程冬兵，趙元凌，張平倉(cāng)，趙健

崩崗侵蝕是我國(guó)南方水土流失的一種特殊類型，侵蝕模數(shù)巨大，發(fā)展速度快，具有突發(fā)生、長(zhǎng)期性等特點(diǎn)，危害十分嚴(yán)重［1］，一直以來(lái)受到社會(huì)廣泛關(guān)注，并在崩崗分類、發(fā)展過(guò)程、形成機(jī)理和治理措施等方面，開展了大量工作［2-13］，取得了眾多成果。然而，從危害及風(fēng)險(xiǎn)角度對(duì)崩崗侵蝕研究卻鮮有報(bào)導(dǎo)，陳洋［14］以詔安縣東溪流域官陂鎮(zhèn)和霞葛鎮(zhèn)為研究區(qū)，通過(guò)對(duì)崩崗敏感性影響因子的統(tǒng)計(jì)分析，得到崩崗敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)，再對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行空間疊加，以此劃分崩崗敏感性等級(jí)，并進(jìn)行敏感性分析，該研究盡管是定性分析，但也是崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有益嘗試。陳嘉林［15］通過(guò)調(diào)查、數(shù)據(jù)收集和室內(nèi)分析，篩選長(zhǎng)汀縣和安溪縣小流域潛在崩崗風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)因子的數(shù)據(jù)源，采用ArcGIS的空間疊加分析及SPSS的數(shù)據(jù)處理，分別提取2個(gè)縣小流域的地形地貌、水系和降雨等評(píng)價(jià)因子，分析評(píng)價(jià)因子與崩崗侵蝕的空間分布關(guān)系，最后利用崩崗與這些因子的分布特征關(guān)系，對(duì)小流域的崩崗空間分布進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，該研究是小流域尺度崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的大膽探索，但其不適宜于大尺度區(qū)域崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。李家存［16］在分析地形地貌、線性構(gòu)造、土地利用、海拔高度、巖性、道路和坡度等環(huán)境因子與重力侵蝕關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用GIS技術(shù)，采用雙變量統(tǒng)計(jì)分析和多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)研究區(qū)的重力侵蝕危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)和分區(qū)，該研究是從區(qū)域大尺度上對(duì)重力侵蝕危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的一次很有意義的嘗試，也為區(qū)域尺度崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提供了較好的研究方法和思路。筆者［17］曾專門撰文對(duì)南方崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提出構(gòu)想，參照生態(tài)環(huán)境、地質(zhì)災(zāi)害等風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程，界定崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵，擬定崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，構(gòu)建崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，提出崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序。

Logistic模型是一種對(duì)二分類因變量進(jìn)行回歸分析時(shí)，經(jīng)常采用的非線性分類統(tǒng)計(jì)方法［18］，該模型通過(guò)對(duì)已知柵格隨機(jī)采樣，對(duì)二值響應(yīng)的因變量和分類自變量進(jìn)行回歸建模，然后根據(jù)建立的模型，可對(duì)未知的每個(gè)柵格崩崗侵蝕可能發(fā)生的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而依據(jù)發(fā)生概率的大小，進(jìn)行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。王文娟［19］以東北典型黑土區(qū)中的烏裕爾河、訥謨爾河流域所涉及區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)，分析影響黑土區(qū)侵蝕溝發(fā)育的地理環(huán)境因子，根據(jù)兩者之間的關(guān)系，建立評(píng)價(jià)溝蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的 Logistic模型，據(jù)此模型獲取整個(gè)研究區(qū)溝蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)空間分布圖，證明運(yùn)用地形因子，建立 Logistic評(píng)價(jià)模型，進(jìn)行溝蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有可行性。為此，筆者擬在此基礎(chǔ)上，選擇江西省作為研究區(qū)域，探討區(qū)域尺度崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的可行性，以及Logistic模型對(duì)崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的適用性，為南方7省(自治區(qū))崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)概況

江西省位于我國(guó)東南部(E113°34'36″～118°28'58″，N24°29'14″～ 30°04'41″)，土地總面積 1.69 萬(wàn)km2，屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，降水豐沛。境內(nèi)地貌類型以山地丘陵為主，土壤類型主要為紅壤，植被主要是處于不同演替階段的次生群落。其氣象、地形、地貌、土壤和植被等自然條件，加上人為因素的影響，易發(fā)生水土流失。根據(jù)第一次全國(guó)水利普查，江西省水土保持情況普查數(shù)據(jù)［20］，江西省水土流失總面積2.65萬(wàn)km2，占該省土地總面積的15.87%;其中，崩崗4.81萬(wàn)處，崩崗面積206.75 km2，是我國(guó)崩崗侵蝕最嚴(yán)重的省份之一，在南方崩崗侵蝕區(qū)具有典型代表性。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)研究需求，全面收集研究區(qū)崩崗及各要素?cái)?shù)據(jù)，其來(lái)源詳見(jiàn)表1?？紤]后面數(shù)據(jù)疊加分析，部分?jǐn)?shù)據(jù)需通過(guò)空間內(nèi)插，所有數(shù)據(jù)均設(shè)置為統(tǒng)一精度30 m×30 m。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源Tab．1 Data sources

2.2 理論基礎(chǔ)

2.2.1 前提假設(shè)

1)在基本影響因子與已發(fā)生崩崗侵蝕區(qū)域相類似的地方，更易于發(fā)生崩崗侵蝕。假定在一個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)，崩崗侵蝕的發(fā)生是受控于統(tǒng)一共同的規(guī)律，這才使得從探究控制和影響崩崗侵蝕發(fā)生的因子入手，來(lái)評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)區(qū)域崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)成為可能。

2)如果基本影響因素不發(fā)生顯著的變化，則其未來(lái)的情況將與過(guò)去相似。假定崩崗侵蝕的發(fā)生規(guī)律不會(huì)因?yàn)闀r(shí)期不同而發(fā)生顯著變化，可以根據(jù)過(guò)去崩崗侵蝕的發(fā)生規(guī)律，評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)未來(lái)崩崗侵蝕發(fā)生規(guī)律。

2.2.2 基本條件

1)已基本弄清崩崗侵蝕發(fā)育的主控因子。盡管目前關(guān)于崩崗侵蝕發(fā)育機(jī)理還未能完全弄清，但其主控因子已基本達(dá)成共識(shí)，滿足風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估最基本條件。

2)風(fēng)險(xiǎn)程度可以量化表達(dá)。風(fēng)險(xiǎn)程度能夠數(shù)量化表達(dá)是定量評(píng)價(jià)的前提，否則很難用數(shù)學(xué)模型定量化評(píng)估和表達(dá)崩崗侵蝕的風(fēng)險(xiǎn)性。

2.2.3 基本原則

1)主導(dǎo)因子原則?？刂坪驼T發(fā)崩崗侵蝕孕育發(fā)生的各種因子對(duì)崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)各不相同，各因子在評(píng)價(jià)中所起的作用也理應(yīng)不同，在無(wú)法全面考慮所有因子及其相互關(guān)系的情況下，應(yīng)抓住主導(dǎo)因子，忽略次要因子，這種簡(jiǎn)化非常重要和必要。

2)評(píng)估因子的簡(jiǎn)明性和可操作性。簡(jiǎn)明性是指評(píng)估因子應(yīng)盡可能的簡(jiǎn)單、明確，具有代表性;可操作性是指評(píng)估因子的內(nèi)容，是可以通過(guò)實(shí)際工作比較方便地獲取或?qū)崿F(xiàn)的。強(qiáng)調(diào)評(píng)估因子的簡(jiǎn)明性和可操作性，對(duì)區(qū)域崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要有利于與實(shí)際工作對(duì)接。

2.3 研究方法

根據(jù)崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵［17］，崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)度量表示為

式中:P為某個(gè)單元崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)值;Pf為某個(gè)單元崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值;Pw為某個(gè)單元崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)值。

其中某個(gè)單元崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值Pf計(jì)算采用Logistic模型，即所有的相關(guān)因子都以一定大小的網(wǎng)絡(luò)單元作為樣本單元，確定每個(gè)樣本單元中有或沒(méi)有崩崗侵蝕，從而生成一個(gè)相關(guān)矩陣，然后用Logistic模型，對(duì)矩陣進(jìn)行回歸分析，以此確定各因子類的權(quán)重。Logistic模型是一種對(duì)二分類因變量進(jìn)行回歸分析時(shí)，經(jīng)常采用的非線性分類統(tǒng)計(jì)方法［18］，該模型通過(guò)對(duì)已知柵格隨機(jī)采樣，對(duì)二值響應(yīng)的因變量和分類自變量進(jìn)行回歸建模，然后根據(jù)建立的模型，可對(duì)未知的每個(gè)柵格崩崗侵蝕可能發(fā)生的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而依據(jù)發(fā)生概率的大小，進(jìn)行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，公式如下

式中:Pf為每個(gè)柵格出現(xiàn)崩崗侵蝕的概率(Pf在0～1之間)，即出現(xiàn)崩崗侵蝕的地方為1，不出現(xiàn)崩崗侵蝕的地方為0;x1，x2，…，xn分別為崩崗侵蝕發(fā)生的n個(gè)影響因子;α為常數(shù)項(xiàng);bi為L(zhǎng)ogistic的回歸系數(shù)。

考慮影響因子的定量表達(dá)，統(tǒng)一采用崩崗侵蝕數(shù)量密度進(jìn)行賦值，即指某一因子X(jué)i某水平發(fā)生的崩崗占崩崗總數(shù)的百分比。

式中:N(SXi)為因子X(jué)i某水平發(fā)生的崩崗個(gè)數(shù);N崩崗總數(shù)。

由于危害風(fēng)險(xiǎn)是建立在發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上的，則Pw表示為

式中:Wj為某個(gè)單元崩崗侵蝕可能造成的危害風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重(0～1之間，總權(quán)重≤1)。

Wj采用專家打分法［21-22］，通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期從事崩崗侵蝕研究的5名專家，寄送調(diào)查問(wèn)卷，征詢崩崗侵蝕可能對(duì)不同土地利用類型造成的危害權(quán)重，經(jīng)匯總統(tǒng)計(jì)，不同土地利用類型危害權(quán)重見(jiàn)表2。

表2 不同土地利用類型危害權(quán)重值Tab．2 Weight values of hazardous risk for different land use types

3 崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)篩選

3.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估因子分析

3.1.1 氣候因子 將江西省多年降水量分布圖與崩崗分布圖進(jìn)行疊加(圖1)，發(fā)現(xiàn)江西省崩崗主要分布在年平均降雨量1 500～1 900 mm區(qū)域內(nèi)，占崩崗總數(shù)的93%以上;其中，在年均降雨量1 500～1 700 mm的區(qū)域，崩崗分布數(shù)量最多，占崩崗總數(shù)的60%以上，而在年均降雨量＜1 400 mm的區(qū)域，崩崗分布較少，還不足崩崗總數(shù)的1%。

圖1 不同降雨量崩崗分布Fig．1 Distribution of collapse gully erosion for different precipitation

將江西省多年平均氣溫分布圖與崩崗分布圖進(jìn)行疊加(圖2)，發(fā)現(xiàn)江西省崩崗主要分布在年平均氣溫18～21℃區(qū)域內(nèi)，占崩崗總數(shù)的98% 以上;其中，在19～20℃區(qū)域內(nèi)，崩崗數(shù)量接近崩崗總數(shù)的一半。

圖2 不同氣溫崩崗分布Fig．2 Distribution of collapse gully erosion for different air temperature

3.1.2 地質(zhì)因子 將江西省巖性分布圖與崩崗分布圖進(jìn)行疊加(圖3)，發(fā)現(xiàn)江西省崩崗主要發(fā)生在花崗巖、變質(zhì)巖及沉積巖等風(fēng)化殼之上;其中，花崗巖上崩崗占崩崗總數(shù)的57%。其次，變質(zhì)巖和沉積巖上崩崗分別占崩崗總數(shù)的20%和17%，而第四紀(jì)沉積物和其他巖性崩崗發(fā)育較少。

3.1.3 土壤因子 將江西省土壤類型圖與崩崗分布圖進(jìn)行疊加(圖4)，發(fā)現(xiàn)江西省崩崗主要分布紅壤區(qū)域內(nèi)，占崩崗總數(shù)的近90%，而其他土壤類型分布較少，這是因?yàn)樵搮^(qū)紅壤主要發(fā)育于花崗巖和第四紀(jì)紅黏土，其具有“板、酸、瘦、黏和蝕”的特點(diǎn)，一旦表層土、網(wǎng)紋層被破壞，風(fēng)化層含較多的石英砂礫，抗蝕力差，難以抵抗水力侵蝕，容易產(chǎn)生崩崗。

圖3 不同巖性崩崗分布Fig．3 Distribution of collapse gully erosion for different rock types

圖4 不同土壤類型崩崗分布Fig．4 Distribution of collapse gully erosion for different soil types

3.1.4 地形因子 將江西省地形因子(坡度、高程和地形起伏度)分布圖與崩崗分布圖進(jìn)行疊加(圖5)，發(fā)現(xiàn)坡度在10°～30°的崩崗分布最廣，占崩崗總數(shù)的64%，因?yàn)樵撈露确秶欣谒飨虑泻椭亓Ρ浪餐饔?而坡度＞40°時(shí)，崩崗出現(xiàn)較少。

圖5 不同坡度崩崗分布Fig．5 Distribution of collapse gully erosion for different slope

由圖6可知，高程在300 m以下的崩崗分布最多，占崩崗總數(shù)的58%，尤其在100～200 m范圍，崩崗分布更明顯;而高程＞500 m時(shí)，崩崗出現(xiàn)較少。

圖6 不同高程崩崗分布Fig．6 Distribution of collapse gully erosion for different altitude

由圖7可知，對(duì)于起伏度，崩崗主要分布在0～150 m起伏度區(qū)域內(nèi)，占崩崗總數(shù)的97%，尤其是50～100 m起伏度區(qū)域內(nèi)，崩崗分布最為集中，占其總數(shù)的53%;而起伏度＞150 m區(qū)域，崩崗分布較少。

圖7 不同起伏度崩崗分布Fig．7 Distribution of collapse gully erosion for different relief

3.1.5 植被因子 一般認(rèn)為，植被不僅對(duì)土壤地表起著直接保護(hù)作用，而且其根系對(duì)土壤具有固結(jié)作用，不易發(fā)生崩塌;但當(dāng)植被一旦遭到破壞，控制水土流失的作用就相對(duì)減弱，土層結(jié)構(gòu)易破環(huán)，在水力和重力作用下，逐漸形成崩崗。然而，根據(jù)筆者大量野外調(diào)研發(fā)現(xiàn)，很多植物條件很好的地方，依然有較多的崩崗發(fā)育，或許原因是植被使大量的風(fēng)化物在原地堆積，為滑坡、崩塌的發(fā)生提供了物質(zhì)條件，而且植被能促進(jìn)水分入滲，從而使土體密度增加，抗滑強(qiáng)度降低。將江西省植物覆蓋度分布圖與崩崗分布圖進(jìn)行疊加(圖8)，發(fā)現(xiàn)崩崗分布隨植物覆蓋度增加，呈現(xiàn)出先減少后增加再減少的趨勢(shì)，在植被覆蓋度＜0.2和0.6～0.8時(shí)，崩崗分布最多，占崩崗總數(shù)的60%;而植被覆蓋度0.4～0.6和＞0.8時(shí)，崩崗出現(xiàn)較少。

圖8 不同植物覆蓋度崩崗分布Fig．8 Distribution of collapse gully erosion for different vegetation coverage

3.1.6 人為活動(dòng)因子 由于歷史原因，江西省曾出現(xiàn)過(guò)多次亂砍濫伐，人為破壞了山上原有植被，致使地表大面積裸露，崩崗的數(shù)量和面積大增。另外，在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)生活實(shí)踐中，開發(fā)建設(shè)、順坡耕作和采沙取土等生產(chǎn)活動(dòng)，缺乏水土保持措施，經(jīng)水流沖刷和下切后，很容易發(fā)生崩崗。鑒于方便數(shù)據(jù)獲取，研究將通過(guò)土地利用類型代表人為活動(dòng)影響。將江西省土地利用類型分布圖與崩崗分布圖進(jìn)行疊加(圖9)，發(fā)現(xiàn)崩崗主要分布在森林和草地，占崩崗總數(shù)的95%，在灌木、耕地、裸地、居民及建設(shè)用地中偶有發(fā)生，其他土地利用類型基本沒(méi)有崩崗。

圖9 不同土地利用崩崗分布Fig．9 Distribution of collapse gully erosion for different land use types

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選

根據(jù)崩崗侵蝕影響因子相關(guān)分析，江西省崩崗主要分布在年均降雨量為1 500～1 700 mm、巖性為花崗巖、土壤為紅壤、坡度在10°～30°、高程在300 m以下、起伏度0～150 m、植被覆蓋度＜0.2和0.6～0.8、土地利用類型為森林和草地的區(qū)域內(nèi)?？紤]風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估采樣網(wǎng)格為30 m×30 m，部分因子的差異性較小，對(duì)崩崗侵蝕發(fā)育響應(yīng)不敏感，不宜作評(píng)估指標(biāo)，如多年平均氣溫和降雨量，盡管崩崗分布隨氣溫和降雨量呈現(xiàn)出一定的規(guī)律，但對(duì)于30 m×30 m的網(wǎng)格變化不明顯，予以剔除。另外，一些相關(guān)性較差的因子也直接剔除，如土地利用中，除森林和草地之外的其他因子，土壤類型中除紅壤、黃壤、黃褐土和石灰?guī)r土之外的其他因子等。在初步篩選了坡度、高程、起伏度、植被覆蓋、土壤類型、土地利用和巖土類型等7個(gè)因子的基礎(chǔ)上，在ARCGIS中，利用地理分析功能，對(duì)各因子與崩崗侵蝕的分布點(diǎn)進(jìn)行疊加，計(jì)算出各因子的崩崗侵蝕數(shù)量密度(表3)。

表3 各因子崩崗侵蝕數(shù)量密度Tab．3 Quantity density of factor for collapse gullyerosion

4 江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

4.1 崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)

在研究區(qū)，對(duì)有和無(wú)崩崗侵蝕的區(qū)域，各隨機(jī)采樣4 000個(gè)采樣網(wǎng)格單元，共得到8 000個(gè)各因子中存在重力侵蝕與否的記錄，根據(jù)式(1)，對(duì)初步篩選的7個(gè)因子與崩崗進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)坡度因子的顯著性不高，分析原因可能是高程和起伏度等地形因子已含有一定坡度信息，對(duì)崩崗發(fā)生影響更敏感;因此，將坡度因子予以剔除，最終將高程、起伏度、植被覆蓋、土壤類型、土地利用和巖土類型等6個(gè)因子與崩崗進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析(表4)。各因子均達(dá)到極顯著水平，說(shuō)明回歸有效。

表4 回歸參數(shù)Tab．4 Regression coefficient

同時(shí)，再進(jìn)一步進(jìn)行準(zhǔn)確性檢驗(yàn)(表5)。結(jié)果顯示，在隨機(jī)采樣的8 000個(gè)網(wǎng)格中，準(zhǔn)確性檢驗(yàn)總體達(dá)70.9%，準(zhǔn)確度較高;其中，對(duì)未發(fā)生崩崗的準(zhǔn)確性為62.7%，發(fā)生崩崗的準(zhǔn)確性為79.1%，說(shuō)明按此回歸結(jié)果進(jìn)行崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是可行的。

根據(jù)表4和式(2)，崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方程為

表5 準(zhǔn)確性檢驗(yàn)Tab．5 Accuracy test

根據(jù)式(5)，將崩崗影響因子代入，計(jì)算江西省崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)值，并繪制出江西省崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)圖(圖10)。

由圖10可知，在江西省南部和西部崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)較高，東部、北部和中部相對(duì)較低。此外，將發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)圖與崩崗分布圖進(jìn)行疊加結(jié)果顯示，高風(fēng)險(xiǎn)分布趨勢(shì)與崩崗分布高度一致。同時(shí)，通過(guò)對(duì)比存在崩崗發(fā)生的采樣網(wǎng)格數(shù)和崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)＞0.7的采樣網(wǎng)格數(shù)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)精度。評(píng)價(jià)結(jié)果的精度E以經(jīng)驗(yàn)的概率形式來(lái)表示

式中:NPf為存在崩崗侵蝕的采樣網(wǎng)格總數(shù);N0.7為崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)＞0.7的區(qū)域中存在崩崗侵蝕的采樣網(wǎng)格數(shù)。

經(jīng)計(jì)算，發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度為85.69%，發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果能概括絕大部分的崩崗侵蝕分布點(diǎn)，即通過(guò)式(5)對(duì)崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是可行的。

4.2 崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)

在獲取發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)式(4)，計(jì)算崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)，并繪制出江西省崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)圖(圖11)。由圖可知，在江西省崩崗危害風(fēng)險(xiǎn)總體較輕微，相對(duì)較高的危害風(fēng)險(xiǎn)呈零星分布。

4.3 崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)

將崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)與危害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行疊加，即為崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)，歸一化處理后，重新計(jì)算出江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)，按風(fēng)險(xiǎn)值等距劃分原則，將崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)劃分為5級(jí)，得到江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)圖(表6和圖12)。

從表6和圖12可知，江西省崩崗侵蝕以低中風(fēng)險(xiǎn)為主，占全省土地總面積的95%;其中，較低及以下風(fēng)險(xiǎn)占全省土地總面積的68%。較低及以下風(fēng)險(xiǎn)主要分布鄱陽(yáng)湖周邊區(qū)域，地勢(shì)較平坦，是重要商品糧生產(chǎn)基地，崩崗侵蝕對(duì)其影響較小，風(fēng)險(xiǎn)防控措施應(yīng)以預(yù)防保護(hù)為主，減少人為邊坡開挖。中風(fēng)險(xiǎn)及以上風(fēng)險(xiǎn)主要分布在江西省南部和西部，以山地丘陵為主，崩崗較易發(fā)生，對(duì)生態(tài)環(huán)境和生產(chǎn)條件影響較大，宜采取預(yù)防保護(hù)與綜合治理并重的風(fēng)險(xiǎn)防控措施，對(duì)未發(fā)生崩崗區(qū)域加強(qiáng)預(yù)防保護(hù)，減少人為破壞干擾，對(duì)已發(fā)生崩崗區(qū)域開展綜合治理，控制崩崗發(fā)育程度，減少或避免崩崗造成的危害。

表6 崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab．6 Standard of risk rank for collapse gully erosion

5 結(jié)論

1)江西省崩崗主要分布在年均降雨量為1 500～1 700 mm、巖性為花崗巖、土壤為紅壤、坡度在10°～30°、高程在300 m 以下、起伏度0～150 m、植被覆蓋度＜0.2和0.6～0.8之間、土地利用類型為森林和草地的區(qū)域內(nèi)。

圖10 江西省崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)圖Fig．10 Occurrence risk map of collapse gully erosion in Jiangxi province

圖11 江西省崩崗侵蝕危害風(fēng)險(xiǎn)圖Fig．11 Hazardous risk map of collapse gully erosion in Jiangxi province

2)在江西省南部和西部崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)較高，東部、北部和中部相對(duì)較低。全省崩崗危害風(fēng)險(xiǎn)總體較輕微。

圖12 江西省崩崗侵蝕風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)圖Fig．12 Risk rank map of collapse gully erosion in Jiangxi province

3)江西省崩崗侵蝕以低中風(fēng)險(xiǎn)為主，占全省總面積的95%;其中，較低及以下風(fēng)險(xiǎn)占全省總面積的68%。其主要分布在鄱陽(yáng)湖周邊區(qū)域，中風(fēng)險(xiǎn)及以上風(fēng)險(xiǎn)主要分布在江西省南部和西部。

4)崩崗發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型精度達(dá)85.69%，說(shuō)明Logistic模型對(duì)崩崗侵蝕發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是可行的;同時(shí)，研究結(jié)果也論證了筆者提出的崩崗評(píng)估方法在區(qū)域尺度上適用性較好，而且數(shù)據(jù)易獲取，具有很好的實(shí)用性和可操作性。

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