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患點及非線性算法的地質(zhì)災(zāi)害風險范文

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患點及非線性算法的地質(zhì)災(zāi)害風險

摘要:針對地質(zhì)災(zāi)害風險評價中存在的隱患點與風險級別不一致、易損性評價指標單一等問題,提出了基于隱患點詳查及非線性疊加算法地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃模型。模型通過針對性的隱患點調(diào)查,收集隱患點數(shù)據(jù),從中選取與地質(zhì)災(zāi)害風險相關(guān)的指標參數(shù),形成隱患點模塊H,遴選地質(zhì)災(zāi)害的主要影響因素建立影響因素模塊T。在對研究區(qū)域進行網(wǎng)格劃分的基礎(chǔ)上,進一步通過密度比、歸一化算法、AHP等分析方法得出網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)兩組模塊的指標評分標準及指標間權(quán)重,得出H、T值。將H、T評分值代入模型R=HαT計算得出網(wǎng)格的最終風險數(shù)值。根據(jù)網(wǎng)格坐標,生成DEM數(shù)據(jù),并形成區(qū)域的風險區(qū)劃圖件。通過對比,建立的風險區(qū)劃模型較傳統(tǒng)模型具有較高的準確率和較低的錯誤率,具有較好的實用性和科學性。

關(guān)鍵詞:地質(zhì)災(zāi)害;風險區(qū)劃;隱患點調(diào)查;非線性疊加;密度比;AHP

地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃一直以來都是地質(zhì)災(zāi)害研究的主要方向,研究整體已較為成熟[1]。以往主要的分區(qū)思路是以地質(zhì)災(zāi)害點、隱患點分布圖為基礎(chǔ),通過危險性、易損性各項因子的評價和疊加計算,形成最終地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃圖。以往學者的研究方向主要集中在指標參數(shù)的選取和劃分[2-3]、指標計算模型優(yōu)化[4-5]、地質(zhì)災(zāi)害危險性判別[6]、區(qū)劃精度提升[7]、成圖方式的選擇[8]等內(nèi)容上。上述方向均取得了一定的研究成果,但整體上仍存在三方面的不足:(1)以往地質(zhì)災(zāi)害風險分區(qū)采用較多的是線性疊加的計算模式,這將使得危險性與易損性的各項因子之間僅存在簡單的并集關(guān)系,這使得在局部的無危險區(qū)或無易損性區(qū),通過評價參數(shù)的疊加仍存在較高的地質(zhì)災(zāi)害風險。而事實上,部分高危險區(qū)并不存在威脅對象,部分高易損區(qū)也可能不存在地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的基礎(chǔ)條件(平原)[9],因此,評價的結(jié)果將與事實相悖。(2)也有不少學者采用非線性建模方式[10],如模糊邏輯[11-12]、邏輯回歸[13]等。但多數(shù)方法是通過宏觀評價區(qū)域的地質(zhì)環(huán)境參數(shù)進行風險區(qū)劃的,而較少將可能發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域(隱患點)本身以及其威脅對象作為研究重點[14],因此多數(shù)分區(qū)結(jié)果側(cè)重于反映區(qū)域滑坡、崩塌的易發(fā)情況,而忽略了地質(zhì)災(zāi)害與人的相關(guān)性。(3)對于易損性指標的獲取,主要參考研究區(qū)域的人口分布情況,而較少考慮斜坡體實際的威脅狀態(tài),這將使分區(qū)結(jié)果的實用性和科學性大大降低。本次研究針對上述問題,提出以區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害隱患點詳細調(diào)查為基礎(chǔ),通過隱患點威脅狀態(tài)各指標與區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害危險性指標間的非線性疊加,并根據(jù)疊加后的DEM數(shù)據(jù)進行地質(zhì)災(zāi)害風險分區(qū)的區(qū)劃模式。區(qū)劃成果的實用性及科學性較以往有著較大提高,可為地質(zhì)災(zāi)害的管理和預(yù)警提供有效的參考。

1風險區(qū)劃模式

1.1區(qū)劃模式特征與傳統(tǒng)風險區(qū)劃方式不同的是,研究采用的區(qū)劃手段是建立在區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害隱患點(高陡邊坡、已發(fā)地災(zāi)點)詳細調(diào)查的基礎(chǔ)之上,相較于以往通過地質(zhì)環(huán)境圖件進行疊加分析的區(qū)劃方式,詳細調(diào)查更能切合區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害及地質(zhì)環(huán)境的實際情況,從而提高了區(qū)劃的準確性。此外,根據(jù)隱患點調(diào)查的結(jié)果,在風險評價指標的計算過程中,將評價因子為2組集合:隱患因素模塊(H)和影響因素模塊(I),其中隱患因素指對于研究區(qū)域內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害危險性和易損性產(chǎn)生影響的指標參數(shù),其不僅考慮了以往易損性評價中的人口指標,還根據(jù)區(qū)域調(diào)查結(jié)果,引入了潛在規(guī)模、坡高、坡度等小范圍內(nèi)的危險性指標。通過整合多項指標,可更為精確的得出隱患點對于區(qū)域的威脅性。影響因素模塊指研究區(qū)域內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生發(fā)育產(chǎn)生影響各項指標參數(shù)。通過集合間的非線性疊加得出風險評價值,從而使隱患因素和影響因素存在的關(guān)系為:H∩I。將隱患因素形成獨立集合有利于隱患區(qū)域真實威脅性判斷,突出威脅對象因素在地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃中的作用,避免無隱患點區(qū)域存在高風險區(qū)的矛盾狀況。將影響因素單獨成集有利于風險區(qū)劃圖在后期使用中的擴展性,即在人工開挖邊坡等對區(qū)域地質(zhì)環(huán)境進行人為改造活動后,可根據(jù)新的威脅對象狀態(tài)對風險區(qū)劃圖進行修正。

1.2區(qū)劃模型技術(shù)路線區(qū)劃模型主要遵循以下技術(shù)路線。(1)隱患點調(diào)查:采用隱患點實地調(diào)查的形式收集隱患點資料,根據(jù)風險區(qū)劃精度開展研究區(qū)域的高陡邊坡詳細調(diào)查。隱患點選取原則為:①存在威脅對象;②人工切坡高于5m且坡度大于30°;③坡腳威脅對象間距與坡高比小于0.5。根據(jù)風險區(qū)劃的要求,對隱患點的坐標、坡高、切坡坡度、潛在災(zāi)害規(guī)模、威脅對象范圍及可能造成的人員財產(chǎn)損失進行記錄。(2)隱患點投影:通過GIS軟件,將隱患點根據(jù)坐標投影至研究區(qū)域地圖中,并根據(jù)制定的指標打分規(guī)則,對隱患點的信息進行打分,將最終分值以屬性的形式對隱患點進行賦值。(3)網(wǎng)格劃分:根據(jù)研究區(qū)域特點和評價精度,將研究區(qū)域劃分為相同大小的網(wǎng)格,統(tǒng)計網(wǎng)格內(nèi)各地災(zāi)點屬性數(shù)值。(4)指標打分:根據(jù)網(wǎng)格內(nèi)各地質(zhì)災(zāi)害點和地質(zhì)環(huán)境情況對各指標進行評分,具體評分方法見第2章。根據(jù)評分結(jié)果對網(wǎng)格進行屬性賦值。(5)風險評價指標非線性計算:將所有指標分為隱患因素集和影響因素集兩組集合,對網(wǎng)格內(nèi)兩組集合分別進行線性疊加計算(式2、式3),得出隱患模塊和影響模塊兩組數(shù)值。并最終將兩組數(shù)值進行非線性疊加,得出網(wǎng)格的風險數(shù)值(式1)。式中:R為風險數(shù)值,H為隱患模塊,T為影響因素,α為指數(shù)權(quán)重,X、Y分別為隱患指標和影響模塊指標的打分值,ω為權(quán)重因子,n為隱患點數(shù)量,m為影響因子數(shù)量。(6)風險區(qū)劃圖生成:根據(jù)疊加后的風險數(shù)值和網(wǎng)格坐標生成DEM數(shù)據(jù),通過Mapgis軟件生成風險區(qū)劃圖。

2指標體系建立

2.1指標打分方法根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害的基本特點,選定隱患模塊的指標為:坡高、切坡坡度、潛在災(zāi)害規(guī)模及威脅的人員財產(chǎn)共4組指標。為消除指標量綱不統(tǒng)一對綜合評估帶來的影響,采用極差法對指標值進行標準化處理,將其量化到0~1之間,指標評分結(jié)果根據(jù)野外調(diào)查的結(jié)果,由式(4)進行確定。式中:X為上述隱患點影響因子的打分值,I為某指標的實際值,Imax、Imin為研究區(qū)域范圍內(nèi)該指標的最大和最小值,n為網(wǎng)格內(nèi)隱患點數(shù)量。實際操作過程中,為避免異常數(shù)據(jù)對評分值的影響,可根據(jù)隱患點實際情況,剔除異常數(shù)據(jù),并對異常數(shù)據(jù)的打分值進行重新界定。影響模塊指標為:地層巖性、地形、降雨、植被發(fā)育情況和構(gòu)造特征5組指標。指標參數(shù)的確定方法主要通過已有的地質(zhì)環(huán)境圖件和地質(zhì)災(zāi)害點的分布圖件進行宏觀的確定。具體方法為:①從地質(zhì)環(huán)境圖件中分類出影響模塊指標所對應(yīng)的圖層信息,將各指標的圖層與災(zāi)害點圖層進行疊加,統(tǒng)計各影響因素中不同類型單元已發(fā)地質(zhì)災(zāi)害數(shù)量和規(guī)模,利用密度比法(式5)確定影響因素各分類的密度比值,再將各分類密度比值進行歸一化處理(式6),最終確定打分標準。式中:Fij表示第i種影響因素第j分類密度比值;Zij表示第i種影響因素第j分類中發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)量、總面積或總規(guī)模;Sij表示第i種影響因素第j分類中總面積;Zt表示研究區(qū)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)量、總面積或總規(guī)模;St表示研究區(qū)總面積。f為網(wǎng)格所處的j分類的打分值。

2.2權(quán)重確定方法指標參數(shù)間線性疊加所需的權(quán)重采用層次分析法AHP進行確定,即對同一層各因素ui(i=1,2,…,n)相對于上一層支配因素的重要程度進行兩兩比較,按照1~9標度法標度的含義,構(gòu)造比較矩陣。根據(jù)式(2)求出矩陣的特征根ω。Aω=λmaxω,(7)所得到的ω經(jīng)歸一化處理后作為各影響因素在該準則層的權(quán)重。將λmax帶入式(8),進行一致性檢驗。式中:n為判斷矩陣的階數(shù)。計算一致性比例CR=CI/RI,RI為隨機一致性指標,可根據(jù)介紹通過查表得出,當CR<0.1時,判斷矩陣滿足要求。否則,需要對判斷矩陣重新進行調(diào)整。指數(shù)權(quán)重α根據(jù)區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征,由專家討論以及經(jīng)驗進行最終確定。

3實例分析

3.1區(qū)域概況及圖層繪制研究選擇的地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃區(qū)域為福建省寧德市蕉城區(qū),區(qū)域東西寬達70km,南北長約50km,總面積1354km2。通過區(qū)域內(nèi)1:5萬地質(zhì)災(zāi)害及隱患點詳查,查明地質(zhì)災(zāi)害點188處,隱患點(高陡邊坡)866處。調(diào)查期間記錄隱患點和地質(zhì)災(zāi)害點的相關(guān)數(shù)據(jù),并通過Mapgis軟件投影至區(qū)域地圖上。形成地質(zhì)災(zāi)害點圖層(圖1)和隱患點圖層(圖2)。區(qū)域根據(jù)區(qū)域面積,按1km×1km劃分網(wǎng)格

。3.2指標評價3.2.1隱患模塊指標評分將網(wǎng)格內(nèi)所有隱患點的隱患模塊參數(shù)代入式4計算各指標的評分值Xij,將網(wǎng)格內(nèi)n處隱患點平均化后得到該網(wǎng)格的i指標評分值。并將該值賦予網(wǎng)格對應(yīng)的屬性值。其中人員財產(chǎn)指標采用威脅1人=50萬的標準將威脅對象全部轉(zhuǎn)化為財產(chǎn)金額,便于比較。根據(jù)寧德蕉城區(qū)隱患點的實際情況,在評分取值過程中剔除潛在規(guī)模大于50000m3、威脅財產(chǎn)大于5000萬元的地災(zāi)點,并規(guī)定上述情況隱患點相應(yīng)指標評分取最大值。以某網(wǎng)格為例,網(wǎng)格內(nèi)存在兩處隱患點,表1為網(wǎng)格的評分計算表,網(wǎng)格評分值為網(wǎng)格各指標的最終評分結(jié)果。3.2.2影響因素模塊指標評分將區(qū)域的地質(zhì)環(huán)境圖系各圖層與地質(zhì)災(zāi)害分布圖層進行疊加,統(tǒng)計不同地質(zhì)環(huán)境分圖層(巖性圖層、地貌圖層等)內(nèi)各個分區(qū)(巖漿巖組、沉積巖組等)的地災(zāi)點數(shù)量,根據(jù)密度比方法,計算各分區(qū)的密度比值,歸一化后得出各分區(qū)的評分值。根據(jù)網(wǎng)格所在區(qū)域的地質(zhì)環(huán)境情況,賦予網(wǎng)格相應(yīng)的評分值屬性。由于篇幅所限,僅列出地層影響因素評分計算表(表2)。

3.3權(quán)重計算各根據(jù)上節(jié)所述方法,首先構(gòu)造隱患點模塊對比矩陣A和影響因素模塊對比矩陣B。計算得出矩陣A的特征向量為ω=[0.6648,0.1915,0.5140,0.3324,0.3830],歸一化得出影響因素集u影=[地層巖性、地形地貌、降雨、植被發(fā)育情況、構(gòu)造]各因子間的權(quán)重ωH=[0.32,0.09,0.25,0.16,0.18]。矩陣B的特征向量為ω=[0.25,0.25,0.47,0.80],歸一化得出隱患因素集u隱=[坡高、坡度、潛在規(guī)模、威脅人員財產(chǎn)情況]各因子間的權(quán)重ωT=[0.14,0.14,0.27,0.45]。最終計算兩組矩陣一致性比例CR分別為0.043、0.36,均小于0.1,符合一致性要求。

3.4基于非線性算法的風險分區(qū)將評分值與權(quán)重計算結(jié)果代入式2、式3,計算得出各網(wǎng)格的隱患模塊和影響因素模塊的評分值H、T。分值代入式1計算得出各網(wǎng)格的風險數(shù)值R,其中根據(jù)區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況及專家建議,指數(shù)權(quán)重α取0.7。采用等間距法,將風險數(shù)值劃分為無風險區(qū)、低風險區(qū)、中風險區(qū)、較高風險區(qū)和高風險區(qū)五個不同等級,并通過GIS軟件繪制最終的地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃圖(圖3)。區(qū)劃圖中高風險區(qū)域主要位于寧德城關(guān)、石后鄉(xiāng)、洋中鎮(zhèn)及三都鎮(zhèn)等人口密集且存在高陡邊坡的地區(qū),無危險區(qū)域主要位于無人員居住的山區(qū)以及地勢相對平坦的平原區(qū),整體區(qū)劃結(jié)果與實際情況基本吻合。

4成果分析

為驗證風險區(qū)劃成果的有效性,將非線性算法的風險分區(qū)圖與常規(guī)通過地質(zhì)環(huán)境因素和人口密度因素進行線性疊加的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)分區(qū)圖進行對比,可以看出二者存在較大的差別。常規(guī)方法得出的地質(zhì)災(zāi)害高風險區(qū)主要集中在海拔較高但人煙稀少的山區(qū),對于實際地質(zhì)災(zāi)害較為密集的城關(guān)區(qū)域則顯示為無風險區(qū)或低風險區(qū),這與圖1中顯示的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生情況是相悖的。根據(jù)表3的具體的數(shù)值統(tǒng)計(準確率定義為高風險區(qū)和較高風險區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害點所占比例,錯誤率定義為低風險區(qū)和無風險區(qū)地質(zhì)災(zāi)害所占比例),非線性疊加分區(qū)模式有效的提高了分區(qū)成果的準確率并降低了分區(qū)成果的錯誤率,整體上與地質(zhì)災(zāi)害實際發(fā)生情況契合度更高,更好的反映出地質(zhì)災(zāi)害風險情況。另一方面,非線性疊加分區(qū)模式存在零值區(qū)域,也體現(xiàn)出人類活動對于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的重要性,更好的體現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害風險分區(qū)的實用性。綜上所述,非線性疊加分區(qū)模式對于地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警和防治具有較高的實用性和科學性,能夠較好的指導(dǎo)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)防和預(yù)報工作。

5結(jié)論

文章建立了基于隱患點調(diào)查和非線性疊加算法的風險區(qū)劃模型,并通過寧德城區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風險區(qū)劃為例做了詳細闡述,總體上可得出如下結(jié)論。(1)風險分區(qū)模型主要建立在前期的隱患點調(diào)查基礎(chǔ)上,通過有針對性的隱患點調(diào)查能夠收集詳實而有效的風險分區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),避免了通過圖鑒分析分區(qū)的盲目性和不確定性。(2)模型將隱患點獨立成集,并通過隱患點調(diào)查結(jié)果,進一步細化隱患點參數(shù)影響因素。突出了區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害易損性對地質(zhì)災(zāi)害風險的影響力。(3)非線性疊加算法使隱患模塊和影響因素模塊形成交集關(guān)系。在突出了區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害易損性對地質(zhì)災(zāi)害風險的影響力的同時,避免了無隱患點區(qū)域存在高風險區(qū)的矛盾狀況。(4)通過建立的風險分區(qū)模型與傳統(tǒng)的線性疊加分區(qū)模型進行對比,可得出基于隱患點調(diào)查和非線性疊加算法的風險區(qū)劃模型具有較高的準確率和較低的錯誤率,并劃分出了地質(zhì)災(zāi)害的無風險區(qū)域。總體上,具有較高的科學性和實用性。

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作者:陳志超 張智超 羅旋 葉龍珍 單位:福建省地質(zhì)工程勘察院

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