金沙江典型河段潜在滑坡演化多源数据分析与失稳预测模型研究

Landslide predictions are mostly posteriori models. Potential landslides are the most potential geological disasters in the future. The research on the potential landslides deformation evolution and instability prediction based on the geological background and formation mechanisms of landslides are of great significance. this project intends to select the typical reach of the Jinsha River as the study area, and 1) to focus on the landslides geological background and the formation mechanisms based on multi-source investigation, to establish landslides formation mechanisms and space-time pattern cataloging system; 2) to acquire accurate slope deformation information based on InSAR technology, and to identify potential landslides boundaries based on the identification system, and to establish potential landslides multi-source data fitting model with geological topography and slope structure, and to study the potential landslides evolution mechanisms considering existing landslides formation mechanisms and potential landslides deformation time series in complicated slopes; 3) to summarize landslide controlling factors based on attributes reduction and stochastic forest model, and to establish regional instability prediction evaluation index system, and to establish a feasible regional potential landslide instability prediction model considering the slope deformation zone. This project will build a feasible potential landslide instability prediction system, which provides a theoretical basis and technical support for solving the slope disaster evolution of complex structures in the Jinsha River.

滑坡预测研究多为后验型，而具有滑坡潜质但尚未发生的滑坡才是未来形成灾害的最大隐患，在重点考虑滑坡地质背景及成因机制的基础上，研究大尺度范围潜在滑坡变形演化机制及失稳预测具有重要意义。本项目通过多源立体调查重点确定金沙江典型河段滑坡地质环境发育背景及成因机制，建立滑坡成因机制及时空格局数据编录；利用InSAR技术精确获取斜坡形变信息，基于判识系统识别潜在滑坡边界，建立潜在滑坡与地质地形、斜坡结构等多源数据嵌合模型；综合考虑现存滑坡的成因机制、潜在滑坡的多源数据嵌合模型与形变精细时间序列，研究复杂斜坡发育潜在滑坡的演化机制；利用属性约简与随机森林模型归纳滑坡发育控制性因素，建立区域性潜在滑坡失稳预测评价指标体系，建立考虑斜坡形变分区特征的区域性潜在滑坡失稳预测模型，构建一套可行的潜在滑坡失稳预测方法体系，为解决金沙江典型河段复杂结构斜坡灾变演化问题提供理论依据与技术支撑。

金沙江沿岸地质构造复杂、岸坡陡峻，频繁的地质灾害给生态环境带来严重破坏，易形成大规模的堵江事件，引发多种灾害的链式发生，造成巨大的生命财产损失。因此，在重点考虑滑坡地质背景及成因机制的基础上，研究大尺度范围潜在滑坡变形演化机制及失稳预测具有重要意义。项目选取金沙江典型流域进行研究，获取流域内历史滑坡数据，分析其分布及发育规律，选取了高程、坡向、坡角、平面曲率、剖面曲率、岩性、与断层的距离、与河流的距离、与道路的距离、土地利用、归一化差异植被指数、地形湿度指数、水流强度指数、地表径流指数、土壤和降水16个滑坡发育控制性因素，建立了区域性潜在滑坡失稳预测评价指标体系。综合利用随机森林（RF）、支持向量机(SVM)、人工神经网络（ANN）以及最大熵模型四种机器学习方法对徐龙沟流域进行滑坡敏感性分析，获取了具备地质基础信息的滑坡敏感性预测模型。.利用时序InSAR技术对Sentinel-1A、ALOS-2数据进行处理，结合光学遥感影像、日降雨数据及形变时序曲线，识别了奔子栏至石鼓段多个潜在滑坡，分析其形变特征及成因机制，并基于此建立了滑坡成因机制及时空格局数据编录。2018年白格堵江溃坝事件对金沙江沿岸滑坡堆积体稳定性具有较大的影响，研究收集了Sentinel-1A及洪水流量数据，分析了金沙江上游三个典型滑坡堆积体的形变特征并研究其对堵江溃坝的响应。对覆盖徐龙沟流域的Sentinel-1A升降轨数据进行处理，获取了流域内地表动态形变信息，结合形变速率、遥感影像及植被覆盖指数将流域划分为五个区域，分析了各区域的形变特征。.根据研究区工程地质条件，使用权重叠加法将滑坡敏感性评价与InSAR形变监测结果相融合，建立了潜在滑坡地表形变信息与地质地形、斜坡结构等多源数据嵌合的失稳预测模型，并通过滑坡形变精细时间序列，研究了复杂斜坡发育潜在滑坡的演化机制，构建了一套可行的潜在滑坡失稳预测方法体系，为解决金沙江典型河段及具有同样复杂结构斜坡灾变演化问题的区域提供理论依据与技术支撑。.