基于GIS和层次分析法的冲积扇油气管道段坡面侵蚀性评价

2018-08-02 03:48吕擎峰王庆栋王生新赵本海
中国地质灾害与防治学报 2018年1期
关键词:抗冲栅格坡面

吕擎峰,王庆栋,王生新,赵本海

(1.兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室,甘肃 兰州 730000;2.甘肃省科学院地质自然灾害防治研究所,甘肃 兰州 730000)

0 引言

土壤侵蚀对人类的生存和发展危害较大,因此受到人们的普遍重视[1]。早期主要通过模拟试验,19世纪70年代,德国土壤学家Wollny建立了世界上第一批径流小区,研究各因子与土壤侵蚀的关系。20世纪40年代,Ellison将侵蚀过程分雨滴侵蚀、径流侵蚀、雨滴搬运、径流搬运过程,这一研究标志土壤侵蚀研究由定性阶段进入定理研究阶段。60年代以后,随着计算机的发展,建立了侵蚀预报模型。80年代,侵蚀产沙及其机理研究取得重要进展[2]。80年代以后,随着测试技术的改进和相关学科的发展,对侵蚀影响因子进行了更深入的研究[3-4]。随着GIS技术的成熟,将GIS引入冲积扇坡面土壤侵蚀成为人们关注的热点。

我国长输油气管道是国家经济的大动脉,但由于埋深浅、跨区广等特点,其抵御地质灾害的能力较差,因而出现较多的管道地质灾害现象,严重影响长输油气管道的安全运营。西部长输油气管道常常穿越山前大型冲积扇,坡面侵蚀十分发育[5],占所有地质灾害的40.9%。

由于冲积扇坡面流呈网状,且相互影响,冲积扇坡面侵蚀过程极为复杂,影响因子众多。针对油气管道坡面侵蚀单体的风险性评价,本文提出模型见图1。

图1 侵蚀单体评价模型Fig.1 Evaluation model of erosion monomer

本研究借助GIS软件,以青海省乌兰县希里沟山前冲积扇为例,结合西气东输油气管道,进行遥感解译,并进行现场调查,获取抗冲性、渗透性、坡度等7类指标因子,建立数据库,加权叠加分析指标因子对管线的影响。对冲积扇的研究有一定的借鉴意义。

1 研究区概况

乌兰沟山前冲积扇,位于青海省海西州乌兰县城东南约22 km处,该扇面积约83 km2,海拔2 988~4 317 km(图2)。青海省及临区大陆地壳具有平面分块性,竖直分层性特征,该扇属于柴达木—昆仑区,按照地层和空间展布特点,该冲积扇位于欧龙布鲁克分区。地层主要为震旦系全吉群、中寒武统、上寒武统、下奥陶统多泉山组,主要岩性为灰岩、白云岩、石英砂砾岩、页岩等。位于柴达木北缘褶皱带与残山断褶带间,构造地质作用强烈。第四系主要为间歇性河相沉积,经出水口呈喇叭状分布,扇顶物质较粗,主要为砾、砂,分选较差,最大粒径达2.7 m,随着水流搬运能力向扇边缘减弱,堆积物质逐渐变细,分选也较好,为沙、粉沙、亚黏土。第四系沉积垂直方向上具粗细相间的沉积韵律,呈多层结构。

图2 区域地理概况Fig.2 Regional geography

西气东输油气管道西一线、西二线穿越该冲积扇,穿越长度约12.2 km,两线相距25 m。坡面侵蚀对管线影响较大[6]。本研究试验点选在西一线上。

2 数据收集与处理

浅沟侵蚀在坡面侵蚀中占有重要地位, 是坡面侵蚀预报必须考虑的重要方面。在该冲积扇的野外调查中,沿西一线选取40条浅沟冲开处作为试验点。

2.1 收集各指标因子

在管堤附近做现场试验,提取因子包括抗冲性、渗透性、休止角、管线与沟道夹角、植被覆盖率。现场通过调查,选取典型断面,确定每个侵蚀单体的进水口,通过泥痕法确定水量,室内通过谢才公式验证野外数据的准确性。现场通过地质罗盘,选取与观测者眼睛高度基本一致的标杆,进行测量侵蚀单体的坡度。

2.2 数据处理

数据主要包括栅格数据和矢量数据,栅格数据主要是遥感影像、数字高程模型[7](图3)。将冲积扇遥感图、管线、调查点矢量化(图4),建立数据库,方便属性查询[8-9]。

图3 冲积扇DEM图Fig.3 DEM of alluvial fan

图4 研究区矢量化Fig.4 Vectorization of research area

3 层次分析法确定权重

层次分析法(AHP)比较适合处理难以量化的复杂问题,是由美国运筹学家T.L.Satty于20世纪70年代初提出的一种系统分析方法。

3.1 构造层次结构

通过分析冲积扇的灾害特征,坡面流侵蚀程度作为目标层,选择地表性质B1、地形与相对位置B2、水文条件B3、植被B4四类作为准则层[10]。地表性质进一步细分为地表抗冲性C1、渗透性C2、休止角C3三类;地形与相对位置可分为冲积扇的坡度C4及管线与沟道的夹角C5;水文条件主要考虑出水口来水量C6;植被通过植被覆盖率C7来表示。分析系统中各要素的关系,建立系统的递阶层次结构[11]。

3.2 构造成对比较矩阵

由熟悉冲积扇坡面侵蚀的专家,根据各因子的重要性,运用1~9标度进行量化(表1),假定B层中因素Bk与下一层次中因素C1,C2,…,Cn有联系,进行一一对比,则可构造判断矩阵(表2~4)。采用求和法:(1)判断矩阵每一列归一化;(2)对归一化的矩阵,再按行求和得到;(3)将求和后的向量归一化后为特征向量;(4)求最大特征根λmax;(5)最大特征根λmax对应的特征向量归一化后,就是下一层因子对于上一层因子的权重。

3.3 一致性检验

根据判断矩阵阶数,查随机一致性指标RI,并计算比值Ic/RI,进行一致性检验,检验结果见表5。Rc<0.1,表明各判断矩阵的一致性均在可接受的范围内。对最大特征值归一化后,为各因子的权重值(表6)。

表1 指标取值范围

表2 准则层判断矩阵

表3 B1与C1-C3判断矩阵表

表4 B2与C4-C5判断矩阵表

表5 一致性检验参数表

表6 因子权重值表

4 基于GIS对管道工程区分析

ArcGIS的叠加分析功能,包括各种遥感数据、航测数据等,叠加分析的前提是将其转换为统一的栅格数据格式,且各个叠加层必须具有统一的地理空间,即具有统一的空间参考(包括地图投影、参考椭球体、基准面等),统一的比例尺及统一的分辨率[12]。叠加分析的目的是分析在空间位置上有一定关联度空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系,其结果不仅可以产生新的空间关系,还可以生成新的属性特征关系,能够发现多层数据间的相互联系和变化等特征,可以提取大量的隐含信息[13-14]。

4.1 指标因子转换

本研究中的栅格、矢量数据均采用同一坐标投影(WGS-1984-UTM-Zone-47N)。借助GIS软件,进行几何校正,投影坐标系的转换。然后通过空间数据库,将调查点抗冲性、渗透性、休止角、坡度、管线与沟道夹角、来水量、植被覆盖率这七类指标,调用点要素转栅格工具,生成各因子栅格图,图5、图6分别为各灾害调查点抗冲性、坡度栅格图。

图5 调查点抗冲性指数Fig.5 Anti-scouribility of survey points

图6 调查点坡度Fig.6 Slope of investigated places

4.2 叠加分析

加权叠加分析中,首先要对栅格图重分类[15]。然后调用加权叠加工具,按照权重进行叠加分析,即可得到调查点的侵蚀强度栅格图[16-18]。将最终栅格图层按照自然断点法进行分级,划分为高、较高、中、较低、低五级,得到面流侵蚀强度等级图[19-21](图7)。

图7 侵蚀强度等级Fig.7 Levels of erosion indensity

5 结论

通过对比叠加分析结果与现场调查的侵蚀程度,分析结果高的调查点,现场发现面流侵蚀严重,对管道危害大,有露管的趋势,需要加强人工防护。分析结果低的调查点,实际面流侵蚀较弱,对管道运营影响不大。表明利用层次分析法确定权重,借助GIS加权叠加在坡面侵蚀研究中值得推广。本研究得出结论:

(1)山前冲积扇坡面侵蚀的研究中,构建了以“地表性质”、“地形与相对位置”、“水文条件”、“植被”为准则层,7个影响因子为基础指标的侵蚀强度分析体系。结果表明,坡度所占的权重最高,达35.1%,管线与沟道夹角、地表抗冲性所占权重相近,分别为17.5%、17.4%,进水口水量所占权重也比较高,达15.3%。

(2)分析西部调查区,侵蚀强度普遍高、较高,因为该区进水口水量普遍较高,33号沟水量最高,达2.4 m3,抗冲性普遍较低。向中部逐渐变较低,进而变为中。东部调查区侵蚀强度普遍低、较低,因为进水口水量低,3号沟来水量仅0.31 m3。

(3)本研究的借鉴意义在于,为冲积扇各影响因子的研究提供一种新思路,为已有油气管线运营期的主要治理区域及新管线的选址提供理论支持。将研究推广应用,对于山前冲积扇铁路及公路的选址可以得到很好的启发。

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