汶川震区山洪泥石流灾害危险性评估

杜 俊，肖 翔,蔡道明，许文涛

(1.长江科学院 水土保持研究所，武汉 430010;2.长江水利委员会 水土保持局，武汉 430010)

汶川震区山洪泥石流灾害危险性评估

杜 俊1，肖 翔2,蔡道明1，许文涛1

(1.长江科学院 水土保持研究所，武汉 430010;2.长江水利委员会 水土保持局，武汉 430010)

将诱发山洪灾害的主要因子，分为作用相对稳定的稳定因子和震前震后作用变化较大的复杂因子2类，分别刻画图层，并综合运用逐步回归、AHP等主客观方法分别定量估算它们对震区灾害格局的影响程度，最后通过ArcGIS的叠加分析功能得到震区山洪泥石流灾害危险性分布图。通过与已有近似成果的比较，显示出研究所持评估体系良好的适用性。研究结果可为震区山洪泥石流灾害防治工作提供参考。

山洪泥石流；危险性评估；汶川震区；风险评估理论；灾害

1 研究背景

山洪是山区小流域由降雨所致突发的、暴涨暴落的地表径流，具有来势猛、流速快、冲刷力强、历时短等特点[1-2]，因突发性强、破坏力大，极易成灾。山洪灾害的类型可分为溪河洪水灾害以及由其引发的滑坡(崩塌)、泥石流灾害3类[3]，3类灾害常以灾害链的形式出现。其中暴雨—溪河洪水—滑坡(崩塌)—泥石流(以下简称山洪泥石流)是极易致灾的灾害链形式之一，也是汶川震区震后最为常见的一种灾害链，对当地人民的生产生活带来极大的、持续的负面影响。

山洪灾情评估研究是开展灾害防治工作的基础，在国际上已有近40年历史[4]，在我国则是近20多年来山洪灾害研究方兴未艾的一个热点。目前国内有关研究主要集中于不同类型山洪灾害的危险性及风险性分析评价，可以在单沟、城市、区域等不同尺度或对象构建评估模型开展工作[5-8]。

汶川地震以后，国家急需在总体上认知灾情，一些学者在很短的时间内给出了震后震区的山洪灾害风险分析图[9]，虽然工作方法和结论都比较粗糙，但成果的积极意义不言而喻。此后也有学者针对震区常见的山洪泥石流灾害开展研究，但主要是针对单沟或小流域尺度泥石流灾害的危险性以及相应城镇、道路风险性进行评估[10-13]，而较大尺度的区域山洪灾害评估研究则少有报道，为数不多的成果也主要是对单沟或小流域信息的集总[13-14]或是小范围内的分析评价[15]。究其原因，可能与震后松散物质分布极广、体量难以全面调查有关。据此，本文尝试从影响山洪泥石流的主要因子着手，利用历史灾害和震后崩塌(滑坡)资料，构建主客观方法相结合的危险性评价体系，以期把握区域山洪泥石流总体分布特征。

2 研究思路与数据方法

2.1 研究思路

将影响山洪过程发生发育的主要因子，分为影响相对稳定因子(简称稳定因子A)和影响相对复杂因子(简称复杂因子B)，认为前者在震前震后，它们的作用机制、作用范围或影响程度都相对稳定，而后者由于地震的影响或自身原因，在作用机制、作用范围或影响程度等方面都有了较大变化。前者比如气候格局和地形地貌，它们在时间变化上相对稳定，震前震后对山洪过程的影响也没有较大的改变；后者比如暴雨分布，由于自身原因，每年在时空分布上都有较大差异；又如可以为泥石流发生提供大量松散物质的崩塌(滑坡)体，其体量和格局受地震影响也非常大。本研究假设综合考虑稳定因子和复杂因子，可以解释震区山洪过程100%的空间分布。

将影响因素划分以后，为量化不同类型因素对震区山洪过程的影响，需要获取区域山洪过程分布资料，但是这部分信息很难得到。这里通过整理历史灾害资料，形成汶川震区震前山洪灾害格局图，以其近似表征区域山洪过程格局。同时，利用收集的基础影响要素数据资料，分别形成各影响因子的空间栅格图层。将历史山洪泥石流灾害分布(简称C)作为被解释变量，稳定因子各图层作为解释变量，构建回归模型，分析得到各稳定因子对震区山洪过程分布格局的相对重要程度，并以相应的回归方程R2作为稳定因子对山洪过程分布格局的解释度。由于研究假设稳定因子的作用在地震以后不变，故这部分解释度可以在现状分析中延用，不足部分认为是复杂因子的解释度。再应用AHP法，对各复杂因子相对重要程度进行定权。最后综合稳定因子和复杂因子，即可以得到震区震后山洪泥石流危险图。

2.2 数据来源

震区山洪历史灾害资料来自四川、陕西和甘肃相关的“全国山洪灾害防治规划”山洪灾害调查数据，该数据资料年限截至2002年；部分县域、小流域单元数据由系统科学数据共享平台提供；震区涉及的32县(市)年平均雨量和暴雨数据来自中国气象局数据库；使用的数字高程数据是修正以后的SRTM 90 m；土地利用数据来自中国科学院资源环境科学数据中心；岩性和断裂带基础资料来自中国地质调查局发布的1∶250万中国数字地质图；基础土壤数据来自中国科学院南京土壤研究所发布的1∶100万中国土壤属性数据库。

2.3 出图方法

2.3.1 历史山洪泥石流灾害分布(C)

统计四川、甘肃和陕西3省相关震区，即32县(市)及周边部分县(市)的山洪泥石流灾害点分布情况，得到932个灾害点数据资料，依据资料中给出的泥石流冲出物方量、发生频次以及损失情况进行综合量化，其量化公式为

过程规模(冲出物方量×频次)×权重+灾害损失×权重=综合灾度。

综合灾度是表征对象区域灾害发生程度的综合量化指标，由于获取的资料在灾害损失、泥石流规模等方面存在缺失，实际操作过程中借鉴了以往文献的结果[16]，对部分灾害点进行了主观赋分。同时为满足插值对数据点数量分布的需要，对震区灾害点进行了选择性增补(增补点综合灾度为0)，这样最终得到1 138个灾害点的量化资料。在ArcGIS中对数据点综合灾度进行Kringing空间插值，以结果的均方根误差较小为宜，得到震区反映山洪泥石流灾害发生程度的分布图；之后进行归一化即可得到最终的栅格图层。如图1中，数值越大，表示灾害发生程度越重，以下各图同。

图1 震区山洪泥石流灾害点及历史灾害格局Fig.1 Positions and historical pattern of mountain torrent-debris flows in the seismic area

2.3.2 稳定因子

2.3.2.1 气候格局(A1)

图2 震区气候格局(多年平均年雨量)栅格图Fig.2 Map of climatic pattern (average annual rainfall) in the seismic area

气候格局决定了区域干湿冷热分布，对地区生态、环境、地貌、水文等地学相关的演化过程有着深远而稳定的影响，这里将其列为稳定因子。虽然区域年雨量在总量和分布上都有变化，但多年平均雨量分布格局却是相对稳定的，故这里使用多年平均年降雨量近似反映震区总体气候格局。具体出图方法是收集震区及周边35处雨量站点及多年平均雨量信息，然后在ArcGIS中进行反向权重法(IDW)插值，得到面雨量图后再经归一化即可得到有效图层(图2)，其中数值越大，表示降水量越多，区域越湿润。

2.3.2.2 土壤入渗力(A2)

不同机械组成及有机质含量的土壤，其透水能力不同，表现出的产汇流能力也不同[17-18]，本指标反映土壤入渗能力，数值越大，土壤黏粒和有机质含量越高，水流越不易于下渗；值越小，土壤砂粒含量越高、有机质含量越少，流水越易入渗。即数值越大，入渗能力越弱，越容易产流发生灾害。本指标对于泥石流过程前期的溪河洪水及滑坡的诱发具有较重要的意义，数值根据不同土壤类型的颗粒组成及有机质含量打分综合加权后归一化得到(图3)，具体打分标准如表1所示。

图3 震区土壤入渗力分布栅格图Fig.3 Distribution pattern of permeability of soil in the seismic area

表1 不同土壤颗粒组成及有机质含量的降雨入渗力打分表Table 1 Scores of infiltration ability of rainfall on soil compositions with different grain sizes and organic matters

注：分值越高，降雨入渗力越低，越容易产汇流形成山洪。将各指标打分后加权，再归一化，即可得到最终值。

2.3.2.3 岩性软硬程度(A3)

岩性的软硬在一定程度上可以反映地表岩层的破碎风化和节理发育情况，对地表产汇流以及松散堆积物的分布都有一定影响。这里依据表2对震区岩性分布及各类土体的软硬程度进行评估和打分，再经ArcGIS归一化后出图(图4)。

表2 岩性软硬程度打分情况Table 2 Scores of soft-hard degrees of lithology

图4 震区岩性软硬程度栅格图Fig.4 Pattern of soft-hard degrees of lithology in the seismic area

2.3.2.4 地形起伏度(A4)

本指标反映地表形态的起伏高低情况，数值越大表示区域起伏度越大。地形起伏度栅格图由震区DEM原始数据经填洼后，导入ArcGIS中的Neighborhood statistic命令计算最大值和最小值并相减求得，最后经归一化得到最终图层(图5)。

图5 震区地形起伏度栅格图Fig.5 Landform amplitude in the seismic area

2.3.3 复杂因子

2.3.3.1 断裂带缓冲区(B1)

图6 震区断裂带缓冲区栅格图Fig.6 Buffer zone of faults in the seismic area

理论上断裂带由于相对活跃的地质运动对山洪，特别是滑坡(崩塌)、泥石流有着持续的影响，很多文献报道震后这种影响表现尤其剧烈和明显[13,19]，这种由于断裂带附近强烈地震而产生大量松散物质，进而影响山洪发育的作用机制，与以往小规模高频率地质运动以及自然风化侵蚀产生碎屑物的方式是明显不同的，产生的结果也很不一样，故这里把它作为复杂因子对待。制图时，依据地质图给出的震区断裂带资料，依距离远近在ArcGIS中利用“Buffer”功能定义缓冲区，结合地震烈度情况，具体定义标准为：以断裂带为中心，5 km以内设为5；5～10 km范围内设为4；10～20 km以内设为3；20～30 km以内设为2；30～50 km以内设为1；50～100 km以内设为0.5；其余地区设为0，数值越大，表示发生山洪的危险性越大。经归一化后即可生成相应的栅格图(图6)。

2.3.3.2 暴雨分布(B2)

作为山洪泥石流的激发因子，区域暴雨量和暴雨强度的年变际化程度很大，这里作复杂因子对待。出图时，首先由“全国山洪灾害防治规划”四川、陕西和甘肃相关资料获取震区近期最大6 h暴雨极值和相应的69个雨量站点信息，再经IDW插值得到震区基本的暴雨格局图，最后归一化得到最终图层(图7)。

图7 震区最大6 h暴雨极值栅格图Fig.7 Extreme rainstorm values in 6 hours in the seismic area

2.3.3.3 震后松散物质分布(B3)

汶川地震产生了分布广泛、储量可观的松散物质，但对震后松散物质分布和方量的估算一直是个难题。基于滑坡(崩塌)与松散物质的天然联系，尝试利用滑坡(崩塌)点做缓冲区的方式，来近似表征震区松散物质分布情况。根据陈晓利等[20]的工作，对震区震后滑坡(崩塌)点的分布进行了数字化，然后依据距离事发点越近，遭受灾害的可能性越大的原则，对滑坡(崩塌)点由近及远划分缓冲区，考虑到较大规模的溪河洪水或泥石流往往作用距离很长，或是流水将松散物质搬运、堆积在远距离河床以孕育灾害，将1 km以内设为5，意为最高危险；5 km以内设为4；10 km以内设为3；20 km以内设为2；震区其它区域设为1。缓冲区设置完成后经归一化即可生成相应的震后松散物质分布危险度图(图8)。

图8 震区松散物质分布危险度栅格图Fig.8 Hazard ranking of loose deposits distribution in the seismic area

3 结果与讨论

3.1 稳定因子山洪泥石流灾害危险性分析

本研究认为稳定因子对山洪灾害格局的影响与地震无关，因而可以用历史灾害资料分析稳定因子对现实灾害格局的影响程度。将前述的气候格局(A1)、土壤入渗力(A2)、岩性软硬程度(A3)和地形起伏度(A4)4类指标作为自变量，历史山洪泥石流灾害分布(C)作为因变量，利用ArcGIS的sample功能，以统一分辨率提取震区各图层栅格样点代入SPSS，构建逐步回归方程，方程F值185.317>F0.01(4，646)=3.32，达到0.01显著水平。各因子回归系数及显著性见表3，可见各因子均通过了显著性检验。

表3 稳定因子与山洪泥石流格局回归结果Table 3 Regression results of stable factors andmountain torrent-debris flow pattern

依据标准化回归系数，对震区历史灾害格局影响最大的因子是地形起伏度(A4)，其次是气候格局(A1)，土壤入渗力(A2)和岩性软硬程度(A3)的影响相当。如果这4类因子可以解释现实灾害格局55.4%(即R2反映的解释度)的变化，则它们的贡献分别为A4：30.3%,A1：8.7%，A2：8.3%，A3：8.1%，地形对山洪泥石流分布具有明显的控制作用。

从作用方向来看，各因子对历史灾害格局的影响都是正向的，即数值越大，发生灾害的程度也越大。这对于本研究中的地形、降雨和土壤指标(A1,A2,A4)来说都较为常见，但对于岩性软硬程度(A3)却显得不合常理。一般来说，岩性越硬，越不易风化侵蚀，相应的产生松散物质的方量也越少，但回归结果显示在汶川震区，岩性越硬的地区，发生灾害的程度反而越大，这一结果与陈晓利的报道较为一致[20]。

究其原因，一方面可能是由于震区岩性较硬的地区更靠近地质活动较活跃的断裂带，从而更直接地承受地质营力释放的能量而造成的空间上的偶然，与岩性关系不大；另一方面也可能是岩性本身的性质使然：岩性软弱的岩石，如千枚岩、泥岩、板岩和页岩等确实极易风化，很容易剥离出大量松散物质，但这些松散体颗粒粒径一般较小，易于流水侵蚀，即便形成暂时的堆积，也可以被较高频次的洪水冲泻，而高频率山洪成灾的可能性是比较小的，所以这些地区真正发生山洪泥石流灾害的可能性反而较小；相对的，岩性较硬的花岗岩等岩体，虽然抗蚀力强、不易风化，但有些会由于自身组成矿物膨胀系数的不同和交错节理的发育而发生崩解[21]，崩解形成的松散体一般粒径较大，易堆积于沟床、坡角，待堆积量逐渐庞大，遇到极端自然事件也极易成灾。

将各稳定因子图层，依据各自对灾害格局解释的贡献度进行叠加，即可得到基于稳定因子的震区山洪泥石流灾害危险性分布图层(图9)，可见中、高危险区主要集中在青藏高原东麓向四川盆地的过渡地带，并向北部山地和川西高原延伸，东南成都平原区则受地势影响，灾害危险性程度明显降低。

图9 稳定因子山洪泥石流灾害危险性图层Fig.9 Hazard map of mountain torrent-debris flow disasters based on stable factors

3.2 复杂因子山洪泥石流灾害危险性分析

复杂因子对汶川地震十分敏感，震后其影响灾害格局的机制、范围、量级等都发生了深刻的变化，不能单纯的通过历史灾害资料分析来确定影响程度。本研究使用目前应用较为成熟的层次分析法(AHP)来确定各复杂因子指标的叠加权重。AHP法的主要思想是利用两两比较的方法确定指标间的相对重要程度，再依靠矩阵运算和一致性检验保证整体决策在逻辑上的一致性，本研究具体评分情况见表4。

表4 复杂因子AHP法评分及权重Table 4 Results of scoring and weight arrangement forcomplex factors determined by AHP

依据前述工作，稳定因子可以解释现实灾害格局55.4%的变化，剩余44.6%的解释度则归于复杂因子。在AHP法的两两比较中，将暴雨格局(B2)与震后松散物质分布(B3)置于基本同等重要的地位，是因为这2项因子之于山洪泥石流的发生发育都是直接而必要的。断裂带对于震区震后泥石流等次生灾害的分布也有重要影响，但一方面它对灾害的影响是间接的，另一方面它的影响在一定程度上和震后松散物质分布(B3)重复，所以这里给予断裂带缓冲区(B1)的权重较低。最后一致性比例CR<0.1,通过一致性检验。

将各复杂因子图层，依据各自对灾害格局解释的权重进行叠加，即可得到基于复杂因子的震区山洪泥石流灾害危险性分布图层(图10)，可见高危险区主要集中在震后松散物质分布极多的龙门山中央断裂带附近，成都平原和秦巴山地受暴雨分布的影响属中低度危险区，松潘、黑水等川西高原地区的危险度最低。

图10 复杂因子山洪泥石流灾害危险性图层Fig.10 Hazard map of mountain torrent-debris flow disasters based on complex factors

图11 震区山洪泥石流灾害危险性图层Fig.11 Hazard degree of mountain torrent-debris flow disasters in the seismic area

3.3 综合危险性分析

将稳定因子与复杂因子各自生成的危险性图层分别进行归一化，再以相应的解释度进行叠加，即可得到总的危险性分布图(图11)。依据相关理论，灾害危险性主要指可能引发灾害的自然过程所发生的概率，由图11可知，高危险区主要分布在青藏高原东麓与四川盆地的过渡地带，这一地区也是著名的龙门山断裂带，山高坡陡、雨量充沛、断裂十分发育，加上汶川地震的影响，松散物质广布，极易发生山洪泥石流；秦巴山区的文县、青川、广元、宁强等县(市)灾害危险度居中；德阳、绵阳、三台、中江等位于成都平原的县(市)，以及川西高原的松潘西北部危险度较低。输出结果总体格局与文献[13]中的附图八“汶川地震灾区32县(市)次生山地灾害危险性综合评价”成果有较高的一致性。

4 结 论

将影响山洪灾害发生发育的主要因子，分为作用相对稳定、不受汶川地震影响的稳定因子和对地震敏感性较高、前后作用变化较大的复杂因子2类，分别刻画因子图层，并采用逐步回归、AHP等主客观方法分别估算它们对震区灾害格局的影响程度，明确各个因子对现实灾害格局的解释度，最后通过ArcGIS的叠加分析功能实现所有图层的有效整合，得到区域层面的震区山洪泥石流灾害危险性分布图，研究结果总体格局与以往震区次生灾害研究成果有较高的一致性。

作为山洪灾害专题图，本结果可为震区山洪泥石流灾害防治工作提供参考。

[1] 赵士鹏.中国山洪灾害系统的整体特征及其危险度区划的初步研究[J].自然灾害学报,1996,5(3):93-99.(ZHAO Shi-peng.An Elementary Study on Whole Characteristics of Mountain Torrents Disaster System in China and Its Hazard Regionalization[J].Journal of Natural Disasters,1996,5(3):93-99.(in Chinese))

[2] 唐 川,朱 静.基于GIS的山洪灾害风险区划.地理学报,2005,60(1): 87-94.(TANG Chuan,ZHU Jing.A GIS Based Regional Torrent Risk Zonation[J].Acta Geographica Sinica,2005,60(1): 87-94.(in Chinese))

[3] 中华人民共和国水利部部长之窗.鄂竟平在部分省(市、区) 防御山洪灾害座谈会上的讲话[EB/OL].(2002-12-20)[2013-10-08].http://www.mwr.gov.cn/zwzc/ldxx/ejp/zyjh/200212/t20021220_24587.html,2002.(Ministry of Water Resources.Report of Preventing Mountain Torrent by E Jing-ping.[EB/OL].(2002-12-20)[2013-10-08].http://www.mwr.gov.cn/zwzc/ldxx/ejp/zyjh/200212/t20021220_24587.html,2002.(in Chinese))

[4] 足立胜治,德山九仁夫,中筋章人,等.土石流发生危险度の判定にフやて[J].新砂防,1977,30( 3) : 7-16.(ADACHI K,TOKUYAMA K,NAKASUJI A,etal.The Risk Judgment of Debris Flow[J].Shin-Sabo,1977,30(3):7-16.(in Japanese))

[5] 刘希林.泥石流危险度判定的研究[J].灾害学,1988,3(3): 10-15.(LIU Xi-lin.Study on Hazard Assessment of Debris Flow[J].Journal of Catastrophology,1988,3(3): 10-15.(in Chinese))

[6] 陈晓清,谢 洪.基于GIS 的泥石流危险度区划研究[J].土壤侵蚀与水土保持学报,1999,5(6): 46-50.(CHEN Xiao-qing,XIE Hong.Study on Regionalization of Debris Flow Danger Degree Under GIS Support[J].Journal of Green Science and Technology,1999,5(6): 46-50.(in Chinese))

[7] 刘 丽,王建中，王士革.四川省泥石流灾害保险的风险分析及区划[J].自然灾害学报,2003,12(1): 103-108.(LIU Li,WANG Jian-zhong,WANG Shi-ge.Risk Analysis and Regionalization for the Insurance of Debris Flow Disaster in Sichuan Province[J].Journal of Natural Disasters,2003,12(1): 103-108.(in Chinese))

[8] 朱 静.城市山洪灾害风险评估——以云南省文山县城为例[J].地理研究,2010,29(4): 655-664.(ZHU Jing.Urban Flash-flood Risk Assessment: A Case Study in Wenshan City,Yunnan[J].Geographical Research,2010,29(4): 655-664.(in Chinese))

[9] 刘苏峡,夏 军,蔡强国,等.汶川特大地震山洪灾害预估与应对措施[J].中国水土保持科学,2008,6(5): 7-10.(LIU Su-xia,XIA Jun,CAI Qiang-guo,etal.Prediction of the Possible Data and Locations of Mountain Torrents Disaster after Wenchuan Earthquake and the Countermeasures[J].Science of Soil and Water Conservation,2008,6(5): 7-10.(in Chinese))

[10]铁永波,唐 川.汶川县城泥石流风险评价研究[J].灾害学,2010,25(4): 43-53.(TIE Yong-bo,TANG Chuan.Assessment of Wenchuan Debris-flow Risk[J].Journal of Catastrophology,2010,25(4): 43-53.(in Chinese))

[11]魏斌斌,赵其华,韩 刚,等.基于灰色关联法的地震灾区泥石流危险性评价——以北川县泥石流为例[J].工程地质学报,2013,21(4): 525-533.(WEI bin-bin,ZHAO Qi-hua,HAN Gang,etal.Grey Correlation Method Based Hazard Assessment of Debris Flow in Quake-hit area: Taking Debris Flows in Beichuan as an Example[J].Journal of Engineering Geology,2013,21(4): 525-533.(in Chinese))

[12]唐 尧,杨武年.基于GIS的震后汶川潜在泥石流危险性评价[J].上海国土资源,2012,(3)：57-60.(TANG Yao,YANG Wu-nian.GIS-Based Hazard Assessment for Potential Debris Flows in Wenchuan County After M8.0 Earthquake[J].Shanghai Land &Resources,2012,(3)：57-60.(in Chinese))

[13]崔 鹏,何思明,姚令侃,等.汶川地震山地灾害形成机理与风险控制[M].北京：科学出版社，2011：642-680.(CUI Peng,HE Si-ming,YAO Ling-kan,etal.Formation Mechanism and Risk Control in Wenchuan Earthquake of Mountain Disasters[M].Beijing: Science Press,2011: 642-680.(in Chinese))

[14]李雅辉.基于流域尺度的泥石流危险性评价——以岷江流域汶川县为例[D].成都：成都理工大学，2011.(LI Ya-hui.The Assessment of Debris Flow Based on Watershed Scale: A Case Study in Wenchuan County of Minjiang River Valley[D].Chengdu: Chengdu University of Technology,2011.(in Chinese))

[15]夏 添.震区泥石流危险性评价及预警减灾系统研究[D].成都：成都理工大学，2013.(XIA Tian.Study on Debris Flow Risk Assessment and Early Warning System of Earthquake Disaster Reduction[D].Chengdu: Chengdu University of Technology,2013.(in Chinese))

[16]刘希林,苏鹏程.四川省泥石流风险评价[J].灾害学,2004,19(2): 23-28.(LIU Xi-lin,SU Peng-cheng.Risk Assessment of Debris Flow in Sichuan Province[J].Journal of Catastrophology,2004,19(2): 23-28.(in Chinese))

[17]李雪转,樊贵盛.土壤有机质含量对土壤入渗能力影响的试验研究[J].太原理工大学学报,2006,37(1): 59-62.(LI Xue-zhuan,FAN Gui-sheng.Influence of Organic Matter Content on Infiltration Capacity of Field Soils[J].Journal of Taiyuan University of Technology,2006,37(1): 59-62.(in Chinese))

[18]李 卓,吴普特,冯 浩,等.2009.不同粘粒含量土壤水分入渗能力模拟试验研究[J].干旱地区农业研究,2009，27(3): 71-77.(LI Zhuo,WU Pu-te,FENG Hao,etal.Effects of Soil Clay Particle Content on Soil Capacity by Simulation Tests[J].Agricultural Research in the Arid Areas,2009,27(3): 71-77.(in Chinese))

[19]铁永波,唐 川.四川省北川县暴雨泥石流的发育与汶川地震的响应特征[J].灾害学,2011，26(4)：73-81.(TIE Yong-bo,TANG Chuan.Response Characteristics Between Wenchuan Earthquake and the Rainfall Induced Debris Flow in Beichuan Country,Sichuan[J].Journal of Catastrophology,2011，26(4)：73-81.(in Chinese))

[20]陈晓利,邓俭良,冉洪流.汶川地震滑坡崩塌的空间分布特征[J].地震地质，2011，33(1): 191-202.(CHEN Xiao-li,DENG Jian-liang,RAN Hong-liu.Analysis of Landslides Triggered by Wenchuan Earthquake[J].Seismology and Geology,2011,33(1): 191-202.(in Chinese))

[21]熊绍华.花岗岩山区与泥石流灾害问题——兼谈1988.7.15华山泥石流[J].地域研究与开发,1990，9(2): 44-45.(XIONG Shao-hua.Granite Mountains and the Problems of Debris Flow Disasters:Debris Flow in Huashan[J].Areal Research and Development,1990,9(2): 44-45.(in Chinese))

(编辑：王 慰)

Hazard Assessment of Mountain Torrent Debris Flow inWenchuan Seismic Area

DU Jun1,XIAO Xiang2,CAI Dao-ming1,XU Wen-tao1

(1.Soil and Water Conservation Department,Yangtze River Scientific Research Institute,Wuhan 430010,China;2.Bureau of Water and Soil Conservation,Changjiang Water Resources Commission,Wuhan 430010,China)

The main factors inducing mountain torrent were classified into two types: stable factors which have relative stable role in the mountain torrent development,and complex factors which vary greatly before and after the earthquake.The distribution patterns of different factors were mapped and the impact degree of each factor on disaster pattern was quantified by using stepwise regression and AHP.Finally,the diagram of risk distribution of mountain torrent debris flow in the seismic area was obtained by using overlay analysis function of ArcGIS.The assessment system of this study is demonstrated to be well applicable compared with previous similar research results.It could be intuitional reference for the prevention of mountain torrent debris flows in seismic area.

mountain torrent-debris flow;hazard assessment;Wenchuan seismic area;risk assessment theory;disasters

2014-12-30；

2015-01-09

国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAK10B04)；水利部公益性行业科研专项(201301058，201301059)；中央级公益性科研院所基本科研业务费资助项目(CKSF2015080/TB)

杜 俊(1983-)，男，安徽马鞍山人，高级工程师，博士，主要从事水沙灾害防治工作，(电话)027-82926137(电子信箱)dxjx2006@126.com。

10.3969/j.issn.1001-5485.2015.03.016

P954

A

1001-5485(2015)03-0077-07

2015,32(03):77-83