意大利中部同震岩质斜坡失稳的概率性 PGV–斜坡脱离阈值

《Engineering Geology》：Probabilistic PGV–slope detachment thresholds for coseismic rock-slope instabilities in Central Italy

　　**研究亮点**- 地震引发的岩质斜坡滑坡名录有助于PGV–坡度概率阈值识别- 负二项分布模型估计面积归一化的岩质斜坡失稳速率- 10 m分辨率DEM坡度数据支持以1 km2为参考面积的PGV–坡度阈值分析- LOEO和事件删除检验用于评估跨事件区分能力和模型稳健性- PGV–坡度脱离阈值可识别需野外验证的岩质斜坡扇区---**引言**地震在中强至强地震区对重力作用的触发或重新激活起着至关重要的作用，在城市地区后果尤为严重（Vessia等，2017, Vessia等，2021）。在这些环境中，地震触发的斜坡过程所造成的累积破坏可能超过单纯地面振动的影响（Fan等，2019；Nowicki Jessee等，2020）。近年来，这些担忧推动了许多关于地震诱发滑坡危险性评估的研究，以支持相关减灾工作和应急响应规划（Kritikos等，2015；Gallen等，2017），涵盖岩质和土质斜坡。在山区和丘陵地区，由地震动触发最普遍的滑坡类型之一是地震诱发岩质斜坡失稳（ERSI），其激活与可迅速驱动陡峭斜坡上锚固不良岩块的动态荷载密切相关（Keefer，2002）。这些事件是交通走廊沿线反复发生的中断和风险的来源，促使开展专门的危险性和风险评估（Guzzetti等，2004）。由于这些失稳现象缺乏明确的前兆，开发能够可靠识别潜在脱离区域的预测模型颇具挑战性。鉴于这些不确定性，基于空间显式方法和名录信息的概率方法可将地震振动和斜坡条件转化为ERSI发生的经验估计，为识别易受地震诱发脱离影响的岩质斜坡扇区提供可重复的判据。在此背景下，已有研究使用了代表地面运动特性的代理变量，包括PGA/PGV指标（如Tanya?等，2017）以及方向性和频率成分（如Wu等，2025），同时也使用了土质和岩质斜坡的地貌特征（Vessia和Russo，2013；Primofiore等，2020；Baron等，2022）。这些基于代理变量的方法还得到以下研究的支持：这些研究强调了地质和地貌条件对岩崩发生和传播的控制作用（Borella等，2019），并与基于名录的方法相结合——这些方法将地形描述符和强运动指标相结合，以建模发生模式的空间分布并推导敏感性和/或危险性分区图（如Valagussa等，2014）。意大利中部因遭受强烈地震活动的显著暴露而成为合适的研究区域，强震沿亚平宁山脉核发（Rovida等，2022），并且得益于地震诱发滑坡名录的可用性（CEDIT——意大利地震诱发地面灾害目录，Martino等，2020；CFTIlandslides，Zei等，2024）。本研究介绍了一种概率性、基于计数的作业流程，旨在估计名录条件化下的同震ERSI面积率，并支持在观测或情景振动条件下检测意大利中部易发生脱离的斜坡扇区。三个主要贡献被重点强调。第一，与以有/无标签表达发生的二元敏感性地图不同，所提出的方法采用简洁的负二项分布第一型（NB1）计数模型配合面积偏移量，以估计面积归一化的ERSI发生率。第二，与宏观地震烈度阈值、滑坡密度模型或震级-距离关系不同，拟合模型被转化为明确的PGV–坡度等概率阈值曲线，表示在1 km2参考面积内观测到至少一次ERSI的概率。第三，这些曲线提供了空间可映射的阈值面，可与观测或情景PGV场以及DEM衍生的坡度栅格相交，为识别需进行场地特定地质和岩土工程验证及后续稳定性或滚落模拟的脱离易发岩质斜坡扇区提供可重复、情景依赖的判据。与现有区域方法相比，所提出的流程将（i）物理可解释的描述符空间、（ii）概率性计数目标量和（iii）识别需进一步调查的岩质斜坡扇区的可重复、情景依赖准则连接起来，从而可能减少操作人员依赖，同时仍然以可比名录、地面运动场和地貌条件的可用性为条件。后续的场地特定地质和岩土工程表征，包括失稳机理、 mobilized体积、稳定性和滚落的评估，超出了本研究的范围，需在斜坡尺度上进行。从设计上讲，所提出的方法优先考虑简洁性和方法透明度，同时允许随着改进的预测因子和更详细的源区信息的出现而进行更新。---**章节概要**### 研究区域意大利中部位干第勒尼安海与亚得里亚海之间（图1a）。轴部地区以中部亚平宁山脉为主，主要沿西北-东南至北北西-南南东方向延伸，与山脉大致平行的山谷与宽阔的山间盆地交替出现。向外部扇区移动时，山链逐渐过渡为丘陵景观，局部被深切的河谷打断。中部亚平宁山脉展现出复杂的构造架构，其特征在于……### 数据处理与预测因子推导本研究使用的数据集来自多个来源。本研究考虑了五个仪器记录地震，基于地面运动参数和已测绘ERSI记录的联合可用性进行选择：拉奎拉（2009年4月6日，Mw 6.29）；拉加山脉（2016年8月24日，Mw 6.18）；瓦尔内里纳（2016年10月26日和30日，Mw 6.07和6.61）；阿奎拉诺（2017年1月18日，Mw 5.70）。所考虑地震的地面运动受场地条件的局部调制。对于2009年4月6日……### 模型比较与选择所有候选NB1规格——涵盖PGA/PGV及其对数变换、Slope、sin(Slope)以及两两交互项——均对拟合优度、简约性和诊断稳定性进行了基准测试。表3总结了所有测试回归在预测因子组合下的拟合优度和诊断统计量。NB1色散参数（α）明显不为零，表明计数存在显著过度离散，支持NB1框架适用于这些数据。在本次模型比较中，基于PGV的……### 结论本研究提出了一种名录条件化、概率性计数方法流程，用于中亚平宁山脉同震ERSI发生的区域建模，产出了用于情景依赖空间应用的明确PGV–坡度概率脱离阈值。阈值表示在固定的1 km2参考面积内观测到至少一次ERSI的条件概率，生成P(Y ≥ 1) = 50%、90%和99%的PGV–坡度曲线，对应等效面积率……### 生成式人工智能与AI辅助技术在稿件撰写过程中的声明在撰写本稿件过程中，作者使用了ChatGPT（OpenAI）来改善语言清晰度和可读性，并协助构建分析的基础MATLAB代码。该工具生成的所有输出均经过作者严格审查、调整和验证。所有科学内容、数据分析、解释和结论均由作者开发和验证，作者对已发表文章的内容承担全部责任。### CRediT作者贡献声明**Valerio Piattelli：** 撰写——初稿、可视化、软件、方法论、调查、形式分析、数据管理。 **Giovanna Vessia：** 撰写——审阅与编辑、验证、监督、概念构思。### 资金支持本研究由MULTI-TWIN项目资助：“人工智能支持通过数字孪生的多风险风险分析”，属于Cascade Call框架。CUP H93C22000450007，Spoke 5“环境与自然灾害”，在意大利国家复苏与韧性计划（PNRR）下资助，MUR – M4C2 – 投资1.4 – 校长令第1433号（2024年4月17日）– 项目CN00000013“国家高性能计算、大数据与量子计算中心”。### 利益冲突声明作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。### 致谢作者感谢在研究开发过程中提供宝贵讨论的同事和合作者。---Valerio Piattelli | Giovanna Vessia