汶川震区成兰铁路关键段多尺度滑坡危险性评估

以穿越汶川震区的成兰铁路龙门山关键段为例, 探索提出了强震扰动背景下重大工程场区多尺度滑坡危险性评估方法。利用信息量模型反演评估了汶川地震诱发的同震滑坡空间分布特征, 以此为前提开展了区域和局地两种空间尺度的滑坡危险性预测评估。在区域廊带尺度上, 分别利用可能最大降雨量预测方法和信息量模型, 进行了日超越概率10%的最大降雨量时空分布预测及其诱发滑坡的危险性评估; 同时, 结合地震危险性区划成果, 开展了50年超越概率10%的基本地震动诱发滑坡的危险性评估。在局地场站尺度上, 利用基于崩塌运动过程模拟的Rockfall Analyst软件, 开展了柿子园大桥周边崩塌运动学特征(Runout)模拟和危险性评估。滑坡和崩塌危险性评估的结果分别为铁路规划选线和场站防护设计提供了不同尺度的地质安全依据。      

基于Newmark模型的概率地震滑坡危险性模型参数优化与应用:以鲁甸地震区为例

应用概率地震危险性评价模型进行地震滑坡危险性区划,是解决潜在地震诱发滑坡危险性评价中震源不确定性与诱发滑坡时空不确定性的有效方法 .通过理论分析,结合鲁甸地震区的实际情况,对基于力学原理的Newmark滑块位移模型与概率地震滑坡危险性分析方法中的参数的不确定性问题进行了分析,将斜坡岩土体地震作用下的强度衰减效应、地震加速度地形放大效应、断层破碎带效应融合到了斜坡累积位移计算模型中,进行了模型计算参数的优化.改进后的分析模型,更好地反映了高陡斜坡地形与断层破碎带对地震滑坡灾害发育的控制作用,在鲁甸地震区域滑坡应用中,优化模型中的滑坡失稳极高风险区与实际地震滑坡分布表现出了较好的一致性,在超越概率2%的滑坡失稳概率分布中,鲁甸地区包谷垴-小河断裂、鲁甸-昭通断裂带及牛栏江河谷地带地震滑坡高-极高风险区分布面积增幅十分显著.因此,在Newmark滑块位移模型中考虑地震动参数与岩土参数动态响应规律与变量间的定量关系,对于提高区域斜坡稳定性分析的可靠性具有重要意义.     

基于简化 Newmark位移模型的区域地震滑坡危险性快速评估以汶川MS 8.0级地震为例

以汶川MS8.0级地震重灾区的11县市为例,初步提出了基于简化Newmark位移模型的地震滑坡危险性应急快速评估方法。利用汶川地震即时地震动参数、工程地质岩性经验分组及地形坡度数据,借助ArcGIS空间数据建模工具编制了地震滑坡危险性快速评估流程模块。计算了区域浅表层饱和岩土体斜坡的静态安全系数Fs、临界加速度ac,并借此分析了地震滑坡易发性。利用经验式获得了汶川地震Arias强度和区域滑坡位移DN分布,实现了汶川地震重灾区地震滑坡危险性的快速评估,为应急救灾决策提供了参考。通过对比评估结果和震后滑坡调查成果,可知数十处灾难性滑坡绝大部分位于-高危险区的龙门山主中央断裂带两侧约20km地带中,显示了评估方法的可靠性; 同时,分析指出了空间数据精度及更新不足导致局部评估结果欠佳的局限性,并提出了改进建议。     

实际滑坡是滑坡危险性评价结果合理性检验最好的标准

王涛等基于简化Newmark位移模型的区域地震滑坡危险性快速评估以汶川MS8.0级地震为例一文的地震滑坡危险性快速评价结果与2008年汶川地震触发实际滑坡空间分布的相关性较低。本文试图通过对该文中基础数据、分析处理过程、研究结果的分析与讨论,找出这种相关性较低的原因。结果表明值得针对王涛等文章中的Arias烈度分布数据的准确性、工程地质岩组的划分情况、汶川地震滑坡危险性评价结果的客观性共三个方面开展更深入的分析与研究。本文对探索与发掘更客观的地震滑坡危险性评价模型起到了积极的作用。     

四川汶川地震诱发滑坡与峰值速度的关系

利用汶川地震诱发的滑坡资料和得到的地震动数据,对地震诱发滑坡与峰值速度的关系进行了分析,得到一些基本认识：①地震诱发滑坡与地震动峰值速度(PGV)存在明显的正相关性,可以利用PGV作为判别地震滑坡的判据;②汶川地震龙门山震区可以触发地震滑坡的PGV下限约为0.5m/s;③龙门山震区可以触发地震滑坡的PGV上限约为1.5m/s;④建立了汶川地震龙门山震区PGV衰减关系,可用以估计地震滑坡致灾的范围。利用地震动参数研究地震诱发滑坡具有很好的一致性,可以克服应用烈度时存在的不足。上述研究结果可以应用于震后灾害快速评估工作中,为应急救援方案的制定提供参考信息。     

四川汶川地震诱发滑坡与峰值速度的关系

利用汶川地震诱发的滑坡资料和得到的地震动数据,对地震诱发滑坡与峰值速度的关系进行了分析,得到一些基本认识：①地震诱发滑坡与地震动峰值速度(PGV)存在明显的正相关性,可以利用PGV作为判别地震滑坡的判据;②汶川地震龙门山震区可以触发地震滑坡的PGV下限约为0.5m/s;③龙门山震区可以触发地震滑坡的PGV上限约为1.5m/s;④建立了汶川地震龙门山震区PGV衰减关系,可用以估计地震滑坡致灾的范围。利用地震动参数研究地震诱发滑坡具有很好的一致性,可以克服应用烈度时存在的不足。上述研究结果可以应用于震后灾害快速评估工作中,为应急救援方案的制定提供参考信息。     

基于不同位移预测模型的地震滑坡危险性评估研究-以天水地区为例

近年来,Newmark累积位移分析方法经过不断的改进和应用成为国际主流的地震滑坡危险性评估方法之一,众多学者基于位移预测模型开展区域地震滑坡危险性评估,然而鲜有针对不同位移模型对评估结果影响的定量研究。以天水地区为例,基于不同的位移预测模型开展地震滑坡危险性评估,对比位移模型对地震滑坡危险性评估的影响,探讨建立适用于我国的Newmark位移预测模型。结果表明:基于不同位移预测模型评估所得的地震滑坡危险性结果整体趋势一致,均能区分区域地震滑坡危险性等级的相对差异,但在同样的危险性分级标准下,所得中、高危险区的分布范围有较大差异。这与位移模型的函数形式及其区域相关性有关,在引入Newmark累积位移分析方法开展地震滑坡危险性评估的同时,应尽快建立考虑地震动衰减特征和工程地质背景的Newmark位移预测模型,为中国潜在地震滑坡危险性预测评估、震后滑坡快速评估等提供技术支撑。      

考虑地震动地形效应的边坡破坏概率——以金沙江下游新市镇附近边坡为例

边坡在地震作用下的破坏概率是地震边坡危险性评价的参数之一。在区域范围内计算地震边坡破坏概率一般采用实际地震滑坡和Newmark永久位移拟合得到的破坏概率公式进行计算。计算中所需的地震动峰值加速度数值大小受不规则地形的影响较大。为了较准确计算出区域地震边坡的破坏概率,本文利用公式分别计算了地震动峰值加速度地形效应系数和地震边坡滑坡概率,实现了地震动峰值加速度及滑坡概率的连续分布。在计算地表30 m平均剪切波速时,利用回归分析方法得出了Vs30与地形梯度G的连续性关系。这些方法充分考虑了地形在地震动峰值加速度中所起的作用,能够实现地震边坡破坏概率计算结果的连续性,如实反映了地震边坡破坏概率的实际状况,为更准确评价地震边坡滑坡危险性提供了新的思路。     

四川九寨沟Ms7.0级地震滑坡应急快速评估

基于地震滑坡危险性评估的Newmark累积位移模型,利用震前获取的震区地形数据、区域地质资料,结合地震动近实时获取技术,开展了四川九寨沟M_s7.0级地震诱发滑坡的应急快速评估。地震滑坡位移分析结果表明,同震滑坡活动的中—高强度区分布在断层两侧宽约4 km的带状区域内,整体沿北西方向延伸。其中,极震区的丰雪塘、日则和干海子等城镇驻地及附近道路的滑坡强度相对较高;震前、震后影像对比表明九寨沟地震诱发的滑坡类型以浅表型碎屑流及小规模崩塌为主,且同震碎屑流多是在震前已有碎屑流的基础上进一步活动扩展而来,震后汛期泥石流隐患也不容忽视;通过典型地区滑坡位移分析结果与震前、震后影像对比,表明滑坡位移分析结果能够较好的反映同震滑坡的宏观分布特征,但在场地尺度上吻合程度欠佳,后续将通过提升岩性和地形等数据质量进行改进。研究结果可为灾情研判提供宝贵信息,对提高灾害应急救援效率具有重要意义。     

基于Newmark模型的天水市北山地震黄土滑坡危险性评价

本文通过天水市北山野外调查和室内分析相结合的方法,开展基于Newmark累积位移法的地震黄土滑坡危险性分析。分析了研究区的孕灾背景,结合现有滑坡和不稳定斜坡的调查数据,在充分考虑了震源方位角和斜坡坡向角的角度关系基础上,对优势坡向角和劣势坡向角下的斜坡易发性进行分析计算,然后用回归方程求出PGA为0.3 g时斜坡的累积位移,最后计算出斜坡在地震荷载下的失稳概率。在此基础上,对北山进行地震黄土滑坡的危险性评价。分析结果表明:在Newmark模型的地震黄土滑坡危险性评估中引入斜坡坡向角和震源方位角关系,有利于提高小区域(大比例尺)风险评估的准确性。     

Modelling Short‐Scale Variability and Uncertainty During Mineral Resource Estimation Using a Novel Fuzzy Estimation Technique

For mineral resource assessment, techniques based on fuzzy logic are attractive because they are capable of incorporating uncertainty associated with measured variables and can also quantify the uncertainty of the estimated grade, tonnage etc. The fuzzy grade estimation model is independent of the distribution of data, avoiding assumptions and constraints made during advanced geostatistical simulation, e.g., the turning bands method. Initially, fuzzy modelling classifies the data using all the component variables in the data set. We adopt a novel approach by taking into account the spatial irregularity of mineralisation patterns using the Gustafson–Kessel classification algorithm. The uncertainty at the point of estimation was derived through antecedent memberships in the input space (i.e., spatial coordinates) and transformed onto the output space (i.e., grades) through consequent membership at the point of estimation. Rather than probabilistic confidence intervals, this uncertainty was expressed in terms of fuzzy memberships, which indicated the occurrence of mixtures of different mineralogical phases at the point of estimation. Data from different sources (other than grades) could also be utilised during estimation. Application of the proposed technique on a real data set gave results that were comparable to those obtained from a turning bands simulation.     

Seismic landslides hazard zoning based on the modified Newmark model: a case study from the Lushan earthquake,China

Seismically triggered landslides can cause great damage to the road construction in mountainous areas. The permanent displacement analysis based on Newmark sliding-block model can evaluate risk of these landslides from the perspective of deformation damage and overall failure probability of slopes. However, the sliding-block model does not consider the attenuation effect of the shear strength on the sliding surface during earthquake, causing the calculated value of Jibson method to be less than the actual value. Therefore, the Newmark model was modified by adding attenuation coefficients to the effective internal friction angle and the effective cohesion of geologic units. The landslide areal density was proposed for hazard zoning with the Wenchuan earthquake data. The results showed that the predicted values agreed well with the real distribution of the landslides triggered by the Lushan earthquake. The proposed hazard zoning method in this paper can predict the severity of seismic landslides in consideration of the environmental changes in mountainous regions after the earthquake and provide support for the site selection in highly seismic areas.

     

汶川地震滑坡灾害研究综述

汶川地震后,次生滑坡灾害问题受到了广泛关注。文章从以下七个方面对当前汶川地震次生滑坡灾害研究成果进行了总结:①汶川地震滑坡区域分布调查与编录;②重点滑坡详细调查、类型、机制、稳定性分析、运动堆积模拟;③特点与分布特征;④影响因子敏感性分析;⑤汶川地震滑坡评价;⑥汶川地震区泥石流研究;⑦滑坡岩体力学试验研究。最后,总结了当前研究存在的问题,并对以后的研究方向进行了展望。     

Probabilistic forecasting of landslide displacement accounting for epistemic uncertainty: a case study in the Three Gorges Reservoir area,China

Accurate and reliable displacement forecasting plays a key role in landslide early warning. However, due to the epistemic uncertainties associated with landslide systems, errors are unavoidable and sometimes significant in traditional methods of deterministic point forecasting. Transforming traditional point forecasting into probabilistic forecasting is essential for quantifying the associated uncertainties and improving the reliability of landslide displacement forecasting. This paper proposes a hybrid approach based on bootstrap, extreme learning machine (ELM), and artificial neural network (ANN) methods to quantify the associated uncertainties via probabilistic forecasting. The hybrid approach consists of two steps. First, a bootstrap-based ELM is applied to estimate the true regression mean of landslide displacement and the corresponding variance of model uncertainties. Second, an ANN is used to estimate the variance of noise. Reliable prediction intervals (PIs) can be computed by combining the true regression mean, variance of model uncertainty, and variance of noise. The performance of the proposed hybrid approach was validated using monitoring data from the Shuping landslide, Three Gorges Reservoir area, China. The obtained results suggest that the Bootstrap-ELM-ANN approach can be used to perform probabilistic forecasting in the medium term and long term and to quantify the uncertainties associated with landslide displacement forecasting for colluvial landslides with step-like deformation in the Three Gorges Reservoir area.     

四川汶川Ms 8 级地震触发的典型滑坡的风险指标反演

2008年汶川大地震触发了数以万计的崩塌和滑坡,特别是沿发震断裂分布一系列大型的高速远程滑坡。为了探索地震诱发大型高速远程滑坡运动速度的反演方法,以汶川大地震典型高速远程滑坡为例,在野外调查和室内分析的基础上,结合前人的研究成果,对沿映秀－北川断裂展布的5个典型滑坡的速度进行了反演和计算。结果表明,5个滑坡的最大速度均大于50m/s,其中大光包滑坡速度最大,其下部滑体的最大速度约为300m/s,上部滑体凌空飞行的初速度高达165.6 m/s。同时,对上述滑坡的视摩擦系数进行了计算,4个滑坡的视摩擦系数介于0.16~0.4之间。这一研究的目的在于为类似地区地震滑坡的速度、最大位移量的预测和风险评估提供基础数据,对于类似地区的防灾减灾具有一定的参考价值。     

汶川、芦山和鲁甸地震滑坡分布规律对比研究

汶川M_S8.0级地震、芦山M_S7.0级地震和鲁甸M_S6.5级地震均引发了大量的滑坡灾害。由于震级差异和地质地形条件的不同,地震滑坡分布情况有较大区别。本文综合已有的研究成果,从地震、地质和地貌3个方面,对比分析了地震滑坡的分布规律。结果表明:（1）3次地震滑坡数量和密度随着PGA和震级的增加而增加。汶川和鲁甸地震随烈度的增加,滑坡数量呈现递增的趋势。但芦山地震在较低烈度区也发育着大量滑坡。（2）断层影响滑坡分布的最大距离随着震级的增加而增加。在最大影响距离0.2倍的范围内,汶川地震分布有80%的滑坡,而其他两次地震仅30%。此外,汶川地震滑坡数量随断层距离呈指数衰减关系。（3）地震滑坡的分布受到地形的强烈影响。Ⅶ度及以上烈度区地形切割深度越大,地震触发的滑坡集中分布区域相对高差越大。同时,滑坡集中发育的坡度会随之增加。切割深度越大,地震滑坡更易发生在地势较陡的山脊或者上坡处,这可能与地形放大效应有关。     

西南地区地震滑坡坡度分布特征研究

西南是我国地震滑坡多发区。根据汶川地震、庐霍地震、松潘一平武地震和昭通地震诱发的典型地震滑坡的调查和资料分析,结果表明不同地震诱发的滑坡坡度频率分布存在一定的差异,而地震滑坡与降雨滑坡坡度频率分布的差异较大,其分布规律遵循Logistic分布。通过Logistic分布函数分别建立了典型地震滑坡和区域地震滑坡坡度分布的定量评价方法,可为滑坡影响因子的定量计算、评价提供参考。