2026年9月2日,成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室范宣梅教授团队围绕“前次地震的震后效应如何影响后续地震诱发滑坡预测”这一关键科学问题取得重要进展。相关成果以“Hillslope memory of sequential earthquakes”(“斜坡对连续地震的记忆”)为题发表于Science Advances。

一次地震之后,山体会“恢复如初”吗?如果几年后同一区域再次发生地震,滑坡还会遵循同样的规律发生吗?还是说,前一次地震已经悄然改变了山体内部结构,使一些看似稳定的斜坡在下一次地震中更容易失稳?围绕这些问题,研究团队以四川芦山两次地震为对象,揭示了连续地震作用下斜坡稳定性演化的“记忆效应”。
地震是山区地貌演化和地质灾害形成的重要驱动力。强震不仅会在短时间内诱发大量滑坡,还会通过岩土体破裂、坡体内部结构损伤、地下水入渗路径调整等过程,持续改变斜坡稳定性,即“震裂山体效应”。当前地震诱发滑坡预测模型多基于历史震例统计关系建立,考虑每次地震为一次独立事件,默认地形、岩性、坡体结构等边界条件不变。然而,在多次地震连续作用的强震山区,斜坡系统可能长期处于震后损伤—调整—恢复的动态过程中。如何有效刻画前次地震遗留效应,并厘清其对后续滑坡触发条件和预测结果的影响,是进一步提升地震诱发滑坡预测能力面临的重要挑战。“震裂山体效应”这一假设,虽然被认为是控制震后地质灾害的重要因素之一,但却从未从大范围区域尺度数据得到证实。
研究选取2013年芦山Mw 6.6地震和2022年芦山Mw 5.8地震作为典型案例。两次地震震中相距仅约11.8千米,均发生于龙门山断裂带南段,但地震动分布和滑坡响应存在显著差异,为研究重复地震作用下斜坡稳定性演化提供了天然实验场。研究团队综合两次地震诱发滑坡编目以及地形、地质、水文、植被、土地覆盖、断层距离、河流距离和峰值地面加速度(PGA)等多类控制因子,构建基于随机森林算法的预测模型,开展单事件预测与跨事件预测对比实验。

图1 研究区概况。(A)青藏高原构造环境;(B)两次芦山地震诱发滑坡的空间分布;(C)和(D)两次地震的PGA与滑坡密度空间分布。
结果表明,当使用同一次地震事件的滑坡样本进行训练和预测时,模型能够较好重建滑坡空间分布;但当利用一次地震训练得到的模型预测另一次地震滑坡时,预测结果与真实滑坡分布出现明显差异。这表明,即使研究区空间位置高度重叠,前次地震造成的坡体损伤与震后恢复过程也会改变后续滑坡触发的主控条件,使滑坡响应呈现明显的时间依赖性。

图2 两次地震诱发滑坡对应的地震动特征。(A)两次地震均诱发滑坡斜坡的PGA分布;(B)2013年地震诱发滑坡斜坡的PGA分布;(C)2022年地震诱发滑坡斜坡的PGA分布;(D)2013年发生滑坡的斜坡与两次地震均发生滑坡的斜坡的拟合线对比;(E)2022年发生滑坡的斜坡与两次地震均发生滑坡的斜坡的拟合线对比。
进一步分析显示,不同类型斜坡表现出差异化的震后演化路径。多数在2013年强震中已经失稳的斜坡,其不稳定物质被释放后,坡体在2022年地震中反而相对稳定;部分2013年未发生滑坡的斜坡,则可能受到内部损伤,在震间持续变形,并最终在2022年较弱地震动条件下失稳,证明了“震裂山体效应”;还有少量斜坡在两次地震中均发生滑坡,反映出前次地震造成的部分破坏和残余损伤共同控制了后续滑坡的触发过程。研究团队进一步结合时间序列光学与SAR影像提取了震间坡体位移和变形,证实仅在2022年发生滑坡的斜坡在震间具有更显著的持续移动特征,为震后损伤累积对后续滑坡触发的影响提供了独立观测证据。

图3 斜坡在重复地震作用下的演化路径
这项研究突破了传统地震诱发滑坡预测中“静态边界条件”的假设,首次从跨事件预测角度揭示了连续地震作用下斜坡系统存在显著“记忆效应”。研究表明,地震滑坡并非仅由当次地震动强度和静态环境因子决定,而是受到历史地震扰动、震后损伤积累和斜坡恢复状态的共同控制。这一认识解释了为什么相同区域在不同地震中会产生不同的滑坡响应,未来地震诱发滑坡预测需要从静态统计评价走向动态过程分析,将震后坡体变形、损伤累积与恢复、多时相遥感观测和人工智能模型充分结合,以提高震后地质灾害风险预测能力。
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室范宣梅教授为论文通讯作者,王欣研究员和范宣梅教授为共同第一作者。合作者包括捷克科学院John Jansen教授、帕多瓦大学Filippo Catani教授、伦敦国王学院Lorenzo Nava研究员,以及实验室陈力研究员、戴岚欣研究员、Kushanav Bhuyan研究员、方成勇博士。该研究受到国家杰出青年科学基金项目(42125702)、国家自然科学基金项目(42307263、W2412050)、四川省重大科技专项“揭榜挂帅”项目(2024ZDZX0020)和新基石科学基金项目(XPLORER-2022-1012)共同资助。
作者:袁玉莲 张凤琼
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