白龙江流域崩滑灾害孕灾因子聚类分区与道路工程扰动效应分析*

何晓锐 廖小辉 张路青 曾庆利

(①衢州学院建筑工程学院，衢州 324000，中国)(②中国科学院地质与地球物理研究所，北京 100029，中国)(③中国科学院大学地球与行星科学学院，北京 100049，中国)

0 引 言

为促进西部地区经济持续稳定的发展，我国不断加大对西部公共交通等基础设施的投资。西部大开发以来，交通基础设施建设水平从1999～2018年增长了约5.3倍，对地区经济增长有显著推动作用(邓翔等，2021)。与此同时，人类工程活动对地质环境产生强烈的扰动，工程活动与地质环境的互馈作用导致工程灾害问题逐渐突显，尤其是道路工程诱发崩塌、滑坡等灾害的危险性和风险性也不断加剧。公路建设和运营中地质灾害频发，且随着公路里程增长呈逐年上升的趋势，如何减轻道路工程扰动对地质环境的影响，防治道路沿线的斜坡垮塌、泥石流毁路等地质灾害，是亟需关注的重要问题(彭建兵，2006；黄润秋，2007；彭建兵等，2020；易树健等, 2021)。

国内外对道路工程扰动诱发的滑坡开展了大量的研究工作，MacDonald et al.(2008)的研究表明，道路扰动作用下滑坡发生的概率会比自然情况下高出1～2个数量级。道路工程会引发新的滑坡，如在秘鲁Cordillera Blanca东部的Rio Lucma集水区，从2015～2018年间修建了大约47km的道路，引发了多起山体滑坡，影响了大约32hm面积的区域(Abad et al.，2021)。另一方面，由于道路工程“距离长”和“线性穿越”的属性，部分线路无法避免地穿越地质灾害高发区，使得道路工程诱发古滑坡复活的可能性大大增加。如2017年发生在四川的雷波滑坡，就是多阶段的道路开挖引起了老滑坡的复活(He et al.，2019)。

白龙江流域内地质环境脆弱，滑坡、崩塌、泥石流灾害分布广泛(樊姝芳，2018)。2008年的汶川地震使得区内的地层和岩体稳定性受到破坏，锁儿头滑坡、泄流坡、化马滑坡、两河口滑坡等活动构造带通过的巨型滑坡，一直处于活动状态，具有进一步下滑的可能(刘东飞，2016)。受地质环境的局限，白龙江流域内的道路建设主要沿狭窄的沟谷地带进行，为了获取更宽的道路，需进行大量的挖方工程，对地质环境造成扰动，诱发了大量的崩塌、滑坡事件。如孟兴民等(2013)在武都两河口地区的调查显示，两河口-裕河公路因道路修建形成的小滑坡达15处之多，平均3km就有1处滑坡，曾导致该公路中断5个月。G212国道部分区域两侧1000m范围内灾害点密度可达0.67处·km-2，沿线中庙乡段也因挖坡修路而形成众多崩塌、滑坡三角面(陈明，2017；何斌等，2017；谢正团，2019)。白龙江流域工程建设扰动与不良地质条件、异常气候、地震等多种因素叠加，使得该区域的建设和经济发展面临着极大的挑战(王涛等，2013；刘德峰等，2017；徐晨栋等，2020)。

然而，由于滑坡发生的自然随机性、道路设计和施工的多样性，以及很多道路与滑坡相互作用的因果过程难以表征，道路扰动诱发滑坡的预测相当困难(MacDonald et al.，2008)。与此同时，在流域尺度上，不同区域自然地理、地质构造环境的空间变异性也使得道路工程对崩滑灾害的扰动效应具有空间差异性。因此，在流域尺度对崩塌、滑坡灾害的孕灾因子进行分类、分区的深入分析是值得研究的科学问题。

在此背景下，本文依托第二次青藏科考“重大工程扰动灾害及风险”项目，开展白龙江流域崩滑灾害孕灾因子聚类分区与道路工程扰动效应分析研究。通过收集资料和野外调查，获取白龙江流域内的崩塌、滑坡灾害及其影响因子，探究崩滑灾害的孕灾因子所起的作用，并对崩滑灾害的模式进行识别，从流域和集群两个层面分析各类孕灾因子的重要性，探讨道路工程对流域内不同区域崩滑灾害的扰动作用。该研究不仅对进一步理解道路工程扰动灾害的孕灾因素和致灾效应有科学意义，而且在保障区域道路工程建设和经济健康发展，促进青藏高速公路、南亚通道、中巴经济走廊等“一带一路”倡议的实施方面有重要的现实意义。

1 数据与方法

本研究的技术路线如图1所示，(1)收集崩滑灾害、交通工程、地形、地质等方面的数据，并基于ArcGIS建立地理空间数据库。(2)使用GIS空间分析和遥感解译等方法提取各类孕灾因子，如坡度、坡向、距断层距离等。(3)采用“信息量模型”分析各孕灾因子对崩滑灾害的敏感程度和贡献大小，理解各因子对崩滑灾害的控制机理。(4)使用“空间约束多元聚类”方法，将白龙江流域内的崩滑灾害聚类为性质相对一致的集群。(5)使用“随机森林”算法，对各类集群中的孕灾因子进行重要性分析，更好地理解道路工程对不同集群内崩滑灾害的扰动效应。

图1 技术路线图

1.1 数据来源及孕灾因子提取

(1)地形地貌因子：基于ArcGIS 10.7平台，使用地理空间数据云获取的ASTER GDEM 30m分辨率数字高程数据来提取高程、坡度、坡向等信息。

(2)地质构造因子：地层岩性和断裂构造数据来源于1︰200000地质图数据，使用ArcGIS空间分析工具提取崩滑灾害点距断层的距离。

(3)土地利用数据：来源于2020年全球30m精细地表覆盖产品(GLC＿FCS30-2020)(刘良云等，2021)。

(4)多年平均降雨量数据来自《陇南白龙江流域地质灾害调查成果报告》和甘肃省地质环境监测院(高幼龙等，2020)。

(5)道路数据来源于Open street map，使用ArcGIS空间分析工具提取崩滑灾害点距道路的距离。

(6)流域内的崩塌、滑坡灾害数据主要通过资料收集、遥感解译、现场调查等手段获取，部分灾害数据来源于《陇南白龙江流域地质灾害调查成果报告》(高幼龙等，2020)，以及李媛茜等(2021)论文资料，最后共得到崩塌、滑坡地质灾害点2730个。

(7)植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover，FVC)是刻画地表植被覆盖的重要参数，也是指示生态环境变化的基本指标。本文使用像元二分模型，基于ENVI 5.3平台和4幅Landsat-8 OLI影像数据来提取研究区域内的FVC(李苗苗，2003)。使用的影像获取自2021年2月，云量较低，对研究区内的植被覆盖度计算影响较小。

FVC提取流程如下：1)图像预处理：辐射定标和大气校正。2)将四幅影像接边、羽化，使用双3次卷积Cubic Convolution方法重采样进行镶嵌和裁剪。3)使用式(1)和式(2)计算得到归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)和FVC。

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(1)

FVC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)

(2)

式中：NIR为近红外波段；R为红波段；NDVImax和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪声，NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范围内的最大值与最小值，置信度的取值主要根据图像实际情况来定。本研究分别取累计百分比在2%和98%时的NDVI值作为NDVImin和NDVImax，分别为-0.012和0.812。

1.2 信息量模型

信息量模型(Information value model，IVM)是一种贝叶斯概率统计预测模型，算法稳定且内涵明确，信息量模型可以定量评估崩滑灾害孕灾因子的相对敏感程度，进而反映各因子对崩滑灾害的贡献大小，在地质灾害危险性评价中得到了广泛的应用(刘杰等，2020；罗路广等，2021)。IVM计算方法如下：设各评价因子为Xi(i=1，2，3…)，对崩滑事件H所提供的信息量值I(Xi，H)可使用样本频率形式进行计算：

(3)

式中：N为研究区内滑坡灾害总数；T为研究区内总的评价单元数目；Nij为第i个评价因子中的第j类发生的滑坡个数；Tij第i个评价因子的第j类所占的评价单元数目。“信息量>0”表示该因子区间对地质灾害发生的贡献大于区域本地值或平均水平，有利于地质灾害的发生；“信息量<0”则表示该因子区间不利于地质灾害的发生；信息量接近于“0”表明该因子区间与区域因素本底值相当，对地质灾害发生的贡献水平中等(吴树仁等，2018)。

1.3 空间约束多元聚类

空间约束多元聚类是一种非监督类的机器学习分类方法，可以用来确定数据集中的自然聚类。该方法采用SKATER算法，通过增长和修剪最小生成树来创建相似的聚类，使得在聚类内差异最小化(AssunÇão et al.，2006；Duque et al.，2007)。

对参与聚类的变量采用包括z-transform方法在内的标准化处理，使得所有的变量处于相同的尺度上，以去除不同属性方差差异对聚类结果的影响。本文选取海拔、植被覆盖度、多年平均降雨量、距断层距离、工程岩组强度、距公路距离、坡度、坡向共8个因子，对崩滑灾害进行空间约束多元聚类。

1.4 随机森林算法

随机森林算法属于机器学习中的监督类集成学习算法，在处理高维度数据方面具有优势。该方法可以减少单棵决策树由于对特定的数据集过拟合和片面性等问题，且具有非常好的准确率，因而被广泛应用于遥感数据分类、滑坡敏感性制图等领域(Belgiu et al.，2016)。随机森林算法的另一个重要应用是通过测量变量对模型构建的贡献来生成变量重要性(Breiman，2001；孙德亮，2019；刘艳辉等，2021)。本文使用随机森林对崩滑灾害的变量重要性进行检测，以此来研究流域尺度上崩滑灾害潜在驱动力的特征。

2 崩滑灾害与孕灾因子

2.1 研究区位置与道路工程

白龙江流域位于甘肃省南部，研究区位置与区内主要的交通工程线路如图2所示，主要包括舟曲、迭部，宕昌、武都和文县5个县市级行政单元。流域处于青藏高原东缘，是中国地貌第一阶梯和地貌第二阶梯的过渡地带，也是四川盆地和秦岭山地的过渡带。流域上游属岷山山脉，中游属西秦岭褶皱山地，总体地势为西北高、东南低。山地广布、山高坡陡、江河纵横、沟谷深切，为斜坡急剧变形带。白龙江流域还处于中国南北地震带的中北段，多条地震带从区内通过，断裂构造复杂、新构造运动活跃、地震频繁，历史上曾发生过多次强震。1837年以来白龙江流域至少发生过4次6级以上的地震，GPS测量显示该区水平位移达35～42mm·a-1，构造活动强度仅次于印度-亚洲板块碰撞带，2008年“5·12”汶川大地震加剧了该区山体和岩土结构破坏(孟兴民等，2013)。由于软岩广布加以多暴雨和持续降雨天气，流域内地质灾害呈分布广、频率高的特点。

图2 研究区位置与道路空间分布

白龙江流域的道路大多为沿河或沿溪走向布设，河谷区域也是人口密集和经济比较好的区域(乔良，2017；刘德玉等，2019)。道路按重要性等级可分为高速公路、干道、一级公路、二级公路、三级公路，三级以下公路，其中三级以下公路为国家道路体系中重要性最低的道路，如未分级道路、居住区道路、辅路、生活街道、小道等。

2.2 崩滑灾害空间分布

流域内崩滑灾害点的空间分布如图3所示，灾害点在空间分布上具有明显的地域集中性。灾害点类型包括古滑坡，如锁儿头滑坡、鲁班崖滑坡、秦峪滑坡等。同时也有由于交通工程建设扰动引起的浅层滑坡和崩塌(扰动崩滑)，典型灾害点如位于武都区枫相乡省道206线K75+500处草坪村滑坡群(图3a)，该处灾害发生于2019年9月14日，滑塌约5000余立方米，夹杂的石块大部分是300t以上的，最大的5000t。滑坡掩埋省道206线约100m，导致交通中断。此处滑坡落石与G75“武罐高速”高架桥相距不足5m，部分落石撞击桥墩底部，威胁“武罐高速”洛塘双层高架桥安全。该处地层为碧口群下亚群上部碎屑岩组，岩性为砂质板岩-变质砾岩，板状构造，岩层产状为189°∠69°。所处环境为陡坡，位于河流左岸，有拉张裂缝和剥、坠落迹象。

图3 白龙江流域崩滑灾害空间分布图

2.3 自然环境条件与崩滑灾害

2.3.1 海拔与崩滑灾害

白龙江流域地貌分区如图4a所示，根据地貌形态和成因类型分为构造侵蚀低山、中低山、中山、中高山、高山和侵蚀堆积河(沟)谷。其中：构造侵蚀中高山地貌平均海拔大于4000m，相对高差800～2900m。构造侵蚀中山地貌分布最为广泛，河流比降大，河曲发育，地形险峻，多形成悬崖陡壁、起伏强烈的地形特征。构造侵蚀低山、丘陵地貌高程相对较低，相对高差在150～500m范围。侵蚀堆积河(沟)谷地貌主要分布白龙江河谷区及其两侧支沟，多以河漫滩、阶地和洪积扇等形式存在，一般为冲洪积物堆积，局部也有崩、滑坡积物堆积和残坡积物堆积(贾贵义等，2014)。通过图4a中国道G212线路沿线海拔的变化可以看出，G212通过地区的自然地理条件迥异，导致沿线地质灾害的类型和性质有很大差别(杨重存等，2005)。

图4 白龙江流域各因子空间分布

海拔高度与崩滑灾害的信息量分析结果如图5a所示，图中直方图为不同海拔高度的面积占比和崩滑灾害点数量百分比，散点连线为不同海拔所对应的信息量值。结果显示：海拔高度对崩滑灾害具有明显的控制作用，随海拔增加，信息量值呈先增大后减小的趋势，在700～2100m的范围内“信息量值>0”，表明该区间有利于崩滑灾害的发生。陈明(2017)认为1200～2600m海拔范围与流域内河流从宽谷向峡谷转变位置相对应，该位置地形坡度较陡，岩体卸荷强烈，局部应力集中，导致崩滑灾害易发、多发。

图5 信息量分析

2.3.2 坡度与崩滑灾害

坡度与崩滑灾害的信息量分析结果如图5b所示，信息量值整体上随着坡度的增大而增大，在0°～20°范围内“信息量值<0”，对崩滑灾害起抑制作用，坡度越陡，信息量值越大，危险性越高。

前人的研究也表明滑坡与坡度之间的关系密切，如郭果等(2013)通过统计土质滑坡发育概率与坡度间关系得出坡度为25°～45°的滑坡发育概率最高。MacDonald et al.(2008)认为道路引发的滑坡通常仅在相对陡峭的地形中出现，大多数道路引发的滑坡发生在大于31°～39°的山坡上。本文研究结果表明25°以上的坡度发生崩滑灾害的危险性增高，与前人的认识较为吻合。

斜坡地形的高差和坡度决定着重力产生的下滑力的大小，从而决定岩体的受力状态和稳定性，进而影响崩滑灾害发生的概率、规模和运动速度。一般来讲，在坡度<25°的范围内，地势较为平缓，崩滑灾害较少；在坡度≥25°范围内，坡体易受重力和风力侵蚀影响而失稳。然而，由于地表水在山地的缓坡地段流动缓慢，容易渗入地下，土体饱和和静水压力增加有利于滑坡的形成和发展，因此较小的斜坡坡度有时也会发生滑坡(杨重存等，2005)。

2.3.3 坡向与崩滑灾害

流域内不同坡向的面积占比、崩滑灾害占比及对应的信息量如图5c所示，信息量为正的坡向有4个，分别是东南(112.5°，157.5°]、南(157.5°，202.5°]、西南(202.5°，247.5°]和西(247.5°，292.5°]。这些坡向对崩滑灾害的发生起积极作用，尤其东南、南和西南3个坡向更易发生崩滑灾害。

坡向可以决定降雨径流的流向、日照方向，进而影响岩土风化速率。李树德(1995)统计白龙江中游滑坡与坡向的关系，得出阳坡(北岸)滑坡发育是阴坡(南岸)的3.5倍的结论，高波(2015)研究碧口-舟曲干流河段滑坡发育分布情况发现，西南—西向坡发育滑坡数为东北—东向坡的2.4倍。本文分析结果显示东南、南和西南为崩滑灾害发育的优势坡向，与前人研究成果相互印证。由于南向坡(包括东南、南和西南)属于阳坡，日照强烈，受水汽运移和温度差异影响，岩体风化强烈，结构较为破碎，植被覆盖程度少于阴面坡，从而对崩滑灾害的发生起促进作用，而北向坡则相反(郭富赟等，2016)。

2.3.4 降雨与崩滑灾害

降雨总量、短期强度、前期降水量和降雨持续时间等都会对崩滑灾害的发生起作用。一般情况下，浅层滑坡是由短期降雨强度引发的(Aleotti et al.，1999)，而深部滑坡是由长期降雨强度引发的(Sidle et al.，2006)。由于缺乏降雨总量、短期强度、前期降水量和降雨持续时间等数据，本文仅用多年平均降雨量来研究区域上的降雨特点及其与崩滑灾害的相关性。

白龙江流域年均降雨量空间特征如图6所示，降雨充沛的地段位于中高山区及文县、康县东南部，白龙江河谷地带降水较少。年内降雨量多集中在5～9月份，约占全年降雨量的70%(高幼龙等，2020)。可见年均降水量时空分布差异性较大。

图6 多年平均降雨量空间分布特征

流域内年均降雨量的信息量分析结果如图5d所示。在整体上，随着多年平均降雨量的增加，信息量逐渐降低。表明崩滑灾害发生的概率随着多年平均降雨量的增加而渐低。这是因为多年平均降雨量较高的区域植被覆盖较好，平均降雨量较低的区域主要位于白龙江河谷两侧。白龙江河谷两侧区域多出现短时强降雨，极端降水耦合地震、岩性软弱，构造发育等条件，使得该区域崩塌、滑坡等地质灾害多发(高幼龙等，2020)。

2.3.5 岩性与崩滑灾害

白龙江流域地层属秦岭地层分区，地层岩性比较复杂，从志留系到第四系均有出露，以志留系、泥盆系、石炭系、二叠系、三叠系分布较为广泛。出露岩性主要为板岩、炭质板岩、千枚岩、灰岩、砂岩、砾岩、泥岩等，局部地区出露少量侵入岩。灰岩、千枚岩、板岩、页岩较容易受到地质作用的影响，软弱破碎，抗侵蚀能力差。按《工程岩体分级标准》(GB50218)，采用定性划分和饱和单轴抗压强度定量指标结合的方法将流域内岩层的坚硬程度分为坚硬、较坚硬、较软弱、软弱、极软弱5个等级，其空间分布如图4b所示。

流域内各类岩组与崩滑灾害的信息量分析结果如图5e所示，“坚硬岩组”在流域内分布的面积较少(约1.86%)，该类岩组主要为志留纪斜长花岗岩、花岗闪长岩、花岗岩以及石炭纪花岗岩等，信息量较低(-1.22)，不利于崩滑灾害的发生。

“较软弱岩组”在流域内面积占比最大(45.91%)，发生的崩滑灾害占比最多(64.5%)，信息量为0.34，有利于崩滑灾害发生。主要的地层有志留系下统迭部组(S1d)，中上统白龙江群舟曲组、卓乌阔组并层(S2-3)，泥盆系下统(D1)，中统三河口组(D2s)，以及石炭系中下统岷河组(C1-2m)。岩性主要是绢云母及炭质、钙质、硅质、粉砂质板岩，粉砂质、炭质千枚岩、白云质灰岩、灰岩及钙质细砂岩等。其中：石炭系中下统岷河组是发生崩滑灾害最多的岩组，主要是由于岩体结构呈薄层状，稳定性和均匀性较差，岩体表面风化作用强烈，力学性质较差(陈明，2017；高幼龙等，2020)。

“软弱岩组”面积占比31.14%，其上发生的崩滑灾害占比24.9%，信息量为-0.22。岩组主要包括三叠系隆务河群、杂谷脑组、侏倭组等地层，岩性主要有砂岩、粉砂岩、板岩夹薄层灰岩及砾状灰岩、砂岩与炭质板岩互层等。

2.3.6 断层与崩滑灾害

白龙江流域内的主要断裂空间分布如图4b所示，活动断裂主要沿白龙江干流或其支流的流向发育，大致呈北西向和北东向。白龙江流域地处华北地层大区的秦祁昆地层区、华南地层大区的南秦岭地层区、以及巴颜喀拉地层区的三大构造地层区的结合部，是秦岭褶皱带、松潘-甘孜褶皱带及武都“山”字形构造等的交接部位(马金珠等，2015)。多阶段的构造演化带来的挤压拉伸、隆起运动使得区内活动构造带非常发育。由于活动断裂可造成断裂两侧的差异性构造活动增强，断裂带内岩体较为破碎，易于剥蚀风化，软弱岩层发育，因此在重力、风化侵蚀、工程扰动等作用的影响下，极易发生滑坡、崩塌等灾害(刘东飞，2016)。

距断层距离与崩滑灾害的信息量分析结果如图5f所示，随着距断层距离的增加，崩滑灾害数量百分比衰减明显，信息量值也呈现减弱的趋势。可见断层对崩滑灾害的发生具有明显的控制作用。在距断层距离为5.5km以内的范围，信息量为正，统计结果显示流域内断层对崩滑灾害的作用范围可能为5.5km左右。陈明等(2018)研究表明，流域内90%以上的大型滑坡分布在距断层距离小于5.0km的范围内，距断层越远，大型滑坡发育数量越少，与本文信息量分析得出的结果吻合较好。

2.4 人类活动与崩滑灾害

2.4.1 植被覆盖度(FVC)与崩滑灾害

FVC的空间分布特征和频率分布直方图如图4c所示。FVC为近似正态分布的特征，在空间上的变化特征为：白龙江上游的迭部至两河口区间的高山峡谷区，和迭部县境内的阿夏、多尔自然保护区和林业管护区内FVC较高。宕昌县东部和北部FVC较低，与该区域人类活动强度较高有关。从两河口至武都河段，FVC渐渐变低。武都以下至临江FVC最低，主要由于该区域山谷比较开阔，农业耕地遍布，人类活动强度较大。临江以下到碧口FVC良好，是由于文县南部的白水江自然保护区等地人类扰动较少(张玲玲，2016)。

FVC与崩滑灾害信息量分析结果如图5g所示，信息量值与FVC有较好的负相关性，FVC越低，崩滑灾害越易发生。当FVC<0.4时，信息量为正，对崩滑灾害的发生起促进作用。可见地表植被覆盖程度与崩滑灾害的发生与否密切相关，在白龙江中下游和白水江下游等区域，植被覆盖较少，岩石和土体的风化程度高，水土流失严重，地质灾害易发(刘东飞，2016)。而在白龙江流域上游地区植被覆盖较好，灾害数量相对较少。

2.4.2 土地利用类型与崩滑灾害

白龙江流域内土地利用分布如图4d所示。面积比例较高的有森林和草原，其中森林占全区面积的65.4%，主要有闭常绿阔叶林(52)、开阔叶落叶林(62)和闭常绿针叶林(72)，分布在岷江西岸的山地、迭山地带、白水江南岸、博峪河和拦坝河上中游，以及武都东南部的山地等林业管护区和自然保护区。草原(130)面积占比约为20.9%，多为山地草地和高山草甸，分布区域较为广泛和分散。农田(10/20)占比12.2%，集中分布在宕昌县、武都-文县的河谷地带及其以北区域的缓坡上。不透水表面(190)是城市化进程直接的表现特征之一，可综合反映人类活动的强度(赵安周等，2021)，流域内不透水表面的面积占比最低，只有0.16%，主要分布在白龙江干流河谷地带、武都区及宕昌县东部和北部区域。

流域内不同土地利用类型与崩滑灾害的信息量分析结果如图5h所示，“农田”、“草原”和“不透水表面”的信息量值为正，表明其对崩滑灾害的发生起促进作用；而“森林”的信息量值为负，对崩滑灾害起抑制作用。

值得注意的是，虽然流域内“不透水表面”的面积占比最低，但该用地类型的信息量值最高，崩滑灾害易发。随着城市化进程的加快，交通工程建设等人类活动使得“不透水表面”面积呈现快速增加的趋势。“不透水表面”的快速增加会直接导致草地、耕地等绿色植被的面积减少，降低区域植被的活动强度，引发城市热岛等生态环境问题；另一方面，“不透水表面”比例的增加也意味着工程扰动强度的增加，即人类活动强度的增加也加剧了地质环境脆弱区域发生崩滑灾害的危险性(Du et al.，2019；Gong et al.，2019；Yao et al.，2019；Zhong et al.，2019)。

2.4.3 道路工程与崩滑灾害

道路工程扰动是引起滑坡的重要因素之一(张伟朋等，2016)，切坡、挖方等过程会改变边坡原有的应力状态，进而扩展和松动已有的结构面，某些情况下还会引起孔隙水压力的增高而导致土体液化，极有可能诱发大型、深层的古滑坡的复活。道路也是森林砍伐和退化的主要驱动力，道路虽然促进了偏远森林地区的发展，但往往对生态系统产生不利的影响(Kleinschroth et al.，2019；Poor et al.，2019)。

道路工程对白龙江流域内植被覆盖的破坏较为严重，山区的公路展线切割山体，破坏了山体表面的完整性，使得坡体表面风化异常严重，危岩体较多，遇到强降雨就有坠落的风险，对下方的建筑物和道路形成一定的威胁。

“距公路距离”对崩滑灾害的影响作用如图7所示。随着“距公路距离”的增加，崩滑灾害百分比递减，信息量值也呈减小的趋势。说明距离公路越远，道路工程对崩滑灾害的扰动和诱发作用越弱。当“距公路距离”>1300m时，信息量值<0，表明在流域尺度上，距离公路距离>1300m时，公路对崩滑灾害的贡献较小。

图7 公路距离信息量分析

不同等级道路对崩滑灾害的影响作用不同，通过统计各等级公路不同距离内崩滑灾害的发生情况，得到各级道路的长度、不同距离内崩滑灾害数量如图8所示。

图8 各等级公路的长度与两侧崩滑灾害数量

在道路长度方面，随着道路等级的降低，道路的总长度增加。高速公路和干道的总长度较为接近，分别为642.km和603.6km。一级、二级、三级和低于三级公路的总长度分别为345.1km、585.0km、1208.4km和2102.3km。

在道路两侧的灾害分布方面，高速公路两侧灾害点数量相对较少，干道两侧明显较多。二级、三级和三级以下公路的灾害点数量随着道路总长度的增加而增加。

将道路两侧灾害点数量除以道路长度，得到不同等级道路灾害点密度的分布特征如图9所示。可以看出，在距道路100m的范围内，一级公路的灾害点密度最大，干道次之；二级、三级、三级以下公路的灾害点密度较小；高速公路的崩滑灾害点密度最小。

图9 各等级公路崩滑灾害密度

干道和一级公路沿线的崩滑灾害点密度较大，可能由于选线和防护工程等级较低，以及一些不恰当的切坡等工程活动，对沿线地质环境造成扰动较大，诱发灾害的作用较强。二级、三级和三级以下公路两侧的崩滑灾害点总数较多，但灾害点密度较小。说明这类型低等级公路对环境扰动强度要弱于干道和一级公路。低等级公路长度较长，经过区域较多，导致其两侧灾害点总数较多。

高速公路和干道在流域内的总长度相近，但高速公路的崩滑灾害点密度明显小于干道，说明相对于干道来讲，高速公路扰动诱发的灾害较少。这应该是由于高速公路的道路选线较优、工程防护和排水设施较为完善，较高的桥隧比也很大程度上避免了大规模的填挖方工程，从而对地质环境的扰动作用较小，诱灾作用较小。

随着与道路距离的增加，除了高速公路之外，其他等级道路的崩滑灾害点数量呈现急速衰减的特征。以一级公路和干道为例，在100～200m内崩滑灾害点数迅速减少，200～500m内崩滑灾害点数量缓缓减少，500m后崩滑灾害点数量较为平稳，表明此类道路工程对崩滑灾害的扰动作用范围可能在500m以内。

3 崩滑灾害孕灾因子聚类分区

基于空间约束多元聚类分析算法，2730个崩滑灾害点被聚类为4个性质相对一致的集群(图10)。A类集群主要位于白龙江中下游的舟曲、武都和文县区域，B类集群主要分布在白龙江流域中上游的舟曲西北部。C类集群位于白龙江流域东北部的宕昌等地，D类集群主要位于白龙江下游。

图10 崩滑灾害点空间约束多元聚类

4类集群中各变量平均值的特征如图11所示，A类集群的特征主要是岩性较为软弱、距断层距离较近、平均降雨量低、植被覆盖度低。该区域岩性主要为志留系千枚岩、板岩等软弱-较软弱岩性，该类浅变质岩是导致该地区各种地质灾害发育的最重要的原因之一(陈明等，2018)。同时该区域受光盖山-迭山断裂、迭部-白龙江断裂和白龙江复式背斜影响较大，尤其以白龙江左岸的坪定-化马活动断裂(带)最为典型，该断裂为光盖山-迭山南麓断裂的次级断裂，在区域地形上形成了明显的断裂凹陷，沿断裂破碎带发育系列特大型滑坡(高幼龙等，2020；王高峰等，2020)。岩性、活动断裂、地震、植被覆盖度等因素相互作用导致A类集群所在区域内的地质条件极为脆弱，成为地质灾害多发区，崩滑灾害占总数的58.1%。

图11 空间约束多元聚类箱线图

B类集群的特点为岩性较为软弱、平均海拔较高、平均坡度较高、植被覆盖度较高、距断层较近、距公路较远。该区域岩性主要为志留系千枚岩、砂质板岩、炭质板岩、页岩及黑色硅质灰岩等，区内植被覆盖良好，部分地带为森林保护区，人烟稀少，植被发育程度高。崩滑灾害数量约占总数的16.6%。

C类集群的灾害点所在区域平均海拔高、平均坡度较低、植被覆盖度高、距断层较远，岩性多为软弱和极软类型。崩滑灾害数量约占总数的22.9%，崩滑较为易发。

D类集群所在区域位于柴达木西秦岭地块的碧口地块，是一个由文康断裂与碧口-勉略缝合线围限的蓟县系和青白口系独立地层体，为一套火山-沉积建造，容易受到风化和侵蚀的影响，主要断裂为文康断裂带(高幼龙等，2020)。该类集群的特点为岩性坚硬、海拔低、坡度大、年均降雨量高、植被覆盖度较低、距公路近，但距断层距离远，崩滑灾害数量占比最低，约为2.4%。

4 变量重要性与工程扰动效应

采用随机森林算法可以判别各孕灾因子在各类集群中对崩滑灾害所起作用的重要性，从而在集群尺度上理解崩滑灾害发生的机制。某类集群中的某个因子的重要性较高表示该因子在集群内的特征有显著的空间差异性，且这种差异性对该集群内部是否发生崩滑灾害有着显著的影响。变量重要性分析结果如图12所示。

图12 各类集群中的各因子的变量重要性

4.1 A类集群

影响A类中崩滑灾害发生重要性较高的因素有年均降雨量(38.3%)和海拔高度(29.8%)。公路距离和植被覆盖度重要性略弱，分别为14.9%和13.8%，断层距离和岩性的重要性较弱，分别为2.1%和1.1%。

A类位于暖温带向亚热带过渡区，年均降雨量为514mm，平均海拔为1568m。降雨量和海拔高度往往相互关联，降雨垂向上随海拔增高具有增大的规律，常以连阴雨、暴雨形式出现。受山地气候及地形的影响，该区域降水时空分布不均、年内分配差异性较大，由南向北递减趋势且局地小气候现象明显(王高峰等，2020)。在此背景下，降雨和海拔条件对A类的崩滑灾害的发生起到主要的诱发作用。通过集群间的对比也可以发现，A类中年均降雨量的重要性也是所有集群中最高的。

A类所在的白龙江中下游植被覆盖率较低，使得该区域极易发生水土流失，地表支离破碎，成为滑坡密集带(刘东飞，2016；吴新年等，2000)。同时公路工程对坡体下部进行切削，导致坡体失去支撑，加上修筑道路产生的超载堆积及切削过陡的填筑边坡，均会导致在极端降雨等因素诱发下，发生群发性的崩滑灾害(王治华，2003)。因此植被覆盖度和公路扰动对崩滑灾害的发生也起到一定的控制作用。

A类中岩性和断层的重要性较低，不代表岩性和断层对崩滑灾害发生所起的作用弱，而是由于该集群所在区域内岩性和断层等地质条件普遍脆弱，对崩滑灾害发生的影响作用较为均一。如炭质板岩、页岩、千枚岩、片岩等软弱岩层带密集发育，活动断裂密集分布，在岩性和断层条件普遍脆弱的背景下，即使没有道路工程等人类活动的扰动，崩滑灾害已是易发多发。当年均降雨量、海拔高度、公路距离和植被覆盖度等孕灾因子发生变化时，对是否发生崩滑灾害所起的重要性便高于岩性和断层等因素。

4.2 B类集群

B类中海拔与年均降雨量的重要性较高，分别为45.1%和29.3%。与A类相比，B类受海拔的控制作用略高，而受降雨的控制作用略低。由上文信息量分析结果可知，在海拔为700～2100m的范围内信息量为正，有利于崩滑灾害的发生。B类平均海拔为2067m，刚好处于海拔高度影响的临界位置，当海拔低于平均海拔时，崩滑灾害易发，当海拔高于平均海拔时，崩滑灾害不易发生。因此在4类集群中，B类中海拔的重要性最高。

B类中的距断层距离和岩性的空间分布相对较为均一，重要性也较低，说明该集群区域内断层、岩性和植被覆盖度在空间上差异性较小，对是否发生崩滑灾害所起的作用较为均一。

B类中公路距离的重要性为18.3%，较A类略有提高。对比B类和A类，可以发现从白龙江上游到中游，随着海拔逐渐降低，降雨量逐渐渐少、植被覆盖度逐渐变差，断裂逐渐密集，岩性破碎程度逐渐加剧，崩滑灾害也逐渐增多。

4.3 C类集群

C类中重要性排前3位的变量分别为海拔(36.8%)、距公路距离(23.2%)和年均降雨量(14.7%)。C类中的一个明显特征是距断层距离的重要性较其他类别要高，为10.5%。C类所在区域位于柴达木-西秦岭地块的西秦岭北部褶断带，区内有北西走向的区域性的断裂带——临潭-宕昌断裂，该断裂控制着区内地形地貌、地层岩性和地震等的分布，进而控制了滑坡的发育程度和分布规律，因此体现为距离活动断裂越近滑坡数量越多的特点。距公路距离的重要性较高，说明该区域内崩滑灾害的发生受公路扰动的影响较大。

4.4 D类集群

D类中影响崩塌滑坡发生的最重要因素是距公路距离(50%)、海拔(36%)和植被覆盖度(10.5%)。D类中最显著的特征是，“距公路距离”的重要性在所有集群中最高。

通过图11中对比A、B、C、D 4类集群的地质环境条件，可以发现A→B→C→D的年均降雨量和距断层距离逐渐增加，植被覆盖度在整体上也逐渐增加，反映地质环境条件在空间上逐渐稳定。对比4类集群可以发现，“距公路距离”的重要性在集群A、B、C、D中分别为14.9%、18.3%、23.2%、50%，呈越来越大的趋势。

道路工程扰动与地质环境的作用是相互的，假设道路工程对地质环境的扰动作用是一个定值，当地质环境极为脆弱时，岩性和断层是决定该区域崩滑灾害发生的主要因素，道路工程对原有的地质环境的扰动致灾所起的重要性相对较小；而随着植被覆盖度提高、岩性强度增加和断层影响的减弱，地质环境条件较为稳定时，由自然因素引发崩滑灾害的比例减少，道路工程扰动引发的崩滑灾害比例就越来越高。因此表现为“距公路距离”的重要性在地质环境较为脆弱的区域较低，在地质环境较为稳定的区域较高。

5 结 论

(1)白龙江流域内崩滑灾害受地形地貌、地质构造、降雨、植被覆盖度、土地利用类型、人类活动等多种因素的共同作用。各孕灾因子对崩滑灾害发生所起的作用分别为：1)随海拔高度增加，海拔对崩滑灾害发生的贡献先增大后减小，且在700～2100m的海拔范围内崩滑灾害最易发生。2)0°～20°左右的坡度对崩滑灾害的发生起抑制作用，坡度越陡，危险性越高。3)东南、南和西南为崩滑灾害发育的优势坡向。4)随着多年平均降雨量的增加，崩滑灾害发生的概率渐低。5)“较软弱岩组”和“极软弱岩组”有利于崩滑灾害发生。6)随着距断层距离的增加，断层对崩滑灾害的控制作用减弱，在距断层距离为5.5km以内的范围，断层对崩滑灾害的发生起促进作用。7)植被覆盖度越高，崩滑灾害越不易发生，0.4以下的植被覆盖度对崩滑灾害的发生起促进作用。8)土地利用类型为“农田”、“草原”和“不透水表面”的区域对崩滑灾害的发生起促进作用，而“森林”的土地覆盖类型对崩滑灾害起抑制作用。“不透水表面”最易形成和发生崩滑灾害。9)随着距公路距离的增加，道路工程对崩滑灾害的扰动作用呈减小的趋势，干道和一级公路对地质环境的扰动作用最强，高速公路的扰动作用最弱。

(2)白龙江流域内崩滑灾害点按空间约束多元聚类的方法可分为4类集群，每类集群的孕灾因子特征相对均一，但各因子对崩滑灾害所起作用的重要性有差异。降雨对白龙江中游地区的A类集群崩滑事件诱发作用最为明显；海拔对白龙江上游的B类集群崩滑灾害重要性最大；距断层距离对C类集群所在宕昌东北地区的崩滑灾害起重要作用，距离活动断裂越近滑坡数量越多；白龙江下游的D类集群中，距公路距离对崩滑灾害的重要性最高。

(3)道路工程扰动对不同集群内崩滑灾害发生所起的作用的重要性并不相同，体现在地质环境脆弱区域重要性较低，而在地质环境条件较好的区域重要性较高。