陕西省重力侵蚀灾害分布特征规律研究

李卫波，侯可斌

（1.中国运载火箭技术研究院环境影响评价与监测中心北京航天计量测试技术研究所，北京100076；2.北京市环境影响评价评估中心，北京100161）

陕西省重力侵蚀灾害分布特征规律研究

李卫波1，侯可斌2

（1.中国运载火箭技术研究院环境影响评价与监测中心北京航天计量测试技术研究所，北京100076；2.北京市环境影响评价评估中心，北京100161）

以陕西省重力侵蚀灾害数据为基础，选取地形起伏度与年均大雨天数作为地形与降雨因子的参数，研究了陕西省重力侵蚀分布特征。结果表明，陕西省重力侵蚀依据其主导因子的不同可以划分为三个区，分别为：重力侵蚀低发区（Ⅰ区）、地形因子主控区（Ⅱ区）和重力侵蚀高发区（III区）。将重力侵蚀分区结果同地貌分区对比，发现两者存在较好的吻合关系，其中重力侵蚀低发区包括关中平原、风沙区及黄土高原区，地形因子主控区包括秦岭与安康盆地，重力侵蚀高发区则主要在大巴山区。

重力侵蚀；起伏度；年均大雨天数；趋势面；灾害

受复杂的自然环境和人为活动影响，我国水土流失问题严重，给国计民生和生态环境造成巨大损失[1]。土壤侵蚀可分为风力侵蚀、水力侵蚀、冻融侵蚀和重力侵蚀。其中，重力侵蚀包括崩塌、滑坡、泥石流等，这些侵蚀类型都是典型的地质灾害，造成的危害十分显著。根据黄委会调查数据，重力侵蚀在很小的侵蚀面积下，可以产生占整个流域50%以上的侵蚀量[2]。因此，针对重力侵蚀灾害展开研究具有十分重要的意义[3-5]。重力侵蚀的影响因素可以分为两大类，一类为准备性因子，包括地形、地貌、地质、植被等，第二类因子为触发性因子，包括气候、地震等[6]。其中，坡度是最为典型的地形因子，其与重力侵蚀间的关系研究也较多[7-8]，在触发性因子中，降雨作为气候的一项重要表征，是诱发重力侵蚀的另一个重要影响因子[9]。

重力侵蚀的发生同时受准备性因子与触发性因子的共同作用，单一重力侵蚀的发生具有相当程度的随机性，而在区域上则可表现出一定的规律性。为此，本研究以陕西省为例，选取准备性因子中的地形与触发性因子中的降雨作为重点，研究其与重力侵蚀分布特征的关系。

1 研究区域和数据介绍

1.1 陕西省概况

陕西省位于中国西北地区东部的黄河中游，面积为20.56万km2。该省受大陆性气候影响较为严重，干旱少雨，降水和干燥度从南向北减少[10]；地表由西北向东南逐级降低，全省划分为6个地貌区：关中平原、风沙区、黄土高原区、秦岭、安康盆地及大巴山区[11]。

1.2 数据来源

在本研究中，收集了3个有关重力侵蚀的数据库，分别是中国科技部、国家计委和国家经贸委灾害研究组编的1949—1990年中国泥石流灾害逐年统计表，中国科技部、国家计委和国家经贸委灾害研究组编的1990—2000年中国地质灾害数据库，中国地质科学院地质力学所整理的中国及邻区地质灾害数据库。在这3个数据库中，灾害记录的时间跨度为1949—2000年，主要涉及的重力侵蚀包括滑坡、崩塌和泥石流。

地形数据选择的是90m×90m的DEM，并以此数据为基础，提取相关地形因子。考虑到选取的DEM精度无法获取准确的坡度因子，故选取与坡度因子密切联系的起伏度作为地形特征指标。

选择的降雨数据来自于国家气象局统计整理的194个国际交换基本（准）气象站逐日气候数据，选取日降雨≥25 mm大雨日数作为降雨指标。在本研究中，还对植被因素进行了考虑，用到的数据是黄河流域NDVI数据，该数据的分辨率为8 km×8 km。

1.3 数据处理

首先，从不同灾害数据库中提取发生于陕西省的灾害数据，删除其中重复部分，对于提取的重力侵蚀数据以县市为单位进行统计，共得到140次重力侵蚀事件。为了消除由于各个县（含县、县级市，下同）面积不同造成重力侵蚀数据上的差异，将每个县发生次数同面积相除，得到各个县每千平方公里在1949—2000年间发生重力侵蚀次数。

2 结合地形和降雨因子的趋势面分析

趋势面分析方法可以综合考虑两个要素变化对于因变量的影响作用，在医学、地貌、地质勘探、气候、测量等很多领域都得到了应用[12-16]。在本研究中选取重力侵蚀发生次数作为因变量，而将起伏度与年均大雨天数作为自变量进行趋势面分析。

通过2次趋势面和3次趋势面的比较检验，发现当次数提高到3次时，计算得到的检验值并不显著，即较高次多项式对于回归并无新的贡献，因此选择2次趋势面分析方法，结果如图1所示。其中横坐标表示地形因子（起伏度），纵坐标表示降雨因子（年均大雨天数），而等高线表示的是每千平方公里发生重力侵蚀次数。

该趋势面接近于马鞍面，其鞍部位于图中等高线最疏的地区（即图中两条虚线交叉的地区），而在x轴和y轴分别达到最高值时，形成了鞍面的两个高值区。沿着接近对角线的直线变化，鞍面的斜率先变缓，经过鞍面后，又逐渐增高。进一步分析整个鞍面，可以将趋势面分为4个区分别描述。

第Ⅰ区为重力侵蚀低发区，是以XY轴交点为中心的类似矩形的区域，其范围为：起伏度0～31.57 m，大雨天数0～10 d。该区地形因子和降雨因子值在4个区内是最低的，重力侵蚀发生次数在4个区内也是最低的。在该区内，地形因子和降雨因子同时增高，重力侵蚀发生次数也随之增高。该区域等高线形状类似一个椭圆形，当从一条等高线跃迁至另一条线时，两个因子同时增大所需因子增高值明显低于一个因子增大所需值，说明当地形和降雨同时增长对于重力侵蚀的促进作用要比仅仅一个因子增长形成的促进作用更强。

图1 起伏度和大雨因子的趋势面分区

第Ⅱ区为地形因子主控区，其范围为：起伏度31.57～55.30 m，大雨天数0～10 d。在该区内，地形因子达到较高的值，成为控制重力侵蚀的主要因素。在该区内，降雨因子变化范围较广。从变化趋势来看，当降雨因子一定，地形因子增大时，即沿着X轴增大时，重力侵蚀发生次数是增高的，说明在一定降雨条件下，地形起伏越剧烈，重力侵蚀越容易发生，这一点比较容易解释，但当地形因子一定时，随着降雨因子的增大，重力侵蚀发生次数反而降低，且当大雨天数达到10 d左右时，重力侵蚀发生次数反而降到了最低点，即到达了趋势面的鞍部。一般认为，滑坡发生的概率和滑坡数量与降雨量的大小成正相关关系[17]，所以这种“反常”的变化趋势说明趋势面分析的方法由于仅仅考虑了两个因子而产生的不足，因此，必须在此分析的基础上引入对其他因子的考虑。

图2 平均NDVI值随大雨天数变化曲线

从图2可以看出，随着大雨天数的增高，平均NDVI值同时增高，即说明大雨天数高的地区，其植被盖度越高。进一步分析大雨天数与降雨量之间的关系，发现两者的Pearson相关系数高达0.989（显著性水平为0.01），即大雨天数也可以作为一个地区降雨状况的指标。即大雨天数高的地区，其降雨状况良好，植被状况要优于干旱少雨地区。植被对于防治土壤侵蚀有重要作用，通过对降雨截留、缓冲作用以及落叶层对集中水流的分散和加糙作用大大减弱了坡面冲刷强度，减缓30°以上陡坡的切沟发育过程，从而阻碍重力侵蚀发生条件的形成；植被根系深入土壤，能够承担一部分抗剪强度，从而增强土体的抗变形能力[18]。因此，可以认为：随着降雨量的增高，降雨对于重力侵蚀的触发作用与植被增高形成的抗侵蚀作用相互抵抗，最终形成了地形主控区这种特殊的重力侵蚀现象。

第III区为重力侵蚀高发区，其范围为：起伏度31.57～55.30 m，大雨天数＞10 d。该区地形因子和降雨因子的值在4个区中是最大的，重力侵蚀发生次数很高。随着地形因子和降雨因子的增高，重力侵蚀发生次数同时增高，其基本变化趋势类似于第Ⅰ区，该区是第Ⅰ区在经历了趋势面鞍部低值区后的延伸。当地形因子和降雨因子同时达到很高的值以后，限制重力侵蚀发生的因素作用变得不显著，从而没有出现类似于第Ⅱ区的反常现象。在该区，随着因子的增高，等值线由疏变密，即说明随着因子值的增大，对于重力侵蚀的促进作用是一个加速的过程，而不是简单的线性关系。第IV区在实际情况中并未出现，因此不予讨论。分析陕西省各个县市所属类型区，可以发现，大部分县属于第Ⅰ类型区（共计66个县），有24个县属于第Ⅱ类型区，只有3个县（紫阳县、镇巴县和岚皋县）属于第III类型区，结果如图3所示。

图3 陕西省各县市重力侵蚀分区

从地貌学的角度，该分区与陕西省的地貌分区吻合较好。其中，风沙高原区、黄土高原区、关中盆地区大部分、汉中安康低山丘陵区部分和秦岭山地区小部分属于第Ⅰ类型区，秦岭山地区大部分、汉中安康低山丘陵区大部分、大巴山地区一部分和关中平原区一部分属于第Ⅱ类型区，大巴山地区大部分属于第III类型区。

利用两个要素进行趋势面分析的分区结果与地貌分区得到很好的吻合，说明不同的地貌类型区内，控制重力侵蚀发生的要素是不同的，如秦岭地区，其属于地形因子主控区，在该区内，地形因子已达到很高的值，因此，降雨状况成为重力侵蚀发生与否的关键。进一步说明，在该类区内，需要时刻注意大型的降雨事件，因为该类事件很容易触发重力侵蚀。而在属于第Ⅰ类型区的黄土高原地区，监测重力侵蚀事件需要同时注意降雨和地形两个要素，从地形的角度，重力侵蚀主要集中于地形起伏较大的地区，这为监测和预防提供了便利。

3 总结

本研究利用趋势面分析的方法，对两个要素同时变化下的重力侵蚀情形进行了探讨，得到相关结论如下：

（1）趋势面分析可以得到四个区，分别为重力侵蚀低发区（Ⅰ区）、地形因子主控区（Ⅱ区）、重力侵蚀高发区（III区）和降雨因子主控区（IV区）。

（2）从第Ⅰ和III区的分析中可以发现，当地形和降雨因子同时增加时，对于重力侵蚀具有显著的促进作用，且这种促进作用不是简单的线性关系。

（3）在第Ⅱ区中，当地形因子一定，降雨因子增高时，出现反常的现象，重力侵蚀发生次数会随着降雨因子的增高而降低。这一现象可能与植被覆盖度随降雨增多而增大的影响有关。

（4）将趋势面分区同实际县市相对应，第Ⅰ区有66个县，所占面积最大；次之为第Ⅱ区，有24个县；而第III区只有3个县。趋势面分区与地貌分区吻合较好。

本研究相关结论可以为不同地貌类型区内，监测和预防重力侵蚀灾害事件提供服务。

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（编辑：周利海）

Gravitational Erosion Disaster Distribution Characteristics of Shaanxi Province

LiWeibo1,Hou Kebin2
（1.Environmental Impact Assessment and Monitoring Centre for China Academy of Launch Vehicle Technology,Beijing Aerospace Institute for Metrology and Measurement Technology,Beijing 100076,China；2.Beijing Municipal Appraisal Centre of Environmental Impact Assessment,Beijing 100161,China）

The distribution characteristics of gravitational erosion in Shaanxi province was studied based on gravitational erosion hazard data of Shaanxi province.Waviness and average annual heavy rain day(AAHRD)were chosen as landform and rainfall factors.As the results showed,gravitational erosion in Shaanxi could be divided into 3 zones according to dominant factor,and the 3 zoneswere:gravitational erosion low occurrence frequency area(ZoneⅠ),landform factor controlling area(ZoneⅡ),and gravitational erosion high occurrence frequency area(Zone III).Comparison wasmade between gravitational erosion zoning and geomorphic division,and good correlation between the two was found:ZoneⅠincluded Guanzhong Basin,Aeolian Sandy Plateau and the Loess Plateau,ZoneⅡincluded Qinling and Ankang Basin,and ZoneIII concentrated in Daba Mountain Region.

gravitational erosion,waviness,average annual heavy rain day,trend surface,disaster

X43

A

1008-813X（2017）02-0033-04

10.13358 /j.issn.1008-813x.2017.02.09

2017-02-15

李卫波（1983-），女，山东潍坊人，毕业北京大学环境科学专业，硕士，工程师，主要从事环境影响评价、环境监测的研究工作。