一、风险评估与区划的难点
1.与滑坡编目相关的困难
滑坡事件通常散布在区域各处，彼此相对独立，规模相对较小但发生频率高。滑坡灾害不像地震或洪水灾害影响范围大，因此滑坡调查数据库和编目图的编制是一个十分繁琐的过程。要逐一对所有滑坡进行编图和描述，每个滑坡点的特征都有所不同。在大多数国家中，没有一个单独的机构从事滑坡数据的维护工作。不同部门（如公共事务部或交通部等）都有自己的滑坡数据库。因他们关注的影响地区和问题不同，因此所建立的滑坡数据库不够全面，且彼此之间数据的共享也有障碍。报纸和其他历史纪录也只记载那些造成重大破坏的滑坡事件。大学和研究机构所进行的滑坡编目图的编制也只是他们的研究项目的一部分，在项目有限的时间内完成。所建立的数据库不可能再进行更新。因此无论从覆盖区域还是从调查时期的长度来看，很难获得全面完整的滑坡编目图（Ibsen和Brunsden，1996）。即便是存在这样的图件，也很少有关于坡体失稳的类型和特征方面的信息。解决问题的办法之一是，使用航片或卫星影像解译来获得滑坡历史信息。这就需要获得一定时期的遥感影像数据。但由于对绝大多数编录的滑坡发生的具体时间不清楚，就难以将滑坡事件与触发事件（如降雨或地震）关联起来，特别是不同的滑坡类型有着不同的气象触发条件。滑坡编目图的缺少或质量不高、不完整给建立易损性关系和校正滑坡灾害图带来了困难。
2.与空间概率评估相关的困难
为了进行定量风险评估，首先需要进行危险性评估。目前大多数危险性图还一直停留在定性分析的水平上，基本上是确定敏感性，可以将其看成是空间概率的表征。滑坡的空间概率或敏感性可通过不同的分析方法获得。
基于统计的滑坡危险性评估已经非常普遍，特别是使用GIS和数据综合技术，将滑坡编目图和环境要素图中的空间信息关联起来，分析和评估滑坡发生的空间概率分布或滑坡敏感性，这样的评估是基于这样的假设，即在与近期发生过滑坡的相似环境条件和触发条件下发生滑坡的可能性大。然而，滑坡发生的前后地形条件、坡度、土地利用等环境条件都发生了变化，因此基于这样的假设的空间概率预测显然是不够准确的。此外，对于不同类型、深度和体积的滑坡，其产生滑坡的环境条件组合都有其特殊性。
很少见有对不同滑坡类型分别建立统计模型的研究。大多数研究是将所有的活动性滑坡作为一体来建立统计关系。基于统计的滑坡敏感性评估难以将触发因素（如降雨量、地震加速度）考虑进去，如果考虑触发因素，也是考虑其空间变化，而不是考虑时间变化。在滑坡敏感性评估中，专家的“主观”判断起重要作用，如何使用“客观”的计算机算法来取代专家的“主观”作用目前还没有令人满意的结果。GIS在滑坡敏感性统计评估中主要是一种工具，在使用过程中，通常将非常复杂的环境控制因素的信息加以十分简单的概化。
另一方面，利用水文和坡度稳定性确定性模型可以给出更加可靠的结果，但这样的模型要求有详细的空间参数数据库。最敏感的参数是坡度（通常可从精确的DTM中生成）和土壤厚度。这些参数的空间分布很难进行测量。如果土壤厚度未知，潜水面高度与土壤厚度的比率就无法获得。该比率值是坡体稳定性最敏感的参数。尽管地貌模型能对土壤深度给出一定的预测，但其空间变化性很大。此外，下伏岩石中的风化作用因素常常被忽视。难以测定的物质参数（内聚力和摩擦角）空间分布变化大。在GIS环境中，仅无限滑坡稳定性模型（具有平行于滑动面的滑坡）适用于较大区域，而对于汇水流域尺度的滑坡模型（具有复杂的活动曲面的滑坡）难以在GIS环境下进行操作。
3.与时间概率评估有关的困难
滑坡是发生在局部的灾害，通常不会在同一地点重复发生不同频率和规模的滑坡。也许泥石流和岩崩的发生会违背这种规律。但大多数类型的滑坡一旦发生后，坡度条件就发生了变化，重复发生滑坡的可能性很小。换句话讲，不像地震、洪水、泥石流和雪崩灾害有其固定的运动路径，通常无法建立给定位置上滑坡发生的规模与频率之间的关系。然而，还是可以在较大范围内（如整个流域）将滑坡发生率与其特定的触发事件特征（如降雨）进行关联，即将滑坡的空间频率与重现期联系起来，从而建立滑坡规模与频率之间的关系。滑坡历史纪录的缺少或不完整是滑坡危险性和风险性评估的主要障碍。因此，世界上大多数研究不可能建立滑坡发生率与重要的触发因素之间的定量关系，这与地震和洪水灾害不同，可以对它们建立出规模—频率函数。
4.与滑坡运动路径模拟有关的困难
对滑坡初发地区的运动路径进行模拟一直非常困难。根据以前事件建立最大摩擦角曲线，用它来确定滑坡的运动距离，或建立与环境因素有关的变量摩擦线，以此圈定基于GIS的滑坡影响带。然而，这样的经验分析需要大量的数据。通常雪崩数据丰富，而滑坡数据则不足。在确定性方法中，所需的物质参数在滑坡快速流动条件下很难进行测定。此外，很难模拟出初次发生运动的滑坡（绝大多数滑坡都是初次的）运动路径和影响范围，这需要非常详细的DTM数据，在GIS环境中模拟滑坡的运动路径还会碰到一些技术问题。
5.与滑坡易损性评估有关的困难
对于大多数滑坡类型（泥石流和岩崩可能是例外）而言，进行承灾体的易损性评估是非常困难的。因为滑坡灾害损失方面的数据非常有限。此外，可能的滑坡规模的预测很难，这取决于触发事件的规模及其事件发生时的环境条件（如水位高度）。
与其他灾害（地震、洪水、风暴）不同，滑坡灾害的损失估计模型不存在。原因同上面一样，还是因为缺少历史数据。此外，滑坡造成的损失具有孤立的“点”性特征，这与其他灾害（如地震、洪水）造成的“多边形面状”特征不同。缺少不同类型、不同规模滑坡和不同承灾体易损性方面的信息必然成为滑坡风险评估的主要障碍之一。
易损性由建筑类型（建筑物材料和地基类型）的承载力所决定。此外，由于建筑物的使用年限、结构和规模也决定着这些建筑物的价值或费用，从而使不同建筑物对同一灾害（如10年重现期的滑坡）的易损性和风险有所差异。此外，在计算人对灾害的易损性时，建筑物中的人和道路上行驶车辆中的人是否受到灾害影响的时间概率变化也起着重要作用。尽管确定承灾体的时间易损性可能会遇到麻烦，并且过程十分耗时，承灾体易损性可以进行分类和编图，不会遇到许多概念性问题。在滑坡风险评估因素中，迄今为止，危险性方面是最复杂的。
二、存在的主要问题
总的来说，过去绝大多数研究成果只是关于过去滑坡发生地点、滑坡的特征以及用以解释滑坡发生的定性地貌图或灾害图。很少有能够预测未来滑坡发生地的滑坡时空分布图。即便是有所谓的预测图，也没有对预测结果可靠性和有效性进行检验，因此，具有很大的不确定性。正如Varnes等（1984）所说的那样：“尽管滑坡灾害在世界各地普遍存在且所造成的损失不断增加，地球科学家和工程师在进行不断的研究探索，编制了成百上千张滑坡灾害图，但到目前，表示滑坡危险性、易损性和风险性的概率图还很少。”
目前滑坡风险评估还属于探索阶段，存在许多不足。概括起来，这些研究存在的主要问题包括以下方面：
（1）在每个物质运动发生地与相应的环境因素之间没有建立起明确的统计关系，只是建立了预先划分的斜坡单元和环境因素之间的关系；
（2）没有分别评估不同类型的滑坡；
（3）对滑坡的初发地和累积带没有加以区分；
（4）没有按照相应的航片解译时间，将滑坡物质运动时间进行划分；
（5）基本假设——滑坡发生的“相同”条件太严格，实际上滑坡发生的条件都会随时间而发生变化；
（6）在预测模拟中似乎都某种程度上忽视了理论基础。如果对未来一定时期内预计发生的滑坡的数量和规模不进行特别假设的话，就不可能估计出未来滑坡的发生概率；
（7）几乎所有的敏感性评估结果都没有进行检验；
（8）没有对三种危险性模型得出的相对危险性等级进行定量比较分析，也没有对危险性不同等级水平进行解释，对滑坡单元也没有进行验证。
根据文献研究，现有滑坡定量空间预测模型主要存在以下5个方面的问题：
（1）输入数据的简化。简化输入数据会丢失许多详细的信息。在滑坡危险性评估中，将坡度和高程等连续型数据转化为若干个等级的离散型分类数据的做法十分普遍。这种数据的简化处理主要是为了适应所提出的模型及其计算机程序的要求（不能处理连续型数据，但目前这已不成问题）。例如，Clerici等（2002）提出了基于独特条件单元（uniqueconditional unit）的预测模型，需要将从原始的1∶10000DEM中提取的坡度和高程连续型数据转化为离散型数据图层。许多研究尽管使用了高精度的DEM数据（5m或10m网格单元）来描述诸如“凸凹度”等地貌特征或滑坡陡崖特征，但在预测模型中很少直接使用高精度的原始连续型数据。Carrara和Guzzetti等（1995、1999）基于地貌单元或坡度单元进行预测分析。单元大小从几平方米到数千平方千米。尽管原始DEM分辨率达10m，但在每个单元中，仅有一个坡度或一个等级的坡度值。20世纪90年代以前，由于计算机容量和计算能力的限制，这种简化是必要的，以适应海量空间数据定量空间预测模拟的条件需要。但随着计算机技术的突飞猛进，目前这种数据的简化已不再需要。
（2）离散型数据层和连续型数据层的混合处理。在滑坡危险性评估中，要素图层有的是连续型数据（如坡度、高程），而有的则是离散型数据（如地质、地表物质）。在以往的预测评估中，要么将所有离散型数据转换为二值（0，1）数据层，要么将所有连续型数据转换为离散型数据层。这种不同数据类型之间的转换会丢失许多原始数据的属性特征，这将大大降低滑坡危险性预测评估的准确性。
（3）在预测模型中没有对假设条件加以说明。从Clerici等（2002）简单的“条件分析”，到Carrara和Guzzetti等（1995，1999）以及Chung和Fabbri（1995，1999）复杂的“多变量统计方法”的所有滑坡定量空间预测模型，实际上都隐含着许多假设条件。没有这些假设条件，就根本无法进行预测分析。例如，Carrara等（1995）基于判别分析得出的“概率”大小，编制了滑坡危险性评估图。这种“概率”表示的是未来滑坡发生的概率。但在他们发表的文章中并没有对其进行明确的定义和说明。几乎所有的滑坡危险性定量预测分析研究都没有对假设条件加以讨论和说明。
（4）对预测结果缺乏有效的检验。如果预测结果没有进行有效的检验，其使用的预测方法就不具有科学可靠性。滑坡危险性区划图是用来显示未来滑坡发生的可能位置，需要对预期结果进行检验。而绝大多数的研究预测都缺乏这样的检验。可喜的是，Chung和Fabbri（2003）提出将空间数据库进行时间/空间分组，一组用于建立预测模型；另一组用于预测结果的检验。Fabbri等（2003）使用了类似的有效性检验技术，对每个图层及其组合关系的预测灵敏性进行分析。
（5）缺乏对未来滑坡概率的估计。通常在滑坡危险性图基础上，加入详细的社会-经济空间属性特征（如人口和基础设施分布及相应的经济参数）得到滑坡风险图。为了综合进行社会-经济分析（包括预期的“费用-效益”分析），需要将不同的滑坡危险性等级转换成滑坡未来发生的概率，以用于随后的承灾体易损性分析和风险分析。大多数滑坡灾害区划一般仅限于滑坡敏感性区划，往往没有估计滑坡未来发生的概率。Fabbri等（2002）在这方面进行了探索研究，通过其案例研究，可以了解如何应用检验技术，综合考虑滑坡危险性水平和易损性情景来表示滑坡风险大小。
在应用滑坡风险分析成果时，要认识到滑坡风险分析存在不确定性，主要体现在以下几个方面：
任何滑坡的空间信息都包含着难以估计的不确定性；
社会-经济数据的精度和质量差异大，直接影响风险评估结果的准确性；
在大多数情况下，只能对建筑物和社会的易损性进行粗略的估计；
风险模型总是对现实的概化，模型的性能在很大程度上受数据的限制；
计算的滑坡风险是对一定时间的现实分析的静态表征。
三、未来发展前景
1.地形数据的改进
随着地理信息科学和地球观测技术的迅猛发展，有越来越多的工具可用于更可靠的滑坡危险性和风险评估。在滑坡危险性和风险分析中，地形是重要因素之一。数字高程模型（DEM）起着重要作用。在过去15年，无论是在高精度的地形数据可得性方面，还是在地形数据处理软件开发方面都有重大进展。使用航片的成像方法生成DEM、GPS的应用、地形图的数字化及其插值专业软件，现已成为大多数滑坡研究人员工作的标准程序。来自NASA航天雷达地形工作组（SRTM）的DEM数据已覆盖全球，在美国境内分辨率为30m，在世界其他地方为90m（Rabus等，2003）。这为开展区域尺度的滑坡研究奠定了基础。干涉雷达（InSAR）日益成为准确、快速采集地形数据的重要技术。目前正在运行的星载InSAR系统有：ERS、ENVISAT、RADASAT。近年来该技术已被用于滑坡位移的监测和测量（Fruneau等，1996；Rott等，1999；Kimura和Yamaguchi，2000；Rizo和Tesauro，2000；Squarzoni等，2003）。目前使用DInSar技术进行植被覆盖地区的斜坡位移探测还有许多限制（如大气条件干扰）。业已证明，干涉雷达技术是生成DEM和监测缓速滑坡的一种好方法，但它对于滑坡编目填图不是十分有效。
另一种用于高精度地形填图的新技术是激光测距（LiDAR）。通常LiDAR的点测量可以提供DSMs，其中包含有关地球表面的所有物体（建筑物、树木等）的信息。Montgomery等（2000）、Dietrich等（2001）、Crosta和Agliardi（2002）将LiDAR技术应用于滑坡敏感性评估中。Norheim等（2002）在同一地区对LiDAR和InSAR技术进行了比较，结果表明，LiDAR生成的DEM精度远比InSAR高，而且与航片成像技术相比，LiDAR更经济些。陆地激光扫描技术已经研制出来并被用于滑坡体或岩石坡体的3维结构表征（Rowlands等，2003）。一旦激光扫描技术更加便宜，就可获取高精度、大面积覆盖的DEM，这将为新滑坡的编目提供强有力的技术支持。
2.滑坡编目填图的改进
如上所述，滑坡编目图是滑坡风险评估的主要组成部分，特别是如果滑坡编目图包含滑坡发生时间、滑坡类型和体积的信息以及当发生重大滑坡触发事件后相关数据得到及时更新的话，滑坡编目图就更加重要。尽管滑坡编目所需的地面数据采集具有重要作用，但大多数信息来自遥感信息。在过去10年中，利用卫星遥感数据识别小规模滑坡失稳并进行编图的可能性已有了实质性的进展。现在多光谱、全色卫星数据的空间分辨率已达1m，其应用前景广阔（CEOS，2001）。
在无植被覆盖地区，使用中等分辨率系统（如LANSAT、 SPOT、IRS-1）的遥感影像，可以根据不同的光谱波段鉴别出滑坡体。
ASTER是目前最经济的、可用于滑坡填图的中等分辨率卫星数据之一。ASTER’s14多光谱波段（VNIR、SWIR、热IR三个波段）和立体影像功能使其成为区域尺度滑坡填图前景广阔的技术，特别是在缺少地质图和地形图的地区（Liu等，2004）。
在滑坡编目填图中，还可利用高分辨率的立体影像（如IKONOS或Quickbird）进行地貌解译和滑坡填图（De la Ville等，2002；Petley等，2002）。利用目前GIS和影像处理软件（如ERDAS立体分析模块或ILWIS）也可将平面卫星影像转化为立体影像。这为提高滑坡编目填图水平提供了技术支持。
3.模拟滑坡启动机制研究的改进
在目前的研究中，滑坡危险性评估通常限制为经验降雨临界值方法或多边量统计技术（Caine，1980；Corominas，2000；Fan等，2003）。这些方法忽视了降雨触发滑坡的启动机制，大大降低了滑坡危险性的预测和定量分析水平。在缺少滑坡历史数据或没有明显的统计关系的地方，利用现有方法预测滑坡危险性是不可能的。 因人类活动、土地利用变化、森林砍伐或气候变化的缘故导致滑坡边界条件发生变化，滑坡的历史数据就不再有关，也不再有用（Van Beek和Van Asch，1999；Van Beek，2002）。因此，建立降雨入渗、坡体地下水补给与坡体滑动之间的物理动力机制模型，特别是联系着植被和位于滑坡体内较深的地下水储存之间的过渡带—包气带的作用以及优先流的作用必须加以考虑，以便能更好地预测因土地利用和气候变化引起的失稳频率的变化（Bogaard和VanAsch，2002）。
4.模拟滑坡活动范围的改进
滑坡活动范围模拟相当复杂，因为涉及坡体开始滑动的物源组成、行动路径的地貌形态，以及在滑坡运动过程中所携带的物质（Savage和Hutter，1991; Rickenmann，2000；Iverson等，2004）。通常滑坡的沉积物特征与初始滑动的物质不同。大多数情况下缺少关于滑坡速度或流动类型方面的信息，因而难以估计流变动态特征，并应用物理模型对相应的物质流动进行模拟。
另一方面，模拟泥石流物源区的准确位置以及沉积扇物质的扩展。不同的滑坡活动模型与GIS结合，可以模拟出准3D的运动物质分布。然而，在地形条件复杂的地区，利用GIS中的不同算法，会得出不同的活动范围。可以利用随机技术来克服这些技术问题。
5.滑坡危险性时间概率评估的改进
为得到真正的滑坡危险性图，应在汇水流域尺度的敏感性图件中加入时间维度，这必将是一个挑战。使用确定性方法与概率统计技术或许可以提供一种解决方案。一种办法是将不同类型滑坡的场地尺度的确定性水文动力学模型升级为适用于流域尺度的模型，用来评估滑坡发生的时间概率，也有可能评估滑坡发生的规模（体积、面积）和/或滑坡活动范围。需要有确定不同气候情景下滑坡和岩崩危险性和风险的时空模式的方法和模型。
6.滑坡易损性评估的改进
滑坡易损性评估是滑坡风险评估中遇到的主要难题之一。不像地震、洪水或风暴等灾害，滑坡易损性定量评估所做的工作很少。地震、洪水或风暴等灾害的损失估计决策支持系统建立非常完备，有较简单的损失评估工具，也有多灾种复杂的损失评估系统（如HAZUS）（FEMA，2004）。滑坡易损性评估遇到的问题是，滑坡有许多类型，应该分别进行评估。滑坡易损性方面的信息应来自滑坡发生的历史资料，然后利用模拟方法和经验方法进行易损性评估。
总之，有关滑坡风险评估的文献研究表明，在过去10年中，开展了大量的滑坡风险评估研究，定量滑坡风险评估主要是针对场地尺度和线性构筑物场所（如管道和道路）开展的。而定量滑坡风险区划编图，特别是中等尺度（1∶10,000～1∶50000）滑坡风险区划图的编制还有很长的路要走。这种中等尺度的滑坡风险区划图可用于土地开发规划和灾害应急响应（Michael-Leiba等，2003）。利用该类图件，可以确定出不适宜开发的地区，也可以用来选择相对风险高的地区，以进一步开展详细调查定量确定风险，进行费用-效益分析，以确定未来开发方案。
鉴于上述区域滑坡风险评估的诸多困难，建议对中等尺度的滑坡风险评估进行定性或半定量评估，将滑坡风险划分为“非常高”、“高”、“中等”、“低”、“非常低”不同的定性等级，这些等级的确定是根据专家知识和经验以及利用统计模型和确定性模型得出的结果。不同风险等级还应包括其实际应用含义的描述性语言。建议对每种滑坡类型进行单独的风险评估，因为每种滑坡类型的失稳效应彼此差异很大。编制的风险图件应直接指示出在一定的环境背景条件下影响风险的 地貌证据，如滑坡运动距离、规模、滑坡深度、滑坡的回退运动。
地理信息系统（GIS）已成为滑坡危险性、易损性和风险评估必不可少的基本工具。在大尺度研究中，确定性模型最适合于确定斜坡的安全系数，动态模型适合于描绘滑坡的运动轨迹。当与概率方法相结合时（触发事件的输入数据的变化性和重现期），便可获得滑坡失稳的概率。由于土壤深度是确定性滑坡危险性评估的重要参数，可以通过浅层地球物理方法获取该参数，可采用的方法包括：地电方法、高分辨率地震反射勘查、地面穿透雷达（GPR）、电磁法（EM）和激发极化（SP）测量。
在中等尺度上，最重要的输入数据是基于事件的滑坡编目图。该类图应强调滑坡特征（类型、体积）以及不同承灾体的损失。将这些滑坡信息与要素图（如坡度、岩性等）相结合，利用启发式或统计方法，便可生成滑坡敏感性图。将敏感性图与滑坡频率分析（与降雨和地震记录有关的时间数据库连接）相结合，也可获得滑坡发生的时间概率。地球观测数据应成为滑坡研究常规数据基础，以定期进行新滑坡编目和数据库的更新。在确定滑坡易损性和损失函数方面还有许多工作要做。需要研究突破的是，如何确定预期的滑坡规模或体积，最后，将滑坡风险分析与评估的各个组成部分综合在一起，形成滑坡风险信息/管理系统，从而为地方政府进行滑坡风险管理和空间决策提供技术支持系统。
四、小结
实践证明，地质灾害风险评估是地质灾害勘查、研究的一项重要的基础内容，它对认识地质灾害程度，制定减灾规划，部署防治工程，提高灾害管理水平具有十分重要的意义。然而，尽管近年来国内外地质灾害评估得到迅速发展，但由于这方面工作是一个新的领域，而且它所涉及的内容广泛，不仅包括自然科学，而且包括社会科学，所以已有的研究远没有形成系统完善的科学体系，已有的应用水平也远不能满足社会经济发展的减灾需要。
由于减灾事业发展的需要和社会对灾害风险评估认识的提高，为了更加科学有效地防范地质灾害，今后，地质灾害风险评估必将得到进一步发展。主要趋向表现在下列方面：
（1）研究内容进一步扩展，将逐渐形成跨学科、跨领域的相互交叉的综合研究体系。
（2）研究方法和手段进一步丰富、先进。除计算机技术得到更广泛应用、发挥更大作用外，遥感技术、卫星定位技术等多种高科技手段也将为地质灾害风险评估所利用。
（3）关注和参加的部门和专家进一步扩展。除政府减灾管理部门、地质灾害专业研究部门外，保险和防灾治灾的产业部门等也将在更大程度上关注或直接参与地质灾害风险评估工作。
（4）国际交流合作将进一步发展，特别是在理论、方法、技术方面的交流合作将会有较大发展。
（5）理论研究将得到较大提高，逐步形成自身的理论体系。
（6）与减灾规划、防治工程及其他社会经济的结合越来越紧密，实用性越来越强。