Анализ десятков тысяч оползней показал: одинаковый ливень запускает разрушение склонов по разным сценариям

Китайские исследователи сопоставили более 33 тысяч мелких оползней, возникших после экстремальных осадков в двух климатически различных районах страны, и показали, что универсального набора условий для прогнозирования массового развития оползней может не существовать.

Работа опубликована 21 сентября 2026 года в International Journal of Disaster Risk Science.

Исследователи сравнили последствия двух крупных дождевых событий. В северо-восточной части гор Тайхань после воздействия тайфуна Doksuri было картировано 18 494 мелких оползня. Второй массив включал 14 785 оползней в холмистой местности Цзысин на юге Китая, где экстремальные осадки были связаны с тайфуном Gaemi.

Таким образом, анализ охватил в общей сложности более 33 тыс. оползневых проявлений.

Для каждого района ученые сформировали набор из 15 факторов, характеризующих метеорологические, геологические, гидрологические, геоморфологические и экологические условия.

В частности, учитывались количество осадков, абсолютная высота, крутизна и экспозиция склонов, рельеф, кривизна поверхности, литология, тип грунтов, характеристики водосбора и растительность. Пространственные данные были приведены к сетке с разрешением 30 м.

Для поиска закономерностей авторы объединили классические методы пространственной статистики с объяснимым машинным обучением.

Модель XGBoost использовалась для выявления факторов, связанных с возникновением оползней, а метод SHAP позволил оценить вклад каждого параметра и взаимодействие между ними.

Как и ожидалось, в обоих районах главным фактором оказались осадки. Однако дальнейшие результаты заметно различались.

В обоих случаях максимальная концентрация оползней наблюдалась преимущественно на абсолютных отметках от 300 до 1000 м. Но связь осадков с рельефом оказалась разной.

В северных горах Тайхань оползни были характерны в том числе для относительно пологих участков и были тесно связаны с топографическим положением склонов. На юге, в районе Цзысин, важную роль играла уже величина локального расчленения рельефа: оползни концентрировались преимущественно там, где перепад высот составлял примерно 20–35 м.

Еще более показательный результат исследователи получили при анализе растительности.

В северном районе массовые оползни концентрировались преимущественно на территориях с относительно редкой растительностью — при значениях нормализованного вегетационного индекса NDVI менее 0,4.

В условиях влажного юга зависимость оказалась практически противоположной. Здесь большое количество оползней наблюдалось на склонах с очень плотной растительностью — при NDVI примерно 0,79–0,84.

Это означает, что наличие развитого растительного покрова само по себе нельзя рассматривать как универсальный показатель повышенной или пониженной устойчивости склона. Его влияние зависит от климатической зоны, строения грунтового массива, режима увлажнения и особенностей рельефа.

Различалась и пространственная структура самих оползневых кластеров.

Анализ по функции Рипли показал выраженную кластеризацию в обоих регионах. На расстояниях до примерно 3 км характер группировки был близким, однако на больших масштабах различия становились заметнее.

Максимальная дальность выраженной кластеризации в районе Цзысин достигала около 6,8 км, тогда как в северо-восточных горах Тайхань она составляла около 5,34 км. В то же время средняя интенсивность кластеризации была несколько выше в северном районе.

Авторы считают, что полученные результаты имеют непосредственное значение для систем раннего предупреждения.

Модели, откалиброванные по данным одного региона, могут давать неправильные оценки после переноса в другую климатическую и геоморфологическую обстановку. Даже при сходном главном триггере — экстремальных осадках — сочетание факторов, определяющих место возникновения оползней, способно значительно различаться.

Поэтому перспективным направлением становится создание регионально адаптированных моделей оползневой опасности, в которых пороговые значения осадков рассматриваются совместно с геологией, рельефом, растительностью и другими характеристиками территории.

Исследование выполнили Yue Lu, Gang Mei, Zhengjing Ma, Yongshuang Zhang и Jianbing Peng из China University of Geosciences в Пекине и Chang’an University.