強(qiáng)震區(qū)岷江沿岸泥石流物源體積估算模型與演變特征*

卜祥航　唐　川　蔣志林　方群生　屈永平

(①地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(成都理工大學(xué))　成都　610059) (②四川省蜀通巖土工程公司　成都　610000)

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強(qiáng)震區(qū)岷江沿岸泥石流物源體積估算模型與演變特征*

卜祥航①唐川①蔣志林②方群生①屈永平①

(①地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(成都理工大學(xué))成都610059) (②四川省蜀通巖土工程公司成都610000)

2008年汶川大地震后，泥石流災(zāi)害表現(xiàn)活躍，至今經(jīng)歷了多個(gè)暴雨過程，那么如何才能較為準(zhǔn)確地分析泥石流源區(qū)演變特征。首要是確定泥石流源區(qū)崩滑體體積。本文選擇映秀鎮(zhèn)附近，岷江沿岸的5條泥石流溝為研究對(duì)象，針對(duì)泥石流源區(qū)崩滑體體積難以確定的問題，野外調(diào)查研究區(qū)內(nèi)167個(gè)崩滑體點(diǎn)，建立崩滑體體積與面積間的關(guān)系模型，并通過野外調(diào)查研究區(qū)內(nèi)48個(gè)崩滑點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。定量解譯研究區(qū)3期航空影像的物源面積，利用崩滑體體積估算模型，進(jìn)一步分析研究區(qū)泥石流物源的演變特征。

泥石流崩滑體物源估算模型遙感解譯演變特征

0　引　言

汶川地震后，泥石流災(zāi)害表現(xiàn)活躍(黃潤秋等， 2009)，泥石流的相對(duì)活躍期至少 5～10a，影響時(shí)間可能長達(dá)30～40a(唐川， 2010)。黃潤秋分析地震災(zāi)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害已從震后的崩塌、滑坡為主轉(zhuǎn)為以泥石流為主(黃潤秋， 2011)。2010年8月13日綿竹清平、天池鄉(xiāng)24條泥石流溝暴發(fā)， 14人死亡、失蹤， 龍池鎮(zhèn)龍西河流域44條泥石流溝暴發(fā)，達(dá)5149人受災(zāi)； 2010年8月14日映秀鎮(zhèn)紅椿溝暴發(fā)泥石流， 13人死亡，59人失蹤，8000余居民轉(zhuǎn)移； 2012年8月18日彭州市銀廠溝12條泥石流溝暴發(fā)， 1人死亡， 1人失蹤，3000名游客被困； 2013年8月11日映秀七盤溝暴發(fā)泥石流， 15人死亡， 900處房屋被摧毀。為此，人們對(duì)了解汶川震區(qū)泥石流災(zāi)害的發(fā)展趨勢(shì)和演變特征的需求極為迫切。而泥石流源區(qū)的崩滑體數(shù)量、面積和體積對(duì)于分析泥石流的發(fā)展趨勢(shì)和演變特征尤為重要(Soeters et al.，1996; Malamud et al.，2004)。泥石流源區(qū)崩滑體的數(shù)量通過野外調(diào)查和遙感技術(shù)容易得到(Galli et al.，2008； 黃潤秋等， 2009； 唐川等， 2010)。但是確定某流域內(nèi)每個(gè)崩滑體的體積卻是一件極為困難的事情。為解決此困難，我們可以通過建立體積與崩滑體表面幾何尺寸的關(guān)系來實(shí)現(xiàn)。如唐川曾建立了崩滑體厚度及面積的關(guān)系式(Tang et al.， 2010)，Simonett(1967)，Innes(1985)，Imaizumi et al.(2007)，Guzzetti et al.，(2009)建立了崩滑體體積與面積的關(guān)系，而國內(nèi)并未有建立崩滑體體積與面積間的關(guān)系。

汶川地震后遙感技術(shù)已成為快速獲取地質(zhì)災(zāi)害體信息的重要手段(唐川等， 2010)。例如通過解譯高精度快鳥影像，唐川等(2006)對(duì)城市泥石流的風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行分析。黃潤秋等(2008)利用遙感技術(shù)分析汶川地震地質(zhì)災(zāi)害分布規(guī)律。唐川等(2010)對(duì)北川縣城泥石流源地的物源變化過程進(jìn)行定量解譯，分析北川縣城泥石流源地特征的動(dòng)態(tài)變化。

本文針對(duì)泥石流源區(qū)崩滑體體積難以確定的問題，通過野外調(diào)查，建立研究區(qū)泥石流流域內(nèi)崩滑體體積與面積之間的關(guān)系模型，并利用遙感手段分析研究區(qū)泥石流流域崩滑體在不同時(shí)期的動(dòng)態(tài)演變特征，為震區(qū)泥石流災(zāi)害的危險(xiǎn)分析、預(yù)報(bào)及發(fā)展規(guī)劃提供科學(xué)的參考依據(jù)。

1　研究區(qū)概況

汶川映秀鎮(zhèn)附近，屬于中山河谷地區(qū)，構(gòu)造上位于汶川地震的發(fā)震斷裂帶(映秀—北川斷裂)上盤，受斷裂帶“上盤效應(yīng)”的影響(黃潤秋等， 2009)，區(qū)內(nèi)巖體破碎，受風(fēng)化卸荷作用強(qiáng)烈，導(dǎo)致地質(zhì)環(huán)境極為脆弱。研究區(qū)四季分明，氣候溫和，屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，且川西多雨，最大、最小年降水量出現(xiàn)在1964年、1974年，分別為1688mm和836.7mm。

“5·12” 汶川地震造成慘重的損失，同時(shí)流域內(nèi)發(fā)生大量的地質(zhì)災(zāi)害，為震后泥石流的暴發(fā)提供了大量的物源。2010年8月12日映秀鎮(zhèn)范圍開始降雨，當(dāng)日累計(jì)降雨量為19.9mm； 13日降雨量劇增，累計(jì)降雨量為126.8mm，最大小時(shí)雨強(qiáng)為32.2mm； 最終2010年8月14日震區(qū)岷江沿岸多處泥石流暴發(fā)，具有大規(guī)模、群發(fā)性的特點(diǎn)。尤以紅椿溝威脅最大，其一次沖出的約80.5×104m3堆積物堵斷岷江河道形成堰塞湖，迫使岷江洪水沖向映秀鎮(zhèn)，造成巨大損失。

為此選取了位于映秀鎮(zhèn)附近，沿岷江左岸的5條泥石流溝作為研究對(duì)象，包括紅椿溝、燒房溝、肖家溝、王一廟溝、磨子溝。它們受“5·12”地震、“8·13”及“7·10”暴雨影響嚴(yán)重，并且沖出大量的堆積體擠壓河道，將直接威脅映秀新鎮(zhèn) (圖1)。

圖1　研究區(qū)泥石流災(zāi)害分布圖(唐川，2010)Fig. 1　The distribution of debris flow disasters in the study area

2　崩滑體體積與面積關(guān)系模型建立及驗(yàn)證

2.1模型建立

實(shí)際上崩滑體體積模型的建立需要較多的因子，這些因子需野外測(cè)量，人為誤差較大，最終估算的體積不準(zhǔn)確。因此本文舍雜求精，選取一個(gè)因子，從野外測(cè)量時(shí)就開始減少誤差，將體積模型由復(fù)雜變?yōu)楹唵危瑸榉治瞿嗍鞯陌l(fā)展趨勢(shì)節(jié)約大量的時(shí)間。

本文選取研究區(qū)內(nèi)磨子溝、王一廟溝和肖家溝流域內(nèi)167個(gè)崩滑體作為樣本，野外測(cè)量相關(guān)參數(shù)，并利用Matble軟件進(jìn)行編程，建立非線性回歸模型。根據(jù)167個(gè)崩滑點(diǎn)體積與面積間的非線性函數(shù)關(guān)系 (圖2)，得到強(qiáng)震區(qū)泥石流流域內(nèi)崩滑體體積與面積的關(guān)系模型如式(1)：

圖2　強(qiáng)震區(qū)泥石流流域崩滑體體積與面積回歸曲線Fig. 2　The regression curve of volume and area of debris flows in meizoseismal area

V=2.964A1.104

(1)

式中，V為崩滑體體積(104m3);A為崩滑體面積(104m2)。相關(guān)系數(shù)R2=0.84，說明崩滑體體積與面積具有較好的相關(guān)性，證明回歸效果顯著，可以用來野外泥石流源區(qū)崩滑體體積的快速計(jì)算。另外，面積大于3×104m2的深層滑坡需實(shí)地勘察確定。

2.2模型驗(yàn)證

為了確認(rèn)泥石流流域內(nèi)崩滑體體積與面積關(guān)系模型是否可靠實(shí)用，本文選擇研究區(qū)內(nèi)紅椿溝和燒房溝內(nèi)48個(gè)崩滑點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。研究區(qū)內(nèi)的5條泥石流溝有著極為相似的地質(zhì)環(huán)境背景，因此比對(duì)驗(yàn)證結(jié)果可以清晰反映模型的可靠性。通過已經(jīng)建立的泥石流源區(qū)崩滑體體積估算模型即式(1)，對(duì)紅椿溝和燒房溝泥石流源區(qū)崩滑體進(jìn)行計(jì)算，得到泥石流源區(qū)預(yù)測(cè)的崩滑體體積，表1中列出具有代表性數(shù)據(jù)。通過下面公式計(jì)算誤差率：

(2)

表1　研究區(qū)驗(yàn)證點(diǎn)預(yù)測(cè)模型誤差統(tǒng)計(jì)表Table1　The deviation statistics of prediction model

實(shí)測(cè)體積/×104m3實(shí)測(cè)面積/×104m2預(yù)測(cè)體積/×104m3誤差率實(shí)測(cè)體積/×104m3實(shí)測(cè)面積/×104m2預(yù)測(cè)體積/×104m3誤差率9.873.1110.405.362.70.912.67-1.0871.986.31-9.862.420.792.30-5.076.351.875.92-6.762.030.752.166.5861.775.55-7.421.750.571.58-9.495.221.735.423.881.670.541.50-9.954.981.504.66-6.381.590.551.51-4.644.231.484.567.721.320.451.22-7.493.91.243.77-3.451.080.381.02-5.183.511.093.25-7.410.830.360.9514.4931.083.217.120.720.260.66-7.80

研究區(qū)泥石流源區(qū)驗(yàn)證點(diǎn)體積實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的絕對(duì)誤差率為1.08%～14.49%，與其他相關(guān)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼`差范圍相比在可接受范圍內(nèi)(Larsen et al.，1998; Imaizumi et al.，2007)。另外誤差率正負(fù)值均有，說明該體積估算模型的預(yù)測(cè)結(jié)果不會(huì)偏大或者偏小，具有均衡性。圖3 是崩滑體體積實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的殘差分布，反映出預(yù)測(cè)結(jié)果在標(biāo)準(zhǔn)線的附近均衡地分布。由此可見，泥石流源區(qū)崩滑體體積估算模型適應(yīng)于本研究區(qū)或者與本研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境背景相似的地區(qū)。

圖3　泥石流流域崩滑體體積殘差分布Fig. 3　The residual distribution of debris flows volume

圖4　3期影像遙感解譯結(jié)果Fig. 4　The result of three remote sensing interpretations

表2　研究區(qū)內(nèi)泥石流崩滑體源區(qū)面積變化Table2　The change of landslides area in debris flow gully

溝名2008.5.18面積/×104m22010.8.14面積/×104m22013.7.15面積/×104m2紅椿溝79.1298.9285.91燒房溝22.1625.4323.89肖家溝3.764.163.61王一廟溝4.566.235.93磨子溝38.2137.3132.88總計(jì)147.82172.07152.24

3　泥石流源區(qū)崩滑體演變特征分析

本文利用3期0.5m的高分辨率航空影像對(duì)研究區(qū)的泥石流源區(qū)物源面積解譯并統(tǒng)計(jì)(圖4，表2)。影像分辨率極高，能夠分辨出泥石流溝內(nèi)的中小型滑坡和溝道堆積，也能解譯出淺層滑坡及大型深層滑坡。

圖4可知， 2010年8月14日強(qiáng)降雨過程促使部分大型滑坡局部復(fù)活，如燒房溝下游右岸H01大滑坡。在原有面積的基礎(chǔ)上明顯擴(kuò)大，具體過程為滑坡坡腳抗滑力降低，滑坡前緣不斷向前擴(kuò)展，后緣垮塌并明顯下錯(cuò)，最后滑面貫通、坡體失穩(wěn)，直接提供了大量的松散固體物質(zhì)； 同時(shí)大量的新崩塌體出現(xiàn)，以中小規(guī)模的溝岸滑塌為主，主要分布在泥石流流域兩岸較為陡峭的地段，易受雨水侵蝕。2013年7月10日強(qiáng)降雨過后，研究區(qū)泥石流源區(qū)崩滑體面積反而減少，分析可知恢復(fù)部分主要是小面積的淺層滑坡，及部分震后滑坡堆積體的表層松散堆積物被地表徑流強(qiáng)烈沖刷走而露出的植被面積。

為更直觀地表達(dá)崩滑體的演變特征，本文用崩滑體的演變速率ψ表達(dá)，即以某一時(shí)期的崩滑體體積除以時(shí)間和崩滑體面積。表2反映了“8·14”暴雨泥石流后研究區(qū)泥石流源區(qū)崩滑體面積由震后的 147×104m2激增到172.07×104m2，利用體積估算模型即式(1)，得出體積由震后的654.17×104m3激增到776.09×104m3，即新增崩滑體體積達(dá)18.7%， 2a內(nèi)的崩滑體演變速率為ψ=2.29myr-1。“7·10”暴雨后研究區(qū)泥石流源區(qū)崩滑體面積降低至152.24×104m2，同樣利用式(1)，得出崩滑體體積降低至676.65×104m3，崩滑體面積恢復(fù)了約11.52%， 3a崩滑體演變速率為ψ=-2.61myr-1，恢復(fù)后與震后崩滑體面積僅相差4.42×104m2。然而對(duì)比兩次降雨的最大小時(shí)雨強(qiáng)，“8·14”為32.2mm，“7·10”為66mm，后者要比前者的高，反而面積相對(duì)較小，說明2010年后研究區(qū)最小激發(fā)雨強(qiáng)得到恢復(fù)(周偉等， 2012)。然而這并不代表會(huì)一直持續(xù)下去，汶川大地震后的20a里，震區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的活動(dòng)將以每4～5a一個(gè)周期的規(guī)律逐漸衰弱，每個(gè)周期的峰值強(qiáng)度會(huì)逐漸衰減至震前狀態(tài)(黃潤秋等， 2008)，即研究區(qū)將進(jìn)入下一個(gè)活動(dòng)周期。

4　結(jié)　論

(1)研究區(qū)選擇在汶川映秀鎮(zhèn)附近岷江左岸的5條泥石流溝。通過野外調(diào)查磨子溝、王一廟溝和肖家溝流域內(nèi)167個(gè)崩滑體點(diǎn)，建立體積和面積的關(guān)系模型。相關(guān)系數(shù)達(dá)0.84，說明崩滑體體積與面積具有較好的相關(guān)性，證明回歸效果顯著。

(2)利用紅椿溝和燒房溝內(nèi)48個(gè)崩滑點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證，崩滑體體積實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的殘差分布，反映出預(yù)測(cè)結(jié)果在標(biāo)準(zhǔn)線的附近均衡地分布。泥石流源區(qū)崩滑體體積估算模型適應(yīng)于本研究區(qū)或者與本研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境背景相似的地區(qū)。

(3)根據(jù)“2008.5.18”、“2010.8.14”、“2013.7.15” 3期0.5m的高分辨率航空影像的解譯結(jié)果，利用體積估算模型計(jì)算出研究區(qū)不同時(shí)期的體積變化，“2010.8.14”崩滑體體積激增到776.09×104m3，“2013.7.15”降低至676.65×104m3，崩滑體面積恢復(fù)了約11.52%。

(4)演變速率作為崩滑體的演變特征的指標(biāo)，“2008.5.18”～“2010.8.14”2a內(nèi)的崩滑體演變速率為ψ=2.29myr-1，“2010.8.14”～“2013.7.15”3a崩滑體演變速率為ψ=-2.61myr-1，說明2010年后研究區(qū)最小激發(fā)雨強(qiáng)得到恢復(fù)，并且將進(jìn)入下一個(gè)活動(dòng)周期。

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SOURCES VOLUME MODEL AND ACCUMULATION EVOLUTION OF DEBRIS FLOW IN WENCHUAN EARTHQUAKE REGION

BU Xianghang①TANG Chuan①JIANG Zhilin②FANG Qunsheng①Q(mào)U Yongping①

(①StateKeyLaboratoryofGeohazardPreventionandGeoenvironmentProtection，ChengduUniversityofTechnology，Chengdu610059) (②SichuanShutongGeotechnicalEngineeringCompany,Chengdu610000)

After the 2008 Wenchuan Earthquake， debris flow disasters were strong. So far， many rainfall processes had happened. How can we accurate analyze the accumulation evolution of debris flow. We should make sure the volume of sources. In order to solve the question， 5 debris flow gullies were chosen along Minjiang River as a research area near Yingxiu. First， using field survey， we got the volume and area of 167 sources. Then analysising the relationship between the volume and area， we got the volume model. Last， we verified the model by 48 sources. Through the remote sensing interpretation， combining with volume model， this paper expounds debris flow source activity in the studied area.

Debris flow， Sources， The volume model of sources， Remote sensing， Accumulation evolution

10.13544/j.cnki.jeg.2016.01.009

2015-03-22;

2015-10-09.

中國地質(zhì)調(diào)查局項(xiàng)目(12120113009900)資助.

卜祥航(1987-)，男，博士生，從事巖土體穩(wěn)定性及工程環(huán)境效應(yīng)方面的研究工作. Email: 309351649@qq.com

P642.23

A