王保云
云南省泥石流灾害影响因子分析
2024-4-21 18:34
阅读:532

1,摘要

    云南省山地河流众多,加上复杂的地形地貌以及雨季集中的降雨量,成为我国泥石流灾害频发的省份之一。本文采用Arcgis空间分析以及回归分析等方法,对降雨量、植被类型、地形高程、土壤类型、土地利用类型和水系分布等六个影响因子与泥石流灾害的时空关系进行相关性研究。研究结果表明,泥石流灾害数与累年均降雨量之间为指数关系,灾害的最高峰发生在降雨量为9186.4mm时;栽培植被由于固土保水能力差,其覆盖区域发生的灾害数量超过阔叶林、针叶林、灌丛和草丛之和,达61.30%;平原、小起伏山地、中起伏山地是泥石流的常发地形,在这三类地形区域发生的泥石流灾害超过总数的3/4;高程2.00km~2.50km是云南省泥石流灾害的易发区间,当高程大于或小于此区间值时,发生泥石流的可能性降低;铁铝土的粘聚力弱,是最易发生泥石流的土壤类型,其次为人为土、初育土和淋溶土;91.36%的泥石流与河流主干道的距离小于21km,因此可认为泥石流灾害主要发生在河流的主河道、附近的大小支流。

2,引言

引发泥石流灾害的影响因子复杂多样,本文在全面考虑云南省独特区域环境的基础上进行泥石流灾害的影响因子选择。根据雨季降雨集中的特点,选取气象因素中的降雨量因子。根据地形复杂、河流众多和植被类型繁多的特征,选择环境因素中的植被、地形高程、土壤类型和河流因子。根据山区和半山区开发质量低的现状,选取人为因素中的土地利用因子。综合以上选取的六个泥石流灾害影响因子,运用降水条件指数(PCI)分析、归一化差分植被指数(NDVI)分析、欧氏距离分析和回归分析等研究方法对所有泥石流灾害点的影响因子进行分析,比较直观全面的得出了泥石流灾害点在这些影响因子下的分布规律,对泥石流灾害的因地预防和治理提供了有效的科学依据。

3,研究方法

(1)Arcgis空间分析

本文使用Arcgis工具,以云南省行政界线矢量图为基础地图,将降雨量等六个影响因子的数据分别与研究区域的矢量图进行连接,再导入泥石流灾害数据点,得到全省的影响因子矢量图。

(2) PCI算法

为了反映年内降水量的分配情况,采用了De Luis等人提出的基于月降水量的PCI算法:

$PCI=\frac{\sum_{i=1}^{12} P_i^2} {(\sum_{i=1}^{12} P_i)^2}\times 100$    (1)

上式中,$P_i$为一年中第i个月的降水量,mm,PCI反映一年中降水量的集中情况。PCI越大,代表降水量越集中于某几个月,反之,说明降水量的月分配比较均匀。一般来说,如果该地区年降水量在每个月分配比较均匀,PCI≤10;如果降水量较为集中在某几个月时,10<PCI<20;而当PCI≥20,则说明该地区一年内的降水量更为集中。

(3)NDVI分析

NDVI可以反映一个区域的植被覆盖情况,NDVI越大,说明当地植被覆盖率越高。依据获取的Landsat 5遥感影像对NDVI进行估算,公式如下:

$NDVI=\frac{NIR-R}{NIR+R}$              (2)

其中NDVI取值为[-1,1], NIR为Landsat 5遥感影像的第三波段,R为第四波段。

(4) 欧氏距离分析

欧氏距离给出栅格中每个像元到最近源的距离。本文使用Arcgis在泥石流灾害点与水系分布图的基础上,通过计算泥石流灾害点与其最近水系的欧式距离来分析泥石流灾害点与水系分布的关系。

(5) 拟合分析法

运用曲线拟合来探索降雨、高程、水系分布、植被类型以及NDVI等影响因子的数值与泥石流灾害数据之间的关系。

降雨量与灾害之间的关系采用高斯函数进行拟合:

$h=a+be^{-c(r-r_0)^2}$           (3)

式中h为灾害数(起),r为降雨量(mm),$r_0$为降雨量偏移因子(mm),a、b、c为常系数。

在讨论植被因子、高程因子,以及河流的影响时,本文采用二次曲线来进行拟合:

 $h=av^2+bv+c$       (4)

式中$v$为影响因子.

4,灾害影响因子分析

    (1)降雨量因子

     运用公式(3)进行累年均降水量与泥石流灾害发生数之间进行拟合,所得参数为a=6.4055, b=193.1470, c=0.0726, $r_0$=9186.4。拟合优度系数$R^2$=0.9083,拟合曲线如下图所示:

image.png

(2)植被因子

运用公式(4),拟合出的泥石流灾害点与植被类型的关系为:

$h=97.2857v^2+179.3429v+97.5714$

     拟合优度系数$R^2$=0.9591,拟合曲线如下图所示。

image.png

(3)高程、地形因子

    拟合效果如下图:

image.png

(4)土壤类型因子

     泥石流发生数目与土壤类型统计如下图

image.png

(5)河流因子

     泥石流灾害点与水系欧氏距离关系图。

image.png

(6)土地利用类型因子

     泥石流发生数量与土地利用类型的关系统计图

image.png

5,结论

本文通过降雨量和植被等六个影响因子对云南省泥石流灾害进行分析。首先通过对泥石流灾害点和累年月降雨量进行研究和PCI的计算发现,在时间上,降雨量集中的雨季是泥石流灾害多发的时间段;在空间上,泥石流灾害主要分布在降雨量8300-9300mm的区域。其次对植被因子进行分析,从覆盖类型来看,泥石流灾害多发生在灌丛和栽培植被等根系不发达的植被覆盖的区域;从NDVI来看,泥石流灾害发生的数目随NDVI增大而减少。接着从地形和高程分析,泥石流更容易发生在平原和中、小起伏山地或高程范围为2000~2500m的区域。然后从水系分布来看,泥石流灾害点沿着水系两岸以及附近区域密集分布,并且距离水系越近,泥石流灾害点数目越多。之后通过对泥石流灾害与土壤类型分布的研究发现,省内铁铝土广布的地方,极易发生泥石流。此外泥石流的发生条件还与人类活动有关。最后对土地利用类型进行分析,不合理的毁林开荒导致土地沙化严重,使耕地和林地成为泥石流灾害数目较多的土地利用类型。

     云南省十六个州市的泥石流灾害点分布规律和引发泥石流灾害的影响因子各有差异,需要在今后的研究中补充和完善每一个州市的情况。

     本研究成果于2020年发表于《人民长江》第51卷11期上。

参考文献:

孙显辰,王保云,刘坤香,等. 云南省泥石流灾害影响因子分析 [J]. 人民长江, 2020, 51 (11): 121-127. DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2020.11.021.

转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自王保云科学网博客。

链接地址:https://wap.sciencenet.cn/blog-3452484-1430647.html?mobile=1

收藏

分享到:

当前推荐数:0
推荐到博客首页
网友评论0 条评论
确定删除指定的回复吗?
确定删除本博文吗?