基于高分卫星遥感影像的地震应急滑坡编目与分布特征探讨——以2017年8月8日九寨沟7.0级地震为例

地震应急是减轻地震灾害的重要途径之一。地震应急工作具有时间紧迫、事关重大的特点。2017年8月8日四川九寨沟M_S7.0级地震发生后,为快速、准确地提供地震引发的滑坡灾害分布,本研究基于震后第一天获取到的高分辨率遥感影像（高分二号卫星影像、北京二号卫星影像）,通过人工目视解译的方法初步建立了四川九寨沟地震滑坡编目。结果表明,该地震至少触发了622处同震滑坡,分布在沿使用影像边界框定的面积为3919km2的区域内。本研究还利用这个地震滑坡编目,统计了九寨沟地震滑坡数量和滑坡点密度（LND）与地形（坡度、坡向）、地震（地震烈度、震中距）等因素的关系。结果表明九寨沟地震滑坡多发生在坡度为20°—50°的区域内,滑坡的易发性随着坡度的增加而增加。受地震波传播方向的影响,E、SE向是地震滑坡较易发生的坡向。滑坡的易发程度和地震烈度呈正相关,即随着烈度的增大,滑坡易发性增大。滑坡易发性还随着震中距增加而降低,这是由于地震波能量随震中距的增加而衰减导致的。     

M5'模型树算法和无人机航拍影像在震后崩塌滑坡分析中的应用——以鲁甸M_S6.5地震为例

利用高分辨率无人机航拍影像,结合基本地质资料,分析了影响2014年8月3日鲁甸M_S6.5地震震后崩塌滑坡分布的主要因素,使用M5'模型树算法建立了崩塌滑坡密度与其影响因子间的分段线性模型,并检验了该模型的预测性能。结果表明,地震诱发的崩塌滑坡分布受断层距、岩土体结构强度、坡度、植被条件等的影响,其中,断层距、岩土体结构强度及坡度等为主要影响因素;崩塌滑坡易发生在结构破裂区及坡度为38°~50°的区域,其分布密度随断层距的增加而减小;利用M5'模型树算法建立的模型体现出崩塌滑坡分布与其影响因子间复杂的非线性关系,模型检验结果显示,理论模型与实际关联函数间的相关系数达到0.88,因此,可利用该模型预测地震诱发的崩塌滑坡的分布。     

黄土地震滑坡卫星影像识别方法

为获得详细的地震滑坡数据和分布特征,揭示黄土地震滑坡的成灾模式和防治措施,需要对黄土地区地震滑坡进行详细的编录,利用卫星影像的识别方法是重要的手段之一。通过总结黄土地震滑坡特有的空间分布特征、平面形态特征、地震滑坡发育特征和伴生水文特征,归纳利用卫星影像识别黄土地震滑坡的7种识别标志。利用该方法,研究通渭地区黄土地震滑坡的空间分布与规律,结果表明：黄土地震滑坡卫星影像识别方法获得的滑坡与野外现场调查结果相近;通渭地区滑坡拥有缓坡发育、低角度、中远滑距、大体积、方向性明显等特点。     

中国西南地区地震滑坡的基本特征

本文总结了中国云南、川西地区１９７０年以来Ｍ≥６．７级强震的滑坡资料，归纳了该区地震诱发滑坡的地质地貌特征。认为把地震滑坡按其运动方式而划分为推移式滑坡、牵引式滑坡、溜滑性滑坡和崩塌性滑坡这四种类型有利于对地震滑坡灾害的评估。统计结果表明，大部分滑坡体的体积小于５００００ｍ￣３，滑坡体的厚度以０．５－５ｍ为主，因而西南地区的地震滑坡以浅层小型滑坡为主；滑坡均发生于第四系堆积层中，其中又以残积层中最为发育；这些滑坡主要沿四种结构软弱面发生；边坡的坡度对滑坡亦有一定的控制作用，一般来说，滑坡主要发生在坡度为３０°－５０°的斜坡上，其中最有利的坡度为３５一４０；地震滑坡的分布面积则主要取决于震级的大小，虽然它们之间没有明显的相关关系，但随震级的加大，地震滑坡的最大震中距和最大分布面积大致是增加的。一般来说，产生新的滑坡所需的最小地震烈度为７度，而诱发老滑坡所需的最小烈度则为６度，二者相差约１度左右。此外，滑坡的分布在很大程度上受地震断层的控制，其分布主方向和地震断层的方向大致相同。最后，本文在归纳了西南地区地震滑坡灾害特点的基础上，提出了在西南地区进行地震滑坡灾害评价的若干要点。     

黄土随机振动强度参数在地震滑坡分析中的应用

地震滑坡往往是黄土地区最突出而且最严重的灾害类型。为了寻求黄土地区震害预测方法,作者选择了位于1920年海原大震10度区内的回回川滑坡进行具体研究。分析中运用了输入随机地震动时程的不规则波动三轴仪强度试验所得的参数。在稳定性分析中采用了求解临界地震系数的方法,反演得出回回川滑坡形成前原始斜坡坡角为5°—15°的安全系数为3.3,是一个相当稳定的斜坡。而在地震力作用下,在具有相当于地震烈度8度强或9度弱的地震动加速度时就产生滑动。反演结果与实际较吻合,说明本文提出的方法是分析滑坡形成规律和对黄土斜坡进行稳定性分析的切合实际且较为准确的方法。     

甘肃岷县漳县MS6.6地震前后岷县植被覆盖度动态变化

利用Landsat8遥感影像数据,应用像元二分模型估算了岷县植被覆盖度,分析了岷县漳县地震前后岷县植被覆盖度动态变化,并结合高程和坡度数据,研究了地形因素对植被受损和恢复的影响,结果表明:3个时段岷县植被覆盖度以中高和高植被覆盖度为主,反映出研究区植被覆盖状况良好。①空间分布上来看,中高和高植被覆盖度主要分布在岷县西南和东南部的高海拔地区,低植被覆盖区由岷县县城所在地向西北方向两侧沿居民地延展;②2013-2014年平均植被覆盖度下降了0.09,受损面积达到96.53%,主要为高植被覆盖度植被受损,植被受损在高程上主要分布在2 344~3 283 m,坡度5°~35°范围是植被受损的主要区域;③2014-2017年平均植被覆盖度回升至0.43,恢复面积达2 901.93 km^2,以高植被覆盖度植被恢复为主,其次为低植被覆盖度;植被恢复在高程2 031~2 970 m,呈增长趋势,随后开始下降,在坡度0°~25°范围内植被恢复面积呈增加趋势,随后降低。     

地震滑坡危险性评估模型及初步应用

统计分析了汶川地震滑坡在不同影响因子下数量和密度,然后采用归一化方法确定影响地震滑坡的关键因子。基于关键因子建立了地震滑坡密度数学模型。结果表明:从滑坡数量看,滑坡主要集中在(10°~20°)至(40°~50°)的坡度(90 m栅格)区间,主体集中在35°附近,在3°~7°之间有一个滑坡分布的小峰值;滑坡密度随着坡度的增加而增加,在3°~7°的低坡地带有一个滑坡密度小峰值,在坡度一定的情况下,除了烈度外,其他影响因子下滑坡密度并没有表现出足够明显的规律性变化;归一化计算结果表明:坡度和烈度是地震滑坡的关键因子;根据逻辑斯蒂模型计算的结果,将地震滑坡危险性分为几无(≤0.01)、轻微(0.01~0.03)、中等(0.03~0.09)、严重(0.09~0.27)、特重(≥0.27)5个等级。地震滑坡危险性预测数据在鲁甸地震等地震应急中发挥了较好作用。     

滇东南地区小江断裂南段历史滑坡特征及其地震地质意义

历史地震资料在研究地震活动性和评价地震危险性方面具有重要作用,沿活动断裂丛集状发育的地震滑坡可为识别和复核历史地震提供重要的线索.通过遥感影像和野外地质调查发现,沿小江断裂南段至少有10个地点发育滑坡,规模大小不一,既有体积>100万立方米的大型滑坡,也有体积<10万立方米小型滑坡,但均为目前处于稳定状态的历史古滑坡.这些滑坡主要分布在地形坡度较缓的盆地及其边界地区,很可能为地震滑坡,而非由降雨诱发.滑坡后缘陡坎的角度基本集中在29°～31°之间,表明其应该为1次地震事件的结果.基于LiDAR测量建立滑坡发育段落的数字高程模型(DEM),在生成的三维地形阴影图上清晰地揭示了滑坡体与小江断裂南段最新地表破裂带的密切关系,该断裂段最晚一次断错地表的地震事件触发了丛集状分布的滑坡.综合经验估算结果、滑坡体探槽中年代样品14C的测试结果和历史文献资料,地震滑坡的发生时间可以推断为公元1606年.对这些历史地震滑坡的认识一方面为将小江断裂南段确定为该地震的发震构造提供有力的证据;另一方面也为重新评价地震震级提供新的切入点.根据小江断裂南段地震地表破裂带的最新研究成果及经验关系式,同时结合不同震例的地质灾害强度以及人员伤亡数的对比分析,对1606年建水地震震级的复核结果表明:其震级很可能≥712级(即≥7.5级).鲜水河-小江断裂系的强烈活动和发生大地震的能力至少可一直延续到小江断裂南段.目前由GP S观测资料所证实的青藏高原东南缘地壳物质绕东喜马拉雅构造结(EHS)的顺时针转动需要一个连续的左旋走滑断裂系统作为东部边界,文中的工作和认识可促进对该东部边界更深入的研究.     

宝兰客专天水市王家墩滑坡地震稳定性分析

天水市秦安县王家墩滑坡为宝兰客专沿线巨型古滑坡群,宝兰客运专线秦安隧道穿其而过。以王家墩滑坡为研究对象,围绕工程中静、动力抗滑稳定性问题,通过室内试验、现场调查对影响王家墩古滑坡稳定性的地质构造、场地工程条件等内在因素进行分析评价,在此基础上通过有限元动力分析,对王家墩古滑坡在地震载荷下的动力响应进行分析,明确地震荷载作用下,王家墩古滑坡失稳影响因素、地震荷载与滑坡失稳破坏间的关系。采用动力有限元法和强度折减法相结合的方法,开展动力抗滑稳定性分析方法研究;采用位移突变的方法来确定边坡动力失稳及动力安全系数,分析结果表明：地震作用时的水平推力对王家墩古滑坡的稳定性有很大影响,表现为上部坡体的整体滑移和隧道入口段黄土堆积层局部失稳滑塌;在天然状态下坡体处于稳定状态,在遭遇未来该区域中强地震作用时,该斜坡会发生失稳,黄土斜坡的整体滑动最容易出现在第三阶坡体,沿着塑性应变最大的滑移面整体滑移;给出了坡体动力稳定性安全系数F_s=0.92。     

断裂性质与滑坡分布的关系——以汶川地震中的大型滑坡为例

越来越多的地震滑坡相对于地震断层的不对称分布震例让人们意识到断层上盘效应的存在。 然而,目前有关断裂运动方式与滑坡空间分布关系的研究还不够充分和深入。在收集大量地震滑坡震例资料并获得其分布规律的基础上,建立了一个简化的断层模型,以地震波在地表与断层面之间反射传播特性为基础,探讨断层倾角改变对地表地震动强度的影响。进而,以汶川地震触发的大型滑坡为例,研究了断层的几何特征和运动方式对诱发滑坡空间分布的影响。结果表明,断层的倾角对滑坡空间分布范围具有控制作用,随着倾角的增加,垂直断层走向的滑坡分布范围逐渐减小;并且,大型滑坡的初始坡面受到断裂运动方向的影响,与断裂运动方向一致的坡面更容易发生滑坡。所获结果不仅有助于提高区域性地震滑坡危险区域的预测精度,而且对认识大型滑坡的滑动机制、主控因素以及可能的滑动规模、滑距等也起到促进作用。通过对滑坡崩塌的认识来辅助提高对地质构造、地震断层等的认识,应是地震诱发滑坡崩塌研究的新的意义所在。     

基于DEM的黄土高原(重点流失区)地貌演化的继承性研究

黄土堆积过程如何继承下伏古地形,即黄土地貌演化的继承性研究,是反映黄土高原200余万年来发育、演化的关键环节,也是黄土沉积地貌的研究热点.本文以地质图、DEM、遥感影像及实测数据为依据,运用GIS空间分析方法,得出黄土高原(重点流失区)第四纪黄土堆积以前原始地形面的数字高程模型.通过地形剖面图、面积高程积分、地形剖面比降及地形剖面凸凹度等方法与指标,分析现今地形与古地形的空间关系.实验结果显示:两种地形的高程、比降、凸凹度呈现明显的线性正相关关系,特别在黄土沉积较为完善的区域表现为相当完好的继承关系.尽管现今黄土高原部分地区受流水侵蚀,地表形态较为破碎,但仍然可以反映出,黄土堆积过程的总体趋势是缓和了原始地貌的地形起伏程度.该结果深化了对黄土地貌发育演化继承性的认识.     

GIS支持下的地震诱发滑坡危险区预测研究

为了满足对地震诱发滑坡危险区预测的不断增长的迫切要求，灾害评价成为帮助决策过程重要的基础工具之一。即使地震滑坡危险性各组份的评价很困难，但地理信息可辅助提出这种灾害制图的有关方法。描述了用于地理信息系统识别和定量计算不同地震滑坡危险区的技术方法，确定了地震烈度、地形坡度、岩土体类型和现存滑坡密度共4个因子参与的地震诱发滑坡危险性分析。在ARC／INFO DRID支持下，进行叠合分析，由此编制了云南省地震诱发滑坡危险区预测图。由地貌学家提出的地震诱发滑坡预测为规划和工程师提供了对区域规划和建筑工程有价值的技术方法。     

潜在地震滑坡的概率危险性分析——以陕西陇县为例

采用第五代地震动参数区划图的潜在震源区划分方案并结合Newmark位移模型,基于陇县工程地质岩性特征及地形高程数据,考虑地震动地形放大效应以及Newmark模型参数的不确定性,得出陕西陇县地区的地震动发生率为50年10%水平下滑坡的失稳概率,根据所得结果将研究区的潜在地震滑坡危险程度分为四个等级：极低危险区、低危险区、中危险区、高危险区。中、高危险区主要集中于陇县地区的泥岩、粉砂岩以及黄土覆盖地且斜坡坡度大于40°的地区,其中千河及其通关河两岸部分地区的地震滑坡危险性较高。本文结果可为该地区的地震滑坡风险管理和土地规划提供参考。     

利用InSAR技术研究2003年西藏班戈MS6.1地震发震构造

2003年7月7日发生在西藏与青海交界处的班戈M_S6.1地震, 由于缺乏余震分布等可靠资料, 其发震构造及其活动性质等问题一直认识不清。 几家机构利用远场波动资料给出的震源机制解差异很大。 本文利用ENVISAT卫星ASAR数据和D-InSAR技术, 计算获得了该地震LOS方向的同震形变场图像, 并以此为约束反演获得了该地震的断层几何参数和同震滑动分布。 结果表明, 班戈M_S6.1地震的发震构造为控制唐古拉山西边界的波涛湖—土门断裂, 其发震断层为走向161°的高角度右旋斜滑正断层, 破裂长度约10 km, 滑动量主要集中在3~7 km深度范围, 最大滑动量0.26 m, 矩震级M_W5.6。     

汶川地震滑坡与影响因素

通过结合对汶川地震Ⅶ～Ⅺ烈度区内30 000多平方公里的研究区内中大型滑坡遥感解译,利用地震烈度分区、发震断裂展布等影响因素构建了多个GIS图层,分析了地震滑坡的空间分布与影响因素的相关关系,建立了基于GIS手段的最临近程度方法地震滑坡危险性分析模型。研究表明:⑴整体和每一类型的滑坡频度都随着地震烈度而指数增加,而且面积在10 000～100 000 m2的地震滑坡在各个烈度区都是发生频度最大的;⑵地震滑坡在距离发震断裂较近的地方更为集中,但是在垂直和平行于发震断裂的两个方向上地震滑坡频度的衰减是不相同的,垂直方向较平行方向衰减更快;⑶地震滑坡主要发生在25°～40°坡度范围;⑷地震滑坡主要发生在1.0～1.5 km高程内,约占研究区内滑坡总数量的42%;⑸地震滑坡主要集中在东、东南和南三个方向,约占地震滑坡总数的一半。通过最临近程度方法进行建模对研究区地震滑坡进行危险性分析,结果与实际情况基本相符。     

鲁甸地震的滑坡物质运移规律与地形特征

长期、缓慢的地貌演化具有阶段性的特点,构造抬升与侵蚀相互作用引起山坡物质运移,使地貌单元具有向相对稳定状态转变的趋势。滑坡作为山坡物质运移的一种主要方式,在地貌演化过程中起到了重要作用。2014年鲁甸MS6.5地震诱发了异常多的滑坡,可以看作是该区地貌物质在短时间内发生的集中调整过程。这些滑坡主要沿河流分布,表明河流侵蚀使河岸地形变陡、强度降低,形成发生物质运移的有利条件,从而增强了地震滑坡的易发性。文中以SRTM 30m数字高程模型(DEM)为基础,通过对鲁甸地震滑坡分布区的网格化划分,对研究区滑坡分布及其与地形特征的关系进行了定量分析。除计算网格单元内的高程、高差及算数平均坡度外,还提出期望坡度的计算方法以对网格单元内的地形进行平滑。在此基础上,对该区域地貌特征参数自相关性进行了分析和比较,以判断地表物质分布是否均衡并寻找其中的分异性单元(滑坡易发区)。结果表明,研究区的高程与坡度、地形高差呈负相关,反映出显著的河流侵蚀效应;其中地形特征在分析单元的期望坡度与算数平均坡度这2个不同尺度下表现出很高的一致性,可能代表着研究区地貌在演化中具有的一种动态稳定特征,而与此特征不符的地貌单元则是可能发生滑坡进行物质调整的区域,是地貌自适应调整的一种表现。2014年鲁甸地震触发的大部分规模较大的滑坡发生在期望坡度与平均坡度差异较大的区域,这些区域大多位于河谷,显示河流侵蚀及其所造成的地形特征对滑坡易发性的控制作用。基于这样的认识,认为该区未来的物质运移区域仍然受到河流侵蚀的控制,滑坡易发性高的位置仍将沿河流分布。作为对比的九寨沟地震震区的地貌参数分析结果则表现出不同的特点,这种地形地貌分布上的差异性与滑坡空间分布及滑坡规模等之间的关系值得深入探讨。     

地形坡度和高程变异系数在识别墨脱活动断裂带中的应用

喜马拉雅东构造结位于青藏高原东南端,是欧亚板块与印度板块碰撞、会聚的地带,其内部的南迦巴瓦峰地区是喜马拉雅山东段的最高山峰,雅鲁藏布江围绕南迦巴瓦峰形成一个"几"字形的大转弯。南迦巴瓦地区东侧的雅鲁藏布江河谷位于喜马拉雅山的南麓,属于亚热带湿润气候区,分布有茂密的热带雨林植被。该地区的阿尼桥右旋走滑断裂带是南迦巴瓦构造结的东边界断裂。利用30m分辨率的DEM数据,在Arc GIS软件平台上获得了南迦巴瓦及其周边地区的地形坡度和高程变异系数2个定量地貌参数。在地形坡度分布图上,墨脱附近的雅鲁藏布江东西两岸的山体地形为坡度>30°的陡坡,在陡地形坡度的背景下,存在NE走向、断续分布的坡度为5°～25°的缓坡条带。地形高程变异系数分布图上,墨脱附近的雅鲁藏布江两岸地形为高程变异系数>0. 9的高地形起伏区,在高地形起伏区的背景上,发育NE走向、断续分布的高程变异系数为0. 2～0. 9的缓地形起伏条带。通过野外地质地貌调查和探槽开挖,发现上述地貌参数异常条带处为活动断裂通过的位置。上述工作表明,地形坡度和高程变异系数2个地貌参数的定量分析有助于发现地形坡度大、植被覆盖严重、剥蚀强度大的地区的活动断层。     

地震黄土滑坡滑距预测的BP神经网络模型

地震滑坡的滑距与重力滑坡的滑距有着显著的不同,科学预测地震发生时黄土地区滑坡的滑动距离是合理评估黄土地区滑坡风险和减轻滑坡灾害的有效方式之一。基于海原特大地震诱发黄土滑坡的400组野外调查数据,通过引入BP神经网络算法,论证了BP神经网络模型用于预测黄土地震滑坡滑距的适宜性和可行性;建立了地震诱发黄土滑坡滑距的BP神经网络预测模型,并通过67组数据进行了验证。BP神经网络算法和传统多元线性回归、多元非线性回归结果的对比显示,BP神经网络的预测更接近真实情况,具有较为理想的预测效果,可以用于黄土地震滑坡滑距的预测,并为圈定较为可靠的致灾范围提供依据。     

1920年海原地震滑坡密集区的地震动场地效应研究

地震动作为引起地震灾害的原动力,常常通过造成建筑物倒塌、山体滑坡等形式引起大量人员伤亡和财产损失。1920年海原8½级地震,在震中距80 km远的西吉—静宁交界的黄土丘陵区引发了大量的山体滑坡,并造成重大人员伤亡和财产损失。在分析海原地震高烈度区滑坡分布特征的基础上,通过场地调查和数值计算等方法,研究典型滑坡密集场地的地质条件及地震反应特征。研究表明起伏地形和黄土厚度不均等因素造成丘陵山体两侧地震反应的差异,从而导致地震滑坡在斜坡土体较厚的一侧成群连片发育。海原地震造成的滑坡密集区的地形地貌、岩土性质、土层结构等条件决定了该地区地震动随局部场地条件变化非常迅速,地层场地效应和地形场地效应联合作用加剧了斜坡地表的地震动放大作用,增加了触发地震滑坡的动力。     

山脊线与坡度和峰值速度放大系数的相关性研究

地形效应是地震工程和地震学的重要研究内容.数值方法是研究地形效应的重要工具.然而以往关于地形特征对地形效应的影响的研究大多是基于二维简单模型.对三维真实地形特征和地震动放大的关系缺乏详细的研究.为了更好地描述三维地形特征,本文将地形用不同的地形特征因子来描述,并用算法将它们从地形数据中提取出来.从而使地形和放大系数的相关性的研究转换为不同地形特征因子和放大系数的相关性的研究上.本文中,我们选择芦山地区作为研究对象,用算法提取出特征因子山脊线和坡度.它们分别表征了山脊形态和山体的陡峭程度.我们又用谱元法分别模拟三种不同主频Ricker子波的地震波在起伏地表和水平地表模型中的传播,并得到了它们各自的峰值速度(PGV)放大系数.通过分析三个主频的PGV放大系数在山脊线上分布,我们发现放大系数幅值在山脊线上分布不均匀.放大系数较高的地方位于山脊线弯曲或宽度发生变化的附近.我们又统计了三个放大系数在滑动平均坡度上分布,并得到了放大系数均值和坡度的正相关曲线.结果表明坡度和放大系数两者在幅值分布上具有正相关性.