李佳春 孟祥瑞 胡順忠 楊勇 第寶鋒
摘 要:在汶川地震重災(zāi)區(qū),滑坡等次生地質(zhì)災(zāi)害具有頻率高、周期長(zhǎng)的特點(diǎn),靜態(tài)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)難以長(zhǎng)期指導(dǎo)滑坡風(fēng)險(xiǎn)治理。為了研究震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果的時(shí)效性,對(duì)銀廠溝附近震后滑坡進(jìn)行了遙感解譯與野外調(diào)查,并篩選出10個(gè)易發(fā)性評(píng)價(jià)因子,利用確定性系數(shù)法,以斜坡為評(píng)價(jià)單元建立震后滑坡易發(fā)性模型。將研究區(qū)劃分為5個(gè)易發(fā)性等級(jí),根據(jù)滑坡解譯數(shù)據(jù)的空間分布和數(shù)量關(guān)系特征分析易發(fā)性評(píng)價(jià)的時(shí)效性。結(jié)果表明:銀廠溝地區(qū)基于2010年解譯數(shù)據(jù)的震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果在2010年和2014年時(shí)效性較好,但于2016年以后滑坡發(fā)育情況差異較大,基本失去時(shí)效性。研究說(shuō)明強(qiáng)震區(qū)震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的時(shí)效性較短,針對(duì)震后災(zāi)害頻發(fā)地區(qū)的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)需要提升評(píng)價(jià)頻率或開(kāi)展多時(shí)相評(píng)價(jià),以有效應(yīng)用于滑坡風(fēng)險(xiǎn)治理。
關(guān)鍵詞:震后滑坡;易發(fā)性;時(shí)效性;確定性系數(shù)法;銀廠溝
中圖分類(lèi)號(hào):P694;P954;X43 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-5072(2023)03-0269-10
汶川地震后,重災(zāi)區(qū)“三年重建任務(wù),兩年基本完成”的目標(biāo)順利實(shí)現(xiàn),這種短時(shí)間內(nèi)的快速重建模式容易忽略震后長(zhǎng)周期次生地質(zhì)災(zāi)害造成的影響。在山地地區(qū)發(fā)生強(qiáng)震造成地表強(qiáng)烈晃動(dòng)以及斷層斷裂,通常伴隨著高密度發(fā)育的同震滑坡。這些滑坡嚴(yán)重威脅著山區(qū)人民的生命財(cái)產(chǎn)安全,因此在重建基本完成的基礎(chǔ)上,建立準(zhǔn)確的震后滑坡易發(fā)性模型尤為必要。
滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)是震后恢復(fù)重建和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)治理的重要工具,旨在確定一定區(qū)域內(nèi)滑坡發(fā)生的空間分布概率[1]。學(xué)者們?cè)谝装l(fā)性評(píng)價(jià)中廣泛采用邏輯回歸[2-5]、確定性系數(shù)法[6]以及一些機(jī)器學(xué)習(xí)的方法[7-9]來(lái)進(jìn)行易發(fā)性分區(qū)。包括汶川地震在內(nèi)的震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)已有大量研究,其中一個(gè)被普遍接受的假設(shè)是特定地區(qū)的易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果是靜態(tài)的[10],即評(píng)價(jià)因子(如地形因子)在很長(zhǎng)一段時(shí)間不會(huì)發(fā)生重大變化。而強(qiáng)震以后地形地貌是動(dòng)態(tài)變化的,大量物源輸移,滑坡的發(fā)生與穩(wěn)定都會(huì)影響地貌形態(tài)。此外,強(qiáng)震導(dǎo)致的同震滑坡形成大量松散物質(zhì)堆積于山體斜坡上,將成為震后初期影響滑坡發(fā)育的重要因素。Fan等[11]通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法發(fā)現(xiàn),某一年確定的震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)因子,在幾年后已經(jīng)不適合預(yù)測(cè)滑坡易發(fā)性。因此,滑坡易發(fā)性是會(huì)隨內(nèi)外因素的變化而發(fā)生變化的,早期靜態(tài)的評(píng)價(jià)結(jié)果將會(huì)失去時(shí)效性,難以有效應(yīng)用于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)治理。汶川地震造成的重災(zāi)區(qū),震后次生災(zāi)害發(fā)生頻率高,持續(xù)周期長(zhǎng),對(duì)于滑坡易發(fā)性時(shí)效性的研究可以在相對(duì)集中的時(shí)間段內(nèi)開(kāi)展。選取滑坡頻發(fā)的汶川地震極震區(qū)銀廠溝景區(qū)作為研究區(qū)域具有典型性與代表性,在滑坡易發(fā)性時(shí)效性的驗(yàn)證上也具有可行性。希望通過(guò)時(shí)效性研究為滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型的實(shí)際應(yīng)用提供新的思路與參考。
1 研究區(qū)概況
四川省彭州市西北部龍門(mén)山鎮(zhèn)銀廠溝景區(qū)距汶川地震震中映秀不足50 km,區(qū)內(nèi)平均海拔1 805 m,最大高差達(dá)2 800 m。汶川地震對(duì)該地區(qū)造成了非常嚴(yán)重的破壞,產(chǎn)生大量同震滑坡[12],缺少植被覆蓋,被地震破壞形成的地表侵蝕和大量物源造成長(zhǎng)期威脅[13-15]。從白水河大橋沿湔江流域向上至接引寺,以湔江兩側(cè)山脊線以?xún)?nèi)區(qū)域?yàn)檠芯糠秶?,總面積57.8 km2(圖1)。
銀廠溝地處四川盆地西部,屬亞熱帶季風(fēng)性氣候,降水量偏高且集中,多年均降水量1 224 mm,年內(nèi)降水集中在5—10月,占全年降水約80%,多為暴雨,滑坡泥石流等次生災(zāi)害多發(fā)于雨季。銀廠溝出露的地層有:元古界黃水河群、震旦系和須家河組,主要巖性包括砂巖、泥巖、火山巖、碎屑巖以及花崗巖。
2 數(shù)據(jù)與方法
2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)建立及預(yù)處理
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括12.5 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)(阿拉斯加衛(wèi)星設(shè)施網(wǎng)站,https://asf.alaska.edu/),地質(zhì)構(gòu)造圖(中國(guó)地調(diào)局,https://www.cgs.gov.cn/)?;戮幠繑?shù)據(jù)是進(jìn)行易發(fā)性評(píng)價(jià)的基礎(chǔ),主要通過(guò)遙感影像解譯、查閱文獻(xiàn)資料獲取。本研究在Google Earth平臺(tái)選取遙感影像,按照光照條件好、大氣覆蓋低、影像分辨率高以及下一次雨季來(lái)臨前的原則進(jìn)行選取,共篩選出5期影像,數(shù)據(jù)獲取時(shí)間與數(shù)據(jù)類(lèi)型如表1所示。以及XU等[16]提供的2008年同震滑坡數(shù)據(jù)(圖1)。將多期滑坡解譯結(jié)果與研究區(qū)地形疊加(圖2),發(fā)現(xiàn)在空間分布上,滑坡災(zāi)害發(fā)育與坡向分異特征明顯,主要集中于背對(duì)震中區(qū)域的東、東南和南面坡向,面向震中的西向、北向、西北向區(qū)域滑坡發(fā)育顯著降低。此外,滑坡也主要集中分布于海拔較高區(qū)域,這主要是由于同震滑坡產(chǎn)生的松散物質(zhì)最初主要堆積在較高海拔區(qū)域。在海拔較低的湔江河谷區(qū)域,地勢(shì)相對(duì)平坦,極少滑坡發(fā)育。統(tǒng)計(jì)各年滑坡解譯總面積和平均面積(表2),發(fā)現(xiàn)滑坡平均規(guī)模變化不大,總體規(guī)模呈現(xiàn)逐年減少趨勢(shì),這可能是松散物質(zhì)由較高海拔區(qū)域輸移到低海拔區(qū)域并逐漸穩(wěn)定的緣故。
2.2 斜坡單元?jiǎng)澐?/p>
評(píng)價(jià)單元是滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的基本單元,評(píng)價(jià)因子的分級(jí)統(tǒng)計(jì)和制圖都是以評(píng)價(jià)單元為基本單位。由于滑坡主要發(fā)生于山體坡面上,并且易發(fā)性評(píng)價(jià)中,高程和坡度等多個(gè)因子適合基于斜坡單元統(tǒng)計(jì)[17],因此本文綜合前人研究以及滑坡解譯結(jié)果和野外調(diào)研情況,選取斜坡單元開(kāi)展易發(fā)性評(píng)價(jià)。
斜坡單元是依據(jù)山谷線和山脊線共同分割的圖元[18]。采用DEM水文分析模型劃分斜坡單元,關(guān)鍵步驟包括正反DEM洼地填充、水流方向提取、累積流量計(jì)算、集水區(qū)生成、正反流域合并[19],合并后生成初始斜坡單元。在生成集水區(qū)過(guò)程中,綜合考慮研究區(qū)范圍和溝谷河網(wǎng)特點(diǎn),將流量閾值設(shè)為2 000,與實(shí)際河網(wǎng)分布吻合度高。生成初始斜坡單元后,為保證分割精度,需要對(duì)初始斜坡單元進(jìn)行人工編輯,剔除不合理元素,最終將研究區(qū)劃分為308個(gè)斜坡單元(圖2)。將斜坡單元?jiǎng)澐纸Y(jié)果和實(shí)際地形對(duì)比,劃分結(jié)果較為符合實(shí)際情況。
2.3 評(píng)價(jià)因子選取
震后長(zhǎng)期一段時(shí)間滑坡發(fā)育是地震因素、斜坡單元內(nèi)基礎(chǔ)地質(zhì)條件與外界環(huán)境因素共同作用的結(jié)果[20]。為使大量同震滑坡量化為滑坡發(fā)育的地震因素,本文以每個(gè)斜坡單元內(nèi)同震滑坡面積與其對(duì)應(yīng)單元面積之比定義為同震滑坡密度(圖3a),將其作為易發(fā)性評(píng)價(jià)的地震因素。斜坡單元內(nèi)基礎(chǔ)地質(zhì)條件主要包括巖性、地形地貌及斷裂構(gòu)造等,其中地形地貌因子包括海拔、坡度、坡向以及斜坡單元內(nèi)相對(duì)高差,外界環(huán)境因素為水文地質(zhì)環(huán)境(距河流距離)、人類(lèi)工程活動(dòng)(距道路距離)、地表植被覆蓋(NDVI)等。
同震滑坡表現(xiàn)為大量巖土體破壞,形成大量松散堆積物,為震后滑坡崩塌等的啟動(dòng)創(chuàng)造了豐富的物源條件;海拔的差異會(huì)直接影響滑坡啟動(dòng)條件;坡度的大小決定了松散物質(zhì)發(fā)生位移并形成滑坡的可能性,是影響滑坡發(fā)育的重要因素;坡向通常會(huì)影響坡體所受的陽(yáng)光照射、水流情況、植被生長(zhǎng)以及相應(yīng)風(fēng)化程度,進(jìn)而影響坡體穩(wěn)定性程度;NDVI反映區(qū)域內(nèi)水土保持能力,植被覆蓋稀疏的山體邊坡更容易失穩(wěn);斜坡單元內(nèi)相對(duì)高差影響松散物質(zhì)的重力勢(shì)能,相對(duì)高差大的區(qū)域,坡體上的松散物質(zhì)易受重力影響而滑落;距河流距離反映一定區(qū)域內(nèi)水文特征,水系分布密集度越高,地表侵蝕越強(qiáng),利于滑坡發(fā)育;距道路距離是人類(lèi)工程活動(dòng)的重要指標(biāo),山區(qū)道路建設(shè)中對(duì)山體的施工開(kāi)挖會(huì)給山體邊坡穩(wěn)定性造成影響;斷裂構(gòu)造通常與滑坡災(zāi)害發(fā)育密切相關(guān),在斷裂構(gòu)造交叉復(fù)合區(qū)域通常有利于形成滑坡發(fā)育的構(gòu)造條件;巖性的不同代表其抗剪程度不同,松軟的巖石相較堅(jiān)硬的巖石更易失穩(wěn)發(fā)生滑坡。
綜合上述因素,結(jié)合研究區(qū)為地震極震區(qū)的特點(diǎn)并考慮數(shù)據(jù)可獲取性,選取10個(gè)因子開(kāi)展易發(fā)性評(píng)價(jià)。其中同震滑坡密度、海拔、坡度、坡向、相對(duì)高差以及NDVI等連續(xù)性因子采用等步長(zhǎng)分級(jí)方法,距河流距離、距道路距離和距斷層距離綜合考慮研究區(qū)范圍和滑坡分布,以0.4 km為步長(zhǎng)進(jìn)行分級(jí)[21-22]。研究區(qū)內(nèi)巖性種類(lèi)較少,直接依據(jù)地質(zhì)圖進(jìn)行分級(jí)。各評(píng)價(jià)指標(biāo)具體分級(jí)及分布見(jiàn)圖3。
2.4 研究方法
2.4.1 確定性系數(shù)法
確定性系數(shù)(Certainty Factor,CF)法被廣泛應(yīng)用于滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[23-24],主要用于處理結(jié)合不同數(shù)據(jù)層以及輸入數(shù)據(jù)的異質(zhì)性和不確定性的問(wèn)題。其計(jì)算公式為:
式中:Pa為二級(jí)劃分因子a內(nèi)發(fā)生滑坡的條件概率,其值為a中滑坡的面積與該因子分級(jí)面積之比;Ps為滑坡事件在研究區(qū)內(nèi)發(fā)生的先驗(yàn)概率,其值為滑坡總面積與研究區(qū)面積之比。CF的值域?yàn)椋?1,1],正值意味著滑坡發(fā)生的確定性增加,而負(fù)值表示滑坡發(fā)生的確定性減少,接近0表示無(wú)法判斷滑坡發(fā)生的確定性。
2.4.2 ROC曲線與AUC值
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線與AUC(Area Under Curve)被廣泛地應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果的檢驗(yàn)。其中ROC曲線依據(jù)易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)集正負(fù)樣本的分類(lèi)結(jié)果來(lái)繪制,共有4種分類(lèi)結(jié)果:TP(True Positive)、FP(False Positive)、FN(False Negative)、TN(True Negative)。由此計(jì)算TPR(True Positive Rate)與FPR(False Positive Rate),公式如下:
TPR=TPTP+FN,F(xiàn)PR=FPFP+FN,
以TPR為縱軸,F(xiàn)PR為橫軸即可繪制ROC曲線。曲線下方區(qū)域面積即AUC值,可衡量模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。AUC值域?yàn)椋?.5,1],越接近1,表明模型準(zhǔn)確性越高。
3 基于確定性系數(shù)法的震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)
3.1 震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)
評(píng)價(jià)因子各級(jí)的CF值如表3所示。各斜坡單元內(nèi),同震滑坡密度、海拔、坡度、相對(duì)高差、距河流距離、距道路距離、距斷層距離和NDVI共8個(gè)評(píng)價(jià)因子分別取平均值,坡向、巖性取單元內(nèi)面積占比最大值為斜坡單元因子值。根據(jù)CF值含義,同震滑坡密度越大,CF值越接近1,滑坡越易發(fā)生;相對(duì)高差為0.6~0.8 km時(shí),CF值最大,滑坡易發(fā)生;隨著海拔的增加,CF值先增加,后降低,后又升高;坡向?yàn)闁|、東南和南向的CF為正,其余方向?yàn)樨?fù);在25°~30°的坡度范圍內(nèi),CF較高,滑坡較易發(fā)生;河流和道路位于較為平坦地區(qū),距兩者較近范圍內(nèi)以及超過(guò)1.6 km的范圍CF值為負(fù),滑坡不易發(fā)生。NDVI越小,CF值越大,滑坡越易發(fā)生;花崗巖區(qū)域CF值較大,滑坡易發(fā)生;區(qū)內(nèi)僅一條斷層從中部穿過(guò),滑坡發(fā)育與其距離相關(guān)性不強(qiáng)。
3.2 易發(fā)性結(jié)果分析
將所有評(píng)價(jià)因子CF值合并得到滑坡易發(fā)性指數(shù)(Landslide Susceptibility Index,LSI),采用自然斷點(diǎn)法將LSI分為5類(lèi),依次為低、較低、中、較高、高易發(fā)區(qū)(圖4)。較高易發(fā)性和高易發(fā)性區(qū)域主要集中在湔江流域的西北部,這與西北部同震滑坡密度大、海拔高、坡度大、植被覆蓋稀疏有著密切關(guān)系。湔江兩岸河谷地帶地勢(shì)平坦,易發(fā)性普遍較低,但也存在零星的較高易發(fā)性區(qū)域,尤其是湔江上游區(qū)域易發(fā)性較高。研究區(qū)域東南部大部分為低、較低易發(fā)性區(qū)域,此區(qū)域內(nèi)植被覆蓋茂密,坡度較緩,不易孕育滑坡。
銀廠溝震后滑坡易發(fā)性分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果(表4)顯示:2010年震后滑坡易發(fā)性達(dá)到中度及以上的面積為265.54 hm2,占2010年震后滑坡面積的88.48%。低較、低易發(fā)區(qū)中的滑坡面積僅34.58 hm2,占2010年滑坡總面積的比例只有11.52%。將2010年的滑坡解譯結(jié)果疊加到易發(fā)性分區(qū)圖中(圖4a),大量滑坡落在中度易發(fā)區(qū)及以上,可以看出,利用CF法得出的銀廠溝震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果與2010年滑坡解譯結(jié)果在空間分布上契合度較高。
4 模型檢驗(yàn)與易發(fā)性評(píng)價(jià)的時(shí)效性探究
4.1 易發(fā)性評(píng)價(jià)模型檢驗(yàn)
通過(guò)繪制ROC曲線和計(jì)算AUC值進(jìn)行模型驗(yàn)證,以2010年各斜坡單元內(nèi)是否發(fā)生滑坡作為數(shù)據(jù)集正負(fù)樣本,分別采用兩種方法確定縱橫坐標(biāo)并繪制ROC曲線(圖5)。圖5a以易發(fā)性指數(shù)從高到低的區(qū)域累積面積占比為橫軸,對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)2010年滑坡面積累積占比為縱軸,AUC值為0.781;圖5b將斜坡單元內(nèi)是否發(fā)生滑坡作為判斷該單元滑坡活動(dòng)的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)斜坡單元內(nèi)存在滑坡區(qū)域,活動(dòng)性記為1,否則記為0,據(jù)此生成二分類(lèi)混淆矩陣,根據(jù)公式計(jì)算得到橫軸FPR和縱軸TPR,AUC值為0.773。兩種計(jì)算方法得出的檢驗(yàn)結(jié)果接近并且較高,表明銀廠溝震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)模型精度較高。
4.2 震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)的時(shí)效性分析
4.2.1 定性分析
將基于2010年銀廠溝滑坡解譯數(shù)據(jù)得到的易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果分別與2010、2014、2016、2017、2018年滑坡解譯數(shù)據(jù)疊加開(kāi)展時(shí)效性定性分析。在空間分布上,2010年和2014年滑坡主要分布于較高和高易發(fā)性區(qū)域,并且分布較為均勻(圖4a,b),滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際發(fā)生滑坡區(qū)域較為吻合。但從2016年開(kāi)始,滑坡在較高和高易發(fā)性區(qū)域內(nèi)分布數(shù)量減少,且主要集中于小部分區(qū)域(圖4c,d,e),滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際發(fā)生滑坡差異較大。
4.2.2 定量分析
在滑坡數(shù)量關(guān)系上,依據(jù)滑坡易發(fā)性等級(jí)進(jìn)行分級(jí)統(tǒng)計(jì),從滑坡面積年際變化和發(fā)生滑坡斜坡單元數(shù)量年際變化2個(gè)維度分析易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果的時(shí)效性。開(kāi)展定量時(shí)效性分析的前提是,如果評(píng)價(jià)結(jié)果具有時(shí)效性,則對(duì)應(yīng)易發(fā)區(qū)內(nèi)的滑坡面積或者數(shù)量會(huì)維持相對(duì)穩(wěn)定水平;當(dāng)失去時(shí)效性時(shí),對(duì)應(yīng)易發(fā)區(qū)內(nèi)滑坡面積或者數(shù)量與易發(fā)性評(píng)價(jià)年份滑坡發(fā)育情況差異明顯。基于此,引入統(tǒng)計(jì)學(xué)中時(shí)間序列突變點(diǎn)檢測(cè)理論[25-26],認(rèn)為在突變點(diǎn)失去時(shí)效性。
滑坡面積年際變化采用研究區(qū)滑坡總面積,較高及以上易發(fā)區(qū)滑坡面積和高易發(fā)區(qū)滑坡面積3個(gè)區(qū)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。結(jié)果顯示(圖6a):3個(gè)區(qū)間總體均呈現(xiàn)下降趨勢(shì),說(shuō)明研究區(qū)內(nèi)滑坡發(fā)育趨于衰減。除滑坡總面積在2010—2014年有一定降低,較高及以上易發(fā)區(qū)內(nèi)滑坡面積和高易發(fā)區(qū)滑坡面積變化不大。分別對(duì)每條曲線進(jìn)行突變點(diǎn)檢測(cè),結(jié)果顯示每條曲線有且只有1個(gè)突變點(diǎn),發(fā)生時(shí)間為2016年。
將各年解譯的滑坡疊加到對(duì)應(yīng)斜坡單元,并按照發(fā)生滑坡斜坡單元總量,較高及以上易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)發(fā)生滑坡的斜坡單元數(shù)量3個(gè)區(qū)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。結(jié)果顯示(圖6b):3個(gè)區(qū)間總體趨勢(shì)與滑坡面積年際變化趨勢(shì)相近,進(jìn)行突變點(diǎn)檢測(cè)后發(fā)現(xiàn),較高及以上易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)突變點(diǎn)同樣在2016年,研究區(qū)這條曲線突變點(diǎn)雖然在2014年,但該曲線突變特征不明顯,故不考慮該條曲線。
綜合2個(gè)統(tǒng)計(jì)維度,認(rèn)為銀廠溝地區(qū)震后滑坡在2010和2014年發(fā)育顯著,與基于2010年滑坡解譯數(shù)據(jù)的震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果吻合度較高,滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果具有時(shí)效性。但在2016年以后,滑坡發(fā)育較之前明顯減緩,尤其是在高易發(fā)性區(qū)域內(nèi),實(shí)際發(fā)生滑坡數(shù)量和面積明顯減少。如果使用基于2010年滑坡數(shù)據(jù)的易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果預(yù)判風(fēng)險(xiǎn),則會(huì)放大2016年及以后滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。說(shuō)明此時(shí)易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果基本失去時(shí)效性。
從滑坡災(zāi)害的角度來(lái)看,較高、高易發(fā)區(qū)內(nèi)發(fā)生滑坡數(shù)量和面積在2016年以后明顯減少是一種積極的信號(hào),這種快速衰減的情況與近年來(lái)的大地震是一致的[27-29]。分析認(rèn)為這可能是因?yàn)橥鸹滦纬傻乃缮⑽镔|(zhì)最初主要堆積于山體斜坡之上,經(jīng)過(guò)數(shù)年的滑坡輸移,松散物質(zhì)大量進(jìn)入山谷溝道,山體斜坡趨于穩(wěn)定。即同震滑坡密度不再是影響滑坡發(fā)育的主要影響因子。主控因子發(fā)生變化,易發(fā)性也將隨之改變,同處于汶川地震重災(zāi)區(qū)的映秀地區(qū)的相關(guān)研究證實(shí)了這一分析[11]。但從負(fù)面角度看,松散物質(zhì)大量進(jìn)入溝道,破壞性泥石流爆發(fā)頻率或者規(guī)模將增加。最近一次汶川地震重災(zāi)區(qū)群發(fā)性泥石流發(fā)生在2019年8月,三江鎮(zhèn)、水磨鎮(zhèn)、銀杏鄉(xiāng)多條支溝爆發(fā)山洪泥石流災(zāi)害,造成12人遇難,26失聯(lián)。2015年尼泊爾地震后,也有關(guān)于泥石流爆發(fā)頻率升高的報(bào)道[30]。
5 結(jié) 論
以精細(xì)化斜坡為評(píng)價(jià)單元,考慮同震滑坡因素,基于確定性系數(shù)法的震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)適用于汶川地震極震區(qū)銀廠溝景區(qū),研究區(qū)按照易發(fā)性等級(jí)劃分為低、較低、中、較高和高易發(fā)區(qū)。模型準(zhǔn)確度檢驗(yàn)表明易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果精度較高,能夠?yàn)樵摰貐^(qū)滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)治理提供參考。易發(fā)性評(píng)價(jià)過(guò)程中得到的各評(píng)價(jià)因子二級(jí)分類(lèi)下的CF值顯示,震后滑坡發(fā)育的主要控制因素為滑坡密度、相對(duì)高差和NDVI?;掳l(fā)育與坡向具有顯著分異特征,東向、東南向和南向滑坡發(fā)育程度嚴(yán)重。
研究區(qū)內(nèi)滑坡體面積分級(jí)年際變化以及發(fā)生滑坡的斜坡單元數(shù)量分級(jí)年際變化趨勢(shì)總體上具有高度相似性?;?010年滑坡解譯數(shù)據(jù)的震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果與2010年和2014年實(shí)際發(fā)生滑坡在數(shù)量變化和空間分布上吻合度較高,滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果在此期間具有時(shí)效性。2016年以后實(shí)際滑坡發(fā)育情況與滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果在數(shù)量變化和空間分布上差異較大,易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果基本失去時(shí)效性。在Dai等[31]有關(guān)汶川地震重災(zāi)區(qū)的研究中也發(fā)現(xiàn),在2015年之前,滑坡活動(dòng)顯著,但2017—2020年滑坡活動(dòng)衰減明顯,這與本文所得結(jié)論較為吻合。
本文關(guān)于滑坡易發(fā)性時(shí)效性的研究是聚焦于銀廠溝景區(qū)的典型區(qū)域研究,結(jié)果表明依靠單一的滑坡編目數(shù)據(jù)和一套靜態(tài)的評(píng)價(jià)因子得出的靜態(tài)易發(fā)性模型是不可靠的。考慮到包括同震滑坡密度、次生災(zāi)害導(dǎo)致的地形改變?cè)趦?nèi)的滑坡泥石流發(fā)育主控因素在迅速演變,未來(lái),在開(kāi)展滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)時(shí),應(yīng)著重評(píng)估可能的主控因子演變,利用多時(shí)空滑坡數(shù)據(jù)開(kāi)展多時(shí)相易發(fā)性評(píng)價(jià)以應(yīng)對(duì)震后長(zhǎng)期災(zāi)害威脅。
致謝:本文所用同震滑坡數(shù)據(jù)來(lái)源于應(yīng)急管理部國(guó)家自然災(zāi)害防治研究院許沖研究員。在野外考察與數(shù)據(jù)處理中,四川大學(xué)李杰瑞、吳紹琳、劉健民給予了幫助,在此一并致謝!
參考文獻(xiàn):
[1] COROMINAS J,VAN WESTEN C,F(xiàn)RATTINI P,et al.Recommendations for the quantitative analysis of landslide risk[J].Bulletin of Engineering Geology and the Environment,2014,73(2):209-263.
[2] 馮策,劉瑞,茍長(zhǎng)江.基于Logistic回歸模型的蘆山震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[J].成都理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,40(3):282-287.
[3] BAI S B,WANG J,L G N,et al.GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping of the Zhongxian segment in the Three Gorges area,China[J].Geomorphology,2010,115(1-2):23-31.
[4] CHEN T,NIU R,JIA X.A comparison of information value and logistic regression models in landslide susceptibility mapping by using GIS[J].Environmental Earth Sciences,2016,75(10):867.
[5] CHEN T,NIU R,DU B,et al.Landslide spatial susceptibility mapping by using GIS and remote sensing techniques:a case study in Zigui county,the Three Georges reservoir,China[J].Environmental Earth Sciences,2015,73(9):5571-5583.
[6] LIU L,XU C,CHEN J.Landslide factor sensitivity analyses for landslides triggered by 2013 Lushan earthquake using GIS platform and certainty factor method[J].Journal of Engineering Geology,2014,22(6):1176-1186.
[7] HUANG F,YIN K,HUANG J,et al.Landslide susceptibility mapping based on self-organizing-map network and extreme learning machine[J].Engineering Geology,2017,223:11-22.
[8] 陳濤,鐘子穎,牛瑞卿,等.利用深度信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2020,45(11):1809-1817.
[9] POURGHASEMI H R,PRADHAN B,GOKCEOGLU C.Application of fuzzy logic and analytical hierarchy process(AHP) to landslide susceptibility mapping at Haraz watershed,Iran[J].Natural Hazards,2012,63(2):965-996.
[10]SEGONI S,TOFANI V,ROSI A,et al.Combination of rainfall thresholds and susceptibility maps for dynamic landslide hazard assessment at regional scale[J].Frontiers in Earth Science,2018,6:85.
[11]FAN X,YUNUS A P,SCARINGI G,et al.Rapidly evolving controls of landslides after a strong earthquake and implications for hazard assessments[J].Geophysical Research Letters,2021,48(1):e2020GL090509.
[12]許沖,徐錫偉,吳熙彥,等.2008年汶川地震滑坡詳細(xì)編目及其空間分布規(guī)律分析[J].工程地質(zhì)學(xué)報(bào),2013,21(1):25-44.
[13]DI B F,ZENG H J,ZHANG M H,et al.Quantifying the spatial distribution of soil mass wasting processes after the 2008 earthquake in Wenchuan,China:a case study of the Longmenshan area[J].Remote Sensing of Environment,2010,114(4):761-771.
[14]朱兆棋,劉魯光,陳曦,等.銀廠溝謝家店滑坡體植被物種多樣性和群落穩(wěn)定性研究[J].西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2021,42(4):348-354.
[15]劉守江,朱兆棋,陳曦,等.龍門(mén)山銀廠溝區(qū)域5·12地震前后災(zāi)害與生態(tài)研究進(jìn)展與展望[J].西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2021,42(3):239-245.
[16]XU C,XU X W,YAO X,et al.Three(nearly) complete inventories of landslides triggered by the May 12,2008 Wenchuan Mw 7.9 earthquake of China and their spatial distribution statistical analysis[J].Landslides,2014,11(3):441-461.
[17]ALVIOLI M,MARCHESINI I,REICHENBACH P,et al.Automatic delineation of geomorphological slope units with r.slopeunits v1.0 and their optimization for landslide susceptibility modeling[J].Geoscientific Model Development,2016,9(11):3975-3991.
[18]GUZZETTI F,CARRARA A,CARDINALI M,et al.Landslide hazard evaluation:a review of current techniques and their application in a multi-scale study,Central Italy[J].Geomorphology,1999,31(1-4):181-216.
[19]顏閣,梁收運(yùn),趙紅亮.基于GIS的斜坡單元?jiǎng)澐址椒ǜ倪M(jìn)與實(shí)現(xiàn)[J].地理科學(xué),2017,37(11):1764-1770.
[20]韓用順,梁川,崔鵬,等.地形條件對(duì)次生山地災(zāi)害易發(fā)性分析[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版),2010,42(S1):15-21.
[21]LI W L,HUANG R Q,XU Q,et al.Rapid susceptibility mapping of co-seismic landslides triggered by the 2013 Lushan Earthquake using the regression model developed for the 2008 Wenchuan Earthquake[J].Journal of Mountain Science,2013,10(5):699-715.
[22]TANG C,ZHU J,LIANG J.Emergency assessment of seismic landslide susceptibility:a case study of the 2008 Wenchuan earthquake affected area[J].Earthquake Engineering and Engineering Vibration,2009,8(2):207-217.
[23]LUZI L,PERGALANI F.Slope instability in static and dynamic conditions for urban planning:the ‘Oltre Po Pavese case history(Regione Lombardia-Italy)[J].Natural Hazards,1999,20(1):57-82.
[24]KANUNGO D,SARKAR S,SHARMA S.Combining neural network with fuzzy,certainty factor and likelihood ratio concepts for spatial prediction of landslides[J].Natural Hazards,2011,59(3):1491.
[25]AMINIKHANGHAHI S,COOK D J.A survey of methods for time series change point detection[J].Knowledge and Information Systems,2017,51(2):339-367.
[26]蘇衛(wèi)星,朱云龍,劉芳,等.時(shí)間序列異常點(diǎn)及突變點(diǎn)的檢測(cè)算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2014,51(4):781-788.
[27]HOVIUS N,MEUNIER P,LIN C W,et al.Prolonged seismically induced erosion and the mass balance of a large earthquake[J].Earth and Planetary Science Letters,2011,304(3-4):347-355.
[28]MARC O,HOVIUS N,MEUNIER P,et al.Transient changes of landslide rates after earthquakes[J].Geology,2015,43(10):883-886.
[29]ZHANG S,ZHANG L,LACASSE S,et al.Evolution of mass movements near epicentre of Wenchuan earthquake,the first eight years[J].Scientific Reports,2016,6(1):1-9.
[30]DAHLQUIST M P,WEST A J.Initiation and runout of post-seismic debris flows:insights from the 2015 Gorkha earthquake[J].Geophysical Research Letters,2019,46(16):9658-9668.
[31]DAI L,SCARINGI G,F(xiàn)AN X,et al.Coseismic debris remains in the orogen despite a decade of enhanced landsliding[J].Geophysical Research Letters,2021,48(19):e2021GL095850.
Abstract:As landslides and other secondary geological disasters are characterized by high frequency and long period in the hardest hit regions of Wenchuan earthquake,it is difficult for static landslide susceptibility to guide the landslide risk management for a long time.Remote sensing interpretation and field investigation are carried out for the post-earthquake landslides near Yinchanggou to study the timeliness of post-earthquake landslide susceptibility.Ten factors are selected as assessment factors of post-earthquake landslide susceptibility.Certainty factor module and slope as the assessment unit are employed as assessment unit to establish a post-earthquake landslide susceptibility assessment model.The study area is divided into five susceptibility grades and the timeliness of susceptibility is analyzed in accordance with the relationship between spatial distribution and quantitative relationship of the landslide interpretation data.The results show that the post-earthquake landslide susceptibility based on 2010 landslide interpretation data in Yinchanggou area have excellent timeliness in 2010 and 2014.However,it is quite different from the actual landslide development after 2016,probably losing its timeliness.It indicates that the timeliness of post-earthquake landslide susceptibility in highly seismic region is relatively short and the landslide susceptibility assessment of areas with frequent post-earthquake disasters requires the promotion of evaluation frequency and multi-temporal evalation to effictively manage landslide risk.
Keywords:post-earthquake landslide;susceptibility;timeliness;certain factor module;Yinchanggou
基金項(xiàng)目:國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2020YFD1100701);四川省科技廳國(guó)際合作項(xiàng)目(2020YFH0060)
作者簡(jiǎn)介:李佳春(1996—),男,碩士研究生,主要從事地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究。
通信作者:第寶鋒(1977—),男,博士,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與環(huán)境遙感研究。E-mail:dibaofeng@scu.edu.cn
引文格式:李佳春,孟祥瑞,胡順忠,等.震后滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)及其時(shí)效性研究[J].西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2023,44(3):269-278.