蘆山地震震后次生滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究1

劉 睿 蘇 偉 張曉東 田麗燕 張群燕

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

引言

北京時(shí)間2013年4月20日8時(shí)02分四川省雅安市蘆山縣（北緯30.3°，東經(jīng)103.0°）發(fā)生了7.0級地震，震源深度13km。據(jù)中國地震局網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)資料，震中蘆山縣龍門鄉(xiāng)99%以上房屋垮塌，截至2013年4月24日上午10時(shí)，共發(fā)生余震4045次，其中3級以上余震103次，最大余震5.7級。此次地震受災(zāi)人口152萬，受災(zāi)面積12500km2。四川省蘆山“4·20”7.0級強(qiáng)烈地震觸發(fā)了多處山體崩塌、滑坡，造成慘重的人員傷亡和巨大的財(cái)產(chǎn)損失，地震災(zāi)區(qū)山地災(zāi)害活動(dòng)異常活躍，發(fā)生次生災(zāi)害的危險(xiǎn)性非常大。地震次生災(zāi)害一般是指強(qiáng)烈地震后，以震動(dòng)的破壞后果為導(dǎo)因而引起的一系列其它類型的災(zāi)害（譚德寶等，2008），包括崩塌、滑坡、塌陷、地裂縫和砂土液化等，是地震災(zāi)害的重要組成部分（杜軍等，2009）。中國是一個(gè)地震多發(fā)國家，每年由于地震災(zāi)害而造成的損失巨大，其中地震滑坡是一種常見的地震次生災(zāi)害形式，它會(huì)對人類的生命財(cái)產(chǎn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)造成巨大損失，因此人們非常重視對地震次生災(zāi)害的研究。目前，對于地震次生滑坡災(zāi)害的研究，許多學(xué)者采用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)以及SAR數(shù)據(jù)等多源遙感數(shù)據(jù)，針對不同地區(qū)，開展了包括地震次生災(zāi)害發(fā)生范圍、強(qiáng)度等影響因子的分析，并提出了地震次生災(zāi)害敏感性分析的有效方法（唐川等，2002；李忠生，2003；李為樂等，2008；趙祥等，2009；李秀珍等，2009；祁生文等，2009；張建強(qiáng)等，2009；Daisaku等，2009）。

對于地質(zhì)災(zāi)害的危險(xiǎn)性分析，目前廣泛應(yīng)用的模型有：信息量模型、多元統(tǒng)計(jì)分析模型、模糊綜合評判模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法模型等，實(shí)現(xiàn)方法是將地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）技術(shù)與相關(guān)模型結(jié)合起來進(jìn)行區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分析（夏毓超，2010）。對于地質(zhì)災(zāi)害的危險(xiǎn)性區(qū)劃評價(jià)的研究（謝全敏等，2007；王萌等，2009；Mandy等，2001），由于各種地質(zhì)因素本身的不確定性，以及地質(zhì)因素之間相互作用的復(fù)雜性，往往需要以大量地質(zhì)環(huán)境資料為基礎(chǔ)，充分利用GIS強(qiáng)大的空間化功能，選取合適的評價(jià)預(yù)測指標(biāo)，并運(yùn)用數(shù)學(xué)分析模型劃分地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性等級，從而為地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警決策和管理防治提供依據(jù)。本文在基于蘆山地震受災(zāi)區(qū)航空影像解譯滑坡災(zāi)害隱患點(diǎn)的基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用GIS技術(shù)和層次分析法預(yù)測地震引起的次生滑坡災(zāi)害的危險(xiǎn)性，探討蘆山地震的次生滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評價(jià)方法。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況（圖1）

蘆山縣位于四川盆地西緣，雅安地區(qū)東北部，青衣江上游。北與汶川縣連界，東北與崇州市、大邑縣、邛崍市毗鄰。地跨東經(jīng) 102°52'至 103°11'，北緯 30°01'至 30°49'，縣境南北長86.6km（飛仙關(guān)至斷頭巖）；東西寬：北部為24.4km（蘆、崇、大三縣（市）交界點(diǎn)至二十四凼），中部為19.42km（蘆、大、邛三縣（市）交界點(diǎn)至大甕頂），南部為17.2km（蘆、邛、雅三縣（市）交界點(diǎn)至六臺(tái)山）；幅員面積1364.42km2；縣城距雅安31km，距成都 156km。蘆山縣位于龍門山前緣構(gòu)造帶南段，龍門山斷裂帶位于青藏高原東緣。龍門山斷裂帶上地震多發(fā)，2008年的汶川特大地震就在距離蘆山縣北部大川鎮(zhèn)僅69km處發(fā)生。2013年04月20日08時(shí)02分在四川省雅安市蘆山縣（北緯30.3°，東經(jīng)103.0°）發(fā)生7.0級地震，震源深度13km。

圖1 研究區(qū)（蘆山縣龍門鄉(xiāng)、寶盛鄉(xiāng)、太平鎮(zhèn)部分地區(qū)）（R（Band 3）G（Band 2）B（Band 1））Fig. 1 Location of the study area （R（Band 3）G（Band 2）B（Band 1））

1.2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究使用的數(shù)據(jù)源有無人機(jī)航拍影像、空間分辨率為30m的蘆山縣DEM、降雨量數(shù)據(jù)、蘆山縣行政區(qū)劃圖等。航空影像拍攝于2013年4月20日下午17時(shí)，范圍包括蘆山縣核心災(zāi)區(qū)龍門鄉(xiāng)、寶盛鄉(xiāng)、太平鎮(zhèn)部分地區(qū)，以具有地理參考的DEM為參考，對航空影像進(jìn)行幾何精校正。降雨量數(shù)據(jù)從天氣歷史氣象網(wǎng)站上下載獲得，下載地址為：

http://www.wunderground.com/history/station/56287/2013/4/23/DailyHistory.html?req_city=

NA&req_state=NA&req_statename=NA

下載后的氣象數(shù)據(jù)為點(diǎn)位數(shù)據(jù)，利用Kriging插值方法進(jìn)行空間插值處理擴(kuò)展到面上。

2 滑坡遙感解譯

滑坡是最為常見的一種地質(zhì)災(zāi)害，由于主要受重力影響，地貌特征明顯，可以通過遙感影像解譯?；碌倪b感解譯主要是依據(jù)形態(tài)、色調(diào)、紋理特征來判定。在形態(tài)上，發(fā)生滑坡的區(qū)域在遙感影像上主要呈簸箕形、馬蹄形、弧形或不規(guī)則形狀；震后，在地震力的作用下，滑坡以長條形或不規(guī)則形狀為主。在色調(diào)上，震后新形成的滑坡大多以松散堆積物質(zhì)組成，表面波譜反射能力較強(qiáng)，在影像上以淺色調(diào)為主，與周圍穩(wěn)定地形有明顯的區(qū)別，加之坡體破碎，紋理粗糙。根據(jù)這些解譯特征，參考地震前視寶衛(wèi)星影像對滑坡災(zāi)害點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的解譯，研究區(qū)內(nèi)共解譯滑坡97處，圖2分別是解譯得到的廬山地震次生滑坡災(zāi)害面狀解譯結(jié)果和點(diǎn)狀解譯結(jié)果圖。通過遙感解譯，蘆山地震次生滑坡災(zāi)害主要發(fā)生在震中的北部和西北部山區(qū)等坡位較高的地方，這與汶川地震次生滑坡災(zāi)害發(fā)生的地質(zhì)條件相似，在今后開展的地震次生滑坡災(zāi)害實(shí)地調(diào)查中將會(huì)得到驗(yàn)證。

圖2 蘆山地震次生滑坡災(zāi)害目視解譯結(jié)果Fig. 2 Results of the earthquake landslides disaster by visual interpretation

3 評價(jià)因子指標(biāo)選取與敏感性分析

3.1 評價(jià)因子指標(biāo)選取

影響地震次生災(zāi)害發(fā)生的因素（即災(zāi)害致災(zāi)因子）眾多（夏毓超，2010），其中包括地形地貌、地層巖性、地質(zhì)構(gòu)造等影響地質(zhì)災(zāi)害形成的基本地質(zhì)環(huán)境因素，還包括降雨、地震、河流沖刷作用和人類工程活動(dòng)等的影響，以及誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害演化和發(fā)生的外在因素。綜合國內(nèi)外研究者所采用的地震次生災(zāi)害評價(jià)因子，本文確定的地震次生滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的基本因素評價(jià)因子包括：地形地貌因子（坡度、坡向）、環(huán)境因子（危險(xiǎn)植被指數(shù)）和氣象因子（震后累積降雨量）。

3.1.1 地形地貌因子

地面坡度對滑坡發(fā)育有著重要的影響，總的來說，坡度越大越容易引發(fā)滑坡、崩塌等地質(zhì)災(zāi)害。坡向主要反映光照情況，是山坡平面法線在水平面上投影的方向，不同的光照條件可能導(dǎo)致不同的山坡風(fēng)化程度。一般而言，陽坡植被茂密、冰雪易于融化，巖石的風(fēng)化速度也快于陰坡，且降水量較多，陽坡上的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性大于陰坡。另外，氣流在迎風(fēng)坡上升的過程中降溫降水，而背風(fēng)坡在下降過程中增溫不易于水汽凝結(jié)，也導(dǎo)致迎風(fēng)坡地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性大于背風(fēng)坡。本文采用空間分辨率為30m的DEM數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，并用ARCGIS軟件對DEM進(jìn)行空間運(yùn)算，計(jì)算出研究區(qū)每個(gè)像素的坡度、坡向，如圖3所示。

圖3 蘆山地震次生滑坡災(zāi)害地形地貌因子分析結(jié)果Fig. 3 Results of the earthquake landslides disaster by using slope factor

3.1.2 氣象因子

降雨量是地震次生滑坡災(zāi)害的氣象激發(fā)因子，當(dāng)足夠的雨水滲入巖土體空隙中，巖土體自重及孔隙水壓力均增加，隨著雨水的持續(xù)滲入，土體達(dá)到飽和狀態(tài)，土石體原本穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)遭受破壞，阻抗力變小，使得松散固體物質(zhì)變得越來越不穩(wěn)定，就容易發(fā)生滑坡等災(zāi)害。在特定的地區(qū)，孕育滑坡的客觀環(huán)境條件一定的情況下，在一定時(shí)間內(nèi)降雨量超過某一臨界閾值，就會(huì)發(fā)生滑坡。所以本文選取2013年4月20日至4月26日的雅安及周邊9個(gè)氣象站（九龍、漢源、峨眉山、康定、乾寧、成都、都江堰、綿陽、宜賓）的氣象數(shù)據(jù)，根據(jù)各站點(diǎn)的降雨量，利用克里金（Kringing）插值方法，得到蘆山縣太平鎮(zhèn)、寶盛鄉(xiāng)和龍門鄉(xiāng)2013年4月20日至4月26日累積降雨量數(shù)據(jù)。

3.1.3 環(huán)境因子

當(dāng)一個(gè)位置發(fā)生滑坡現(xiàn)象之后，植被覆蓋度降低，植被指數(shù)降低，根據(jù)滑坡前后植被指數(shù)的變化可以分析判斷一個(gè)位置是否發(fā)生滑坡現(xiàn)象。因此，本文利用蘆山縣寶盛鄉(xiāng)、龍門鄉(xiāng)、太平鎮(zhèn)共3個(gè)鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）地震前后的航空遙感影像，通過計(jì)算震前、震后的植被指數(shù)，進(jìn)而構(gòu)建危險(xiǎn)植被指數(shù)，作為地震次生滑坡災(zāi)害的環(huán)境因子，結(jié)果如圖4所示。

收集到的地震前后的遙感影像有震前視寶衛(wèi)星影像和震后航空影像，但由于航空影像只有紅光、綠光、藍(lán)光三個(gè)波段，所以我們構(gòu)建了可見光抗大氣指數(shù)（Visible Atmospherically Resistant Index，VARI）來計(jì)算植被指數(shù)?？梢姽饪勾髿庵笖?shù)不僅可以提高對土壤背景的鑒別能力，消除地形和群落結(jié)構(gòu)的陰影影響，還極大地削弱了大氣對于植被覆蓋度檢測的干擾，擴(kuò)展了其靈敏度?？梢姽饪勾髿庵笖?shù)的計(jì)算公式為：

圖4 蘆山地震次生滑坡災(zāi)害環(huán)境因子分析結(jié)果Fig. 4 Results of the earthquake landslides disaster by using environmental factor

式中，G為綠波段；R為紅波段；B為藍(lán)波段。

根據(jù)地震前后植被指數(shù)變化計(jì)算危險(xiǎn)植被指數(shù)（Vegetation Damage Index，VDI）的計(jì)算公式為：

式中，VARIpre指震前植被指數(shù)；VARIpost指震后植被指數(shù)。

VDI越高，說明此區(qū)域越危險(xiǎn)，越容易發(fā)生滑坡現(xiàn)象。

3.2 敏感性分析

敏感性分析采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，并充分利用 GIS的分析功能（高克昌等，2006），對解譯出來的滑坡災(zāi)害點(diǎn)與坡度、坡向、震后累積降雨量和危險(xiǎn)植被指數(shù)4個(gè)指標(biāo)因子的屬性進(jìn)行定量計(jì)算。具體方法為：①數(shù)據(jù)預(yù)處理。利用克里金插值法對2013年4月20日至4月26日的累積降水量進(jìn)行空間插值；②針對每個(gè)因子圖層，進(jìn)行屬性劃分，分級的方法包括分位數(shù)分級法、標(biāo)準(zhǔn)差分級法、自定義分級法等；③敏感性分析，利用GIS的空間分析功能統(tǒng)計(jì)出各等級滑坡隱患點(diǎn)的個(gè)數(shù)，具體計(jì)算公式為：

式中，F(xiàn)n為某指標(biāo)因子的屬性n在每100km2內(nèi)隱患點(diǎn)密度，即滑坡隱患點(diǎn)出現(xiàn)對屬性n的敏感性；Nn為指標(biāo)因子中屬性n所包含的隱患點(diǎn)個(gè)數(shù)；Sn為屬性n的面積。

在對各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行敏感性計(jì)算之后，需要對各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。根據(jù)得到的敏感性的值將各指標(biāo)因子劃分為四級，比如，將敏感性最高的1至2個(gè)屬性類賦值為4，敏感性較高的1至2個(gè)屬性類賦值為3，敏感性較低的1至2個(gè)屬性類賦值為2，敏感性最低的屬性類賦值為1。對每個(gè)指標(biāo)而言，指標(biāo)中值越高的屬性類，對地震次生滑坡災(zāi)害的影響程度越大，它所在區(qū)域發(fā)生地震次生滑坡災(zāi)害的危險(xiǎn)性也就越高。

3.3 敏感性分析結(jié)果

坡度以1×1網(wǎng)格為分析單元，將坡度劃分為<89.9899m、89.9899m—89.9950m、89.9950m—89.9980m、89.9980m—89.9996m共4個(gè)等級，敏感性從1到4逐漸增加，分析結(jié)果如表1所示；坡向?qū)傩砸哉狈较蝽槙r(shí)針旋轉(zhuǎn)，對8個(gè)方向進(jìn)行敏感性分析，分析結(jié)果如表2所示，結(jié)果表明，北、東北和東方向地震次生滑坡敏感性最高；其次為南、西南和西方向；東南和西北方向敏感性較低。

表1 坡度敏感性分析結(jié)果Table 1 Sensitivity analysis of slope factor

表2 坡向敏感性分析結(jié)果Table 2 Sensitivity analysis of slope orientation factor

研究區(qū)VDI值分為九級，經(jīng)分析后得到敏感性從4到1依次遞減，如表3所示。危險(xiǎn)植被指數(shù)越高，發(fā)生滑坡災(zāi)害的可能性越大，統(tǒng)計(jì)得到危險(xiǎn)植被指數(shù)在-0.19到1時(shí)，地震次生滑坡敏感性較高，危險(xiǎn)植被指數(shù)小于-0.41時(shí)，地震次生滑坡敏感性較低。

表3 危險(xiǎn)植被指數(shù)敏感性分析結(jié)果Table 3 Sensitivity analysis of the VDI factor

續(xù)表

研究區(qū)內(nèi)2013年4月20日至4月26日的累積降雨量也分為九級，其敏感性分析結(jié)果如表4所示。

表4 年均降雨量敏感性分析結(jié)果Table 4 Sensitivity analysis of rainfall factor

4 地震次生滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評價(jià)

AHP（Analytic Hierarchy Process）層次分析方法，是20世紀(jì)70年代由美國運(yùn)籌學(xué)家Saaty提出的，主要是對一些較為復(fù)雜、較為模糊的問題作出決策的多準(zhǔn)則決策方法，可用于存在不確定情況及多種評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的決策問題，它基于對問題的全面考慮，將定性與定量分析相結(jié)合、將決策者的經(jīng)驗(yàn)予以量化，是一種層次權(quán)重決策分析方法（樊曉－，2004；Liang，2009）。本文采用AHP方法對諸多影響因素進(jìn)行綜合分析，根據(jù)對影響次生滑坡災(zāi)害評價(jià)因子的分析，對各因素的重要性進(jìn)行兩兩比較，采用 1—9標(biāo)度法使各因子相對重要性定量化，得出權(quán)重值。

4.1 構(gòu)造判斷矩陣

根據(jù)層次分析法的基本原理，建立判斷矩陣，并將各個(gè)指標(biāo)之間的相對重要程度表示出來，判斷矩陣標(biāo)度（重要性指標(biāo)）及其含義如表5所示。在研究中主要通過查閱文獻(xiàn)和向?qū)＜易稍兊姆绞剑M(jìn)行指標(biāo)因子之間的相互重要性打分，并根據(jù)層次分析法原理構(gòu)建判斷矩陣，如表6所示。

表5 判斷矩陣標(biāo)度（重要性指標(biāo)）及其含義Table 5 The judgment matrix and its concept

表6 指標(biāo)判斷矩陣和權(quán)重Table 6 The Factor judgment matrix and weights

計(jì)算特征向量并歸一化處理，得到權(quán)重?cái)?shù)W及最大特征根為：

依據(jù)以上計(jì)算得到的特征向量，對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，公式如下：

式中，CI為判斷矩陣一致性指標(biāo)；RI由大量的實(shí)驗(yàn)給出，為判斷矩陣的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。

根據(jù)層次分析法的規(guī)定：若 CR<0.1，則認(rèn)為判斷矩陣具有令人滿意的一致性，否則就需要調(diào)整判斷矩陣，直到滿意為止。由上述計(jì)算結(jié)果可知，本次構(gòu)造的判斷矩陣一致性較好。

4.2 地震次生滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評價(jià)

利用ARCGIS的空間分析功能，采用柵格加權(quán)疊加，對4個(gè)影響次生滑坡災(zāi)害發(fā)生的因子進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出各柵格單位的地震次生滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)度值，并將所有柵格單元分為高危險(xiǎn)區(qū)、中危險(xiǎn)區(qū)和低危險(xiǎn)區(qū)三類，如圖3所示。

根據(jù)蘆山地震次生滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評價(jià)圖，高危險(xiǎn)區(qū)主要分布在坡度較高的山區(qū)，該區(qū)域斷裂構(gòu)造發(fā)達(dá)，巖石破碎，且近年來水土破壞嚴(yán)重，植被覆蓋低，危險(xiǎn)植被指數(shù)高，震后累計(jì)降雨量也相對較高，各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)危險(xiǎn)性都高，因此綜合的發(fā)生地震次生滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性也很高；危險(xiǎn)程度較低的地區(qū)區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造簡單，斷裂帶密度低，且危險(xiǎn)植被指數(shù)低。

圖5 蘆山地震次生滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果Fig. 5 The estimation result of the earthquake secondary landslides disaster

5 結(jié)論和分析

（1）本研究在對蘆山地震次生滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評價(jià)的因子選取中引入了危險(xiǎn)植被指數(shù)、震后累積降雨量、坡度、坡向4個(gè)因子，針對不同因子在敏感性計(jì)算結(jié)果的取值范圍上的差異，采取了敏感性歸一化的方法進(jìn)行量化，得到各指標(biāo)的敏感區(qū)間。選取危險(xiǎn)植被指數(shù)、震后累積降雨量2個(gè)因子作為評價(jià)因子是本研究的創(chuàng)新之一。由于震后數(shù)據(jù)是航空影像，只有紅、綠、藍(lán)三個(gè)波段，所以本研究基于可見光抗大氣指數(shù)VARI植被指數(shù)計(jì)算危險(xiǎn)植被指數(shù)，對于研究區(qū)的植被覆蓋情況有效地進(jìn)行了表達(dá)。

（2）應(yīng)用AHP層次分析法對地震滑坡危險(xiǎn)等級進(jìn)行劃分是地震滑坡問題研究中的嘗試，層次分析法從理論基礎(chǔ)角度來講，是一種較好的確定影響滑坡指標(biāo)因子權(quán)重的方法，并且在一定程度上克服了模糊綜合判斷多因子和多指標(biāo)問題，減小了主觀因素的影響，也能解決概念外延不明確的問題。

（3）充分利用ARCGIS的空間分析功能，采用柵格加權(quán)疊加，通過統(tǒng)計(jì)分析，對于蘆山地震次生滑坡災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)性評價(jià)，得到了高危險(xiǎn)區(qū)、中危險(xiǎn)區(qū)、低危險(xiǎn)區(qū)三級危險(xiǎn)區(qū)，這為災(zāi)后重建方案的制定提供了理論基礎(chǔ)。

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