基于“时空分支”理论和“事件组”概念的山区地震灾害链风险建模方法研究

现今国际上常用的地震灾害风险模型中存在着对由地震引发的崩塌、滑坡、泥石流等次生灾害评估不准确的问题，主要原因在于现有的基于事件的建模方法存在一定的局限性，不能充分考虑地震影响地区次生灾害的孕灾环境，从而难以通过单一的事件来描述主体灾害与次生灾害之间的关联性。本项目基于"时空分支理论"提出构建灾害链风险模型的方法，并提出以"事件组"的概念取代单一事件来进行风险建模，以地震灾害链为例，运用地理信息系统的手段建立坡体在不同地震场景和震后不同降雨情景下时发生滑坡的概率计算方法，这样，以有着相互关联的一组事件在时间轴上的累计损失作为地震灾害链过程中的总损失，在此思路下，通过蒙特卡洛仿真产生大量的虚拟事件组，再通过生成超越概率的方法计算出风险。本项目将重点探讨所提出的全新的灾害链建模方法的有效性，以四川省绵阳市平武县"南坝镇-水观乡-坝子乡"地区为研究区，探索山区地震灾害链风险建模的新方法和思路。

项目以四川平武南坝镇地区为例，研究了地震滑坡灾害链的风险建模和评估方法，取得了以下三个方面的研究成果：.（1）.项目开展了大量实地调研和数据收集，运用多源遥感资料，构建了1套研究区较为完整的同震型滑坡、后续滑坡以及震前房屋和震后重建房屋的空间数据资料。提出了基于MODIS数据的区域滑坡自动识别方法，通过对区域NDVI时间序列的突变检测，分析出地震型滑坡在NDVI时间序列上的表现特征，依此提出自动寻找出识别滑坡的最佳阈值，该方法对于快速提取了大面积分布的地震滑坡空间位置非常有效。.（2）.构建了地震滑坡灾害链的评估模型。综合考虑影响滑坡发育的触发因子和环境因子的作用，用Newmark位移表述触发因子，用岩性条件、土地利用类型、归一化植被指数（NDVI）、高程和地面曲率等变量构成环境因子，同时，运用Logistic回归和随机森林（RF）两种算法建模，使得模型准确率分别达到81.2%和92.4%。.（3）.构建了地震灾区后续滑坡风险评估模型。受“时空分支”理论启发，利用震后植被指数的波动变化特征，用以表达汶川地震灾区地表物质的活跃程度，从而反映震后灾区后续滑坡灾害的活跃程度。运用8天间隔的NDVI动态过程用以识别和记录异常事件，提出建模流程和算法，评估了震后灾区滑坡发育的活跃性。定量分析了地震滑坡灾害链模型评估结果与后续滑坡的关系，结果表明基于RF算法的地震滑坡灾害链模型对震后灾区5年间后续滑坡的发育有很好的指示作用。同时，构建了震后滑坡灾害与房屋重建空间格局动态变化的关系，结果表明，震后灾区将持续遭受滑坡灾害以及由于孕灾环境和承灾体变化而产生新的山洪的风险。