劉 波，胡卸文，何 坤

(1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 鐵道建筑研究所，北京 100081；2.西南交通大學 地球科學與環(huán)境工程學院，四川 成都 611756)

受板塊運動影響，我國是全球地震最為頻發(fā)的國家之一。地震不僅可以誘發(fā)大規(guī)模同震崩塌滑坡災害，造成山川巨變，同時也會導致震區(qū)產生大量裂而未滑、松而未動的不穩(wěn)定巖體，即震裂山體[1]。由于地形對地震波的放大效應，震裂山體通常分布于山脊附近或斜坡凸起處，且主要位于地震烈度Ⅶ度以上的地區(qū)，即強震區(qū)[2]。在后期降雨、地震等因素觸發(fā)下，震裂山體極易破壞失穩(wěn)并形成鏈式地質災害。因此充分查明強震區(qū)震裂山體空間分布特征和成災模式對地震后效應研究及有效防災減災具有重要意義。

強震是一個瞬時事件，但地震后效應是一個長期的、漸進的演化過程。關東地震、集集地震和汶川地震的研究表明，地震后效應的影響可能持續(xù)30～40年[3-5]。地震后效應包括震裂山體的變形演化以及同震沉積物的運移[6]。由于震裂山體具有識別難度大、演化周期長、致災能力強等特點(圖1)，因此逐漸成為地震后效應研究的熱點和重點[7]。

圖1 汶川8.0級地震震中地區(qū)典型震裂山體

強震區(qū)典型震裂山體災害點數據集是開展震裂山體特征和空間分布規(guī)律研究的基礎。目前學者們對于震裂山體的研究大多針對單個災害點，缺乏對震裂山體災害的規(guī)律性認識[8-9]。KHATTAK等[10]連續(xù)觀測拍攝了喜馬拉雅克什米爾地2005年地震后部分區(qū)域3年的照片，其中80%沒有變化或變化很小，11%有部分植被恢復，其余9%的區(qū)域滑坡面積發(fā)生增大。韓征等[11]將基于圖像識別方法引入震裂山體識別，但該方法仍無法做到精細化的滑坡邊界圈定。REHMAN等[12]采用InSAR識別區(qū)域性的滑坡變形，該方法可有效識別大面積正在緩慢變形的區(qū)域，但受觀測角度、植被狀況、地形結構、水汽以及數據處理技術的制約，普適性較差。因此，震裂山體的準確識別及災害點數據集的建立仍是地震后效應研究的難題之一。

震裂山體與常規(guī)巖質邊坡的區(qū)別在于巖體經受多次強烈地震波作用而裂隙更為發(fā)育，其破壞誘因包括降雨、地震、根劈、風和人類工程活動等作用[1，13-14]。這些因素輪流作用于震裂山體，就可能導致其發(fā)生漸進破壞[15-18]。YIN等[19]認為在靜水壓力和抬升壓力作用下，震裂山體的變形過程包括開裂、蠕變、分離和殘余變形四個階段。由于震裂山體所處的特殊地質環(huán)境條件，導致其成災模式極為復雜。高位震裂山體破壞后一般首先形成崩滑碎屑流向下運動，若在運動過程中夾雜雨水，并在沿途進行鏟刮侵蝕，則可能發(fā)生災種轉化，形成鏈式災害。如2009年四川甘溝支溝牛頸溝滑坡下滑后停積堵塞在溝內形成堰塞湖，潰決后轉化為泥石流[20]；ZHOU等[21]認為滑坡碎屑流在降雨時容易轉化為泥石流；YAN等[22]發(fā)現汶川新磨滑坡存在滑坡-碎屑流災害鏈；2021年2月7日印度加瓦爾強震區(qū)發(fā)生冰巖崩塌，形成崩塌-堵江-潰決洪水災害鏈[23]。根據地質災害鏈的不同成因，韓金良等[24]將其劃分為：內動力災害鏈、外動力災害鏈、人類工程活動災害鏈以及復合型地質災害鏈。李明等[25]認為一個完整的鏈式過程包括致災環(huán)、激發(fā)環(huán)、損害環(huán)和斷鏈環(huán)。尹云鶴等[26]認為識別災害鏈各鏈節(jié)風險形成過程與防范關鍵節(jié)點路徑是災害鏈防范的關鍵。因此，開展震裂山體災害鏈成災模式研究既是認識災害演化復雜機理的科學探索問題，也是制定應對鏈式災害防災減災的基本需求，對山地災害學的發(fā)展和完善具有重要意義。

基于此，本研究以2008年汶川8.0級地震強震區(qū)為研究對象，首先基于植被退化趨勢分析法、地表覆蓋類型分析和人工交互檢查對震裂山體進行初步識別，建立了124處典型震裂山體災害點數據集，并從PGA、斷層距、坡度、坡向、空間位置等方面系統(tǒng)研究震裂山體空間分布特征以及變形特征，總結震裂山體災害鏈的成災模式，闡述各災害鏈的形成機制、動力學特征和致災機理。

1 區(qū)域地質環(huán)境概況

2008年汶川8.0級地震烈度Ⅶ度以上的強震區(qū)范圍如圖2所示[2]，圖2中可見部分Ⅶ度區(qū)位于四川盆地內，災害點少且規(guī)模較小，不具有典型性。為方便統(tǒng)計分析，本文選取了以Ⅷ度區(qū)為核心的縣、市行政區(qū)域作為強震區(qū)邊界。研究區(qū)位于四川盆地西北部的龍門山推覆構造帶前緣，總體受3條大致平行的疊瓦狀逆沖斷層控制，分別為汶川-茂縣斷層、映秀-北川斷層和灌縣-江油斷層。受構造作用影響，地貌以高山峽谷為主，海拔整體高度西高東低，地形陡峻，河流兩岸泥石流沖溝發(fā)育。

圖2 汶川8.0級地震強震區(qū)斷層及歷史地震分布圖(底圖來源自地理空間數據云，地震烈度界線來源于文獻[2])

研究區(qū)巖性以花崗巖等硬巖為主，特別是在汶川-茂縣-都江堰一帶，由于長期強烈的構造作用，這些硬巖內部受到一定的損傷，發(fā)育許多微型地質構造。在強烈地震作用下，斜坡內裂縫擴展貫通后極易形成深切裂縫。區(qū)內水系發(fā)育，主要包括岷江、沱江和涪江及其支流，流經平緩地帶的河段河面寬闊，水流滯緩，曲流、牛軛湖極多，天然湖泊主要以高山高原區(qū)的海子為主。受東南暖濕氣流影響，研究區(qū)雨量充沛，夏季暴雨較多，年平均氣溫16～18 ℃。受地形影響，研究區(qū)存在兩個主要暴雨區(qū)，分別為映秀-漩口暴雨區(qū)和綿竹-安縣-北川暴雨區(qū)，其年降雨量可達900～1 200 mm。

2 基于多源數據融合的震裂山體識別

由于震裂山體通常位于高位的山脊或復雜艱險山區(qū)，地形陡峭，許多災點人力難至。因此，需要采用多種方法對其進行快速解譯和識別。高精度衛(wèi)星影像為震裂山體的識別提供了快速、便捷的手段。然而，由于震裂山體分布范圍較廣，區(qū)域內地物類型復雜，給震裂山體的解譯增加了難度。通常，同震崩滑殘留體在地震之后會出現持續(xù)變形，滑坡后緣發(fā)生后退式破壞，其地表特征主要為植被覆蓋率低。若同震崩滑殘留體不持續(xù)發(fā)生崩滑，其表面覆蓋植被將很快恢復，還需要通過高精度歷史衛(wèi)星影像、無人機航拍和野外調查等方法對其進行排除、校正或補充。因此本節(jié)采用多源數據融合方法綜合識別潛在震裂山體，最終建立可用于分析研究的典型震裂山體樣本數據庫。

2.1 植被退化趨勢分析

震裂山體失穩(wěn)破壞后將形成大塊裸露地表，這種地表與耕地、林地等其他類型地表的反射率不同，可以基于這種變化識別發(fā)生破壞后的震裂山體。以強震區(qū)2008年以來的Landsat 5/7/8 OLI數據作為源數據，通過系列數據預處理和數據平滑等方法，得到每個像元一年中NDVI最大值。該數據集空間分辨率為30 m，時間分辨率為每年。為實現震裂山體信息定量提取，首先借助ENVI 5.3平臺對Landsat 8 OLI數據和GF-2數據進行輻射定標、大氣校正、地形校正及研究區(qū)裁剪等預處理。歸一化植被指數(NDVI)可以通過Landsat 8 OLI影像紅波段反射率和近紅外波段反射率進行計算[27]，公式如下：

(1)

式中：ρNIR、ρRED分別為預處理后Landsat 8 OLI近紅外波段(841～875 nm)和紅外波段(620～670 nm)中心波長的反射率。

通過對基礎數據進行處理，得到了汶川8.0級地震強震區(qū)不同年份植被歸一化指數分布圖。由于震裂山體的啟動往往與暴雨觸發(fā)及其后暴發(fā)的群發(fā)性泥石流災害密切相關，為使數據更有針對性，選取強震區(qū)暴發(fā)群發(fā)性泥石流災害后的影像作為基礎數據，其中強震區(qū)典型群發(fā)性泥石流事件包括2008年“9·24”泥石流、2010年“8·14”泥石流、2013年“7·10”泥石流和2019年“8·20”泥石流。因此選取并計算了2007年、2009年、2011年、2014年、2017年和2020年植被歸一化指數分布圖。

為了更為準確地定量化表達這種趨勢，采用趨勢分析法對以上各年份NDVI數據進行統(tǒng)一分析預測。趨勢分析法是一種通過對隨時間變化的變量進行線性回歸分析，從而預測其變化趨勢的方法。其計算方法如下：

(2)

式中：NDVIslope為像元回歸方程的斜率，NDVIi為第i年NDVI的平均值，n為研究時間長度，視自身情況而定。當NDVIslope>0時，表示該像元NDVI為增加趨勢；當NDVIslope=0，表示該像元NDVI基本不變；當NDVIslope<0時，表示該像元NDVI為減少趨勢。NDVIslope位于(-0.000 5，0.000 5)區(qū)間為穩(wěn)定區(qū)域；≥0.000 5為植被改善區(qū)域；≤-0.000 5為植被退化區(qū)域。

在上述6期植被歸一化指數結果基礎上，根據時序演化規(guī)律共設置6個對比組，分別為2007-2009年、2009-2011年、2011-2014年、2014-2017年、2017-2020年、2007-2020年，得到6個對比組的NDVIslope，如圖3所示。根據式(2)，當NDVIslope< 0時，這一階段植被處于退化狀態(tài)。2007-2009年期間，受汶川8.0級地震影響，強震區(qū)NDVI值降低區(qū)域與同震崩滑災害分布區(qū)域基本吻合(圖3a)；2009-2011年NDVI降低最明顯的區(qū)域為汶川映秀、都江堰龍池地區(qū)及水磨鎮(zhèn)一帶(圖3b)，原因主要是2010年8月該地區(qū)突降暴雨，導致大面積震裂山體破壞啟動，形成群發(fā)性泥石流；2011-2014年，研究區(qū)又多次發(fā)生暴雨，特別是2013年7月暴雨導致了映秀-汶川段、綿竹清平鎮(zhèn)等地區(qū)暴發(fā)群發(fā)性泥石流，因此這一階段映秀-汶川段和綿竹清平一帶NDVI降低更為明顯，如圖3c所示；2014-2017年，由于設置了大量防治工程，同時泥石流暴發(fā)進入間歇期，研究區(qū)植被恢復明顯增強，NDVI值降低區(qū)域減少(圖3d)。2019年8月，龍門山地區(qū)再次發(fā)生強降雨，導致汶川縣城至臥龍鎮(zhèn)一帶十余條泥石流溝同時啟動，但由于這一階段泥石流主要以溝道物源啟動為主，因此很難觀測到大面積的震裂山體破壞以及NDVI的變化(圖3e)；圖3f表明，震前與震后12年比對(2007-2020年)，研究區(qū)植被仍未恢復至震前水平，且受2017年九寨溝7級地震影響，平武縣西北側山區(qū)NDVI也下降明顯。

圖3 汶川8.0級地震強震區(qū)不同時期植被歸一化指數變化分布圖

趨勢分析法對比結果表明，早期強震區(qū)震裂山體破壞演化過程與強降雨引發(fā)的群發(fā)性泥石流事件密切相關。同時，震裂山體分布也與同震滑坡分布有一定關聯，因此震裂山體空間分布也與斷層距、地形地貌等分布密切相關。基于趨勢分析法對比結果，提取了汶川8.0級地震之后四個時期(2009-2011年、2011-2014年、2014-2017年、2017-2020年)的植被退化區(qū)域數據。最后將這四期數據進行整合，繪制了汶川8.0級地震強震區(qū)植被退化區(qū)域初步識別結果圖(圖4a)。

2.2 地表覆蓋類型分析

通常，同震崩滑殘留體在地震之后會出現持續(xù)變形，其地表特征為滑坡后緣發(fā)生后退式破壞，同時植被退化。由于裸地判斷標準為植被覆蓋度低于10%的自然覆蓋土地，包括荒漠、沙地、礫石地、裸巖和鹽堿地等，與震裂山體的植被覆蓋率較為吻合。同時，在震裂山體失穩(wěn)破壞形成堆積體后，坡體趨于穩(wěn)定，此時植被將逐漸恢復，因此地表類型中草地數據也可作為震裂山體邊界圈定時參考?；诖耍瑢⒙愕睾筒莸財祿餐糜谘芯繀^(qū)震裂山體邊界識別，圖4b為研究區(qū)的地表類型覆蓋圖。

典型震裂山體選取原則為滑坡變形特征明顯且在GLC10上易于識別。典型震裂山體特征包括震裂縫(主要為拉張裂縫)、滑坡形態(tài)特征(圈椅狀、馬蹄狀或舌狀等)及微地貌形態(tài)(滑坡壁、滑坡臺階和滑坡鼓丘)，主要表現為淺色調[29]。

2.3 人工交互檢查

圖5a為強震區(qū)2009-2020年間植被退化與草地、裸地關系，植被退化數據與裸地及部分草地重疊部分則可以被視為潛在震裂山體災害點。由于識別算法本身的局限性，還需對以上識別結果進行校核。因此結合無人機航拍、現場調查、高精度歷史衛(wèi)星影像等對震裂山體進行人工交互檢查。例如，通過新磨村滑坡地表覆蓋類型圖像與無人機影像對比可見，可知其裸地范圍與2017年6月滑坡的邊界基本吻合，見圖5b，c。通過將小崗劍滑坡植被退化趨勢分布圖與遙感影像對比，發(fā)現小崗劍滑坡體流通區(qū)和堆積體表面植被已開始恢復，而滑坡后緣部分仍未恢復，表明該災害點仍處于發(fā)展階段(圖5d和圖5e)。

圖5 基于植被退化趨勢分析與人工交互檢查的震裂山體識別結果(圖5a底圖來源自地理空間數據云)

基于以上方法，通過排除掉部分特征不明顯或規(guī)模較小的樣本，最終形成了較為典型的124處震裂山體災害樣本數據庫(圖6)。

圖6 強震區(qū)典型震裂山體災害點分布圖(底圖來源自天地圖影像)

3 典型震裂山體災害點基本特征

3.1 空間分布特征

如圖6所示，典型震裂山體災害點在行政區(qū)劃上分布于11個市縣，總分布面積為3.44萬 km2。其中汶川60處，都江堰17處，北川和安縣各9處，綿竹7處、彭州和青川各6處、平武4處、崇州3處、茂縣2處、江油1處。分析表明，震裂山體災害點樣本的分布與汶川8.0級地震的峰值加速度(PGA)等值線呈現高度相關性，其中77個災樣本位于800 cm/s2等值線內，97.58%的樣本位于200 cm/s2等值線內，見圖7a。41.13%的災害點距離斷層小于5 km，84.68%的災害點距離斷層在10 km以內，見圖7b，表明震裂山體的產生受構造作用影響十分明顯。

表1 強震區(qū)典型震裂山體災害點基本特征匯總表

圖7 震裂山體災害點分布特征

除此之外，震裂山體災害主要發(fā)生在30°～50°的斜坡上，其中30°～40°和40°～50°范圍內的災害點分別占58.06%和28.23%，如圖7c所示。樣本的坡向也呈現一定的規(guī)律，樣本的坡向主要朝向東南和西南，其中90°～160°和200°～230°為震裂山體災害點的優(yōu)勢坡向，如圖7d所示。

3.2 地形地貌特征

由于高程放大效應，山體海拔較高的部分受地震擾動影響更為嚴重，因此震裂山體更為發(fā)育。在地貌上，震裂山體主要發(fā)育于山脊部位以及山體地形凸出部位。受地震波的傳播方向及山體共振影響，研究區(qū)震裂山體的山脊兩側破壞程度各有差異[30]。圖8a為陡傾孤立雙面斜坡，位于都江堰漩口鎮(zhèn)岷江左岸，巖性為花崗巖，構造作用強烈，表層受震裂嚴重。圖8b為單面震裂變形體，發(fā)育于汶川縣銀杏坪鄉(xiāng)。而山脊同一側的地震動響應基本一致，因此部分相似地貌區(qū)域具有相似的震裂山體分布，見圖8c。除此之外，由于強震區(qū)流域眾多，85.48%的樣本位于泥石流溝域內，隨著震裂山體的不斷崩塌或坍滑，這些崩滑物質極易轉化為泥石流的物源，見圖8d。

圖8 震裂山體分布的地貌特征

3.3 巖體破壞特征

震裂山體的形成階段包括裂隙擴展、失穩(wěn)滑動、后緣裂縫擴展、再次滑動、趨于穩(wěn)定和植被恢復六個階段，不同階段的震裂山體可以通過衛(wèi)星圖進行區(qū)分。利用歷史衛(wèi)星影像對震裂山體漸進性破壞演化過程分析表明，在這些災害點中，持續(xù)變形的同震滑坡占94.35%，原因可能是這些坡體在地震之后更接近臨界穩(wěn)定狀態(tài)，這種狀態(tài)的坡體更容易在外力作用下失穩(wěn)，而非同震滑坡的演化是一個漸進破壞過程。震裂山體破壞模式與常規(guī)巖質邊坡無顯著差異，但由于震裂山體裂隙更為發(fā)育，巖體完整性較差而不容易產生傾倒破壞，同時由于震裂山體以硬巖和中硬巖為主，蠕滑破壞相對較少。因此，根據震裂山體漸進破壞特征將其破壞模式分為滑移式破壞、楔形破壞和溯源塌滑式破壞三種類型，其中溯源塌滑式破壞最為普遍。

1)滑移式破壞?；剖狡茐陌l(fā)育在坡度較緩的順傾邊坡，在相對貫通的緩傾結構面及后緣拉張節(jié)理切割下，坡面上形成整體或多段式的塊體。其穩(wěn)定性主要受鎖固段和緩傾結構面的摩擦力控制，當鎖固段貫通或滑移力大于抗滑力時，發(fā)生滑移破壞。

2)楔形破壞。楔形破壞主要發(fā)育在兩組及以上結構面與臨空面組成不利組合的斜坡中，被切割的楔形塊體向臨空面產生變形。這種模式的主要特征為坡表巖體被震裂松動后，受重力、雨水滲透或者震動促使裂縫進一步擴張，兩斜交結構面或者傾坡外且傾角小于坡度的結構面與一組側緣切割面貫通形成滑動面，切割塊體沿兩組結構面交線向臨空面發(fā)生楔形破壞。

3)溯源塌滑式破壞。溯源塌滑式破壞主要發(fā)育于存在大量卸荷裂隙的斜坡巖體，受到地震力作用，裂隙不斷擴展，呈碎裂或者鑲嵌結構，受誘發(fā)因素作用這些巖塊沿后緣陡傾結構面滑移突然崩落，發(fā)生大面積的失穩(wěn)破壞，這類斜坡破壞時表層破碎區(qū)首先發(fā)生破壞，之后裸露出來的這部分巖體失去支撐后繼續(xù)失穩(wěn)破壞，導致滑坡后緣不斷后移，形成溯源塌滑式破壞。

4 震裂山體災害鏈成災模式

震裂山體的啟動本質上是不穩(wěn)定巖質斜坡的破壞失穩(wěn)，由于其大多位于高位山脊或地形突出部位，因此具有極高的勢能積累，這為災害鏈的形成提供了充足的初始能量。震裂山體災害鏈的成災模式十分復雜，其成災過程不僅包含單一災種致災過程，還包含多個災種的轉化，且其類型與地質和環(huán)境條件息息相關。根據災害鏈演化過程不同，可將其概括為：高位震裂山體崩滑-碎屑流、高位震裂山體崩滑-鏟刮侵蝕-泥石流和高位震裂山體多點崩滑堵潰型泥石流三種災害鏈。

1)高位震裂山體高速崩滑-碎屑流。高位震裂山體高速崩滑碎屑流災害鏈是震裂山體成災模式中致災性最強的一種，其啟動原因主要為外動力作用下后緣震裂山體內地震裂隙的擴展貫通。如圖9a所示，由于滑源區(qū)坡度較陡，震裂山體失穩(wěn)后形成崩塌或滑坡，在脫離母巖后不斷加速?？焖龠\動的巖塊與斜坡碰撞后，破碎解體為更小的塊體，從而形成大規(guī)模碎屑流，最終堆積在坡腳。若震裂山體發(fā)育于河道兩岸，則碎屑流堆積體可能形成堰塞壩。此類鏈式災害主要以綿竹小崗劍滑坡和茂縣新磨滑坡為代表。

圖9 高位震裂山體災害鏈成災模式

2)高位震裂山體崩滑-鏟刮侵蝕-泥石流。高位震裂山體崩滑-鏟刮侵蝕-泥石流災害鏈一般發(fā)育于窄陡溝道內，溝道縱坡相對較大。如圖9b所示，在降雨作用下，位于溝道后緣的震裂山體首先啟動，并對流動路徑上飽水巖土體進行鏟刮侵蝕，之后在雨水的匯聚作用下轉化為泥石流，最終對溝口房屋或公路等造成嚴重災害。此類災害主要以平武縣象鼻溝泥石流、都江堰三溪村滑坡泥石流和綿竹文家溝泥石流等為代表。

3)高位震裂山體多點崩滑-堵潰型泥石流。高位震裂山體多點崩滑-堵潰型泥石流一般發(fā)育于寬緩溝道中，且通常發(fā)生于強降雨條件下。震裂山體一般位于寬緩型溝道兩側，在泥石流發(fā)生前，震裂山體形成的大量崩滑物質堆積于溝道中，為泥石流提供了豐富的物源。若堆積體規(guī)模較大或溝道狹窄，則可能形成堵溝形成堰塞湖。隨著水流的不斷匯聚，堰塞湖內水位升高，堰塞壩可能發(fā)生潰決，并形成破壞性更強的泥石流。如圖9c所示，若溝內具有多個堵塞點，級聯潰決之后將形成更大規(guī)模泥石流。此類災害主要以汶川七盤溝、桃關溝、鋤頭溝和登溪溝泥石流等為代表。

5 結論

本文首先基于植被退化趨勢分析和地表覆蓋類型分析對震裂山體進行初步識別，之后采用人工交互檢查對識別結果進行優(yōu)化，建立了汶川8.0級地震強震區(qū)124處典型震裂山體災害點數據集。通過對這些災害點的分布特征及災害鏈成災模式研究，得出如下結論：

1)汶川8.0級地震產生的震裂山體災害點分布范圍廣泛，涉及11個市縣。其分布與地震的峰值加速度(PGA)等值線和斷層距呈現高度正相關性，震裂山體災害點樣本的分布與汶川8.0級地震的峰值加速度(PGA)等值線呈現高度相關性，其中62.09%的災害點位于800 cm/s2等值線內，41.13%的災害點距離斷層小于5 km，84.68%的災害點距離斷層在10 km以內，表明震裂山體的產生受構造作用影響十分明顯。除此之外，震裂山體坡頂震裂部位的坡度集中在30°～50°，震裂山體的坡向主要為東南和西南，其中90°～160°和200°～230°為優(yōu)勢坡向。

2)由于高程放大效應，震裂山體主要發(fā)育于山脊部位以及山體地形突出部位，且山脊兩側破壞程度可能不同，部分相似地貌區(qū)域具有相似的震裂山體分布。85.48%的災害點發(fā)育于泥石流溝域內，極易轉化為泥石流的物源。94.35%的震裂山體來源于同震滑坡后緣的持續(xù)變形，其破壞類型主要為滑移式破壞、楔形破壞和溯源塌滑式破壞。

3)震裂山體災害鏈的成災模式包括：高位震裂山體高速崩滑-碎屑流、高位震裂山體崩滑-鏟刮侵蝕-泥石流和高位震裂山體崩滑多點啟動-堵潰型泥石流。震裂山體災害鏈轉化過程中的巖體破碎、鏟刮、侵蝕和堵塞潰決等過程對災害規(guī)模具有放大效應。研究震裂山體成災模式對災害鏈的防治具有重要意義，也是進一步分析致災范圍的基礎。

6 討論與展望

6.1 震裂山體災害鏈的內在聯系

震裂山體災害鏈的演化是一個十分復雜的動力學過程，受地質環(huán)境和外動力作用等條件影響可能轉化為不同的災種。同時，在成災過程中存在的巖體破碎、鏟刮、溝道侵蝕及堵塞潰決等過程都可能導致災害規(guī)模和危險性的放大。如圖10所示，震裂山體災害鏈轉化過程是在一定的外部條件下產生的，且不同災害鏈之間存在一些內在聯系。當沒有水參與時，震裂山體崩滑后主要形成碎屑流；當震裂山體位于窄陡型小流域內，具備了匯水條件之后，則容易形成泥石流，并對沿途物質進行鏟刮侵蝕；當多處震裂山體位于寬緩型溝道內，發(fā)生泥石流后這些崩滑堆積體則可能形成堵潰點，從而轉化為堵潰型泥石流。除此之外，災害鏈最終形成的規(guī)模較大的堰塞體還可能形成堵塞主河道，若堰塞體潰決，災害鏈還可能進一步發(fā)展為潰決洪水，造成更為嚴重的災害。

圖10 震裂山體三種災害鏈成災模式內在聯系示意圖

6.2 震裂山體識別前景展望

盡管本文提出的基于多源數據融合的識別方法可以較為準確地識別出震裂山體，但該識別過程較為復雜。當識別范圍增大或樣本點增多時，識別效率將會降低。依靠高分辨率遙感影像的識別方法盡管可以獲取較為宏觀的變形特征，但很難偵查到震裂山體緩慢的持續(xù)性地變形。未來隨著遙感技術的發(fā)展，一些更為精細化的識別技術可能用于震裂山體識別和監(jiān)測。例如可以結合InSAR技術識別強震區(qū)的變形異常區(qū)域、利用機載激光雷達對異常區(qū)域進行準確判識、利用GIS技術突出顯示震裂山體變形界限，同時還可以利用航空物探與地面勘探結合探明坡體內部結構，從而實現震裂山體的快速全面識別。

除此之外，震裂山體的識別準確度還有賴于樣本數據庫的不斷擴充，當收集了充足的正樣本之后，可利用機器學習等人工智能方法開展快速識別[31]，同時輔以其他方法進行人工校核?？傊?，要實現對震裂山體的全面、快速、準確識別，僅靠單一手段很難達到，基于更為多源的數據融合分析方法以及人工智能可能是未來的發(fā)展方向。