趙東亮 蘭措卓瑪 侯光良 許長軍 李萬志

1. 青海師范大學地理科學學院, 青海 西寧 810008;2. 高原科學與可持續(xù)發(fā)展研究院, 青海 西寧 810008;3. 青海省地理空間信息技術與應用重點實驗室, 青海 西寧 810008;4. 青海省地理信息中心, 青海 西寧 810008;5. 青海省氣候中心, 青海 西寧 810008

0 引言

青藏高原內動力作用強烈, 是現今中國境內地質構造最為活躍的地區(qū), 也是崩塌、 滑坡、 泥石流地質災害 (以下簡稱崩滑流地災) 高發(fā)區(qū),尤其是湟水河流域 (崔鵬等, 2015)。 地處青藏高原東北緣的黃河與湟水谷地 (簡稱河湟谷地), 是高原上人口、 城鎮(zhèn)、 經濟活動最為密集的區(qū)域(沈鐳和姚建華, 1995)。 該區(qū)占青海省72.77%的人口和60%的耕地 (青海省統(tǒng)計局, 2016), 且人口和經濟高度集聚在地災頻發(fā)的河谷洪積-沖積平原, 嚴重威脅該地區(qū)生命財產安全和工程建設。以往對該區(qū)域地質災害易發(fā)性的研究僅限于小流域尺度的單體地質災害 (徐媛, 2013; 魏剛等,2013; 劉玄, 2014; 寇麗娜等, 2017; 郭邦梅和權開兄, 2019), 缺乏該區(qū)地質災害易發(fā)性綜合評價, 尚未從宏觀層面掌握崩塌、 滑坡、 泥石流易發(fā)性區(qū)劃與綜合易發(fā)區(qū)之間的聯系; 此外, 還普遍存在評價指標較少與人工勾畫易發(fā)區(qū)導致誤差較大等問題。 因此, 開展該區(qū)崩滑流地災綜合研究有助于更全面地服務于區(qū)域防災減災及社會可持續(xù)發(fā)展 (葛全勝等, 2008)。

目前地質災害評價的方法較多且沒有形成統(tǒng)一的評價標準 (張春山等, 2008), 常用的方法有AHP 法 (劉洋等, 2013; 倪曉嬌和南穎, 2014)、信息量模型 (范林峰等, 2012; 袁湘秦等, 2017;張向營等, 2018; 周靜靜等, 2019)、 邏輯回歸模型 (唐川和馬國超, 2015)、 熵值法 (魏章進等,2017; 吳博等, 2018) 等。 其中, 信息量模型可以較好地避免主觀判斷, 使得評價結果客觀合理,并且該模型的計算精度略高于邏輯回歸模型, 步驟簡單易行 (廖麗萍等, 2019), 但信息量模型并未考慮各影響因子所占權重。 鑒于此, 本文引入熵值法確定各因子權重, 以河湟谷地15 個縣(市) 為研究對象, 將信息量模型和熵值法相結合, 通過評價崩滑流地災易發(fā)性區(qū)劃, 最終集成該區(qū)域的綜合易發(fā)性區(qū)劃, 希冀為該區(qū)域地質災害的防治提供參考。

1 研究區(qū)概況

1.1 孕災環(huán)境概述

河湟谷地位于青藏高原東北緣 (35.01° ～37.87°N; 100.38°～103.07°E), 海拔1658 ～5197 m,該區(qū)北枕冷龍嶺, 西靠日月山, 南依西傾山, 東至甘青交界, 地處青藏高原與黃土高原連接處,東部季風區(qū)與西北干旱區(qū)過渡區(qū) (賈鑫等, 2019)(圖1)。 其行政單元包括西寧市 (西寧市區(qū)、 大通縣、 湟中縣、 湟源縣)、 海東市 (平安區(qū)、 樂都縣、 民和縣、 互助縣、 化隆縣、 循化縣)、 海北州的門源縣和海晏縣、 黃南州的同仁縣與尖扎縣以及海南州的貴德縣等15 個縣 (市), 轄222 個鄉(xiāng)鎮(zhèn), 土地面積近3.9×104km2。

區(qū)內地層巖性復雜, 基巖主要為白堊系粉砂巖、 泥巖、 薄層砂礫巖等易滑巖層, 新生界第三系紅土和第四系黃土典型發(fā)育, 地質構造屬祁連褶皺系的一部分 (張忠孝, 2004), 褶皺斷裂主要呈北西—南東向展布。 區(qū)內新構造運動強烈, 主要表現為區(qū)域性地殼不均勻抬升、 重力滑塌及地震等。 地勢自西北向東南逐漸降低, 北東—南西向嶺谷相間分布, 呈典型的河流盆地地貌。 該區(qū)地貌形態(tài)以大中起伏山地為主 (占研究區(qū)60.9%),其間以拉脊山為分水嶺, 以北為湟水谷地, 以南為黃河谷地 (董治平等, 1992)。 區(qū)內降水量季節(jié)分配極不均衡且降水強度大 (張忠孝, 2004), 由于河流沿岸巖體破碎, 受暴雨侵蝕后極易形成崩滑災害, 也為泥石流的發(fā)生提供了豐富的物源。因此, 地質災害在各支溝廣泛發(fā)育。

上述巖性、 地形、 氣候等條件都為地質災害的發(fā)育提供了必要的孕災環(huán)境, 高發(fā)的地質災害嚴重制約區(qū)內社會經濟可持續(xù)發(fā)展。

圖1 研究區(qū)災害分布圖Fig.1 Disaster distribution map of the study area

1.2 地質災害分布特征

該區(qū)地質災害主要以滑坡、 泥石流和崩塌為主, 其中滑坡主要為大型、 特大型, 泥石流和崩塌以中小型居多。 泥石流主要沿河流兩岸發(fā)育,滑坡和崩塌主要分布在山緣地帶。 2017 年, 區(qū)內共發(fā)育地質災害隱患點98 處, 威脅45217 人的生命財產安全; 歷史災害點1257 處, 其中以滑坡居多 (占地災總量45.3%), 其次為泥石流、 崩塌(分別占42.6%, 12.2%; 表1)。 區(qū)內各縣 (市、區(qū)) 地質災害點以樂都縣 (349 處) 最為嚴重;隱患點以大通縣 (20 處) 最多 (表2)。

表1 河湟谷地地質災害類型統(tǒng)計Table 1 Statistics of geological disaster types in the Hehuang Valley

表2 2017 年河湟谷地各縣 (市、 區(qū)) 地質災害點、 隱患點及威脅人數統(tǒng)計Table 2 Statistics on the number of geological disaster sites, hidden dangers and people at risk in the Hehuang Valley (2017)

2 研究數據與評價方法

2.1 數據來源與處理

研究使用的數據主要有影響因子數據、 地質災害數據、 基礎數據。

(1) 影響因子數據: 90 m 分辨率DEM 數據、中國1 ∶250000 一級、 三級、 四級和五級河流分級數據集來源于中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站 (http: / /www. gscloud. cn);中國1 ∶1000000 植被類型空間分布數據 (1971—2000 年)、 青海省1 ∶500000 地質圖、 中國1 ∶4000000 地貌圖及青海省各級道路圖來源于中國科學院資源環(huán)境科學數據中心 ( http: / /www.resdc. cn); 多年平均降雨量數據 (1971—2000 年)來源于中國氣象科學數據共享服務網 (http: / /www. data. ac. cn); 斷層數據為全新世活動斷層,來源于董治平等 (1992) 研究成果。

(2) 地質災害數據: 歷史地質災害數據 (1 ∶100000) 來源于青海省地質環(huán)境監(jiān)測總站; 省級重大地質災害隱患點數據來源于青海省自然資源廳 (http: / /zrzyt. qinghai. gov. cn)。

(3) 基礎數據: 人口數據來源于2010 年國家統(tǒng)計局第六次人口普查結果; 青海省1 ∶250000 分縣數字化行政區(qū)劃圖來自國家基礎地理信息中心(http: / /www. ngcc. cn)。

在進行崩滑流地災評價之前對部分數據進行了預處理工作。 首先將不同比例尺的DEM、 降水等數據重采樣成100 m 分辨率。 需要注意的是, 由于部分數據難以提高空間分辨率, 在評價結果中會存在一定誤差, 例如根據氣象站點將多年平均降雨量數據進行空間插值后, 其精度可能還是存在一定誤差。 其次, 對于點或者線數據, 按照地理坐標在GIS 中進行矢量化, 例如將隱患點、 人口數據以及活動斷層數據通過已有調查報告、 統(tǒng)計數據、 圖件等經矢量化而獲得。

2.2 崩滑流地災的影響因子

地質災害的爆發(fā)是在一定的孕災環(huán)境中, 通過誘發(fā)因子觸控后引發(fā)的, 是內外部因子、 自然與人為因子、 主控與影響因子共同作用的結果。 將地質災害發(fā)生的影響因子歸為孕災因子和誘災因子兩類:孕災因子由地貌、 高程、 坡度、 坡高、 植被、 巖性和距構造斷層距離組成, 而誘災因子為多年平均降雨量、 距河流、 道路(主線與支線) 距離(圖2)。

2.2.1 孕災因子

(1) 地貌

地貌是地災發(fā)生的控制條件 (熊昌利等,2012)。 區(qū)內地貌類型以高海拔大起伏山地為主(占研究區(qū)35.5%), 但地災主要發(fā)生在中高海拔中起伏山地 (占地災總量45.4%), 原因是這里侵蝕溝谷較為發(fā)育, 人類活動干擾強度大, 而高海拔大起伏山地雖然存在良好的孕災地形且面積廣闊, 但因其海拔高, 人類活動干擾少, 對地質環(huán)境的影響較小, 因此地災發(fā)生頻率較低。

(2) 高程

地災通常多發(fā)生在特定的海拔高度范圍內。經高程分區(qū)后, 發(fā)現地災集中分布在高程為2400 ～2800 m 與2000 ～2400 m 區(qū)間 (分別占49.4%,30.7%), 而這里也是人類活動密集區(qū), 從而成為地災頻發(fā)區(qū)。

(3) 坡度

坡度是影響邊坡滑動力的重要因素之一 (Dai et al. , 2001; 孫艷萍等, 2018), 也是地災的啟動因素 (李郎平等, 2017), 坡度的增加會使應力卸荷帶增大, 增加坡腳應力, 但并非與地災的發(fā)生成線性關系, 較高的坡度并不利于地災物源的堆積 (楊志華等, 2018), 在研究中, 地災大都發(fā)生在＜15°的區(qū)域 (占74.3%), 主要原因是大量緩坡被開墾成梯田, 對地表改造強烈。

(4) 坡高

坡高是單位面積內最高點與最低點的高差(程維明等, 2009), 反映地表起伏狀況及其破碎程度。 坡體內應力隨坡高增大而增大, 斜坡穩(wěn)定性降低。 因此, 和坡度一樣, 坡高被認為是引發(fā)地災的重要因素之一 (劉洋等, 2013)。 研究區(qū)大部分地災集中在坡高＜100 m 的區(qū)域 (占92.6%)。

(5) 植被

不同植被類型的水土保持、 固坡能力不同, 且孕育不同的典型災害, 例如地災在灌叢、 農業(yè)植被中較易發(fā)生(曾令科等, 2010)。 區(qū)內溫帶草原、 灌叢、栽培植被的地災占比最高(分別占災點總量63.4%,13.2%, 10%), 栽培植被分布在河谷沿岸, 其外圍緩坡上依次廣布溫帶草原、 灌叢, 而在海拔較高、 人類干擾較低的高寒草甸草原地災基本不發(fā)育。

(6) 巖性

巖土體性質影響斜坡穩(wěn)定性, 是地災發(fā)生的物質基礎和主控因子 (劉傳正等, 2007; 黃潤秋等, 2008)。 區(qū)內地災高度集聚在粉砂巖、 泥巖、薄層砂礫巖組 (占82.2%), 主要是因其巖性為半膠結狀極軟巖, 抗侵蝕能力弱, 遇水易軟化, 受力易變形, 易于發(fā)生地災 (談樹成等, 2018)。

(7) 距構造斷層距離

構造斷層影響地質環(huán)境穩(wěn)定性 (李忠生,2003), 其附近的巖土體受構造運動破壞, 是地災發(fā)生的控制性因素。 此研究中＜5000 m 范圍是災點的相對密集區(qū)。

圖2 河湟谷地地質災害易發(fā)性評價因子圖Fig.2 Maps showing the factors in geological disaster susceptibility assessment in the Hehuang Valley

2.2.2 誘災因子

(1) 多年平均降雨量

降雨會增加土體重力, 潤滑滑動面, 是誘發(fā)地災的重要動力因子 (李郎平等, 2017), 通常降雨量的增加會導致地災發(fā)生概率增加。 該區(qū)在降雨量＜430 mm 區(qū)間內, 降雨量與地災發(fā)生概率成正相關, 而在＞430 mm 后, 該區(qū)域由于地貌起伏和緩, 高原草甸廣布, 孕災環(huán)境發(fā)育不充分, 其發(fā)生率逐漸下降, 尤其在＞480 mm 后下降至幾乎為零。

(2) 距河流距離

研究區(qū)大部分河流處于中上游, 這一階段河流的侵蝕、 側蝕作用強烈, 致使溝谷應力發(fā)生轉移, 斜坡卸荷拉裂, 增加巖體不穩(wěn)定性 (王濤,2010)。 該區(qū)400 ～800 m 緩沖區(qū)內災點密度最高(0.091 個/km2), 其他區(qū)域依次向兩側遞減, 說明河流對地災的發(fā)生具有較明顯的控制作用。

(3) 距道路距離

高等級公路和鐵路在修建過程中, 其邊坡開挖等工程活動會改變原有地質環(huán)境 (賈貴義等,2014), 進一步加劇邊坡不穩(wěn)定性, 是地災的重要誘因。 該區(qū)災點主要集中在＜500 m 的范圍內, 隨著距交通線距離的增加, 地災發(fā)生概率依次遞減,呈顯著相關性。

2.3 評價方法

結合信息量模型與熵值法, 分別計算河湟谷地崩塌、 滑坡、 泥石流及綜合易發(fā)性指數, 從而對研究區(qū)進行易發(fā)性區(qū)劃。

2.3.1 信息量模型

采用信息量模型確定崩滑流地災的易發(fā)性指數。信息量模型起源于信息論, 由晏同珍首次運用到地質災害預測中(黃潤秋等, 2008), 其原理是將影響區(qū)域穩(wěn)定性的實測值轉換為信息量值, 作為易發(fā)性區(qū)劃的定量化指標 (阮沈勇和黃潤秋, 2001; 王昌明等, 2019)。 在地質災害易發(fā)性評價中, 信息量模型將災害點作為評價對象, 而地質災害的影響因子則是模型的評價指標, 通過計算各因子易發(fā)性貢獻度來評價其與研究對象的密切程度 (黃潤秋和李曰國, 1991), 信息量越高, 則認為易發(fā)系數越高 (王寧濤等, 2012; 鄧越等, 2016)。

綜上所述, 該模型的核心就是計算各二級影響因子(Xi) 對崩滑流地災(D) 貢獻的信息量計算過程如下:

公式 (1) 是概念模型, 但在實際運用時往往用下式計算:

公式中:S為研究區(qū)評價單元總數;N為研究區(qū)分布有災害點和隱患點的單元數;Si為因子Xi的單元數;Ni為在因子Xi內發(fā)生災害點和隱患點的單元數。

2.3.2 評價因子貢獻度的確立

熵值法是基于信息論中 “熵是對不確定性度量” 的概念形成的一種完全意義上的客觀賦權法,較傳統(tǒng)賦權法更有效可靠(孫煒鋒等, 2008), 該方法降低了極端值對結果的影響, 其結果為非線性函數關系(Ye, 2011)。 熵值法根據各指標變異程度確定貢獻度, 其原理是數據變異性越大, 熵越大,則信息的效用越小, 該指標貢獻度就越小。 由于各評價因子對地災發(fā)生具有不同的貢獻度, 因此文中引入熵值法確定其貢獻度, 具體步驟如下:

(1) 定義熵, 表達式如下:

公式中:i為各二級影響因子;j為各一級影響因子;Sij為各一級影響因子中二級影響因子區(qū)域內災點密度的歸一化值, 且Sij∈[0, 1];Ej為第j項一級影響因子的熵值;k為常數,k =1/ln(n), 其中n為各二級影響因子數。

(2) 求熵權, 公式為:

公式中:Wj為各一級影響因子權重系數,m為一級影響因子數。

2.3.3 崩滑流地災易發(fā)性區(qū)劃

首先, 由于信息量模型只考慮各因子的地災易發(fā)性, 未考慮各指標對地災的貢獻度, 因此將公式 (2) 與 (4) 計算得到的各二級影響因子信息量值Ii與權重系數Wi通過公式 (5) 加權疊加,分別得到該區(qū)崩塌、 滑坡、 泥石流各二級影響因子加權信息量值I(表3)。 然后利用ArcGIS 空間疊置及柵格計算器功能, 分別集成崩塌、 滑坡、 泥石流易發(fā)性區(qū)劃圖, 以此來彌補單純信息量值的不足, 使評價結果真實可靠, 具體公式如下:

公式中:Wi為第i項二級影響因子權重, 其值實際為一級影響因子的權重Wj, 為便于計算加權信息量而分配到其所屬的二級影響因子,Ii為第i項二級影響因子的信息量值,i =1, 2, …, 64。 其次,考慮到河湟谷地崩滑流地災發(fā)生的實際情況, 在征求多方專家意見基礎上, 將崩塌、 滑坡、 泥石流圖層賦予0.15, 0.5, 0.35 的權重, 進而耦合成各評價單元地質災害易發(fā)性綜合評價指數I總, 其值范圍在-2.62 ～0.59 之間。 最后, 經多次調試,以I總為-1.08, -0.35, 0.14, 0.42 為斷點, 將研究區(qū)劃分為極高易發(fā)區(qū)、 高易發(fā)區(qū)、 中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)和極低易發(fā)區(qū), 最終得到該區(qū)地質災害易發(fā)性綜合區(qū)劃。

表3 崩塌、 滑坡、 泥石流各影響因子權重及加權信息量Table 3 Weight and weighted information of each influencing factor in collapse, landslide and debris flow

續(xù)表3

3 易發(fā)性評價結果分析

3.1 崩塌易發(fā)性

河湟谷地崩塌極高易發(fā)區(qū)面積598.77 km2,占1.54% (表4), 主要沿西寧市、 湟中縣、 平安區(qū)、 民和縣、 貴德縣、 尖扎縣、 化隆縣這些地區(qū)的湟水、 黃河、 大通河河谷山前地帶分布 (圖3a); 高易發(fā)區(qū)主要分布在西寧市區(qū)、 平安區(qū)、 湟中縣、 民和縣、 化隆縣大部, 互助縣西北部以及樂都縣、 貴德縣中部中小起伏山地; 低易發(fā)區(qū)和極低易發(fā)區(qū)主要分布在海晏縣、 同仁縣、 門源縣大部, 尖扎縣中西部以及大通縣西北部的高海拔大起伏山地。

表4 崩塌、 滑坡、 泥石流易發(fā)性區(qū)劃統(tǒng)計Table 4 Zoning statistics of susceptibility to collapse, landslide and debris flow

3.2 滑坡易發(fā)性

河湟谷地滑坡極高易發(fā)區(qū)面積5089.87 km2,占13.05%, 主要連片分布在湟水、 黃河及其支溝外圍的中小起伏山地 (圖3b); 高易發(fā)區(qū)主要分布在湟中縣、 民和縣、 化隆縣大部, 樂都縣、 貴德縣中部、 互助縣西南部、 大通縣東南部以及循化縣東北部的中海拔洪積-沖積平原; 低易發(fā)區(qū)和極低易發(fā)區(qū)主要分布在門源縣、 同仁縣大部、 互助縣東北部以及尖扎縣西南部的高海拔大起伏山地。

3.3 泥石流易發(fā)性

河湟谷地泥石流極高易發(fā)區(qū)面積647.87 km2,占1.66%, 主要呈樹枝狀分布在湟水及其支流北川河、 沙塘川中下游, 黃河及其支流西川、 東川中下游 (圖3c); 高易發(fā)區(qū)集中分布在西寧市、 民和縣大部、 湟中縣、 貴德縣、 樂都縣中部、 化隆縣、 尖扎縣交界處的湟水、 黃河各支溝及大通河中游溝谷兩側的斜坡; 低易發(fā)區(qū)和極低易發(fā)區(qū)主要分布在門源縣東北部和西南部、 大通縣西北部、同仁縣中南部、 尖扎縣西南部以及化隆縣、 樂都縣、 民和縣交界處的大起伏山地。

圖3 河湟谷地不同類型災害易發(fā)性評價結果Fig.3 Assessment results of susceptibility to different types of disasters in the Hehuang Valley

3.4 綜合易發(fā)性

河湟谷地地質災害綜合區(qū)劃有如下規(guī)律 (圖3d, 表5):

(1) 極高易發(fā)區(qū)。 面積790.58 km2, 占2.03%。呈帶狀分布在黃河、 湟水兩岸的溝谷地帶。 主要包括黃河貴德段中部及其支流東溝、 西溝下游、湟水湟中縣至樂都縣段, 零星分布于民和縣、 循化縣等地。 其中, 湟水河及其支流在西寧市、 平安區(qū)、 樂都縣流域以及黃河貴德段的主導災害為泥石流, 原因可能是這里河流侵蝕作用強, 形成眾多的泥石流溝; 民和縣等地由于黃土的結構疏松, 垂直節(jié)理發(fā)育, 水土流失較為嚴重, 巖性多為粉砂巖、 泥巖等軟性巖, 導致這里的地質災害以滑坡和崩塌為主; 化隆縣、 尖扎縣交界處地質環(huán)境復雜, 以崩滑流地災集群分布為主。 區(qū)內河流主干侵蝕強烈, 巖體破碎, 人口密集, 是本區(qū)主要城鎮(zhèn)密集分布帶, 同時也是工農業(yè)、 重大工程密集區(qū), 人類活動頻繁。 區(qū)內分布災害點117處, 災點密度0.148 處/km2。

表5 河湟谷地地質災害綜合易發(fā)性區(qū)劃統(tǒng)計Table 5 Comprehensive susceptibility zoning statistics of geological disasters in the Hehuang Valley

(2) 高易發(fā)區(qū)。 面積8264.61 km2, 占21.2%。呈團塊狀分布于極高易發(fā)區(qū)外圍的湟中縣、 民和縣、 平安區(qū)大部、 大通縣南部、 互助縣西南部、西寧市周邊以及樂都縣中部的中小起伏山間盆地,此外, 零星分布在貴德縣和化隆縣等地。 其中湟中縣、 民和縣、 樂都縣、 互助縣、 大通縣等地與滑坡高易發(fā)區(qū)范圍高度相似, 這與滑坡在該區(qū)相對集中有關。 區(qū)內各河流及其支流侵蝕強烈, 巖體破碎, 人口較密集, 是區(qū)內主要城鎮(zhèn)分布區(qū), 工農業(yè)、重大工程較密集, 人類活動較頻繁。 區(qū)內分布災害點888 處, 災點密度0.107 處/km2。

(3) 中易發(fā)區(qū)。 面積9144.4 km2, 占23.45%。緊密環(huán)繞在高易發(fā)區(qū)周緣的中起伏山地, 是高、低易發(fā)區(qū)之間的過渡區(qū)域。 植被以灌叢、 耕地為主, 工農業(yè)活動逐漸減少。 區(qū)內分布災害點467處, 災點密度0.051 處/km2。

(4) 低易發(fā)區(qū)。 面積16413.8 km2, 占42.1%。呈片狀分布在海晏縣大部、 湟源縣中西部、 大通縣西北部、 尖扎縣、 貴德縣南部以及同仁縣東南部等地的大中起伏山地、 丘陵地帶。 區(qū)內海拔升高, 屬河流中上游, 巖性以堅硬的大理巖、 石英巖、 片麻巖為主, 植被以高山草甸為主, 水土保持較好。 該區(qū)屬農牧交錯區(qū), 人類活動影響較小,地災發(fā)育程度較低。 區(qū)內分布災害點76 處, 災點密度0.005 處/km2。

(5) 極低易發(fā)區(qū)。 面積4378.83 km2, 占11.23%。呈斑塊狀分布在門源縣東北部和西南部、 海晏縣、同仁縣西南部、 樂都縣、 民和縣與化隆縣交界處以及尖扎縣中西部等地的冷龍嶺、 拉脊山、 西傾山等山地。 區(qū)內為河流源頭, 地質環(huán)境相對較好,植被主要為高寒草甸和沙地、 裸地, 人類活動微弱。 災點密度0 處/km2。

3.5 評價精度檢驗

依據評價結果, 對各類區(qū)劃及災點進行分區(qū)統(tǒng)計 (表5)。 可以看出, 絕大多數災害點分布在極高、 高以及中易發(fā)區(qū), 并且在面積占研究區(qū)23.23%的極高、 高易發(fā)區(qū)內集中分布64.92%的災害點, 災點密度也隨易發(fā)性的增加而增加, 說明此次區(qū)劃結果與實際情況相符, 信息量模型的預測精度為95.09%。 因此, 該模型的評估結果較為準確。

4 討論

目前對區(qū)內地質災害的研究多以單災種為主,綜合評價相對缺乏, 加之河湟谷地自然地理環(huán)境有一定的整體性, 綜合評價區(qū)域地質災害易發(fā)性,既有利于把握致災的總體規(guī)律, 從宏觀角度比較各區(qū)的危害程度, 又能服務于防災減災生產實踐,因此此次評價結果有較好地區(qū)綜合性。 例如, 發(fā)現河湟地區(qū)的地質災害以滑坡和泥石流占主導,并且在坡度較小以及人類工程活動密集區(qū)多發(fā),應防止在道路建設中破壞斜坡體而引發(fā)滑坡。 此外, 目前對該區(qū)域地質災害易發(fā)性的研究, 未揭示單災種易發(fā)性區(qū)劃與綜合區(qū)劃之間的聯系, 為此文中不僅分析地質災害的綜合易發(fā)性, 而且揭示各區(qū)的主導災害類型。 例如貴德縣主導災害類型為泥石流, 民和縣為滑坡, 化隆縣與尖扎縣交界處呈崩滑流多災并發(fā)的態(tài)勢。 這改進了只從地質災害層面總體評價的方法, 提高了地質災害評價的系統(tǒng)性。 當然文中不同程度地存在指標選取不全面、 評估精度有待提高、 地質災害易發(fā)空間格局演化與主控因素分析不夠等問題, 這將在今后工作中進行深入研究。

5 結論

文中以河湟谷地歷史地質災害點及重大地質災害隱患點數據為基礎, 分析了地貌、 地質、 氣候、 人類活動等指標對該區(qū)地質災害的控制作用,采用熵值法確定評價因子的貢獻度, 信息量模型計算易發(fā)性指數, 最后進行易發(fā)性等級區(qū)劃。 取得如下結論。

(1) 河湟谷地地質災害發(fā)生的主要影響因素為坡度、 坡高、 巖性、 降水量。 崩塌主要受巖性和坡度的控制; 滑坡的主要影響因素為坡高和巖性; 泥石流受坡度、 地形和降雨量等因素影響較大。 地質災害在以下條件下高發(fā): ①坡度＜15°;②巖性為粉砂巖、 泥巖、 薄層砂礫巖; ③植被為溫帶草原; ④距離道路500 m 的范圍內。

(2) 河湟谷地崩、 滑、 流極高易發(fā)區(qū)面積分別為598.77 km2, 5089.87 km2, 647.87 km2; 分別占1.54%, 13.05%, 1.66%。 其中崩塌主要沿湟水、 黃河、 大通河河谷山前地帶分布; 滑坡主要連片分布在湟水、 黃河及其支溝外圍的中小起伏山地; 泥石流主要分布在湟水及其支流北川河、沙塘川中下游, 黃河及其支流西川、 東川中下游。

(3) 河湟谷地綜合地質災害易發(fā)性可分為極高、 高、 中、 低以及極低易發(fā)區(qū), 對應的區(qū)劃面積為 790.58 km2, 8264.61 km2, 9144.4 km2,16413.8 km2, 4378.83 km2; 分別占2.03%, 21.2%,23.45%, 42.1%, 11.23%。 極高易發(fā)區(qū)主要集中在人口、 工程活動密集的河谷 (城鎮(zhèn)) 地區(qū); 高易發(fā)區(qū)主要分布在人口、 工程活動較密集的中小起伏山間盆地地區(qū); 中易發(fā)區(qū)主要分布在中小起伏山地向大起伏山地的過渡區(qū)域; 低易發(fā)區(qū)和極低易發(fā)區(qū)主要分布在人口稀少, 以牧業(yè)活動為主的大起伏山區(qū)。 從行政區(qū)劃來看, 地質災害高易發(fā)性縣 (市) 為樂都縣、 貴德縣、 西寧市, 次之為民和縣、 湟中縣、 化隆縣, 較低的是門源縣、海晏縣、 同仁縣。 文中易發(fā)性區(qū)劃與災點密度呈線性相關, 評價結果較為可靠。

致謝:青海師范大學研究生蔣榮給予英文指導, 在此表示衷心感謝!