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地震区降雨作用下泥石流易发性动态评估

胡凯衡，陈成，3，李秀珍，李浦，3

(1.中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室，四川成都610041；2.中国科学院-水利部成都山地灾害与环境研究所，四川成都610041；3.中国科学院大学，北京100049)

引言

泥石流灾害风险评估是重要的非工程措施之一，已成为泥石流减灾的主要工作之一。从十九世纪奥地利对阿尔卑斯山区泥石流沟开展分类评价工作开始，灾害风险评估已经从定性评判发展到定量评价，从地学统计方法发展到物理模型和数值模拟方法[1]。一般来说，灾害风险评估可以分为易发性、危险性和风险性三个不同层次[2]。灾害易发性评估主要是评价或者计算某个地理空间上地质灾害发生的可能性或大小程度，有时也称为区域风险评估。目前灾害易发性研究比较多，相对成熟。现有的方法主要是根据灾害的环境背景因子，比如降

雨、坡度、坡向、岩性等，成灾过程和历史灾害数据等信息，采用地学的和统计的方法，在较大的空间尺度上对灾害发生的可能性进行评估[3-10]。

在气候、地震以及人类活动等强烈影响下，泥石流的致灾因子如物源量、暴雨次数、土地利用等是一个动态变化过程。随着致灾因子的变化，灾害易发性也发生变化。比如，地震之后较长时间内，泥石流灾害的活跃性增强，即数量增多、规模增大、频率增加、风险升高[11]。而现有的易发性评估多基于静态的环境背景因子(坡度、高差、岩性等)，是一种静态的结果，无法反映其动态变化。由于对灾害易发性动态变化认识不足，常导致山区厂矿、居民点、旅游设施修建在易发性大幅升高的区域，加重了灾害的损失。比如，2008年汶川地震后，由于未认识到震前泥石流低发区易发性已发生变化，大量的安置房、厂矿企业和旅游设施修建在都江堰市龙溪河流域、汶川县的桃关沟和七盘沟流域等泥石流高易发区。2010年和2013年的几次特大暴雨事件将这些重建设施毁于一旦，造成巨大的经济损失和人员伤亡。因此，需要研究地震和气候影响下，区域灾害风险动态变化规律，科学评估灾害风险的变化，为预测和规避灾害高易发区提供依据。本文以横断山区为研究区域，分析了区域灾害风险的静态和动态因素，研究了地震和降雨事件对泥石流易发性的影响系数模型。

动态评估模型和方法

动态评估方法

区域灾害易发性可以看作是由静态和动态因素两类因子决定的。静态的因素由基本的下垫面条件决定，比如相对高差、坡度、岩性、断层密度等，在几百年尺度上的变化很小。由静态因素决定的那部分易发性可以认为是区域本底值。

灾害的动态因素主要是指在年的尺度上影响水土供给和耦合的突出因素。从泥石流发生的物源、能量和水源条件来看，在横断山区影响水土要素供给的主要有地震、降雨和强烈的人类活动(图1)。

图1影响泥石流易发性的静态和动态因素Fig.1Staticanddynamiceffectivefactorswithgeo-hazardsusceptibility

由于人类活动的影响更多涉及到社会经济的因素，影响较为复杂。本研究暂时只考虑地震和降雨的影响。实际上，地震和降雨的影响也是非常复杂的，不同的时间尺度下变化差异也较大。为简单起见，以年为时间单位，假设地震和降雨作用下每年的易发性与静态易发性成正比，即一个简化的线性模型。那么，地震和降雨综合影响下灾害的动态易发性可以表示为静态易发性与地震和降雨影响系数的乘积：

H(t)=S×Ek(t)×Rk(t)

(1)

式中：H——灾害逐年的易发性；

S——静态因素导致的易发性(即易发性的本底值)；Ek和Rk——地震和降雨对易发性的逐年影响系数。

静态评估方法

静态易发性评估主要选取区域长期不变或者缓变的致灾因子，比如地形、地质、植被、土壤等下垫面因子，来评价横断山区域在空间上灾害发生的可能性，可以采用以下的条件概率模型：

(2)

式中：ωi——第i个静态因子的权重；

Pi(x)——当第i个静态因子取x时，灾害发生的概率。

根据横断山区已有的灾害分布数据，采用主成分分析的方法，发现相对高差、坡度、岩性和断裂带密度与灾害的关系最为密切。相对高差定义为某一半径范围内，最大高程与最小高程之差。相对高差代表了水土迁移的能量条件，反映的是局地势能。坡度为某一单元与相邻单元单位长度的高差，反映的是能量梯度。根据岩土体的软硬程度和抗风化能力，将地层岩性划分为松散岩组、软岩组、软硬相间岩组和硬岩组。在断裂构造发育区，岩石破碎，地形切割强烈，地质灾害常常密集分布。在ArcGIS中，分别计算了这四种因子中灾害发生的条件概率(图2)。

采用灰色关联度法和GIS相结合的方法分别确定了相对高差、坡度、工程地质岩组和断层密度在易发性中的权重值[12]：相对高差=0.2048，坡度=0.196

9，地质岩组=0.183