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)

0 引言

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。

1 研究區(qū)概況

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]。

2 資料與方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

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。

2.2 研究方法

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。

3 泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)

3.1 泥石流致災(zāi)因子的提取

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

3.2 泥石流危險(xiǎn)性制圖

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

3.3 評(píng)估結(jié)果精度分析

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

4 結(jié)論與討論

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。