基于多期DEM数据的滑坡变形定量分析

滑坡的定量变形分析是滑坡研究中的难点问题.为揭示黑方台灌区滑坡的变形演化过程,借助1977年、1997年、2001年和2010年4个时期测制的地形图资料,以ArcGIS为平台,建立了基于多期DEM数据的滑坡变形定量分析模型,并对黑方台塬边32处滑坡分阶段进行了变形量与变形速率计算.1977-1997年,滑坡后壁后移侵蚀速率平均为4.47m/a;1997-2001年,后移侵蚀率平均为3.46m/a;2001-2010年,后移侵蚀率平均为1.10m/a.同时建立了灌溉量与滑坡变形量的相关关系式,并对滑坡的变形演化趋势进行了预测,到2015年,滑坡后壁后移距离平均为0.79m,到2020年,滑坡后壁后移距离可减少到0.20m.     

三维激光扫描技术在阎家沟滑坡变形监测中的应用

为分析子长县阎家沟滑坡的变形特征,在2012年和2013年分3期对滑坡体进行了三维激光扫描。采用点云拼接、数据过滤、植被去除等技术手段,获取滑坡体在不同时期的DEM数据,基于多期DEM进行了滑坡整体变形分析,并通过多期点云数据的叠加及剖面生成,分析了滑坡局部及特征点的变形情况。分析结果表明,滑坡处于蠕动变形阶段,滑坡体前缘整体变形量在0.25~0.65 m/a;从2012年6月27日到2012年10月31日,滑坡体高程最大下降值为0.5 m;从2012年10月31日到2013年10月20日,滑坡体最大下错位移为1.2 m。三维激光扫描技术可精确的监测滑坡的表部变形情况,在滑坡变形监测中具有良好的应用前景。     

基于SBAS- InSAR技术的西藏雄巴古滑坡变形特征

大型古滑坡及其强变形和复活灾害日益频发,已造成重大灾害事件和严重损失.古滑坡的发育、变形影响因素多、机理复杂和识别难度大,本文采用SBAS-InSAR技术,结合遥感解译,获取了金沙江西岸雄巴村古滑坡2017年10月至2020年6月间的地表变形特征.研究表明,雄巴古滑坡方量巨大,可达2.6×108～6×108 m3,根据InSAR形变监测结果,滑坡前缘发育H1和H2等2个大型强变形区,变形级别分为4级:极强变形区(-132.1 mm/a≤VLOS＜-58.5 mm/a)、强变形区(-58.5 mm/a≤VLOS＜-20.3 mm/a)、中等变形区(-20.3 mm/a≤VLOS＜l.8 mm/a)和弱变形区(1.8 mm/a≤VLOS＜55.4 mm/a);其中H1变形区,最大累计变形量达203.8 mm,H2变形区变形量达302.1 mm.受金沙江河流侵蚀,特别是上游75 km的2018年10月和11月白格2次滑坡-堵江-溃坝-泥石流/洪水灾害链对雄巴古滑坡坡脚的侵蚀,加剧了雄巴古滑坡的变形,其中H1变形区的蠕滑速率是白格滑坡灾害链发生前的14～16倍,灾害链引起H2区发生变形,雄巴古滑坡整体呈现牵引式复活状态.基于SBAS-InSAR的形变监测结果得到了野外的验证,目前H1变形区前缘出现局部垮塌,滑体中横向和竖向裂缝发育,局部呈现拉张状态.雄巴古滑坡目前呈现持续变形中,部分地段为加速变形,雄巴古滑坡发生大规模复活将导致堰塞金沙江-溃坝-泥石流灾害链,应加强雄巴古滑坡的空—天—地一体化监测预警,为该区正在规划建设的重大工程和流域性地质安全风险提供技术支撑和科学依据.     

四川茂县周场坪滑坡发育特征与变形监测分析

位于四川茂县南新镇的周场坪滑坡是一大型古滑坡,曾于1982年发生大规模快速复活,目前滑体半堰塞岷江。野外地质调查表明,周场坪滑坡在平面上呈不规则长舌形,长约850 m,滑体前后缘高差约350 m;在剖面上发育3级滑动,钻探揭露滑带埋深以50~70 m为主,推测潜在失稳滑坡体积为1 500×10 ⁴~2 000×10 ⁴ m ³。周场坪滑坡在平面上分为4个变形区,在滑体中后部和前缘坡脚发育大量拉裂缝与下错陡坎,拉裂缝宽度以0.2~3.0 m为主,陡坎下错高度2~10 m。在野外调查和钻探分析的基础上,对该滑坡开展了地表位移(GNSS)、深部蠕滑变形(钻孔测斜仪)和雨量等监测。监测分析表明,目前周场坪滑坡后缘变形速率达0.80 m/a,中部和前缘分别为0.69 m/a和0.51 m/a,呈推移式滑动变形,整体向NW310°方向滑动;地表位移速率在监测期内基本在1~3 mm/d之间波动,波动主要受降雨量影响,且略滞后于降雨量;滑移加速度基本在0~6 mm/d ²范围波动。ZK2钻孔测斜仪监测数据表明,滑坡在80 m深度内主要沿2层滑带蠕滑,其中浅层滑带埋深在22 m左右,深层滑带埋深在46 m左右,滑移速率在0~5 mm/d范围波动。综合研究认为,周场坪滑坡目前处于缓慢变形的深层蠕滑中,其变形速率受降雨和河流侵蚀等因素的影响,在极端内、外动力条件下,可能会加速滑动,并再次整体复活,造成堵塞岷江等危害。     

三峡库区典型堆积层滑坡变形滞后时间效应研究

堆积层滑坡是三峡水库运行过程中的重要地质灾害,其变形演化往往滞后于库水位的变化,表现出时间滞后效应,给滑坡灾害精准预测和灾害警情准确发布造成极大困扰。采用集对分析法并结合层次分析法,构建了滑坡加权位移向量计算模型,在滑坡加权位移演化与库水位波动相互关系定性分析的基础上,寻找滑坡加权位移与库水位变化速率相关性达到最大时的平移步数,从而计算出滑坡变形滞后于库水位变化的时间。以三峡库区典型堆积层滑坡——树坪滑坡为例,在分析滑坡变形演化规律基础上,分别选取2012年、2013年、2014年汛雨期地表位移与库水位下降速率的监测数据开展滑坡变形滞后时间研究。研究发现:当库水位下降速率小于等于0.43 m·d-1时,树坪滑坡变形滞后时间大于等于5 d;当库水位下降速率在0.43 m·d-1到0.7 m·d-1之间时,树坪滑坡变形滞后时间在2 d到5 d之间;当库水位下降速率大于等于0.7 m·d-1时,树坪滑坡变形滞后时间小于等于2 d;随着库水位下降速率不断增大,树坪滑坡变形滞后时间不断缩短。通过分析滑坡不同空间位置监测点的滞后时间,发现越靠近滑坡体前缘变形滞后时间越短,当库水位下降速率在0.43 m·d-1到0.7 m·d-1之间时,滑坡前缘变形滞后时间在2.4 d到5.4 d之间,滑坡中部的变形滞后时间在3.4 d到5.6 d之间,滑坡前缘和中部的变形滞后时间差在0.2 d到1.4 d之间。研究成果可以为树坪滑坡的监测预警防治工作提供参考,对重大水利工程涉水滑坡监测预警具有一定借鉴意义。     

基于三维激光扫描的堆积体滑坡变形机理及阈值模型试验研究

为分析白龙江流域舟曲段江顶崖滑坡的变形演化机理及其阈值,设计降雨条件下的大型堆积体滑坡物理模型试验,采用FARO FocusS 350三维激光扫描仪进行滑坡数据采集、处理,获取滑坡在不同降雨工况的点云模型数据,对比分析不同降雨工况下滑坡宏观及局部特征点的变化情况。研究表明：滑坡模型表面出现持续、快速、变化鲜明的整体变形特征,伴随出现滑坡模型中、前部横向、纵向的张拉裂缝,表明在非饱和渗流影响下,堆积体滑坡模型的基质吸力降低、孔隙水压力以及滑坡体重力荷载增加,导致滑坡模型临近失稳;根据滑坡模型宏观变形情况,其变形演化过程可划分为：初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段,3个不同变形阶段坡体宏观变形各自有其特点。通过对试验阶段的变形特征分析,设立了滑坡变形速率阈值,分别为0.01 m/h、0.02 m/h、0.2 m/h。基于三维激光扫描技术坡体监测,结合坡体变形宏观和局部分析的优势,在保证高精度监测、采集、处理的同时,得到坡体的整体变形和位移。     

日本白山地区甚之助谷特大型滑坡的变形机制

甚之助谷滑坡是位于日本白山地区的特大型滑坡。其长约为2000m．宽500m。滑坡由中侏罗系一早白垩系的手取层群砂岩一页岩互层组成。7年来的地表变形观测结果表明．由于变形速度的差异,该滑坡可以分成上下两个部分。上部的变形速率为80～170mm／a的速度．而下部则相对稳定(3～15mm／a)。观测数据还显示了水位变动对滑坡位移造成的明显影响。变形观测和现场观察的结果证实该边坡的顺向坡结构和互层的风化效应是该滑坡变形的最基本因素。     

基于InSAR形变监测的四川甲居古滑坡变形特征

位于四川省丹巴县聂呷乡甲居村的甲居古滑坡主要由甲居滑坡(H01)、聂呷坪滑坡(H02)、小巴旺村滑坡(H03)、聂拉村滑坡(H04)和山顶滑坡(H05)等5个次级滑体组成.受区域构造、强降雨、河流侵蚀、地层岩性等因素影响,甲居古滑坡次级滑体持续发生蠕滑变形,对位于滑体上的村庄、道路和前缘大金河等具有较大危害,2020年遭受50年一遇的强降雨后,古滑坡变形速率有进一步增大的趋势.采用SBAS-InSAR技术,结合遥感解译和现场调查,获取了甲居古滑坡2018年6月至2021年8月的地表变形特征,通过二维形变速率转换获取了甲居古滑坡沿斜坡向(slope)和垂直向(vertical)的形变速率.研究认为,甲居古滑坡沿雷达视线方向(V_LOS)形变速率最大达-179 mm/a,沿斜坡方向的形变速率(V_s)最大为-211 mm/a,沿垂直方向的变形速率(V_v)最大为-67 mm/a.甲居滑坡的北侧区域、聂拉村滑坡的南侧区域和山顶滑坡后缘变形较大,总体上位于强变形-极强变形区.甲居古滑坡的变形机制具有一定差异,其中甲居滑坡以牵引式变形为主,聂拉村滑坡以推挤式变形为主.由于古滑坡地质构造复杂、新构造活动强烈,在强降雨和河流侵蚀作用下极易导致滑坡蠕滑速率加快并进一步失稳,形成堵江溃坝等灾害.建议加强次级滑体的地表变形监测,为流域性地质安全风险防灾减灾提供技术支撑和科学依据.      

利用Newmark方法进行地震滑坡制图——以映秀研究区为例

2008年汶川5.12地震触发了大量滑坡,这些滑坡所造成的损失甚至超过地震本身。在地震区映秀,获取了地震边坡稳定性分析所需的地震滑坡编目图、强震监测数据、1：50000地质图、岩组单元的物理力学数据及基于1：50000地形图得到的DEM数据,所有这些数据都通过GIS（ilwis3.6）进行了矢量化及栅格化（10m）处理。基于上述数据,利用Newmark方法对每个单元格的变形及位移进行计算分析,然后通过Newmark位移与地震滑坡编目图进行对比分析,建立边坡失稳概率与Newmark位移之间的关系,用于地震滑坡预测及编图,为地震应急及灾后重建提供科学依据。     

大渡河瀑布沟水库红岩子滑坡变形特征与机理分析

库水涨落常诱发库岸滑坡变形破坏。为了研究库岸滑坡的变形特征及变形机理,以大渡河瀑布沟水电站红岩子滑坡为对象,通过详细的地表宏观变形调查和对监测数据的深入分析,结合GeoStudio数值模拟,深入研究了该滑坡的变形特征、渗流场、稳定性及库水对滑坡的作用机理。结果表明：红岩子滑坡地表宏观变形显著,累计位移曲线呈“阶跃”式特征,库水下降是滑坡变形的主要诱发因素;库水位由850 m高水位集中下降至830 m以下时,位移阶跃启动,“阶跃”段的累计变形量占全年总变形量的90%以上,当库水位下降速率大于0.5 m/d时,滑坡加速变形;滑坡变形模式为蠕滑-拉裂,库水升降导致滑体内部渗透力的变化,对滑坡稳定性影响很大,引发滑坡“阶跃”变形。