泥石流灾害的研究与分析.doc

泥石流灾害的研究与分析摘要 泥石流沟谷条件不同，泥石流活动程度及危害程度差异很大。因此，对不同泥石流沟进行危险度评价很有必要。降雨是泥石流形成最重要的激发因素，当除降雨外的其它泥石流形成因素达到某种程度，一旦有足够的降雨量，就可能发生灾害性泥石流。以重庆市北碚区泥石流暴发的长期降雨资料为基础，定性、定量分析了前期降雨和短历时雨强等降雨指标在泥石流形成中的作用。 问题一用主成分分析法建立模型 应用数理统计方法，分析研究区降雨的变化特征、发展趋势，以及运用主成分分析法探讨降雨在泥石流形成中的贡献。具体模型步骤如下：先对数据标准化处理，得到标准化的数据；再计算相关系数矩阵；而后计算它的特征值和特征向量；再计算贡献率和累计贡献率，最后选择主成分个数，计算主成分得分。 通过主成分分析得知，在泥石流形成降雨指标中，短历时雨强和当日雨量对泥石流形成贡献最大，但间接前期降雨的作用也不能低估，它对泥石流暴发前土体含水量有十分重要的影响。 问题二用灰色关联法建立模型 它是灰色系统理论的重要组成部分，通过灰色关联分析确定影响泥石流的主导危险因子就，从而进行泥石流危险度的评价。具体步骤如下：先选择因子；再对各因子无量纲化处理；然后计算因子绝对差值；进而求出关联系数和关联度。 评价结果表明，本区大部分泥石流沟属低度危险，大多数区域（街道、镇）属中度危险，其中有些单沟、区域泥石流危险度接近危险度等级划分标准的临界值，人类活动和植被的变化可以使泥石流向高或低危险度转化。关键词：泥石流灾害；降雨量；主成分分析法；灰色理论；危险度；重庆市北碚区一、问题的重述泥石流是指斜坡上或沟谷中松散碎屑物质被暴雨或积雪、冰川消融水所饱和，在重力作用下，沿斜坡或沟谷流动的一种特殊洪流，是突然爆发的饱含大量泥沙和石块的特殊山洪。它的特点是爆发突然，历时短暂，来势凶猛和巨大的破坏力。 泥石流是半干旱和湿润山区最为常见的一种自然灾害现象，是指斜坡上或沟谷中松散碎屑物质被暴雨或积雪、冰川消融水所饱和，在重力作用下，沿斜坡或沟谷流动的一种特殊洪流，是突然爆发的饱含大量泥沙和石块的特殊山洪。它的特点是爆发突然，历时短暂，来势凶猛和巨大的破坏力。中国国土幅员辽阔，地质条件复杂，泥石流灾害时有发生。比如2010年8月7日晚甘肃省舟曲县城突降暴雨，引发特大泥石流灾害，截止19日下午4时，泥石流灾害死亡人数1364人，失踪401人，1000多人获救。又如2010年入汛以来的特大洪水、特大泥石流和山体滑坡等地质灾害给四川省公路交通造成严重损毁。截至8月24日，灾害损毁已造成直接经济损失28.5亿元，全省14条国省道因灾中断，尤其是8月13日夜间至14日凌晨汶川县境内突降暴雨，造成多个乡镇发生泥石流，位于映秀镇红村沟的山石垮塌将通往汶川的213国道拦腰截断，岷江河段被阻，新建的映秀镇被淹。我国是世界上泥石流灾害最为严重的国家之一下图为我国2000之2009年泥石流发生的次数图1为我国2000之2009年泥石流发生的次数： 我们通过大量调查，得出降雨量是造成泥石流灾害的主要因子，因此本文我们探讨了降雨在重庆市北碚区泥石流形成中的作用。泥石流形成是前期降雨与短历时雨强共同作用的结果。并且利用灰色关联分析法考察系统诸因素之间的相关联程度，建立关联矩阵来评价各因子的影响程度。根据中国历年泥石流的发生情况（时间、地点及强度等），分析影响泥石流发生的各种因素，根据分析，我们采用统计分析法、灰色关联法对其分析研究。1、 符号说明符号含义原始数据标准化之后的数据第个指标的标准差相关系数矩阵矩阵的特征值矩阵的特征向量主成分得分均值化数据原始数据第列的平均值因子绝对差值关联系数主导因子对其他因子的关联度2、 问题分析1.问题一：泥石流形成的降雨条件主成分分析根据中国历年泥石流的发生情况（时间、地点及强度等），分析影响泥石流发生的各种因素。通过大量的调查，我们了解到降雨是泥石流形成最重要的激发因素，降雨是泥石流形成最重要的激发因素，当除降雨外的其它泥石流形成因素达到某种程度，一旦有足够的降雨量，就可能发生灾害性泥石流。以研究区泥石流暴发的长期降雨资料为基础，定性、定量分析了前期降雨和短历时雨强等降雨指标在泥石流形成中的作用。在短历时雨强和前期降雨共同作用下形成泥石流。间接前期降雨、直接前期降雨和激发雨量三者所起的作用是不一样的。间接前期降雨使土体具有较高的含水量，它在改变泥石流补给物质稳定状态的作用中占主导地位；直接前期降雨则引起到使土体进一步失稳的作用，在后续短历时雨强的激发下形成泥石流。而短历时雨强直接起激发作用，泥石流暴发所需要的短历时雨强的大小，与泥石流暴发前补给物质的前期含水状况有关。前期降雨越大，补给物质就越接近饱和，泥石流暴发所要求的短历时雨强就越小，反之亦然。统计分析法 应用数理统计方法，分析研究区降雨的变化特征、发展趋势，以及运用主成分分析法探讨降雨在泥石流形成中的贡献。具体模型步骤如下：（1） 先对数据标准化处理， 1,2，.,n; 1,2,., （2） 得到标准化的数据；（3） 计算相关系数矩阵；（4） 计算它的特征值和特征向量；（5） 计算贡献率和累计贡献率，最后选择主成分个数，计算主成分得分。2.问题二：泥石流危险度评价危险性的定量表达即危险度，是指有可能遭到泥石流损害的可能性大小。根据其性质和和各个因子的特征，决定了对泥石流危险度的评价方法有很多。泥石流是一种非常复杂的自然现象，影响因素众多，且相互之间的关系十分复杂，不同因素的作用方式和影响程度各不相同，多数因素具有不确定性，本身就是一个灰色系统。因此，我们综合考虑影响泥石流的各个因子，运用灰色关联分析法进行泥石流危险度评价。灰色关联法它是灰色系统理论的重要组成部分，通过灰色关联分析确定影响泥石流的主导危险因子就，从而进行泥石流危险度的评价。具体步骤如下：选择因子，因子的选择主要遵循具有代表性、容易获取和量化以及因子个数始终的原则。利用灰色关联分析方法来确定影响泥石流主导危险因子和关联危险因子；对各因子无量纲化处理，一般来讲，实际问题中的不同因子往往具有不同的量纲，而在比较时，要求量纲相同，因此，需要首先对原始数据进行无量纲化；计算因子绝对差值；进而求出关联系数和关联度。四、模型假设1.暴雨预报的准确率影响着泥石流的预报,假定泥石流实时预报具有非确定性;2.泥石流预报的临界雨量值地区差异不大,有统一的雨量标准;3.假设各组数据都为原始数据，来源真实可靠，各组数据之间相互独立；五、模型的建立与求解模型一：泥石流形成的降雨条件主成分分析法在多指标的研究中往往由于变量个数太多，且彼此之间存在着一定的相关性，因而使得所观察的数据在一定程度上有信息重叠，当变量较多时，研究样本的规律就很复杂，主成分分析就是以少数的综合变量取代原始的多维变量。应用数理统计方法，分析重庆市北碚区降雨的变化特征、发展趋势，以及运用主成分分析法探讨降雨在泥石流形成中的贡献，其步骤如下： 1.1选择评价指标选择对泥石流灾害有重要影响的间接前期降雨量、当日最大降雨量、1小时最大雨强、10分钟最大雨强4个因素作为其评价指标表1 北碚区泥石流暴发的雨量（mm）资料时间间接前期降雨量当日最大降雨量1小时最大雨强10分钟最大雨强1962.7.58229.652.518.31972.6.2576.121651.217.81978.5.2976.1196.940.910.31987.7.2027.3192.242.510.61989.7.1066.3203.649.516.81993.8.182.5156.840.210.12003.7.191320044.110.82005.6.246.316348.712.41.2.建立评价矩阵，1.3.再对其进行标准化处理 标准化处理的公式如下：， 公式（1）使其无量纲化具体模型步骤如下：先对数据标准化处理，得到无量纲的数据； 再由matlab计算相关系数矩阵；表2 相关系数矩阵间接前期降雨（）当日最大降雨（）最大雨强（）10最大雨强（）间接前期降雨()1.0000当日最大降雨()0.11871.0000最大雨强()-0.31540.58861.000010最大雨强()-0.02440.70600.93001.0000 1.4.用matlab计算它的特征值和特征向量，再计算贡献率和累计贡献率；表3 特征值、贡献率和累计贡献率主成分特征值贡献率（%）累计贡献率（%）第一主成分2.538163.4563.45第二主成分1.003925.1088.55第三主成分0.445111.1399.68第四主成分0.01290.32100.00由于前两个累积贡献率为，一般选择以上，可以认为前2个主成分已经反映了原变量的基本信息，因此，主要考虑第一、第二主成分对泥石流形成的影响，已经能够说明问题，后2个主成分可以略去。从而得出前两个主成分的特征向量：表 4 特征向量间接前期降雨（）当日最大降雨（）最大雨强（）最大雨强（）第一特征向量0.7143-0.2825-0.23230.5967第二特征向量-0.6517-0.46610.08450.59241.5计算主成分得分: 公式（2）第一主成分：第二主成分：表5 个主成分因子载荷矩阵主成分因子间接前期降雨当日最大降雨最大雨强最大雨强第一主成分-0.27175 0.81847 0.94374 0.95063 第二主成分0.95980 0.14597 -0.08469 0.23277 对第一、第二主成分因子的载荷矩阵进行分析。主成分因子载荷表示主成分与变量之间的相关关系。第一主成分对泥石流的贡献率达63.45%，其中10min最大雨强、1h最大雨强和当日最大降雨对泥石流的形成贡献最大。而间接前期降雨的因子载荷很小，对第一主成分的贡献不大。第二主成分在泥石流形成中的作用不容忽视，主要由间接前期降雨等组成，贡献率为25.10%。通过主成分分析得知，在泥石流形成降雨指标中，短历时雨强和当日雨量对泥石流形成贡献最大，但间接前期降雨的作用也不能低估，它对泥石流暴发前土体含水量有十分重要的影响。模型二：泥石流危险度评价2.1因子的选择因子的选择主要遵循具有代表性、容易获取和量化以及因子个数适中的原则。利用灰色关联分析方法来确定影响泥石流主导危险因子和关联危险因子。令为灰色关联因子集，代表样本，代表样本总数（=1,2，,）,代表关联因子，代表关联因子总数（=1,2，）,把主导因子作为对比序列。我们初步选取关联因子11项，即一次泥石流冲出物最大放量（）、松散固体物质平均厚度（）、流域面积（）、主沟长度（）、流域相对高差（）、形成区山坡平均坡度（）、切割度（）、24最大降雨量（）、最大降雨量（）、流域植被覆盖度（）和流域人口密度（）。泥石流冲出物方量直接决定着泥石流的破坏性，故将其作为泥石流危险度判定的主导因子。本文我们选择了研究区典型的30条泥石流，统计得出各因子的原始数据（见附录一）。2.2无量纲化处理 一般来讲，实际问题中的不同因子往往具有不同的量纲，而在比较时，要求量纲相同，因此，需要首先对原始数据进行无量纲化；常用的方法有初值法和均值法两种。这里我们采用均值法对原始数据进行无量纲化处理。得到均值化矩阵。均值法处理则是用平均值去除所有数据，以得到一个占平均值百分比为多少的数列。公式（3）式中表示均值化数据；表示原始数据；表示原始数据第列（个因子）的平均值。用均值法把原始数据做无量纲化处理，得到均值化矩阵如下： 表6 泥石流原始数据无量纲值泥石流沟X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11称砣沟20.1786 0.6452 0.2034 0.6282 0.7962 1.0596 1.1134 1.0098 1.0123 1.0921 0.3198 称砣沟50.3571 0.6452 0.4703 0.7137 0.8227 1.0730 0.8452 1.0098 1.0123 1.0921 0.3198 称砣沟60.2143 0.7097 0.2288 0.6760 0.9554 1.1064 1.1624 1.0098 1.0123 1.0921 0.3198 称砣沟80.2143 0.6452 0.2415 0.5772 0.8493 1.1198 1.1326 1.0098 1.0123 1.0921 0.3198 称砣沟90.2857 0.7097 0.3051 0.7752 0.9289 1.0496 1.0942 1.0098 1.0123 1.0921 0.3198 称砣沟110.2143 0.7097 0.2161 0.5225 0.6900 1.0763 1.0389 1.0098 1.0123 1.0921 0.3198 称砣沟120.2143 0.7097 0.2288 0.4679 0.6635 1.0930 0.9793 1.0098 1.0123 1.0921 0.3198 凤凰寺10.4286 0.7742 0.4068 1.2128 1.3270 0.9025 1.1368 1.0629 1.0464 1.0278 0.9919 凤凰寺20.1786 0.6452 0.2034 0.7580 0.8227 0.9025 1.0580 1.0629 1.0464 1.0278 0.9919 凤凰寺110.2857 0.7097 0.3178 0.8194 0.8758 0.9861 0.9452 0.9141 0.9398 1.0278 0.9919 九龙寨10.2143 0.5806 0.2669 0.4370 0.6104 1.1565 1.1773 0.9141 0.9398 0.9636 1.3796 九龙寨20.2857 0.6452 0.3305 0.4406 0.6635 1.1365 1.2688 0.9141 0.9398 0.9636 1.3796 九龙寨30.5714 0.7097 0.6102 1.7085 1.9108 1.3504 0.9026 0.9141 0.9398 0.9636 1.3796 九龙寨40.4643 0.7742 0.4576 0.4507 0.7696 1.0295 1.4391 0.9141 0.9398 0.9636 1.3796 九龙寨53.8571 0.7097 4.1568 1.9762 1.8843 1.0128 1.5158 0.9141 0.9398 0.9636 1.3796 飞蛾山10.2857 0.9032 0.2288 0.5089 0.6900 1.2067 1.0027 1.0629 1.0464 1.0278 0.0000 飞蛾山20.4286 0.8387 0.3941 0.6386 0.6900 0.8156 0.6365 1.0629 1.0464 1.0278 0.0000 飞蛾山30.5357 0.7097 0.5339 0.8913 1.2473 1.1131 1.2262 1.0629 1.0464 1.0278 0.0000 水泥厂10.1786 0.6452 0.2161 0.9150 0.9289 0.8524 1.0282 1.0098 0.9846 0.9636 1.0969 水泥厂20.2143 0.7097 0.2415 0.9970 0.9820 0.8591 0.9112 1.0098 1.0123 1.0278 1.0969 秃岭10.2857 0.7742 0.2797 0.9082 0.9820 1.0396 1.0431 1.0629 1.0464 0.9636 0.0000 秃岭20.3214 0.8387 0.2924 0.7580 0.9289 1.0162 0.9942 1.0629 1.0464 0.9636 0.0000 七一桥14.7857 0.7097 5.1483 2.8612 1.7144 0.9961 0.8558 0.9141 0.9398 0.8994 2.6060 七一桥25.3929 0.6452 6.4068 2.0759 1.5287 0.6585 0.9261 0.9141 0.9398 0.8994 2.6060 飞20.3571 0.7742 0.3432 0.7274 0.7696 1.0663 0.9282 1.0629 1.0464 0.9636 0.0000 磨石盘2.2500 0.8387 2.0466 1.3930 1.3535 0.9393 0.5450 0.9141 0.9398 1.0278 0.0000 木鱼山0.7857 3.2258 0.4576 0.5600 0.5573 0.7253 0.5343 1.0629 1.0464 0.8351 2.0651 中门洞0.2500 0.8387 0.2415 0.7752 0.5679 1.0061 1.1198 1.0629 1.0464 1.0278 0.0000 巴豆林4.0000 0.7742 3.9407 1.8951 1.5340 0.8156 0.9175 0.9141 0.9398 1.0278 0.0000 醪糟坪1.9643 6.4516 0.5847 1.9311 0.9554 0.8357 0.5216 1.1416 1.0549 0.7709 8.4166 （3）计算因子绝对差值 两个因子的绝对最大和最小差值分别为 公式（4） 利用公式（4）计算主导因子序列与各关联因子序列相互比较的绝对差值（见附录二），并找出最大绝对差值15.1000和最小绝对差值0.0018。（4）计算关联系数 公式（5） 式中，表示关联系数；为主导因子与关联因子比较后的绝对差值；为所有差值序列中的最大绝对差值；为所有差值序列中的最小绝对差值；为经验系数，一般取=0.5。.用公式（5）计算关联系数.（5）求关联度 公式（6） 式中，为主导因子与其他因子的关联度；为样本个数；为第个样本；为第个关联因子。利用公式（6）计算关联度，关联度越大，说明主导因子与关联因子之间的变化态势越一致，泥石流的危险性就越大。关联度的计算结果表明，一次泥石流最大冲出量对其本身的关联度为1，对其他关联因子的关联度都小于1。流域相对高差与主导因子的关联度较小，仅为0.509，对泥石流活动的影响相对较小，不作为评价因子，其它10个关联因子确定为泥石流危险度评价因子。表7 主导因子与关联因子之间的关联度0.8775 0.8793 0.8816 0.8825 0.8827 0.8897 0.8920 0.9010 0.9223 0.9830 65978110432（6）确定出各关联因子的权重为了正确反映关联因子与主导因子的关联程度，采用等级茶树的方法确定各个关联因子的权重，从关联度最小的危险因子开始，给定权数为1，以此基本单位位公差，依次成等差数列向关联度增大的方向递增。同时，为突出主导因子权重值，给定其权重为次要因子最大权重的2倍。则各评价因子的权数和权重如下表：表8 各评价因子的权数和权重评价因子权重0.28570.14290.12700.11110.09520.07940.06350.04760.03170.0159（7）泥石流危险因子等级及其定量赋值 泥石流危险等级一般用极度、高度、中度、低度等定性描述，根据研究的实际情况，采用对称不等分间隔的四级分割法来划分泥石流危险因子的等级并给各等级定量赋值：1级为0，2级为0.3，3级为0.7，4级为1。然后，定各个泥石流沟危险因子的等级并定量赋值如下：表9 单沟泥石流危险因子等级及其赋值表评价因子及其赋值单位1级（0）2级（0.3）3级（0.7）4级（1）一次泥石流冲出物最大方量松散固体物质平均厚度流域面积主沟长度 形成区山坡平均坡度切割度24最大降雨量最大降雨量流域植被覆盖度%流域人口密度人/ （8）计算泥石流危险度 各泥石流危险因子的赋值与其权重的成绩之和即为泥石流危险度，记为,且有。同时记10项危险因子的赋值分别为、。则泥石流危险度的计算公式为：公式（7）利用公式（7）可计算出30条泥石流的危险度，如下表： 表10 各泥石流沟危险因子赋值及危险度泥石流沟X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11称砣沟200000.70.30.70.7000.133称砣沟50.30000.700.70.7000.133称砣沟600.3000.70.30.70.7000.162称砣沟800000.70.30.70.7000.133称砣沟900.3000.70.30.70.7000.162称砣沟1100.3000.70.30.70.7000.162称砣沟1200.3000.70.30.70.7000.162凤凰寺100.3000.30.30.70.700.30.156凤凰寺200000.30.30.70.700.30.127凤凰寺1100.3000.30.30.70.700.30.156九龙寨100000.70.30.70.700.70.222九龙寨200000.70.30.70.700.70.222九龙寨30.30.300.30.70.30.70.700.70.395九龙寨400.3000.70.70.70.700.70.251九龙寨50.70.300.30.70.70.70.700.70.473飞蛾山100.3000.70.30.70.7000.162飞蛾山200.3000.300.70.7000.117飞蛾山30.30.3000.70.30.70.700.30.248水泥厂100000.30.30.70.700.30.127水泥厂200.3000.30.30.70.7000.156秃岭100.3000.70.30.70.7000.162秃岭200.3000.70.30.70.7000.162七一桥10.70.300.30.30.30.70.7010.467七一桥20.700.30.30.30.30.70.7010.481飞200.3000.70.30.70.7000.162磨石盘0.70.300.30.300.70.7000.34木鱼山0.31000.300.70.70.310.416中门洞00.3000.70.30.70.7000.612巴豆林0.70.300.30.30.30.70.7000.34醪糟坪0.7100.30.3010.70.310.567(9)单沟泥石流危险的等级划分在计算出各条泥石流危险度后，就必须划分危险度的等级。根据刘希林的泥石流危险度划分方法并结合本区的实际情况，将泥石流危险度分为4级，如下表：表11 单沟泥石流危险度划分及其活动特点单沟泥石流危险度危险度等级0.30低度危险各危险因子取值较小，组合欠佳，能够发生小规模的泥石流或山洪。危害轻，一般不会造成重大灾害。0.300.55中度危险个别危险因子取值较大，组合尚可，能够间歇性发生中等规模的泥石流，较易由工程治理所控制。危害较轻，可造成一定的灾害。0.550.80高度危险各危险因子取值较大，个别危险因子取值甚高，组合亦佳，潜在破坏力大，能够发生大规模和高频率的泥石流。危害严重，可造成重大灾害0.80极度危险各危险因子取值极大，组合极佳，一触即发，能够发生巨大规模和特高频率的泥石流危害十分严重，可造成重大灾害表12 30条泥石流危险度的计算结果危险度等级低度危险中等危险高度危险极度危险数量（条）22710模型二结果表明，本区大部分泥石流沟属低度危险，这些区域应加强水土保持，同时还要注意对泥石流的发展趋势的预测与分析。大多数区域（街道、镇）属中度危险，这些区域应实施生物和工程措施并重的方法，加强主要泥石流的综合治理、监测预报以及避难措施。其中有些单沟、区域泥石流危险度接近危险度等级划分标准的临界值，人类活动和植被的变化可以使泥石流向高或低危险度转化。六、模型的评价1. 模型的优点（1）模型一的优点：模型一用 统计分析法 应用数理统计方法，分析研究区降雨的变化特征、发展趋势，以及运用主成分分析法探讨降雨在泥石流形成中的贡献（2）模型二的优点：根据其性质和和各个因子的特征，决定了对泥石流危险度的评价方法有很多。泥石流是一种非常复杂的自然现象，影响因素众多，且相互之间的关系十分复杂，不同因素的作用方式和影响程度各不相同，多数因素具有不确定性，本身就是一个灰色系统。因此，我们综合考虑影响泥石流的各个因子，运用灰色关联分析法进行泥石流危险度评价。2. 模型的缺点: （1）对泥石流形成的降雨指标综合分析以及前期降雨、短历时雨强在泥石流形成中的定量研究不多。 （2）利用降雨进行泥石流的实时预报，是基于半定性和半定量的经验性分析，都没有从机理上阐明降雨指标与泥石流发生的必然性，而且泥石流预报的临界雨量值地区差异很大，没有统一的雨量标准，难以推广。 （3）在泥石流的预测预报中，泥石流成灾规模和成灾损失预报仍是一个有待解决的重要课题。 七、参考文献1刘希林，唐川著.泥石流危险性评价M.科学出版社，1995.193 2 姜启源,邢文训,谢金星,杨顶辉,大学数学实验，北京：清华大学出版社，2004.3泥石流的防治M.北京：中国铁道出版社，1983.12.4陈理荣,数学建模导论，北京：北京邮电大学出版社，1999.5韩中庚,数学建模方法及其应用，北京：高等教育出版社，2005.6戴明强,李卫军,杨鹏飞,数学模型及其应用，北京：科学出版社，2006.7刘希林,莫多闻.地貌灾害预测预报的基本问题一以泥石流预测预报为例J.山地学报,2001,19(2):150156.8刘希林.我国泥石流危险度评价研究:回顾与展望J.山地研究,1994,12(2):6570.8、 附录附录1：原始数据泥石流沟一次泥石流的冲出物的最大方量 X1松散固体物质平均厚度 X2流域面积 X3主沟长度 X4 相对高差 X5形成区山坡平均坡度 X6切割度 X724h最大降雨量 X81h最大降雨量 X9流域制备覆盖度 X10流域人口密度 X11称砣沟20.50.51.623015031.752.319047.58540.5称砣沟510.53.7261.315532.139.719047.58540.5称砣沟60.60.551.8247.518033.154.619047.58540.5称砣沟80.60.51.9211.316033.553.219047.58540.5称砣沟90.80.552.4283.817531.451.419047.58540.5称砣沟110.60.551.7191.313032.248.819047.58540.5称砣沟120.60.551.8171.312532.74619047.58540.5凤凰寺11.20.63.24442502753.420049.180125.6凤凰寺20.50.51.6277.51552749.720049.180125.6凤凰寺110.80.552.530016529.544.417244.180125.6九龙寨10.60.452.116011534.655.317244.175174.7九龙寨20.80.52.6161.31253459.617244.175174.7九龙寨31.60.554.8625.536040.442.417244.175174.7九龙寨41.30.63.616514530.867.617244.175174.7九龙寨510.80.5532.7723.535530.371.217244.175174.7飞蛾山10.80.71.8186.313036.147.120049.1800飞蛾山21.20.653.1233.813024.429.920049.1800飞蛾山31.50.554.2326.323533.357.620049.1800水泥厂10.50.51.733517525.548.319046.275138.9水泥厂20.60.551.936518525.742.819047.580138.9秃岭10.80.62.2332.518531.14920049.1750秃岭20.90.652.3277.517530.446.720049.1750七一桥113.40.5540.51047.532329.840.217244.170330七一桥215.10.550.476028819.743.517244.170330飞210.62.7266.314531.943.620049.1750磨石盘6.30.6516.151025528.125.617244.1800木鱼山2.22.53.620510521.725.120049.165261.5中门洞0.70.651.9283.810730.152.620049.1800巴豆林11.20.631693.828924.443.117244.1800醪糟坪5.554.67071802524.5214.849.5601065.8附录二、主导因子序列与各关联因子序列相互比较的绝对差值X2X3X4X5X6X7X8X9X10X1110.4666 0.0248 0.4497 0.6176 0.8810 0.9348 0.8312 0.8337 0.9135 0.1413 20.2880 0.1132 0.3566 0.4656 0.7158 0.4880 0.6526 0.6551 0.7349 0.0373 30.4954 0.0145 0.4618 0.7411 0.8921 0.9481 0.7955 0.7980 0.8778 0.1055 40.4309 0.0272 0.3629 0.6350 0.9055 0.9183 0.7955 0.7980 0.8778 0.1055 50.4240 0.0194 0.4895 0.6432 0.7639 0.8085 0.7241 0.7266 0.8064 0.0341 60.4954 0.0018 0.3082 0.4757 0.8620 0.8246 0.7955 0.7980 0.8778 0.1055 70.4954 0.0145 0.2536 0.4492 0.8788 0.7650 0.7955 0.7980 0.8778 0.1055 80.3456 0.0218 0.7842 0.8984 0.4739 0.7082 0.6344 0.6178 0.5993 0.5633 90.4666 0.0248 0.5794 0.6441 0.7239 0.8795 0.8844 0.8678 0.8493 0.8133 100.4240 0.0321 0.5337 0.5901 0.7004 0.6595 0.6284 0.6541 0.7421 0.7062 110.3664 0.0527 0.2227 0.3961 0.9423 0.9630 0.6998 0.7255 0.7493 1.1653 120.3594 0.0448 0.1549 0.3778 0.8508 0.9831 0.6284 0.6541 0.6779 1.0939 130.1382 0.0387 1.1371 1.3394 0.7790 0.3312 0.3427 0.3684 0.3922 0.8082 140.3099 0.0067 0.0136 0.3054 0.5652 0.9748 0.4498 0.4755 0.4993 0.9153 153.1475 0.2996 1.8809 1.9729 2.8443 2.3414 2.9430 2.9173 2.8935 2.4775 160.6175 0.0569 0.2232 0.4043 0.9210 0.7170 0.7772 0.7607 0.7421 0.2857 170.4101 0.0345 0.2100 0.2614 0.3870 0.2080 0.6344 0.6178 0.5993 0.4286 180.1740 0.0018 0.3556 0.7116 0.5774 0.6905 0.5272 0.5107 0.4921 0.5357 190.4666 0.0375 0.7365 0.7503 0.6738 0.8497 0.8312 0.8060 0.7850 0.9183 200.4954 0.0272 0.7827 0.7677 0.6448 0.6969 0.7955 0.7980 0.8136 0.8826 210.4885 0.0061 0.6225 0.6962 0.7538 0.7574 0.7772 0.7607 0.6779 0.2857 220.5173 0.0291 0.4366 0.6074 0.6947 0.6728 0.7415 0.7250 0.6422 0.3214 234.0760 0.3626 1.9245 3.0713 3.7896 3.9299 3.8716 3.8459 3.8864 2.1797 244.7477 1.0139 3.3169 3.8642 4.7344 4.4668 4.4787 4.4530 4.4935 2.7868 250.4171 0.0139 0.3702 0.4125 0.7092 0.5710 0.7058 0.6