摘要:秦岭矿产资源开采区地质灾害具有形成条件复杂、隐蔽性强与识别难等特点。如何识别隐蔽性地质灾害是一难点。通过秦岭钒矿开采区地质灾害详细调查，主要从斜坡体岩性组合特征、斜坡岩体结构特征、高程、坡型、坡度以及采矿活动六个方面总结了该区域地质灾害发育规律。在此基础上，结合无人机航拍室内解译提出了一套适用于该地区的隐蔽性斜坡灾害早期识别方法，从而为矿山斜坡灾害预警与防治提供理论依据和技术支持。
关键词:钒矿开采区;隐蔽性;地质灾害;早期识别技术;秦岭
秦岭是华北与扬子两大板块碰撞造山带[1]，该地区地质构造复杂、岩土体结构类型多变，形成高山峡谷、沟壑纵横的地形地貌，是我国南北重要的地理分界线，造就了南北气候的迥异，同时也是全国地质灾害的高发地带。近年来国内经济逐年增长，西部大开发战略得到进一步实施，人类工程活动和矿产资源的开发增多，崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害变得更加频繁，特别是在矿产资源集中开采区，诱发地质灾害的数量逐渐增多，且具有形成条件复杂、隐蔽性强、识别难等特点[2-4]。例如2015年8月12日发生在陕西省山阳县中村镇烟家沟碾沟村的特大型山体滑坡，掩埋中村钒矿15间职工宿舍和矿山配套设施及3间民房，8人遇难，57人失踪，造成了严重的经济和人员损失。
地质灾害之所以能给人类社会造成如此严重的危害，在于人们难以事先对具有潜在威胁的灾害进行准确的识别和预测，因而也就难以预先防范。目前除了对有潜在危险性的灾害点进行全面治理之外，对地质灾害综合防治的另外一条积极主动的、有效的途径，就是开展潜在的隐蔽性地质灾害的早期识别研究[5-6]。该研究一直是世界性的难题，早在1970年代，H.T.里布(Rib)等[7]讨论了如何认识潜在滑坡，并总结分析了遥感技术在滑坡判别中的应用。我国学者1975年编写的《工程地质手册》[8]中简要从地貌、地层岩性、水文地质条件上识别滑坡。徐邦栋[9]详细阐述了从地形地貌、地层岩性、结构构造及水文地质等条件判别潜在滑坡的依据和方法。邵铁全[10]提出了滑坡超前预判的基本方法，即单要素预判法和综合要素预判法。何满朝等[11]针对巨型滑坡难以识别的问题，提出了利用宏观地质特征和微观结构特征相结合确定“滑坡岩体”的新方法。褚宏亮[12]运用三维激光扫描技术和机载激光雷达扫描技术进行了地质灾害早期识别的研究。本文基于前人的研究成果，开展了无人机遥感与宏观地质识别指标相结合的地质灾害早期识别体系研究。
1地质环境概况
研究区位于陕西省东南部，商洛市南部，西起山阳县中村镇夏家店村，东至土门镇龙王庙村，长约26km，南北宽约4.5km，总体带状分布。
1.1地形地貌
该区域属于秦岭山系南麓鹅岭山脉，属浅切割中山地貌，地势西南高东北低，海拔在800～1500m，平均海拔1100m[13]，最低点位于峡峪沟段，海拔791.1m，最高点位于金狮剑西沟垴，海拔1441.6m，相对高差300～500m。沟谷纵横，流水侵蚀严重，沟谷以NS方向展布为主，两侧坡体坡度在40°～60°之间。矿区内树木杂草丛生，植被发育(图1，图2)。
1.2地质构造
该区域位于商丹缝合带和勉略缝合带之间，在此宏观构造背景下，导致矿区内构造格局总体由近东西向的褶皱、断裂构造组成。区内褶皱主要有:烟家沟倒转背斜、正沟脑倒转向斜。断裂主要有:南秦岭北部逆冲推覆构造带、凤镇～山阳断裂带、板岩镇～镇安断裂带、两河-闾河-白河断裂带和红椿断裂带。
1.3地层岩性
该区域主要出露地层有上元古界震旦系灯影组(Z2dn)，下古生界寒武系-上奥陶系的水沟口组(?1sh)、岳家坪组(?2y)、石瓮子组[(?3-O1)s]，第四系地层主要分布于沟谷地带(图3，图4)。
震旦系灯影组依据岩性组合、结构构造特征等可分为两个岩性段:上岩性段岩性为灰色厚层微晶白云岩;下岩性段以浅～灰白色厚层～巨厚层微晶白云岩为主。水沟口组与灯影组接触关系在局部地段被构造破坏，多数地段保留平行不整合接触关系。水沟口组为一套海相碎屑岩、生物碎屑岩、泥质(粘土)岩、碳酸盐岩沉积，为钒矿的赋矿层位，岩性主要为薄层硅质岩夹粘土岩，倾向北，产状340～10°∠32～56°。中寒武统岳家坪组岩性主要为微晶砾屑灰岩夹粘土岩。第四系分布于河流的河谷底部和坡地，为河谷冲、洪积砂砾石，残积、坡积砂土堆积(图5)。
相关期刊推荐：《中国地质灾害与防治学报》创刊于1991年。是经原国家科委正式批准，由中华人民共和国国土资源部主管，中国地质灾害研究会主办，专门登载有关自然和人类工程-经济活动诱发的崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地面沉降、地裂缝、地震、黄土湿陷、粘性土胀缩、冻土融陷、地下水污染、海水入侵、矿井突水、岩爆、瓦斯爆炸、水土流失、土地沙漠化、盐渍化等地质灾害的发生、发展机制、规律、监测、预报，地质灾害防治新技术、新方法以及地质环境保护等方面的科研成果或学术论文。
2地质灾害发育规律
本次调查采用无人机低空航拍与实地详查相结合的方式进行，重点调查矿区即钒矿带周围的斜坡灾害，共查明灾点35处，其中滑坡16处(表1)，崩塌13处，泥石流沟6条。在此基础上，在Arcgis平台下，以1∶10000地形图作为基础地理地图，集成野外调查的地质灾害点，以及前期所收集的地质资料，得到研究区的地质灾害分布图(图6)。
2.1灾害分布与岩性
组合的相关性调查区主要涉及两组地层，震旦系灯影组Z2dn1-2地层和寒武系水沟口组第一岩性段∈1sh1和第二岩性段∈1sh2，水沟口组是钒矿的主要赋矿层。灯影组地层以白云岩为主，水沟口组第一岩性段为薄-中层状硅质岩和薄层状含碳硅质岩夹水云母粘土岩，第二岩性段为黑色薄层状泥质碳质岩;由于整条钒矿带位于耀州河倒转背斜南翼，地层倒转导致震旦系地层位于寒武系地层之上，呈平行不整合接触，整体形成典型的“上硬下软”两个地质单元组成的双层结构。
调查区多数灾害是发生在这样的岩性组合条件下的，由于上部中厚层状白云岩致密坚硬，完整性和力学性质较好，从而形成突出的高陡地形;而下伏薄层碳质硅质岩夹粘土岩为软岩，层理、节理发育，完整性和力学性质差，且遇水会发生软化，因此在两层岩性分界面处形成软弱带，成为滑坡和崩塌的重要致灾因素。
2.2灾害分布与高程的相关性
根据调查区的DEM栅格图将调查区内的高程进行重分类分为5个等级:<800m、800～1000m、1000～1200m、1200～1400m、>1400m，由表2可以看出，灾害点密度随着高程的增加呈现先增后减的现象，斜坡灾害主要发生在800～1200m之间，这是因为在高程较低的区域多是河谷的底部，地形平坦开阔，而800～1200m是区域上河流从峡谷进入宽谷的部位，这一部位地形坡度较陡，岩体卸荷最为强烈，人类工程活动频繁，采矿响应最为突出，因而斜坡地质灾害也最为发育。在高海拔区由于受采矿等人类工程活动影响较小，故灾害发育较少。
2.3斜坡灾害分布与坡度的相关性
根据野外调查结果，将调查区的斜坡划分为<30°、30°～50°、>50°三个等级，统计不同坡度分类上的地质灾害个数(图7)可以看出，滑坡集中分布于30°～50°的坡体上，崩塌分布于50°以上的坡体上，而泥石流则发育在小于30°的坡体和沟谷中。
2.4斜坡灾害分布与坡型的相关性
根据坡面形态可以将斜坡分为凹型坡、直线型坡和凸型坡，根据DEM提取的坡面曲率是对地面坡度沿最大坡降方向地面高程变化率的度量，可以间接的表示坡面形态，从而把坡面曲率值>0.5的归为凸型坡，坡面曲率<-0.5的归为凹型坡，-0.5<坡面曲率<0.5的归为直线型坡。
从表3中可以看出，灾害集中分布于凸型坡，而在凹型坡中发育最少，直线型坡体的灾害分布介于二者之间。这是因为凹型坡是侵蚀基准长期稳定的结果，坡体中的应力集中较弱，坡体稳定性好，而凸型坡则相反，坡体表面向上凸起，反映了地壳隆升强烈、河流下切速度大于坡体侵蚀速度的结果，内部应力集中明显，还可能出现拉应力，形成崩塌。
2.5灾害分布与斜坡结构类型的相关性
斜坡结构类型反映了岩层原生层状结构面产状与斜坡的相互关系，总体控制了斜坡临空条件和斜坡变形破坏的基本类型。结构类型主要表现为岩层倾角和斜坡坡向之间的相互关系。由此根据岩层倾角与斜坡坡向之间的夹角(α)分为:顺向坡(0°～30°)、顺斜向坡(30°～60°)、横向坡(60°～120°)、逆斜向坡(120°～150°)、逆向坡(150°～180°)五类。
对本次野外调查结果进行统计，得到如图8所示的结果，可见研究区内顺向坡是灾害的高发区，灾点属于顺向坡的占比为41%，其次为顺斜向坡占到24%，而横向坡和逆斜向坡灾点数量相近，逆向坡灾点数量最少，即研究区斜坡灾害易发程度为:顺向坡>顺斜向坡>横向坡>逆斜向坡>逆向坡。另外根据对灾害点岩层倾角的统计(表4)，发现岩层倾角集中在40°～60°，占灾害总数的68.97%。
2.6人类工程活动
研究区钒矿带东西展布，主要人类工程活动为矿山开采，沿线分布有10座矿山，规模大小不等，采矿活动对坡体稳定性的影响主要包括巷道开挖和爆破。
(1)巷道开挖对山体稳定性的影响分析
巷道开挖应力重分布范围及塑性圈半径是评价开挖巷道影响范围的主要依据。根据岩体力学理论，在静水压力状态下(洞室埋深大于洞室高度的三倍以上时)，一般认为地下洞室开挖引起围岩应力重分布的范围为6r0，在该范围以外岩体结构不受开挖的影响。根据修正的芬纳公式，塑性圈的最大半径可按下式计算:
3、早期识别模型建立
地质灾害的早期识别工作是对其研究、预警预报和进行治理的基础，在识别的基础上才能通过地表或外部现象认识到其成因机理，才能确定合理有效的防治措施[14]。研究区隐蔽性斜坡地质灾害识别主要包括两方面内容，首先进行灾害点的室内解译，通过变形迹象以及不同类型灾害特有的几何形态进行初步筛选判别，然后在野外进行验证，同时利用地质识别标志判别其稳定性以实现隐蔽性斜坡灾害的最终识别。
3.1无人机遥感室内解译
由于研究区范围大、山高沟深、植被茂密，有些区域人难以到达，所以我们首先使用无人机进行大范围的航拍，然后在室内通过AgisoftPhotoScan软件进行照片的拼接建立三维模型和DOM数字正射影像[15]，处理流程见图9，三维模型更符合人类的思维惯性，它可以更直观的反映地貌变化和地形起伏，之后通过解译标志进行详细解译，获得每个解译点的位置、规模、几何形态和危险性等[16]。解译工作流程见图10。
AgisoftPhotoScan是俄罗斯开发的一套摄影后处理软件，是把静态图片自动拼接生成正射影像的摄影测量软件，它的优势是精度高、完全自动化，在特殊飞行轨迹、无控制点的情况下，可以制作三维影像和DOM正射影像。该软件对照片质量要求低，只要保证拍摄场地照片有足够的重叠率，没有漏拍，就可以顺利的自动拼接[17]。
本次航飞10个矿区，量测面积26km2，布设78条航线，飞行15架次，拍摄照片2500余张。以山阳中村镇五洲矿业金狮剑开采区为例，航拍采用大疆PHANTOM4PRO无人机，布设6条航线，飞行3个架次，拍摄300余张照片，量测2.65km2，飞行高度500m，航向重叠率80%，旁向重叠率75%，相机倾斜45°。手动剔除质量较差的照片，将所有的照片导入到photoscan中生成三维影像和DOM正射影像，之后根据解译标志(表5)进行初步解译。三维模型见图11。
