壹、滑坡災害風險評估
1996年，克羅斯采用滑坡易發指數(LSI)作為定量指標進行滑坡危險性區劃，並在英國德比郡進行了實踐。芬萊普。j和Fell Robin(1997)從滑坡風險識別和可接受滑坡風險水平的角度研究了澳大利亞和香港的滑坡災害。成果包括滑坡災害調查、土地開發原則、滑坡災害分類、滑坡災害造成生命財產損失的可接受概率。芬利P.J .莫斯廷G.R. & amp費爾羅賓(1999)對1984-1993期間香港3000多個滑坡災害記錄數據庫進行了統計分析，建立了基於滑坡災害幾何條件預測滑坡災害水平移動距離的多元回歸模型。康納. G .史密斯公司。Stephen A. Royle (2000)以Niteroi市為研究對象，研究了城市居民在湖泊承災體中的脆弱性，分析了導致滑坡的因素及其影響，並提出了相應的滑坡災害風險管理措施。Fausto Guzzetti(2000)建立了意大利1279-1999期間滑坡災害造成的生命死亡數據庫，對致死性滑坡的發生頻率及其致死率的評估進行了系統研究。Piyoosch Rautelal和Ramesh Chandna Lakhera(2000年)利用地理信息系統和遙感技術研究了印度Giri和Tons河(喜馬偕爾邦喜馬拉雅地區)流域的滑坡災害。B.Temesgen和m . u . Mohammed(2001+0)利用GIS和遙感技術研究了滑坡災害與致災因子之間的統計關系，並利用風險系數(0-1)對滑坡災害風險進行了評價。2000年，Ragozin等人提出了用於滑坡災害風險評估的風險指數、易損性指數及相應表達式。2000年，Johnson等人將地質災害的風險、脆弱性和風險評估作為壹個整體，以GIS軟件為技術平臺，分別采用平面和三維評估系統，對澳大利亞進行了服務於城市發展規劃的崩塌、滑坡和泥石流災害預測，並對凱恩斯地區進行了風險分析和風險區劃研究。P. Aleollt(2000年)利用地理信息系統技術研究了意大利北部阿爾卑斯山前的滑坡、洪水、雪崩和谷口堆積的危險和總體風險。A.Ragozin(2000)從理論上研究了滑坡災害風險評價中的危險性、脆弱性和風險性，提出了包含災害評價目標有效期的單壹滑坡災害指數，用其主要控制因素的概率乘積表示。對於區域滑坡災害的評估，提出了壹種基於給定區域面積、滑坡發生面積、滑坡數量與時間之間關系的定量模型。
Suzen等人提出了滑坡種子圖和統計百分位圖的新概念，用於區域滑坡風險評價。其主要原理是利用統計方法估計影響滑坡穩定性的各種因素的相對貢獻率。種子元素是指未擾動的地貌單元(帶)，用於確定滑坡邊界；百分位類型分類用於將連續變量轉化為類級離散變量。他們將這種方法應用於土耳其Asarsuyu流域的滑坡危險性評估。在GIS環境下，生成巖性、距斷層線段距離等影響邊坡穩定性的13變量圖。將13影響變量圖和滑坡災害分布圖分別疊加得到“種子要素”和“滑動要素”的屬性數據庫。根據各影響因素中不同百分位數類別的滑動單元數和非滑動(種子)元素數，計算各影響因素的權重。
Bonham提出了基於統計貝葉斯方法的數據驅動權重模型，並將其應用於找礦領域。Van Westen進壹步將該模型應用於滑坡風險評估領域。數據驅動權重模擬法的主要原理是利用歷史滑坡分布數據，建立滑坡分布與各影響因素之間的統計關系，即根據各影響因素在不同類別中滑坡分布的統計情況，確定各影響因素對滑坡災害的貢獻率(權重)。與專家知識模型相比，這種模型在確定權重時更加科學可靠，避免了專家主觀性帶來的不確定性。最後，利用另壹時期的滑坡分布歷史數據對評價結果進行檢驗和成功率預測，並對不合理的邊界進行調整，使評價結果更加可信。基於貝葉斯統計方法的數據驅動權重模型比其他統計方法更加嚴謹，充分考慮了滑坡影響因素之間的關系以及各影響因素與滑坡災害之間的關系。並對影響因素進行獨立性分析，找出最關鍵的影響因素。在此基礎上，計算各影響因素的權重。
Carrara(1989)使用多變量或“黑箱”模型對意大利壹些地區的滑坡風險進行定量評估和繪圖，以預測實際和潛在的滑坡失穩事件。作為壹種“早期預警”工具，該地圖可用於選擇需要進壹步詳細調查的“高風險”地點。采用的主要方法包括:①基於專家經驗和知識的直接估算；②將代表邊坡不穩定因素的圖層按壹定權重疊加，得到“指標”專題圖；③利用多元模型，用統計方法評價實際/潛在的邊坡失穩，確定滑坡風險的概率水平。應用這些方法的基本假設是統計訓練樣本區的滑坡失穩條件與整個研究區的環境條件相同。統計分析中的基本單元是“地貌”坡度單元(面積不同)。影響滑坡失穩的各種因素的計算是在GIS環境下的基本網格單元上進行的。利用判別分析方法，將穩定坡單元和不穩定坡單元劃分為不同的類別，然後將它們轉化為概率。最後，將滑坡風險預測概率圖與實際/編目滑坡圖進行比較，得到“可靠性”的檢驗。不幸的是，在許多案例研究中，這樣的可靠性測試實際上毫無意義。因為用於預測分析的滑坡數據是實際的滑坡數據，即用於預測建模的數據和用於驗證模型的數據不是分開的，它們是同壹組數據。
Mark和Ellen(1995)對美國加州數千條泥石流記錄和五個滑坡特征層的數據庫進行了回歸分析。分析中假設暴雨引發泥石流的條件與1982年加州暴雨事件相同。滑坡再現研究采用模擬技術，選用精度為10m的DEM數據。他們利用壹組淺層泥石流數據(200多條泥石流)的分布和頻率，模擬泥石流的觸發面積、滑動體積、沈積面積和最大物質運移距離，劃分泥石流高、中、低風險區。另壹組歷史滑坡數據用於驗證模擬和預測結果。
Carrara和Guzzetti(1995，1999)將基本映射單元分為網格單元、唯壹條件單元和坡度單元三種類型，並對三種危害模型進行了對比分析:I-坡度單元判別分析；II-獨特單位的條件分析；唯壹單位的判別分析。風險模型(I)采用40個因子建立判別函數，將266個坡單元劃分為穩定區(滑坡面積小於2%)和不穩定區。單元數據集的65%是訓練數據，剩余35%的單元數據集用於檢驗。結果表明，三種危險模型的“正確率”分別為83.8%、82%和75%。
Liener等人(1996)提出了SLIDISP滑坡風險評估程序，該程序利用巖土工程勘察得到的安全系數來確定滑坡易發區。在瑞士的研究區，滑坡的臨界坡度是根據安全系數確定的，臨界坡度以上的區域為滑坡易發區。對於不同的滑坡類型和土壤，估計不同的臨界坡度，並編制稱為SLM的滑坡危險圖。經驗證，該方法的準確率達到86%。但這種方法的缺點是無法預測滑坡，因此無法解釋未來滑坡事件可能發生的位置及其與幾個參數層(或參數組合)的關系，因此無法檢驗風險指數。
Guzzetti等人(1999)對滑坡風險評估現狀進行了綜合評述，指出“滑坡風險預測圖的可靠性和風險評估的標準沒有規範可循”。雖然他沒有提出任何相關建議，但他註意到“滑坡災害預測模型不容易用傳統的科學方法來檢驗，檢驗滑坡預測圖的唯壹方法是時間。為了應對這些挑戰，解決方案可能是通過新的科學實踐來處理不確定的問題。”
Clerici等人(2002)提出了基於條件概率和GIS的滑坡敏感性評價程序，並編寫了宏語言來處理復雜的空間數據計算。他們考慮了與滑坡發生有關的五個環境因素:地質、土地利用、坡度、降雨、層狀地層/地形坡度關系。五幅特征圖疊加後，整個研究區域被分割成無數個“唯壹-條件多邊形”。每壹個多邊形都是同質的，即具有相同的滑坡環境條件。空間數據庫分辨率5m×5m，* * * 13萬個單元。假設滑坡密度等於滑坡敏感度。計算出每個多邊形的滑坡密度後，進行分類，最終分為五個敏感等級。滑坡敏感性地圖由2131個唯壹條件區域組成，其中1542個唯壹條件區域至少受到壹次滑坡的影響。* * *考慮了六種不同類型的滑坡，但沒有單獨計算。所以生成的靈敏度圖是壹個大概的草圖。文獻中沒有提到用於預測的統計分析方法和用於驗證的技術。
戴和李(2002)采用邏輯分析法對香港大嶼山邊坡失穩進行了預測和評價，並對滑坡的行為特征進行了研究，但遺憾的是，預測結果也沒有得到檢驗和評價。
Gritzner等人(2001)試圖將歷史滑坡數據隨機分為兩組，壹組用於預測，另壹組用於檢驗，但遺憾的是，他們的分組並不是基於滑坡的歷史發生時間，但這種分組評估和檢驗的思路是正確的。
Disperati等人(2002年)使用Chung和Fabbri(1993)提出的統計技術研究了意大利中部壹個研究區域的滑坡危險分區。他們使用了1∶10000的空間數據庫(包括滑坡、陡崖、物質位移範圍等數據，以及巖性、坡向、高程、土地利用等滑坡影響因素的圖層)。在預測建模中，隨機選取壹組訓練數據集，將不同的滑坡影響因素組合疊加，得到滑坡風險預測圖。使用剩余的數據集，通過生成的預測率曲線來測試預測圖。雖然預測結果並不理想，但畢竟他們的工作在利用系統程序進行滑坡風險的空間定量預測，並對其預測結果進行檢驗和解釋方面邁出了重要的壹步。
Park等人(2002年)分析並研究了滑坡災害制圖中的空間不確定性。他們描述了空間預測模型中影響因素層的邊界模糊性。預測率曲線用於解釋和驗證不同因子組合和不同空間不確定性水平下的預測結果。
表2-1和表2-2總結了近30年來世界範圍內滑坡編目和災害空間分析的主要情況。在區域尺度的滑坡空間分析研究中，統計方法被廣泛用於滑坡敏感性分析(如巴埃薩和科羅米納斯，2001；卡拉拉，1989；費爾南德斯等人，2004年；Griffiths等人，2002年)和風險評估(如Guzzetti等人，1999；Asch et al .，1992)，而模糊模型最近已被使用(如Ercanoglu和Gokceoglu，2002；Pistochi等人，2002)和概率預測模型等高級統計方法(Pistochi等人，2002)。
巖石滑坡的空間分析主要包括巖石崩塌和(大規模)巖石滑動(表2-3)。壹些巖石滑坡目錄給出了其空間分布的信息，壹些目錄使用統計方法和經驗模型來分析巖石的空間崩塌(如Dorren和Seijmonsberegen，2003；梅，2006 54 38+0；Wieczorek等人，1998)。壹些研究人員(如Guzzetti等人，2002a)開發了數值模型來模擬巖石滑坡的空間運動模式。
世界各國廣泛開展了流域、區域和國家尺度的泥石流調查(表2-4)。主要是重大觸發事件(如暴雨、地震)作用下的泥石流空間分布和滑坡分布目錄。統計技術和數值方法被廣泛用於評估泥石流的敏感性和危險性(例如，D'Ambrosio等人，2003；Lorente等人，2002年)。除了流域和區域尺度，壹些國家(如美國和瑞士)還開展了國家尺度的泥石流編目和敏感空間分析。
世界各國也廣泛開展了土壤滑動的空間分析和研究(表2-5)。主要包括深層滑動和淺層轉換滑動。對於場地尺度的淺層轉換滑動，無限平衡滑坡穩定性分析模型主要用於估算邊坡的安全系數(FoS)和失穩概率(如Dietrich等，1995；蒙哥馬利等人，2000年；吳和Abdel-Latif，2000)。Moller等人(2001)發展了基於水文響應單元和土力學響應單元的無限滑坡模型。啟發式專家評價法主要用於區域和全國範圍的研究。該研究為進壹步研究先進模型的使用奠定了基礎。
從全國範圍的研究來看，Paige-Green(1985)給出了基於專家判斷的滑坡風險分級。瓊斯和李(1994)總結了英國滑坡編目的資料。Guzzetti等人(1994)制作了壹份意大利滑坡的綜合目錄。Dikau和Glade(2003年)根據邊坡的巖性和幾何特征制作了全國範圍的滑坡敏感性圖。雖然全國尺度分析提供的信息是粗略的，但它為進壹步的區域滑坡風險分析奠定了基礎，如結合承險體(風險要素)和相關社會經濟屬性可以進行區域滑坡風險評估。
表2-1世界不同區域的滑坡編目(流域和區域尺度)
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表2-2全球滑坡空間風險分析概述
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表2-3全球崩塌和巖石滑坡空間評估概述
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表2-4世界各地泥石流風險的空間分析和評估概述
表2-5全球土壤滑坡的空間分析和評估概述
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二、滑坡災害風險評估
-聯合國減災組織UNDRO在1982中提出了風險的概念。此後，許多研究者(如Brabb，1984；愛因斯坦，1988；跌了，1994；赫恩和格裏菲斯，2006 54 38+0；Leoneo等人，1996；樂華，1996；)將這壹概念引入滑坡災害領域。Cruden和Fell編輯出版的《滑坡風險評估國際研討會論文集》(1997)首次介紹了滑坡風險研究。此後，滑坡風險研究的案例陸續發表(如Cardinali et al .，2002；戴等，2002；芬利等人，1999；古紮蒂，2000；哈丁漢姆等人，1998；赫恩和格裏菲斯，2006 54 38+0；邁克爾-萊巴等人，2000年)。
目前，滑坡工作組滑坡風險評估委員會(IUGS，1997)和澳大利亞巖石力學協會的fall(2000)被廣泛采用。大多數滑坡風險研究主要采用自然科學方法，而與洪水和地震等自然災害相比，與滑坡災害的社會應對策略或受影響社區的復原力相關的社會科學研究仍然非常有限。以下列舉了近10年來滑坡風險研究的重要成果。
馬裏奧·梅希亞-納瓦羅和埃倫·E·沃爾(1994)綜合了哥倫比亞梅德林地區的地質災害風險以及土地和生命的脆弱性，制作了壹份風險評估分區圖。R.Anbalagan和Bhawani Singh(1996)在以往山區滑坡危險性評估和區劃研究的基礎上，提出了壹種新的風險評估制圖方法。風險評估矩陣。在1996中，Jefferies等人提出了評估風險概率的貝葉斯方法。
MeJA-Navarro和Garcia(1996)開發了IPDSS，即綜合規劃決策支持系統，是基於GIS平臺和圖形用戶界面的滑坡災害、脆弱性和風險評估綜合信息系統。滑坡風險(敏感性)的評估是基於影響滑坡的因素(如地形、坡度、基巖、地表和構造地質、地貌、土壤、土地覆蓋、土地利用、水文、降雨、溢洪道分布圖和以往災害的歷史數據)的疊加，並具有壹定的權重。權重基於多元統計分析和專家知識。同樣，IPDSS系統也沒有將物質運動劃分為不同的時間段，因此無法表征滑坡發生地點與其影響因素之間的關系，也無法驗證預測模型。雖然IPDSS較之前的研究前進了壹步，除了風險評估之外，還進行了脆弱性評估和風險評估，但是在整個評估過程中，其屬性的表示和選擇是任意的。
Cardinali等人(2002)通過航空照片解譯和實地調查，編制並分析了多期滑坡目錄圖。他們將調查範圍限制在過去60年發生過物質運動的地區和過去發生過物質運動的地區，重點是各種不穩定性的演變和分布。滑坡的危險性、脆弱性和風險評估通過以下策略進行:①確定研究區範圍；(2)編制多導滑坡編目圖和分類圖；③確定滑坡危險區(單相和多相滑坡的影響範圍)；④滑坡風險評估；⑤確定並編制承災體圖，評價其對不同類型滑坡的易損性；⑥滑坡風險評估。假設研究區域未來的滑坡可能發生在已經發生滑坡的相鄰區域或同壹斜坡或同壹流域。由於經濟原因，作者僅進行了局部滑坡風險評估(占研究區域的265，438+0.4%，占980個滑坡影響區的265，438+00，面積為20km2)，而沒有對整個研究區域或集水區進行區域性滑坡風險評估。滑坡危險區劃也僅限於可能發生物質移動的地區。將估算的滑坡頻率等級和觀測的滑坡強度等級交叉後，得到不同的風險等級，合並後重新劃分為四個相對等級。在1∶10000的示意圖上，表示了11種承災體，並根據各滑坡類型的滑坡強度不同，劃分了三個易損性等級。這項研究特別有意思的是，通過航拍照片對過去60年的物質運動進行了解譯，並對滑坡的演化過程進行了時間對比分析。但本研究仍存在三個不足:①未給出滑坡風險等級的定量絕對值；②滑坡風險評估/預測結果未經檢驗；③沒有壹致的空間單元和空間覆蓋範圍。
Lerio(1996)對法國自20世紀70年代以來，特別是自1982年7月頒布自然風險規劃法(PER)以來的滑坡風險評估和制圖進行了全面的回顧。根據PER法的要求，法國普遍開展了1: 5000至1: 10000的滑坡風險測繪工作，並將編制的地圖作為災害預防和災後賠償的依據。災害風險評估和制圖主要回答以下問題:①物質運動的類型是什麽？②潛在的不穩定區域在哪裏？③災難什麽時候會發生？(4)災害的範圍是什麽？⑤災害與環境有什麽關系？是自然因素還是人為因素造成的？6.災難造成的損失有多大？Lerio總結了三種可用的作圖方法:①專家評價(主觀，需要解釋和統計技術)；(2)回歸分析(利用可靠的滑坡區域空間數據庫，建立物質運動方式與其環境因素的關系，推斷其他類似區域發生滑坡的可能性，主要用於較大區域的分析)；③力學分析(基於確定性穩定性模型，預測滑坡發生的概率，主要用於場地尺度的滑坡評價和預測)。勒裏奧指出:“幾乎所有的風險地圖都沒有整合時間的概念，防災的投入將需要基於大量歷史數據的可靠的時空災害預測模型。
Leone等人(1996)提出了損失函數作為構建脆弱性框架的壹部分。因此，收集和對比分析歷史滑坡及其相關資料是非常重要的。必要的表征是將研究區域劃分為若幹空間區塊，不同區塊發生滑坡的概率不同。
Glade(2001)在德國萊茵黑森進行了區域滑坡風險評估。不同的土地利用被劃分為不同的風險因素。由於該地區的生命風險非常小，因此在本研究中忽略了生命風險分析。每個風險因素(不同土地類型)的貨幣價值被轉換(表2-6)。將滑坡災害信息與風險因素的脆弱性相結合，形成風險矩陣。據此劃分了滑坡風險的不同等級。90%的地區被列為低風險地區，8%為中等風險地區，2%為高風險地區，0.2%為非常高風險地區。雖然滑坡風險圖不能用於地方政府的詳細規劃目的，但確定的滑坡災害易發區無疑對地方政府或地區政府使用的“熱點”的詳細分析具有重要價值。
表2-6不同潛在損害值的風險因素(歐元)(Glade等人)
Glade和Jensen(2004)對冰島峽灣西北區Bildudalur進行了崩塌災害風險分析，確定了建築物的易損性和人員傷亡的風險概率。雖然歷史上沒有崩塌造成人員傷亡的記錄，但這項研究為當地政府妥善管理危巖提供了可靠依據。研究中，將確定的崩塌路徑轉化為危險區域區劃，再結合潛在損失值和相關風險因素，確定風險等級。在後果分析中，不僅考慮了研究區內任意地點的易損性和影響的時空概率，還考慮了崩塌災害的季節性影響概率。在GIS環境下，這些成果以地圖的形式表現出來。最終確定的風險不僅包括個人生命風險，還包括社會生命風險。崩塌災害個人風險很低，從1.1×10-5/年到5.6×10-5/年不等；92%的地區屬於低風險，8%的地區屬於超低風險區；但社會風險從1.6×10-3/年到2.1×10-5/年不等，其中4%的地區為超低風險，27%為低風險，58%為中等風險，165438。計算出的生命總風險水平，即年死亡率為0.009。
表2-7總結了世界各地不同空間尺度的滑坡風險評估。壹些研究基於制圖程序進行了滑坡災害和風險分區(如Espizua和Bengochea，2002)，另壹些研究提出了不同類型滑坡風險評估的經驗公式，如泥石流(如劉等，2002)，還有壹些研究采用概率方法進行滑坡風險評估(如Chung和Fabbri，2002；Rezig等人，1996)。雖然“風險”壹詞在很多公開發表的文章中頻繁出現，但真正意義上的滑坡風險研究並不多。滑坡風險的研究仍處於探索階段。
表2-7全球地質災害空間風險評估概述
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