【论文分享】基于InSAR与深度集成耦合模型的潜在滑坡危害性评价发表时间：2024-11-21 15:12 论文信息 题目：An InSAR and depth-integrated coupled model for potential landslide hazard assessment； 作者：Shu Zhou、Chaojun Ouyang、Yu Huang； 期刊来源：Acta Geotechnica； 发表时间：2022-1-22
一、 研究概述 评估潜在滑坡的危害对于滑坡灾害防治对策至关重要。然而，由于缺乏滑坡详细勘查资料且难以确定滑坡运动距离，对滑坡危险性的准确评估受到了限制。为了解决这些问题，本研究开发了一种将InSAR技术与深度集成模型相结合的新方法。在这个新的框架内，通过InSAR识别潜在的滑坡，然后使用深度综合模型估计其潜在的影响区域。为了评估其能力，将所提出的方法应用于2018年11月3日发生在中国西藏白格村的滑坡事件。模拟结果表明，滑坡影响概率大于50%的区域与实际滑坡切线相匹配，所提方法的精度达到85.65%。此外，该方法还可以捕获最大堆积厚度位置和淤积范围等主要堆积特征。在潜在滑坡区域发生失稳的情况下，塌落体对金沙江有较大的堵塞概率。因此，有必要进行实地监测，并提前制定减灾策略。该研究为区域滑坡灾害管理提供了新的方法，并进一步有助于滑坡风险评估和减灾活动的实施。 二、 研究区及数据 研究区位于金沙江上游，流经青藏高原东部。根据中国的地貌单元划分，白格地区位于横断山区北部与唐古拉山区东部边缘的交汇处。受喜马拉雅运动的影响，导致该地区持续隆起，加之金沙江的冲刷下切，该地区的地形以典型的冻蚀高山峡谷为主。山谷为典型的V形，宽度在150~300米之间，坡度一般在35°~55°之间贝格地区的平均海拔在3000米以上，最高的山脊海拔在4500米以上。 受多级构造的影响，地质条件复杂，主要表现为一系列西北向断层，包括Gangda-Dizhong（F1）、 Boluo-Muxie (F2)、Zhuying-Gongda (F3)，and Xueqing-Longgang (F4)等断裂。区内露出地层主要为三叠纪和元古代地层。上元古界雄松群片麻岩建造在金沙江沿岸基性岩中占主导地位。在这种岩性和活动构造的组合下，该地区极易发生滑坡。 三、 数值模拟结果分析 第一次滑坡发生后，ESA公布了该滑坡的一系列Sentinel - 1影像。但在第二次滑坡发生前，由于单颗Sentinel卫星重访时间长达12天，只能获取两幅影像。因此，InSAR技术中使用的源数据仅包括两幅图像，忽略了时间序列分析。采用D - InSAR技术得到变形图（图1），在初始厚度生成方面，从InSAR结果中提取变形区域，并使用2018年10月16日拍摄的无人机图像进行校正。  图1 10月11日和22日获取的Sentinel - 1 SAR影像生成的第二次滑坡前形变图。 黑线表示第一条滑坡的纵断面；红线表示边界校正后的形变区域。 变形区域的后边缘以图2所示的裂纹为界，而前边界以变形为零的区域为界。经过边界提取和校正后，变形区域边界如图1中红线所示。  图2 a第2次滑坡( 2018年10月16日拍摄的无人机影像)发生前有宏观裂缝的物源区概况。 红线表示后边缘的裂缝。b左侧有裂缝；c右侧有裂纹 利用修正后的变形区域，根据SLBL方法生成初始厚度的空间分布，且金沙江上游滑坡体积一般在106 m3以上。因此，针对SLBL程序中最大厚度的要求，将最大厚度的下限范围设定为满足106的大小，即60 m。上部范围设置为满足第1个滑坡的体积比尺，为140 m。由于两个白格滑坡发生在同一斜坡上，其岩体性质应是相似的。为简便起见，参考第1次滑坡反演模拟的标定参数（黏聚力5 kPa，摩擦角0.42 rad)是合理的。据此，将黏聚力和基底摩擦角分别设置为0 ~ 8kPa，间隔1kPa；0.25 ~ 0.6 rad，间隔0.04 rad，进行正交设计。最终共生成729个计算场景。模拟中使用的地形数据被重采样到5 m。 模拟精度通过滑坡事件最大影响区域的接触面积百分比进行估算，可表示为：  公式中，p为受影响区域的概率，TP (p)为概率大于p且与实际受影响区域相符的模拟结果。FP (p)为超过实际影响面积的模拟结果。FN (p)是与实际冲击区域无重叠的模拟结果。最终的统计结果如图3所示，从图中可以看出，50 %以上的受灾概率区域与第2次滑坡的实测修剪线基本吻合。根据公式，模拟精度为85.65 %。在堆积体区域的N - W部分，被撞击概率较高的区域超出了定义的边界，这可以归因于测量边界的误差。利用滑坡前后DEM的高程变化提取边界。然而，受第二个堰塞坝的阻挡和金沙江上游来水的影响，堰塞湖水位迅速上升。因此，沉积区的N - W部分被淹没在(见图3中虚线)水体中，阻碍了实际边界的测量。因此，需要对N - W部分的边界进行外推。  图3 模拟的统计结果 a受影响区域的概率 b最大堆积体厚度的分布 图3a中深红色区域主要覆盖了第一道堰塞湖泄流形成的溢洪道，代表了被冲击概率最高的区域，这种堆积特征揭示了堰塞坝的阻碍作用。此外，溢洪道控制着堆积过程，导致碎屑岩堆积主要发生在坡脚。将最大堆积层厚度(图3b)与滑坡前后DEMs的高程变化（图4）进行对比，模拟结果成功捕捉到了最大深度(图4红色部分)的位置。此外，模拟深度超过30 m的区域与野外调查吻合，而预测的最大沉积层厚度略低于实际厚度。  图4 ( 2018年10月14日)滑坡前和( 2018年11月5日)滑坡后DEM高程变化估计 一般而言，对于潜在滑坡灾害的防灾减灾，最显著的影响因素是滑坡的破坏范围和影响面积。一方面，InSAR可以捕捉到第二次滑坡的破坏前兆。另一方面，通过对第二次滑坡的评估，可以捕捉到潜在滑坡的影响区域以及主要堆积体的特征，如最大堆积体厚度的位置和主要堆积体的面积。因此，该方法在潜在滑坡危险性评价中的能力和精度是令人满意的。 四、结论 在大范围区域内进行潜在滑坡的实地调查通常是耗时的，并且需要巨大的资源。利用InSAR技术对这类隐形滑坡进行早期识别，并在确定潜在滑坡点后，采用合适的方法进行滑坡危险性评价对制定减灾策略至关重要。因此，为进一步促进滑坡灾害的减灾，本文提出了一种将InSAR技术与深度积分法相结合的新方法来识别潜在滑坡，并对识别出的滑坡进行潜在危险性的定量分析。该模型在潜在滑坡的识别和危险性评估中表现出良好的性能，可识别出滑坡体的易发部位，并进一步估计已识别滑坡的超前和潜在影响区域。尽管如此，利用InSAR技术识别潜在滑坡，长周期数据序列的分析是必要的。此外，目标滑坡的经验知识，如模拟参数的范围和滑坡震级，对于获得准确的结果很重要。将所提出的模型应用于白格地区金沙江沿岸斜坡体，可以识别出4个潜在的滑坡。对其中一个已查明的滑坡的评估表明，潜在的滑坡有很高的概率堵塞金沙江。因此，对该滑坡实施现场监测并提前准备滑坡减灾策略是十分必要的。 |
