陳 明, 蔡英樺, 王曉迪, 楊 濤, 甘 偉

(成都理工大學 地質災害防治與地質環(huán)境保護國家重點實驗室 成都 610059)

在強震作用的影響下，震區(qū)山地區(qū)域地質環(huán)境變得更加脆弱，大量的強震滑坡被誘發(fā)，對當?shù)鼐用窦碍h(huán)境造成巨大損失。1999年臺灣集集大地震引發(fā)26 000個強震滑坡[1-2]，2008年汶川地震誘發(fā)的強震滑坡多達56 000個[3]。地震之后，大量滑坡松散物堆積于坡體及溝道中，為次生滑坡及泥石流提供了豐富物源。據黃潤秋[4]分析統(tǒng)計，汶川地震崩塌滑坡所形成的固體松散物總體積達5.25×109m3，在強降雨作用下，極易再次引發(fā)崩塌、滑坡、泥石流等地質災害，例如“8·13”和“7·10”泥石流事件，震區(qū)映秀鎮(zhèn)周邊及沿岷江流域爆發(fā)了大規(guī)模群發(fā)性泥石流。地震對西南山區(qū)的影響是長期的，唐川[5]研究表明，汶川地震至少在近10～15 a內地震高烈度區(qū)的滑坡、泥石流活動處于高峰期，對于震后城鎮(zhèn)周邊滑坡泥石流的風險評價將成為未來地質災害防治的重點。

目前針對滑坡動態(tài)演變及敏感性分析研究主要在遙感影像動態(tài)分析、單體滑坡崩塌敏感性分析和區(qū)域地質災害的危險性研究[6-8]。唐川等[9]基于遙感技術和GIS分析功能，以北川縣8條泥石流溝作為研究區(qū)域，對震后及暴雨后泥石流物源變化特征進行了遙感動態(tài)分析，重點分析了滑坡崩塌堆積體變化。常鳴等[10]以汶川地震高烈度區(qū)的龍池鎮(zhèn)境內12條泥石流溝為研究區(qū)，利用遙感的手段，詳細論述了“5·12”震前、震后、“8·13”暴雨后研究區(qū)泥石流物源的變化情況；蔣志林等[11]結合地震前、后和8.14泥石流發(fā)生后的3期遙感影像，分析了汶川地震區(qū)紅椿溝泥石流形成物源量動態(tài)演化特征。目前，針對泥石流流域滑坡動態(tài)變化以及發(fā)展演變方面做了大量的研究，但主要是以滑坡面積與體積變化為主，對于滑坡的活動強度及敏感性的演變仍相對較少。本文擬以龍池地區(qū)12條典型泥石流溝，通過2009年、2011年、2013年、2017年4期影像解譯的滑坡物源面積變化數(shù)據，通過統(tǒng)計分析得到每期的滑坡強度分級，探討震后泥石流流域內滑坡活動強度長期演變規(guī)律。在滑坡活動強度分級基礎上，利用概率綜合判別法—層次分析法對滑坡物源進行敏感性分析，得到多期敏感性評價圖，以期為龍池流域及同類強震區(qū)地質災害風險評價、預測預報和重建規(guī)劃提供科學依據。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于四川省都江堰市區(qū)西北的龍池鎮(zhèn)，龍溪河流域內整體地勢北高南低，屬構造侵蝕低—中山地貌、堆積侵蝕低山地貌及構造侵蝕溶蝕地貌，龍溪河主溝長18 km，在平面上呈樹枝狀分布，兩側共發(fā)育有48條泥石流溝[12]。研究區(qū)屬中亞熱帶濕潤季風氣侯區(qū)，降水量在時間上分配嚴重不均，夏季雨水豐沛，約占全年降水量的80%，多年平均降水量1 134.8 mm。龍溪河流域內出露的巖性主要以花崗巖、砂巖、泥巖、碳質頁巖為主，安山巖、凝灰?guī)r及安山玄武巖次之。由于龍溪河流域內有虹口—映秀斷裂北支和虹口—映秀斷裂南支穿過，導致流域內巖層破碎，極產生崩塌滑坡。汶川地震后，龍溪河流域發(fā)育有大量的崩塌滑坡及松散堆積物，于2010年8月13日，汶川震區(qū)映秀鎮(zhèn)、都江堰市龍池鎮(zhèn)降持續(xù)性暴雨引發(fā)龍溪河流域內泥石流群發(fā)事件，沖毀及淤埋居民建筑，對當?shù)鼐用裨斐删薮髶p失。本文選取12條重點泥石流溝作為研究對象，研究區(qū)面積為26.15 km2。

2 滑坡活動強度演變特征

本文以20090210的Spot5影像，20110426，20130731，20170226的分辨率0.5 m的Worldview-2影像為基礎數(shù)據，通過ArcGIS空間解譯能力，對4期遙感影像中的滑坡進行解譯。汶川地震誘發(fā)大量滑坡，新生的滑坡活動強度高，為此以震后2009年滑坡為基礎，后三期影像解譯均在上一期的基礎上進行，通過滑坡活動面積變化率，將滑坡活動強度分為5級：第5級為新增滑坡，活動強度極高；第4級為古滑坡有大于2/3面積仍在活動，活動強度為高；第3級為古滑坡有2/3～1/3面積仍在活動，活動強度為中；第2級為古滑坡小于1/3面積在活動，活動強度為低；第1級為滑坡沒有活動，植被恢復良好，活動強度最低。通過對每期影像解譯的滑坡統(tǒng)計分析，獲得滑坡活動強度數(shù)據(詳見表1)。為了更加直觀地顯示滑坡活動強度演變規(guī)律，選取較為典型的4期活動強度分級。綜合分析表明，2009年研究區(qū)滑坡面積大幅增加，相對于震前增加了3.28×106m2，活動強度極高。2009—2011年期間，由于暴雨及泥石流事件的影響，滑坡新增326個，面積約為1.43×105m2，滑坡活動強度較2009年有所降低，但仍有57.3%的滑坡活動強度在3～5級內。2013—2017年，滑坡整體處于恢復穩(wěn)定階段，滑坡活動強度較前期普遍降低，至2017年69.4%的滑坡都處于無活動狀態(tài)。

3 敏感性評價

以往的滑坡敏感性研究，多數(shù)只考慮巖性、坡度、高差、斷裂帶等外部環(huán)境影響因子，忽略了現(xiàn)存滑坡自身活動狀態(tài)。為了準確對研究區(qū)重點12條泥石流溝滑坡進行敏感性評價，本文將每期影像下解譯的滑坡以活動強度分類為5級，利用公式(1)計算每種活動強度下各評價因子分級的概率值，結合層次分析法求得的評價因子權重值，利用ArcGIS加權總和功能分別得到每期影像在5種活動強度下的敏感性，再將每期5種活動強度的敏感性加權疊加計算得到研究區(qū)當期影像的敏感性，將計算結果歸一化處理后，分為極高、高、中、輕微、低5種等級，得到滑坡敏感性分區(qū)圖(附圖10)。

表1 研究區(qū)每期影像下滑坡活動強度統(tǒng)計

3.1 因子選取

本文根據龍溪河流域具體災害分布特征及形成條件，選取坡度、距水系距離、距斷裂帶距離、植被覆蓋率(NDVI)、高程、坡向這6個因子作為評價指標，并將每個因子分為5級，其中坡向主要根據向陽的程度分級(詳見表2)。

表2 研究區(qū)評價因子選取及分級標準

3.2 計算方法

3.2.1 基于概率綜合判別法計算每個因子概率值 根據統(tǒng)計各因子分級條件下的面積，利用數(shù)學概率的方法[13]計算出每個分級下的概率值，具體計算公式為(1) 所示，各因子通過公式(1)分別計算得到每種活動強度發(fā)生在6個評價因子不同分級區(qū)的概率綜合判別值P。

(1)

式中：P——滑坡不同級別活動強度在該因子不同分級區(qū)的概率綜合判別值；P1——該因子不同分級下各活動強度級別的滑坡面積占該因子分級下研究區(qū)面積的比例(%)；P2——評價因子不同分級區(qū)的滑坡面積占整個研究區(qū)滑坡總面積的比例(%)。

3.2.2 評價權重的確定 評價因子的權重通過層次分析法來確定，層次分析法是通過網絡系統(tǒng)理論和多目標綜合評價的方法把復雜問題中的各因素劃分成相關聯(lián)的有序層次，使之成為多目標、多準則的決策分析方法[14]。主要步驟為，構造判別矩陣C；根據判別矩陣的最大特征值進行一致性檢驗，同時矩陣C的指標權重并歸一化得矩陣A。構造判別矩陣C后，運用Matlab軟件運算得判別矩陣C的最大特征值及特征向量，同時運用公式(2)—(3)檢驗矩陣的一致性，并將特征向量歸一化處理。

(2)

(3)

式中：λmax——判斷矩陣的最大特征值；n——矩陣階數(shù)；IC——平均隨機一致性指標,當RC<0.1時，判斷矩陣則符合要求。

依照所選評價因子建立判別矩陣C(見表3)。

表3 研究區(qū)依照所選評價因子建立的判別矩陣C

對判別矩陣C，λmax=6.215 1，RC=0.034 1<0.1滿足要求，歸一化處理得權重W=(0.296 4，0.135 7，0.069 1，0.138 7，0.213 6，0.156 4)。

針對每期滑坡依據活動強度等級建立判別矩陣D，得每種等級下的權重值(見表4)。

表4 依據活動強度等級建立的龍溪河流域判別矩陣D

對判別矩陣D，λmax=5.068 1，RC=0.015 201<0.1滿足要求，歸一化處理得權重K=(0.061 8，0.097 2，0.160 0，0.262 5，0.418 5)

3.2.3 評價模型 本模型主要考慮滑坡內部表征因子與外部環(huán)境因子，通過將先期滑坡活動強度以概率綜合判別法引入評價模型，后以層次分析法考慮環(huán)境因子，綜合加權疊加得到當期滑坡敏感性評價結果。

(4)

(5)

式中：H——區(qū)域總敏感值；hj——j級活動強度下的敏感值；Xik——第i個因子的k層分級；Pjik——滑坡第j級活動強度處于第i個因子的k層分級的概率值；Wi——第i個因子的權重值。Kj——各級活動強度對于區(qū)域的權重值。

3.3 敏感性結果分析及區(qū)劃驗證

以實際解譯滑坡面積百分比累加與敏感區(qū)面積百分比累加來構建評價模型，將敏感性評價結果按1%的面積間隔從高到低分為100等份，分別求取這100個級別內的滑坡發(fā)生的百分比統(tǒng)計每種敏感性下的面積，構建預測滑坡面積百分比累加與敏感區(qū)面積百分比累積曲線(圖1)。

圖1 龍溪河流域滑坡敏感性評價結果

以汶川地震后的2009年、群發(fā)泥石流后的2011年為例，2009年敏感性評價中，占研究區(qū)總面積32.1%極高敏感區(qū)與高敏感區(qū)的范圍預測了70.2%的滑坡；2011年以約1/2的極高敏感區(qū)與高敏感區(qū)的范圍預測滑坡面積高達86.1%，表明敏感性評價結果與實際解譯滑坡對比檢驗效果較好。同時，由圖1中曲線可知，各年曲線下的面積(AUC)在75.6%～81.4%范圍內，與同類研究[15-16]相比，評價結果較為準確。

敏感性分析結果如附圖10及表5所示，從4期評價結果可知，由于地震導致山體破碎，新增大量的滑坡，2009年研究區(qū)近1/3的區(qū)域敏感性處于極高和高，后在2010年8月13日暴雨及泥石流群發(fā)事件后，研究區(qū)地震所產生的滑坡開始再次活動，2011年的滑坡敏感性達到最高，之后每年敏感性逐步降低，但仍然有較高的敏感性，且在中山區(qū)沿水系的地段的敏感性都比較高，在防災減災工作中應加強防范。

表5 龍溪河流域敏感性區(qū)域面積統(tǒng)計km2

4 結 論

基于龍溪河流域4期影像滑坡解譯，分析了研究區(qū)震后近10 a滑坡演變規(guī)律，并應概率綜合判別法—層次分析法，對研究區(qū)泥石流物源敏感性作出評價，進行敏感性區(qū)劃。

(1) 在地質災害詳細調查的基礎上，結合遙感手段，對研究區(qū)滑坡進行了4期解譯分析，并將滑坡活動強度分為5級，分析結果顯示從2009—2017年，高活動率的滑坡在2011—2017年的數(shù)量和面積均逐漸減小，但仍有大部分滑坡處于活動狀態(tài)，泥石流的發(fā)生可能性依然較大。

(2) 應用AUC方法對多期滑坡敏感性評價進行了檢驗，評價結果的正確率為75.6%～81.4%，表明實際滑坡與評價結果對應效果良好。

(3) 2008年震后主要受地震影響，滑坡高、極高敏感性區(qū)域主要分布于高程較大的山脊附近；2011年暴雨泥石流活動后，高與極高敏感性區(qū)域經一步擴張，沿中、高山水系分布；從2011—2017年總體上呈降低趨勢。