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基于地理探测器与层次分析法的岩溶地面塌陷易发性评价——以重庆中梁山地区为例

王桂林 强壮 曹聪 陈瑶 郝晋渝

王桂林,强 壮,曹 聪,等.基于地理探测器与层次分析法的岩溶地面塌陷易发性评价:以重庆中梁山地区为例[J].中国岩溶,2022,41(1):79-87. doi: 10.11932/karst2021y08
引用本文: 王桂林,强 壮,曹 聪,等.基于地理探测器与层次分析法的岩溶地面塌陷易发性评价:以重庆中梁山地区为例[J].中国岩溶,2022,41(1):79-87. doi: 10.11932/karst2021y08
WANG Guilin,QIANG Zhuang,CAO Cong,et al.Evaluation of susceptibility to karst collapse based on the geodetector and analytic hierarchy method: An example of the Zhongliangshan area in Chongqing[J].Carsologica Sinica,2022,41(01):79-87. doi: 10.11932/karst2021y08
Citation: WANG Guilin,QIANG Zhuang,CAO Cong,et al.Evaluation of susceptibility to karst collapse based on the geodetector and analytic hierarchy method: An example of the Zhongliangshan area in Chongqing[J].Carsologica Sinica,2022,41(01):79-87. doi: 10.11932/karst2021y08

基于地理探测器与层次分析法的岩溶地面塌陷易发性评价——以重庆中梁山地区为例

doi: 10.11932/karst2021y08
基金项目: 

重庆市技术创新与应用发展专项面上项目 cstc2019jscx-msxmX0303

重庆市规划与自然资源局科技项目 KJ2019047

国家重点研发计划课题 2018YFC1505501

详细信息
    作者简介:

    王桂林(1970-),男,博士,教授,主要从事岩土工程方向研究。E-mail:glw@cqu.edu.cn

  • 中图分类号: P642.2

Evaluation of susceptibility to karst collapse based on the geodetector and analytic hierarchy method: An example of the Zhongliangshan area in Chongqing

Funds: 

 cstc2019jscx-msxmX0303

 KJ2019047

 2018YFC1505501

  • 摘要: 岩溶地面塌陷作为我国西南地区主要地质灾害类型之一,已成为影响该地区经济发展的重要因素,建立符合地区特征的岩溶地面塌陷易发性评价模型,可为塌陷的防治提供指导。文章以重庆市中梁山地区为研究区,以327个塌陷点为样本,基于GIS技术和地理探测器方法,对研究区三组样本点进行因子探测,定量化筛选出影响较大的评价因子,并采用层次分析法对岩溶地面塌陷易发性做出评价。结果显示:随着样本点数量变化,影响因子的解释度q值排序存在差异,然而三组数据中,各因子对岩溶塌陷的贡献大小排序始终是地层类型、地层富水性、距隧道距离、高程和坡度;基于地理探测器—层次分析法相结合的岩溶塌陷易发性评价结果预测精度达89.88%,高易发区主要在岩溶槽谷区嘉陵江组和大冶组地层分布地段。

     

  • 图  1  研究区位置及海拔高程分布

    Figure  1.  Location and elevation distribution of the study area

    图  2  影响因子解释度q值

    Figure  2.  q values of interpretation degree of impact factors

    表  1  影响因子汇总表

    Table  1.   Summary of impact factors

    影响因子类别
    高程(X1≤282、(282, 367]、(367, 459]、(459, 550]、>550
    坡度(X2≤6.5、(6.5, 13.7]、(13.7, 21.1]、(21.1, 30.1]、>30.1
    平面曲率(X3≤-0.64、(-0.64, -0.18]、(-0.18, 0.21]、(0.21, 0.7]、>0.7
    剖面曲率(X4≤-0.88、(-0.88, -0.25]、(-0.25, 0.21]、(0.21, 0.88]、>0.88
    地表粗糙度(X5≤1.03、(1.03, 1.09]、(1.09, 1.17]、(1.17, 1.3]、>1.3
    地形湿度指数(X6≤2、(2, 3.6]、(3.6, 5.8]、(5.8, 8.8]、>8.8
    土层厚度(X7≤3、(3, 4]、(4, 5]、(5, 6]、>6
    坡向(X8平面、北、东北、东、东南、南、西南、西、西北
    坡位(X9谷底、平地、下坡、中坡、上坡、山脊
    距断层距离(X10≤1 000、(1 000,2 000]、(2 000,3 000]、(3 000,4 000]、>4 000
    地层类型(X11J1z、J2s1、J2x、P2c、T1d、T1f1、T1f2、T1f3、T1f4、T1j1、T1j2、T1j3、T3xj1-5
    地层富水性(X12强富水、中富水、弱富水、贫乏、较贫乏、极贫乏
    距隧道距离(X13≤500、(500, 1 000]、(1 000, 1 500]、(1 500, 2 000]、>2000(每类含槽谷和非槽谷)
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    表  2  主准则层成对比较矩阵

    Table  2.   Pairwise comparison matrix of main criterion layer

    主准则层X1X2X3X7X12权值
    X1131/31/31/30.111
    X21/311/41/41/40.060
    X3341220.354
    X7341/2120.267
    X12341/21/210.208
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    表  3  子准则层权重评价表

    Table  3.   Evaluation of sub-criteria layer weights

    主准则子准则权值主准则子准则权值主准则子准则权值
    X1(CR=0.047)<2820.055X11(CR=0.016)J1z0.029X11T1j20.131
    282~3670.091J2s10.029T1j30.145
    367~4590.091J2x0.029T3xj1-50.029
    459~5500.499P2c0.029X12(CR=0.054)强富水0.435
    >5500.264T1d0.195中富水0.086
    X2(CR=0.067)<6.50.493T1f10.029弱富水0.176
    6.5~13.70.259T1f20.029贫乏0.057
    13.7~21.10.117T1f30.050较贫乏0.057
    21.1~30.10.080T1f40.050极贫乏0.189
    >30.10.051T1j10.228
    X13槽谷(CR=0.071)<5000.235X13非槽谷(CR=0.071)<5000.033
    500~1 0000.119500~1 0000.021
    1 000~1 5000.1431 000~1 5000.021
    1 500~2 0000.3241 500~2 0000.021
    >2 0000.062>2 0000.021
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    表  4  塌陷预测精度统计

    Table  4.   Statistics of collapse prediction accuracy

    评价方法已有塌陷所占比例/%
    高易发中易发低易发极低易发
    采用地理探测器89.889.820.310
    未采用地理探测器55.2243.251.530
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  • 收稿日期:  2020-05-30
  • 刊出日期:  2022-02-25

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    《中国岩溶》编辑部
    2022年4月20日