基于信息量法的广西南宁市武鸣区地质灾害易发性评价

2023-12-13 06:52董凯王永卿蒲秀勇梁凯丽
农业灾害研究 2023年9期
关键词:武鸣信息量易发

董凯 王永卿 蒲秀勇 梁凯丽

摘要 武鸣区位于广西壮族自治区中南部,地质环境条件较复杂,人类工程活动强烈,地质灾害较发育。为精准识别地质灾害发育规律,为政府决策和国土空间规划提供基础数据。以武鸣区为研究区域,选取高程、坡度、坡向、地层岩性、降雨、距断裂距离、距河流距离、距道路距离为评价因子,运用信息量法进行地质灾害易发性评价。结果表明:地质灾害主要发生在中部的丘陵、台地地区,形成灾害的内因条件主要是地势地貌与工程地质岩组,而外在引发因素主要是降雨多、强度大以及人类活动频繁;不易发分区、低易发分区、中易发分区、高易发分区面积分别占全区面积比重19.89%、37.48%、28.72%、13.90%,结果可为武鸣区地质灾害避让搬迁和防治提供依据。

关键词 地质灾害;信息量法;易发性分区;武鸣区

中图分类号:P694 文献标识码:B 文章编号:2095–3305(2023)09–0-04

地质灾害是指在自然界中发生地形地貌改变,对自然造成一定破坏,以及对人类生命财产安全产生重大影响的现象[1]。受气候变化、地震频发和人类活动的影响,我国地质灾害频发、多发,由此造成的重大经济损失事件时有发生,地质灾害防治形势依然严峻,防灾减灾成为学者们研究的重要内

容[2-3]。从目前研究来看,地质灾害评价内容的复杂性使得如何将定性评价转为定量评价成为一个需要深入研究的内容。同时随着计算机和相关技术的不断发展,如何更好地模拟出地质灾害发育条件和集成各种技术进行地质灾害评估是当下的难点[4-5]。采用“3S”技术和各学科理论,利用科学计算机,构建灾害评价模型,界定地质灾害风险等级,建立区域灾害预警、预报和管理系统,是国内外专家学者当前重点研究的内容[6-8]。

武鸣区位于广西壮族自治区中南部,全县地势海拔由东北向西南倾斜。东部、北部为大明山,南部为高峰山脉。武鸣区的地质灾害有崩塌、滑坡、地面塌陷、泥石流、不稳定斜坡等类型。地质灾害对人民群众的生命财产及安全造成的损失日益增加,严重影响了该县社会经济的可持续发展。基于此,通过充分搜集武鸣区自然地理、气象水文和基础地质情况等方面的资料,实地考察了武鸣区地质灾害的基本情况,分析了该区多年来不同类型地质灾害的发育特征、形成条件和危害情况,详细分析了武鸣区的地质灾害发育特征及形成机理,选取评判因子,构建武鸣区地质灾害危险性区划评价指标体系,利用信息量法对武鸣区地质灾害进行危险性区划,提出了地质灾害防治措施及建议。

1 研究区概况

南宁市武鸣区属中国广西壮族自治区,位于南宁市的北部,东与邕宁区、宾阳县、上林县交界,西与隆安县、平果市毗连,北接马山县,城区距南宁市区37 km。武鸣地形由东向西倾斜,东部、南部、北部地势较高,中部及西部低相对较低,主要地貌类型有:溶蚀—堆积地貌、构造—溶蚀地貌、构造—侵蚀地貌、侵蚀—堆积地貌。区内共有河流138条,其流域面积50 km²以上的河流有20条。武鸣区地处亚热带季风区,雨量充沛,降雨量自东北往西南逐渐递减,大明山是多雨区,年平均降雨量为1 726 mm,西南部的里建、双桥、甘圩等地为少雨区,年平均降雨量为1 100 mm,武鸣区内降雨量多集中在4—9月,常形成暴雨等气象灾害,诱发山洪及滑坡、崩塌等地质灾害。

近年来,人类工程活动越来越活跃,对武鸣区地质环境造成了严重的破坏。地质灾害类型包括崩塌、滑坡、地面塌陷、地裂缝、斜坡、泥石流等类型。截至2020年底,研究区域范围内现有地质灾害点共98处,其中,崩塌54处,占55.10%;滑坡17处,占17.35%、地面塌陷13处,占13.27%(表1)。1958—2021年,因地质灾害造成了10人死亡,5人受伤,部分房屋被毁坏,直接经济损失202.7万元。近年来,几乎每年都有1~2次的极端降雨情况出现,每当汛期来临,极易诱发滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷等地质灾害,严重威胁着学校、民房、公共设施及广大人民群众的生命财产安全,对当地经济的建设和社会的安定造成了一定的危害和影响。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

信息量法是评价易发性程度的一种常见方法,主要观点认为易发性受评价因素质量和数量的影响。该方法是先计算单个影响因子的信息量,然后统计整个区域所有影响因子的信息量总值,最后根据信息量总值进行重新分类。该方法的步骤如下:

(1)计算影响因子xi对地质灾害发生(Y)所贡献的信息量值:

I(xi,Y )=(1)

式(1)中,Y表示地质灾害的易发性;xi表示地质灾害易发性影响因子;S表示研究区域的总面积;Si表示研究区域包含评价因子xi的面積;Ni表示研究区域已发生地质灾害包含评价因子xi的灾害点数量;N表示研究区域已经发生的所有灾害点的个数。

(2)计算区域范围内所有评价因子的总信息量值[9]:

Ii =I(xi,Y )=In (2)

(3)地质灾害易发性分区。总信息量能够反映发生灾害的概率,所以运用GIS软件对总信息量值的进行重分类,并进行易发性评价分区。

2.2 数据来源

所需的数字高程模型DEM、地层岩性数据、降雨数据、断层、河流、道路分布数据、区位图来源于中国科学院资源环境科学与数据中心,地质灾害点来源于广西地质环境检测总站。对原始数据做以下预处理:首先,将所有基础数据文件格式转换为.Shp格式(数字高程模型除外);其次,为了避免数据在不同坐标系下偏移,将所有数据统一坐标系;再次,用行政界线对所有数据进行裁剪;最后,进行拓扑检查、重分类、栅格叠加、模糊处理等。

3 结果与分析

3.1 地质灾害易发性影响因素

(1)高程。运用ArcGIS软件将已有的DEM数据进行空间分析,运用重分类方法分为5个类型(图1)。武鸣区的高程值为122~1 712 m,主要在0~500 m之间,地形较为平坦,主要为平原与台地区。其中,高程100~200 m之间,面积约占全区57.28%,统计灾害点61次,灾害点约占总数的62.24%;高程200~500 m之间,面积约占全区32.20%,统计灾害点30次,灾害点约占总数的30.61%;高程500~1 000 m仅有4处灾害点,而高程在1 000 m以上区域没有灾害点分布,可见武鸣区地质灾害主要集中分布在高程100~200 m之间的地区。

(2)坡度。运用表面分析中的坡度分析功能提取坡度,并运用重分类方法分为7个类型(图2A)[10]。武鸣区的斜坡坡度主要分布在[0°,10°)、[10°,20°)之间,面积分别占全区64.22%和20.89%,并且灾害点主要分布在这2个坡度范围内,统计地质灾害次数分别为69次和19次,占地质灾害总数的70.41%和19.39%。根据面积分布和灾害点分布来看,<20°斜坡地质灾害发育密度最大。

(3)坡向。在已有的DEM数据基础上,运用ArcGIS软件中的坡向分析功能提取坡向,并重分类为[0°,45°)和[315°,360°)为阴坡、[45°,135°)为半阴坡、[135°,225°)为阳坡、[225°,315°)为半阳坡,得到武鸣区坡向分析图(图2B)。根据分析结果可知,阴坡和半阴坡分布的灾害点总体上比阳坡和半阳坡的数量多,坡向会影响蒸发量、太阳辐射强度、植物和环境生态的变化。由于阴坡日照时间短,植被覆盖条件弱,导致斜坡稳定性降低,容易引发地质灾害。

(4)地层岩性。武鸣区地层岩性主要包括碳酸盐、碎屑岩、黏性土、特殊土、岩浆岩。其中,碳酸盐和碎屑岩易风化,容易诱发地质灾害,共孕有72个灾害点,占总数的73.47%。

(5)断层。断层是影响岩石稳定性的重要因素之一[11-12]。运用ArcGIS建立缓冲区以统计距断层不同距离对应灾害点的数量与面积发现,距断层4 000 m以内共有65处灾害点,占总数的66.32%。

(6)降雨量。降雨是诱发地质灾害发生的一个重要因素。武鸣区多年平均降雨量分布图,依据实际情况将其分为4个等级(图6)。降雨量在2 000~2 500 mm范围内分布的灾害点较多,共有68个,占总数的69.38%。

(7)距河流距离。武鸣区河网发育,河流及小型支流较多,通过ARCGIS构建河流缓冲区,发现距河流1 500 m以内地质灾害点34个,约占总数的34.69%,其余7种分类占比较为均匀。

(8)距道路距离。运用ArcGIS建立缓冲区,以统计距道路不同距离对应灾害点的数量与面积,发现距道路200 m以内为地质灾害易发区,共存在地质灾害点62处,占总数63.26%。由此可知,道路建设容易诱发地质灾害,地质灾害沿道路呈带状分布。

(9)土地利用类型。武鸣区土地利用类型主要为耕地和林地,面积占97.83%,2种土地类别中发现地质灾害94处,其余4处地质灾害点分布在建设用地中。

(10)植被覆盖指数。统计发现:广西植被覆盖指数主要集中在0.4~1.0,其中,[0.6,0.8)之间为地质灾害多发,共51处灾害点,占总数的52.04%。

3.2 地质灾害易发性分区结果

根据信息量法的计算公式,运用ArcGIS软件得到每个评价因子的信息量值(表2)。将各个评价因子所对应的信息量值相加得到武鸣区的总信息量值结果范围在-0.485 6~0.986 7之间。将总信息量进行重分类后划分为高易发分区、中易发分区、低易发分区和不易发分区,得到武鸣区地质灾害易发性分区图(图3)。不易发分区、低易发分区、中易发分区、高易发分区面积分别为662.31、1 248.18、956.72、462.88 km2,分别占全区面积的19.89%、37.48%、28.72%、13.90%。

4 结论与建议

(1)在搜集资料的基础上,通过总结分析武鸣区坡度、高程、坡向、岩性、断层、道路、河流、降雨、NDVI、LUCC等主控因子,建立评价模型,采用ArcGIS进行因子量化、分级,结合层次分析法、构造判断矩阵,计算各因子权重和评价单元加权信息量。

(2)根据信息量法的计算公式,将各个评价因子所对应的信息量值相加得到武鸣区的总信息量值结果范围为-0.485 6~0.986 7,将总信息量进行重分类后划分为高易发分区、中易发分区、低易发分区和不易发分区,其分别占全区面积的19.89%、37.48%、28.72%、13.90%。

(3)滑坡地质灾害的空间预测是一个复杂的非线性过程,提高模型的精度对滑坡预测任务具有重要意义。探索评价因子的分布特点有助于理解滑坡发生的机制,后续需要建立更完善的滑坡评价因子体系,定量化表达评价因子的重要程度,以便探索更合理可靠的滑坡预测模型。

参考文献

[1] 姬永涛,王鲜,郝业,等.基于斜坡单元的陕西省城镇地质灾害风险调查评价:以西安市蒋村街道为例[J].灾害学, 2022,37(4):211-219.

[2] 张春山,张业成,马寅生.黄河上游地区崩塌、滑坡、泥石流地质灾害区域危险性评价[J].地质力学学报,2003(2):143-153.

[3] 白光顺,杨雪梅,朱杰勇,等.基于证据权法的昆明五华区地质灾害易发性评价[J].中国地质灾害与防治学报,2022, 33(5):128-138.

[4] 向喜琼,黄润秋.基于GIS的人工神经网络模型在地质灾害危险性区划中的应用[J].中国地质灾害与防治学报, 2000(3):26-30.

[5] 吴树仁,金逸民.石菊松滑坡预警判據初步研究—以三峡库区为例[J].吉林大学学报,2004,34(4):596-600.

[6] 刘传正,陈春利.中国地质灾害成因分析[J].地质论评,2020,66(5):1334-1348.

[7] 樊芷吟,苟晓峰,秦明月,等.基于信息量模型与Logistic回归模型耦合的地质灾害易发性评价[J].工程地质学报, 2018,26(2):340-347.

[8] 石菊松,张永双,董诚,等.基于GIS技术的巴东新城区滑坡灾害危险性区划[J].地球学报,2005,37(3):275-282..

[9] 陳鹏宇,余宏明,刘勇,等.基于独立信息数据波动赋权的泥石流危险度评价[J].岩土力学,2013,34(2):449-454.

[10] 陈悦丽,陈德辉,李泽椿,等.基于Monte Carlo-SHALSTAB模型的滑坡危险性评价:以福建省德化县为例[J].灾害学,2015,30(4):101-106.

[11] 邓越,周廷刚,蒋卫国.都江堰市地质灾害危险性及潜在影响评估[J].灾害学,2016,31(2):196-199,212.

[12] 刘希林,庙成,田春山.区域滑坡和泥石流灾害两种危险性评价方法的比较分析[J].防灾减灾工程学报,2017,37 (1):71-78.

Evaluation of Geological Hazard Susceptibility based on Information Quantity Method in Wuming District, Guangxi

Dong Kai et al(School of Natural Resources and Surveying, Nanning Normal University, Nanning, Guangxi 530001)

Abstract Wuming District is located in the central southern part of Guangxi Zhuang Autonomous Region, with complex geological environment conditions, strong human engineering activities, and well-developed geological disasters. To accurately identify the development patterns of geological disasters and provide basic data for government decision-making and land spatial planning. Taking Wuming District as the research area, elevation, slope, aspect, stratigraphic lithology, rainfall, distance from faults, distance from rivers, and distance from roads are selected as evaluation factors, and the information content method is used to evaluate the susceptibility of geological disasters. The results show that geological disasters mainly occur in the hilly and plateau areas in the central region, and the internal conditions for the formation of disasters are mainly terrain and engineering geological rock formations, while the external triggering factors are mainly heavy rainfall, high intensity, and frequent human activities; The areas of non prone, low prone, medium prone, and high prone zones account for 19.89%, 37.48%, 28.72%, and 13.90% of the total area, respectively. The results can provide a basis for the avoidance, relocation, and prevention of geological disasters in Wuming District.

Key words Geological hazards; Information quantity method; Susceptibility zoning; Wuming District

猜你喜欢
武鸣信息量易发
浅谈撤县改区后的房地产行业现状及发展建议——以武鸣区为例
机用镍钛锉在乳磨牙根管治疗中的应用
贵州省地质灾害易发分区图
渝水区下保村:打造生态美丽宜居新家园
夏季羊易发疾病及防治方法
冬季鸡肠炎易发 科学防治有方法
基于信息理论的交通信息量度量
那一年
如何增加地方电视台时政新闻的信息量
基于多尺度互信息量的数字视频帧篡改检测