汶川地震灾区泥石流危险性评估——以都江堰—汶川公路为例

韩用顺，李龙伟，朱颖彦，孔亚平，李志强，黄鹏

(1.湖南科技大学建筑与城乡规划学院，411201，湖南湘潭;2.中国科学院 水利部 成都山地灾害与环境研究所，610041，成都;3.交通运输部科学研究院交通环保与安全研究中心，100029，北京)

汶川大地震诱发了大规模群发性的滚石、崩塌、滑坡、泥石流等次生山地灾害，大量的崩塌滑坡活动为泥石流形成提供了丰富的物质条件。随着雨季的到来，原本松散的山体将会诱发新的次生山地灾害，引发大规模的泥石流。在灾后恢复重建力度加大和人类活动增强等因素叠加影响作用下，震区泥石流灾害将日趋频繁和严重，从而对灾区生产生活、公共安全和恢复重建构成巨大威胁，并对道路交通系统造成严重破坏。灾区泥石流具有点多面广、成灾迅速、监测预报困难等特点，已成为当前防灾减灾工作中的突出问题和灾后重建的主要限制因素［1］。强震、震后强降雨和剧烈人类活动极大地改变了泥石流孕灾环境，其发生的规模、频率、危害程度等都具有不确定性。为了有效预防和科学处置震区泥石流灾害，需要在研究震后泥石流孕灾条件和形成机制的基础上，进行震区泥石流危险性评价和区划。

对于泥石流的研究，国内国际都已相当成熟，从最初的单方面到现在的多因素综合评判，泥石流的爆发已是一个综合因素影响的过程，一方面强震作用极大地改变了泥石流的孕灾环境，泥石流的爆发带有很大的不确定性，在这种强震作用下泥石流的危险性评价，国内外还缺少系统的评价方法和指标体系［2－6］，另一方面，强震作用下泥石流形成条件的基础资料难以充分获取。在这2 种情况下，如何科学地对灾区泥石流进行危险性评价，是防灾减灾和灾害评价急需解决的一个问题。灰色系统具有半开放半封闭性，可以在不完全知道全部情形下由灰到白去推测事件的发生，可以为泥石流的危险性提供一定依据。笔者以都江堰—汶川公路(下文简称都汶公路)沿线15 km 廊带区域及区内28 条泥石流为研究对象，从多因素角度选取构造、岩性、相对高差和降雨等12 个危险性因子，应用遥感和GIS 等技术，结合现场调查资料，运用灰色关联分析得出各个因子的关联度和权重，得到研究区泥石流的危险度，以期为灾区防灾减灾管理、灾后恢复重建和公路交通选线提供必要的借鉴和依据。

1 研究区概况

都汶公路南起都江堰，北到汶川，沿岷江而建，是国道213 线与317 线的共用路段，是西部交通的重要通道，选取都汶公路岷江两侧的15 km 廊带区间为研究区，覆盖漩口、映秀、银杏、绵池等乡(镇)(图1)。该区是青藏高原东部边缘与四川盆地的过渡区，地势总体西北高东南低，新构造运动强烈，断裂发育，主要有映秀—北川断裂和茂汶断裂，2 大断裂带呈北东—南西方向斜穿而过;地层发育比较完整，自中元古界至第四系均有发育，其中奥陶系、志留系地层大部分缺失，小范围有出漏;气候垂直分带明显，南涝北旱分明，光、温、水、湿时空分布不均，以银杏乡苏坡店为界，可分为2 个明显的自然气候区，苏坡店以南的映秀、漩口河谷地带属山地亚热带湿润季风气候区，是川西多雨中心和暴雨地区之一，年降水量达1 285.1 mm，苏坡店以北的绵虒、威州河谷地带属于暖温带半干旱季风气候区，气候干燥，年降水量约526.3 mm，季节分配不均;整个区段位于岷江上游，河流纵横，河谷深切，水流湍急，河床平均坡降8‰，常年水位1 335.5 m，年均流量168 ～268 m3，为典型的高山峡谷区，河流深切，沟谷深邃，地表起伏巨大，相对高差达3 km［7］。

沿线震前是泥石流多发区，沿线的福堂坝沟、桃关沟、七盘沟等多条沟谷有泥石流活动的记录。汶川特大地震后，沿线大量崩塌滑坡广布，为泥石流的形成提供物源条件［8］。进入雨季，在强降雨激发下，出现逢沟便发泥石流的现象，震源附近的牛圈沟每年都有泥石流活动的记录;2010 年8 月13 日四川重灾区映秀镇附近红椿沟、烧房沟等爆发泥石流，冲毁路基路面，掩埋明洞，阻断岷江造成改道;2011年7 月2 日，四川映秀镇罗圈湾组附近高家沟发生泥石流，河道部分阻塞，导致213 国道再度中断16天。这些泥石流严重影响了灾后恢复重建进程和人民生命财产安全，危害着公路交通系统和公共安全。

2 基础数据获取与处理

2.1 数据源

图1 都汶公路沿线概况Fig.1 Situation of Du—Wen Highway

根据泥石流的成灾特点，综合考虑其影响因素，选取ADS40 航空数据作为遥感影响数据源，获取时间为2010 年4 月26—27 日、6 月17 日、6 月26—28日，空间分辨率2 m，影像范围为岷江河道15 km 沿线区域，其他的资料主要有研究区1∶5万DEM、1∶1万数字地形图和地震烈度、断裂带、岩性、年降雨量、土地利用类型、人类活动强度数据等矢量数据和纸质数据。

2.2 数据处理与分类

在已有的地形图上，结合行政图、水系图，将遥感影像在Erdas9.2 中进行几何纠正，然后进行融合拼接、色彩增强等处理。将预处理好的遥感影像作为底图，用ArcGIS 9.3 对其进行精确配准之后，依据次生山地灾害在遥感图上的解译标志［7］，按灾害类型分别解译，获取基础数据信息(图2)。

图2 银杏坪沟崩滑体分布Fig.2 Distribution of landslides and collapses near Yinxingping Gully

依据野外调查和室内分析，并参考两头小、中间大这一原则和都汶公路沿线的实际情况，对选取的12 个因子进行规范化分级［5］。采用不等分间隔分割法将各个因子定性分为4 个级别，并分别赋值1、2、3、4。例如，将主沟长度分为≤1 km、(1，5］km、(5，10］km 和＞10 km 4 个区间，其中主沟长度≤1 km 的泥石流沟得1 分，(1，5］km 的泥石流沟得2分，(5，10］km 的泥石流沟得3 分，＞10 km 的泥石流沟得4 分。其他因子依此类推，其分级与赋值结果如表1 的所示。

表1 泥石流危险性评价因子分级与赋值Tab.1 Gradation and evaluation of factors for debris flow hazard assessment

2.3 评价过程

从泥石流灾害承载机制分析、灾害调查与基础数据库出发，结合遥感和GIS 空间分析技术，对泥石流评价因子进行选取，关键因子选择，数据处理与分析，影响因子权重确定以及泥石流危险度分析，从而得出分区结果，为减灾管理提供参考(图3)。

图3 评价流程图Fig.3 Flow chart of assessment

3 危险性评价

3.1 影响因子确定及危险等级划分

泥石流研究已相对成熟，从前期选取单方面因子到后续综合考虑影响因素，前人［3-6］在影响因子选取方面也各不相同。泥石流的爆发是一个综合的过程，根据泥石流形成条件和致灾机制，本文从地形地貌、地质地震、气象水文、人类活动等方面，选取了构造(断裂带距离)X0、平均坡度X1、流域面积X2、主沟弯曲系数X3、主沟长度X4、切割密度X5、年降雨量X6、地震烈度X7、人类活动强度X8、岩性X9、相对高差X10、崩塌滑坡点密度X1112 个主要影响因子，作为泥石流危险性评价的关键参数。

3.2 灰色关联度分析法权重确定

权重的选择有很多种方法，比如专家打分法、多元回归分析法等。灰色系统理论中的关联度分析是确定因素之间关系密切程度的一种方法［9］。它是在确定参考序列的基础上，把原始数据作量纲归一化处理，然后计算主导因子序列与各关联因子序列相互比较的绝对差值，最后计算出主导因子与关联因子间的关联度。主导因子对泥石流影响最大;因此，与主导因子关联度高的关联因子对泥石流的影响也越大，其权重也越大［10］。

灰色系统理论中关联度分析首先选中参考序列X0=(X0(1)，X0(2)，…，X0(n) )，本文选择地质条件中的构造为参考序列，然后依次选择比较序列，Xi=(Xi(1)，Xi(2)，…，Xi(n) )，i=1，2，…，m。

1)由于各因子量纲不同，故对数据做均值化处理，使其量纲为1。

式中:i=1，2，…，m; k=0，1，…，n。

2)求参考序列与比较序列的绝对差

3)计算两极最大差与最小差

4)计算关联系数

式中k 为常数，0 ＜k ＜1，一般取值0.5。

5)计算关联值

式中Ri(X0，Xi) 为Xi对X0的关联度。由得出的关联值可以看出与参考序列构造X0的关联相近程度，其与泥石流的关联性也越大，爆发泥石流的可能性也越大。

3.3 危险度计算

表2 都汶公路沿线各泥石流沟危险性评价因子得分Tab.2 Evaluation of respective assessing factor of debris flow gullies along Du－Wen Highway

表3 都汶公路沿线各泥石流沟危险值Tab.3 Value of hazard degree of debris flow gullies along Du－Wen Highway

图4 泥石流危险性评价结果Fig.4 Hazards assessment results of debris flow gullies

4 结论与讨论

“5·12”汶川大地震后诱发了大规模的次生山地灾害，在降雨条件的激发下，出现了逢沟便发泥石流的情形，都汶公路位于断裂带附近，沿线灾害繁多，进入雨季尤为危险，对沿线泥石流进行危险性评价具有长远意义和参考作用。笔者从综合方面，结合GIS 软件，运用灰色关联分析法，对研究区28 条泥石流沟进行危险性评价，得到的主要结果如下。

1) 都汶公路28 条泥石流沟大部分处于高度危险以上、占总数的78.57%，其中极高危险区占总数的25%。饵沟、牛圈沟、磨子沟危险性最大，其次是高店子沟、马埝坪沟和一碗水沟。

2) 从泥石流形成的3 大形成条件，通过对比分析，选取的12 个危险因子基于灰色关联分析法的多因素评价方法，能较好地确定评价因子及其权重、并计算出泥石流危险度，具有一定实用性。

此方法分析了各个影响因子之间的关系密切程度，从而确定权重得出各个因子对泥石流的影响程度，综合得出泥石流的危险度。其受到参考序列和沟谷条数的影响较大，本文从构造、岩性、相对高差等方面分别选择与比较从而确定参考序列。泥石流的发生是一个综合过程，其影响因子多，泥石流沟松散物质量和临界雨量也是震后泥石流重要的影响因子，同时灰色系统在参考选择和沟谷条数不同情况下会有不同的影响，须在后续工作中加入分析完善。

中国科学院数字地球与对地观测中心、国家测绘局基础地理信息中心提供了部分遥感数据和基础地理信息支持，杨志全、廖丽萍、杨万科等参加了野外考察和数据分析，特此感谢。

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［6］ 朱静，唐川.云南省泥石流灾害危险度分区研究［J］.中国地质灾害与防治学报，1996，7(2):86－93

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［8］ 庄建琦，崔鹏，葛永刚，等.“5·12”地震后都汶公路沿线泥石流沟危险性评价［J］.四川大学学报:工程科学版，2009，41(3):131－139

［9］ 邓聚龙.灰色系统基本方法［M］.武汉:华中理工大学出版社，1987:73－81

［10］魏永明，谢又予，伍永秋.关联度分析法和模糊综合评判法在泥石流沟谷危险度划分中的应用:以北京市北部山区怀柔、密云两县为例［J］.自然灾害学报，1998，7(2):109－117