顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性制图

陈 帅,苗则朗,吴立新

1. 中南大学地球科学与信息物理学院,湖南 长沙 410083; 2. 中南大学地灾感知认知预知研究室,湖南 长沙 410083

滑坡是我国常见的一种山地地质灾害类型,已造成大量的人员伤亡和财产损失[1]。其中,地震滑坡作为我国西部山区的主要滑坡类型,是强地震触发的一种主要地震次生灾害,具有分布范围广、突发性强、数量多等特点,常造成震区道路中断、河流堵塞、房屋倒塌、生命线工程损毁等,严重阻碍震后救援工作,加剧地震灾害影响。如2008年Ms 8.0汶川地震在近40 000 km2的区域内诱发了近200 000次地震滑坡[2];根据震后灾害统计,此次地震滑坡造成的损失达地震事件本身的1/3。地震滑坡危险性评估旨在评估特定/假定地震事件影响下的潜在地震滑坡及其空间分布,为灾害预防与工程防患提供支撑。准确可靠地评估地震滑坡危险性并进行场景制图,既是预防地震滑坡灾害的重要依据,也是土地利用规划与震后应急救援的重要参考[1,3-4]。

位移模型是评估地震滑坡危险性的一种重要方法,该方法综合了斜坡的几何信息、组成斜坡的岩体物理力学参数和特定的地震动参数信息,通过计算斜坡在特定地震作用下的永久地震位移而评估地震滑坡危险性[5-6],可用于不同地震场景下的滑坡危险性评估[7-9]。组成坡体的岩体材料的物理力学参数是位移模型的关键输入[10]。对于区域尺度下岩体材料物理力学参数的赋值,现有研究多采用简化方法,即根据岩体的岩性组成,对不同岩体赋予单一的经验力学参数[11-12]。此外,有研究者尝试利用历史地震滑坡编目数据进行岩体物理力学参数反演分析,表明了地震滑坡编目在区域岩体强度量化方面的可靠性[13-15]。然而,上述方法仅考虑了岩体的岩性差异,即假设同一岩性的岩体物理力学参数是恒定不变,这显然不足以反映复杂地质环境影响下岩体物理力学性质的空间差异。

坡体赋存环境是指坡体所在的地质、水文、地形、地貌因子的总和。由于岩体材料和地质环境的形成过程复杂,岩体物理力学性质不仅取决于岩性,也与岩体所在坡体的赋存环境密切相关[16-19]。相比于岩性差异,赋存环境对岩体强度的影响更为强烈[20]。尽管现有研究已认识到坡体赋存环境对岩体强度存在影响,但如何利用坡体赋存环境量化岩体强度的空间异质性却鲜有报道。此外,大量历史地震滑坡调查表明,地震滑坡是复杂地震地质环境因子综合作用的结果[21],不仅与地震因子、地形地貌、岩石特性相关,还与水文条件、构造环境、节理裂隙等密切相关,而这些地质环境因子综合构成了坡体特有的赋存环境条件。因此,为提高区域地震滑坡危险性制图的可靠性,在应用位移模型进行区域地震滑坡危险性评估时,应顾及并合理考虑岩体物理力学参数在不同坡体赋存环境中的空间异质性。

综上,本文旨在克服传统方法的不足,提出一种基于位移模型并顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性评估方法。首先,考虑坡体赋存环境对岩体强度的影响,并基于汶川地震滑坡编目建立区域岩体强度空间异质性经验模型,用于位移模型计算;然后,将该位移模型迁移用于同属龙门山断裂带的康定,评估康定地区在不同地震场景下的地震滑坡危险性;最后,为实现区域地震滑坡危险性快速制图,利用ArcGIS开发了一套基于本文方法的地震滑坡危险性分析与制图模块,以期为地震地质灾害防治、土地利用规划等提供科技支撑。

1 模型与方法

1.1 顾及坡体赋存环境的岩体强度空间异质性分析

坡体赋存环境是一系列复杂地质环境的总和,是导致岩体强度产生空间差异性的重要因素。对于坡体赋存环境因子的选择,尚无统一标准;通常结合区域地质环境因子的重要性、数据的可获性来选择合适的环境因子。显然,考虑更多环境因子可更加精细地反映区域复杂地质环境,但过多的环境因子将使模型的泛化性降低。因此,综合考虑坡体赋存环境因子的重要性、可获性及泛化性等多方面因素,本文选择4类主要环境因子进行重点研究,具体包括河流分布、断层分布、地形起伏及地表曲率。

河流分布是反映水文环境的重要因子。河流水位的季节性波动是影响两岸岩体物理力学性质的重要因素;河流对坡脚的侵蚀、冲刷极易形成高陡地形,加速斜坡的变形破坏。大量历史地震滑坡的空间分布统计表明:地震滑坡的空间分布与河流分布存在明显正相关,且多沿水系密集分布[22-23]。

断层分布反映了区域构造环境。受构造活动影响,近断层区域的岩体往往发育密集结构面,导致岩体破碎,岩体强度低,是地震滑坡高发区[24]。

地形起伏和地表曲率反映的是区域地形的环境面貌。其中,地形起伏反映了坡体的宏观地表形态,它是影响坡体表层物质堆积的重要因素;一般地,地形起伏大的区域其岩体多处于裸露状态,受外界因素影响明显,风化严重,是形成崩塌的主要区域。地表曲率反映地形的凹凸程度,已有研究表明在地形突变区域,如凹型或凸型斜坡,易形成应力重分布和地表裂缝而影响坡体的整体稳定性。汶川地震滑坡的空间统计分析实践揭示,在顺直型斜坡上发育的滑坡往往少于凹凸型坡体发育的滑坡[2]。

不同的坡体赋存环境参数对岩体强度空间异质性的影响权重不同,不同地区的不同坡体赋存环境参数的影响权重组合也互有差异,需要因地制宜地选择确定。地震滑坡的空间分布与岩体强度、地形、地震特征等密切相关。因此,完整的地震滑坡编目对于量化区域岩体强度空间异质性至关重要。

汶川地震是有地震滑坡记录以来诱发地震滑坡数目最多、记录地震滑坡编目最完整一次地震。国内外学者针对此次地震开展了大量研究,积累了丰富的地震地质数据。因此,笔者以汶川地震为切入点,基于汶川地震诱发的同震滑坡分布数据和汶川地区的坡体赋存环境因子,应用逻辑回归分析方法,分析计算坡体赋存环境中地形起伏、地表曲率、水系密度和断层密度对地震滑坡的贡献度(即影响权重),构建了汶川地区坡体主要赋存环境因子的影响权重组合。

逻辑回归分析方法是一种以二元变量(如0/1)为因变量的元分析方法,也是用于区域地震滑坡危险性评价的常见统计分析方法。在逻辑回归分析方法中,滑坡发生的概率可表示为

(1)

式中,Y是因变量(Y=1代表滑坡,Y=0代表非滑坡);xi(i=1,2,…,n)是坡体赋存环境因子,包括与岩体强度相关的赋存环境因子、地形因子以及地震相关因子;βi(i=1,2,…,n)是坡体赋存环境因子的权重系数,它表示坡体赋存环境因子对地震滑坡形成的贡献程度。

优势比是发生滑坡概率(p(Y=1))与不发生滑坡概率(p(Y=0)=1-p(Y=1))的比值,其对数形式可用自变量的线性方程表达为

β0x0+β1x1+…+βnxn

(2)

式中,xi(i=1,2,…,n)和βi(i=1,2,…,n)代表与地震滑坡相关的地震地质环境因子和相应的权重系数,其中地震地质环境因子包括地形起伏、地表曲率、水系密度、工程岩组、断层密度、PGA和形坡度角。

为获得各地震地质环境因子的权重系数,本文基于汶川地震滑坡编目,选择与地震滑坡等量的非滑坡数据(在地震滑坡处1 km缓冲区之外随机选择)建立样本数据库,并应用SPSS 20.0统计分析工具,基于逻辑回归分析方法计算各地震地质环境因子的权重系数。其中正的权重系数代表地质环境对滑坡的贡献为正,即有利于地震滑坡形成;反之,则不利于地震滑坡形成。表1列出了基于逻辑回归分析方法计算的各地震地质环境因子的权重系数。可见,本文研究中所选择的地震地质环境因子均与地震滑坡具有统计相关性,其显著性均在5%的置信水平以内。

表1 基于逻辑回归分析方法计算的地震地质环境因子的权重系数

最终,选择与岩体强度相关的赋存环境因子的权重系数,建立区域岩体强度空间异质性经验模型(式(3)),并迁移用于同属川西龙门山断裂带的康定地区岩体强度空间异质性分析

f=-0.208·fcur+0.429·ffault+0.128·friver+

0.738·frelief

(3)

式中,f为综合坡体赋存环境影响对区域岩体强度的影响;fcur、ffault、friver和frelief分别为经归一化后的地表曲率、断层密度、水系密度和地形起伏度。值得说明的是,由于不同区域其地质属性存在较大差异,为了增强模型的可迁徙性,本文在经验模型中并未考虑由岩组差异造成的岩体强度空间异质性。

此外,岩体强度参数的赋值通常采用岩体的平均强度。事实上,受岩体所在坡体赋存环境差异的影响,岩体的实际强度或者高于平均强度,或者低于平均强度。因此,本文采用线性归一化技术将岩体强度空间异质性量化至[0.5,1.5],即当岩体强度空间异质性大于1时,代表实际的岩体强度大于平均强度,反之则小于平均强度。岩体强度空间异质性的线性归一化采用式(4)

(4)

式中,fM为顾及坡体赋存环境的岩体强度空间异质性指标;fmax和fmin分别为f的极大值和极小值。

1.2 位移模型

位移模型由文献[25]在进行大坝稳定性分析时首次提出。该模型认为地震扰动下的坝体失稳并非取决于坝体的稳定系数,而是地震作用于坝体产生累积形变所致。其中累积形变是通过对超过坝体临界加速度的地震动加速度进行二次积分获得,其值反映了地震对坝体的影响程度。近年,经研究者不断改进和完善,该模型已广泛用于地震滑坡危险性评估。

地震动加速度和临界加速度是位移模型的主要输入参数。其中,临界加速度是指斜坡在极限平衡条件下所能承受的最大地震动加速度。一般通过建立潜在滑体的极限平衡方程,表达式为

ac=(Fs-1)sinθ

(5)

式中,ac为潜在滑体的临界加速度,单位为g;θ为潜在滑动面倾角,一般以地形坡度角代替;Fs为潜在滑体的静态安全系数,是滑体抗滑力与下滑力的比值,可通过组成坡体的岩体物理力学参数和潜在滑动面倾角,基于摩尔-库伦破坏准则按式(6)计算

(6)

式中,c′和φ′为岩体结构面的有效内聚力和有效内摩擦角;γ和γw分别代表岩体重度和地下水重度;m代表潜在滑体的饱和度,即潜在滑体中的饱和部分占滑体厚度的比值;t为潜在滑体厚度,θ为潜在滑动面倾角。

为评估区域地震滑坡易发性,通常采用经验位移方程(式(7))计算区域永久地震位移,即采用地面峰值加速度(peak ground acceleration,PGA)和临界加速度作为输入参数[27]

(7)

式中,DN为潜在滑体的永久地震位移,单位为cm;PGA和ac分别为地震动峰值加速度和潜在滑体的临界加速度,单位为g。

1.3 顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性制图

临界加速度是经验位移方程的主要输入参数之一,其值与岩体强度呈现正向相关性。因此,为顾及坡体赋存环境对岩体强度的影响,本文采用简化式(8)对式(7)中的临界加速度进行修正

acM=ac×fM

(8)

式中,acM为顾及坡体赋存环境影响的修正后的临界加速度;fM为顾及坡体赋存环境的区域岩体强度空间异质性。

利用修正后的临界加速度,并结合特定地震场景的PGA数据,采用式(7)可快速计算待评估区的永久地震位移,进而评估区域地震滑坡危险性。

作为经验位移回归方程的另一个重要输入参数,PGA是导致斜坡破坏的主要诱发因子。一般而言,对于已发生的地震事件,可基于强震仪器记录数据,通过空间插值获得区域PGA分布;而对于未来地震事件,地震工程领域一般采用概率地震危险性分析方法,即将地震的发生看作随机事件,计算不同超越概率条件下的区域PGA分布[26-27]。本文即是基于概率地震危险性分析获得的不同概率条件下的PGA,并应用顾及坡体赋存环境的位移模型,评估不同地震场景下的概率地震滑坡危险性。

综上,本文提出一种基于位移模型并顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性制图方法,其技术流程如图1所示。

图1 顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性制图技术流程Fig.1 Flowchart of probabilistic seismic landslide hazard mapping referring to slope occurrence environment

2 试验区概况及数据预处理

2.1 试验区概况

试验区康定位于四川甘孜藏族自治州东部,地处四川盆地西缘山地和青藏高原的过渡地带,是川藏铁路雅林段的必经之地,面积11 403.1 km2。区内构造运动强烈,断裂带密集分布,其中康定-甘孜断裂带(鲜水河断裂带)由北西向南东方向穿过康定县城,是历史地震地质灾害多发频发的一条活动断裂带。据历史资料记载,自1630年以来,该断裂带上已发生9次7级以上强震,其中康定县城附近2次(折多塘Ms 7.5级和磨西Ms 7.7级地震)。针对该断裂带内的历史地震事件统计分析表明,该断裂带仍具有发生6～6.5级地震的潜势[28]。图2为试验区地理位置及概况图。

图2 试验区地理位置及概况Fig.2 Location and general situation of the experimental study area

2.2 数据准备

本文收集整理了试验区的地质、地形、水文与气象资料,包括地质图、数字高程模型(digital elevation model,DEM)、降雨数据、地震动参数区划图、断层分布以及水系分布。地质图采用1∶250 000的工程地质图,为岩性分组、岩体物理力学参数获取的主要依据,来源于中国地质云中心(https:∥geocloud.cgs.gov.cn/);DEM采用空间分辨率为30 m×30 m的SRTM数据,主要用于提取地形坡度、地表曲率及地形起伏信息;降雨数据来源于时空三极环境大数据平台(https:∥poles.tpdc.ac.cn/zh-hans/)[29],主要用于反映坡体饱和度;PGA来源于中国第五代地震动参数区划图(GB18306—2015)[30],用于反映不同地震场景下的地震动参数;断层分布采用1∶4 000 000的中国断层数据[31],来源于国家地震科学数据共享中心(http:∥datashare.igl.earthquake.cn/datashare);水系分布来源于全国地理信息资源目录服务系统(https:∥www.webmap.cn/commres.do?method=dataDownload)。为便于数据的统一管理,本文使用的所有数据均转换为30 m分辨率的栅格数据,并采用统一的空间坐标系统(UTM-zone 47,WGS-84)。

2.2.1 岩体物理力学参数获取

对于区域尺度而言,工程地质图是获取岩体物理力学参数的主要依据。本文根据1∶250 000工程地质图中相关岩性描述和岩性组合,并参考相关研究和规范[32-34],将研究区的岩性合并为5类,包括坚硬岩体、较硬岩体、较软岩体、松散岩体以及冰碛物。图3(a)为试验区岩体划分结果。由此并参考岩体内主要岩性的物理力学经验参数和近邻区的赋值结果[32-33],确定试验区不同岩体的经验物理力学参数区间(岩体重度、有效内摩擦角、有效内聚力),见表2。对比于汶川地震灾区的1∶250 000工程地质图可知:尽管康定市与汶川地震灾区的区域构造环境有所不同,但两区主要岩性基本一致。其中,火成岩主要包括花岗岩、闪长岩、辉长岩等,变质岩主要以碳质板岩、千枚岩、片岩为主,而沉积岩则主要以泥岩、砂岩、粉砂岩为主,可见康定市与汶川地震灾区域具有较为相似的地质环境背景。

图3 试验区采用的主要数据及其空间分布Fig.3 Main data and its spatial pattern used in the study area

表2 试验区不同岩体的物理力学参数

2.2.2 地形坡度

利用ArcGIS空间分析工具,基于DEM获得试验区地形坡度数据。考虑到地震在平缓的地形区域触发滑坡的可能性相对较小[32],同时也为了提高数据处理效率,本文将坡度小于10°的区域预先定义为稳定区(约占9.28%),不参与后续永久地震位移计算。图3(b)为研究区地形坡度分布图,坡度值范围0～86.51°,均值28°。其中,26.10%的区域坡度在30°～40°。总体而言,研究区主要以陡坡地形为主,有利于形成地震滑坡。

2.2.3 坡体饱和度

季节性降雨或者是强降雨是影响坡体饱和度的重要因素[35]。根据研究区2000—2017年的逐月降雨数据,采用ArcGIS空间重采样技术获得试验区30 m分辨率的降雨数据,计算年累积降雨均值,并利用ArcGIS模糊隶属度模块将年累积降雨均值转换为[0,1],以量化坡体饱和度。图3(c)为研究区经线性归一化后的年累积降雨均值分布图。由图3可知,研究区降雨分布受地形影响明显,在低海拔区多表现为强降雨。

2.2.4 地震动峰值加速度PGA

PGA是地震动加速度时程曲线中的最大值,是反映地震危险性的常用指标。为获得未来地震场景下的PGA,本文基于中国第五代地震动参数区划图,获取试验区未来不同地震场景下的PGA分布图。图3(d)为试验区在常遇地震条件下(50年超越概率10%)的PGA分布图。由图3可知,在常遇地震场景下,康定县城附近为高PGA区域,表明未来该区域受潜在地震的影响大。

2.2.5 坡体赋存环境因子

坡体赋存环境是导致区域岩体强度空间异质性的重要因素,本文重点考虑断层密度、水系密度、地形起伏及地表曲率的影响。其中,断层密度和水系密度分别基于研究区的断层和水系分布,利用ArcGIS的密度分析工具计算获得。根据断层密度和水系密度值的分布,采用GIS自然断点分类法对断层密度和水系密度进行重分类,如图4(a)、(b)所示。地形起伏是基于研究区DEM数据,采用ArcGIS的邻域统计分析工具,计算指定窗口内的高程极大极小值之差。本文同样采用GIS自然断点分类法将地形起伏划分为5类,如图4(c)所示。同样,基于DEM数据,利用ArcGIS的表面分析工具获得地表曲率数据,并参考汶川地震的地表曲率划分区间[2],采用自定义区间将地表曲率划分为6类,如图4(d)所示。

图4 康定坡体赋存环境因子的空间分布Fig.4 Spatial pattern of slope occurrence environment in Kangding

3 顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性制图

基于前期数据准备,本文针对康定地区未来不同地震场景条件,开展概率地震滑坡危险性评估,并进行不同概率条件下的地震滑坡危险性制图。

3.1 康定地区岩体强度空间异质性分布

基于汶川地震案例建立的岩体强度空间异质性经验模型,并结合康定地区坡体赋存环境因子,可快速获取康定岩体强度空间异质性分布。图5为基于岩体强度空间异质性模块获取的康定岩体强度空间异质性分布图。其中,岩体强度空间异质性的值越大,代表其受赋存环境的影响越小,岩体的强度越大,反之,则受赋存环境影响大,岩体的强度小。由图5可知,康定城区附近、康定城区以北的大片区域整体对应为较低的岩体强度;而在康定县城以西区域对应为较高的岩体强度。同时,由于坡体赋存环境的差异性,即使是同一岩性条件,其岩体强度在空间上也表现出明显的异质性。

图5 康定岩体强度空间异质性分布Fig.5 Spatial heterogeneous of rock mass strength in Kangding

3.2 顾及坡体赋存环境的临界加速度修正

为快速获取区域范围的临界加速度信息,本文基于静态安全系数计算式(6)和临界加速度计算式(5),利用ArcGIS空间数据建模工具开发了相应的数据处理模块:静态安全系数计算模块和临界加速度计算模块。其中静态安全系数计算模块的输出主要作为临界加速度计算模块的输入变量。

选取岩体物理力学参数的均值作为输入,并结合地形坡度以及坡体饱和度信息,基于构建ArcGIS模块可快速计算获得区域临界加速度。此外,由于震前边坡处于静态平衡状态,计算的静态安全系数应大于1[13]。而在实际的数据处理过程中,由于岩体的物理力学参数主要来源于主观经验赋值,计算的静态安全系数存在小于1的异常情况。为消除该异常情况,本文通过调整潜在滑体厚度,以确保康定绝大部分区域在震前处于静态稳定性。最终,基于确定的潜在滑体厚度、岩体的经验物理力学参数、地形坡度以及坡体饱和度,利用临界加速度计算模块获取康定的临界加速度分布图(图6(a))。可见,康定的临界加速度主要分布在0.01～1.81 g,其中高值主要分布在坚硬岩体和较坚硬岩体区,这部分区域具有更高的岩体强度,能抵抗更大的地震扰动;而低值主要沿着沟谷分布,对应的岩体多以松散岩体或者较软岩体为主,岩体强度弱。此外,对于高陡边坡,由于地形坡度大,同样的岩性条件下计算的临界加速度也普遍较小。

图6 康定地区岩体强度修正前后临界加速度分布Fig.6 Distribution of critical acceleration and modified critical acceleration of Kangding before and after strength modification

进一步地,利用获取的康定地区岩体强度空间异质性分布结果,采用式(6)对图6(a)的临界加速度进行修正,获得修正后的临界加速度分布图(图6(b))。可见,由于顾及了坡体赋存环境的影响,修正后的临界加速度相对于修正前的临界加速度差别在于:对于岩体强度异质性小的区域进行了折减修正,对于岩体强度异质性较大的区域则进行了增强修正;修正后的临界加速度取值范围更广,即区域范围的临界加速度差异更加明显;修正后的临界加速度既保留了修正前的临界加速度的空间分布特征,又兼顾了坡体赋存环境而产生的空间分布差异。

3.3 临界加速度修正效果验证

临界加速度作为反映坡体抗震能力的指标,同时也是评估震前边坡稳定性的可靠指标,常被用于震前滑坡易发性评估。因此,为了对比修正前后临界加速度的差异,本文分别基于修正前后的临界加速度评估研究区的震前滑坡易发性,并结合部分区域的遥感目视解译结果和野外实地调查进行对比分析。值得指出的是,无论是遥感目视解译还是野外调查均存在人为主观性,因此其分析结果仅用于辅助验证。更合理可靠的验证需结合实际地震场景下真实的同震滑坡分布进行验证分析。

为了对比分析利用不同临界加速度评估的震前滑坡易发性差异,本文研究采用两种定量指标,即评估结果中危险区分布面积所占百分比(hazard area percent,HAP)和发育在危险区的滑坡面积所占百分比(ground failures captured,GFC)[10]作为评估指标。对于未修正的临界加速度分布图,采用GIS中的自然断点分类法,将试验区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区,并将其中的极高和高易发区定义为危险区,低和极低易发区定义为稳定区,而中易发区为待定区域;对于修正的临界加速度分布图,采用同样的划分区间将研究区划分为不同的易发区。由于研究区覆盖范围较大,本文仅利用试验区典型区域的遥感目视结果,并结合康定城区附近及G318国道康定-泸定路段的实地考察结果,对评估结果进行定量和定性分析。

表3为基于修正前后临界加速度评估的滑坡易发性与典型区域的遥感目视解译结果的定量分析。由表3可知,基于未修正临界加速度评估的滑坡易发性,其HAP、GFC分别为21.67%和42.38%,表明研究区有21.67%区域被划分为危险区,遥感目视解译的滑坡面积有42.38%落入划分的危险区。而基于修正后临界加速度评估的滑坡易发性,其对应的HAP、GFC分别为29.22%、50.4%。对比可见:基于修正后的临界加速度划分的危险区范围更大,遥感目视解译的滑坡面积落入划分的危险区比例也更高,即划分的结果与实际滑坡分布更为一致。可见,基于修正后的临界加速度评估的滑坡易发性更适合用于指导震前的灾害防治,也更适合用于后续评估未来不同地震场景下的地震滑坡危险性。

表3 基于修正前后临界加速度的滑坡易发性与实际滑坡的定量分析

为进一步验证修正临界加速度的可靠性,本文对康定县城附近及G318国道泸定-康定路段进行了实地考察与航拍作业。图7为基于修正后临界加速度的滑坡易发性制图及部分现场考察图片。其中,图7(b)为位于国道G318泸定-康定路段的一处危岩体;图7(c)为国道G318康定-新都桥路段的一处滑坡群;图7(d)为康定城区东南白海子山冰川下游沟谷的一处滑坡。以上现场调查采集的图片资料均与滑坡易发性制图中的危险区对应,表明修正临界加速度是震前滑坡易发性评估的有效指标,适合用于后续的概率地震滑坡危险性评估制图。

图7 康定地区滑坡易发性制图及部分研究区野外采集的现场图片Fig.7 Landslide susceptibility mapping of Kangding and photos collected in the field

3.4 康定地区概率地震滑坡危险性制图

为了对比顾及坡体赋存环境对永久地震位移的影响,本文基于罕遇地震场景(50年超越概率2%),分别计算了未顾及(图8(a))和顾及坡体赋存环境(图8(b))的康定地区永久地震位移。为了划分潜在地震滑坡危险性,在USGS中,通常将永久地震位移值划分为低危险区(Dn<1 cm)、中危险区(1 cm<=Dn<5 cm)、高危险区(Dn>=5 cm)[5,36]。本文参考这些阈值,将永久地震位移划分低危险区、中危险区和高危险区。其中,顾及坡体赋存环境计算永久地震位移,由此划分的低、中、高危险区面积分别为1 421.67、218.21、317.29 km2;未顾及坡体赋存环境计算而划分的低、中、高危险区面积分别为1 078.26、168.26、287.77 km2,后者分别比前者少24.1%、22.9%、9.4%。同时,为展现图8中不同永久地震位移的分布差异,将图8中黑色矩形框区域进行局部放大显示,如图9所示。可见,未顾及坡体赋存环境计算永久地震位移时,存在低估地震滑坡危险性现象;而顾及坡体赋存环境计算永久地震位移时,能识别出更多的潜在地震滑坡危险区。

图8 未顾及与顾及坡体赋存环境时罕遇地震场景下康定地区永久地震位移分布Fig.8 Distribution of permanent seismic displacements in Kangding calculated under the rarely encountered earthquake scenario without and with consideration of slope occurrence environment

图9 未顾及与顾及坡体赋存环境时G318国道康定至泸定路段永久地震位移分布Fig.9 Distribution of permanent seismic displacements on the section of G318 national highway from Kangding to Luding without and with consideration of slope occurrence environment

进而,在顾及坡体赋存环境差异影响下,针对不同地震场景进行概率地震滑坡危险性制图。图10(a)为常遇地震场景下(50年超越概率10%)康定地区地震滑坡危险性制图效果。同样的,将永久地震位移值分布划分为低危险区、中危险区和高危险区。统计结果显示,在常遇地震场景下,康定部分区域易受地震影响,地震滑坡的低、中、高危险区面积分别为299.14、71.53、230.11 km2。高危险区主要分布在康定城区周边、G318国道康定至泸定路段两侧以及康定东南和东北区域。其中,康定城区周边和G318国道康定-泸定路段两侧区域大部分处于构造运动活跃区(50年超越概率为10%的地震动峰值加速度0.4 g),具备形成地震滑坡的外在地震因子,需特别关注。康定东南和东北区域所处虽非构造活跃区(50年超越概率10%的地震动峰值加速度仅为0.2 g),但位于强降雨区,坡体饱和度较高,临界加速度普遍较低,同样具备形成地震滑坡的环境条件,需引起重视。

图10(b)为罕遇地震场景下(50年超越概率为2%)康定地震滑坡危险性制图效果。相对于常遇地震场景,罕遇地震场景下受潜在地震影响的区域显著增加,低、中、高危险区面积分别为1 421.67、218.21、317.29 km2。其中,低危险区面积增加了474%。由于本文使用的PGA参量并未考虑坡体的场地及地形效应影响,相应的PGA并不代表坡体将遭受的地震影响的具体值,可能导致滑坡危险性低估。因此,实际的地震滑坡危险性有可能远高于本文评估的地震滑坡危险性,需引起关注。

3.5 康定地区概率地震滑坡危险性制图的不确定性分析

鉴于数据本身存在一定的不确定性,为量化输入数据的不确定性对概率地震滑坡危险性制图的影响,本文根据岩体物理力学参数的取值区间,通过评估各种可能的岩体力学参数条件下的区域地震滑坡危险性差异,来量化因输入数据的不确定性所导致的评估结果不确定性变化区间[37-39]。图11(a)、(d)和(b)、(e)分别为基于岩体强度下限和上限的概率地震滑坡危险制图。常遇地震场景条件下,当岩体强度参数取下限时,康定地区存在大范围的潜在地震滑坡高危险区;而当岩体强度取上限时,康定城区受潜在地震的影响相对较小,其划分的低、中、高危险区面积较前者分别减少了89.63%、98.33%和99.61%。罕遇地震场景条件下,当岩体强度参数取下限时,康定地区存在大范围的潜在地震滑坡高危险区;而当岩体强度取上限时,康定城区受潜在地震的影响相对较小,其划分的低、中、高危险区面积较前者分别减少了70.58%、90.58%和98.73%。

图11 基于不同岩体强度和不同地震场景下的概率地震滑坡危险性制图及相应的不确定性分布Fig.11 Probabilistic seismic landslide hazard mapping based on different rock mass strength and uncertainty distribution

进一步地,根据不同岩体强度输入获得的评估结果,基于表4的量化标准,对由于岩体强度输入产生的不确定性进行量化。如图11(c)、(f)分别为常遇地震场景下和罕遇地震场景下概率地震滑坡危险性制图不确定性分布,即两者相同单元危险性等级之差的空间分布图像。可见,本文研究中因数据输入产生的不确定性导致的评价结果差异的主体处于低水平区间(即一个危险性等级内),认为评估结果是可接受的。实际应用中,针对不同的应用场景,应选择合理的岩体强度参数开展地震滑坡危险性评估:对于重大基础设施建设区,建议选择保守的岩体强度参数(如取岩体强度下限),以便提高设防等级;而对于一般工程建设区,建议选择乐观的岩体强度参数(如取岩体强度上限),适当降低设防等级。

表4 概率地震滑坡危险性制图不确定性的量化

4 结论与讨论

4.1 结 论

本文针对基于位移模型的地震滑坡危险性评估方法的缺点,利用GIS空间信息多参数综合分析技术,研究提出了一种顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性评估与制图方法。该方法综合考虑了坡体赋存环境尤其是河流分布、断层分布、地形起伏以及地表曲率对岩体强度的影响,通过历史地震滑坡编目数据构建了岩体强度空间异质性经验模型;将区域岩体强度空间异质性用于修正位移模型中的临界加速度,并利用简化经验位移模型开展概率地震滑坡危险性评估。开发了软件模块,以康定为试验区进行应用试验,结论如下:

(1) 作为位移模型主要输入的岩体参数,当用于计算临界加速度的岩体强度参数未顾及坡体赋存环境影响时,计算的临界加速度普遍较高。而基于该临界加速度评估的震前滑坡易发性易低估坡体的实际易发区,即高估坡体的实际抵震能力,进而影响后续地震滑坡危险性的评估。

(2) 应用位移模型进行地震滑坡危险性评估时,顾及坡体赋存环境影响而导致的岩体强度空间异质性,能显著提高地震滑坡危险性评估的可靠性,并有助于识别更多的潜在地震滑坡危险区。

(3) 在不同地震场景下的概率地震滑坡危险性制图分析表明,康定城区附近、G318国道泸定-康定路段两侧,以及康定东南和东北区域均存在地震滑坡高危险区,未来土地利用规划、防灾减灾设计及川藏铁路建设时应予以关注。

4.2 讨 论

本文在计算永久地震位移时采用的是一种简化的物理模型,即无限边坡模型。该模型可较好模拟浅表层的地表破坏(即浅层滑坡),而全球大量历史地震数据资料记载表明,这种浅表层破坏是地震触发的主要滑坡类型。可见,基于无限边坡模型计算的位移可用于区域地震滑坡的危险性评估,具有典型性和代表性。对于非浅层滑坡尤其是岩体顺层滑坡等特殊类型,其永久地震位移计算与滑坡风险制图更为困难和复杂,除河流分布、断层分布、地形起伏、地表曲率之外,还应考虑基岩层的倾角倾向、软弱互层结构、层面湿度(或充水性)等坡体赋存环境因子。

需要指出的是,本文面向川西选择的4个主要影响因子及确定的权重组合,并不能完全适应其他地区;需要结合当地的环境特点与地震滑坡编目信息进行具体研究与提取。森林或植被覆盖密度也是影响地震滑坡分布的一个重要因子,今后应予以足够重视。由于植被具有物候特征,其参数(如密度、NDVI)受季节影响而变化大,尤其在温带、寒带地区,需要做细致的季节区分;此外,不同地区的植被覆盖类型与物候效应差异大,比如热带、亚热带地区的植被类型与物候与温带、寒带显著不同,难以将某一地理区域建立的模型直接应用于其他地理区域。因此,从本文模型的未来扩展与不断完善而言,今后应面向不同地理区域考虑特定的森林或植被覆盖密度、冰冻与冰雪覆盖等影响,加强模型本地化,进一步提升模型的实用效能。