高海拔山区冻融带岩体滑坡易发性预报方法

摘要

本发明公开一种高海拔山区冻融带岩体滑坡易发性预报方法，以解决现有技术需依赖在坡体特定位点加装的传感器获取长期及实时变形数据才能实现滑坡预测的问题。本发明以预报地地表气温数据与SAR影像为基础，根据地表气温数据划分预报地地表气温变化周期，提取变化周期各阶段的时序－温度数据与时序－岩体变形量数据，再利用识别出的关键性温度指标确定地表气温变化与岩体变形量之间函数关系，计算出预报地平均冻结温度－岩体变形速率，最后根据滑坡发生的临界条件判断预报地滑坡易发性高低程度，实现对预报地滑坡易发性的预测。本发明解决了不具备条件实施传感器监测预警的坡体的滑坡易发性预测问题。实施成本经济，适宜于高海拔地区采用。

权利要求

1.高海拔山区冻融带岩体滑坡易发性预报方法，用于预报海拔2000m以上、雪线以下冻融带岩体的滑坡发生危险；其特征在于：步骤S1、获取基本数据

确定预报地地理位置与海拔高度，获取基本数据；所述基本数据包括预报地当年及近2年的地表气温数据、预报地当年及近2年岩体稳定时期的SAR影像；

步骤S2、数据分析

根据地表气温数据划分预报地地表气温变化周期，每一地表气温变化周期包括岩体冻结阶段AB与岩体融化阶段BC，提取各阶段时序－地表气温数据，计算每一岩体冻结阶段AB最低地表气温的平均值Td；

采用InSAR技术分析SAR影像，得到有时间序列的变形数据，并根据预报地地表气温变化周期的时间点划分阶段，提取各阶段的时序－岩体变形量数据；

步骤S3、计算预报地平均冻结温度－岩体变形速率

采用 分阶段拟合时序－地表气温数据与时序－岩体变形量数据，得到各阶段拟合方程，其中，Y是岩体变形量、单位mm，X是时间、单位d，a是常数项，b是常数项，Td是每一岩体冻结阶段最低地表气温的平均值；

将各方程a记为平均冻结温度－岩体变形速率，分别标记为：aAB—当年岩体冻结阶段平均冻结温度－岩体变形速率、 —前一年岩体冻结阶段平均冻结温度－岩体变形速率、—前二年岩体冻结阶段平均冻结温度－岩体变形速率、 —前一年岩体融化阶段平均冻结温度－岩体变形速率、 —前二年岩体融化阶段平均冻结温度－岩体变形速率；

步骤S4、判断滑坡危险性

依判断规则判断预报地滑坡危险性，所述判断规则是：

若 且 则预报地岩体在该冻结阶段当年的

雨季稳定性差，危险性高，需要发出紧急撤离通知；

若 且 则预报地岩体在该冻结阶段当年的

雨季稳定性较差，危险性中等，需要对岩体变形实时监测并辅以群测群防；

若 则预报地岩体在该冻结阶段当年的雨季相对稳定，危险性低。

2.根据权利要求1所述的预报方法，其特征在于：所述岩体地表气温变化周期的划分方法是：地表气温变化序列中，一个常温区间与其后冻结区间之间的温度波动区间的终点为A，该冻结区间与其后常温区间之间的温度波动区间的终点为B，该常温区间与其后冻结区间之间的温度波动区间的终点C；依此循环标注地表气温变化序列中ABC各点。

3.根据权利要求1所述的预报方法，其特征在于：所述预报地地表气温数据自预报地内气象站获取，或者自预报地距离最近且高程相近的气象站获取。

4.根据权利要求1所述的预报方法，其特征在于：所述预报地当年地表气温数据与当年SAR影像至少包含当年前3月。

说明书

高海拔山区冻融带岩体滑坡易发性预报方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种滑坡易发性预报方法，特别是涉及一种高海拔山区 滑坡危害预报的方法及系统，属于山地灾害防治、环境管理领域。

背景技术

[0002] 高山滑坡是山地灾害的一种，其危害除在于人身安全及财产损失外， 还极有可能对重要江河水源地的生态环境造成不可估量的危害，因而其 预测预报技术成为山地灾害防治研究领域之一。在高山滑坡防治研究领 域中，由于气候变暖导致的雪线上移引发的高海拔山区岩体冻融作用加 强，致使海拔2000m至雪线之间的山区冻融带的巨型滑坡灾害具有发现 难度高、成灾规模大和难以预测的特点，其防治研究占有重要地位。高 海拔山区冻融带巨型滑坡灾害频发。

[0003] 现有技术对滑坡易发性的监测与预警主要是借助各类传感器实时监 测实现。具体是在坡体及周边关键位置加装传感器，实测坡体已有裂隙 的变形数据并计算其变形规律。当传感器实时传输数据显示变形加剧时， 由预警系统发出警示信息。这种方法准确性较高，例如历史上有名的三 峡新滩滑坡正是由于采用这种方法而实现成功预警。但是，这类方法由 于须依赖在坡体特定位点加装的传感器获取长期及实时变形数据，因而 不能在无法加装传感器的坡体实施。在青藏高原周边广泛分布的高海拔 山区，由于监测仪器安装难度大，安装成本高，因而无法完全采用这类 预警手段。同时，青藏高原及其周边高海拔山区的坡体，由于环境条件 恶劣且多变，往往不能保证传感器长期稳定运转，提供及时有效数据， 因而也较难适用上述预警手段。

[0004] 现有的空间对地观测技术Insar可以识别地质裂隙变形区，但是直接 应用于青藏高原地区的坡体变形则存在困难。这是由于藏高原是板块碰 撞作用下形成的特殊构造地貌，其周缘分布的高海拔山区具有强烈的隆 升剥蚀特征，持续性的地质隆升作用与广泛性的岩体变形普遍存在。若 单独采用Insar观测技术，识别出的变形区面积巨大、针对性差，应用于 指导避险的预警系统的有效性低、可操作性差。

发明内容

[0005] 本发明的目的就是针对现有技术的不足，提供一种适用于高海拔山 区冻融带岩体滑坡易发性预报的方法。

[0006] 为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

[0007] 一种高海拔山区冻融带岩体滑坡易发性预报方法，用于预报海拔 2000m以上、雪线以下冻融带岩体的滑坡发生危险；其特征在于：

[0008] 步骤S1、获取基本数据

[0009] 确定预报地地理位置与海拔高度，获取基本数据；所述基本数据包 括预报地当年及近2年的地表气温数据、预报地当年及近2年岩体稳 定时期的SAR影像；

[0010] 步骤S2、数据分析

[0011] 根据地表气温数据划分预报地地表气温变化周期，每一地表气温变 化周期包括岩体冻结阶段AB与岩体融化阶段BC，提取各阶段时序 －地表气温数据，计算每一岩体冻结阶段AB最低地表气温的平均值 Td；

[0012] 采用InSAR技术分析SAR影像，得到有时间序列的变形数据，并 根据预报地地表气温变化周期的时间点划分阶段，提取各阶段的时序 －岩体变形量数据；

[0013] 步骤S3、计算预报地平均冻结温度－岩体变形速率

[0014] 采用 分阶段拟合时序－地表气温数据与时序－岩体变形 量数据，得到各阶段拟合方程，其中，Y是岩体变形量、单位mm， X是时间、单位d，a是常数项，b是常数项，Td是每一岩体冻结阶段 最低地表气温的平均值；

[0015] 将各方程a记为平均冻结温度－岩体变形速率，分别标记为：aAB— 当年岩体冻结阶段平均冻结温度－岩体变形速率、 —前一年岩体 冻结阶段平均冻结温度－岩体变形速率、 —前二年岩体冻结阶段 平均冻结温度－岩体变形速率、 —前一年岩体融化阶段平均冻结 温度变形速率、 —前二年岩体融化阶段平均冻结温度－岩体变形 速率；

[0016] 步骤S4、判断滑坡危险性

[0017] 依判断规则判断预报地滑坡危险性，所述判断规则是：

[0018] 若 且 则预报地岩体在该冻 结阶段当年的雨季稳定性差，危险性高，需要发出紧急撤离通知；

[0019] 若 且 则预报地岩体在该冻 结阶段当年的雨季稳定性较差，危险性中等，需要对岩体变形实时监 测并辅以群测群防；

[0020] 若 则预报地岩体在该冻结阶段当年的雨季相对 稳定，危险性低。

[0021] 上述岩体滑坡易发性预报方法主要适用于高海拔山区这类没有条件 实施传感器实时监控的坡体的滑坡易发性预测监控。目前，各地气象监 测站分布广泛，气象测量指标丰富，地表气温数据的获取可实现性高的 现状；同时，通过现有的空间对地观测技术Insar可实现预报地区的地形、 地貌以及地表微小变化的计算。本发明方法有效利用上述两个便宜条件， 基于冻融带岩体变形是对地表气温变化差异响应的基本原理，将预报地 地表气温数据与SAR影像加以关联分析，通过地表气温数据与岩体变形 量数据两组数据沿时间轴显示出的变化特征，确定长期地表气温变化对 岩体变形量的指示效应。

[0022] 根据岩体运动规则，岩体内动力作用，包括地震、隆升、挤压和拉 张等导致岩体产生微裂纹或裂隙，产生的裂隙会在降雨等外动力的作用 下进一步贯通，并在关键节点处形成锁固段，锁固段的稳定性是岩体稳 定性的关键，稳定阶段与非稳定阶段锁固段的变形对冻融交替的差异响 应是岩体稳定性预测的关键。进一步地，地表气温小于0℃，锁固段处 的水结冰后，裂隙内的介质由液态转为固态，固态具有支撑力，支撑力 与滑动方向相反，对等于增加了锁固段的抗滑力，稳定性相对增强，因 而在冻结阶段相对稳定时期的锁固段变形速率较低。多次冻融循环后， 锁固段达到失稳临界阶段，在失稳的前一个冻结阶段内锁固段的变形速 率呈现非常规增大的现象。基于这一原理分析，本发明预测方法综合考 虑了冻融作用对高海拔山区冻融带岩体稳定性的影响，通过已有气象站 地表气温数据划分岩体的冻结阶段与融化阶段，采用回归拟合确定岩体 在不同阶段的变形速率，再进一步筛选出冻结阶段的变形速率指标作为 预报地岩体在该冻结阶段后的融化阶段当年的雨季滑坡易发性的判断指 标。

[0023] 本发明预测方法找出了每一岩体冻结阶段最低地表气温的平均值Td这一关键因子，使得对温度指标与岩体变形指标两参数建模实现了高度 拟合性，从而使预测方法具有准确度高、实施性强的技术优势。

[0024] 本发明上述预测方法，预报地地表气温数据一般自预报地内气象站 获取，或者自预报地距离最近且高程相近的气象站获取，均不影响技术 方案实施。预报地当年地表气温数据与当年SAR影像至少应当包含当年 第一个冻结阶段的数据，一般为当年前3月。

[0025] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：(1)本滑坡易发性预报方 法突破现有采用传感器实时监测的技术框架，将预报地地表气温数据与 SAR影像综合分析，利用识别出的关键性温度指标确定地表气温变化与 岩体变形量之间函数关系，以及判断滑坡发生的临界条件，从而实现对 预报地的滑坡易发性的预测。本预测方法是一种全新的技术构思。(2) 本预测方法解决了不具备条件实施传感器监测预警的高海拔山区坡体的 滑坡易发性预测问题。(3)本预测方法的数据基础(即地表气温数据与 SAR影像)获取成本低，预测分析过程所需的硬件设备要求不高，因而 整套方法实施推广经济，尤其适宜于经济条件不好的地区采用。

附图说明

[0026] 图1是技术路线示意图。

[0027] 图2是地表气温变化周期划分示意图。

[0028] 图3是预报地地表气温数据变化周期图。

[0029] 图4是2014/11/4到2015/3/8冻结阶段拟合方程曲线图。

[0030] 图5是2015/11/13到2016/4/4冻结阶段拟合方程曲线图。

[0031] 图6是2016/10/30到2017/3/29冻结阶段拟合方程曲线图。

[0032] 图7是2015/3/8到2015/11/13融化阶段拟合方程曲线图。

[0033] 图8是2016/4/4到2016/10/30融化阶段拟合方程曲线图。

[0034] 图9是2017/3/29到2017/6/24融化阶段拟合方程曲线图。

具体实施方式

[0035] 下面结合附图，对本发明的优选实施例作进一步的描述。

[0036] 实施例一

[0037] 如图1～图9所示，用本发明方法分析四川省茂县新磨村2014年11 月4日到2017年6月24日的变形数据与地表气温数据的分析对6·24新 磨村滑坡易发性。图1是技术路线示意图。

[0038] 四川省阿坝州茂县新磨村(N32.063,E103.647)，地处岷江的一级支 流松坪沟左岸。属亚热带高原季风气候，地处于松坪沟正断层下盘和岷 江断裂逆冲断层上盘以及较场弧形构造带北段所环绕的楔形上升地块中， 区域的快速隆升作用使岩石新鲜面的暴露机会增多，进而加剧风化进程。 地壳抬升、断层逆冲以及地形倒转等强烈构造隆升作用和背斜核部松坪 沟强烈的下切侵蚀作用导致研究区的剥蚀速率大于周边区域，进而形成 险峻的地形地貌，为灾害的发生奠定物质基础。

[0039] 步骤S1、获取基本数据

[0040] 实施例选取预报地为N32°0′0″～N32°6′0″，E103°36′0″～ E103°42′0″，即位于茂县松坪沟下游和岷江叠溪镇范围，海拔2100m～ 4400m，属高海拔山区。该区的高位岩体属季节性冻融带岩体。

[0041] 预报地当年及近2年的地表气温数据获取自松潘气象台站(N32.67, E103.6,2850.7m.a.s.l)。该气象台站距离预报地距离最近，且高程相近。 数据包括当年前6月(2017年1月1日～2017年6月24日)数据与近 2年多(2014年10月9日～2016年12月31日)数据。

[0042] 预报地当年及近2年岩体稳定的SAR影像获取自欧空局公布的 Sentinel-1(https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home)。数据包括2014年 10月9日至2017年6月19日的45幅影像。该时间段内预报地未发生 崩塌、滑坡灾害，岩体稳定。

[0043] 步骤S2、数据分析

[0044] 根据地表气温数据划分预报地表气温变化周期(图2是地表气温变 化周期划分示意图)。图2显示出预报地地表气温在时间轴上围绕0℃波 动的周期性变化。其中，每一地表气温变化周期AC包括岩体冻结阶段 AB与岩体融化阶段BC。地表气温变化序列中，一个常温区间与其后冻 结区间之间的温度波动区间的终点为A，该冻结区间与其后常温区间之 间的温度波动区间的终点为B，该常温区间与其后冻结区间之间的温度 波动区间的终点C。依此循环标注地表气温变化序列中ABC各点。AB 段表示地表气温在0℃以下波动变化的阶段，属于岩体冻结阶段；BC段 表示地表气温在0℃以上波动变化的阶段，属于岩体融化阶段。划分出 岩体冻结阶段与岩体融化阶段的分割节点分别为2014/11/4、2015/3/18、 2015/11/13、2016/4/4、2016/11/10，2017/3/29，如图3所示(图3是预报 地地表气温数据变化周期图)。提取各阶段时序－地表气温数据，如果如 下表所示。

[0045] 表1各阶段的时序－地表气温数据(时序前400)

[0046]

[0047]

[0048] 计算每一个岩体冻结阶段AB最低地表气温，计算其算术平均值Td＝ -6.113℃(阶段)、-5.766℃( 阶段)、-6.065℃(aAB阶段)。

[0049] 采用InSAR技术分析SAR影像，得到有时间序列的变形数据，并 根据预报地地表气温变化周期时间点所划分的阶段，提取各阶段的时序 －岩体变形量数据，如下表所示。

[0050] 表2各阶段的时序－岩体变形量数据(部分)

[0051]

[0052] 步骤S3、计算预报地平均冻结温度－岩体变形速率

[0053] 采用 分阶段拟合时序－地表气温数据与时序－岩体变形 量数据，得到各阶段拟合方程。结果如下：

[0054] 2014/11/4到2015/3/8冻结阶段(图4)：

[0055] 2015/11/13到2016/4/4冻结阶段(图5)：

[0056] 2016/10/30到2017/3/29冻结阶段(图6)：

[0057] 2015/3/8到2015/11/13融化阶段(图7)：

[0058] 2016/4/4到2016/10/30融化阶段(图8)：

[0059] 2017/3/29到2017/6/24融化阶段(图9)：

[0060] 将各方程a记为平均冻结温度－岩体变形速率，记录有：当年岩体冻 结阶段平均冻结温度－岩体变形速率aAB＝0.5459、前一年岩体冻结阶段平 均冻结温度－岩体前二年岩体冻结阶段平均冻结温度－岩体 变形速率 当年岩体融化阶段平均冻结温度－岩体变形速率 aBC＝1.6861、前一年岩体融化阶段平均冻结温度变形速率 前二 年岩体融化阶段平均冻结温度－岩体变形速率

[0061] 步骤S4、判断滑坡危险性

[0062] 依判断规则判断预报地滑坡危险性。图6显示2016/10/30到 2017/3/29冻结阶段变形速率异常，大于前二年的冻结阶段变形速率，且 大于图72015/3/8到2015/11/13融化阶的变形速率。即2016/10/30到 2017/3/29阶段， 且因此预报地岩体在 该冻结阶段当年的雨季(即2017/3/29后的雨季)稳定性差、危险性高， 需要发出紧急撤离通知。

[0063] 实际情况是，2017年6月24日，预报地范围内自3384m处起发生 滑坡导致新磨村被掩埋，83人死亡。