1、滑坡灾害风险评估与区划的难点及发展前景
一、风险评估与区划的难点
1.与滑坡编目相关的困难
滑坡事件通常散布在区域各处，彼此相对独立，规模相对较小但发生频率高。滑坡灾害不像地震或洪水灾害影响范围大，因此滑坡调查数据库和编目图的编制是一个十分繁琐的过程。要逐一对所有滑坡进行编图和描述，每个滑坡点的特征都有所不同。在大多数国家中，没有一个单独的机构从事滑坡数据的维护工作。不同部门（如公共事务部或交通部等）都有自己的滑坡数据库。因他们关注的影响地区和问题不同，因此所建立的滑坡数据库不够全面，且彼此之间数据的共享也有障碍。报纸和其他历史纪录也只记载那些造成重大破坏的滑坡事件。大学和研究机构所进行的滑坡编目图的编制也只是他们的研究项目的一部分，在项目有限的时间内完成。所建立的数据库不可能再进行更新。因此无论从覆盖区域还是从调查时期的长度来看，很难获得全面完整的滑坡编目图（Ibsen和Brunsden，1996）。即便是存在这样的图件，也很少有关于坡体失稳的类型和特征方面的信息。解决问题的办法之一是，使用航片或卫星影像解译来获得滑坡历史信息。这就需要获得一定时期的遥感影像数据。但由于对绝大多数编录的滑坡发生的具体时间不清楚，就难以将滑坡事件与触发事件（如降雨或地震）关联起来，特别是不同的滑坡类型有着不同的气象触发条件。滑坡编目图的缺少或质量不高、不完整给建立易损性关系和校正滑坡灾害图带来了困难。
2.与空间概率评估相关的困难
为了进行定量风险评估，首先需要进行危险性评估。目前大多数危险性图还一直停留在定性分析的水平上，基本上是确定敏感性，可以将其看成是空间概率的表征。滑坡的空间概率或敏感性可通过不同的分析方法获得。
基于统计的滑坡危险性评估已经非常普遍，特别是使用GIS和数据综合技术，将滑坡编目图和环境要素图中的空间信息关联起来，分析和评估滑坡发生的空间概率分布或滑坡敏感性，这样的评估是基于这样的假设，即在与近期发生过滑坡的相似环境条件和触发条件下发生滑坡的可能性大。然而，滑坡发生的前后地形条件、坡度、土地利用等环境条件都发生了变化，因此基于这样的假设的空间概率预测显然是不够准确的。此外，对于不同类型、深度和体积的滑坡，其产生滑坡的环境条件组合都有其特殊性。
很少见有对不同滑坡类型分别建立统计模型的研究。大多数研究是将所有的活动性滑坡作为一体来建立统计关系。基于统计的滑坡敏感性评估难以将触发因素（如降雨量、地震加速度）考虑进去，如果考虑触发因素，也是考虑其空间变化，而不是考虑时间变化。在滑坡敏感性评估中，专家的“主观”判断起重要作用，如何使用“客观”的计算机算法来取代专家的“主观”作用目前还没有令人满意的结果。GIS在滑坡敏感性统计评估中主要是一种工具，在使用过程中，通常将非常复杂的环境控制因素的信息加以十分简单的概化。
另一方面，利用水文和坡度稳定性确定性模型可以给出更加可靠的结果，但这样的模型要求有详细的空间参数数据库。最敏感的参数是坡度（通常可从精确的DTM中生成）和土壤厚度。这些参数的空间分布很难进行测量。如果土壤厚度未知，潜水面高度与土壤厚度的比率就无法获得。该比率值是坡体稳定性最敏感的参数。尽管地貌模型能对土壤深度给出一定的预测，但其空间变化性很大。此外，下伏岩石中的风化作用因素常常被忽视。难以测定的物质参数（内聚力和摩擦角）空间分布变化大。在GIS环境中，仅无限滑坡稳定性模型（具有平行于滑动面的滑坡）适用于较大区域，而对于汇水流域尺度的滑坡模型（具有复杂的活动曲面的滑坡）难以在GIS环境下进行操作。
3.与时间概率评估有关的困难
滑坡是发生在局部的灾害，通常不会在同一地点重复发生不同频率和规模的滑坡。也许泥石流和岩崩的发生会违背这种规律。但大多数类型的滑坡一旦发生后，坡度条件就发生了变化，重复发生滑坡的可能性很小。换句话讲，不像地震、洪水、泥石流和雪崩灾害有其固定的运动路径，通常无法建立给定位置上滑坡发生的规模与频率之间的关系。然而，还是可以在较大范围内（如整个流域）将滑坡发生率与其特定的触发事件特征（如降雨）进行关联，即将滑坡的空间频率与重现期联系起来，从而建立滑坡规模与频率之间的关系。滑坡历史纪录的缺少或不完整是滑坡危险性和风险性评估的主要障碍。因此，世界上大多数研究不可能建立滑坡发生率与重要的触发因素之间的定量关系，这与地震和洪水灾害不同，可以对它们建立出规模—频率函数。
4.与滑坡运动路径模拟有关的困难
对滑坡初发地区的运动路径进行模拟一直非常困难。根据以前事件建立最大摩擦角曲线，用它来确定滑坡的运动距离，或建立与环境因素有关的变量摩擦线，以此圈定基于GIS的滑坡影响带。然而，这样的经验分析需要大量的数据。通常雪崩数据丰富，而滑坡数据则不足。在确定性方法中，所需的物质参数在滑坡快速流动条件下很难进行测定。此外，很难模拟出初次发生运动的滑坡（绝大多数滑坡都是初次的）运动路径和影响范围，这需要非常详细的DTM数据，在GIS环境中模拟滑坡的运动路径还会碰到一些技术问题。
5.与滑坡易损性评估有关的困难
对于大多数滑坡类型（泥石流和岩崩可能是例外）而言，进行承灾体的易损性评估是非常困难的。因为滑坡灾害损失方面的数据非常有限。此外，可能的滑坡规模的预测很难，这取决于触发事件的规模及其事件发生时的环境条件（如水位高度）。
与其他灾害（地震、洪水、风暴）不同，滑坡灾害的损失估计模型不存在。原因同上面一样，还是因为缺少历史数据。此外，滑坡造成的损失具有孤立的“点”性特征，这与其他灾害（如地震、洪水）造成的“多边形面状”特征不同。缺少不同类型、不同规模滑坡和不同承灾体易损性方面的信息必然成为滑坡风险评估的主要障碍之一。
易损性由建筑类型（建筑物材料和地基类型）的承载力所决定。此外，由于建筑物的使用年限、结构和规模也决定着这些建筑物的价值或费用，从而使不同建筑物对同一灾害（如10年重现期的滑坡）的易损性和风险有所差异。此外，在计算人对灾害的易损性时，建筑物中的人和道路上行驶车辆中的人是否受到灾害影响的时间概率变化也起着重要作用。尽管确定承灾体的时间易损性可能会遇到麻烦，并且过程十分耗时，承灾体易损性可以进行分类和编图，不会遇到许多概念性问题。在滑坡风险评估因素中，迄今为止，危险性方面是最复杂的。
二、存在的主要问题
总的来说，过去绝大多数研究成果只是关于过去滑坡发生地点、滑坡的特征以及用以解释滑坡发生的定性地貌图或灾害图。很少有能够预测未来滑坡发生地的滑坡时空分布图。即便是有所谓的预测图，也没有对预测结果可靠性和有效性进行检验，因此，具有很大的不确定性。正如Varnes等（1984）所说的那样：“尽管滑坡灾害在世界各地普遍存在且所造成的损失不断增加，地球科学家和工程师在进行不断的研究探索，编制了成百上千张滑坡灾害图，但到目前，表示滑坡危险性、易损性和风险性的概率图还很少。”
目前滑坡风险评估还属于探索阶段，存在许多不足。概括起来，这些研究存在的主要问题包括以下方面：
（1）在每个物质运动发生地与相应的环境因素之间没有建立起明确的统计关系，只是建立了预先划分的斜坡单元和环境因素之间的关系；
（2）没有分别评估不同类型的滑坡；
（3）对滑坡的初发地和累积带没有加以区分；
（4）没有按照相应的航片解译时间，将滑坡物质运动时间进行划分；
（5）基本假设——滑坡发生的“相同”条件太严格，实际上滑坡发生的条件都会随时间而发生变化；
（6）在预测模拟中似乎都某种程度上忽视了理论基础。如果对未来一定时期内预计发生的滑坡的数量和规模不进行特别假设的话，就不可能估计出未来滑坡的发生概率；
（7）几乎所有的敏感性评估结果都没有进行检验；
（8）没有对三种危险性模型得出的相对危险性等级进行定量比较分析，也没有对危险性不同等级水平进行解释，对滑坡单元也没有进行验证。
根据文献研究，现有滑坡定量空间预测模型主要存在以下5个方面的问题：
（1）输入数据的简化。简化输入数据会丢失许多详细的信息。在滑坡危险性评估中，将坡度和高程等连续型数据转化为若干个等级的离散型分类数据的做法十分普遍。这种数据的简化处理主要是为了适应所提出的模型及其计算机程序的要求（不能处理连续型数据，但目前这已不成问题）。例如，Clerici等（2002）提出了基于独特条件单元（uniqueconditional unit）的预测模型，需要将从原始的1∶10000DEM中提取的坡度和高程连续型数据转化为离散型数据图层。许多研究尽管使用了高精度的DEM数据（5m或10m网格单元）来描述诸如“凸凹度”等地貌特征或滑坡陡崖特征，但在预测模型中很少直接使用高精度的原始连续型数据。Carrara和Guzzetti等（1995、1999）基于地貌单元或坡度单元进行预测分析。单元大小从几平方米到数千平方千米。尽管原始DEM分辨率达10m，但在每个单元中，仅有一个坡度或一个等级的坡度值。20世纪90年代以前，由于计算机容量和计算能力的限制，这种简化是必要的，以适应海量空间数据定量空间预测模拟的条件需要。但随着计算机技术的突飞猛进，目前这种数据的简化已不再需要。
（2）离散型数据层和连续型数据层的混合处理。在滑坡危险性评估中，要素图层有的是连续型数据（如坡度、高程），而有的则是离散型数据（如地质、地表物质）。在以往的预测评估中，要么将所有离散型数据转换为二值（0，1）数据层，要么将所有连续型数据转换为离散型数据层。这种不同数据类型之间的转换会丢失许多原始数据的属性特征，这将大大降低滑坡危险性预测评估的准确性。
（3）在预测模型中没有对假设条件加以说明。从Clerici等（2002）简单的“条件分析”，到Carrara和Guzzetti等（1995，1999）以及Chung和Fabbri（1995，1999）复杂的“多变量统计方法”的所有滑坡定量空间预测模型，实际上都隐含着许多假设条件。没有这些假设条件，就根本无法进行预测分析。例如，Carrara等（1995）基于判别分析得出的“概率”大小，编制了滑坡危险性评估图。这种“概率”表示的是未来滑坡发生的概率。但在他们发表的文章中并没有对其进行明确的定义和说明。几乎所有的滑坡危险性定量预测分析研究都没有对假设条件加以讨论和说明。
（4）对预测结果缺乏有效的检验。如果预测结果没有进行有效的检验，其使用的预测方法就不具有科学可靠性。滑坡危险性区划图是用来显示未来滑坡发生的可能位置，需要对预期结果进行检验。而绝大多数的研究预测都缺乏这样的检验。可喜的是，Chung和Fabbri（2003）提出将空间数据库进行时间/空间分组，一组用于建立预测模型；另一组用于预测结果的检验。Fabbri等（2003）使用了类似的有效性检验技术，对每个图层及其组合关系的预测灵敏性进行分析。
（5）缺乏对未来滑坡概率的估计。通常在滑坡危险性图基础上，加入详细的社会-经济空间属性特征（如人口和基础设施分布及相应的经济参数）得到滑坡风险图。为了综合进行社会-经济分析（包括预期的“费用-效益”分析），需要将不同的滑坡危险性等级转换成滑坡未来发生的概率，以用于随后的承灾体易损性分析和风险分析。大多数滑坡灾害区划一般仅限于滑坡敏感性区划，往往没有估计滑坡未来发生的概率。Fabbri等（2002）在这方面进行了探索研究，通过其案例研究，可以了解如何应用检验技术，综合考虑滑坡危险性水平和易损性情景来表示滑坡风险大小。
在应用滑坡风险分析成果时，要认识到滑坡风险分析存在不确定性，主要体现在以下几个方面：
任何滑坡的空间信息都包含着难以估计的不确定性；
社会-经济数据的精度和质量差异大，直接影响风险评估结果的准确性；
在大多数情况下，只能对建筑物和社会的易损性进行粗略的估计；
风险模型总是对现实的概化，模型的性能在很大程度上受数据的限制；
计算的滑坡风险是对一定时间的现实分析的静态表征。
三、未来发展前景
1.地形数据的改进
随着地理信息科学和地球观测技术的迅猛发展，有越来越多的工具可用于更可靠的滑坡危险性和风险评估。在滑坡危险性和风险分析中，地形是重要因素之一。数字高程模型（DEM）起着重要作用。在过去15年，无论是在高精度的地形数据可得性方面，还是在地形数据处理软件开发方面都有重大进展。使用航片的成像方法生成DEM、GPS的应用、地形图的数字化及其插值专业软件，现已成为大多数滑坡研究人员工作的标准程序。来自NASA航天雷达地形工作组（SRTM）的DEM数据已覆盖全球，在美国境内分辨率为30m，在世界其他地方为90m（Rabus等，2003）。这为开展区域尺度的滑坡研究奠定了基础。干涉雷达（InSAR）日益成为准确、快速采集地形数据的重要技术。目前正在运行的星载InSAR系统有：ERS、ENVISAT、RADASAT。近年来该技术已被用于滑坡位移的监测和测量（Fruneau等，1996；Rott等，1999；Kimura和Yamaguchi，2000；Rizo和Tesauro，2000；Squarzoni等，2003）。目前使用DInSar技术进行植被覆盖地区的斜坡位移探测还有许多限制（如大气条件干扰）。业已证明，干涉雷达技术是生成DEM和监测缓速滑坡的一种好方法，但它对于滑坡编目填图不是十分有效。
另一种用于高精度地形填图的新技术是激光测距（LiDAR）。通常LiDAR的点测量可以提供DSMs，其中包含有关地球表面的所有物体（建筑物、树木等）的信息。Montgomery等（2000）、Dietrich等（2001）、Crosta和Agliardi（2002）将LiDAR技术应用于滑坡敏感性评估中。Norheim等（2002）在同一地区对LiDAR和InSAR技术进行了比较，结果表明，LiDAR生成的DEM精度远比InSAR高，而且与航片成像技术相比，LiDAR更经济些。陆地激光扫描技术已经研制出来并被用于滑坡体或岩石坡体的3维结构表征（Rowlands等，2003）。一旦激光扫描技术更加便宜，就可获取高精度、大面积覆盖的DEM，这将为新滑坡的编目提供强有力的技术支持。
2.滑坡编目填图的改进
如上所述，滑坡编目图是滑坡风险评估的主要组成部分，特别是如果滑坡编目图包含滑坡发生时间、滑坡类型和体积的信息以及当发生重大滑坡触发事件后相关数据得到及时更新的话，滑坡编目图就更加重要。尽管滑坡编目所需的地面数据采集具有重要作用，但大多数信息来自遥感信息。在过去10年中，利用卫星遥感数据识别小规模滑坡失稳并进行编图的可能性已有了实质性的进展。现在多光谱、全色卫星数据的空间分辨率已达1m，其应用前景广阔（CEOS，2001）。
在无植被覆盖地区，使用中等分辨率系统（如LANSAT、 SPOT、IRS-1）的遥感影像，可以根据不同的光谱波段鉴别出滑坡体。
ASTER是目前最经济的、可用于滑坡填图的中等分辨率卫星数据之一。ASTER’s14多光谱波段（VNIR、SWIR、热IR三个波段）和立体影像功能使其成为区域尺度滑坡填图前景广阔的技术，特别是在缺少地质图和地形图的地区（Liu等，2004）。
在滑坡编目填图中，还可利用高分辨率的立体影像（如IKONOS或Quickbird）进行地貌解译和滑坡填图（De la Ville等，2002；Petley等，2002）。利用目前GIS和影像处理软件（如ERDAS立体分析模块或ILWIS）也可将平面卫星影像转化为立体影像。这为提高滑坡编目填图水平提供了技术支持。
3.模拟滑坡启动机制研究的改进
在目前的研究中，滑坡危险性评估通常限制为经验降雨临界值方法或多边量统计技术（Caine，1980；Corominas，2000；Fan等，2003）。这些方法忽视了降雨触发滑坡的启动机制，大大降低了滑坡危险性的预测和定量分析水平。在缺少滑坡历史数据或没有明显的统计关系的地方，利用现有方法预测滑坡危险性是不可能的。 因人类活动、土地利用变化、森林砍伐或气候变化的缘故导致滑坡边界条件发生变化，滑坡的历史数据就不再有关，也不再有用（Van Beek和Van Asch，1999；Van Beek，2002）。因此，建立降雨入渗、坡体地下水补给与坡体滑动之间的物理动力机制模型，特别是联系着植被和位于滑坡体内较深的地下水储存之间的过渡带—包气带的作用以及优先流的作用必须加以考虑，以便能更好地预测因土地利用和气候变化引起的失稳频率的变化（Bogaard和VanAsch，2002）。
4.模拟滑坡活动范围的改进
滑坡活动范围模拟相当复杂，因为涉及坡体开始滑动的物源组成、行动路径的地貌形态，以及在滑坡运动过程中所携带的物质（Savage和Hutter，1991; Rickenmann，2000；Iverson等，2004）。通常滑坡的沉积物特征与初始滑动的物质不同。大多数情况下缺少关于滑坡速度或流动类型方面的信息，因而难以估计流变动态特征，并应用物理模型对相应的物质流动进行模拟。
另一方面，模拟泥石流物源区的准确位置以及沉积扇物质的扩展。不同的滑坡活动模型与GIS结合，可以模拟出准3D的运动物质分布。然而，在地形条件复杂的地区，利用GIS中的不同算法，会得出不同的活动范围。可以利用随机技术来克服这些技术问题。
5.滑坡危险性时间概率评估的改进
为得到真正的滑坡危险性图，应在汇水流域尺度的敏感性图件中加入时间维度，这必将是一个挑战。使用确定性方法与概率统计技术或许可以提供一种解决方案。一种办法是将不同类型滑坡的场地尺度的确定性水文动力学模型升级为适用于流域尺度的模型，用来评估滑坡发生的时间概率，也有可能评估滑坡发生的规模（体积、面积）和/或滑坡活动范围。需要有确定不同气候情景下滑坡和岩崩危险性和风险的时空模式的方法和模型。
6.滑坡易损性评估的改进
滑坡易损性评估是滑坡风险评估中遇到的主要难题之一。不像地震、洪水或风暴等灾害，滑坡易损性定量评估所做的工作很少。地震、洪水或风暴等灾害的损失估计决策支持系统建立非常完备，有较简单的损失评估工具，也有多灾种复杂的损失评估系统（如HAZUS）（FEMA，2004）。滑坡易损性评估遇到的问题是，滑坡有许多类型，应该分别进行评估。滑坡易损性方面的信息应来自滑坡发生的历史资料，然后利用模拟方法和经验方法进行易损性评估。
总之，有关滑坡风险评估的文献研究表明，在过去10年中，开展了大量的滑坡风险评估研究，定量滑坡风险评估主要是针对场地尺度和线性构筑物场所（如管道和道路）开展的。而定量滑坡风险区划编图，特别是中等尺度（1∶10,000～1∶50000）滑坡风险区划图的编制还有很长的路要走。这种中等尺度的滑坡风险区划图可用于土地开发规划和灾害应急响应（Michael-Leiba等，2003）。利用该类图件，可以确定出不适宜开发的地区，也可以用来选择相对风险高的地区，以进一步开展详细调查定量确定风险，进行费用-效益分析，以确定未来开发方案。
鉴于上述区域滑坡风险评估的诸多困难，建议对中等尺度的滑坡风险评估进行定性或半定量评估，将滑坡风险划分为“非常高”、“高”、“中等”、“低”、“非常低”不同的定性等级，这些等级的确定是根据专家知识和经验以及利用统计模型和确定性模型得出的结果。不同风险等级还应包括其实际应用含义的描述性语言。建议对每种滑坡类型进行单独的风险评估，因为每种滑坡类型的失稳效应彼此差异很大。编制的风险图件应直接指示出在一定的环境背景条件下影响风险的 地貌证据，如滑坡运动距离、规模、滑坡深度、滑坡的回退运动。
地理信息系统（GIS）已成为滑坡危险性、易损性和风险评估必不可少的基本工具。在大尺度研究中，确定性模型最适合于确定斜坡的安全系数，动态模型适合于描绘滑坡的运动轨迹。当与概率方法相结合时（触发事件的输入数据的变化性和重现期），便可获得滑坡失稳的概率。由于土壤深度是确定性滑坡危险性评估的重要参数，可以通过浅层地球物理方法获取该参数，可采用的方法包括：地电方法、高分辨率地震反射勘查、地面穿透雷达（GPR）、电磁法（EM）和激发极化（SP）测量。
在中等尺度上，最重要的输入数据是基于事件的滑坡编目图。该类图应强调滑坡特征（类型、体积）以及不同承灾体的损失。将这些滑坡信息与要素图（如坡度、岩性等）相结合，利用启发式或统计方法，便可生成滑坡敏感性图。将敏感性图与滑坡频率分析（与降雨和地震记录有关的时间数据库连接）相结合，也可获得滑坡发生的时间概率。地球观测数据应成为滑坡研究常规数据基础，以定期进行新滑坡编目和数据库的更新。在确定滑坡易损性和损失函数方面还有许多工作要做。需要研究突破的是，如何确定预期的滑坡规模或体积，最后，将滑坡风险分析与评估的各个组成部分综合在一起，形成滑坡风险信息/管理系统，从而为地方政府进行滑坡风险管理和空间决策提供技术支持系统。
四、小结
实践证明，地质灾害风险评估是地质灾害勘查、研究的一项重要的基础内容，它对认识地质灾害程度，制定减灾规划，部署防治工程，提高灾害管理水平具有十分重要的意义。然而，尽管近年来国内外地质灾害评估得到迅速发展，但由于这方面工作是一个新的领域，而且它所涉及的内容广泛，不仅包括自然科学，而且包括社会科学，所以已有的研究远没有形成系统完善的科学体系，已有的应用水平也远不能满足社会经济发展的减灾需要。
由于减灾事业发展的需要和社会对灾害风险评估认识的提高，为了更加科学有效地防范地质灾害，今后，地质灾害风险评估必将得到进一步发展。主要趋向表现在下列方面：
（1）研究内容进一步扩展，将逐渐形成跨学科、跨领域的相互交叉的综合研究体系。
（2）研究方法和手段进一步丰富、先进。除计算机技术得到更广泛应用、发挥更大作用外，遥感技术、卫星定位技术等多种高科技手段也将为地质灾害风险评估所利用。
（3）关注和参加的部门和专家进一步扩展。除政府减灾管理部门、地质灾害专业研究部门外，保险和防灾治灾的产业部门等也将在更大程度上关注或直接参与地质灾害风险评估工作。
（4）国际交流合作将进一步发展，特别是在理论、方法、技术方面的交流合作将会有较大发展。
（5）理论研究将得到较大提高，逐步形成自身的理论体系。
（6）与减灾规划、防治工程及其他社会经济的结合越来越紧密，实用性越来越强。
2、滑坡监测信息系统研制与开发——以四川雅安峡口滑坡为例
周平根1 姚磊华2
(1中国地质环境监测院，北京，100081;
2中国地质大学工程技术学院，北京，100083）
【摘要】笔者以四川雅安峡口滑坡为例，在分析滑坡监测系统的数据结构和应用功能的基础上，基于Microsoft Windows 98（或更高）或 Microsoft Windows 2000中文版平台，应用 Microsoft Vsual FoxPro 6.0（中文版）+Microsoft Vsual Baisc 6.0（中文版）开发滑坡监测信息管理系统。系统包括：所有数据库的录入与信息维护，含新建、删除某个滑坡体，修改滑坡体的基本信息，新建或删除滑坡体的某个监测点，修改监测点的基本信息，监测数据的输入及编辑；系统查询，快速筛选、输出用户所需的数据；数据处理，用别的数据格式导入与导出用户所需数据格式，将用户所选数据生成简易报表，生成用户所需的动态曲线；数据库维护，包括数据库的备份与恢复，数据库的加密与解密。
【关键词】峡口滑坡 监测 数据库 研制 四川雅安市
1 引言
滑坡是我国分布最为广泛的地质灾害类型。其特点是突发性强且危害巨大。有关部门对部分滑坡进行了不同程度的监测，取得了部分宝贵的监测资料；少许单位还进行了监测数据库系统的开发研制，如长江三峡链子崖危岩体监测数据库管理系统、万县豆芽棚滑坡监测数据库系统等。这些成果虽解决了当时工程活动中数据管理的难题，但普遍存在各种各样的不足。该项研究是滑坡监测的示范工程之一，将提供一套可普遍适用于滑坡地质灾害监测数据管理的32位软件，为滑坡体的预测预报提供基础。
2 系统设计原则与运行环境
2.1 系统设计原则
系统设计时遵从以下基本原则：
2.1.1 简单易用的原则
（1）设计简单友好的用户操作界面；（2）符合软件的使用习惯。
2.1.2 稳定性原则
（1）编写容错代码提高系统的容错能力；
（2）提供警告、消息等提示窗口或设计向导引导用户进行正确操作。
2.1.3 性能优化原则
由于系统数据量较大，记录多达数十万条乃至更多，在系统设计时尽可能地考虑了程序代码的优化，以提高系统的检索效率。
2.1.4 易于升级原则
尽可能地考虑用户所需的其他功能，为本系统升级留足余地。
2.2 系统环境
2.2.1 系统开发软件环境
（1）系统平台：Microsoft Windows 2000中文版；
（2）开发平台：Microsoft Vsual FoxPro 6.0（中文版）＋Microsoft Vsual Baisc 6.0（中文版）[1];（3）支持系统：Microsoft Office 2000（中文版）。
2.2.2 系统运行环境
建议系统运行环境为：Penturm 3-500/128M RAM（或更高）；Microsoft Windows 98（或更高）或 Microsoft Windows 2000中文版；系统安装时，硬盘需空间约50M。
3 系统功能分析
3.1 监测方法分类
本系统管理的最终目标是监测数据。不同的监测方法产生不同类型的监测数据。要将这些数据加工成适合于数据库管理的形式，首先需对监测方法进行分类。
用于滑坡监测的方法繁多，其原理各不相同，原始数据、中间数据和结果数据类型亦各有差异。本研究根据实际滑坡监测资料，可将滑坡监测的各种方法按数据库管理要求归类划分[2]，大体分为以下8种（表1）。
表1 监测方法分类
3.2 系统管理目标分析
本系统基本针对雅安峡口滑坡，当针对区域地质灾害监测时，它可以管理多个滑坡体。滑坡具有众多繁杂的特征，如所处的地理位置、结构特征、环境地质条件等100余条特征。对于监测系统，这些特征的作用并非都并驾齐驱。因此在进行设计时，仅着重管理和监测系统密切相关的部分特征，如地理位置、滑坡类型、规模等。其他特征可在备注文字中根据需要或详或略地进行说明。
监测系统的基础是各种类型的监测点。监测点具有一系列重要的特征，如监测点部位、监测方法、所用仪器、安装日期等。这些特征是分析判断滑坡体变形和稳定性的前提。一个监测点在某一时段内产生一个监测数据序列。数据序列的变化反映监测点所处滑坡体部位的变形量、速率等动态特征，通过变形分析确定滑坡体的稳定性状况。
3.3 系统功能划分
本系统包括以下基本功能：
（1）所有数据库的录入与信息维护：包括新建、删除某个滑坡体，修改滑坡体的基本信息，新建或删除滑坡体的某个监测点，修改监测点的基本信息，监测数据的输入及编辑。
（2）系统查询：快速筛选、输出用户所需的数据。
（3）数据处理：用别的数据格式导入与导出用户所需数据格式，将用户所选数据生成简易报表，生成用户所需的动态曲线。
（4）数据库维护：包括数据库的备份与恢复，数据库的加密与解密。
3.4 系统模块划分
根据系统功能要求，编制了以下主要模块：
（1）数据录入维护模块：用于输入或修改各类数据。
（2）数据查询模块：用于筛选用户需要的数据，生成数据曲线、统计变形量。
（3）数据处理模块：打印滑坡或监测点信息，分类打印监测数据或监测仪器、人员、仪器生产厂商等辅助性信息。主要是报表和图形的生成与输出，数据的导入与导出。
（4）数据维护模块：数据库的加密与解密，用户管理等。
各模块功能及关系如图1。
图1 数据库模块划分关系图
4 系统设计
4.1 数据库及库表（Database＆able）
数据库及库表是系统的基础，是用来存放用户数据的容器。本系统仅建立一个数据库，名称为SLINFO。数据库包括以下库表（表2）。
表2 系统数据库表
续表
4.2 系统菜单
本系统采用菜单管理方式，由主菜单和子菜单系统构成。界面结构见图2。
图2 录入维护菜单
4.3 系统设计
4.3.1 录入维护界面设计
系统对15种数据库分别设计了单记录录入维护窗口和多记录维护窗口（如图3）。在单记录维护窗口中，设置的记录移动条可以下移一个记录、上移一个记录、移动到第一条记录、移动到最后一个记录。另外分别设置了快速定位、增加记录、删除记录、取消修改、退出等功能按钮，对个别需要图形输入的数据库增加了图像输入按钮。为方便输入每个数据库增加了多记录维护窗口，可以使输入维护更加快捷方便。
4.3.2 数据查询（Query）
对系统中的15个数据库设计了统一的查询方式，可以提供任意条件的查询统计。同时可以把查询结果保存为文本文件和数据库文件，并且可以在图形向导的指引下进行简单的图形绘制。
4.4 图形
根据用户需要可以进行图形输出。根据需要系统可以生成图形。图形的处理主要在查询结果窗口，因为一般的图形是特定条件下的图形，在查询结果窗口可以根据查询的数据绘制简单的图形（如图4）。
图3 录入维护窗口示例
4.5 报表（Report）
输出用户所需信息。包括以下几种类型：滑坡或监测点基本信息报表，监测人员、仪器、仪器生产厂商等辅助性信息报表，各类监测数据报表，曲线、统计数据等结果主表。
4.6 其他
根据系统中的数据库维护等项内容，主要完成对数据库的加密和解密及数据库的备份和恢复。防止无关人员有意或无意对数据库进行损害，或者在数据库遭到损害时进行数据库的恢复。
在实际应用中，由于多方面的原因，数据表中可能存在无效的记录，即非法记录。包括点号为空的记录、数据原始观测值为空的记录、日期为空的记录等。当非法记达到一定数量时，将影响系统性能。及时清除非法记录，是维护系统正常运行的必要措施。
图4 由钻孔倾斜仪测得深部位移
5 结论
以雅安峡口滑坡为例研制的管理监测数据的信息系统，已经对滑坡各方面的观测数据进行有效管理，为今后进一步深入研究典型滑坡体——雅安峡口滑坡的发育规律以及各种监测手段的评价提供了坚实的基础。该系统针对区域地质灾害监测数据管理，它可以管理多个滑坡体。下一步开发计划将增加监测数据的应用系统，主要研究利用监测数据开发滑坡预测指标和模型，使滑坡监测信息系统应用得到加强。
参考文献
[1]潘广和，刘位申.VisualPro6.0 for Windows编程与应用[M].北京：清华大学出版社，2001
[2]周平根.滑坡监测的指标体系与技术方法.地质力学学报[J].Vol.10.2004,（1）:19～26
3、预测模拟技术在空间数据库优化开发中的应用——专家系统类比法滑坡灾害制图案例研究
本文译自Environmental Geology,2002(41）∶765～775。
Alberto Pistocchi1Lucia Luzi2Paola Napolitano3著
朱汝烈4译校
（1Studio di Ingegneria per I'Ambiente e il Territorio,Viale G.Carcci,15,47023 Cesena,Italy；2IRRS-CNR,MiLan,Italy；3ACTA Studio Associato,Naples,Italy；4中国地质调查局水文地质工程地质技术方法研究所，河北保定，071051）
【摘要】此案例研究，源于将不同概率的预测模型[贝叶斯（Bayesian）概率、模糊逻辑、“与”、“或”、“总和”、“产出”、“灰度（非线性）”运算以及必然性因素等]，用于编制意大利亚平宁山脉北部的丘陵和山岳地区滑坡灾害地图。利用7个数据层来检验非常脆弱的区域：岩性、与地质构造线的距离、年降雨量数值、土地覆盖类型、地形坡度和坡向，以及与水文网络段的距离。与用预测率指数预测的不同结果进行了对比和缜密的讨论，以评价这种易于运用、适宜有效的数据库在土地规划中使用价值的可能性。
【关键词】支持性函数 整体化模拟 滑坡灾害 空间数据库
1 导言及一般论点
近几年来，全欧洲各地方及规划部门在建立空间数据库方面有了长足进展。然而，很多数据库似乎对决策支持仍然不起作用，而且其使用的有效数据经常是纯粹土化的。特别是，最终数据使用者和决策者对于有关地理信息系统（Geographic Information Systems——GIS）的模拟能力，近乎于毫不知晓的状况。极少有地方政府机构在日常的决策中采用预测模型作为其有效支撑。
地理信息系统为详细的空间特征模拟带来巨大的能力，并且许多地方政府现在已拥有GIS技术，为其使用提供了方便条件。人们在对自然界现象进行日常习惯性观察时，这一重要信息有变成一种更有力的方法手段的潜在可能吗？
出于参与规划和目标共享的需要，地学家已经注意到确定的共享资源在用于规划和决策支持中做出的评估具有何等重要性的有关阐述。一些人强调地球科学地图在制定政策和土地使用规划过程中的作用。据他们的观点，灾害地图（hazard maps）的主要作用是，为决策者提供有关土地开发规章条例定义问题的正确观点。
基于自然现象之间因果关系的预测模型，已被水文工作者、地球科学家、环境分析家和工程师广泛地应用于自然风险评估、自然资源管理、污染防治与土壤改良及环境影响评估等领域。然而，就诸如滑坡这一自然灾害场合而言，要建立一个能在区域规模内可靠适用的模式似乎相当困难。一些人探究产生这一困难的原因，认为主要是受模型和数据的限制。与其他风险管理的角度不同，很少有管理者探索过有关定量模型的应用问题。
滑坡灾害制图的传统方法，依赖地质学家和地貌学家的经验观察、鉴定（通过对现场特性的直接观察和远距离的检测报告）来解释滑坡发生的特征。这样虽有相当可能判明既往事件，但是在撇开专家主观性及定性判断的情况下，几乎不能支持任何预测。
近几年来，已经提出了基于成带现象的大地构造模型。然而，基于大地构造模型的计算方法，或者说实际上是基于指数叠加的方法，限于数据不足或数据质量的低下，尽管其自然基础相当稳固，仍经常是不可靠的。
另一方面，通过“客观”的可复制模型进行的预测，分析家对可能的、有限的随机选择感到兴趣。特别是下列这些情况：
·当具有相当重要性的规划设想涉及到社会冲突时；
·当现象不容易觉察时；
·当对覆盖整个所关心区域的现象做详细测图所耗费用过于高昂，因而有必要对那些需更深一步了解的区域进行“筛选范围”模拟的时候。
一般说来，模拟过程与决策很相似，而且其工作具协调性和基础性。灾害地图之所以合理的一个理由，是通过专家的专门鉴别，可用模拟方法学的手段再现、复制，可以有助于认识的社会构成，亦即在管理者、社区公众以及科学家之间分享正确的决策准则。
这一原因导致开展使用概率进行预测的可能性的调查研究。在这些探索过程中，充分运用有关滑坡事件的先验性知识，通过合理地确定参数，用模糊的、或随机的地图套叠方法进行概率预测。
在最近几年，对这种方法做了很多探索。所有这些方法已经比较广泛地使用于敏感性分析或不同方法的性能对相同案例的研究。目前，在这些应用中存在的主要困难是不同的地图的对比。
有人提出了一种解决问题的构想，以完善绘图功能。在那些作者们的工作中，显示了概率、模糊的范畴，并可用现象发生地区最支持性的探测功能——例如滑坡或者矿藏——来证明。这些技术通过推测、校核而发挥效用；对其他诸如神经和贝叶斯（Bayesian）网络等方法，其共通特征与一般的数学模拟近似。以这种方法能轻易地找出一种称之为预测比率的独特标准，它主要用于比较不同预测地图，堪称使模型具有良好性能的有效措施。对其解释如下：支持性函数的用途在于以产生至少包含科学家基于规章的判断，即可从现场经验获得的、预测大部分正确的地图为目标。当然，随后由于专家对现象认识和理解的逐步深化在评估期间必然要求选择多种模拟。同时，由于协调不当而产生变量的假定概率，以及数据缺乏和不可靠，也可引起谬误的结果。不过，运用定量法可以使模型的校准和确认能够支持预测的透明度和合理性。支持性函数模拟方法最近已在专门为其安排的某些案例研究中应用。
本文目的在于，探讨支持性函数模拟对用现有的数据库标准认定的滑坡事件，编制灾害地图的可应用性，并且检查这种方法在现有的数据库里信息的运用中如何改进，以与其他技术（例如，每个岩性单位的滑坡频率编图或者纯粹的滑坡目录清单似的绘图）相比较。
支持性函数模拟也可用于构建数据库的概念性设置：数据的收集严格依赖于在理论框架上对最佳可用信息的准确理解。
2 理论背景
很多作者指出，数值技术的使用与那些对相关现象自身属性的局部价值认为值得关注的事件相联系。属性被认为是事件的证据因素，“或然性”、“可能性”或者发现事件的“可能”程度，在一定意义上与每个相关属性的存在非常符合。假定 A是已进行分析的定义域，而 F是被检查的事件现象。若 r数据层为有效数据，则对于每一个属性种类中的mk来说，设定k=1，…r，便可对每个数据层定义一个分配函数：
地质灾害调查与监测技术方法论文集
它将 A的每个象素分配到k层序列中的一层中；可以为每层确定另一个函数：
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在这种情况下，地图在每个层里出现一个数值下降的间隔[a,b]。在此，a和b取决于分析者（如稍后将指出的那样）所做的进一步假定。这个数值代表支持性（favorability），即假定一旦遭遇某种特殊种类属性现象出现时的可靠程度。
对作为每个数据层的函数成分 V和R被定义后，支持性函数可表示为：
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间隔极值 a,b必须由分析家据其“可靠性”的解释而定，若认为可靠性与“可能性”相同，则 a=0,b=1。若令可靠性范围等于确定性系数，则 a=-1,b=1。如果选择不同的方法，则可能需要另外的数值。
支持性函数在本项目中的不同用法将在本报告中予以陈述。
若支持性假设为与特定现象 F相关，设定与事件的可能性一致的属性种类为E1，…，E。，然后根据贝斯定理，按 E1，…，E。独立条件假说，可写为：
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在ppsI中，I=1，…，n，是发生必然属性种类的优先概率，并且可用该属性种类存在的总面积的百分比进行估算。pps1至n作为属性种类的先期共同可能性考虑；这可以作为全部种类共同发生的总面积的百分比。ppaI,I=1，…，n是观察到的F对于属性种类Ei事件的可能性；这可以根据公式计算。ppaI=1－(1-(areaI)-1)nb(I），其中areaI是符合i系列条件的面积，而nb(i）是与F条件也符合的i系列的面积。psF是所有覆盖整个区域的F的优先概率，并可用所有符合F条件面积的百分数算出。
按此法则，一张地图可以由发生的属性种类的每种组合的计算编制出。这可以通过常规交叉作业程序，在GIS的栅格内操作完成。
如果使用确定性系数，则运算法则作如下相应变动：
（1）一种属性种类的确定性系数可以定义为：
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式中：I=1，…，n;n是作为原因因数的主题数据种类的数量。
（2）对两个数据种类来说，确定性系数根据下列法则计算：
当 CF1和CF2均为正号，那么 CF1+2=CF1+CF2-(CF1×CF2）；
若 CF1和CF2符号相反，则 CF1+2=CF1+CF2/{1-min(|CF1｜,｜CF2|))；
若 CF1和CF2均为负号，则 CF1+2=CF1+CF2+(CF1×CF2）。
（3）程序通过首先计算 CF1+2=CF12，然后 CF13=CF12+3等等，按此重复操作可获得更多的图件。
作为最后的方法，采用模糊集合论通过计算“模糊总和”、“模糊产出”，“模糊与”、“模糊或”以及“模糊非线性函数”。所有这些函数都是在假设 F存在的可能性预测值等于给定的种类EI（即 ppaI）的条件下进行运算的。它们是：
·“模糊与”＝min(ppaI）,I=1，…n;
·“模糊或”＝max(ppaI）,I=1，…n；
·“模糊结果”＝Ⅱ（ppaI）,I=1，…n；
·“模糊总和”＝1－Ⅱ（1-ppaI），I=1，…n；
·“模糊非线性计算”＝（模糊总和）（模糊结果）1－γ，γ是0:1范围的参数。
按此方法，可确定编制覆盖层地图的法则，以便分析家能评价覆盖整个研究地区的不同事件属性数据差别，并有助于进一步识别存在更多现象的场地。这些计算结果代表与被认为属于有利性的现象相关指标的数目。必须注意到，除已描述之外，根据相应的资料证据分量、可信功能、线性回归覆盖概率以及其他诸多条件，可采用不同的技术。
必须指出，优先概率psF需要对确定性系数的估计测定而计算获得，但将它用于绝对边界条件是无意义的，因为要预知未来的滑坡事件的可能性实际上几乎是不可能的。预测根据的理由必须在概括全部条件求得支持性指标后，方可确认，而不能以对灾害的数字计算结果为依据。
3 应用
用于本案例研究的地区在意大利（图1）北部的萨维（Savio）河流域。区域地质概况基本上为泥灰岩和沙岩组成的一个沉积盆地。可更详细分为以下3种主要的地质岩层：
图1 研究区位置图
（1）托尔顿阶（Tortonian N1）为灰色砂质和泥质浊流沉积岩，是主要地质岩层，并出露于这条主要溪流两侧。
（2）由微晶质石膏与泥质粘土和沙层互层组成，而其基底为含硫石灰岩地层。
（3）由泥质岩、砂质岩和砾岩3层构成，全部含有灰岩层。
此外，还有淤泥质泥灰岩层、晚始新世砂岩地层、上新世粘土以及混杂堆积的粘土层出露地表。
该地区被大量滑坡覆盖，在不同的地质单元内，大多数情况下是以滑移型或泥石流型的运动形式发生。而且，有的地区有岩石崩落，并存在块体平移运动，然而对它们均未做过分析。研究过程中使用的数据由埃米利亚·罗马格纳地区地质调查所（Regione Emilia Romagna Geological Survey）提供。
用于本案例研究的数据库由若干主题层构成，它们涉及：
·线性构造（断层，向斜和背斜），比例尺1:50000；
·岩性单元，比例尺1:50000；
·根据CORINE欧洲工程指南协议，从TM陆地卫星映像获得的土地覆盖情况，比例尺1∶50000：
·数字地形模型（DTM），根据从Regione Emilia Romagna地方当局的地图数据库中获得的、通过计曲等高线内插、等高距为50m的等值线制成；
·整个地区的7个降雨计量站的降雨测量数据；
·数字化水文网，比例尺1:10000。
必须强调，数据库的分辨度非常低劣，另外，数据在比例尺上很不均匀。有人会认为特别是当与平均滑坡面积进行对比时，地形信息明显很不精确，因而成为非实际滑动的运动学的代表。这项研究的目的是评价现实世界数据库的预测能力（前已阐述），必须意识到，重要的不是做出可靠的灾害地图，因为最好的信息虽已被应用殆尽，但不可能有任何更深远范围的调查和数据可供获取。正如在以下内容所强调的那样，与土地计划的预测相比较，评估的结果将为数据库的改进给予更多的输入内容。
从DTM数字地形模型中形成了坡度和坡向地图，并用固定的数值间隔对坡度做了分级。
对线性构造的距离做了计算，目的在于评价构造干扰对坡体稳定性的可能影响。以对栅格地图和栅格化作为计算结果。
分析了降雨资料，以查明高程与年降雨量之间的关系。从这两个变量的一个回归方程发现：y=0.7086x+708.19(R2=0.66），x为海拔高程（m）,y是超过30年的长时间级数降雨量的总平均值（mm/a）。后来用该方程式做了一幅连续降雨地图，结果明确显示，DTM既像降雨特征的指示剂，同时也犹如位能释放的一个显示器。
应当注意，过高的高程与降雨的相互关系相当微弱，而更进一步的分析则要求更好地描述该地区的实际降雨分布情况。然而，依据现有数据，仅能说明已经适当地查明了降雨分布的一般趋势而已。
尽管概念上的差异特性可以在滑坡的现象情况与所需的因素之间梳理出来，然而，当其他所需要特征都存在的情况下，恰恰只是“要素”触发了滑坡。可以认为，所有这些数据层都可能具有优先意义。
至于存在滑坡可能性的数据，只能依赖地方当局的土地不稳定情况报表获得。应着重指出，数据库适用于构建GIS的长时间序列分析。而且，其数据的密度和分布，按统计学来看，属具典型意义的现实滑坡分布。可以证明，事实上，当为贝叶斯程序培养的数据集不是足够大（并且排列也不足够随机）——这关系到对分区性随机变量的获得——的时候，按定量评价的观点衡量概率综合模拟，是毫无意义的。本案例中，滑坡发生的优先总和有利性条件（级别—特殊）的概率ppa1和psf，需由专家们判定。而且，选择滑坡的类型和年龄以便培养数据系列是重要的，这样的系列可照顾到同类滑坡。已有人进行了关于“泥石流”和“崩滑泥石流”类型滑坡的分析，认为通常发生在局部地区。在本研究项目中，仅在编制一些图件时有效地应用。
地区土地不稳定性报表记录也考虑了岩石崩落、块体滑动以及潜在不稳定的地段，但是这些没包括在分析过程中。图2显示了用于分析的数据层。
被考虑的全部主题的数据原则上有相互关联的可能性。由于多余的信息将可能导致无效结果，因而做一些尝试性计算。为了分析的目的，已进行了一次对7个主题条件（即，降雨地图、岩石学、土地覆盖、坡度、坡向、与水文网的距离及与线性构造的距离）的联合性试验。7个主题条件分类列入独立的图例内，并作为促使滑坡体产生活动的条件在地图上的识别标准。
对每一个地图偶对做了4个指数的联合计算：
·x平方（x2）指数；
·克拉默（Cramers）指数；
·意外事故指数；
·共同信息不确定性得分。
这里，第一个指数被确定为：
图2 用于预测的原因因素主题图
地质灾害调查与监测技术方法论文集
式中
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而 T＝象素的总数，Ti＝地图1中 i类象素的数量，Tj＝地图2中 j类象素的数量。指数 n和m分别是在地图1和地图2中的种类数目。
克拉默指数（V）和意外事故指数（C）确定如下：
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相同符号的含义相应同前，同时 M取（m-1,n-1）的最小值，而 n和m分别是两幅图中每一幅中的数据种类的数目。
图幅偶对 A和B的共同信息不确定性得分取决于：
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其中
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n、m分别是在地图A和地图B里种类的数量，而Pij则是在地图A和B的交会线上i和j种类的像素数量分别对像素总量的比率。Pj是地图A中种类j的像素总数量，而 Pi表示种类i在地图B中的总像素。
上述指标可判断一个地图偶对之间的协调性尺度。x平方指数给出协调性（无上边界的）绝对尺度，而对其本身没用；V和C表示区域内预防标准的尺度[0,1]，它们越是接近1，则两张地图之间的联系越强。这3个指标结合使用，可提供关于联系性的一个综合尺度标准，并允许我们超越一套地图从不同角度去比较像对的联系性。通常，可能注意到3个指标呈现如所期望那样非常相似的反应。不确定性共同信息记录也可用于确定由前面的指标测定的联系性模型，并假定在0（完全独立的地图）和1（完全联系的地图）之间改变。表1展示了如上所述的地图计算的指标。
表1 数据层之间的联系性指标
尽管未使用计算的指标，在严格条件下，对于确定贝叶斯条件（比非联系性质更强）的独立性，这些由全部数据层推断而得出的联系性指标，可能应当是独立的。
正如分析所指出的，必须被注意到，滑坡显示出与岩石学的某种联系（只有一个滑坡，岩石学主题由于共同信息的不确定性，具有非相关性），并与海拔高程/雨量以及地表覆盖存在空间联系趋势。
应当指出，若从因果关系以外的因素看来，岩石学与海拔高程/雨量和土地覆盖是相关的，而与坡度之间的联系较弱，与其他主题的联系则极少或无联系。提供给研究项目的不甚适用的DTM似乎是造成这一现象的首要原因。除在坡度和降雨量/海拔高程之间的微弱的联系外，其他联系可能均未予考虑。
根据当地地质调查所的分析似乎也得出同样的结论，岩性的因素仅仅用于编制滑坡灾害图以及拟定作为滑坡灾害指标的每个岩性单位的滑坡频率。
在每次运算期间，只有已知滑坡（通过随意抽样选择）的一半用来生成预测地图，然而剩下的东西，应当视为同样有效的数据群。作为滑坡灾害预测尝试，最先使用潜在原因因素，而在第2次试验过程中，只使用了3个最为相关的因素，这将在后面的章节中予以解释。
4 结果讨论
支持性函数的计算如以下将予以描述的那样，是在不同的模拟假定前提下进行的。每一幅由计算生成的良好地图的预测能力，用曲线的预测比率进行测试。这种曲线，是通过研究地区的累积百分率标定分类，以支持性评定数值的递减量（遵循上面提到的各种法则）作为横坐标，以滑坡地区的累积百分率作为纵坐标而做成的。据说，当预测的滑坡百分比与区域最大值的20%相一致时，便是对模型预测能力的良好评估。更广泛的观念是，曲线越是有规则的接近纵轴，则预测越加吻合。相反，若更多的曲线靠近45°直线，则说明组合因素造成预测靠近支持性数值的随机分布范围，这种预测的有用价值极小。在因果因素中，已经认识到水文网络所起的作用较小，这是因为为其所拟定的细节，要比其他因素的精密度高得多。乍看起来河流切割“遍布”各地，因而不便于将滑坡分布与它和水文网络的距离加以联系。因此，在因果因素中没有包括河流水系。
在图3中对已考虑的6个因果因素的预测比率，逐个予以显示。本项目中，预测者估计的条件频率ppaI,I=1，…n（发生滑坡事件的条件概率，给定的种类 i）适于每个主题内的每一个种类。
图3 原因因素预测的比率——使用整个滑坡封闭折线和条件频率
第一步计算用作证据的数据，来自图解滑坡活动的全部封闭折线。滑坡被分解成两个随机取样组，其中一个用于标定，而另一个用于证实。计算作业使用了3个最相关的主题（岩性、土地覆盖以及海拔高程/雨量），遵照先前描述的指标。预测比率曲线用图4显示。
进一步使用所有的6个指标进行了计算，其预测比率用图5显示。
我们注意到，由于整个滑坡体均被绘制，因而这可能会含有一些精确性的偏差；由于因果因素的集合，致使滑坡触发点和滑坡前缘不相同。因此，在每个滑坡封闭折线内预测，只使用最高点；若从物质运动的运动学原理考虑，触发点应当在最高位置。6个因果指标在此假定前提下计算的预测比率，如图6所示。
图4 7位预测者预测的比率——使用3个因果指标
（岩石学、降雨量和土地覆盖）和整个滑坡封闭折线
图5 7位预测者预测的比率——使用所有6个相关的原因指标和整个滑坡封闭折线
7位预测者使用3个和6个因果指标的预测比率，分别用图7和图8显示。
就输入数据的相关性而论，表明使用坡度、坡向和雨量分布（即更准确的DTM和雨量——由更区域化的降雨计量器获得的数据）具有更好的代表性，将使结果得到改进。一旦得到新数据，分析者们便可重新评价其对预测的潜在影响。
从预测比率的比较中可以确定：
·当使用6种因果指标代替3种与滑坡关联性更好的指标（岩石学、土地覆盖以及雨量）时，似乎没有明显的改进；在两种情况下的预测表现得非常近似，这恰似对种类群用了修整清除器，然而更多的指标是被应用了的。
·更进一步的清除效果可由只用触发点，而无需考虑滑坡整体来作为证据。这不至于带来地图总体预测能力的恶化；但同时也须顾及到，过量的清除有可能会导致绘图的可靠程度降低乃至消失。
图6 只使用触发点因果指标预测的比率
图7 7个预测者只使用3个因果指标（岩石学、土地覆盖和降雨量）和触发点预测的比率
图8 7个预测者使用6个相关因果指标和滑坡触发点预测的比率
·岩石学在原因指标的预测比率图解中，无论如何显然具有更高的预测能力（如此则可理解，为何当地地质调查所单独选择了将这个主题层用于灾害制图），当然还包括土地覆盖和降雨。然而并非其他全部主题都与预测相关。
·在本案例研究过程中，除贝叶斯可能性的情况外，7位预测者所用的预测表现得极其近似。然而数据的有效分布性是非常敏感的，当整个滑坡体被用作证据，并处于模糊“或”、“与”的某些场合时，则预测均近乎为随机性的。通常，似乎确定性系数是预测者在这一具体案例的研究中最有用的手段，虽然在每种情况下，一些预测者以预测比率曲线和预测地图所作出的预测实际上相同。
图9显示了在本案例中，进一步显示了将3个因素与作为主题证据的触发点共同配合使用时的7种预测。这是本案例研究过程中探讨的情况之一，它具有更好的预测比率，并且可能对滑坡灾害成带性作出最佳的基础性思考，显现了当前的认识状态。
图9 根据7种预测做出的预测地图
5 结论
本文讨论的方法是使用数字模型（较少需要专家的主观判断），依据滑坡灾害来划分土地等级。这似乎表明，当客观预测可从空间数据库中提炼出来时，则可以说明其主题有一些“系统”增加的价值，即全部数据都共同使用比仅只使用某些主题的效果更好。
必须强调，这种方法从现有数据库的开发入手，且保留对每个主题认识的开放、完善。在最好的预测者们各种各样的测试（确定性系数、贝叶斯可能性、模糊的操作和其他可能的技术）中，仅能根据各种测试技术的预测能力做出选择，最后则慎重地使用了预测比率曲线进行预测。
这些分析已经引发了现有的数据库尚属不健全的认识，当然，仅指为了生成预测模拟使用目的的地形数据不甚适当而言。这寄希望于未来投入进一步的调查研究并捕获数据，以确定一种更佳的数字化地形模型。只要改进的原因因素地图一旦产生，或者一个新的原因因素被确认与现象相关，便可能重新进行计算，从而可能产生新的预测图。预测比率使用的有效性可按实际和有效改进进行检查，也可用来对数据收集和岩土工程监测的进一步努力指明方向。例如，在本案例研究中，岩性、土地覆盖以及降雨（如上所述，按高程描述）显然是滑坡的最相关的因素，因而到目前为止，分析主要致力于这些因素的调查和编图。更进一步说，准备并使用具有合适解读能力的DTM显得很有必要，其目的是为了更详细地检查地形数据的影响。分析也很重视其他主题条件，例如水体高程，对用于危险绘图时，它可能就变得相当重要。
4、中国1∶万崩塌、滑坡、泥石流灾害图的编制
一、内容概述
（一）成果简介
此次编图工作是在研究总结以往地质大调查成果的基础上，充分认识和掌握我国崩滑流地质灾害的发育分布规律而编制的。1∶400万崩塌、滑坡地质灾害分布图和1∶400万泥石流灾害分布图以崩滑流地质灾害发育现状为基础，反映崩塌、滑坡、泥石流在全国的发育分布规律。
1.东北、华北平原丘陵山地区
崩塌较多，江河沿岸的公路、铁路沿线分布广泛，规模一般为几至几十立方米，危害性大，主要为暴雨诱发。滑坡仅集中在辽宁东部的宽甸、凤城、岫岩、抚顺地区、辽南老帽山一带矿山的采矿弃渣和城市人工边坡。
该区泥石流多沿太行山、北京西山、燕山和长白山、千山带状发育，具群发性，并集中发生在7～8月的汛期，为中小规模的稀性泥石流，以沟源崩塌滑坡触发沟床物质活动而形成的泥石流为主。
2.华南丘陵山地区
以滑坡为主，崩塌次之，泥石流较少，主要分布在浙江西部、福建、赣东北、赣西北、湘西山区、广西西北部和广东北部地区。本区滑坡多以小型、浅层土质（堆积层）滑坡为主，有规模较小、发生频率高、突发性强（主要集中分布在5～6月的梅雨季节和7～9月的台风雷阵雨季节）的特点，以福建、江西两省最为发育。
该地区泥石流呈零星发育，其触发因素多受台风带来的强降雨影响。
3.秦巴-西南山地高原区
本区的崩塌、滑坡比较集中分布在川西北龙门山地区、川滇南北向条带、秦巴山地、三峡两岸和黔西南山区。以中小型的崩塌滑坡为主，由南向北岩质崩塌、滑坡逐渐增多，巨型、大型的崩塌滑坡较多。本区是我国突发性地质灾害最为发育的地区，在地震活动带，由地震触发的崩塌、滑坡非常多，形成的规模较大。
本区的泥石流主要集中分布在秦巴山地，是我国泥石流的主要发育地区之一。秦巴山地包括秦岭、大巴山、龙门山、邛崃山南段、鄂西北的武当山、荆山，主要是暴雨诱发，且多为水石流。固体物质除少许黏性土外，主要由粗颗粒的砂砾和块石组成（砾石和块石约占80%以上），其主要来源为基岩崩塌、滑坡所堆积的碎屑物质。
4.黄土高原-山西盆地区
黄土高原是我国崩塌、滑坡最为发育的地区之一。其特点是类型多样、形成条件比较复杂。崩塌、滑坡除在吕梁山以东有较少分布外，其余地区广泛分布，最为严重的地区为晋陕蒙三角地带和白于山黄土山地、六盘山以东的晋陕黄河峡谷段，以及六盘山以西的龙喜、青东黄河、湟水谷地黄土山地、陇南渭河沿岸山地。主要由暴雨激发形成，由地震诱发的滑坡大都分布在六盘水以西地区。
黄土高原地表切割破碎，松散堆积物十分丰富，以黏性泥流居多。
5.西北山地盆地高原区
崩塌、滑坡集中分布在新疆西部阿尔泰山和天山伊犁谷地、阿拉善高原、阴山低中山区、鄂尔多斯低中山区，黄土丘陵区零星分布。本区崩塌的类型有岩质崩塌和黄土崩塌两种类型。岩质崩塌基本以小型为主，主要分布在新疆的阿尔泰山、天山地区、鄂尔多斯高原以及周边地区公路两侧、采石场。黄土崩塌主要分布在鄂尔多斯高原的黄土丘陵区和天山地区的低山丘陵区以及天山伊犁谷地。
由于降水量极为贫乏，致使该地区泥石流发育较少，仅零星分布在新疆天山山地。
6.青藏高原区
崩塌、滑坡集中分布在横断山区、藏南喜马拉雅山、藏东三江、川西高山峡谷区。崩塌以小型、岩质崩塌为主，滑坡以浅层、小型堆积层滑坡为主。由于现代冰川和古冰川的强烈作用，以冻融、冰劈作用为主的物理风化盛行，是崩塌发育的主要原因。
青藏高原泥石流分布规律为国内其他省区所少见。高原的隆升是控制区内泥石流形成和分布的关键，区内泥石流类型多样。藏南降水集中且多阵雨，是雨水泥石流分布地区；藏西北年降雨量不到200mm，主要是冻融泥石流分布地区；受到季风影响的念青唐古拉山东段和西昆仑山的两大冰川作用的中心以及喜马拉雅等现代冰川分布地区，多有冰川型泥石流发育；而在念青唐古拉山海洋性冰川分布地区，以冰川消融类型泥石流为主，包括冰崩、雪崩泥石流；其他山区多为亚大陆性冰川分布地区，以冰湖溃决泥石流为代表。
（二）基本原理
1.正确反映崩滑流地质灾害的特征及区域分布规律以及与地质环境条件的关系
我国崩塌、滑坡、泥石流灾害的分布与环境地质背景密切相关，并呈现明显的地域分布特点。在西南地区因地震等级高，特别是在新构造运动发育的地段，分布着大型的岩质滑坡和堆积层滑坡。福建山区花岗岩风化层较厚，残坡积土滑坡发育。目前，我国崩塌、滑坡主要是由于暴雨激发所致，泥石流与气候的关系比滑坡、崩塌更为密切，多发生在6～8月，当降雨强度达到相应的临界值时，就会导致泥石流爆发，而东南沿海的泥石流多由于风暴潮引发，呈现群发的特点。就地形地貌而言，我国崩塌、滑坡主要发生在地形第一台阶与第二台阶、第二台阶与第三台阶的过渡地带，此处构造与裂隙发育，岩石破碎，崩塌滑坡发育，为泥石流形成创造了极好的地形条件和物质条件。
2.充分反映最新的研究成果及调查资料，表现目前我国崩滑流地质灾害的危害状况
滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害图件的编制目的，主要是为了经济建设规划和减灾防灾所用。新中国成立以来国家以及各个地方政府在地质灾害的调查方面在不同时期都投入了相应的调查研究工作，也形成了大量不同区域、不同时期、不同详细程度以及不同内容的调查资料和不同表现形式的成果资料。
首先充分搜集资料，在保证资料全面性的基础上，在编图资料的遴选过程中，尽量选择那些代表性强、与当前国家经济建设和人民生产生活密切相关的最新资料，例如近几年完成的全国1∶50万环境地质调查以及正在开展的 县（市）地质灾害调查，以保证图件的时效性和针对性。
3.充分考虑地质灾害防治工作的需要，为有关部门提供可靠实用的信息
一方面，图件所反映的内容对城镇规划、工程建设、减灾防灾具有鲜明的针对性、可利用性，另一方面，不仅地学专业工作者能够使用这些图件，而且非地学专业的规划工程师和政府官员也能对其中的决策性要素、评价指标和结论有明晰的认识、准确的理解、全面的把握和有效的使用。为此，编制图件时，首先是深刻理解规划设计和决策的需要，其次是使用简明、易懂的图式和文字说明，摒弃过于专业化术语、冗长的文字论述和复杂的图面，以达到信息沟通的效果。
4.在对现有地质灾害现状分析的基础上，进行发展趋势的概略预测
地质灾害随着地质环境的演化以及人类的经济活动的发展而不断变化着，从时间跨度上圈定崩滑流灾害多发区对于地质灾害的防治工作具有重要意义。
（三）技术特点
1）收集了地质大调查开展以来我国崩滑流的调查成果，总结了规律，反映了我国现阶段崩滑流地质灾害的特征及区域分布规律。
a.用崩滑流地质灾害的规模、物质组成、主要诱发因素、所造成的经济损失等级来反映我国六大环境地质分区（东北、华北平原丘陵山地区，华南丘陵山地区，秦巴 西南山地高原区，黄土高原 山西盆地区，西北山地盆地高原区，青藏高原区）的地质灾害的发育规律与特点。
b.收集了最新地质环境背景资料包括地形地貌、新构造运动、岩土体的工程地质图、大地板块构造图、降雨量以及人类工程经济活动强度等，作为本次编图的地质背景图层，以反映我国六大环境地质区内的崩滑流地质灾害与各区地质环境条件的关系。
2）此次编图利用计算机技术，运用MAPGIS软件进行图件编制，同时建立了编图图形库。
a.数据库的建设：搜集现有的各类地质灾害数据库及国家及地质行业有关数据库的标准与规范，并比较各类数据库的优缺点，参照现有崩塌、滑坡、泥石流灾害数据库格式标准建设（或整合）满足编图需要的数据库。
b.编图资料的入库：将甄别筛选分类、验证核实的资料录入数据库。
（四）技术指标
本次编制的崩滑流地质灾害图以地形地貌、岩性特征、大地构造、活动断裂、地震5项指标来反映孕育崩滑流地质灾害的地质环境背景条件，用人口密度、年均降雨量反映人类活动强度和气候特征在区域上与崩滑流的关联度，选取地质灾害点时，不仅反映了区域上崩滑流地质灾害的规模、物质组成、主要诱发因素，同时也对造成的经济损失进行了评估。
二、应用范围及应用实例
该项成果将会在全国及地区地质灾害的宏观规划及工作部署中作为基础的地质依据使用。
三、推广转化方式
本项成果以会议交流和印刷的方式进行成果转化，成果已发往国土资源部及相关部门以及全国地质环境监测总站。
技术依托单位：中国地质环境监测院
联系人：王祎萍
通讯地址：北京市海淀区大慧寺20号
邮政编码：100081
联系电话：010-62177430
电子邮件：wangyp@mail.cigem.gov.cn
5、“数字滑坡”技术
“数字滑坡”技术，就是实现“信息化滑坡”的技术。具体方法为：在滑坡地学理论指导下，以遥感和空间定位（GCPs或GPS）方法为主，结合其他调查手段识别滑坡，获取数字形式的与地理坐标配准的滑坡基本信息（滑坡各要素）：位置、形态、土地覆盖、变形和位移、地质构成等；利用GIS技术存贮和管理这些数字信息；在此基础上，对滑坡及其发育环境信息进行空间分析，服务于滑坡调查、监测、研究、灾害评价、危险预测、灾情评估、减灾和防治措施等。
“数字滑坡”技术使滑坡遥感前期的获取、处理、存贮和显示滑坡信息的方式发生根本变化，使我们能更准确地定性、定位、定量地认识滑坡，科学有效地存贮和管理遥感调查结果，方便、快捷地传输及交流滑坡信息，从而为改善滑坡灾害调查、监测、防治、预测及滑坡理论研究工作提供更加准确、丰富的滑坡信息。
“数字滑坡”技术的实现主要依赖于四类信息科学技术的支持：①遥感技术；②数字摄影测量及图像处理技术；③GIS技术；④计算机技术。其他如灵镜（虚拟现实）技术、网络技术等，也在滑坡过程研究、滑坡遥感监测、滑坡信息存贮和传输等过程中使用。
“数字滑坡”技术大致可分为七个部分：信息源、建立解译基础、滑坡遥感解译、时空分析、现场验证、制图和滑坡数据库。
6、地质灾害风险评估方法研究进展
一、评估方法的分类及适用性
对基于GIS的滑坡危险性评估方法分类和评述可参见Soeters和Van Westen（1996）、Carrara等（1995，1999）、Guzzetti等（1999），Aleotti和Chowry（1999）和Van Westen（2000）发表的文章。一致认为评估方法可分为4类：
（1）基于滑坡编目的概率方法；
（2）启发式方法（直接方法——地貌填图，或间接方法——定性图的结合）；
（3）统计方法（双变量或多变量统计）；
（4）确定性方法（Soeters和Van Westen，1996）。有关滑坡风险评估方面的出版物不多，但最近有一些关于滑坡风险评估的综述出版物值得称赞，如Cruden和Fell（1997）、Guzzetti（2000）、Dai等（2002）的文章以及Lee和Jone（2004）出版的教科书。根据澳大利亚岩土力学协会滑坡风险管理分委会提出的分类方法是基于定量化水平分为以下三种：
（1）定性方法（以定性术语表示概率和损失）；
（2）半定量方法（指标性概率和定性术语）；
（3）定量方法（概率和损失的定量化）。
总的来说，滑坡空间分析方法可以分为两大类：一是定性方法，包括滑坡编目和启发式方法；二是定量方法，包括统计概率预测和基于过程的数值模拟方法。根据Soeters和van Westen（1996）的研究，将不同尺度的滑坡空间分析所适用的方法加以概括（表2-8）。将滑坡危险性的4种方法与3种风险评估方法进行组合，便可以获得适用于中比例尺（1∶10000～1∶50000）的多种有用的方法（表2-9）。
表2-8 不同尺度滑坡灾害空间分析建议方法
表2-9 中比例尺基于GIS滑坡风险区划的评估方法和特定组合的有用性
注：0：危险性评估方法不适合风险评估方法；1：有用性中等的组合，危险性评估方法不太适合于风险评估方法；2：有用性高的组合，危险性方法可能是用于风险评估的最好方法，但这取决于数据的可得性（如历史滑坡记录）；3：最有用的组合，在可得的输入数据条件下会得出最好的风险评估结果。
如果在滑坡编目中有滑坡发生的时间和规模方面的信息可以利用的话，就可以估计一定地点特定时间给定规模的滑坡发生概率。滑坡编目的另一用途是对滑坡危险性分析的结果进行验证和校正。因此，最好将滑坡编目数据分成两组，一组用于滑坡分析，另一组用于验证（Chung和Fabbri，1999）。这往往是一个最基本的、但往往被忽视的问题。应投入较大的资源进行高质量的滑坡编目，以保证获得可靠的空间分析数据。
启发式方法基于对当地有关滑坡的认识和专家的判断。这种方法还使用空间信息解释滑坡的发生。通常这样的信息包括地形、水文、地质、岩土、地貌、植被以及土地利用等信息。通过野外调查和航片的解译获得这些信息。不同专家对于环境因子对滑坡的影响判断是不同的，主要取决于他（们）对滑坡的认识和经验。这种判断的主观性以及没有确定的标准使得启发式方法具有明显的缺陷。然而，如果专家对其所研究的滑坡机制有深入的了解，并对研究区进行过详细调查研究，使用这种评估方法得出的结果还是比较准确的和适用的，特别是对滑坡敏感性的首次估计。启发式方法适用于定性和半定量风险评估，可以用有限经费编制出较大面积的可靠的滑坡图，当然，这些工作要由专家来做才行。
与定性方法不同的是，定量方法主要基于客观准则进行评估，从理论上来讲，使用大致相同的数据会得出比较一致的结果。定量方法中统计方法应用的最普遍。利用多元回归或判别分析，将环境因子（如地质、地貌、土壤、地形、水文、植被等）分布图与滑坡编目图（发生地点）进行空间统计计算，得到滑坡危险性图。或者通过概率预测模型（如贝叶斯概率法和模糊逻辑法）也可以计算得出滑坡危险性图。滑坡危险性图是静态的，没有考虑气象条件的变化、流域汇水条件的变化和人类对环境条件的影响。统计方法非常适用于空间概率的评估，但在评估时间概率或未来环境变化效应时存在问题。如果与不同触发事件的滑坡编目图结合，可能是在较大范围地区进行定量风险评估的最好方法。
另一类定量方法是基于过程的模型方法。这类模型将地形属性（如坡度、曲度、坡向、距河道的距离、汇水面积等）与水文特征（土壤饱和度、渗透性和水力传导性等）相结合，以获得有关土壤岩土性质（如凝聚力、内摩擦角、比重），从而进行坡体稳定性分析。主要可利用的模型是无限坡法，如由Montgomery和Dietrich（1994）开发的SHALSTAB模型，该模型在美国许多地区和巴西里约热内卢得到了广泛的应用。最近由Günther等（2002）开发的数字电影模拟方法也用于滑坡空间分析上。
对于定量风险评估，基于滑坡编目的概率方法通常是最好的方法（假设条件是过去发生的滑坡事件是未来发生滑坡的指示）。然而，这种方法需要相当完整的历史滑坡记录。在因气候变化导致环境发生巨大变化的地区，滑坡频率将发生显著变化，该方法不适用于这类地区。一般来讲，滑坡风险定量评估的最好选择是应用确定性滑坡稳定模型，与山坡水文条件动态模型相结合。这需要覆盖大面积地区的大量数据，并且要对滑坡类型和滑坡深度进行很大程度的简化。
二、评估方法的进展
1.滑坡编目方法的进展
世界上只有极少数的地方建立了过去50～100年的完整的历史滑坡记录。在一些国家建立国家滑坡编目数据库，有时可以通过互联网获取数据库中的信息。其中最好的数据库包括意大利、中国香港、瑞士、法国、加拿大和哥伦比亚。可以利用这些数据进行滑坡危险性概率评估，这是定量风险评估的基础。根据Crovelli（2000），通常利用历史滑坡数据进行滑坡危险性评估的适用概率模型有两类：连续时间模型和离散时间模型。例如Coe等（2004a,b）将西雅图市（1909～1999）历史滑坡数据库有关信息输入到泊松模型中，据此估计出单体滑坡未来发生概率；还利用双峰概率模型估计了滑坡群年发生概率。这些成果图显示出未来可能发生的滑坡密度、平均重现期和超越概率。
香港是另一个具有相当丰富信息的滑坡数据库的典范。使用了将概率方法和启发式调整因素相结合的方法，利用该数据库的详细信息，估计了切坡失稳的年概率（Finlay等，1997）。历史滑坡记录还被用于计算滑坡触发事件（如降雨和地震）的概率。新西兰是这类分析研究的理想场所，确定了不同降雨强度下降雨临界值和滑坡概率（Glade，1997；Crozier和Glade，1999）。估计未来滑坡事件的频率和规模是必不可少的工作，最好在任何重大灾难性事件（地震、暴雨和飓风等）发生后，地貌学家应立即开展滑坡现象的编目以及不同承灾体损失调查。
2.启发式方法的进展
许多国家和地区实施的定性风险评估程序采用了启发式方法。例如美国加州（Blake等，2002）、新西兰（Glassey等，2003），澳大利亚（AGSO，2001；Michael—Leiba等，2003）、法国（Flageollet，1989）和瑞士（Lateltin，1997）。在澳大利亚国家地质灾害易损性的城市社区项目（或城市项目）是一项有关分析和评估包括滑坡在内的地质灾害对城市构成风险的计划，所使用的方法绝大多数是基于专家或地貌的启发式方法（AGSO，2001）。大区域的滑坡风险定量评估通常是一项艰巨的任务，因为计算整个地区的滑坡强度和频率是非常困难的事情，即便是借助GIS先进手段也是如此。在实践中，通常使用简化的定性评估程序，就像瑞士的做法一样（Lateltin，1997）（图2-1）。
地质灾害风险评估理论与实践
图2-1 瑞士水与地质联邦办公室采用的滑坡风险评估简化方案
注：表格中E为动能；V为滑坡速度；M为潜在物源物质的厚度；H为泥石流的高度。在这种方法中，没有根据滑坡发生的概率对滑坡事件做进一步的划分。
基于专家经验的定性方法将评估地区划分为几类风险地区：即“非常高”、“高”、“中等”、“低”、“非常低”的不同等级的风险地区。建议要对这些不同等级的风险说明实际应用的含义。例如，在非常高的风险地区，需要物理和非物理治理措施，必须限制更多的基础设施建设等。澳大利亚岩土力学协会滑坡风险分委会发布了有关财产滑坡风险评估的术语和方法指南，该指南综合考虑了滑坡发生的可能性及其可能的后果（与图3-1的方法相似），使用的方法适用于GIS环境的空间分析。
由于GIS技术的普遍应用，越来越多地使用了间接性的敏感性编图方法，而有关利用GIS的专家启发式的地貌编图或指数叠加编图方法（如Barredo等，2000； Van Westen等，2000）方面的出版物越来越少。 如上所述， 目前有关滑坡的数据库的不完善和数据标准的不统一，以及滑坡敏感性、危险性和风险性评估中存在的诸多困难，都需要专家的经验和知识开展滑坡风险评估和区划研究。特别是将地貌学家的启发式推理与计算机辅助模拟相结合的专家模型用以滑坡风险评估。美国开发的SMORPH模型便是这类模型的代表。该模型根据地形坡度和曲度将山坡划分为高、中、低不同的滑坡危险性等级。
风险编图将会从问题导向方法中受益匪浅，如可以仅选择那些已知的、造成破坏的滑坡失稳类型来确定风险影响因素。
3.统计方法的进展
地理信息系统（GIS）非常适用于间接的滑坡敏感性编图。可利用GIS的数据整合技术将使所有可能影响滑坡的地形要素与滑坡编目图结合起来（Van Westen，1993；Bonham Carte，1996；Chung和Fabbri，1999）。Chung和Fabbri（1999）开发出基于预测模拟的统计程序，将有利函数应用于每个参数上。使用该统计方法，可将地形单元或网格元调整为代表某特定滑坡类型未来发生概率的新数值。
值得注意的是，如何在滑坡敏感性统计评估中确定基础编图单元。从DEM中自动生成地形单元分类是主要的挑战之一。Chuang等（1995）定义了“唯一条件多变形”的概念，以此作为统计分析的基础单元对参数输入层进行叠加。M ller等（2001）定义并描述了利用GIS从DEM中生成的“土壤力学响应单元”（SMRU）的概念。以此作为基础单元，将启发式方法与土壤力学方法相结合对德国Rheinhessen地区进行了滑坡危险性评估。Juang等（1992）、Davis和Keller（1997）、Binaghi 等（1998）、Ercanoglu和Gokceoglu（2001）以及Gorsevski等（2003）综合运用了模糊学方法，进行了基于GIS的滑坡危险性评估。
采用实证权重模拟的双变量统计分析一直被广泛应用。该方法可以灵活地测试用于滑坡敏感性分析的输入因素的重要性，并可作为基于专家编图的辅助工具（Lee等，2002；Suzen和Doyuran，2003；Van Westen等，2003）。多变量统计分析也很重要，也是被广泛应用的方法（Carrara等，1999；Santacana等，2003）。根据最近的文献，目前最受欢迎的新的滑坡危险性统计方法是逻辑回归和人工神经网络（ANN）（如Chung等，1995；Rowbotham和Dudycha，1998；Ohlmacher和Davis，2003；Dai和Lee，2003）。ANN为输入层和输出层之间提供了一种转换机制，需要借助MATLAB系统完成有关计算。
用于滑坡风险评估的统计方法存在一些缺陷。一是简化了滑坡影响因素，仅考虑那些容易进行编图的因素或可以从DEM中生成的参数。二是关系到使用的统计方法的假设条件——在相似的环境组合条件下发生滑坡的可能性大。实际上环境因素在不断发生变化。三是不同滑坡类型有着不同的属性特征，应单独进行分析和评估。实践中因种种困难，难于做到这点。统计模型通常忽视了滑坡的时间方面，不能预测控制条件（如水位波动、土地利用变化和气候变化）的影响。因此，统计模型不能提供全面的时间概率信息，从而使其应用到定量风险评估变得困难。然而，如果能够利用特定时间间隔或特定重现期的滑坡编目图来生成统计关系，就会改进统计方法的评估水平。
近年来有一些关于将统计方法与不同时期滑坡图相结合的研究成果发表。例如，Zêzere等（2004）提出了用于葡萄牙里斯本北部滑坡危险性评估的区域尺度概率统计分析方法。他们基于“唯一条件多变形”这一基础单元，利用逻辑回归方法进行了滑坡危险性分析，得出的预测率曲线被用于滑坡敏感性图的定量解释和分类。由于滑坡与特定重现期的触发降雨事件相关，他们还将时间概率值关联起来。Dai和Lee（2003）在香港的部分地区也开展了类似的研究。然而，上述两个案例研究只开展了滑坡危险性评估，没有开展滑坡的风险评估。目前关于应用统计方法开展滑坡风险评估的研究还很少见。Remonodo等（2004）在西班牙北部进行的风险评估（包括使用过去损失数据进行易损性评估）是为数不多的研究案例之一。
4.确定性和动力模型方法的进展
在确定性分析中，根据斜坡稳定性模型计算的安全系数来确定滑坡危险性。确定性模型提供了滑坡危险性最好的定量信息，可直接用于岩土工程设计或定量风险评估。然而，确定性模型需要大量的输入数据，这些数据需要通过实验室试验和野外测量获得，因此仅能在小范围内使用确定模型。Dietrich等（2001）、Gritzner等（2001）、Chen和Lee（2003）、Van Beek和Van Asch（2003）等研究人员，将确定性模型与降雨诱发的潜层滑坡联系起来，开发出了水文动力模型（模拟孔隙水压力的时间变化）与斜坡稳定性模型耦合的GIS模型，用以定量分析临界孔隙水压力值。由美国森林管理局开发的斜坡稳定性模型也是基于无限斜坡方程。Hammond等（1992）使用了该模型并利用蒙特卡罗模拟器得出斜坡失稳的概率值。Davis和Keller（1997）以及Zhou等（2003）还尝试将蒙特卡罗与模糊方法相结合来确定斜坡失稳概率。
用于地震诱发的滑坡危险分析的确定型方法通常是基于简化的Newmark斜坡稳定性模型，Miles 和Ho（1999）、Luzi等（2000）、Randall等（2000）、Jibson等（2000）在GIS的每个计算单元上应用Newmark斜坡稳定性模型，得出滑坡危险性预测值。Refice和Capolongo（2002）还开展了将蒙特卡罗模拟方法与Newmark斜坡稳定性模型相结合的研究。
Anderson和Howes（1985）使用了完全不同的方法。他们开发出将水文斜坡稳定性模型耦合在内的2D模型（目前为CHASM），用于道路边坡滑坡危险性编图。Van Asch等（1993）和Moon 和Blackstock（2003）也使用了该方法对奥地利西部的Vorarlberg的小型汇水流域以及新西兰惠灵顿市分别开展了滑坡危险性评估。Miller和Sias（1998）使用2维有限元模型模拟非承压地下水的通量，计算了水位高度和大型滑坡不同剖面（采用简化的Bishop分隔方法）的安全系数。
GIS被广泛应用于滑坡活动范围的模拟。Dymond等（1999）开发了不同暴雨事件和土地利用情景下，浅层滑坡及其向河网输送沉积物的、基于GIS的计算机模拟模型。高分辨率的DEM是模型中的主要部分。De Joode和VanSteijn（2003）建立了一个简单又完整的过程模型，用以模拟降雨诱发的滑坡初始滑动、沿剖面的径流、物质传输、侵蚀以及在主要沟谷中的泥石流扩展。在模拟滑坡的流动速度和影响范围时，普遍采用了细胞单元自动生成法（Avolio等2000）。
许多研究人员（如Terlien，1996；Montgomery等，1998；Dietrich等，2001；VanBeek，2002）开展了GIS环境下的确定性动态模拟研究。如果输入气象数据，确定型模型就能够预测斜坡失稳的空间和时间频率。最近研发出的一些模型可以预测斜坡失稳后物质的运移过程并确定出泥石流的影响带（Chen和Lee，2003）。这些信息将直接用于滑坡易损性和风险评估。确定性模型与统计模型相比，其优势是可以预测不同的土地利用情景（目前不存在）下的滑坡危险性变化，还可以预测气候条件变化情景下的滑坡危险性。
然而，确定型模型的参数化方面的限制，使滑坡发生的时空频率及其影响范围的预测的准确性具有许多不确定性。在汇水流域尺度上，仅可对诱发机制较为简单、水文构型简单的滑坡能进行模拟预测。由于滑坡发生的时间和空间分布数据有限，难于进行模型的矫正和有效性检验。在滑坡活动范围和沉积带中物质厚度的分布是重要的模型校正与检验参数（Van Asch等，2004）。
7、 地质灾害管理信息系统
地质灾害管理信息系统是进行灾害管理的重要手段。它是在广泛收集和整理研究区已有的地质灾害调查、勘查、防治信息，社会经济环境状况，统计信息等资料的基础上，形成为决策提供服务的数据库系统。该系统具有信息录入功能、检索查询功能和打印输出功能等模块。
一、系统结构设计
（一）运行环境
1.硬件环境
IBM-PC/XT、AT486以上微机，至少一个高密软驱动及一个硬盘，VGA以上显示方式。
输出设备为各种型号打印机。
2.软件环境
DOS环境：6.2以上DOS版本。
汉字环境：25行汉字操作系统，如UCDOS、XSDOS或其它汉字图形卡。
（二）系统结构
1.系统界面
启动DZPX后，屏幕上出现系统界面。
2.菜单
在主窗口的顶层，主要由信息录入、检索查询、项目管理、代码标准、打印输出等五项主菜单构成（图10-1）。在每个主菜单，有各自的下拉式菜单。本系统的功能均通过这些菜单完成。
3.下拉菜单的主要内容
信息录入：信息录入、信息修改、信息恢复。
检索查询：普查查询、勘查查询、防治查询、当年查询、环境查询、统计查询。
项目管理：项目录入、文档录入、项目修改、文档修改、项目查询、文档查询。
图10-1 地质灾害管理信息系统菜单框图
代码标准：代码录入、代码修改、代码查询。
打印输出：专用表、汇总表、任意表。
（三）系统功能
DZPX系统的功能设计应当与地质灾害的管理需要紧密结合，经设计人员与管理部门的多次蹉商，拟定系统功能如下。
1.功能框架设计
地质灾害管理信息系统的几大模块为一个整体，其基本结构如图10-2：
图10-2 地质灾害管理信息系统结构图
2.系统功能
（1）信息录入功能 它主要包括信息录入、信息修改和信息恢复三个功能模块。
①信息录入模块 本系统将地质灾害普查信息、勘查信息、防治信息、当年地质灾害发生信息、重要地灾点评价信息、重要地灾区域评价信息、社会经济环境状况信息和地灾统计、地灾分布数统计、地灾灾种分布统计、地灾分级数统计、地灾频次统计、地灾项目数统计、地灾项目类型统计、地灾项目灾种统计共八种统计信息录入，需要录入的管理数据还有地灾项目管理数据、地灾文档管理数据、图例代码、图形代码、信息代码等数据库。
②信息修改模块 在对以上信息录入的数据进行检查时，若发现录入的信息有误或需追加一些内容，可用此模块根据屏幕对数据进行操作。
③信息恢复模块 为保证数据存贮的安全性，该系统对数据实行备份和恢复操作。
a.数据备份 可以对数据库逐个备份或成批备份。
b.数据恢复 将备份文件恢复到指定数据库中，指定数据库将被覆盖。
（2）检索查询功能 可以进行单笔记录查询和多笔记录同屏查询。查询条件可以是单一条件也可以是复合条件。
（3）打印输出功能 系统提供了两种数据输出方式：
①屏幕显示输出 屏幕显示输出是数据输出的一种最基本的形式，为用户提供随机查询和浏览查询两种方式。
②报表打印输出 数据信息的打印输出按预先设计好的报表格式输出。
二、数据库设计
地质灾害管理信息数据库建库的主要目的是为地质灾害的管理提供基础资料。所以，在数据库的设计过程中要充分考虑系统对信息资源的要求。
（一）地质灾害管理的数据信息
在进行地质灾害宏观管理、预测防治的研究中，需要大量的信息数据作决策支持。下面按地质灾害的管理、预测、防治来分析所需要的数据信息资料，将信息源共分为七大类：
1.行政区划资料
包括所在省（市）的城市规划（居民用地、工矿用地、交通用地等）、社会经济概况（工农业经济、人口、国民总产值等）资料。
2.地质背景资料
包括地质灾害体的物质成分、结构、构造、地层等方面的基础地质资料。
3.气象资料
指气象观测站观测的年平均降水、年平均温度、气候类型等气象资料。
4.水文地质资料
包括河流的水文观测资料、地下水类型及水位随季节的变化特征，为地质灾害防治研究过程中水的优化管理提供基础数据。
5.各灾种的地质资料
指发生的为何种灾害；灾害体形态、估算面积、体积、范围及其成因；灾害发生后如何处理、稳定性分析、适宜性评价及防治建议等资料。
6.各种统计资料
包括：①全国、各省地质灾害数量的统计；②灾种分布（种类、面积、体积、数量等）统计；③灾害分级数量统计（大中、一般灾害的比例）；④全国、各省地灾发生频次的统计（发生次数，所占比例）；⑤全国、各省所立项目数统计；⑥全国普查、勘查、防治项目费用及所占比例的统计；⑦各灾种项目费及所占比例的统计。
7.项目、文档资料
（二）地质灾害数据库的建立
在确定系统数据信息源基础之上，我们本着反映地质灾害属性（自然属性、社会属性）、时间（历史灾害、正在发生和尚未发生灾害）、空间（点或区域性灾害）、灾害防治工作流程（普查－勘查－防治）几个方面特征的设计原则，建立如下17个灾害体数据库。即：①地质灾害普查信息数据库；②地质灾害勘查信息数据库；③地质灾害防治信息数据库；④当年地质灾害发生信息数据库；⑤重要地质灾害点评价信息数据库；⑥重要地质灾害区域评价信息数据库；⑦社会经济环境状况信息数据库；⑧地质灾害统计数据库；⑨地质灾害分布统计数据库；⑩地质灾害灾种分布统计数据库；⑩地质灾害分级数统计数据库；（12）地质灾害频次统计数据库；⑩地质灾害项目数统计数据库；⑩地质灾害项目类型统计数据库；⑩地质灾害项目灾种统计数据库；⑩地质灾害项目管理数据库；（17）地质灾害文档管理数据库。
除上述数据库外，根据数据库系统的需要，还建立了信息代码、图形代码、图例代码等数据库。
（三）地质灾害数据库的结构
在反复酝酿，不断修改的基础上，以尽量简单，减少库中多余数据，方便数据检索为原则，给出了20个数据库的库结构，包括有字段名称、字段类型、字段宽度、小数位数等内容。各数据库结构一方面要与实际相结合，合理地确定各字段名称、字段类型、字段宽度、小数位数；更为重要的是，设计各库结构时必须反映出该数据库为方便实用于灾害管理所必须包括的字段内容。从这两个方面出发，我们确定出各数据库的结构。限于篇幅，仅以地质灾害普查数据库为例（表10-5）。
表10-5 地质灾害普查数据库数据结构设计表
三、系统实现
利用雅奇MIS Ver 3.0及Fox25B FOR DOS（中文版）实现上述功能设计和数据库设计。按照设计，通过多级下拉菜单分次实现各功能，各数据也按预先设定内容及格式建立。在此基础上，我们录入了部分实际资料进行系统测试。
四、应用示范研究
在建立地质灾害信息数据库的基础上，我们以重庆市为实例，进行了初步的应用。录入了五个数据库的信息资料。
（一）地质灾害普查信息数据库
在这个库中，根据调查所填的卡片，对重庆市各区县所发生的共计86个灾害的灾害种类、形态、估算面积、估算体积、地质背景、灾体成因、规划情况、稳定性分析、适宜性评价及建议措施等信息进行了摘录、整理。
（二）地质灾害勘查信息数据库
本库根据重庆醪糟坪滑坡的勘查录入了勘查范围及面积、形态，灾害面积、体积、稳定性评价和防治措施。
（三）地质灾害防治信息数据库
在本数据库中，摘录了四川重庆醪糟坪泥石流、滑坡群的防治原则及防治方案，防治效果论证，以及防治所带来的经济效益和环境效益分析。
（四）社会经济环境状况信息数据库
根据重庆95年统计年鉴，对重庆市共计20个区县的国民经济、社会发展情况资料进行了整理，录入了重庆市各区县的自然地理情况，土地、耕地面积、居民、工矿、交通用地、人口、人口密度、企业数及工农业总产值、固定资产投资等信息数据。
（五）地质灾害统计信息数据库
根据对重庆市各区县灾害的统计卡片，记录了重庆各区县所发生的地质灾害共计627处。统计了地质灾害的灾害类型、面积、体积、主要特征、稳定性及建筑适宜性。
以上几个数据库基本上覆盖了运用该系统进行灾害管理的主要内容。在此基础上，我们对系统功能进行了全方位的测试，认为该系统具备以下几个特点：①针对地质灾害管理的需要，设计出合理而充实的数据库系统；②各数据库结合当今地质灾害调查的实际情况，结构设计合理；③系统功能完备，运行流畅，基本能满足地质灾害管理的需要；④整系统界面具备较好的用户友好性。
8、挪威的滑坡灾害防治
挪威地质调查局（NGU）和挪威岩土研究所（NGI）、挪威公路管理局等机构联合开发建立国家滑坡灾害数据库，对挪威境内的大小滑坡进行登记入库，并提供了一个公共网站，供使用者查询滑坡危险性区划图。目前滑坡数据还很有限，挪威地质调查局正与国际地质灾害研究中心合作，逐步完善滑坡危险性区划的工作。数据库将包括灾害分布图、危险性分区图、地质数据、滑坡历史数据、不同类型滑坡保护和监测设施的位置以及灾害评价等资料。此数据库已经通过Internet向大众公布，使用者可以轻松地获得灾害的分布、以往信息等资源。从2004年开始，挪威地质调查局负责进行全国的滑坡填图。
滑坡风险图测图工作已由挪威地质调查局下属的国际地质灾害中心启动。挪威地质调查局利用卫星数据来监测地球表面的运动状况。
9、数字滑坡技术及其应用
王治华
（中国国土资源航空物探遥感中心，北京，100083）
【摘要】数字滑坡技术，就是以遥感（RS）和全球定位系统（GPS）方法为主，结合其他勘探、试验、调查手段获取数字形式的与地理坐标配准的滑坡基本信息；利用 GIS技术存贮和管理这些数字信息；在此基础上，根据滑坡地学原理进行空间分析，研制各类模型，服务于滑坡调查、监测、研究、滑坡灾害评价、危险预测、灾情评估、滑坡防治等。本文还通过金龙山三维数字模型、卫星监测易贡滑坡、三峡库区重点城镇滑坡、千将坪滑坡遥感调查说明数字滑坡技术的实际应用。
【关键词】数字滑坡技术 三维数字模型 贡滑坡监测 三峡滑坡 千将坪滑坡
1 前言
20世纪80年代初，从为二滩水电工程前期论证服务为主的“西南高山峡谷水能开发遥感试验项目”起，我国开始了应用遥感技术进行区域性滑坡、崩塌、泥石流（以下统称滑坡）调查。至20世纪末，在雅砻江中上游、红河上游、三峡库区、黄河中游、金沙江下游以及宝成、成渝等多条铁路、公路沿线等地区进行了以中小比例尺调查为主的区域滑坡遥感调查。该阶段主要使用黑白或彩红外航片及79m和30m空间分辨率的美国陆地卫星图像。调查方法以借助于立体镜进行目视解译航片像对为主，配合一些地面验证。解译结果通过目视转绘到相应比例尺的地形图上。该方法使我们能居高临下观测地物，使部分野外工作转移到室内，在一定程度上提高了工作效率，减轻了野外工作强度，特别在危险及气候恶劣地区，有很大优越性。但由于地面分辨率较低、图像畸变，加上目视解译及转绘均带来较大误差，影响调查结果的精度，从而影响了方法的使用。大量纸质资料的处理、存贮、更新、交流也很不方便。这些不足促使我们一直在思考解决问题的途径。经过长期的遥感滑坡调查研究实践，认为设法获取与地理坐标配准的数字遥感解译结果是改善传统滑坡遥感调查方法的关键，但这必须借助于其他技术。
信息科学技术是20世纪发展最快的科学技术之一，其中的遥感技术在认识地球环境及探索宇宙强大需求的推动下更是飞速发展。美国1975年发射的第一颗陆地卫星图像的空间分辨率只有79m,5个波段。进入21世纪，遥感卫星数据已极大丰富，各类卫星数据的空间分辨率已成系列，可以根据实际需要购买，当前空间分辨率最高的商用卫星快鸟（Quick Bird）数据图像已达到0.61m。光谱特征也更加丰富，不但有我们常用的多波段，更有数百个波段的高光谱。20世纪末，传统的以解析模拟方法处理航摄照片的技术进步为数字摄影测量技术。这些遥感技术的进步，加上计算机容量及计算能力的迅速提高，各类功能强大软件的出现等使改善遥感调查滑坡的方法成为可能。
于是，在20多年滑坡遥感调查及滑坡研究实践的基础上，在迅速发展的信息技术的影响下，受“数字地球”概念的启发，作者于1999年初提出“数字滑坡”概念[1]，“数字滑坡”就是信息化滑坡，由与滑坡相关的多元多维信息组成，这些信息必须是数字形式的，有自己的准确位置和属性。我们先以二滩电站库区金龙山及西藏易贡滑坡为主要研究区，在滑坡灾害及其环境监测、定量计算及建立三维滑坡技术研究方面取得一定的进展，又在进藏交通线地质环境遥感调查及三峡库区重点城镇滑坡遥感调查中获得实际应用。
2 什么是数字滑坡技术
数字滑坡技术，就是以遥感（RS）和全球定位系统（GPS）方法为主，结合其他勘探、试验、调查手段获取数字形式的与地理坐标配准的滑坡基本信息（滑坡各要素，地形、光谱、土地覆盖、形变、地质构成、物理力学特征……）；利用GIS技术存贮和管理这些数字信息；在此基础上，根据滑坡地学原理进行空间分析，研制各类滑坡模型，服务于滑坡调查、监测、研究、滑坡灾害评价、危险预测、灾情评估、减灾和防治等。数字滑坡技术将使现有的获取、处理、存贮和显示滑坡信息的方式发生根本性变化，使我们能更准确地定性、定量地认识滑坡，方便、快捷地传输及交流滑坡信息，从而改善滑坡灾害调查、监测、防治、预测及滑坡理论研究工作。
数字滑坡技术大致可分为三大部分：滑坡基本信息获取、信息存贮和管理及专题服务技术。以下分别叙述。
3 RS+GCPs获取滑坡基本信息
3.1 基础遥感图像
遥感图像是获取滑坡地表形态特征及其发育环境地表信息的最基本和最重要的信息源。目前用于滑坡调查的遥感数据可分为全色（panchromatic）、多光谱（Multi-spectral）和雷达（SAR）三类。据传感器又分为航摄和卫星两大类。目前使用的卫星资料均直接为数字形式，但大部分航摄结果还是纪录在胶片上，须经高精度扫描后成为数字形式。
为了使遥感图像能消除畸变，获取的滑坡信息能准确地与地理坐标配准，需要有地面控制信息资料——GCPs和DEM对图像进行几何校正和地理坐标配准。GCPs（地面控制点群），实际工作中建设为工作区的地理坐标控制点网。获取 GCPs信息的方法主要有采用国家级控制点、地形图采集、GPS现场实测等。在建控制点网基础上用地形图、航片立体像对、卫星图像像对或雷达数据可产生 DEM。
经过合格几何校正和地理坐标配准的正射影像，才能作为获取数字滑坡基本信息的信息源或基础。本文不涉及数字图像处理的专门技术。
3.2 滑坡基本信息
滑坡基本信息就是滑坡要素及滑坡发育环境要素。
一个发育完全的滑坡，一般具有下列要素：滑坡体、滑坡周界、滑坡壁、滑坡台阶、滑坡舌、滑坡轴、滑坡鼓丘、拉张裂缝、剪切裂缝、扇形裂缝、鼓张裂缝、破裂缘、后缘洼地、滑动面、滑动带、滑坡床等。就滑坡解译而言，滑坡体和滑坡后壁两项为必要的最基本要素。其余的视工作比例尺及遥感图像的空间分辨率而定。
产生滑坡的基本地质环境要素有3项：①能产生滑动面及滑坡堆积的物质（地层、岩体、堆积）；②使部分斜坡与山体分离的软弱结构面或带；③使与山体分离的部分斜坡可能向前运动的临空面。
所以滑坡环境遥感调查主要包括地层、岩体或堆积体的岩类、岩性、风化程度、堆积特征等，断裂、节理裂隙、层面、第四系中的分界面等，斜坡的坡度、坡向、形态、高程等调查。
滑坡遥感调查还需收集及调查其他勘查、试验资料以及包括人类活动状况在内的触发因素资料[2]。
3.3 解译方法
以合格的正射影像为基础，采用人机交互方式进行解译。在解译过程中，需随时进行图像处理，以最佳图像进行解译。人机交互解译获取的就是数字滑坡信息。
3.4 图像可识别滑坡的规模
遥感是从远距离了解滑坡，各类遥感图像的最小可识别滑坡及地质环境的规模，除了与图像的质量及地面分辨率有关以外，还与滑坡本身的类型、典型性以及与周围其他地物在图像上的反差比有关。
就识别任一单要素而言，该要素在图像上应至少覆盖10×10个像元，由此，最小可识别的滑坡至少覆盖10×10×2个像元。不同地区不同类型滑坡的识别情况是不同的。根据实践，至少覆盖1000个像元图像的滑坡体才有可能分析其各要素的特征，并进行定量分析，覆盖2000个像元以上的滑坡才可能识别其要素的细部特征[2]。同样尺寸的图像，分辨率高的像元就多，能解译更多的内容。但是，并不是图像分辨率越高越好，某些大规模的滑坡如易贡滑坡等用高分辨的图像难以识别其整体，由于数据量大，使用也不方便。所以滑坡遥感调查的工作比例尺不同，滑坡规模不同所需图像的分辨率也不同。
4 数字滑坡信息的存贮和管理
数字滑坡信息的存贮和管理是 GIS技术、特别是数据库技术问题。本文不涉及专门的技术问题，只讨论我们对建设滑坡数据库的思路及技术概念。
在获取数字滑坡信息后建立滑坡数据库至少需有以下步骤：
（1）进行数据库的“需求”分析，应根据不同的目的及“需求”来设计数据库，对一个项目或地区而言，主要“需求”是项目调查区或地区滑坡资料的查询、更新、表达、分析。
（2）根据“需求”检查、分析滑坡数据库所需要的数据，如有不足应设法补充、修改、整理。
（3）确定所采用数据库软硬件设备。我们目前采用较多的软件为Arc/Info、ArcSDE，由于图像的数据量大，需采用较大内存（≥1G）和较大硬盘（≥80G）的计算机。
（4）将所获取滑坡数字信息分类并根据软件的要求进行格式转换。如影像数据有各种影像格式，需要转换为带有地理坐标的影像格式（Geotiff.等），如果需要用ArcSDE软件管理的话，还需要进行格式转换。如历史统计数据，可分为两大类：有空间准确位置的统计数据和没有空间准确位置的统计数据，需要分别进行处理。前一种可以依据空间位置用ArcSDE的点状图层存储；而后面一种则可以空间展布到所需区域范围进行数据的转换和组织（如以县、乡、村为单位，或以流域为单位等）。遥感解译的定量数据如是人机交互解译的图像数据，需要转换为矢量数据并按照滑坡的基本要素（滑坡体、滑坡壁等）进行数据的组织。
（5）数据编码。
（6）为了使用方便，对遥感解译的滑坡空间数据（经地理坐标配准的数据）必须合理组织，即各要素分别存贮在各自的图层中，采用GeoDatabase的方式进行数据存储。
（7）分不同的数据类型进行滑坡综合数据库的具体装载设计。
5 数字滑坡的专题服务技术
数字滑坡的专题服务技术是指在获取数字滑坡信息及建立数据库的基础上，实现为各种应用目的服务的技术。本文以某库区金龙山滑坡、西藏易贡滑坡和三峡库区重点城镇滑坡的数字滑坡工作实例介绍专题服务技术——建立三维滑坡、滑坡调查与监测、空间分析等的应用。
5.1 金龙山三维数字模型的应用
经过航摄资料数字化、获取大地坐标控制点（GCPs）、生成数字地形模型（DTM）、航片正射校正、正射图像镶嵌、收集勘探钻探资料、生成三维模型等主要技术步骤建立了金龙山三维滑坡模型[3]。滑坡三维数字模型在工程上有广泛的用途，是改善观察条件、提高定性、定量解译精度的新科技手段。具体用途如下。
5.1.1 滑坡立体演示金龙山立体影像是金龙山三维数字模型的表现形式之一，它可从多个方位立体表现该斜坡的地貌形态（图1）。其栅格图可显示滑坡各部分的空间位置及相互关系，可对所有的层面对象进行等值线显示，图2为滑床的P1y/PlL岩层面以及滑坡滑动面的等值线显示。该模型使我们可从不同的角度观察金龙山滑坡，供研究及布置勘探、监测工程，介绍情况等各种用途使用。
5.1.2 获取滑坡地形线或等高线
DTM的等值线可形成地形线特别是等高线形式供各种用途使用。不同采样间距的DTM，其地形线的精度不同，采样点越密，地形线的精度越高。
5.1.3 求解滑坡空间信息
利用立体模型可求解滑坡体上各点的空间位置坐标、地形坡度、计算不同点之间的空间距离等信息。
5.1.4 切取滑坡地形剖面
利用数字地形模型的各种形式（图像、格网、等值线等）可以在其任意位置，切取任意方向（包括直线和折线）的地形剖面，如图3。加入地形剖面及勘探、钻探等资料后，便形成地形地质剖面。5.1.5 计算滑坡面积和方量
三维模型的体积计算主要用于获得块体的体积或施工所需的挖、填方的方量。其计算思路是：①根据三维模型获得要进行体积计算块体的地面高程（三维模型的顶面）信息；②由给定的设计底面或通过一定的钻孔控制，根据滑坡地学原理，用计算方法产生的底面模型来获得要进行体积计算的块体的底面高程信息；③在圈定的滑坡（或其他块体）范围内，利用离散的方法将计算块体划分为若干微小单元，由该微元的面积和顶、底高程得到其体积，所有微元体积的积分便是三维模型（块体）的体积[4]。划分的单元越小，所获得的体积精度越高。
图1 金龙山立体影像
图2 地层层面（左）和滑动面（右）的等值线图
图3 从金龙山滑坡立体模型切取剖面
以金龙山II区滑坡体积计算为例，将滑体边界投影到水平面上，并在水平面上按4m（可任意设定，愈小愈精确）单元对其进行离散化，这样每个单元的面积为16m2，位于边界的单元根据四舍五入的原则取舍。如前述，根据三维模型，我们可以得到每一点的地面高程，所以可获得金龙山II区滑坡地面（顶面）模型，从而获得滑坡地表面积。
根据研究区的钻孔资料及地学分析我们用多项式拟合一个曲面，即金龙山II区滑坡底面模型，顶底面结合便组成滑坡体的外围面。对所有位于边界范围内的各个微元进行体积计算，再对所有微元体积积分，便获得金龙山 II区滑坡地面面积及体积结果：水平面上投影面积为135935.42m2，滑坡地面面积为151193.66m2，滑坡体积为3824701.50m3。
5.2 卫星监测易贡滑坡
2000年4月9日，西藏易贡地区发生的滑坡是近年来地球上发生的最大规模的滑坡活动。由于滑坡地处青藏高原东南部的高山峡谷中，交通十分不便，我们当即决定采用卫星遥感技术监测该滑坡的活动及周围环境[5]。先后共使用了滑坡前后及易贡湖溃坝后的5种不同类型的11个时相的卫星数据，见表1。经过建立DEM、数字图像处理形成高精度图像，以人机交互的解译方式对易贡滑坡后的滑体状态、易贡湖的变化及易贡滑坡造成的灾害情况进行了监测。
表1 易贡滑坡监测所用卫星数据
5.2.1 4月9日滑坡前的地质环境
卫星解译如下：扎木弄沟长约8.7km，流域面积28.8km2，沟的平均比降382‰，上陡下缓，最陡处为沟头以下约2000m处，比降达641‰。沟上部呈冰川角峰状，5520m以下至约4500m的急陡斜坡上有大量破裂面及深大的锲口，此处将不断发生以崩塌为主的斜坡破坏。沟头北侧与4个粒雪盆地相接，相距600m处有一条宽500～650m的冰川通过，沟头分水岭两侧均受到严重侵蚀。其地质环境特征表明扎木弄沟是一条可能发生崩塌、滑坡、碎屑流、泥石流综合灾害的沟谷，如图4(a）。
5.2.2 滑坡监测、性质判断及危险性预测
4月13日至6月16日的卫星监测表明：4月9日大规模活动后的易贡滑坡堆积整体基本稳定，前缘及后端局部有变化。
分析认为易贡滑坡是喜马拉雅造山运动地貌演变过程中的一次大规模重力侵蚀活动，活动性质为高速滑坡碎屑流，推测由雪崩触发。
滑坡堵断易贡河后使水流呈网状的易贡盆地成为一个高原湖泊，图4(b）。监测表明湖水增加迅速结合滑坡坝前缘变化及周围地质环境分析，预测滑坡坝随时有溃决的危险，会给下游造成严重灾难，并将结果通过中国地质调查局的Internet发往西藏前线抢险救灾指挥部。6月10日，滑坡坝溃决，与卫星遥感监测所预测的结果相符，图4(c）。
图4 2000-04-09易贡滑坡前（a）、滑坡后（b）和溃坝后（c）的易贡峡谷
表2 易贡滑坡前后卫星监测易贡湖水变化情况
5.2.3 易贡湖监测及溃坝洪水估算
卫星监测显示自4月9日至6月10日，易贡湖水面由滑坡前的10.728km2增加到溃坝时的52.855km2，水位上升约60m。溃坝后6天水位下降至20.335km2，见表2。
由湖面及水位变化估算，滑坡坝溃决后6天内下泄的洪水总量约为23亿m3。这些洪水加上冲开约2.5km宽的滑坡坝时所挟带的泥沙，成为总计约24亿m3的特大规模挟沙洪水。
5.2.4 灾情估算
遥感监测了易贡滑坡在下游120km2范围内造成的灾害：①其前缘阻塞了易贡河，并淹埋了原堆积扇上约4km2的农田和村庄；②易贡湖水迅速上涨，淹没了海拔2280m高程以下大约32.4km2范围内的所有农田、村庄和道路；③疯狂下泄的特大规模挟沙水流，冲毁了所经之处的道路、农田及村庄，冲毁了通麦大桥，毁坏了下游两岸大量林木植被；在下游120km的主河道两岸触发了35处斜坡表层滑塌、浅层滑坡及坡面泥石流，最大的一处坡面泥石流达0.8km2；使下游河道加宽2～10倍以上；影响范围超过下游120km，见表3。
表3 易贡滑坡下游120km以内触发的斜坡表层活动统计
续表
5.2.5 易贡滑坡坝溃决后的监测
滑坡坝溃决后，我们又用2000年6月16日～12月30日的4个时相的卫星数据（见表2最后4行）对易贡滑坡坝溃决后的滑坡堆积、易贡湖及下游环境进行了监测，结果如下：
（1）滑坡堆积：如图5,2000年10月20日IKONOS图像显示的易贡滑坡堆积。坝体溃决后滑坡堆积开始逐渐解体。溃决的易贡河水冲开了滑坡坝，在坝体前部形成了一个宽为70～180m的河道，将滑坡堆积分解为面积分别为2.728km2和1.790km2的两块。位于扎木弄沟下游的北东块，又有一条顺坡向的泥石流沟发育，该沟长约1.38km，宽约40～100m，将北东块滑坡堆积切分为东南和西北两块，沟口有新的泥石流堆积扇发育。位于西北的仍为最大的一块堆积体，但在其表面已发育一些顺坡向的较小和较浅的冲沟，堆积体有被进一步分解的可能。据2000年12月30日ETM数据三维图像与6月16日三维图相比较，易贡河河床位置明显向南摆动，最大摆动距离为70m，但仍然未到达滑坡前的易贡河道位置。滑坡堆积面积与体积分别较半年前减少了0.107km2和0.015亿m3。该结果说明易贡河床虽有摆动，但已处于较稳定的自然侵蚀状态。
图5 溃坝后的易贡滑坡堆积分解图像
（2）易贡湖溃坝后，由于湖上下游的落差大，易贡湖水很快下泻，湖面迅速恢复到与滑坡前相似的湖水面积。
（3）滑坡坝下游，溃坝洪水成灾范围超过下游300km。
5.3 三峡库区重点城镇滑坡遥感
“三峡库区重点城镇滑坡遥感”是正在执行中的地质大调查项目。目标任务是利用高精度遥感资料，在三峡库区首段至中段的新秭归县、巴东、巫山、奉节、云阳、万州6个重点城镇及香溪河、归州河下游沿岸，开展1∶1万比例尺地质灾害遥感调查，查明调查区滑坡等地质灾害的分布特征，研究其发育规律，提出防治措施建议。本项目工作采用数字滑坡技术方法进行，这里介绍一些大家关心的进展。
5.3.1 以最新的数字图像为基础
（1）正射航摄图像
2003年中国地质调查局向中国国土资源航空物探遥感中心（航遥中心）下达了“长江上游1:5万比例尺彩色红外航空摄影”基础调查项目。航遥中心克服了三峡库区雾气重、能见度差、气流大等不利于航摄工作的种种困难，于2003年3月底完成了航摄任务，获取了三峡库区第一期蓄水前的三峡库区彩红外航摄资料。该航摄资料真实地记录了三峡水库蓄水前该段长江最低水位时三峡库区的水面、库岸及两岸山区的环境现状，从而成为三峡工程、三峡水库区域及长江流域惟一的一份完整记录整个三峡库区蓄水前原貌的珍贵历史记录。该资料经高精度扫描（14μ）及前述数字处理形成1∶1万彩色正射影像（1m分辨率），以此作为本项目工作区的基础图像。
（2)Quick Bird卫星图像
由于三峡库区的航摄难度很大，航摄前，对是否能及时获取航摄资料没有把握，事先订购了Quick Bird卫星图像数据，由于天气原因只买到一部分数据，也制成1m分辨率图像辅助使用。
5.3.2 反映现状的工作区地理底图
基础地理控制也称为基础空间控制，是确定调查区地物空间位置的最基本的重要资料。长办20世纪80年代测的1∶1万地形图，由于三峡电站施工及移民迁建、新城镇建设等大规模工程活动极大地改变了相当部分地表状况，原有地形图已不能完全准确地反映地形地物现状。所以，基础地理控制是目前三峡库区非常急需的，也是本项目工作必不可少的基础资料。
采用数字摄影测量与传统的解析测图方法相结合的技术，基于最新航摄资料和测绘控制点，我们完成了包括国家等级的基础控制点数据和加密点的控制点网以及反映三峡库区第一期蓄水前地物地形的DEM，并由此制作了1:1万，含5m等高距地形线的最新工作区数字地理底图。
5.3.3 滑坡分布图
基于1∶1万正射影像和DEM，分别在Photoshop、ArcGIS、CorelDraw等软件平台上以人机交互的方式进行了以滑坡为主的地质灾害解译。解译内容包括识别地质灾害类型、确定边界、主滑方向、前后缘高程、估算面积、坡度、坡向等，并将解译结果直接置于地理底图上，完成工作区滑坡分布图。此外，结合地质资料及其他环境资料，解译滑坡表面覆盖、地层岩性、构造等。该分布图上的滑坡有准确的空间位置，只需在计算机屏幕上点击它，便可以显示它的位置、规模、发育环境等其他特征。
5.4 千将坪滑坡遥感调查
“7·13”千将坪滑坡发生后，我们当即采用数字滑坡技术解译航摄图像（2003年3月底135m高程临蓄水前航摄）和现场验证相结合的方法获取了千将坪新老滑坡的一些特征资料，并对其规模、滑程及滑坡前后的地质环境作了初步的分析[6]。2003年11月及2004年4月我们又两次来到千将坪，对滑坡进行进一步地面调查及GPS测量，并利用实测 GPS数据重新对航片进行几何校正，进一步解译古滑坡特征要素。通过蓄水前航片及“7·13”滑坡后的调查资料对比我们对“7.13”千将坪滑坡的活动性质及特征有了较前更进一步的认识。
5.4.1 “7·13”千将坪滑坡的活动性质
“7·13”千将坪滑坡是千将坪古滑坡的大规模复活，因为：
①航片显示“7·13”滑坡前的千将坪斜坡具有古滑坡地貌形态，滑坡的边界清晰可辨，滑坡后壁、侧壁组成一个簸箕形的圈壁，其下为相对平缓的滑坡堆积；②新滑坡东侧边界发育在古滑坡东部位置，地面调查表明，边界东面为厚层泥土夹碎石的滑坡堆积，未见基岩分布；③在“7·13”滑坡后壁的后面，还存在着古滑坡后壁；④具有发生滑坡的地质环境条件。
5.4.2 新、古千将坪滑坡特征的定性分析及定量估算
（1）古滑坡
千将坪古滑坡的运动方式为一深层推移式基岩滑坡。并推测：滑动面沿千佛崖组泥岩的层面和缓倾裂隙发育；西侧边界为一组陡倾裂隙面；北侧后壁以砂岩层面为主，东侧边界上部为一组陡倾裂隙面，下部为原单斜坡上的沟谷，滑坡剪出口应在河床附近，接近100m高程。
估算滑体投影面积约0.46km2，体积接近2800万m3，主滑方向约155°。
（2）“7·13”新滑坡
“7·13”滑坡的运动方式为高速厚层推移式滑坡，是古滑坡的大规模（大部分滑体）复活。
新滑坡的实际滑距应大于200m。
根据后壁、侧壁、滑体表面形态及主滑方向的剖面图推测，滑坡厚度约在30～100m范围，平均厚度约为60m，新老滑坡滑体的厚度相似。
滑体的表面投影面积约为0.40km2，新滑体的规模约为2400万m3。
6 结语
在现代遥感技术、计算机技术支持下实现的数字滑坡技术将使已进行了20多年的传统滑坡遥感调查方法在获取、处理、存贮和显示滑坡信息的方式发生根本性变化，使我们能更准确地定性、定量地认识滑坡，方便、快捷地传输及交流滑坡信息，从而改善滑坡灾害调查、监测、防治、预测及滑坡理论研究工作。
参考文献
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[6]王治华等.秭归沙镇溪镇千将坪滑坡航空遥感调查[J].国土资源遥感，2003,（3）:5～10
10、滑坡灾害危险性的识别
滑坡灾害危险性识别的总体目标是，确定潜在威胁作用的物理性质（是阶段性还是持续性？是局部性还是区域性？）、运动类型、运动速度、运移距离和活动范围、威胁对象和可能造成的影响。危险性识别是风险管理的重要的基础步骤之一。灾害识别不仅需要了解威胁的物理性质，还要了解一定地点灾害可能发生的频率。
滑坡危险性识别调查通常包括两种尺度：场地尺度的单体滑坡和区域尺度的滑坡群体。对于前者，调查方法包括野外填图、土壤采样和试验、滑坡稳定性模拟；相比之下，后者缺少较为精确的方法，更多使用的是指示性方法，传统上使用滑坡的编目填图，新方法包括统计分析和基于过程的数学模型方法。采用什么样的方法取决于数据库精度和方法本身的应用条件。滑坡危险性最终要显示出空间分布，以推演的滑坡敏感性来表示。Turner和Schuster（1996）给出了不同评估类型的概述。
表1-3 各学科对滑坡灾害各险性评估的贡献
图1-3 INALIRIMD项目地质研究流程
在滑坡灾害危险性识别中，地质地貌方法起到关键作用。滑坡是一种地貌作用过程，它们的发生与其所处的地貌形态、物质、构造、水文、气象和植被条件紧密相关。通过深入研究已存在的滑坡与这些因素的关系，可以揭示出坡体由稳定状态向不稳定状态过渡的模式和临界条件，评估坡体未来稳定性程度以及滑坡的可能行为。使用地貌填图方法研究滑坡的关键是，通过一些地貌特征（如坡体形状、线性构造、沉积形态和结构等）识别出历史滑坡速度、年代、类型、范围和当今活动的证据（Crozier，1984）。过去滑坡条件可能因气象条件的变化、岩土工程和土地利用活动而发生了很大改变，而且，滑坡灾害事件本身也会改变其环境条件，所有这些变化对未来滑坡灾害的发生都会产生很大影响。因此，综合的地貌和岩土评估研究是制定可持续滑坡灾害管理方案所必不可少的。例如，Moore和McInnes（2002）在英格兰约克郡北部的海岸带不稳定的崖滩评估中，就使用了地貌方法，研究山坡系统与冲积海岸沉积系统之间的关系，获得了有关滑坡规模和频率、滑坡与海岸侵蚀和海岸线移动之间的关系、山坡滑动与海岸沉积物供给之间的关系以及其他与坡体稳定性保护有关的重要信息，这些信息对于制订海边山坡上的度假休闲资产的安全保护措施起到了关键作用。
在欧盟的IMIRILAND项目的架构中，对大型滑坡的危险性评估采用地质/地貌综合方法，考虑了潜在移动块体的形状：体积、面积、深度等，地貌条件，地质构造条件等，将中等尺度数据、宏观数据、区域模型和遥感数据互相联系起来（图3-1）。
滑坡危险度是坡体固有的稳定性程度（以斜坡安全系数表示）以及导致坡体滑动的孕灾环境因素状态的函数。识别孕灾环境因素是滑坡危险性评估的基础。这些因素可能是动态性因素（如坡体中孔隙水压力，而它又与降水入渗速度、植被覆盖密度、气象条件以及土地利用活动密切相关），还可能是被动性因素（如岩石构造、坡体陡度），还可能是触发因素（如地震）等。
（1）因子（参数）编图（factor mapping）。在区域稳定性评估的初始阶段采用该手段，用于识别滑坡孕灾因子（如岩石类型、坡度等）的空间分布状况，在滑坡存在地区，在随后的危险性评估中，孕灾因子编图可用于确定它们对于滑坡产生的相对重要性。Hansen（1984）、Moon等（1991）和Gee（1992）对该方法进行了详细的讨论。
（2）先例方法（precedence approach）。通过建立发生的滑坡特征与其环境条件（地貌、坡度、岩性、构造、气象、水文、植被、土地利用等）之间的关系，推测滑坡未来发生的临界条件及其可能的空间分布。在评估中应考虑历史滑坡的条件发生变化的情况，因为这些变化将会影响坡体的稳定性。
（3）安全系数法（factor of safety-FoS）。FoS是活化的剪切强度与剪切压力之比。滑坡失稳状态系数为1，系数越大（大于1）越稳定，其易损性越小。适用于场地尺度的滑坡分析。使用有限元方法进行的限制性压力均衡分析，可以较精确地确定坡体的稳定状态，为滑坡体治理提供关键信息。将限制性均衡分析与滑坡触发因子（孔隙水压力）结合起来，可以确定导致坡体失稳的临界孔隙水压力的可能性。
（4）物理模拟模型（physically based simulation models，CHASMTM）。该模型将坡体中非饱和水流和地下水流作为因子，用于确定整个坡体中孔隙水压力，适用于场地尺度滑坡的研究（Anderson等，1988）。
（5）确定性物理实验室模拟（Deterministic physical lab modelling）。许多研究试图在实验室中再造滑坡体野外环境，通过控制滑坡体行为，确定滑坡发生条件。这种方法已成功地应用于泥石流研究中（Tognaccca等，2000）。但这种方法因很难按比例再现野外滑坡环境，也很难反映地貌环境的动态变化。