吳健生,羅宇航,王小玉,趙宇豪,2

1 北京大學(xué)城市規(guī)劃與設(shè)計學(xué)院, 城市人居環(huán)境科學(xué)與技術(shù)重點實驗室, 深圳 518055 2 北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院, 地表過程分析與模擬教育部重點實驗室, 北京 100871

隨著城市化進(jìn)程加快,城市生態(tài)系統(tǒng)與人類建設(shè)活動之間的矛盾日益凸顯,引起了人們的廣泛關(guān)注[1- 2]。城市的快速興起加快了土地利用轉(zhuǎn)化的進(jìn)程,加劇了洪澇干旱、滑坡等災(zāi)害的發(fā)生[3- 5],生態(tài)風(fēng)險不斷增高,對人類生存發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)健康構(gòu)成巨大威脅。生態(tài)風(fēng)險是生態(tài)系統(tǒng)暴露在某種危險環(huán)境下遭受脅迫的可能性,具體是指種群、生態(tài)系統(tǒng)受到外界因素干擾時,結(jié)構(gòu)、功能難以繼續(xù)維持,其內(nèi)部要素或其自身健康、生產(chǎn)力、經(jīng)濟(jì)價值和美學(xué)價值受損的概率[6]。目前,生態(tài)風(fēng)險的研究多集中于評價人類活動造成的環(huán)境風(fēng)險,如景觀破碎化[7]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)減少[8]和湖泊富營養(yǎng)化[9]等,以揭示生態(tài)風(fēng)險分布情況?；聻?zāi)害生態(tài)風(fēng)險作為常見的自然災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險類型,關(guān)注滑坡災(zāi)害對生態(tài)系統(tǒng)及其組分可能產(chǎn)生的不利影響。目前,其評價研究主要考慮滑坡災(zāi)害發(fā)生的概率、遭受滑坡影響時的敏感反應(yīng)大小及受體遭受沖擊時的潛在損失三類因素[10]。開展滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險評價對梳理定位高風(fēng)險區(qū)域、防范風(fēng)險不利后果具有重要意義。然而,有關(guān)評價本身多關(guān)注風(fēng)險分級結(jié)果,缺乏明確的風(fēng)險管理目標(biāo),導(dǎo)致具體措施難以實施。因此,考慮評價終點受到脅迫產(chǎn)生的不利效應(yīng)后,還應(yīng)提出相應(yīng)的風(fēng)險管理措施,從而為決策提供支持[11]?；谏鷳B(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu)的滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險管理是一種客觀的區(qū)域管理劃分手段,能夠根據(jù)風(fēng)險評價結(jié)果提出相應(yīng)的治理措施[10],但該方法在風(fēng)險結(jié)構(gòu)可視化方面較為薄弱,不利于城市風(fēng)險分區(qū)管理,需要對其進(jìn)一步改進(jìn)。

此外,生態(tài)風(fēng)險評價采用的數(shù)據(jù)、方法、信息的不完整,導(dǎo)致評價結(jié)果具有不確定性[6]。認(rèn)識生態(tài)風(fēng)險評價中不確定性的產(chǎn)生和傳播機(jī)理,了解評價結(jié)果不確定差異,有助于明晰評價結(jié)果的準(zhǔn)確性,合理管控生態(tài)風(fēng)險。目前,針對生態(tài)風(fēng)險不確定性的研究方法大致分為解析法和試驗法[12- 13]兩類。解析法運用概率論推算結(jié)果的不確定性,適用于服從統(tǒng)計分布的不確定性分析；試驗法通過生成隨機(jī)樣本、建立公式聯(lián)系、統(tǒng)計預(yù)測數(shù)據(jù)來分析不確定性,在剖析復(fù)雜計算過程的不確定性成因方面更具優(yōu)勢[14]。本文利用試驗法——蒙特卡洛模擬分析誤差產(chǎn)生和傳播過程[14],從而計算特定評價流程產(chǎn)生的不確定性差異[6]。

深圳市是我國重要的窗口城市,自從1980年成為經(jīng)濟(jì)特區(qū)之后,城市化發(fā)展迅速,僅1996年到2015年,建成面積增長77.8%,且地處丘陵、低山、高臺地地區(qū),隨著建設(shè)活動密度加劇,形成了眾多不穩(wěn)定邊坡,在強(qiáng)降雨下極易誘發(fā)崩塌或大面積滑坡,造成生態(tài)破壞[11,15],因此,了解人類活動下的深圳市滑坡災(zāi)害危險分布、準(zhǔn)確評價滑坡災(zāi)害下的潛在生態(tài)風(fēng)險、提出合理的風(fēng)險管理措施十分必要。本文利用“危險性-脆弱性-潛在損失”的三維評價框架[10],評價街道尺度下的生態(tài)風(fēng)險,分析生態(tài)風(fēng)險不確定性來源和傳播過程,以準(zhǔn)確認(rèn)識不同評價單元的不確定性差異并希望揭示深圳市生態(tài)風(fēng)險的風(fēng)險結(jié)構(gòu)特征,提出相應(yīng)風(fēng)險管理措施。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

深圳市(22°27′—22°52′N, 113°46′—114°37′E)位于我國廣東省南部,北回歸線以南,屬亞熱帶季風(fēng)氣候,年均降雨1933.3 mm。截至2015年,全市下轄10個區(qū),57個街道(圖1),土地總面積1996.9km2,全市東西寬,中間窄,呈啞鈴形,地勢東高西低,最高海拔超過900米,地貌類型為低山、丘陵、臺地、階地和平原。低山和高丘陵占地17.95%,低丘陵占30.94%,臺地及二級階地占23.11%,平原及一級階地占26.45%,其余為陸地水面。

圖1 深圳市街道及滑坡編錄Fig.1 Subdistrict and landslide inventory of Shenzhen City

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文基于深圳市政府2015年土地變更調(diào)查數(shù)據(jù),參考《土地利用現(xiàn)狀分類(GB/T 21010—2017)》,按研究需要重分類分為耕地、林地、草地、園地、水域、主要道路、獨立工礦用地、鐵路和其他建設(shè)用地九種用地類型。深圳市1∶5萬地質(zhì)圖來自深圳市地質(zhì)學(xué)會,對其進(jìn)行空間校準(zhǔn)和矢量化處理。DEM和Landsat TM影像數(shù)據(jù)為30 m分辨率柵格,來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),用于生成坡度、坡面曲率和NDVI數(shù)據(jù)。降雨數(shù)據(jù)(2005—2015年逐日降雨量)來源于深圳市氣象局，通過對全市54個氣象觀測點進(jìn)行克里金插值得到多年平均降雨量。深圳市邊坡數(shù)據(jù)點來源于深圳市規(guī)劃和國土資源委員會的《深圳市邊坡普查總結(jié)報告》。2008—2014年滑坡災(zāi)害數(shù)據(jù)來源于深圳市規(guī)劃和國土資源委員會,滑坡位置以文字形式列出,在Google Earth軟件中生成112例滑坡數(shù)據(jù)點；等量“無隱患點”為坡度小于2°[16]并在深圳市地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度分區(qū)圖[17]中被劃為地質(zhì)災(zāi)害不易發(fā)區(qū)的隨機(jī)柵格點(圖1)。

2 生態(tài)風(fēng)險評價

生態(tài)風(fēng)險評價是指對區(qū)域內(nèi)一種或幾種不確定的事故或災(zāi)害對生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其功能可能產(chǎn)生的不利影響進(jìn)行的評價[18]。本文借助“生態(tài)風(fēng)險(Risk)=危險性(Hazard)×脆弱性(Vulnerability)×損失(Damage)”三維評價框架進(jìn)行區(qū)域生態(tài)風(fēng)險評價[10],選用滑坡災(zāi)害作為評價危險性的災(zāi)種,關(guān)注景觀結(jié)構(gòu)生態(tài)學(xué)特征在面對災(zāi)害時表現(xiàn)出的脆弱性,用生境質(zhì)量核算潛在生態(tài)損失,三因子等權(quán)重相乘完成評價。

2.1 基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑坡災(zāi)害危險性評價

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各類研究中的興起,BP(Back-propagation)網(wǎng)絡(luò)由于其能依靠計算機(jī)自動學(xué)習(xí)樣本,受到較少的人工干預(yù)且精確程度較高,在滑坡等地質(zhì)災(zāi)害評價中廣泛運用[19- 21]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差反向傳播進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練的多層前向網(wǎng)絡(luò),目前運用最廣泛的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由單個輸入層、隱藏層和輸出層組成。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的主要目的是擬合適宜的激活函數(shù),不斷調(diào)整權(quán)重和閾值,使輸出值與實際結(jié)果之間的均方誤差MSE(Mean Squared Error)達(dá)到設(shè)定目標(biāo),得到可用于預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)。

(1)

式中,K為網(wǎng)絡(luò)測試集的樣本數(shù),ok為測試集的觀測值,pk為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值。

利用深圳市112例歷史滑坡點(設(shè)為“1”)和等量的“無隱患點”(設(shè)為“0”)共224例樣本點對深圳市全域內(nèi)的滑坡災(zāi)害危險性進(jìn)行預(yù)測。隨后提取樣本點對應(yīng)的環(huán)境因子,用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測試?？紤]滑坡機(jī)理[15],本文從數(shù)據(jù)源中獲取了9項環(huán)境因子,包括：高程、坡度、剖面曲率、平面曲率、地層巖性、斷層距離、NDVI、邊坡點核密度和年平均降雨量,將所有圖層輸出為60 m×60 m的柵格大小。為避免相似因素被重復(fù)考慮,導(dǎo)致模型估計失真,需識別環(huán)境因子之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,剔除相關(guān)性較強(qiáng)的環(huán)境因子。利用波段集統(tǒng)計各圖層的相關(guān)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)高程和坡度相關(guān)關(guān)系中等,其余因子相關(guān)系數(shù)小于0.5,考慮到高程、坡度對滑坡發(fā)生的機(jī)理不一致,故不剔除,選用這9項因子評價滑坡災(zāi)害危險性(圖2)。在環(huán)境因子選擇上,剖面曲率和平面曲率控制著滑坡體的重量,兩邊坡同等剪切面下,凹形邊坡的重量比凸形邊坡更輕,凹形邊坡比凸形邊坡更難發(fā)生滑坡災(zāi)害；斷層控制著巖層的破碎化程度,離斷層越近,巖石更加破碎,降雨情況下易滲水失穩(wěn)；邊坡點核密度和NVDI在反應(yīng)了人類活動的強(qiáng)弱,一定程度上可表征對地質(zhì)環(huán)境的破環(huán)。其余因子都是文獻(xiàn)中常用到的滑坡災(zāi)害危險性評價因子[15,22- 23]。

圖2 深圳市滑坡災(zāi)害環(huán)境因子Fig.2 Environmental factors of landslide and collapse in Shenzhen

將9項環(huán)境因子極差標(biāo)準(zhǔn)化到[0,1]之間以消除量綱對結(jié)果的影響[22],提取224例樣本點和深圳市546910個柵格點(60 m×60 m)的9項環(huán)境因子,在MATLAB R2014a中使用動量梯度下降法[21]訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并預(yù)測結(jié)果。為了檢驗滑坡評價的準(zhǔn)確性,將樣本點分為訓(xùn)練樣本和測試樣本兩部分,分別占80%和20%。通過比對節(jié)點層數(shù)目,構(gòu)建隱含層節(jié)點數(shù)目為16的前向網(wǎng)絡(luò),采用動量梯度下降法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)定誤差目標(biāo)為0.1,學(xué)習(xí)效率為0.02[21],網(wǎng)絡(luò)在2545次迭代后達(dá)到訓(xùn)練誤差目標(biāo)0.1。將9個圖層輸入訓(xùn)練得到的BP網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行深圳市全域滑坡災(zāi)害危險性的預(yù)測,預(yù)測結(jié)果用測試樣本和SPSS 22.0的ROC曲線進(jìn)行檢驗并極差標(biāo)準(zhǔn)化到[0,1]后,導(dǎo)入ArcGIS中轉(zhuǎn)為柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計,得到街道尺度滑坡災(zāi)害危險性。

2.2 生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評價

生態(tài)系統(tǒng)脆弱性是指生態(tài)系統(tǒng)由于結(jié)構(gòu)、組成不同,在面對外界干擾時產(chǎn)生的敏感反應(yīng)大小,反映生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的不穩(wěn)定性和在遭受干擾時的不可恢復(fù)性。生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的定量表達(dá)方法和手段多樣,如基于土地利用變化[24]、生態(tài)足跡[25]和景觀格局指數(shù)等[26]。景觀格局指數(shù)能定量解釋景觀異質(zhì)性與生態(tài)過程的互饋關(guān)系,適宜于較大空間尺度的脆弱性刻畫[26]。以深圳57個行政街道為基本評價單元,基于景觀指數(shù)的生態(tài)學(xué)含義,考慮指數(shù)間的相關(guān)性,參考景觀指數(shù)選擇的技術(shù)、方法[10],綜合脆弱性指數(shù)計算公式[27]如下：

(2)

式中,S為綜合脆弱性指數(shù),SHDI(香農(nóng)多樣性指數(shù),Shannon′s Diversity Index)反映了生態(tài)系統(tǒng)的多樣性、復(fù)雜程度,該指數(shù)越高生態(tài)系統(tǒng)越穩(wěn)定。PD(斑塊密度,Patch Density)表示景觀的破碎程度,破碎度越高,空間異質(zhì)性越高,生態(tài)系統(tǒng)抵抗外界干擾的能力越薄弱。DIVISION(景觀分離度,Landscape Division Index)表示生態(tài)系統(tǒng)各組分的分離程度,分離程度越大穩(wěn)定性越差。PAFRAC(周長面積比分維數(shù),Perimeter-area Fractal Dimension)反映生態(tài)系統(tǒng)各組分的形狀復(fù)雜程度,幾何形狀越復(fù)雜,生態(tài)系統(tǒng)越穩(wěn)定。按照街道名稱將街道矢量分裂為57個單獨矢量文件并批量掩模土地利用柵格,將57個掩模柵格文件輸入Fragstats 4.2中進(jìn)行分析得到每個街道的四個景觀指數(shù),利用公式(2)計算得到街道尺度的綜合脆弱性指數(shù)并極差標(biāo)準(zhǔn)化到[0,1]。

2.3 基于生境質(zhì)量的潛在生態(tài)損失

滑坡災(zāi)害威脅著人員的生命財產(chǎn)安全,也威脅生物物種的續(xù)存?；缕茐牡乇碇脖徊⑿纬刹环€(wěn)定“創(chuàng)面”,阻礙物種遷徙,限制物種活動空間,其帶來的砂土無法短時期沉降,從而造成水質(zhì)降低,擾亂物種生存環(huán)境。生境的損失可以作為生態(tài)風(fēng)險對物種影響的重要評價依據(jù)。

生境質(zhì)量損失是本次風(fēng)險因果鏈模型的“生態(tài)終點”,即評價生態(tài)系統(tǒng)在遭受滑坡災(zāi)害干擾和脅迫后在未來一段時間內(nèi)表現(xiàn)出的狀態(tài)。生境質(zhì)量評價考慮人類活動對自然生境的影響,利用InVEST模型對2015年深圳生境質(zhì)量進(jìn)行評價,通過土地覆被圖及威脅源對生物多樣性威脅程度計算。InVEST模型的生境質(zhì)量評價考慮四個因素：威脅源與生境之間的距離、不同生境對威脅源的敏感程度、生境受保護(hù)的水平和每種威脅的相對影響[28]。本文將草地、耕地、水域、園地和林地作為物種生境,主要公路、其他建設(shè)用地、獨立工礦用地、鐵路作為威脅源[29],設(shè)置權(quán)重和最大影響范圍(表1),評價生境質(zhì)量。生境質(zhì)量結(jié)果0—1對應(yīng)潛在生態(tài)損失從低到高,之后按街道單元分區(qū)統(tǒng)計潛在生態(tài)損失平均值,評價街道尺度潛在生態(tài)損失。

表1 威脅數(shù)據(jù)

2.4 生態(tài)風(fēng)險管理

滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險防范分區(qū)是生態(tài)風(fēng)險管理的重要舉措,基于生態(tài)風(fēng)險等級和生態(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu),對高風(fēng)險區(qū)域提出針對性的風(fēng)險管控措施,為生態(tài)風(fēng)險防范提供指導(dǎo)和參考[11,30]。運用“三基色”原理,考慮高風(fēng)險區(qū)域三種結(jié)構(gòu)因子中兩種突出因子進(jìn)行滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險管理分區(qū)。先將三項因子相乘得到的深圳市滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險數(shù)值按照自然間斷法分為5個等級。同時,將滑坡災(zāi)害危險性通入紅色波段,生態(tài)脆弱性通入綠色波段,潛在生態(tài)損失通入藍(lán)色波段,“三基色”顯示深圳市滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu)?；谏鷳B(tài)風(fēng)險等級對深圳市57例街道進(jìn)行滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險防范分區(qū),生態(tài)風(fēng)險等級較低區(qū)域可以自然適應(yīng)發(fā)展,對于生態(tài)風(fēng)險等級較高區(qū)域按照風(fēng)險結(jié)構(gòu)的主導(dǎo)因子進(jìn)行分區(qū)防范,如品紅色區(qū)域,由危險性和潛在損失共同主導(dǎo),劃分為一類區(qū)域。

本文認(rèn)為滑坡災(zāi)害危險性較高的區(qū)域應(yīng)當(dāng)監(jiān)測預(yù)警,脆弱性較高的區(qū)域應(yīng)當(dāng)給予保護(hù),潛在生態(tài)損失比較高的區(qū)域應(yīng)當(dāng)避免人為活動,按照此規(guī)則將深圳市生態(tài)風(fēng)險分為五區(qū)進(jìn)行防范,具體防范如下：(1)自然適應(yīng)調(diào)控區(qū)：區(qū)域風(fēng)險等級整體較低,主導(dǎo)因素不明顯,可視為風(fēng)險防范的冷點,主要依托城市生態(tài)系統(tǒng)自身恢復(fù)和適應(yīng)能力抵御在災(zāi)害,這些區(qū)域通常不易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害,脆弱性、潛在損失較低；(2)避讓保護(hù)兼顧區(qū)：生態(tài)脆弱性高、發(fā)生災(zāi)害后損失較高,建議避免劇烈的人為活動,保護(hù)自然環(huán)境；(3)避讓監(jiān)測預(yù)警區(qū)：滑坡災(zāi)害危險性高、發(fā)生災(zāi)害后損失較高,提議積極監(jiān)測滑坡災(zāi)害、積極支護(hù)危險邊坡,同時避免人為活動造成地質(zhì)環(huán)境和物種生境破壞；(4)監(jiān)測保護(hù)恢復(fù)區(qū)：滑坡災(zāi)害危險性高、生態(tài)脆弱性高,應(yīng)該最大程度避免人為活動對山體穩(wěn)定性的影響,維護(hù)景觀的整體性；(5)綜合風(fēng)險管理區(qū)：整體風(fēng)險較高,風(fēng)險結(jié)構(gòu)平衡,倡導(dǎo)綜合滑坡災(zāi)害監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、建筑活動避讓的風(fēng)險管理。

3 蒙特卡洛模擬分析生態(tài)風(fēng)險不確定性

滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險評價中滑坡災(zāi)害危險性評價由于難以預(yù)測滑坡災(zāi)害準(zhǔn)確的時間、地點和范圍,結(jié)果往往具有較大的不確定性[12]。運用Excel插件Oracle Crystal ball(水晶球),采用蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)進(jìn)行“危險性-脆弱性-潛在損失”評價框架下的不確定性分析。

蒙特卡洛模擬是依靠隨機(jī)數(shù)生成樣本解決問題的方法,其核心思想是描述、構(gòu)造概率模型并將問題轉(zhuǎn)化為隨機(jī)過程,而后從概率模型中抽取樣本,統(tǒng)計結(jié)果的各估計量。對風(fēng)險源柵格雙線性重采樣至1 km×1 km并轉(zhuǎn)為柵格點,“標(biāo)識”每個柵格點所屬街道。在Excel中計算每個街道的柵格點的平均值,近似得到每個街道風(fēng)險源的大小并乘以“源外”因子(脆弱性與潛在損失乘積)得到每個街道的生態(tài)風(fēng)險。完成所有街道的風(fēng)險計算后,利用Crystal ball進(jìn)行蒙特卡洛分析。

社會和自然科學(xué)中事物大都服從或近似服從正態(tài)分布或半正態(tài)分布,運用正態(tài)云模型構(gòu)建不確定性概率模型。本文僅在隸屬度層次上定量探究生態(tài)風(fēng)險的不確定性,不考慮其定性分級部分。正態(tài)云模型運用期望(Ex)、熵(En)和超熵(He)三個因子進(jìn)行構(gòu)建[13],具體為：假設(shè)A是精確數(shù)值量的集合A={x},稱為論域。對于論域A上的任意數(shù)值量都存在一個穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù),稱x對A的隸屬度,隸屬度在論域上的分布為隸屬云。論域A中x滿足μx—N(Ex,En′2),其中En′—N(En,He2),隸屬函數(shù)μ(x)滿足：

(3)

則論域A的分布為正態(tài)云。正態(tài)云模型在正態(tài)分布中加入了超熵He(Hyper entropy)來描述熵的不確定性,它由熵的隨機(jī)性和模糊性一同決定。He在隸屬度圖像上表現(xiàn)為云的厚度,云越厚,熵的不確定性越大。

在Crystal ball中,“定義假設(shè)”中設(shè)置生態(tài)風(fēng)險源期望(Ex)為柵格點數(shù)值,熵(En)和超熵(He)分別為0.01、0.001[13]；“定義預(yù)測”設(shè)為街道生態(tài)風(fēng)險源、生態(tài)風(fēng)險的單元格；設(shè)置實驗次數(shù)為1000次。模擬結(jié)束后提取模擬數(shù)據(jù)的不確定性(標(biāo)準(zhǔn)差),在SPSS 22.0中分析風(fēng)險源不確定性與評價面積、生態(tài)風(fēng)險不確定性與“源外”因子大小的回歸模型。另外,將兩因子極差標(biāo)準(zhǔn)化并同時加入生態(tài)風(fēng)險評價不確定性模型中,診斷風(fēng)險不確定性對評價面積、“源外”因子大小兩個因素的敏感性。

4 結(jié)果分析

4.1 滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險空間特征

“危險性-脆弱性-潛在損失”評價框架包含滑坡災(zāi)害危險性、生態(tài)脆弱性、潛在生態(tài)損失三項因子。危險性結(jié)果的ROC曲線下面積AUC值為0.926,表明預(yù)測結(jié)果可信度較高,可以作為滑坡災(zāi)害評價結(jié)果。將三項環(huán)境因子數(shù)值按照自然間斷法分為5個等級顯示(圖3)。結(jié)果表明：深圳市滑坡災(zāi)害危險性普遍處于相對較高水平,滑坡災(zāi)害危險區(qū)域集中在深圳中西部和東南部,西北部生態(tài)脆弱性較高,潛在生態(tài)損失從西到東呈現(xiàn)“低-高-低-高”交錯分布。

圖3 滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險評價因子Fig.3 Ecological risk assessment factors of landslide disaster

圖4 滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險等級Fig.4 Ecological risk level of landslide disaster

三因子等權(quán)重相乘獲得深圳市滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險結(jié)果,按照自然間斷法分為5個等級(圖4)。結(jié)果表明：深圳市滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險從西到東呈現(xiàn)“低-高-低-高”的交錯結(jié)構(gòu),深圳灣沿岸滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險較低,區(qū)域內(nèi)建設(shè)用地集聚,生態(tài)用地較少,地勢平坦,不具備孕災(zāi)條件；西北部和東南部滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險較高,區(qū)域內(nèi)植被覆蓋良好,潛在生態(tài)損失較高。

“三基色”顯示深圳市滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu)(圖5),運用“三基色”原理分析生態(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu)[31],結(jié)果表明：西北部和東南部滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)空間集聚特征,中西部風(fēng)險結(jié)構(gòu)分異明顯。深圳市西北側(cè)風(fēng)險結(jié)構(gòu)從北到南呈現(xiàn)青色-暗粉色-紫灰色,表明滑坡災(zāi)害危險性上升、生態(tài)脆弱性降低、潛在生態(tài)損失恒高的特征；中部及東部風(fēng)險結(jié)構(gòu)由西向東為灰紫色、品紅色,表明生態(tài)脆弱性較低,滑坡災(zāi)害危險性、潛在生態(tài)損失較高；西部沿江和深圳灣沿岸的生態(tài)風(fēng)險不高,風(fēng)險結(jié)構(gòu)圖上為較暗的青色、藍(lán)色和紅色。西部沿江-深圳西北側(cè)有顯著明暗邊界,邊界上滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險變化明顯。“三基色”顯示全市主要的風(fēng)險結(jié)構(gòu)為“高危險-高潛在損失”型的品紅色和“高脆弱-高潛在損失”型的青色。

圖5 滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu)Fig.5 Ecological risk structure of landslide disaster

4.2 不確定性分析結(jié)果及機(jī)制探討

圖6 生態(tài)風(fēng)險不確定性Fig.6 Ecological risk uncertainty

蒙特卡洛模擬得到深圳市滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險不確定性(圖6)。結(jié)果表明：滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險評價值不確定性普遍處于相對較低水平,評價結(jié)果整體可信度較高；深圳市西北側(cè)、梧桐山、內(nèi)伶仃島及附近島嶼風(fēng)險評價值的不確定性相對較高,這些區(qū)域評價結(jié)果可信度相對較低。定量評價生態(tài)風(fēng)險不確定性,分析評價單元不確定性差異,有助于了解評價結(jié)果有效性的空間差異。

探究生態(tài)風(fēng)險不確定性與街道斑塊面積的回歸關(guān)系(圖7a)。結(jié)果表明：當(dāng)風(fēng)險源與面積之間的關(guān)系設(shè)置為冪函數(shù)的時候解釋程度最佳(R2=0.983,P<0.001),模型為：

y=0.01x-0.506

(4)

式中y為生態(tài)風(fēng)險源不確定性,x為評價面積(km2)。模型表明生態(tài)風(fēng)險源不確定性將隨著面積的增加而增加,也就是在同一套數(shù)據(jù)下,面積越大的街道,生態(tài)風(fēng)險源的不確定性越高,但隨著評價面積的不斷增加,風(fēng)險源不確定性的減小程度明顯降低。

圖7 不確定性來源及傳播過程Fig.7 Uncertainty source and transmission process of the ecological risk

“危險性-脆弱性-潛在損失”評價框架下,“源外”因子為“脆弱性”與“潛在損失”之積,生態(tài)風(fēng)險源的不確定性將經(jīng)過“源外”因子傳播到生態(tài)風(fēng)險評價結(jié)果中,影響評價結(jié)果的不確定性。研究發(fā)現(xiàn)滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險不確定性與“源外因子”大小之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系(圖7),即“高脆弱性-高潛在損失”的街道,滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險評價值的不確定性較高,而“低脆弱性-低潛在損失”的街道,評價值的不確定性較低,模型為：

y=0.001173x+0.010

(5)

式中y為生態(tài)風(fēng)險值不確定性,x為“源外”因子大小,模型的t統(tǒng)計量、F統(tǒng)計量在0.05的顯著性水平下通過檢驗,R2為0.509。

不確定性對評價面積、“源外”因子大小兩個因素的敏感性的診斷結(jié)果如下：

y=0.001180x1-0.000505x2+0.000148

(6)

式中y為生態(tài)風(fēng)險不確定性,x1為“源外”因子大小,x2為評價面積。模型通過顯著性檢驗,R2為0.753。結(jié)果表明：從不確定性產(chǎn)生到影響評價結(jié)果,“源外”因子大小占據(jù)著主導(dǎo)因素,其敏感性約為評價面積的2.3倍。風(fēng)險源不確定性在經(jīng)過“源外”因子傳播的時候被“放大縮小”,這一部分原因需要在生態(tài)風(fēng)險評價中著重考慮。

4.3 滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險防范分區(qū)

對風(fēng)險防范劃分區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計,結(jié)果表明:避讓保護(hù)兼顧區(qū)、綜合風(fēng)險管理區(qū)、避讓監(jiān)測預(yù)警區(qū)、監(jiān)測保護(hù)恢復(fù)區(qū)和自然適應(yīng)調(diào)控區(qū)的街道總數(shù)比例分別為14.04%、1.76%、29.82%、5.26%和49.12%,街道總面積比例分別為29.31%、2.68%、41.73%、4.25%和22.03%(圖8)。避讓保護(hù)兼顧區(qū)分布于深圳西北部光明區(qū)及附近區(qū)域和東北部坑梓街道,避讓監(jiān)測預(yù)警區(qū)集中在深圳東部地區(qū)和羊臺山-塘朗山沿線,監(jiān)測保護(hù)恢復(fù)區(qū)位于布吉、民治、南灣街道,自然適應(yīng)調(diào)控區(qū)位于西部沿江-深圳灣地區(qū)及北部部分地區(qū)。深圳西部風(fēng)險防范類型較多,分異明顯,需要做到精細(xì)化風(fēng)險管理,東部風(fēng)險防范類型比較單一。

圖8 滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險防范分區(qū) Fig.8 Ecological risk prevention division of landslide and collapse

5 討論

以往研究表明,評價面積越大,數(shù)據(jù)格點越多,不確定性越小,但目前很少有研究對此進(jìn)行準(zhǔn)確認(rèn)識[6,32]。本文通過蒙特卡洛模擬和正態(tài)云模型,定量分析評價面積帶來的不確定性差異,發(fā)現(xiàn)風(fēng)險源不確定性與評價面積間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,隨著評價面積的增加,不確定性減小程度變小。這一結(jié)論可被“中心極限定理”證明,即樣本量越大,樣本均值越“穩(wěn)定”。

風(fēng)險源不確定性的傳播過程是復(fù)雜的,迫切需要認(rèn)識傳播過程如何影響生態(tài)風(fēng)險評價[14]。研究表明,“源外”因子大小是導(dǎo)致風(fēng)險值不確定的敏感因素,其影響遠(yuǎn)大于評價面積差異帶來的影響?！霸赐狻币蜃哟笮】s放風(fēng)險源不確定性,導(dǎo)致評價值不確定性成倍數(shù)出現(xiàn)差異,在對風(fēng)險值分級時,“源外”因子較大的街道錯分概率更大。

生態(tài)風(fēng)險等級顯示,深圳市東南部和西北部生態(tài)風(fēng)險較高但風(fēng)險結(jié)構(gòu)各不相同,東南部風(fēng)險結(jié)構(gòu)為“高危險-高潛在損失”型,西北部風(fēng)險結(jié)構(gòu)為“高脆弱-高潛在損失”型,因此,需要制定不同的風(fēng)險管理措施。在前人研究基礎(chǔ)上[10],基于“三基色”原理分析生態(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu),以此作為生態(tài)風(fēng)險防范分區(qū)依據(jù)劃定了五類防范區(qū),實踐效果良好,今后利用“三基色”原理分析結(jié)果的三維結(jié)構(gòu)不失為一種簡便方法。

本文研究方法也存在一些局限,包括：(1)用“標(biāo)識”的方法確定街道邊界柵格所屬街道較為粗略；(2)構(gòu)建概率模型時,設(shè)定所有柵格的不確定性相同；(3)分析不確定性時,僅僅在隸屬度層次上考慮不確定性,未考慮不確定性風(fēng)險等級劃定后對結(jié)果的影響。今后應(yīng)進(jìn)一步考慮風(fēng)險等級層面上的不確定性,完善生態(tài)風(fēng)險不確定性的研究范式,為城市建設(shè)可持續(xù)發(fā)展提供理論和決策基礎(chǔ)。

6 結(jié)論

(1)深圳滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險從西到東呈現(xiàn)“低-高-低-高”的交錯結(jié)構(gòu)。高滑坡災(zāi)害生態(tài)風(fēng)險主要分布于深圳市西北側(cè)和東南側(cè),風(fēng)險結(jié)構(gòu)為“高脆弱-高潛在損失”型和“高危險-高潛在損失”型,應(yīng)分別采取避讓保護(hù)和避讓監(jiān)測的管理措施。利用“三基色”原理,考慮高風(fēng)險區(qū)域的主導(dǎo)因子,可實現(xiàn)生態(tài)風(fēng)險的合理管控。

(2)隨著評價面積增加,生態(tài)風(fēng)險源不確定性減少。蒙特卡洛模擬定量分析風(fēng)險源不確定性與評價單元面積的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)其不確定性與評價面積呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,較大斑塊的風(fēng)險源不確定性較小,較小斑塊的風(fēng)險源不確定性較大。以風(fēng)險源為不確定性主體生態(tài)風(fēng)險評價中,面積越大的評價單元,生態(tài)風(fēng)險源數(shù)值越“穩(wěn)定”。

(3)以風(fēng)險源為不確定性主體的生態(tài)風(fēng)險評價中,“源外”因子越大的評價單元,生態(tài)風(fēng)險值可信度越低,評價結(jié)果越容易失誤。生態(tài)風(fēng)險評價的不確定性由生態(tài)風(fēng)險源不確定性和“源外”因子大小共同主導(dǎo),“危險性-脆弱性-潛在損失”評價框架下,“脆弱性-潛在損失”為“源外”因子,其大小影響著風(fēng)險源不確定性的傳播過程,是生態(tài)風(fēng)險評價不確定的敏感因素。