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摘要对白龙江流域武都段的泥石流灾害风险性进行了分析。结合历史灾害数据和专家意见选取了高程、坡度、岩性、滑坡点密度、距断层距离、土地利用和NDVI作为主要影响因子，运用GIS的空间分析功能对所选因子进行分组，采用统计软件分析功能建立Logistic回归模型。并通过受试者工作特征曲线评价Logistic回归模型的性能。最终制作成泥石流灾害危险性区划图，对当地防灾减灾工作具有重要参考作用。
关键词白龙江流域；GIS；泥石流；Logistic回归
中图分类号S127文献标识码A文章编号0517-6611（2014）15-04725-03
AbstractThe risk of debris flow in Wudu segment of Bailong River Basin was analyzed. By the analysis of the history hazard data and the local professor’s proposal， selecting elevation， slope， lithology， land use， landslides density， cumulative distance from fault interface and normalized NDVI （normalized difference vegetation index） for debris flow hazards assessment， the factors were classified with GIS spatial analysis function， the effective of this model was estimated by the receiver operating characteristic curve（ROC）. Finally， mapping the debris flow hazard zonation map with the result of the Logistic model and it can be a reference to the practical application in the future.
Key wordsBailong River Basin； GIS； Debris flow； Logistic regression
白龙江流域位于甘肃南部，属秦岭西段，地处青藏高原、黄土高原和四川盆地交汇处，是我国泥石流危害最为严重的地区之一[1]。白龙江中下游的泥石流分布面积和爆发频率在省内均居首位，泥石流灾害频发给当地人民生命财产安全造成了极大威胁，严重阻碍了当地社会经济的发展。开展该区域的泥石流灾害危险性防治工作成为该地区的一项重要基础工作。科学合理地防治泥石流灾害首先要对灾害发生的可能性、危险性、危害范围和程度有一个基本的认识和评价[2]。泥石流危险性评价是根据对山地斜坡赋存的环境条件和泥石流活动历史记录的分析，划分出各区域泥石流危险等级并评估对人类和财产可能造成的灾害损失严重程度[3]。20世纪90年代以来，随着GIS技术的发展，国外基于GIS 技术的区域地质灾害危险性评价研究发展较快[4-5]，同时国内也有不少学者针对地质灾害危险性评价进行了深入研究[6-9]。当前，在地质灾害危险性评价中采用的主要研究方法为专家打分法、层次分析法、人工神经网络法、信息量法、概率模型、判别分析等。其中，Logistic回归模型是由标准回归方程变换得来的一种非线性模型，原理简单、实现方便，结合GIS的空间分析功能在泥石流危险性区划方面应用较多。国外Gorsevski等提出将Logistic回归模型和GIS技术应用于地质灾害的空间预测[10]。Ohlmacher等在美国东北地区对地质灾害进行预测时，也用到了Logistic回归模型[11]。Ayalew等将Logistic回归模型应用在滑坡易发性制图方面[12]。国内潘赟等[13]、丛威青等[14]结合GIS技术将Logistic模型应用于地质灾害危险性区划中。苗雨应用GIS与Logistic回归对延安市宝塔区做出滑坡灾害危险性区划[15]。
由此可见，GIS技术和数学模型结合应用越来越广泛，Logistic模型凭借其出色的非线性拟合优势也逐渐受到诸多学者的重视，在泥石流危险性评价过程中应用逐渐增多。该研究通过对白龙江流域武都段的野外实地调查和历史资料收集，在结合研究区泥石流活动特点、发育特征的基础上，借鉴以往研究的经验，并综合专家学者意见，最终确定泥石流危险性的主要影响因子。并在GIS的支持下，将影响因子根据特性分类，并与灾害发生与否（0，1）在统计软件中进行二元 Logistic回归分析，将拟合的模型运用于整个研究区，最终得到了白龙江流域武都段泥石流灾害危险性分区结果。
1研究对象与研究方法
1.1研究区概况研究范围为白龙江流域武都段，属于白龙江中下游区，包括武都区、舟曲县东部、宕昌县南部和文县北部山区，为泥石流连续分布区[16]。研究区范围是33°02′～33°50′ N和104°25′～ 105°20′ E，流域面积约3 397.3 km2。该区地形陡峻、滑坡发育，降雨集中且多暴雨，泥石流的分布面积和爆发频率在省内均居首位并以粘性泥石流为主。经统计，全研究区具有灾害性泥石流沟309 条，占沟谷总面积的70%，区域上主要密集分布于武都区白龙江干流两岸。
图1研究区泥石流沟分布示意1.2研究方法通过收集研究区历史资料和野外实地调查，借鉴以往研究经验，并征求本地相关专家意见，选取了高程、坡度、地层岩性、距断层距离、滑坡点密度、土地利用和NDVI共7个因子。在GIS支持下根据其性质分别划分为若干类。将整个研究区按300 m×300 m方格划分为37 425个网格单元，其中已发生泥石流单元数为18 126个。将灾害发生与否（0，1）数据和分组处理后的因子数据在统计软件中进行二元 Logistic回归分析，计算泥石流发生概率。最终生成白龙江流域武都段泥石流灾害危险性分区图。
1.2.1评价指标的选择。泥石流的形成除了受丰富的松散固体物质、充足的水源和陡峭的地形3个必备条件之外还受控于多种因素。刘希林等选取地形指标、岩性指标、构造指标、地震指标等提出了区域泥石流危险度的多因子综合评价模型[17]。邢钊从地层岩性、地质构造、地形地貌、地震活动、水文气象因子及人类活动因子6个方面确定因子，进行了白龙江流域的泥石流危险性评价[18]。该研究通过分析当地的泥石流历史灾害特征和地貌地质环境条件，综合考虑因子的完整性的基础上，结合研究区实际工作资料，选取高程、坡度、地层岩性、距断层距离、滑坡点密度、NDVI和土地利用7个因子作为参评因子。由于降水资料缺乏，未能选择降雨因子。
1.2.2影响因子分析。
1.2.2.1高程。通过研究区泥石流分布和高程的关系分析可以得出，高程对泥石流的分布有重要影响。据统计，白龙江干流及其二级支流沿线多为河谷地带，高程范围在1 600～2 500 m和2 500～ 3 100 m内属于泥石流高发区。相反，高程值较大的区域由于地表多为基岩或有高山苔原植被覆盖，不容易产生松散堆积物，泥石流不易发生。
1.2.2.2坡度。地形坡度是控制着斜坡上松散物质的堆积厚度以及斜坡体稳定程度的因素。随着坡度的增大，坡体稳定性降低，坡面物源增多，相应泥石流发生的概率也增大。如图2所示，在坡度0～35°范围内，泥石流分布较少，而在>25°范围内较活跃。
1.2.2.5滑坡点密度。滑坡是泥石流产生的又一重要物源，滑坡主要沿白龙江干流及其二级支流的河谷两侧发育，尤以武都段密度最高。结合研究区历史灾害情况，采用密度分析，发现滑坡点密度的分布与泥石流沟分布规律基本相一致（图3）。
2.2泥石流危险性分区及检测为了检验模型的效果，采用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，简称ROC曲线）来反映（图4）。ROC曲线是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴，由被测试的样本在特定阈值下根据不同判断标准得出的不同结果绘出曲线。AUC（Area under the Curve）为ROC曲线之下面积，可以用作衡量模型精度的标准，其值越接近于1越好。
关键词白龙江流域；GIS；泥石流；Logistic回归
中图分类号S127文献标识码A文章编号0517-6611（2014）15-04725-03
AbstractThe risk of debris flow in Wudu segment of Bailong River Basin was analyzed. By the analysis of the history hazard data and the local professor’s proposal， selecting elevation， slope， lithology， land use， landslides density， cumulative distance from fault interface and normalized NDVI （normalized difference vegetation index） for debris flow hazards assessment， the factors were classified with GIS spatial analysis function， the effective of this model was estimated by the receiver operating characteristic curve（ROC）. Finally， mapping the debris flow hazard zonation map with the result of the Logistic model and it can be a reference to the practical application in the future.
Key wordsBailong River Basin； GIS； Debris flow； Logistic regression
白龙江流域位于甘肃南部，属秦岭西段，地处青藏高原、黄土高原和四川盆地交汇处，是我国泥石流危害最为严重的地区之一[1]。白龙江中下游的泥石流分布面积和爆发频率在省内均居首位，泥石流灾害频发给当地人民生命财产安全造成了极大威胁，严重阻碍了当地社会经济的发展。开展该区域的泥石流灾害危险性防治工作成为该地区的一项重要基础工作。科学合理地防治泥石流灾害首先要对灾害发生的可能性、危险性、危害范围和程度有一个基本的认识和评价[2]。泥石流危险性评价是根据对山地斜坡赋存的环境条件和泥石流活动历史记录的分析，划分出各区域泥石流危险等级并评估对人类和财产可能造成的灾害损失严重程度[3]。20世纪90年代以来，随着GIS技术的发展，国外基于GIS 技术的区域地质灾害危险性评价研究发展较快[4-5]，同时国内也有不少学者针对地质灾害危险性评价进行了深入研究[6-9]。当前，在地质灾害危险性评价中采用的主要研究方法为专家打分法、层次分析法、人工神经网络法、信息量法、概率模型、判别分析等。其中，Logistic回归模型是由标准回归方程变换得来的一种非线性模型，原理简单、实现方便，结合GIS的空间分析功能在泥石流危险性区划方面应用较多。国外Gorsevski等提出将Logistic回归模型和GIS技术应用于地质灾害的空间预测[10]。Ohlmacher等在美国东北地区对地质灾害进行预测时，也用到了Logistic回归模型[11]。Ayalew等将Logistic回归模型应用在滑坡易发性制图方面[12]。国内潘赟等[13]、丛威青等[14]结合GIS技术将Logistic模型应用于地质灾害危险性区划中。苗雨应用GIS与Logistic回归对延安市宝塔区做出滑坡灾害危险性区划[15]。
由此可见，GIS技术和数学模型结合应用越来越广泛，Logistic模型凭借其出色的非线性拟合优势也逐渐受到诸多学者的重视，在泥石流危险性评价过程中应用逐渐增多。该研究通过对白龙江流域武都段的野外实地调查和历史资料收集，在结合研究区泥石流活动特点、发育特征的基础上，借鉴以往研究的经验，并综合专家学者意见，最终确定泥石流危险性的主要影响因子。并在GIS的支持下，将影响因子根据特性分类，并与灾害发生与否（0，1）在统计软件中进行二元 Logistic回归分析，将拟合的模型运用于整个研究区，最终得到了白龙江流域武都段泥石流灾害危险性分区结果。
1研究对象与研究方法
1.1研究区概况研究范围为白龙江流域武都段，属于白龙江中下游区，包括武都区、舟曲县东部、宕昌县南部和文县北部山区，为泥石流连续分布区[16]。研究区范围是33°02′～33°50′ N和104°25′～ 105°20′ E，流域面积约3 397.3 km2。该区地形陡峻、滑坡发育，降雨集中且多暴雨，泥石流的分布面积和爆发频率在省内均居首位并以粘性泥石流为主。经统计，全研究区具有灾害性泥石流沟309 条，占沟谷总面积的70%，区域上主要密集分布于武都区白龙江干流两岸。
图1研究区泥石流沟分布示意1.2研究方法通过收集研究区历史资料和野外实地调查，借鉴以往研究经验，并征求本地相关专家意见，选取了高程、坡度、地层岩性、距断层距离、滑坡点密度、土地利用和NDVI共7个因子。在GIS支持下根据其性质分别划分为若干类。将整个研究区按300 m×300 m方格划分为37 425个网格单元，其中已发生泥石流单元数为18 126个。将灾害发生与否（0，1）数据和分组处理后的因子数据在统计软件中进行二元 Logistic回归分析，计算泥石流发生概率。最终生成白龙江流域武都段泥石流灾害危险性分区图。
1.2.1评价指标的选择。泥石流的形成除了受丰富的松散固体物质、充足的水源和陡峭的地形3个必备条件之外还受控于多种因素。刘希林等选取地形指标、岩性指标、构造指标、地震指标等提出了区域泥石流危险度的多因子综合评价模型[17]。邢钊从地层岩性、地质构造、地形地貌、地震活动、水文气象因子及人类活动因子6个方面确定因子，进行了白龙江流域的泥石流危险性评价[18]。该研究通过分析当地的泥石流历史灾害特征和地貌地质环境条件，综合考虑因子的完整性的基础上，结合研究区实际工作资料，选取高程、坡度、地层岩性、距断层距离、滑坡点密度、NDVI和土地利用7个因子作为参评因子。由于降水资料缺乏，未能选择降雨因子。
1.2.2影响因子分析。
1.2.2.1高程。通过研究区泥石流分布和高程的关系分析可以得出，高程对泥石流的分布有重要影响。据统计，白龙江干流及其二级支流沿线多为河谷地带，高程范围在1 600～2 500 m和2 500～ 3 100 m内属于泥石流高发区。相反，高程值较大的区域由于地表多为基岩或有高山苔原植被覆盖，不容易产生松散堆积物，泥石流不易发生。
1.2.2.2坡度。地形坡度是控制着斜坡上松散物质的堆积厚度以及斜坡体稳定程度的因素。随着坡度的增大，坡体稳定性降低，坡面物源增多，相应泥石流发生的概率也增大。如图2所示，在坡度0～35°范围内，泥石流分布较少，而在>25°范围内较活跃。
1.2.2.5滑坡点密度。滑坡是泥石流产生的又一重要物源，滑坡主要沿白龙江干流及其二级支流的河谷两侧发育，尤以武都段密度最高。结合研究区历史灾害情况，采用密度分析，发现滑坡点密度的分布与泥石流沟分布规律基本相一致（图3）。
2.2泥石流危险性分区及检测为了检验模型的效果，采用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，简称ROC曲线）来反映（图4）。ROC曲线是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴，由被测试的样本在特定阈值下根据不同判断标准得出的不同结果绘出曲线。AUC（Area under the Curve）为ROC曲线之下面积，可以用作衡量模型精度的标准，其值越接近于1越好。