基于SINMAP模型的不同降雨强度下小流域滑坡危险性分析*

刘博文，宫清华，张沐锋,郭家忠，钟军伟，苟登文，贾晓强

(1.昆明理工大学 国土资源工程学院，云南 昆明 650093；2.广东省科学院广州地理研究所，广东省地理空间信息技术与应用公共实验室，广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室，广东 广州 510070；3.南方海洋科学与工程广东省实验室，广东 广州 511458；4.西南科技大学 环境与资源学院，四川 绵阳 621000)

0 引言

群发性滑坡一般在一定区域内大量突发，在空间和时间上具有关联性，这种关联在空间上既受一定的区域地质、岩性、地貌和水文等条件影响，也与某一次灾害性气象事件的分布(如台风、暴雨)密切相关[1]。位于高州市的马贵镇在2010年遭台风“凡比亚”席卷，导致全镇区域内发生地质灾害3 578处，灾害总面积4.966 km2，对人民生命财产安全造成了严重影响。降雨型滑坡发生的主要原因在于持续强降雨引发地下水位上升，土壤饱和，湿度指数增加，导致其有效剪切强度降低。以往的滑坡敏感性评价主要基于滑坡发生时的最大降雨量，而在降雨量还未达到较高值时也会有浅层滑坡发生，故探究不同降雨量对滑坡敏感性的影响评价可为滑坡灾害预测的反演提供很好的帮助。

现有滑坡敏感性评价研究主要分为定性、定量、定性定量相结合三种分析方法。定性分析方法是专家根据经验对滑坡进行评判的一种主观经验法，又称为专家评估法。定量评价方法主要是通过建立滑坡稳定性影响因子体系，运用数学或数值模拟手段分析滑坡与各影响因子之间的联系而得出评价结果。根据不同分析手段定量评价方法又可以分为概率模型、统计分析模型、确定性模型等。统计预测方法操作简单，易于理解，应用广泛，但难以描述滑坡与相关因素之间的非线性关系[2]；确定性模型往往基于对研究区详细的地质条件和地质环境的分析，力学意义明确，假设条件较多，需要参数类型较多，因而对评价的反映也更好。降雨型滑坡控制因素是地下水位的变化，水文-力学模型为使用最广泛的确定性模型。MESIINA和SCARABELLI对比了SHALSTAB模型和SINMAP模型，认为很难为SHALSTAB模型选择适合整个区域的空间均匀分布的参数值，而SINMAP模型则可以考虑不同岩土类型及其力学特性[3]。TRIGRS模型区别于前两者之处为考虑了瞬态降雨入渗和土体含水率的重分布[4]。

小流域单元岩土特性与水文地质特征基本一致，对于确定性模型其物理过程和力学模型的合理性以及参数的确定性都有较好的分析基础，本文选用SINMAP模型进行不同降雨强度下的滑坡敏感性评价。LAZZARI[5]利用SINMAP对意大利巴斯立卡塔中西部地区进行了滑坡敏感性评价，得到的稳定性指数分布与滑坡统计比较结果表明该模型具有良好的预测能力。AKGUN等[6]等利用SINMAP对库尔屯大坝库区进行了滑坡敏感性评价，并运用AUC方法对生成的地图进行了验证，算得AUC为0.65，表明其精度是可以接受的。RABONZA等[7]基于DTM使用SINMAP软件生成的滑坡地图与超级台风“海燕”造成的滑坡清单的检测率为97.5%。武利[8]利用SINMAP模型对陕西省略阳县区域性滑坡危险性进行了评估，并验证了模型的准确性。高波等[9]以延安市为研究区建立了基于SINMAP模型的滑坡危险性评价模型，定量评价了不同降雨强度下滑坡区域面积的迁移与转化规律。SINMAP模型是一种考虑入渗等外部因素的连续模型，主要强调地形因素影响下降雨汇流作用与土体饱和强度的关系。马贵镇属低山丘陵山地地貌，马贵河贯穿整个镇辖区，崩塌、滑坡主要分布在该镇境内各水系干流及其分支两侧的山坡上[10]，因此，对马贵镇以小流域为单位采用SINMAP模型进行不同降雨条件下的滑坡危险性分析，以期为预测区域边坡失稳提供参考。

1 研究区概况

马贵镇位于茂名市高州北部山区，全镇总面积157 km2，总人口约3.2万人，总产值超7亿元；属亚热带季风气候，受南海海洋气候影响，处于粤西暴雨中心区，多年平均降雨量约1 700 mm，多年平均气温21.3～23.2 ℃；岩土体以华南典型的花岗岩及其风化物为主，厚度大、含水量高、表层拉张节理裂隙发育；地形以华南地区典型的低山高丘山地地貌为主，地形起伏度为938 m；灾害主要以暴雨型浅层滑坡、山洪、泥石流为主。马贵河贯穿整个马贵镇，滑坡高易发区域主要分布在马贵镇深水村，该处居民点分布较广[10]，故本文选取深水村作为典型研究区(见图1)。

图1 研究区位置和数字高程模型(DEM)

2 SINMAP模型理论与数据处理

SINMAP(Stability Index Mapping)模型将无限长斜坡稳定性模型与TOPMODEL模型相结合，依托TOPMODEL模型获取的地形湿度指数数据及DEM获取的坡度、有效汇水面积等数据，基于GIS平台进行定量分析，得到稳定性分级[见式(1)]，从而实现对研究区的稳定性评价。

(1)

式中，θ、a可根据DEM计算得到；r为常量，由研究区的土体密度决定；C、R/T、tanφ为可变参数，T为土体导水系数，C、tanφ表征土体抗剪强度，根据其可能取值范围分别确定C、R/T、tanφ的上限与下限，并假定其在指定范围内均匀分布。

由于模型参数具有时间和空间的不确定性，因此很难确定具体数值。SINMAP模型引入了边坡稳定性指数(SI)的概念，并提供了一种解决参数不确定性的概率方法。SI定义为在不确定性范围内参数分布均匀的情况下位置稳定的概率。

C、tanφ选最小值，R/T选最大值，代表导致斜坡失稳的最有利情况，此时的FS最小；C、tanφ选最大值，R/T选最小值，代表保持斜坡稳定的最有利情况，此时的FS最大。当FSmin>1时，稳定性指数SI=FSmin，该斜坡处于稳定状态；当FSmin<1、FSmax>1时，该斜坡存在失稳的可能，SI=Prob(FS>1),01)=0。根据计算结果，对稳定性等级进行划分(见表1)。

表1 稳定性等级划分

用ArcGIS10.2对研究区进行坡度坡向和特定集水区划分，将灾害点叠加在深水村区域上。研究区海拔在357～1 295 m，其中在400～800 m范围内的滑坡发生数量占比达到81%。将坡度进行分级显示，坡度范围在0°～64°，地势高低起伏，其中南部沿河谷地段坡度较缓，北部地势陡峭；对坡向进行分级显示，可观测到明显的分水线、集水线；特定集水区分级显示，得到明显的小流域划分。前期预处理结果如图2-图5所示。

图2 灾害点分布图

图3 坡度图

图4 坡向图

图5 特定集水区图

3 数据来源与参数设置

粤西地区属低山丘陵山地地貌，为广东三大暴雨中心之一，暴雨、台风等强对流天气频发[11]，致使该地区有大量的松散沉积物堆积在中等海拔位置。研究区内覆盖地层为晚元古代地层，为保证工程地质条件一致，将研究区划分为同一校准区。在深水村分6个点采样，通过室内土工三轴试验获得试样的物理力学参数(见表2)。

表2 SINMAP模型选取的基本参数值

根据茂名地区近50年的降雨强度数据，假定有效降雨强度R分别为50 mm/d(暴雨)、100 mm/d(大暴雨)、250 mm/d(特大暴雨)和台风“凡比亚”当日造成的最大降雨量829.7 mm，分别计算不同降雨强度下的T/R值，以评价4个不同降雨强度下的边坡稳定性(见表3)。

表3 不同降雨强度下的T/R值

4 结果分析

通过前期的数据准备和分析，采用不用降雨强度下的SINMAP校准模型，得到研究区边坡稳定性系数，利用表1将研究区划分为6个区域：极稳定区、稳定区、基本稳定区、潜在不稳定区、不稳定区和极不稳定区。模型浅层滑坡预测评价结果如图6所示。

(a)暴雨

由图6可知，随着降雨强度的增大，不稳定区和极不稳定区显著增多，且主要分布在各水系单元的两侧，这与现场观测结果一致。根据模型评价结果(见表4)可知，降雨强度从50 mm/d增加至829.7 mm/d，不稳定区域的面积占比从47.04%减少至21.11%，极不稳定区域的面积占比从45.25%增加至72.24%，潜在不稳定区域的面积占比在2.97%～4.03%。从每一次有效降雨强度增加的情况来看：从50 mm/d增加至100 mm/d时，极不稳定区面积占比有3.3个百分点的增幅；从100 mm/d增加至250 mm/d时，极不稳定区面积占比增幅达到了7.7个百分点；从250 mm/d增加至829.7 mm/d时，极不稳定区面积占比增加了16个百分点。在SINMAP模型中极不稳定区即表示SI=0，最能反映滑坡敏感性的失稳态势，可见不同降雨强度下的滑坡敏感性评价结果也不同，且成正相关。

表4 不同降雨强度下的斜坡失稳情况

SINMAP模型会将较大的区域划分为不稳定或稳定区域[12]，因此为表征不同降雨强度下的斜坡失稳情况，选取潜在不稳定、不稳定和极不稳定区域进行区域面积分析。

利用ROC曲线确定滑坡敏感性模型的准确性。ROC曲线常用来评估诊断试验的准确性，ROC曲线下的面积(AUC)包含0.5～1的值，其中AUC的值越接近1表示模型越准确，如接近0.5则表示模型准确性较差。为了将ROC方法应用于SINMAP模型的验证，利用从滑坡和非滑坡位置随机选取的像素点制作具有代表性的不同数据集，从而得到SINMAP模型的ROC曲线(见图7)。由图7可知，AUC值为0.87，说明模型准确性较好，能较好地反映模型的预测情况。

图7 SINMAP模型的ROC曲线

5 结论与讨论

为进一步分析降雨强度影响滑坡分布的详细特征，得到了不同降雨强度下的不同稳定性区域面积，其占比和变化规律如图8、图9所示。

图8 不同降雨强度下的边坡稳定性状态占比

图9 不同降雨强度下的边坡稳定性区域面积分布

由图8、图9可知，随着降雨强度的增大，不稳定区域面积和比例显著下降，极不稳定区域的面积和比例显著增加。根据此变化趋势可以对该区域进行滑坡预警反演，推算预警降雨强度。

随着降雨强度的增大，地形湿度指数增大，土体抗剪强度降低，模型结果显示不稳定和极不稳定区域主要集中在流域单元的两侧，是人类活动集聚区，可能还存在人为对边坡的破坏因素；模型预测结果显示的研究区敏感性指数在极不稳定区和不稳定区内达到了92%，空间分布以各个流域单位的两侧为主；实际灾害点在400～800 m海拔范围内的分布占灾害点总数的81%；与实际灾害发生点对比发现，通过模型分析得到的极不稳定区和不稳定区的分布与实际灾害点空间分布有一定偏差。模型对边坡稳定性的评价是基于栅格单元，与真实的滑坡范围有一定差异，评价结果也是以每一个栅格单元显示，而斜坡单元可能包含多个栅格单元，若上部栅格单元评价为失稳状态，下部栅格单元评价为稳定状态，就会影响该斜坡单元的稳定性评价。

粤西地区群发性滑坡评价工作的难度还很大，要对其危险性区域进行科学划分，不仅需要合理选择最小单元，还需要获取该区域翔实的土体参数等。本文采用SINMAP模型对研究区进行不同降雨强度下的斜坡稳定性评价，该方法仍有许多需要改进之处，如：考虑滑坡深度问题、植被根系固结度对土体抗剪强度的影响、栅格单元稳定性评价对斜坡单元失稳判定的有效程度等。