河北太行山区土地利用类型对泥石流灾害的敏感性分析

2020-06-04曹洪洋

河北地质大学学报 2020年2期

杨萌，曹洪洋，李晓

1.河北地质大学勘查技术与工程学院，河北石家庄 050031；2. 石家庄学院资源与环境科学学院，河北石家庄 050035

泥石流是我国常见的地质灾害之一，具有突发性强、持续时间短、来势凶猛等特点[1]。泥石流通常发生在山区、地形险峻地区和其他沟壑由于暴雨暴雪等引起的山体滑坡，并携带大量的泥沙、碎块等的特殊洪流，是地质、地貌、水文、植被等综合作用的结果。泥石流的爆发严重威胁着下游地区人民的生命财产安全、农田土地、道路交通等社会基础设施，破坏自然生态环境，严重制约着社会经济的发展[2]。土地利用是人类与自然环境密切交叉的领域，涉及国家经济安全、生态安全、粮食安全关系到经济发展全局[3]。在城乡一体化背景之下，土地利用是我国农业生产建设的关键，是人类有目的地开发利用土地资源的一切活动，人类在利用土地资源促进社会经济发展的同时，也引起土地覆盖的变化,并对地质环境产生巨大的影响,对人类社会的生存和发展构成极大的威胁[4-6]。

河北太行山区构造运动强烈，断裂与节理十分发育[7-9]，在其独特的地质环境背景下极易发生泥石流和滑坡等地质灾害。泥石流灾害不仅与地质环境相关，土地利用类型也是泥石流灾害发生的重要因素，人类工程建设活动、陡坡种植等不合理的土地利用方式均能促进泥石流灾害的发生[10-13]。

以往学者对泥石流的研究往往是定性的，定量研究较少，特别是人类活动对地质灾害之间的潜在关系研究较少。在此背景下，定量研究二者关系尤为重要，本文以河北太行山区历史泥石流数据和遥感数据为研究基础，基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)建立敏感性分析模型，定量分析土地利用类型与泥石流灾害二者之间的敏感性关系，研究成果将为合理的利用土地资源，减少土地利用对泥石流灾害的影响及土地利用结构的调整和泥石流的防灾减灾提供科学依据。

1 研究区概况

1.1 地理概况

河北太行山位于河北省西部(图1)，地理坐标介于36°13′～39°30′ N，113°30′～115°44′ E之间，北起骡切崖山、小五台山、灵山一线，南至漳河，西与山西省为邻，东接河北平原，南北蜿蜒420 km，海拔100～2 000 m[14]。地势西高东低，由西向东至渤海湾依次呈下降趋势。可划分为中山、中低山、低山和丘陵四个区，泥石流主要发生在中低山区，山坡坡度较大。属于暖温带半干旱气候，冬季寒冷干燥，夏季炎热多雨，年降水量为550～800 mm，主要集中在七、八月份，日降雨量最大可达300 mm。

图1 河北太行山区地理位置和泥石流分布图Fig.1 Geographical location and debris flow map of the study area

图2 部分泥石流流域图Fig.2 Partial debris flow basin map

1.2 泥石流概况

河北太行山区主要包括石家庄、保定、邯郸、邢台四个地区，研究区1996—2013年发生泥石流灾害223处。泥石流灾害空间分布不均衡，主要集中在石家庄西部，爆发的泥石流占整个区域的42.15%；保定次之，占33.63%；邢台泥石流占比最少，只占全区的7.62%(表1)。图2为邢台市部分典型泥石流流域图。从时间上看，泥石流灾害主要发生在1996年、2002年、2010年、2011年，其中大部分泥石流灾害主要发生在7—8月雨季。

表1 1996—2013年河北太行山区泥石流区域分布表Table 1 Regional distribution of debris flow in Taihang Mountain area, Hebei Province, 1996-2013

2 研究数据与方法

2.1 研究数据

根据数据的有效性和可获取性，Landsat卫星遥感数据是比较理想的数据源，具有覆盖范围大、分辨率高、重复率大等特点[15-16]。论文以太行山区历史泥石流灾害数据为基础，结合来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)的影像数据和数字高程模型(DEM)数据，DEM数据空间分辨率为30 m；影像数据是河北太行山区2000年、2006年和2013年的Landsat TM/ETM+卫星多光谱遥感资料，空间分辨率30 m，共计31景，影像质量较好(表2)。

研究在ENVI 5.1和ArcGIS 10.2平台下进行遥感影像解译和泥石流灾害的分析等工作。

表2 2000年、2006年和2013年太行山区Landsat遥感影像汇总Table 2 Landsat remote sensing image summary in Taihang Mountain, 2000, 2006 and 2013

2.2 研究方法

泥石流影响因子的定量研究是基于历史数据进行的，而信息量模型正是以相似频率为基础的概率统计模型，是基于历史数据完成的，因此将信息量模型引入泥石流研究是可行的。信息量模型是由我国学者殷坤龙和宴同珍提出[17]，其理论基础是信息论。近年来，学者将信息量模型引入地质灾害领域，广泛应用于滑坡敏感性分析[18]。信息量模型利用信息熵的概念定量分析各种因素综合作用下地质灾害易发性的模型，是进行区域地质灾害预测评价的一种有效方法，信息量值越大发生灾害的可能性越大。

在进行不同土地利用方式对泥石流活动的敏感性分析研究时，由于泥石流具有流域面状的特征，因此在进行土地利用对泥石流敏感性分析采用面积分析，利用式(1)计算不同土地利用方式对泥石流的敏感性。

SCDi=ln(Hi/D)=ln[(ANLi/ALi)/(AN/AT)]

(1)

式中：SCDi表示研究区内第i类土地利用方式的敏感性；ANLi表示泥石流流域中第i类土地利用方式的面积；ALi研究区内第i类土地利用方式的面积；AN研究区内泥石流出现的总面积；AT表示研究区的总面积。

SCD为正值，表示敏感，并且值越大敏感性越高，反之SCD为负值，表示不敏感，该值越小敏感性越低，灾害发生率越低。

3 土地利用对泥石流的敏感性分析

在ENVI 5.1和ArcGIS 10.2软件支持下，首先对2000年、2006年和2013年太行山区影像进行分类；其次对DEM进行坡度分级得到不同坡度级别上的泥石流灾害状况；最后由敏感性模型计算不同年份、不同坡度等级上土地利用对泥石流的敏感性。

3.1 不同年份土地利用现状

根据太行山区1996—2013年发生泥石流的情况，选取具有代表性TM、ETM+遥感影像，首先对影像进行拼接、裁剪、校正等预处理，其次选取band5、band4、band3多波段合成假彩色图像，应用最大似然法进行监督分类，将太行山地区的土地利用类型分为耕地、水体湿地、城乡建设用地、裸地和林地五大类(表3)。总体分类精度分别为 98.381%、96.033%和97.644%，分类结果良好。

从表3可以看出，研究区内土地利用类型以林地、耕地、城乡建设用地为主。

2000—2006年间，耕地、水体湿地、城乡建设用地面积均有不同程度的增加，其中城乡建设用地面积增加的最多，由3.09×103km2增加到3.81×103km2，共计增加0.72×103km2，变化幅度占总土地面积的2.05%；林地有减少现象，由23.05×103km2减少到22.4×103km2，共计减少1.85×103km2。

2006—2013年间，水体湿地、城乡建设用地、林地面积均有所增加，城乡建设用地面积增加的幅度最大，增加了3.27×103km2，变化幅度占比9.30%；其次为林地，在7年间增加了1.2103km2。耕地面积减少幅度最大，由8.16×103km2减少到3.76×103km2，总共减少了4.4×103km2，变化幅度占比12.51%。

表3 2000—2006年、2006—2013年土地利用类型面积及变化表单位：面积(103 km2)、比例(%)Table 3 Land use type area and change table from 2000 to 2006 and 2006 to 2013

总的来说，2000—2013年间土地面积变化的主要趋势是随着耕地的减少，城乡建设用地明显增加。变化幅度由大到小依次为：耕地、城乡建设用地、林地、裸地及水体湿地。

3.2 不同坡度等级下泥石流数量

坡度是发生泥石流灾害的重要因素，其大小直接影响着泥石流灾害的发生。本文将兼顾坡度影响因子定量分析土地利用对泥石流的敏感性。

本文在ArcGIS平台下对DEM数据进行坡度提取，将坡度分为0°～5°，5°～15°，15°～25°，25°～35°，35°～45°，45°～55°，55°～65°和65°～90°八个等级。计算每个坡度等级占研究区总面积的百分比(图3)。利用ArcGIS工具将坡度数据图层和泥石流灾害点数据图层进行叠加，得到泥石流灾害在不同坡度等级上的分布情况(图4)。

图3 不同坡度等级面积百分比图4 不同坡度等级上泥石流数量Fig.3 Percentage of different grades Fig.4 Number of debris flows on different grades

由图3可知，研究区内斜坡以低坡和中缓坡为主，0°～5°范围内太行山区内有白洋淀等众多河流、水域，因此此范围内斜坡占比较，约为36.21%；5°～35°的斜坡占了绝大部分面积，占研究区总坡度的62.41%；尤以5°～25°范围内的斜坡占54.50%，几乎占坡度总面积的一半。

根据图4所示，研究区内泥石流主要分布在坡度为5°～15°的范围内，数量为122个，占研究区泥石流总数的55%；其次为坡度在之间0°～15°和25°～35°之间，分别为31个和53个，数量分别占研究区泥石流总数的14%和24%；在坡度>35°的范围内泥石流灾害发生的数量最少。由此表明太行山区最有利于泥石流发育的坡度范围为5°～35°间。通过对比图3和图4发现，太行山区内不同坡度等级上泥石流数量的分布与不同坡度等级的面积比例基本吻合。

3.3 各坡度等级下不同土地利用方式对泥石流的敏感性

在ArcGIS平台下，对解译出的土地利用方式与坡度等级图层进行叠加处理，得到泥石流流域在不同坡度等级上的土地利用方式的面积。由敏感性模型(式1)计算不同年份、不同坡度等级下土地利用类型对泥石流的敏感性SCD(各坡度等级分别用1～8表示，见表4、图5)。

由表4和图5可知，不同的土地利用方式在不同坡度等级下对泥石流的敏感性不同。

具体来说，河北太行山区泥石流灾害，总体上随着坡度的增加，各类土地利用方式的敏感性值都有增加的趋势，当坡度在15°～35°之间时，随着坡度的增加，城乡建设用地、林地、裸地的敏感性值快速增加达到最大值。

表4 泥石流在不同土地利用和不同坡度上的敏感性Table 4 Sensitivity of debris flow to different land uses and different slopes

注：/表示该类土地中没有发生泥石流灾害。

图5 不同年份不同坡度等级土地利用类型对泥石流的敏感性Fig.5 Sensitivity of land use types to debris flow in different grades in different years

由图5(a)可知，2000年期间，在暴雨的作用下泥石流灾害较多，结合坡度的分布情况，研究区内对泥石流最为敏感的是40°～45°的水体湿地(SCD=2.60)；其次为40°～45°的林地(SCD=1.61)，再次为35°～45°的水体湿地(SCD=1.37)；15°～35°的水体湿地、林地和25°～35°的裸地对泥石流较敏感，敏感性值0SCD1。40°～45°的耕地、城乡建设用地和裸地以及55°～90°之间没有泥石流分布对泥石流最不敏感；其次为0°～5°的耕地、城乡建设用地、5°～15°的裸地、35°～45°的城乡建设用地SCD-2.0，草地、5°～45°的水体湿地、15°～35°的城乡建设用地，低海拔的裸地和林地的SCD-1.0对泥石流较不敏感。

由图5(b)可知，就土地利用类来说，2006年城乡建设用地对泥石流灾害的敏感性最好。当坡度在5°～25°时，研究区内耕地、水体湿地、城乡建设用地和林地对泥石流的敏感性达到最大值，在该坡度范围内易发生泥石流，其中最为敏感的是的城乡建设用地(SCD=0.51)；随着坡度的增加敏感性逐渐下降，35°～45°的林地对泥石流的敏感性最小(SCD=-3.33)。

由图5(c)可知，2013年水体湿地对泥石流最为敏感，其次为城乡建设用地。在不同坡度等级下，城乡建设用地、水体湿地、林地对泥石流的敏感性在25°～35°间达到该类土地的最大值，水体湿地对泥石流的敏感性最大(SCD=1.12)，其次为15°～25°的耕地(SCD=-0.70)，该年份裸地中没有泥石流分布其对泥石流的敏感性最差。

4 结论与建议

4.1 结论

文利用多波段遥感影像，分析了2000年、2006年和2013年三个不同时期河北太行山区土地利用类型，利用信息量模型综合分析了不同坡度等级下土地利用对泥石流的敏感性，主要结论有：

(1)利用敏感性分析模型定量分析该区域不同坡度等级下土地利用对泥石流灾害的敏感性，研究结论为：5°～35°坡度范围内极易发生泥石流，当坡度>45°时几乎没有泥石流灾害发生，当坡度在15°～35°之间时，随着坡度的增加，城乡建设用地、林地、裸地的敏感性值快速增加达到最大值；研究区内的易导致泥石流灾害发生的土地利用类型依次为中海拔高度的水体湿地、城乡建设用地及耕地，低海拔高度的耕地、城乡建设用地；高海拔高度的林地和裸地、低海拔高度的水体湿地对泥石流最不敏感。

(2)综合3个时间段，研究区城乡建设用地、耕地对泥石流灾害较为敏感，随着城乡建设用地面积逐渐增加，对泥石流灾害逐渐敏感，表明人类活动对泥石流灾害的发生具有一定的促进作用。同时，裸地、林地对泥石流灾害的敏感性较低，说明林地可防止水土流失，减少泥石流灾害的发生，故可通过提高植被覆盖率，发展林地减少泥石流灾害。水体湿地对泥石流灾害有一定的影响，在暴雨的作用下极易引发泥石流。