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植被带随机土壤粒度分布下的浅层滑坡概率分析研究

一、作者与发表信息

本研究由Hu Jiang（第一作者）、Qiang Zou（通讯作者）等来自中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室（Key Laboratory of Mountain Hazards and Earth Surface Process/Institute of Mountain Hazards and Environment, CAS）的团队完成，合作单位包括中国-巴基斯坦地球科学联合研究中心、中国科学院大学等。论文发表于期刊Environmental Modelling and Software（2025年，第183卷，文章编号106267），标题为《Probability analysis of shallow landslides in varying vegetation zones with random soil grain-size distribution》。

二、学术背景

研究领域：本研究属于地质灾害预测与生态工程交叉领域，聚焦于物理基础的滑坡敏感性模型（physically-based landslide susceptibility models）在复杂植被带和地形区的应用改进。

研究动机：传统物理模型在植被类型复杂区域的应用存在两大局限：
1. 土壤空间不确定性：忽略植被带土壤粒度组成（grain-size distribution, GSD）的空间变异对剪切强度参数（shear strength parameters）的影响；
2. 植被双重效应：植被根系加固（root reinforcing）与冠层荷载（canopy weight loading）等正负效应需综合量化。

研究目标：提出LSM-VEG-GSD模型，通过随机土壤粒度场理论优化土壤强度参数分配策略，并整合植被对斜坡稳定性的综合影响，提升浅层滑坡空间发生概率的预测精度。

三、研究流程与方法

1. 数据收集与预处理

• 数据来源：公开地理数据集（如DEM、土壤类型、植被覆盖等），空间分辨率统一降采样至30米。
  
• 关键参数：土壤粒度分布（GSD）、剪切强度参数（c, φ）、土壤含水量等，通过野外采样（机械环刀取样、松散土样）和实验室测试（筛分试验、Malvern粒度分析、直剪试验）获取。
  

2. 随机土壤强度参数生成

• 步骤1：基于Weibull随机分布理论构建概率化粒度场（probability-based granular field），表征GSD参数（μ, dc）的空间变异性（图4-5）。
  
• 步骤2：开发混合机器学习模型（HML）（MLP神经网络+非洲秃鹫优化算法AVOA），拟合GSD参数、土壤湿度与剪切强度的非线性关系（图6-7）。
  
  • 输入：μ, dc, 土壤湿度；输出：c, φ。
    
  • 验证：模型AUC值达0.99，表明预测精度极高。
    

3. 植被效应量化

• 地上部分：
  
  • 冠层截流：结合Gumbel模型和BRC模型生成随机极端降雨（RER）情景，计算有效降雨量（公式4-7）。
    
  • 植被荷载：基于NDVI和树木形态参数（胸径、高度）估算重力荷载（公式8-9）。
    
• 地下部分：
  
  • 根系加固：改进的Wu模型计算附加黏聚力（croot）（公式10-11）。
    
  • 水分调节：Darcy定律结合 subsurface flow 模型量化土壤饱和度（m）（公式12-13）。
    

4. 斜坡稳定性建模

基于无限斜坡模型（infinite slope model），整合上述参数计算安全系数（FS）（公式14-17）：
- 关键变量：土壤重量（wsoil）、植被荷载（wplt）、水压力（γwmh）、随机生成的c与φ。
- 失效概率：通过大数定律（law of large numbers）计算FS 的单元比例（公式18）。

5. 模型验证

• 验证指标：AUC（0.862–0.873）、准确率（ACC）、F1分数等（表2）。
  
• 对比实验：LSM-VEG-GSD模型比传统伪静态模型（pseudo-static model）的AUC提升17.50%。
  

四、主要结果

1. 模型性能：

   • 在24小时降雨、50年重现期情景下，AUC最高达0.873（表2）。
     
   • 历史滑坡81.12%分布于模型预测的高风险区（图15），验证了空间预测有效性。
     

2. 植被带失效规律：

   • 所有植被带中，斜坡失效概率随坡度呈S型曲线增长（图17），且受水高比（m）调控：
     
     • m ≤0.2时，陡坡区失效概率低（因水分下渗少）；
       
     • m >0.8时，缓坡区因孔隙水压力升高失效概率增加。
       

3. 土壤参数影响：

   • 土壤总黏聚力（csoil + croot）越高，高风险区比例越低（图16）；
     
   • 植被重量比（wveg/wsoil）增大时，低风险区比例上升，表明植被净效应以加固为主。
     

五、结论与价值

科学价值：
- 首次将随机粒度场理论与植被效应耦合，解决了土壤空间异质性在区域滑坡模型中的量化难题。
- 提出的S型失效概率曲线为植被带滑坡隐蔽性和不确定性预测提供了普适方法。

应用价值：
- 支持山区灾害预警与土地规划，尤其在地形过渡带（terrain transition zones）等高隐蔽性滑坡区。

局限性：
- 模型需详细的植被、土壤和水文参数，在数据稀缺区适用性受限。

六、研究亮点

1. 方法创新：

   • 结合Weibull随机场与机器学习，实现土壤强度参数的物理意义驱动随机生成。
     
   • 首次量化了植被冠层截流与根系加固的协同效应。
     

2. 发现创新：

   • 揭示不同水高比下植被带斜坡失效的S型规律，为滑坡机制研究提供新视角。
     

七、其他有价值内容

• 开源数据与代码：随机土壤强度参数生成代码已公开于GitHub（https://github.com/codefromjianghu/pythonproj_gsd_prediction）。
  
• 跨学科意义：研究融合了地质工程、生态水文学与机器学习，为多学科交叉研究提供范例。
  

（报告总字数：约2000字）