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        基于GIS和CF模型的2018年日本北海道Mw6.6地震滑坡危險性評價

        2022-04-25 12:39:08崔玉龍鮑鵬鵬袁文華
        關(guān)鍵詞:模型

        吳 帥,崔玉龍,鮑鵬鵬,袁文華

        (安徽理工大學(xué) 土木建筑學(xué)院,安徽 淮南 232001)

        地震滑坡屬于中國頻發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害,因其難以事先預(yù)知且來勢兇猛,造成的后果嚴(yán)重,一直以來備受研究學(xué)者關(guān)注。1920-12-16青藏高原東北緣的海原斷裂帶上發(fā)生8.5級特大地震,震中(104.9°E,36.7°N)位于中國海原縣境內(nèi),地震造成了規(guī)模巨大、數(shù)量眾多的地震滑坡,成為震區(qū)人民生命財產(chǎn)損失的最主要因素之一[1]。2008年中國汶川發(fā)生的8.0級地震誘發(fā)數(shù)以萬計的滑坡災(zāi)害,給人們的生命財產(chǎn)造成了巨大的損失[2]。2015-04-25,尼泊爾廓爾喀地區(qū)發(fā)生了Mw7.8級地震,由于地震影響區(qū)地形陡峻,為高山峽谷區(qū),因此,這次地震也觸發(fā)了大量的滑坡,這些滑坡直接造成的災(zāi)害占地震災(zāi)害的比例相當(dāng)大[3]。由此可見地震滑坡對人們生活的破壞是十分巨大的。

        目前在研究滑坡危險性評價這一領(lǐng)域的方法也是比較多的,從最早基于專家主觀判斷的定性化研究方法[4],到如今在用的基于各種數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型,例如邏輯回歸模型[5]、層次分析模型[6]、確定性系數(shù)模型[7]等。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,例如Newmark模型[8]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[9]等的應(yīng)用也越來越廣泛,雖然這些模型在精度上有一些優(yōu)勢,但是評價過程比較復(fù)雜且需要更新,而確定性系數(shù)模型不僅簡單易懂,也有較高的精度,具有廣泛適用性和較好的推廣性,所以文中選取確定性系數(shù)模型進行滑坡危險性評價。

        文中研究2018-09-06發(fā)生在日本北海道Mw6.6級地震,此次地震所造成的人員傷亡和房屋破壞大部分是由于地震引發(fā)的大規(guī)?;乱约澳承﹫龅氐奶?。地震引發(fā)了4 000多處滑坡,共造成44人遇難,其中,富里連片滑坡導(dǎo)致36人遇難[10]。地震發(fā)生后相關(guān)學(xué)者對本次地震進行了一些研究,例如:Chang等[11]根據(jù)同震滑坡數(shù)據(jù)庫解譯出滑坡,然后選取8個關(guān)鍵因子,基于各個因子的權(quán)重,采用改進后的證據(jù)權(quán)法得出日本北海道地震同震滑坡敏感性區(qū)劃圖;Cui等[12]基于0.3 m分辨率的Google Earth影像進行滑坡目視解譯以及圈定滑坡,選取9個滑坡影響因子,應(yīng)用邏輯回歸模型對滑坡進行評價和合理性檢驗,正確率為87.0%。首先以0.3 m空間分辨率的Pleiades-1衛(wèi)星影像滑坡目視解譯為基礎(chǔ),根據(jù)地震滑坡的特征,利用GIS平臺,選取9個影響因子。其次采用確定性系數(shù)模型對研究區(qū)進行地震滑坡危險性評價,得出研究區(qū)危險性指數(shù)圖和區(qū)劃圖,再采取ROC曲線進行模型的驗證和評價,同時對地震受災(zāi)區(qū)的滑坡易發(fā)性評價體系進行完善。

        1 區(qū)域概況和研究區(qū)地質(zhì)背景

        本次地震震中位于日本北海道島苫小牧市以東厚真町,經(jīng)緯度坐標(biāo)為42°41′9.6″N,141°55′44.4″E,如圖1所示,震源深度35.0 km,地震發(fā)生地區(qū)的麥加利烈度經(jīng)過修正后為7.5°~9°(美國地質(zhì)堪探局USGS)。地震滑坡主要發(fā)生區(qū)的地層為晚第三紀(jì)中新統(tǒng)非海洋沉積物(N2sn),巖性為棕紅、灰白色黏土層夾薄層砂礫巖,如圖2所示。根據(jù)USGS信息,地震的震源機制解表明,震中位于西北方向的中度傾斜逆斷層上或東南方向的淺-中度傾斜逆斷層上;且在本次地震發(fā)生的區(qū)域,太平洋板塊正以大約87 mm·a-1的速度向西北偏西移動。北海道的氣候為溫帶季風(fēng)氣候,年平均氣溫約為6~10 ℃,年總降雨量為800~1 200 mm。

        圖1 研究區(qū)地理位置和滑坡分布

        圖2 研究區(qū)地質(zhì)及構(gòu)造背景

        2 數(shù)據(jù)來源和方法

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        0.3 m空間分辨率的Pleiades-1衛(wèi)星;研究區(qū)高清Google Earth影像;下載的空間分辨率為30 m的ASTER GDEM DEM數(shù)據(jù)(http://www.gscloud.cn/),比例為1∶20萬的日本地質(zhì)圖(https://www.gsj.jp/)。

        2.2 方法

        將得到的研究區(qū)震前震后Google Earth影像進行人工目視滑坡解譯,可以比較準(zhǔn)確地圈定滑坡。利用ArcGIS軟件,基于DEM數(shù)據(jù)和研究區(qū)地質(zhì)圖,得到各個滑坡所對應(yīng)的高程、坡度、坡向、巖性,再利用統(tǒng)計軟件得出滑坡的分布與各因子之間的聯(lián)系;同時在ArcGIS軟件中對研究區(qū)內(nèi)的滑坡與主要水系、主要道路以及震中的距離建立緩沖區(qū),并統(tǒng)計各個緩沖區(qū)內(nèi)的滑坡數(shù)量與滑坡面積。

        確定性系數(shù)法簡稱CF法,最早是由Shortliffe和Buchanan于1975年提出來的[13],其本質(zhì)是一種可以用來計算事件發(fā)生概率的函數(shù),由于其能在保證精度較高的情況下做到過程相對簡單,所以常常應(yīng)用于計算影響地質(zhì)災(zāi)害的各評價因子的權(quán)重分析。鑒于統(tǒng)計模型都只能根據(jù)以往發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害對未來可能發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害進行概率分析,故確定性系數(shù)法也需要假定過去已經(jīng)發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害條件與未來可能發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害條件是相同的,具體計算公式為

        (1)

        式中:CF為確定性系數(shù)值;PPa為在分類影響因子數(shù)據(jù)a的條件下發(fā)生滑坡的概率,在實際研究中表示在a這個分級狀態(tài)下的滑坡面積與分類面積的比值;PPs為在研究區(qū)內(nèi)的滑坡面積占全部研究區(qū)的比值。確定性系數(shù)CF的值域為[-1,1],當(dāng)CF取正值時,CF值越大,說明發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性也就越大;當(dāng)CF取負(fù)值時,CF值越小,說明發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性就越??;當(dāng)CF取0時,則無法判斷地質(zhì)災(zāi)害是否容易發(fā)生。

        3 結(jié)果與分析

        3.1 各影響因子分類的滑坡統(tǒng)計

        滑坡影響因子的選取是滑坡危險性評價中一項重要而基礎(chǔ)的工作,根據(jù)前人研究經(jīng)驗和地震實際情況選取高程、坡度、坡向、曲率、TPI指數(shù)、距震中距離、距道路距離、距河流距離、地層巖性共9個因子作為地震滑坡影響因子。

        研究區(qū)的地形條件十分復(fù)雜,滑坡的分布與規(guī)模的大小都與地形密切相關(guān)。其中,高程的不同對于滑坡的發(fā)育起著至關(guān)重要的作用。高程數(shù)據(jù)取自于DEM數(shù)據(jù),將高程分為0~50 m、50~100 m、100~150 m、150~200 m、200~250 m、250~300 m、300~350 m、350~550 m共8類。陡峭的坡度和凌空面會造成不穩(wěn)定的山體形態(tài),容易引起滑坡。文中將坡度分為0°~3°、3°~6°、6°~9°、9°~12°、12°~15°、15°~18°、18°~21°、21°~24°、24°~43°共9類。影響滑坡的內(nèi)在因素與外在因素眾多,坡向也是一種不可忽視的因素。將坡向分為平坦(-1)、北向(0°~22.5°,337.5°~360°)、東北向(22.5°~67.5°)、東向(67.5°~112.5°)、東南向(112.5°~157.5°)、南向(157.5°~202.5°)、西南向(202.5°~247.5°)、西向(247.5°~292.5°)、西北向(292.5°~337.5°)共9類。曲率是幾何體不平坦程度的一種度量,坡面的凹凸不平對滑坡有著重要的影響。將曲率分為-3.80~-0.58、-0.58~-0.25、-0.25~0.08、0.08~0.41、0.41~3.80共5類。不同的坡位,滑坡的采光有所不同。坡位指數(shù)(TPI)是影響滑坡水分的一個重要地形因子。將坡位分為上坡、中坡、下坡共3類。

        上述5個影響因子為地形地貌類別,由數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知:滑坡在100~200 m高程范圍內(nèi)發(fā)育的較多,總計有8 107處滑坡,占總滑坡數(shù)量的64.41%;滑坡的面積為25.09 km2,占總滑坡面積的61.05%?;掳l(fā)育在坡度范圍為6°~15°內(nèi)的滑坡較多,總計有7 747處,占滑坡總數(shù)的61.55%;滑坡的面積為24.06 km2,占滑坡總面積的58.54%?;略跂|向(67.5°~112.5°)、東南向(112.5°~157.5°)、南向(157.5°~202.5°)3個范圍內(nèi)發(fā)育的較多,滑坡數(shù)量為5 602處,占總滑坡數(shù)量的44.51%;滑坡面積為18.17 km2,占總滑坡面積的44.21%。滑坡在曲率為-0.25~0.08、0.08~0.41范圍內(nèi)較為發(fā)育。滑坡數(shù)量為8 260處,占總滑坡數(shù)量的65.63%;滑坡面積為27.21 km2,占總滑坡面積的66.20%。滑坡在中坡上面較為發(fā)育,滑坡數(shù)量為7 009處,占總滑坡數(shù)量的55.69%;滑坡面積為22.50 km2,占總滑坡面積的54.74%。

        研究區(qū)主要水系和道路根據(jù)Google Earth影像描繪和矢量化得來,并分別構(gòu)建緩沖區(qū):水系以2 km為間隙做緩沖區(qū),分為0~2 km、2~4 km、4~6 km、6~8 km、8~10 km、10~12 km、12~14 km、14~16 km共8類;道路以2 km間隙做緩沖區(qū),分為0~2 km、2~4 km、4~6 km、6~8 km、8~10 km共5類。地震的強烈作用使斜坡土石的內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生破壞和變化,極易引起不穩(wěn)定的土體發(fā)生滑移。文中對地震震中以2 km為緩沖距做緩沖區(qū),分為0~2 km、2~4 km、4~6 km、6~8 km、8~10 km、10~12 km、12~14 km、14~16 km、16~18 km、18~20 km、20~22 km、22~24 km、24~26 km共13類。

        由統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知:滑坡在0~2 km、2~4 km兩個水系緩沖區(qū)內(nèi)較為發(fā)育,滑坡數(shù)量為8 719處,占總滑坡數(shù)量的69.28%;滑坡面積為29.68 km2,占滑坡總面積的72.21%?;略?~2 km道路緩沖區(qū)內(nèi)較為發(fā)育,滑坡數(shù)量為6 573處,占總滑坡數(shù)量的52.22%;滑坡面積為23.13 km2,占總滑坡面積的56.28%?;略?~10 km、10~12 km、12~14 km 3個震中緩沖區(qū)范圍內(nèi)發(fā)生的數(shù)量較多,滑坡數(shù)量為6 482處,占總滑坡數(shù)量的51.50%;滑坡面積為21.99 km2,占總滑坡面積的53.50%。

        巖土體是產(chǎn)生滑坡的物質(zhì)基礎(chǔ),不同的巖土體力學(xué)強度直接影響滑坡的發(fā)育規(guī)模。根據(jù)1∶20萬地質(zhì)圖將研究區(qū)的地層分為晚更新世至全新世海洋和非海洋沉積物(Hsr)、晚白堊世海洋濁積巖(K22mf)和晚白堊世海洋沉積巖(K22ms)、中新世早期至中新世海洋和非海洋沉積物(N1sr)、中新世中晚期非海洋沉積物(N2sn)、中新世晚期至上新世非海洋沉積物(N3sn)、始新世晚期至漸新世早期海洋和非海洋沉積物(PG3sr)、中更新世海洋和非海洋沉積物(Q2sr)和中更新世高階地(Q2th)、晚更新世下階(Q3t1)和晚更新世非堿性火山碎屑流火山巖(Q3vp)、五臺紀(jì)(wt)共9類。由統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知:滑坡發(fā)生在N2sn這一地層中的數(shù)量較多,滑坡數(shù)量為10 911處,占總滑坡數(shù)量的86.69%;滑坡面積為35.65 km2,占總滑坡面積的86.74%。

        以上所述影響因子及其分級指標(biāo)見表1。

        表1 各影響因子的狀態(tài)分級

        3.2 危險性結(jié)果分區(qū)

        分類和統(tǒng)計完成之后,首先將所有矢量化的因子轉(zhuǎn)化為30 m×30 m的柵格圖層。其次將各個影響因子圖層通過ArcGIS軟件的重分類工具進行重新賦值,根據(jù)每個影響因子的分類不同,賦予不同的值。然后在ArcGIS中利用“多值提取到點”工具進行操作,把每個滑坡的影響因子賦值到對應(yīng)的滑坡點上。最后將處理完成的結(jié)果進行計算,得出CF值,如表2所示。利用ArcGIS中的疊加操作得到滑坡危險性指數(shù),如圖3所示。根據(jù)自然間斷點分級法(Jenks)將研究區(qū)分為極低危險區(qū)(-6.33,-2.47),低危險區(qū)(-2.47,-1.34),中危險區(qū)(-1.34,-0.22),高危險區(qū)(-0.22,0.87),極高危險區(qū)(0.87,3.23),如圖4所示。

        圖3 滑坡危險性指數(shù)

        圖4 滑坡災(zāi)害區(qū)劃

        表2 各指標(biāo)因子不同分級狀態(tài)下的CF值

        3.3 ROC曲線驗證

        為了驗證確定性系數(shù)模型對本次地震滑坡危險性評價的準(zhǔn)確度,采用接收機工作特性曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)進行檢驗,又稱為ROC曲線。ROC曲線的原理是以預(yù)測結(jié)果的每一個預(yù)測概率值為判斷的閾值,以此計算得到相對應(yīng)的靈敏度和特異度,以1-特異度為橫坐標(biāo)、敏感度為縱坐標(biāo)繪制而成的曲線[14]。文中橫坐標(biāo)的1-特異度表示不發(fā)生滑坡的概率,縱坐標(biāo)的敏感度表示發(fā)生滑坡的概率。常用ROC曲線下面積即AUC(Area Under Curve)值來表示檢驗二分類模型結(jié)果的適用性。當(dāng)AUC值小于0.5時,預(yù)測結(jié)果相反;當(dāng)AUC值等于0.5時,預(yù)測結(jié)果隨機;當(dāng)AUC值在0.5~0.7之間時,預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性較低;當(dāng)AUC值在0.7~0.9之間時,預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性較高;當(dāng)AUC值大于0.9時,預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性極高[15]。圖5為本次分析得到的ROC曲線結(jié)果,結(jié)果顯示確定性系數(shù)模型的成功率為85.3%,表明確定性系數(shù)模型的預(yù)測效果比較好。

        圖5 基于確定性系數(shù)模型的ROC曲線

        4 結(jié)束語

        文中基于空間分辨率為0.3 m的Pleiades-1衛(wèi)星Google Earth 影像和GIS平臺,應(yīng)用CF模型,選取高程、坡度、坡向、曲率、TPI、距水系距離、距道路距離、距震中距離和地層巖性9個影響因子開展北海道地震的滑坡危險性評價,并且對各個因子進行滑坡統(tǒng)計分析,同時繪制出滑坡危險性指數(shù)圖和區(qū)劃圖。根據(jù)所得數(shù)據(jù),利用ROC曲線對預(yù)測結(jié)果進行檢驗,得出AUC值為0.853,即地震滑坡模型預(yù)測結(jié)果正確率為85.3%,表明基于確定性系數(shù)模型的地震滑坡危險性評價結(jié)果較好,同時說明基于高分辨率的滑坡影像所得出的滑坡數(shù)據(jù)對滑坡危險性評價有很大幫助。

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