(nèi)在規(guī)律，當(dāng)描述集合數(shù)據(jù)較少時(shí)，其精度也隨之降低。 王禹萌等[5]基于粗糙集理論針對長白山火山泥石流選取5個(gè)因子進(jìn)行重要性分析，但因樣本數(shù)據(jù)相對較少，而評價(jià)過程中客觀因素所占比例較大，降低了其準(zhǔn)確性；向靈芝等[6]利用災(zāi)害熵計(jì)算汶川震后道路泥石流各個(gè)因子的權(quán)重，分析研究區(qū)泥石流敏感性 ?，F(xiàn)今，隨著GIS手段的不斷發(fā)展，越來越多學(xué)者將GIS應(yīng)用到泥石流災(zāi)害分析評價(jià)中，且取得了較好的效果。如蘇鳳環(huán)等[7]在利用層次分析法獲取汶川縣泥石流影響因子權(quán)重基礎(chǔ)上，利用GIS分析其敏感性；潘赟等[8]利用GIS對遼寧省岫巖縣泥石流災(zāi)害危險(xiǎn)性進(jìn)行區(qū)劃；張具琴等[9]利用“3S”技術(shù)結(jié)合層次分析法確定汶川縣泥石流各因子權(quán)重系數(shù)。通過現(xiàn)今對泥石流孕災(zāi)因子權(quán)重分析方法及所取得的成果可以看出，這些方法往往是基于樣本數(shù)據(jù)的客觀分析，而忽略了基于野外調(diào)查的主觀權(quán)重判斷的重要性，其判定結(jié)果與實(shí)地災(zāi)情存在一定誤差。因此分析不同區(qū)域泥石流成災(zāi)特點(diǎn)，準(zhǔn)確判定孕災(zāi)因子，在此基礎(chǔ)上選取合理、適宜的權(quán)重判定方法確定權(quán)重大小是泥石流危險(xiǎn)性評價(jià)、機(jī)理分析及風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的重要前提。

吉林省東南部地區(qū)以山區(qū)為主，每年地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率較高，尤其是泥石流災(zāi)害，給當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)造成了較大的損失，制約了其經(jīng)濟(jì)發(fā)展。吉林省根據(jù)其泥石流成災(zāi)特點(diǎn)，開展了1:5萬縣(市)地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與區(qū)劃工作，本文就是在此基礎(chǔ)上，對吉林省泥石流地質(zhì)災(zāi)害的地質(zhì)環(huán)境進(jìn)行研究，利用“3S”技術(shù)獲取數(shù)據(jù)，提取泥石流影響因子，利用TM影像圖、DEM數(shù)字等高線圖、地質(zhì)圖等數(shù)據(jù)將其在ARCGIS中矢量化，分析及篩選影響泥石流災(zāi)害的主要孕災(zāi)因子。首次提出將主觀判斷的偏好比率法與客觀分析的粗糙集理論進(jìn)行優(yōu)化組合，避免了以往客觀分析法中樣本數(shù)據(jù)不足而影響結(jié)果精度，并應(yīng)用到吉林省泥石流孕災(zāi)因子的權(quán)重分析中，將結(jié)果與其他方法所取得的權(quán)重值進(jìn)行對比，在ARCGIS平臺下歸納災(zāi)害點(diǎn)、植被覆蓋率、巖組圖層中的單元集，分析吉林省泥石流災(zāi)害點(diǎn)發(fā)育個(gè)數(shù)與植被覆蓋率及巖組的相互關(guān)系，進(jìn)而分析差異性，其研究成果對完善吉林省地區(qū)泥石流風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃有著重要參考價(jià)值，同時(shí)對長白山火山崩滑流災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)、其它地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害孕災(zāi)因子權(quán)重獲取、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃、防災(zāi)減災(zāi)工作有著重要意義。

1 研究區(qū)地質(zhì)條件概況

吉林省位于中國東北地區(qū)中部，處于日本、俄羅斯、韓國、朝鮮與中國東北部組成的東北亞腹心地帶。東南高，西北低，地貌類型主要為東部低山丘陵、長白山中山低山等15個(gè)單元。其中西部主要為中高山地區(qū)，坡度可達(dá)30°～70°，而東部主要為中低山地區(qū)。氣候特點(diǎn)是：春季干旱、夏季炎熱多雨，6-9月降水量較多，對吉林省泥石流出現(xiàn)的汛期分析發(fā)現(xiàn)，25%的泥石流均發(fā)生在暴雨當(dāng)天，且為持續(xù)集中的降雨型。巖組類型較多，土體及軟質(zhì)巖石主要分布在平原區(qū)，極硬巖及硬質(zhì)巖石主要為中厚層火山噴發(fā)而沉積形成的碎屑巖組及中厚至薄層的砂礫巖組，山區(qū)分布較多，地形坡度相對陡峭。植被覆蓋率較高，林業(yè)面積居全國第12位，其中東部區(qū)主要為森林區(qū)域。而近代由于人類活動(dòng)加強(qiáng)、植被破壞、風(fēng)化加強(qiáng)，對地質(zhì)環(huán)境破壞較顯著，其中對于一些不合理的開挖邊坡，礦山建設(shè)，廢棄土體的不當(dāng)堆砌等均是誘發(fā)崩塌、滑坡的主要原因，為泥石流提供豐富的物源，植被的破壞也加大了水源的匯集。

吉林省泥石流共發(fā)育有1 407條，如表1所列，主要為暴雨誘發(fā)，較多為溝谷型泥石流，規(guī)模以小型群發(fā)為主，其具有重度大、流速快、破壞力強(qiáng)的特點(diǎn)。主要分布在松花江、鴨綠江等流域。其中典型的泥石流如大砬子溝泥石流其坡度25°，坡降80‰，溝長約2 000 m，流域面積4.5 km2，堆積物厚度可達(dá)2 m左右，由塊石、碎石組成，是溝谷型泥石流；長青村泥石流坡度在25°～50°左右，坡降大于200‰，流域面積1 km2左右，相對高差50～100 m，沖溝橫斷面形態(tài)呈“V”型，為溝谷型稀性泥石流，2010年突然爆發(fā)導(dǎo)致2人死亡；瀑布東泥石流其坡度40°，坡降300‰，溝長約500 m，流域面積0.1 km2，堆積物為2 000 m3，由塊石、碎石組成，是坡面型泥石流，嚴(yán)重威脅下游聚龍泉旅游點(diǎn)。

2 基于組合賦權(quán)法的孕災(zāi)因子重要度分析

泥石流易發(fā)性分區(qū)評價(jià)對泥石流災(zāi)害危險(xiǎn)性分析、風(fēng)險(xiǎn)分析及防災(zāi)減災(zāi)工作有著重要意義，其孕災(zāi)因子選取及權(quán)重分析結(jié)果直接影響著泥石流易發(fā)性評價(jià)的精度，科學(xué)、合理的分析結(jié)果可有效進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)與評價(jià)，進(jìn)而避免各種工程與非工程減災(zāi)措施實(shí)施過程中的盲目性，為防患于未然和減輕泥石流災(zāi)害對當(dāng)?shù)氐挠绊懱峁┛煽康囊罁?jù)[10]。

通過對吉林省泥石流點(diǎn)與各孕災(zāi)因子關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析如圖1所示(其它圖略)，選取與吉林省泥石流發(fā)育有較顯著影響的地貌、坡度、地勢高程、巖組、年平均降水量、人口密集度、植被覆蓋率7個(gè)孕災(zāi)因子進(jìn)行權(quán)重分析。

表1 吉林省泥石流災(zāi)害統(tǒng)計(jì)表

圖1 吉林省泥石流點(diǎn)與地貌因素關(guān)系

2.1 偏好比率法

偏好比率法是對孕災(zāi)因子主觀判定重要程度的方法，其原理是對所有因子兩兩比較，確定因子對評價(jià)結(jié)果實(shí)際貢獻(xiàn)率。

已知孕災(zāi)因子個(gè)數(shù)為n，則孕災(zāi)因子集合為C={c1，c2，…，cn}。將各孕災(zāi)因子采用上述統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行主觀排序，兩兩比較得出比率標(biāo)度值aij(i，j=1，2，…，n)，建立如下方程組：

(1)

式中：pj為所求的權(quán)重，0≤pj≤1，j=1，2，…，n。

結(jié)合吉林省泥石流野外調(diào)查及災(zāi)害特點(diǎn)，主觀判定各孕災(zāi)因子的重要度后，采用偏好比率法，對各評價(jià)指標(biāo)間有如下偏好判斷。

a12=4,a13=5,a14=4.5,a15=3.5,a16=2,a17=3,a23=2,a24=1.5,a25=1/1.5,a26=1/3，a27=1/2,a34=1/1.5,a35=1/2.5,a36=1/4,a37=1/3,a45=1/2,a46=1/3.5,a47=1/2.5,a56=1/2.5,a57=1/1.5,a67=2。

根據(jù)式(1)得出偏好比率法各孕災(zāi)因子權(quán)重系數(shù)如表2所列。

2.2 粗糙集理論法

粗糙集理論于1982年由波蘭科學(xué)家Z.Pawla創(chuàng)立，該方法是解決高度非線性、不確定性及模糊性問題的一種有效方法，該方法建立相應(yīng)的決策信息表，設(shè)置決策屬性及條件屬性，對待解決問題的各個(gè)影響因子分類，進(jìn)而對其冗余的因子進(jìn)行約簡[11]。

2.2.1 建立關(guān)系數(shù)據(jù)模型

將吉林省泥石流災(zāi)害的各個(gè)孕災(zāi)因子C={c1，c2，…，cn}設(shè)為條件屬性，將泥石流災(zāi)害點(diǎn)密度D設(shè)為決策屬性，所有泥石流點(diǎn)U={u1，u2，…，un}組成樣本集合。

2.2.2 屬性值特征化

對影響泥石流易發(fā)程度的孕災(zāi)因子進(jìn)行等級的劃分，將其分為若干屬性值，將屬性值特征化后即可建立知識系統(tǒng)。

2.2.3 條件屬性對決策屬性重要性分析

分別計(jì)算D對C的依賴度K，D對C-Cj的依賴度γc-cj(D)及第j個(gè)孕災(zāi)因子的重要性σCD(Cj)，進(jìn)而計(jì)算其權(quán)重系數(shù)為[12-13]：

(2)

在ARCGIS中生成災(zāi)害點(diǎn)密度分布圖，在ArcToolbox中利用其子模塊將DEM生成坡度圖，進(jìn)而在ARCGIS平臺中對各圖層中的單元集分析、歸類，利用計(jì)算程序?qū)Ω髟袨?zāi)因子進(jìn)行重要度計(jì)算機(jī)約簡，計(jì)算各孕災(zāi)因子的權(quán)重系數(shù)qj，部分泥石流孕災(zāi)因子原始數(shù)據(jù)及計(jì)算得出結(jié)果如表3、表4所列。

2.3 組合賦權(quán)模型的建立

已知m個(gè)評價(jià)對象，n個(gè)孕災(zāi)因子，其組合權(quán)系數(shù)為ω=(ω1，ω2，…，ωn)T，則

ωj=x1pj+x2qj，(j=1,2,…,n)。

(3)

表2 偏好比率法計(jì)算孕災(zāi)因子權(quán)重系數(shù)結(jié)果

表3 部分泥石流孕災(zāi)因子原始數(shù)據(jù)

表4 粗糙集理論計(jì)算孕災(zāi)因子權(quán)重系數(shù)結(jié)果

將其優(yōu)化得[14]

(4)

(5)

則組合賦權(quán)模型為

(6)

經(jīng)計(jì)算，得出

(7)

因此，最終得出組合賦權(quán)的權(quán)重系數(shù)為：

ω=(0.307,0.142,0.053,0.0057,0.124,0.215,0.102)T。

(8)

對吉林省泥石流孕災(zāi)因子重要度利用偏好比率—粗糙集理論組合賦權(quán)法進(jìn)行分析，需對野外地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行詳盡調(diào)查，掌握吉林省泥石流發(fā)育特征，進(jìn)而可準(zhǔn)確進(jìn)行排序。此外，應(yīng)掌握大量研究區(qū)泥石流災(zāi)害數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，即獲得準(zhǔn)確可靠C、D集合，提高權(quán)重系數(shù)計(jì)算精度。經(jīng)計(jì)算權(quán)重系數(shù)后，可得出：吉林省泥石流孕災(zāi)因子影響程度由大到小為坡度>植被覆蓋率>地勢高程>人口密度>年平均降水量>地貌>巖組，其中坡度、植被覆蓋率、地勢高程、人口密度等因子對吉林省泥石流易發(fā)程度影響較大。

3 結(jié)果分析

對吉林省泥石流易發(fā)性有顯著影響的孕災(zāi)因子采用組合賦權(quán)理論所取得的權(quán)重系數(shù)結(jié)果與以往客觀分析方法取得的結(jié)果進(jìn)行對比分析(坡度>地勢高程>人口密度>植被覆蓋率>巖組>年平均降水量>地貌)[15]，植被覆蓋率對吉林省泥石流易發(fā)性的影響顯著提高，巖組的影響顯著性降低。文中在Mpagis中將植被覆蓋率、巖組地質(zhì)圖紙矢量化，在圖形處理模塊中利用轉(zhuǎn)換功能將矢量化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為shape文件后導(dǎo)入到ARCGIS平臺，并轉(zhuǎn)換為1 km×1 km柵格數(shù)據(jù)。在ARCGIS 平臺下歸納、分析災(zāi)害點(diǎn)、植被覆蓋率、巖組圖層中的單元集，分析吉林省泥石流災(zāi)害點(diǎn)發(fā)育個(gè)數(shù)與植被覆蓋率及巖組的相互關(guān)系(圖2、圖3)，進(jìn)而分析其原因。

圖2 吉林省泥石流點(diǎn)及植被覆蓋率分布

圖3 吉林省泥石流點(diǎn)及巖組分布

植被覆蓋率較少，巖體相對裸露，有利于風(fēng)化形成豐富松散的物源條件，并且有利于水源的匯集而為泥石流發(fā)生提供動(dòng)力條件。吉林省植被覆蓋率較高，林業(yè)面積居全國第12位，其中東部區(qū)主要為森林區(qū)域。而近代由于人類活動(dòng)加強(qiáng)、植被破壞、風(fēng)化加強(qiáng)，進(jìn)而為泥石流的發(fā)育提供了物源條件。吉林省植被覆蓋率在20%～50%區(qū)域泥石流最發(fā)育，共481條。植被覆蓋率大于50%區(qū)域泥石流發(fā)育程度降低，共325條，植被覆蓋率小于20%區(qū)域因地處平原區(qū)，因此泥石流相對較少。由此可見，植被覆蓋率對泥石流發(fā)育有著較為重要影響，其影響顯著性大于地勢高程及人口密度。

巖組是泥石流的物質(zhì)來源之一，其松散碎裂及巖石本身的抗風(fēng)化性能影響著物源的豐富程度[6]。吉林省巖組類型較多，通過分析ARCGIS所得到的吉林省泥石流點(diǎn)及巖組相互關(guān)系可見，土體及軟質(zhì)巖石主要分布在平原區(qū)，地形地貌條件不利于泥石流的發(fā)育，因此泥石流相對較少。吉林省極硬巖及硬質(zhì)巖石主要為中厚層火山噴發(fā)而沉積形成的碎屑巖組及中厚至薄層的砂礫巖組，其因地形坡度相對陡峭，泥石流分布相對較多，巖組與泥石流發(fā)育點(diǎn)數(shù)量相關(guān)性不顯著，因此巖組對吉林省泥石流的易發(fā)性影響小于年平均降水量及地貌因子。

上述結(jié)論與實(shí)地災(zāi)情更加吻合，避免了層次分析法、模糊數(shù)學(xué)法、粗糙集理論等方法在地質(zhì)災(zāi)害權(quán)重分析中過多采用客觀評價(jià)而忽略了主觀判斷重要性的弊端，結(jié)果更加科學(xué)、合理。

4 結(jié)論

文中在吉林省1∶5萬地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查的基礎(chǔ)上，根據(jù)吉林省泥石流的發(fā)育特點(diǎn)，選取了影響吉林省泥石流易發(fā)性的坡度、地勢高程、年平均降水量等7個(gè)孕災(zāi)因子，采用偏好比率—粗糙集理論組合優(yōu)化，分析各孕災(zāi)因子權(quán)重的大小，并將所取得的權(quán)重系數(shù)與其它方法取得的結(jié)果對比分析，得出以下結(jié)論：

(1)吉林省泥石流孕災(zāi)因子影響程度由大到小為坡度>植被覆蓋率>地勢高程>人口密度>年平均降水量>地貌>巖組。

(2)與其它方法取得權(quán)重系數(shù)結(jié)果主要區(qū)別為：植被覆蓋率對吉林省泥石流易發(fā)性的影響顯著提高，巖組的影響顯著性降低。

(3)在ARCGIS平臺下分析植被覆蓋率與巖組因子權(quán)重大小變化的原因后，認(rèn)為該組合賦權(quán)方法在泥石流孕災(zāi)因子權(quán)重分析中所得出的結(jié)論與實(shí)地災(zāi)情更加吻合，該方法即考慮了主觀因素定性分析重要性，又結(jié)合了客觀分析方法的定量評價(jià)，使結(jié)果更加科學(xué)、合理。

文中采用組合賦權(quán)法得到的泥石流孕災(zāi)因子權(quán)重值將進(jìn)一步完善吉林省泥石流風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，所采用的組合賦權(quán)法可結(jié)合承災(zāi)體暴露性、脆弱性及防災(zāi)減災(zāi)能力因子應(yīng)用于 長白山地區(qū)火山崩滑流災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)、預(yù)警中，且可拓展應(yīng)用到其它地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)評價(jià)中，對地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析、減災(zāi)防災(zāi)的準(zhǔn)確評價(jià)及保證公共安全具有重要意義。