劉 杰, 武 震,2,3, 張慧文, 張劍揮

(1. 中國地震局蘭州地震研究所, 甘肅 蘭州 730000; 2. 甘肅省地震局, 甘肅 蘭州 730000;3. 中國地震局地球物理野外觀測研究站, 甘肅 蘭州 730000;4. 民勤沙生植物園, 甘肅省民勤治沙綜合試驗站, 甘肅 民勤 733000;5. 甘肅省治沙研究所 甘肅省荒漠化與風(fēng)沙災(zāi)害防治國家重點實驗室(培育基地), 甘肅 蘭州 730030)

0 引言

滑坡是最具破壞性的地質(zhì)災(zāi)害之一,會造成大量人員傷亡以及財產(chǎn)損失?；聻?zāi)害具有成因復(fù)雜,危害巨大的特性,為了有效防治和應(yīng)對滑坡災(zāi)害,有必要評估各滑坡分布區(qū)滑坡災(zāi)害的易發(fā)性,并闡述滑坡易發(fā)性分區(qū)[1-2]。土地利用率變化是影響滑坡易發(fā)性的重要因素之一,在長時間尺度上,許多地區(qū)的土地利用類型會發(fā)生較大變化,從而對滑坡易發(fā)性的空間分布產(chǎn)生重要影響[3-5]。

土地利用率變化能夠直接或間接地反映自然過程和人類活動對某一地區(qū)邊坡穩(wěn)定性的影響。在自然過程中,植物根系為土壤提供機(jī)械加固,從而穩(wěn)定邊坡[6]。以樹木為例,長而寬的根通過穿過土柱中的薄弱區(qū)域并錨定在穩(wěn)定基巖的裂縫中來提供支撐,以抵御各種自然災(zāi)害,如淺層滑坡、滲漏、土壤蠕變等[7]。除了根系對邊坡的固定作用,植被還能對水分進(jìn)行攔截和蒸散,改變降雨入滲土地的速率,從而引起的山坡水文變化(延遲了流域?qū)?qiáng)降雨的反應(yīng))[8]。有研究表明植被面積減少能夠使得邊坡穩(wěn)定性隨之下降[5]。植被的建立和土壤的積累具有正反饋效應(yīng),植被越茂密,土壤也會越穩(wěn)定,進(jìn)而為植被的建立和生長提供更多的機(jī)會[4]。

而從人類活動的角度來看,目前許多研究人員都認(rèn)同土地利用的變化與人類活動存在密切的相關(guān)性[9-11]。人類活動通常體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)、道路、城鎮(zhèn)、工礦等用地的建設(shè)上,對自然環(huán)境的改造無法避免。例如邊坡遭到人工開挖,結(jié)構(gòu)松動,農(nóng)田灌溉、河渠等開挖建設(shè)導(dǎo)致土壤疏松和地表徑流以及地下水下滲[12-14];道路、城市和采礦建設(shè)活動的施工過程導(dǎo)致邊坡變形,邊坡底部薄弱結(jié)構(gòu)面易遭到挖掘和揭露,導(dǎo)致破碎面的形成[15]。這些為滑坡發(fā)生營造了良好的環(huán)境,同時導(dǎo)致滑坡災(zāi)害的易發(fā)性增加。

由于土地利用要素在時間尺度上具有不穩(wěn)定的特征,因此基于的土地利用在不同時間段的變化而進(jìn)行的滑坡易發(fā)性相關(guān)研究,能夠有效解決傳統(tǒng)滑坡易發(fā)性研究在時間上穩(wěn)定的缺陷[6]。目前針對不同研究區(qū),已有相關(guān)研究可供參考[5,11,16-17]。例如,Persichillo等[18]評估了1954 年至2012年間北Apennines地區(qū)土地利用變化對淺層滑坡易感性的影響,并發(fā)現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)利用天然草地、灌木和林地來恢復(fù)的廢棄耕地區(qū)域最容易發(fā)生淺層滑坡。Reichenbach等[3]在評估自1954 年來土地利用變化對意大利西西里島東北部的滑坡易發(fā)性的影響時發(fā)現(xiàn),森林覆蓋和斜坡穩(wěn)定性之間具有較強(qiáng)的關(guān)系。Gariano等[19]在對1921—2010年間的土地利用變化研究發(fā)現(xiàn),Calabria地區(qū)的農(nóng)業(yè)實踐和土地管理在減少滑坡發(fā)生具有一定積極作用。在對湖北省宣恩縣珠山鎮(zhèn)1992—2013年的土地利用變化研究中,Chen等[20]發(fā)現(xiàn)人類工程活動是導(dǎo)致該地區(qū)滑坡增加的最重要因素。

甘肅永靖縣自1980年改革開放以來,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,土地利用的變化非常顯著。因此,對于歷史滑坡的單一易發(fā)性分析,已經(jīng)不適合該區(qū)域當(dāng)前的發(fā)展需求。除此之外,永靖縣黃土面積較大,軟巖廣布,侵蝕強(qiáng)烈,易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。加之極端天氣的影響[21-22],該地區(qū)內(nèi)的災(zāi)害具有分布面積廣、數(shù)量大、活動性強(qiáng)、破壞大等特點。眾多的因素交織在一起,極大的加劇了自然災(zāi)害的不確定性。鑒于此,本文使用決策樹算法重點評估土地利用因素在轉(zhuǎn)化條件下對永靖縣滑坡易發(fā)性空間分布的影響,研究目的為:(1)基于不同時期的土地利用數(shù)據(jù),繪制滑坡易發(fā)性評價圖;(2)對比并提取更易引發(fā)滑坡的土地利用類型;(3)對不同易發(fā)性分區(qū)內(nèi)未來的土地利用改造提出建議,為研究區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與災(zāi)害預(yù)防提出借鑒。

1 研究區(qū)

本文研究區(qū)——永靖縣位于臨夏回族自治州北部,如圖1所示,永靖縣東北與蘭州市接壤,南瀕劉家峽水庫(今名炳靈湖),西北與青海省民和縣為鄰。地理位置介于102°53′～103°39′E,35°47′～36°12′N之間,總面積為1 864 km2,屬大陸性氣候,干燥少雨。研究區(qū)內(nèi)地勢東、西部較高[21],中部較低,地形復(fù)雜,河谷縱橫,黃河、湟水河和洮河貫穿永靖縣。地質(zhì)方面,研究區(qū)位于祁呂賀山字型構(gòu)造體系弧形褶皺帶西翼,東部為河西構(gòu)造體系,并疊加于隴西構(gòu)造體系[21]。巖性包含亞砂土、亞黏土、砂質(zhì)泥巖、砂礫巖等。

永靖縣內(nèi)滑坡分布廣泛,滑坡體體積在100萬～1 000萬m3的大型滑坡數(shù)量占比44%。其中劉鹽八庫區(qū)滑坡群是永靖縣內(nèi)具有代表性的重要滑坡事件。該區(qū)域內(nèi)黃土結(jié)構(gòu)疏松,地質(zhì)條件復(fù)雜,受提水灌溉、水庫蓄水等影響,主要發(fā)育著大規(guī)模群發(fā)性滑坡災(zāi)害[23]。鹽鍋峽黑方臺是上述滑坡群中災(zāi)害發(fā)生最頻繁和嚴(yán)重的區(qū)域,位于蘭州附近的黃河階地,近年來,滑坡現(xiàn)象呈現(xiàn)密集、頻發(fā)的趨勢[24]。隨著永靖縣內(nèi)人口增加,灌溉農(nóng)業(yè)活動日益加劇,滑坡災(zāi)害隱患點逐漸增多。

圖1 研究區(qū)行政區(qū)劃、地形和2018年土地利用圖Fig.1 Administrative division,topography, and 2018 land use map of the study area

2 數(shù)據(jù)與資料

2.1 滑坡目錄的獲取

滑坡清單的統(tǒng)計與繪制是滑坡易發(fā)性評價的基礎(chǔ),編制方法也多種多樣,例如:航空照片目視解譯、衛(wèi)星光學(xué)影像解譯、野外測繪、高分辨率Digital Elevation Model (DEM)解譯、遙感影像自動或半自動測繪、檔案檢索[6]。研究區(qū)地勢復(fù)雜,軟巖廣布,山體陡峻,獨立測繪滑坡清單似乎可行性較低,因此本文綜合已往研究成果[21],并采用中科院專業(yè)地質(zhì)團(tuán)隊測繪的該地區(qū)歷史滑坡清單(rs.ceode.ac.cn),并結(jié)合實地調(diào)查,確定了研究區(qū)中1980—2018年共173個歷史滑坡的位置。這些滑坡的主要特征是頻率高、分布均勻、范圍廣。

2.2 多期土地利用的獲取

本文所使用的土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)站(rs.ceode.ac.cn)。根據(jù)所獲取的數(shù)據(jù)來看,永靖縣內(nèi)土地利用狀況可分為:耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)用地和未利用土地,在六大類的基礎(chǔ)上還可進(jìn)行繼續(xù)分類,如表1所列。研究區(qū)內(nèi)耕地只有旱地一種類別,而林地分為成片林地(覆蓋度大于30%)、灌木林地(覆蓋度大于40%,株高小于2 m)、疏林地(覆蓋度小于15%)、其他林地(未形成林地和各類園林苗圃人工植物)。草地分為高覆蓋度草地(覆蓋度大于50%)、中覆蓋度草地(覆蓋度為20～50%)和低覆蓋度草地(平均覆蓋度為5～20%)。水域分為河流、水庫和灘地。城鄉(xiāng)建設(shè)用地分為城市用地、農(nóng)村用地和其他建設(shè)用地(如工礦、大型工業(yè)區(qū)、采石場等特種用地)。未利用的土地分為裸土地(有土壤表面覆蓋的裸地);鹽堿地(指地表鹽堿聚集,植被稀少);沼澤地(地勢平坦低洼,排水不暢,長期潮濕,季節(jié)性積水或常年積水的土地)。各類別土地利用面積占比如表1所列。五期數(shù)據(jù)中,草地面積始終是全縣面積最大的土地利用類別,且大部分草地的覆蓋度在50%以下。面積最小的是城鄉(xiāng)建設(shè)用地和未利用土地。

表1 各類土地利用的面積占比

2.3 空間數(shù)據(jù)庫

研究滑坡發(fā)生的分布規(guī)律、規(guī)模和發(fā)育特征,需要找出影響滑坡發(fā)生的相關(guān)影響因素,本文根據(jù)研究區(qū)情況以及專家意見選擇了高程、坡度、坡向、曲率、地層巖性、降雨、距河流和道路距離以及土地利用9個影響因素作為研究因子,數(shù)據(jù)來源如表2所列。

表2 評價因子的數(shù)據(jù)來源

高程、坡度、坡向和曲率是地形因素中最常用的幾個滑坡易發(fā)性評價因素,也是衡量滑坡穩(wěn)定性的重要指標(biāo)。不同的高程區(qū)間有著不同的自然環(huán)境和人類活動強(qiáng)度等;坡度則可以影響巖土體應(yīng)力分布以及斜坡上風(fēng)化層的堆積厚度等,坡向則影響斜坡上的植被覆蓋、水分蒸發(fā)量等,曲率作為地表扭曲變化程度的度量因子,決定了地表的切割和碎裂程度[25-27]。地層巖性則影響著斜坡巖石和土壤的抗剪強(qiáng)度和滲透性[27]。降雨是氣候因素的代表,不僅影響植被覆蓋、地表徑流等因素,同時可以滲入坡體并增加其重量,使邊坡下滑力增大而抗剪力下降[27]。距道路距離是人類活動的相關(guān)因素,修建過程中對邊坡的開挖可降低地形和坡腳的負(fù)荷,會顯著降低邊坡的穩(wěn)定性,加速滑坡的發(fā)生[28],而研究區(qū)內(nèi)三條河流貫穿而過,對坡岸的向下切割、側(cè)向切割和波浪沖擊的作用,會帶走坡腳的巖土體,在坡腳形成架空表面,從而為滑坡的發(fā)生創(chuàng)造條件[29],因此我們將距河流距離作為其中一個影響因素。土地利用是本文為了對研究區(qū)滑坡易發(fā)性進(jìn)行時間尺度上的縱向研究而選取的重點因素,包括了自然植被覆蓋以及人為建設(shè)活動兩大類。

盡管這些評價因子對滑坡災(zāi)害的發(fā)生具有一定的貢獻(xiàn),但在滑坡易發(fā)性建模中,一些制約因素與滑坡災(zāi)害數(shù)據(jù)相關(guān)性較低,或某些制約因素可能會對結(jié)果造成較差的擾動[30],因此需要對影響因子進(jìn)行進(jìn)一步篩選。本文采用Variance Inflation Factor (VIF)相關(guān)性分析對研究區(qū)各因子進(jìn)行獨立性分析,使用Pearson相關(guān)系數(shù)方法衡量自變量和因變量之間的相關(guān)性關(guān)系,最終距道路因子的VIF值大于10,說明和其他變量存在嚴(yán)重多重共線性,不具備模型所需要的預(yù)測、分類功能,被本文排除在外,其他評價因子則均通過相關(guān)性檢驗。最終引入的滑坡影響因子如圖2所示。

3 研究方法

3.1 評價因子量化

為了構(gòu)建定量的滑坡易發(fā)性評價圖,必須要對評價因子進(jìn)行量化。首先將表2中各原始連續(xù)評價因子劃分為若干子類,構(gòu)建滑坡易發(fā)性評價模型的輸入變量,然后利用Frequency Ratio (FR)算法分析計算各評價因子的子類對滑坡的影響[27,31]。FR方法作為一種雙變量統(tǒng)計方法,反映了滑坡與各預(yù)測層之間的相關(guān)性,如式(1)[32]所示。

(1)

式中:FR為頻率比值;Nij為第i個評價因子中的第j類發(fā)生的滑坡個數(shù);Aij為第i個評價因子的第j類所占的評價單元數(shù)目;Nr為研究區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害總數(shù);Ar為研究區(qū)內(nèi)總的評價單元數(shù)目。

3.2 評價模型

本文使用了機(jī)器學(xué)習(xí)中被廣泛應(yīng)用的算法:決策樹模型,并使用軟件Python3.6中的sklearn模塊進(jìn)行建模,開發(fā)環(huán)境為Jupyter Notebook。

決策樹是一種有監(jiān)督的非參數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可在沒有數(shù)據(jù)分布的先驗知識的情況操作,具有簡單的解釋和建模能力,并且能夠很好地處理復(fù)雜性數(shù)據(jù)以及降低變量之間的相關(guān)關(guān)系。與其他模型相比,決策樹具有靈活、快速、魯棒等特點[33]。Breiman等[34]在1984年提出CART算法,也稱分類回歸樹。CART是二叉樹,該算法有利于預(yù)測連續(xù)性因變量。它所使用的字段選擇標(biāo)準(zhǔn)是描述純度的基尼指數(shù),如式(2):

(2)

式中:pk表示某事件第k個可能值的發(fā)生概率,這個概率可以使用經(jīng)驗概率表示,因此基尼指數(shù)公式也可以如下表示:

(3)

圖2 研究區(qū)內(nèi)滑坡易發(fā)性評價因子圖Fig.2 Evaluation factors of landslide vulnerability in the study area

決策樹算法本質(zhì)是根據(jù)事物的特點分別歸類的方法,目標(biāo)就是將具有p維特征的n個樣本分到c個類別中去,是一種利用圖形直接反映客觀實物特征而得到感性認(rèn)識的方法[35]?；赑ython語言,本文將數(shù)據(jù)集按7∶3劃分為訓(xùn)練集和測試集,將訓(xùn)練集帶入建立好的模型中,通過十倍交叉驗證進(jìn)行訓(xùn)練,最后通過模型輸出所有評價因子對模型的貢獻(xiàn)度指標(biāo),結(jié)合本文3.3小節(jié)中量化后的評價因子數(shù)值,在ArcGIS中進(jìn)行疊加計算,最終得到可視化的評價結(jié)果。

4 研究結(jié)果

4.1 評價結(jié)果

根據(jù)模型得到的結(jié)果,得到的滑坡易發(fā)性評價如圖3所示。該結(jié)果圖代表了與滑坡易發(fā)性相關(guān)的隸屬度的可視化表示,數(shù)值范圍從0到1,數(shù)值越大說明滑坡發(fā)生的可能性越大。本文利用自然斷點法將易發(fā)性評價圖分為五類,分別為極低、低、中等、高和極高易發(fā)性,自然斷點法循序的是數(shù)據(jù)本身的規(guī)律,這樣的方法可以使分類更客觀?？煽闯?五期滑坡極高和高易發(fā)性區(qū)域位置變化不大,主要集中于研究區(qū)中部黃河流域(鹽鍋峽鎮(zhèn)至劉家峽水電站段)周邊、研究區(qū)西南部川城村—紅泉鎮(zhèn)—王臺鄉(xiāng)周邊區(qū)域以及研究區(qū)中部偏東的三條峴鄉(xiāng)。

圖3 滑坡易發(fā)性分區(qū)圖Fig.3 Landslide susceptibility zoning map

五期評價結(jié)果的各易發(fā)性具體面積占比如圖4所示。研究區(qū)內(nèi)面積占比最高的是中低兩類易發(fā)性分區(qū),除了2010年,極低易發(fā)性分區(qū)面積始終是五類分區(qū)中最小的,但與1980年相比,2018年的極低易發(fā)性面積有了顯著的提升;與之相反的是高易發(fā)性區(qū)域,與1980年相比,2018年的面積出現(xiàn)了顯著下降。而極高易發(fā)性區(qū)域面積占比在五期結(jié)果中經(jīng)歷了一系列的波動,2018年與1980年的相比,面積比重幾乎沒有變化。綜合以上結(jié)果,極低和低易發(fā)性指標(biāo)所在區(qū)域在五期結(jié)果中處于一個波動上升的趨勢,極高和高易發(fā)性分區(qū)的面積則處于逐年下降的趨勢,但自2000年開始,下降趨勢減緩,如圖5所示。

圖4 不同滑坡易發(fā)性分區(qū)面積比重Fig.4 Area proportion of different landslide susceptibility zones

圖5 高、低易發(fā)性指標(biāo)區(qū)域面積比重變化Fig.5 Change of area proportion of high and low susceptibility indexes

本文將數(shù)據(jù)以7∶3的比例劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),使用測試集數(shù)據(jù)和ROC曲線對模型預(yù)測能力和評價結(jié)果的精確性進(jìn)行了評估,如圖6所示。ROC曲線下面積(AUC),通常用于評價滑坡模型的可靠性以及對滑坡發(fā)生預(yù)測的質(zhì)量[36,37]。它的范圍從0.5到1,理想模型的AUC等于1,不精確模型的AUC等于0.5,AUC值越趨近于1,模型結(jié)果越理想。本文使用測試集檢驗的AUC值均大于0.7,說明模型擬合程度佳,且具有良好的易發(fā)性評價能力。

圖6 ROC曲線測試結(jié)果Fig.6 Test results of ROC curves

4.2 土地利用FR值結(jié)果

根據(jù)3.3中評價因子量化的公式得到的結(jié)果,如表3所列。不同土地利用類別的FR值越高,表示該類別所在區(qū)域內(nèi)發(fā)生滑坡的頻率越高。本文認(rèn)為,FR值大于1的土地利用類型,屬于所在區(qū)域內(nèi)滑坡發(fā)生頻率較高的類別,而這些類別通常對滑坡的發(fā)生能起到一定的積極影響。

表3 各個滑坡影響因子頻率比值

續(xù)表3

1980年、1990年和2000年的三期結(jié)果類似,FR值始終大于1土地利用類型有旱地和農(nóng)村居民點,說明在這兩種土地利用中,有限的區(qū)域內(nèi)滑坡災(zāi)害發(fā)生的數(shù)量較多。而成片林地、其他林地、灘地和城鎮(zhèn)用地的FR值始終為零,說明這四類土地利用的區(qū)域內(nèi)并未發(fā)生過滑坡災(zāi)害。

2010年和2018年兩期與前三期比變化較大,多出了其他建設(shè)用地和沼澤地、鹽堿地這三類土地利用。2010年的多出了鹽堿地和其他建設(shè)用地兩類FR值為0的土地利用,同時,除了旱地和農(nóng)村居民點外,裸土地的FR值在2010年與前三期數(shù)據(jù)相比,FR值顯著提升,成為第三類FR值大于1的土地利用要素,但在2018年下降為0。2018年的土地利用類型中,旱地、低覆蓋度草地、河渠、農(nóng)村居民點和沼澤地是FR值大于1的類型,是五期土地利用中含有滑坡發(fā)生頻率較高的類別最多的一期,同年,成片林地、其他林地、灘地、城鎮(zhèn)用地、其他建設(shè)用地和裸土地的FR值為0。

綜上,在近40年間,成片林地、其他林地、灘地、城鎮(zhèn)用地和其他建設(shè)用地的FR值始終為0,說明五期結(jié)果中,這些區(qū)域內(nèi)未發(fā)生過滑坡災(zāi)害。旱地,農(nóng)村居民點這兩類土地利用的所在區(qū)域是滑坡高頻發(fā)生的區(qū)域,裸土地的FR值并不穩(wěn)定,而沼澤地在2018年的FR值高達(dá)20.3672,但一年間僅發(fā)生過一次滑坡災(zāi)害,因此本文認(rèn)為,沼澤地的FR值極高,與該土地利用類型的占地面積極小有關(guān)。

因此,在分析這些土地類型的FR值結(jié)果后,本文認(rèn)為,僅憑FR值的大小,不足以說明土地利用與滑坡災(zāi)害之間的關(guān)系,因此本文將利用決策樹模型得到的各類易發(fā)性結(jié)果同土地利用數(shù)據(jù)相疊加,得到各類土地利用在不同易發(fā)性區(qū)域內(nèi)的分布情況,根據(jù)這些結(jié)果,進(jìn)一步分析各類土地利用與滑坡易發(fā)性分區(qū)之間的關(guān)系。

4.3 不同土地利用類型與滑坡易發(fā)性的關(guān)系

為了更進(jìn)一步了解土地利用中各類別如何影響各類滑坡易發(fā)性分區(qū),本文將五期評價結(jié)果分別和當(dāng)期土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加,從不同易發(fā)性分區(qū)內(nèi)的所分布面積最大、最小的土地利用類型的角度,來分析土地利用影響滑坡易發(fā)性分區(qū)的方式。根據(jù)疊加后的結(jié)果(表4),旱地始終是極高和高易發(fā)性分區(qū)內(nèi)面積最大的土地利用類型,而中、低覆蓋度草地和疏林地則是極低和低易發(fā)性分區(qū)內(nèi)面積最大的土地利用類型。從表4中可以看出,五期評價結(jié)果中的極高和高易發(fā)性分區(qū)內(nèi)面積最大的土地利用類型沒有變化,始終是旱地。極低和低易發(fā)性分區(qū)內(nèi)面積最大的土地利用類型主要分布的均為自然植被,1980年至1990年期間極低易發(fā)性分區(qū)內(nèi)主要分布的是疏林地,在2000年至2018年期間極低和低易發(fā)性分區(qū)內(nèi)主要分布的土地利用類型變?yōu)椴莸?且2018年時期草地覆蓋度下降,低覆蓋度草地面積上升。

表4 各類滑坡易發(fā)性分區(qū)內(nèi)面積占比最大的土地利用類型

根據(jù)表5中統(tǒng)計量可看出,1980—2010年間,旱地內(nèi)主要的滑坡易發(fā)性指標(biāo)變化較小,主要范圍在0.45～0.60之間,2018年旱地內(nèi)的指標(biāo)則有所下降,范圍在0.37～0.46之間。林地類別下自然植被(包括自然林地和自然草地)內(nèi)的滑坡易發(fā)性指標(biāo)大多小于0.5,屬極低和低易發(fā)性分區(qū),而以人工種植為主的其他林地以及水域內(nèi)的滑坡易發(fā)性指標(biāo)均大于0.5,且隨著時間推移,滑坡易發(fā)性指標(biāo)隨之上升。城鄉(xiāng)建設(shè)用地內(nèi)的滑坡易發(fā)性指標(biāo)也都大于0.5,且農(nóng)村居民點和其他建設(shè)用地的滑坡易發(fā)性指標(biāo)逐年上升,城鎮(zhèn)用地則在逐年上升的過程中,在2018年再度出現(xiàn)下降。未利用土地中鹽堿地和沼澤地的易發(fā)性指標(biāo)主要大于0.7,裸露荒地內(nèi)的易發(fā)性指標(biāo)則主要在0.3～0.5之間。

表5 各類土地利用類型內(nèi)主要的滑坡易發(fā)性指標(biāo)范圍

總體來看,研究區(qū)內(nèi)的自然植被和裸露荒地所在區(qū)域更偏向被劃分為滑坡易發(fā)性指標(biāo)較低區(qū)域,而旱地、水域和城鄉(xiāng)建設(shè)用地等人類活動頻繁的區(qū)域,則為滑坡發(fā)生提供了良好的條件。盡管從表5顯示旱地內(nèi)主要的滑坡易發(fā)性指標(biāo)范圍隸屬于中等易發(fā)性分區(qū),但該結(jié)果并不代表旱地對滑坡發(fā)生的影響較小,該結(jié)果與旱地是研究區(qū)內(nèi)分布面積較廣的土地利用有關(guān),它在各類易發(fā)性分區(qū)內(nèi)都有分布。根據(jù)表4的結(jié)果,部分旱地在極高和高易發(fā)性這兩類面積較小的分區(qū)內(nèi)占據(jù)了較大的百分比,說明旱地仍然是容易導(dǎo)致滑坡的土地利用類型之一。

5 討論

隨著滑坡易發(fā)性評價研究的逐漸深入,該方向在時間尺度上的研究也逐漸受到重視。因此本文使用具有時間尺度信息的土地利用因子配合同時期的年均降水量數(shù)據(jù),重點研究1980—2018年間的滑坡易發(fā)性評價分區(qū)變化及土地利用要素對評價結(jié)果的影響。

5.1 永靖縣內(nèi)滑坡易發(fā)性分區(qū)的變化

根據(jù)評價結(jié)果來看,盡管不同時期的結(jié)果有所變化,但滑坡極高和高易發(fā)性區(qū)域位置主要集中于研究區(qū)中部的黃河流域(鹽鍋峽鎮(zhèn)至劉家峽水電站段)周邊、研究區(qū)西南部的川城村—紅泉鎮(zhèn)—王臺鄉(xiāng)周邊區(qū)域以及研究區(qū)中部偏東的三條峴鄉(xiāng),其中主要的土地利用類型有旱地、水域和農(nóng)村居民點用地,該結(jié)果與前人評價結(jié)果類似[21]。從時間尺度來看,永靖縣內(nèi)滑坡易發(fā)性處于一個好轉(zhuǎn)的趨勢,易發(fā)性指標(biāo)較低的區(qū)域面積擴(kuò)大10.7%,相對應(yīng)的,易發(fā)性指標(biāo)較高的區(qū)域面積縮小,與1980年相比,2018年內(nèi)的高指標(biāo)區(qū)域面積下降了9.8%,這與當(dāng)?shù)厝嗣竦脑诨赂甙l(fā)區(qū)實施的防災(zāi)減災(zāi)措施有關(guān)。但值得注意的是,研究區(qū)內(nèi)極高和高滑坡易發(fā)性分區(qū)面積自2000年開始下降速度顯著減緩,同時期,該區(qū)域內(nèi)的城鄉(xiāng)建設(shè)用地面積上升,并占用了部分植被(其他林地和低覆蓋度草地)面積。由于極高和高易發(fā)性分區(qū)內(nèi)增加了人類建設(shè)活動,減少了植被固坡作用后,該區(qū)域內(nèi)邊坡穩(wěn)定性有所下降,抵消了部分人工防災(zāi)措施對區(qū)域內(nèi)的影響,使滑坡高易發(fā)性指標(biāo)區(qū)域面積減少速度減緩。

5.2 土地利用對滑坡易發(fā)性的影響

根據(jù)評價因子的FR值,結(jié)合土地利用與易發(fā)性分區(qū)的疊加結(jié)果,本文發(fā)現(xiàn)自然植被和裸土地對滑坡發(fā)生有負(fù)面作用,這些土地利用所在區(qū)域基本與低滑坡易發(fā)性指標(biāo)分區(qū)重合。其中植被覆蓋度與滑坡易發(fā)性指標(biāo)成反比,自然植被覆蓋度較高的區(qū)域滑坡易發(fā)性指標(biāo)更低。很多研究也表明自然植被對邊坡穩(wěn)定性的正面作用[5],且植被覆蓋度的下降也是造成淺層滑坡發(fā)生的其中一個因素[9,38]。而從植被覆蓋面積來看,植被的建立和土壤的積累是正反饋的,越多的植被,穩(wěn)定越多的土壤,會為植被的建立和生長提供更多的機(jī)會。C.G?KCEOGLU[4]提出在土耳其蒙根地區(qū),與植被較少或沒有植被的區(qū)域相比,植被密集的區(qū)域不易發(fā)生滑坡。這也可以解釋為什么研究區(qū)內(nèi)的自然植被的FR值較低,且所在區(qū)域內(nèi)的滑坡易發(fā)性指標(biāo)較低。

而旱地、其他林地(人造林、種植園)、水域、城鄉(xiāng)建設(shè)用地和未利用土地中的鹽堿地和沼澤地對滑坡的發(fā)生起到積極作用。根據(jù)過往研究可知,旱地在加速邊坡風(fēng)化過程中起著重要作用,風(fēng)化過程能夠削弱了邊坡的強(qiáng)度,極大地降低了邊坡的穩(wěn)定性,加速了邊坡的變形和破壞[39]。其他林地的建設(shè)、種植過程中,對土地邊坡的改造,以及灌溉導(dǎo)致水分入滲土壤,會降低巖土體的抗剪強(qiáng)度[16]。河渠、水庫坑塘的開挖的建設(shè)對于滑坡的發(fā)生也具有不可忽視的作用,加上河渠本身對岸坡的側(cè)蝕作用,使坡腳處的土體破壞滑塌,并逐漸向坡體內(nèi)部和坡頂方向發(fā)展,影響滑坡的穩(wěn)定性[40]。而且除了側(cè)蝕作用外,水域周邊水分滲漏進(jìn)土壤是必然發(fā)生的,而入滲量也是決定滑坡位移的主要因素之一。隨著水的滲透到一定程度,巖土體的力學(xué)強(qiáng)度會降低,淺層堆積容易產(chǎn)生拉伸裂縫。同時,滑帶土體軟化,與其他地質(zhì)因素結(jié)合,形成滑坡[14]。而城鄉(xiāng)建設(shè)中,難免會進(jìn)行開挖、爆破一系列工程措施,導(dǎo)致邊坡變形,使邊坡的地應(yīng)力分布發(fā)生變化或集中在某一部位。當(dāng)邊坡底部的薄弱結(jié)構(gòu)面被挖掘和揭露時,邊坡將處于懸空狀態(tài)。另一方面,當(dāng)邊坡下的軟巖地層被開挖和揭露時,邊坡將失去初始平衡,導(dǎo)致破碎面的形成、軟弱結(jié)構(gòu)面的滑移以及裂隙的擴(kuò)展和連通[39]。

上述提到的對滑坡起到有利作用的土地利用類別,大部分都是與人類活動有極高聯(lián)系的類別,說明永靖縣內(nèi)人類活動對滑坡的發(fā)生提供了極有利的條件。本文將2010年人口公里網(wǎng)數(shù)據(jù)和2010年的評價結(jié)果疊加后發(fā)現(xiàn),人口密集區(qū)域多落在滑坡易發(fā)性指標(biāo)較高的區(qū)域,如圖7所示。而其中鹽堿地和沼澤地雖然FR值和區(qū)域內(nèi)極高易發(fā)性分區(qū)面積占比高,但與這兩類土地利用類型占地面積較小,并無法有效影響研究區(qū)內(nèi)的滑坡易發(fā)性分區(qū)。

圖7 人口公里網(wǎng)數(shù)據(jù)與評價結(jié)果疊加結(jié)果Fig.7 Overlay result of population kilometer network data and assessment result

5.3 耦合其他因素分析

根據(jù)決策樹模型中的重要指標(biāo)——高程是除了土地利用以外,第二個對模型貢獻(xiàn)度最高的評價因子,因此本文繼續(xù)結(jié)合高程因素,以求更好地對研究區(qū)滑坡易發(fā)性進(jìn)行分析。根據(jù)疊加結(jié)果來看,其他林地、水域和城鄉(xiāng)建設(shè)用地主要分布在研究區(qū)中海拔最低的區(qū)域(1 530～1 735 m),而自然植被和裸土地則主要分布在2 000 m以上的較高的海拔區(qū)域。研究發(fā)現(xiàn),原本低海拔區(qū)域內(nèi)的邊坡要相對穩(wěn)定,但低海拔區(qū)域正是適合人類開發(fā)的地區(qū),由于城市開發(fā)建設(shè)的需要,人類將自然植被限制在海拔較高的區(qū)域。因此,連帶著人工造林地這種植被覆蓋區(qū)域,也會對滑坡易發(fā)性指標(biāo)產(chǎn)生正面影響。此時,高海拔區(qū)域內(nèi)的植被覆蓋度與滑坡活動呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,而在海拔較低且邊坡較為穩(wěn)定的地區(qū),植被覆蓋度與滑坡呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。旱地主要分布在研究區(qū)海拔較高的區(qū)域(2 175～2 315 m),該區(qū)域中廣泛分布著栗鈣土,正適合小麥等旱地作物的生長和種植,而旱地的風(fēng)化作用也導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)邊坡穩(wěn)定性下降,從而滑坡易發(fā)性指標(biāo)上升。

從土壤類型的角度來看,本文將五期滑坡易發(fā)性分區(qū)圖與土壤分布圖進(jìn)行疊加,發(fā)現(xiàn)滑坡易發(fā)性極高區(qū)域內(nèi)最廣泛分布的是黃綿土,而非研究區(qū)域內(nèi)面積最大的栗鈣土。作為黃土地區(qū)主要的土壤類型,黃綿土疏松多孔、具有良好的透水性,因此區(qū)域內(nèi)降雨補(bǔ)給地下水的增濕軟化作用,河流對坡岸的側(cè)蝕作用,以及區(qū)域內(nèi)集中的人類開挖等建設(shè)活動,都成為了區(qū)域內(nèi)黃土滑坡的誘發(fā)原因,同時所在區(qū)域內(nèi)土壤侵蝕和水土流失的情況嚴(yán)重,因此,本文認(rèn)為,除了人類活動頻繁、植被覆蓋度低,廣泛分布的黃土也為研究區(qū)內(nèi)極高和高易發(fā)性區(qū)域內(nèi)的災(zāi)害形成提供有利條件。

6 結(jié)論

本文使用決策樹模型,結(jié)合5期土地利用因子,將甘肅省永靖縣作為研究區(qū),對區(qū)域內(nèi)滑坡易發(fā)性進(jìn)行基于長時間尺度下的評價,根據(jù)研究結(jié)果將研究區(qū)分為極高、高、中、低和極低易發(fā)性分區(qū)。五期評價結(jié)果在經(jīng)過測試集檢驗和前人研究結(jié)果對照后可看出均較為理想。五期評價結(jié)果顯示極高和高易發(fā)性區(qū)域主要集中于研究區(qū)中部黃河流域(鹽鍋峽鎮(zhèn)至劉家峽水電站段)周邊、研究區(qū)西南部川城村—紅泉鎮(zhèn)—王臺鄉(xiāng)周邊區(qū)域以及研究區(qū)中部偏東的三條峴鄉(xiāng)。將土地利用與評價結(jié)果疊加后發(fā)現(xiàn),自然植被和裸土地所在區(qū)域內(nèi)滑坡易發(fā)性指標(biāo)較低,而旱地、水域和城鄉(xiāng)建設(shè)用地等人類活動頻繁的區(qū)域內(nèi)滑坡易發(fā)性指標(biāo)較高。研究區(qū)中高滑坡易發(fā)性指標(biāo)區(qū)域主要在低海拔人口密集區(qū)域,人類活動不僅影響了區(qū)域內(nèi)邊坡的穩(wěn)定性,也將自然植被限制在了高海拔區(qū)域,使反而穩(wěn)定了高海拔區(qū)域的邊坡?？傮w來看,永靖縣內(nèi)的高易發(fā)性指標(biāo)區(qū)域面積逐年,但2000年則是一個出現(xiàn)顯著變化的時間節(jié)點,自2000年開始,極高和高易發(fā)性區(qū)域面積下降速度減緩,這與該區(qū)域內(nèi)的其他林地和低覆蓋度草地面積減少,轉(zhuǎn)化為城鄉(xiāng)建設(shè)用地面積有緊密的聯(lián)系。這是由于減少了植被的固坡作用,加上人類建設(shè)活動對邊坡的影響,因此本文建議提高極高和高易發(fā)性區(qū)域內(nèi)的草地覆蓋度,控制研究區(qū)內(nèi)的極高和高易發(fā)性分區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害的發(fā)生。