兰州市城区泥石流危险性评价

刘 兴 荣

(甘肃省科学院 地质自然灾害防治研究所，甘肃 兰州　730000)



兰州市城区泥石流危险性评价

刘 兴 荣

(甘肃省科学院 地质自然灾害防治研究所，甘肃 兰州730000)

泥石流危险性的研究对于兰州市城区泥石流治理、防灾减灾对策的确定具有重要意义。笔者通过调查的12条典型沟道资料，运用灰色关联分析的方法，取得了评价兰州市城区泥石流灾害的定量指标，并计算了各指标的权重，在此基础上得出了兰州市泥石流危险度评价模型，以此来对兰州市城区泥石流进行危险性评价，并计算出了12条沟道的危险度作为检验，评价结果与实际情况较吻合，结果表明本方法可靠、简便和实用。

危险度；灰色关联分析；权重；评价模型；检验

兰州市地处黄河上游黄土高原的西部，其主城区城关区、七里河区、西固区和安宁区(简称兰州市城区)主要分布在黄河两岸的河谷阶地上，南北两侧为绵延起伏的山地和沟壑纵横的黄土梁峁，区内发育大量崩塌、滑坡，为兰州市城区泥石流的形成提供了丰富的固体物质(刘希林，2002)，随着人口的增加和城市规模的扩大，大规模的基础设施建设活动对周围环境的压力明显上升，不合理的人类活动及水土流失日趋严重，降低了泥石流暴发需要的激发因素，诱发并加剧了泥石流的发生和发展，致使该区泥石流活动将继续恶化，其活动频率和规模都大大增加。每年都要造成大量人员伤亡和巨额的经济损失，成为当地社会、经济发展和自然环境保护的重要限制性因素之一。但兰州市城区泥石流沟道多且规模大，要全部治理不太现实，因此，对该区域泥石流的危险性评价进行深入研究，并按照危险程度的大小划分轻重缓急，分步进行治理、规划或预防则显得较为重要。

一般认为泥石流活动是流域演化的一种非线性动力过程，而灰色系统理论是处理非线性问题的有力手段(吕学军等,2005; 刘希林等,1995)。因此，笔者以兰州市城区泥石流沟为例，综合考虑影响泥石流活动性的各因子，运用灰色关联度法，建立兰州市泥石流危险度计算模型，通过模型的应用，为泥石流预测、治理和城市规划提供科学的依据。

1　兰州市主城区沟道的分布特征

兰州市主城区共发育面积大于0.1km2的沟道105条。其中，黄河右岸共发育沟道39条，平均发育密度为0.93条/km；左岸共发育沟道66条，平均发育密度为1.58条/km。

2　泥石流危险性评价指标的选取

泥石流是地表一种复杂的自然地理过程，影响泥石流发生、发展和预测的环境背景因子达70多种(刘希林,2002)。笔者根据区域特点、历史状况、形成条件和前人研究的成果，选取了10个评价指标作为泥石流活动评价的关联因子(吕学军等,2005; 刘希林等,1995; 朱静,1995)。兰州市局地暴雨较多、沟道地形起伏较大，调查区内105条沟道基本都能满足诱发泥石流的条件，但其规模和发生频率均要受沟道内固体松散物质量的限制。因此，以固体松散物质的量(y)为主要危险因子，其他9个评价指标为次要危险因子：依次为流域面积(x1)、主沟道长度(x2)、主沟道平均比降(x3)、沟道相对高差(x4)、山坡平均坡度(x5)、流域切割密度(x6)、多年平均降雨量(x7)、植被覆盖率(x8)、流域内人口密度(x9)。

3　关联度和权重的计算

兰州市是中国泥石流最为发育的省会城市之一，选取其中有代表性的泥石流沟道12条进行数据采集，并对10个评价指标采用灰色关联分析的方法来确定各因子间的关联度(刘兴荣等,2014; 张丽萍等,1999;LIU X,1996;杨雪梅等,2014;刘兴荣等,2012)。

3.1无量纲化

要对实际问题中的不同因子进行比较，就得要求比较对象量纲相同。因此，需要对各种数据进行无量纲化处理，即对数列的原始数据作均值变换，得出均值化矩阵Xk(i,j)，无量纲化结果见表1。

表1　兰州市12条泥石流沟无量纲化值表

(1)

3.2关联系数计算

设参考序列和比较序列依次为Xk(i,l)和Xk(i,j)，进行求差序列计算。

(2)

2个因子最小和最大绝对差分别为：

关联系数

(3)

式中K为经验数据，对计算结果影响较大，其取值范围为[0，1]，若取值较小，则计算值区分度不大，若取值太大，则偏离实际情况，故一般取0.5。

3.3关联度计算

由于关联系数比较分散，只反映不同数据间的关联程度。因此，用关联数的平均值表示其关联度。

(4)

利用表1数据，按上述计算公式求得关联度(表2)。关联度越大，对泥石流的影响越大。

表2　定量指标与主导因子的关联度表

在选定的10个因子中，根据前面对各次要危险因子进行灰色关联度分析的结果，按照关联度大小对各次要因子进行排序，从平均关联度最小的次要因子开始，给定一个起始权数为基本单位10n(n可为任何正整数，在此取n=0)，以此基本单位为公差，依次呈等差数列向关联度增大的方向递增次要危险因子的权数；主要危险因子的权数以最大的次要危险因子权数为基数，以2为公比，呈等比数列继续递增(宋雪妲等,2004)，则得出各定量指标的权数和权重(表3)。

表3　定量指标的权数与权重表

4　泥石流危险度模型的建立

各泥石流危险因子的赋值与其权重的乘积之和即为泥石流危险度，记为Rd。则兰州市城区泥石流危险度计算模型为：

Rd=0.359 3y＇i+0.154 3x＇2+0.126 3x＇1+

0.093 8x＇6+0.080 0x＇4+0.066 6x＇8+0.050 6x＇7+

0.035 4x＇5+0.023 0x＇9+0.010 7x＇3

(5)

5　泥石流危险性评价

5.1样本数据的归一化处理

对样本数据进行归一化处理，其处理公式如下(ZPawlak,1991;邹翔等,2003)：

主导因子的极差变换公式为：

y＇i=(yi-minyi)/(maxyi-minyi)

(6)

其他定量指标的极差变换公式为：

x＇i=(xi-minxi)/(maxxi-minxi)

(7)

利用公式(6)、(7)，得到极差变换数据(表4)。

表4　兰州市12条泥石流沟危险度计算结果

5.2泥石流沟道危险度的计算

利用公式(5)，计算12条泥石流沟道危险度，结果见表4。

5.3泥石流危险性分级

对于任何1条泥石流沟道无论目前有无发生过泥石流，其都具有一定的泥石流危险度，但其危险度有大有小，这样，在计算完泥石流危险度后，要对其进行危险性大小分级( 李建林等,2006;郭万铭等,2010;张茂省等,2011;李大鸣等,2012;徐海量等,2000)(表5)，其结果与调查和历史发生泥石流灾害情况基本吻合，具有较强的实用性。例如，寺儿沟、大砂沟、深沟和罗锅沟，人口密度分布密集(多为兰州市开发区)，人为不合理的活动较大，加上兰州市本来就脆弱的地质环境，造成泥石流的频繁发生，历史上发生较大规模泥石流超过10次；大金沟和黄峪沟地层出露较为复杂，植被稀疏，坡面裸露，加速地表风化侵蚀作用，导致泥石流发生频率较高，历史发生较大规模泥石流超过7次；元托峁沟和脑地沟为潜在泥石流沟道，植被覆盖状况不理想，山坡坡度陡，在地震或强降雨诱发下，将导致泥石流的发生，历史发生较大规模泥石流超过3次；咸水沟和拱北沟属于比较稳定的沟系，这些沟系人口居住较少，维持了较好的生态环境，历史发生较大规模泥石流超过1次。

表5　泥石流危险性分区结果表

6　结语

泥石流灾害是兰州市最重要的地质灾害之一，给人民生命财产已造成较大损失，同时对城市发展也构成较大阻碍。笔者本文以实际调查资料为基础，对兰州市12条泥石流沟道进行了危险性评价，主要获得以下几点认识。

(1)运用灰色关联度法建立的泥石流危险度计算模型得出的结论与客观实际状况相符，说明此模型应用于兰州市泥石流危险性评价是可行的。

(2)从导致泥石流爆发的诸多流域地形因子中，选取10个重要形态因子作为评判因子，计算其关联度的大小，能区分出各形态要素作用的大小及次序排列。经计算其排列次序为y>x2>x1>x6>x4>x8>x7>x5>x9>x3，即在兰州市城区影响泥石流发生的主要因素为固体松散物质的量、主沟道长度和流域面积；其次为流域切割密度、沟道相对高差、植被覆盖率和多年平均降雨量；最后为山坡平均坡度、流域内人口密度和主沟道平均比降。

(3)笔者利用泥石流危险度大小对泥石流危险性进行评价，对极高危险性和高危险性沟道要高度重视，对中度危险性和低度危险性沟道要提高警惕，对轻度危险性沟道可加强监测即可。

(4)对于危险度计算结果非常接近低度危险性临界点的沟道，要加强保护，防止人为因素改变和影响了泥石流的形成条件，造成其危险性等级上升。

(5)在经验的基础上采用推理和统计的方法建立泥石流危险度的理论模型，以此为例对兰州市城市泥石流危险度进行量化评价，从而指导兰州市城区泥石流沟道的规划、监测预警、防治等，向更科学、更合理的目标发展。

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Hazard Assessment of Debris Flows in Lanzhou City

LIU Xingrong

(Geological Hazards Prevention Institute, Gansu Academy of Sciences, Lanzhou 730000, Gansu, China)

Debris flow risk study has a great significance for the engineering harnessing, as well as the determination of disaster prevention and mitigation countermeasures for Lanzhou city. In this paper, the data of typical debris flows have been investigated and analyzed, the quantitative indexs for Lanzhou debris flow disaster evaluation have been obtained through using the method of grey relational analysis, and the weights of every index have been calculated. On the basis of the evaluation model, the risk of debris flow in Lanzhou city has been evaluated. And then, the calculated risk degree of these 12 debris flows has been taken as testing indexes. It's found that the evaluation results fit well with the theoretical results, showing this method is reliable, simple and practical.

dangerous degree; grey relational analysis; weight; evaluation model; test

2015-05-14；

2015-09-16

甘肃省科学院青年基金(2012QN-18)；兰州市社科规划项目(13-048F)；国家科技支撑计划项目(2011BAK12B07)

刘兴荣(1979-)，男，甘肃省靖远县人，2006年获甘肃农业大学工学院工学硕士学位，现任甘肃省科学院地质自然灾害防治研究所泥石流室副主任，副研究员，主要从事地质灾害防治研究工作。E-mail:402794885@qq.com

P642.23;X43

A

1009-6248(2016)01-0257-06