汶川地震触发崩塌滑坡数量及其密度特征分析_图文

1、第20卷 第3期地质灾害与环境保护Journal of Geological Hazards and Envir onment P reservationSeptember 2009文章编号: 1006-4362(200903-0001-07收稿日期: 2009207210 改回日期: 2009208216汶川地震触发崩塌滑坡数量及其密度特征分析黄润秋,李为乐(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摘要: /5.120汶川地震由于震级高、持续时间长、震区地质环境复杂,因而触发了大量的崩塌、滑坡。地震一年来,作者根据灾后对崩滑地质灾害的应急排查,并结合震后有限的

2、ALOS 、AST ER 以及航空摄影等多源数据对地震重灾区的崩滑体数量进行了统计分析,获得确定性的崩滑灾害点有16704处,但是,由于排查范围及遥感数据的局限性,上述数据并不能代表这次地震触发崩塌滑坡总的数量。为了查明这个问题,本文在上述资料的基础上,采用不同烈度地区典型抽取样本统计的方法,获得了不同烈度区崩塌滑坡的发育密度,进而根据不同烈度区面积统计得出了本次地震触发崩塌滑坡数量的估计值,并与国际上若干大地震触发崩塌滑坡数量及分布面积进行了对比分析。最后,作者给出了灾区地震触发崩塌滑坡的密度分布图,并讨论了其分布特征。本文的研究结果表明:汶川地震触发的崩塌滑坡数量约为3.5万处,分布面积约

3、为10104km 2,发育密度最高在映秀2北川断裂上盘都江堰和彭州段以及沿岷江河谷的映秀2草坡段,约为56处/k m 2。关键词: 汶川地震;崩塌滑坡;数量;发育密度;遥感解译中图分类号: P 315;P642.21;P642.22 文献标识码: A1 前言/5.12-汶川地震是近百年来中国大陆发生在人口相对密集的中、高山地区的强度最大的一次地震灾害。由于地震发生在地质环境原本就比较脆弱的龙门山地区,加之地震持续时间长(约120s,地面震动响应强烈(地面峰值加速度高达1.5 2.0g,从而触发了大量的崩塌滑坡,其数量之多、规模之大、类型之复杂、导致损失之惨重举世罕见13。地震发生一年来,不同的

4、研究者从地质灾害的角度,对地震触发崩塌滑坡灾害进行了大量的现场考察及相关的研究工作16。但是,此次地震究竟触发了多少崩塌滑坡?它们在全区的发育分布有什么主要特征?这个问题既为人们所关注,同时,由于条件的限制,也难以给出一个相对准确的估计和全局的分析。尽管在地震发生后,国土资源部门组织了对灾区崩塌滑坡地质灾害拉网式的排查,但排查的主要对象是对抗震救灾和灾后恢复重建有影响的崩塌滑坡/地质灾害0,并不包括灾区大量分布的、在一定时期内没有直接影响的/野滑坡0。为了对上述问题给出一个相对准确的回答,作者根据灾后对崩滑地质灾害的应急排查,并结合震后有限的ALOS 、ASTER 以及航空摄影等多源数据对地震

5、灾区的崩滑体数量进行了统计分析,获得确定性的崩滑点16704处。以此为基础,采用不同烈度地区抽取典型样本统计的方法,获得了不同烈度区崩塌滑坡的发育密度,进而根据不同烈度区面积统计得出了本次地震触发崩塌滑坡的总数量约为3.5万处,并与国际上若干大地震触发崩塌滑坡数量及分布面积进行了对比分析。在上述基础上,作者给出了汶川地震灾区地震触发崩塌滑坡的密度分布图,并分析了地震触发崩塌滑坡的密度分布特征。2 基础数据的获取与分析本文用于分析的数据主要来自于两方面:一方面是灾后的应急排查数据;另一方面是各种遥感数据。地震后国土资源部、四川省国土资源厅紧急组织全国36家单位对四川42个重灾县(市进行了地震次生

6、地质灾害的应急排查工作。据2008年6月的应急排查的总结报告,42个重灾县(市共排查确定地质灾害点10613处,其中包括震前的地质灾害点5519处(其中滑坡3572处,崩塌600处,泥石流737处,不稳定斜坡521处,地面塌陷88处,地裂缝1处。因此,地震新诱发的地质灾害点实际为5094处(其中滑坡1701处,崩塌1866处,泥石流304处,不稳定斜坡1093处,地面塌陷21处,地裂缝123处7。我们将这5094处地质灾害点进行汇总,并输入到GIS 中。上述应急排查确定的地质灾害点主要是对抗震救灾和灾后恢复重建有影响的,并不包括灾区大量分布的、在一定时期内不构成直接影响的/野滑坡0。为了获得这

7、部分数据,在地震后的一年时间里,我们通过多种途径收集了震后地震灾区各种航天、航空遥感影像,主要包括:(1日本A LOS 卫星影像数据(分辨率10m;(2美国和日本ASTER 卫星影像数据(分辨率15m;(3震后空军司令部、中国国土资源航空物探遥感中心的航空遥感资料(分辨率015m;(4其他数据源(IKNOS 、SPOT 、ETM +等。以上遥感影像基本上覆盖了此次地震触发滑坡崩塌的主要分布区。我们对这些影像数据进行了目视解译,以期获得进一步的数据。为了避免与排查数据的重复,遥感解译时先将地面排查的5094处地质灾害点叠加在遥感影像上,确保地面排查已确定的灾害点不被重复解译。并坚持/高精度影像优

8、先0原则,即解译时尽量使用该地区精度高的影像进行解译。影像数据分辨率直接决定着同一地区可分辨的崩塌滑坡点的个数;实验表明同一地区由0.5m 航空影像确定的崩塌滑坡个数可以达到由10m ALOS 数据确定的崩塌滑坡个数的两倍。由于高精度的遥感影像覆盖范围非常有限,主要还是利用ALOS 和ASTER 数据作为解译数据源,对于整个灾区大区域范围的研究,其精度是可以满足分析要求的8。在ALOS 和ASTER 影像的432波段假彩色合成影像上,震后崩塌滑坡点呈高亮度显示,影像特征明显,很好辨认。通过目视解译,共确定出崩塌滑坡11610处。将地面排查的地质灾害点5094处和遥感解译的崩塌滑坡11610处结

9、合在一起,我们获得了灾区确定性的崩塌滑坡共计16704处。这些数据通过GIS 形成的分布图如图1 。图1 汶川地震崩塌滑坡分布与地震烈度F ig.1 Distribution of Wenchuan ear thquake 2t rigger ed landslides and seismic intensity从图1可以看出,宏观上这些崩塌滑坡主要沿发震断裂呈带状分布,且断层上盘的发育密度明显大于下盘3,9,10。16704处崩塌滑坡76%分布在地面运动峰值加速度为0.20g(8度以上的区域,绝大多数(96%分布在地面运动峰值加速度0.15g(7度以上的区域。地面震动的强度不仅决定了崩塌2地

10、质灾害与环境保护2009年滑坡的分布数据量,而且决定了其发生的规模和类型。浅层崩滑体在灾区烈度7度以上地区普遍分布,而大型的、深层的滑坡,如大光包滑坡、文家沟滑坡、东河口滑坡等则分布在距发震断层5km以内的范围10。3地震触发崩塌滑坡数量的统计分析由于排查范围及遥感数据精度和覆盖范围的局限,上述数据并不能代表这次地震触发崩塌滑坡总的数量。由图1,可以发现它们主要分布在烈度×度以上的山区,且随地震烈度的增加,崩塌滑坡的分布密度也呈增加的趋势。因此,在不同烈度范围内选取排查和遥感数据都较好的典型区块,计算出其中的崩塌滑坡分布密度,再乘以不同烈度区相应的面积,求和,就可以估算出整个地震灾区

11、地震触发崩塌滑坡的总量。为此,如图1,我们选取了9个典型采样区,分别统计了各采样区崩塌滑坡的平均分布密度,结果如表1所列和图2所示。其中×度区和Ø度区选取的采样区面积较大(图1中8、9号采样区,获得崩塌滑坡密度分别为0.05个/km2和0.15个/km2;Ù度区分别在汶川和青川县境内各选了一个典型采样区,获得崩塌滑坡密度分别为1.5个/km2和110个/km2;Ú度区的典型采样区选择在绵竹和平武县境内,获得崩塌滑坡密度分别为2.0个/km2和2.5个/km2;Û度区的典型采样区分别位于汶川、彭州和北川县境内,获得崩塌滑坡密度分别为3.0个/km

12、2、310个/km2和3.5个/km2。可见,崩塌滑坡的分布密度随地震烈度的增加是显著增加的(图2,×度区内平均密度最小,为0.05个/km2,Û度区内平均密度最大,达到3.03.5个/km2;小于×度的区域则极少,在本文的分析中可忽略不计。表1不同烈度区地震触发崩塌滑坡数量估算Table1T he est imated number of Wenchuan Ear thquake t rigger ed landslides地震烈度面积/km2滑坡密度(个/km2估算滑坡个数Ù7491 1.01.5749111237Ú3207 2.02.56

13、4148018Û2303 3.03.569098061合计991382766134161由图1可见,烈度在×度以下的地区,基本已无崩塌滑坡现象。因此,我们将烈度×度及其以上地区作为汶川地震触发崩塌滑坡的分布区, 由此通过图2各烈度区崩塌滑坡密度F ig.2Landslide density of differ ent seismic intensity GIS系统圈定出崩塌滑坡的分布范围,其总面积约为10104km2。将上述各烈度区崩塌滑坡分布面积乘以对应的分布密度,便估算出地震崩塌滑坡的总数,结果见表1。可见,灾区地震触发的崩塌滑坡数量在27700 34200个

14、之间。考虑到遥感数据的分辨率会导致部分事件的缺漏,因此,我们取上限即35000处作为汶川地震触发崩塌滑坡总数的估计值。宏观来看,这个估计值是较为符合灾区实际情况的。表2列出了近20a来全球几次重大地震事件诱发崩塌滑坡的数目和分布范围面积。可见,汶川地震触发崩塌、滑坡数量是近20a来强震触发崩塌滑坡数量最多、分布面积最大的一次。分布面积正好位于Keffer(1984通过大量历史统计数据建立的统计关系的上界线上(图3。图4是基于几次历史地震和汶川地震的崩塌滑坡总个数与震级建立的地震震级与崩塌滑坡总个数的关系图,可以看出地震触发崩塌滑坡的个数整体上是随震级呈数量级递增的,也就是说,震级每增加一级,所

15、触发的崩塌滑坡个数就增加一个数量级,比如M6.0级地震触发的崩塌滑坡个数一般为数百个,M7.0级地震触发的崩塌滑坡个数为数千个,而M8.0级地震触发的崩塌滑坡则为数万个。表2近20a来全球典型地震诱发崩塌滑坡事件1118T able2Ear thquakes triggered landslides in the last20yea rs1118地震名称时间国家地区震级滑坡个数滑坡范围/km2洛马#普雷塔大地震大地震3第20卷第3期黄润秋、李为乐:汶川地震触发崩塌滑坡数量及其密度特征分析 图3 地震滑坡最大分布范围与震级关系图F ig.3 Area affected by landslides

16、 (km 2as a function ofearthquake magnit ude.T he solid line is the upper bound deter mined by Keefer ( 1984图4 地震滑坡个数与震级关系图Fig.4 Number of landslide as a function of eart hquakemagnitude4 地震触发崩塌滑坡密度分布的统计分析利用排查和遥感解译确定的16704处崩塌滑坡点在ARCGIS 软件支持下,利用核密度算法(Ker nel,以5km 为搜索半径,在不考虑崩塌滑坡的规模大小的情况下,生成了地震重灾区的崩塌滑坡分

17、布密度等值线图(图5,崩塌滑坡的最大分布密度可达56个/km 2。可以看到崩塌滑坡密度大于1个/km 2的区域都是沿发震断裂呈带状分布的,这个带从震中汶川县映秀镇一直延续到青川县关庄镇附近,全长约230km,分布密度为0.011个/km 2的区域主要沿大的河流细条状展布,主要包括黑水县、茂县境内的黑水河,理县境内的杂谷脑河以 及青川县境内的清水河。图5 汶川地震崩塌滑坡分布密度等值线图Fig.5 Density map of landslides tr iggered by Wenchuan Earthquake4地质灾害与环境保护2009年通过对崩塌滑坡分布密度进行等级划分,可将崩塌滑坡分布

18、区分为强烈发育区、较强发育区、中等发育区和弱发育区。通过多次调整分区阈值,得到了较符合实际情况的崩塌滑坡发育强度分区图(图6。崩塌滑坡分布密度大于4个/km 2为强烈发育区,面积约306km 2,主要分布在汶川县境内沿岷江河谷的映秀2草坡段(图7,都江堰境内的白沙河流域两岸以及彭州境内的牛圈沟流域两岸(图8,这些区域的崩塌滑坡极其发育,几乎是呈面状分布的,崩塌滑坡彼此相连,其具体个数都很难区分。在绵竹的清平乡、安县的茶坪乡、北川县城和青川县石坝乡也有小面积的强烈分布区分布。这些强烈发育区都位于中央发震断裂的上盘,且是发震断层的错动转折部位附近,这似乎表明,这些断裂的转折和错动部位是断层的局部/

19、锁固段0,它们在地震过程中,由于断层整体的错动而被进一步的剪断、破裂,从而释放出更多的能量,产生局部更为强烈的震动,形成次级/震源0和地质灾害的集中发育部位20。分布密度14个/km 2为较强发育区,面积约4759km 2,主要由3个分带组成。第一分带(最主要的分布带沿映秀2北川断裂NE 向展布,从映秀出发往北,分布带宽度逐渐减小,在北川与平武交界处尖灭,这一方面可能与距震中的距离有关,另一方面可能由于前山断裂江油2灌县断裂在地震中被激活而发生了位移运动有关。可以看到分布带宽度较宽的区域正好与前山断裂发生了地表破裂的长度范围是对应的,即从都江堰至安县范围。该段较强分布区南以前山断裂为界,北至北

20、部的分水岭,宽度约30km,而安县以后的部分宽度只有78km,且断层上盘的宽度约是下盘的2倍。第二分带为映秀镇至茂县石鼓镇的岷江两岸(剔除强烈发育区,长度约100km 。第三分带为沿中央断裂展布的平武南坝镇至青川关庄镇一带。分布密度0.11个/km 2为中等发育区,面积约13866km 2的山区为此次地震崩塌滑坡 的弱发育区。图6 汶川地震崩塌滑坡发育强度分区图Fig.6 Zoning map of the development int ensity of landslides triggered by Wenchuan ear thquake5 结论本文利用震后地质灾害排查数据和震后灾区的

21、ALOS 、AST ER 以及航空摄影等多源数据对汶川地震触发的崩塌滑坡数量及其分布特征进行了分析。主要结论如下:(1通过对不同烈度区的典型采样统计,计算出了各烈度区地震触发崩塌滑坡的平均面密度。结果表明,地震触发的崩塌滑坡主要分布在烈度大于5第20卷 第3期黄润秋、李为乐:汶川地震触发崩塌滑坡数量及其密度特征分析6 地质灾害与环境保护 2009 年 河流呈条状展布, 宽度约 3 5 km。 参考文献 1 2 3 4 5 6 黄润秋. 汶川 8. 0 级地震触发崩滑灾害机制及其地质力学模式 J . 岩石力学与工程学报, 2009, 28( 6 : 123921249. 黄润秋. / 5. 12

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30、育区( 桃关2佛堂坝段 Str ong development ar ea along M injiang Rive ( Taoguan utangba section 2F 7 图8 F ig. 8 彭州市牛圈沟崩塌滑坡强发育区 Strong development ar ea along Niujuan river in Pengzhou km 2 ; 进而估算出汶川地震触发的崩塌滑坡 总个数 约 3. 5 万处, 分布面积约为 10 104 km2 。 ( 2 利用已确定的崩塌滑坡点在 ARCGIS 平台 下, 绘制了地震灾区的崩塌滑坡发育密度图, 并据此 将灾区崩塌滑坡发育的密度分为

31、4 个等级, 即强发 育区、 较强发育区、 中等发育区和弱发育区。崩塌滑 坡强发育区主要分布在岷江河谷映秀2草坡段、 都江 堰境内白沙河流域以及彭州境内的牛圈沟流域, 且 均位于中央断裂的上盘; 较强发育区主要沿映秀2北 川断裂呈条带状展布, 映秀至北川段宽度较大, 往北 一直到青川, 宽度逐渐变窄; 中等发育区主要沿大的 第 20 卷 第3期 黄润秋、 李为乐: 汶川地震触发崩塌滑坡数量及其密度特征分析 7 Landsl ides t riggered by t he 8 Oct ob er 2005 Kashmi r eart h2 quake J . Geomorp hology, 20

32、08, 94: 129. 19 C E Rodrlpguez, J J Bommer, R J Chandler, Eart hquak e in2 2 duced lands lides : 1980 1997 J . Soil Dynamics and Eart h2 quak e Engineerin g, 1999, 18: 3252346. ANALYSIS ON THE NUMBER AND DENSITY OF LANDSLIDES TRIGGERED BY THE 2008 WENCHUAN EARTHQUANKE, CHINA H UANG Run2qiu, LI Wei2l

33、e ( State Key Laboratory of Geohazar d P revention and Geoenvir onment Protection, Chengdu Univer sity of Technology, Chengdu Abstr act: 610059, China Due to the high magnitude, long dur ation and complicated environment of the disastrous area, / 5. 120 Wenchuan Ear thquake tr igger ed a large numbe

34、r of collapses and landslides. By combining the post2earthquake emergency investigation of collapses and landslides with the limited multi source data including ALOS, ASTER and aeria l photos, etc. , dur ing the past 2 year aft er the earthquake, the author conducted the st atistic analysis for the

35、number of collapses and landslides in the ser ious ea rthquake a rea and confir med 16704 collapses and landslides; but as the invest igat ion range and remote 2sensing data are limit2 ed, the abovementioned data can't represent t he total number of collapses and landslides tr igger ed by this eart hquake. In order to solve this problem, based on the obtained data, this paper adopted the method of drawing typica l samples within the areas of differ ent seismic intensity t o