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摘要选取六盘水市暴雨日数比例、地灾隐患指数、年均暴雨量、年均暴雨日数、年均降雨量、坡度6个指标作为暴雨诱发地质灾害风险的评价因子,采用投影寻踪聚类模型对评价指标进行客观赋值,采用自然断点分级法将暴雨诱发地质灾害风险区划划分为低风险区、次低风险区、中风险区、次高风险区及高风险区五级。结果表明,高风险区大致分布在3个区域,东北部六枝的中寨、陇脚、折溪、箐口、新窑等乡镇,南部的玛依及西部的松河、断江、盘江、柏果、洒基等乡镇。
關键词暴雨;地质灾害;投影寻踪聚类模型;风险区划
中图分类号P694文献标识码A
文章编号1007-5739(2020)14-0162-03
AbstractInthispaper,sixindexeswereselectedastheevaluationfactorsofgeologicaldisasterriskinducedbyrainstorm,includingtheratioofrainstormdays,theindexofgeologicaldisasterpotential,theannualaveragerainstorm,theannualaveragerainstormdays,,andthenaturalbreakpointclassificationmethodwasusedtodividetheriskdivisionofgeologicaldisasterinducedbyrainstormintolow-riskareas,sublow-riskareasriskarea,mediumriskarea,-riskareasweregenerallydistributedinthreeareas:Zhongzhai,Longjiao,Zhexi,Qingkou,XinyaoandothertownsinthenortheastofLiuzhi,MayiinthesouthandSonghe,Duanjiang,Panjiang,Baiguo,Sajiandothertownsinthewest.
Keywordsrainstorm;geologicaldisaster;projectionpursuitclusteringmodel;riskzoning
国内外学者都十分关注地质灾害并进行了大量研究工作。许多研究认为,大多数滑坡是由于短期强降雨引起的,滑坡事件和暴雨峰值几乎同时发生[1]。肖汉忠[2]分析了降雨对滑坡、泥石流发育的基本影响,认为前期降雨是滑坡和泥石流发展的充分条件,前期降雨量和降雨强度是滑坡及泥石流预报的主要预警指标,降雨强度是形成泥石流的必要条件,是泥石流预报预警的关键参数。薛建军等[3]基于录和气象数据,建立了全国范围的区域气象潜势预测模型。国内外关于暴雨与地质之间关系的研究很多,但针对贵州特殊的喀斯特地貌因暴雨诱发的地质灾害研究少之甚少,特别是关于六盘水市这类特殊的工业城市暴雨与地质灾害关系的研究基本没有。
六盘水市位于贵州省的西部,全市总面积9914km2,总人口近300万人,由于特殊的喀斯特地貌,地质灾害严重。随着社会经济的发展,工程建设和矿产资源开采破坏了自然结构。因此,研究喀斯背景下暴雨诱发地质灾害风险区划很有必要,气象监测和预警可以为地质灾害的防御提供理论依据。
1资料与方法
六盘水位于贵州省西部、云贵高原一、二级台地斜坡上,地势西高西低,北高南低。一般地区海拔在1400~1900m。最高点在钟山区大湾镇,;最低点在六枝特区毛口乡北盘江河谷,海拔586m,。地貌景观以山地、丘陵为主,也有盆地、山原、高原、台地等地貌类型。年降水量为1200~1500mm。
2011—2019年六盘水市各乡镇两要素气象观测资料;六盘水市地质灾害隐患点资料,来源于六盘水市国土资源局40年地质灾害资料;DEM数据,来源于美国地质调查局EROS数据中心的GTOP30数据集,分辨率达30m;六盘水市基础地理数据(含区县边界、水系分布等)以及乡镇行政区域图。
。选取暴雨日数比例、地灾隐患指数、年均暴雨量、年均暴雨日数、年均降雨量、坡度作为风险评价因子,由于筛选获得的每个指标因子数据格式和维数不同,因而无法直接进行分析和计算。在此基础上,基于GIS平台,对因子进行网格化处理,°×°栅格数据。风险因素的网格处理在统一分析和计算的同时提高了分析的准确性,并弥补了市县级行政区域规模空间单元尺度大、分辨率低的缺陷。。确定指标权重旨在确定风险结果与评价指标之间的数值换算关系,是定量化分析多指标多因素风险评价的必要途径。投影寻踪是由Friedman等学者提出的基于探索性和确定性分析的聚类与分类方法,在一定程度上可解决多指标分类等非线性问题,减少人为的主观性操控[4-5]。建模过程包括以下4步。
。风险评价等级的确定采用自然斷点分级法,亦称Jenks优化方法。其原理是采用数据聚类方法,减少类的方差,最大限度地提高类之间的差异。计算采取重复迭代过程,通过重复计算不同的数据集,以确定最小的类方差,直到偏差的总和达到最小值为止[6-7]。其公式为:
2结果与分析
强对流天气降雨强度大、历时短,不同强度不同地域的强降雨,可造成轻重不同的地质灾害。将6h之内的雷阵雨归结为强对流天气,6h之后雨强减弱雨量减小转变为系统性降水,24h降雨>50mm的归纳为暴雨。贵州省国土资源厅近40年的统计资料表明,地质灾害的发生与强降水有很大的关系:、,以上2次特大山体滑坡都与当时区域连续强降水有很大的关联。
对六盘水市各乡镇近10年两要素气象降雨资料进行统计分析,年均暴雨量高值区主要分布在郎岱、陇脚、毛口等东部区域,暴雨量可达200mm以上;次高值区域分布在南部、西南部的大部分区域。年均暴雨日数大致呈现3个高值区,主要分布在郎岱、陇脚、毛口等东部区域,均达到3d以上,与年均暴雨量十分吻合(图1)。图2为暴雨量占比,日均降水≥50mm的比例与年均暴雨量分布大致一致。年均降水量大致呈现由南向北逐步递减的趋势,高值区分布在南部及西南部的大部分区域。
喀斯特地貌以贵州省六盘水为例,根据贵州省国土资源局资料:六盘水市中部地质构造相对于其他区域更为复杂,地质灾害主要有滑坡、泥石流、坍塌、地裂缝等类型,并以滑坡和泥石流为重中之重。而滑坡、泥石流灾害90%发生在4—10月,主要发生在汛期5—9月,7—8月达到高峰,汛期之外少有发生,这也说明此类地质灾害发生的频次与强降水时间具有很好的一致性。
结合六盘水国土资源局绘制的地质灾害易发分区图(图3),用归一化地灾隐患指数将地灾隐患点进行点密度分析后归一化处理,结合强降水因子指标进行逐一网格化处理,得出六盘市强降水条件下地质灾害隐患指数,如图4所示。高值区主要分布在水城县鸡场、都格一线,大湾、比德乡点和盘县的柏果、盘江、段江一带。~。其次是水城的木果至钟山一线,六枝的木岗、新窑、折溪,盘县的西冲、乐民,玛依经大山到响水一线,~。
将各乡镇年均暴雨量、暴雨日数、暴雨比例、年均降水量、地灾隐患点、坡度作为样本代入PPC模型。遗传计算过程中选定父代初始种群规模为400,,,变异方向所需要的随机数为10,加速次数为7次,得到的最优投影方向向量为=(,,,,,),采用自然间距断点法对风险投影特征值进行等级划分(表1),强降水条件下喀斯特地貌地质灾害区划图如图5所示。
将暴雨诱发地质灾害风险区划划分为低风险区、次低风险区、中风险区、次高风险区及高风险区五级,其中高风险区大致分布在3个区域:东北部六枝的中寨、陇脚、折溪、箐口、新窑等乡镇,南部的玛依以及西部的松河、断江、盘江、柏果、洒基等乡镇。
3结论
地质灾害的发生与强降水有很大的关系,且地质灾害发生的频次与强降水的时间具有很好的一致性。强降水条件下喀斯特地质灾害风险可划分为低风险区、次低风险区、中风险区、次高风险区及高风险区五级,高风险区大致分布在3个区域,东北部六枝的中寨、陇脚、折溪、箐口、新窑等乡镇,南部的玛依及西部的松河、断江、盘江、柏果、洒基等乡镇。
4参考文献
[1][J].工程地质学报,1997,7(2):147-153.
[2][J].重庆交通学院学报,1996,15(3):126-130.
[3]薛建军,徐晶,张芳华,[J].气象,2005(10):24-27.
[4]李琼,[J].水电能源科学,2010(3):39-42.
[5]胡安焱,郭生练,刘燕,[J].地质灾害与环境保护,2006(2):69-73.
[6]罗党,王伟,[J].郑州大学学报(理学版),2005(3):100-103.
[7]蒋勇军,况明生,匡鸿海,、评估及易损度区划:以重庆市为例[J].灾害学,2001,16(3):59-64.
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