геология и разведка
Preview

Известия высших учебных заведений. Геология и разведка

Расширенный поиск

Количественная оценка роли природных и техногенных факторов активизации оползней в провинции Шонла, Вьетнам

https://doi.org/10.32454/0016-7762-2025-67-4-142-157

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Введение. Оползни — это экзогенный геологический процесс (ЭГП), который наиболее интенсивно развит в горных районах и приводит не только к человеческим жертвам, но и к огромным имущественным потерям существующей инфраструктуры территории. Шонла — горная провинция на северо-западе Вьетнама, которая часто страдает от оползней. В исследовательской работе изучена взаимосвязь природных и техногенных факторов с пространственным распределением оползневых явлений в провинции Шонла и предлагается комплекс превентивных противооползневых мероприятий и решений.

Цель. Оценить роль факторов и условий, влияющих на степень активности оползней в провинции Шонла, и предложить мероприятия по предотвращению и/или минимизации негативного воздействия оползневых процессов на окружающую природную среду.

Материалы и методы. Для достижения поставленной цели авторами были использованы метод анализа и обработки данных полевых исследований и метод модифицированных частотных отношений (МЧ) в сочетании с ГИС-технологиями. Это позволило определить значение отношения частот (вес) для каждого исследуемого фактора, определяющего наличие и степень активности оползня, и применить технологию дистанционного зондирования для выявления репрезентативности факторов.

Результаты. Изучение и оценка роли факторов, влияющих на оползни в провинции Шонла, показывают, что их значимость в порядке убывания выглядит следующим образом: землепользование; высота над уровнем моря; расстояние до дорог; стратиграфо-генетические комплексы и свиты; расстояние до эрозионной сети; крутизна склонов; экспозиция склонов; расстояние до геолого-тектонических разломов; среднегодовое количество атмосферных осадков. Все перечисленные факторы проранжированы по коэффициенту прогнозирования (PR). Среди них фактор «изменение землепользования» оказывает наибольшее влияние на степень активизации оползней в провинции Шонла. Кроме того, предлагается комплекс мероприятий по предотвращению и/или минимизации оползневых процессов на исследуемой территории.

Заключение. Результаты данного исследования являются важной научной и практической основой при оценке устойчивости геологической среды провинции, помогают местным органам власти рационально использовать территорию и учитывать оползневую обстановку при генеральном планировании социально-экономического развития провинции Шонла.

Для цитирования:


Нгиа Н.Ч., Экзарьян В.Н., Бинь З.В. Количественная оценка роли природных и техногенных факторов активизации оползней в провинции Шонла, Вьетнам. Proceedings of Higher Educational Establishments: Geology and Exploration. 2025;67(4):142-157. https://doi.org/10.32454/0016-7762-2025-67-4-142-157

For citation:


Nghia N.T., Ekzaryan V.N., Binh D.V. Quantitative assessment of the role of natural and anthropogenic factors in landslide activation in Son La province, Vietnam. Proceedings of higher educational establishments. Geology and Exploration. 2025;67(4):142-157. (In Russ.) https://doi.org/10.32454/0016-7762-2025-67-4-142-157

Введение

Вьетнам — страна с разнообразным рельефом, включающим горные районы, равнины и побережья, при этом горные районы составляют ¾ природной площади страны. Горные районы северных провинций Вьетнама, особенно провинция Шонла, регулярно сталкиваются со стихийными бедствиями, такими как внезапные наводнения, оползни и проливные дожди. Оценка риска оползней имеет большое значение в национальной стратегии предотвращения и смягчения последствий стихийных бедствий во Вьетнаме [2]. Для снижения ущерба от оползней необходимо проводить постоянное изучение факторов, определяющих развитие и активизацию оползневых процессов. В настоящее время исследования оползней подразделяются на прямые и косвенные, используются качественные, полуколичественные и количественные методы, основанные как на частотных, так и на детерминированных методах [1]. Существует множество методов оценки современного состояния и степени активности оползней, но выбор подходящего метода зависит от таких критериев, как цель исследования, площадь исследуемой территории, доступность, масштаб исследования, тип используемых данных, наличие информации, документов и опыта [16]. Исходя из геоэкологических условий изучаемого района, для исследования был выбран модифицированный метод отношения частот, который широко используют при многокритериальном анализе благодаря его прогностической способности по сравнению с другими методами.

Материалы и методы исследования

Область исследования

Провинция Шонла — горная провинция на севере Вьетнама, примерно в 320 км к востоку от столицы, г. Ханоя. По данным Статистического управления провинции Шонла, по состоянию на 2024 год общая численность населения провинции составляет 1 330 580 человек [10].

Для Шонла характерен сильнорасчлененный рельеф, крутые склоны, жаркий и влажный климат, а также частые сезонные дожди, которые являются причинами многих видов стихийных бедствий и оползней. В период с 2011 по 2024 год непосредственно пострадали (погибли, получили ранения, пропали без вести) около 358 человек, а материальный ущерб составил более 8 триллионов вьетнамских донгов [6]. На рисунке 1 показаны участки схода оползней в двух районах провинции Шонла.

Исходные материалы и метод исследования

Для построения карт факторов, определяющих наличие и степень активности оползневых процессов, использовались цифровые модели рельефа (ЦМР), геологические отчеты и картографические материалы разной направленности, в том числе карты землепользования 2020 года в провинции Шонла. Исходные данные взяты из различных источников, таких как Вьетнамский институт геологических наук и минеральных ресурсов, Главное статистическое управление Вьетнама, Статистическое управление провинции Шонла, полевые исследования и изображения Google Earth. Весь картографический материал был приведен к единому масштабу.

Карта распространения оползней

Для целей исследования была составлена карта распространения оползней с использованием результатов выполненных полевых исследований, спутниковых снимков Google Earth с течением времени разных лет, материалов дистанционного зондирования и данных, собранных из опубликованных источников. Карта распространения оползней позволяет визуализировать их пространственное распределение на изучаемой территории. В общей сложности в районе исследования было выявлено и нанесено на карту более полутора тысяч оползней, материалы по которым легли в основу количественной оценки взаимосвязей между факторами и пространственным распределением оползневых явлений.

Метод модифицированного отношения частот (MFR)

Метод отношения частот (Frequency Ratio, FR) является одним из широко используемых методов оценки риска оползней не только во Вьетнаме, но и в мире. Этот метод представляет собой двумерную статистическую модель, которая отражает пространственную взаимосвязь оползневого процесса и каждого из изучаемых факторов, определяющих его активность [18][20][23]. Значение коэффициента частоты для каждого фактора рассчитывается путем объединения карты распространения оползней и карты факторов возникновения оползней по следующей формуле [2][13]:

 (1)

где PLS — доля оползней в каждом классе фактора; PC  процент площади каждого класса фактора; Li — количество оползней, произошедших в классе i; ΣLi — общее количество оползней в исследуемом районе; Ai  площадь класса фактора i; ΣAi — общая площадь исследуемой территории.

Если значение частотного отношения FR > 1, это указывает на более сильную связь между возникновением оползней и соответствующим фактором. Напротив, если FR < 1, это свидетельствует о слабой взаимосвязи [12][18].

NFR (Normalized Frequency Ratio) [3] — нормализованное отношение частот рассчитывается по формуле:

 (2)

где FRi — это значение частотного отношения (FR) для класса фактора i.

Затем эмпирически рассчитываются коэффициенты прогнозирования (PR) для оценки значимости каждого исследуемого фактора, определяющего возможность возникновения и степень активности оползневых процессов.

 (3)

Метод MFR имеет важное отличие от метода FR в части нормализации исходных данных. В методе MFR частотные отношения нормализуются в диапазоне от 0 до 1. Такая нормализация позволяет более точно интерпретировать результаты и облегчает их интеграцию с другими статистическими показателями [19]. Метод модифицированной оценки отношения частот представлен на рисунке 2.

Тематическое картирование факторов, определяющих возникновение и степень активности оползневых процессов

Решающую роль в образовании и развитии оползней играет крутизна склонов. Чем больше их крутизна и изрезанность, тем выше риск оползней, и наоборот [11]. Как известно, склоны имеют различный генезис: природные, природно-техногенные и техногенные. Техногенные склоны образуются при строительстве различных насыпей (дорожных покрытий, дамб и т. п.), добыче полезных ископаемых, выемке грунта (карьеров, каналов, карьеров и т. п.) или при перепланировке территории [9].

Экспозиция склонов определяет воздействие таких факторов, как солнечная радиация, ветер, дождь, интенсивность выветривания, а также уровень изменения физических свойств горных пород [21].

Стратиграфо-генетические комплексы и свиты определяют состав, строение, прочность, проницаемость, продукты выветривания материнской породы и являются одними из важнейших факторов при изучении и прогнозировании оползневых процессов [24].

Высота над уровнем моря косвенно влияет на возникновение и активность оползней, но она в значительной мере определяет другие факторы, такие как количество атмосферных осадков, скорость реакции гидратации, степень и глубина выветривания, изменение влажности, эрозия и растительность [15][17].

Атмосферные осадки играют важную роль в оценке риска оползней. При этом учитывается годовой режим осадков, их интенсивность и распределение по площади. Когда влажность воздуха увеличивается до предельного уровня, ослабляющего несущую способность горных пород, возникают оползни, которые увеличиваются прямо пропорционально увеличению влажности [14]. Это очень важный параметр, связанный с риском оползней.

Устойчивость склонов зависит от расстояния до эрозионной сети: эрозия у подножия склона с обеих берегов реки может привести к увеличению крутизны склона и, соответственно, потере устойчивости [22].

Расстояние до дорог. Дороги в горных районах строятся по пересеченной местности, обычно вдоль речных долин, поэтому их приходится прокладывать на крутых склонах. Верхняя часть склона теряет устойчивость, что приводит к активизации оползневых и других склоновых процессов.

Геолого-тектонические разломы создают ослабленные зоны свойств горных пород. Плотность разломов использовалась для изучения взаимосвязи между тектоническими факторами и риском оползней.

Землепользование — динамический фактор, связанный с деятельностью человека. Различные виды землепользования оказывают, как известно, разное воздействие на оползни [25].

Результаты и обсуждение

Влияние природных и техногенных факторов на развитие оползней на исследуемой территории было оценено и проанализировано с использованием модифицированного метода отношения частот. Характеристики факторов, влияющих на оползневые процессы изучаемой территории, обрабатываются, рассчитываются, преобразуются и отображаются в виде растровых данных с пространственным разрешением 30 м в программном обеспечении ArcGIS (рис. 3).

В таблице 1 приведены результаты обработки данных методом модифицированных частотных отношений (МЧ) в сочетании с ГИС-технологиями. Показаны частота (вес) каждого исследуемого фактора (NFR) и коэффициент прогнозирования (PR), определяющие наличие и степень активности оползневых процессов.

Результаты определения значения NFR и PR исследуемых факторов, влияющих на оползни в провинции Шонла, позволяют сделать следующие выводы.

  1. Наибольшие отношения частот (NFR) по высоте над уровнем моресоставляют 0,31, 0,22 и 0,17 и приурочены к высотным поверхностям: ниже 450, 450—700, 700—1000 м. В пределах распространения данного фактора расположено 80,01% оползней исследуемой территории. Значение PR для данного слоя 5,6 указывает на значительное влияние данного фактора на пространственное распределение оползней.
  2. По фактору расстояние до дорогинаибольший коэффициент частотности (NFR) 0,31, 0,24 и 0,18 в интервалах значений: от 0 до 100, 100—200, 200—300 м. Значение PR для данного слоя составляет 4,8, что указывает на значительное влияние исследуемого фактора на пространственное распределение оползней.
  3. В слое данных о крутизне склоназначения с самым высоким отношением частот (NFR) составляют 0,21, 0,2 и 0,19 в интервалах 10—17°, 17—25°, 25—35°. В пределах развития данного фактора расположены 94,04% оползней исследуемой территории. Значение PR для данного слоя данных составляет 3,2, что указывает на существенное влияние крутизны склонов на вероятность возникновения оползней.
  4. Самый высокий коэффициент частотности (NFR) по фактору «стратиграфо-генетические комплексы и свиты» составляет 0,21 в стратиграфо-генетическом комплексе Пошен. Однако суммарное значение PR в целом для данного фактора составляет 4,2, что свидетельствует о высокой степени его влияния на возможность возникновения оползней.
  5. Высокие отношения частот (NFR) при изучении фактора «расстояние до систем геолого-тектонических разломов» составляют 0,2 и 0,19 и приурочены, соответственно, к значениям от 1500 до 2000 и 0—500 м. В пределах развития данного фактора располагаются 45,04% оползней исследуемой территории. Значение PR равно 1,0, что свидетельствует о практически незначительном влиянии исследуемого фактора на вероятность возникновения оползней.
  6. Показатель «среднегодовое количество осадков» в интервалах 1434—1577 и 1666—1745 мм обладает самым высоким значением отношения частот (NFR), равным 0,19, и в пределах этих территорий расположено 60,08% оползней. Значение PRравно 1,0, что указывает на наличие взаимосвязи между среднегодовым количеством осадков и вероятностью возникновения оползней.
  7. Наиболее высокое значение частот (NFR) по фактору «экспозиция склона» отмечается в пределах северного, северо-восточного и северо-западного направления и охватывает 44,71% оползней исследуемой территории. Значение PRравно 3,0, что свидетельствует о значительном влиянии экспозиции склонов на вероятность возникновения оползней.
  8. По показателю «землепользование» для жилой застройки отмечается самый высокий коэффициент частотности (NFR) 0,35. PRравно 6,8 — это максимальное значение показателя, которое указывает, что виды землепользования обладают самым сильным влиянием на активность оползневых процессов из всех изученных факторов.
  9. По фактору «расстояние до эрозионной сети» значения с самым высоким коэффициентом повторяемости (NFR) составляют 0,28 для значения от 0 до 100 м, что вполне естественно. Показатель PRравен 4,0, что свидетельствует о существенном влиянии близости эрозионной сети на вероятность возникновения оползней.

По результатам расчетов и анализа видно, что каждый фактор играет определенную роль в формировании оползневой опасности на исследуемой территории. На основе общего значения РR факторы, определяющие оползневую активность, расположены в следующем порядке: землепользование; высота над уровнем моря; расстояние до дороги; стратиграфо-генетические комплексы и свиты; расстояние до эрозионной сети; крутизна склонов; экспозиция склонов; расстояние до геолого-тектонических разломов; среднегодовое количество осадков.

Таким образом, техногенные факторы, такие как землепользование, расстояние до дорог, оказывают максимальное влияние на активность оползней в провинции Шонла. Это вырубка лесов, выравнивание гор, строительство дорог, добыча полезных ископаемых, нивелирование рельефа при жилой застройке и другие виды хозяйственной деятельности.

Результаты оценки роли факторов, влияющих на риск оползней в провинции Шонла, согласуются с исследованиями, проведенными в других северных горных провинциях Вьетнама, такими как прогнозирование риска оползней в коммуне Намдан, округе Синьман, провинции Хазянг [4], районе города Баккан, провинции Баккан [5], районе Тиньтук, провинции Каобанг [3], районе коммуны Чунгчай, районе Шапа, провинции Лаокай [1][2][12], с применением метода статистических индексов.

Обычно в горных районах основным фактором, провоцирующим оползни, считаются осадки. Однако согласно результатам выполненных исследований для оценки возникновения риска оползней необходимо учитывать множество других факторов, таких как рельеф, геоморфология, крутизна склонов, литология, землепользование, деятельность человека в процессе строительства городской инфраструктуры. Поэтому оценка риска оползней требует комплексного подхода с учётом природных и техногенных факторов, характерных для изучаемых территорий.

На основе результатов выполненных исследований предлагается комплекс мероприятий по предотвращению и/или минимизации оползневых процессов и их последствий на территории провинции Шонла.

  1. Совершенствование системы мониторинга оползневых процессов. Необходимо модернизировать систему наблюдения, включая установку датчиков смещения грунта, создать систему оперативного оповещения населения о возможности активизации оползневых процессов, осуществлять гидрометеорологические расчеты и прогнозы с акцентом на интеграцию, синхронность и автоматизацию. Особое внимание следует уделить жилым районам, транспортной инфраструктуре и территориям, подверженным частым оползням, с целью своевременного оповещения и эвакуации населения из опасных зон.
  2. Информационно-просветительская работа по повышению осведомленности населения. Необходимо проводить просветительскую работу для повышения осведомленности местного населения и заинтересованных организаций о рисках оползней и мерах их предотвращения. Такие меры включают проведение обучающих тренингов, тренировок по экстренной эвакуации, а также установку предупреждающих знаков об угрозе оползней.
  3. При планировании функционального использования земель следует учитывать распространение и степень активности оползневых процессов. Ограничить строительство жилых домов, учреждений и административных зданий на склонах и в районах с высоким риском оползней.
  4. Разрабатывать и реализовывать противооползневые мероприятия. Укреплять устойчивость склонов путём установки армирующих сеток, строительства подпорных стен из габионов и гравитационных подпорных стен.
  5. При строительстве инфраструктурных объектов и гидроэлектростанций необходимо уделять внимание оценке устойчивости геологической среды территории, обеспечивая возможность предотвращения внезапных наводнений и оползней. Выполнять геоэкологическое обследование территории перед началом строительных работ.
  6. Разработать мероприятия по нейтрализации процессов выветривания почвы и горных пород на склонах путем посадки ветивера, использования геотехнических материалов, периодического поддержания уклонов дорожной сети и строительства дренажной системы с целью снижения воздействия инфильтрации поверхностных вод на оползневый склон.
  7. Охранять леса в водосборных зонах и высаживать растения с высоким потенциалом укрепления почвы с целью увеличения площади лесного покрова на поверхности рельефа. Это способствует снижению воздействия сильных дождей на поверхность земли и уменьшению эрозии.
  8. Расширение применения моделей агролесоводства и устойчивого подсечно-огневого земледелия с целью снижения интенсивности паводков и селевых потоков, предупреждения ураганов, оползней, засух, а также улучшения состояния природной среды.
  9. Осуществление мероприятий по озеленению деградированных и незанятых земель путем высадки древесных и кустарниковых пород, которое способствует формированию экологических буферных зон и восстановлению растительного покрова. Данная мера должна повысить водоудерживающую и противоэрозионную способности почв, снизить риск оползней, способствовать сохранению биологического разнообразия и сыграть значительную роль в адаптации к изменениям климата.

Рис. 1. Изображение оползней в районе исследования: а — оползень в жилом районе коммуны Тасюа, провинция Шонла [7]; б — оползень на национальном шоссе 6 провинции Шонла [8]

Fig. 1. Image of landslides in the study area: a — landslide in the residential area of Ta Xua commune, Son La province [7]; b — landslide on national highway 6 in Son La province [8]

Рис. 2. Описание модифицированного частотного метода [19]

Fig. 2. Description of the modified frequency method [19]

Рис. 3. Карты факторов, влияющих на оползневые процессы провинции Шонла: а — высота над уровнем моря; б — расстояние до дорог; в — крутизна склонов; г — расстояние до геолого-тектонических разломов; д — среднегодовое количество атмосферных осадков; е — экспозиция склонов; ё — землепользование; ж — расстояние до эрозионной сети; з — стратиграфо-генетические комплексы и свиты

Fig. 3. Maps of factors influencing landslide processes in Son La province: a — altitude above sea level; б — distance to roads; в — slope steepness; г — distance to geological and tectonic faults; д — average annual precipitation; е — slope exposure; ё — land use; ж — distance to erosion network; з — stratigraphic and genetic complexes and suites

Таблица 1. Анализ связи между факторами, вызывающими оползни, и распределением оползней с использованием моделей MFR

Table 1. Analysis of the relationship between landslide-inducing factors and landslide distribution using MFR models

Класс фактора

% класс пикселя

% оползня

FR

NFR

NFRМакс—NFRМин

(NFRМакс —NFRМин)Мин

PR

Высота над уровнем моря, м

<450

17,01

27,03

1,59

0,31

   

450—700

22,55

26,01

1,15

0,22

   

700—1000

30,28

26,97

0,89

0,17

   

1000—1300

19,57

14,35

0,73

0,14

   

1300—1700

7,98

5,19

0,65

0,13

   

>1700

2,61

0,45

0,17

0,03

   

Сумма

100

100

5,18

1

0,28

0,05

5,6

Расстояние до дорог, м

0—100

10,64

26,46

2,49

0,31

   

100—200

8,4

16,27

1,94

0,24

   

200—300

8,25

11,79

1,43

0,18

   

300—400

6,38

6,34

1,00

0,12

   

400—500

6,21

4,1

0,66

0,08

   

>500

60,12

35,04

0,58

0,07

   

Сумма

100

100

8,1

1

0,24

0,05

4,8

Крутизна склонов, град.

0—10

13,80

14,03

1,02

0,2

   

10—17

18,57

20,18

1,09

0,21

   

17—25

29,75

31,71

1,07

0,21

   

25—35

28,46

28,12

0,99

0,19

   

35—45

8,28

5,64

0,68

0,13

   

>45

1,14

0,32

0,28

0,05

   

Сумма

100

100

5,13

0,99

0,16

0,05

3,2

Стратиграфо-генетические комплексы и свиты

Комплекс Шонгма

5,42

7,17

1,32

0,02

   

Чевертичные отложения (Q)

1,27

3,4

2,68

0,04

   

Свита Каобанг

1,28

0,9

0,7

0,01

   

Свита Баннгуон

1,28

0,9

0,7

0,01

   

Свита Йензует

1,72

2,43

1,41

0,02

   

Свита Танлак

0,28

0,51

1,82

0,03

   

Комплекс Бави

0,004

0

0

0

   

Свита Бакшон

2,71

1,73

0,64

0,01

   

Свита Йенчау

6,45

6,6

1.02

0,02

   

Комплекс Нгоитхиа

3,39

2,76

0,81

0,01

   

Свита Фунгы

0,003

0

0

0

   

Свита Тонгба

0,02

0

0

0

   

Комплекс Фиабиок

0,01

0

0

0

   

Комплекс Шонгчай

0,18

0,38

2,11

0,03

   

Комплекс Нуичуа

0,84

0,45

0,54

0,01

   

Комплекс Нуидиенг

0,07

0,13

1,86

0,03

   

Свита Банханг

0,16

0

0

0

   

Свита Накуан

0,1

0

0

0

   

Свита Банкай

2,2

3,59

1,63

0,03

   

Свита Маушон

0,6

0,51

0,85

0,01

   

Свита Синкуен

0,07

0

0

0

   

Комплекс Пошен

0,01

0,13

13

0,21

   

Свита Камдыонг

0,01

0

0

0

   

Комплекс Туле

4,71

3,27

0,69

0,01

   

Свита Намко

8,48

5,12

0,6

0,01

   

Свита Шуойбанг

9,28

9,42

1,02

0,02

   

Свита Ланпанг

0,06

0,06

1

0,02

   

Свита Хакой

0,005

0

0

0

   

Свита Намтхам

0,76

1,22

1,58

0,03

   

Свита Шапа

0,01

0,06

6

0,1

   

Свита Нуиву

0,03

0

0

0

   

Свита Сомзау

0,002

0

0

0

   

Свита Бенкхе

0,18

0,06

0,33

0,01

   

Комплекс Фу Ша Фин

1,16

0,26

0,22

0

   

Свита Мыонгчай

5,61

7,3

1,3

0,02

   

Комплекс Чиенгхыонг

0,46

0,52

1,11

0,02

   

Свита Тайчанг

4,72

4,68

0,99

0,02

   

Комплекс Намчиен

0,01

0

0

0

   

Свита Намму

1,05

0,26

0,25

0

   

Свита Камтхуй

0,98

0,83

0,85

0,01

   

Свита Донгшон

0,19

0,06

0,32

0,01

   

Свита Банпап

2,69

1,6

0,59

0,01

   

Комплекс Дьен Бьен Фу

0,05

0,06

1,2

0,02

   

Свита Пуча

0,03

0

0

0

   

Комплекс Босинг

0,01

0

0

0

   

Свита Коной

0,52

0,38

0,73

0,01

   

Свита Нампиа

1,59

1,67

1,05

0,02

   

Свита Хазянг

0,05

0

0

0

   

Свита Хуоихао

2,88

3,97

1,38

0,02

   

Свита Шуоибе

2,77

4,48

1,62

0,03

   

Свита Донгзяо

15,73

9,1

0,58

0,01

   

Свита Нампо

0,18

0,32

1,78

0,03

   

Свита Дадинь

0,04

0,13

3,25

0,05

   

Свита Вьеннам

7,57

13,45

1,78

0,03

   

Комплекс Нуиныа

0,12

0,13

1,08

0,02

   

Сумма

100

100

62,39

1,02

0,21

0,05

4,2

Расстояние до геолого-тектонических разломов, м

0—500

31,13

34,79

1,12

0,19

   

500—1000

20,14

19,09

0,95

0,16

   

1000—1500

12,75

11,21

0,88

0,15

   

1500—2000

8,40

10,25

1,22

0,20

   

2000—2500

5,56

5,19

0,93

0,16

   

>2500

22,02

19,47

0,88

0,15

   

Сумма

100

100

5,98

1,01

0,05

0,05

1

Среднегодовое количество осадков, мм

1434—1577

39,07

41,51

1,06

0,19

   

1577—1666

18,59

17,62

0,95

0,17

   

1666—1745

21,01

22,93

1,09

0,19

   

1745—1863

15,47

12,94

0,84

0,15

   

1863—2034

3,16

2,82

0,89

0,16

   

2034—2248

2,70

2,18

0,81

0,14

   

Сумма

100

100

5,64

1

0,05

0,05

1

Экспозиция склонов

Плоский

0,49

0

0

0

   

Северный

13,51

16,08

1,19

0,15

   

Северо-восточный

13,51

15,95

1,18

0,15

   

Восточный

11,52

8,20

0,71

0,09

   

Юго-восточный

11,68

8,26

0,71

0,09

   

Южный

13,20

11,98

0,91

0,11

   

Юго-западный

14,04

14,36

1,02

0,13

   

Западный

11,28

12,49

1,11

0,14

   

Северо-западный

10,78

12,68

1,18

0,15

   

Сумма

100

100

8,01

1,01

0,15

0,05

3

Землепользование

Лес

49,34

35,17

0,71

0,11

   

Голая земля

0,51

0,45

0,88

0,14

   

Поверхностные воды

2,18

0,13

0,06

0,01

   

Жилая застройка

4,02

8,90

2,21

0,35

   

Неиспользуемые земельные участки

12,94

14,80

1,14

0,18

   

Сельское хозяйство

31,01

40,55

1,31

0,21

   

Сумма

100

100

6,31

1

0,34

0,05

6,8

Расстояние до эрозионной сети, м

0—100

7,05

17,42

2,47

0,28

   

100—200

6,26

13,13

2,10

0,24

   

200—300

6,62

12,17

1,84

0,21

   

300—400

5,57

5,58

1,00

0,11

   

400—500

5,93

4,94

0,83

0,09

   

>500

68,60

46,76

0,68

0,08

   

Сумма

100

100

8,92

1,01

0,2

0,05

4

Заключение

В исследовании был использован модифицированный метод частотного отношения для построения тематических карт девяти природных и техногенных факторов, материалы по которым были собраны, обработаны и занесены в пространственную базу данных с использованием ГИС, связанной с риском оползней. Карты факторов риска оползней в провинции Шонла были верифицированы путем сопоставления с картой инвентаризации оползней, содержащей информацию по 1561 проявлению оползневого процесса в пределах изучаемой территории.

Результаты исследования показывают, что такие факторы, как: землепользование, высота над уровнем моря, расстояние до дороги, стратиграфо-генетические комплексы и свиты, расстояние до эрозионной сети, крутизна склонов, экспозиция склонов, расстояние до геолого-тектонических разломов, среднегодовое количество осадков, располагаются в порядке убывания степени их влияния на возникновение и активность оползней в провинции Шонла. Предложен комплекс мероприятий по предотвращению и/или минимизации оползневых процессов, соответствующий природным условиям и текущей ситуации в исследуемом районе.

Полученные результаты представляют собой научно-практическую основу, способствующую рациональному управлению использованием территории провинции Шонла с учетом устойчивости геологической среды к оползням. Особенно это важно в условиях стремительной урбанизации, наблюдаемой в последние годы, которая приводит к изменению землепользования и увеличению активности оползней. В провинции Шонла необходимо интегрировать управление и контроль стихийных бедствий, в частности оползней, вызванных неблагоприятными погодными и климатическими условиями, а также обеспечить надлежащий мониторинг окружающей среды, и в первую очередь мониторинг оползневых процессов. При проектировании и строительстве инфраструктурных объектов следует учитывать риск оползней.

Список литературы

1. Зыонг В.Б. Оценка оползневой опасности природ­но-технических систем различного иерархического уровня: дис. … канд. геол.-мин. наук. М., 2023. 218 с.

2. Зыонг В.Б., Фоменко И.К., Нгуен Ч.К. и др. Применение статистических методов на основе ГИС для оценки потенциального развития ополз­ней в районе Шапа, Вьетнам. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг гео­ресурсов. 2022. Т. 333. № 4. С. 126—140. DOI: 10.18799/24131830/2022/4/3473

3. Зыонг В.Б., Фоменко И.К., Нгуен Ч.К., Зеркаль О.В., Сироткина О.Н., Ву Х.Д. Оценка оползневой опасно­сти с использованием метода соотношения частот и комбинированного фрактально-частотного мето­да на примере города Тиньтук провинции Каобанг (Вьетнам). Записки Горного института. 2024. Т. 268. С. 613—624. EDN: HTDPXJ.

4. Нгуен Куанг Хуи и др. Прогнозируется риск ополз­ня в коммуне Намдан, уезда Синьмань, провинции Хазянг. Журнал науки, Вьетнамский национальный университет, Ханой, Науки о Земле и окружающей среде. 2016. Т. 4, № 4. С. 80—88.

5. Нгуен Т.Т., Нгуен Х.Ч., До В.В. Применение ГИС и метода статистического индекса при построении карты подверженности оползням в районе города Баккан. Журнал науки и технологий водных ресур­сов, 2020. № 62. С. 1—12.

6. Нгуен Чонг Нгиа. Оценка ситуации стихийных бедствий в провинции Шонла, Вьетнам, на пери­од 2011—2024 гг. XVII Международная научно- практическая конференция «Новые идеи в науках о Земле», 3—4 апреля 2025 г. МГРИ. Т. 5. С. 210— 213.

7. Новости VnExpress, 2024. URL: https://vnexpress.net/xuat-hien-cung-sat-truot-thu-hai-o-ta-xua-4782702.html (дата обращения 8.4.2025).

8. Нянзан Онлайн, 2024. URL: https://nhandan.vn/mua-lon-gay-sat-lo-nhieu-tuyen-duong-o-son-la-post832516.html (дата обращения 8.4.2025).

9. Пендин В.В., Фоменко И.К. Методология оценки и прогноза оползневой опасности. М.: ЛЕНАНД, 2015. 320 с.

10. Статистическое управление провинции Шонла. Отчет о социально-экономическом положении про­винции Шонла в декабре и за весь 2024 год. 2025. 56 с. URL: https://thongkesonla.nso.gov.vn/tin-tuc/22 (дата обращения 20.4.2025).

11. Тран Тхань Ха. Анализ взаимосвязи между геомор­фологическими характеристиками и оползнями в провинции Лаокай. Журнал науки, Вьетнамский национальный университет, Ханой, Науки о Земле и окружающей среде, 2013. ISSN 2588-1094, Т. 29, № 3, с. 35—44.

12. Фоменко И.К., Зыонг В.Б., Нгуен Ч.К., Зеркаль О.В., Горобцов Д.Н., Сироткина О.Н. Оценка оползневой опасности природно-технической системы элемен­тарного уровня на примере оползневого склона в коммуне Чунгчай (Шапа, Вьетнам). ГеоРиск. 2022. Т. XVI, № 1. С. 56—65, DOI: 10.25296/1997-8669-2022-16-1-56-65

13. Ха Т.Х., Фам З.Х. и др. Картографирование вос­приимчивости к оползням по Национальному Шоссе-6, провинция Хоабинь, Вьетнам с исполь­зованием модели частотного соотношения и ГИС. Международный журнал GEOMATE. 2021. Т. 21, вып. 85. С. 84—90. DOI: 10.21660/2021.85.j2222

14. Ха Ван Хань и др. Оценка риска оползней в горных районах провинции Тхыатхьен-Хюэ с использова­нием многокритериального анализа и технологий. Журнал науки и технологий. Научный университет, Университет Хюэ, 2020. № 2. С. 135—148.

15. Catani F., Lagomarsino D., Segoni S., Tofani V. Landslide susceptibility estimation by random forests technique: sensitivity and scaling issues. Natural Hazards and Earth System Sciences, 2013. Vol. 13. Iss. 11. P. 2815—2831, DOI: 10.5194/nhess-13-2815-2013

16. Corominas J., van Westen C., Frattini P., et al. Recommendations for the quantitative analysis of landslide risk. Bulletin of Engineering Geology and the Environment. 2014. Vol. 73. Iss. 2, P. 209—263. DOI: 10.1007/s10064-013-0538-8

17. Girma F, Raguvanshi TK, Hailemariam T. Landslide hazard zonation in Adda Berga District, Central Ethiopia- GIS based statistical approach. Journal of Geomatics, 2015. Vol. 9. No. 1. P.. 25—38.

18. Lee S, Pradhan B. Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models. Landslides. 2007. Vol. 4. P. 33— 41. DOI: 10.1007/s10346-006-0047-y

19. Li L., Lan H., Guo,C., et al. A modified frequency ratio method for landslide susceptibility assess­ment. Landslides. 2017. T. 14. P. 727—741. DOI: 10.1007/s10346-016-0771-x

20. Mandal S.P., Chakrabarty A., Maity P. Comparative evaluation of information value and frequency ratio in landslide susceptibility analysis along national highways of Sikkim, Himalaya. Spatial Information Research. 2018. DOI: 10.1007/s41324-017-0160-0

21. Meten M., PrakashBhandary N., Yatabe R. Effect of Landslide Factor Combinations on the Prediction Accuracy of Landslide Susceptibility Maps in the Blue Nile Gorge of Central Ethiopia. 2015. Geoenvironmental disasters 2. P. 9, DOI: 10.1186/s40677-015-0016-7

22. Nohani E, Moharrami M, Sharafi S, Khosravi K, Pradhan B, Pham BT, Lee S, Melesse AM. Landslide susceptibility mapping using different GIS-based bivariate models. 2019. Water 11. No. 7. P. 1402. DOI: 10.3390/w11071402

23. Pradhan B. Landslide Susceptibility mapping of a catchment area using frequency ratio, fuzzy logic and multivariate logistic regression approaches. Journal of Indian Society of Remote Sensing. 2010. Vol. 38. P. 301—320. DOI: 10.1007/s12524-010-0020-z

24. Wu X., Benjamin Zhan F., Zhang K., et al. Application of a two-step cluster analysis and the Apriori al­gorithm to classify the deformation states of two typical colluvial landslides in the Three Gorges,. China. Environmental Earth Sciences. 2016. Vol. 75. P. 146—161. DOI: 10.1007/s12665-015-5022-2

25. Wu Wenfu, Guo Songjing, Shao Zhenfeng. Landslide risk evaluation and its causative factors in typical mountain environment of China: a case study of Yunfu City, Ecological Indicators. 2023. Vol. 154 id. 110821, DOI: 10.1016/j.ecolind.2023.110821


Об авторах

Н. Ч. Нгиа
ФГБОУ ВО «Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе»; Вьетнамский институт стратегических и политических исследований промышленности и торговли
Россия

Нгуен Чонг Нгиа — аспирант кафедры экологии и природопользования

23, Миклухо-Маклая ул., г. Москва 117997

тел.: +7 (925) 034-28-60

17, Йет Киеу ул., г. Ханой 100000


Конфликт интересов:

авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов



В. Н. Экзарьян
ФГБОУ ВО «Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе»
Россия

Экзарьян Владимир Нишанович —доктор геолого-минералогических наук, профессор, заслуженный эколог России, заведующий кафедрой экологии и природопользования

23, Миклухо-Маклая ул., г. Москва 117997

тел.: +7 (967) 241-53-48


Конфликт интересов:

авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов



З. В. Бинь
Ханойский горно-геологический университет
Вьетнам

Зыонг Ван Бинь — кандидат геолого-минералогических наук, преподаватель кафедры инженерной геологии факультета наук о Земле и геологической инженерии

18, Вьен ул., г. Ханой 100000

тел.: (+84) 904546259


Конфликт интересов:

авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов



Рецензия

Для цитирования:


Нгиа Н.Ч., Экзарьян В.Н., Бинь З.В. Количественная оценка роли природных и техногенных факторов активизации оползней в провинции Шонла, Вьетнам. Proceedings of Higher Educational Establishments: Geology and Exploration. 2025;67(4):142-157. https://doi.org/10.32454/0016-7762-2025-67-4-142-157

For citation:


Nghia N.T., Ekzaryan V.N., Binh D.V. Quantitative assessment of the role of natural and anthropogenic factors in landslide activation in Son La province, Vietnam. Proceedings of higher educational establishments. Geology and Exploration. 2025;67(4):142-157. (In Russ.) https://doi.org/10.32454/0016-7762-2025-67-4-142-157

Просмотров: 354

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0016-7762 (Print)
ISSN 2618-8708 (Online)