鄂西北中部地區滑坡孕災模式分析

陸文博，晏鄂川，王 杰，李慶偉，朱正虎

(1.貴州省水利水電勘測設計研究院，貴州 貴陽 550002；2.中國地質大學(武漢)工程學院，湖北 武漢 430074)

0 引言

一般情況，滑坡形成、發展到消亡的孕育過程，均受到多種內外因素的綜合影響。內因包括地形地貌、地層巖性、地質構造、地表地下水條件等；外因包括降雨、新構造運動與地震、人類活動等。

不同區域，具有自身的地質環境特點，造成滑坡災害分布與發育特征各不相同。區域滑坡災害分布發育特征相關研究，主要有三方面。不同空間[1-7]：(1)基于不同行政區的滑坡分布發育特征；(2)基于不同影響因素分區(地層巖性分區、地形地貌分區、地質構造分區、水文地質分區、人類活動分區等)的滑坡分布發育特征。不同時間[2-4,8]：(1)基于不同年份的滑坡分布發育特征(一般分析滑坡發生與人類活動、風化作用等相關關系)；(2)基于不同季節的滑坡分布發育特征(一般分析滑坡發生與降水活動、庫水位升降等相關關系)。不同滑坡要素和其他[6,9-11]：(1)基于不同滑坡要素分類(物質組成、規模、高程、坡度、斜坡結構和形態)的滑坡分布發育特征；(2)基于不同邊界條件、力學性質等的滑坡分布發育特征。

根據區域上滑坡的分布發育規律，可分析滑坡孕災模式，現有研究主要基于區域上的滑坡影響因素[12-14]或滑坡的發育要素[15-17]。由于不同區域發育的滑坡類型各有不同，所以大多學者由此出發，根據研究區的特點，選取具有代表性的滑坡影響因素或滑坡發育要素，利用以多因素為對象的模糊分析方法等，定量分析滑坡各孕育特點的規律，揭示研究區滑坡孕育模式和機理。

本文利用鄂西北中部地區南漳、?？?、谷城三縣670處滑坡調查的基礎數據，詳細分析滑坡分布發育的六大方面，基于連續變量敏感性分析和非連續變量總結，完成區內滑坡孕災模式識別，為鄂西北地區滑坡發育特征和區域地質災害孕災機理研究提供參考。

1 滑坡分布發育特征及分類

根據最近一次南漳縣、?？悼h、谷城縣1∶50 000地質災害詳細調查成果表明，截至2015年年底，區內各類地質災害一千余處，其中以滑坡最為發育，共670處，崩塌101處，其他為地面塌陷、泥石流、不穩定斜坡等地質災害。據搜集的研究區滑坡災害資料情況，將滑坡分布及發育特征歸納為表1。災害點分布情況見圖1。

通過表1、圖1統計信息，可知在滑坡中，系統內部各項要素的不同組合，構成了具有不同狀態的系統。對于滑坡系統，可認為不同類型的滑坡對應不同的孕災模式?？傊?，具有相近孕災要素組合的相似滑坡系統，可歸為同一類孕災模式滑坡。

表1 滑坡分布與發育特征統計表

圖1 南保谷三縣滑坡分布圖Fig.1 Landslide distribution map in Nanzhang, Gucheng and Baokang County

根據不同的滑坡分布及發育特征對應的變量，將其分別歸類為連續變量和非連續變量。表1中涂灰的變量為連續變量，其余為非連續變量。將所有連續變量分布的區間等分為A～Y的25個等間距區段(例如所有已統計滑坡的前緣高程分布在0～1 625 m，則將其劃分為0～65 m、65～130 m、…、1 560～1 625 m的25個等級)。非連續變量則直接統計分析。二者統計分析后作為孕災模式識別的基礎。

2 非連續變量孕災模式識別

非連續變量孕災模式識別中，主要考慮滑體性質、地層巖性(巖組)和斜坡結構三個典型變量，統計結果見圖2。區內土質滑坡最多，共604處，巖質滑坡48處，巖土混合滑坡18處，分別占滑坡總量的90.1%、7.2%、2.7%?；驳貙訋r組以碎屑巖組、碳酸鹽巖及變質巖組為主。區內以橫向坡和順向坡最多，分別占30.1%和30.0%，其次為逆向坡和順向斜交坡，分別占16.5%和15.1%逆向斜交坡和平緩層狀坡最少。

圖2 典型非連續變量統計圖Fig.2 Typical discrete variables Statistical histogram

對于土質滑坡，志留系碎屑巖和武當群變質巖層位的橫向坡、順向坡、逆向坡和順向斜交坡，可分為8類。對于巖質滑坡，志留系碎屑巖層位和武當群變質巖層位巖質滑坡數量分布最多，分別占巖質滑坡總數的22.9%和18.8%。研究區內巖質滑坡控滑結構面大多為碎屑巖層面和片巖片理面，以順向坡和順向斜交坡更易發生，故巖質滑坡典型孕災模式可歸納為4類(圖3)。

圖3 非連續變量孕災模式分析圖Fig.3 Pregnancy pattern analysis diagram of continuous variables

考慮到區內土質滑坡中，坡體滑床不同斜坡結構對上覆土體的穩定性影響不大，土體自身的穩定性決定了坡體是否孕育災害或使原滑坡復活。而巖質滑坡，坡體內的結構面方向對坡體的穩定性起到巨大甚至決定性的影響。結合統計分析，以圖4為基礎，考慮滑體性質和基巖巖性歸納出孕災模式A、B，考慮滑體性質和斜坡結構歸納出孕災模式C、D，分述如下：

孕災模式A：碎石土+志留系碎屑巖(根據不同斜坡結構可細分為4類)；孕災模式B：碎石土+武當群片巖(根據不同斜坡結構可細分為4類)；孕災模式C：巖質+順向坡(根據滑床巖組可分為2類)；孕災模式D：巖質+順向斜交坡(根據滑床巖組可分為2類)。

3 連續變量孕災模式識別

3.1 識別方法

基于每個連續變量的25個等級(圖4)，每一等級內滑坡發育的數量各不相同，可以認為每個變量的不同等級，對滑坡發生與否的貢獻不同，即不同等級，對于滑坡具有不同的敏感度。對每個變量的各個等級進行敏感性分析。

(1)

式中：m——變量編號(m=1，2，…，10)；

n——某變量內等級編號(n=A，B，…，Y)；

am——具有變量m的已統計滑坡總數；

d0——網格圖總面積。

圖4 連續變量分級示意圖Fig.4 Classification diagram of discontinuous variables

計算單一變量各等級敏感性系數，并通過ArcGIS的平面分析功能，對每個等級(編號為A～Y的25個條帶)賦敏感性系數值，后將其按照自然斷點法分成不同等級，并以縱坐標為敏感性系數繪制敏感性系數與各等級的關系曲線見圖5。根據10個連續變量的敏感性分析結果，疊加其敏感性系數，獲得總敏感性系數分布，進而識別連續變量孕災模式。

3.2 單一連續變量敏感性分析

連續變量共10個，有前緣高程、后緣高程、巖層傾向、巖層傾角、滑坡長度、寬度、面積、體積、總體坡度和主滑方向。分別編號為L1、L2、…、L10。

滑坡分布的高程有滑坡前緣高程和滑坡后緣高程。統計滑坡高程分布數據，將前緣、后緣高程均劃分為0～65 m、65～130 m、…、1 560～1 625 m的25個等級。

滑坡分布的滑床，巖層傾向0°～360°均有分布，因此將巖層傾向劃分為0°～14.4°、14.4°～28.8°、…、345.6°～360°的25個等級。將巖層傾角劃分為0°～3.6°、3.6°～7.2°、…、86.4°～90°的25個等級。

滑坡發育規模中，將滑坡長度劃分為0～35 m、35～70 m、…、840～875 m的25個等級，將滑坡寬度劃分為0～30 m、30～60 m、…、720～750 m的25個等級。對于滑坡面積，統計發現，面積小于等于2.5×104m2的滑坡數量為557處，占總數的83.1%，因此，將面積在2.5×104m2以內的滑坡作為孕災模式識別的對象，并將滑坡面積劃分為0～0.1 m2、0.1～0.2 m2、…、2.4～2.5 m2的25個等級。對于滑坡體積，統計發現，小型滑坡數量為506處，占總數的75.8%，因此，將面積在1.0×105m3以內的小型滑坡作為孕災模式識別的對象，并將滑坡面積劃分為0°～0.4 m2、0.4°～0.8 m2、…、9.6～10.0 m2的25個等級。

滑坡發育形態中，將滑坡總體坡度劃分為0°～3.6°、3.6°～7.2°、…、86.4°～90°的25個等級，將滑坡主滑方向劃分為0°～14.4°、14.4°～28.8°、…、345.6°～360°的25個等級。

將以上單一連續變量分為25個等級后，分別統計各個等級中滑坡的數量，利用式(1)進行敏感性分析，獲得單一變量敏感性分析結果(圖5(a)～(f))。根據敏感性分析結果，對于滑坡前緣高程，B～K區間敏感性系數最高；對于滑坡后緣高程，C、E、F、H、J區間敏感性系數最高；對于滑坡發育巖層傾向，B、C區間敏感性系數最高；對于滑坡發育巖層傾角，E～J和L區間敏感性系數最高；對于滑坡發育長度，A～C區間敏感性系數最高；對于滑坡發育寬度，A～D區間敏感性系數最高；對于滑坡發育面積，A～C區間敏感性系數最高；對于滑坡發育體積，A～C區間敏感性系數最高；對于滑坡發育總體坡度，E～J區間敏感性系數最高；對于滑坡主滑方向，B、C、E、G、U區間敏感性系數最高。敏感性系數高，說明區間內滑坡發育水平高于其他區間滑坡發育水平。

3.3 連續變量孕災模式識別

基于以上10個連續變量，對其進行連續變量孕災模式識別?？紤]到10個變量之間可能存在的相關性，合適選擇變量，可以提高識別過程的可靠性。對于滑坡發育規模，選擇一個滑坡發育體積；對于滑坡形態，選擇總體坡度和主滑方向；對于滑坡發育高程，僅選擇前緣高程；對于滑床，選擇巖層傾向和傾角。共選取6個獨立變量：滑坡發育體積、滑坡發育總體坡度、滑坡主滑方向、滑坡前緣高程、滑坡發育地層傾向、滑坡發育地層傾角，變量編號分別為L1、L3、L4、L8、L9、L10。

圖5 連續變量敏感性分析結果圖Fig.5 Sensitivity analysis result of continuous variables

通過6個變量敏感性系數疊加，得到連續變量敏感性累計分析結果，見圖5(k)。疊加后，E～G的三個區間是敏感性系數最高區間，其次為其前側的B～D三個區間和后側的H～J三個區間。結合10個單一變量的獨立分析，已知已選的6個變量中，L3、L10兩個變量敏感性系數相對平均，圖5(c)和(j)中敏感性系數曲線波動相對其他變量也更小。因此，在0°～360°的各個方向上，滑坡主滑方向并未在某些區間明顯集中，相對分散，同樣滑坡發育地層的巖層傾向，在0～360°的各個方向上并未在某些區間明顯集中，相對分散。

以上分析，說明L1、L4、L8、L9四個變量是控制連續變量孕災模式的關鍵變量，分別為滑坡發育體積、滑坡發育整體坡度、滑坡前緣高程、滑坡發育地層傾角。四個變量的E～G區間與實際變量值對照見表2。

表2 連續變量孕災模式識別結果表

由此總結連續變量典型孕災模式為：研究區內，滑坡發育前緣高程主要集中在平均高程357.5 m的260～455 m高程段，且多為體積1.6～2.8×104m3，平均2.2×104m3的小型滑坡，其剖面上具有整體坡度14.4°～43.2°，平均28.8°的特點，發育巖層傾角16°～28°，平均22°。

4 孕災模式綜合識別

綜合非連續變量孕災模式與連續變量孕災模式，結合圖4和表2的分析結果，獲得區內滑坡典型孕災模式剖面示意圖(圖6)，每種典型模式的基本特征均已表示在圖6中。

圖6中12種典型孕災模式，均屬于圖3中基于統計構建的四大類孕災模式，其分屬關系見表3。

表3 孕災模式大類與典型孕災模式分屬關系

圖6 研究區滑坡典型孕災模式剖面示意圖Fig.6 Profile diagrams of typical landslide pregnancy patterns in the area

5 結論

統計分析鄂西北南保谷三縣的670處滑坡災害的分布與發育特征，通過連續變量和非連續變量，綜合識別區內滑坡孕災模式，并得到如下結論：

(1)區內土質滑坡最多，占總數的90.1%，其次為巖質滑坡，巖土混合滑坡最少?；掳l育滑床，巖層傾向分布和傾角分布在區內較平均，斜坡結構以順向坡、橫向坡居多，其次為逆向坡和順向斜交坡。碎屑巖組地層中滑坡發育最多。

(2)基于3個非連續變量(滑體性質、地層巖性、斜坡結構)，識別了區內12種、四大類孕災模式分別為：孕災模式A(土質+基巖為志留系碎屑巖)、孕災模式B(土質+基巖為武當群片巖)、孕災模式C(巖質+順向坡)、孕災模式D(巖質+順向斜交坡)。

(3)基于10個連續變量及其敏感性分析，構建區內連續變量孕災模式為：研究區內，滑坡發育前緣高程主要集中在平均高程357.5 m的260～455 m高程段，且多為體積1.6～2.8×104m3，平均2.2×104m3的小型滑坡，其剖面上具有整體坡度14.4°～43.2°，平均28.8°的特點，發育巖層傾角16°～28°，平均22°。

(4)綜合考慮非連續變量及連續變量，完成綜合孕災模式識別，最終獲得區內滑坡的12種典型孕災模式，其中土質滑坡8類，巖質滑坡4類，分屬四大類孕災模式。孕災模式研究結果為鄂西北地區滑坡發育特征和孕災機理提供一定參考。

參考文獻：

[1] 向喜瓊.區域滑坡地質災害危險性評價與風險管理[D].成都：成都理工大學,2005.

XIANG Xiqiong. Regional landslide hazard assessment and risk management [D]. Chengdu University of Technology, Chengdu, 2005.

[2] 馬文瀚.湖南省地質災害孕災機理及綜合防治研究[D].長沙：中南大學,2012.

MA Wenhan. Research on geologic hazards mechanism and comprehensive prevention disaster in Hunan Province [D]. Central South University, 2012.

[3] 熊煒.秦巴山區軟弱變質巖淺表層滑坡成因機理研究[D].長安大學,2012.

XIONG Wei. Study on the cause mechanism of shallow landslide of weak metamorphic in the Qin-ba Mountain Region [D]. Chang’an University, 2012.

[4] 烏云飛.秦巴山區土石混合體滑坡變形破壞機理研究[D].長安大學,2012.

WU Yunfei. Study on deformation and failure mechanism of landslide of the soil-rock mixture in the Qin-ba Mountain Region [D]. Chang’an University, 2012.

[5] 彭令.三峽庫區滑坡災害風險評估研究[D].中國地質大學,2013.

PENG Ling. Landslide risk assessment in the Three Gorges Reservoir [D]. China University of Geosciences, 2013.

[6] 周福軍.日冕水電站庫區滑坡穩定性早期智能判別及危害模糊綜合預測研究[D].吉林大學,2013.

ZHOU Fujun. Early intelligence identification methods of stability and fuzzy synthetic prediction of hazard for landslides in Rimian Hydropower Station Reservoir [D]. Jilin University, 2013.

[7] 薛開放.基于地理信息系統技術(GIS)的滑坡空間分布的分形特征研究[D].大連理工大學,2005.

XUE Kaifang. Fractal characters of spatial distribution of landslides based GIS [D]. Dalian University of Technology, 2005.

[8] 尚永升.基于GIS的溫州市地質災害危險性評價研究[D].長安大學,2007.

SHANG Yongsheng. Study on the dangerous assessment of the geological hazards of Wenzhou [D]. Chang’an University, 2007.

[9] 尹春榮.基于GIS的滑坡地質災害危險性分區與預測[D].北京工業大學,2008.

YIN Chunrong. Landslide risk zoning and prediction based on GIS [D]. Beijing University of Technology, 2008.

[10] 湯羅圣.三峽庫區堆積層滑坡穩定性與預測預報研究[D].中國地質大學,2013.

TANG Luosheng. Research on stability and prediction for the colluvial landslide in the Three Gorges Reservoir [D]. China University of Geosciences, 2013.

[11] 蓋海龍.西安市長安區滑坡崩塌災害孕育規律及易發性分區評價研究[D].西北大學,2015.

GAI Hailong. Development and susceptibility zoning of landslides and collapses in Changan District in Xi’an [D]. Northwest University, 2015.

[12] 楊天亮.基于GIS的陜南公路地質災害數據庫建立及危險性評價研究[D].長安大學,2005.

YANG Tianliang. Study on geological hazard database establishment and risk assessment of highway in southern Shaanxi Province Based on GIS [D]. Chang’an University, 2005.

[13] 羅冠枝.活動斷裂區高速公路地質災害危險性評價與綜合區劃研究[D].中南大學,2011.

LUO Guanzhi. Study on geological hazard risk assessment and comprehensive regionalization of Expressway in active fault zone [D]. Central South University, 2011.

[14] 王福恒.基于GIS的區域公路邊坡災害評價與預測研究[D].長安大學,2011.

WANG Fuheng. Research on assessment and prediction of regional highway slop disaster based on GIS [D]. Chang’an University, 2011.

[15] 劉朋輝.滑坡滑動機理及風險評價研究[D].北京工業大學,2007.

LIU Penghui. Research on the mechanics of landslide and risk evaluation [D]. Beijing University of Technology, 2007.

[16] 張雪峰.區域性山地環境的地質災害風險評價研究[D].成都理工大學,2011.

ZHANG Xuefeng. A case study of geological hazards risk assessment in a large scale mountainous environment [D]. Chengdu University of Technology, 2011.

[17] 菊春燕.青島嶗山風景區地質災害風險與防控研究[D].中國海洋大學,2013.

JU Chunyan. Research on geological disaster risk and preventability in Laoshan scenic spot, Qingdao [D]. Ocean University of China, 2013.