， ， ，

(1.中國建筑西南勘察設(shè)計研究院有限公司，成都 610052；2.成都理工大學(xué) a.地質(zhì)災(zāi)害防治與 地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室；b.地球科學(xué)學(xué)院，成都 610059)

基于降雨頻率的泥石流危險性評價研究

王毅1，2a，唐川2a，何楚2b，龔凌楓2a

(1.中國建筑西南勘察設(shè)計研究院有限公司，成都 610052；2.成都理工大學(xué) a.地質(zhì)災(zāi)害防治與 地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室；b.地球科學(xué)學(xué)院，成都 610059)

以強震區(qū)四川省汶川縣為典型研究區(qū)，采用GIS技術(shù)與層次-信息量模型相結(jié)合的方法，針對震區(qū)震后特殊的地質(zhì)環(huán)境，首先，選取了6類影響物源敏感性的因子(坡度、高程、距水系距離帶、斷層影響帶、地震烈度、巖土體類型)，對形成泥石流的最重要影響因素物源進行敏感性分析，生成汶川縣滑坡敏感性評價圖，將其歸化至泥石流流域中，計算出泥石流敏感性，并分別在100 a一遇和50 a一遇2種不同降雨頻率的影響下分析其泥石流危險性。最終，利用ArcGIS空間分析功能生成高、中、低3級危險性區(qū)劃圖，從而確定在不同降雨下需要重點監(jiān)測與防治的泥石流溝道。

泥石流；降雨頻率；層次-信息量模型；GIS；危險性評價

1 研究背景

汶川地震對境內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境造成了劇烈的沖擊，導(dǎo)致震區(qū)泥石流流域內(nèi)發(fā)生大量崩塌、滑坡, 為泥石流的暴發(fā)提供了相當(dāng)豐富的物源條件，特別在震后汛期，汶川縣多次暴發(fā)群發(fā)性泥石流災(zāi)害，給震區(qū)的縣市人民財產(chǎn)安全造成巨大損失。

為減輕泥石流災(zāi)害造成的損失，眾多國內(nèi)外學(xué)者采用不同方法對泥石流危險性評價進行了較多的研究。在國內(nèi)，譚炳炎于1986年最早分析了泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重程度[1]；唐川[2]在1994年開展對泥石流堆積扇危險度的評價工作，利用數(shù)值模擬對泥石流堆積扇進行危險性分區(qū)；并在1996年，將暴雨泥石流的影響因素和地面活動特征進行綜合考慮，對泥石流進行危險度評價；1993年劉希林等[3]以灰色關(guān)聯(lián)度理論為基礎(chǔ)模型，分析泥石流的危險度，實現(xiàn)量化計算泥石流危險度的可能性；1995年劉麗等[4]運用模糊綜合評判法，評價了云南昭通滑坡、泥石流的危險度，得到了較好的效果。隨著科技的進步、GIS技術(shù)的發(fā)展，唐川等[5-6]、李雅輝等[7]將GIS技術(shù)手段運用到泥石流危險評價中去，從新角度開展泥石流分析評價研究工作；2017年，王毅等[8]將GIS技術(shù)與模糊數(shù)學(xué)等數(shù)學(xué)模型相融合，對泥石流的敏感性進行了分析，得到的結(jié)果與實際調(diào)查吻合。

國外對泥石流危險性的相關(guān)研究開展的也較早。1997年，CURDEN DM發(fā)表關(guān)于滑坡風(fēng)險管理的文章[9]，為泥石流危險性分析提供了方法引導(dǎo);2003年，Corominas等[10]介紹了滑坡、泥石流等災(zāi)害的危險性分析;1988年，高橋保等[11]從泥石流堆積厚度與對房屋的損害程度入手，探討了泥石流危險性的相關(guān)內(nèi)容。然而，對于區(qū)域性的不同時間頻率影響下的泥石流災(zāi)害方面研究較少。為彌補此方面的空缺，本文將對區(qū)域不同降雨頻率下的泥石流危險性評價方法進行研究。

通過對研究區(qū)野外的實地調(diào)查發(fā)現(xiàn)，地質(zhì)災(zāi)害的性質(zhì)相對于震前有了根本性的變化，如滑坡發(fā)生數(shù)量與頻率長期保持較高的水平，且由以滑坡為主要災(zāi)害轉(zhuǎn)變?yōu)橐阅嗍鳛橹饕獮?zāi)害，這主要取決于地震發(fā)生了大量的滑坡并堆積于溝道之中，為泥石流提供了大量的物源，使泥石流災(zāi)害相比震前規(guī)模更大，且以群發(fā)性為主；由于災(zāi)害本身隱蔽性與突發(fā)性強等原因，使得預(yù)警難以達到良好效果。

基于當(dāng)前此種特殊狀態(tài)，本文從不同的時間概率出發(fā)，在GIS技術(shù)的支持下，運用層次-信息量模型求出其泥石流敏感性，并通過《四川省中小流域暴雨洪水計算手冊》相關(guān)公式，推導(dǎo)出研究區(qū)2%和1% 2種降雨頻率下的年最大日降雨量，分析其在不同降雨頻率下泥石流的危險性，為減災(zāi)防災(zāi)工作提供了更為全面的決策信息支撐。

2 研究區(qū)概況

汶川縣是川西北高原和成都平原之間的交通要道，地處我國西南地區(qū)的四川盆地西北部邊緣，隸屬于阿壩藏族羌族自治州，地理坐標(biāo)為30°45′N—31°43′N與102°51′E—103°44′E，全縣面積4 085 km2。境內(nèi)以高中山地貌為主，且地勢呈西北-東南傾斜，山脈構(gòu)成了全縣地形的主要骨架，龍門山脈控制了汶川縣東北部地形，邛崍山系控制了汶川縣西南部的地形，境內(nèi)相對高差懸殊巨大，地形較為復(fù)雜。

縣內(nèi)主要發(fā)育著2大斷裂帶：茂汶斷裂帶和北川—映秀斷裂帶。茂汶斷裂帶是一條北東走向的壓性大斷裂，是龍門山構(gòu)造帶發(fā)震斷裂之。北川—映秀斷裂帶是一條壓扭性斜沖大斷層，是汶川地震的發(fā)震斷裂。汶川縣境內(nèi)北川—映秀斷裂中的次級斷裂構(gòu)造規(guī)模大，呈北東向，平行于主斷裂展布。地層在汶川縣境內(nèi)發(fā)育較為完整，但是汶川縣域地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，巖性及工程地質(zhì)巖組特性空間變化復(fù)雜，第四紀(jì)松散堆積物及強風(fēng)化巖漿巖在該區(qū)域呈廣泛分布，地質(zhì)災(zāi)害孕育條件充足。加之汶川地震的影響，使得地質(zhì)環(huán)境極為脆弱，崩塌、滑坡極度發(fā)育。由此可見，對該區(qū)域進行泥石流危險性評價具有十分重要的現(xiàn)實意義。

3 評價方法

3.1 評價方法的選擇及模型的建立

由于地質(zhì)災(zāi)害本身的復(fù)雜性和不確定性等特點，當(dāng)前眾多研究學(xué)者并沒有給出對地質(zhì)災(zāi)害危險性評價方法確定的定義。但是國內(nèi)外學(xué)者普遍認為地質(zhì)災(zāi)害危險性由時間概率和空間概率這2個因子共同決定。時間概率是指地質(zhì)災(zāi)害受誘發(fā)因素(降雨、地震等)的影響而發(fā)生的重現(xiàn)周期；空間概率是指受時間概率影響的區(qū)域滑坡發(fā)生的概率，即敏感性?；谏鲜鲫U述，本文擬采用“危險性=敏感性×頻率”的分析模型，來對全縣泥石流危險性進行綜合預(yù)判，即

H=S·P(x1,x2…，xn) 。

(1)

式中:H表示研究區(qū)泥石流災(zāi)害的危險性;S表示研究區(qū)泥石流敏感性；P(x1，x2，xn)則表示在不同的動態(tài)因子影響下的地質(zhì)災(zāi)害頻率。

根據(jù)上文提到的危險性評價模型，首先，需對汶川縣全縣崩滑體進行敏感性分析，然后將全縣敏感性分析結(jié)果歸化到各個泥石流流域中，生成泥石流敏感性圖，并在泥石流敏感性分析結(jié)果的基礎(chǔ)上考慮不同的時間頻率因素，運用式(1)來對全縣泥石流進行不同時間頻率下的危險性評判。

本文用層次-信息量模型對全縣的崩滑體進行敏感性分析。層次-信息量模型是將層次分析法和信息量模型有機的結(jié)合起來，引入了綜合信息量值，使主觀分析結(jié)合客觀實際，從而更真實地反映實際區(qū)域災(zāi)害的敏感性。具體模型如下：

(2)

式中:Iij表示因子xi內(nèi)j級別對地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生所貢獻的綜合信息量值；A(xi)為因子xi的權(quán)重；Nij表示地質(zhì)災(zāi)害分布在因子xi內(nèi)j級中的單元數(shù);N表示研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害所具有的單元總數(shù);Sij表示研究區(qū)內(nèi)具有因子xij的單元總數(shù)或面積;S表示研究區(qū)內(nèi)所有評價單元總數(shù)或面積。

當(dāng)Iij>0時，該評價單元內(nèi)發(fā)生災(zāi)害的可能性高于區(qū)域的平均水平；Iij<0時，該評價單元內(nèi)發(fā)生災(zāi)害的可能性低于區(qū)域的平均水平。Iij值越大表示該環(huán)境越趨于滑坡災(zāi)害的發(fā)生。

3.2 評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

(1) 評價單元劃分。本文利用GIS技術(shù)進行泥石流在不同降雨頻率下的危險性評價時，需要對評價單元進行合理劃分。因為評價單元劃分的不同，將導(dǎo)致不同的分析和操作，評價單元的劃分對泥石流災(zāi)害敏感性評價極其重要。國內(nèi)外學(xué)者將評價單元分為5種類型:柵格單元、地貌單元、均一條件單元、地形單元及流域單元[12-13]。對于泥石流而言，其發(fā)生發(fā)展過程與山區(qū)的地形地貌有著十分密切的關(guān)聯(lián)。因此，為了在泥石流危險性評價過程能充分考慮其物源對泥石流暴發(fā)的推動作用，提高評價的可靠性，筆者將柵格單元與流域單元相結(jié)合[14-15]，對汶川縣160條泥石流溝的物源進行危險性評價研究。

(2) 評價因子的選取。評價因子是衡量評價對象某種特性的基本尺度。因此,在選取評價因子時，應(yīng)該盡量選取有代表性的相互獨立的評價指標(biāo)，結(jié)合本研究區(qū)域的實際情況及GIS空間分析工具的可視化、可靠性和可行性等特點。本文重點選取了影響泥石流敏感性的6個因子：坡度C1、高程C2、水系影響帶C3、斷裂影響帶C4、地震烈度C5、地層巖性C6。時間頻率因子則根據(jù)研究區(qū)內(nèi)現(xiàn)有的許多水文觀測站及《四川省中小流域暴雨洪水計算手冊》，選用皮爾遜Ⅲ(P-Ⅲ)分布函數(shù)統(tǒng)計方法，對全部站點進行頻率分析，推導(dǎo)出研究區(qū)2%和1% 2種降雨頻率下的年最大日降雨量，分析其在不同降雨頻率下泥石流的危險性。

(3) 評價等級劃分。根據(jù)研究區(qū)泥石流的發(fā)育狀況，并參照前人研究成果[5-6]，將泥石流危險性劃分為低危險、中危險、高危險3個等級,從而確定需要重點監(jiān)測與防治的泥石流溝道。

3.3 評價因子權(quán)重的確定

在泥石流危險性評價過程中因子權(quán)重的確定是整個評價過程中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，它關(guān)系到評價結(jié)果是否符合實際情況。本研究采用層次分析法(AHP)確定各評價因子的權(quán)重。

根據(jù)前文對評價因子的選取及分類，建立泥石流危險性分析模型(圖1)。

圖1 泥石流危險性層次結(jié)構(gòu)分析模型Fig.1 Hierarchical model for debris flow hazard analysis

4 泥石流物源敏感性評價

(1) 運用層次分析法確定泥石流物源敏感性各評價因子的權(quán)重。為了能更簡便快捷地得到各因子的權(quán)重，根據(jù)圖1構(gòu)建的泥石流危險性評價層次結(jié)構(gòu)分析模型，本文運用YAAHP層次分析軟件來進行計算。最終得到汶川縣泥石流物源敏感性評價指標(biāo)的各因子對于上一層次的權(quán)重,如表1所示。

表1 敏感性因子(B1-C)權(quán)重Table 1 Weights of sensitive indicators(B1-C)

注：C1為坡度因子；C2為高程因子；C3為距水系距離因子；C4為巖土體類型因子；C5為斷裂影響帶因子；C6為地震烈度因子；Wi為指標(biāo)權(quán)重

(2) 層次-信息量模型的計算。根據(jù)前文對泥石流敏感性模型的介紹，因子的分析及其各因子權(quán)重的確定，需要先對物源因子進行敏感性評價。根據(jù)研究區(qū)崩滑體影響因素的特點，結(jié)合實際情況和前人的研究成果[10-14]，將6種主要影響因素進一步細分為28個分級，為層次-信息量法評價敏感性權(quán)重提供指標(biāo)。

利用GIS平臺，將各個影響因素按照敏感性要求進行重分類，結(jié)合當(dāng)?shù)氐刭|(zhì)災(zāi)害分布情況，將每個分級數(shù)據(jù)代入式(2)， 將得到各類別的信息量值[16](表2)。

由此根據(jù)所計算的綜合信息量值，利用GIS空間分析工具獲取全縣崩滑體敏感性評價圖并做歸一化處理使數(shù)值都保持在0～1之間，具體如圖2(a)。并將其歸納均化到各個泥石流流域中，得到泥石流敏感性評價圖，具體如圖2(b)。

5 危險性評價及結(jié)果分析

本文利用前文提到的“危險性=敏感性×頻率”的模型，即危險性是在敏感性的基礎(chǔ)上，以不同頻率下的降雨作為時間動態(tài)因素，研究泥石流在不同時間概率下動態(tài)的危險性變化程度。根據(jù)上文求得的研究區(qū)泥石流敏感性評價圖，利用GIS中的空間分析功能，最終得出研究區(qū)在2%和1% 2種頻率下的泥石流危險性評價圖。由于因子圖件分析過程中，偶爾會出現(xiàn)像元值品質(zhì)較低的連續(xù)性，劃分區(qū)域時不清楚等問題，因此本文首先以自然斷點法為根本，自動尋求像元值的變化突出界限值，然后人為尋找研究區(qū)滑坡敏感性圖及降雨等值線圖的像元變化點，最終劃分研究區(qū)滑坡危險性評價分區(qū)圖，見圖3。

由圖3(a)可知，50 a一遇降雨條件下，高危險性泥石流溝道數(shù)量占研究區(qū)泥石流總數(shù)量的35%，中危險性泥石流溝道數(shù)量占研究區(qū)泥石流總數(shù)量的28.13%，低危險性泥石流溝道數(shù)量占研究區(qū)泥石流總數(shù)量的36.87%。100 a一遇降雨條件下，高危險性泥石流溝道數(shù)量占研究區(qū)泥石流總數(shù)量的42.5%，中危險性泥石流溝道數(shù)量占研究區(qū)泥石流總數(shù)量的37.5%，低危險性泥石流溝道數(shù)量占研究區(qū)泥石流總數(shù)量的20%。

研究區(qū)內(nèi)高危險性泥石流溝道數(shù)量隨著降雨頻率的增加而逐漸增多，由50 a一遇降雨條件下的56條增加至100 a一遇降雨條件下的68條，結(jié)合圖3(a)和圖3(b)可以看出，高危險性泥石流溝道主要分布在研究區(qū)內(nèi)的岷江干流及漁子溪中下游沿岸。在行政區(qū)劃上，50 a一遇降雨條件下，高危險性和較高危險性泥石流主要分布在銀杏鄉(xiāng)南部、耿達鄉(xiāng)與映秀鎮(zhèn)交界處、映秀鎮(zhèn)和白花鄉(xiāng)一帶；100 a一遇降雨條件下，高危險性泥石流溝道主要分布在研究區(qū)的西部包括棉虒鎮(zhèn)、銀杏鄉(xiāng)、草坡鄉(xiāng)、映秀鎮(zhèn)、漩口鎮(zhèn)、水磨鎮(zhèn)、三江鄉(xiāng)、耿達鄉(xiāng)和汶川縣城下游附近。而中危險性的泥石流溝道則主要圍繞著高危險性的泥石流分布，研究區(qū)的西部高山地區(qū)及汶川縣城北部高山地區(qū)的泥石流危險性較低。

表2 評價因子信息量計算表

注：N為研究區(qū)崩滑體分布的單元總數(shù)；S為研究區(qū)評價單元總數(shù)；Ni為分布在因素xi內(nèi)特定類別內(nèi)的崩滑體單元數(shù);Si為研究區(qū)內(nèi)含有評價因素xi的單元數(shù)

圖2 滑坡災(zāi)害和泥石流敏感性圖Fig．2 Susceptibility of landslide and debris flow

圖3 不同降雨條件下危險性分區(qū)Fig.3 Zoning of risk levels under different rainfall conditions

6 結(jié) 論

(1) 建立了一套較為完善的區(qū)域泥石流危險性評價技術(shù)方法，即“危險性=敏感性×頻率”的模式，實現(xiàn)了不同頻率下區(qū)域性泥石流的危險性評價。在研究區(qū)崩滑體及泥石流遙感解譯及野外調(diào)研復(fù)核的基礎(chǔ)上，以層次-信息量模型為物源敏感性分析模型，重點選取影響泥石流敏感性的6個因子，并將其細化為28個級別，分別計算出綜合信息量值，利用GIS空間分析功能，繪制了研究區(qū)泥石流的敏感性分區(qū)圖。

(2) 通過《四川省中小流域暴雨洪水計算手冊》相關(guān)公式，推導(dǎo)出研究區(qū)32個雨量監(jiān)測站點處不同降雨頻率(2%,1%)下的年最大日降雨量，并利用Suffer軟件繪制汶川縣不同降雨頻率年最大日降雨量等值線圖。運用GIS技術(shù)，在泥石流敏感性評價結(jié)果基礎(chǔ)上，考慮2種不同降雨頻率年最大日降雨量對汶川縣泥石流災(zāi)害的影響，最終繪制出汶川縣泥石流危險性評價圖。

(3) 經(jīng)野外現(xiàn)場調(diào)研，將泥石流危險性評價結(jié)果與實際災(zāi)害情況進行一致性對比，發(fā)現(xiàn)評價結(jié)果與泥石流溝暴發(fā)頻率和規(guī)?；疽恢?，不同危險性分區(qū)的泥石流分別呈現(xiàn)了不同的實際情況。在不同頻率下的高危險性泥石流溝里，地勢地形陡峻，非常易于泥石流災(zāi)害的孕育，且在震后儲備了大量松散物源物質(zhì)，使其在降雨條件的誘發(fā)下危險性更高。其中以紅椿溝、燒房溝、張家坪溝等為典型高頻率暴發(fā)泥石流溝道，在50 a一遇及100 a一遇降雨條件下，其均為高危險性泥石流溝。評價結(jié)果為中度敏感度的泥石流溝，基本為已暴發(fā)過的溝道，但由于溝道地形地勢形態(tài)與地震遺留下的物源儲存量都各不相同，使得其泥石流活動頻率與規(guī)模也有所差異。而在低敏感度的溝道中，部分溝道有發(fā)生過泥石流的歷史背景，但近年來其活動較為穩(wěn)定，也有溝道未發(fā)生過泥石流，溝道內(nèi)物源體量少，植被豐富覆蓋率較高。因此，基于不同降雨頻率的方法對泥石流危險性評價的結(jié)果對該區(qū)域的泥石流防災(zāi)減災(zāi)具有實際指導(dǎo)意義。

[1] 譚炳炎. 泥石流溝嚴(yán)重程度的數(shù)量化綜合評判[J ].水土保持通報, 1986,6(1):51-57.

[2] 唐 川. 泥石流堆積泛濫過程的數(shù)值模擬及其危險范圍預(yù)測模型的研究[J].水土保持學(xué)報，1994, 8(1):45-50.

[3] 劉希林，唐 川. 中國山區(qū)溝谷泥石流危險度的定量判定法[J]．災(zāi)害學(xué), 1993, 8(2):1-7.

[4] 劉 麗，王士革. 云南昭通滑坡泥石流危險度模糊綜合評判[J]. 山地學(xué)報, 1995,13(4):261-266.

[5] 唐 川，朱大奎. 基于GIS技術(shù)的泥石流風(fēng)險評價研究[J ]. 地理科學(xué), 2002,7(3):300-304.

[6] 唐 川.云南怒江流域泥石流敏感性空間分析[J ]. 地理研究, 2005, 24(2):178-186.

[7] 李雅輝，楊武年，楊 鑫，等.基于流域系統(tǒng)的地貌信息熵泥石流敏感性評價[J]. 中國水土保持，2011,(1)：55-57.

[8] 王 毅，唐 川，李為樂，等. 基于GIS的模糊數(shù)學(xué)模型在泥石流敏感性評價中的應(yīng)用[J].自然災(zāi)害學(xué)報，2017，26(1):19-26.

[9] EINSTEIN H H. Landslide Risk Systematic Approaches to Assessment and Management[M]∥CRUDEN D M, FELL R. Landslide Risk Assessment. Rotterdam: A. A. Balkema, 1997.

[10] COROMINAS J, RAMON C. Integrated Landslide Susceptibility Analysis and Hazard Assessment in the Principality of Andorra[J]. Natural Hazards, 2003, 30(3): 421-435.

[11] 高橋保，中川一，佐藤宏章.扇狀地にぉける土砂泛濫災(zāi)害危險度の評價[J].京都大學(xué)防災(zāi)研究所年報，1988,31(B-2)：655-676.

[12] GUZZENTTI F, CARRARA A, CARDINALI M,etal. Landslide Hazrd Evaluation—A Review of Current Techniques and Their Applications in a Multi-scale Study in Central Italy[J]. Geomorphology, 1999, 31(1/4): 181-126.

[13] PARSIE M, JIBSON R W. A Seismic Landslide Susceptibility Rating of Geologic Units Based on Analysis of Characteristics of Landslide Triggered by the 17 Jannuary, 1994 Northridge CaliforniaEarthquake[J]. Engineering Geology, 2000, 58(3): 251-270.

[14] 杜國梁，高金川，胡新麗.基于GIS和組合賦權(quán)的崛縣板達溝泥石流危險性評價[J].自然災(zāi)害學(xué)報，2014,23(4):235-241.

[15] 王曉朋，潘 懋，徐岳仁. 基于流域單元的泥石流區(qū)域危險性評價[J]. 山地學(xué)報，2006,26(2): 177-180.

[16] 李為樂，唐 川，楊武年，等. RS和GIS技術(shù)在縣級區(qū)域泥石流危險區(qū)劃中的應(yīng)用研究——以四川省瀘定縣為例[J]. 災(zāi)害學(xué)，2008,23(2): 71-75.

Risk Assessment of Debris Flow Based on Rainfall Frequency

WANG Yi1,2, TANG Chuan2, HE Chu3，GONG Ling-feng2

(1.Chinese Southwest Architectural Design and Research Institute Co., Ltd., Chengdu 610052, China; 2.State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China; 3.College of Earth Sciences, Chengdu University of Technology，Chengdu 610059, China)

The risks of debris flow in Wenchuan County, Sichuan Province of China are assessed as a typical case study by a combination of GIS technology and hierarchy-information quantity model. According to the special geological condition after earthquake, six factors affecting the source materials of debris flow are selected (slope gradient, elevation, water system’s influence zone, earthquake intensity, fault’s influence zone, and type of rock soil mass) to analyze the susceptibility of the most important source materials. The susceptibility maps of landslide and debris flow in Wenchuan County are obtained. Furthermore, the risks of debris flows under 100-year rainfall and 50-year rainfall are analyzed respectively. Finally, the risk zoning maps are obtained in ArcGIS, and debris flow canals in need of monitoring and treatment are determined.

debris flow; rainfall frequency; hierarchy-information quantity model; GIS; risk assessment

2016-08-22;

2016-10-09

科技部科技基礎(chǔ)性專項課題(2011FY110100)；中國地質(zhì)調(diào)查局項目(12120113009900)；國家重點實驗室團隊項目(SKLGP2012Z002)

王 毅(1990-)，男，吉林梅河口人，助理工程師,碩士，研究方向為地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評價、巖土體穩(wěn)定性分析、遙感與GIS應(yīng)用。E-mail:624844957@qq.com

10.11988/ckyyb.20160834

TU452

A

1001-5485(2018)01-0067-06

(編輯：王 慰)