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GeoHazards“山火之后，滑坡频发：系统综述揭示灾害链机制与防控策略”

已有 88 次阅读 2026-4-27 23:28 |个人分类:学术软文|系统分类:论文交流

研究背景

随着气候变化的持续加剧，全球范围内山火 (野火) 活动日益频繁，澳大利亚、美国、意大利、加拿大、中国及地中海气候区等多国均面临严峻挑战。山火不仅直接破坏生态环境，还会引发一系列次生灾害，其中滑坡灾害尤为突出。火烧后植被丧失、土壤性质改变 (如疏水性增强)、根系加固作用减弱等因素，会显著提高坡体对降雨的敏感性，通常在火后1-5年内，一场强降雨就可能触发大面积滑坡，造成生命财产损失。尽管已有大量研究关注火后滑坡的各个层面，如易发性制图、监测、稳定性分析及减灾策略，但缺乏对这一领域研究进展的整体性梳理。本文旨在通过系统文献综述，填补这一空白，系统评估2003至2024年间关于火后滑坡的研究趋势、地理分布、关键技术应用及未来方向。

图1. 基于PRISMA协议的系统评价流程和检索结果

研究内容

本研究严格遵循PRISMA指南，对Web of Science、Scopus等数据库进行了系统检索，最终从1580篇初始文献中筛选出75篇符合标准的核心研究进行深入分析。结果显示，相关研究在近二十年呈现明显增长趋势，尤其自2021年至2024年发文量显著上升，占总量的64%，表明该领域正受到越来越多学者的关注。从地理分布看，研究高度集中于美国 (25篇) 和意大利 (13篇)，而非洲、亚洲等地的研究相对匮乏，揭示了全球范围内研究投入的不均衡性。关键词共现分析进一步表明，研究热点紧密围绕“滑坡”“野火”“易发性”“监测”“模型”“风险评估”及“无人机 (UAV)”等主题展开，凸显了该领域多学科交叉的特点。

在研究内容上，系统综述将现有成果归纳为五个关键方向：火后滑坡易发性制图、监测技术、稳定性分析方法、地貌变化研究以及减灾策略。在易发性制图方面，传统GIS与地理环境因子分析正逐渐被机器学习模型 (如随机森林、人工神经网络) 与高分辨率遥感技术 (如LiDAR、Sentinel影像) 所补充或替代，这些先进技术能更精准地刻画火后环境非线性特征，提升预测能力。例如，有研究结合遥感数据与多种机器学习算法，成功提升了意大利某火后区域滑坡易发性分区的精度。在监测领域，无人机摄影测量、地基LiDAR等技术的应用，实现了对火后坡体变形和浅层滑坡的实时、高分辨率监测，为早期预警提供了可能。稳定性研究则多采用水文力学模型分析火后非饱和土体的渗流与稳定性变化，并探讨了生物聚合物改良土壤、植被恢复等工程措施的加固效果。地貌学研究指出，火灾导致的土壤疏水层形成和植被覆盖丧失会深刻改变流域水文响应，加剧长期内的滑坡活动频率与规模。减灾策略则综合了工程措施 (如挡土墙、排水系统)与非工程措施 (如土地利用规划、公众教育)，并开始整合遥感与机器学习技术优化风险管控方案。

图2. 关于森林火灾后滑坡研究的地理分布

研究总结

本研究明确指出，火后滑坡是山火最重要的次生灾害之一，其发生通常与降雨紧密耦合，短期内即可造成严重破坏。通过对75篇核心文献的分析，综述揭示了当前研究在易发性制图、监测、稳定性评估及减灾方面取得的显著进展，特别是机器学习与遥感技术的深度融合正推动着研究范式向更精准、动态的方向发展。然而，研究也暴露出若干局限性与挑战：现有模型多针对特定区域开发，其普适性有待在不同地质气候条件下验证；关于工程减灾措施长期有效性的实地案例研究仍较为欠缺；全球研究分布极不均衡，许多高风险区域的研究投入不足。在未来，相关研究需致力于开发更具通用性的预测模型，加强环保型稳坡技术 (如生物聚合物、土工合成材料) 的现场试验与长期效能评估，并深化多源遥感数据与人工智能技术在滑坡风险全链条管理中的应用。鼓励在更多不同地形条件下开展火后滑坡稳定性与减灾工程的案例研究，将为全球范围内的山火次生灾害风险管理提供更坚实的科学依据和实践指导。

原文链接：https://www.mdpi.com/2624-795X/6/1/12