基于Newmark方法的四川芦山6.1级地震公路滑坡快速评估

2022年6月1日四川省雅安市芦山县6.1级地震发生后,基于地震震级与历次地震中震区交通状况综合考虑,对震区公路滑坡风险等级开展快速评估工作,使用Newmark模型计算得到研究区内岩土体永久累积位移并划定地震滑坡风险等级。结果显示,在芦山6.1级地震的影响下,研究区内滑坡风险等级由震中区域向四周逐渐降低,与地震动强度的衰减具有相似的规律;区内北西侧的滑坡风险等级要明显高于南东侧,该分布规律与研究区地形地貌特征相吻合;依据划定的危险性等级,在研究区圈定7个公路滑坡高风险区域,收集到的实际7处受灾路段有6处落在公路滑坡高风险区内。验证表明,基于Newmark模型与路网数据划定的公路滑坡高风险区具有较高的可信度,该地震公路滑坡快速评估方法可以为灾后应急救援力量部署及减轻地质灾害造成的损失提供一定帮助。     

基于降雨入渗的Newmark模型改进及地震滑坡危险性预测研究

滑坡是一种破坏性非常强的地质灾害,其中地震与降雨均为诱导滑坡发生的关键因素。从降雨期间发生地震的角度考虑,基于Green-Ampt降雨入渗模型对Newmark模型进行改进,推导两因素耦合作用下的边坡安全系数F_S。以云南省鲁甸县某一区域为例,分别开展无降雨、降雨无积水与降雨积水三种情况下的地震滑坡危险性预测及坡度与入渗深度因子对位移影响分析。通过比较上述三种情况,得到研究区域内的Newmark累积位移分布及危险性区划。结果表明：与未降雨情况相比,后两种情况下地震滑坡高危险程度区域面积占比计算区域随着降雨时间的增加从1%分别提高至9%、12%,滑坡低危险程度区域面积从51%分别降低至35%、33%;坡度值与入渗深度值越大,滑坡位移越大,危险性越高。Newmark改进模型充分考虑了降雨对地震滑坡产生的促进作用,能更好地反映出研究区每个场点相对的滑坡危险性,对滑坡危险性预测具有一定指导意义。     

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。     

地震诱发滑坡的场点预测

因地震引起的滑坡可划分为５种类型：陡坡型、中间层型、液化型、地下水型和人工坡型。其中陡坡型最为常见,根据岩石硬度（用内摩擦角和粘度表示）具危害性,这种类型滑坡的直接起因是由于白色凝灰石或浮石层失狠所造成的。液化型和地下水型滑坡的机制还不很清楚,发展其预测技术仍然是未来的研究课题。就城市防灾而言,人工坡型滑坡是一个主要的问题,然而,有关这方面的研究进展却很缓慢。     

芦山地震强地面运动之阿里亚斯强度及Newmark位移特征研究

本文以芦山地震强地面运动记录为基础资料,研究了阿里亚斯强度和Newmark位移两个地震动参数的空间分布特征、衰减特征以及与其它地震动参数的相关性.研究结果表明:阿里亚斯强度的空间分布与地震断层空间展布和地震破裂方向具有相关性;阿里亚斯强度与峰值加速度(PGA)有较好的相关性,场地条件对二者的相关性具有显著影响,PGA相...     

地震诱发崩塌滑坡危险区初步预测

地震崩塌滑坡是地震破坏的主要形式之一，在以往国内外中强地震中均有发生，地震崩塌滑坡给社会经济、人民的生命财产带来巨大的破坏和损伤。表1列出了我国近年来发生的几次重大地震崩塌滑坡灾害。     

基于Newmark模型的概率地震滑坡危险性分析方法研究

本文以天水地区为研究区,结合地震潜在震源区模型和Newmark位移预测方程,采用概率地震危险性分析方法,计算了该地区50年超越概率10%水平下的Newmark位移。同时,根据天水地区50年超越概率10%下的阿里亚斯烈度,并结合Newmark位移与阿里亚斯烈度的关系式,计算了天水地区在遭受50年超越概率10%下的阿里亚斯烈度影响时,潜在滑坡体产生的Newmark位移分布。通过比较上述两种方法得到的天水地区不同Newmark位移的分布特征,本文认为二者虽然存在较大差异,但其空间分布特征均能反映天水地区每个场点处的相对滑坡危险性。对滑坡危险性水平进行分区的结果显示,天水地区60%以上的区域具有高地震滑坡危险性,50%以上的区域具有甚高地震滑坡危险性。本文的研究结果可以作为天水地区地震危险性及风险评估的参考资料,也可以作为天水地区城市规划、土地使用规划、地震应急准备以及其它公共政策制定的参考资料。      

南京地区滑坡与崩塌特征分析及地震可能引起的崩塌危险区预测

对南京地区已发生的滑坡与崩塌区进行调查。用园弧法计算滑坡前的安全系数在考虑地震力作用下,用静力法对边坡稳定性作定量分析。以期对本区地震滑坡与崩塌危险区作出预测。     

地震诱发黄土滑坡的滑距估测

认为用坡体波动振荡效应来解释地震滑坡的形成是合理的,地震动使坡体波动振荡产生的启程剧发速度会直接影响到滑后行程速度和整个滑动土体的滑移距离。最大滑距可分为地震时坡体波动振荡产生的位移和地震波动停止后滑坡的滑移距离两部分,先采用Newmark有限滑动位移分析模型计算前者的永久地震位移,再进一步计算后者。经海原地震滑坡实例计算,文中地震滑坡滑距计算公式实用有效。     

地震诱发滑坡的危险性分析与预测

结合地震滑坡的特点和相关文献研究,介绍了地震力的分析方法、地震滑坡的机理、地震危险性分析的方法、地震活动性参数的确定方法以及场点地震危险性概率计算原则。将两种地震诱发滑坡预测结果进行对比,分析结果表明,地震滑坡危险区主要集中在中国西部地区（川、滇、甘、陕、新疆等省区）及中国台湾地区,随预测年限的增加场地的地震滑坡危险性也随之增高,地震崩塌滑坡的危险区域明显加大。     

2013年四川省芦山“4.20”7.0级强烈地震触发滑坡

2013年4月20日,四川省芦山县发生了MS7.0地震.文中简要介绍了芦山地震的基本情况与芦山地震区历史地震及其相关地震滑坡情况.依据2008年汶川地震滑坡与地震动峰值加速度(PGA)的空间关系,对芦山地震滑坡大体分布范围进行了推测.根据地震滑坡分类学,将芦山地震滑坡分为破坏型滑坡、连贯型滑坡、流滑型滑坡3大类.其中,破坏型滑坡包括岩质崩塌、岩质滑动、岩质崩滑、土质崩塌、土质滑动等5类;连贯型滑坡包括土质坍塌与慢土流2类;流滑型滑坡为快速流滑.破坏型滑坡如岩质崩塌、岩石滑动、土质崩塌这3类是芦山地震滑坡中最常见的类型.基于震后可利用的高分辨率航片,初步解译得到3 883处滑坡位置点数据.最后,从余震对滑坡的影响,芦山地震滑坡与邻区地震滑坡对比分析,对后续基于高分辨率遥感影像的滑坡精细解译的启示等3个方面开展了分析与讨论.     

芦山地震崩滑灾害空间分布及相关问题探讨

由于逆断层作用,2013年芦山M_S 7.0地震诱发的崩滑地质灾害分布表现出了明显的上盘效应与方向效应。在震后应急科考中未发现发震断层的地表破裂带,然而灾区大量出现的地震诱发滑坡、崩塌,加之密集的余震分布、地震烈度调查结果等,提供了确定芦山地震宏观震中、地震动错动方向以及研究地震发震构造等的诸多线索。 统计结果表明,芦山地震诱发的滑坡、崩塌具有明显的优势滑动方向（135°～144°）,该方向揭示了地震断层的错动方向,与震源机制解反映的一致,大体垂直于发震断层的走向;从地震诱发崩塌、滑坡灾害点的分布与密度判断,宏观震中位于宝盛乡北,在仪器记录震中东北约3.6km处;从余震群分布、地震诱发滑坡分布特点及地震等烈度线等,结合以往强震如汶川地震等的调查经验,推测当震级足够大时,发震断层地表破裂带可能通过地质灾害、余震密集区东侧的边缘地带,总体平行于双石-大川断裂。另外,通过分析地层岩性与崩滑地形条件之间的关联性,发现崩滑灾害在某些地层岩性中易发,灾害点呈线性排列的原因是不同地层岩性之间抗风化能力的差异性,造成在地层分界线上形成线性陡崖或高坡度地带,使之在强震作用下容易发生崩塌、滑坡。     

21世纪初几次大地震事件触发滑坡基础数据建设

自2008年5月12日汶川MW7.9地震发生以来,针对地震滑坡与光学遥感影像的特点,制定了地震滑坡编录新原则、遥感影像选取新原则及地震滑坡属性库建立原则。文中介绍了21世纪初4次大地震事件触发滑坡基础数据建设成果:包括2008年5月12日汶川MW7.9地震,此次地震触发了至少197 481处滑坡;2010年4月14日玉树MW6.9地震至少触发2 036处滑坡;2010年1月12日海地MW7.0地震至少触发30 828处滑坡;2007年4月21日智利艾森峡湾MW6.2地震至少触发1 000处滑坡。分析了地震触发滑坡基础数据建设成果与以往研究的不同。最后从地震滑坡基础数据建设成果对地震滑坡分布规律与危险性评价的影响,对震区滑坡与泥石流防灾减灾的意义,对地震震级、活动断层运动习性、地震烈度等的反馈,对震区河流与地貌演化研究的基础意义,对全球地震震级与触发滑坡关系研究的意义等几个方面,分析了地震滑坡基础数据建设的实际应用价值与科学研究意义。     

2013年芦山地震滑坡空间分布分析——以太平镇东北方向的一个典型矩形区为例

选择2013年芦山地震中受到强烈地震动的太平镇东北方向一个20kmxl0km的矩形区作为研究区,开展芦山地震滑坡空间分析工作.基于震后野外调查与高分辨率航片人工目视解译法,建立了研究区内地震滑坡空间分布图.结果表明,在研究区内芦山地震至少触发了688处滑坡,区域内滑坡点密度为3.44个/km2.统计了地震滑坡密度与地形因子、地层岩性、地震因子的关系.滑坡最易发高程为1 600～1 800m;滑坡密度大体随着坡度的增加而增加;E与SE方向是地震滑坡的易发坡向与高发坡向;凸坡的地震滑坡易发性最高.二叠系阳新组(Py)的灰岩与白云岩、元古界花岗岩(Pt)是地震滑坡的易发岩性.地震因子与滑坡密度的统计结果表明,大体上PGA值越大,地震烈度越高,地震滑坡越易发生;地震滑坡与距离双石-大川断裂的统计结果表明在双石-大川断裂的出露处地震滑坡密度未发生突变.因子的交互统计结果表明了坡度与PGA这2个因子作用于地震滑坡的独立性.     

APPLICATION OF TWO SIMPLIFIED NEWMARK MODELS TO THE ASSESSMENT OF LANDSLIDES TRIGGERED BY THE 2008 WENCHUAN EARTHQUAKE

At present, with the wide application of the Newmark method, various Newmark empirical formulas with different ground motion parameters have been fitted by many researchers based on global strong-motion records. However, the existing study about the Wenchuan earthquake does not quantitatively evaluate the applicability of different Newmark models based on the actual landslides distribution. The aim of this paper is to present a comparison between observed landslides from the 2008 Wenchuan earthquake and predicted landslides using Newmark displacement method based on different ground motion parameters. The factor-of-safety map and critical acceleration(a_c)map in the study area are obtained by using the terrain data and geological data. The distribution of Arias intensity(I_a)and PGA in the study area is obtained by using the attenuation formulas of Arias intensity(I_a)and PGA, which is regressed by Wenchuan ground motion records. Based on the distribution of Arias intensity(I_a)and PGA parameters, we obtained the predicted locations of landslide using Newmark regression equations which are generated using global strong-motion records. The results shows that the assessment results can better reflect the macroscopic distribution characteristics of co-seismic landslides, most predicted landslide cells are distributed on the two sides of the Beichuan-Yingxiu Fault, especially the Pengguan complex rock mass in the hanging wall. The abilities to predict landslide occurrence of the two Newmark simplified models are different. On the whole, the evaluated result of simplified model based on parameter I_a is better than that based on PGA parameter. The GFC values obtained by the Newmark model of I_a and PGA parameters are 65.7% and 34.9%respectively. The evaluated result based on I_a can better reflect the macro distribution of coseismic landslides. The Ls_Pred value based on the Newmark model of parameter I_a is 26.5%, and the Ls_Pred value based on the Newmark model of PGA parameter is 10.3%. However the total area of predicted landslides accounts for 2.4% of the study area, which indicates that the predicted landslide cells are greater than the observed landslide cells. This reminds us that depending on the current input of shear strength and ground-motion parameters, we can only conduct landslide hazard assessment in macro areas, the ability to predict landslide can be improved using more accurate topographic data and input parameters.     

汶川地震后中下地壳及上地幔的粘弹性效应引起的应力变化与芦山地震的发生机制

采用多层粘弹性模型计算了2008年5月12日汶川Mw7.9地震对周围地区尤其是龙门山断裂带南段的影响,结合地震活动性分析,探讨了2013年4月20日芦山Mw6.6地震的发生机制,并对沿龙门山断裂带芦山地震与汶川地震之间的地震空段进行了分析.计算结果表明,由于下部地壳及上地幔的粘弹性效应,芦山地震震源处对应的汶川地震同震库仑应力变化(△CFS)为-0.1bar以下量级,其后随时间逐渐增加,在芦山地震前增加到了0.4bar(有效摩擦系数为0.4)或0.6bar(有效摩擦系数为0.2)以上.这表明,芦山地震的发生与汶川地震的非弹性触发密切相关.芦山地震与汶川地震之间的地震破裂空段存在1970年大邑M6.2地震的库仑应力阴影区(下降区),汶川地震及芦山地震未能使阴影区发生根本变化,因此,如没有其他不可知因素,该空段短期内整体发生破裂,引发大地震的可能性不大.     

APPLICATION OF LOGISTIC REGRESSION MODEL FOR HAZARD ASSESSMENT OF EARTHQUAKE-TRIGGERED LANDSLIDES: A CASE STUDY OF 2017 JIUZHAIGOU(CHINA)MS7.0 EVENT

The M_S7.0 Jiuzhaigou earthquake in Sichuan Province of 8 August 2017 triggered a large number of landslides. A comprehensive and objective panorama of these landslides is of great significance for understanding the mechanism, intensity, spatial pattern and law of these coseismic landslides, recovery and reconstruction of earthquake affected area, as well as prevention and mitigation of landslide hazard. The main aim of this paper is to present the use of remote sensing images, GIS technology and Logistic Regression(LR)model for earthquake triggered landslide hazard mapping related to the 2017 Jiuzhaigou earthquake. On the basis of a scene post-earthquake Geoeye-1 satellite image(0.5m resolution), we delineated 4834 co-seismic landslides with an area of 9.63km². The ten factors were selected as the influencing factors for earthquake triggered landslide hazard mapping of Jiuzhaigou earthquake, including elevation, slope angle, aspect, horizontal distance to fault, vertical distance to fault, distance to epicenter, distance to roads, distance to rivers, TPI index, and lithology. Both landsliding and non-landsliding samples were needed for LR model. Centroids of the 4834 initial landslide polygons were extracted for landslide samples and the 4832 non-landslide points were randomly selected from the landslide-free area. All samples(4834 landslide sites and 4832 non-landslide sites)were randomly divided into the training set(6767 samples)and validation set(2899 samples). The logistic regression model was used to carry out the landslide hazard assessment of the Jiuzhaigou earthquake and the results show that the landslide hazard assessment map based on LR model is very consistent with the actual landslide distribution. The areas of Wuhuahai-Xiamo, Huohuahai and Inter Continental Hotel of Jiuzhai-Ruyiba are high hazard areas. In order to quantitatively evaluate the prediction results, the trained model calculated with the training set was evaluated by training set and validation set as the input of the model to get the output results of the two sets. The ROC curve was used to evaluate the accuracy of the model. The ROC curve for LR model was drawn and the AUC values were calculated. The evaluation result shows good prediction accuracy. The AUC values for the training and validation data set are 0.91 and 0.89, respectively. On the whole, more than 78.5% of the landslides in the study area are concentrated in the high and extremely high hazard zones. Landslide point density and landslide area density increase very rapidly as the level of hazard increases. This paper provides a scientific reference for earthquake landslides, disaster prevention and mitigation in the earthquake area.     

芦山地震前康定地温变化现象

近年来,中国大陆强震主要发生在巴颜喀拉地块周边,该地块成为近期中国大陆强震主体地区.在一些关键构造部位,开展地壳活动信息监测具有重要的实际意义.作者所在研究组专门研发了适于野外观测的无线地温遥测设备,在鲜水河断裂带建立了无线地温遥测台网.在2013年4月20日的芦山地震前后,观测到了一些值得关注的现象:从2013年1月31日开始,康定地温出现持续变化,并与台站周围小震活动存在良好的对应关系.根据温度与力之间的关系,基岩温度突变的内在本质是应力调整.从构造角度看,龙门山断裂带和鲜水河断裂带同属于巴颜喀拉地块的不同边界,康定测点与芦山地震之间存在关联性,上述温度变化可能与芦山地震有关.     

基于宏观地震减灾能力的地震生命损失快速评估方法

搜集1999年集集M7.6级地震、2008年汶川M8.0级地震震中高烈度区各乡镇生命损失和当年人口等基础数据,得到不同地震烈度下各乡镇死亡率数据。以评估地震减灾能力的宏观模型为基础,对各乡镇的减灾能力进行评估并划分等级,得到不同等级地震减灾能力与相对应的平均死亡率的统计关系。将此对应关系应用到2010年玉树M7.1级地震中,所得到的生命损失结果与官方公布的结果相近。表明宏观地震减灾能力评估体系可应用于单次地震损失快速评估工作中。     

2013年4月20日四川芦山Ms7.0地震灾害特点分析

2013年4月20日8点02分在四川省雅安市芦山县发生7.0级地震,震源深度13.0km,造成了196人死亡,中国地震局启动地震应急一级响应.在芦山地震中,人员伤亡损失远低于同等规模但人口远少于芦山的玉树地震.全部地震灾区都处于汶川地震的老震区,汶川地震震后受损房屋多数采取了加固或拆除措施,新建农村民居普遍采用多种抗震措施,当地新建房屋比例很高,很好地提高了房屋的抗震性能.在地震中,新建民居极少完全倒塌,这是此次地震伤亡较少的重要原因.但是,由于新建民居多数没有严格按照汶川地震后国家下发的抗震设防民居建设要求进行建设,因此破坏依然十分严重.芦山地震人员伤亡少是防震减灾第1阶段减少人员伤亡目标的体现.然而,芦山地震中抗震措施不达标的农居破坏十分严重,防震减灾实现减轻人民财产损失的目标依然任重道远.