黄河流域植被指数对气候变化的响应及其与水沙变化的关系

[目地]研究流域植被对气候变化的响应及其与水沙的关系,为黄河流域生态环境政策调整提供科学依据。[方法]基于归一化植被指数(GIMMS NDVI)、气温、降水和径流量、输沙量数据,利用线性回归和相关分析方法分析了黄河流域NDVI时空变化和对气温与降水的响应,及其与径流量和输沙量关系。[结果]①1982—2015年黄河流域及上、中游流域NDVI均呈显著线性增加趋势,中游流域增速最快,显著增加区域面积也最大。②1982—2015年黄河流域NDVI与年平均气温、年降水量呈显著正相关面积分别占22.39%和21.99%,集中分布在中北部区域。③2000—2015年黄河流域总体和上游流域年径流量均表现出增加趋势,上游和中游流域输沙量呈下降趋势。黄河流域水沙关系变化是多种因素共同作用的结果。[结论]气候变化背景下黄河流域1982—2015年植被总体呈改善趋势,但具有明显空间差异特征,植被变化与河流径流和输沙变化关系尚待进一步研究。

气候变化对秦岭北坡径流过程的影响机制研究——以灞河流域为例

综合运用距平分析、连续小波变换(CWT)、交叉小波变换(XWT)、小波相干(WTC)和时滞相关性分析等方法对秦岭北坡灞河流域径流与六大气象因子进行了多尺度分析。结果表明:水文气象因子在不同时频域中存在1~4个显著性周期,且都能通过95%置信水平检验;太阳黑子数8~11.4 a的显著性周期对同时间尺度年均SOI和年均MEI的连续小波能量谱具有明显的影响;交叉小波变换和小波相干分析相结合的方法在识别水文和气象要素的共振周期、相位角变化、丰枯阶段转换、时滞性、相关性、突变与显著性检验等方面具有独特的优势;同期降水是灞河流域径流形成和变化的控制性因素,年均太阳黑子数的影响作用微乎其微,月均流量滞后月均AOI 0个月或8~9个月时的相关系数绝对值达到最大,滞后月均SOI 2个月或7~8个月达到最大,滞后月均MEI 6~8个月达到最大。

“一带一路”地区滑坡灾害风险评估

"一带一路"倡议是中国参与全球治理的重要切入点,对"一带一路"地区滑坡灾害风险评估与区划,可为沿线国家和地区的防灾减灾提供依据。首先,选取坡度和地形起伏度两个指标,提取研究区滑坡灾害安全区域。其次,采用模糊层次分析法(FAHP)确定滑坡灾害风险评估体系并计算各因子综合权重,基于滑坡灾害风险评估模型定量评估"一带一路"地区滑坡灾害危险性、损失和风险。最后,运用滑坡灾害点和近百年"一带一路"地区滑坡灾害致死人数和经济损失空间分布分别验证评估的滑坡灾害危险性和损失。结果表明:(1)滑坡灾害安全区域主要分布在平原、盆地和沙漠等地区,仅有4. 7%(56个)的滑坡灾害点分布在安全区域内,提取结果较为合理。(2)"一带一路"地区容易诱发滑坡灾害的条件为坡度介于25°～45°之间,地形起伏度大于900 m,距河网的距离小于500 m,多年平均降雨量介于400～800 mm,地震密度3×10^(-4)～2×10^(-3)个·km^(-2)之间,工程地质岩组为中等硬质岩体、软质岩和土质岩体。非安全区域中,滑坡灾害以中、低危险性为主,危险性评估结果精度AUC值为0. 823。(3)"一带一路"地区容易造成潜在损失的滑坡灾害承灾体条件为:人口密度为80～160人·km^(-2),公路线密度为0. 2～0. 9 km·km^(-2),夜间灯光指数为20～60。非安全区域中,滑坡灾害潜在损失普遍较低,损失区划结果与近百年滑坡灾害致死人数和经济损失空间分布具有很好的一致性。(4)"一带一路"非安全区域,滑坡灾害极低、低、中等、高和极高风险区面积所占比例分别为44. 7%、25. 5%、15. 3%、10. 3%、4. 2%,以极低和低风险为主。

重新认识滑坡作用

山体滑坡是全球山区环境中最为常见和严重的自然灾害之一,每年都会造成大量的人员伤亡和财产损失。前人大量研究主要集中于滑坡灾害的动力学过程、形成机制和风险评估、监测预警等方面。然而,山体滑坡不仅仅是重要的自然灾害,更起到重塑地形,限制山体起伏,改变土壤的物理和生化性质,加速土壤侵蚀,扰乱植物演替,影响生态系统多样性,影响人类社会等多方面作用,而这些作用对于拓深自然地理、地质和生态过程的认识有着重要的意义。但遗憾的是这方面的研究目前相对薄弱,没有引起学界足够的重视。基于此,该文详细论述了山体滑坡在这方面的作用,为进一步深化对山体滑坡作用的认识提供了全新的研究思路与独特见解。

中巴经济走廊地质灾害敏感性分析

中巴经济走廊是＂一带一路＂建设的旗舰项目，对中巴经济走廊地质灾害进行敏感性分析与区划，可为中巴经济走廊地质灾害的防治提供参考。基于此，文章选取高程、坡度、地形起伏度、地震密度、多年平均降雨量、距断裂带的距离、地层岩性、距河流的距离和距公路的距离等9个指标，采用加权信息量模型和证据权法，综合分析中巴经济走廊地质灾害敏感性。并运用ROC曲线验证对比两种模型分析的敏感性结果，选取精度较高的模型分析的地质灾害敏感性进行研究区区划，最后对区划结果进行相关验证。研究结果表明：1）中巴经济走廊容易诱发地质灾害的条件为：高程在2660~3470 m之间，坡度为29°~35°，地形起伏度在45~70 m之间，地震密度在2~4个/102 km2之间，多年平均降雨量在430~530 mm之间，距断裂带距离小于5 km，地层岩性为软岩和极软岩，距河流距离小于2 km，距公路距离小于2 km。2）基于加权信息量模型和证据权法分析的中巴经济走廊地质灾害敏感性精度分别为0.821和0.795，表明本研究选取的地质灾害敏感性分析模型具有较高的准确性，但是运用加权信息量模型分析的敏感性更符合实际情况。因此，运用加权信息量模型分析的结果进行研究区地质灾害敏感性区划。3）研究区地质灾害不敏感区、低敏感区、中等敏感区、高度敏感区和极高敏感区所占面积比分别为26.3%、23.1%、21.6%、18.8%和10.2%，以中、低敏感性为主；且敏感性呈现出南低北高的空间分布特征。4）运用实地调研的地质灾害点对本文区划的中巴经济走廊地质灾害敏感性结果验证，表明区划的结果具有一定的科学、可信性，可以为中巴经济走廊重大工程建设、交通线路选线、城市规划、资源开发等方面提供科学依据。

基于模糊层次分析法对“一带一路”重要区域地质灾害危险性评价——以关中经济区为例

在“一带一路”沿线区域开展地质灾害危险性评价与区划具有重大意义。本文以关中经济区为例，综合考虑地质灾害特点、分布规律与孕灾环境等要素，基于坡度和地形起伏度的组合，提出了地质灾害安全区域与非安全区域的初步识别方法。在此基础上，采用模糊层次分析法和GIS空间分析方法对地质灾害各孕灾因子进行了危险性等级评价，并分别进行了单因子和多因子综合制图与结果验证。研究结果表明：1）地质灾害安全区域与非安全区域的初步判识，对灾害风险管理和降低防灾减灾成本有重要参考价值，也大大提高了地质灾害评价区域的针对性和准确性。2）研究区地质灾害安全区域面积占比22.9%（17054.5km^2），非安全区域占比77.1%（57462.6km^2），轻度危险区、低危险区、中危险区和高危险区面积分别占非安全区域面积的17.2%、32.2%、32.0%、18.6%，以中、低危险性为主（64.2%）。高危险性区域集中分布在关中经济区的西北、西南、东南部，而轻度危险性区域集中分布在关中平原以南地区，呈现出东西走向的“条带状”。3）共计3230个灾害点中，仅有3.3%（106个）的灾害点分布在安全区域中，其余96.7%（3124个）的灾害点均分布在非安全区域之中。分布在轻度危险、低危险、中危险和高危险区域中的分别有328个（10.2%）、765个（23.7%）、1007个（31.2%）、1024个（31.7%），这与危险性等级区划结果具有很好的一致性。表明本文提出的地质灾害安全区域识别方法和地质灾害危险性区划方法具有一定的科学性和准确性。

典型黄土丘陵区浅层黄土滑坡稳定性评价——以延安市志丹县为例

黄土丘陵地区地质环境脆弱,每到雨季极易诱发浅层黄土滑坡,对居民的生命和财产安全构成威胁也阻碍着当地经济的发展。对浅层滑坡进行稳定性评价,不仅有助于认识浅层滑坡的发生发展过程,而且对防灾减灾和地区规划建设具有十分重要的指导意义。本研究选择SINMAP模型作为评价浅层黄土滑坡的重要工具,评价了陕西省延安市志丹县黄土丘陵区浅层滑坡的稳定性,评价结果表明:1)研究区整体稳定性程度较高,在降雨量为8.6 mm、15 mm、25 mm、50 mm和100 mm时不稳定区域(包括极不稳定、不稳定和潜在不稳定)面积分别占研究区总面积的9.12%、18.93%、23.17%、30.94%和38.67%,不稳定区域的面积不超过整个研究区面积的一半,极不稳定区域的滑坡密度最大,其次为不稳定区域和潜在不稳定区域;2)随着降雨量的增大,潜在不稳定和不稳定区域的面积会逐渐扩大,极不稳定区始终位于坡度大且水流侵蚀强烈的地方,变化幅度小;3)浅层滑坡的稳定性很大程度上依赖于当地的地形条件:坡度分布为20°~51°,高程分布范围为1302~1606 m,在坡向上阴坡的发生数量多于阳坡,西向和西北向浅层滑坡最为发育;4)流域内的滑坡多属降雨诱发的山体滑坡,确定性模型SINMAP为预测这一类滑坡提供了强大的工具,不仅评估了现有的已发生的滑坡的稳定性,也预测了未来在不同降雨条件下可能发生滑坡的地区。分析结果可为预防和减轻滑坡灾害带来的损失,合理的城市规划和道路选址等提供参考。

基于TRIGRS模型的浅层滑坡稳定性分析

采用基于网格的瞬态降雨入渗(TRIGRS)模型,以滑坡灾害频发的陕南安康市东部巴山东段白河县为研究区,探讨模型适用性及不同降雨条件下边坡稳定性空间分布规律。根据中国土壤分布图并结合已有研究,选取模拟所需的水土力学参数。将模拟所得研究区稳定性分布图与实际滑坡目录对比分析进行TRIGRS模型精度评估,分别模拟连阴雨和短时间强降雨两种降雨情景,探讨研究区边坡稳定性空间分布规律,结果表明:1)TRIGRS模型在模拟预测降雨诱发型浅层滑坡时,结合受试者特征ROC曲线进行精度评估,曲线下面积为0.752,说明此模型在白河县进行滑坡模拟时具有一定的合理性与准确性,能反应该地区滑坡灾害的空间分布特征;2)连阴雨情景模拟下,极不稳定区域主要集中在北部低山地貌区,以冷水镇和麻虎镇为主,随降雨历时增加向东部和南部增多,西部仓上镇、西营镇和双丰镇的极不稳定区域面积较少,能承受长时间连续性降雨。短时间强降雨对边坡稳定性的影响更为直接,极不稳定区域随降雨强度增大而增加,以冷水镇和麻虎镇为主要防范区域。结合地形分析,极陡峭区域边坡稳定性最差,无法承受持续性降雨和高强度降雨,较陡峭区域更易受到降雨历时和降雨强度的影响,而平缓区域则能承受长时间及高强度的降雨;3)TRIGRS模型根据不同降雨条件预测易发生滑坡灾害的区域,为滑坡实时预报警系统提供了新的可能方法。