研究概述
研究目标
探究2022年长江流域严重干旱与库区局部强降水事件构成的复合型极端天气下三峡库区滑坡的时空演化特征及其驱动机制，弥补现有研究对极端气候下滑坡灾害演化认知的不足。
核心创新
将InSAR技术与传统滑坡易发性评价模型相结合，实现随InSAR形变数据同步更新易发性评价，及时响应滑坡演化状态，为极端天气背景下的滑坡预警提供关键数据支持。
关键研究数据
研究区域概况
三峡库区秭归-奉节段
研究区位于长江中上游，地处中国地形第二阶梯与第三阶梯的过渡带，包括湖北省秭归县、巴东县， 以及重庆市巫山县和奉节县，总面积约12,619.7 km²，平均海拔972.3 m。
地理位置
- 经度范围：109°06' E — 111°02' E
- 纬度范围：30°13' N — 31°29' N
- 最高海拔：2,975 m
- 相对高差：最大3,029 m
地质特征
- 构造复杂，多期构造运动影响
- 扬子地块西缘与秦岭-大别山造山带交汇
- 多条大型断裂穿越，形成滑坡高发带
- 以碳酸盐岩为主的中古峡谷地貌
极端天气事件定义
复合型极端天气事件
本研究将"极端天气"定义为2022年三峡库区极端干旱与局部强降水叠加构成的复合型极端天气事件， 其影响时段以三峡水库水位变化为依据。
严重干旱背景
- 2022年7月长江流域最严重干旱
- 自1961年有完整水文记录以来
- 水库水位显著低于同期水平
局部强降水事件
- 秭归县：19次暴雨预警
- 巴东县：14次暴雨预警
- 巫山县：15次暴雨预警
- 奉节县：18次暴雨预警
研究方法与技术路线
SBAS-InSAR技术
基于哨兵1号（Sentinel-1）SAR数据，采用小基线集（SBAS）InSAR技术监测地表形变并识别活动滑坡。
- 157景Sentinel-1 SAR影像处理
- 大范围高时空分辨率监测
- 克服传统监测手段局限性
信息量模型
结合信息量模型开展滑坡易发性动态评价，实现随InSAR形变数据同步更新的评价体系。
- 动态易发性评价方法
- 及时响应滑坡演化状态
- 弥补传统方法滞后性
对比分析方法
根据库水位变化周期划分正常天气与极端天气两个时段，对比分析滑坡演化特征与驱动机制。
- 正常天气：2020年7月-2022年7月
- 极端天气：2022年7月-2023年9月
- 时空演化特征对比分析
数据来源与处理
实验数据参数表
| 数据类型 | 数据源 | 用途 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Sentinel-1 SAR | ESA卫星数据 | 地表形变监测 | 157景影像 |
| 精密轨道数据 | ESA官方 | SBAS-InSAR处理 | 高精度定位 |
| GACOS大气数据 | 大气校正服务 | 大气相位校正 | 0.1°×0.1°分辨率 |
| ALOS World 3D DEM | JAXA EORC | 地形校正 | 30m分辨率 |
| GPM IMERG降水 | NASA GES DISC | 降水数据分析 | 逐月降水数据 |
| 高分辨率遥感影像 | ESRI World Imagery | 滑坡解译验证 | 0.3m分辨率 |
主要研究结果
活动滑坡识别结果
总体识别情况
共识别出136处活动滑坡
最易发育条件
- • 坡度：10°~30°
- • 坡向：东南至西北
- • 高程：100~400 m
- • 距河流：小于200 m
分布特征
主要分布在碎屑岩、碳酸盐岩与碎屑岩组，多位于距道路小于100 m的雨养耕地
动态评价方法验证
技术融合
证实将InSAR技术与传统滑坡易发性评价模型相结合的可行性
同步更新
实现随InSAR形变数据同步更新易发性评价
及时响应
及时响应滑坡演化状态，提供科学预警依据
极端天气条件下的滑坡风险变化
风险显著加剧
- 极端天气条件下滑坡隐患显著加剧
- 潜在高风险区域识别
- 时空演化特征明显变化
水位影响评估
- 三峡水库较低水位运行
- 对库岸稳定性无明显负面影响
- 水位与滑坡风险关系复杂
滑坡易发性驱动机制
核心驱动因子分析
研究发现降水是滑坡易发性动态演化的核心驱动因子，岩性不同的区域易发性对降水的响应存在显著差异。
降水因子
核心驱动因子，直接影响滑坡易发性动态演化
岩性差异
不同岩性区域对降水响应存在显著差异
库水位
周期性调度影响库岸边坡稳定性
环境因子相互关系
- 地层岩性与降水响应的复杂关联
- 库水位变化与边坡稳定性的动态关系
- 极端天气条件下多因子耦合作用
- 时空尺度上的演化规律差异
机制解析意义
- 厘清极端天气作用下滑坡易发性驱动机制
- 预测未来类似极端天气事件影响
- 为滑坡灾害长期监测提供科学依据
- 支撑防灾减灾与工程管理决策
研究贡献与创新点
技术融合创新
首次将SBAS-InSAR时序形变监测与信息量模型有机融合
极端天气研究
填补极端气候条件下滑坡演化机制研究空白
动态评价体系
建立可同步更新的滑坡易发性动态评价方法
时空变异揭示
揭示极端天气下滑坡风险的时空变异特征
驱动机制解析
深入解析降水等核心驱动因子作用机制
应用价值
为滑坡监测预警与科学管理提供重要依据
研究结论
主要发现
- 通过融合SBAS-InSAR时序形变监测与信息量模型，成功揭示了极端天气下滑坡风险的时空变异特征
- 识别出136处活动滑坡，明确了最易发育滑坡的地貌条件和分布特征
- 证实了InSAR技术与传统评价模型结合的可行性和优越性
科学意义
- 弥补了现有研究中对三峡库区滑坡演化在极端气候条件下认知的不足
- 为滑坡灾害的监测、预警与科学管理提供了重要依据
- 服务于库区的生态安全和社会可持续发展