2. 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室, 成都理工大学, 成都 610059;
3. 四川省地震局, 成都 610041
2. State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China;
3. Earthquake Administration of Sichuan Province, Chengdu 610041, China
我国是一个滑坡灾害多发国家,尤其西南山区是滑坡的重灾区.近年来,重庆武隆滑坡(许强等,2009)、贵州关岭滑坡(孔纪名等,2010)、云南镇雄赵家沟滑坡(殷跃平等,2013)和都江堰三溪村滑坡(殷志强等,2014)等都造成了数十人至上百人的人员伤亡以及巨大的经济损失.系统地研究它们的孕育和发生过程对灾害的预防预警和灾后救援都具有非常重要的现实意义;同时,也需要大量的定量观测数据支持.目前对滑坡的研究主要依赖于现场地质调查和遥感观测,辅助以物理实验和数值模拟.直接的观测数据多来自于滑坡发生之后,而在滑坡发生过程中的观测相对缺乏.滑坡的不易预见性导致难以在其爆发之前现场安装观测仪器捕捉其定量参数.同时,滑坡事件又具有强大的破坏性.即使可以在现场安装观测仪器,滑坡爆发时释放的巨大能量往往会破坏仪器,造成观测数据难以收集.直接观测数据的不足是制约对滑坡本质过程研究的关键因素.
数字地震台网可以定量地记录包括地震、滑坡和火山在内的远处震源产生的地面震动.远距离可以保证观测数据的完整性和连续性,不被灾害事件破坏;定量的观测值还可以用来提取震源的动力学参数,弥补现场观测数据的不足.近年来,数字地震台网记录的连续波形数据在滑坡的研究中起到越来越重要的作用,不仅可以用来快速确定滑坡的发生时间和位置(Chen et al., 2013;Kao et al., 2012)、估算滑坡的能量和方量(Lin et al., 2010;Yamada et al., 2012),为后续的灾后救援和次生灾害的防治提供关键的数据;还可以用来研究滑坡的动力学过程.研究表明,定量地提取和分析滑坡产生的地震信号有助于解释其发生过程的关键环节、认识其内在机理,为确定滑坡的岩崩时间、追溯岩石的滑落过程、分析滑坡的潜在危险性等提供重要的定量证据(Ekström and Stark, 2013;Petley,2013).滑坡产生的地震信号总体上可以分为高频和低频两部分.高频部分多是岩石之间,以及岩石与基底和侧壁之间的摩擦和碰撞产生的;而低频部分则反映滑体整体的加速和减速过程对地壳产生的卸载和加载效应(Ekström and Stark, 2013;Hibert et al., 2014).相应地,使用地震数据对滑坡事件的研究也可以分为两类:一类对高频数据进行频谱分析和阶段划分,定性地描述滑坡的发生过程(Chen et al., 2013;Suriñach et al., 2005;Vilajosana et al., 2008);另一类使用长周期地震信号反演滑坡的受力时间函数,定量地获取滑坡的运动学参数(Allstadt,2013;m and Stark, 2013;Hibert et al., 2014, 2015;Li et al., 2017;Lin et al., 2010;Moore et al., 2017;Moretti et al., 2015;Yamada et al., 2013).
北京时间2017年6月24日5时39分左右,四川省茂县叠溪镇新磨村发生大型岩质滑坡.体积约4.3×106 m3的巨型岩体从山顶脱落,顺坡滑行过程中,铲刮裹挟了古滑坡碎屑沉积物;高速运动的碎屑物质掩埋了整个新磨村,堵塞了约1.2 km的松坪河道,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.本次滑坡的水平迁移距离约为2.6 km,垂直上跨越了1.2 km的高差(Fan et al., 2017).研究表明,该区地处1933年叠溪7.5级地震震中区,断裂构造发育,山体震裂明显,岩体结构破碎.后来又受到2008年汶川8.0级地震的影响,地质构造的稳定性遭到进一步破坏.两次地震造成的不稳定地质构造是本次滑坡的先决条件,而连续降雨则是其直接的诱发因素(Fan et al., 2017).卫星数据显示,滑坡发生之前,滑源区出现明显的加速变形(Dong et al., 2018;Intrieri et al., 2018).本文使用新磨滑坡周围的10个宽频带地震记录的长周期信号反演了这次滑坡的受力时间函数,计算了滑体的动力学参数,分析了整个滑坡过程的阶段特征,为认识滑坡过程提供地震学的依据和支持.
1 地震数据北京时间2017年6月24日5时39分左右,中国地震台网观测到一个震级为2.3级的地震事件;定位结果表明,这次事件是新磨滑坡产生的.本次滑坡发生在中国西南山区,青藏高原东缘,南北地震带的南部.本区域构造活动强烈,地震灾害频发,一直以来都是地震监测的重点.近年来,特别是2008年汶川8级地震发生之后,本区及周边的地震台网建设日趋完善;台站密集,分布合理,记录质量高,为滑坡研究提供了良好的条件.我们使用滑坡周围的10个宽频带地震记录的长周期信号反演滑坡的受力时间函数,进而计算滑体的动力学参数.用于反演的地震台站的位置如图 1所示,它们距离适中,方位角覆盖全面,保证计算结果的稳定性和可靠性.地震数据的处理流程如下:首先去掉地震记录的仪器响应,得到位移;然后将数据重采样到0.2 s;使用4阶双通道巴特沃斯滤波器将数据滤波到0.01~0.1 Hz用于反演.滤波频带的选择一方面考虑到整个滑坡过程的持续时间;另一方面要满足震源的点源假设,使数据足以表征滑体的加速和减速过程对地壳造成的卸载和加载效应.
滑坡受力时间函数的反演方法借鉴于Nakano等(2008),并根据滑坡的震源特征进行了修改和调整(Li et al., 2017;Yamada et al., 2013).与地震震源的双力偶模型(Aki and Richards, 2002)表示不同,滑坡的震源可以用单力模型更好地描述(Dahlen,1993;Fukao,1995;Hasegawa and Kanamori, 1987;Kanamori and Given, 1982;Kanamori et al., 1984);即,滑坡的震源可以用作用在地壳上随时间和空间变化的力表示.在滑坡的空间尺度远小于震中距的情况下,可近似认为滑坡的位置是固定的;同时,为了方便计算,需要将震源按照点源处理.滑坡震源的固定点源假设是受力时间函数反演的重要前提.此时,对于给定位置的滑坡和地震台站,理论地震记录可以表示为(Allstadt,2013;Li et al., 2017):
其中,Δt为时间采样间隔,sn为第n条地震记录,fi为第i分量的力,Gin为fi对sn的格林函数.即,实际接收到的地震信号是受力时间函数与格林函数的卷积.受力时间函数反演利用格林函数和地震信号,通过反卷积将地壳的受力过程求解出来.理论上,使用很少的台站记录就能得到较好的反演结果(Allstadt,2013;Moretti et al., 2015);实际中,由于地震记录包含随机噪声,一般使用多个台站共同约束以提高反演结果的稳定性.最优解在时间域的计算涉及到求解3N×3N的线性方程组,其中N为地震记录的时间序列长度.由于时间域的卷积等价于频率域的乘积,借助于FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)算法,在频率域内求解将计算量降低为求解N个3×3的线性方程组,大大提高了计算效率.不仅如此,由于频率域表示的对称性,加上反演通常在较窄的频段进行(一般不超过0.1 Hz),在频率域计算的优势更加明显.实际测试表明,时间域和频率域求解的结果是一致的.
我们使用10个宽频带地震记录的长周期信号反演了滑坡的受力时间函数;同时,使用逐步细化的格点搜索方法得到了滑坡的位置为(32.06°N,103.67°E),如图 1所示.计算流程如下:首先使用矩阵传播方法(Wang,1999)和Crust1.0提供的一维速度模型逐点计算图 1中黑色网格点处的格林函数;然后反卷积得到对应的受力时间函数和理论地震图;最后计算理论地震图与实际地震记录之差的平方和作为反演残差.以最小的反演残差对应的格点位置为滑坡位置的反演结果.图 1给出了归一化的反演残差等值线图,显示最优的反演结果收敛于滑坡的真实位置附近(Fan et al., 2017),误差约为2.3 km.最优的理论地震波形与观测数据的对比如图 2所示.二者的吻合程度非常高,保证反演结果的可用性.
反演的滑坡受力时间函数如图 3a所示(画图起始时间为5:38:40),三分量的正方向分别为向上、向东和向北.从中可以看出,滑坡在5:38:50.2开始启动,5:40:9.2主运动停止,持续时间约为79 s.反演的受力时间函数表征地壳受力的时间序列,而滑体的受力与其方向相反(Kanamori and Given, 1982;Li et al., 2017);因此,根据牛顿第二定律,反演结果的相反数除以滑体的质量可以得到它的加速度,进一步在时间上分别进行一次和两次积分可以获取滑体在不同时刻的运动速度和位移.调查显示,主滑体的体积约为4.3×106 m3(Fan et al., 2017);假设滑体的密度为2.7×103 kg·m-3,可以得出滑体的质量约为1.161×1010 kg.使用这个质量计算滑体的加速度,进而积分得到它的速度和位移.图 3b和3c分别给出了积分得到的滑体的绝对运动速度和位移.从中可以看出,滑体的最大运动速度约为52.1 m·s-1,出现在57.2 s;滑体中心的位移总量约为1.99 km,其中水平位移约为1.75 km,垂直位移约为0.95 km.把积分获取的滑体的水平运动轨迹叠加到灾后的无人机拍摄影像图上,如图 4所示.从中可以看出,积分结果与滑坡的空间形态吻合得非常好.
使用距离滑坡最近的MXI台(距离约为47 km) Z分量的地震信号进行对比研究,波形如图 5a所示.为方便比较,使用3.24 km·s-1的波传播速度将信号的起点校正到滑坡的发生时间.图 5b和5c分别给出了1 Hz以上的高通滤波信号和0.1 Hz以下的低通滤波信号.我们认为受力时间函数和动力学参数反映了整个滑坡过程的两个阶段:主岩体的崩塌与滑落阶段和岩体与古滑坡沉积物的碰撞以及对沉积物的铲刮裹挟直至最终沉积阶段.在第一个阶段(10.2~57.2 s),主岩体崩塌滑落,沿斜坡加速运动;其施加在地壳上的力与滑体受到的力方向相反,表现为向上、向东和向北.在第二个阶段(57.2~89.2 s),主滑体开始与古滑坡沉积物相撞,并铲刮裹挟沉积物,受力方向改变,运动受阻,速度降低;与此同时,滑体开始破碎,在地震信号上表现为高频成分增加,如图 5b所示.
图 3b显示,主滑体在第一个阶段的运动速度一直增加,在大约57.2 s达到最大,约为52.1 m·s-1.同时,图 5a—5c显示地震信号在这一阶段以低频成分为主,高频能量很弱,表明滑体具有很好的整体性(Yamada et al., 2013),没发生明显的破碎.这两个特征可以很好地刻画主滑体崩塌后的运动状态.速度在第二个阶段开始降低,说明滑体遇到了阻力;同时,地震信号的高频成分能量开始显著增大,而低频成分却没有明显变化,说明滑体与滑脱面的相互作用增强,并且开始大量破碎.这是主滑体与古滑坡沉积物发生碰撞,并且铲刮裹挟沉积物的特征.89.2 s之后没有明显的低频信号;但是,高频信号又延续了大约10 s;说明,此时虽然主运动已经停止,但是,还有一些小规模的碎屑散落在发生.
使用反演结果估算的滑体的水平位移和垂直位移分别约为1.75 km和0.95 km,略小于现场调查的结果(Fan et al., 2017).这实际上是因为滑坡的受力时间函数反演是基于滑坡的固定点源假设;反演结果表征的是滑体质心的运动特征,或者说是滑坡整体的平均运动状态.因此,通过积分估算的位移在直观上会低于真实的滑坡距离.同样的原因,通过反演获取的滑坡最大运动速度为52.1 m·s-1,也会低于局部的瞬时速度峰值和通过现场调查估算的速度峰值(250 km·h-1,Fan et al., 2017).但是,它们在刻画主滑体运动特征方面会更为准确和符合真实情况.需要说明的是,计算中没有考虑滑体碰撞破碎消耗的能量以及裹挟沉积物带来的质量变化对滑体运动状态的影响,这也会造成计算结果的误差.如何消除这些因素对计算结果带来的影响,需要做进一步的研究.
4 结论北京时间2017年6月24日5时39分左右,四川省茂县叠溪镇新磨村发生大型岩质滑坡,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.本文使用滑坡周围的10个宽频带地震记录的长周期信号反演了它的受力时间函数,并计算了滑体的动力学参数,认识到整个滑坡事件包含两个运动阶段:滑体整体性较好的坍塌与崩滑阶段以及滑体与古滑坡堆积物的碰撞与铲刮、裹挟阶段;它们的持续时间分别约为47 s和32 s.阶段的划分与地震信号的特征和反演结果吻合得很好.积分结果表明,滑体的最大运动速度约为52.1 m·s-1,出现在第一阶段结束,碰撞和铲刮开始之前.滑体中心的位移约为1.99 km,运动轨迹与无人机影像非常吻合.我们的结果表明,长周期地震信号可以为认识滑坡的发生过程提供有效的信息;使用地震数据对大型滑坡事件进行定量的研究是认识滑坡本质过程的有效手段.
致谢 计算过程中多次得到中国地震台网中心马延路总工的帮助;在滑坡资料收集和反演结果解释方面,中国地震局地震研究所乔学军研究员和中国地震局地质研究所闻学泽研究员给予了指导和帮助.动力学反演使用的宽频带地震数据来自中国地震台网中心(http://www.cenc.ac.cn/);速度模型来自Crust1.0(https://igppweb.ucsd.edu/~gabi/crust1.html);地震数据处理时用到了RDSEED(http:// ds.iris.edu/ds/nodes/dmc/manuals/rdseed/)和SAC软件包(http://ds.iris.edu/files/sac-manual/);计算格林函数时用到了QSEIS06程序(https://www.gfz-potsdam.de/);滑坡之后的无人机影像图来自四川省地理信息公共服务平台(http://www.scgis.net/);在此一并表示感谢.
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