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收稿日期2005- 09- 19 ; 修订日期2005- 11- 14 基金项目全国第三次土壤侵蚀遥感调查项目 “湖北省土壤侵蚀遥感调查与水土流失动态监测” 作者简介曾忠平1972 - ,男,博士研究生,从事3S技术与地质灾害等方面的研究。E - mail z.p.zeng GIS支持下滑坡斜坡类型定量化及制图研究 曾 忠 平1,付 小 林2,刘 雪 梅1,薛 重 生3 1. 中国地质大学研究生院,湖北 武汉430074 ;2.中国地质环境监测院三峡地质灾害监测中心,湖北 宜昌443002 ; 3.中国地质大学地球科学学院,湖北 武汉430074 摘要斜坡类型描述岩层产状与斜坡的角度关系,很大程度上决定了斜坡岩土体变形的方式和强度,对地质灾害分 布具有重要作用。斜坡的顺向坡、 反向坡与地形的阳坡、 阴坡概念相似,可以利用改进的太阳辐射地形因子计算模 型TOBIA指数对斜坡类型进行定量化表达。计算TOBIA指数需要斜坡坡度、 坡向、 岩层倾角、 倾向4个参数。 以三峡库区顺向坡基岩滑坡多发地段青干河流域为例,通过区域地质图上产状点获取离散岩层倾角和倾向数值, 经空间插值得到空间连续分布的倾角和倾向参数;通过数字高程模型获取坡度和坡向参数,得到区内TOBIA指数 分布。在此基础上进一步研究指数和滑坡发育关系。结果表明, TOBIA指数值与区内斜坡类型密切相关,根据 TOBIA指数值能很好地区分斜坡类型。以二分类变量逻辑回归模型对坡度和指数两个变量进行分析,发现引入 TOBIA指数后,回归模型对已知滑坡拟合度由55 提高到7115 ,能有效提高区域滑坡灾害危险性区划结果精度。 关键词TOBIA指数;斜坡类型;三峡库区;滑坡灾害区划 中图分类号P208 文献标识码A 文章编号1672 - 0504200601 - 0022 - 04 斜坡类型也被称为层状斜坡结构、 岸坡结构、 岸 坡类型等,分为顺向坡、 斜向坡、 切向坡、 平缓层状斜 坡、 直立陡倾坡等类型。滑坡斜坡类型综合体现了 斜坡坡度、 坡向与地层倾角的空间状况及组合形式, 很大程度上决定了斜坡岩土体变形的方式和强度, 并对含软弱夹层沉积岩为主的滑坡地质灾害分布具 有重要作用[1 - 4]。以三峡库区为例,刘广润等根据 大量统计资料指出,就岸坡类型而言,变形强度具有 顺向坡逆向坡切向坡的规律[5]。斜坡类型一般 以手工方式获取。 TOBIAtopographic/ bedding - plane intersection angle指数以空间连续的方式表达层带 状地质体 和地形之间的空间几何排列关系,这些层带状地 质体包括片理、 劈理、 层理、 构造断裂带、 破碎带或岩 层软弱夹层面等类型。TOBIA指数在潜在斜坡失 稳预报、 地表径流路径、 植被覆盖模式等领域具有重 要价值[6],对开展滑坡地质灾害相关研究具有积极 意义。本文以三峡库区顺层基岩滑坡多发地段青干 河流域为试验区,探讨TOBIA指数空间分布特征与 顺层基岩滑坡发育的相关关系。 1 TOBIA指数原理及特征 TOBIA指数概念来源于日照辐射能量相关计 算[7 ,8]。影响地面接收太阳辐射的因子有天文因子、 大气因子和地表因子,地表因子包括地形和下垫面 两部分的计算与TOBIA指数关系密切。研究表 明,坡度和坡向通过改变太阳光束的入射角来改变 坡面接收的太阳辐射,如阳坡获得的太阳辐射量明 显大于阴坡,正午的太阳高度角大,其辐射量大于 早、 晚等。地表太阳辐射能量变化可以表示为太阳 高度角、 太阳方位角、 斜坡坡度、 斜坡坡向的连续函 数。 地质岩层产状的变化反映了岩层面在三度空间 的延伸方位及其倾斜程度,并由走向、 倾向、 倾角3 个参数来表达。将岩层面倾向设想成太阳光束入射 方向,则岩层产状和地形与太阳光束和地形的空间 几何排列关系模型极为相似,岩层倾角和倾向等同 于太阳高度角和太阳方位角。考虑基岩顺层滑坡发 生的常见情形,即假设某倾斜岩层滑坡发生主要受 岩层软弱夹层控制,则岩层在顺向坡、 逆向坡、 切向 坡发生滑坡的可能性可以通过模拟地表太阳辐射能 量计算得到。顺向坡与阴坡相似,切向坡与阳坡相 似。式1为斜坡类型空间连续定量表达方程,简称 TOBIA指数,其值域为- 1～1。 TOBIA cosθcosα sinθsinα cos β-σ1 式中θ为斜坡坡度;α为岩层倾角;β为岩层倾向;σ 为斜坡坡向。 顺向坡、 切向坡和直立陡倾坡的TOBIA指数空 间分布具有如下特征。 1 当θ或α趋于0时,上述3 种斜坡的TOBIA指数趋于1。 2 顺向坡β- σ等于 第22卷 第1期 2006年1月 地 理 与 地 理 信 息 科 学 Geography and Geo - Ination Science Vol. 22 No. 1 January 2006 0 ,TOBIA指数近似表达为 cos θ-α。当θ和α以一 定角度相交时,TOBIA指数区间为[0 ,1] ,始终为正 值;当α和θ相近时,指数趋于1。 3 切向坡β- σ接 近180,TOBIA指数近似表达为 cos θα。当α和 θ逐渐增大时,TOBIA指数递减;当岩层倾向与坡面 垂直时,TOBIA等于0 ;随着α或θ继续增大,TOBI2 A指数出现负值。 4 对于直立陡倾坡,当α接近90 时,TOBIA指数近似于sinθ cos β-σ , 当斜坡坡度 较陡且岩层倾向与坡向接近垂直时,TOBIA指数趋 于0。 从上述分析可知,TOBIA指数分布与θ- α、 θα 密切相关。令T0θ- α、 T1θα,以长江三峡库首 区秭归 巴东段的三叠系、 侏罗系沉积岩为例,对区 域地质图上100个岩层产状的随机统计抽样表 明①- ③,97 个产状点岩层倾角为10 ～40;利用1∶5 万数字高程模型DEM计算表明,95个对应产状点 坡度值为5 ～50 。即8714 的T0取值为10 ～ 30, 8312 的T1取值为30 ～60,T0总体小于T1, 顺向坡TOBIA指数值大于切向坡,从而保证TOBI2 A指数能够快速、 正确地区分区域斜坡类型。 2 TOBIA指数计算流程 计算TOBIA指数需要斜坡坡度、 斜坡坡向、 岩 层倾角和岩层倾向4个参数,并且要求数值在地表 空间上连续分布。其中,地表任意一个栅格点、 空间 连续分布的斜坡坡度和斜坡坡向数值可以通过 GIS/DEM技术快速生成;岩层倾角、 倾向则可以通 过区域地质调查图或野外地质调查获取。野外测量 获得的产状数据是空间离散数据,需要通过空间插 值方法如克里金或最小反比距离计算。图1为 TOBIA指数计算流程,主要包括两部分一是利用 数字高程模型获取坡度和坡向参数;二是对野外观 测点产状数据空间处理,用于获取产状空间连续变 化数据。与太阳辐射量计算中的太阳高度角、 太阳 方位角相比,岩层倾向、 倾角在空间上更为复杂多 变,插值结果的合理性、 可靠性受研究区地质构造复 杂程度、 产状点空间分布以及插值方法等因素影响。 必须充分了解区域地质背景,根据地学知识和岩层 产状代表的地质意义,从区域角度考虑地质历史时 期各种地质活动对岩层产状变化的影响以及区域岩 层产状变化规律。插值结果计算完成后,需进一步 检查岩层产状经常变化的重要部位,如角度不整合 面、 断层、 褶皱等,确保插值结果能够比较准确地反 映研究区地质构造变化情况。如果研究区地质构造 过于复杂,还可以根据上述构造部位界线,对研究区 进行分区分片处理。 图1 TOBIA指数计算流程 Fig. 1 Flowchart of TOBIA index calculation 3 应用实例 以三峡库区顺层基岩滑坡多发地段秭归县青干 河流域为研究区,数据源主要有1 1∶5万湖北省秭 归县幅H - 49 - 42 - A地质图 ③;2 1999 年更新发 布的1∶5万秭归县H49E007011数字高程模型产 品,格网间距为25 m25 m;3青干河、 锣鼓洞河库 岸滑坡灾害资料,源于长江水利委员会19911992 年及1995年湖北省区域地质矿产调查研究所野外 地质、 工程地质调查数据。 图2为研究区地貌晕渲图。研究区的东西边界 分别由青岗河支流北西向和锣鼓洞河支流北东 向限定。青岗河支流于西北侧汇入青干河支流东 西向 , 青干河支流和锣鼓洞河支流在陕西营交汇, 并于沙镇溪流入长江。 图2 青干河流域地貌晕渲图 Fig. 2 Hillshade of Qingganhe river w atershed 以陕西营为界,沿青干河向上游分别发育有千 将坪、 邓家湾、 卧沙溪、 乱泥湖等18个崩滑体,其中 页32第第1期 曾忠平等GIS支持下滑坡斜坡类型定量化及制图研究 ①1∶5万湖北省巴东县幅H49E006010地质图.湖北省地矿局 区域地质矿产调查所,1997. ② 1∶5万湖北省风吹垭幅H49E007010地质图.湖北省地矿局 区域地质矿产调查所,1997. ③ 1∶5万湖北省秭归县幅H - 49 - 42 - A地质图.湖北省地矿 局区域地质矿产调查所,1995. 千将坪是2003年7月13日三峡大坝蓄水后不久发 生的大型滑体,直接经济损失5 000多万元;沿锣鼓 洞河向上游分别发育有杨家湾、 庙湾、 大岭西南、 桑 树坪等9个滑体,部分滑坡成群分布,滑坡在顺向坡 较为发育。 3. 1 地质概况 研究区大地构造位置处于扬子地台八面山台褶 带秭归盆地向斜西翼图 3 。地层时代自西、 北西向 东、 南东由老渐新,岩性自下而上为嘉陵江组Tj、 巴东组Tb、 沙镇溪组 TJs、 桐竹园组Jt、 聂家山 组Jn。岩性组合主要为海相、 陆相、 海陆交互相进 退旋 、 内陆湖碎屑岩相沉积系列。除沙镇溪组和 桐竹园组出现沉积间断外,沉积作用比较连续。除 嘉陵江组外,各岩层单元都存在软夹层,以巴东组泥 灰岩和桐竹园组、 聂家山组粘土质泥岩等夹层危害 为大。除局部地段如乱泥湖、 两河口沙镇溪组岩 层产状受小型逆冲断层影响有变化外,岩层总体产 状变化稳定,以南东、 北东向为主,具规律性。采用 克里格方法对47个岩层产状点倾向和倾角进行空 间插值,结果表明,盆地西缘南东倾伏,倾角较陡,向 南逐渐过渡到东、 北东东倾伏,倾角减缓,锣鼓洞河 以东岩层产状倾向南东图 4 。 图3 青干河流域地质图 Fig. 3 G eological map of Qingganhe river w atershed 图4 青干河流域地层产状倾向分布箭头表示倾向 Fig. 4 Spatially distributed estimates of stratum direction using krigining interpolation 3. 2 指数统计特征及滑坡分析 3.2.1 指数简单统计特征 根据图1得到TOBIA指 数计算结果图 5 。将指数计算结果与斜坡坡向、 岩 层产状对比可知,顺向坡数值高于切向坡,指数值以 空间连续的方式表达了岩层倾向和斜坡坡向之间的 空间组合关系TOBIA数值为0195～1 ,顺向坡;0185 ～0195 ,近顺向坡;0175～0185 ,斜向坡;015～0175 ,近 切向坡; - 012～015 ,切向坡。 图5 TOBIA指数空间分布 Fig. 5 Spatially distributed estimates of TOBIA index using continuous mode 分别对27个滑体计算TOBIA指数均值和标准 差。其中21个指数均值大于019 ,均为顺向坡滑坡。 上述21个滑体中,组成各滑体像元的指数标准差小 于0103的有15个,滑坡内指数数值波动较小,如千 将坪大型滑坡指数均值为01990 ,标准差为01006。 数据表明,滑坡的发生和指数有较好的相关性。 3. 2. 2 滑坡的频率分布 计算因子面积和该因子 发生滑坡面积、 各因子滑坡出现次数等是GIS支持 下区域滑坡危险性分带研究的基础工作[9 ,10]。采用 下述原理计算区内TOBIA指数各区间滑坡出现的 频率。假定研究区A的像元集合为Cell ,区内有N 个TOBIA指数值,记为总体Tn n 1 ,2 ,⋯ ,N 。 分别以0和1表示每个像元是否有滑坡发生,记为 Y,已发生滑坡时Y 1 ,未发生滑坡时Y 0。则对 于区内任一像元Celli∈A ,有两个数值 Ti ∈Tn n 1 ,2 ,⋯ ,N 和Y 0 ,1。对每个像元进行处理 并计算Tn的Y值,得到各指数值滑坡频率分布图。 按照上述思路,结合滑坡分布情况,计算所有像元各 指数值滑坡频率分布图。其中,minTn - 01139 , maxTn 1 ,将Tn分成1 140个等级以避免TO2 BIA指数遗漏,得到图6。从图6可以看出,随着 TOBIA指数不断增大,同一指数值滑坡出现比值总 体升高,岩层出现滑坡的可能性增大达016 ,表明 TOBIA指数与区内滑坡发育具有较好的相关性。 3. 2. 3 TOBIA指数在区域滑坡危险性区划中的应 用 常用的滑坡危险性区划方法包括线性回归、 判 别分析、 似然比判别、 模糊数学、 条件概率、 逻辑回归 等。以近几年使用较广泛的二分类变量逻辑回归模 页42第地 理 与 地 理 信 息 科 学 第22卷 型binary logistic regression为例,对TOBIA指数在 顺层基岩滑坡中的作用做更深入的探讨[11 - 13]。 图6 各TOBIA指数值滑坡频率分布 Fig. 6 Landslide occurrence frequency distribution of TOBIA index 假设滑坡发生的概率为PZ 1 ,滑坡不发生 的概率为1 - P ,P的取值依赖于m个关键滑坡因子 自变量的影响,记为X1,X2,⋯,Xm。将N个观测 样本对应的各因子数值记为 X 11,X12,⋯,Xij ,i 1 , 2 ,⋯,N ,j 1 ,2 ,⋯,m。对P作logit变换并引入广 义线性模型作为连接函数,得 logitP ln P/ 1 - P a0 a1x1⋯ amxm2 式2称为二分类变量逻辑回归模型,其中a0为 常数,a1,⋯,am为回归方程参数向量,通常用最大 似然估计法或最小二乘法估计确定。当样本可能为 非正态分布时,使用卡方分布 - 2log likelihood ra2 tio ≈x2对回归方程进行检验。 斜坡坡度是滑坡灾害区划统计模型中的必要因 子之一。选取斜坡坡度和TOBIA指数两个因子,对 区内13 022个样本像元采用二分类变量逻辑回归模 型后向法backward 分析TOBIA指数对滑坡灾害 区划模型影响,并对TOBIA指数进行显著性检验。 观察TOBIA指数引入前后- 2log likelihood ratio 的变化。当只有截距和斜坡坡度时, - 2log likelihood ratio的数值为17 8061758 ,引入TOBIA 指数后其数值为17 4221027 ,减少了3841731 ,逻辑 回归模型拟合度得到优化。自由度为2的卡方分布 x22 3841731 ,其右侧检验P 0101 ,具有显著意 义。 计算表明,以015为分界,引入TOBIA指数前 回归模型对已知滑坡拟合度为55 ,总体预测正确 率为5511 ;引入TOBIA指数后回归模型对已知滑 坡拟合度为7115 ,总体预测正确率为6312 。逻 辑回归模型更好地反映了区内滑坡发育特征。 4 结论 1斜坡类型的空间定量化表达是一个复杂问 题,TOBIA指数能够以空间连续的方式表达岩层产 状和斜坡坡面的相互关系,能够对斜坡类型进行定 量化分级描述。将TOBIA指数引入斜坡危险性区 划研究,有效地提高了结果精度。借助GIS/ DEM 技术,结合野外地质调查产状数据,能够快速获取 TOBIA指数值,为快速、 科学地划分大范围斜坡类 型提供了技术支撑。 2 TOBIA指数和顺向坡基岩滑坡空间分布具 有很好的相关性,将TOBIA指数作为区域滑坡灾害 分析研究因子数据,对广泛发育的顺向坡基岩滑坡 地质灾害空间预警评价具有积极意义。 参考文献 [1] 刘传正,李铁锋,温铭生,等.三峡库区地质灾害空间评价预警 研究[J ].水文地质工程地质,2004 ,314 9 - 19. 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The result shows that this can ef2 fectively uate the terrain complexity of the DEMs data. As an experimental result ,the TFI DTMs are homologous to the source da2 ta of DEMspixel by pixel.Because the scale is adopted in the experimentation ,it can reflect the variety of terrain from the micro view to the macro view through the regular change of the analysis scale. So it may be considered as a topographical factor ,which can be ap2 plied for automatic division of land region. Key words DEM ; meta - fractal ; terrain; complexity; terrain fractal dimension index 上接第25页 Mapping and Quantitative Analysis on the Correlation between Landslide and Geometric Alignment of Strikes of Slope and Stratum Based on GIS ZENG Zhong - ping1,FU Xiao - lin2,LIU Xue - mei1,XUE Chong - sheng3 1. Graduate School of China University of Geosciences , Wuhan 430074; 2. Three Gorges Geological Hazard Monitoring Center , China Institute of Geology and Environment Monitoring , Yichang 443002; 3. College of Earth Science, China University of Geosciences , Wuhan 430074 , China Abstract The geometric alignment or conity between strikes of slope and geologic bedding planes such as soft or weak stratum surfaces is one of the causative factors of hillslope landslide. Topographic/ bedding - plane intersection angle TOBIA index produces spatially distributed fields of geometric alignment between topography and the orientation of geologic bedding planes. Computation and digital mapping of TOBIA index requires the derivation of four spatially distributed variablestopographic slope ,slope aspect ,bedding dip ,and dip azimuth. TOBIA index is useful for prediction of potential slope failure and a study area of Three Gorges reservoir is cho2 sen to verify the correlation between TOBIA index and dip slope landslides. The application demonstrates that the here can provide an efficient means for estimating slope type.Based on the prepared landslides database ,two landslide factors ,slope and TOBIA index have been combined into the binary logistic regression model. The regression function has classified successfully increased from 55 to 7115 of the overall slope population after index is added. The results show that TOBIA index can be aquantitative causative factor data source for landslide hazard assessment. Key words TOBIA index;slope type;Three Gorges reservoir area ;landslide hazard assessment 页03第地 理 与 地 理 信 息 科 学 第22卷