-
0 引言
-
地质灾害风险是地质灾害的发生可能对影响区的人类生命财产或地质环境造成损失的不确定性(齐信等,2012;郭邦梅和权开兄,2019),既体现地质灾害的致灾能力,也体现承灾体的承灾能力。地质灾害风险性评价是地质灾害综合防治的重要手段,是减轻地质灾害损失的重要步骤,可为区域发展和规划提供重要资料(段顺荣等,2021)。目前利用 ArcGIS 进行地质灾害风险评价的技术最为成熟(赵子良等,2019)。
-
地质灾害诱发因素有很多,例如地形地貌、地层岩性、地震、降雨等(刘占兴,2022),其中降雨是地质灾害发生的主要诱发因素之一(邓念东等, 2022),降雨对地质灾害的影响主要体现在以下方面:(1)增加了灾害体容重从而降低了斜坡的稳定性,增加了地灾发生的概率;(2)降雨会形成坡面径流,对岩体或坡体侵蚀、冲刷,从而降低其稳定性; (3)降雨易渗入隔水层,软化、侵蚀岩体,减弱其强度和凝聚力等物理学条件。根据数据统计,日降雨量在50~99.9 mm(暴雨)易引发局部地质灾害,日降雨量在100~250 mm及大于250 mm(大暴雨、特大暴雨)极易引发大范围大规模的地质灾害。
-
库水波动是另一个诱发区域地质灾害的重要因素(杨秀元等,2021a),陆浑水库作为嵩县大型水库之一,对其周围地质灾害的研究较为缺乏,尤其是在河南“7·20”暴雨后。分析强降雨条件下陆浑水库周边地灾风险情况,对陆浑水库周边村庄的突发地灾预警与防治工作可起到一定的支撑作用。本研究在嵩县 1∶5 万地质灾害隐患调查的基础上,重点调查陆浑水库上游村镇,分析不同降雨工况对陆浑水库上游地质灾害产生的影响,研究结果可为当地的地灾气象预警预防和国土空间规划提供有效的数据依据。
-
1 研究区地质环境条件
-
1.1 研究区概况
-
嵩县位于河南省洛阳市,地处伏牛山北麓及其支脉外方山和熊耳山之间,属于北亚热带向暖温带过渡气候,年平均降水量600 mm。陆浑水库在嵩县库区乡附近,地理坐标为东经 112°10'38.20″,北纬 34°12'21.53″,黄河二级支流伊河上,属于大 I 型水库。嵩县目前存在 96 个地质灾害隐患点(包括崩塌、滑坡、泥石流以及地面塌陷),根据地灾隐患点的分布以及风险等级,本研究选取陆浑水库上游即西南部周边的村镇,主要涉及的乡镇有库区乡、城关镇、何村乡、纸房镇以及田湖镇(图1a)。
-
1.2 研究区地质灾害基本情况
-
据调查,研究区内存在 12 个地质灾害隐患点,其中崩塌点按 10 个,按崩塌风险等级包括中级 2 个,低级 8 个,按崩塌宏观稳定性包括不稳定 2 个,基本稳定7个,稳定1个;滑坡点2个,按滑坡风险等级包括中级 1个,低级 1个,按滑坡宏观稳定性包括不稳定 1个,基本稳定 1个,诱发地质灾害发生的重要因素是降雨和切坡,地灾隐患点具体情况见表1。
-
图1 研究区地理位置(a)和斜坡单元分布图(b)
-
1.3 研究区斜坡单元提取
-
斜坡单元是滑坡、崩塌等地质灾害发育的基本单元,采用斜坡单元作为评价单元,可以与地质环境条件紧密联系,综合体现各类控制因素或影响因素的作用,使评价结果更贴近于实际。斜坡单元一般通过对正 DEM 的水文分析,提取山脊线,然后反转DEM,提取了山谷线,将山脊线和山谷线合并(张鹏涛等,2022),本研究通过此方法对研究区域DEM 进行分析,得到最终的斜坡单元(图1b)。
-
2 地质灾害易发性评价
-
2.1 评价方法
-
根据区域内地质灾害调查资料的统计分析,并结合对典型灾害点的研究、区域自然地理、地质灾害特征和前人对该区的研究(罗路广等,2020;张利芹等,2020),最终选取表征地质灾害发生现状和表征致灾作用强度的9个因子(高程、坡度、坡向、地形地貌等)作为易发定性评价的因子(表2),将研究区各因子指标分布情况,通过 10 m×10 m 栅格图表示(图2)。
-
地质灾害易发程度是指在一定的地质环境条件和人类工程活动的影响下,地质灾害发生的可能性的难易程度(王飞飞,2022)。本研究采用不低于 10 m×10 m的标准栅格单元或山体斜坡单元作为评价单元,利用信息量来度量(孙冉等,2015;江攀和等,2022),即用信息量大小来评价地质因素及其状态与地灾发生的关系,以栅格或山体斜坡单元表达易发性评价结果。根据相似性原则将评价区划分为高、中、低、非易发性4级地质灾害易发区。
-
信息量的表达公式(杨锐等,2023)如下:
-
式(1)中:Ii—研究区总的信息量值;各因素对地质灾害发生(K)提供的信息量I( Xi,K);n—评价因子数;S—研究区评价单元总数;N—研究区含有地质灾害的单元总数;Si—研究区内含有评价因子 Xi的单元数;Ni —研究区评价因子分类单元内的地质灾害总数。
-
2.2 评价结果与分析
-
评价结果表明研究区内地质灾害高易发区主要分布在人口密集处(图3、图4 和表3),占总面积的 15%,包括研究区域 75% 的地质灾害点,所在地主要地貌类型为低山丘陵区,有大量较软弱砂质砾岩岩组分布,岩土体较为软弱松散;中易发区面积占总面积的 40%,包括研究区域 25% 的地质灾害点,该区域地势虽较为平坦,但人类工程活动较为强烈,且植被覆盖度较低,水系较为发育,对地表岩土的冲刷较大,因此较易发育地质灾害;低易发区和非易发区占总面积的 45%,该区域坡度较缓,距离构造断裂带较远,斜坡结构类型主要为岩质横向坡和逆斜坡,不易发生地质灾害(图3)。
-
3 地质灾害危险性评价
-
3.1 评价方法
-
地质灾害危险性是在某种诱发因素作用下,一定区域在某一段时间发生特定规模和类型地质灾害的概率。本研究危险性评价在易发性评价的基础上,考虑不同类型地区地质灾害主要诱发因素,通过对降雨数据进行统计分析,得出理论降雨强度 —重现期分布曲线,采用 10 年一遇、20 年一遇、50 年一遇和 100 年一遇 4 种降雨工况,不同工况下的降雨量分布采用皮尔逊—Ⅲ型分布来求解,并按照克里金插值法来计算降雨量分布图(杨秀元等, 2021b;张宏伟,2021;邹凤钗等,2022)。将计算出的不同类型的工况数据与该类型的常态工况数据进行相除分析,得到代表不同类型工况下的诱发指数,将工况指数与诱发指数进行相乘分析,并将结果与易发性指数进行叠加得到针对不同工况的危险性指数。将栅格计算结果统计到斜坡单元,采用自然断点法(邹凤钗等,2022)进行等级划分,实现对斜坡单元的危险性评价,并将其划分为极高、高、中、低4个等级。
-
图2 研究区各评价因子指标分布情况
-
3.2 评价结果与分析
-
根据图5 和表4 显示,研究区不存在极高危险区,在 10年和 20年一遇降雨工况下,高危险区面积均占总面积的 1%,无地质灾害发育,中危险区和低危险区面积占总面积的99%;在50年一遇降雨工况下,高危险区面积增加至占总面积的 8%,发育地灾点占研究区域的 18%,增加区域主要集中在研究区的西南部,中危险区和低危险区面积占总面积的 92%,发育地灾点占研究区域的 82%;在 100年一遇的降雨工况下,高危险区面积进一步增加至总面积的12%,发育地灾点占研究区域的27%,中危险区和低危险区面积占总面积的 88%,发育地灾点占研究区域的 73%,其中紧邻陆浑水库西南部的大部分区域危险性等级提高至中级。
-
图3 研究区易发性分区图
-
图4 研究区易发区面积占比饼状图
-
根据“区域地灾危险性=空间概率×时间概率” (刘占兴,2022)以及面积占比趋势图(图6)的分析结果,研究区高危险区的面积占比随着降雨的重现周期增长而提高,诱发地灾害发生的空间概率越大。尤其是在 100 年降雨工况条件下,研究区危险性大幅度提升。
-
4 地质灾害风险性评价
-
4.1 评价方法
-
风险性评价是将地质灾害危险性和易损性评价结果进行叠加运算,采用矩阵分析的方法(江攀和等,2022)(表5),以得到研究区风险区划图。研究区易损性考虑人口、建筑和道路 3 个方面的易损性(张群等,2022),人口易损性主要考虑人口密度,建筑物易损性主要考虑结构类型、建筑类型以及楼层数3个方面,道路易损性主要考虑设施类型,最终将其按权重叠加得到综合易损性,赋值如表6所示。
-
4.2 评价结果与分析
-
根据承灾体易损性赋值,分别得到人口易损性、建筑物易损性、道路易损性以及综合易损性分布图(图7)。最终综合易损性分布图与危险性分布图叠加进行矩阵计算分析,得到研究区在 4 种不同降雨工况条件下的风险分区图(图 8)。结果显示 (表7),研究区内不存在极高风险区,在10年一遇降雨工况下,高风险区面积占总面积的 1%,无地质灾害发育,中风险区和低风险区占总面积的 99%;在 20年一遇降雨工况下,高风险区占总面积的2%,发育地灾点占研究区域的 2%,中风险区和低风险区占总面积的98%,发育地灾点占研究区域的73%;在 50年一遇降雨工况条件下,研究区高风险区增加至总面积的 8%,发育地灾点占研究区域的 36%,增加区域与危险性保持一致,中风险区和低风险区占总面积的 92%,发育地灾点占研究区域的 64%;在 100 年一遇降雨工况条件下,研究区高风险区进一步增加至总面积的 34%,无地质灾害发育,增加区域与危险性保持一致,中风险区和低风险区面积降低至占总面积的 66%,其中紧邻陆浑水库西南部的大部分区域风险性等级提高至高级。
-
根据表征风险程度的定量计算式:“风险度=危险性×易损性”(姬永涛等,2022)并结合研究区风险分区面积占比趋势图(图9)的分析结果,研究区高风险区的面积占比随着降雨的重现周期增长而提高,与危险性保持高度一致,尤其是在100年降雨工况条件下,研究区的风险性大幅度提升,主要集中在陆浑水库上游临岸区域。
-
图5 不同降雨频率下危险分区图
-
图6 不同降雨工况下危险分区面积占比趋势图
-
图7 研究区易损性分布图
-
图8 不同降雨频率下风险分区图
-
图9 不同降雨工况下风险分区面积占比趋势图
-
5 结论
-
本研究对陆浑水库的上游地区地质灾害环境进行调查,并利用 ArcGIS 模型,对其周围地质灾害易发性、危险性、易损性以及风险性进行评价,整个研究区地质灾害隐患点零星分布,灾害发育整体规模较小,不存在非危险区、非风险区以及极高危险区和极高风险区,但由于研究区位于陆浑水库上游地区,周边大量村镇聚集,威胁周围居民的安全,会造成一定程度的经济损失,因此仍需重视其地质灾害环境,根据其地灾综合评价结果,提出以下建议:
-
(1)随着降雨年限的增加,研究区域内高危险区以及高风险区的面积逐渐扩大,由此看来,在水库运行过程中,降雨条件极易对其周围的地质环境产生影响,建议在今后的防治工作中结合气象实时变化建立动态地灾监测网站,提高降雨条件下地质灾害的监测频率,可有效预警地灾的发生。
-
(2)根据研究区域的综合评价以及地灾隐患点的分布情况,建议将陆浑水库上游即西南部周边村庄划分为重点防治区,进行下一步的工程治理以及提高陆浑水库周围的地灾调查频率。
-
参考文献
-
邓念东, 石辉, 崔阳阳. 2022. 基于ArcGIS 的府谷县地质灾害与影响因素耦合分析[J]. 矿产勘查, 13(4): 507-515.
-
段顺荣, 李延福, 李春阳. 2021. 基于 GIS 和层次分析法的青海甘德县地质灾害危险性评价[J]. 矿产勘查, 12(2): 453-460.
-
郭邦梅, 权开兄. 2019. 基于ArcGIS的青海隆务河流域灾害风险性评价[J]. 地质与资源, 28(3): 289-292.
-
姬永涛, 王鲜, 郝业, 胡鹏, 王鑫, 韩秀清, 乔丁丁. 2022. 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, 37(4): 211-219.
-
江攀和, 张明思, 梁劲松, 陈磊. 2022. 信息量模型在山地斜坡地质灾害风险评价中的应用——以贵定县宝山盘江重点区为例[J]. 贵州地质, 39(2): 159-166.
-
刘占兴. 2022. 地质灾害诱发因素及危险性评价研究——以J市S县为例[J]. 冶金管理, (7): 66-68.
-
罗路广, 裴向军, 谷虎, 何宇航, 梁靖. 2020. 基于GIS的“8. 8”九寨沟地震景区地质灾害风险评价[J]. 自然灾害学报, 29(3): 193-202.
-
齐信, 唐川, 陈州, 邵长生. 2012. 地质灾害风险评价研究[J]. 自然灾害学报, 21(5): 33-40.
-
孙冉, 王成都, 夏哲兵, 高威. 2015. 基于AHP-信息量法的费县地质灾害风险评价[J]. 环境科学与技术, 38(6): 430-435.
-
王飞飞. 2022. ArcGIS信息量模型方法在区域地质灾害风险评价中的应用[J]. 内蒙古煤炭经济, (13): 178-180.
-
杨锐, 于春勇, 汪洋. 2023. 基于加权信息量和GIS方法的地质灾害易发性评价——以榆社县为例[J]. 矿业研究与开发, 43(2): 163-170.
-
杨秀元, 付杰, 韩旭东, 张超, 潘书华, 李刚, 郭颖平, 潘建永. 2021a. 三峡库区万州至巫山段城镇地质灾害调查进展[J]. 中国地质调查, 8(1): 97-107.
-
杨秀元, 付杰, 韩旭东, 潘书华, 张超, 李刚, 吕凤兰. 2021b. 三峡库区沿江城镇地质灾害风险评价——以重庆市万州区大周镇为例[J]. 中国地质调查, 9(4): 27-36.
-
张宏伟. 2021. 基于GIS的不同降雨工况下地质灾害危险性评价[J]. 华北自然资源, (4): 103-105.
-
张利芹, 李浩, 顾超, 潘会彬, 付鹏伟. 2020. 基于信息量法的重庆云阳县(三峡库区)地质灾害易发性评价[J]. 矿产勘查, 11(12): 2819-2815.
-
张鹏涛, 姚涛, 赵波. 2022. 基于GIS的重点区域地质灾害风险评价[J]. 地质学刊, 46(4): 417-423.
-
张群, 易靖松, 张勇, 马志刚, 程英建. 2022. 西南山区县域单元的地质灾害风险评价——以怒江流域泸水市为例[J]. 自然灾害学报, 31(5): 212-221.
-
赵子良, 石德强, 汪玮. 2019. 基于地理信息系统和遥感的区域地质灾害易发分区研究——以咸宁市咸安区为例[J]. 资源环境与工程, 33(S1): 64-69.
-
邹凤钗, 邹银先, 陶小郎, 吕东. 2022. 基于GIS分析的万山区地质灾害风险评价[J]. 贵州大学学报(自然科学版), 39(6): 117-124.
-
摘要
降雨强度越大诱发地质灾害的频率越大,大中型水库作为集雨中心,其周围地灾环境的风险性更值得深入探讨,研究区陆浑水库属于大I型水库,其上游地区的降雨强度和地灾风险密切相关,至今相关研究尚且薄弱。因此,本研究选取地貌、高程、与水系距离、植被覆盖率等9个评价指标因子,利用ArcGIS对陆浑水库上游地区开展地质灾害综合评价。结合不同降雨频率,以10 m×10 m栅格采用统计模型方法开展危险性评价。最终与综合易损性叠加进行矩阵计算分析,得到研究区域在4种不同降雨工况条件下的风险分区,研究结果显示,在50年一遇的降雨条件下,研究区高危险区面积占比8%,发育地灾点占研究区域的 18%,中、低危险区面积占比92%,发育地灾点占研究区域的82%;高风险区面积占比8%,发育地灾点占研究区域的36%,中、低风险区面积占比92%,发育地灾点占研究区域的64%。研究成果可为陆浑水库上游地区日后的地灾预警与防护工作提供有效的科学依据。
Abstract
The greater the rainfall intensity is, the greater the frequency of geological disasters will be induced. As the rain collection center of large and medium-sized reservoirs, the risk of the disaster environment around them is more worthy of in-depth discussion. Luhun Reservoir as the research area is a large type I reservoir, the rainfall intensity in its upstream region is closely related to disaster risk, so far, there has been poorly studied in this field. In this study, nine evaluation index factors including landform, elevation, distance from water system, vegetation coverage rate and more were selected, and ArcGIS was used to carry out comprehensive evalua- tion of geological disasters in the upstream area of Luhun Reservoir. Combined with different rainfall frequencies, the statistical model method was used to carry out the risk assessment with 10 m×10 m grid. Finally, the matrix was calculated and analyzed superposed with the comprehensive vulnerability, and the risk zones of the study area were obtained under four different rainfall conditions. The research results showed that, under the condition of rainfall once in 50 years, the area of the study area of high risk area accounted for 8%, and the geological disaster accounts for 18%; the area of medium risk area and low risk area accounted for 92%, and the geological disaster accounts for 82%. The area of high risk area accounted for 8%, and the geological disaster accounts for 36%, and the area of medium risk area and low risk area accounted for 92%, and the geological disaster accounts for 64%. This study provides an effective scientific basis for future ground disaster warning and protection in the upper reaches of Luhun Reservoir.
Keywords
Luhun Reservoir ; geological disasters evaluation ; rainfall ; ArcGIS ; Songxian