Evaluation of landslide susceptibility based on landslide failure mode analysis: A case study of the left bank of Xietan River in the first section of Three Gorges Reservoir
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摘要: 三峡库区首段发育有大量岩质滑坡，其中很多灾害点极具隐蔽性且目前并未被查明。文中以三峡库区首段泄滩河左岸为研究区，以区内唯一破坏的卡门子湾顺层岩质滑坡为例，在分析其成因机制的基础上归纳总结了该地区顺层岩质滑坡的破坏模式，并以此确定了高程、坡度、坡向、起伏度、平面曲率、剖面曲率、地层岩性、距河流距离及距道路距离共9个评价指标因子及疑似滑坡隐患点，将这些灾害隐患点作为滑坡样本，运用ALSA模型开展研究区的滑坡易发性分区，最后采用ROC曲线及现场复查等方法验证评价结果的可靠性。预测结果表明：研究区内顺层岩质滑坡的极高易发区和较高易发区大致呈面状分布，主要集中在岩性为侏罗系中统上沙溪庙组紫红色泥岩夹砂岩和西北坡向的近库岸地区。现场验证发现易发分区结果与滑坡破坏模式分布规律较吻合，表明基于滑坡破坏模式选择滑坡样本得到的滑坡易发性结果在整体上也能反映研究区滑坡概率空间分布规律，在缺乏准确滑坡样本时可作为一种替补方案。上述研究结果为基于滑坡破坏模式选取滑坡样本开展易发性评价工作提供了理论支持和科学依据。Abstract: There are a large number of rock landslide disasters developed in the first section of the Three Gorges Reservoir area, many of which are very hidden and have not been identified. In this paper, taking the left bank of Xietan River in the first section of the Three Gorges Reservoir as the study area, taking the only bedding rock landslide in Kamenziwan as an example, the failure mode of bedding rock landslide in this area is summarized on the basis of analyzing its genesis mechanism. Nine evaluation index factors, including elevation, slope aspect, slope, relief, plane curvature, profile curvature, formation lithology, distance from river and distance from road, as well as suspected hidden danger points of landslide disaster are determined. These hidden danger points are taken as landslide samples. Automatic Landside Susceptibility Assessment Model (ALSA) was used to carry out landslide Susceptibility zoning in the study area. Finally, ROC curve and field review were used to verify the reliability of the evaluation results. The prediction results show that the extremely high and highly prone areas of bedding rock landslides in the study area are distributed in a plane shape, mainly concentrated in the middle Jurassic Upper Shaximiao Formation purplish red mudstone intercalated sandstone, and the northwest slope direction near the reservoir bank area. Field verification shows that the results of prone zoning are consistent with the distribution law of landslide failure mode, indicating that the landslide susceptibility results obtained by selecting landslide samples based on landslide failure mode can also reflect the spatial distribution law of landslide probability in the study area on the whole, and can be used as a substitute scheme in the absence of accurate landslide samples. The above research results provide theoretical support and scientific basis for selecting landslide samples to carry out vulnerability assessment based on landslide failure mode.
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0. 引言
对于内部不存在潜在滑移面和控制性结构面的厚层危岩体，其破坏机理十分复杂[1-2]。这种危岩体具有分布区域广、发生频率高、突发性强、破坏范围大等特点，是一类典型的山区地质灾害，对人民生命财产安全和城镇建设造成严重威胁[3-6]。对于涉水厚层危岩体，除了崩塌的直接危害以外，产生的涌浪次生灾害将进一步扩大威胁范围[7-9]。
自2008年三峡库区正式蓄水以来，由于三峡库区水位的周期性涨落，在库岸形成了高达30 m的劣化带[10-12]。库区涉水危岩体的基座部分位于劣化带区域，基座岩体长期处于上部岩体自重下，并在干湿循环作用下逐渐劣化，导致其变形破坏机理更为复杂，进一步加大了危岩体的防治难度[13-15]。
文章在现场调查、监测数据以及室内试验的基础上，分析了三峡库区箭穿洞危岩体的变形破坏特征，并对其破坏模式进行了判定。根据其变形破坏特征，提出了危岩体的治理方案，并采用数值模拟对治理方案进行了定量评价。该危岩体的防护理念对于岩质库岸的防治具有重要的参考价值。
1. 危岩体概况
箭穿洞危岩体位于重庆市巫山县望霞村。危岩体的上游侧边界为纵张裂缝（LF1: 150～226 m）；下游侧边界裂缝在陡崖面上清晰可见，上宽下窄，充填或局部充填碎石土或溶蚀、残积碎石土，并向下逐渐收敛至153 m高程尖灭（LF2）。危岩体后缘边界为卸荷裂缝（LF3）张开度可达3.15 m，裂隙在高程226 m以下底部均被碎石所填充。箭穿洞危岩体的正视图见图1。
箭穿洞危岩体的三维切割边界清楚，其几何形态呈不规则的六面体，后缘高程为278～305 m，基座高程为155 m，平均高差为135 m，危岩体平均横宽约55 m，平均厚度约50 m，危岩体体积约36×104 m3，主崩方向为260°。箭穿洞危岩主要为三叠系下统大冶组第四段(T1d4)、高程280 m以上为嘉陵江组第一段(T1j1)，基座以下为大冶组第三段(T1d3)。基座岩体位置处有一平硐，其中布有压力传感器。箭穿洞危岩体的典型剖面图见图2。
2. 危岩体的变形特征
由区域地质构造可知，箭穿洞危岩体是在斜坡岩体不断卸荷，长江不断侵蚀切割、构造应力释放等条件下形成的。三维边界基本形成后，重力成为主导危岩体变形的主要因素。另外，干湿循环作用下基座岩体的持续劣化进一步加速了危岩体的变形。根据现场监测资料可知（图3），危岩体的边界裂缝及基座压力随着库水位周期性升降次数的增加而持续增大。
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图 3 箭穿洞危岩体的变形特征Figure 3. Deformation characteristics of the Jianchuandong dangerous rock mass针对基座的泥质条带灰岩，在室内完成了30次干湿循环试验，得到了初始状态、5次、15次、20次以及30次干湿循环后基座岩体的力学参数（表1）。
表 1 泥质条带灰岩力学参数Table 1. Mechanical parameters of marlstone under dry-wet cycles in the Three Gorges Reservoir area干湿循环次数 单轴抗压强度 抗拉强度 /MPa 抗剪强度 变形参数 天然状态/MPa 饱和状态/MPa 内摩擦角/(°) 黏聚力/MPa 弹性模量/(104 MPa) 泊松比μ 0 19.07 13.24 1.10 32.6 3.36 0.405 0.30 5 18.39 12.25 0.99 32.2 3.16 0.373 0.31 15 16.96 11.10 0.89 31.8 2.91 0.351 0.32 20 16.22 10.44 0.83 30.1 2.83 0.272 0.33 30 14.98 9.67 0.79 28.4 2.76 0.238 0.35 经过30次干湿循环后，基座岩体的单轴抗压强度下降约21%～26%，随着循环次数的增加，其强度的劣化率有所下降，但尚未收敛；抗拉强度和黏聚力下降约28%，随着循环次数增加，其劣化率有所下降，趋于收敛；岩石的内摩擦角下降约17%，在15次循环后劣化率有增大趋势，表明岩体的抗剪强度将持续降低；变形参数下降约40%，变形模量趋于减小，泊松比趋于增大，并且在15次循环后劣化率有增大趋势，表明岩体质量将持续降低。
3. 危岩体的失稳破坏模式
根据危岩体的变形特征可知，箭穿洞危岩体以基座的变形破坏为主导，内部不存在潜在的剪切面或导致倾倒变形的控制性结构面。对于这种类型的危岩体，其变形破坏发展一般有2种趋势，分别是基座压裂型崩塌和基座滑移型崩塌[1-2]（图4）。
基座压裂型崩塌见图4(a)。如果缓坡岩体较坚硬，基座底部岩体受压集中，会导致基座岩体和接触岩体出现压致拉裂现象；基座破坏时，大量的拉裂缝和剪裂缝会出现，导致岩体整体失稳。基座滑移型崩塌见图4(b)。如果缓坡岩体较为软弱，在上部压力作用下，基座软弱岩体可能会出现剪切破坏，上覆岩体压力将软弱基座挤出，从而发生后靠滑移式的整体破坏。
基座碎裂型崩塌和基座滑移型崩塌的判定与基座岩体强度有关，根据HUNGR等[1]提出的判定方法[1]，可采用应力比值（Ns）来界定危岩的破坏模式，Ns的建议值为0.25，其判定公式如下：
(1) 式中：
H——上部危岩体的高度，此处取135 m；
计算可知，Ns为0.63，大于0.25，因而确定箭穿洞危岩体将发生滑移破坏。
4. 危岩体的防护设计
基于箭穿洞危岩体的破坏模式，将危岩体的治理定为两部分，分别是基座软弱岩体的补强加固，以及危岩体中上部的锚索加固（图5）。其中，基座岩体的补强是为了阻断危岩体的滑移剪出；中上部锚索加固是为了控制危岩体的变形。防护治理所涉及的力学改善措施如下：
（1）基座软弱岩体补强加固工程
基座平硐采用C30钢筋混凝土键体充填支撑；基底设置3排锚桩，锚桩间距为1.75 m、2.25 m，锚桩孔径为150 mm，锚固段长度为6.00 m，基座涉水岩体的表面采用板肋式锚杆挡墙。
（2）防护工程（锚索、主动防护网、被动防护网、水下柔性防护垫）
在危岩体中上部布置6排2 000 kN级锚索，水平夹角为15°，水平及竖向间距均为6.00 m，锚索为16 φs15.2 mm，锚固段总长度为17.00 m（3.00，3.00，2.50，3.00，3.00，2.50 m分6段设置）。
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图 5 箭穿洞危岩体防护（Ⅰ−Ⅰ'剖面）Figure 5. Preventative methods for the Jianchuandong dangerous rock mass5. 防护效果分析
针对防护方案，将提高岩体稳定性的防护措施进行简化后，进行有限元数值计算（所采用数值软件为MIDAS GTS），涵盖上部危岩的预应力锚索、消落带区域砂浆锚杆、板肋式锚杆挡墙及平硐充填。未进行防护加固时，平硐区域作隧洞处理；防护加固后，平硐区域采用C30钢筋混凝土的强度参数（参考值）进行分析。此外，砂浆锚杆、预应力锚杆及板肋式锚杆挡墙相关参数均为参照值[18-19]，数值分析过程中的计算参数见表2。以初始状态下的危岩防护为例，对防护措施的有效性进行评价。根据相关规范要求[20-21]，泥质条带灰岩的岩体黏聚力由岩石黏聚力乘以折减系数，取0.20；岩体内摩擦角由岩石内摩擦角乘以折减系数，取0.80；岩体变形参数由岩石变形参数乘以折减系数，取0.70。数值计算时，对数值模型右侧边界和左侧边界的水平方向进行了约束，底部边界采用固定约束，将危岩体的自重设定为诱发失稳的关键因素。
表 2 有限元数值计算岩体参数Table 2. Mechanical parameters of the marlstone used in the numerical simulation岩性 本构模型 弹性模量/MPa 泊松比 容重/(kN·m−3) 黏聚力/MPa 内摩擦角/（°） 灰岩（基岩） 摩尔库伦 47800 0.26 27.20 5.21 44.4 灰岩（消落带） 摩尔库伦 42000 0.24 24.50 4.82 40.2 泥质条带灰岩（消落带） 摩尔库伦 27200 0.33 26.50 1.79 37.6 泥质条带灰岩（水上基岩） 摩尔库伦 40500 0.30 26.60 2.36 37.6 水上灰岩（基岩） 摩尔库伦 50400 0.28 27.10 5.48 44.4 平硐（充填） 摩尔库伦 27000 0.20 24.20 3.18 48.6 砂浆锚杆 弹性 196000 0.28 78.50 − − 预应力锚杆 弹性 196000 0.28 78.50 − − 板肋式锚杆挡墙 弹性 27000 0.25 23.00 − − 通过对箭穿洞危岩典型剖面的有限元计算，得到该剖面加固前后的位移云图见图6。分析可知，上部岩体的锚索加固是控制危岩体变形的关键措施。危岩体的最大位移位于后缘部分，这是因为危岩体形状不规则，存在偏压应力，导致其具有沿基座滑移的变形趋势，与之前的破坏机制分析相符。在防护加固前，危岩体的最大位移为0.3235 m，综合防护加固后其最大位移为0.1313 m，降低了59.41%，危岩体的变形趋势得以控制。
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图 6 箭穿洞危岩体位移云图Figure 6. The displacement field of the JDRM under different working conditions箭穿洞剖面最大剪应力云图见图7，分析可知，岩体基座加固是控制剪切应力集中的关键措施。防护加固前，剪应力的最大值为38.085 MPa，且在裂隙尖端出现应力集中现象。综合防护加固后，裂隙尖端的最大剪应力为11.117 MPa，降幅可达70.81%。
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图 7 箭穿洞危岩体最大剪应力云图Figure 7. The maximum shear stress field of the JDRM under different working conditions对应力场及位移场进行分析可知，预应力锚索可有效控制危岩体由于偏压而引发的变形趋势，而基座加固在保证基座岩体完整性的同时，可以有效降低基座岩体的最大剪应力。
通过强度折减法对危岩体的稳定性进行了分析（图8）。根据防护前危岩体的塑性变形可知，其破坏模式为基座滑移式破坏，与前文滑移破坏模式的判定是一致的，其塑性变形区由后缘裂缝尖端向平硐位置延伸，此时危岩体稳定系数为1.04，处于临界失稳状态。在平硐充填的基础上，进行砂浆锚杆以及格构梁的支护，提升基座岩体的完整性之后，其塑性变形区下移见图8（b），危岩体的稳定性大幅度提升，稳定系数可达1.82，其提高幅度为75%。当上部岩体采用预应力锚索进行加固时，见图8（c），可有效控制危岩体的变形，与防护前的危岩体相比，其稳定性提高了17.78%。当完成综合支护后，见图8（d），其稳定性可达2.451，与防护前的稳定性相比提高了135.67%。在综合防护下，基座补强尤其是砂浆锚杆的施工阻断了塑性变形区的连续性，危岩体塑性变形区的剪出口下移到破碎带下方的消落带区域，且上部预应力锚索控制住了危岩体的整体变形，从而大幅提升了危岩体的稳定性。
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图 8 箭穿洞危岩体塑性变形区Figure 8. The plastic deformation zone of the JDRM under different working conditions通过数值模拟可知，在综合防护之后，危岩体的剪出口将下移至145 m高程处。根据原有设计方案，在145 m水位处会设置防水层以及竖向锚杆，因而，能够在之后的劣化中进一步提升危岩体的长期稳定性。由于145 m高程处的防护并非主体设计，本文在计算时并未考虑相关防护措施。箭穿洞危岩体的防护工程已经按照文中所陈述的措施完成了施工，相应的演化趋势将在之后做进一步的研究。
6. 结论
在现场调查、实时监测以及室内试验的基础上，本文采用公式判定和数值模拟等方法对三峡库区箭穿洞危岩体的破坏机理和防护效果进行了分析和研究，得到以下结论：
（1）由于箭穿洞危岩体为内部不存在潜在滑移面和控制性结构面的涉水厚层危岩体，其变形破坏机理较为复杂。箭穿洞危岩体基座部分的软弱岩层不仅承担着上覆岩层的自重，同时在库区水位的周期性升降下持续劣化，加速了危岩体的变形破坏。
（2）通过公式判定可知，在上部压力作用下，箭穿洞危岩的基座软弱岩体可能会出现剪切破坏，上覆岩体压力将软弱基座挤出，并最终发生基座滑移式的整体破坏。
（3）针对该危岩体的变形破坏模式，提出了基座加固及上部岩体固定的防护措施，其中，上部岩体的锚索加固用于控制危岩体的变形，基座加固用于控制危岩体的滑移。
（4）数值模拟结果表明，本文涉及的综合防护措施效果显著，能够有效的控制危岩体的变形，使得危岩体的塑性变形区域下移，并最终提高危岩体的整体稳定性。
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图 2 泄滩河左岸现场调查图（摄于2020年8月）
Figure 2. Field geotechnical photo of the left bank of Xietan River (August 2020)
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图 3 卡门子湾滑坡全貌及优势结构面
Figure 3. Arial view and dominant structural plane of Kamenziwan landslide
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图 5 卡门子湾滑坡破坏前后库水位和降雨量
Figure 5. Summery of reservoir water level and rainfall before and after Kamenziwan landslide failure
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图 6 卡门子湾滑坡破坏模式概化示意图
Figure 6. Generalized schematic diagram of failure mode of Kamenziwan landslide
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图 7 泄滩河北段粉砂岩山脊夹泥岩沟谷微地貌示意图
Figure 7. The terrain and watershed partition of siltstone ridge and mudstone valley in Xietan River north section
表 1 卡门子湾滑坡破坏模式总结表
Table 1 Summary table of failure mode of Kamenziwan landslide
岸坡类型 缓倾切向坡 破坏模式 视倾向顺层牵引式滑坡 孕灾（六面体）
结构面斜坡表面 “上陡下缓前临空”的台阶状折线地形 底部滑带 左侧顺层，右侧切层 前缘剪出口 河流冲刷侵蚀形成临空面，
剪出口高程在145～175 m后缘边界 一组陡倾结构面切割，出露岩层切面 左侧边界 多组结构面相互切割形成阶梯状边界 右侧边界 岩层面 边界特征 两个约束边界（右、后）+两个自由边界（左、前） 物质组成
条件滑体 块裂岩体 滑带 中后部由三组结构面及岩层面形成阶梯状
滑带，前部岩层溃曲形成缓倾结构面滑床 侏罗系中统沙溪庙组（J2s）上部灰绿色砂岩
夹泥岩，下部紫红色泥岩夹砂岩
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表 2 卡门子湾滑坡区易发性结果分析表
Table 2 Summey table of landslide susceptibility results at Kamenziwan landslide area
以疑似滑坡区为样本的滑坡易发性评价结果 卡门子湾滑坡区 栅格数 各分区占比/% 极高及较高易发区占比/% 极高易发 5986 26.6 82.8 高易发 12640 56.2 中易发 3750 16.7 低易发 113 0.5 极低易发 0 0.0 总计 22489 100
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[1] 殷坤龙,朱良峰. 滑坡灾害空间区划及GIS应用研究[J]. 地学前缘,2001,8(2):279 − 284. [YIN Kunlong,ZHU Liangfeng. Landslide hazard zonation and application of GIS[J]. Earth Science Frontiers,2001,8(2):279 − 284. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3321/j.issn:1005-2321.2001.02.010 [2] 黄波林,殷跃平,李滨,等. 三峡工程库区岩溶岸坡岩体劣化及其灾变效应[J]. 水文地质工程地质,2020,47(4):51 − 61. [HUANG Bolin,YIN Yueping,LI Bin,et al. Rock mass deterioration and its catastrophic effect of karst bank slope in the Three Gorges Project Reservoir area[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2020,47(4):51 − 61. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.202003055 [3] 卫童瑶,殷跃平,高杨,等. 三峡库区巫山县塔坪H1滑坡变形机制[J]. 水文地质工程地质,2020,47(4):73 − 81. [WEI Tongyao,YIN Yueping,GAO Yang,et al. Deformation mechanism of the taping H1 landslide in Wushan County in the Three Gorges Reservoir area[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2020,47(4):73 − 81. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.202003043 [4] 郭子正,殷坤龙,付圣,等. 基于GIS与WOE-BP模型的滑坡易发性评价[J]. 地球科学,2019,44(12):4299 − 4312. [GUO Zizheng,YIN Kunlong,FU Sheng,et al. Evaluation of landslide susceptibility based on GIS and WOE-BP model[J]. Earth Science,2019,44(12):4299 − 4312. (in Chinese with English abstract) [5] 张钟远,邓明国,徐世光,等. 镇康县滑坡易发性评价模型对比研究[J]. 岩石力学与工程学报,2022,41(1):157 − 171. [ZHANG Zhongyuan,DENG Mingguo,XU Shiguang,et al. Comparison of landslide susceptibility assessment models in Zhenkang County,Yunnan Province,China[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2022,41(1):157 − 171. (in Chinese with English abstract) [6] MOHAMMADY M,POURGHASEMI H R,PRADHAN B. Landslide susceptibility mapping at Golestan Province,Iran:a comparison between frequency ratio,Dempster-Shafer,and weights-of-evidence models[J]. Journal of Asian Earth Sciences,2012,61:221 − 236. DOI: 10.1016/j.jseaes.2012.10.005
[7] 王世宝,庄建琦,樊宏宇,等. 基于频率比与集成学习的滑坡易发性评价:以金沙江上游巴塘—德格河段为例[J]. 工程地质学报,2022,30(3):817 − 828. [WANG Shibao,ZHUANG Jianqi,FAN Hongyu,et al. Evaluation of landslide susceptibility based on frequency ratio and ensemble learning:Taking the Batang-Dege section in the upstream of Jinsha River as an example[J]. Journal of Engineering Geology,2022,30(3):817 − 828. (in Chinese with English abstract) [8] DU Juan,GLADE T,WOLDAI T,et al. Landslide susceptibility assessment based on an incomplete landslide inventory in the Jilong Valley,Tibet,Chinese Himalayas[J]. Engineering Geology,2020,270:105572. DOI: 10.1016/j.enggeo.2020.105572
[9] STEGER S,BRENNING A,BELL R,et al. Exploring discrepancies between quantitative validation results and the geomorphic plausibility of statistical landslide susceptibility maps[J]. Geomorphology,2016,262:8 − 23. DOI: 10.1016/j.geomorph.2016.03.015
[10] MEINHARDT M,FINK M,TÜNSCHEL H. Landslide susceptibility analysis in central Vietnam based on an incomplete landslide inventory:Comparison of a new method to calculate weighting factors by means of bivariate statistics[J]. Geomorphology,2015,234:80 − 97. DOI: 10.1016/j.geomorph.2014.12.042
[11] ABEDINI M,TULABI S. Assessing LNRF,FR,and AHP models in landslide susceptibility mapping index:A comparative study of Nojian watershed in Lorestan Province,Iran[J]. Environmental Earth Sciences,2018,77(11):405. DOI: 10.1007/s12665-018-7524-1
[12] 夏辉,殷坤龙,梁鑫,等. 基于SVM-ANN模型的滑坡易发性评价—以三峡库区巫山县为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2018,29(5):13 − 19. [XIA Hui,YIN Kunlong,LIANG Xin,et al. Landslide susceptibility assessment based on SVM-ANN Models:A case stualy for Wushan County in the Three Gorges Reservoir[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2018,29(5):13 − 19. (in Chinese with English abstract) [13] 殷坤龙,柳源. 滑坡灾害区划系统研究[J]. 中国地质灾害与防治学报,2000,11(4):28 − 32. [YIN Kunlong,LIU Yuan. Systematic studies on landslide hazard zonation[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2000,11(4):28 − 32. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3969/j.issn.1003-8035.2000.04.007 [14] 周天伦,曾超,范晨,等. 基于快速聚类-信息量模型的汶川及周边两县滑坡易发性评价[J]. 中国地质灾害与防治学报,2021,32(5):137 − 150. [ZHOU Tianlun,ZENG Chao,FAN Chen,et al. Landslide susceptibility assessment based on K-means cluster information model in Wenchuan and two neighboring counties,China[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2021,32(5):137 − 150. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2021.05-17 [15] 石菊松,张永双,董诚,等. 基于GIS技术的巴东新城区滑坡灾害危险性区划[J]. 地球学报,2005,26(3):275 − 282. [SHI Jusong,ZHANG Yongshuang,DONG Cheng,et al. GIS-based landslide hazard zonation of the new Badong County site[J]. Acta Geosicientia Sinica,2005,26(3):275 − 282. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3321/j.issn:1006-3021.2005.03.014 [16] 郭子正,殷坤龙,黄发明,等. 基于滑坡分类和加权频率比模型的滑坡易发性评价[J]. 岩石力学与工程学报,2019,38(2):287 − 300. [GUO Zizheng,YIN Kunlong,HUANG Faming,et al. Evaluation of landslide susceptibility based on landslide classification and weighted frequency ratio model[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2019,38(2):287 − 300. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.13722/j.cnki.jrme.2018.0838 [17] MA Shuyue,QIU Haijun,HU Sheng,et al. Quantitative assessment of landslide susceptibility on the Loess Plateau in China[J]. Physical Geography,2020,41(6):489 − 516. DOI: 10.1080/02723646.2019.1674559
[18] 罗路广,裴向军,黄润秋,等. GIS支持下CF与Logistic回归模型耦合的九寨沟景区滑坡易发性评价[J]. 工程地质学报,2021,29(2):526 − 535. [LUO Luguang,PEI Xiangjun,HUANG Runqiu,et al. Landslide susceptibility assessment in Jiuzhaigou scenic area with GIS based on certainty factor and Logistic regression model[J]. Journal of Engineering Geology,2021,29(2):526 − 535. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.13544/j.cnki.jeg.2019-202 [19] 罗路广,裴向军,崔圣华,等. 九寨沟地震滑坡易发性评价因子组合选取研究[J]. 岩石力学与工程学报,2021,40(11):2306 − 2319. [LUO Luguang,PEI Xiangjun,CUI Shenghua,et al. Combined selection of susceptibility assessment factors for Jiuzhaigou earthquake-induced landslides[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2021,40(11):2306 − 2319. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.13722/j.cnki.jrme.2021.0198 [20] HONG Haoyuan,CHEN Wei,XU Chong,et al. Rainfall-induced landslide susceptibility assessment at the Chongren area (China) using frequency ratio,certainty factor,and index of entropy[J]. Geocarto International,2017,32(2):139 − 154.
[21] 刘璐瑶,高惠瑛. 基于证据权与Logistic回归模型耦合的滑坡易发性评价[J]. 工程地质学报,2021:1 − 11 [2021-05-13]. [LIU Luyao,GAO Huiying. landslide susceptibility assessment based on coupling of woe model and Logistic regression model[J]. Journal of Engineering Geology,2021:1 − 11 [2021-05-13]. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.13544/j.cnki.jeg.2020-482 [22] 李郎平,兰恒星,郭长宝,等. 基于改进频率比法的川藏铁路沿线及邻区地质灾害易发性分区评价[J]. 现代地质,2017,31(5):911 − 929. [LI Langping,LAN Hengxing,GUO Changbao,et al. Geohazard susceptibility assessment along the Sichuan-Tibet railway and its adjacent area using an improved frequency ratio method[J]. Geoscience,2017,31(5):911 − 929. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3969/j.issn.1000-8527.2017.05.004 [23] LI Langping,LAN Hengxing,GUO Changbao,et al. A modified frequency ratio method for landslide susceptibility assessment[J]. Landslides,2017,14(2):727 − 741. DOI: 10.1007/s10346-016-0771-x
[24] ZHANG Yixing,LAN Hengxing,LI Langping,et al. Optimizing the frequency ratio method for landslide susceptibility assessment:A case study of the Caiyuan Basin in the southeast mountainous area of China[J]. Journal of Mountain Science,2020,17(2):340 − 357. DOI: 10.1007/s11629-019-5702-6
[25] HE Keqiang,WANG Shangqing,DU Wen,et al. Dynamic features and effects of rainfall on landslides in the Three Gorges Reservoir region,China:Using the Xintan landslide and the large Huangya landslide as the examples[J]. Environmental Earth Sciences,2010,59(6):1267. DOI: 10.1007/s12665-009-0114-5
[26] TANG Huiming,WASOWSKI J,JUANG C H. Geohazards in the three Gorges Reservoir Area,China - Lessons learned from decades of research[J]. Engineering Geology,2019,261:105267. DOI: 10.1016/j.enggeo.2019.105267
[27] YIN Yueping,HUANG Bolin,ZHANG Quan,et al. Research on recently occurred reservoir-induced Kamenziwan rockslide in Three Gorges Reservoir,China[J]. Landslides,2020,17(8):1935 − 1949. DOI: 10.1007/s10346-020-01394-7
[28] Regional level landslide inventory maps of the Shyok River watershed, Northern Pakistan[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 2016, 75（2）: 563 − 574.
[29] 吴润泽,胡旭东,梅红波,等. 基于随机森林的滑坡空间易发性评价—以三峡库区湖北段为例[J]. 地球科学,2021,46(1):321 − 330. [WU Runze,HU Xudong,MEI Hongbo,et al. Spatial susceptibility assessment of landslides based on random forest:A case study from Hubei section in the Three Gorges Reservoir area[J]. Earth Science,2021,46(1):321 − 330. (in Chinese with English abstract) [30] 周超,殷坤龙,曹颖,等. 基于集成学习与径向基神经网络耦合模型的三峡库区滑坡易发性评价[J]. 地球科学,2020,45(6):1865 − 1876. [ZHOU Chao,YIN Kunlong,CAO Ying,et al. Landslide susceptibility assessment by applying the coupling method of radial basis neural network and adaboost:A case study from the Three Gorges Reservoir area[J]. Earth Science,2020,45(6):1865 − 1876. (in Chinese with English abstract) [31] 闫举生,谭建民. 基于不同因子分级法的滑坡易发性评价—以湖北远安县为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2019,30(1):52 − 60. [YAN Jusheng,TAN Jianmin. Landslide susceptibility assessment based on different factor classification methods:A case study in Yuanan County of Hubei Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2019,30(1):52 − 60. (in Chinese with English abstract) [32] LIU Zhongqiang,GILBERT G,CEPEDA J M,et al. Modelling of shallow landslides with machine learning algorithms[J]. Geoscience Frontiers,2021,12(1):385 − 393. DOI: 10.1016/j.gsf.2020.04.014
[33] LAN H X,ZHOU C H,WANG L J,et al. Landslide hazard spatial analysis and prediction using GIS in the Xiaojiang watershed,Yunnan,China[J]. Engineering Geology,2004,76(1/2):109 − 128.
[34] 周越,曾昭发,唐海燕,等. 公路勘察中滑坡体的地球物理特征与分析—以张榆线公路勘察为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版),2021,51(2):638 − 644. [ZHOU Yue,ZENG Zhaofa,TANG Haiyan,et al. Geophysical characteristics of landslide body in highway reconnaissance: A case study in highway prospecting of Zhangyu line[J]. Journal of Jilin University (Earth Science Edition),2021,51(2):638 − 644. (in Chinese with English abstract) -
期刊类型引用(11)
1. 杨皓，魏涛. 三峡库区米仓口危岩体稳定性分析. 科技与创新. 2025(09): 121-124 . 
百度学术
2. 殷跃平. 新三峡库区长期地质安全战略研究. 中国水利. 2024(22): 26-35 . 百度学术
3. 李伟，董远峰，邓玖林，靳鹏，高玮阳，李海洋. 基于两期机载LiDAR数据的危岩变形识别方法研究. 人民长江. 2024(S2): 121-124 . 百度学术
4. 柴乃杰，周文梁. 基于优化组合权-模糊可变集的坝基岩体质量分级. 吉林大学学报(地球科学版). 2023(02): 514-525 . 百度学术
5. 张燕，王庆兵，邢文超，王元新，张君，于桑，张建芝，葛江琨. 新疆某山区公路边坡危岩体影响区划分及防治建议. 安全与环境工程. 2023(04): 149-158 . 百度学术
6. 江俊杰，刘东泽，卢应发. 库水位降落与降雨耦合作用下鸡脑壳包滑坡变形分析. 中国农村水利水电. 2023(09): 236-243 . 百度学术
7. 蒋明，李伟，黎景. 西部某水电站枢纽区边坡危岩体防治设计研究. 小水电. 2023(05): 43-47 . 百度学术
8. 檀梦皎，殷坤龙，付智勇，朱春芳，陶小虎，朱延辉. 降雨及库水位影响下麻地湾滑坡地下水响应特征分析. 中国地质灾害与防治学报. 2022(01): 45-57 . 本站查看
9. 陈佳亮. 引水隧洞进口上部危岩体稳定性研究. 水利科学与寒区工程. 2022(05): 70-73 . 百度学术
10. 杨光明，罗垚，张帆，陈也. 三峡库区生态环境三方协同治理演化博弈及系统仿真研究. 重庆理工大学学报(社会科学). 2021(12): 154-166 . 百度学术
11. 庄明水. 厦门岛内孤(滚)石破坏模式及分布规律研究. 地质灾害与环境保护. 2021(04): 34-38+44 . 百度学术
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