Ram L. Ray  Jennifer M. Jacobs

田 芳 译；冯翠娥、魏国强 校译

遥感土壤水分、降雨和滑坡事件的关系

滑坡可由地震、火山、洪水及持续性强降雨诱发形成。对大多数类型的斜坡失稳来说，土壤水分起着非常重要的作用，因为孔隙水压力的增加会导致土壤强度的降低和应力的增加。但是，很少有土壤水分剖面的原位测试。为了确定土壤水分和滑坡之间的关系，对AMSR-E（地球观测系统上的先进微波扫描辐射仪）土壤水分、TRMM（热带测雨卫星）降雨和大型滑坡事件进行了定性比较。本次研究表明，在滑坡易发区，有可能利用AMSR-E 及TRMM卫星数据估计出前期土壤水分条件。AMSR-E数据显示了土壤水分的年际变化，这些变化反映了利用TRMM所观测到的降雨变化。研究结果也表明，在美国加利福尼亚、菲律宾莱特岛及尼泊尔达丁的滑坡易发区，在大型滑坡事件发生之前，利用AMSR-E测得的土壤水分和TRMM测得的降雨都是增加的。

一、简  介

很多自然原因，如地震、集中降雨、洪水对岸坡的下切，以及人为因素，包括森林采伐和边坡开挖，都会降低土体的抗剪强度或增加土体的剪应力，从而导致斜坡失稳（Abramson等，1996）。然而大多数的斜坡失稳都与强降雨有关（Anderson和Sitar，1995；Iverson，2000）。滑坡的发生通常是强降雨和潮湿的前期土壤水分条件共同作用的结果。对于这些斜坡失稳，土壤水分起着关键的作用，因为土壤水分降低了土体强度并增加了应力(Ray，2004)。

在斜坡稳定性分析中，广泛运用土壤水分的替代指标。Montgomery和Dietrich（1994）,Van Westen和Trelirn（1996）,de Vleeschauwer和De Smedt(2002)以及Acharya等（2006）利用小集水区生态水文模型－TOPOG模型（O’Loughlin，1986）计算的湿度指数来分析斜坡稳定性。Rosso等（2006）指出，Montgomery和Dietrich（1994）的模型忽视了包气带上部土壤层中的土壤水分的存在。为了考虑上部土壤层中的土壤水分，他们提出了一个改进模型。Anderson和Sitar（1995），Iverson （2000），D’Odorico和Fagherazzi（2003）以及Collins和Znidarcic（2004）指出斜坡失稳主要是由于降雨入渗地下导致孔隙水压力增加而造成的。这些研究都把重点放在与滑坡有关的饱和状态下的土壤含水量上。但是，这些研究都是根据降雨间接估计了土壤水分或孔隙水压力，而没有直接考虑降雨之前或降雨期间土壤水分的高度变化。

前期土壤水分可通过原位测试得到。可是，这些测试即使是在局部尺度上，也是既费时又复杂的数据收集工作。因此，很少有原位观测系统能够测量区域或者大陆尺度内的土壤水分（Gao等，2006）。一种可供选择的办法就是通过卫星遥感获得国家和全球范围的表层土壤水分。

通过微波遥感可以观测到（或测试）表层土壤水分 （Jackson，1982；Teng等， 1993；Schmugge和Jackson，1994；Kerr等，2001；Jackson，2002；Moran等，2004；Loew等，2006；de Rosney等，2006）。典型的遥感仪器只能提供地表以下1-5厘米深度的土壤水分信息。许多研究（例如, Njoku等，2003；Walker等，2004；Lacava等，2005；Njoku和Chan，2006；Gao等，2006）指出，微波遥感测量受到地表粗糙度、地貌、密集的植被和土壤质地的影响。这表明，在地形较陡的时候，土壤水分数据的价值可能不大（Njoku等，2000）。但是，在这种地形上还没有进行验证试验。由于滑坡主要发生在陡峭的斜坡上，因此所面临的一个基本的挑战就是确定卫星是否能够为滑坡易发区提供信号。

滑坡不仅仅是由于表层土壤饱和诱发形成的；更确切地说，它是表层和深层土壤饱和（也是重要的）共同作用的结果。因此，必须把表层土壤水分和深层土壤水分联系起来。前人的一系列研究已经建立了表层土壤水分和地下水之间的联系。Choi和Jacobs （在印中）的表层土壤水分类型与根区的土壤水分类型密切相关。在水势平衡的假设条件下，Jackson（1980）根据表层土壤水分的测量建立了完整的土壤水分剖面。Arya 等人（1983）提出了两种方法——回归法和水量平衡法，来建立地表和地下土壤水分之间的关系。Reutov和Shutko（1991,1992）开发出利用微波遥感数据计算浅层地下水埋深的方法，也就是利用潜水位以上的毛细上升来估计地下水位埋深。

本次研究是为了确定：（1）在滑坡易发区，遥感监测的土壤水分能否提供信息？（2）滑坡、降雨（TRMM）和AMSR-E监测到的土壤水分之间有什么样的定性关系？为了回答这些问题，在美国加利福尼亚El Dorado郡的 Cleveland Corral、菲律宾莱特岛南部的金沙胡宫村及尼泊尔达丁的Krishnabhir这三个滑坡易发区，对EOS地球观测系统装备的先进微波扫描辐射仪（AMSR-E）测量到的土壤水分和热带测雨卫星（TRMM）测量到的降雨的每日和每季变化进行了量化。

本文概述了可用来测量土壤水分的遥感技术，并简述了TRMM降雨测量，还讨论了土壤水分的检索算法，提供了有关研究区和所用的降雨和土壤水分数据的详细资料。本文比较和分析了三个滑坡易发区从2005年1月至2006年5月每日AMSR-E土壤水分和TRMM降雨数据。

二、水和斜坡失稳之间的关系

滑坡是一种在有水或无水的影响下突然发生的斜坡失稳。引起灾害的滑坡更普遍地称为滑坡灾害。斜坡在失稳之前，会发生运动。斜坡运动有时会引起滑坡有时则不能。大多数斜坡失稳是由于土壤水分或地下水造成孔隙水压力增加而抗剪强度降低引起的。用安全系数（FS）来描述斜坡稳定性。将安全系数小于1的斜坡视为不稳定。对于粘性土或非粘性土，可以建立土壤水分和斜坡失稳之间的关系。Sidle和Ochiai（2006）提出了任意土壤和土壤水分情况下的安全系数公式：

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式中，FS为安全系数，Cs为有效土壤粘聚力[kN/m²]，u为孔隙水压力[kN/m²]，H和h分别为破坏面上的土和水的深度[m]，φ为内摩擦角[°]，θ为坡角[°]，screen.width-333)this.width=screen.width-333">为土的非饱和容重[kN/m³]，screen.width-333)this.width=screen.width-333">为土的饱和容重[kN/m³]，screen.width-333)this.width=screen.width-333">

为水容重[kN/m³]。式1说明坡度增加可降低安全系数。同样地，土壤水分增加使孔隙水压力（u）增加，也可明显降低安全系数。当安全系数小于1时，滑坡就会发生。

三、遥感产品

（一）遥感土壤水分

土壤水分可利用被动或主动微波传感器测量。虽然主动和被动传感器分别观测不同的参数、亮温和后向散射系数（Jackson，2002），但是都能提供地表反射率的信息。根据地表反射率，估计推导地表土壤水分所必需的介电常数（Jackson，2002）。但是，植被和粗糙度会降低微波观测土壤水分的灵敏度（Njoku等，2003）。

较低频率的L波段（1-2GHz）对土壤水分更为灵敏。较高频率的C波段（6.9 GHz）和X波段（10.65 GHz）可用来求取土壤水分（Jackson等，2005），因为这些较高频率的波段较少受无线电频率（RFI）的干扰。目前，有几个能观测表层土壤水分的卫星系统（Cashion等，2005），包括10.65GHz的热带测雨卫星（TRMM）微波成像仪（TMI）(Jackson和Hsu，2001)，地球观测系统）先进微波扫描辐射仪（AMSR-E）（Njoku等，2003）。预计在2007年发射土壤水分和海洋含盐度（SMOS）卫星（Kerr等，2001）（Hoffmann，2005；Scipal等，2005）。这项研究应用AMSR-E卫星数据。

AMSR-E是由日本国家空间发展局（NASDA）开发，于2002年5月4日由美国宇航局Aqua卫星搭载发射（Njoku等，2003；Li等，2004）。AMSR-E测量在6.9-89GHz范围内六个频率的亮温 （Njoku等，2003）。用微波辐射传递（RT）模型反演土壤水分，该模型把地表地球物理变量和观测到的亮温联系在一起（Jackson，1993；Njoku等，2003）。AMSR-E以56km的空间分辨率观测土壤水分，提供25km格网的重采样产品。从2002年6月18日至今的AMSR-E日观测数据都可用。但是，还是会缺少许多天的数据。

（二）遥感降雨

热带测雨卫星（TRMM）装置由美国宇航局和日本航天局（JAXA）联合研制，于1997年10月27日发射（Kummerow等，1998；Gao等，2006）。TRMM提供了从1997年至今的降雨数据（http://trmm.gsfc.nasa.gov）。主要装置有测雨雷达（PR），这是第一个空间测雨雷达（13.8 GHz），以及TRMM微波成像仪（TMI），是一种多通道（5个频段，从10.7GHz到85.5GHz）被动微波辐射计。另外，可利用可见光/红外扫描仪（VIRS）的云图来确定降水结构。TRMM提供从南纬50°西经180°到北纬50°东经180°的数据。本次研究利用的是分辨率为0.25°×0.25°（27.5km2）的TRMM降雨3B42 3-h产品。

（三）研究数据集

在本次研究中，AMSR-E土壤水分数据通过美国国家冰雪数据中心（NSIDC）的NASA地球观测系统数据中心获得。TRMM降雨3B42 3-h产品从戈达德分布式数据动态存档中心（DAAC）获得。TRMM降雨和AMSR-E土壤水分数据的获取时间从2005年1月1日到2006年5月31日。日降雨总量通过TRMM 3-h产品计算得到。分析AMSR-E土壤水分和TRMM降雨值，并与滑坡事件进行比较，建立三者之间的关系。

为了考虑土壤水分和降雨的响应，选择了三个地区的活动滑坡。这些滑坡区面积都为几平方公里。和研究区相比，TRMM 和AMSR-E的像素都要大一些。因此，对于每个研究点的土壤水分和降雨，只获取并分析了一个卫星像素。

四、研究区

选择三个滑坡的高度易发区进行分析，分别是美国加利福尼亚El Dorado郡Cleveland Corral的50号公路,、菲律宾莱特岛南部的金沙胡宫村和尼泊尔达丁Krishnabhir的Prithivi高速公路。自1996年以来，在50号公路一带经常出现滑坡和斜坡活动（Reid等，2003）。2006年2月17日，在菲律宾莱特岛南部的金沙胡宫村发生了一次大型滑坡灾害。在尼泊尔达丁的Krishnabhir，从2000年开始连续四年间，已持续发生滑坡（Ray，2004）。沿着Prithivi高速公路，每个雨季都会频发滑坡。

（一）美国加利福尼亚Cleveland Corral

在50号公路的Cleveland Corral滑坡研究区位于美国加利福尼亚西尔瑞山区（Reid等，2003）。海拔高度大约从30米到3140米。从1996年以来，冬季很少发生斜坡运动和滑坡。另外在1983年，这个区域发生了一次重大的灾害性滑坡（Spittler和Wagner，1998）。从1997年以来，USGS利用实时数据采集系统监测对该区进行了监测（Reid等，2003）。他们发现在冬季（雨季），斜坡运动和滑坡发生期间，孔隙水压力和土壤水分都有所增加。

（二）菲律宾莱特岛金沙胡宫村

菲律宾是位于东南亚的一个岛国。该国的地形特点是从冲积平原到海拔3144m的山区。圣伯纳镇的金沙胡宫村研究区位于菲律宾南莱特省。2006年发生滑坡灾害的金沙胡宫村位于斜坡底部（Lagmay等，2006）。研究区最高海拔675m（Lagmay等，2006）。引起2006年2月滑坡发生的原因是南莱特省持续了一周的强降雨。

（三）尼泊尔达丁Krishnabhir

尼泊尔83%都是山地，剩下17%是南部的冲积平原。该国东西方向大约横跨了885km，南北方向跨度从130km到255km。在很短距离内，海拔高度就从Kanchan Kalan处的70m变化到埃佛勒斯峰最高处的8850m。与其它国家的山区比较，尼泊尔发生滑坡的频率相对较高，可能是因为尼泊尔山脉在地理学上比较年轻（Ray，2004）。

Krishnabhir研究区位于沿着Prithvi公路的尼泊尔达丁的Dhusa农村发展委员会（VDC）。该区海拔高度高于海平面242m到1922m。大型滑坡区之一是沿着Prithvi公路的Dhusa VDC的Krishnabhir。从2000年以来，每年雨季沿Prithvi公路都会发生滑坡。

五、结论与讨论

（一）内部比较

对三个研究区作一年半（2005年1月1日到2006年5月31日）中每日和每周的AMSR-E土壤水分移动平均值的对比图。因为每日土壤水分值变化很大，所以取某天的土壤水分与其前六天的土壤水分的平均值作为一周土壤水分移动平均值。这张图可以清楚地显示出每个研究区土壤水分的日变化和季节变化。每个区土壤水分最大值出现的时期不同。例如，加利福尼亚的土壤水分最大值出现在春季。尼泊尔的土壤在雨季前后很快变湿。菲律宾在冬季和夏末的时候有出现土壤水分的最大值。在美国加利福尼亚和尼泊尔达丁，土壤水分每周移动平均值是逐渐变化的，但在菲律宾莱特岛，则是振荡变化的。

利用三个研究区2005年1月1日到2006年5月31日的土壤水分值，总结了这段时期内各区土壤水分的最大值、最小值，平均值、变程和标准差。在美国加利福尼亚观测到的土壤水分最大值是菲律宾莱特岛的两倍。根据每日土壤水分的标准差，尼泊尔的变化比加利福尼亚或莱特岛都要小得多。土壤水分的变程比期望值小，尤其是尼泊尔。总的来说，这些结果表明，即使是在地形陡峭的地区或滑坡易发区，AMSR-E土壤水分能够通过捕捉平均值及雨季的时间和持续时间来提供相关信息。

（二）美国加利福尼亚Cleveland Corral

把该研究区从2005年1月到2006年5月的AMSR-E土壤体积含水率每周移动平均值与TRMM每日降雨数据放在一张图上进行比较，表明：当土壤水分年变幅只有12%时，观测到的变化已足以用来确定相对高的土壤水分出现的时间。季节趋势表明，每年的土壤水分从三月到五月末是增加的。土壤水分的这种上升趋势与强降雨出现的时期一致。土壤水分峰值出现在2005年和2006年的四月和五月。但是，2005年5月10日（24.9%）和2006年4月14日（28.7%）出现的土壤水分峰值与2005年5月1日（31 mm）和2006年4月5日（47.8 mm）出现的降雨峰值并不一致。这个可以反映降雨事件和卫星测量之间的滞后时间。因此，土壤水分最好是用累积降雨总量而不是持续时间短的强降雨事件来表示。

把土壤水分和降雨趋势与斜坡运动和滑坡事件进行比较。经报道的斜坡运动发生在2005年2月末。2005年5月一整个月也观测到了斜坡运动（http://landslides.usgs.gov/ monitoring/hwy50）。2006年观测到了两次滑坡，一次发生在4月3日Whitehall附近，还有一个发生在5月7日Kyburz附近。所有这些斜坡运动和滑坡与该区表层土壤水分和降雨的增加时期相一致。值得关注的是，出现降雨峰值的时间不一定和观测到的斜坡运动和滑坡发生日期吻合。

（三）菲律宾莱特岛金沙胡宫村

把该研究区从2005年1月到2006年5月AMSR-E土壤体积含水率每周移动平均值和TRMM每日降雨值放在一起比较。该研究区的每日和每季土壤水分及降雨时间分布与加利福尼亚完全不同。在该区，全年都观测到频繁的降雨。每日土壤水分变化比每季土壤水分变化还要大。由于年降雨分布几乎相同，因此无法观测到土壤水分明显的季节变化。土壤水分的季节变化表面上和降雨观测资料有些符合，但是无法得到一个明显的关系。

发生滑坡灾害的2006年2月17日那天的土壤湿度与2006年1月的不同。该区从2005年12月22日到26日都是强降雨（375mm）。这次降雨引起了土壤水分的逐步增加，一直到一月中旬。从2006年一月中旬到二月中旬没有降雨，观测到的土壤水分逐步降低。持续一周的强降雨（>400 mm）导致土壤水分/孔隙水压力增加，很可能引发滑坡灾害。滑坡发生时的土壤水分低于土壤水分峰值，这说明除前期条件之外降雨特征的重要性。从该研究区可以看出，除了利用土壤水分和降雨对滑坡灾害进行预测外，还需要进行其它一些研究来估计土壤水分。

（四）尼泊尔达丁Krishnabhir

把该研究区从2005年1月到2006年5月AMSR-E土壤水分每周移动平均值和TRMM每日降雨放在一起比较。该区的每日和每季土壤水分及降雨时间分布类型与其它两个区有很大不同。这主要是由于尼泊尔的季风气候（六月~七月）造成的。在该研究区，远离季风的季节（十月~次年五月）降雨很少。土壤干旱的情况一直持续到七月末。季节性土壤水分变化比每日土壤水分变化大。值得注意的是，土壤水分值从九月到次年二月几乎不变，似乎不受降雨的影响。这个可能反应了一个测量的问题，因为这个时期是尼泊尔八月末的主种植期，有可能的原因就是密集植被的影响。

从2000年至今，每年季风（八月中旬）期，在Prithivi公路都能观测到滑坡。在季风降雨期，土壤水分有所增加。这些湿润的条件增加了孔隙水压力，足以导致斜坡失稳。因此，在尼泊尔， TRMM卫星观测到的稳定降雨，造成土壤水分的持续增加，和该区的滑坡有密切的联系。

六、结  论

土壤水分是滑坡研究的一个重要参数。当土体的土壤水分增加时，孔隙水压力升高。增加剪应力而降低剪切强度的孔隙水压力是许多滑坡发生的主要原因。土壤水分可通过原位测量进行估计，但是这类测量在在国家和全球范围内都是耗时且成本较高的工作。相反，本次研究显示，AMSR-E能够提供全球范围内每日的表层土壤水分。

在上述三个研究区，当土壤水分和降雨达到比较高的值时，都出现了滑坡或斜坡运动。这些滑坡的发生明显说明了滑坡事件、AMSR-E表层土壤水分和TRMM降雨之间有密切关系。研究结果表明，可以利用AMSR-E土壤水分数据进行滑坡研究。但是，在斜坡稳定性分析中，还需更加细致的研究来确认土壤水分的类型以及有效利用AMSR-E土壤水分。

译自《Nat Hazards》, 2007, DOI 10.1007/s11069-006-9095-9