gis數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的二元變量評(píng)價(jià)滑坡敏感性

在過去的幾十年中，滑坡災(zāi)害評(píng)價(jià)引起了許多學(xué)者的注意。有許多參數(shù)可以定量地來描述滑坡機(jī)制，然而一些數(shù)據(jù)類型和模型是針對(duì)特定點(diǎn)的，不能在其它的地點(diǎn)使用。根據(jù)不同專家的觀點(diǎn)，將連續(xù)參數(shù)圖中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)任意劃分，這種劃分基本上控制了二元變量分析結(jié)果；此外，參數(shù)圖控制機(jī)制的分配也是任意加權(quán)的。根據(jù)這兩個(gè)原因，分類邊界對(duì)編制敏感性圖有影響，導(dǎo)致的結(jié)果是取決于使用者的水平而不是數(shù)據(jù)和事實(shí)本身。本文研究目的是以一種更依賴于數(shù)據(jù)本身的發(fā)展方向，改進(jìn)以前的定義方法。要達(dá)到這一目的，要明確兩個(gè)新概念：晶體單元和粒度百分位圖。晶體單元是指認(rèn)為代表最佳未擾動(dòng)地形（滑坡發(fā)生前的狀況）的區(qū)域，可以通過在滑坡頂部和兩側(cè)增加一個(gè)緩沖區(qū)獲得。為定量劃分輸入的參數(shù)圖，根據(jù)分布的粒度百分位斷點(diǎn)，將參數(shù)圖中晶體單元分布數(shù)據(jù)劃分為幾類，參數(shù)圖與晶體單元分布直接相關(guān)，因此取決于數(shù)據(jù)本身。一、概述幾乎全球都受自然災(zāi)害的影響，每年有許多人死于自然災(zāi)害。由于人口密度增加或發(fā)展規(guī)劃不當(dāng)，越來越多的人受到自然災(zāi)害的影響。與世界上大多數(shù)地區(qū)情況類似，在土耳其，高降水量、基礎(chǔ)設(shè)施不足、缺乏災(zāi)害規(guī)劃和災(zāi)害圖都是導(dǎo)致人員傷亡的主要原因。在過去的20多年，許多學(xué)者都致力于評(píng)價(jià)滑坡災(zāi)害和繪制滑坡敏感性圖來描述滑坡的空間分布，然而直到現(xiàn)在也沒有通用的評(píng)價(jià)方法。盡管具有方法上和操作上的區(qū)別，所有的方法都是基于一個(gè)簡(jiǎn)單的概念模型，即首先繪制一套與斜坡不穩(wěn)定性直接或間接相關(guān)的地質(zhì)—地貌因素圖，然后評(píng)價(jià)這些因素對(duì)產(chǎn)生邊坡失穩(wěn)的相對(duì)貢獻(xiàn)，并將地表劃分為不同的敏感度區(qū)。文獻(xiàn)中可以檢索到的災(zāi)害模型方法，主要可以歸納為兩類：直接推斷法和統(tǒng)計(jì)法。在直接推斷法中，調(diào)查者給出所有編制滑坡和敏感性圖的判定規(guī)則，這主要是取決于調(diào)查者的經(jīng)驗(yàn)，因此專業(yè)知識(shí)是必不可少的?？偟膩碚f，這些方法是應(yīng)用易滑坡地區(qū)的地貌規(guī)則，這在過去20年的文獻(xiàn)中很突出。由于這些方法主要是取決于制圖者的經(jīng)驗(yàn)，其他的學(xué)者用同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新編制圖件是不可行的。盡管這些方法比較精確，但其主觀成分和對(duì)專業(yè)知識(shí)的依賴性導(dǎo)致學(xué)者們尋求更有效的統(tǒng)計(jì)方法，過去的10年中這一方法使用很廣泛。統(tǒng)計(jì)方法的所有形式都用來判斷與斜坡不穩(wěn)定性有關(guān)因素的相對(duì)貢獻(xiàn)，并根據(jù)這些因素進(jìn)行預(yù)測(cè)；但在處理數(shù)據(jù)時(shí)這些方法之間仍有不同。統(tǒng)計(jì)方法可細(xì)分為兩類：二元變量和多元變量方法。在多元變量方法中，考慮所有因素之間的相關(guān)性，用來解釋統(tǒng)計(jì)現(xiàn)象；而二元變量方法假定所有因素之間無相關(guān)性，在文獻(xiàn)中可見到這一方法的應(yīng)用。本文研究目的是用一種更依賴于數(shù)據(jù)的方法，改進(jìn)以前用二元變量統(tǒng)計(jì)學(xué)評(píng)價(jià)滑坡敏感性方法。為達(dá)到這一目標(biāo)，作者引入兩個(gè)新名詞（“晶體單元”用來定義斜坡不穩(wěn)定性的判定規(guī)則；“百分位類型劃分”用來將連續(xù)變量劃分為分類變量）。由于眾所周知Asarsuyu流域發(fā)生滑坡是受Bolu山E-5高速公路和Anatolian公路的影響，選擇該區(qū)為試驗(yàn)區(qū)。二、輸入數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)產(chǎn)生與研究目的一致，選用了三組數(shù)據(jù)來生成必需的變量。這些數(shù)據(jù)是遙感資料(多譜衛(wèi)星圖和航空攝影)，地貌圖和現(xiàn)有的地質(zhì)圖。所有圖幅的比例尺都是1/25000，像素都選擇25×25m。在所有地質(zhì)空間數(shù)據(jù)處理中，都用到了縮微圖像的TNTMIPS和將GIS-RS相結(jié)合分析的程序。敏感性評(píng)價(jià)方案首先要評(píng)價(jià)目前的情況（如果有關(guān)于滑坡過去狀況的資料更好）。在本項(xiàng)研究中，從航空攝影中選取了4個(gè)不同時(shí)期(1952，1972，1984和1994年)滑坡的空間位置像片，并轉(zhuǎn)化為底圖。與此同時(shí)，有關(guān)滑坡的可觀測(cè)特征用圖像檢驗(yàn)表進(jìn)行了解譯。將這4個(gè)不同時(shí)期的滑坡合并為一個(gè)矢量文件，形成流域總的滑坡清單圖。這一矢量文件代表了統(tǒng)計(jì)分析的訓(xùn)練源，可以推測(cè)控制不穩(wěn)定性的參數(shù)。在Asarsuyu流域4個(gè)時(shí)期總共有49次滑坡。為驗(yàn)證清單圖的準(zhǔn)確性，于2000年在野外驗(yàn)證所有滑坡的位置，在野外幾乎觀察到了所有的滑坡，然而，由于植被濃郁，一些老滑坡觀察的不很清楚。觀察到的大多數(shù)滑坡是淺土石流或是平移的。只有兩處滑坡，即Bülbülderesi和Bakacak滑坡，空間延伸范圍很大，地形圖表明它們是由許多較小的滑坡結(jié)合形成的。因此，由于這兩處滑坡空間延伸范圍大和機(jī)制不同，在統(tǒng)計(jì)學(xué)分析中沒有將它們包括在內(nèi)。其余的滑坡中，觀察到的最小滑動(dòng)空間范圍約為2000m2，最大滑坡范圍約為85萬m2。第一，除了空間攝影，用遙感數(shù)據(jù)集LandsatTM5提取土地覆蓋信息，用到了不同的圖像處理和增強(qiáng)技術(shù)。以前的空間圖像解譯表明，由于上世紀(jì)70年代大面積的濫伐林木和80年代后對(duì)濫伐林木采取了一定措施，土地覆蓋變化很大，也觀察到濫伐林木后滑坡的數(shù)量有所增加。因此，在進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析中將編制的土地覆蓋圖也作為一個(gè)參數(shù)圖來分析。第二是地質(zhì)圖數(shù)據(jù)集，是根據(jù)不同比例尺的地質(zhì)圖編輯而成的。區(qū)域地質(zhì)主要由古生代變質(zhì)侵入巖以及中生代和第三紀(jì)沉積物組成。然而，這些圖是為一般的地質(zhì)研究目的而準(zhǔn)備的，并沒有考慮敏感性評(píng)價(jià)方法的特別需要，因此在本研究中根據(jù)巖性特征而非地層對(duì)地質(zhì)單元進(jìn)行了重新分組。地質(zhì)數(shù)據(jù)集也用提取線性構(gòu)造圖，這些圖根據(jù)航空?qǐng)D像輔助和野外復(fù)核進(jìn)行改進(jìn)和確認(rèn)。第三也是最大的數(shù)據(jù)集，1/25000的數(shù)字地形圖。關(guān)于地表形態(tài)和基礎(chǔ)設(shè)施信息，從這些地形圖中提取了11個(gè)空間和地形參數(shù)。這些圖中的信息由點(diǎn)、線或多邊形形式的矢量文件表示。這一離散形式不是應(yīng)用于GIS最好的方法，得將其轉(zhuǎn)化為連續(xù)面，從離散對(duì)象轉(zhuǎn)化為連續(xù)表面的空間轉(zhuǎn)化受對(duì)象屬性類型的控制。當(dāng)矢量數(shù)據(jù)具有高程（Z）屬性（如地形等高線）可以通過內(nèi)插得到其它點(diǎn)的屬性。在本項(xiàng)研究中根據(jù)屬性矢量得到的地表圖包括高程、方向和斜坡圖。另一方面，如果矢量對(duì)象沒有Z屬性（如基礎(chǔ)設(shè)施信息），要根據(jù)有無空間對(duì)象量化，這就應(yīng)當(dāng)采用一種無內(nèi)插方法，這種方法是特定范圍的對(duì)象密度（固定區(qū)域固定長(zhǎng)度的線/點(diǎn)元素?cái)?shù)量），或是到該對(duì)象像素的最近距離。在本項(xiàng)研究中，對(duì)于非屬性矢量如排水、斷層、流域和基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)用了距離和密度函數(shù)來繪制相關(guān)的連續(xù)地表圖。此外，對(duì)于需要距離函數(shù)的圖件，在本項(xiàng)研究中考慮了一種創(chuàng)新方法，主要是計(jì)算到特定要素的真實(shí)距離而非采用平面圖的距離。對(duì)13幅圖中的6幅進(jìn)行了地形校正，分別為與排水流域、線性構(gòu)造、山脊、E—5高速公路、道路網(wǎng)和居民點(diǎn)的距離。使用這樣一種校正的目的是在制定的決策規(guī)則中將地形坡度產(chǎn)生的影響考慮在內(nèi)。顯然采用這一地形坡度校正對(duì)于陡坡影響更大，因?yàn)樵诰徠禄蚱皆兀瑑煞N方法得到的距離基本上相等。為對(duì)三個(gè)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，用參照光柵作為數(shù)字高程模型（DEM），將所有圖件進(jìn)行重新取樣，這種重新取樣對(duì)確定每一參數(shù)圖的范圍和像素中心是非常重要的，完成的參數(shù)圖包括整個(gè)研究區(qū)特定參數(shù)的信息。初一看一些參數(shù)對(duì)似乎給出了重復(fù)和冗余的信息，如排水流域密度——與排水流域的距離，斷層密度——與斷層的距離參數(shù)對(duì)。然而，這些參數(shù)對(duì)的元素分別代表了不同的區(qū)域信息，如密度函數(shù)反映的是區(qū)域環(huán)境，距離函數(shù)評(píng)價(jià)的是局部情況。斷層圖的密度包括的信息有現(xiàn)在發(fā)生的微振動(dòng)和巖石剪切程度；而斷層圖的距離包括的信息是現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)斷裂，這些節(jié)點(diǎn)斷裂會(huì)影響強(qiáng)度，而且如果不進(jìn)行處理，會(huì)增加泉出現(xiàn)的概率。另一方面，對(duì)于排水參數(shù)，校正距離表明在滑坡前端河岸侵蝕的可能性，在此排水密度給出了一些巖石的區(qū)域水文地質(zhì)的信息。參數(shù)圖完成后，可以確定滑坡發(fā)生的決策規(guī)則。在文獻(xiàn)中有多種從方法上來定義決策規(guī)則：按與性質(zhì)相關(guān)的空間區(qū)域；將區(qū)域次分為相等情形的方法；或是通過地形單元，如獨(dú)特的區(qū)域，平面坡和地形地層單元。然而，在考慮空間范圍時(shí)，這些不同的方法包括發(fā)生滑坡的可靠像素和無關(guān)像素，由于無關(guān)像素彌散或降低了決策規(guī)則中有效參數(shù)的力度，這樣在敏感性評(píng)價(jià)方案中會(huì)降低決策規(guī)則的質(zhì)量?；掳l(fā)生決策規(guī)則產(chǎn)生后出現(xiàn)了一種稱為“晶體單元”的新方法，這是因?yàn)檎J(rèn)為可以從滑坡多邊形本身附近地區(qū)提取最好的原狀地形狀況（滑坡發(fā)生前）。提取緩沖線邊界的規(guī)則如下：如果滑坡邊界和微水域分割線之間的距離小于100m，使用微水域分割線；如果距離大于100m，使用100m緩沖線（4個(gè)晶體單元）來生成晶體區(qū)域。100m的距離是隨機(jī)選取的，在提取晶體單元后，測(cè)試了一個(gè)150m（6個(gè)晶體單元）的區(qū)域，大多數(shù)單元格都超出了微水域分割線，因此可以將其排除。應(yīng)當(dāng)根據(jù)整個(gè)研究區(qū)與滑坡有關(guān)的像素制定決策規(guī)則來反應(yīng)現(xiàn)象分布參數(shù)圖的真正作用。為將與滑坡相關(guān)的信息儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫中，作了一個(gè)25m的點(diǎn)網(wǎng)柵格。從柵格中提取出晶體單元區(qū)和滑坡多邊形，將13幅圖中包含的所有信息都轉(zhuǎn)化成單元格，分別儲(chǔ)存為“晶體單元格”和“滑動(dòng)體”數(shù)據(jù)庫，以使外部統(tǒng)計(jì)軟件包可以進(jìn)一步使用。在模擬滑坡前狀況時(shí)，把“晶體單元格”數(shù)據(jù)庫作為決策規(guī)則的基礎(chǔ)。三、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備由于本文的研究目的是提高評(píng)價(jià)的客觀性和從自身的決策規(guī)則中獲得數(shù)據(jù)，故采用了統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，將晶體單元格的節(jié)點(diǎn)作為決策規(guī)則生成元或訓(xùn)練樣本。盡管在研究區(qū)有49個(gè)滑坡樣本，對(duì)統(tǒng)計(jì)分析來說樣本數(shù)較小，將這一多邊形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為晶體單元格，樣本數(shù)達(dá)到了4430個(gè)，這個(gè)對(duì)象數(shù)目對(duì)于統(tǒng)計(jì)分析來說足夠大，可以作為一個(gè)對(duì)象總體。這些樣本中包括所有已知會(huì)導(dǎo)致斜坡不穩(wěn)定性的13個(gè)參數(shù)的值。然而，由于文獻(xiàn)中所有的二元方法都指明是用一些分類數(shù)據(jù)而非連續(xù)數(shù)據(jù)集，因此在兼顧數(shù)據(jù)的特性時(shí)有一巨大的障礙。這是因?yàn)樗型ㄓ玫亩兞糠椒ǘ际歉鶕?jù)滑坡密度或一定參數(shù)分類的豐度基礎(chǔ)上進(jìn)行的。如果使用連續(xù)數(shù)據(jù)，就應(yīng)當(dāng)對(duì)整幅圖的密度進(jìn)行計(jì)算，而不能用選擇區(qū)域內(nèi)的單個(gè)變量進(jìn)行敏感性評(píng)價(jià)。常用的方法是根據(jù)直方圖的最佳直方單元寬度劃分。建議用若干數(shù)量的直方單元而不是一個(gè)直方單元的規(guī)則，選擇直方單元寬度的數(shù)據(jù)范圍非常重要。HYPERLINK"/uploadfile/200465214241878.gif"其中：?——最佳直方單元寬度n——樣本數(shù)然而，Scott認(rèn)為這一直方單元寬度會(huì)使直方圖過于平滑，特別是對(duì)大樣本，他提出了概率密度函數(shù)無偏差估計(jì)：W＝3.49σN－1/3（2）其中：W——直方圖直方單元寬度σ——分布范圍的標(biāo)準(zhǔn)偏差N——有效樣本數(shù)對(duì)于導(dǎo)致大直方單元寬度重疊從而直方圖過于平滑的高斯分布，該估算效果較好。Friedman和Diaconis提出一種更簡(jiǎn)單的方法：W＝2（IQR）N－1/3（3）其中：W——直方圖直方單元寬度IQR——內(nèi)四分位范圍（第75百分位除以第25百分位）N——樣本數(shù)Scott和Friedman—Diaconis（FD）規(guī)則的比較表明盡管在實(shí)際應(yīng)用中，兩種規(guī)則通常具有同樣的區(qū)間寬度，但FD規(guī)則的直方單元寬度較窄。以上提到的所有方法都有缺陷，如過于平滑的類型劃分，分布和樣本數(shù)的依賴，僅對(duì)一個(gè)參數(shù)圖有效，多模態(tài)分布應(yīng)用無效（如多模態(tài)忽略了假設(shè)）。由于大多數(shù)學(xué)者使用他們的經(jīng)驗(yàn)來對(duì)邊界進(jìn)行分類，在敏感性分析文獻(xiàn)中同樣類型的討論結(jié)果總是不太清楚。在定義分類邊界時(shí)使用經(jīng)驗(yàn)的結(jié)果可以在試驗(yàn)區(qū)準(zhǔn)確地解釋對(duì)現(xiàn)象及其機(jī)制，但是不能說明其它地方有同樣數(shù)據(jù)集就有同樣的聯(lián)系。本文的研究提出了一種新方法，克服了上述方法的缺陷。根據(jù)晶體單元格的百分位數(shù)劃分將連續(xù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。由于所有13幅圖中的樣本數(shù)相同（均為4430），而且由于參數(shù)說明了不同的分布類型，在選擇分類界限時(shí)就可以將樣本數(shù)和分布類型的影響降到最小。在進(jìn)行圖像處理時(shí)這與直方圖平直化有些相似，但是這樣可以將現(xiàn)有值保留下來。首先是定義同樣頻率的組界限，頻率范圍完全獨(dú)立于分布參數(shù)，通過模態(tài)或多模態(tài)分布很容易實(shí)現(xiàn)。第二步是采用邏輯查詢方法，查詢百分位邊界，將原始參數(shù)圖重新分類為新的百分位圖，對(duì)11個(gè)連續(xù)圖進(jìn)行了分類，其余2個(gè)參數(shù)圖（地質(zhì)圖和土地覆蓋圖）被排除在外。盡管百分位圖的數(shù)據(jù)依賴于晶體單元格數(shù)據(jù)集，但由于晶體單元格緩沖區(qū)沒有滑坡發(fā)生，故不考慮該區(qū)以外的數(shù)據(jù)。為簡(jiǎn)化二元變量分析過程的復(fù)雜性，任選10類，換句話說，隨機(jī)選取了將晶體單元格進(jìn)行10%劃分的10個(gè)百分位數(shù)，這是由于即使是用11個(gè)參數(shù)（排除了2個(gè)）進(jìn)行10種類型劃分，也有110種不同類型（11幅圖×10類）。顯然較低的分類號(hào)會(huì)得出較全面的最終的敏感性圖，而較高的分類號(hào)會(huì)產(chǎn)生本應(yīng)丟棄的孤立像素；這會(huì)改變敏感性圖的結(jié)果。二元變量（滑坡敏感性）分析和編圖二元變量分析的核心是衡量每一百分位分類中滑坡發(fā)生的分布量。這可以通過確定每一百分位分類中晶體單元格的總數(shù)來獲得，之后用該百分位的總像素來除這一值。因?yàn)橛删w單元格和像素代表的兩個(gè)區(qū)是相等的（25×25m），這一比值給出了該百分位分類的代表性密度。在每一類型中，根據(jù)一個(gè)參數(shù)的相等頻率或百分位劃分得到同一特征密度。如前所述，根據(jù)百分位數(shù)方法，每一百分位類型中滑坡分布量近似于10%；因此，參數(shù)圖的最終百分位分類具有相同的晶體單元格具體值；然而，在圖上這些不同的百分位分類的面積是不等的，這樣密度也不等，這就組成了有效參數(shù)分類和參數(shù)本身的固有加權(quán)。換句話說，在二元變量分析中，這一根據(jù)數(shù)據(jù)分類方法將問題簡(jiǎn)化了，在此要對(duì)每一參數(shù)圖加權(quán)，因?yàn)榇藭r(shí)每一百分位圖都是作為獨(dú)立的參數(shù)圖，晶體單元的分布量與分類面積之間的比率給出了固有權(quán)重。下一步是關(guān)于某一參數(shù)的所有百分位分類，將權(quán)重分配到整個(gè)圖中。換句話說，是評(píng)價(jià)每一參數(shù)的影響，應(yīng)當(dāng)計(jì)算加權(quán)因子來將百分位分類的計(jì)算密度與整個(gè)流域面積參數(shù)圖的總密度進(jìn)行比較。這可以通過將所有參數(shù)圖百分位數(shù)分類的權(quán)重求和獲得，之后從獨(dú)立百分位分類的權(quán)重中將其減去。如果相減的結(jié)果為負(fù)值，就可以認(rèn)為百分位分類不影響斜坡的不穩(wěn)定性；相反，正值說明特定的百分位分類對(duì)于滑坡發(fā)生有一定作用。這一處理可以對(duì)百分位分類權(quán)重進(jìn)行相互比較。這樣，隨機(jī)選取一圖的百分位分類都可與其它圖的百分位分類進(jìn)行權(quán)重比較。關(guān)于負(fù)權(quán)重需要進(jìn)行較小的標(biāo)準(zhǔn)化或是改變比例尺，這可以通過對(duì)每一特定參數(shù)圖對(duì)所有百分位分類增加最大負(fù)權(quán)重的絕對(duì)值完成。計(jì)算完權(quán)重值后，對(duì)每一參數(shù)圖的每一百分位分類進(jìn)行空間上的綜合，得到敏感性圖的最終像素值。由于已經(jīng)將分類標(biāo)準(zhǔn)化了，故在綜合處理時(shí)沒有引入額外的加權(quán)過程。按敏感性圖的最終像素值進(jìn)行重新分類，在本項(xiàng)研究中，使用最終敏感性圖的分布參數(shù)選擇了4種分類：極低、低、高和極高，敏感性值的平均值作為基準(zhǔn)點(diǎn)，之后加上或減去分布范圍的標(biāo)準(zhǔn)偏差作為分類邊界，對(duì)于正態(tài)分布和似正態(tài)分布都有效。敏感性圖和這些敏感性分類中滑坡數(shù)量的結(jié)果表明：全區(qū)有48%劃分為高和極高敏感性類，在這些分類中有93.3%晶體單元格。另外的52%劃分為低和極低敏感性區(qū)，僅占全區(qū)晶體單元格的6.7