《Remote Sensing of Environment》：Unveiling the long-term cascading effects of the 2018 Baige landslide and subsequent outburst flood with satellite radar observations
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滑坡堰塞湖与溃坝洪水对周边滑坡稳定性的长期影响研究。基于2014-2023年Sentinel-1卫星雷达数据，通过时间序列InSAR分析，首次系统识别出2018年巴更滑坡事件触发的65处加速滑坡，发现约30%的受影响滑坡变形机制发生转变，其中43%持续加速，57%在9.3年平均周期内恢复稳定。研究揭示ALs多分布于缓坡低植被区，且受更高水位、流速及更强的洪水动力作用影响，为流域地质灾害评估提供新方法。
陈波|李振红|宋创|罗伯托·托马斯|陈宇|吴 Zhu|彭建兵
中国西安长安大学黄土科学国家重点实验室，邮编710054
摘要
滑坡堰塞湖（LDL）和滑坡湖溃决洪水（LLOF）会显著改变上下游滑坡的运动行为，对人类生命和基础设施构成严重威胁。然而，LDL和LLOF对周围滑坡稳定性的长期影响仍知之甚少。在本研究中，我们基于1437幅卫星雷达图像的时间序列干涉合成孔径雷达（InSAR）分析，系统地研究了2018年白格滑坡堰塞湖和溃决洪水对相邻滑坡的连锁效应。与以往仅关注单个滑坡或局部区域的研究不同，我们开发了一种自动化方法来检测滑坡加速的起始时刻，从而建立了65个加速滑坡（ALs）的清单，并对其控制因素进行了定量评估。研究结果表明，约30%的受洪水影响的活跃滑坡改变了其变形机制，这些机制可分为五种不同类型。在白格事件中加速的滑坡中，43%表现出持续加速，而57%显示出自我恢复的迹象。对于后者，变形速度通常在溃决后平均9.3年内下降90%，恢复到接近事件前的水平。此外，与378个受洪水影响但非加速的滑坡相比，加速滑坡更倾向于发生在坡度较缓、植被覆盖率较低的地区。值得注意的是，这些加速滑坡通常经历更深的洪水、更高的流速和更强的洪水能量。这是首次评估LDL和LLOF对蠕变滑坡的长期连锁效应的研究。这些发现加深了我们对LDL和LLOF引发滑坡机制的理解，并为受类似连锁过程影响的滑坡易发地区的长期风险评估和地质灾害减缓提供了宝贵见解。
引言
滑坡是一种地质过程，其特征是沿特定滑动面发生坡体岩石和土壤的变形和破坏（Hungr等人，2013年；Li等人，2025b年；Mondini等人，2021年）。滑坡的发生常常导致重大人员伤亡和巨大的经济损失。在河流附近的山区，滑坡破坏经常引发连锁效应（Yanites等人，2025年），其中堆积的物质会阻塞河流流动，形成滑坡堰塞湖，对上下游地区构成严重威胁（Fan等人，2021年；Nian等人，2021年）。例如，2018年中国四川省发生的滑坡堰塞事件形成了一个堰塞湖，十天后溃决导致约10万人死亡（Dai等人，2005年）。同样，2000年西藏的益贡滑坡堰塞体在形成两个月后崩塌，导致约1万人迁移并造成严重基础设施破坏（Tewari，2004年）。2008年的唐家山滑坡堰塞体威胁到下游约250万人的安全（Fan等人，2012年）。除了直接的影响外，滑坡堰塞湖（LDL）和滑坡湖溃决洪水（LLOF）还可能对相邻滑坡产生长期影响，而这在传统的灾害评估中往往被低估。这种持续的退化可能会削弱滑坡的稳定性，破坏关键基础设施，增加次生灾难性破坏的风险。
LDL对上下游河流区域构成严重威胁（图1）。水位快速波动和溃决洪水会对周围滑坡产生强烈的冲刷作用，增加不稳定的风险（Fan等人，2021年；Li等人，2023a年）。这些水动力过程可以加速滑坡变形，重新激活休眠的滑坡，或引发新的滑坡破坏（图1a）。先前的研究表明，湖水上升会扩大淹没区域，提高地下水位，降低有效应力，促进滑坡饱和和软化——这些因素共同降低了剪切强度，促进了滑坡加速或破坏（Liu等人，2025年；Tomás等人，2016年；Wen等人，2023年）。尽管水位上升可能会暂时增加静水压力，从而提高滑坡稳定性，但在水位下降过程中，这种稳定作用会减弱，而地下水位下降速度较慢，最终削弱了滑坡的抵抗力。此外，LLOF引起的堰趾侵蚀和额外的动态荷载进一步加剧了滑坡的不稳定性（图1b）。与具有调节运行的工程水库相比，滑坡堰塞体表现出突然的水文变化和不受控制的溃决，使其影响更加严重且难以预测。因此，系统评估滑坡对LDL和LLOF的响应至关重要。然而，由于缺乏长期和空间广泛的观测数据集，以往的研究受到了限制，从而限制了对这类连锁灾害的理解。
机载干涉合成孔径雷达（InSAR）具有大面积、高分辨率的能力，可以随时间监测滑坡变形，为研究与LDL和LLOF相关的滑坡行为提供了有力工具（Chen等人，2024年；Motagh等人，2024年；Song等人，2022年；Li等人，2023b年；Li等人，2025d年）。然而，大多数现有研究仅关注单个滑坡或小范围区域，未能涵盖整个受影响流域。例如，Massey等人（2016年）利用密集的现场观测数据，确定了新西兰Taihape滑坡的快速移动，并将其加速归因于LLOF引起的堰趾侵蚀。Xiong等人（2023a年）利用InSAR检测到了金沙河流域的11个活跃滑坡，其加速或重新激活与2018年白格滑坡事件有关。Chen等人（2025年）进一步揭示了白格LLOF持续加速了贡觉县的滑坡（ALs）。然而，缺乏统一的LDL和LLOF引起的ALs清单，限制了我们对它们时空演变和区域重要性的理解。关于这些过程如何长期影响上下游滑坡运动机制的关键不确定性仍然存在，包括加速模式、与未受影响滑坡的行为差异以及恢复动态。解决这些差距对于明确触发机制和改进早期预警系统至关重要。
本研究旨在阐明2018年白格滑坡堰塞湖和溃决洪水对金沙河流域滑坡稳定性的长期连锁影响。为此，我们开发了一种新的时间序列InSAR方法，用于自动检测由LDL和LLOF引起的加速滑坡（ALs）。共处理了2014年至2023年间获取的1437幅Sentinel-1升空和下降SAR图像，覆盖了金沙河750公里的流域。首次建立了该地区由2018年白格滑坡堰塞湖和溃决洪水引发的加速滑坡的全面清单。还对识别出的ALs与未受影响滑坡的参考数据集进行了比较统计分析。此外，使用结合SHAP解释技术的XGBoost模型量化了滑坡加速的调控机制。还分析了长期时间序列，以研究洪水干扰前后的运动行为变化。
总体而言，本研究（1）提出了一种基于卫星雷达的自动化方法，用于大规模检测ALs；（2）首次系统地揭示了LDL和LLOF对滑坡运动的十年尺度影响；（3）定量揭示了滑坡加速和干扰后恢复的潜在机制。这些结果加深了我们对LDL和LLOF引发的连锁灾害的理解，并为山区河流系统的长期滑坡灾害评估提供了方法论基础。
2018年白格滑坡影响区域
青藏高原东南边缘地形崎岖，河谷陡峭，滑坡引发的河流阻塞现象频繁发生。2018年10月10日，中国西藏江达县白格村金沙河西岸发生了一次大规模滑坡（以下简称白格滑坡）（图2）。滑坡体阻塞了主河道，形成了一个堰塞湖，估计容积约为
方法论
本研究的技术工作流程包括四个主要部分（图3）。首先是多时相InSAR（MT-InSAR）数据处理。使用InSAR堆叠和小基线子集InSAR（SBAS InSAR）技术（Berardino等人，2002年）获得了白格滑坡影响区域的年表面变形率和时间序列。
加速滑坡清单
图5a-b展示了受白格滑坡堰塞湖和溃决洪水影响的区域中Sentinel-1升空和下降轨道得到的年表面变形率，最大值达到27.0厘米/年。为了评估这些测量的可靠性，还在非滑坡区域计算了变形率及其标准差。结果显示，来自升空轨道的93%的变形率和来自下降轨道的94%的变形率位于-1.5至1.5厘米/年的范围内
地形、地貌、气候和地质环境的差异
对65个加速滑坡（ALs）的空间分布分析表明，LDL的形成和溃决受到区域地貌（坡向、海拔、NDVI）、气候（降水量、温度）和地质（断层、岩性）因素的强烈影响。与非ALs和所有滑坡（ALL-ALs）的统计比较显示，ALs在这些关键变量下表现出不同的空间分布（图14）。在地形特征方面，37%的ALs发生在
结论
本研究利用2014年至2023年间获取的1437幅Sentinel-1升空和下降SAR图像的时间序列InSAR分析，研究了受2018年白格滑坡堰塞湖和溃决洪水影响的金沙河750公里范围内的地表变形。共检测到443个受此事件影响的滑坡。利用本研究开发的自动化检测方法，我们编制了首份由白格事件引发的65个加速滑坡（ALs）的清单，其中9个由堰塞湖形成，56个由
开放研究资源
CRediT作者贡献声明
陈波：撰写——原始草稿、方法论、概念化、调查、可视化、正式分析、数据管理。李振红：撰写——审阅与编辑、概念化、方法论、监督、资源获取、项目管理。宋创：撰写——审阅与编辑、方法论、概念化、调查、监督。罗伯托·托马斯：撰写——审阅与编辑、方法论、监督、正式分析、资金获取。陈宇：
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本研究的工作。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（参考编号：41941019）、陕西省地质科学与地质灾害防治创新团队（2022年）、陕西省影像大地测量通用技术发展平台（2024ZG-GXPT-07）、创新、大学、科学与数字社会部在项目CIAICO/2021/335框架下的支持、ESA-MOST China DRAGON-6项目（资助编号：95355）以及欧洲相关资助计划的资助
