攀枝花大河流域仁和街幅地质灾害遥感调查与分布规律分析

通过对攀枝花大河流域仁和街幅地质灾害的遥感解译和现场调查,共获得地质灾害点61处,其中以崩塌滑坡为主,泥石流次之。在此基础上,利用GIS空间分析方法对灾害点的空间分布与距水系距离、距断层距离、地形坡度、海拔高程、地层岩性的关系进行统计分析。结果表明:地质灾害点分布较少;崩塌滑坡主要受水系控制,沿水系呈线状分布,在距离水系300m范围内分布密度最大;海拔高程、地层岩性和距断层距离都是影响崩塌滑坡分布的重要因素;崩塌滑坡主要分布在海拔高度1 300~1 600m范围内;距断层1km范围内,崩塌滑坡分布密度最大;软弱半成砂岩、泥岩出露的地方更易发生地质灾害;在坡度0°~15°范围内,分布密度最大。     

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模型的尼泊尔M_s8.1级地震滑坡危险性快速评估

在研究分析地震灾区地形地貌、地层岩性、地质构造、气象水文和典型地区滑坡的基础上,采用Newmark斜坡累积位移模型对2015年4月25日尼泊尔M_s8.1级地震诱发的滑坡危险性的空间分布状况进行了快速评估,通过典型地区的滑坡遥感解译结果验证表明评估结果具有较好的可信度,初步反映了尼泊尔地震诱发滑坡危险性分布的基本特征。然后考虑降雨作用对震后滑坡危险性的影响,对地震叠加降雨诱发滑坡危险性分布进行了快速预测。研究结果对地震应急救灾中的地质灾害防灾减灾具有重要的参考意义。     

“回填反压”措施在滑坡治理工程中的应用与研究

滑坡是地质灾害中最常见的一种类型,因滑坡类型不同,规模不等,危害程度不一,工程治理措施多样。浙江地区属地质灾害多发地区,尤以滑坡居多,特别是近年来,受极端天气影响,台风降雨频繁,人类活动强烈,地质灾害呈多发群发态势,给百姓的生命和财产安全带来了严重危害,社会影响强烈,因此加大地质灾害治理力度势在必行。本文以浙江青田县山区滑坡为例,阐述分析滑坡特征、稳定状况,并重点介绍回填反压在工程中的应用以及治理效果,为以后同类地质灾害的治理提供借鉴作用。     

库水位升降速率对雅安双家坪堆积体滑坡稳定性影响模拟分析

水库蓄水后库岸边坡的稳定性一直是研究的热点,库水位周期性涨落使得坡体内部渗流场发生变化进而影响其应力场,应力场作用于岩土体产生变形,其中水库水位升降速率对滑坡稳定性的影响尤为显著。本文以瀑布沟水电站库区双家坪滑坡为研究对象,在调查分析的基础上,基于非饱和土力学理论,考虑水—土特征曲线与渗透特性,对库水作用下的双家坪堆积体滑坡稳态—瞬态进行渗流场—稳定性数值计算。运用GeoStudio软件中的seep模块模拟库水作用下滑坡体地下水变化,计算出不同库水位升降速率条件下堆积体滑坡内部渗流场的变化并将结果耦合至slope模块中进行稳定性计算,研究结果表明:水位抬升阶段,滑坡的稳定性表现为先升高再降低,且水位抬升速率越大,滑坡稳定性升高后衰减的程度越大;水位下降阶段,滑坡的稳定性表现为先降低再逐渐回升的趋势,且水位下降速率越大,滑坡稳定性下降后再回升的程度越低。该研究结果对于库区地质灾害防灾减灾、监测预警以及水库合理调蓄具有重要的意义。     

A composite fall-slippage model for cliff recession in the sedimentary coastal cliffs

A composite fall-slippage model is proposed in this study for the Tertiary sedimentary coastal cliffs of Varkala in the western coastal tract of Peninsular India which are retreating landwards due to the combination of several factors. The fall model in the present study accounts both spring seepage and wave action, resulting in undercutting and this fall affects only the topmost laterite and the just below sandstone in the cliff. Slippage in this area affects all the litho-units and hence the geologic characteristics of all the litho-units are considered for developing the slippage model. This mathematically derived model can be used in other cliffs exhibiting the same morphology as well as the one controlled by the same influencing factors. This model differs from other models in incorporating multi-lithounits as well as multi-notches. Varkala cliffs form a part of the aspiring geopark in the Global Geopark Network and hence a study on the cliff recession is a pressing requirement.     

黄土区滑坡研究中地形因子的选取与适宜性分析

黄土高原是中国生态较为脆弱的地区,也是滑坡发育的地层之一。黄土滑坡发育是孕灾环境、致灾因子和承灾体等多种因素联合作用的结果,其中作为重要孕灾环境因素的地形因子的选取是黄土滑坡风险研究的基础。本文选取黄土滑坡灾害多发的甘谷县作为研究区,综合利用敏感性指数、确定性系数和相关系数方法进行地形因子在滑坡灾害研究中的适宜性分析,得出以下结论：基于确定性系数法、敏感性分析模型和相关系数法,最终筛选出适宜于本区域滑坡灾害评价的地形因子为：坡度、坡度变率、坡形和地表粗糙度;确定性系数法、敏感性分析模型都基于分析单一因子与滑坡之间的关系进行致灾因子选取,忽视地形因子之间的相关性。实验结果表明,研究区稳定性较差的区域与已发生滑坡灾害分布数量具有较好的对应关系,并深入分析了滑坡与地形因子分级范围的关系,发现地形因子分级范围对地质灾害风险研究具有重要的影响,是导致部分区域的差异性主要原因之一。实地调查发现,河网切割密度及人类工程活动也对研究区危险性具有重要的控制作用,是重要的地形因素。     

支持向量机与Newmark模型结合的地震滑坡易发性评估研究

Newmark位移模型是研究地震滑坡易发性的经典模型,机器学习方法支持向量机模型也越来越多的应用到滑坡易发性评估研究。本文将Newmark位移模型与支持向量机模型相结合,建立基于物理机理的地震滑坡易发性评估模型并应用于2008年汶川地震重灾区汶川县。从震后遥感影像目视解译出汶川县1900处地震诱发滑坡,并将其随机划分为70%的训练数据集和30%的验证数据集。选择地形起伏度、坡度、地形曲率、与构造断裂带距离、与水系距离、与道路距离6个因子与Newmark位移值共同作为地震滑坡易发性影响因素。利用ROC曲线和模型不确定性等指标对模型结果进行评估,并与二元统计模型频率比和多元统计模型Logistic回归的结果进行对比。结果表明：与频率比和Logistic回归模型相比,支持向量机模型的正确率最高,训练集和验证集ROC曲线下的面积分别为0.876和0.851。将模型应用于绘制汶川县地震滑坡易发性图,结果显示滑坡易发性图与实际的滑坡点位分布一致性较高,有80.4%的滑坡位于极高和高易发区。这说明支持向量机与Newmark位移方法结合建立的地震滑坡易发性评估模型有较高的预测价值,可以为滑坡风险评估和管理提供依据。     

四川省滑坡灾害气象预警模型建立与验证

四川省滑坡灾害严重,特别是2008年之后,灾情显著加剧,如何预防滑坡灾害是保护人民生命财产安全的有效途径。滑坡灾害的预警模型研究是滑坡灾害预防领域的核心课题。本文对四川省滑坡灾害危险性进行了评价,并开展了滑坡灾害气象风险预警模型研究。①以确定性系数的方法量化坡度、地形起伏度、水文地质岩性、植被覆盖度、地震烈度和年均降雨量因子,建立逻辑回归模型,定量地进行四川省滑坡灾害危险性区划,并对结果进行验证。结果表明,四川省滑坡灾害高危险性区域成“Y”字型分布,此外川中、川东北地区滑坡灾害危险性也非常高,这与四川省滑坡灾害的空间分布情况相符。②在前期滑坡灾害与降雨量统计分析、滑坡灾害危险性评价的基础上,以滑坡灾害危险性评价为静态因子,日降雨量数据为动态因子,通过逻辑回归模型的结果,确定以当日降雨量概率化值、滑坡灾害危险性值、前一日降雨概率化值、前两日降雨概率化值、前三日降雨概率化值为临灾模型影响因子,各因子对预警结果影响程度按上述顺序递减,建立了地质-气象耦合的临灾气象预警模型。通过检验区数据对模型的检验表明,该预警模型能成功预警80%以上的滑坡灾害;通过滑坡灾害群发个例检验发现,该预警模型与四川省现用模型相比,预警区域明显减小,空报率和漏报率显著降低。     

三维激光扫描变形可监测性指标的确定

将三维激光扫描技术应用到变形监测中,对三维激光扫描测距、测角、光斑及配准误差进行分析,给出点云误差椭球模型。利用得到的误差椭球半轴长度和点位误差极限值的关系,推导点云变形可监测性指标。最终通过模拟的滑坡实验,验证了该变形可监测性指标的可行性。