汶川地震滑坡详细编录及其与全球其他地震滑坡事件对比

 汶川地震滑坡编录结果表明,2008年5月12日汶川地震触发了197481处滑坡,面积约为1160km²,大致分布在一个面积约1.1x10⁵km²的区域内,是当前汶川地震滑坡最全面详细的编录成果,也是有记录以来单次地震事件触发滑坡数量最多的记录。其中196007处滑坡(占滑坡总数量的99.25%),面积为1150.622km²(占总滑坡面积的99.19%),分布在一个面积为44031km²、以映秀—北川地表破裂为近似中心的近椭圆形区域内。分析这196007处滑坡面积与滑坡数量的幂律关系,结果表明,面积在1x10⁴—1x10⁶m2之间的滑坡,滑坡面积与滑坡数量累加之间的幂律关系式可表示为lgN(A)=-2.0745A+13,判定系数R²=0.9931,表明该滑坡面积区间内滑坡面积与滑坡数量之间具有良好的幂律关系。对比结果表明,汶川地震滑坡影响区面积略高于全球其他地震事件滑坡影响区面积的上包络线。汶川地震滑坡编录成果为后续汶川地震滑坡相关科学研究提供了重要的基础数据。     

玉树地震滑坡影响因子敏感性分析

 2010年玉树地震触发了2036处滑坡,总面积为1.194km²。采用滑坡面积百分比(LAP)与滑坡点密度(LND)两个指标对地震滑坡影响因子进行敏感性分析,这些因子包括地震因子(震中、宏观震中、地表破裂、地震动峰值加速度、同震位移),地形因子(高程、坡度、坡向、曲率、坡位、水系),地质因子(岩性、断裂),其他因子(公路、归一化植被指数)。结果表明,(1) 距地表破裂越近,滑坡越易发生;除个别分级异常外,距宏观震中越近、同震位移越大,滑坡越易发生;滑坡易发程度与震中、PGA的关系不显著。(2) 坡度越大,滑坡易发程度越高;滑坡的易发高程区间为<4km;易发坡向为北东、东、南东;除平坡外,坡位越低,滑坡越容易发生;距离水系越近,滑坡越易发生;曲率与滑坡对应关系表现出坡面凸凹不平的容易发生滑坡,坡面光滑的不容易发生滑坡。(3) 易发地层是Q₄^al-pl (湖沼淤泥和泥炭沉积)、N(石英细砂岩,底部为角砾岩)、T₃kn¹(灰色长石砂岩、长石石英砂岩夹粉砂岩、板岩、灰岩);滑坡发生与断裂的关系不明显。(4) 越靠近公路,滑坡越容易发生;植被覆盖越少,滑坡越易发生。     

非完整滑坡编目三参数反Gamma概率分布模型

中国5.12地震震级高,震源浅,于震区内触发了大量滑坡。为了研究地震滑坡的概率分布特征,对四川映秀极震区(约109.3 km2)地震滑坡进行系统编目,该编目属非完整滑坡编目。利用该编目建立三参数反Gamma概率分布模型,其拟合参数分别为b=1.11,a=2.17×10-3 km2及s=-3.925×10-4 km2。基于该模型对编目区内滑坡面积均值、总面积及最大滑坡面积进行计算,并引入滑坡标度及建立指数修正函数分别对5.12四川汶川地震触发滑坡总数及滑坡总面积进行预测,同时建议模型建立原则。研究结果表明:模型的幂律衰减参数值与已有研究结果相近;模型对编目区内滑坡面积均值、总面积及最大滑坡面积的计算结果与实测值之间的相对误差均为10%左右;模型对5.12汶川地震触发滑坡总数及滑坡总面积的预测结果均与已有研究结果比较接近。     

Ⅶ—Ⅸ度烈度区地震触发崩塌滑坡分布规律

利用"4·20"芦山地震Ⅶ—Ⅸ度烈度区资料翔实的有利条件,研究不同烈度区地震触发崩塌滑坡的整体分布规律,并基于自组织临界状态理论,从物理角度对其机理进行诠释.实震资料表明:Ⅸ度、Ⅷ度、Ⅶ度烈度区,崩塌滑坡面积与发生频率之间的关系均可用幂律描述,且幂指数b值相近,但随地震烈度的降低,崩塌滑坡密度单调减小;元胞自动机模拟表明:当扰动强度按0.5的比率递减时,沙堆模型的动力学特性基本服从同一幂律分布,雪崩密度呈线性关系减小;振动台沙堆模型物理实验也支持了以上结论.说明规模与发生频率之间的幂律关系是Ⅶ—Ⅸ度烈度区地震触发崩塌滑坡的统一分布规律,灾害点密度的不同是体现它们震害强度差异的主要指标.结论可为地震触发山地灾害危险性区划、地震次生灾害风险评估等提供科学依据.     

权重线性组合与逻辑回归模型在滑坡易发性区划中的应用与比较

以贵州省为研究区对滑坡易发性进行研究,对预测方法进行比较.其步骤为:首先,选取年均降雨量、岩性、高程、坡向、地形地貌、坡度、至构造线距离、至水系距离、至铁路距离和至公路距离10项评价指标作为影响滑坡发生的致灾因子,分别采用主客观权重线性组合(WLC)模型及结合确定性系数的逻辑回归模型(LR)分析研究区内各致灾因子与滑坡发生的相关性并建立预测模型:其次,基于ArcGIS平台完成贵州省滑坡易发性区划图,结合历史滑坡分布,应用熵值法对2个模型的区划结果进行验证和比较.最后,从模型原理、运行环境和适用条件等方面对2个模型进行比较和讨论.研究结果表明:WLC模型和LR模型的熵权分别为0.255和0.745,表明逻辑回归模型(LR)的区划结果与实际的滑坡情况吻合度更高.     

汶川地震诱发滑坡灾害的数量与面积

2008年5月12日14时28分,以四川省汶川县为震中的地区发生了Ms 8.0级大地震,地震造成了巨大的人员伤亡与财产损失,还诱发了数以万计的滑坡灾害.本研究基于震后航空像片与多源卫星遥感影像,辅以实地调查方法,在GIS平台支持下,对汶川地震诱发的滑坡灾害进行了解译调查工作.截至本文完成,在约48 678 km2的滑坡影响区域内,圈定了48 007个地震诱发滑坡灾害,覆盖面积约711.8 km2,这一数据远高于目前已经发表的结果.解译调查结果表明,汶川地震诱发滑坡类型多样,多沿发震断裂密集分布,形成多处地震堰塞湖.考虑到少部分地区遥感影像质量差且人员无法到达,估计汶川地震实际诱发滑坡数量超过50 000个,覆盖面积约达750 km2.全面客观地统计汶川地震诱发滑坡的数量与面积,对进一步研究地震滑坡空间分布、机理、评价预测,以及反推地震特征有着十分重要的意义.     

GIS支持下的滑坡空间分布危险度区划方法研究

我国是个滑坡灾害多发的国家,滑坡灾害严重地影响我国的广大中、西部山区,给人们的生产生活带来了极大的损失．研究山区滑坡灾害有着重大的意义．文章用GIS的方法对滑坡空间分布危险度区划方法进行探讨,结合实例一嘉陵江重庆北碚段滑坡区划的研究,认为：GIS方法是滑坡研究的有效方法;滑坡研究要从多学科角度进行;各空间专题图层的获取是滑坡空间分布区划的主要工作,结合区域特征,找出区域因子、分析各因子的滑坡的影响、确定层内权重、形成专题图层、最后综合计算各层间权重、生成LHI指数、分级等,是GIS平台下分析滑坡危险性区划的一般步骤．     

基于GIS与改进层次分析法的奉节县滑坡易发性区划

【目的】对三峡库区典型县域重庆市奉节县进行滑坡易发性区划，为该县防灾减灾与城市规划工作提供理论依据。【方法】选取地形地貌、地质条件、环境条件、人类工程活动及诱发因素共5个方面影响下的16个因子作为滑坡易发性影响因子，结合研究区1 520个历史滑坡数据，构建地理空间数据库；在地理空间数据库中进一步利用改进后的层次分析法确定各影响因子权重，构建滑坡易发性模型，进行全域滑坡易发性仿真分析，并将结果划分为低、较低、中、较高、高共5种易发性等级。【结果】较高 高易发区历史滑坡数占滑坡总数的80.29%；区域仿真的受试者工作特征曲线的曲线下面积为0.764；90%新近滑坡点分布于滑坡易发性高 较高区域。【结论】基于改进后的层次分析法构建的滑坡易发性区划模型具有一定的准确性与预测能力。     

基于斜坡单元的滑坡易发性评价 ——以易贡地区为例

滑坡易发性评价对于滑坡的预测与管理具有重要意义.以往的滑坡易发性评价多基于像素信息进行评价,难以与地质环境相联系.选用以山脊线和山谷线所构成的斜坡单元为评价单元,选取坡度、地形起伏度、地层岩性、多年平均降雨量、河流距离和植被指数等6个指标作为评价因子,建立易发性评价模型,将研究区划分为不易发区、低易发区、中易发区和高易发区,利用研究区内已知滑坡进行验证.结果表明,有21处滑坡位于高易发区,9处位于中易发区,正确率达88%,与实际情况相符.此次评价结果具有较高可信度,为指导滑坡灾害防治工作提供了重要的信息和依据.     

相关向量机在地震滑坡敏感性分析中的应用

 地震滑坡敏感性分析是地震次生灾害研究的重点内容之一。数据量大且致灾因素复杂是研究地震滑坡问题的难点。在对已有敏感性分析模型研究的基础上,以芦山地震为例,选取地面高程、坡度、坡向、地层、斜坡形态、斜坡结构、距断层平均距离、距水系平均距离、地震峰值加速度9个地震滑坡评价因子,建立基于遗传算法的相关向量机（GA-RVM）敏感性分析模型,生成地震滑坡敏感性区划图,统计结果显示滑坡正确率为99.74%,滑坡密度在极高敏感区达到27.4057个/km²。结果表明,相对于基于遗传算法的支持向量机,GA-RVM获得了更高的预测精度,可为进一步完成地震灾害预防提供依据。     

玉树地震滑坡体积、重力势能降与造成的区域质心改变定量研究

 以玉树地震触发滑坡为例,开展地震滑坡体积、物质重力势能降与造成的地貌改变量的定量研究.研究结果表明：(1) 玉树地震使2.94×10⁶m³物质发生滑动,研究区内平均(剥蚀)厚度为2mm.(2) 滑坡物质约从4140.681~4147.539m的位置滑向了4106.394~4113.251m的位置,平均垂直下降的高度为27.430~41.145m.(3) 滑坡造成的物质重力势能降是(2~3)×10¹²J.(4) 假设滑坡堆积物质后来在外力作用下,全部消亡或被带出了研究区,则整个区域内的平均高程由4427.160m变成了4427.158m;若滑坡物质没有被带出研究区,则研究区内的平均高程不发生任何变化,与震前的一致.(5) 假设滑坡堆积体后来全部被外力带出研究区,则整个研究区的质心从2222.45967m的位置下降到2222.45867m的位置,质心下降了1mm;假设滑坡堆积体保持了滑动后的状态,则整个区域的质心下降了0.0066~0.0099mm.     

基于模糊综合评判的绵阳市地质灾害易发性评价

 在综合分析研究区孕灾环境、致灾因子与地质灾害分布关系基础上,建立了绵阳市地质灾害易发性评价指标体系,并根据评价指标量化分级标准和方法,运用层次分析法确定各评价指标对地质灾害易发性贡献率。将层次分析法与模糊数学综合评判法结合,根据建立的隶属度函数构造模糊判断矩阵,对整个研究区的地质灾害易发程度进行二级模糊综合评判,得到了4个等级的地质灾害易发性分区。其中,地质灾害不易发区共为810个网格单元,面积约12960km²;地质灾害低易发区共为157个网格单元,面积约2512km²;地质灾害中易发区共为66个网格单元,面积约1056km²;地质灾害高易发区共为253个网格单元,面积约4048km²。根据易发性评价结果绘制了各易发性程度分区图件,并对各易发分区进行了分区评价。     

GIS-Based Spatial Analysis and Modeling for Landslide Hazard Assessment： A Case Study in Upper Minjiang River Basin

By analyzing the topographic features of past landslides since 1980s and the main land-cover types （including change information） in landslide-prone area, modeled spatial distribution of landslide hazard in upper Minjiang River Basin was studied based on spatial analysis of GIS in this paper. Results of GIS analysis showed that landslide occurrence in this region closely related to topographic feature. Most areas with high hazard probability were deep-sheared gorge. Most of them in investigation occurred assembly in areas with elevation lower than 3 000 m, due to fragile topographic conditions and intensive human disturbances. Land-cover type, including its change information, was likely an important environmental factor to trigger landslide. Destroy of vegetation driven by increase of population and its demands augmented the probability of landslide in steep slope.     

Spatial hazard analysis and prediction on rainfall—induced landslide using GIS

The application of landslide hazard model cou-pled with GIS provides an effective means to spatial hazard analysis and prediction on rainfall-induced landslides.A modified SINMAP model is established based upon the sys-tematic investigation on previous GIS-hased landslide analy-sis models.By integrating the landslide deterministic model with the hydrological distribution model based on DEM,this model deeply studied the effect of underground water dis-tribution due to reinfall on the slope stability and landslide occurrence,including the effect of dynamic water pressure resulting from the dowm slope seepage process as well as that of static water pressure.Its applicability has been testified on the Xiaojiang watershed,the rainfall-induced landslides widespread area in Southeast China.Detailed discussion WAS carried out on the spatial distribution characteristics of landslide hazard and its extending trend,as well as the quantitative relationship between landslide hazard with pre-cipitation,slope angle and specific catchment area in the Xiaojiang watershed.And the precipitation threshold for landslide occurrence was estimated.These analytical results are proved useful for geohazard control and engineering decision-making in the Xiaojiang watershed.     

2008年汶川地震前的中国大陆地震滑坡研究

 总结了2008 年汶川地震前的中国大陆地区地震滑坡研究情况,可主要分为地震滑坡特征与分布规律、评价与预测2 个方面。对地震滑坡的特征与分布规律,介绍了总体特征研究结果,叙述了中国西南地区、西北地区等的地震滑坡研究,特别是一些重要震例。对地震滑坡评价与预测,按照专家知识驱动与地震滑坡真实数据驱动,将已有研究成果归纳为2 类。从地震震级与滑坡的定量对比关系、单次地震事件的滑坡分布数据和地震滑坡评价模型3 个方面分析研究中存在的问题。认为有必要对一些2008 年汶川地震之前的地震事件开展补充性滑坡研究。     

Susceptibility Assessment of Landslides in Alpine-Canyon Region Using Multiple GIS-Based Models

This study explores a comparative study of three susceptibility assessment models based on remote sensing(RS) and geographic information system(GIS). The Lenggu region(China) was selected as a case study. At first, a landslide inventory map was compiled using data from existing geology reports, satellite imagery, and coupling with field observations. Subsequently, three models were built to map the landslide susceptibility using analytical hierarchy process(AHP), fuzzy logic(FL) and certainty factors(CF). The resulting models were validated and compared using areas under the curve(AUC). The AUC plot estimation results indicated that the three models are promising methods for landslide susceptibility mapping. Among the three methods, CF model has highest prediction accuracy than the other two models. Similarly, the outcome of this study reveals that streams, faults, slope and elevation are the main conditioning factors of landslides. Especially, the erosion of streams plays a key role of the landslide occurrence. These landslide susceptibility maps, to some extent, reflect spatial distribution characteristics of landslides in alpine-canyon region of southwest China, and can be used for land planning and hazard risk assessment.