牛全福,陸 銘,李月鋒,馮尊斌,高文信,陸小琳
(1.蘭州理工大學(xué)土木工程學(xué)院, 甘肅 蘭州 730050;2.甘肅省應(yīng)急測(cè)繪工程研究中心,甘肅 蘭州 730050)
泥石流危險(xiǎn)性是指在人類及所在環(huán)境中一切事物遭受泥石流損害的可能性大小[1]。作為防災(zāi)減災(zāi)中泥石流災(zāi)害管理的重要一環(huán),泥石流的危險(xiǎn)性評(píng)估是泥石流災(zāi)害防治決策的前提[2]。學(xué)者們普遍認(rèn)為通過泥石流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管理,可以大大減弱其帶來的風(fēng)險(xiǎn),通常從泥石流的發(fā)育規(guī)律、孕災(zāi)環(huán)境、成災(zāi)方式和驅(qū)動(dòng)因子等多方面來科學(xué)評(píng)價(jià)其發(fā)生的可能性、危險(xiǎn)性、危害范圍和程度等[3-7]。
21世紀(jì)以來,災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理的研究成為新的熱點(diǎn)[8]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)泥石流危險(xiǎn)性評(píng)估進(jìn)行了大量的研究[9-12],其中澳大利亞FELL[12]將危險(xiǎn)度描述為規(guī)模與概率(頻率)的乘積,并得到大多認(rèn)同[2],而我國(guó)學(xué)者將泥石流災(zāi)害系統(tǒng)中孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子的自然屬性特征用災(zāi)害過程強(qiáng)度或規(guī)模、頻率、災(zāi)害影響區(qū)域及其影響程度、危害程度等指標(biāo)進(jìn)行刻畫[13-17],由此,多因子綜合評(píng)價(jià)成為泥石流危險(xiǎn)性研究所采取的主要模式。在泥石流災(zāi)害研究中,致災(zāi)因子的識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析方法的選取一直是泥石流危險(xiǎn)性研究的關(guān)鍵[3,7,15-16]。泥石流災(zāi)害的形成與其所處的地貌形態(tài)、物質(zhì)、構(gòu)造、水文、氣象和植被條件等多種因素密切相關(guān),因此,探究已發(fā)生泥石流災(zāi)害與這些因素間的關(guān)系,可揭示泥石流發(fā)生的重要條件和有利于制定防災(zāi)減災(zāi)措施。例如,MOORE和MCINNES[18]基于地貌方法,研究了山坡系統(tǒng)與沖積海岸沉積系統(tǒng)間的關(guān)系,對(duì)制定研究區(qū)安全保護(hù)措施奠定基礎(chǔ);牛全福等[3]基于多種方法探討了地形因子在地質(zhì)災(zāi)害研究中的適宜性,并探討了因子分級(jí)的方法對(duì)評(píng)估精度的影響。孟凡奇等[7]基于逐步判別分析法對(duì)泥石流危險(xiǎn)性的評(píng)價(jià)因子按貢獻(xiàn)大小進(jìn)行篩選,使得危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)結(jié)果更符合實(shí)際泥石流危險(xiǎn)發(fā)育情況。泥石流災(zāi)害的評(píng)估方法通?;谀嗍鳛?zāi)害預(yù)測(cè)理論的原理,已形成參數(shù)合成法、數(shù)理多元統(tǒng)計(jì)、層次分析法、信息模型法等多種評(píng)估預(yù)測(cè)模型。這些評(píng)估模型大多基于統(tǒng)計(jì)方法,其優(yōu)點(diǎn)為指標(biāo)體系的建立簡(jiǎn)單易行、可操作性較強(qiáng)、便于計(jì)算機(jī)編程處理等,缺點(diǎn)為對(duì)樣本要求高、預(yù)測(cè)結(jié)果精度不夠[8]。因此,探索泥石流形成的致災(zāi)因子和適宜的評(píng)估方法有利于進(jìn)一步提高泥石流危險(xiǎn)性評(píng)估的可靠性。
隨著計(jì)算機(jī)以及地理信息系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展,泥石流評(píng)價(jià)也向著精度更高、速度更快,集成性能更高、更加便捷的方向發(fā)展。泥石流是由多種致災(zāi)因素共同作用形成的一種地質(zhì)災(zāi)害,其中多數(shù)致災(zāi)因素較難確定或者模糊不清,形成了一個(gè)灰色系統(tǒng)[19]。由于泥石流災(zāi)害特性的這種不確定性和災(zāi)害系統(tǒng)的復(fù)雜性,用絕對(duì)的“非此即彼”存在難以描述泥石流災(zāi)害系統(tǒng)的客觀實(shí)際問題,即存在“亦此亦彼”的模糊現(xiàn)象[20]。因此,其評(píng)估方法宜采用灰色關(guān)聯(lián)模型、粗糙度和模糊數(shù)學(xué)理論等非確定性分析方法進(jìn)行模擬?;谏鲜鲇懻?,本研究以泥石流頻發(fā)的蘭州市為例,從泥石流災(zāi)害預(yù)測(cè)理論出發(fā),結(jié)合3S技術(shù)和地形、地貌、巖性、降雨和植被覆蓋等影響指標(biāo),應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度、粗糙依賴度以及融合前兩種方法的模糊定權(quán)方法進(jìn)行泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià),為該區(qū)域泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)理論研究和防災(zāi)減災(zāi)等提供技術(shù)支持。
蘭州市地處黃河上游的黃土高原西部,黃河自西向東穿城而過,城區(qū)坐落在兩岸河流階地上,是典型的山間河谷型城市(圖1)。市區(qū)南北兩側(cè)為綿延起伏的高山和縱橫溝壑的黃土峁梁,海拔為1 417~2 918 m,地形起伏較大。受其特殊的地理位置和河流的分割影響,其地域空間狹窄、巖土體完整性差、風(fēng)化嚴(yán)重[21]。由于半干旱的氣候環(huán)境,植被覆蓋較為稀少,降水主要集中在6~9月,小范圍短時(shí)暴雨往往強(qiáng)度大,因而滑坡泥石流等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),嚴(yán)重威脅人們的生命和財(cái)產(chǎn)安全。
圖1 研究范圍Fig.1 The study area
蘭州為我國(guó)泥石流發(fā)育最密集的城市之一[22]。自建國(guó)以來,蘭州市己發(fā)生滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害超342起,造成約687人死亡,累計(jì)直接經(jīng)濟(jì)損失超過7.95×108元,其中泥石流災(zāi)害最為嚴(yán)重,其危害程度居全國(guó)各省會(huì)城市之首[22]。據(jù)調(diào)查,蘭州已發(fā)生泥石流多沿黃河干流和支流呈帶狀分布,其中有30多條分布在黃河以南部的陽(yáng)洼溝、大金溝以及元托峁溝等,有50多條沿北部分布,以雷壇河上游兩岸最為集中。近年來,隨著西部大開發(fā)和城市化的步伐加快,人口和建筑物密集、土地資源稀缺,人類工程活動(dòng)等不斷加劇,潛在地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性不斷增大、隱患也不斷增多[23]。
本研究采用的數(shù)據(jù)主要包括:1∶100萬地貌數(shù)據(jù)(來源:中科院地理科學(xué)與資源研究所),1∶50萬地質(zhì)數(shù)據(jù)(來源:中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局),30 m的Aster GDEM數(shù)據(jù)(來源:http://gdem.ersdac.jspacesystems.or.jp),145個(gè)泥石流災(zāi)害發(fā)生的點(diǎn)位置調(diào)查數(shù)據(jù),下載自地理空間數(shù)據(jù)云的3景Landsat8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)(2018年7月,軌道號(hào):131 034、131 035、130 035),蘭州及周邊13個(gè)氣象站點(diǎn)6~9月降雨數(shù)據(jù)(2008—2017),以及研究區(qū)的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)等。
首先,利用ArcGIS10.2平臺(tái),基于Aster GDEM進(jìn)行孕災(zāi)環(huán)境因子的提取,基于地貌數(shù)據(jù)和地質(zhì)數(shù)據(jù)提取地貌類型和地質(zhì)巖性并轉(zhuǎn)換成柵格圖層,將最大月降雨數(shù)據(jù)經(jīng)插值處理生成研究區(qū)的降雨因子圖層;其次,在ENVI支持下,將3景l(fā)andsat8遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正、幾何糾正、NDVI和植被覆蓋度計(jì)算,拼接和裁減、生成植被覆蓋圖層;第三,應(yīng)用復(fù)相關(guān)系數(shù)法對(duì)地形因子去相關(guān),獲得綜合所有地形因子的地形易發(fā)性圖層;最后,建立危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度、粗糙依賴度以及融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊綜合定權(quán)法進(jìn)行蘭州泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià),并分析評(píng)價(jià)結(jié)果。
(1)灰色關(guān)聯(lián)度
泥石流是由多種致災(zāi)因素共同作用形成的一種地質(zhì)災(zāi)害,其中多數(shù)致災(zāi)因素較難確定或者模糊不清,形成了一個(gè)灰色系統(tǒng)[20]?;疑P(guān)聯(lián)度分析就是通過研究每個(gè)因子與參考因子的關(guān)聯(lián)系數(shù)大小來分析泥石流災(zāi)害的危險(xiǎn)性[24]。若以x(i,j)為灰色關(guān)聯(lián)因子的原始數(shù)據(jù)矩陣,x′(i,j)為x(i,j)無量綱化矩陣,x(a,j)為參考序列,則灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算如下式(1):
(1)
其中,r(i)——灰色關(guān)聯(lián)度;
i——樣本;
j——關(guān)聯(lián)因子;
n——總樣本;
m——關(guān)聯(lián)因子總數(shù)(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m);
ρ——分辨系數(shù),取值區(qū)間為[0,1],其值越小分辨率越大,通常取0.5。
(2)粗糙依賴度
粗糙依賴度也可以處理不確定性和不完整性的問題,它是間接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理的方法,通過對(duì)已知數(shù)據(jù)分析處理發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)[25-26],在泥石流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中,去除某一指標(biāo)會(huì)對(duì)評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生一定的影響,該指標(biāo)的重要程度可用相互依賴度來計(jì)算,具體公式如下式(2):
(2)
其中,ai——第i類致災(zāi)因子的權(quán)重;
NC(D)——系統(tǒng)D中由指標(biāo)序列C構(gòu)建的子集數(shù);
NC-C′(D)——系統(tǒng)D中去掉某一個(gè)指標(biāo)C′的指標(biāo)序列C-C′構(gòu)建的子集,與子集NC(D)具有相同的子集數(shù)。其中NC-C′(D)/NC(D)表示致災(zāi)因子的依賴度,而1-NC-C′(D)/NC(D)表示致災(zāi)因子的重要度。
(3)融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊綜合法
灰色關(guān)聯(lián)度算法是通過關(guān)聯(lián)系數(shù)分析泥石流致災(zāi)因子的不確定性,由于算法中關(guān)聯(lián)度與比較數(shù)列、參考數(shù)列以及其長(zhǎng)度有關(guān),而且無量綱處理和分辨系數(shù)的選取也會(huì)對(duì)關(guān)聯(lián)度產(chǎn)生影響[24]。粗糙依賴度作為一種刻畫不確定性問題的較為客觀方法,可以結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度和模糊集理論[27-29],在泥石流危險(xiǎn)性評(píng)估中發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)。本算法融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊定權(quán)方法如下:
wi=uai+(1-u)βi
(3)
式中:wi——融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊法的權(quán)重;
u——系數(shù),本研究取值為0.4;
ai——粗糙依賴度確定的各致災(zāi)因子權(quán)重;
βi——灰色關(guān)聯(lián)度確定的各致災(zāi)因子權(quán)重。
首先,利用ArcGIS10.2平臺(tái)和Aster GDEM分別提取6個(gè)微觀地形因子(坡度、坡向、坡長(zhǎng)、坡度變率、坡向變率和曲率)和4個(gè)宏觀地形因子(地表粗糙度、地形起伏度、高程變異系數(shù)和地表切割深度),并與研究區(qū)已調(diào)查的泥石流位置點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加運(yùn)算,提取泥石流點(diǎn)的各地形因子屬性值并做標(biāo)準(zhǔn)化處理;其次,將標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果導(dǎo)入SPSS軟件,計(jì)算各地形因子與已發(fā)生泥石流點(diǎn)密度間的相關(guān)性,選擇相關(guān)性最強(qiáng)的地形起伏度作為主要因子,其余地形因子為次要因子;第三,計(jì)算主要因子與次要因子之間的復(fù)相關(guān)系數(shù),獲取各地形因子的權(quán)重(表1),并對(duì)各地形因子圖層做加權(quán)疊加運(yùn)算,得地形易發(fā)性圖層。然后,基于ENVI和Landsat8 OLI數(shù)據(jù)計(jì)算NDVI及植被覆蓋度,基于ArcGIS10.2平臺(tái),利用地貌和地質(zhì)數(shù)據(jù)分別提取地貌類型和地質(zhì)巖性圖層,利用雨季(6月~9月)的月降雨均值經(jīng)空間插值計(jì)算獲得月降雨圖層(圖2)。
圖2 泥石流評(píng)估指標(biāo)Fig.2 Assessment factors for debris flow
坡度坡向坡長(zhǎng)坡度變率坡向變率曲率粗糙度起伏度變異系數(shù)切割深度相關(guān)系數(shù)0.0140.057-0.018-0.1460.0740.0780.110.1320.073-0.118復(fù)相關(guān)權(quán)重0.0820.0980.1310.1150.1860.0160.1480.2660.0490.033
本次泥石流危險(xiǎn)性研究,分別采用了灰色關(guān)聯(lián)度、粗糙依賴度以及融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊法來分析。并且,為了對(duì)本次泥石流危險(xiǎn)性評(píng)估結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),將收集的已發(fā)生泥石流數(shù)據(jù)(共145個(gè))進(jìn)行隨機(jī)分組,第一組(75個(gè)泥石流點(diǎn))引入上述三種模型中進(jìn)行泥石流的危險(xiǎn)性模擬,第二組(70個(gè)泥石流點(diǎn))用來做精度評(píng)價(jià)。
應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行泥石流危險(xiǎn)性模擬步驟:首先,對(duì)地形易發(fā)性、植被覆蓋度、地貌類型、巖性和月降雨五個(gè)因子做無量綱處理,消除單位差異;其次,將泥石流災(zāi)害點(diǎn)密度作為參考序列,與比較序列(五個(gè)致災(zāi)因子)進(jìn)行求差的絕對(duì)值;計(jì)算其與五個(gè)比較序列的關(guān)聯(lián)系數(shù),進(jìn)而計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度;將灰色關(guān)聯(lián)序做歸一化處理,得到各致災(zāi)因子的權(quán)重(表2);然后基于ArcGIS10.2平臺(tái)加權(quán)疊加各致災(zāi)因子,獲得研究區(qū)泥石流危險(xiǎn)性分級(jí)圖(圖3)。
應(yīng)用粗糙依賴度進(jìn)行泥石流危險(xiǎn)性模擬步驟:首先,對(duì)地形易發(fā)性因子、地質(zhì)巖性、降雨、植被覆蓋度和地貌類型五個(gè)因子重分類(分別分四級(jí)),其中,地形易發(fā)性、植被覆蓋度和降雨采用自然斷點(diǎn)法進(jìn)行分級(jí),地質(zhì)巖性參考巖層的堅(jiān)硬程度進(jìn)行分級(jí);其次,進(jìn)行致災(zāi)因子與泥石流發(fā)生的必要性分析;接下來,應(yīng)用粗糙依賴度計(jì)算五個(gè)致災(zāi)因子的依賴度和重要度,并計(jì)算每個(gè)因子的權(quán)重(表3);最后,基于ArcGIS10.2平臺(tái)將各致災(zāi)因子進(jìn)行加權(quán)疊加運(yùn)算并分級(jí),獲得研究區(qū)泥石流危險(xiǎn)性分級(jí)圖(圖4)。
基于灰色關(guān)聯(lián)度方法和粗糙依賴度方法分別獲得的各致災(zāi)因子的權(quán)重,應(yīng)用融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊綜合法,獲得各致災(zāi)因子的模糊綜合權(quán)重(表4)。然后,基于ArcGIS10.2平臺(tái)加權(quán)疊加各致災(zāi)因子,獲得研究區(qū)泥石流危險(xiǎn)性分級(jí)圖(圖5)。
表2 評(píng)價(jià)因子的灰色關(guān)聯(lián)度及權(quán)重
表3 各致災(zāi)因子的粗糙依賴度、重要度和權(quán)重
圖3 灰色關(guān)聯(lián)度法評(píng)估結(jié)果Fig.3 Assessment result from grey relational degree
圖4 粗糙依賴度法評(píng)估結(jié)果Fig.4 Assessment result from rough dependence degree
表4 致災(zāi)因子的模糊綜合權(quán)重
圖5 模糊綜合法評(píng)估結(jié)果Fig.5 Assessment result from fuzzy comprehensive method
圖6 ROC曲線Fig.6 ROC curve
本研究結(jié)果的精度分析采用驗(yàn)證組數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,主要采用兩種方法進(jìn)行評(píng)價(jià):將評(píng)估結(jié)果與驗(yàn)證組數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加統(tǒng)計(jì)分析和基于ROC曲線的精度評(píng)定。首先,將驗(yàn)證組泥石流災(zāi)害點(diǎn)與三種方法獲得的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行疊加統(tǒng)計(jì),對(duì)比分析已發(fā)生泥石流點(diǎn)在泥石流危險(xiǎn)性等級(jí)中的分布關(guān)系(圖3,表5)。從圖3可以看出,驗(yàn)證組泥石流點(diǎn)絕大多數(shù)分布在危險(xiǎn)性的中、高危險(xiǎn)等級(jí)區(qū)域,僅有少量落到較低危險(xiǎn)區(qū)域。由表5可知,研究區(qū)大多數(shù)泥石流點(diǎn)分布在0.4~0.6和0.6~0.8區(qū)間,且三種方法獲得結(jié)果的趨勢(shì)一致。表明本研究基于三種不確定方法獲得的泥石流危險(xiǎn)性評(píng)估結(jié)果與已發(fā)生泥石流分布具有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系,即泥石流高發(fā)區(qū)對(duì)應(yīng)著危險(xiǎn)性評(píng)估的高等級(jí)區(qū),本次評(píng)估的結(jié)果較客觀反映了研究區(qū)泥石流災(zāi)害的空間分布,也說明了評(píng)估結(jié)果具有較高的可信度。
ROC曲線又稱為感受性曲線,已廣泛應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估結(jié)果精度分析中[30]?;赗OC曲線的模型精度評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)為:曲線下面積越接近于1(總面積值位于0~1),說明模型的判別結(jié)果較好[31]。因此,本研究采用ROC曲線評(píng)價(jià)泥石流危險(xiǎn)性評(píng)估三種結(jié)果的精度。首先,將灰色關(guān)聯(lián)度、粗糙依賴度和綜合前兩種方法的模糊綜合法的評(píng)估結(jié)果以及研究區(qū)內(nèi)泥石流的發(fā)生與否情況,通過采樣(共290個(gè)點(diǎn))制作成Excel表格,樣點(diǎn)中,將已發(fā)生泥石流點(diǎn)的屬性置為1,未發(fā)生為0,并導(dǎo)入SPSS軟件統(tǒng)計(jì)分析,獲得三種評(píng)價(jià)模型的ROC曲線(圖6)和精度計(jì)算結(jié)果(表6)。
由圖6和表6可知,融合灰色關(guān)聯(lián)和粗糙依賴度的模糊綜合法所獲得的結(jié)果精度最好,其ROC曲線下的面積為0.789;灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的評(píng)估結(jié)果精度比較接近,其ROC曲線下的面積分別為0.658和0.660。同時(shí),依據(jù)ROC曲線的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的ROC曲線下面積接近于0.7,表明其結(jié)果具有低的準(zhǔn)確性,而融合灰色關(guān)聯(lián)和粗糙依賴度的模糊綜合法的ROC曲線下面積大于0.7,說明該模型評(píng)估的結(jié)果具有較高的可信度,很好地反映了泥石流危險(xiǎn)性分布。
表5 危險(xiǎn)區(qū)分區(qū)災(zāi)害點(diǎn)密度統(tǒng)計(jì)表
表6 ROC曲線計(jì)算結(jié)果
本研究基于泥石流發(fā)生的不確定性、復(fù)雜性和模糊性的特點(diǎn),以泥石流頻發(fā)地蘭州地區(qū)為例,從已發(fā)生的泥石流災(zāi)害點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)出發(fā),選取適合描述泥石流災(zāi)害系統(tǒng)不確定性的數(shù)學(xué)模型:灰色關(guān)聯(lián)度、粗糙依賴度、融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊綜合法進(jìn)行泥石流危險(xiǎn)性評(píng)估,所得結(jié)論如下:
(1)由復(fù)相關(guān)系數(shù)得到的地形因子權(quán)重來看,地形起伏度>坡向變率>地表粗糙度>坡長(zhǎng)>坡度變率>坡向>坡度>高程變異系數(shù)>地表切割深度>曲率,且地形起伏度、坡向變率、地表粗糙度、坡長(zhǎng)和坡度變率的權(quán)重均大于0.1,說明這五個(gè)因子對(duì)該區(qū)域泥石流的發(fā)生,在地形參數(shù)上具有一定的控制作用。由灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算的權(quán)重排序?yàn)椋航涤?地貌類型>地形易發(fā)性>植被覆蓋度>地質(zhì)巖性;利用粗糙依賴度獲得泥石流影響因子的權(quán)重排序?yàn)椋褐脖桓采w度>地形易發(fā)性>降雨>地貌類型>地質(zhì)巖性;而融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊綜合法獲得的影響因子權(quán)重順序與粗糙依賴度所獲結(jié)果序列一致。
(2)從泥石流影響因子來分析,基于三種方法獲得的主要致災(zāi)因子依次為:植被覆蓋度、降雨和地形易發(fā)性,其中,地形易發(fā)性主要受地形起伏度、坡向變率、地表粗糙度、坡長(zhǎng)和坡度變率的控制,經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)這些影響因子與實(shí)際地形地貌和生態(tài)環(huán)境具有很好的吻合性。由于蘭州河谷盆地為一雙側(cè)不對(duì)稱的壓扭性斷陷谷地[32],其南北兩山起伏度較大、主體屬于松散巖土,結(jié)構(gòu)疏松, 植被覆蓋稀少,河谷階地及被溝谷切割的黃土梁峁等為主要地貌形態(tài),高陡的斜坡、高階地前緣形成多個(gè)臨空面,許多沖溝順斷裂面發(fā)育。此外,驅(qū)動(dòng)因素(如:地震和暴雨)也是研究區(qū)泥石流發(fā)生的直接誘發(fā)因素,據(jù)統(tǒng)計(jì),研究區(qū)年均降水量約為327.7 mm,多集中在6~9月[33]。短時(shí)集中強(qiáng)降雨驅(qū)動(dòng)下極易引發(fā)泥石流災(zāi)害,該區(qū)域也是泥石流災(zāi)害的多發(fā)區(qū)。
(3)由三種方法進(jìn)行泥石流的危險(xiǎn)性評(píng)估的結(jié)果來分析,從定性角度來看,將驗(yàn)證組的泥石流點(diǎn)與灰色關(guān)聯(lián)度、粗糙依賴度、以及融合灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的模糊綜合法評(píng)估結(jié)果進(jìn)行疊加分析可知,絕大多數(shù)泥石流點(diǎn)分布在評(píng)估結(jié)果的中和高等級(jí)區(qū)域,表明三種方法評(píng)估的結(jié)果均較客觀地反映了研究區(qū)泥石流危險(xiǎn)性的空間分布,也說明其評(píng)估結(jié)果均具有一定的可信度。但是,基于ROC曲線的精度分析來看,灰色關(guān)聯(lián)度和粗糙依賴度的評(píng)估結(jié)果精度比較接近,其ROC曲線下面積均接近0.7;融合灰色關(guān)聯(lián)和粗糙依賴法的模糊綜合法所獲得的結(jié)果精度最好,其 ROC曲線下面積大于0.7,說明該模型評(píng)估的結(jié)果具有較高的可信度,較好地反映泥石流危險(xiǎn)性分布。
(4)本研究針對(duì)泥石流頻發(fā)的蘭州地區(qū),基于泥石流災(zāi)害的模糊不確定性特點(diǎn),利用不確定性算法進(jìn)行泥石流的危險(xiǎn)性評(píng)估,其結(jié)果與泥石流調(diào)查數(shù)據(jù)具有很好的吻合性,表明該研究方法可行,可為該區(qū)域及其它地區(qū)泥石流的危險(xiǎn)性研究提供借鑒。