《Geomorphology》：Decadal evolution of mass movements in a Himalayan catchment after the catastrophic 2013 Kedarnath disaster
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极端降水引发的滑坡动态演变及影响因素研究——以2013年马德基尼流域印控乌坦邦德为例，基于多时相卫星遥感数据（2014-2023），揭示滑坡活动在初始高强度降雨后呈现阶梯式衰减，但2020及2023年因持续强降雨出现反弹现象，约40%受灾区域植被恢复率达100%，而河网交汇带及构造断层区仍保持高脆弱性。
作者名单：阿纳米卡·塞卡尔（Anamika Sekar）、斯里克里希南·希瓦·苏布拉马尼安（Srikrishnan Siva Subramanian）、阿里·P·尤努斯（Ali P. Yunus）、塔帕斯·兰詹·玛莎（Tapas Ranjan Martha）
研究机构：印度理工学院鲁尔基分校（Indian Institute of Technology Roorkee）灾害减灾与管理卓越中心（Centre of Excellence in Disaster Mitigation and Management），地址：印度北阿坎德邦鲁尔基，邮编247667
摘要
在山区，极端降水常常引发大规模的山体滑坡和洪水。这些事件会产生大量松散的坡面沉积物，其存在和流动性可能对触发事件后的多年内发生的后续滑坡产生重要影响。虽然已有大量研究关注地震引发的滑坡演变过程，但对于极端降水事件后滑坡的演变机制知之甚少。本研究旨在通过建立多时相滑坡数据库、评估滑坡活动的时空变化以及识别控制其持续性和再激活的因素，来探究极端降水事件后滑坡的演变过程。我们以印度北阿坎德邦的曼达基尼流域（Mandakini catchment）为例，该地区在2013年遭受了严重灾害。研究使用了2014年至2023年的线性成像自扫描仪IV（LISS-IV）和PlanetScope卫星图像进行滑坡监测。分析结果显示，滑坡活动在事件发生后立即达到高峰，随后逐渐减少；但在2018年后活动再次加剧，并在2020年和2023年降雨量极大、坡面饱和度高的年份达到新的峰值。恢复趋势起初呈现快速阶段，随后转为缓慢过程，到2023年约有40%的受滑坡影响区域实现了植被完全覆盖。河流交汇处和构造断层附近地区仍是不稳定性的热点区域。这些发现表明，极端降水造成的地形变化可能在数年内仍然具有敏感性，这对理解喜马拉雅山脉及其他类似地区的地貌演变具有重要意义。
引言
由于气候变化，近年来全球极端降水事件的频率和强度都在增加（Coumou和Rahmstorf，2012；Lehmann等人，2015；Myhre等人，2019）。2023年的IPCC报告指出，到2030年代中期全球气温升幅可能达到1.5°C，这显著加剧了极端降水现象。此类事件在世界各地的不同地质环境中引发了灾难性的山体滑坡（Dewitte等人，2022；Fang等人，2025；Froude和Petley，2018；Gariano和Guzzetti，2022；Kirschbaum等人，2012；Laute和Beylich，2025；Monsieurs等人，2018；Pei等人，2023；Selby，1967；Tricart，1961；Yin，2011）。Gariano和Guzzetti（2016）的一项综合性研究强调了气候变化对滑坡的影响，特别是快速移动型滑坡数量的增加，这类滑坡具有致命性。
2004年至2016年间，非地震性滑坡在全球范围内导致55,997人死亡，涉及4862起独立事件，其中亚洲地区受影响最为严重（Froude和Petley，2018）。这些致命滑坡的空间分布模式与地形、气候和人类活动密切相关（Fidan等人，2024）。在印度，阿拉伯海、孟加拉湾和红海地区的大气水汽以及西部天气系统的影响加剧了极端降水事件的发生（Roxy等人，2017）。值得注意的是，西部沿海高地、中部地区和西北部地区的极端降水事件呈上升趋势（Roxy等人，2017），从而提高了滑坡风险（Zhao等人，2025）。滑坡不仅对当时造成直接影响，还会通过改变河道、坡面形态、沉积物搬运和生态稳定性对流域地貌产生长期影响（Chen等人，2020；Fan等人，2018b；Hovius等人，2011；Huang和Li，2014；Li等人，2018；Parker等人，2015；Selby，1967；Yunus等人，2020）。
地震引发的滑坡（EIL）的长期地貌后果已有充分记录，通常通过多时相测绘技术进行研究，例如2008年汶川地震引发了近20万次滑坡（Xu等人，2014）。后续研究探讨了降雨阈值、控制因素的变化、碎屑流的演变、沉积物储存、植被恢复以及地貌调整过程（Fan等人，2018a；Fan等人，2018b；Li等人，2018；Tang等人，2016；Yunus等人，2020；Zhang等人，2019）。Fan等人（2019b）系统总结了地震引发的一系列地质运动及其对地形的影响。
已有研究探讨了地震事件后数年内地貌的响应情况，涉及齐齐地震（Dadson等人，2004；Hovius等人，2011；Marc等人，2015）、克什米尔地震（Khan等人，2013；Saba等人，2010；Shafique，2020）、海达地震（Barth等人，2020）、戈尔卡地震（Dahlquist和West，2019；Kincey等人，2021；Roback等人，2018；Rosser等人，2021；Tian等人，2020）以及凯库拉地震（Bloom等人，2023；Cao等人，2023；Jones等人，2025；Massey等人，2018；Tanya?等人，2022）。此外，还有一些研究通过监测地面变形来了解中国和新西兰大地震后地貌的演变过程（Jelének和Kopa?ková-Strnadová，2021；Xie等人，2020）。
了解极端自然事件对地貌的响应有助于预测长期地貌变化及相关灾害。尽管已有大量关于地震引发滑坡对地貌影响的研究，但降雨引发滑坡的长期影响仍较少受到关注（Chowdhury和Bhardwaj，2025；Wu，2023）。尽管已知极端降水事件可引发多次滑坡，从而改变地区地形和地貌，且这些地质运动是坡面侵蚀的主要驱动力（Korup，2005），但相关研究仍不足。与同震滑坡类似，降雨引发的滑坡也会将大量松散沉积物和碎屑搬运至坡面和河谷底部，影响坡面稳定性和河流形态（Westoby等人，2023），因此需要对其进行监测以评估灾害风险。
过去十年中，印度发生的极端自然事件包括2013年的北印度洪水（导致北阿坎德邦发生4800多次滑坡，Martha等人，2015）、2018年的喀拉拉邦洪水（引发4700多次滑坡，Hao等人，2020；Yunus等人，2021）、2021年的马哈拉施特拉邦滑坡（超过5012次，Jain等人，2024；Thanveer等人，2024）以及2023年的喜马偕尔邦和北阿坎德邦洪水（仅喜马偕尔邦就发生了6500多次滑坡，Kaushal等人，2025；Sana等人，2025）。尽管人们对地震后滑坡演变的危害和地貌影响越来越重视，但针对降雨引发滑坡的地貌影响的研究仍较为有限。
本研究通过量化喜马拉雅地区降雨引发滑坡的地貌特征和持续性来填补这一知识空白。具体而言，我们利用多时相中高分辨率卫星图像记录了2013年极端降水事件后十年间曼达基尼流域的滑坡情况。我们基于边界变化分析滑坡动态。在整篇论文中，“滑坡”一词泛指所有类型的坡面不稳定现象，包括碎屑流和其他形式的地质运动。
研究区域
曼达基尼流域（图1）位于印度北阿坎德邦的中央喜马拉雅山脉西部，由曼达基尼河（Mandakini River）排水，该河是阿拉克南达河（Alaknanda River）的主要支流，最终汇入恒河系统。该地区地形活跃，坡度陡峭，岩石脆弱，且季节性降雨量大，历史上多次引发大规模滑坡。例如1857年、1976年、1986年和1998年，这些滑坡导致河流堵塞（Joshi和Siva，未提供详细信息）。
数据与方法
滑坡数据库利用多时相卫星图像建立，包括资源卫星（Resourcesat-2）上的中分辨率（5.8米）线性成像自扫描仪IV（LISS-IV）、高分辨率（3米）PlanetScope卫星数据以及Google Earth数据，覆盖2013年之后的十年时间。作为基础参考，使用了Martha等人（2015）编制的2013年滑坡数据库。此外还参考了印度气象部门（IMD）的降雨数据和ERA5-Land模型生成的土壤湿度数据。
滑坡活动统计
通过对多年数据的分析，评估了滑坡的发生频率、空间分布和活动状态的变化。2013年极端降水事件发生后，Martha等人（2015）编制的滑坡数据库记录了1014次滑坡，这是十年监测期间最高的数值。其中363次为新发滑坡，344次为碎屑流。
讨论
本研究探讨了极端降水事件后滑坡的长期演变过程，重点分析了滑坡的模式、恢复情况及其关键影响因素。先前的研究已经记录了2013年极端降水事件后流域内的显著地形变化，尤其是科达纳特地区（Kedarnath）因乔拉巴里冰川湖溃决而发生的变化。
结论
本研究建立了一个系统的多时相滑坡数据库，记录了极端降水事件后十年的滑坡演变过程，特别是喜马拉雅地区的长期变化情况。我们的研究表明，初始极端降水事件对滑坡活动具有持久影响。
作者贡献声明
阿纳米卡·塞卡尔（Anamika Sekar）：负责撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、方法论设计、调查实施、数据分析、概念构建。
斯里克里希南·希瓦·苏布拉马尼安（Srikrishnan Siva Subramanian）：负责撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据验证、项目监督、资源协调、方法论设计、调查实施、资金争取、概念构建。
负责撰写、审稿与编辑、数据验证、资源协调、方法论设计。
资助
本研究由印度遥感研究所（Indian Institute of Remote Sensing，IIRS）和印度空间研究组织（Indian Space Research Organisation，ISRO）的灾害管理支持计划（ISRO-DMSP）资助，项目编号为IIR1902-DMC/22–23。
致谢
作者衷心感谢印度空间研究组织（ISRO）根据2022年国家地理空间政策提供数据支持。同时，我们也感谢以下数据提供者：印度气象部门（IMD）、印度地质调查局（GSI）、美国地质调查局（USGS）、PlanetLabs、SoilGrids250m 2.0以及Copernicus气候数据存储平台。此外，印度遥感研究所提供的财政支持也对本研究起到了关键作用。
