中国喜马拉雅地区大型滑坡的地貌和地质控制因素
研究背景
研究问题:这篇文章研究了喜马拉雅地区大规模滑坡的空间和规模分布及其主要的地貌和地质控制因素。
研究难点:该问题的研究难点包括:喜马拉雅地区的高海拔和剧烈构造活动导致的大规模滑坡频发,现有的研究对这些滑坡的发生机制和控制因素了解有限。
相关工作:相关研究主要集中在尼泊尔和印度的小型至中型滑坡,而对喜马拉雅地区大规模滑坡的系统分析较少,尤其是对中国喜马拉雅地区的系统性研究更为缺乏。
研究方法
这篇论文提出了一种基于遥感图像解释和野外调查的方法,用于识别和分析喜马拉雅地区的大规模滑坡。具体来说,
滑坡识别:首先,通过历史数据收集、遥感图像手动解释和野外调查,识别出体积大于等于≥10^6 m³的大规模滑坡,包括岩滑(RSs)、岩崩(RAs)和冰-岩雪崩(IRAs)。使用的遥感图像来自Google Earth Pro,时间跨度为1985年至2024年。
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复制微信号滑坡体积估算:基于遥感解释和野外调查,使用幂律缩放关系估算滑坡体积:
控制因素数据收集:参考前人研究,考虑了四个地貌参数(海拔、坡度、坡向和距河流距离)和三个地质参数(距断层距离、岩性和冰川影响)。地貌参数数据来自中国国家地理空间数据云平台,地质数据来自国家地质档案馆。
滑坡分布分析方法:使用核密度估计技术评估滑坡的空间密度,并通过ArcGIS的“重分类”工具对滑坡分布进行进一步分析。计算了四个指数:滑坡发生率比(LNR)、滑坡面积比(LAR)、滑坡数量丰度(LNA)和滑坡面积丰度(LAA),以分析不同控制因素对滑坡空间和规模分布的影响。
实验设计
数据收集:通过历史数据收集、遥感图像手动解释和野外调查,建立了喜马拉雅地区大规模滑坡数据库。使用了1985年至2024年间的高分辨率遥感图像,并结合野外调查结果进行验证。
参数配置:使用90米分辨率的SRTM DEM数据进行地貌参数提取,使用1:250,000地质图进行岩性数据收集,使用全球河流数据(HydroRIVERS_v10_as)进行河流数据校正,使用GLIMS数据库提取冰川数据。
结果与分析
滑坡分布特征:识别出794个大规模滑坡,显示出明显的聚类特征,主要分布在四个高核密度区域。这些区域分别位于喜马拉雅西部、中部和东部。
地貌参数影响:
海拔:大多数滑坡发生在海拔4000-5500米范围内,但高海拔区域的滑坡数量和面积比例并不高。
坡度:滑坡主要发生在坡度20-40°范围内,尤其是大型和巨型滑坡。
坡向:滑坡在各个坡向的分布相对均匀,没有明显的坡向偏好。
距河流距离:大多数滑坡发生在距河流500米范围内,大型滑坡的数量和面积比例最高。
地质参数影响:
总体结论
滑坡数量和类型:在喜马拉雅地区共识别出794个大规模滑坡,其中500个为大型滑坡,259个为巨型滑坡,35个为巨大型滑坡。
控制因素:岩性、距断层距离、距河流距离和坡度是主要控制因素,而坡向和海拔的影响较小。具体而言,次要硬岩组和距断层1公里范围内的区域是滑坡的主要发生地,冰川对滑坡的规模有显著影响。
未来研究:尽管本研究提供了对喜马拉雅地区大规模滑坡控制因素的深入理解,但由于遥感图像和地质图的局限性,数据仍不完整,未来需要进一步研究以完善滑坡形成机制的理解,并为未来的地质灾害评估和管理提供有价值的见解。
论文评价
优点与创新
系统性的区域分析:本文首次对中国喜马拉雅地区的大规模滑坡进行了系统的区域分析,填补了该领域的研究空白。
多种数据源的整合:结合了历史数据收集、遥感图像解释和实地调查,构建了一个全面的大规模滑坡数据库。
详细的分类和统计:对滑坡进行了详细的分类(如大型、巨型),并计算了多个统计指标(如滑坡发生率、面积比、数量丰度和面积丰度),提供了丰富的分析结果。
揭示了关键控制因素:通过对比分析,确定了地质参数(如断层距离、岩性和冰川影响)和地貌参数(如海拔、坡度、坡向和河流距离)对大规模滑坡的主要控制作用。
新的见解:提出了坡度范围为30-40°是大规模滑坡的首选坡度,并且随着滑坡体积的增加,首选坡度范围也增加。
冰川影响的研究:详细分析了冰川对滑坡的影响,发现冰川活动通过密集的断裂作用显著控制了滑坡的规模和坡度。
不足与反思
数据局限性:由于某些地区的遥感图像质量和地质图的缺乏,提供的数据仍不完整,未来需要进一步研究以完善数据集。
未来研究方向:建议未来的研究应继续关注其他高山地区的滑坡机制,特别是不同地貌和地质参数对滑坡的影响。
来源:略论地质灾害公众号
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