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地质灾害论文范文

地质灾害论文

地质灾害论文范文第1篇

据前人调查研究,海原地震滑坡主要有三个集中分布区,即Ⅺ、Ⅻ烈度区位于海原县东南区域,Ⅸ、Ⅹ烈度区位于西吉县西南区域和Ⅷ烈度区位于通渭县附近(图1)。但在通渭县附近,1718年发生了7.5级强震,所以很难确定通渭县附近集中区的滑坡是由海原地震触发还是1718年的地震触发。所以本研究将海原地震Ⅸ度烈度区作为研究区,研究区面积23.5×103km2。研究区中部为六盘山山脉,出露上新统基岩,海拔高程2000~3000m。山脉周围属于黄土丘陵地貌,海拔高程1200~2000m。研究区属于温带大陆性季风气候,年平均气温5~7℃,该区较干旱,年平均降雨量200~500mm,总的趋势是从东南向西北递减。研究区属中国著名的强震发生区———六盘山地震区,据统计,截至1976年,该区共记载到6级以上的破坏性地震51次,其中7级以上的强震22次,8级及大于8级的特大地震6次[15]。1920年海原地震地表破裂带全长237km。以南华山东端为界,地表破裂带可分为两段,西段总体走向NWW,东段走向为NW向,两段总体走向之间的夹角为30°左右。发震断裂为左旋平移断裂,该地震中其最大水平位移约10m,最大垂直位移为7.6m。

2滑坡解译

2.1遥感数据源和解译方法GoogleEarth影像在研究区的覆盖情况较好,大部分区域有Quickbird(0.6m)、Worldview-2(0.5m)和Geoeye-1(0.5m)等高精度影像,只有少部分区域为Spot-5(5m)影像(图2)。滑坡解译直接在GoogleEarth软件三维视图下进行,采用添加多边形的方式直接进行滑坡的解译。由于研究区面积较大,为了避免遗漏和重复解译,全区被划分为34小块,逐一对每小块进行解译,如图2所示。为了后期滑坡分布规律统计的准确性,将滑坡滑源区和堆积区分别用不同的多边形表示,并赋予相同的滑坡编号。所有解译的滑坡多边形都放在同一个文件夹下,解译完成后将该文件夹存为KLM格式文件,再由GlobalMapper软件转换为Shapefile文件。

2.2解译标志区别于其他植被覆盖较茂密的区域,黄土高原地区植被稀少,地表光秃,通过以下影像特征可以较容易识别出滑坡。(1)圈椅状滑坡后壁滑坡后壁是滑坡解译最直接的解译标志。海原地震滑坡发生已有90多年,虽然经历了长期的水土侵蚀和人工改造,但由于海原地震触发的滑坡后壁都很高陡,其圈椅状特征仍然非常明显,在影像上呈弧状深色调,尤其在GoogleEarth三维视图下,较容易识别出滑坡(图3)。圈椅状滑坡后壁是本次遥感解译中最主要的解译标志。(2)影像纹理黄土斜坡在遥感影像上一般呈现与等高线平行的连续条状纹理,滑坡位置条状纹理会突然错位或者中止(图4),是识别黄土滑坡的重要标志。(3)堰塞湖大量规模较大的海原地震滑坡堵断河流形成堰塞湖,共有43处保留至今,主要集中分布在西吉县境内。在影像上堰塞湖呈深色调,容易识别,可以作为地震滑坡的辅助解译标志(图5)。

2.3解译结果利用上述解译标志,我们前期在研究区共解译滑坡805处。2012年7-8月对其中473处滑坡进行了野外验证,这473处全部被证明为滑坡。在野外调查的基础上,我们进行了第二次补充解译,最终确定滑坡为1000处,如图6所示。滑坡总面积102.6×106m2,其中滑源区总面积45.2×106m2,堆积区总面积57.4×106m2。最小滑坡面积755m2,最大滑坡面积2.3×106m2,平均面积102.5×103m2(图7)。从图6可以看出,地震滑坡主要集中分布于两个区,海原县东南部和西吉县西南部,其中后者分布滑坡最多,约有600处滑坡分布在该区域。此外,绝大多数滑坡都分布在发震断裂的西南侧,仅有14处滑坡分布在东北侧。需要说明的是,由于海原地震距离现在已经有90年,大量地震触发的中小型滑坡由于后期自然和人为改造已经无法通过遥感解译辨别出来,因此海原地震触发的滑坡应该要远远多于1000处,本研究解译的1000处滑坡是规模较大或后期改造较小,滑坡形态保持较好的滑坡。

2.4党家岔滑坡和地震堰塞湖位于西吉县城大约30km的党家岔滑坡(35°50''''3″N,105°27''''38″E)是海原地震触发的大规模、低角度、高速、远程灾难性滑坡的最典型代表。该滑坡为黄土滑坡,滑体由同一山脊的两部分组成,如图8所示。滑坡先沿着沟谷快速运移了约2km,直至沟口主河,再顺主河向下游运动了约1.1km。滑坡坝堵塞主河,形成了一个长约5km,宽约400m的堰塞湖,是海原地震触发堰塞湖中保留至今规模最大的,滑坡体积约1500万m3。该滑坡滑源区原始坡度约20°,前后高差仅约170m,却总共运动了约3100m,其视摩擦角仅0.05,表现出了非常大的运动性。ZhangDX等[23]通过现场调查和大量环剪试验认为主要是由于地震过程中黄土液化和孔隙水压力导致该滑坡具有大的运动性。

3地震滑坡分布规律

地震滑坡的分布主要受到地震参数、地质构造背景和地形地貌等因素的影响和控制。本文拟从震中距离、地震烈度、发震断层距离、高程、坡高、坡度和坡向等参数来分析海原地震滑坡的分布规律。统计分析利用ARCGIS9.3的Spatiala-nalysis功能完成,分别将滑坡滑源区多边形与对应参数进行叠加,统计滑源区面积在各参数内的百分比。

3.1震中距离与地震滑坡分布不同的研究人员确定的海原地震的震中位置差别较大,本文以兰州地震研究所确定的海原县干盐池(36°39″N,105°17″E)为震中位置(见图6)。利用ARCGIS9.3软件,以5km为间隔统计地震滑坡的分布情况,结果如图9所示。地震滑坡距离震中最大距离约140km。与大部分地震滑坡不一样,海原地震滑坡并不是距离震中越近滑坡就越多,大部分(67%)的滑坡分布于距离震中80~100km范围,这说明海原地震滑坡主要不受震中距离控制。

3.2地震烈度与地震滑坡分布海原地震震中位置地震烈度达到Ⅻ度,本研究解译滑坡分布范围为Ⅸ~Ⅻ度范围。统计分析发现,滑坡分布密度随地震烈度递减,47.4%的滑坡位于Ⅸ度区,35.0%的滑坡位于Ⅹ度区,10.3%的滑坡位于Ⅺ度区,而Ⅻ度区内滑坡最少,占总滑坡的7.3%(图10)。可见Ⅸ、Ⅹ度区内的滑坡要远远多于Ⅺ和Ⅻ度区,而且Ⅺ和Ⅻ度区内滑坡总体上较小,这可能主要由于Ⅺ和Ⅻ度区主要为六盘山脉(见图6),黄土厚度较小或为基岩出露。

3.3断层距离与地震滑坡分布发震断层矢量化于1:50万地质图,并根据遥感影像特征进行了局部修改,如图6所示。以5km为间隔对地震滑坡与发震断裂的关系进行统计,结果如图11所示。地震滑坡具有两个集中分布区,即0~5km(22.0%)和40~70km(66.8%)范围,分布对应海原县和西吉县集中分布区,其中40~70km范围内地震滑坡最多。两集中分布区之间为六盘山脉,可见地震滑坡还主要受到地层岩性和地形地貌等因素的影响。

3.4高程与地震滑坡分布高程数据来源于ASTERG-DEM,ASTERG-DEM单元格大小为30m,高程标准差为7~14m。整个研究区高程范围为1245~2992m,而地震滑坡的滑源区分布范围为1407~2423m,且集中分布于1800~2200m高程范围(90.3%)。

3.5斜坡高度与地震滑坡分布斜坡高度由ASTERG-DEM数据利用ArcGIS软件计算得来,即斜坡坡底至坡顶的高程差。整个研究区斜坡高度范围为0~496m,而地震滑坡滑源区斜坡高度范围为0~224m,且集中分布于15~100m坡高范围(74.0%)。

3.6坡度与地震滑坡分布斜坡坡度也由ASTERG-DEM数据利用ArcGIS软件计算得来。整个研究区地形坡度都较小,91.6%的范围斜坡坡度都小于20°,而地震滑坡滑源区的坡度范围为0°~41°,且集中分布于5°~20°坡高范围(87.9%)。

3.7坡向与地震滑坡滑向分布关系整个斜坡坡向由ASTERG-DEM数据计算得来,整个研究区斜坡坡向分布比较均匀,而地震滑坡滑向是ArcGIS软件里逐个量取得来,二者分布关系见图15。可见地震滑坡的优势滑向为40°~80°和260°~330°。结合滑坡的整体分布位置,即大部分滑坡分布于震中东南方向和发震断裂的西南方向(图15),则地震滑坡的滑向主要是朝向震中和发震断裂方向,这正好与汶川地震触发滑坡的规律相反。

4讨论

上述滑坡分布统计分析结果表明,海原地震滑坡的空间分布主要受高程、坡高、坡度、坡向等地形地貌因素的控制,而与距震中距离、距发震断层距离、地震烈度等地震本身因素相关性较小。海原地震滑坡的空间分布规律与汶川地震滑坡相差较大,汶川地震滑坡主要受发震断层的控制,可能主要是由于两地震发震断裂性质和触发滑坡类型不同的缘故。汶川地震发震断层为逆冲走滑型,而海原地震发震断裂主要为左旋走滑型。汶川地震滑坡主要为岩质滑坡,而海原地震触发滑坡主要为黄土滑坡。陈永明等[30]认为黄土厚度对黄土地震滑坡有重要影响,滑坡厚度越大,黄土滑坡的规模也就越大,西吉县境内滑坡的集中分布,也可能是由于该处黄土厚度较其它地方厚的缘故。前述研究表明,海原地震滑坡普遍发生在坡度较缓的斜坡上且运动距离较远。许多研究人员都试图对其机制进行解释。袁丽霞[22]对西吉县境内的滑坡进行了调查和室内试验研究,认为由于非饱和黄土中大量孔隙的存在,地震中地下水位迅速上升,导致孔隙水压力陡增,在地震作用下,黄土瞬间液化导致低角度高速远程滑坡的发生。在遥感解译中,我们发现位于固原县西北约14km的石碑塬滑坡黄土液化的特征最为明显(图16)。该滑坡原始坡度非常缓,只有2°~5°,其滑动距离则达1500m。图16显示滑坡表面呈排列整齐的波浪状,液化流动特征非常明显,是黄土液化的重要证据。

5结论

地质灾害论文范文第2篇

1.1崩塌崩塌灾害在长兴岛发育较为广泛,崩塌灾害主要为西部基岩海岸和岛陆大型采石场,累计面积大约为2.7km2。崩塌灾害易发区的岩石多为灰岩和页岩,垂向裂隙,极为发育明显,岩体的坡度多大于80°,极易发生崩塌。长兴岛大部分采石场土石方开挖后,相关部门都没有及时地进行山体修复,因此发生崩塌灾害的风险较高。

1.2海水入侵海水入侵主要分布在长兴岛北部、东部和南部的岛岸。严重海水入侵区分布在东井子附近岛岸,海水入侵面积约774hm2,最大海水入侵距离为2.4km。表层水样分析结果显示,东井子附近地下水总矿化度达3426.2mg/L,氯离子含量1018.5mg/L。轻度海水入侵区顺长兴岛的北部、东部和南部岛岸分布,面积共约4940hm2,其中北侧最大入侵距离为5km,南部海水入侵距离相对较小,最大为2.3km,西部东山村附近岛岸的海水入侵面积约477hm2,距离最大为1.3km。

1.3海岸侵蚀海岸侵蚀灾害主要分布在长兴岛西部的砂质海岸。小礁附近侵蚀海岸顺岸长度约1.4km,发育0.5m左右的侵蚀陡坎,但不发育滩肩,岸滩物质以中粗砂为主,含大量的砾石,磨圆较差。王家窝棚附近侵蚀海岸顺岸长度约1.0km,北部砂质海岸原有的约80m的防浪墙已被破坏,海滩物质粗化严重,以砾石质粗砂为主,夹大量的磨圆极差的砾石。南部砂质海岸岸滩物质侵蚀程度相对较弱,但同样存在物质粗化的现状,岸滩物质以细中砂为主,含大量的磨圆中-差的砾石。

1.4滑坡滑坡在长兴岛北端西北岛村附近海岸发育,滑坡体沿岸长度约170m,陡崖坡度大于80°,崖下有房屋,房屋距离崩塌最大距离10m,最近处仅距离2m,无其他防护措施,危险级别较高。

1.5地质灾害综合特征长兴岛共发育崩塌、海水入侵、海岸侵蚀和滑坡4种典型灾害类型。崩塌灾害发育13处,主要分布在北部和西部的基岩海岸,海岛陆域采石场。海水入侵灾害分布在长兴岛岛岸,累计面积约62.9km2。海岸侵蚀发育两处,累计长度约2.4km,分布在长兴岛岛西部和北部的岬湾砂质海岸。滑坡灾害发育1处,位于长兴岛北端的西北岛(图2)。

2地质灾害防治区划

基于长兴岛海岸侵蚀、崩塌、滑坡和海水入侵4种典型海岛地质灾害的特征分析,绘制了长兴岛地质灾害防治区划图。全岛划分为4个灾害防治区,包括东山至丁家圈海水入侵防治区、大礁至西北岛海岸灾害综合防治区、鲍鱼肚子至西八岔沟海水入侵防治区和高脑山—地藏庵村—东升村长兴岛中部海岛崩塌防治区。东山至丁家圈海水入侵防治区内发育的灾害是海水入侵,区内严格禁止审批围海养殖池塘,引导、转移近岸围海养殖工程,减轻海水入侵灾情。大礁至西北岛海岸灾害综合防治区内发育的灾害包括海岸侵蚀、海岸崩塌和滑坡,区内严格禁止滨岸、滨海采砂,开展沙滩修复与养护,遏制海岸侵蚀进一步加剧,加固裂隙发育的海蚀崖,种植根系发达的植被,减缓、防止海岸崩塌、滑坡灾害的发生。鲍鱼肚子至西八岔沟海水入侵防治区内发育的灾害是海水入侵,且是长兴岛最为严重的海水入侵区,区内严格限制地下水开采,引导海岸围海养殖工程向浅海转产、转移。高脑山—地藏庵村—东升村长兴岛中部海岛崩塌防治区内发育的灾害是崩塌,加强区内采石场的管理,积极开展废弃采石场的绿地修复工程。

3结论与建议

地质灾害论文范文第3篇

2008年汶川地震触发了大量的滑坡,这些滑坡产生了大约60Gm3的松散堆积物质[26]。此外,根据汶川地震滑坡危险性评价结果,在一些没有发生滑坡但是处于高危险的地方,在地震中经历的强烈震动,往往会导致斜坡岩土体强度降低。这些滑坡松散堆积物质与不稳定斜坡,在后续强降雨的条件下,极易产生新的滑坡灾害与泥石流灾害[31-33]。本文从2000-2012年间四川省发生的滑坡泥石流灾害原始记录中筛选出有具体发生地点、时间等信息的灾害56次,数据来源为中科院成都山地所和地质环境监测院,见表1。前期降雨数据来源于TRMM3B42。在ENVI中进行简单的预处理后在IDL中将其合并为一天分辨率的,方便查找。所用到的四川省多年平均暴雨日数等值线图是用四川省156个地面气象站建站以来的有效日降雨数据计算得来,在Arc-GIS中绘制成等值线图。所用到的主要方法是主成分分析。主成分分析的主要思想就是通过降维,在最大程度地保留原指标信息的条件下,将原本有相关关系的多个指标合并为少量的几个互不相关的综合指标。这几个综合指标就是原来指标的主要成分。具体步骤如下。

2结果

2.1滑坡泥石流灾害分布与暴雨关系从图1中可以看出滑坡泥石流灾害点主要分布四川省中部和东部地区,沿四川盆地边缘分布,在龙门山一带较为密集。大多数位于年均暴雨日数2~4d这一区间内。其中约有77%的灾害发生在2~4d这一区间内,50%分布在3~4d区间内,而这一区间的灾害点又呈线状沿龙门山断裂带分布,位于四川盆地与川西高原的交界处。这一片区域内的灾害都是发生在汶川地震之后,且处于汶川地震X度区内,这种分布特征显示了滑坡泥石流灾害同时受降雨与地震烈度的影响。由此可见,滑坡泥石流灾害发生不仅与暴雨有关还与地震有关。

2.2降雨指标主成分分析基于TRMM数据提取出灾害发生前30d的降雨量,前15d的降雨量,前3d的降雨量和当天降雨量,应用Crozier在1986年提出的有效降前期降雨量公式来计算有效前期降雨量。CARx表示第x天的有效前期降雨量;P1表示x天前一天的日降雨量;Pn表示x天前n天的降雨量。K为衰减参数,是一个经验常数,一般在[0.8,0.9]这一区间取值。在本文中,参考前人的研究经验取K值为0.8[34-35]。一般来说,有效前期降雨量的时长尺度可以选择3,5,10,15,30d[36],也有学者根据研究区的不同而选择其他类型的时长尺度。本文选择了30d、15d、3d这三个前期降雨时长为指标。以前30d、前15d、前3d、当天、以及临界降雨过程雨量为参数,五个因子的相关系数矩阵(CorrelationMatrix)经Bartlett检验结果为:Bartlett值等于372.950,P<0.0001,表明相关系数矩阵不是一个单位矩阵,故可以进行因子分析。应用主成分分析,结果如表2所示。KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标,其值愈逼近1,表明对这些变量进行因子分析的效果愈好。本文中的KMO值约等于0.7,表示因子分析的结果一般,处于可接受的水平。在解释的总方差中,第一主成分和第二主成分的累积贡献率达到84.714%,且第一主成分和第二主成分的特征值都大于1,即可以用这两个主成分来解释滑坡泥石流灾害。从表2中可以很明显地看出,以前30d、前15d、前3d为代表的前期有效累积降雨量对滑坡泥石流的作用影响较大。根据计算结果可将滑坡泥石流的主要影响因素分成两类:前期降雨和短历时降雨。在影响滑坡的降雨因素中,短历时降雨和前期累积降雨量都是重要影响因素,对不同的地区而言,两个因素的主导地位也是不一样的。崔鹏等的研究表明,前期降雨是影响云南省昆明市东川区蒋家沟泥石流发生的最重要的因素,在所有降雨指标中贡献超过80%。马超等通过对比汶川地震后泥石流和台湾集集地震地震后泥石流的特征,将强震后泥石流分为前期雨量控制型和短历时降雨控制型。从图2中可以看出,滑坡泥石流灾害发生的当天和前期降雨之间的关系可分为两类:①是前期雨量少,当天降雨量高;②是当天降雨量少而前期累积的降雨量多;其中第二类的占了绝大多数。这表明了前期降雨充足的情况下,只需要不多的当天降雨就能引发滑坡泥石流灾害,也说明了对滑坡泥石流灾害来说,前期降雨的影响作用是相当大的。这与主成分分析的结果一致。

2.3降雨阈值分析1980年NelCaine列举了世界范围内73次导致浅层滑坡和泥石流的降雨持续时间和强度。率先提出浅层滑坡和泥石流的全球降雨强度———历时(ID)阈值[39]。此后学术界陆续提出了不同范围尺度(地区、区域、全球)的降雨阈值。降雨阈值可以通过研究降雨作用于边坡的物理过程或基于历史资料或统计数据的经验性公式得到。以滑坡为例,研究降雨引发的滑坡一般有两种途径:①是基于历史数据的统计分析方法,研究降雨和滑坡的相关性规律;②是研究降雨入渗引发滑坡的物理过程,对边坡稳定性进行力学分析并建立相应的分析模型。基于统计资料的滑坡降雨阈值研究,数据客观易得,不需要复杂严格的数学推导和物理过程研究,分析结果简单直观,应用方便,因而发展较为成熟;而就第二种途径来说,降雨引发的边坡失稳,过程复杂涉及的参数众多,降雨过程中产生的地表水渗透到岩土体中增加了坡体的自重,增大了孔隙水压力,使处于极限平衡状态的坡体发生滑动;地表水进入地下转变成地下水会浸泡软化滑动面,降低坡体的抗剪强度。模型需要的参数众多,当研究区范围较大时,很难得到精确的数据;而且模型在研究区之外的其他地区应用也具有局限性。经验型降雨阈值一般是在笛卡尔坐标,半对数或对数坐标里,以导致滑坡发生的降雨条件作为横纵轴参数,以数据分布的下部界线作为阈值,结果直观易懂。基于过程降雨分析,得到的可能或不可能引发滑坡降雨的阈值主要有四种类型:①降雨强度-历时阈值(ID);②使用平均年降雨量(MAP),全年雨天平均降水量(RDN)或其他参数进行规格化的阈值;③过程累积雨量-历时(ED)阈值;④过程累积雨量-降雨强度(EI)阈值。其中第一种类型是应用最多的一种。本文利用历次灾害发生的降雨过程雨量和雨强,对56次地质气象灾害进行了降雨阈值历时分析,并与其他学者所做的其他区域阈值进行对比。为了减少地区间的差异,方便作对比,用各地区的年平均降雨量(MAP)对降雨强度进行规格化,结果如图3、图4所示。从图5中可以看出,四川省的阈值曲线高于鄂西地区和全球的,但是低于福建、台湾省和文家沟地区的,与浙江省的近似但是略低于。浙江、福建、台湾地处东南丘陵沿海或岛屿,年降雨量和年极端降雨量均比较大,又时常遭受台风影响;而鄂西地区以及全球的降雨量相对来说比较小。由此可见,年降雨量和年极端降雨量大的地区触发滑坡的降雨阈值高。文家沟地区在整个四川省来说,年降雨量,年均暴雨特大暴雨日数并不突出,降雨阈值数据来源于地震后的五次泥石流事件,因而此阈值的高低直接反映了地震对滑坡泥石流的影响。

2.4地震前后阈值对比从图6、图7中可以明显地看出地震后的阈值低于地震前的降雨阈值。强地震对斜坡稳定性的影响是长期的,主要表现在地震会造成区域内固体松散物质增多,山体稳定性变差。地震后地理环境因素的变化会导致震后区域更脆弱,更易受到地质灾害的威胁。因而,较低的降雨量或降雨强度就可能引发更严重的地质灾害。以汶川强震区为例,研究认为至少在近10年内,滑坡和泥石流活动趋势是强烈的,之后地质条件将逐渐趋于稳定[53];也有学者认为汶川地震对当地地质灾害的影响将持续20~25年;虽然一些研究结论所得到的汶川地震后地质灾害活动持续时间长短有别,但是毫无争议的一点是汶川地震后,地质灾害活动将在一段时间内处于活跃时期,长期的总体趋势是回归正常水平。对1923年关东大地震和1997年的集集地震的研究同样也得到类似结论。谢正伦和范正成的研究则认为由于地震影响,震后泥石流的激发雨量有一个先降低后逐步回升至接近正常水平的趋势。地震后地质灾害活跃度提高主要体现在滑坡泥石流所需的降雨条件降低。以都江堰龙池地区为例,该地区在汶川地震前,几乎没有过泥石流的记录;然而在2010年8月13日该地区暴发了大规模的群发性泥石流。对气象资料分析显示,2010年8月13日的1h降雨强度为20年一遇型。台湾集集地震后,陳有兰流域的泥石流爆发临界雨量相对于震前降低了2/3,而汶川地震后,北川县泥石流暴发的前期累积雨量降低约14.8%~22.1%,小时雨强降低了约25.4%~31.6%。汶川地震后,绵竹清平乡的地质灾害群发的降雨阈值降低了59.15%,泥石流暴发所需的强降雨时间缩短,启动泥石流的临界雨量降低[66]。

3结论与讨论

地质灾害论文范文第4篇

地质灾害时间分布地质灾害高发期为6~9月主汛期,灾害类型以滑坡、崩塌、泥石流为主[15](图2);2~5月冰雪冻融期次之,灾害类型以崩塌、滑坡为主;10月、11月、12月、1月为低发期,主要诱发因素为人类工程活动,灾害类型以崩塌、滑坡为主。

2降水引发地质灾害的特征

地质灾害的发生与气象因素有很大的关系,降水在甘肃引发的地质灾害具有以下特征。

2.1突发性特征局地强对流天气形成的短时强降水强度大,历时短,覆盖面积较小。可形成突发性崩塌、滑坡、泥石流灾害。尤其是泥石流灾害,往往形成严重的人员伤亡和经济损失。典型的如舟曲8.8特大泥石流灾害,距离县城15km的东山站记录的小时降水量达77.3mm,过程降水量达96.6mm,造成严重的人员伤亡和经济损失[14]。

2.2群发性特征区域性的暴雨往往是诱发滑坡、泥石流的主要因素。据调查和统计,5月下旬~9月上旬,为甘肃大暴雨或暴雨发生期,其中7月上旬~8月中旬,为大暴雨或特大暴雨集中期,同时也是崩滑流的集中发生期。如2013年陇东南部“7•25”群发性地质灾害,天水、平凉、庆阳等地区形成了滑坡、泥石流数量近千次。

2.3滞后性特征大型滑坡一般出现在降雨过程后期,甚至降雨结束后数天。典型的如天水珍珠沟滑坡,在经历了2013年4次强降水过程后在2013年12月21日发生大规模滑动。

3地质灾害预警模型研究

3.1研究思路从理论上讲,地质灾害气象预警指标应全面考虑前期岩土体含水量、未来降水以及实时降水情况。但目前准确获取前期岩土体含水量还不具备条件。因此要解决问题必须从宏观上结合地质环境条件和气象条件综合分析研究,建立适合的模型,得出有效的地质灾害气象预警指标。目前国内采用的地质灾害气象预警多是把崩滑流灾害考虑在一起,但实际情况是泥石流的激发雨量比滑坡小,且往往为短历时强降雨。因此考虑地质灾害预警的实际需求,本次将分别建立泥石流和滑坡的预警模型,并考虑如前期降水、新近强震、地面高程等关键影响因素。

3.2滑坡预警指标和模型

3.2.1滑坡与降水关系据统计降雨类型的滑坡约占滑坡总数的70%,同时调查表明95%的降雨型滑坡发生于雨季[17]。对1967~2010年80个气象站逐日降水量资料与滑坡灾害的关系分析表明,滑坡与雨型、前期降水等具有显著关系,根据甘肃实际降雨可归类为连阴雨型、暴雨(雷暴)、前期—暴雨型、持续暴雨型(表1)。根据对汶川地震、岷县漳县6.6级地震研究表明,地震烈度大于6度区时,各种雨型对应的滑坡临界雨量呈显著下降趋势,降幅可达20%~50%[18-19]。例如2013年7月25日,岷县漳县地震灾区烈度Ⅵ度区范围内降雨量仅30mm,就出现了大量的小型滑坡,对抢险救灾造成了严重的影响。

3.2.2滑坡预警模型构建前述分析表明,滑坡与雨型、过程等有着直接的关系。根据历史滑坡灾害资料、降雨资料和灾害易发度综合统计分析,并借鉴国内外研究应用成果,建立基于综合有效累积降雨量的滑坡24h趋势预警模型和基于实时雨量的滑坡实时预警模型。(1)滑坡24h趋势预警模型基于综合有效累积降雨量,并考虑地震影响,建立滑坡24h趋势预警模型。式中:RL为综合有效累计雨量,Ri为前i天实测雨量,包括当日最新实况雨量(i=0-4),RF为24h预报雨量。a为前期降雨影响时间衰减系数,一般取0.5~0.8,b为地震烈度修正系数,取1.25~2.0。对应不同的灾害预警等级和灾害易发度等级,两者共同确定某一综合有效累积雨量值为该易发区内该预警等级的指标临界值,具体数值可根据当地情况进行动态调整。(2)基于实时雨量的滑坡预警模型目前甘肃省气象、水利、国土等部门建设的雨量计接近4000处,网格密度5~30km2,基本可以满足滑坡实时监测预警。因此综合考虑不同雨型特征,建立基于实时监测的区域滑坡预警模型。采用临界雨量系数来表征。公式(6)适用于1h、3h、6h暴雨雨量计算;公式(7)适用于12h和24h暴雨雨量计算。

3.2.3滑坡气象预警等级划分根据全国统一的地质灾害气象等级,将甘肃省地质灾害气象预警等级划分为4个等级(表2),当预报出现1~3级地质灾害时,对外预报或预警。

3.3泥石流预警指标和方法

3.3.1泥石流与降水的关系分析对甘肃东部武都北峪河、舟曲三眼峪沟、天水市桦林沟、罗峪沟等典型泥石流的22组成灾过程研究表明:泥石流发生时的10min雨强最小值为8.3mm,最大值为24mm,说明灾害性泥石流的暴雨初始雨强是非常大的;泥石流发生的时间大都集中在一场降雨的前期,主要集中于3h之内,3h雨量达到了过程雨量的45%~100%(表3)。进一步研究表明,降水量与降水历时呈指数相关(图3,表4),相关系数在0.89~0.99,说明引发泥石流的降水过程具备一定的规律性,四条典型泥石流发生的10min雨量差别不同,在图3上基本重复,而随着时间的增加则出现自南而北、自西向东雨量不断增大的趋势。

3.3.2泥石流临界雨量确定根据省内各地资料状况,选用历年积累的泥石流灾害调查资料、实测大暴雨资料和历史洪水调查资料,优先选择资料较为充足完善的地方,依据上述典型泥石流研究方法,采用内插法计算全省不同时段泥石流临界雨量值。

3.3.3泥石流实时预警模型泥石流的发生和雨强有很强的关联性,因此当预警判据中的临界雨量达到下限时,已开始产生泥石流,当30min降雨达到临界雨量时,则可能暴发大规模的泥石流;根据牛最荣[21]等研究,同一流域内各时段暴雨和高程具有密切关系,暴雨雨量随高程增高而增大,并呈直线相关。因此基于泥石流暴发的雨强特征,建立基于临界雨量和实时雨量为参照的泥石流预警模型,该模型考虑高程对暴雨雨量的影响。

3.3.4泥石流预警等级划分参照滑坡预警等级,泥石流预警等级仍设定为四级,当1/6h、1/2h、1h、3h临界雨量系数符合表8的规定时,分别对应于蓝色、黄色、橙色、红色预警(表8)。

4预警模型检验

2013年甘肃省连续遭受强降水、暴雨袭击,从5月14日开发预警信息,直到9月24日结束,省级地质灾害气象预警平台共122次地质灾害气象预警产品(因降雨范围、强度发生变化而有34个降雨日一天内了两次预警信息),其中红色预警信息(Ⅰ级)9次、橙色预警信息(Ⅱ级)37次,黄色预警信息(Ⅲ级)68次、蓝色预警信息(Ⅳ级)8次。成功预报367起地质灾害(图2),转移安置145868名群众,114363.9万元财产及时的进行了避让,有效的保护了人民群众生命财产安全。本年度是首次采用24h预报、临灾(2~6h)预报,预警信息量是多年平均量的150%,地质灾害区域成功预报率达22.82%。典型案例如天水6.20、甘肃东部7.25(包含岷县漳县地震灾区)(图4)、文县8.7等强降水过程引发的群发性地质灾害。

5结论

地质灾害论文范文第5篇

1.1滑坡北山煤矿采煤沉陷区存在3处滑坡,分别编号HP1、HP2和HP3。HP1属于黄土滑坡,平面形态不规则,滑坡长26m,宽31m,滑体平均厚度6m,体积约4700m3,相对高差18m,平均坡度37°,主滑方向292°,滑体岩性自上而下为粉土和粉质黏土,滑面为圆弧形;HP2为岩质滑坡,平面形态呈圈椅状,滑坡长22m,宽53m,滑体平均厚度4m,体积约4660m3,相对高差12m,平均坡度28°,主滑方向253°,滑体岩性自上而下为砂岩和泥页岩,滑面为折线形;HP3为楔形体岩质滑坡,平面形态呈“八”字形,滑坡长35m,最宽处约25m,楔形体最厚处为6m,体积约3800m3,相对高差32m,平均坡度56°,滑体岩性自上而下为砂岩、泥岩和砂岩,主滑方向66°,并沿结构面下滑3.5m,楔形体滑坡处于欠稳定状态,工况条件改变时可能再次发生滑动。

1.2不稳定边坡受采空塌陷及工程开挖共同作用的影响,采煤沉陷区内沿沟谷两岸断续分布有16处边坡,大部分为岩质边坡,少量为黄土边坡。岩质边坡的坡体主要为砂岩、泥岩,坡度较陡,一般为44~58°,坡高为4~12m不等,坡面风化严重,节理裂隙发育,整体稳定性较好,局部发生崩滑破坏;黄土边坡的坡体为马兰黄土,坡度较陡,近乎直立,坡高3~8m不等,大孔隙结构及垂直节理发育,局部发生崩滑,一处边坡已经发生滑坡。

1.3潜在泥石流采煤沉陷区内分布一条走向近南北的沟谷,沟谷三面环山,一面开口,呈长瓢状,沟底高程在1099~1186m,沟床纵坡比降平均140‰,沟坡高差24~49m,坡度40~65°;沟谷谷底及东部沟坡上存在3处煤矸石弃渣、建筑垃圾及切坡弃渣组成的松散状堆积体,体积大约25900m3;沟谷汇水面积约2km2。在暴雨等极端气象条件下可能诱发泥石流,对沟谷的建构物及下游村庄造成严重危害。

2北山煤矿采煤沉陷区生态环境破坏现状

大规模的煤炭开采对于原本生态环境脆弱的山西来说就是“雪上加霜”。北山煤矿工程、道路的建设及弃渣的随意堆积,使原本森林覆盖率达43.1%的乌金山国家森林公园出现大量大面积的斑驳,与周围生态环境严重不协调;煤矸石堆自燃产生的SO2、H2S等废气使乌金山国家森林公园部分区域弥漫着强烈的刺激性气味;在降雨条件下,煤矸石堆的淋滤液中含有大量的有害化学成分,能够腐蚀土壤、污染地下水。

3地质灾害与生态环境综合治理方案

北山煤矿采煤沉陷区位于乌金山国家森林公园内,治理方案的选择综合考虑了森林公园的生态环境、地质灾害的威胁、山西旅游发展战略及社会需求等诸多因素。

3.1采空区的注浆及地面塌陷、地裂缝的回填复垦采空塌陷坑面积广阔,且位于乌金山国家森林公园内,考虑到需要在塌陷坑内建设娱乐设施、蓄水池等构筑物,确定对采空塌陷坑进行工程治理后重新利用。综合考虑上述因素,采空区采用注浆进行工程治理,地表塌陷坑、地裂缝采用回填、整平、复垦、绿化等措施进行综合治理。注浆的范围包括采空区地表建构筑物附加荷载大的区域及蓄水池的区域,注浆面积为43034m2,总注浆量为91465m3,注浆材料采用水泥粉煤灰浆,水固比1∶1.2~1∶1.5,水泥含量占固相的20%,帷幕孔间距为20m,注浆孔间距为25m,呈梅花形布置;塌陷坑及地裂缝采用表土剥离,开挖,分层回填碾压的方式回填至设计标高,并回填10cm厚度的种植土,最后平铺草皮绿化。

3.2滑坡的综合治理方案采煤沉陷区内滑坡处于欠稳定状态,需要通过工程措施进行锚固。HP1和HP2采用削方+预应力锚索框架梁+植被绿化+截排水的综合治理方案,即通过削坡清除滑体、减小荷载、整平坡面;锚索锚固段长度为6~8m,锚索总长根据滑面位置和滑体厚度确定,框架梁尺寸为4m×4m,截面宽400mm,厚500mm,框架梁将锚索的拉力均匀分散到坡面上,与锚索一起为滑坡提供足够的锚固力;坡面绿化采用草-灌多层次立体防护,草本种类选用高羊茅并混播一定比例的紫花苜蓿,灌木类型则选用沙棘;坡顶距离框架梁5m处设置一道截水沟,截水沟断面尺寸依据汇水面积和降雨强度计算确定。HP3采用肋板墙+预应力锚索+生态绿化的综合治理方案,即通过削方使滑坡不同坡段的坡度保持一致;肋板厚400mm,宽6m,肋柱宽600mm,厚700mm,设置间距为3m;锚索设置在肋柱上,垂直间距为2.5m,锚索长度的设置与上述原则相同;待上述工程施工完毕后,沿着坡顶、坡底各栽植一排五叶地锦进行生态绿化;坡顶设置截水沟,方法与HP1和HP2的截水沟设置方法相同。

3.3不稳定边坡的综合治理方案对采煤沉陷区内16处不稳定边坡选取具有代表性的剖面,采用极限平衡法,在不同工况条件对其进行稳定性计算和评价。治理方案依据边坡的稳定程度可以分为2种:当边坡的稳定性系数Fs<1.05,处于欠稳定或者不稳定状态时,采用削坡+复合锚杆框架梁+排水的综合防治措施,即通过削坡,整平坡面并将坡度削为1∶1或更缓,框架梁尺寸为4m×4m,截面宽400mm,厚500mm,为了呼应乌金山国家森林公园的生态景观,在框架内使用浆砌片石砌筑一个拱顶直径为3m的拱形骨架,骨架内码放生态植被袋,坡顶依据地形设置截水沟,如图1所示;当边坡的稳定性系数Fs在1.05和边坡稳定安全系数Fst之间,处于基本稳定状态时,采用削坡+生态植被袋+排水的综合防治措施,即通过削坡清除坡面植被、整平坡面,自坡底向上按一定规则依次码放生态植被袋,如图2所示。

3.4潜在泥石流的综合治理方案综合考虑周围生态景观、地质灾害威胁、场地利用状况、治理费用等因素,确定潜在泥石流的治理方案为固源。即对3处松散堆积体物源依据地形条件按照1∶1.5的坡率分层碾压夯实,坡面采用浆砌片石拱形骨架进行护坡,拱形骨架宽3m,具体尺寸见图3,骨架内填铺一层厚30cm的种植土,然后铺设草皮进行生态绿化。

4讨论

采煤沉陷区内地质灾害的发育过程与生态环境的破坏状况并不是相互独立的,而是相辅相成、相互促进的。生态环境的破坏和地质灾害的发生往往同时存在,生态环境的破坏可以直接或间接导致地质灾害的发生;地质灾害的发生又会严重加剧生态环境的破坏。就榆次北山煤矿采煤沉陷区来说,地下采煤活动、人类的工程开挖和肆意堆填导致区内生态环境的严重破坏和众多地质灾害的发生。具体来说,地下采煤活动导致大面积地表沉陷形成塌陷坑和地裂缝,进而造成地表水土流失,植被严重破坏,生态环境愈发恶劣;区内植被覆盖率骤减导致地表水更易进入坡体,进而引发边坡失稳,发生崩塌、滑坡等地质灾害;煤矸石等松散堆积体不仅破坏植被,污染空气、水源、土壤,而且作为泥石流物源在暴雨等恶劣气象条件下可能发生泥石流等地质灾害。上述地质灾害发育过程及发生时,更会进一步加剧区内生态环境的破坏。由地质灾害和生态环境的相互关联性可知,采煤沉陷区内地质灾害的治理方案和生态环境的恢复治理方案必须全局统筹、综合考虑、综合防治。对采煤沉陷区的治理而言,不能仅对区内地质灾害采取工程措施而忽视生态环境的恢复治理,否则恶劣的生态环境将导致新的地质灾害的产生;也不能仅对区内生态环境进行恢复治理而无视地质灾害的威胁,否则地质灾害一旦发生,区内生态环境将在短时内发生严重破坏,之前耗费大量资金的生态环境恢复工程将失去意义;区内生态环境恢复和地质灾害治理分开前后来做也是不可行的,前后分开治理的方案不仅会造成经济上的浪费,还会导致地质灾害的工程与生态恢复工程之间存在缝隙,不能和谐统一、共同发挥作用,起到事倍功半的作用。

地质灾害论文范文第6篇

通过对地质灾害与地质环境之间的关系,能够看出,想要有效控制地质灾害的发生,首先就是要对地质环境的规律进行全面分析和掌握,只有建立在这个基础之上,制定防治措施,才能够取得更好的治理效果,具体分析如下:

1地质灾害总是发生在一定的地质环境中地质环境是地球自身运动与人类活动的相互作用的结果,而地质环境在不断演变过程中,会带来不同程度的地质灾害,尤其是在近些年来,我国的地质环境变化比较快速,人类改造自然的速度以及强度都在增加,追去经济效益的脚步越来越快,因此,地质环境的变化速度,也超过人们的想象,并超出了环境本身所能承担的范围,这样的结果,就是地质灾害频发,地质灾害的发生必然是在一定的地质环境中,它不可能脱离地质环境而独立存在,地形、地貌以及地质构造仪器构成了地质灾害的发生的条件,它们的变化以及相互作用,成为了地质灾害发生的诱因。

2地质灾害影响地质环境质量的优劣按环境学的定义,所谓环境质量一般是指:“在一个具体的环境内,环境的总体或环境的某些要素,对人类的生存和繁衍以及社会经济发展的适宜程度。”对地质环境而言,环境质量就是指构成地质环境的各要素对人类的生存和发展的适宜程度。如前所述,如果地质环境的改变超过了地质环境的自适应能力,就会产生某种地质灾害。从地质灾害的危害程度来看,地质灾害的发生给人类社会的发展造成难以估量的损失。在中国这样一个地域辽阔、地质条件复杂、气候因素繁多的国家,每年地质灾害造成的损失是以百亿元计的。总体来说,地质灾害的影响主要体现在两个方面:一方面影响人类的生命财产安全,另一方面是间接地影响整个人类经济与社会的健康发展。从地质环境保护角度来说,地质灾害的产生与发展,影响了反映地质环境质量优劣的地质环境各要素对人类生存和发展的适宜程度。地质灾害越严重,发展速度越快,危险性越大,对地质环境质量的影响也就越大。

二、地质灾害防治与地质环境保护

进行地质灾害的综合防治,必然要遵循地质环境发展规律的基础上,在灾害发生之前,采取可续的防预措施,减少其发生的几率,或者是在灾害发生之后,在第一时间内采取治理措施,减少灾害所造成的损失,这两者就是人们常说的“防”与“治”。只有采取防治结合的手段,才能受到更好的治理效果。防止受灾对象与致灾作用遭遇的方法也有两种,一是防止将拟建工程设施(含居民点)放进有致灾作用存在或有其发生危险的危险区,这是“避”;二是将已处于致灾作用威胁之下的人、物、设施撤离危险区,这是“撤”。

三、结语

地质灾害论文范文第7篇

1粗糙集及其算法基本原理

粗糙集(RoughSets),又称粗集,是波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种数据分析理论[6]。粗糙集为处理不确定性问题或模糊信息系统提供了一种新型数学工具,其核心就是在保持分类能力不变的原则下,进行知识约简,从而导出问题的决策或分类规则[7]。在粗糙集理论中,关于U的一个知识库可以认为是一个关系系统,其中U为论域,R是U上的一簇等价关系。决策表是一类特殊的知识表达系统,表示当满足某些条件时决策应当如何进行。决策表是一张二维表格,每一列描述对象的一种属性,每一行描述一个对象。属性包括条件属性与决策属性,论域中的对象根据其条件属性的不同,被划分到不同决策属性的决策类[8]。

1.1知识库与不可区分关系设U≠Φ,是我们感兴趣的对象组成的有限集合,称作论域或对象空间。设任何子集XU,称作U的一个概念或范畴。设R是U上的其中一个等价关系,U/R表示R所有等价类构成的集合,[x]R表示包含元素x∈U的R等价类,则一个知识库即可看作一个关系系统K=(U,R)。如果PR,且P≠Φ,则P中所有等价关系的交集∩P,称作P上的不可区分关系,记为ind(P)。

1.2粗糙集与近似集令XU,R为U上的一个等价关系,当X能表示成某些R基本范畴的并时,则X是R可定义的,称作R精确集;否则X是R不可定义的,称作R粗糙集。

1.3知识约简与属性依赖知识约简定义为在保持知识库的分类能力不发生改变的前提下,删除知识库中次要的或不相关的知识。

1.4知识表达系统与决策表对于知识表达系统S=(U,A,V,f),若A中的属性又可分为两个不相交的子集,即条件属性集C和决策属性集D,且满足:A=C∪D,C∩D=,则该知识表达系统称为决策表。当决策表中A中的决策属性D的所有属性值唯一地由条件属性C中的属性值决定,则称D完全依赖于C;若D中仅有一些值由C中的属性值决定,则称D部分依赖于C。在决策表中,不同的属性可能具有不同的重要性,为了找出各种属性的重要性,方法是从表中去掉某一属性,然后考察没有该属性后的分类情况。假如去掉某属性后,决策表的等价分类变化较大,说明该属性在表中具有较高的重要性;否则,说明该属性在表中具有较低的重要性。

2滑坡地质灾害风险评估预处理

2.1研究区地质灾害概况研究区为广西梧州市,该市是以丘陵为主的地区,山多平地少,加上气候湿热,降雨量较大,各类工程建设切坡现象普遍。在地层岩性、地质构造、降雨和人类工程活动等诸多因素的影响下,地质灾害十分发育。根据野外调查工作和地质环境监测站的数据,历年来地质灾害种类有滑坡、崩塌、不稳定斜坡和泥石流,以滑坡和崩塌为主,占灾害总数的95%左右。从规模上看,该市的地质灾害均为小型,无中型与大型地质灾害,但由于梧州市人口密集,且多聚居于斜坡坡脚或沟谷下游,地质灾害的发生曾一度造成了严重的人员伤亡与财产损失。近年来,随着城市规模的不断扩大和各类工程的兴建,在地质环境遭受影响较强烈的地段,滑坡等地质灾害的发生次数不断增多,分布面积明显扩大,对人民的生命和财产构成日益严重的威胁,直接影响社会安定和城市经济持续发展。

2.2地质灾害风险评估内容体系根据灾害风险的定义,目前,国内地质灾害风险评估主要包括危险性分析、易损性分析和期望损失分析三方面内容。其中危险性分析与易损性分析是地质灾害风险评估的基础,通过危险性与易损性分析,确定地质灾害风险区位置、范围及地质灾害活动分布密度和时间概率,进一步确定可能遭受地质灾害的人口、财产、工程、资源、环境的空间分布和破坏损失率;期望损失分析则是预测地质灾害可能导致的人口伤亡、经济损失和资源、环境的破坏损失程度,可综合反映地质灾害的风险水平[12]。风险评估的内容体系见图1。

2.3评估单元划分按照国土资源部地质环境司《县(市)地质灾害调查与区划基本要求》实施细则,结合梧州市具体情况和原始数据精度,利用GIS网格剖分技术,将梧州市按1km×1km划分单元网格,部分边界区不足1km×1km的单元进行适当合并或划归邻近单元,研究区共划分出1087个评估单元格。

2.4评估指标体系构建根据调查结果可知,崩塌、滑坡是梧州市主要的地质灾害类型,且梧州市内滑坡和崩塌灾害的发育条件、分布特征、成灾机理等基本相同,因此将两者合并考虑。基于联合国人道主义事务部公布的自然灾害风险定义,结合梧州市地质灾害现状发育因素、地质环境条件因素、人类工程活动因素和社会经济发展因素,从致灾因子危险性和承灾体易损性两方面,建立梧州市滑坡地质灾害灾害风险评估指标体系。危险性评估指标体系包括历史地质灾害活动程度指标和环境地质条件指标,历史地质灾害活动程度指标主要包括历史灾害的强度或规模、频次、分布密度等,考虑梧州市已发生的地质灾害均为小型规模,且突发性比较明显,因此不计面密度、体积密度及频次指标,以点密度指标代表历史灾害发育强度;环境地质条件指标主要包括地形地貌条件、水文条件、地质条件、植被条件、人类活动条件等控制灾害发育的基本条件。根据研究区地质灾害成灾机理,初步确定地貌类型、坡度、河水侧蚀、地层岩性、残坡积层厚度、断裂发育情况、年降雨量、道路工程活动和建筑工程活动9个因子为地质灾害危险性评估指标。为便于数学模型的统一处理和计算机识别,将单因子定性定量数据按其对地质灾害危险性贡献大小进行标准化处理再量化分级。根据研究区以往对地质灾害损失统计情况、资料的可获取性及损失的可度量性准则,研究区承灾体易损性评估只考虑人口密度、土地资源、交通设施、房屋及其附属价值和抗灾能力5个指标,各评估因子按四个等级进行量化分级[14](见表1)。

2.5地质灾害空间数据库构建基于GIS软件平台,将研究区划分的规则单元网格拓扑构建形成面状要素,并对不足1km×1km的单元网格进行合并处理,然后将合并处理后的单元网格图层分别与研究区灾点图、地形地貌图、坡度图、河流缓冲区图、地层岩性图、地质构造图、降雨量等值线图、交通图、地类图、居民区缓冲区图等进行空间叠置分析,将各图层的相关属性特征赋给规则单元网格图层各网格要素,在此基础上按评估指标分级标准,计算出各单元网格的上述各评估指标对应的分级量化值,构建具备空间与属性特征的滑坡地质灾害单元网格数据库。

3基于粗糙集的滑坡地质灾害风险评估过程

3.1滑坡地质灾害评估决策表建立建立滑坡地质灾害评估决策表旨在通过分析历史地质灾害确定影响潜在地质灾害发生的关键因素及其权重。根据梧州市已有地质灾害发生情况将地质灾害点图层与规则网格单元进行叠加,可建立论域U中共124个单元网格的历史地质灾害强度信息表达系统。

3.2评估指标体系优化与权重确定为确定影响梧州市滑坡地质灾害发生的关键影响因子及其权重,结合粗集属性约简算法对表2所示的决策表进行优化。首先根据式(1)计算决策表中条件属性等价分类U/C、决策属性等价分类U/D及约去某指标后的条件属性等价分类集合式中:m为评估指标总数,对于易损性评估,则将式(8)和(9)中的xi替换为aj(j=1,2…,5)。由式(8)与(9)计算出决策表中各指标权重(见表3)。

3.3滑坡地质灾害风险等级划分与区划根据研究区评估指标体系各因子权重及其评分值,构建研究区滑坡地质灾害危险度及易损度评估分值计算公式:式中:ω(xi)表示各评估因子权重;Vij表示第j个对象的第i个指标对应的单因子分值;m表示评估因子总个数;n表示评估对象的总个数。按式(10),计算研究区各单元网格的危险度及易损度评估分值。通过将实际发生的滑坡地质灾害密度数据与地质灾害危险性分区进行对比分析,极高、高、中、低地质灾害危险区对应的地质灾害密度分别为:2.33处/km2、0.43处/km2、0.26处/km2、0.08处/km2,发现地质灾害危险度越高的地区发生地质灾害的密度相应偏高,与实际情况吻合,说明运用粗糙集开展滑坡地质灾害评估的方法和技术手段是可行的。根据联合国人道主义事务部1992年公布的自然灾害风险计算所采用的表达式:“风险度(R)=危险度(H)×易损度(V)”,研究区滑坡地质灾害风险度可在区内滑坡地质灾害危险性分析和承灾体易损性分析结果的基础上计算得出,将研究区滑坡地质灾害风险评估分值划分为4个等级[18],即极高风险、高风险、中风险和低风险。利用GIS软件制作研究区滑坡地质灾害风险性分级栅格图(图2a),并统计得出各风险等级的单元网格数和面积比(表4)。进一步将研究区滑坡地质灾害风险性分区图与各基础要素图层叠加,根据各分区的滑坡地质灾害主要威胁对象、基础地理要素、地质环境条件等的不同,将各分区进一步划分为若干亚区,得出图像叠加分割后的各亚区分布特征(表5)和滑坡地质灾害风险专题图。

4结论

(1)根据地质灾害风险评估内容体系,分别开展梧州市滑坡地质灾害危险性评估与承灾体易损性评估。结合研究区地质灾害发育特征、地形地貌及灾害诱发因素等,选取地貌类型、坡度、河水侧蚀、地层岩性、残坡积层厚度、断裂发育情况、年降雨量、道路工程活动和建筑工程活动9个因子作为滑坡地质灾害危险性评估指标;选取人口密度、土地资源、交通设施、房屋及其附属价值和抗灾能力5个因子作为承灾体易损性评估指标。(2)采用地理信息系统技术与粗糙集相结合的方法开展滑坡地质灾害评估是可行的。此方法在反映地质灾害不确定性的同时,可以通过对数据约简发现最小数据集,排除多余的评估指标,并且可以挖掘评估指标数据中隐藏的模式,使评估因子权重确定具有很好的客观性,并对结果提供直观可视的解释。(3)研究结果表明,研究区滑坡地质灾害极高风险区约占梧州市总面积的6.44%,主要沿傍山而建的城镇和切坡坡度、坡高较大的交通干线分布;地质灾害高风险区约占梧州市总面积的14.36%,主要沿国道等交通干线切坡坡度较大处分布;地质灾害中风险区约占梧州市总面积的30.44%,主要沿县道、乡道及居民点附近切坡坡度较大处呈带状或面状分布;其余地区均为地质灾害低风险区,约占梧州市总面积的48.76%。

作者:刘彦花叶国华单位:广西师范学院国土资源与测绘学院

第二篇

1研究区概况

安康市地处陕西省最南部汉江河流盆地,东与旬阳县为邻,北与宁陕、镇安县相接,南连岚皋、平利,西接汉阴、紫阳。安康市总面积约为23391km2,东西宽约200km,南北长约240km。研究区北依秦岭、南枕巴山,汉江、月河穿过区境,总的地势特点是南北高,中间低,境内最高点为小牛蹄岭,高程651.5m,最低点为汉江下游关庙变电所附近,高程232.1m。地貌类型为山地、侵蚀堆积台地、和河流阶地三种形态类型,山地见于周边,为低山,基岩多为千枚岩组成。台地由洪积作用形成,地形高,呈台状,可分为一、二、三级。汉江及其支流月河、黄洋河、傅家河、冉家河等发育有河漫滩及一、二、三级阶地,巴山弧形的分支断裂贯穿研究区境内,新构造运动十分活跃。区内地层主要由下震旦统、寒武—奥陶系、志留系、泥盆系以及新生界新近系、第四系组成。岩土类型主要有砂砾石、砂、粉土、粘性土(包括粘土、粉质粘土)、中—强膨胀土、弱膨胀土、人工填土(杂填土、素填土)。

2研究方法

2.1AHP方法评价模型层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP),该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授Saaty[6-8]于20世纪70年代初,提出的一种层次权重决策分析方法。它将复杂的研究目标分为若干个层次,每个层次由实际情况和可实现性选取评价因子,由因子间的重要性进行对比,构建相应的判断矩阵,得到相应各评价因子优先权重,最后由加权和的方法决定最终目标的最终权重。

2.2滑坡危险性分析

2.2.1因子的选取滑坡等地质灾害是在一定的孕灾环境、致灾因子与承灾环境相互作用下的产物。不利的岩性组合、地质结构等地质体内部固有的因素对地质灾害的孕育发生起到主导作用,但暴雨、地震和人类工程活动等外部因素对滑坡、泥石流等地质灾害会起到诱发作用。影响滑坡灾害的因子很多,而各种影响因子对灾害的贡献率不同,但在众多的因子之中,总会找出一种最佳组合,对滑坡的易发性进行定量化分析。在区域滑坡危险性评价时,一般基于地域差异性、分清主次及分清尺度等三个原则确定和选取评价指标,使评价指标能更好地适应区域滑坡危险性评价的需要。根据滑坡灾害危险性评价指标选取的原则,结合研究区的实际情况和数据获取来源情况,确定了研究区滑坡发生的主要影响因子:历史灾害因子、地形因子、地貌类型因子、区域地质环境因子,并对各个因子进行分析,最终拟用历史灾害点密度、坡度、坡向、高程、地貌、地质岩性、断裂构造、河流覆盖等建立滑坡灾害危险性评价指标体系。

2.2.2评价因子的获取与分级研究区的数字高程灰度图DEM空间分辨率为30m,数据获取时间为2009年,数据类型为IMG,投影坐标为UTM/WGS84,由arcgis中arctoolbox3Danalyst模块提取高程等值线,创建tin,再转化成相应的地形因子格栅图。其它图层根据实际野外踏勘和前人收集资料基于Analysttools以100m2为圆心500m为半径绘制滑坡灾害密度图,由1:25000区域地质图提取其他因子格栅图,各评价因子等级划分指标内容详见表1。

2.2.3评价因子判断矩阵及权重计算滑坡受上节所述多个影响因子的控制,各影响因子对滑坡灾害的影响程度不同,为了更准确地评价研究区滑坡灾害危险性,就有必要知道各影响因子的权重系数。专家在综合评价多个因子的权重时会比较困难,但两个因子之间重要性的比较会容易得多。层次分析法(AHP)就是按约定对两两因子之间进行比较并赋值,形成多因子的判断矩阵矩阵[9],计算出相应的规范化特征向量,即可获得因子的权重系数。秦吉等对层次分析法的基本原理和计算方法进行了介绍[10]。以下根据所述方法计算出研究区滑坡危险性评价各因子的权重。

2.2.4评估模型采用灾害评价过程中最常用的分层加权叠加的方法,即为对一级因子与二级因子权重做乘法确定各滑坡因子最终权重系数,最后对相应区块儿内各因子图层进行叠加求和,确定评价模型为。式中:F(u)为滑坡灾害发生的危险度系数,E(d)i为i个因子,W(s)i为i个因子的权重,i为选取的评价因子,n为评价因子的个数。按式2.2计算得出各个区块儿相应的危险度系数。本文按照滑坡的规模、频率分类等级标准,将危险性按危险度系数划分为极度危险、高度危险、中度危险和轻度危险,见表3。

2.2.5评估结果在Arcgis空间分析模块的支持下应用arcgis格栅计算模块执行评价模型,将上述八个基本格栅图层进行空间加权叠加分析,绘制出研究区滑坡危险性区划图,再将其与历史发生的173处滑坡灾害点相叠加进行对比分析,如图2。由这一结果图层分析看出,滑坡灾害易发程度较高的区域主要分布在东部、东南部、南部地区,这部分区域地貌主要是以低山、丘陵为主,部分为不同地貌的分界处,地形起伏较大,其坡度大部分为陡坡和急坡,而且大部分土地都是未开发利用的土地。研究区滑坡灾害的孕育、发生和发展主要受地层岩性、相对高差、植被覆盖系数,土地利用类型、沟谷密度及降雨等因素的控制。在空间分析技术的支持下,通过对滑坡主控因子和诱发因子的综合描述和定量分析,最后绘制出安康市滑坡灾害危险性评价图。该分区与历史滑坡灾害点情况作对比,发现两者的匹配程度较好,说明所选的评价因子基本上符合研究取得基本情况,由滑坡灾害危险性评价图,可以很直观形象的看出研究区的滑坡灾害危险性情况,为以后工程建设及的城市规划提供总要的参考依据。

3结语

地质灾害论文范文第8篇

根据突发性地质灾害遥感应急调查的实际需求,遥感应急监测数据库应主要包括灾前本底数据库和孕灾背景数据库两部分。灾前遥感影像是突发性灾害应急的基础,不仅可以直观显示灾前的状况,为孕灾背景数据的完善提供重要参考,而且可以为灾害救援、灾情评估提供本底资料[2]。基础地理数据可以提供灾区道路、交通设施、居民建筑等基础设施的分布状况,指导救灾工作,DEM也为灾后遥感影像数据快速处理提供了数据保障。地质灾害的发生可以归结为内在因素和外在因素两方面的作用。内在因素实际就是区域地质背景条件,主要有地形地貌、地层岩性、地质构造、坡体结构等因素。它决定了该区域地质灾害的主要灾种、灾害发生的可能性与空间分布规律以及灾害的规模和强度。而外在因素即灾害发生的诱发因素,当地质环境条件具备时,灾害发生与否、何时发生便取决于其诱发因素,其主要包括自然与人为两类。自然条件主要有地震、降雨、植被变化等;人为触发因素包括爆破振动、边坡开挖、坡顶堆载、植被破坏、水库蓄水、地下水开采等[3]。研究表明,孕灾地质背景的诸多因素对地质灾害的影响程度不一,主要表现为:(1)地层岩性是地质灾害发育的物质基础,由于岩(土)体性质、结构、组合不同及力学强度、抗风化能力的强弱差异,决定了不同类型地质灾害的分布、规模及其成因规律。(2)地质构造(包括规模不等、性质不同的褶皱和断裂及其活动性)对地质灾害的形成起着明显的控制作用。尤其是活动性构造,由于地质体间歇性与差异性升降运动或水平挤压、扭动等作用,对地质灾害的影响尤为明显。(3)植被是脆弱岩土体抵抗暴雨溅蚀的地表保护层,其根系具有稳固作用,其盖度在一定程度上控制了地质灾害的发生频度与强度。(4)地形地貌对地质灾害具有明显的区域控制作用,在山丘地貌区域,地形相对陡峻,容易发生地质灾害,而在平原地貌区域,地质灾害相对较少。地面坡度是岩土体在外动力作用下能否保持稳定的决定因素。一般来说,坡度大的山坡,容易发生地质灾害。(5)人类工程活动容易使岩土体的固有受力状态失去平衡,进而加剧地质灾害的发生。(6)地质灾害的发生是上述因素综合作用的表现。无论是地质灾害易发性分区,还是地质灾害预警模型的建立,均应作为重要的因子给予考虑。为此,完整的突发性地质灾害应急监测数据库内容应包括:遥感影像、基础地理、地形地貌、地层岩性、地质构造、土地覆被、人类工程活动、地质灾害。

2遥感应急监测数据库建设方法

2.1建设流程应急遥感调查数据库建设与其他数据库建设流程基本相同,主要分3个阶段[6](图1)。第一阶段为建库准备:主要包括建库方案制定、应急调查元数据标准的制定、人员准备、数据源准备、软硬件准备、管理制度建立等;第二阶段为数据采集与处理:主要包括遥感影像、基础地理、地形地貌、地层岩性、地质构造、土地覆被、人类工程活动、地质灾害等各要素的采集、编辑、处理和检查等。数据处理的过程中除了常规的遥感解译、坐标转换、格式转换等处理外,还要参照已经建立的数据及元数据标准对数据进行编目和规范化处理,并通过自检、互检、专检和抽检等方式对数据的质量进行控制。此阶段是数据库建设的重点任务;第三阶段为数据入库:主要包括矢量数据、栅格数据、属性数据以及各元数据等的检查和入库,最终形成突发性地质灾害遥感应急监测数据库。

2.2数据采集方法

2.2.1遥感影像针对湖南省的实际情况,系统收集矿产开发遥感监测、土地年度变更调查、农村集体土地确权登记发证、地理国情普查等项目中分辨率优于1m的影像图。考虑到存储、更新和地灾应急使用的方便,影像应以最新的村级权属界线进行分幅管理。由于数据复杂多样,需要进行筛选,原则是:①分辨率优先,同一地区尽量选择分辨率高的数据;②空间分辨率相同时,尽量选择时相新的;③同一地区如果选择了单波段的黑白影像,则再收集分辨率略逊于黑白影像的多波谱数据。

2.2.2基础地理以湖南省1∶5万DLG和DEM数据为基础。该地形图更新到2003年前后,难以反映交通、水系等地理国情要素现状,故需利用遥感影像对其进行更新。道路更新原则是:①对于宽度大于1m的道路进行补充。考虑路网连通作用,非硬化道路也应采集。②对路网改造的道路进行修编,若原路没废弃则应保留。③对于仅仅由于影像与DLG偏差造成的道路偏移则无需更新。要求解译到5级水系,实地面积大于400m2湖泊、库塘必须采集。另外,由于行政区划的调整和地质灾害应急的需要,利用最新湖南省土地年度变更调查中的到村一级的权属界线图层替换原有的境界图层。在此基础上,更新已有的1∶5万DLG数据。

2.2.3地形地貌崩塌、滑坡、泥石流是重力作用下发生的地质灾害,地形地貌是影响它们发育的一个非常重要的因素。虽然地貌单元的划分在遥感图像上可容易地实现,但在崩滑流地质灾害的评价模型中不好量化,大多评价模型以地形坡度和坡向来表征地形地貌,坡度是地形地貌的一个重要描述参数之一(坡度是重力地质灾害形成的一个重要条件),而坡向可以结合岩体的结构面产状来划分坡体结构。为了便于应急调查分析,选取地形坡度和坡向来代替地形地貌作为一个重要的评价因子。采用与1∶5万地形图配套的,高程精度为25m的DEM数据制作坡度图。据统计结果,大型以上滑坡产生的坡度一般为15°~45°斜坡区,崩塌绝大多数发生在45°以上的斜坡区。为此,地面坡度划分为0°~15°、15°~30°、30°~45°、45°~70°、>70°等5个级别。根据1∶5万DEM数据,对四级和五级水系进行比降分析,划分出低易发泥石流水系(比降小于50‰)、中易发泥石流水系(比降50‰~100‰)及高易发泥石流水系(比降大于100‰)。

2.2.4地层岩性湖南省已建成1∶20万区域地质图空间数据库,可作为基础地质资料。地质灾害主要与岩石的性质、类型密切相关,岩土体是地质灾害产生的物质基础,其类型、性质、结构、构造及分布特征对地质灾害的发育有重要的影响。通常情况下,软弱地层、软硬相间地层或强风化岩体组成的山地易发生斜坡变形与位移,由坚硬花岗岩、变质岩等组成的山地较不易变形。由于地质灾害主要与岩石的性质、类型密切相关,而1∶20万区域地质图是基于古生物时代划分的地层单元,不能满足对地质灾害的分析与预测,故需对已建立的1∶20万区域地质图空间数据库的地层单元进行重新整理,划分岩石坚硬程度,调整岩性地层单元的属性结构,完善地层岩性数据。

2.2.5地质构造地质灾害通常是地壳内部应力聚散时影响地壳表层的反映。而地表活动性构造则是地球应力形变的形迹,是深部的、隐伏的活动构造在浅表部位的显示。滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害多沿区域断裂带呈带状发育,断裂构造活动强的地段是地质灾害发育强烈的区域。同时断裂带的长期活动造成的岩体破坏和复杂的构造结构面体系不仅为滑坡、崩塌和泥石流提供了重要的物源条件,而且提供了地质结构条件。地质构造主要参考1∶20万区域地质图空间数据库的成果,利用遥感影像进行适当的补充解译。

2.2.6植被发育植被具有防止多种地质灾害的功效,具有对溅蚀的消减作用,林地枯枝落叶层对地表补流的分散、滞缓和过滤作用,极大地增强了土体的抗剪强度,具有防止河流冲淘、水库、湖泊的淤积作用等;同时植被根系的固持土体作用,有效的防止了岩土体的滑动,从而降低地质灾害发生的机率。植被的遥感解译现今已比较成熟,国际上一般使用归一化植被指数(NDVI)来反映土地覆盖植被状况。根据植被指数图像将地表水面以外的自然区植被覆盖度分为好、较好、中等、差、极差五级。绿度好对应植被盖度为>70%,较好对应植被盖度为70%~50%,中等对应植被盖度为50%~30%,差对应植被盖度为30%~10%,极差对应植被盖度为<10%。

2.2.7地质灾害在已有县级地质灾害调查与区划或地质灾害详细调查成果的基础上,利用高分辨率遥感影像进行地质灾害排查,经野外查证后,修编地质灾害点分布图。地质灾害排查的对象有两类,一类是在以往调查中已发现的地质灾害及隐患点,另一类是通过遥感解译新发现的地质灾害及隐患点。

2.2.8人类工程活动地质灾害的诱发因素有自然因素、人为因素及综合因素(人为因素基础上叠加自然因素)三大类。经县市灾害调查数据统计分析,湖南省人为因素及综合因素诱发地质灾害的比例平均达47.4%。与地质灾害相关的人类工程活动主要可以概括为公路、铁路建设,水资源开发利用,矿产资源开发,民用建筑和城市建设等4种活动。人类工程活动对地质环境作用的负效应导致发生许多人为地质灾害。由于采矿、垦荒、滥砍滥伐、工程建筑、爆破等诱发的崩、滑、流地质灾害广泛而频繁。特别是近期,由于人类工程活动的加剧,崩、滑、流等地质灾害的发生呈高速发展趋势。人类工程活动主要利用优于1m的遥感数据,解译工程切坡、水库库岸、露天采矿场、尾矿库、固体废物堆场等分布状况,形成人类工程活动数据。

2.3数据组织方式

2.3.1栅格数据栅格数据主要有遥感影像、DEM两类。遥感影像数据既包括高分辨率的遥感影像本底数据,也包括应急调查数据。这类数据作为灾害解译的重要数据源必须进行高效的管理,以便快速查询检索从而满足解译和灾前灾后对比分析要求。由于高分辨率遥感影像数据量很大,为了增强数据的读取效率,采用数据库+文件(ArcSDE+Oracle+文件)的方式进行统一存储。影像数据以数据库的方式存储于Oracle中,按照数据存储环境要求,影像数据采取分级存储方式,常用数据存储于在线Oracle数据库,随着数据的不断更新,为了保证数据服务的快捷有效,较早的在线影像数据将从Oracle数据库中逐步转入后台NAS存储网络,以文件的方式存储。当用户访问较早影像时,只需将这些数据上载至在线数据库。因此,要求影像数据库管理应具备较为快速的数据入库方式,保证数据的及时上传下载、响应与服务。DEM数据中除了高精度1∶5万分幅的DEM数据可以作为灾前本底外,随着灾害的发生,灾后的DEM数据也是灾害评估的重要内容,也需要更新。因此,也可以GeoDB的组织方式存入数据库中。

2.3.2矢量数据所有用于应急遥感监测的矢量数据均采用GIS中面向对象的地理模型GEODB表达,存储上采用要素集到要素类的分层组织。每个专题对应于GeoDB的一个数据集,每个数据集是指具有相同空间框架的特征类集合,每个数据集下又有不同的特征类,对应于具体的特征图层。

2.4数据入库数据入库前要检查采集数据的质量,检查合格的数据方可入库。主要包括矢量数据几何精度和拓扑检查、属性数据完整性和正确性检查、图形和属性数据一致性检查、接边精度和完整性检查等;数据入库主要包括矢量数据、栅格M数据、元数据等数据入库。湖南省突发性地质灾害遥感应急监测数据库是全国易发区应急监测数据库的重要组成部分,由于数据库建设是完全按照统一的建库标准进行的,故可以通过网络或移动存储设备将湖南省应急监测数据库库体导入易发区应急监测数据库中,实现数据交换。

3结语