四川雅安“4.20”芦山地震龙门乡崩塌滑坡发育分布特征及危险性评价

张丹丹，常鸣，马国超，贾涛，周志远

（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）

1 前言

“5.12”汶川地震以后，龙门山断裂带周围触发了大量的崩塌滑坡地质灾害体［1］，其产生的崩塌滑坡增加了大量的松散物源，并可能在暴雨条件下导致泥石流的产生，因此地震活动不仅能诱发大量崩塌滑坡还能够导致震后降雨产生泥石流［2］。5年后，四川省雅安市芦山县于2013年4月20日8时2分再度发生7.0级地震，震中位于北纬30.3°，东经103.0°，震源深度达13km。截至25日12时，四川雅安芦山“4.20”7.0级强烈地震已造成196人遇难、21人失踪、11 470人受伤，其中重伤995人，全省大约200余万人受到此次地震影响。地震再次触发了大量崩塌滑坡的产生，余震以及即将到来的雨季仍可能触发更多地质灾害，随时威胁着灾区人民的人身和财产安全。评价地质灾害的危险性对于震后防灾减灾具有很重要的意义。

崩塌滑坡的危险性评价是灾情评估的重要内容之一，对于单一崩塌滑坡地质灾害体的评价理论及实践已经相当成熟，但对于区域性发育的崩塌滑坡的评价，鉴于其复杂性和多变性，目前还处于探索阶段，尤其是对地震引起的崩塌滑坡的评价还没有成熟的方法［3－5］。而对于崩塌滑坡危险性的研究主要分定性分析和定量分析两个方向，定性分析主要依靠专家经验通过描述崩塌滑坡的变形失稳等危险特征来分析研究，定量分析则主要是通过各种模型对崩塌滑坡的危险性进行评估，目前被应用的模型有随机模型、确定性模型、数理统计模型、信息模型等［6］。最常用的是数理统计模型，其特点是利用现在发生的地质灾害的特征来推测未来可能发生的地质灾害。信息量法实际上也是一种统计分析方法，其优点是可以根据地质灾害的自身特点并依据专家经验选取其影响因素，即在分析中加入专家知识，同时能结合GIS技术，快捷迅速的对地质灾害危险性进行评估［7－8］。

为了尽快查明龙门乡地质灾害体的分布特征及其危险性，帮助抗震救灾工作有序的开展，本文利用ArcGIS平台，对灾区遥感航片进行解译并分别针对坡度、高程、地层岩性、发震断层、水系和PGA 6个因子进行分布特征分析，再利用信息量法研究地震引起的地质灾害体对每个影响因子的敏感性，进而对龙门乡的崩塌滑坡进行危险性评价，根据信息量值重分类划分出危险区，为灾区居民生活的临时安置以及灾区重建提供依据，为灾区人民的生命及财产安全提供保障。

2 研究区概况

图1 龙门乡地质构造图Fig.1 Tectonic map of Longmen Township

龙门乡地处四川省雅安市芦山县东北部青龙场，距县城约17km，地理位置102°58′46″～103°3′38″E，30°13′31″～30°18′36″N，见图1。研究区属于亚热带湿润季风气候，四季分明，雨量充沛，降雨相对集中。前期观察发现降雨对地质灾害的发生和复活有着很直接的影响，特别是滑坡、泥石流的发生与暴雨强度有密切联系［9］。龙门乡地处四川盆地西缘与青藏高原的交接地带，隶属于山地地貌区，总体上北面地势高于南面，由西北向东南倾斜的山地组成，河谷深切，地形起伏大。研究区岩性主要以泥岩、砂岩、砾岩为主，灰岩、白云质灰岩等均有分布。研究区位于龙门山推覆构造带及四川盆地相结合部位的北东侧，地跨龙门山推覆构造带南端和四川盆地两个构造单元。区内地质构造的主体为褶皱构造，断裂构造发育也较为明显。由于龙门山北东向构造带作用强烈，致使区内构造表现为北东向构造，复杂的地质构造导致岩体破碎，为泥石流崩塌滑坡的形成提供了非常有利的条件。

3 震后崩塌滑坡发育特征分析

3.1 数据准备

本文遥感影像数据来源于四川省地质调查院和四川省测绘地理信息局提供的航空相片，该航片是地震发生后由上述两单位第一时间利用无人机航拍获取的，属于天然色航空相片，分辨率为0.5m，清晰的呈现了震后灾区的真实面貌。震后的崩塌滑坡一般在靠近道路的边坡和山坡上，在航片上表现为坡上覆盖的绿色植被已被破坏，体现出泥土和砂石的特征，且基本呈现出白色、亮白色或灰白色，很容易与周围绿色植被区分开。居民房屋在航片上基本呈暗灰色、黑色的长方形或正方形，完全坍塌的房屋呈现出灰白色和暗灰色相互夹杂的不规则废墟状，而部分受损的房屋呈现出房屋形状发生扭曲或屋顶形状完好但颜色不均一，结合野外调查即为房屋内部结构受损的情况所表现出来的影像特征。

图2 芦山县龙门乡地质灾害解译图Fig.2 Geo－hazard interpretation in Longmen，Lushan

利用ArcGIS对航空相片进行矢量化处理，将航片范围内的崩塌滑坡和房屋全部识别解译，共解译出崩塌滑坡灾害179处，灾害总面积约0.317 km2，见图2。受损房屋面积为361 900m2，占总房屋的91%，其中80 525m2为完全倒塌。在ArcGIS中利用研究区等高线生成DEM，做出高程分级图，同时做出坡度图，再将岩性图、距断层距离图、距水系图以及矢量化后的各个图层转化成栅格图并做重分类处理，利用GIS空间统计工具对各个影响因素进行分类统计。

3.2 高程效应分析

研究区产生的地质灾害体主要分布在海拔500～2 000m的范围内，且集中在1 000～1 500m，详见表1，此结果验证了地震重灾区崩塌滑坡分布的规律［10－11］。在海拔较高的区域，地质灾害体分布比较明显，原因是龙门乡处于震中，受地震自然条件影响，岩体自身应力集中释放，高海拔的崩塌滑坡能够将固有的重力势能转化为动能，直接促使崩滑体的产生。但是如果高程一直增加，崩塌滑坡的相对数量将会减少。

表1 研究区崩滑体在高程因子上的特征Table 1 Elevation features of the collapses and landslides

3.3 坡度效应分析

通常，随着崩滑体依附的山体坡度越来越大，崩塌滑坡不稳定程度会不断增加，这样既能够使得崩塌滑坡自身重力分量增大，也会使摩擦阻力减小，导致崩塌滑坡失稳的可能性增大。崩滑体的坡度一般指的是崩塌滑坡与水平地线的夹角，它反映的是地表面位于该地点的倾斜程度的大小，我们统计了崩滑体在不同坡度上的分级情况，见表2。发现研究区崩滑体主要分布在20°～40°，0°～10°处崩滑体初步分析为坡脚堆积物。

3.4 断层效应分析

龙门乡研究区位于康滇南北构造带、龙门山推覆构造带及四川盆地相结合部位北东侧。区内地质构造的主体为褶皱构造，断裂构造发育也较为明显，断裂比较复杂，对发震断层进行缓冲区分析后得到研究区崩滑体统计见表3。崩塌滑坡主要位于距离发震断层0～6 000m的范围内，并且越靠近发震断层其数量越多，这与汶川地震后李为乐统计绵远河流域崩塌滑坡特征是吻合的［12］，此外，基本符合唐春安利用数值方法得到崩塌滑坡更加容易发生在背向震源情况［13］。由于没有发震断层周围所有的航片，还有部分崩滑体没有解译，暂时无法得出上盘与下盘谁更易产生滑坡的结论。

3.5 地层岩性效应分析

通过对龙门乡地层岩性的分析，发现有4个地质年代的地层在研究区出露，见表4，其中导致崩塌滑坡分布广泛的地层是白垩纪，占崩滑体总面积的82.33%，一般在河谷及沟道地带是由第四纪粘土和卵石组成，本文主要崩塌滑坡的特征，在这个地层上没有分布，这与唐川通过对绵远河流域研究得到第四系主要分布河流阶地和堆积扇的结论相一致［14］。

白垩纪岩性主要为泥岩、砂岩，崩滑体面积约占总面积的82.33%。侏罗纪岩性主要为砂岩、泥岩，崩滑体面积约为0.016km2，约占总面积的5.05%。古近纪岩性主要为泥岩，崩滑体面积约占总面积的12.62%。泥岩是研究区主要分布的岩性，它是由泥土矿物组成的岩石，其组成结构非常有利于小型滑坡的产生，所以更应该防范震后救灾过程中崩滑体的产生对救灾人员的危害。

表2 研究区崩滑体在坡度因子上的特征Table 2 Slope gradient features of the collapses and landslides

表3 研究区崩滑体在距发震断层距离因子上的特征Table 3 Features of distance to the seismogenic fault for the collapses and landslides

表4 研究区崩滑体在地层岩性因子上的特征Table 4 Lithological features of the collapses and landslides

3.6 水系效应分析

通常说来，水系的河谷地带比较宽广，一般都有大量民房和工厂存在，分析崩滑体距离水系的距离可以为震后居民的安置提供合理的建议，也为将来灾后重建提供合适的地方。利用ArcGIS对研究区的崩滑体进行统计，见表5。

经分析发现崩滑体大量集中分布在距离水系400m以内的地方，这些范围内崩滑体占总面积的59.31%，而且在0～800m范围内呈现逐步减小的趋势，这说明靠近水系的地方崩滑体也大量存在，灾后重建的过程中必须考虑设置适当的安全距离，如果要建立安置居民房必须加强对该区域的监测预警。

表5 研究区崩滑体在距水系距离因子上的特征Table 5 Features of the collapses and landslides in terms of distance to the water system

4 研究区危险性评价

4.1 评价方法介绍

（1）信息量法实际上是通过已破坏的地质体的现实情况和提供的现实信息，把反映评价地质体稳定性各种因素的实测值转化为反映地质体稳定性的信息量值，即用评价地质体稳定性的各因素的信息量来表征其对地质体变形破坏的“贡献”大小，进而评价地质体稳定性程度［15］。即可以用信息量来对地质灾害进行评价和预测，信息量的计算公式是：

式中，I（Y，x1，x2，…，xn）为因素组合x1，x2，…，xn对滑坡崩塌等地质灾害所提供的信息量；P（Y，x1，x2，…，xn）为因素x1，x2，…，xn组合条件下滑坡崩塌等地质灾害发生的概率；P（Y）为滑坡崩塌等地质灾害在整个研究区发生的概率。本次危险性评价中，选取高程（x1）、坡度（x2）、距水系距离（x3）、距断裂带距离（x4）、岩性（x5）五个因子，则I（Y，x3）为高程因子对滑坡崩塌等地质灾害提供的信息量，即为

（2）单个评价因子内总的信息量的计算可以简化［6］表示为下式：

式中，Ii为单个评价因子的总信息量值；Ni为分级区域内地质灾害体的面积；N为分级区域的面积；Si为研究区地质灾害体的总面积；S为研究区总面积。以高程因子为例，则n＝3，高程在500～1 000m（即i＝1）时；N1为此分级上崩塌滑坡的面积；N为崩塌滑坡的总面积；S1为此分级上占地面积；S为研究区总面积。将表6中各数据代入即可得高程因子各分级下的信息量值。同理，坡度等其他4个因子的信息量值也可得。

表6 不同评价因子的信息量值Table 6 Information values of different evaluation factors

（3）利用ArcGIS的的重分类功能，将选定的5个影响因子分别进行分级，利用标识统计功能计算出崩塌滑坡在每个因子不同分级下的面积，再利用公式（2）计算出每个因子所贡献的信息量值，如表6所示。

4.2 评价模型建立

在ArcGIS软件平台下，首先将崩塌滑坡5个分级后的影响因子按照信息量值属性进行栅格成图，再利用栅格计算器功能对5个栅格图层进行叠加，完成地质灾害体在不同因子信息量的加权计算，得到崩塌滑坡危险性的综合信息量栅格图。图中信息量值的范围在－5.105 52到3.541 18之间，数值越大表示危险性越高。利用统计学中常用的自然间断点分级法将叠加后的栅格图根据信息量值进行重分类，将研究区危险性划分为四级：基本无危险区、轻度危险区、中度危险区和高度危险区，划分区间分别为：－5.105 52～－1.998 112，－1.998 112～－0.680 842，－0.680 842～0.703 982，0.703 982～3.54 118，如图3所示。

图3 地质灾害危险性评价图Fig.3 Hazard assessment map

4.3 评价结果分析

（1）在ArcGIS软件中，将地质灾害体图层、安置房图层以及房屋受损情况的图层叠加到危险性分级图中，如图3，对危险性评价图统计分析，得到研究区处于中度危险区和高度危险区的区域占研究区的45.27%，同时，91%的房屋处于基本无危险区和轻度危险区，即地势较平缓的地区，而靠近或处于山体上的房屋大都处于中度危险区，所以在震后救灾过程中仍然要提高警惕防范灾害的发生。此外，从图中可以看出几处安置房处于中度或高度危险区中，应当即时撤离，搬迁到轻度或基本无危险区，保证灾民及救灾人员的安全。

（2）在ArcGIS软件中，将地质灾害体图层和危险性等级图层利用空间分析统计工具中的zonal statistics功能进行统计处理，得到崩塌滑坡在各个危险等级上的分布（表7）。

表7 研究区崩滑体在危险分区的分布特征Table 7 Collapse and landslide distribution in different risk sub－zones

5 结论

根据四川省测绘地理信息局和四川省地质调查院提供龙门乡震后高精度航空影像，利用ArcGIS的数字化和空间分析功能，结合信息量法，对芦山县龙门乡震后崩塌滑坡进行评价，并将评价结果成图显示，为震后龙门乡居民临时安置及灾区重建提供科学指导。通过对数据的整理分析得出以下结论：

（1）龙门乡震后崩塌滑坡分布特征：①断层效应：断层主要位于距离发震断层0～6 000m的范围内，并且越靠近发震断层其数量越多；②水系效应：崩滑体大量集中分布在距离水系400m以内的地方，这些范围内崩滑体占总面积的59.31%；③高程效应：龙门乡崩塌滑坡主要集中在1 000～1 500m的范围内，且以小型浅层崩塌滑坡为主；④坡度效应：研究区崩滑体主要分布在20°～40°，0°～10°处主要是坡脚堆积物。在坡度陡峭的地方势能比较大，容易造成崩滑体的滑动；⑤岩性因子：研究区内有4个地质年代的地层出露，其中导致崩塌滑坡分布广泛的地层是白垩纪，占崩滑体总面积的82.33%。

（2）根据危险性评价分级图，研究区处于中度危险区和高度危险区的区域占研究区的45.27%，其中高度危险区占20.48%，说明研究区存在较高的危险性，且85%以上的崩滑体处于此两个危险区中，证实了评价的可靠性。91%的房屋处于基本无危险区和轻度危险区，但仍有部分房屋处于中高度危险区，特别是有小部分安置房也在中高度危险区中，应当及时撤离。

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