地震滑坡往往造成重大的人员伤亡与财产损失, 因此受到了地学领域相关专家的广泛关注(Keefer, 1984; Tian et al., 2016; Xu et al., 2016; Rao et al., 2017)。相关研究人员开展的滑坡编录、 分布规律分析及危险性评价等工作, 为探索地震滑坡规律和减轻地震滑坡灾害提供了重要的科学理论支持。其中, 地震滑坡危险性评价工作是最重要的研究方向之一, 其成果可为震后灾区恢复重建提供参考。当前, 常用的地震滑坡危险性评价方法包括统计分析方法与Newmark累积位移方法。统计分析方法主要是利用已发生的地震滑坡, 建立这些滑坡与相关滑坡影响因子的数学统计模型, 再应用到整个地震区(Xu et al., 2012, 2013a, b)。该方法的优点是以实际滑坡为基础, 评价结果较客观, 但是缺乏对地震滑坡发生机理的认识。Newmark累积位移方法的雏形是利用滑块的永久累计位移分析进行坝体的地震动响应研究(Newmark, 1965), 后来一系列基于力学模型的简化Newmark位移分析方法被应用到多个区域的地震滑坡定量危险性评估工作中, 如1979年 Coyote Lake 地震(Wilson et al., 1983)、 1994年美国北岭M_W6.7地震(Jibson et al., 1998, 2000)、 1989年美国加利福尼亚Loma Prieta M_W6.9地震(McCrink, 2001)、 2013年芦山M_W6.6地震(陈晓利等, 2013)、 2015年尼泊尔M_W7.8地震(Gallen et al., 2017)和 2017年四川九寨沟M_W7.0地震(刘甲美等, 2017)等, Newmark方法是目前国际上应用较为广泛的一种地震滑坡危险性评估方法。

汶川地震发生后, 国内外学者基于Newmark位移分析方法对汶川地震的滑坡反演结果进行了初步研究, 取得了较好的评估效果(Godt et al., 2008; 葛华等, 2013; 王涛等, 2013)。但是这些研究只是基于Newmark分析方法对汶川地震滑坡进行了简单的快速评估, 而缺少对结果的详细定量化分析。此外, 国内外许多学者基于全球地震动记录拟合了各种不同地震动参数的Newmark经验公式(Jibson et al., 1998; Bray, 2007; Jibson, 2007; Saygili et al., 2008; Hsieh et al., 2011; 徐光兴等, 2012)。但是, 目前这些基于Newmark模型的研究大多仅基于其中的一种模型进行地震滑坡危险性评估, 缺乏对不同模型结果的对比。仅少数研究进行了不同Newmark模型的对比, 如Miles等(2000)的研究表明, 基于不同地震动参数的简易模型得到的反演结果具有差异性, 因此建议在进行区域评估时, 应选择多个简易模型进行对比, 以期获得更为良好的评估结果。Dreyfus等(2013)选择了7个不同形式的简易模型进行对比, 结果表明, 不同Newmark简易模型的反演结果差异性不大, 但不同模型的位移统计量Dn值仍存在较大差异。

因此, 针对目前汶川地震Newmark模型反演评估存在的问题, 本研究选择了2个目前应用较为广泛的地震动参数PGA和I_a作为Newmark模型的地震动参数。基于汶川地震滑坡详细编录图(Xu et al., 2014), 借助2个目前广泛应用的Newmark简易模型开展汶川地震滑坡危险性评估, 对输入不同地震动参数的评估结果进行详细的定量化对比分析, 以期为后续Newmark简易模型的区域地震滑坡应急评估和潜在地震诱发滑坡危险性预测评估提供有效的参考依据。

印度板块向欧亚板块俯冲导致青藏高原的隆升和物质向E运动。受四川盆地的阻挡, 在青藏高原与四川盆地交界的地区形成了NE-SW走向的龙门山逆冲推覆体系。该逆冲推覆体系主要包括3条逆冲推覆断层, 自北西向南东依次为汶川-茂县断裂、 映秀-北川断裂和灌县-江油断裂。2008年汶川M_W7.9地震就是龙门山断裂带的映秀-北川断裂突发错断的结果。此次地震形成了2条主要的同震地表破裂带, 分别为沿着映秀-北川断裂分布的240km长的地表破裂带和沿着灌县-江油断裂分布的72km长的地表破裂带(Xu et al., 2009)。

由于此次地震震级高, 且地震发生于地质环境相对脆弱的龙门山地区, 其造成的直接危害与次生灾害都非常严重(Yin et al., 2009)。已有成果表明此次地震触发了近20万处滑坡, 这是迄今为止记录到的单次地震触发的最密集、 数量最多、 分布面积最广及记录最详细的地震滑坡事件(Xu et al., 2014)。依据发震断裂的位置和汶川地震滑坡的发育情况, 我们将此次地震的研究区限定在长240km、 宽95km的矩形区域内。 从图 1可以发现, 汶川地震的发震断层(映秀-北川断裂带)从西南到东北几乎横穿整个研究区域, 而且滑坡大致沿着映秀-北川破裂带分布。整个研究区域内面积> 10 000m²的滑坡超过了24 000个。区域内地层从第四系到前震旦系均有出露, 岩性以砂岩、 灰岩、 板岩、 侵入岩和第四系的堆积物为主, 其中, 侵入岩和灰岩为主的岩层滑坡易发性高。

图 1

Fig. 1

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	图 1 汶川地震区域构造地貌及滑坡空间分布情况(邓起东, 2007) WMF 汶川-茂县断裂; BYF 映秀-北川断裂; JGF 灌县-江油断裂; QCF 青川断裂; HYF 虎牙断裂; MJF 岷江断裂Fig. 1 Regional tectonics and distribution of earthquake triggered landslides in the Wenchuan earthquake area(DENG Qi-dong, 2007).

基于2个地震动参数的Newmark模型得到了2个滑坡位移反演分布图, 选取10cm作为滑坡的临界位移, 得到了每个模型的滑坡分布情况(图5)。从滑坡位移反演分布图可以看出, 预测的滑坡沿发震断层的两侧分布较为明显, 其中在I_a> 10m/s的区域, 即位于断层距12km范围内的区域, 滑坡评估区域较为集中(图5a)。同时研究结果也表明, 基于I_a得到的反演结果与实际滑坡分布较为一致, 而基于PGA参数的反演结果相对较差, 后者的评估区域大致分布在发震断层附近的彭灌杂岩体上, 且得到的滑坡面积明显小于前者的反演结果(图5b)。

图 5

Fig. 5

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	图 5 基于不同地震动参数评估的滑坡分布图Fig. 5 Predicted locations of landslides using different ground motion parameters. a Ia; b PGA

通过与实际滑坡分布进行对比, 对模型反演结果进行定量化的评估分析(图6), 结果表明, 利用I_a得到的反演结果的GFC值达到了65.7%, 这表明了实际滑坡样本面积的65.7%落在了评估区域范围内, 而基于PGA参数的经验公式得到的GFC值为34.9%。前文已经提到, 为了避免反演结果值偏大而导致GFC值偏高, 可用QC值来检验评价结果值。其中, 基于I_a得到的QC值达到了26.5%, 表明所得到的滑坡位移面积占整个研究区域面积的26.5%。而基于PGA参数得到的QC值为10.3%。但实际的滑坡分布表明选取的2万多个滑坡样本的物源区面积只占研究区的2.4%, 利用模型得到的评估滑坡面积明显大于实际滑坡面积。这可能是由于此次研究获得的岩性、 地形等数据的精度不足, 导致评价结果在场地尺度上的反演效果欠佳。

图 6

Fig. 6

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	图 6 基于不同地震动参数的Newmark模型定量化评估结果Fig. 6 Evaluation metrics compiled using Newmark model based on different ground motion parameters.

按照位移量对2个Newmark模型的滑坡位移反演结果进行分级, 通过空间分析得到滑坡点密度、 滑坡面密度与位移量分级的关系曲线(图7)。结果显示, 在0~5cm区间时, 滑坡点密度和滑坡面密度的值都较小。当位移量值为5~10cm时, 滑坡点密度和滑坡面密度值有一个陡增的趋势。Dn值为10~40cm时, 2条曲线的趋势较为相似, 滑坡点密度和滑坡面密度都随着位移量Dn的增加而缓慢上升。但是不同的是, 基于I_a的位移量Dn达到40cm时, 滑坡点密度和滑坡面密度急剧上升(图7)。此外, 从2类模型的分区面积百分比可以看出, 基于PGA简易模型的Dn在0~5cm的区域面积达到了研究区域总面积的86.5%, 而基于I_a简易模型的Dn在0~5cm的区域面积为研究区的66.4%, 这可能是由于PGA参数的Newmark简易模型的反演结果将临界加速度a_c小于PGA的区域都默认为是不可能发生滑动的区域(Dn=0), 导致基于PGA参数的Newmark简易模型给出的Dn值为0~5cm的区域面积较大。而在Dn> 5cm的分区内, 基于I_a简易模型的分区面积百分比都大于基于PGA简易模型的分区结果, 这说明基于2类Newmark简易模型的反演结果中位移量Dn值是不相同的, 而且可能差别较大, 其中基于I_a的位移量Dn值可能大于基于PGA参数的反演结果。

图 7

Fig. 7

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	图 7 滑坡点密度、 滑坡面密度与位移量Dn分级的关系曲线 a 滑坡点密度; b 滑坡面密度Fig. 7 The curve of cumulative displacement classification with landslide point density and landslide area abundance.

目前, 一些学者基于Newmark模型对汶川地震滑坡危险性评估进行了初步研究(Godt et al., 2008; 王涛等, 2013), 但由于缺乏完整的滑坡编录图, 这些研究无法对得到的结果进行有效的定量评估, 而先前的研究(许冲, 2013)指出实际滑坡是滑坡危险性评价结果合理性检验的最好标准。因此, 我们利用当前的滑坡编录图, 结合前人对Northridge地震滑坡的研究成果(Jibson et al., 2000; Dreyfus et al., 2013), 对汶川地震滑坡的反演结果进行了分析。利用汶川强震的衰减公式得到了研究区内的I_a和PGA参数的地震动分布, 对这2种反演结果进行了对比。结果表明, 基于I_a地震动参数的反演结果要略好于PGA地震动参数的结果。基于I_a地震动参数的反演结果能够更加准确地反映实际滑坡的分布情况。

Dreyfus等(2013)的研究表明相对于不同的Newmark简易模型, 准确地输入参数(包括地震动参数和岩性参数)对反演结果产生的影响可能更大。尽管获取准确的岩土体力学参数对开展Newmark区域评估十分重要, 但是受限于当前条件, 目前的获取方法几乎还是以物理实验获取和专家经验获取为主, 这就导致了定义的力学参数与实际值存在较大差异。此外, 不同的岩土体性质通常对应不同的滑坡类型、 滑体厚度及容许滑动变形量, 因此评估时采用统一的滑体厚度参数进行位移分析以及使用统一的位移阈值划分滑坡的做法也可能降低反演位移结果的有效性(王涛等, 2015)。所以, 针对目前实际岩土体力学参数获取的难题, 王涛等(2015)提出尽快建立基础地质地理空间数据库, 从而获取更为精细的岩土体物理力学参数, 但是这项工作在短时间内恐难完成。Dreyfus等(2013)提出借助当前的遥感技术, 开展岩土体类型及物性参数的精细定量研究, 但是这种方法可行性也存在疑问。而Gallen等(2015)基于详细的汶川地震滑坡编录图和Newmark方法的岩土体参数反演结果表明, 依托详细的地震滑坡编录图进行的岩体强度反演是改进岩体强度赋值的一种较为有效的方法。所以, 在未来的研究中如何有效利用当前的滑坡编录图对该地区岩土体参数的赋值进行优化可能成为未来获取区域性真实岩土体力学参数的有效方法, 为未来的地震滑坡危险性评估提供可靠的数据支持。

岩质斜坡浅表层崩塌及碎屑流为汶川地震地质灾害中分布面积最广、 最具代表性的灾害类型, 故利用Newmark模型进行汶川地震滑坡的区域研究具有较强的适用性(王涛等, 2013)。但是由于受到栅格精度的影响, 我们选择的2万多个滑坡样本的面积均> 10 000m²。这就导致了少量大型深层滑坡并不适用于刚性滑块分析法, 虽然这些深层滑坡的数量较小, 但由于其体积规模较大, 可能会对反演结果的评估产生影响。因此, 在今后的研究中, 在进行Newmark区域危险性评估时, 要尽量挑选浅层岩质滑坡发育的区域, 减少部分运动机制复杂的大型滑坡的影响, 从而提高模型的反演精度和预测能力。

由于地震动数据难以获取, 大范围的地震动参数的分布基本都是由地震动衰减公式获得。基于对不同震级、 距离及场地等条件的地震动分布规律的认识, 将地震动表达为震级、 距离(震中距、 断层距、 震源距等)和场地参数(场地分类、 V_S30等)参数的函数(Abrahamson et al., 2008; Stafford et al., 2009; Thaleia et al., 2010)。在本研究中, 由于研究区域为汶川震区, 所以基于汶川地震动数据回归的衰减公式更适用于汶川地震滑坡危险性的研究。 基于该思路, 我们搜集了基于汶川地震台站数据得到的汶川地震的地震动参数衰减公式(谢俊举等, 2010; 王秀英等, 2011; Wang et al., 2011), 这些衰减公式均通过分析断层距< 120km的40组强震动记录而得到, 虽然其仅仅考虑了发震断层距这一单独因素, 并未考虑地形效应、 场地类型等其它因素, 但是相比于其它地震数据得到的衰减公式而言, 其在汶川地区的适用性和可靠度更高。

本研究由于选择的研究区域几乎包含了整个汶川滑坡分布, 导致研究区域较大, 故通过90m分辨率的DEM 来获取地形坡度信息。而地形坡度作为Newmark区域滑坡评价的重要参数, 90m分辨率的DEM产生的坡度信息可能会对评价结果的精确度产生一定的影响, 导致Newmark反演结果偏小(Wang et al., 2017)。在随后的研究中, 可通过缩小研究区域, 选择高精度的DEM来进行更为详细的地震区域危险性反演评估。

本文利用当前详细的汶川地震滑坡编录图对2个基于不同地震动参数的Newmark模型评估滑坡的能力进行了定量化的评估。其中利用I_a得到的评估结果的GFC值达到了65.7%, 表明实际滑坡样本物源区面积的65.7%落在了评估区域范围内, 而基于PGA参数的经验公式得到的GFC值为34.9%。整体而言, 基于I_a参数的Newmark简易模型的评价结果整体要略好于基于PGA参数简易模型的评价结果, 基于I_a的反演结果能够较好的反映同震滑坡的宏观分布特征, 而基于PGA参数的反演结果相对欠佳。评估滑坡面积比QC值显示, 基于I_a得到的QC值达到了26.5%。表明得到的评估滑坡位移面积占整个研究区域面积的26.5%。而基于PGA参数得到的QC值为10.3%。但实际的滑坡分布结果显示, 选取的2万多个滑坡样本的物源区的面积只占研究区的2.4%。这说明基于当前的岩性和地震动数据只能获得宏观区域的滑坡危险性评估结果, 而获得更为准确的地形数据和输入参数, 才能进一步提高位移评估结果的精确度。