易靖松， 张群， 张勇， 程英建， 尹国龙

(1.中国地质调查局地质灾害防治技术中心， 成都 611734； 2.中国地质科学院探矿工艺研究所， 成都 611734； 3. 四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院， 成都 610036)

对于山区城镇尺度(1∶5 000～1∶10 000)地质灾害风险评价研究，诸多学者开展了大量的研究工作[1]，但由于大比例尺的风险评价需要高精度的调查数据及合适的评价方法做支撑，一直是地质灾害调查评价研究过程一个重点及难点[2]。近年来，李冠宇等[3]基于聚类分析对陕西省韩城市进行了风险评价，评价结果准确；张茂省等[4]在甘肃省白龙江流域开展了风险评价；指出流域地质灾害风险评价要充分考虑承灾体受威胁的程度；孟凡奇等[5]基于证据权法开展了泥石流的危险性评价；罗路广等[6]采用信息量模型对九寨沟景区地质灾害等风险进行了评价；孟庆华[7]在秦岭山区研究了区域地质灾害风险评估的方法；王峰[8]在南江县对比了逻辑回归和模糊数学两种模型在地质灾害易发性评价的适用性及准确性，研究表明逻辑回归更适合中小比例尺的地质灾害易发性评价；刘力维等[9]基于地理信息平台软件(geographic information system， GIS)研究了泥石流的风险评估；乔建平等[10]以耦合了地下水动力学的无限斜坡稳定性计算模型为基础；王芳[11]在万州地区进行了风险评价研究，详细介绍了斜坡稳定性评价的数据处理过程以及参数选取方法。目前，多数学者基于统计模型类方法(信息量模型、逻辑回归模型、证据权模型等)对地质灾害易发、危险等评价开展了大量研究工作，选取的主要因素主要有：地形、岩组、坡体结构等内因和地震、降雨、人类活动等外因。这类基于统计模型，利用已知灾害点为样本的评价方法在小比例尺度的评价单元具有较好的评价效果，但对于中～大比例尺的地质灾害风险评价，受限于评价面积小，样本数量少等不确定因素，评价效果往往欠佳。

关于斜坡单元的地质灾害风险评估，易靖松等[12]以江口镇为典型案例进行过探究，但评价过程中，对单个斜坡单元的风险高低主要采用打分表定性判定，缺少定量化的评价方法。现基于地质灾害大调查项目，在工作区选取典型山区城镇云南省龙陵县腊勐镇作为研究区，以斜坡单元为研究评价尺度单元，利用无限斜坡模型，对研究区划分的斜坡单元的危险性开展逐坡定量评价，旨在为山区城镇中～大比例尺的地质灾害风险评价提供技术方法支撑和示范。

1 研究区概述

1.1 地质环境条件

研究区(图1)位于云南省保山市龙陵县，总面积58.16 km2，属高中山深切割峡谷地貌，地貌形态的展布受构造线的控制，切割深度1 500～2 000 m。山体呈近南北向展布，山势高峻，山顶呈鱼脊状，河谷深峡，谷坡陡峭，坡度多在35°以上。

研究区出露地层时代包括有侏罗系、奥陶系、寒武系及部分燕山期花岗岩地层；出露岩性较复杂，侏罗系地层以为紫红色泥岩为主，夹多层细—粗砂岩，上部为灰白色白云质灰岩夹泥质灰岩；奥陶系出露岩性为黄绿、灰绿色泥质粉砂岩、细砂岩、灰质粉砂岩夹少量紫红、暗紫色泥质砂岩；寒武系出露岩性为黄绿、灰绿色页岩夹灰厚层状石英砂岩、粉砂岩和泥质灰岩。研究区构造作用强烈，发育有怒江断裂、龙陵-瑞丽断裂和黄草坝断裂等诸多大型压扭性断裂，断裂带在研究区内近南北向平行展布，断裂带附近岩体受构造挤压作用强烈，岩体较破碎。区内地质灾害以滑坡灾害为主，共记录8处滑坡灾害，并通过调查完成了研究区内滑坡灾害的边界勾绘。

图1 研究区地质环境条件图Fig.1 The geological environment conditions of study area

1.2 斜坡单元划分

利用arcgis水文分析工具结合人工修正，按照单个斜坡单元面积小于0.5 km2的原则，将研究区共划分为232个斜坡单元作为本次评价的基本单元。通过本次详细调查，获取了研究区斜坡单元覆盖层厚度、长度、坡度等基础数据，结合取样试验分析和工程地质类比，获取了各种地层岩性区域的物理力学等参数，如图2所示。

2 模型简介及参数取值

2.1 无限斜坡模型简介

无限斜坡模型是基于极限平衡理论，通过抗剪力与剪应力之间的比值来计算斜坡的稳定性系数。剪应力为每个斜坡块体的下滑力，抗剪强度为每个斜坡块体的抗剪强度，斜坡块体的黏聚力和摩擦力组成[13]。其主要公式为

(1)

式(1)中：FS为斜坡稳定性系数；C为有效黏聚力；φ为有效内摩擦角；h为覆盖层厚度；h′为不同降雨工况条件下的入渗深度；β为滑面倾角；r为滑体天然重度；r′为滑体浮重度。

2.2 计算工况

腊勐镇地处滇西高原，降雨充沛，区内降雨特征在一定程度上决定了地质灾害发生的时间和规模。因此，本次评价拟采用10年一遇、20年一遇、50年一遇以及100年一遇工况分别开展地质灾害危险性评价。

本次危险性评价不同降雨工况根据单日累计最大降雨量确定，常态工况24 h雨强主要依据收集到的汛期(5—10月)降雨数据，加权求和确定。由于工作组在研究区安装了多台雨量站，通过收集2021年5—10月降雨数据，得到研究区单日常态工况雨强平均值为18.7 mm；查询《云南省中小流域暴雨洪水计算手册》，其变异系数为0.51，根据变异系数，查皮尔逊Ⅲ型曲线得到不同降雨频率下的模比系数，从而得到不同降雨频率下的雨强，如表1所示。

表1 不同降雨工况比例系数统计表(24 h雨强)Table 1 The statistical table of proportional coefficients under different rainfall conditions(24 h rain intensity)

图2 研究区斜坡单元划分图Fig.2 The division of slope units in the study area

表2 各类覆盖层物理力学参数取值表Table 2 The physical and mechanical parameter value table of various surface soil layer

2.3 参数取值

通过工作区精细化的地质调查工作，区内斜坡地质灾害以浅层土质滑坡为主，覆盖层厚度为3～15 m，本次调查工作对划分的斜坡单元开展了逐坡调查，获取了各斜坡单元的覆盖层厚度h，通过赋值得到覆盖层h的计算图层。其他参数主要通过收集工作区15处勘查设计资料获得，通过收集整理，得到不同地层岩性的基本力学参数，具体情况如表2所示。

在参数取值过程中，比较难以确定的参数为不同降雨工况条件下的入渗深度(h′)，降雨入渗过程十分复杂，研究区覆盖层属于滇西地区红土，通过查阅相关文献[14-15]，这里采用Green-Ampt模型中的非积水入渗部分公式来确定：

(2)

式(2)中：y为入渗深度；t为降雨时间；q为降雨强度；β为斜坡坡度；Qs为饱和含水率；Qi为初始含水率。

由式(2)可以看出，Qs-Qi是一个定值，通过对研究区取样数据分析得到研究区各类覆盖层土的值如表3所示。

依据不同降雨工况条件下的设计雨强(表1)，利用式(3)计算得到各斜坡单元不同降雨工况条件下的入渗深度(h′)。根据上述取值方法，将无限斜坡模型中的各参数赋值，得到各参数的赋值图层(图3)。

3 危险性评价

3.1 危险性计算

利用arcgis栅格计算器功能，将赋值好的各参数图层代入无限斜坡模型进行计算，得到不同降雨工况条件下的稳定性系数计算值(FS)。研究区稳定性计算值在[0.417，2.651]，根据《地质灾害技术规范》，对应稳定性系数分级为不稳定，基本稳定，欠稳定，稳定4个区间，将计算值划分为[0.417，0.8)、[0.8，1.0)、[1.0，1.2)、[1.2，2.651) 4个区间，依次对应极高危险、高危险、中危险和低危险4个等级，计算结果如图4所示。

3.2 评价结果概化

基于ARCGIS平台，将参数图层代入无限斜坡模型计算，必须依靠地图代数模块中的栅格计算器，因此得到的危险性评价结果也是栅格数据格式。一个斜坡单元内就存在不同FS的多个栅格，而斜坡单元作为一个整体，每一个斜坡单元应该对应一个危险性等级。这里采用arcgis分区统计功能，统计每个斜坡单元的所包括不同危险等级栅格单元的个数，并以栅格个数占比最大的危险性等级作为该斜坡单元的危险性等级。按照上述概化方法，得到斜坡单元尺度的腊勐镇危险性评价图(图5)。

4 易损性评价

承灾体易损性是指承灾体受到一定强度的灾害作用时可能的损失程度。通常用 0～1 的数字来定量表达，0 表示无损失，1 表示完全损失，主要考虑承灾体的类型和承灾体受威胁的程度及可能遭受的损失。

本次易损性评价参照《地质灾害风险调查评价技术要求细则(1∶50 000)(试行)》M.2承灾体易损性赋值建议表(表4)，对研究区承灾体进行赋值。

表3 各类覆盖层含水率取值表Table 3 The moisture content values table of various surface soil layer

图3 各参数赋值后的计算图层Fig.3 The calculated layer of each parameter after assigned

在完成研究区人口、建筑和交通设施等主要承灾体赋值后，按照式(3)进行计算，得到研究区综合易损评价图(图6)。

综合易损指数=人口密度指数+建筑结构类型指数×0.3+交通设施指数

(3)

5 风险评价

5.1 评价方法

地质灾害风险性评价目前常用的主要有定性和定量两种方法。定量的方法是基于风险计算公式，分别计算研究区的经济财产损失风险和人员伤亡风险；定性的方法主要基于地质灾害风险分析矩阵(图7)，对研究区的人员伤亡和财产损失的综合风险进行判定。在地质灾害调查的角度，更倾向采用风险矩阵的评价方式，对研究区的地质灾害风险按照斜坡单元的尺度进行综合评价，这样更有利用地方政府进行地质灾害风险管控。

5.2 评价结果

按照地质灾害风险矩阵，将不同工况条件下的危险性评价结果与分级后的易损性评价结果进行叠加，得到研究区不同降雨工况条件下斜坡单元尺度的地质灾害风险评价图(图8)。

图4 不同降雨工况条件下的稳定性系数FSFig.4 The stability coefficient(FS) under different rainfall conditions

图5 不同降雨工况条件下的危险性评价图Fig.5 The geological hazards dangerousness assessmentFigure under different rainfall conditions

表4 承灾体类型易损性指标分级赋值表Table 4 The vulnerability index classification assignment

图6 研究区易损性评价图Fig.6 The vulnerability assessment Figure of the study area

图7 风险评价矩阵图Fig.7 The risk assessment matrix

图8 不同降雨工况条件下的地质灾害风险性评价图Fig.8 The geological hazards risk assessmentFigure under different rainfall conditions

5.3 评价结果复核

通过不同工况条件下的风险评价图(图8)可以看出，极端降雨情况下，高风险区主要集中腊勐镇附近斜坡集中分布和竹子坡-旧寺顶斜坡-带零星分布。现场调查发现，腊勐镇附近承灾体较集中，腊勐镇地处怒江右岸横断山区，地形坡度多在30°～50°，覆盖层厚度较厚，主要粉红色粉质砂土夹碎石，结构较松散，在斜坡坡麓地带或受人类工程改造强烈的区域，极易在临空条件好的位置发生变形破坏，造成人员经济财产损失；竹子坡-旧寺顶斜坡一带主要为寒武系的页岩夹厚层状泥质灰岩，加之受断裂影响，岩体十分破碎，覆盖层较厚，主要为紫红色粉质黏土夹少量碎石，黏性成分含量较高，属于区内的易滑地层，为区内已知地质灾害主要发育区域，危险性等级较高，由于承灾体分布较分散，因此叠加之后的高风险区也较分散；同时在镇安镇附近区域，虽然承灾体集中，但多位于山间平原，危险性极低，其风险总体较低。整体而言，评价结果与调查情况是十分吻合，且具有较高的评价精度。

6 结论

目前，大多数学者在开展大比例尺地质灾害风险评价过程中，多倾向于采用基于统计模型(信息量模型、逻辑回归模型、证据权模型等)，利用已知灾害点去预测研究区地质灾害的易发及危险区。这类方法在评价过程中一方面始终摆脱不了模型对已知灾害点数据的依赖，导致评价结果始终围绕着已知点延伸；另一方面是评价精度跟样本数据有很大的关联，对于小面积大比例尺的重点城镇调查区，灾害点数量相对较少，评价效果往往欠佳。

通过上文论述内容可以发现，基于无限斜坡模型，开展山区城镇斜坡单元尺度的风险评价是具备合理性和可操作性的，评价精度也较高。该套评价理论和方法摆脱了基于统计模型评价过程中的一些不足，但在推广过程中仍存在以下几个方面的问题。

(1)需要大量精细化的调查数据和勘查工作做支撑。在划分完斜坡单元后，需要逐坡调查各个斜坡的覆盖层厚度、力学参数(C、φ等)的类比取值及各类承灾体的调查数据。

(2)降雨入渗是一个十分复杂的过程，不同研究区的土体结构适用的入渗模型均不一样，本文研究中采用Green-Ampt模型中的非积水入渗部分公式在其他工作区域不一定适用。

因此，本文模型及评价方法在考虑不同降雨工况条件下地质灾害风险评价过程中，对入渗模型及入渗公式的选取需适合研究区的覆盖层特征，才能使评价结果更加合理。