焦?jié)櫝?郭學(xué)飛 南 赟 楊紅磊 曹 穎 王晟宇 閆 馳韓建鋒 馬曉雪 趙丹凝 倪 璇 馬 馳

(1.北京市地質(zhì)災(zāi)害防治研究所,北京 100120;2.中國地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院,北京 100083)

礦產(chǎn)資源地下開采會形成地裂縫和塌陷坑等地質(zhì)災(zāi)害。開采活動停止后,采空區(qū)山體在適當(dāng)?shù)牡刭|(zhì)地貌條件下仍會持續(xù)變形,形成采空—滑坡—泥石流鏈?zhǔn)綖?zāi)害隱患[1],嚴(yán)重影響礦區(qū)及周邊安全。因此有必要對采空區(qū)開展鏈?zhǔn)綖?zāi)害隱患識別與評價,對于區(qū)域居民防范地質(zhì)災(zāi)害、保障城市地質(zhì)安全等具有重要意義。

山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害成因復(fù)雜,尤其對于滑坡而言,往往具有高位、隱蔽性強(qiáng)等特點(diǎn)[2-3],傳統(tǒng)調(diào)查方法周期長、成本高。近年來,大比例尺航空攝影測量、In-SAR、機(jī)載LiDAR等技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用在采空沉陷、滑坡和泥石流等地質(zhì)災(zāi)害隱患識別、監(jiān)測領(lǐng)域中[4-11]。鏈?zhǔn)綖?zāi)害破壞性強(qiáng)、危害大,近年來也有不少學(xué)者開展了相關(guān)研究。張永雙等[12]開展了汶川地區(qū)災(zāi)害鏈形成演化過程研究,將地震—滑坡—泥石流災(zāi)害鏈形成、演化過程劃分為4個階段,并提出了高位泥石流的判識指標(biāo);種艷等[13]利用“光學(xué)遙感回溯分析—地球物理快速探測—數(shù)值模型定量評價”方法,在舟曲縣立節(jié)鎮(zhèn)開展了高山峽谷區(qū)滑坡—泥石流災(zāi)害鏈成災(zāi)模式與危險(xiǎn)性評價;曾慶利等[14]采用地面調(diào)查、訪問和遙感解譯方法,分析了新疆葉城“7·6”滑坡泥石流災(zāi)害形成條件、災(zāi)害鏈過程與致災(zāi)機(jī)理;張鵬等[15]采用SINMAP斜坡穩(wěn)定性分析模型和聚焦模型,開展了甘肅南部典型小流域泥石流災(zāi)變鏈預(yù)測研究。上述成果對于災(zāi)害識別與防控取得了一定的效果,然而現(xiàn)階段對于災(zāi)害鏈的研究大都基于已發(fā)生的災(zāi)害開展回溯分析,對于鏈?zhǔn)綖?zāi)害隱患的識別和評估相對欠缺。本研究以北京西山東江溝為例,基于大比例尺航空攝影測量、InSAR、機(jī)載LiDAR等綜合遙感技術(shù),開展了采空區(qū)—滑坡—泥石流鏈?zhǔn)綖?zāi)害隱患識別和易發(fā)性評價,為采空區(qū)災(zāi)害防治提供技術(shù)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于北京市房山區(qū)史家營鄉(xiāng)東北部的東江溝,在地質(zhì)構(gòu)造位置上位于百花山向斜南東翼,地層傾向NW,傾角10°～50°,斷裂構(gòu)造發(fā)育,總體呈NE走向,傾角為50°～80°(圖1)。區(qū)內(nèi)煤炭資源豐富,主要分布在侏羅系下統(tǒng)窯坡組地層單元內(nèi)。區(qū)內(nèi)巖石類型以頁巖、粉砂巖、煤層為主,巖質(zhì)軟,煤礦開采活動誘發(fā)了諸多地質(zhì)災(zāi)害及隱患。根據(jù)北京市2022年6月公布的地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)臺賬,東江溝內(nèi)發(fā)育有采空塌陷1處,小型崩塌1處,小型不穩(wěn)定斜坡1處(圖1),同時東江溝本身也存在泥石流隱患。

圖1 研究區(qū)地質(zhì)特征Fig.1 Geological characteristics of the study area

1.2 數(shù)據(jù)源

本試驗(yàn)選取研究區(qū)2016—2022年65景Radar-Sat-2降軌圖像(5 m分辨率多視精細(xì)模式)、2020年6月傾斜攝影Mesh模型(比例尺1∶500)以及2022年3月研究區(qū)局部機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)(比例尺1∶500)作為主要數(shù)據(jù)源,同時采用2.5 m分辨率DEM輔助開展數(shù)據(jù)處理。各數(shù)據(jù)源覆蓋范圍如圖2所示。其中,RadarSat-2數(shù)據(jù)在北京西山具備良好的干涉效果,時序InSAR結(jié)果可達(dá)毫米級精度;1∶500比例尺M(jìn)esh模型和LiDAR點(diǎn)云可獲取研究區(qū)的高精度三維數(shù)據(jù),并有效識別寬度超過20 cm的塌陷坑、地裂縫。利用上述數(shù)據(jù)可對采空區(qū)分布進(jìn)行初步判斷,對滑坡成因及變形情況進(jìn)行識別,對泥石流發(fā)育風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,滿足采空區(qū)—滑坡—泥石流鏈?zhǔn)綖?zāi)害隱患識別的精度需求。

圖2 研究區(qū)數(shù)據(jù)源覆蓋范圍Fig.2 Data coverage of the study area

2 研究方法及數(shù)據(jù)處理

研究區(qū)內(nèi)產(chǎn)生鏈?zhǔn)綖?zāi)害的關(guān)鍵因素在于滑坡的發(fā)育和演化。面向?qū)ο蠓诸?、深度學(xué)習(xí)等方法都已被證明可在滑坡光學(xué)遙感識別中發(fā)揮作用[16-17],人機(jī)交互解譯能夠融入解譯人員的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn),也是滑坡光學(xué)遙感識別的主要方法。本研究利用大比例尺傾斜攝影測量Mesh模型,尋找滑坡與周邊區(qū)域色調(diào)、紋理的差異,提取拉張裂縫、前緣鼓脹引起的坍塌落石,以及植被、地貌、坡度等地表異常,初步鎖定滑坡隱患區(qū)域。

為了驗(yàn)證光學(xué)遙感提取的隱患區(qū)域是否存在變形,本研究采用時序InSAR提取地表形變。相關(guān)數(shù)據(jù)處理流程為:首先選取主影像,對研究區(qū)的SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),之后采用振幅離差指數(shù)和相關(guān)性系數(shù)相結(jié)合的方法選取PS點(diǎn),對PS點(diǎn)構(gòu)建三角網(wǎng)。確定干涉對組合方式后對PS點(diǎn)進(jìn)行差分干涉,采用解空間搜索方法得到PS點(diǎn)的線性形變速率。針對大氣延遲相位、非線性形變相位和噪聲在時間域和空間域的不同頻率特性,采用不同的濾波方法得到非線性形變速率,最終得到PS點(diǎn)的形變信息。通過內(nèi)符合精度檢驗(yàn)對InSAR結(jié)果進(jìn)行評估,隨機(jī)選擇穩(wěn)定區(qū)域的形變數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)直方圖呈正態(tài)分布(圖3),標(biāo)準(zhǔn)差為2.1 mm,表明本次InSAR處理的結(jié)果達(dá)到毫米級精度,可作為滑坡變形判定依據(jù)。經(jīng)過地理編碼后,可與光學(xué)遙感圈定的隱患區(qū)域疊加分析,實(shí)現(xiàn)滑坡識別。

圖3 穩(wěn)定區(qū)域LOS方向累計(jì)形變量統(tǒng)計(jì)直方圖Fig.3 Statistical histogram of the deformation in LOS direction in stable regions

值得注意的是,受植被影響,小規(guī)模裂隙及古滑坡體在光學(xué)圖像上的形態(tài)特征不明顯,即便在大比例尺M(jìn)esh模型上也不易識別;且古滑坡體在無特殊因素?cái)_動情況下一般處于活動衰退期或停止期,地表變形較弱,InSAR監(jiān)測難以發(fā)現(xiàn)。利用機(jī)載LiDAR多回波的特性,可對植被進(jìn)行濾除(圖4),從而直觀地展示地表破壞情況,實(shí)現(xiàn)滑坡的識別。本試驗(yàn)共在研究區(qū)識別了10處滑坡(含1處古滑坡),如圖5所示。經(jīng)實(shí)地查證,10處滑坡均識別正確。

圖4 LiDAR數(shù)據(jù)濾除植被前后建模效果對比Fig.4 Comparison of the modeling results before and after vegetation removal with LiDAR data

圖5 滑坡識別結(jié)果Fig.5 Landslide identification results

3 研究區(qū)滑坡發(fā)育特征

研究區(qū)10處滑坡規(guī)模均為中型,基本參數(shù)取值見表1。其中,5處滑坡發(fā)育于流域上游,5處滑坡發(fā)育于流域中游;2016—2022年各滑坡LOS方向最大地表形變速率為8.1～30.5 mm/a。

表1 研究區(qū)滑坡基本參數(shù)Table 1 Basic parameters of landslide in the study area

3.1 流域上游滑坡發(fā)育特征

S01～S05號滑坡位于東江溝上游,滑坡體平均坡度為41°～48°;滑坡主體均位于龍門組、九龍山組地層單元內(nèi),滑坡前緣緊鄰窯坡組。該處龍門組、九龍山組巖性以礫巖、粗砂巖為主,巖石較為堅(jiān)硬。現(xiàn)階段,上述滑坡體的變形破壞形式以局部滑塌為主,后緣及坡面上可見拉張裂隙。

本研究以S01號滑坡(圖6)為例進(jìn)行分析。該滑坡主體位于龍門組礫巖層中,上部發(fā)育4條明顯的拉張裂隙,并形成錯臺,其中以最下方的裂隙A規(guī)模最大,形成的錯臺高約4 m。滑體中部東側(cè)的塊體已經(jīng)下滑,并形成堆積。西側(cè)塊體以裂隙A為上部邊界,寬約63 m,高約110 m,整體近似呈錐形,總方量約70 000 m3。目前,西側(cè)塊體未發(fā)生大規(guī)?；瑒?2016—2022年時序InSAR結(jié)果顯示:該塊體在LOS方向的形變速率最大值為19.7 mm/a。該塊體下邊界基本位于龍門組礫巖與窯坡組頁巖、粉砂巖的交界部位,龍門組礫巖形成的高陡崖壁為塊體下滑提供了天然的臨空面,使得該塊體成為“高危塊體”。S03、S04號滑坡也具備類似特征(圖7),2處滑坡共發(fā)育a、b、c3條主要拉張裂隙,并形成A、B、C3處“高危塊體”,總方量約121 000 m3。2016—2022年時序In-SAR結(jié)果顯示:3處塊體LOS方向的形變速率最大值分別為24.1、22.4、20.7 mm/a。

圖6 S01號滑坡Mesh模型及變形特征Fig.6 Mesh model and deformation characteristics of Landslide S01

圖7 S03、S04號滑坡Mesh模型及變形特征Fig.7 Mesh models and deformation characteristics of Landslide S03 and S04

相對于S01、S03、S04號滑坡,S02、S05號滑坡地表破壞程度較弱(圖8),未發(fā)育明顯的“高危塊體”。其中,S05號滑坡按高程自上而下共發(fā)育a、b、c、d4條拉張裂隙,形成多級錯臺,錯臺高度0.5～2.0 m不等;坡腳崩滑發(fā)育(圖8中A區(qū))。2016—2022年時序InSAR結(jié)果顯示:形變區(qū)集中分布在c、d2條拉張裂隙之間及前緣崩滑處(圖8中A區(qū)),LOS方向形變速率最大為12.8 mm/a。S02號滑坡后緣發(fā)育1條總長度近400 m的拉張裂隙,從形態(tài)上看,裂隙接近貫通,目前在后緣形成高約1 m的臺坎;坡腳崩滑廣泛發(fā)育(圖8中B、C、D、E、F區(qū))。2016—2022年時序InSAR結(jié)果顯示:形變區(qū)集中分布在前緣崩滑處(其中B區(qū)最為集中),滑坡體中上部也有形變分布,LOS方向形變速率最大處為11.6 mm/a。S02、S05號滑坡前緣集中發(fā)育的崩滑導(dǎo)致山體臨空,為滑坡體進(jìn)一步變形下滑提供了空間。根據(jù)Mesh模型和LiDAR結(jié)果估算,S01～S05號滑坡體總體方量約1 050 000 m3,為東江溝上游最主要的泥石流松散物質(zhì)來源。

圖8 S02、S05號滑坡Mesh模型及變形特征Fig.8 Mesh models and deformation characteristics of Landslide S02 and S05

3.2 流域中游滑坡發(fā)育特征

S06～S10號滑坡位于東江溝中游,均發(fā)育于窯坡組地層單元內(nèi),滑坡體平均坡度為35°～40°,較S01～S05號滑坡偏小。該處窯坡組巖性以頁巖、粉砂巖及煤層為主,巖石較軟?，F(xiàn)階段,上述滑坡體變形破壞形式以后緣拉裂、前緣鼓脹崩滑為主。

本研究以S08號滑坡體(圖9)為例進(jìn)行分析。該滑坡體后緣發(fā)育圈椅狀拉裂,目前基本已貫通,形成高約9 m的臺坎。坡體中上部發(fā)育多條拉張裂隙,形成高0.5～1.5 m不等的錯臺。坡體中下部崩、滑較發(fā)育,集中分布于南側(cè)(圖9中虛線圈定范圍)。2016—2022年時序InSAR結(jié)果顯示:該滑坡體變形較大的區(qū)域位于滑坡體中上部,其中裂縫集中分布區(qū)尤為突出;中下部崩滑區(qū)也有較明顯的形變分布。整體而言,S08號滑坡體LOS方向形變速率最大為25.3 mm/a,中上部變形大于下部,表現(xiàn)出推移式滑坡的形變特征。S06、S07、S09號滑坡也具備類似特征(圖10),3處滑坡后緣均發(fā)育圈椅狀拉裂縫,形成高2～5 m不等的滑坡臺坎;坡體中下部發(fā)育小規(guī)模崩滑。2016—2022年時序InSAR結(jié)果顯示:3處滑坡體上部變形均明顯大于下部,LOS方向上變形速率最大分別為30.5、28.2、11.4 mm/a。

圖9 S08號滑坡Mesh模型及變形特征Fig.9 Mesh model and deformation characteristics of S08 Landslide

圖10 S06、S07、S09號滑坡Mesh模型及變形特征Fig.10 Mesh models and deformation characteristics of landslide S06,S07 and S09

S10號滑坡為一古滑坡體,植被覆蓋度高,地表變形弱,大比例尺M(jìn)esh模型上滑坡周界可識別程度低,時序InSAR結(jié)果也無法有效反映滑坡活動(圖11(a))。通過對機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行植被濾除和紋理增強(qiáng)后(圖11(b)),可清晰識別滑坡周界。由圖11可知:S10號滑坡后緣發(fā)育高約7 m的臺坎,滑坡邊界清晰,坡腳普遍發(fā)育小型崩滑;現(xiàn)階段坡體整體變形較小,僅下部存在局部微變形,根據(jù)2016—2022年時序InSAR結(jié)果,LOS方向上變形速率最大為8.1 mm/a。

圖11 S10號滑坡Mesh模型、機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)及變形特征Fig.11 Mesh model,airborne LiDAR data and deformation characteristics of S06,S07 and S09 landslide

根據(jù)Mesh模型和LiDAR結(jié)果估算,S06～S10號滑坡體總體方量約1 480 000 m3。這些滑坡體有可能成為東江溝中游重要的泥石流沿程物源的補(bǔ)給來源,同時還存在堵塞溝道的風(fēng)險(xiǎn)。

4 東江溝鏈?zhǔn)綖?zāi)害隱患特征與易發(fā)性評價

根據(jù)北京市2022年6月公布的“突發(fā)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)臺賬”,東江溝為一典型的溝谷型泥石流隱患,發(fā)生泥石流的可能性為“中”,威脅對象為下游居民點(diǎn)和道路。2012年7月21日、2016年7月20日,該隱患點(diǎn)發(fā)生兩次小規(guī)模泥石流,累計(jì)毀壞房屋4間,農(nóng)田200 000 m2,道路1 km,無人員傷亡,最大沖淤變幅達(dá)2.1 m。

4.1 滑坡成因及驅(qū)動力分析

研究區(qū)內(nèi)煤礦開采歷史近千年,小煤窯眾多。地下開采范圍、開采深度、開采厚度等信息的嚴(yán)重缺失一直是區(qū)內(nèi)采空塌陷調(diào)查及研究的難點(diǎn)。本研究利用大比例尺M(jìn)esh模型,在10處滑坡體及周邊區(qū)域共提取了地面塌陷坑116個、地裂縫41條、廢棄井口44處(圖12),說明上述10處滑坡體地下廣泛發(fā)育采空區(qū)。雖然區(qū)內(nèi)煤礦開采活動已于2008年停止,目前廣泛的地表沉陷已趨緩,但老采空區(qū)山體結(jié)構(gòu)被破壞,具備產(chǎn)生持續(xù)變形并形成滑坡的條件。

圖12 滑坡周邊廢棄井口、塌陷坑及地裂縫分布Fig.12 Distribution of abandoned cave mouths,collapse pits and ground cracks around landslides

一般地,地形地貌、地質(zhì)成分結(jié)構(gòu)等地質(zhì)因素決定了地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)程度;凍融作用、降雨滲流、地震作用和人類工程活動等構(gòu)成了地質(zhì)災(zāi)害的誘發(fā)條件。地質(zhì)災(zāi)害是地質(zhì)因素、誘發(fā)條件耦合作用的結(jié)果[18]。

根據(jù)北京市2022年6月公布的“突發(fā)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)臺賬”及實(shí)地調(diào)查成果,具備上述10處滑坡類似地層巖性及地形地貌條件的其他山區(qū),并未見有典型滑坡發(fā)育(采空區(qū)除外)。近20 a來,北京西山地區(qū)發(fā)生多次1～2級地震,但至今未見由于微震導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害的報(bào)道,并且自2008年煤礦停采后,研究區(qū)內(nèi)無其他人類工程活動干擾。根據(jù)裴昕等[19]研究,北京西山老采空區(qū)內(nèi)處于等速變形階段的滑坡隱患,變形速率與降雨量呈正相關(guān)[19]。綜合分析可知,研究區(qū)內(nèi)滑坡發(fā)育并持續(xù)變形是地下采空區(qū)和降雨共同作用的結(jié)果。

4.2 地形條件分析

東江溝下切強(qiáng)烈,為典型的“V”形谷。根據(jù)DEM測算,流域面積3.87 km2,山坡平均坡度31.8°,相對高差963 m,主溝縱坡度25.2%。為了對比東江溝與北京地區(qū)其他泥石流溝的地形條件,本研究收集了北京市歷史上曾經(jīng)發(fā)生過災(zāi)害的267條溝谷型泥石流的地形參數(shù)數(shù)據(jù),如圖13所示。根據(jù)圖13,北京地區(qū)最易發(fā)生泥石流的溝道條件為:山坡平均坡度25°～32°,流域面積0.2～5.0 km2,相對高差大于500 m,主溝縱坡度大于21.3%。由此可知:東江溝具備北京地區(qū)最易形成泥石流的地形條件。

圖13 北京地區(qū)歷史泥石流溝地形參數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.13 Statistical results of terrain parameters of debris flows in Beijing

4.3 泥石流物源條件分析

通過遙感判釋,東江溝的泥石流物源可分為煤礦開采堆積物(煤矸石)、自然風(fēng)化堆積物(殘坡積物)及崩滑災(zāi)害(新識別滑坡及其他崩滑堆積物)(圖14),估算凈儲量可達(dá)2 800 000 m3(約合720 000 m3/km2);其中煤礦開采堆積物凈儲量151 000 m3,自然風(fēng)化堆積物凈儲量164 000 m3,崩滑災(zāi)害估算凈儲量2 485 000 m3(10處滑坡估計(jì)方量2 445 000 m3,其他9處小規(guī)模崩滑堆積物凈儲量40 000 m3)。通過對比不難發(fā)現(xiàn),10處滑坡提供的物源量占據(jù)了總物源量的87.3%,成為東江溝最主要的泥石流物質(zhì)來源。

圖14顯示,S01、S02、S03、S04、S05號滑坡均位于流域上游溝道的匯水點(diǎn)位置(圖14(b)),一旦在暴雨情況下產(chǎn)生失穩(wěn)下滑,堆積物將直接進(jìn)入溝道,成為泥石流啟動的物源。此外,煤礦開采堆積物及自然風(fēng)化堆積物大量堆積于主溝中下游及各級支溝溝道內(nèi),能夠?yàn)槟嗍魈峁┑奈镌囱a(bǔ)給長度比約80%;且物源平均厚度較大,尤其是煤礦開采堆積的矸石厚度通?？蛇_(dá)10～15 m,個別矸石山堆積高度近30 m。

圖14 東江溝物源分布Fig.14 Distribution of debris flow source of Dongjiang Gully

4.4 堵潰風(fēng)險(xiǎn)分析

東江溝地形切割深、溝道狹窄,除了主溝外,還發(fā)育東、西兩條主要支溝(支溝E、支溝W)。溝道內(nèi)的部分矸石堆對河道堵塞嚴(yán)重。以支溝W局部段為例,其縱剖面如圖15所示。由圖15可見A、B2處矸石堆形成了兩道高近10 m的天然壩體,不利于溝道排泄。

圖15 支溝W局部段縱剖面示意Fig.15 Schematic of the profile of local section of branch W

此外,S06、S07號滑坡分別發(fā)育于支溝W與支溝E東側(cè)山坡,S08、S09號滑坡發(fā)育于主溝東側(cè)山坡,S10號滑坡發(fā)育于主溝西側(cè)山坡(圖14(c))。S06、S07、S08、S09號滑坡變形速率較大,在不利因素影響下易失穩(wěn)下滑。這4處滑坡點(diǎn)位的溝道橫截面(其中滑坡體厚度為示意圖,不代表其真實(shí)厚度)如圖16所示。分析可知:溝道底部均十分狹窄(寬20～50 m不等),若暴雨條件下滑坡體突然下滑,可在短時間內(nèi)形成高數(shù)十米的堰塞壩,壩體潰決后極易引發(fā)泥石流。

圖16 S06、S07、S08、S09號滑坡點(diǎn)溝道橫截面示意Fig.16 Schematic of gully cross section at S06,S07,S08 and S09 landslide

4.5 泥石流易發(fā)性評價

通過上述分析,東江溝具備形成泥石流的良好地形條件。參考《地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評估技術(shù)規(guī)范》(DB11/T 893—2021)[20],對東江溝發(fā)生泥石流的可能性進(jìn)行了評價。發(fā)現(xiàn)在考慮10處滑坡的情況下,泥石流發(fā)生的可能性有顯著提升。評價因子及得分見表2。

表2 東江溝泥石流易發(fā)性評價結(jié)果Table 2 Evaluation results of the susceptibility of debris flow in Dongjiang Gully

泥石流易發(fā)程度等級評分按下式計(jì)算:

式中,Q為易發(fā)程度總得分;Fi為各因子得分。

當(dāng)Q＞105時,發(fā)生泥石流的可能性“大”;當(dāng)76≤Q≤105時,發(fā)生泥石流的可能性“中”;當(dāng)Q＜76時,發(fā)生泥石流的可能性“小”。

在東江溝泥石流發(fā)生可能性評價中,10處滑坡對“崩塌、滑坡及水土流失嚴(yán)重程度”“松散物儲量”“泥沙沿程補(bǔ)給長度”“河溝堵塞程度”等多個評價因子作出較大貢獻(xiàn)。通過計(jì)算,當(dāng)考慮這些泥石流易發(fā)因子時,東江溝Q值為112,發(fā)生泥石流的可能性“大”;反之,Q值為96,發(fā)生泥石流的可能性“中”?？紤]滑坡影響的評價結(jié)果更準(zhǔn)確,更符合實(shí)際。這也證明了通過綜合遙感技術(shù),對于采空區(qū)—滑坡—泥石流鏈?zhǔn)綖?zāi)害的識別是必要的,有助于科學(xué)、全面地認(rèn)識采空區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。

5 結(jié) 論

(1)利用大比例尺M(jìn)esh模型、機(jī)載LiDAR及時序InSAR開展了礦區(qū)采空區(qū)—滑坡—泥石流鏈?zhǔn)綖?zāi)害高精度綜合遙感識別是有效且可靠的。

(2)隨著礦區(qū)地面沉陷持續(xù)發(fā)展,有可能進(jìn)一步形成滑坡隱患。本研究在東江溝采空區(qū)內(nèi)準(zhǔn)確識別出10處中型滑坡,測得其在2016—2022年間的LOS方向地表形變速率為8.1～30.5 mm/a。

(3)10處滑坡成為東江溝的主要物源,并強(qiáng)烈影響了多項(xiàng)泥石流易發(fā)因子,使得東江溝發(fā)生泥石流的可能性由“中”提升為“大”。通過綜合遙感技術(shù)開展采空區(qū)—滑坡—泥石流鏈?zhǔn)綖?zāi)害識別和評價,有利于科學(xué)、全面認(rèn)識采空區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。

(4)北京西山存在諸多地下采空區(qū),部分區(qū)域地面沉陷十分發(fā)育。有必要在區(qū)內(nèi)開展高精度鏈?zhǔn)綖?zāi)害識別與評價,支撐地質(zhì)災(zāi)害防治決策。