孙 蕊 , 丁雨虹 , 郭海燕 , 徐金霞

（1. 高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室, 成都 610072；2. 四川省气候中心, 成都 610072；3. 四川省气象台, 成都 610072）

引言

四川省地跨青藏高原，地表起伏大，地质构造复杂，加上西南季风影响形成独特的气候，导致历年来该地区地质灾害频发[1−4]。每年滑坡泥石流地质灾害都对四川省社会经济和人们生活造成了严重影响，威胁着山区的交通干线、农田水利等基础设施安全以及山区的工矿企业、城镇和农村居民点等[5−6]。例如1981年7月9日四川省甘洛利子依达沟冲毁铁路大桥，颠覆成昆线上的1列客车，造成300余人死亡。1997年6月5日，四川省美姑县则租滑坡转化为特大泥石流灾害，使四个村庄1527人受灾，151人死亡。作为重要的非工程减灾措施，地质灾害预报和风险评估在预防灾害风险和减轻灾害损失中起着重要的作用，一直是防灾减灾领域基础应用研究的热点和难点，已被明确列入《国家中长期科学和技术发展规划纲要》。

近年来，我国在自然灾害风险评估方面开展了多项工作，并取得了显著成果。已有研究[7−15]表明：滑坡泥石流灾害的发生是地形地貌、地质状况和强降水等多种因素共同作用的结果；其中，地形地貌条件和地质状况是灾害形成的环境因素，而促使灾害发生的动力因子则主要是降水因素。以往的地质灾害风险区划研究中，关注的因子多侧重于地质地貌类因子和地质状况因子，而将降水诱发地质灾害的气象因子加入集成评估的研究较少。针对这一薄弱点，本文收集四川地区历史上发生的滑坡泥石流地质灾害案例记录，着重考虑诱发滑坡泥石流地质灾害的降水气象动力因子，构建四川省降水诱发型滑坡泥石流风险评估模型，通过分析各个影响评估因子对滑坡泥石流的敏感性，对四川省降水诱发滑坡泥石流风险进行综合评估和区域划分，以期为四川省滑坡泥石流地质灾害延伸期预报和风险防控提供科技支撑。

1 资料及预处理

（1）降水资料：四川省大气探测数据中心整编的1990～2020年四川省156个站点的逐日降水资料。（2）灾情资料：中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所提供的1990～2020年滑坡泥石流灾情资料，将其中有具体发生时间、发生地点的灾情记录筛选出来，匹配灾情发生时对应最近气象站的前期有效雨量。（3）灾害隐患点资料：利用四川省灾害风险普查系统，补充有经纬度记录的滑坡泥石流灾害隐患点数据，提高各影响因子对滑坡泥石流灾害敏感性的计算精度。（4）地理信息数据：四川省DEM（Digital Elevation Model）高程数据，分辨率为1 km，来源于中国科学院资源环境科学数据中心；2020年四川省植被减少表土损失量数据，分辨率为1 km，来源于国家地球系统科学数据共享服务平台；1: 100万地质图，来源于全国地质资料信息网；2020年四川省1: 25万道路网与河网数据，来源于国家基础地理信息中心。（5）社会经济数据：四川省2020年土地利用数据、人口与经济数据，分辨率为1 km，来源于中国科学院资源环境科学数据中心。研究所用数据来源、单位量纲、取值范围均不同，因此评估前先进行预处理：各图层统一成WGS1984地理坐标系和Albers投影，空间分辨率统一为1 km，并对所需数据进行标准化处理，具体公式如下：

2 滑坡泥石流地质灾害风险评估

2.1 评估指标及方法

自然灾害风险系统由风险源（即自然灾变）和风险承灾体（即人类社会）两方面组成[16]，致灾因子和孕灾环境两者又共同造就了风险源的危险性。因此，滑坡泥石流地质灾害风险是致灾体因子、孕灾环境与承灾体三方面相互作用的结果[17]。本文从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性三个方面对四川省降水诱发型滑坡泥石流进行风险评估，采用的风险评估模型公式如下：

式中：R为灾害风险，H为致灾因子危险性，S为孕灾环境敏感性，V承灾体脆弱性。

将致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性三项指标细化为具体的一级和二级影响评估因子。

致灾因子危险性：从四川省滑坡和泥石流灾害发生的时间来看，几乎所有的滑坡泥石流灾害都集中发生在5～10月，与四川汛期时间相吻合，因此本文在致灾因子危险性选取上侧重于降水诱发致灾。降水与滑坡泥石流的关系已经得到广大学者的论证[18−25]，水分是滑坡泥石流发生的必要条件，强度大的降水固然是绝大多数滑坡泥石流发生的水动力条件，而局地连阴雨天气也易引起滑坡泥石流的发生。本文选取大雨日数、暴雨日数和滑坡泥石流发生前期有效雨量共3个致灾因子。

孕灾环境敏感性：一是地形地貌因子，选取高程和坡度两个最常用地形地貌因子指标；二是基础地质因子，地层岩性和地质构造影响和控制了地质灾害的发育分布及类型，因此选取年表土损失量因子和距离断裂带远近因子；三是水文条件，河流冲刷作用对地质灾害起到加速的作用，其次在河流附近发生滑坡泥石流后极易形成危险较大的堰塞湖，因此选取距河流距离远近因子；四是人类工程活动，人类对山体的改造加大了滑坡泥石流地质灾害发生概率，因此选取距离主干道远近因子。

承灾体脆弱性：主要概化为人口、社会经济、工程建筑、农作物4个方面，因此分别选取人口密度、GDP（Gross Domestic Product）密度、建设用地面积比例、耕地面积用地比例共4个因子。

为进一步确定降水诱发滑坡泥石流地质灾害风险评估指标体系中各个指标因子的权重，本文采用专家打分和层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）相结合，即分别分析致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性评估因子，对子因子的重要性进行两两比较。采用1～9标度法来量化各因子的相对重要性，最终得到各个评估因子的权重值（表1）。

表1 四川省降水诱发型地质灾害风险评价指标体系及权重

本文采用信息量法计算致灾因子和孕灾环境中各个因子指标对滑坡泥石流敏感性，具体步骤为：

（1）先对各评估因子进行提取和整理。

（2）再对研究区各影响因子的相应属性与灾害点分布的相对频率进行定量计算，具体公式如下：

式中：P(A)ks为因子k的某属性s的灾害点出现的相对频率（因子敏感性）；Dis为对应某因子k中某属性s的灾害点总个数；Cks为某因子k的某属性s的对应面积；n为某因子k的某属性s的对应栅格单元数。各影响评估因子空间插值的分辨率均为1 km×1 km，因此敏感系数单位为个/m2。对于某因子k中某属性等级划分，利用自然断点分级法确定。

（3）分别将致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性三个部分评估结果进行加权集成，最终完成四川省降水诱发型滑坡泥石流地质灾害风险区划。

2.2 评估结果分析

2.2.1 致灾因子危险性

由四川省滑坡泥石流历史灾情点和灾害隐患点分布（图1a）可以看出，盆周山区、川西高原阿坝州东南部、甘孜州东北部和川西南山地是滑坡泥石流灾害高发区，其中巴中市各县以及广安邻水县灾点达到300个以上，此外达州万源、宣汉、达川、渠县、广安市广安区、华蓥市以及凉山州会理和会东县灾点也均在150个以上。根据已有研究[11−19]，前3 d、10 d、15 d等前期有效雨量作为降水致灾因子多在滑坡泥石流研究中应用。为了适应地质灾害中期以上预报研究和防灾减灾业务需求，本文选择计算灾害发生当天至前期15 d有效降水量（PA）作为为致灾降水要素中的一个因子，具体公式如下：

图1 四川省滑坡泥石流历史灾情点和隐患点（a）、前期有效雨量（b）空间分布

式中，PA（mm）为前期有效雨量，Pi（mm）为滑坡泥石流灾害发生位置的前第i天的降水量。结合图1a，分析前期15 d平均有效雨量空间分布（图1b）可知，前期有效雨量大值区（30～50 mm）主要位于盆北、盆西南、盆东南部分地区和攀西地区中南部，前期有效雨量小值区（低于15 mm）主要位于川西高原和盆地中部；对于川西高原、盆地中部等灾害多发且前期有效雨量较小的地区，说明其地质环境总体比较脆弱，降水容易激发滑坡泥石流灾害；对于盆地北部等灾害多发且前期有效雨量较大的地区，说明其地质环境总体相对稳定，需较大的有效雨量才能激发滑坡泥石流灾害。统计分析156个气象站多年平均的年大雨和年暴雨日数两个降水致灾因子空间分布（图略）可知，四川地区大雨日数大值区（超过10 d）位于盆东北、盆西南部分地区和攀西地区中南部，其中雅安最多（16 d）；暴雨日数因地形影响，盆地多于高原，高山多于平原，迎风坡多于背风坡，盆地边缘多于盆地中心，盆西南和盆东北部分地区以及绵阳北川等地均超过5 d，其中雅安最多（6.5 d）。

将前期有效雨量、年暴雨日数和年大雨日数3个降水致灾评估因子结合灾点分布情况，按公式（3）分别计算出各属性的分级信息量，即敏感系数（表2），进行加权叠加，根据敏感系数的大小按自然断点法将致灾因子危险性分为低、较低、中等、较高和高5个等级，得到致灾因子危险性等级区划分布（图2）。如图所示，盆地北部、西南部和攀西东部、南部是降水致灾因子危险性较高和高等级区域，川西高原大部地区则处于危险性低等级地区。

图2 四川省滑坡泥石流地质灾害致灾因子危险性空间分布

表2 致灾因子等级敏感性结果

2.2.2 孕灾环境敏感性

运用GIS空间分析工具对孕灾环境敏感性评估因子进行提取整理，得到四川省地形坡度、四川省1:100万135条主要断裂带、1:25万共5192条主要河流湖泊和主要道路分级距离缓冲区（图略）。按公式（3）分别计算出高程因子、坡度因子、年表土损失量、距断裂带距离、距河流距离和距主干道距离共6个因子的对应分级属性的敏感系数（表3）。然后将地形地貌、基础地质、水文条件和人类工程活动4个孕灾敏感性评估因子按权重加权叠加并按自然断点法分级，得到四川省滑坡泥石流地质灾害孕灾环境敏感性区划分布（图3a）。如图所示，盆周山区、攀西地区（攀枝花和凉山州）以及阿坝州东部地区孕灾环境敏感性大多为较高和高等级。

表3 孕灾因子等级敏感性结果

2.2.3 承灾体脆弱性

根据专家打分及层次分析法确定的各承灾体脆弱性影响因子权重，采用加权综合评估法确定滑坡泥石流地质灾害承灾体脆弱性评估模型，具体公式如下：

根据公式（1），对空间化好的人口、GDP等数据进行标准化预处理，并根据评估模型公式（5），应用自然断点法将四川省承灾体脆弱性划分为低、较低、中等、较高、高共5个等级，得到全省滑坡泥石流地质灾害承灾体脆弱性区划分布（图3b）。如图所示，承灾体脆弱性中等及以上等级基本位于盆地地区，盆周山区、川西高原及攀西地区脆弱性等级大多在中等以下。

图3 四川省滑坡泥石流地质灾害孕灾环境敏感性（a）和承灾体脆弱性（b）区划分布

2.2.4 风险评估与区划

将致灾因子危险性指数和孕灾环境敏感性指数进行标准化处理，结合承灾体脆弱性指数，根据滑坡泥石流地质灾害风险评估模型进行综合集成评估，采用自然断点法得出四川省降水诱发型滑坡泥石流地质灾害风险区划结果（图4）。对四川省21市州不同风险等级的面积与比例进行统计（表4），其中较高风险和高风险等级多分布在盆地北部，巴中、达州、南充三市较高风险以上面积占比均超过90%。表5给出了四川省不同风险等级面积与实际地质灾害点分布对比。评价对象涉及四川全省约483400 km2，其中较高风险等级以上面积约占30.3%，67.2%的灾害点处于较高以上风险区域；另外随着风险等级的逐步提高，地质灾害实际发生的比率（总个数百分比与总面积百分比的比值）也随之增大，高风险等级区域与灾害点比率达到了3.2。

表4 四川省21市州降水诱发型地质灾害不同风险等级面积（%）与比例（%）

表5 四川省降水诱发型地质灾害风险等级面积与实际地质灾害点分布对比

3 结论

本文基于灾害系统学原理和灾害分析理论，以四川省为研究区，综合考虑了侧重降水诱发型地质灾害的致灾因子、孕灾环境和承灾体，构建了降水诱发型地质灾害风险评估指标体系，并对四川省降水诱发型地质灾害风险进行评估，得到如下主要结论：

（1）降水型地质灾害的致灾因子主要是前期有效雨量，其中前期有效雨量较大的区域位于盆北、盆西南和攀西地区东部，前期有效雨量较小的地区主要位于川西高原和盆地中部。

（2）选取前期15 d有效雨量、大雨日数和暴雨日数作为降水诱发致灾因子进行致灾因子危险性评估，发现盆北、盆西南和攀西地区东部是致灾因子危险性等级最高区域，川西高原大部地区处于危险性等级低地区，其余地区则处于降水致灾因子危险性中等和较低级别。选取地形地貌、地质构造、水文条件、人类工程活动等进行孕灾环境敏感性评估，发现盆周山区、攀西地区（攀枝花和凉山州）以及阿坝州东部地区孕灾环境敏感性为较高及以上等级。选取工程建筑、居民人口、社会经济、耕地等评估承灾体脆弱性，发现承灾体脆弱性中等及以上等级基本位于盆地地区，盆周山区、川西高原及攀西地区脆弱性等级大多在中等以下。

（3）四川省降水诱发型滑坡泥石流地质灾害风险较高区域主要位于盆北，盆西南和攀西地区，较高风险等级以上面积约占30.3%，67.2%的灾害点处于较高以上风险区域。随着风险等级的逐步提高，地质灾害实际发生的比率随之增大，高风险等级区域与灾害点比率达到了3.2。