黄 洪,胡桂胜,陈宁生,倪化勇
(1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,四川 成都 610041;2.中国科学院大学工程科学学院,北京 100049;3.高原科学与可持续发展研究院,青海 西宁 810016;4.中国地质调查局探矿工艺研究所,四川 成都 611734)
按照沟谷地貌特征把泥石流分为沟谷型泥石流和坡面型泥石流[1]。通常情况下坡面型泥石流汇流面积小,流量和规模不大,其危害性较小[2]。沟谷型泥石流具有谷坡陡峻、相对高差大、沟道坡度大等特点,往往形成大规模的泥石流灾害,造成巨大的经济损失与人员伤亡[3]。据不完全统计,因沟谷型泥石流造成的群死群伤数占泥石流伤亡总数的90%以上[4]。特别是汶川地震以后,区域地质环境遭到破坏,不良地质现象频发为泥石流的暴发提供了充足的物源条件,以登溪沟[5]、文家沟[6]、红椿沟[7]、磨子沟[8]为典型代表的沟谷型泥石流具有规模大、频率高、危害严重等特点。
泥石流发源于地貌学,其活动是地貌演化过程中的一种形式[9]。地貌的发育特征既为泥石流提供了动力势能条件,也影响着流体的性质、规模、危害程度[10]。熵是对系统状态的描述,而侵蚀等各种地貌过程也是一种状态,艾南山[11]把熵的概念引入地貌学,运用流域地貌信息熵理论解释地貌的发展和演变。目前流域地貌信息熵主要被运用在泥石流的危险性评价中[12-15],但很少有研究从地貌信息熵的角度去解释泥石流的形成机制。
2021年7月14日20时许,黑水县谷汝沟发生泥石流灾害,造成直接经济损失达3 300万元。得益于高效的防灾体系建设,此次泥石流灾害无人员受伤。因此,本文选择黑水县谷汝沟“7·14”泥石流为研究对象,通过分析泥石流灾害发生前的气象资料,并结合流域地貌演化阶段,利用灰色灾变预测模型,阐明谷汝沟泥石流的形成机制,预测其未来发展趋势。该研究成果可为其他沟谷型泥石流灾害的防灾减灾提供理论依据,并提高和完善泥石流灾害的预测预警手段与减灾水平。
黑水县位于青藏高原东缘地区,横断山脉中段,是我国第一阶梯与第二阶梯的交接地带,此处相对高差变化明显,新构造运动强烈,地壳抬升显著,沟谷发育,两侧风化剥蚀搬运作用显著,是我国泥石流高发区。黑水县谷汝沟属深切割构造侵蚀中高山地形,形态上似勺状,流域面积为33.66 km2,主沟长10.6 km,沟口位置为102°58′21.38″E、32°06′02.67″N(图1)。谷汝沟流域平面呈扇形,流域内支沟发育,共有9条支沟(表1),受构造控制,沟域分布不对称呈树枝状,南北走向;谷汝沟为深切割“V”型谷,岸坡陡峻,切割深度大,沟域最高海拔约4 395 m,沟口与黑水河交汇处海拔约2 325 m,高差达2 070 m,主沟平均纵比降为193‰。
表1 黑水县谷汝沟特征参数表
图1 黑水县谷汝沟流域全貌Fig.1 Drainage basin of Guru Gully in Heishui County
图2 研究区地质图Fig.2 Geological map of the study area
研究区属于高原型气候,旱、雨季分明。年平均降雨量为817 mm,降雨分布不均,降雨量日变化大,夜间降雨量占全年降雨的70.2%;研究区年平均气温为9 ℃,年最高极端气温为33.5 ℃,年最低极端气温为-14.4 ℃[图3(a)]。谷汝沟沟口黑水河属于岷江右岸一级支流,全年径流量为4.56亿m3。通过下载研究区附近松潘等7个降雨观测站的多年平均降雨量值[数据来源于国家气象信息中心(http://data.cma.cn)],并利用ArcMap平台的空间插值功能,获取了研究区多年平均降雨量空间插值图[图3(b)]。
图3 研究区气象水文图Fig.3 Meteorological and hydrological map of the study area
2021年7月14日20时许,黑水县芦花镇谷汝村谷汝沟泥石流地质灾害隐患点发生了泥石流灾害,造成直接经济损失达3 300万元。根据该泥石流沟附近达古冰川二道桥雨量站监测数据显示,半小时内该站点降雨量高达14.3 mm。2021年7月14日19时40分左右,谷汝沟流域上游多条支沟发生山洪;20时00分左右,上游洪水携带泥沙、黏土裹挟树木枯枝向下运移,沿途掏蚀沟底、冲刷沟岸,并形成两处堵溃点,溃点溃决后扩大了泥石流规模,其龙头沿沟道运移,携带最大石块粒径约为5.0 m×4.3 m×4.2 m[图4(a)],由于在下游弯道段和桥涵处受阻爬高,漫上公路和侧堤,冲入两侧居民住房区[图4(c)],造成道路农田淤埋、电力设施和通讯设备破坏[图4(b)],在谷汝沟沟口形成6×104m2、平均厚度约为2 m、堆积物方量约为12×104m3的堆积扇[图4(d)]。
图4 黑水县谷汝沟泥石流成灾概况Fig.4 General situation of debris flow disaster in Guru Gully of Heishui County
泥石流运动特征参数(泥石流容重、流速、流量)的确定是评价泥石流性质和规模的主要方法[17]。泥石流运动特征参数具体计算模型见表2。
表2 泥石流运动特征参数计算模型
2.2.1 泥石流容重计算
本文采用基于黏粒含量的泥石流容重法计算谷汝沟泥石流容重。谷汝沟泥石流发生后,在沟道内勘察取土样(泥石流土样取样点位置为102°58′43.07″E、32°07′06.5″N,高程为2 593 m),并在室内对土样进行颗粒筛分实验[图5(a)],利用马尔文激光粒度仪[图5(b)]测定土样中粒径小于0.005 mm的黏粒含量。通过对我国西南地区泥石流沟的统计分析发现,泥石流土样中黏土颗粒(粒径<0.005 mm)含量与泥石流容重之间存在一定的关系(表2)。通过计算表明,谷汝沟“7·14”泥石流容重为1.83 g/cm3,判断此次泥石流属于黏性泥石流。
图5 黑水县谷汝沟泥石流土样筛分实验Fig.5 Screening experiment of debris flow soil samples in Guru Gully,Heishui County
2.2.2 泥石流流速与流量计算
谷汝沟泥石流流速计算模型见表2。根据现场勘察,在谷汝沟中下游选取了3个典型泥石流断面,断面示意图和现场照片如图6所示,具体位置见图1,并通过形态调查法,结合已计算出的泥石流流速,得出谷汝沟不同断面处的泥石流流量,见表3。
表3 黑水县谷汝沟泥石流运动特征参数计算结果
图6 黑水县谷汝沟泥石流典型断面Fig.6 Typical section of Guru Gully debris flow in Heishui County
3.1.1 降雨激发泥石流形成
降雨作为泥石流的激发因素,前期降雨会逐渐增加岩土体的含水量,在后续短历时强降雨作用下,更容易形成地表径流,进而导致形成泥石流所需的短历时强降雨阈值降低[20];与此同时,随着地表积水的产生,导致岩土体内孔隙水无法排出,岩土体孔隙水压力增加,降低了岩土体强度,在后续降雨作用下,岩土体失稳形成泥石流[21]。图7为谷汝沟“7·14”泥石流暴发前一个月的日降雨量数据和泥石流暴发当天的小时降雨量数据。
图7 黑水县谷汝沟“7·14”泥石流发生前期的累计降雨 量和当日降雨量数据 Fig.7 Previous cumulative and daily rainfall data of Guru Gully “7·14” debris flow in Heishui County
由图7可知,谷汝沟泥石流暴发前一个月的累计日降雨量为243.5 mm,泥石流前期降雨量主要集中在6月份,其中前期最大降雨量发生在6月13日,日降雨量为33.1 mm;在泥石流发生前几天几乎没有发生降雨,但是在谷汝沟“7·14”泥石流发生当天降雨量达到当月最大值;谷汝沟“7·14”泥石流发生当天降雨量为49.7 mm,早上8:00左右开始降雨,降雨量为2.5 mm,在10:00左右降雨量达到最大,小时降雨量为11.2 mm,随后降雨量逐渐减小。但值得注意的是,19:40左右支沟发生山洪,20:00左右泥石流暴发时,谷汝沟流域内几乎没有下雨,累计小时降雨量仅为0.45 mm。根据现场调访,证实了这一说法。推测可能是由于谷汝沟“7·14”泥石流暴发当天接近50 mm的降雨量使得该流域上游形成的小型堰塞坝在19:40左右发生了溃决,引发了此次泥石流灾害。
3.1.2 壮年偏幼期的流域地貌控制泥石流的形成
流域地貌特征为泥石流的形成提供动力条件[22-23]。熵是对系统状态的描述,艾南山等[24]把熵的概念和计算方法引入地貌学,在美国地貌学家斯特拉勒(Strahler A N)提出的侵蚀流域面积-高程分析方法的基础上,提出流域地貌信息熵理论,将地貌信息熵作为判断流域稳定性的定量指标。利用信息熵可以判断地貌侵蚀发育程度以及地貌的演化阶段[25],信息熵的计算方法如下:
首先将谷汝沟流域DEM高程数据转化为以50 m为间距的等高线,并计算出每条等高线高程以上的面积(a),以及该等高线高程与流域最低点高程的相对高差(h),然后与流域总面积(A)和总高差(h′)建立函数关系式:
y=f(x)
(1)
式中:x=a/A;y=h/h′。
通过对该函数关系式进行积分,得到斯特拉勒积分值如下:
(2)
艾南山[11]在斯特拉勒积分的基础上,建立了流域地貌信息熵的计算公式:
(3)
根据地貌信息熵值,可以将流域划分为以下几个发育阶段(表4):幼年期(H<0.11)、壮年偏幼年期(0.11≤H<0.20)、壮年期(0.20≤H<0.30)、壮年偏老年期(0.30≤H<0.40)、老年期(H≥0.40)。根据计算结果,通过对谷汝沟流域斯特拉勒积分曲线(图8)进行拟合发现,采用三次多项式的拟合效果最好(R2=0.999),拟合方程为y=1.521 3x3-2.871 7x2+0.307 8x+0.983 2,并据此计算出谷汝沟斯特拉勒积分值S=0.56,流域地貌信息熵H=0.14,可知其处于壮年偏幼年期的发育阶段,流域侵蚀较强烈,地形起伏较大,为“7·14”泥石流暴发提供了充足的动力势能条件。
表4 基于流域地貌信息熵的沟谷发育阶段及其划分标准
图8 黑水县谷汝沟和其他典型沟谷型泥石流沟流域的斯特拉勒积分曲线Fig.8 Strahler integral curves of the watersheds of Guru Gully in Heishui County and other typical gully debris flow gullies
本文选择了川西地区其他10条典型的沟谷型泥石流沟流域,并通过野外勘察结合ArcGIS地形分析获取了这10条沟谷型泥石流沟的斯特拉勒积分曲线(图8),分析发现:这些泥石流沟流域全部处于壮年偏幼年期或者壮年期的发育阶段,其中有8条泥石流沟流域处于壮年偏幼年期,占到总数的80%。这说明当这些流域存在丰富的松散物源时,在一定的降雨条件下,易发生泥石流灾害。这是因为研究区位于青藏高原东缘地区,在青藏高原强烈隆升所导致的特殊地貌下,相对高差变化明显,沟谷发育,为泥石流提供了有利的起动条件,因此该地区是我国泥石流高发区。
3.2.1 灰色灾变预测模型的建立步骤
灰色灾变预测的研究对象是灾害,预测的任务是确定某种灾害出现的时间,如干旱年份的预测、洪涝年份的预测、地震时间的预测等[26]。灰色灾变预测就是要预测出某种灾害具体在哪一年出现。灰色系统理论最早由邓聚龙(1982年)[27]提出,是对含有已知信息和未知信息的系统进行预测,即通过少量不完整的信息,建立灰色预测模型,对其发展规律做出模糊性的长期描述。灾变预测的机理是先将灾变出现的时间由小到大依次排列,构成原始数列,然后采用灰色灾变预测模型即GM(1,1)模型预测未来某个时间是否发生灾变,或某种异常数据可能出现的时间间隔。
灰色灾变预测模型[GM(1,1)]的建立步骤如下:
1) 首先构造目标的时间序列X(0)=[X(0)(1),X(0)(2),…,X(0)(i)],其中X(0)(i)表示第i年的数据,行为特征数列[X(0)(i)]可能是杂乱无章的,然而其实质必然是有序的,存在因果关系。
(4)
利用最小二乘法得到灰色参数(a,u):[au]=(BTB)-1BTYN,其中:
YN=[X(0)(2),X(0)(3),…,X(0)(i)]T;
求得微分方程GM(1,1)为
(5)
表5 灰色灾变预测模型精度检验表
3.2.2 谷汝沟泥石流灰色灾变预测模型的建立
泥石流暴发历史时间的准确性直接影响到模型预测的精度。谷汝沟泥石流活动历史的确定主要通过现场调访,包括对村长在内的多名村民进行走访调查,并通过2010年、2012年、2019年的谷汝沟泥石流勘察报告,确认谷汝沟分别在1984年、2007年、2011年、2015年、2021年发生过泥石流灾害。
根据谷汝沟泥石流暴发历史时间得到的灾变日期集为X=[X(1),X(2),X(3),X(4),X(5)]=[1,24,28,32,38]
对X进行累加处理后,得到参数YN、B:
利用最小二乘法,得到灰色参数a、u:
求得谷汝沟泥石流灰色灾变预测模型GM(1,1)为
X(1)(t+1)-145.259 7e0.152 1t-144.259 7
(6)
3.2.3 谷汝沟泥石流灾变预测模型的精度检验及其灾变预测
利用谷汝沟灾变预测模型计算还原值并与实际值进行对比,再计算模型还原值与实际值的残差和后验差比值C和小误差概率q,从而对模型预测结果进行精度评价。
表6 谷汝沟灾变预测模型残差表
利用谷汝沟泥石流灰色灾变GM(1,1)预测模型[公式(5)],预测出在2021年后,谷汝沟将在2027年、2034年、2042年暴发泥石流灾害(表7)。因此,上述年份应当作为泥石流灾害重点防治年份,并提前做好泥石流防治工程和监测设备维护工作,尤其在雨季时,应加强监测预警。
表7 谷汝沟泥石流预测
需要注意的是,虽然谷汝沟灰色灾变预测模型的预测值与历史实际值一致(表7),说明模型预测精度高,但是灰色灾变预测方法也有其局限性,如难以反映预测对象在各阶段的特征和波动趋势,只能预测灾害发生的年份,不能预测灾害发生的具体月、日。
我国山地面积占国土面积的2/3,泥石流灾害广泛分布,其中以泥石流灾害点密度最大的四川省为例,平均每年治理72条泥石流沟,新增240条泥石流沟,泥石流治理速度远远赶不上新增速度。因此,仅仅凭借工程治理的泥石流防灾减灾措施是不够的,泥石流预测预警成为了泥石流防灾减灾的关键。目前国内外对泥石流的监测主要集中在固体物质来源监测、水源监测、泥石流运动特征及其流体特征监测等方面[28-29],并从临界雨量、形成机理等方面进行预警[30-31]。
与上述单一模式和方法的监测预警不同的是,谷汝沟泥石流的监测预警是以社区为基础的多级联动、多手段配合的监测预警系统。谷汝沟泥石流具体监测预警过程主要由前期地质灾害风险识别、县级预警研判和乡级预警研判三个部分组成,如图9所示。在2021年的4月和5月,县自然资源局就展开了前期地质灾害风险识别,完善了防治方案和应急预案,并进行了地质灾害防治知识宣传培训、应急演练,汛期督导人员数次对谷汝沟进行巡查,提醒监测人员做好“三避让”和“三个紧急撤离”工作;在泥石流暴发当天(7月14日)收到省水利厅发出山洪灾害橙色预警后,县地灾办迅速做出响应,及时将预警信息传达,并要求做好排查、巡查、转移群众等工作,监测人员收到预警信息后,一边做好隐患排查、巡查、监测预警、值班值守等工作,一边组织群众准备主动避让;7月14日19时15分左右,监测人员发现有暴发泥石流的可能性,要求村干部立刻组织群众转移,19时40分左右,谷汝沟流域上游多条支沟发生山洪;7月14日20时00分左右,主沟发生泥石流灾害。本次泥石流灾害中,中长期预警结合短期预警发挥了出色的减灾效果,通过前期地质灾害风险识别和县乡两级的预警研判,在谷汝沟“7·14”泥石流灾害发生前,果断采取“三避让”和“三个紧急撤离”措施,提前转移93户310人,未造成人员伤亡。
图9 谷汝沟泥石流监测预警过程Fig.9 Monitoring and early warning process of debris flow in Guru Gully
谷汝沟“7·14”泥石流灾害无人员伤亡的成功避险在国内实属罕见,这为其他地区泥石流的防灾减灾提供了良好典范,值得借鉴学习。
本文旨在分析沟谷型泥石流谷汝沟“7·14”泥石流的特征与成因。采用现场勘察,获取了谷汝沟泥石流灾害与监测预警特征;通过模型计算,获取了谷汝沟泥石流运动特征;通过长短尺度的降雨分析和流域地貌信息熵,阐明了谷汝沟泥石流的形成机理;采用灰色灾变预测模型GM(1,1),预测了谷汝沟泥石流的未来发展趋势。得出如下结论:
1) 根据泥石流运动特征参数计算结果表明:谷汝沟“7·14”泥石流容重为1.83 g/cm3,属于黏性石流,平均流速为11.2 m/s,流量991.2 m3/s。
2) 气象分析和流域地貌信息熵计算结果表明:谷汝沟“7·14”泥石流暴发当天的日降雨量达49.7 mm,是泥石流的激发因素;谷汝沟的斯特拉勒积分值S=0.56,流域地貌信息熵H=0.14,流域处于壮年偏幼期的发育阶段,为谷汝沟“7·14”泥石流暴发提供充足的动力势能条件。
3)根据建立的灰色灾变预测模型[GM(1,1)]的预测结果表明:谷汝沟将在2027年、2034年、2042年暴发泥石流灾害。
4) 谷汝沟泥石流灾害的成功避险,为其他地区沟谷型泥石流防灾减灾提供了良好典范,值得借鉴学习。
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