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    基于傾斜攝影的2021年云南漾濞MS6.4地震典型震害調查分析

    2021-11-10 23:49:41張方浩杜浩國張原碩張建國盧永坤曹彥波
    地震研究 2021年3期
    關鍵詞:農居民房墻體

    張方浩 杜浩國 張原碩 張建國 盧永坤 曹彥波

    摘要:傾斜攝影建立的高分辨率三維模型,能夠呈現(xiàn)建筑物立體視覺效果,便于對建筑物結構、墻體、門窗等詳細破壞情況進行分析,彌補了傳統(tǒng)遙感影像只能獲取建筑物頂部信息的局限。2021年5月21日漾濞MS6.4地震發(fā)生后,利用多旋翼無人機、采用傾斜攝影的方式拍攝了Ⅷ度區(qū)的蒼山西鎮(zhèn)花椒園村背陰坡小組建筑物多個角度影像,建模生成高分辨率三維模型,并對破壞最嚴重的某戶民居的破壞情況和原因進行了分析,認為造成破壞加重的不利因素有:山體的放大效應、邊坡的放大效應、多次地震震害疊加效應以及建筑墻體自身缺陷。

    關鍵詞:震害調查;傾斜攝影;高分辨率;漾濞MS6.4地震

    中圖分類號:P315.94?? 文獻標識碼:A?? 文章編號:1000-0666(2021)03-0481-09

    0 引言

    隨著遙感技術的推廣、遙感影像分辨率的提高和遙感信息提取技術的發(fā)展,遙感技術逐漸成為快速獲取地震災情信息、震后應急和震害快速評估的有效手段(趙福軍,2010)。

    無人機航空遙感系統(tǒng)具有實時性強、機動靈活、影像分辨率高、成本低等優(yōu)點(雷添杰等,2011),在地震造成通訊和交通中斷、人員無法進入、信息傳遞受阻的地區(qū),可快速獲取災區(qū)遙感影像數(shù)據(jù),故在震后災情獲取和震害調查中扮演著越來越重要的角色。

    近年來傾斜航空攝影的發(fā)展,為典型工程結構的震害調查和科考提供了新的手段。傾斜攝影技術通過飛行器搭載一種或多種傳感器,拍攝建筑物多個角度影像,建模生成的高分辨率三維模型展現(xiàn)了建筑物豐富的細節(jié)層次和側面紋理信息,彌補了傳統(tǒng)遙感影像只能獲取建筑物頂部信息的局限。研究人員利用高分辨率傾斜影像和三維點云數(shù)據(jù),建模生成三維影像獲取建筑物側面和頂部紋理影像,分析屋頂和外墻破壞特征(帥向華等,2018;Galarreta et al,2015;陳文凱等,2008),并采用人工目視解譯、房屋傾斜程度計算、房屋立面裂縫識別等方法評估單體或群體建筑物的破壞程度(林月冠,2016;荊帥軍等,2019;杜浩國等,2019)。傾斜攝影技術可以全方位獲取建筑結構震害情況的影像,然后根據(jù)三維建模形成的點云數(shù)據(jù)測量建筑結構破壞的定量參數(shù)如裂縫寬度等,為數(shù)值分析結構三維實體模型提供便利條件。

    2021年5月21日漾濞6.4 級地震發(fā)生后,云南省地震局地震現(xiàn)場工作隊第一時間趕赴災區(qū)開展應急工作,將無人機傾斜攝影技術應用于地震現(xiàn)場震害調查工作中,迅速有效地獲取了地震后建筑物的破壞狀態(tài),為地震烈度評估及震害分析提供了真實精確的第一手資料。通過對獲取的幾個破壞較重的區(qū)域遙感影像數(shù)據(jù)處理及目視解譯,發(fā)現(xiàn)位于漾濞縣蒼山西鎮(zhèn)花椒園村背陰坡小組的一戶土木結構民房破壞十分嚴重,而在以往云南地區(qū)同級別地震中從未發(fā)現(xiàn)類似破壞現(xiàn)象。在地形地貌及場地條件復雜的云南地區(qū),歷次地震中都會出現(xiàn)一些破壞異常的點或區(qū)域。分析其破壞原因,對于當?shù)鼗蝾愃魄闆r的點或區(qū)域的恢復重建選址、抗震設防規(guī)劃以及地震災害風險普查具有重要意義。因此,本文利用無人機傾斜攝影獲取的低空遙感影像對這戶毀壞的土木結構民房的破壞情況及原因進行分析。

    1 研究區(qū)概況

    2021年5月21日21時48分,在云南省大理州漾濞縣(99.87°E,25.67°N)發(fā)生 6.4 級地震,震源深度8 km。根據(jù)云南省地震局(2021)發(fā)布的《云南漾濞MS6.4地震烈度圖》,地震最高烈度為Ⅷ度,Ⅵ度區(qū)及以上總面積約6 600 km2(含洱海),等震線長軸呈NNW走向,極震區(qū)位于蒼山西鎮(zhèn),Ⅷ度區(qū)分布在蒼山西鎮(zhèn)、漾江鎮(zhèn)、太平鄉(xiāng)境內。本次地震造成3人死亡,34人受傷,直接經濟損失32.7億元。災區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)房屋遭受不同程度破壞,框架房屋少數(shù)墻柱、墻梁結合部位開裂,磚混房屋部分墻體、墻柱和墻梁結合部位開裂,土木房屋少數(shù)墻體倒塌,部分局部倒塌,多數(shù)開裂、墻體外閃,普遍梭掉瓦。漾濞縣蒼山西鎮(zhèn)花椒園村背陰坡小組位于位于Ⅷ度區(qū)內,有戶籍人口87人,民房23處,其中土木結構8戶、磚木結構13戶、磚混結構2戶。經現(xiàn)場核查本次地震造成背陰坡小組民房輕微破壞15戶、中等破壞7戶、毀壞1戶。

    2 數(shù)據(jù)與方法

    2.1 技術流程

    本文基于無人機低空傾斜攝影技術調查分析漾濞地震中的典型震害及原因,具體技術流程如圖1所示。首先利用作業(yè)效率較高的多鏡頭傾斜攝影無人機對破壞較重的區(qū)域進行航拍,獲取不同角度的航拍影像圖,再利用軟件進行快速拼接處理和三維建模,形成數(shù)字正射影像圖、數(shù)字地表模型和三維地表模型,最后通過計算機軟件和目視解譯發(fā)現(xiàn)破壞特別嚴重的某戶民房,利用靈活輕便的微型旋翼無人機對該戶民房進行360度航拍,建立三維全景模型,分析破壞的詳細情況和不利因素。

    2.2 影像數(shù)據(jù)及方法

    采用飛馬D2000無人機和D-OP3000傾斜攝影模塊(五鏡頭)對整個背陰坡小組進行航拍,無人機性能基本參數(shù)和采集過程及產品參數(shù)見表1。將獲取的無人機遙感數(shù)據(jù)利用飛馬無人機管家軟件構建背陰坡小組的傾斜攝影三維模型。圖2能夠展現(xiàn)村莊整體破壞情況和建筑物所在位置局部地形地貌情況。通過目視解譯發(fā)現(xiàn)背陰坡小組民居破壞整體較重,主要震害現(xiàn)象是屋頂局部梭瓦、屋檐瓦或磚閃落、房屋圍擋墻體開裂或局部倒塌,尤其是山墻頂部倒塌嚴重;其中一戶土木結構房屋柱子折斷、墻體倒塌,達到毀壞等級。

    針對這戶毀壞的民房,現(xiàn)場采用大疆精靈4無人機,航拍高度80 m,拍攝了69張傾斜攝影照片,構建民房的傾斜攝影三維模型,該模型能夠呈現(xiàn)建筑物立體視覺效果,直觀了解建筑物結構、墻體等詳細破壞信息(和仕芳等,2016)。由圖3可知該戶民房由居住房、儲物房、畜圈房和洗漱房4種功能用房組成,其房屋結構類型不一,居住房和儲物房是土木結構,畜圈房是墻抬梁,洗漱房是無圈梁構造柱磚混結構。

    3 結果分析

    3.1 具體破壞情況

    該民房頂部大面積梭瓦,人字形屋頂?shù)捻敳课恢盟笸咦顕乐?,幾乎全部脫落,房屋四面墻體不同程度倒塌或開裂,各功能用房具體破壞情況如下:

    居住房是1995年建造的土木結構房屋(圖4),兩側山墻和后墻是就地取材的夯土墻,在地震中兩側山墻和后墻的上半部分倒塌。前面墻體是磚墻,門窗較大,墻體相對較少,僅在門窗的兩側和下方有堆砌的磚墻。地震中由于磚墻與柱子和門窗震動不一致,導致磚墻體與柱子和門窗相分離,出現(xiàn)磚墻與柱子間的豎向裂縫以及與門窗之間的水平裂縫,鋁合金窗體周圍裂縫明顯較大。門窗出現(xiàn)變形,鋁合金窗體出現(xiàn)整體脫落或外凸的現(xiàn)象,室內大量家具和家電倒塌或掉落在地面上。在地震中居住房木架構受損嚴重,整體向右傾斜,左側第一間的兩根木柱斷裂,2根輔助支撐立柱脫卯(圖5);左側第二間有2根木柱斷裂,4根橫梁脫卯(圖6)。其他房間柱子均有不同程度向右傾斜、彎曲、移位的現(xiàn)象,中間和頂部橫梁有不同程度脫卯現(xiàn)象。對照《中國地震烈度表》(GB/T 17742—2020)土木結構房屋破壞現(xiàn)象表述,居住房達到了毀壞等級。

    儲物房是2007年建造的土木結構房屋(圖7),地震后房頂大面積梭瓦,兩側夯土山墻倒塌,木結構整體向右輕微傾斜,未出現(xiàn)主要支撐立柱斷裂的現(xiàn)象,但左側第一間出現(xiàn)輔助支撐立柱榫子斷裂、橫梁垮塌的現(xiàn)象。

    畜圈房是2020年建造的空心磚墻抬梁結構(圖8a),這種結構抗震能力特別差,在地震中已徹底毀壞,墻體嚴重倒塌,引起上方橫抬梁掉落,釘在橫梁上的石棉瓦也隨之掉落毀壞。

    洗漱房是2021年建造的無圈梁構造柱砌體結構(圖8b),四周是磚墻,頂上澆筑了一層鋼筋混泥土,門窗一側靠近大門鋼筋混凝土立柱,地震中由于磚墻與大門立柱震動不一致導致墻體與立柱之間形成較大位移的錯裂,門窗變形損壞。

    3.2 破壞原因分析

    由于云南地區(qū)復雜的地形地貌及場地條件,不同區(qū)域農村民居建筑具有顯著的差異性,各類建筑結構抗震能力參差不齊(明小娜等,2017),在歷次地震中都會出現(xiàn)一些破壞異常的點或區(qū)域。造成這種現(xiàn)象的主要原因是大震的近斷層破壞(李小軍等,2008)、局部地形或場地條件影響(包括山體放大效應、邊坡效應、軟土效應等)(王蘭民,吳志堅,2013;張建國等,2012)、房屋的抗震性能(包括建筑結構、材料、設計等存在缺陷)(張彥琪等,2017;盧永坤等,2019)以及震害累加(施偉華等,2011)等因素。造成局部震害加重可能是某一個因素的主導,或者是某幾個因素相互耦合的結果(遲明杰等,2014)。根據(jù)現(xiàn)場調查的情況,背陰坡小組某戶民房地震后發(fā)生嚴重破壞的原因是多方面的,主要可能是由以下幾個因素造成。

    一是山體放大效應。在山區(qū)地貌條件下,震害的差異遠大于平原區(qū),地形高差和局部地貌條件(高山山梁及孤突山梁)對地震動的放大效應明顯,直接影響到地震災害程度的分布(孫崇紹等,2011)。背陰坡小組的民房都是依山而建,這是造成震害嚴重的重要原因,現(xiàn)場調查發(fā)現(xiàn)相對嚴重的民房震害與當?shù)氐膱龅貤l件有明顯的對應關系。圖9為背陰坡小組毀壞民房(民房A)與相同建蓋時間、相同結構土木房屋(民房B和民房C)在傾斜攝影三維影像圖中的位置,可以看出民房A位于山體上部的山脊,海拔高度2 437 m,民房B位于同一山體相近海拔高度的山洼,海拔高度2 438 m,民房C位于同一山體中部的山脊,海拔高度2 334 m,圖10為民房B和民房C的破壞。從不同海拔高度的相同結構的土木農居破壞程度可以看出,山體中部農居(民房C)房頂梭瓦,墻體輕微脫落而無倒塌,結構完好;山體上部的農居(民房A)墻體大量倒塌,結構受損嚴重。從相同海拔高度的相同結構的土木農居破壞程度可以看出,位于山洼的農居(民房B)房頂梭瓦,墻體局部倒塌,結構完好;而位于山脊的農居(民房A)毀壞??梢姷卣饘Ψ课莸挠绊懗尸F(xiàn)明顯的沿山體自下向上的震害加重的趨勢,山脊的震害明顯重于山洼,表現(xiàn)出較明顯的山體放大效應。

    二是邊坡的放大效應。從無人機影像產出的數(shù)字地表模型(DSM)上看(圖11),毀壞民房位于一個突出山梁的前緣頂部,其三面都是邊坡,幾乎凌空。為查看民房所在地三面坡體的坡度值,基于30 m×30 m網(wǎng)格DEM數(shù)據(jù),將其轉換格網(wǎng)內坡度值(圖12)。國際地理學聯(lián)合會地貌調查與地貌制圖委員會關于地貌詳圖應用的坡地分類為:0≤坡度≤0.5°為平原,0.5°<坡度≤2°為微斜坡,2°<坡度≤5°為緩斜坡,5°<坡度≤15°為斜坡,15°<坡度≤35°為陡坡,35°<坡度≤55°為峭坡,55°<坡度≤90°為垂直壁(曹彥波等,2014)。民房A所在的突出山體前面邊坡的坡度值為15°~42°,屬于陡坡和峭坡;左面邊坡的坡度值為18°~38°,屬于陡坡和峭坡;右面邊坡的坡度值為7°~16°,屬于斜坡和陡坡。位于山體前緣突脊的土木房屋倒塌(民房A),而在山體后部凹地的相同類型的房屋則局部倒塌(民房B)。從民房A三面邊坡都屬于斜坡、陡坡和峭坡結合山體前緣和中后部位置相同結構房屋破壞的迥異現(xiàn)象來看,邊坡效應導致的房屋震害加重現(xiàn)象顯著。

    三是震害疊加效應。震害疊加效應在多次地震中都存在,本次地震中災區(qū)在1 h左右時間內經歷4次5級以上地震影響。從圖13可知背陰坡小組毀壞民居(民房A:99.882 9°E,25.676 6°N)位于MS6.4地震震中(蒼山西鎮(zhèn)秀嶺村)東北方向1.5 km 、5.6級地震震中西北方向6.4 km、5.2級地震震中西北方向12.8 km、5.0級地震震中西北方向1 km處。背影坡小組與4次5.0級以上地震震中相距較近,造成了農居震害疊加,加重了災情,但由于幾次地震時間間隔短,較難獲得現(xiàn)場的房屋破壞對比資料。

    四是墻體的抗震能力弱。調查中發(fā)現(xiàn),背陰坡小組的土木結構房屋墻體都是就地取材的夯土墻,制作夯土墻的土黏粒含量較低,砂石粗粒成份較高,降低了墻體黏結性,而且在建造過程中未加入茅草或稻草增強其黏性。在地震作用下夯土墻容易發(fā)生脆性破壞,抗剪、抗拉強度很低,導致墻體大面積垮塌。在建筑工藝上,夯筑時所用模板的不規(guī)則極易致使墻體中間縫隙過大,加之每層夯土的厚度很難保證適度合理,這些問題對夯土墻的質量也會產生影響(王蘭民,吳志堅,2013)。

    4 結論與建議

    本文利用多旋翼無人機采用傾斜攝影的方式拍攝了背陰坡小組建筑物多個角度影像,建模生成了高分辨率三維模型,并對破壞最嚴重的某戶民居的破壞情況和原因進行了分析,得到以下結論和建議:

    (1)傾斜攝影建立的高分辨率三維模型,能夠呈現(xiàn)建筑物立體視覺效果,直觀了解建筑物豐富的細節(jié)層次和側面紋理信息,彌補了以往傳統(tǒng)遙感影像只能獲取建筑物頂部信息的局限,便于對建筑物結構、墻體、門窗等詳細破壞情況進行分析。此外,大范圍的傾斜攝影建模能夠展現(xiàn)建筑物所在位置局部地形地貌情況,以便對于破壞異常的點或區(qū)域,從場地條件方面分析其破壞原因。

    (2)極震區(qū)背陰坡小組某戶民房的破壞異常的不利因素包括山體的放大效應、邊坡的放大效應、多次地震震害疊加效應、建筑墻體自身缺陷。至于是多個因素綜合作用,或某個因素主導,甚至另有原因,還有待進一步深入研究分析。

    (3)重災區(qū)漾濞縣農居中土木和磚木結構房屋所占比例極高,接近70%。發(fā)生在云南地區(qū)的歷次地震和此次地震均證明,土木結構房屋在Ⅵ度區(qū)即會發(fā)生墻體開裂或梭瓦等中等破壞,在更高烈度區(qū)會發(fā)生局部或整體倒塌,其墻體建造工藝粗糙、黏結性不強、抗震性能差、防雨能力弱。針對土木結構房屋的這一特點,在災后恢復重建中不宜再建設土木結構農居,而應建設磚混或磚木結構房屋。

    (4)由于重災區(qū)漾濞縣域地處滇西北橫斷山高山峽谷區(qū),境內山高谷深、山河相間,山地面積占比高達98.4%、河谷臺階平地占比僅1.6%,可供農民建房的地點極其有限,而本次地震中存在大量山體放大作用、邊坡效應、局部地區(qū)有軟土效應的現(xiàn)象。因此在重建農居選址時要盡量避免山頂或山腰等孤突地形、陡峭邊坡前緣等位置或湖泊、沼澤周圍等地基容易塌陷的區(qū)域,重視山體放大作用和邊坡效應對農居的影響。在災后恢復重建中要充分考慮災區(qū)場地和震害特點,相關部門要為農居重建選址和基礎處理提供科學意見和建議。

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    Investigation of Typical Earthquake-damage Caused by the2021 Yangbi,Yunnan MS6.4 Earthquake Basedon the Oblique Photography

    ZHANG Fanghao,DU Haoguo,ZHANG Yuanshuo,ZHANG Jianguo,LU Yongkun,CAO Yanbo

    (Yunnan Earthquake Agency,Kunming 650224,Yunnan,China)

    Abstract

    The high-resolution 3D model created on the basis of the oblique photography is able to present stereovision effect of buildings,which facilitates analyzing the damages of structures,walls,doors,windows,etc.The 3D model improves the traditional remote sensing images that can only obtain information of the roof of buildings.In the disastrous area in Yangbi County stricken by the 6.4-magnitude earthquake on May 21,2021,we used multi-rotor drones to take photos of the residential houses in Beiyinpo villagers group in Huajiaoyuan Village,West Cangshan Town which located on the seismic Intensity 7 area.Further,we set up high-resolution 3D models,and on the basis of our models,we analyzed the cause of the most severely damaged residential houses of a family in the Beiyinpo villagers group.Thus,we identified several unfavorable factors that caused the aggravation of the damage to the houses:the magnifying effect of mountains,the amplification effect of the slope,the superimposition of multiple earthquake damage,and the defects of the buildings walls.

    Keywords:earthquake-damage investigation;oblique photography;high yesolution;the Yangbi 6.4 earthquake

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