郎秋玲，張以晨，張繼權，楊 揚

(1.長春工程學院，吉林 長春130021； 2.東北師范大學 環(huán)境學院，吉林 長春130024； 3.吉林省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站，吉林 長春130024)

泥石流是一種復雜的地質(zhì)災害，爆發(fā)突然，來勢兇猛，危害巨大。長期以來，國內(nèi)外對泥石流的研究經(jīng)歷了從定性到定量分析的發(fā)展過程，其中權重分析對其易發(fā)性評價結果起著重要作用，而層次分析、粗糙集理論、灰色關聯(lián)度模型、神經(jīng)網(wǎng)絡、回歸分析模型等在泥石流災害權重分析中均得到了廣泛的應用[1]。如劉濤等[2]，采用層次分析法對北京密云縣歷史活動及潛在泥石流指標量化，進而分析危險度，溫智虹等[3]采用層次分析法計算長白山火山泥石流分布影響因素的權重值，李炫等[4]采用層次分析法計算西藏30條冰川泥石流溝影響因素權重系數(shù)，將其引入到WKFCM聚類算法判定泥石流危險性。層次分析法雖可使問題簡化、層次化，但僅采用此客觀分析法可因原始資料缺乏，選取因子較少影響評價精度。粗糙集是解決不確定和模糊問題的一種工具，從給定問題的描述集合入手，分析其內(nèi)在規(guī)律，當描述集合數(shù)據(jù)較少時，其精度也隨之降低。 王禹萌等[5]基于粗糙集理論針對長白山火山泥石流選取5個因子進行重要性分析，但因樣本數(shù)據(jù)相對較少，而評價過程中客觀因素所占比例較大，降低了其準確性；向靈芝等[6]利用災害熵計算汶川震后道路泥石流各個因子的權重，分析研究區(qū)泥石流敏感性 ?，F(xiàn)今，隨著GIS手段的不斷發(fā)展，越來越多學者將GIS應用到泥石流災害分析評價中，且取得了較好的效果。如蘇鳳環(huán)等[7]在利用層次分析法獲取汶川縣泥石流影響因子權重基礎上，利用GIS分析其敏感性；潘赟等[8]利用GIS對遼寧省岫巖縣泥石流災害危險性進行區(qū)劃；張具琴等[9]利用“3S”技術結合層次分析法確定汶川縣泥石流各因子權重系數(shù)。通過現(xiàn)今對泥石流孕災因子權重分析方法及所取得的成果可以看出，這些方法往往是基于樣本數(shù)據(jù)的客觀分析，而忽略了基于野外調(diào)查的主觀權重判斷的重要性，其判定結果與實地災情存在一定誤差。因此分析不同區(qū)域泥石流成災特點，準確判定孕災因子，在此基礎上選取合理、適宜的權重判定方法確定權重大小是泥石流危險性評價、機理分析及風險評價的重要前提。

吉林省東南部地區(qū)以山區(qū)為主，每年地質(zhì)災害發(fā)生頻率較高，尤其是泥石流災害，給當?shù)氐慕?jīng)濟造成了較大的損失，制約了其經(jīng)濟發(fā)展。吉林省根據(jù)其泥石流成災特點，開展了1:5萬縣(市)地質(zhì)災害調(diào)查與區(qū)劃工作，本文就是在此基礎上，對吉林省泥石流地質(zhì)災害的地質(zhì)環(huán)境進行研究，利用“3S”技術獲取數(shù)據(jù)，提取泥石流影響因子，利用TM影像圖、DEM數(shù)字等高線圖、地質(zhì)圖等數(shù)據(jù)將其在ARCGIS中矢量化，分析及篩選影響泥石流災害的主要孕災因子。首次提出將主觀判斷的偏好比率法與客觀分析的粗糙集理論進行優(yōu)化組合，避免了以往客觀分析法中樣本數(shù)據(jù)不足而影響結果精度，并應用到吉林省泥石流孕災因子的權重分析中，將結果與其他方法所取得的權重值進行對比，在ARCGIS平臺下歸納災害點、植被覆蓋率、巖組圖層中的單元集，分析吉林省泥石流災害點發(fā)育個數(shù)與植被覆蓋率及巖組的相互關系，進而分析差異性，其研究成果對完善吉林省地區(qū)泥石流風險區(qū)劃有著重要參考價值，同時對長白山火山崩滑流災害風險評價、其它地區(qū)地質(zhì)災害孕災因子權重獲取、風險區(qū)劃、防災減災工作有著重要意義。

1 研究區(qū)地質(zhì)條件概況

吉林省位于中國東北地區(qū)中部，處于日本、俄羅斯、韓國、朝鮮與中國東北部組成的東北亞腹心地帶。東南高，西北低，地貌類型主要為東部低山丘陵、長白山中山低山等15個單元。其中西部主要為中高山地區(qū)，坡度可達30°～70°，而東部主要為中低山地區(qū)。氣候特點是：春季干旱、夏季炎熱多雨，6-9月降水量較多，對吉林省泥石流出現(xiàn)的汛期分析發(fā)現(xiàn)，25%的泥石流均發(fā)生在暴雨當天，且為持續(xù)集中的降雨型。巖組類型較多，土體及軟質(zhì)巖石主要分布在平原區(qū)，極硬巖及硬質(zhì)巖石主要為中厚層火山噴發(fā)而沉積形成的碎屑巖組及中厚至薄層的砂礫巖組，山區(qū)分布較多，地形坡度相對陡峭。植被覆蓋率較高，林業(yè)面積居全國第12位，其中東部區(qū)主要為森林區(qū)域。而近代由于人類活動加強、植被破壞、風化加強，對地質(zhì)環(huán)境破壞較顯著，其中對于一些不合理的開挖邊坡，礦山建設，廢棄土體的不當堆砌等均是誘發(fā)崩塌、滑坡的主要原因，為泥石流提供豐富的物源，植被的破壞也加大了水源的匯集。

吉林省泥石流共發(fā)育有1 407條，如表1所列，主要為暴雨誘發(fā)，較多為溝谷型泥石流，規(guī)模以小型群發(fā)為主，其具有重度大、流速快、破壞力強的特點。主要分布在松花江、鴨綠江等流域。其中典型的泥石流如大砬子溝泥石流其坡度25°，坡降80‰，溝長約2 000 m，流域面積4.5 km2，堆積物厚度可達2 m左右，由塊石、碎石組成，是溝谷型泥石流；長青村泥石流坡度在25°～50°左右，坡降大于200‰，流域面積1 km2左右，相對高差50～100 m，沖溝橫斷面形態(tài)呈“V”型，為溝谷型稀性泥石流，2010年突然爆發(fā)導致2人死亡；瀑布東泥石流其坡度40°，坡降300‰，溝長約500 m，流域面積0.1 km2，堆積物為2 000 m3，由塊石、碎石組成，是坡面型泥石流，嚴重威脅下游聚龍泉旅游點。

2 基于組合賦權法的孕災因子重要度分析

泥石流易發(fā)性分區(qū)評價對泥石流災害危險性分析、風險分析及防災減災工作有著重要意義，其孕災因子選取及權重分析結果直接影響著泥石流易發(fā)性評價的精度，科學、合理的分析結果可有效進行風險分區(qū)與評價，進而避免各種工程與非工程減災措施實施過程中的盲目性，為防患于未然和減輕泥石流災害對當?shù)氐挠绊懱峁┛煽康囊罁?jù)[10]。

通過對吉林省泥石流點與各孕災因子關系的統(tǒng)計分析如圖1所示(其它圖略)，選取與吉林省泥石流發(fā)育有較顯著影響的地貌、坡度、地勢高程、巖組、年平均降水量、人口密集度、植被覆蓋率7個孕災因子進行權重分析。

表1 吉林省泥石流災害統(tǒng)計表

圖1 吉林省泥石流點與地貌因素關系

2.1 偏好比率法

偏好比率法是對孕災因子主觀判定重要程度的方法，其原理是對所有因子兩兩比較，確定因子對評價結果實際貢獻率。

已知孕災因子個數(shù)為n，則孕災因子集合為C={c1，c2，…，cn}。將各孕災因子采用上述統(tǒng)計分析進行主觀排序，兩兩比較得出比率標度值aij(i，j=1，2，…，n)，建立如下方程組：

(1)

式中：pj為所求的權重，0≤pj≤1，j=1，2，…，n。

結合吉林省泥石流野外調(diào)查及災害特點，主觀判定各孕災因子的重要度后，采用偏好比率法，對各評價指標間有如下偏好判斷。

a12=4,a13=5,a14=4.5,a15=3.5,a16=2,a17=3,a23=2,a24=1.5,a25=1/1.5,a26=1/3，a27=1/2,a34=1/1.5,a35=1/2.5,a36=1/4,a37=1/3,a45=1/2,a46=1/3.5,a47=1/2.5,a56=1/2.5,a57=1/1.5,a67=2。

根據(jù)式(1)得出偏好比率法各孕災因子權重系數(shù)如表2所列。

2.2 粗糙集理論法

粗糙集理論于1982年由波蘭科學家Z.Pawla創(chuàng)立，該方法是解決高度非線性、不確定性及模糊性問題的一種有效方法，該方法建立相應的決策信息表，設置決策屬性及條件屬性，對待解決問題的各個影響因子分類，進而對其冗余的因子進行約簡[11]。

2.2.1 建立關系數(shù)據(jù)模型

將吉林省泥石流災害的各個孕災因子C={c1，c2，…，cn}設為條件屬性，將泥石流災害點密度D設為決策屬性，所有泥石流點U={u1，u2，…，un}組成樣本集合。

2.2.2 屬性值特征化

對影響泥石流易發(fā)程度的孕災因子進行等級的劃分，將其分為若干屬性值，將屬性值特征化后即可建立知識系統(tǒng)。

2.2.3 條件屬性對決策屬性重要性分析

分別計算D對C的依賴度K，D對C-Cj的依賴度γc-cj(D)及第j個孕災因子的重要性σCD(Cj)，進而計算其權重系數(shù)為[12-13]：

(2)

在ARCGIS中生成災害點密度分布圖，在ArcToolbox中利用其子模塊將DEM生成坡度圖，進而在ARCGIS平臺中對各圖層中的單元集分析、歸類，利用計算程序?qū)Ω髟袨囊蜃舆M行重要度計算機約簡，計算各孕災因子的權重系數(shù)qj，部分泥石流孕災因子原始數(shù)據(jù)及計算得出結果如表3、表4所列。

2.3 組合賦權模型的建立

已知m個評價對象，n個孕災因子，其組合權系數(shù)為ω=(ω1，ω2，…，ωn)T，則

ωj=x1pj+x2qj，(j=1,2,…,n)。

(3)

表2 偏好比率法計算孕災因子權重系數(shù)結果

表3 部分泥石流孕災因子原始數(shù)據(jù)

表4 粗糙集理論計算孕災因子權重系數(shù)結果

將其優(yōu)化得[14]

(4)

(5)

則組合賦權模型為

(6)

經(jīng)計算，得出

(7)

因此，最終得出組合賦權的權重系數(shù)為：

ω=(0.307,0.142,0.053,0.0057,0.124,0.215,0.102)T。

(8)

對吉林省泥石流孕災因子重要度利用偏好比率—粗糙集理論組合賦權法進行分析，需對野外地質(zhì)災害進行詳盡調(diào)查，掌握吉林省泥石流發(fā)育特征，進而可準確進行排序。此外，應掌握大量研究區(qū)泥石流災害數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，即獲得準確可靠C、D集合，提高權重系數(shù)計算精度。經(jīng)計算權重系數(shù)后，可得出：吉林省泥石流孕災因子影響程度由大到小為坡度>植被覆蓋率>地勢高程>人口密度>年平均降水量>地貌>巖組，其中坡度、植被覆蓋率、地勢高程、人口密度等因子對吉林省泥石流易發(fā)程度影響較大。

3 結果分析

對吉林省泥石流易發(fā)性有顯著影響的孕災因子采用組合賦權理論所取得的權重系數(shù)結果與以往客觀分析方法取得的結果進行對比分析(坡度>地勢高程>人口密度>植被覆蓋率>巖組>年平均降水量>地貌)[15]，植被覆蓋率對吉林省泥石流易發(fā)性的影響顯著提高，巖組的影響顯著性降低。文中在Mpagis中將植被覆蓋率、巖組地質(zhì)圖紙矢量化，在圖形處理模塊中利用轉換功能將矢量化的數(shù)據(jù)轉為shape文件后導入到ARCGIS平臺，并轉換為1 km×1 km柵格數(shù)據(jù)。在ARCGIS 平臺下歸納、分析災害點、植被覆蓋率、巖組圖層中的單元集，分析吉林省泥石流災害點發(fā)育個數(shù)與植被覆蓋率及巖組的相互關系(圖2、圖3)，進而分析其原因。

圖2 吉林省泥石流點及植被覆蓋率分布

圖3 吉林省泥石流點及巖組分布

植被覆蓋率較少，巖體相對裸露，有利于風化形成豐富松散的物源條件，并且有利于水源的匯集而為泥石流發(fā)生提供動力條件。吉林省植被覆蓋率較高，林業(yè)面積居全國第12位，其中東部區(qū)主要為森林區(qū)域。而近代由于人類活動加強、植被破壞、風化加強，進而為泥石流的發(fā)育提供了物源條件。吉林省植被覆蓋率在20%～50%區(qū)域泥石流最發(fā)育，共481條。植被覆蓋率大于50%區(qū)域泥石流發(fā)育程度降低，共325條，植被覆蓋率小于20%區(qū)域因地處平原區(qū)，因此泥石流相對較少。由此可見，植被覆蓋率對泥石流發(fā)育有著較為重要影響，其影響顯著性大于地勢高程及人口密度。

巖組是泥石流的物質(zhì)來源之一，其松散碎裂及巖石本身的抗風化性能影響著物源的豐富程度[6]。吉林省巖組類型較多，通過分析ARCGIS所得到的吉林省泥石流點及巖組相互關系可見，土體及軟質(zhì)巖石主要分布在平原區(qū)，地形地貌條件不利于泥石流的發(fā)育，因此泥石流相對較少。吉林省極硬巖及硬質(zhì)巖石主要為中厚層火山噴發(fā)而沉積形成的碎屑巖組及中厚至薄層的砂礫巖組，其因地形坡度相對陡峭，泥石流分布相對較多，巖組與泥石流發(fā)育點數(shù)量相關性不顯著，因此巖組對吉林省泥石流的易發(fā)性影響小于年平均降水量及地貌因子。

上述結論與實地災情更加吻合，避免了層次分析法、模糊數(shù)學法、粗糙集理論等方法在地質(zhì)災害權重分析中過多采用客觀評價而忽略了主觀判斷重要性的弊端，結果更加科學、合理。

4 結論

文中在吉林省1∶5萬地質(zhì)災害調(diào)查的基礎上，根據(jù)吉林省泥石流的發(fā)育特點，選取了影響吉林省泥石流易發(fā)性的坡度、地勢高程、年平均降水量等7個孕災因子，采用偏好比率—粗糙集理論組合優(yōu)化，分析各孕災因子權重的大小，并將所取得的權重系數(shù)與其它方法取得的結果對比分析，得出以下結論：

(1)吉林省泥石流孕災因子影響程度由大到小為坡度>植被覆蓋率>地勢高程>人口密度>年平均降水量>地貌>巖組。

(2)與其它方法取得權重系數(shù)結果主要區(qū)別為：植被覆蓋率對吉林省泥石流易發(fā)性的影響顯著提高，巖組的影響顯著性降低。

(3)在ARCGIS平臺下分析植被覆蓋率與巖組因子權重大小變化的原因后，認為該組合賦權方法在泥石流孕災因子權重分析中所得出的結論與實地災情更加吻合，該方法即考慮了主觀因素定性分析重要性，又結合了客觀分析方法的定量評價，使結果更加科學、合理。

文中采用組合賦權法得到的泥石流孕災因子權重值將進一步完善吉林省泥石流風險區(qū)劃，所采用的組合賦權法可結合承災體暴露性、脆弱性及防災減災能力因子應用于 長白山地區(qū)火山崩滑流災害的風險評價、預警中，且可拓展應用到其它地區(qū)地質(zhì)災害易發(fā)性分區(qū)評價中，對地質(zhì)災害風險分析、減災防災的準確評價及保證公共安全具有重要意義。