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利用激光雷达评价滑坡敏感性
WilliamH.Schulz
魏国强 译;冯翠娥、李 烨 校译
从19世纪90年代开始,华盛顿州西雅图市就开始遭受滑坡造成的重大损失。
滑坡分布图是评价区域性滑坡灾害的一种基本手段,这种分布图能够反映已知滑坡的分布情况,并有助于认识滑坡的发生过程,评价地形对滑坡的敏感性。
西雅图市以前的滑坡分布图只标示出一些滑坡的位置,并没有描绘出历史上滑坡活动最频繁的地区。
最近,利用激光雷达(LIDAR)技术绘制出了西雅图市的滑坡和滑坡后壁分布地形图。
这种制图技术所识别出的滑坡数量是以前的4倍。
目前,正尝试将最新的滑坡LIDAR图和历史资料相结合,来评价西雅图地区的地形对滑坡的敏感性。
利用LIDAR技术绘制滑坡、滑坡后壁以及剥蚀斜坡地形的空间分布,并结合1300多个历史滑坡事件的分布,最终对滑坡灾害进行了全面的评价。
大约93%的历史滑坡事件都位于LIDAR绘制的地形边界范围内。
事实上,几乎所有的(99.7%)由自然原因诱发的历史滑坡事件也都位于这些边界范围内。
最后,确定了历史滑坡事件在每一种地形内的空间密度和具有特殊特征的历史滑坡事件在该范围内的分布密度。
这些密度信息反映了地形对滑坡的相对敏感性。
这种图件不仅能够表示出滑坡灾害敏感区的地形,而且还可以据此评价深层滑坡和浅层滑坡的敏感性、推断滑坡的滑动距离和滑动规模。
另外,这种敏感性分布图还可以成功地描绘出历史滑坡事件的活动区域。
因此,与一般的滑坡敏感性分布图相比,该图在评价和描绘未来该地区滑坡活动情况方面似乎更有效也更全面。
特别值得一提的是,西雅图88%的历史滑坡事件都不同程度地受到人类活动的影响。
因此,还确定了人类活动引起的滑坡在空间上的分布和密度。
既然这些滑坡大部分是由人类造成的,并且数量也相对较多,那么通过采取滑坡减灾措施,应当可以很容易避免这些灾害的发生。
一、概 述
滑坡是华盛顿州西雅图市很常见的一种地质灾害现象,它已经造成了巨大的财产损失和人员伤亡(Gerstel等,1997;Paegeler,1998))。
减轻区域性滑坡最基本的手段可能就是利用滑坡分布图了。
滑坡分布图不仅能够用来识别滑坡,而且还能提供必要的信息来评价区域内滑坡的形成条件。
西雅图市利用航空照片、地形图、历史滑坡记录以及野外研究结果制作了几张滑坡的分布图(Waldron等,1962;Waldron,1967;Youngmann,1979;Yount等,1993;Wait,2001)。
但是,通过对这些图件和包含大约1400个历史滑坡信息的地质数据库(Shannon&Wilson,Inc.,2003)的分析,结果表明,该地区发生的大部分历史滑坡事件都发生在滑坡灾害分布图所显示的地区之外的地方。
原来的灾害分布图已经不能再成功地描绘出西雅图地区大部分的滑坡易发区,主要原因很可能是,由于该地区被植被覆盖,很难再识别出滑坡和滑坡易发区的地形。
最近,利用激光雷达技术解决了这个难题。
与摄影测量相比,LIDAR对森林地区地表信息的刻画要更加准确。
近来,利用基于数字高程模型(DEM)的LIDAR技术所绘制出的滑坡灾害分布图所推断出的滑坡数量,是以前绘制图形标出的数量的400%还要多(Schulz,2004)。
本文的研究旨在尝试利用LIDAR技术识别得到的滑坡信息与历史滑坡事件之间的空间关系,大部分利用LIDAR技术所绘制的图形都描绘了滑坡的历史特征(Schulz,2004)。
但是,利用LIDAR技术绘制的滑坡分布图(Schulz,2004)只包含滑坡沉积物和滑坡后壁等信息,而不包括滑坡运移迹象的信息。
在西雅图,有相当数量的斜坡已经在侵蚀和山崩作用条件下形成了,但是在基于LIDAR技术的图形中缺少对滑坡碎屑物的识别。
在目前的研究中,LIDAR制图技术已经得到了改进,能够包含所有的地形,这些地形主要是由山崩造成的,包括未被识别出来的沉积物形成的斜坡。
随后,就可以利用相关的历史滑坡信息来评价LIDAR绘制的地形图的空间分布了(Shannon&Wilson等,2003)。
这些数据之间存在着密切的联系,利用这些数据可以制作出西雅图地区对滑坡的敏感性分布图。
该图描绘了不同地区对大滑坡、小滑坡、深层滑坡和浅层滑坡的敏感性,以及不同地形条件对长距离滑坡、坍塌和泥石流的敏感性。
同时还评价了人类活动所诱发的滑坡在空间上的分布和LIDAR描绘的地形图,这为认识人类活动对斜坡稳定性产生的不利影响以及如何减轻这些影响提供了认识的基础。
二、西雅图滑坡的背景
西雅图的地形和地质条件主要是在晚更新世冰期和间冰期循环条件下形成的,但是在城市的东南部也有大范围的第三系岩床出露(Waldron等,1962;Mullineaux等,1965;Galster和Laprade,1991;Booth等,2000;KathyG.Troost, 太平洋西北部地质图研究中心,2003,2004)。
全新世的河流和海水的冲刷以及人类的活动都已经局部改变了更新世的地形。
西雅图位于普吉特湾(PugetSound)和华盛顿湖(LakeWashington)之间的一个狭长地带上,其地形特征是冰蚀高地,同时,沿着海岸线和排水沟分布着很陡峭的斜坡,是在侵蚀和块体移动作用下形成的。
沿着普吉特湾和华盛顿湖目前的海岸线以及以前的海岸线,如填海区的界限和灯塔山(BeaconHill)的西北部都分布着悬崖峭壁。
大约在13,600年前,由于最后一次大陆冰期的消退,伴随着海平面的上升,海岸侵蚀作用加强,逐渐形成了这些悬崖峭壁(Downing,1983;Booth,1987;Terich,1987)。
西雅图海岸峭壁的形成和后退主要是在海浪运动和山崩导致的侵蚀作用下形成的(Galster和Laprade,1991;Hampton等,2004)。
西雅图的滑坡主要集中分布在沿海的峭壁一带,但也会沿着排水通道的山坡和陡峭的冰蚀地形发生(Waldron等,1962;Waldron,1967;Tubbs,1974;Youngmann,1979;Yount等,1993;Harp等,1996;Gerstel等,1997;Baum等,1998;Baum等,2000;Laprade 等,2000;Wait,2001)。
导致西雅图滑坡发生的一个主要的长期存在的作用就是地表水的侵蚀(Gerstel等,1997);在利用LIDAR技术绘制的滑坡分布图上,至少有93%的滑坡是沿着现在和以前的地表水体和排水通道相邻的斜坡发生的(Schulz,2004)。
除了一小部分由人类活动造成的滑坡以外,对缺少地表水侵蚀的斜坡体的西雅图市来说,发生滑坡的可能性是不大的。
很明显,如果没有人类活动对自然条件的影响,西雅图的冰蚀斜坡不会自动导致滑坡的发生。
这个结论与Tubbs(1974,1975)提出的被广泛接受的理论恰好相反,他认为西雅图大部分的滑坡都是由于地下水与上部的沉积物接触造成的(EsperanceSand)(如 Galster和Laprade,1991;Laprade等,2000;Savage等,2000;Wait,2001;Coe等,2000;Coe等,2004)。
Tubbs的理论基于对1971—72年冬季发生的大滑坡的观测,其中,至少有40%的滑坡位于以接触带为中心的61m(200英尺)宽的范围内。
不管斜坡失稳过程发生的原理是什么,几乎所有西雅图的历史滑坡事件似乎最终都是由冬季的强降雨天气诱发的(Tubbs,1974;Galster和Laprade,1991;Miller,1991;Gerstel 等,1997;Baum等,1998;Laprade等,2000;Montgomery等,2001;Coe等,2004)。
对历史滑坡事件数据库(Shannon&Wilson,Inc.,2003)的分析结果表明,西雅图88%的历史滑坡事件都是由人类活动造成的。
这个比率可能有点偏高,因为在未开发的地区,很少发生因人类活动而引发的滑坡,通常情况下也没有相关的报道。
西雅图滑坡以速度较快的浅层滑坡、泥石流和坍塌,以及移动缓慢的深层滑坡为主(Tubbs,1974,1975;Thorsen,1989;Galster和Laprade,1991;Harp等,1996;Gerstel等,1997;Baum等,1998;Baum等,2000;Laprade等,2000;Montgomery等,2001;Coe等,2004;Schulz,2004)。
对历史滑坡事件数据库(Shannon&Wilson,Inc.,2003)的分析表明,大约72%的滑坡是浅层滑坡(厚度小于几米),19%的滑坡是深层滑坡,6%的滑坡是泥石流,3%是坍塌现象。
大约85%的历史滑坡事件规模都比较小(厚度小于几米,面积低于930m2),另外还有15%的规模要相对大一些。
其中大约有15%的历史滑坡滑动速度都很快。
三、数据与方法
1、LIDAR数据
LIDAR数据的获取和处理方法在普吉特湾(PugetSound)LIDAR协会(PSLC)的网站上(http:
//pugetsoundlidar.org)有相关的介绍。
从该网站上也可以获得LIDAR数据。
用于目前研究中的LIDAR技术源于DEM,它能够利用数学运算法则去除非地面特征的数据(如树木、灌木丛、建筑物和机动车),形成一种裸地的DEM数据。
这种DEM数据的垂向精度很高,一般误差在±30cm,但在某些地区的误差会相当大。
根据PSLC的建议,只有在1∶12,000或者更小的尺度上使用该数据,才能保证一定的水平精度。
华盛顿州平原规划应用了DEM数据,其单元格的大小是1.8m(6英尺)。
2、历史滑坡数据
西雅图的历史滑坡地质参考数据库利用了各个政府机构的纪录以及Shannon和Wilson等人的资料(Laprade等,2000;Shannon&Wilson,Inc.,2003;Coe等,2004)。
本研究(Shannon&Wilson,Inc.,2003)利用的历史滑坡数据库包含了从1890年至今的1,433个滑坡纪录。
在数据库中,每个滑坡的空间特征都有详细的描述,并用具体的坐标标示出了滑坡后壁的中心位置。
数据库只提供了1,433个滑坡中的1,308个滑坡的相对准确的位置(Laprade等,2000),因此目前的研究中只用到了这1,308个准确的滑坡资料。
Shannon 和Wilson等人(2003)也对每个滑坡的属性进行了总结,属性包括滑坡发生的时间、类型、大小以及可能的触发原因。
其中,确定了1,308个滑坡的位置, 1,273个滑坡的类型、1,247个滑坡的规模和1,236个滑坡的可能诱发因素。
另外,还有1,214个滑坡具有长距离滑动的特征(长距离滑坡是指位移大于15.2m的滑坡;Laprade 等,2000)。
在目前的研究中,根据是否受到潜在人为因素的影响,将历史滑坡数据进行了分类,并将明显由人为因素引发的滑坡信息挑选了出来。
在本研究中,历史滑坡数据库存在两个明显的局限性。
第一,作为数据库组成的滑坡信息,它们一定是已被报导过的。
尽管这种观察可能看起来是微不足道的,但是它的隐含意义却并非如此。
从20世纪开始,西雅图就成为一个重要的生活居住地,经过一个世纪的发展,西雅图市在不同地区都有人类的活动区,因此从19世纪50年代到现在,已经被报导滑坡所发生的地区都被固定了下来(Galster和Laprade,1991)。
所以,被报导过的历史滑坡事件的时空密度就紧紧依赖于整个西雅图地区人类定居点的范围发展类型。
此外,与冰蚀高地的密度相比,在沿海峭壁和沿排水道的斜坡地形上发生滑坡的密度明显较低。
沿着峭壁和排水渠道建成了很多公园,这些因素可能会导致对更容易发生滑坡的峭壁和排水斜坡的报导频率偏低。
但是,在目前的研究中,这种不利影响已经降低了,因为并没有考虑历史滑坡的时间分布,而且,滑坡的空间分布也是在对地形的分析基础上考虑的。
由于本研究中所涉及到的地形已经覆盖了整个城市,因此在城市中选定的研究区是否比其它地区优先发展的问题是无关紧要的。
正如上文所述,西雅图的地形一般不是以相同密度发育起来的。
因此,对滑坡事件报导方面的偏差导致了分析的结果中滑坡易发区的滑坡敏感性降低,而相对稳定的地区的滑坡敏感性增加。
历史滑坡数据库的第二个局限性,滑坡地区离散数据表示方法的问题。
这种表示方法只能对每个滑坡发生的一种地形进行识别,但是滑坡的发生地可能不只一种地形。
对历史滑坡事件和地形空间分布的评价结果可能在上坡方向上存在偏差,也就是说,会偏向滑坡后壁的地形,因为数据库中所描述的这个位置是固定的。
在目前研究中,这种偏差应该是比较小的,因为西雅图85%的滑坡宽度都小于30m(根据小滑坡的定义,即小于930m2),在考虑滑坡地形时,10m高的峭壁要优先考虑。
因此,即使数据库中所描述的位置可能已经位于原始绘制的滑坡后壁地形的边界内,大部分发生在滑坡地形中的历史滑坡事件也会像这样被识别出来的。
3、利用LIDAR绘制的图形数据
利用LIDARDEM图像,在GIS软件中绘制地形图。
其中需要利用到彩色晕渲地形图、具有不同投影方向和坡向的地形图、等高线图和数百张地形剖面图。
在绘图过程中,采用1∶30,000至1∶2,000的比例尺,对图像进行真实地评价,地形边界的绘制比例通常是1∶5,000。
但是,最终得到的成果图的比例尺应当是1∶20,000或者更小。
2003年8月,对所绘制的地形图进行了野外评价。
图中需要绘制的三种地形分别是滑坡地形、滑坡后壁地形和剥蚀斜坡地形。
剥蚀斜坡是冰川消退之后由侵蚀作用和块体运移作用而形成的那些斜坡。
在绘图过程中,基于陡坡、圆丘地形、凹凸的斜坡、斜坡中部的平坦区域以及偏移的排水道等来识别滑坡。
通过识别不同年龄的植被、交叉的滑坡后壁和边缘以及给定滑坡研究区内各种沉积物和陡壁的相对年龄可以看出,几乎所有绘制的滑坡都包含了无数个小滑坡。
对给定的滑坡研究区而言,只有当滑坡地形和滑坡后壁地形都能被识别出来时,才可以绘制相关的滑坡地形图和滑坡后壁地形图;不可能对单独的滑坡后壁地形或者滑坡沉积物地形进行绘图。
在冰蚀地形被冰期之后的侵蚀和块体移动作用削平的地方绘制剥蚀斜坡地形,这些地方大面积的滑坡沉积物和相关的滑坡后壁地形都不能被识别出来。
在大多数情况下,剥蚀斜坡地形看起来都是由不同时期的滑坡遗迹交叉构成的,没有或者只有很薄的一层滑坡沉积物覆盖在斜坡较低的位置上。
野外观测表明,大部分剥蚀斜坡地形只有很薄层的滑坡沉积物,通常在LIDAR图像中得不到识别,所以,西雅图有很多较小的滑坡都不能被LIDAR分辨不出来;而且,滑坡沉积物经常因侵蚀作用或者人为因素而被搬移。
在某些地区,剥蚀斜坡地形在冰川湖和冰水沉积河流附近形成,但是随后就会被冰川前伸所被覆盖。
滑坡地形和剥蚀斜坡地形一般用多边形来绘制,滑坡后壁地形多用曲线绘制。
考虑到LIDAR图像和绘图过程的误差以及历史滑坡的位置,需要在图形绘制完成之后对绘制滑坡地形和剥蚀斜坡地形所用的多边形以10m作半径进行缓冲;为了建立每个滑坡后壁的多边形特征,需要对滑坡后壁地形的斜坡上部以10m作半径进行缓冲,下部用150m作半径进行缓冲,最后再利用绘制滑坡地形所用的多边形裁剪缓冲,得到滑坡后壁多边形,这样得到的滑坡后壁多边形和滑坡多边形用来裁剪绘制剥蚀斜坡地形所用的多边形,最终生成图形信息。
4、LIDAR图形和历史滑坡数据的空间关系
地形图完成后,数据库(Shannon&Wilson,Inc.,2003)中的每个滑坡数据都相应地被标注在地形图上,同时,通过GIS实现的地形图也会被追加在历史滑坡数据的属性表中。
然后,该数据表可用来确定历史滑坡数据的空间密度,其中还包括不同类型的历史滑坡数据的密度。
密度信息最终用来评价整个西雅图地区对滑坡的敏感性。
四、结 果
滑坡灾害敏感性分布图包含了一个西雅图市的彩色晕渲地形图,图中绘制了滑坡后壁、滑坡和剥蚀斜坡等地形。
地形面积和剩余地区面积都被标注了出来。
表1显示了西雅图市不同类型地形的面积和百分比。
表2提供了历史上单位面积的每种类型地形上发生过滑坡灾害的空间密度。
从滑坡类型、规模和是否属于长距滑动等方面详细分析了历史上发生的滑坡,表2中的密度值反映了和历史上滑坡类型相对应的地形的敏感性。
因为未来西雅图地区的滑坡类型将会和历史上发生过的滑坡类型相似(例如,Thorsen,1989;Baum等,1998; Laprade 等,2000),表2中的密度值近似反映了该地区对未来发生滑坡灾害的敏感性。
在比较两个甚至多个地区的滑坡敏感度和滑坡类型时会发现,滑坡灾害敏感性分布图中显示出的敏感度相对值有着深刻的意义。
例如,从滑坡灾害敏感性分布图中的数据表可以得知,“地形1”和“地形4”的滑坡敏感度值分别是122.2和0.5。
也就是说,滑坡在“地形1”发生的可能性是“地形4”的122.2/0.5倍(244.4倍)。
再比如,“地形2”的浅层滑坡和深层滑坡的相对敏感度值分别是27.4和11.0,因此就可以说,该地区的发生浅滑坡的可能性是发生深层滑坡的27.4/11.0倍(2.5倍)。
同样地,“地形1”的浅层滑坡和深层滑坡的相对敏感度值分别是83.1和14.8,因此,也可以说该地区发生浅层滑坡的可能性是发生深层滑坡的5.6倍。
表1 LIDAR绘制的华盛顿州西雅图市地形面积组成
区 域
面积(km2)
占总面的百分比(%)
滑坡后壁地形
2.50
1.16
滑坡地形
10.01
4.64
剥蚀斜坡地形
20.56
9.54
滑坡后壁地形、滑坡地形和剥蚀斜坡地形
33.07
15.34
西雅图的总面积
215.59
100.00
表2 利用LIDAR绘制的华盛顿州西雅图市地形图内的历史滑坡事件密度
地形类型
所有类型滑坡的
密度(滑坡/km2)
不同类型滑坡的密度
(滑坡/km2)
长距离滑坡的
密度(滑坡/km2)
不同大小滑坡的密度(滑坡/km2)
深层
滑坡
坍
塌
浅层
滑坡
泥石
流
大滑坡
小滑坡
滑坡后壁
122.2
14.8
9.2
83.1
10.4
22.8
23.2
93.5
滑坡
42.8
11.0
0.6
27.4
3.4
5.8
7.0
34.1
剥蚀斜坡
23.7
3.5
0.8
17.8
0.9
2.9
2.7
19.8
其它
0.5
0.1
0.0
0.4
0.0
0.0
0.0
0.4
分析滑坡灾害敏感性分布图中的图表可以得知,滑坡的敏感性从“地形1”(滑坡后壁)到“地形2”(滑坡)再到“地形3”(剥蚀斜坡地形),滑坡的敏感度值在减小;“地形4”发生滑坡的可能性可以被忽略。
除了泥石流在“地形3” 表现出比“地形2”更大的敏感度值之外,这种趋势对不同的滑坡类型都是一致的。
但是值得注意的问题是,这些敏感度值仅仅只表明了潜在的发生滑坡的可能性,并不隐含具体的滑坡滑行路径的相关信息。
因此,尽管长距离的滑坡仅仅只可能发生在“地形1”,但是,该地区发生的长距离的滑坡势必会在下滑的过程中造成其它地区发生重大的灾害事故。
表3(表3-1、表3-2)显示了历史上分别由自然因素和人为因素形成的滑坡发生的密度。
从表中可以看出,由人为因素形成的滑坡灾害明显要比由自然因素形成的滑坡的密度大。
表3和表2中不同滑坡类型的密度都显现出了同样的变化趋势。
例如,表3和表2一样,从滑坡后壁地形到滑坡地形,再到剥蚀斜坡地形,滑坡密度在减小。
而且还发现,在西雅图的其它地区(“地区4”),人为形成的滑坡很不常见。
并且也仅仅只有4次自然因素形成的滑坡在该地区(“地形4”)发生过。
表3-1 利用LIDAR绘制的华盛顿州西雅图市人为因素引起的滑坡历史事件密度
地形类型
所有类型滑坡的
密度(滑坡/km2)
不同类型滑坡的密度
(滑坡/km2)
长距离滑坡的
密度(滑坡/km2)
不同大小滑坡的密度
(滑坡/km2)
深层
滑坡
坍
塌
浅层
滑坡
泥石
流
大滑坡
小滑坡
滑坡后壁
98.3
11.6
6.4
69.9
10.4
20.4
20.8
77.5
滑坡
35.2
9.7
0.3
21.9
3.3
5.4
6.4
28.6
剥蚀斜坡
20.2
3.3
0.6
15.5
0.7
2.6
2.4
17.7
其它
0.4
0.1
0.0
0.3
0.0
0.0
0.0
0.4
表3-2 利用LIDAR绘制的华盛顿州西雅图市自然因素引起的滑坡历史事件密度
地形类型
所有类型滑坡的
密度(滑坡/km2)
不同类型滑坡的密度
(滑坡/km2)
长距离滑坡的
密度(滑坡/km2)
不同大小滑坡的密度
(滑坡/km2)
深层
滑坡
坍
塌
浅层
滑坡
泥石流
大滑坡
小滑坡
滑坡后壁
17.6
2.0
2.8
8.4
0.0
2.0
2.4
9.6
滑坡
5.3
0.7
0.3
3.8
0.1
0.3
0.3
4.0
剥蚀斜坡
2.2
0.2
0.1
1.2
0.1
0.1
0.2
1.1
表4提供了人为因素和自然因素形成的滑坡的比率,该比率暗示了人类活动在不同类型的地形上对形成滑坡的作用程度。
随着不同地形滑坡密度的减小,人为形成的滑坡在增加(表2和表3)。
因此,地形对滑坡的敏感度越低,相应的人为形成的滑坡就越多,反之亦然。
由此表明,人类活动对滑坡形成的作用是显而易见的。
至此,西雅图市已经形成了相关的法律法规,强调进行定点调查,完善滑坡灾害敏感区域分布图(许多都和利用LIDAR技术绘制的地形图相对应),最终减少了该地区人为造成的滑坡灾害。
另外,在滑坡灾害易发区,公众的滑坡灾害意识明显提高了,人们都非常谨慎自己的行为会触发滑坡的发生。
另一方面,西雅图地区的地形特点决定着该地区滑坡灾害发生的密度。
总之,在滑坡敏感度不高的地区,人为活动的影响就显得非常的突出,反之亦然。
也许,人为因素或者还有其他因素就是那些本来对滑坡灾害并不敏感的地区发生灾害的原因。
表4 华盛顿州西雅图市人为因素和自然因素引起的滑坡密度比率一览表
地形类型
所有类型的滑坡
深层滑坡
坍塌
浅层滑坡
泥石流
长距离滑坡
大滑坡
小滑坡
滑坡后壁
5.6
5.8
2.3
8.3
AllHC
10.2
8.7
8.1
滑坡
6.6
13.9
1.0
5.8
33.0
18.0
21.3
7.2
剥蚀斜坡
9.0
17.0
4.0
12.7
7.0
26.5
10.0
15.8
其它
19.0
AllHC
None
28.0
None
None
None
33.5
西雅图的总面积
7.4
13.3
2.4
8.9
24.7
16.4
12.4
10.2
五、讨 论
滑坡灾害敏感性分布图包含了173个滑坡和滑坡体,是以前绘制的西雅图地区灾害图反映出的滑坡数目的2倍(Schulz,2004)。
滑坡灾害敏感性分布图也提供了第一张剥蚀地形图,这种剥蚀地形很可能最终形成滑坡。
滑坡、滑坡后壁和剥蚀地形占所有历史上发生过滑坡地区的93%,而历史上发生过滑坡的地区仅仅只占到了地图总面积的15%。
事实上,99.7%的由自然因素引发的历史滑坡事件都发生在这些地形的边界范围内,而且,几乎所有的(除了其中发生在地形边界之外的4次滑坡事件)的滑坡事件都是由人为因素形成的。
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