攀枝花大河流域仁和街幅地质灾害遥感调查与分布规律分析

任赞松，李为乐，王立娟,2

(1.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； 2. 四川省安全科学技术研究院，成都 610045)

攀枝花大河流域仁和街幅地质灾害遥感调查与分布规律分析

任赞松1，李为乐1，王立娟1,2

(1.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； 2. 四川省安全科学技术研究院，成都 610045)

通过对攀枝花大河流域仁和街幅地质灾害的遥感解译和现场调查，共获得地质灾害点61处，其中以崩塌滑坡为主，泥石流次之。在此基础上，利用GIS空间分析方法对灾害点的空间分布与距水系距离、距断层距离、地形坡度、海拔高程、地层岩性的关系进行统计分析。结果表明：地质灾害点分布较少；崩塌滑坡主要受水系控制，沿水系呈线状分布，在距离水系300 m范围内分布密度最大；海拔高程、地层岩性和距断层距离都是影响崩塌滑坡分布的重要因素；崩塌滑坡主要分布在海拔高度1 300～1 600 m范围内；距断层1 km范围内，崩塌滑坡分布密度最大；软弱半成砂岩、泥岩出露的地方更易发生地质灾害；在坡度0°～15°范围内，分布密度最大。

攀枝花；崩塌滑坡；遥感调查；分布规律

攀枝花市是四川省地质灾害易发区之一，该区域位于安宁河活动断裂影响区，区域内地质环境条件复杂，地形切割大，生态环境脆弱，矿产资源开发强度大，地质灾害发育，交通及水利水电工程建设项目众多，每年都有相当数量、不同规模的各种地质灾害发生，以崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝、地面沉降为主，给人民生命财产造成严重危害，已成为制约攀枝花市经济和社会发展的一个不可忽略的因素[1]。本文选取攀枝花市大河流域1∶5万仁和街幅为研究区域，利用高分辨率卫星图像对该区域进行1∶5万地质灾害遥感解译，并利用ARCGIS空间分析方法研究了灾害点的空间分布与海拔高程、地形坡度、距水系和断层的距离以及地层岩性之间的关系[2-5],为今后减灾防灾提供科学依据。

1 研究区概况

研究区位于四川省攀枝花市仁和街(G47E010023)幅1∶5万标准图幅，经度101°30′～45′，纬度26°20′～30′，总面积约460 km2，覆盖四川省攀枝花市西部，以及云南省永仁县东部部分地区(图1)。工作区北至成都788 km，南距昆明355 km。区内地势总体呈西北高，东南低，以山地为主，地貌类型以低中山和中山为主。岩石类型较多，沉积岩、变质岩、岩浆岩均有分布。从元古界，沉积岩和变质岩均有出露，前震旦系、震旦系变质岩为千枚岩、片岩、片麻岩、榴辉岩等并含有钒钛磁铁矿；古生界为页岩、砂岩、灰岩和低变质的大理岩;中生界为红层砂砾岩、泥岩夹煤系地层为主；新生界昔格达半成岩粉砂质泥岩，底部为含硅藻土泥岩及河流砂卵石堆积物等。另外，区内分布着大面积的岩浆岩，以中-酸性岩为主，基性-超基性岩为次。包括晋宁期、华力西期、燕山期的岩浆岩都有。晋宁期的有闪长岩、花岗岩；华力西期的有基性岩和花岗岩；燕山期的以酸性岩为主[6]。

研究区内气候属南亚热带-北温带的多种气候类型，具有夏季长、气温日变化大、干热、日照强、降雨集中等特点。降雨量、气温等气象因素具有地区性和在不同海拔高程上变化显著。高程1 400 m以上地区，常年极端高温42.2℃(仁和气象站)，极端低温-4.1℃(永仁气象站)，年平均气温21.3℃。高程1 000～1 400 m地区，常年极端高温40.7C °，极端低温2℃，年平均气温21.3℃。区内降雨在时空上分布不均匀，每年6～10月为雨季，降雨集中；11月到翌年5月则干热少雨。多年平均降雨量795.9 mm，年蒸发量2 161.3 mm。日最大降水量135.9 mm；年平均无霜期300 d以上。降雨一般集中在雨季，以暴雨居多。

图1 研究区地理位置图

2 遥感信息源与图像处理

2.1 遥感信息源选择与质量评述

本次遥感解译采用QuickBird卫星数据作为遥感信息源，对仁和街幅地质灾害体进行1∶5万遥感综合解译。QuickBird卫星数据接受时间为2015年2月20日，地面分辨率为0.61 m，4个多光谱波段，1个全色波段，云雪覆盖率≤10%，影像清晰、反差适中、色调(色彩)层次丰富的优质图像数据，完全能满足本次地质灾害详细调查工作的需要。

2.2 遥感图像处理

遥感图像的处理对遥感解译很重要，是遥感解译的基础[7-9]，遥感图像处理主要包括波段组合、几何校正、色调匹配、数据融合、图像镶嵌和各种增强处理等，其工作流程见图2。

图2 遥感数字图像处理及制作工作流程图

本次图像处理过程中，3、2、1波段(红、绿、蓝)自然色组合为本次图像处理的最佳波段。正射校正用双向线性内插法，投影方式为高斯-克吕格投影，最后经重采样获得正射校正好的卫星图像。在QuickBird卫星图像(PAN波段)和多光谱图像二者配准的基础上，采用ENVI软件提供的自动融合算法进行融合，然后将图像按原分辨率进行镶嵌，同时保证镶嵌图像的几何精度和色调一致，最后将图像进行增强，使图像中地物轮廓清晰，细节明显。

3 地质灾害遥感解译

利用QuickBird卫星影像图，采用人机交互解译与目视解译相结合、初步解译与详细解译相结合的工作方法，对调查区内地质灾害的类型、规模大小、分布情况等进行了解译。

3.1 滑坡的遥感解译标志

一般位于圈椅状地形，以浅绿灰色、灰褐色为主，表面凹凸不平，较为粗糙，周界多为浅绿灰色色线围绕的半圆形、舌形、矩形、不规则形等形态；滑坡组成要素清晰可见；滑坡体色彩组合与背景色彩有明显的差别；滑坡壁多陡峻，前缘多为色彩较浓窄带，且地势较陡，临空面所致。图3为仁和街幅两处典型滑坡卫星影像。

图3 典型滑坡卫星影像

3.2 崩塌的遥感解译标志

崩塌位于上陡下缓的山坡地段，崩塌轮廓线明显，多呈浅色调，一般不生长植物，崩塌体堆积在谷底或斜坡平缓地段，表面有粗糙感，有时可能出现巨大块石影像，上部外围有时可见到张节理形成的裂隙影像。图4为仁和街幅典型(崩塌)危岩卫星影像图。

图4 典型崩塌卫星影像

3.3 泥石流的遥感解译标志

泥石流可划分为形成区、流通区及堆积区3个区段，堆积区呈灰褐色、褐色，扇形堆积；流通区沟道平直，纵坡比降小于形成区而大于堆积区，两侧斜坡较陡，形成区汇水面积大，局部有崩滑破坏现象，沟道及斜坡上有较多的松散物质。图5为仁和街幅典型泥石流卫星影像。

图5 典型泥石流卫星影像

3.4 遥感解译结果与野外验证

根据QuickBird卫星影像图，本次工作共解译出地质灾害64处。在室内初步解译的基础上，项目组于2015年11月对工作区室内解译的地质灾害点进行了100%全验证，修正和完善了解译结果，最终确定有明显威胁对象的地质灾害点61处。图6为地质灾害分布图，图7～10为工作区解译影像图和其野外照片。

图6 研究区地质灾害分布图

图7 YGZ01滑坡卫星影像图

图8 YGZ01滑坡野外照片

图9 YGZ02滑坡卫星影像图

图10 YGZ02滑坡野外照片

4 地质灾害特征与分布规律

4.1 灾害类型与规模特征

研究区地质灾害发育较少，共计61处，其中滑坡46处，崩塌12处，泥石流3处，灾害类型以崩塌滑坡为主,泥石流次之。滑坡只有3处是中型，其它全是小型，崩塌只有2处是中型，其它全是小型，规模以小型为主，中型次之。结果见表1。

表1 仁和街幅地质灾害遥感解译统计表

4.2 地质灾害分布规律

4.2.1 与高程的关系

在GIS平台上，将研究区的高程与灾害点分布进行空间统计，结果如表2和图11所示。可见，灾害点主要分布在高程1 000～2 200 m范围内，共计59个，其中1 300～1 600 m范围内个数最多，达27个，密度达0.21个/km2。高程在2 200 m以上地质灾害发育较少，只有2处，分布密度也只有0.03个/km2。

表2 灾害点与高程的关系

图11 灾害点在不同海拔高度上的分布

4.2.2 与坡度的关系

通常情况下斜坡的坡度从几何特征上决定了崩塌滑坡的发生与否，它反映的是地表面位于该地点的倾斜程度[10]。利用ARCGIS空间分析功能将解译的灾害点与DEM生成的坡度图进行叠加分析，统计出各个灾害点在不同坡度分级上的分布情况，结果如表3和图12所示。发现该区域坡度不大，地形较缓，地质灾害点主要分布在坡度0°～30°的区域，其中15°～30°区域内灾害点分布最多，达37个，造成的威胁比较严重，但该区域面积较大，因此密度相对不大。而在0°～15°区域内，灾害点数量不是最多，但密度是最大，达0.20个/km2，说明该区域易发生地质灾害，需重点排查。

表3 灾害点与坡度的关系

图12 灾害点在不同坡度上的分布

4.2.3 与河流水系距离的关系

河流水系对山体的切割为崩塌滑坡的发生提供了临空面，地质灾害具有沿主干水系分布的特点[11]，运用ARCGIS对研究区地质灾害进行统计，结果如表4和图13所示。发现地质灾害点集中分布在距水系300 m以内的区域，数量达44个，分布密度最高，达0.22个/km2，说明该区域极易发生地质灾害；并且随着距离水系距离的增大，密度减少，说明越靠近水系的区域越容易发生地质灾害。

表4 灾害点与河流水系距离的关系

图13 灾害点在距水系不同距离的分布

4.2.4 与断层距离的关系

研究区位于扬子地台西缘，康滇地轴中段，横跨盐边台拱和泸定-米易台拱两个Ⅲ级构造单元。区内构造特征以南北向、北东向的深大断裂带为主干，并有北西向、北东向和近东西向次级断裂。对断层进行缓冲区分析，结果如表5和图14所示。发现地质灾害点主要分布在距断层3 km的范围内，其中距断层1 km内数量分布最多，达25个，密度最大，达0.20个/km2，且随着与断层的距离加大，灾害点密度减小。

表5 灾害点与断层距离的关系

图14 灾害点在距断层不同距离的分布

4.2.5 与地层岩性的关系

地层岩性主要控制地质灾害的类型和规模，一般岩浆岩、碳酸盐岩等硬岩中主要发生崩塌和大型滑坡灾害，而千枚岩、页岩、泥岩等软质岩地层中则以浅层滑坡为主[11]。工作区岩石类型较多，沉积岩、变质岩、岩浆岩均有分布，其中以中-酸性岩为主，基性-超基性岩为次的岩浆岩为主。通过对研究区地层岩性的统计分析，结果如表6和图15所示。可见，研究区灾害点主要分布在花岗岩、石英闪长岩岩组中，达25个，但区域面积较广，因此分布密度不是最大；软弱半成砂岩、泥岩区域内，灾害点个数不是最多，但其分布密度最大，达0.25个/km2，说明该区域易发生地质灾害，需重点排查。

表6 灾害点与地层岩性的关系

5 结论

通过本文的研究，对攀枝花大河流域仁和街幅地质灾害遥感调查与分布规律分析可以得到以下基本结论：

(1) 研究区地质灾害分布较少，大部分是崩塌和滑坡；崩塌滑坡主要集中分布在海拔高程为1 300～1 600 m的范围。

(2) 研究区坡度不大，地形较缓；坡度0°～15°范围内，崩塌滑坡分布密度最大。

(3) 研究区地质灾害点在距离水系300 m范围内密度最高，该区域易发生地质灾害，且越靠近水系，地质灾害点密度越大。

(4) 研究区地质灾害点在距离断层1 km内密度最大，且随着与断层距离的加大，灾害点密度减小。

(5) 研究区沉积岩、变质岩、岩浆岩均有分布，地质灾害在各类岩层中都有发育，但在软弱半成砂岩、泥岩区域内，灾害点密度最大，更易发生地质灾害。

图15 灾害点在不同地层岩性上的分布

[1] 四川省人民政府办公厅.四川省人民政府办公厅转发国土资源厅四川省2015年度地质灾害防治方案的通知[N].四川省人民政府公报，2015.5.8.

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REMOTE SENSING INVESTIGATION AND ANALYSIS REGULARITIES OF DISTRIBUTION OF GEOLOGICAL HAZARDS IN RENHEJIE MAP SHEET OF DAHE RIVER BASIN, PANZHIHUA.

REN Zan-song1,LI Wei-le1,WANG Li-juan1,2

(1.State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China;2.Sichuan Academy of Safety Science and Technology,Chengdu 610045,China)

Through remote sensing interpretation and field investigation in Renhejie map sheet of Dahe river basin, Panzhihua, 61 geohazards were mapped, which mainly were landslides. The distribution of these geohazards was analyzed statistically using GIS to determine the relationship of the occurrence of geohazards with the drainage system, faults, slope gradient, elevation and rock type. The main results of this research can be summarized as follows: The spatial distribution of the landslides is dominated by the drainage system and it shows the feature of linear distribution along the rivers. Within the buffer of 400 m from the drainage system, the landslides density is the largest. The elevation, rock type and distance from faults also influence the landslide distribution. Most landslides occurred in the elevation of 1 300 m～1 600 m above sea-level. The landslides were mainly distributed in the buffer of 1 km from the faults. Many landslides mainly occurred in the soft rocks such as mudstone and Sandston. Most landslides occur in the slope gradient of 0°～15°.

Panzhihua; Landslide; remote sensing investigation; landslide distribution

金志(1987- )，男，本科，工程师，主要从事水工环地质勘查、岩土工程勘察等工作。E-mail：3165560692qq.com

1006-4362(2017)01-0012-08

2016-09-09 改回日期： 2016-11-08

国防科工局高分专项和成都理工大学中青年骨干教师培养计划(JXGG201507)资助

X141;X143;X87

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