地理科学  2015 , 35 (1): 107-113 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2015.01.107

Orginal Article

黄土丘陵区地质灾害规模参数幂律相依性研究

邱海军1, 曹明明1, 王雁林2, 郝俊卿3, 胡胜1, 高宇1, 刘琪1

1.西北大学城市与环境学院, 陕西 西安 710127
2.长安大学建筑工程学院, 陕西 西安 710054
3.西安财经学院商学院, 陕西 西安 710061

Power Law Correlations of Geohazards in Loess Hilly Region

QIU Hai-jun1, CAO Ming-ming1, WANG Yan-lin2, HAO Jun-qing3, HU Sheng1, GAO Yu1, LIU Qi1

1.College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi’an, Shaanxi 710127, China
2. College of Geology Engineering and Geomatics, Chang’an University, Xi’an, Shaanxi 710054,China
3.School of Business, Xi’an University of Financial and Economics, Xi’an, Shaanxi 710061, China

中图分类号:  P954

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2015)01-0107-07

收稿日期: 2013-08-25

修回日期:  2013-11-9

网络出版日期:  2015-01-15

版权声明:  2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然科学基金项目(41401602)、西北大学科学研究基金(12NW32)、西北大学科研启动基金(PR12076)、陕西省社会科学界2012年度重大理论与现实问题研究项目(2012Z029)共同资助

作者简介:

作者简介:邱海军(1983-),男,陕西神木人,博士,讲师,从事灾害和土地利用研究。E-mail:rgbitxpl@163.com

展开

摘要

对滑坡、崩塌和不稳定斜坡等地质灾害规模参数幂律相依性进行定量研究,拓展了规模参数之间幂律相依性的研究范围。研究结果发现:① 地质灾害规模参数的幂律相依性不仅存在于体积与面积之间,而且存在于面积与长、面积与宽等参数之间;② 幂指数可以作为间接反映区域地质灾害或者不同类型地质灾害的宏观特征表征谱;③ 体积与面积关系式的幂指数分布为不稳定斜坡>滑坡>崩塌;面积与长关系式的幂指数分布为崩塌>滑坡>不稳定斜坡。面积与宽关系式的幂指数的分布为滑坡>崩塌>不稳定斜坡。

关键词: 幂律相依性 ; 地质灾害 ; 规模参数

Abstract

Landslides are significant natural hazards in many areas of the world.they often resulting in both human and material losses.A number of authors have argued that the power law is the symbol of self-organized critical state.Many empirical observations have shown that landslides caused by various triggers,including earthquakes,rainfall and rapid snowmelt,and are influenced by multiple factors,such as local and regional morphological and topography,soil and lithological setting,fractures and bedding planes and moisture content obey power law statistics.In this paper,we first collect information witch include volume,area,length,width,depth in a dababase of landslides,collapses and unstable slope. Based on the geological hazards, such as landslides, collapses and unstable slope, the power-law dependence was quantitative researched, explore the power law relationship between the scale parameter for the first time in domestic, and the research scope of scale parameter between power-law dependence was expanded.The results showed that: 1) Based on the detailed inventory,we model the empirical relationship adopting least square linear fit between area and volume was fitted to the empirical data which were log-transformed. We compare the new relationship to similar relationships in the literature and found that the exponent of power law about volume and area of geological disasters was between 0.88 and 1.95,this indicates that it has a similar trend under the log-log coordinate.The research prove that the power law correlation of geological disasters not only exist between volume and area scale parameters, it exists in the area between parameters such as length,area, and the width. 2) Estimating the volume of landslide,collapse and unstable slope in an area is an even more difficult and chanllenging task thal requires information on the surface and sub-surface geometry of slope.At present,we can adopting the empirical relationships to estimate the volume of landslides. Given landslide, collapse and slope instability parameters such as length, width, through the above a given formula can estimate the area and the volume. It was important to the geological hazard investigation and the understanding of the law; 3) Different power laws of geo-hazards depend on the different local geomorphological,topography and other conditions, the power exponent can also be used as a indirectly reflection of the regional geological disasters or macro features of different types of geological disasters; 4) The power exponent distribution between the volume and area were as follows: unstable slope>collapses>landslide; the area and length were as follows: collapse >landslide>unstable slope; the area and width showed the as follows: landslide>collapse> unstable slope. For the landslides and collapses, the power exponent distribution were as follows:the area and length> the area and width> the volume and area; And for unstable slope, the power exponent distribution were as follows: the volume and area >the area and length> the area and width.5) All these evidences suggested that the phenomenon of geological hazard seems disorderly and unsystematic, while it follows certain laws, which further show the unity and universality of our world. Researching power law has essential significance for us to improve the knowledge of geological disaster.

Keywords: power law ; geological hazards ; scale parameter

0

PDF (442KB) 元数据 多维度评价 相关文章 收藏文章

本文引用格式 导出 EndNote Ris Bibtex

邱海军, 曹明明, 王雁林, 郝俊卿, 胡胜, 高宇, 刘琪. 黄土丘陵区地质灾害规模参数幂律相依性研究[J]. , 2015, 35(1): 107-113 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2015.01.107

QIU Hai-jun, CAO Ming-ming, WANG Yan-lin, HAO Jun-qing, HU Sheng, GAO Yu, LIU Qi. Power Law Correlations of Geohazards in Loess Hilly Region[J]. 地理科学, 2015, 35(1): 107-113 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2015.01.107

地质灾害作为一种破坏性的地质事件,经常对人类的生命财产和生存环境构成严重威胁,制约着人类的可持续发展。黄土高原是世界上最大的黄土分布地区,也是中国的生态脆弱区[1-4],特殊的自然地理和地质环境导致该地区地质灾害发育独特。由于第四纪黄土大面积覆盖,使得内力地质作用的诸多痕迹被掩盖,外力地质作用诱发的各种不良地质现象表现得愈发明显[5]。地质灾害充分发育,发生频率高,分布点多面广[6-9]

滑坡、崩塌和不稳定斜坡体积的确定是一个比较困难的任务,它要求掌握斜坡破坏的地表和地下的几何信息,而这些信息收集是困难的,代价也是昂贵的。在一个有成百上千滑坡、崩塌和不稳定斜坡的区域来确定它们的体积更是一种富有挑战性的任务[10]。许多国外学者采用经验的关系式来确定单体滑坡、崩塌和不稳定斜坡的体积和一些容易测量的指标[11-15],取得了很好的效果。

Simonett对新几内亚的Bewani和Torricelli山区207个滑坡体积和面积[11],Rice等对南加利福尼亚29个土质滑落测量了其长、宽、面积和体积[12],Innes对苏格兰高山地区的30条泥石流沟的长度、宽度和体积做了估量[13],Guthrie和Evans通过对不列颠哥伦比亚省温哥华岛的124个岩屑滑移[16],Korup研究了新西兰西南阿尔卑斯山面积[17],Imaizumi和Sidle测量了日本Miyagawa流域51个浅层滑坡的体积[10],Rice和 Foggin在南加利福尼亚测量了37个土质滑落[18],Abele研究阿尔卑斯山不同类型的滑坡[19],Whitehouse在新西兰中南阿尔卑斯山地区测量了46个大的岩质崩塌[20],Larsen和Torres Sanchez研究了通过航空影像解译出的Puerto Rico地区的浅层滑坡和泥石流[21],Martin等在不列颠哥伦比亚省的Queen Charlotte岛测量了浅层滑坡的面积与体积[22],都发现地质灾害体积与面积之间存在幂律相依性(表1)。

表1   地质灾害体面积与体积的经验关系式

Table 1   The empirical relationship of area and volume of geological hazard

新窗口打开

事实上滑坡、崩塌和不稳定斜坡的长、宽、厚、面积和体积等规模参数是进行地质灾害调查和研究最基本的参数。研究清楚这些参数之间存在的关系,对于地质灾害的调查及其规律的认识具有重要的意义。而这些参数之间是否存在关系以及是否可以在知道长或者宽等参数的情况下估算面积、体积等参数在以住的研究中鲜有报道。对于规模参数的幂律相依性国内研究处于空白状态,国外的研究也仅限于对体积与面积幂律相依性的讨论。

本文以黄土丘陵区的宝塔区为例,以其地质灾害编录数据库为基础,进行滑坡、崩塌和不稳定斜坡规模参数幂律相依性的研究,试图揭示规模参数之间的规律,建立其经验关系式,比较新关系式与以往文献中关系式,比较新关系式之间以及滑坡、崩塌和不稳定斜坡关系式之间的关系,在此基础上寻找最优的体积估算途径。

1 研究区概述、数据来源与研究方法

1.1 研究区概述

延安市宝塔区位于陕西北部,陕北黄土高原中部丘陵沟壑区,属华北陆台鄂尔多斯台地的一部分;宝塔区是延安市委、市政府所在地,地处109°21′-110°03′E、36°11′-37°09′N之间。东临延长县,西靠安塞县,南与甘泉、宜川、富县毗邻,北与子长、延川县接壤。北部属半干旱地区,南部属半湿润地区。整体属高原大陆性气候,年平均气温7.7-10.6℃,年平均降水量在490.5-663.3 mm 之间,无霜期为142-175 d。延安市宝塔区黄土堆积厚度大,结构疏松,水土流失严重,沟壑纵横,地形破碎,是中国地质环境极为脆弱的地区之一,特殊的自然地理地质环境,导致滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害多发。

1.2 数据来源

本文主要数据来源于《延安宝塔区滑坡崩塌地质灾害》[5]调查结果,同时进行地质灾害详细调查,通过对遥感图像进行正射校正、图像融合、图像增强处理和图像镶嵌与裁剪以及配合大量的野外调查特别是小比例尺的地质灾害详查完成解译。把遥感解译数据与地质灾害详查数据相结合,对宝塔区地质灾害的位置、数量、分布、规模等有了全面的掌握。在此基础上,建立起了宝塔区地质灾害详细编录数据库,其中滑坡293处,崩塌与危岩52处,不稳定边坡51处[5]

1.3 研究方法

为建立地质灾害(滑坡、崩塌和不稳定斜坡)体积与面积、面积与长、面积与宽等参数之间经验关系式,本文采用最小二乘法,用幂指数函数来分别拟合关系式:

VL1×ALα1,AL2×Lα2,AL3×Wα3

式中,VL为地质灾害体积,AL为地质灾害面积,L为地质灾害长,W为地质灾害宽,ε1,ε2,ε3为常数,α1,α2,α3为幂指数。上式取两边分别取对数后等式变为:

lnVL=C1+α1lnAL, lnAL=C2+α2lnL, lnAL=C3+α3lnW

式中,C1,C2,C3为常数。因此,在双对数坐标下,如果关系式符合幂指数关系,则曲线表现为直线形式。

2 结果与分析

2.1 滑坡规模参数及其幂律相依性

从调查和遥感解译中得到宝塔区293个黄土滑坡的规模参数,分析可知:宝塔区以浅层滑坡为主,平均厚度为8.565 m;大多为横长式滑坡,滑坡的平均长宽比为1.522;滑坡规模参数最大值与最小值之比相差悬殊,长、宽、厚、面积和积最大值/最小值分别为:20.000、33.333、30.000、416.667、2 083.333;变异系数Cv是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量,它可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。统计后发现,体积的Cv最大,即体积离散程度最大。峰度β是指次数分布曲线顶峰的尖平程度,当次数分布为正态分布曲线时,β=3;当β>3时,表示分布曲线呈尖顶峰度,为尖顶曲线;当β<3时,表示分布曲线呈平顶峰度,为平顶曲线。统计后发现,长和厚β<3,表明规模密度函数曲线为平顶曲线。宽、面积和体积规模密度函数曲线为尖顶曲线,且面积和体积密度曲线陡峭程度明显高于长、宽和厚。偏度bs是指次数分布非对称的偏态方向程度,bs<0称分布具有负偏离,也称左偏态;bs>0称分布具有正偏离,也称右偏态。统计后发现,所有滑坡参数规模频率分布曲线都呈右偏态,此时数据位于均值右边的比位于左边的少,直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长,且面积和体积的右偏程度明显高于长、宽和厚。

在双对数坐标下,滑坡体积(VL)与面积(AL)的幂律关系如图1所示。

图1   滑坡面积与体积的幂律关系

Fig.1   Power law relationship between area and volume of landslide

VL=0.926 8×AL1.198 5 (R2=0.850 5 P<0.05)

在双对数坐标下,滑坡面积(AL)与长(L)的幂律关系为(图2a):

AL=3.586 1×L1.818 4 (R2=0.849 9 P<0.05)

在双对数坐标下,滑坡面积(AL)与宽(W)的幂律关系如图2b所示。

AL=4.391 4×W 1.652 8 (R2=0.880 3 P<0.05)

图2   滑坡面积与长(a)、宽(b)依存关系

Fig.2   Power law relationship between area and length(a), width(b) of landslide

2.2 崩塌规模参数及其幂律相依性

从调查和遥感解译中得到宝塔区52个崩塌的规模参数,分析可知:大多为横长式崩塌,崩塌的平均长宽比为2.442;崩塌规模参数最大值与最小值之比相差悬殊,长、宽、厚、面积和体积最大值/最小值分别为:50、60、20、937.5、1687.5;统计后发现,与滑坡不同的是,崩塌面积参数离散程度最大,厚度参数离散程度最小。所有参数峰度β>3,表明规模密度函数曲线为平顶曲线,且崩塌长的密度曲线陡峭程度最高,明显高于宽和厚。所有参数偏度bs>0,表明规模频率分布曲线都呈右偏态,此时数据位于均值右边的比位于左边的少,直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长,且长度的右偏程度明显高于其它参数。

在双对数坐标下,崩塌体积(Vt)与面积(At)的幂律关系如图3所示。

图3   崩塌面积与体积的幂律关系

Fig.3   Power law relationship between area and volume of avalanche

Vt=6.447 3×At1.142 2 (R2=0.911 2 P<0.05)

在双对数坐标下,崩塌面积与长(t)的幂律关系如图4a所示。

图4   崩塌面积与长(a)、宽(b)依存关系

Fig.4   Power law relationship between area and length(a), width(b) of avalanche

At=3.472 8×Lt1.821 0 (R2=0.651 3 P<0.05)

在双对数坐标下,崩塌面积与宽(M)的幂律关系如图4b所示。

At=5.798 6×M1.335 2 (R2=0.857 6 P<0.05)

2.3 不稳定斜坡规模参数及其幂律相依性

从调查和遥感解译中得到宝塔区51个不稳定斜坡的规模参数,分析可知:大多为横长式不稳定斜坡,不稳定斜坡的平均长宽比为3.175;不稳定斜坡规模参数最大值与最小值之比相差悬殊,长、宽、厚、面积和积最大值/最小值分别为:13.333、28、6.667、141.177、941.177;统计后发现,不稳定斜坡体积参数离散程度最大,厚度参数离散程度最小。长、宽和厚β<3,表明规模密度函数曲线为平顶曲线;面积和体积规模密度函数曲线为尖顶曲线,且面积和体积密度曲线陡峭程度明显高于长、宽和厚。所有参数偏度bs>0,表明规模频率分布曲线都呈右偏态,此时数据位于均值右边的比位于左边的少,直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长,且体积参数密度分布曲线的右偏程度明显高于其它参数。

在双对数坐标下,不稳定斜坡体积(Vx)与面积(Ax)的幂律关系如图5所示。

图5   不稳定斜坡面积与体积的幂律关系

Fig.5   Power law relationship between area and volume of unstable slope

Vx=1.81×Ax1.3376(R2=0.943 5 P<0.05)

在双对数坐标下,不稳定斜坡面积(Ax)与长x的幂律关系如图6a所示。

图6   不稳定斜坡面积与长(a)、宽(b)依存关系

Fig.6   Power law relationship between area and length(a), width(b) of unstable slope

Ax=50.029×x1.2667(R2=0.487 1 P<0.05)

在双对数坐标下,不稳定斜坡面积(Ax)与宽(Y)的幂律关系如图6b所示。

Ax=23.707×Y1.1515(R2=0.708 7 P<0.05)

2.4 幂律相依性比较与分析

图1-6显示了黄土丘陵区崩滑体体积、面积、长、宽等参数之间的经验关系式。可以看出,它们之间都满足幂指数关系,并且拟合效果都很好。这就证明,地质灾害规模参数的幂律相依性不仅存在于体积与面积之间,而且存在于面积与长、面积与宽等参数之间。这样在给定滑坡、崩塌和不稳定斜坡的长、宽等参数的情况下,就能估算出其的面积、进而估算出其体积,这对于地质灾害的调查及其规律的认识具有重要的意义。

比较以往关于面积和体积幂律关系的研究,再结合本文的研究结果,可以看出:以往研究结果(表1)体积与面积之间的幂指数都介于[0.88,1.95],平均值为1.254。本文的研究结果(表2)显示,宝塔区地质灾害体积与面积关系式幂指数分别为1.198 5、1.142 2和1.337 6,分布在区间[0.88,1.95]之间,且接近于平均值1.254。上述研究方法中已论述,在双对数坐标下,幂函数表现为直线关系,而幂指数则为斜率;尽管不同的斜率对应不同的地质灾害类型或者不同地区的地质灾害,尽管不同的滑坡编录中有不同的面积范围,但它们呈现出相似(相近)的趋势(斜率)。更为重要的是,体积与面积的幂指数(即双对数坐标下的斜率)决定于当地的地形地貌条件,不同的幂指数(斜率)是当地特有地形地貌条件的宏观表征。而本文研究发现这种相同的趋势性不仅存在于体积与面积关系,面积与长、面积与宽的幂指数同样也是介于[0.88,1.95]之间。同样的,可以作为间接反映区域地质灾害或者不同类型地质灾害的宏观特征表征谱。这种幂律相依性也反映出地质灾害体积与面积、面积与长、面积与宽等参数之间存在着自相似行为,更为重要的是通过它可以由部分的地质灾害编录数据或参数,推断出更大或更小规模地质灾害信息。

表2   地质灾害体积与面积、面积与长、面积与宽幂律相依性

Table 2   Power law relationship about volume, area, length and width of geo-hazards

新窗口打开

表2可以看出对于体积与面积的幂律关系,滑坡幂指数为1.198 5,崩塌幂指数为1.142 2,不稳定斜坡幂指数为1.337 6。幂指数的分布为不稳定斜坡>滑坡>崩塌。

在面积与长的幂律关系中,滑坡的幂指数为1.818 4,崩塌幂指数为1.821 0,不稳定斜坡幂指数为1.266 7。幂指数的分布为崩塌>滑坡>不稳定斜坡。

在面积与宽的幂律关系中,滑坡的幂指数为1.652 8,崩塌幂指数为1.335 2,不稳定斜坡幂指数为1.151 5。幂指数的分布为滑坡>崩塌>不稳定斜坡。

而对于滑坡和崩塌,其幂指数分布为面积与长>面积与宽>体积与面积。不稳定斜坡的幂指数分布则为体积与面积>面积与长>面积与宽。

3 结 论

通过上面的分析,可以得出以下主要的结论:

1) 与以往的研究相比,宝塔区地质灾害体积与面积的幂函数关系中幂指数介于[0.88,1.95]之间,并接近于平均1.254。这表明在双对数坐标下,其具有相似的趋势性。本文研究也证明,这种趋势性同样存在于面积与长、面积与宽的关系中。而这种趋势或者幂指数依赖于当地不同的地形以及其它条件,可以作为间接反映区域地质灾害或者不同类型地质灾害的宏观特征表征谱。这种幂律相依性也反映出地质灾害体积与面积、面积与长、面积与宽等参数之间存在着自相似行为,更为重要的是通过它可以由部分的地质灾害编录数据或参数,推断出更大或更小规模地质灾害信息。

2) 通过研究证明,地质灾害规模参数不仅存在于体积与面积之间,而且存在于面积与长、面积与宽等参数之间。在给定滑坡、崩塌和不稳定斜坡的长、宽等参数的情况下,通过上述给定的公式便能估算出其面积、进而估算出其体积,这对于地质灾害的调查及其规律的认识具有重要的意义。

3) 体积与面积关系式的幂指数分布为不稳定斜坡>滑坡>崩塌;面积与长关系式的幂指数分布为崩塌>滑坡>不稳定斜坡。面积与宽关系式的幂指数的分布为滑坡>崩塌>不稳定斜坡。而对于滑坡和崩塌,其幂指数分布为面积与长>面积与宽>体积与面积。不稳定斜坡的幂指数分布则为体积与面积>面积与长>面积与宽。

关于地质灾害的幂律相依性在将来的研究中还有待继续深化,要加强其机理的揭示,要在更宏观的区域,特别是黄土高原不同地貌类型区进行幂律关系的比较研究。

致 谢:感谢审稿专家对文章提出的建设性修改意见。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[1] 田剑,汤国安,周毅,.

黄土高原沟谷密度空间分异特征研究

[J].地理科学,2013,33(5):622-628.

[本文引用: 1]     

[2] 李小燕.

黄土高原植被对水热状况的响应研究

[J].地理科学,2013,33(7):865-872.

[3] 陈永刚,汤国安,周毅, .

基于多方位DEM地形晕渲的黄土地貌正负地形提取

[J].地理科学,2012,32(1):105-109.

[4] 胡春生,潘保田,苏怀, .

黄土高原0.8 Ma以来地面抬升的时空特征研究

[J].地理科学,2012,32(9):1131-1135.

[本文引用: 1]     

[5] 张茂省. 延安宝塔区滑坡崩塌地质灾害[M].北京:地质出版社,2008.

[本文引用: 3]     

[6] 许领,戴福初,闵弘.

黄土滑坡研究现状与设想

[J].地球科学进展,2008,23(3):236-242.

[本文引用: 1]     

[7] 陈丽华,落合博贵.

陇东黄土高原地区滑坡调查分析

[J].北京林业大学学报,1994,16(S4): 101-105.

[8] 辛鹏,吴树仁,石菊松,.

基于降雨响应的黄土丘陵区滑坡危险性预测研究——以宝鸡市麟游县为例

[J].地球学报,2012,33(3): 349-359.

[9] 王念秦,张倬元.黄土滑坡灾害研究[M].兰州:兰州大学出版社,2005.

[本文引用: 1]     

[10] Malamud B D,Turcotte D L,Guzzetti F,et al.

Landslides,earthquakes and erosion

[J].Earth and Planetary Science Letters,2004b,229(1-2):45-59.

[本文引用: 2]     

[11] Simonett D S.Landslide distribution and earthquakes in the Bewani and Torricelli Mountains,New Guinea[C]//Jennings J N, et al. Landform Studies from Australia and NewGuinea.Cambridge:Cambridge University Press,1967:64-84.

[本文引用: 2]     

[12] Rice R M,Corbett E S,Bailey R G.

Soil slips related to vegetation, topography,and soil in Southern California

[J].Water Resources Research,1969,5(3):647-659.

[本文引用: 1]     

[13] Innes J N.

Lichenometric dating of debris-flow deposits in the Scottish Highlands

[J].Earth Surface Processes and Landforms,1983,8(6):579-588.

[本文引用: 1]     

[14] Imaizumi F,Sidle R C.

Linkage of sediment supply and transport processes in Miyagawa Dam catchment, Japan

[J].Journal Geophysical Research ,2007:112(F3):F03012.

[15] Imaizumi F,Sidle R C,Kamei R.

Effects of forest harvesting on the occurrence of landslides and debris flows in steep terrain of central Japan

[J].Earth Surface Processes and Landforms,2008,33(6):827-840.

[本文引用: 1]     

[16] Guthrie R H,Evans S G.

Magnitude and frequency of landslides triggered by a storm event,Loughborough Inlet,British Columbia

[J].Natural Hazards and Earth System Sciences,2004,4(3):475-483.

[本文引用: 1]     

[17] Korup O.

Geomorphic imprint of landslides on alpine river systems, southwest New Zealand

[J]. Earth Surface Processes and Landforms,2005,30(7):783-800.

[本文引用: 1]     

[18] Rice R M,

Foggin III G T.Effects of high intensity storms on soil slippage on mountainous watersheds in Southern California

[J].Water Resources Research,1971,7(6):1485-1496.

[本文引用: 1]     

[19] Abele G.

Bergsturze in den Alpen-ihre Verbreitung, Morphologie und Folgeerscheinungen

[J].Wissenschaftliche Alpenvereinshefte,1974,25:247.

[本文引用: 1]     

[20] Whitehouse I E.

Distribution of large rock avalanche deposits in the Central Southern Alps,New Zealand

[J]. New Zealand Journal of Geology and Geophysics,1983,26(3):271-279.

[本文引用: 1]     

[21] Larsen M C,

Torres Sanchez A J.The frequency and distribution of recent landslides in three montane tropical regions of Puerto Rico

[J].Geomorphology,1998,24(4):309-331.

[本文引用: 1]     

[22] Martin Y,Rood K,Schwab J W,et al.

Sediment transfer by shallow landsliding in the Queen Charlotte Islands,British Columbia

[J].Canadian Journal of Earth Sciences,2002,39(2):189-205.

[本文引用: 1]     

[23] Guzzetti F,Ardizzone F,Cardinali M,et al.

Distribution of landslides in the Upper Tiber River basin,central Italy

[J].Geomorphology,2008,96(1):105-122.

[24] ten Brink U S,Geist E L,Andrews B D.

Size distribution of submarine landslides and its implication to tsunami hazard in Puerto Rico

[J].Geophysical Research Letters,2006,33(11):L11307.

[25] Haflidason H,Lien R,Sejrup H P,et al.

The dating and morphometry of the Storegga Slide

[J].Marine and Petroleum Geology,2005,22(1):123-136.

/