强震区滑坡活动强度的演变及敏感性评价

陈 明, 蔡英桦, 王晓迪, 杨 涛, 甘 伟

(成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室 成都 610059)

在强震作用的影响下，震区山地区域地质环境变得更加脆弱，大量的强震滑坡被诱发，对当地居民及环境造成巨大损失。1999年台湾集集大地震引发26 000个强震滑坡[1-2]，2008年汶川地震诱发的强震滑坡多达56 000个[3]。地震之后，大量滑坡松散物堆积于坡体及沟道中，为次生滑坡及泥石流提供了丰富物源。据黄润秋[4]分析统计，汶川地震崩塌滑坡所形成的固体松散物总体积达5.25×109m3，在强降雨作用下，极易再次引发崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害，例如“8·13”和“7·10”泥石流事件，震区映秀镇周边及沿岷江流域爆发了大规模群发性泥石流。地震对西南山区的影响是长期的，唐川[5]研究表明，汶川地震至少在近10～15 a内地震高烈度区的滑坡、泥石流活动处于高峰期，对于震后城镇周边滑坡泥石流的风险评价将成为未来地质灾害防治的重点。

目前针对滑坡动态演变及敏感性分析研究主要在遥感影像动态分析、单体滑坡崩塌敏感性分析和区域地质灾害的危险性研究[6-8]。唐川等[9]基于遥感技术和GIS分析功能，以北川县8条泥石流沟作为研究区域，对震后及暴雨后泥石流物源变化特征进行了遥感动态分析，重点分析了滑坡崩塌堆积体变化。常鸣等[10]以汶川地震高烈度区的龙池镇境内12条泥石流沟为研究区，利用遥感的手段，详细论述了“5·12”震前、震后、“8·13”暴雨后研究区泥石流物源的变化情况；蒋志林等[11]结合地震前、后和8.14泥石流发生后的3期遥感影像，分析了汶川地震区红椿沟泥石流形成物源量动态演化特征。目前，针对泥石流流域滑坡动态变化以及发展演变方面做了大量的研究，但主要是以滑坡面积与体积变化为主，对于滑坡的活动强度及敏感性的演变仍相对较少。本文拟以龙池地区12条典型泥石流沟，通过2009年、2011年、2013年、2017年4期影像解译的滑坡物源面积变化数据，通过统计分析得到每期的滑坡强度分级，探讨震后泥石流流域内滑坡活动强度长期演变规律。在滑坡活动强度分级基础上，利用概率综合判别法—层次分析法对滑坡物源进行敏感性分析，得到多期敏感性评价图，以期为龙池流域及同类强震区地质灾害风险评价、预测预报和重建规划提供科学依据。

1 研究区概况

研究区位于四川省都江堰市区西北的龙池镇，龙溪河流域内整体地势北高南低，属构造侵蚀低—中山地貌、堆积侵蚀低山地貌及构造侵蚀溶蚀地貌，龙溪河主沟长18 km，在平面上呈树枝状分布，两侧共发育有48条泥石流沟[12]。研究区属中亚热带湿润季风气侯区，降水量在时间上分配严重不均，夏季雨水丰沛，约占全年降水量的80%，多年平均降水量1 134.8 mm。龙溪河流域内出露的岩性主要以花岗岩、砂岩、泥岩、碳质页岩为主，安山岩、凝灰岩及安山玄武岩次之。由于龙溪河流域内有虹口—映秀断裂北支和虹口—映秀断裂南支穿过，导致流域内岩层破碎，极产生崩塌滑坡。汶川地震后，龙溪河流域发育有大量的崩塌滑坡及松散堆积物，于2010年8月13日，汶川震区映秀镇、都江堰市龙池镇降持续性暴雨引发龙溪河流域内泥石流群发事件，冲毁及淤埋居民建筑，对当地居民造成巨大损失。本文选取12条重点泥石流沟作为研究对象，研究区面积为26.15 km2。

2 滑坡活动强度演变特征

本文以20090210的Spot5影像，20110426，20130731，20170226的分辨率0.5 m的Worldview-2影像为基础数据，通过ArcGIS空间解译能力，对4期遥感影像中的滑坡进行解译。汶川地震诱发大量滑坡，新生的滑坡活动强度高，为此以震后2009年滑坡为基础，后三期影像解译均在上一期的基础上进行，通过滑坡活动面积变化率，将滑坡活动强度分为5级：第5级为新增滑坡，活动强度极高；第4级为古滑坡有大于2/3面积仍在活动，活动强度为高；第3级为古滑坡有2/3～1/3面积仍在活动，活动强度为中；第2级为古滑坡小于1/3面积在活动，活动强度为低；第1级为滑坡没有活动，植被恢复良好，活动强度最低。通过对每期影像解译的滑坡统计分析，获得滑坡活动强度数据(详见表1)。为了更加直观地显示滑坡活动强度演变规律，选取较为典型的4期活动强度分级。综合分析表明，2009年研究区滑坡面积大幅增加，相对于震前增加了3.28×106m2，活动强度极高。2009—2011年期间，由于暴雨及泥石流事件的影响，滑坡新增326个，面积约为1.43×105m2，滑坡活动强度较2009年有所降低，但仍有57.3%的滑坡活动强度在3～5级内。2013—2017年，滑坡整体处于恢复稳定阶段，滑坡活动强度较前期普遍降低，至2017年69.4%的滑坡都处于无活动状态。

3 敏感性评价

以往的滑坡敏感性研究，多数只考虑岩性、坡度、高差、断裂带等外部环境影响因子，忽略了现存滑坡自身活动状态。为了准确对研究区重点12条泥石流沟滑坡进行敏感性评价，本文将每期影像下解译的滑坡以活动强度分类为5级，利用公式(1)计算每种活动强度下各评价因子分级的概率值，结合层次分析法求得的评价因子权重值，利用ArcGIS加权总和功能分别得到每期影像在5种活动强度下的敏感性，再将每期5种活动强度的敏感性加权叠加计算得到研究区当期影像的敏感性，将计算结果归一化处理后，分为极高、高、中、轻微、低5种等级，得到滑坡敏感性分区图(附图10)。

表1 研究区每期影像下滑坡活动强度统计

3.1 因子选取

本文根据龙溪河流域具体灾害分布特征及形成条件，选取坡度、距水系距离、距断裂带距离、植被覆盖率(NDVI)、高程、坡向这6个因子作为评价指标，并将每个因子分为5级，其中坡向主要根据向阳的程度分级(详见表2)。

表2 研究区评价因子选取及分级标准

3.2 计算方法

3.2.1 基于概率综合判别法计算每个因子概率值 根据统计各因子分级条件下的面积，利用数学概率的方法[13]计算出每个分级下的概率值，具体计算公式为(1) 所示，各因子通过公式(1)分别计算得到每种活动强度发生在6个评价因子不同分级区的概率综合判别值P。

(1)

式中：P——滑坡不同级别活动强度在该因子不同分级区的概率综合判别值；P1——该因子不同分级下各活动强度级别的滑坡面积占该因子分级下研究区面积的比例(%)；P2——评价因子不同分级区的滑坡面积占整个研究区滑坡总面积的比例(%)。

3.2.2 评价权重的确定 评价因子的权重通过层次分析法来确定，层次分析法是通过网络系统理论和多目标综合评价的方法把复杂问题中的各因素划分成相关联的有序层次，使之成为多目标、多准则的决策分析方法[14]。主要步骤为，构造判别矩阵C；根据判别矩阵的最大特征值进行一致性检验，同时矩阵C的指标权重并归一化得矩阵A。构造判别矩阵C后，运用Matlab软件运算得判别矩阵C的最大特征值及特征向量，同时运用公式(2)—(3)检验矩阵的一致性，并将特征向量归一化处理。

(2)

(3)

式中：λmax——判断矩阵的最大特征值；n——矩阵阶数；IC——平均随机一致性指标,当RC<0.1时，判断矩阵则符合要求。

依照所选评价因子建立判别矩阵C(见表3)。

表3 研究区依照所选评价因子建立的判别矩阵C

对判别矩阵C，λmax=6.215 1，RC=0.034 1<0.1满足要求，归一化处理得权重W=(0.296 4，0.135 7，0.069 1，0.138 7，0.213 6，0.156 4)。

针对每期滑坡依据活动强度等级建立判别矩阵D，得每种等级下的权重值(见表4)。

表4 依据活动强度等级建立的龙溪河流域判别矩阵D

对判别矩阵D，λmax=5.068 1，RC=0.015 201<0.1满足要求，归一化处理得权重K=(0.061 8，0.097 2，0.160 0，0.262 5，0.418 5)

3.2.3 评价模型 本模型主要考虑滑坡内部表征因子与外部环境因子，通过将先期滑坡活动强度以概率综合判别法引入评价模型，后以层次分析法考虑环境因子，综合加权叠加得到当期滑坡敏感性评价结果。

(4)

(5)

式中：H——区域总敏感值；hj——j级活动强度下的敏感值；Xik——第i个因子的k层分级；Pjik——滑坡第j级活动强度处于第i个因子的k层分级的概率值；Wi——第i个因子的权重值。Kj——各级活动强度对于区域的权重值。

3.3 敏感性结果分析及区划验证

以实际解译滑坡面积百分比累加与敏感区面积百分比累加来构建评价模型，将敏感性评价结果按1%的面积间隔从高到低分为100等份，分别求取这100个级别内的滑坡发生的百分比统计每种敏感性下的面积，构建预测滑坡面积百分比累加与敏感区面积百分比累积曲线(图1)。

图1 龙溪河流域滑坡敏感性评价结果

以汶川地震后的2009年、群发泥石流后的2011年为例，2009年敏感性评价中，占研究区总面积32.1%极高敏感区与高敏感区的范围预测了70.2%的滑坡；2011年以约1/2的极高敏感区与高敏感区的范围预测滑坡面积高达86.1%，表明敏感性评价结果与实际解译滑坡对比检验效果较好。同时，由图1中曲线可知，各年曲线下的面积(AUC)在75.6%～81.4%范围内，与同类研究[15-16]相比，评价结果较为准确。

敏感性分析结果如附图10及表5所示，从4期评价结果可知，由于地震导致山体破碎，新增大量的滑坡，2009年研究区近1/3的区域敏感性处于极高和高，后在2010年8月13日暴雨及泥石流群发事件后，研究区地震所产生的滑坡开始再次活动，2011年的滑坡敏感性达到最高，之后每年敏感性逐步降低，但仍然有较高的敏感性，且在中山区沿水系的地段的敏感性都比较高，在防灾减灾工作中应加强防范。

表5 龙溪河流域敏感性区域面积统计km2

4 结 论

基于龙溪河流域4期影像滑坡解译，分析了研究区震后近10 a滑坡演变规律，并应概率综合判别法—层次分析法，对研究区泥石流物源敏感性作出评价，进行敏感性区划。

(1) 在地质灾害详细调查的基础上，结合遥感手段，对研究区滑坡进行了4期解译分析，并将滑坡活动强度分为5级，分析结果显示从2009—2017年，高活动率的滑坡在2011—2017年的数量和面积均逐渐减小，但仍有大部分滑坡处于活动状态，泥石流的发生可能性依然较大。

(2) 应用AUC方法对多期滑坡敏感性评价进行了检验，评价结果的正确率为75.6%～81.4%，表明实际滑坡与评价结果对应效果良好。

(3) 2008年震后主要受地震影响，滑坡高、极高敏感性区域主要分布于高程较大的山脊附近；2011年暴雨泥石流活动后，高与极高敏感性区域经一步扩张，沿中、高山水系分布；从2011—2017年总体上呈降低趋势。