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以全新世戈龙布古滑坡堵江溃决洪水地质灾害链为例,采用野外调查、PFC3D滑坡动力学数值模拟和HEC-RAS溃决洪水模拟,再现了该滑坡滑-堵-溃灾害链全过程.首先通过野外调查查明了该滑坡的特征,戈龙布滑坡总体积约7.92×107 m3,主滑方向为NW335°,最大滑动距离为2.3 km,最大堆积厚度约150 m.利用离散元软件对该滑坡启动和堆积过程模拟,戈龙布滑坡滑动过程持续了103 s,最大速度可达57 m/s,且在滑动过程中呈现出破碎程度区域差异性的运动学特性;大部分颗粒在运动过程中保持了其原始的位置顺序,堆积体物质特点为单个颗粒与块体团簇共存,破碎作用较弱.滑坡堆积体面积约为1.8×106 m2,鞍部高143 m,左岸、右岸高程分别为2 030 m和2 063 m.滑坡堵塞黄河形成的堰塞坝厚度达143 m,上游形成面积为128 km2、库容为4.87×109 m3的堰塞湖.通过模拟不同溃坝程度(15%、25%、50%和75%)下洪水演进过程,溃口下泄流... 相似文献
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基于深度学习的CZ铁路康定—理塘段滑坡易发性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
CZ铁路康定至理塘段地处青藏高原东部边缘,区域内地形地貌多变、地质构造复杂,滑坡灾害极其发育,严重威胁着CZ铁路康定至理塘段的规划建设和未来安全运行。因此,选取高程、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、地表切割度、地形湿度指数、归一化植被指数、岩性、距断层距离、距河流距离、距道路距离共计12个影响因子构建滑坡空间数据库,采用深度学习的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(13.76%)、高易发区(14.00%)、中易发区(15.86%)、低易发区(18.17%)、极低易发区(38.21%)5个等级,并与人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型进行对比。结果表明,CNN模型的评价精度AUC(0.87)大于ANN(0.84)模型,且极高易发区的频率比值高于ANN模型,CNN模型在本研究区有着更高的预测能力;极高和高易发区主要分布在水系较为发育的地区,沿着雅砻江和其他河流两侧2 km范围内呈带状分布。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区滑坡灾害发育的分布现状,能够为该区的CZ铁路建设和未来安全运行过程中的防灾减灾工作提供科学的依据。 相似文献
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震后泥石流松散物质显著增多,临界雨量降低,导致泥石流暴发频率增加、规模增大,从而使震后灾区泥石流堵江事件频繁发生,给灾区带来严重的二次灾害。为了评价震后泥石流堵江概率大小,本文在野外考察基础上,获得研究区泥石流沟基础数据,并根据水文模型计算不同频率下的泥石流规模; 在此基础上利用泥石流堵江公式,获取研究区域泥石流堵江危险程度(数值),并结合研究区域已发生的泥石流堵江事件,界定了泥石流堵江公式的临界值,使之能够更加准确用来判定泥石流堵江概率,并对 5·12 地震极震区都汶公路沿线的7条泥石流在不同频率下的泥石流堵江概率进行评价。评价结果显示:牛眠沟和关山沟在暴发50a及其以上泥石流时,会发生堵江; 烧房沟、红椿沟和磨子沟在暴发10a及其以上泥石流时,会发生堵江事件; 洱沟和太平沟在暴发5a及其以上泥石流时便可能发生堵江; 上述泥石流沟一旦发生堵江,便会给映秀镇和都汶公路带来严重灾难。通过本文获取的堵江临界值可以作为判定泥石流堵江的参考标准,为泥石流防治、预报提供参考,同时可以为灾后重建和预防二次灾害提供科学借鉴。 相似文献
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5.12汶川地震及其次生山地灾害对灾区的土地资源造成了严重破坏,损失巨大.以重灾区都汶公路沿线为研究对象,通过野外实际调查,利用遥感影像解译和土地利用资料,探讨了地震引起的崩塌、滑坡等次生山地灾害对土地利用的破坏方式和特征,次生山地灾害以移动破坏、淤埋破坏和拉裂破坏3种形式破坏土地资源,并对土地利用损失进行了评估.结果表明:①各种土地利用类型中,淤埋破坏是最主要的破坏形式,占总破坏面积的77.23%,移动破坏面积占总破坏面积的22.77%;②林地和草地破坏呈现出在缓坡地带和陡坡地带破坏比例高,在中间地带破坏比例低的规律,旱地破坏具有随着坡度的增大而加剧的趋势;③研究区内各类土地利用类型总损失价值达76 577.26万元,其中林地损失量最大,占总损失价值的87.18%,是地震引起崩塌、滑坡灾害损失的主要对象. 相似文献
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不同降雨条件下黄土高原浅层滑坡危险性预测评价 总被引：4，自引：0，他引：4
黄土地区浅层滑坡发育非常广泛,由于其具有分布规律性差、前期变形迹象小、分布范围大、面小点多等特征,目前还无法进行有效预测,因此给黄土地区工程安全带来严重威胁。根据无限边坡模型,结合降雨入渗-土体强度衰减规律和GIS（地理信息系统）技术,构建了不同降雨条件下黄土地区浅层滑坡发育危险性评价模型,并将该评价模型应用到延河一级支流幸福川流域,预测在有效降雨量30、50、100、200 mm条件下,该流域浅层滑坡发育程度,并与当前较为流行的SINMAP模型(地形稳定性模型)进行对比。结果表明：①不稳定和潜在不稳定浅层滑坡主要分布在末级河流的两侧和源头,稳定和较稳定区域主要分布在一级河流河道两侧和塬面上;通过对比分析,SINMAP模型计算的结果与本文建立的模型在降雨强度30 mm时的计算结果较为一致。②在本文建立的模型评价结果中,随着有效降雨量的增加,Fs（稳定性系数）<1.00的不稳定区域所占比例逐渐增加,从30 mm的1.12%到200 mm的4.79%;相反,稳定区域则出现逐渐减少的趋势。③根据已发生灾害点的分布,随着有效降雨量的增加,研究区域已发生的灾害点分布在Fs<1.25的比例明显增加,从30 mm的62%到200 mm的88%,在SINMAP评价模型中,研究区域已发生的灾害点的64%分布在不稳定和潜在不稳定区域内,说明本文所建立的评价模型具有一定的精度。通过与SINMAP评价模型对比,本文建立的模型主要采用基于降雨入渗规律,而SINMAP评价模型主要基于降雨汇流过程,因此在利用过程中应根据区域特征选择利用。 相似文献
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准确的滑坡易发性评价结果是滑坡风险评估的基础,对防灾减灾工作有着重要的意义。文章以雅安市为研究区,在野外地质调查的基础上,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、泥沙输运指数、径流强度指数、归一化植被指数、年均降雨量、地震动峰值加速度、地形起伏度、距断层距离、地层岩性、距河流距离、距道路距离等16个因子,构建研究区滑坡易发性评价指标体系,采用度神经网深络(DNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(12.2%)、高易发区(7.0%)、中易发区(9.8%)、低易发区(17.0%)、极低易发区(54.1%)五个等级,并与人工神经网络(ANN)模型进行对比,用ROC曲线的AUC值进行精度检验。结果表明,DNN模型的评价精度AUC(0.99)大于ANN(0.96)模型。因此,相比ANN模型,DNN模型在该研究区有着更好的拟合能力和预测能力,滑坡极高和高易发区主要分布于雅安市人类工程活动强烈的低海拔地区,沿着道路和水系分布,距道路距离、高程、年均降雨量是影响雅安滑坡发育的主要影响因子。 相似文献
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东非大裂谷肯尼亚段,与软流圈侵入和岩石圈减薄有关的岩浆活动导致了火山活动频发。火山活动造成地裂缝灾害直接威胁着裂谷内的工程设施。本文通过在肯尼亚裂谷的野外调查和地球物理勘探,归纳了地裂缝的平面分布特征和破裂特征,分析了基岩破裂与地裂缝的关系。结果表明地裂缝主要与火山伴生,呈线状展布,地表破坏特征以水平拉张为主。地裂缝与其下的基岩裂隙相连,基岩裂隙的存在决定着浅部土体地裂缝的发育位置和规模。地壳形变数据表明研究区存在以火山为中心的隆起区,基于此本文通过Mogi点源模型计算并分析了一次火山喷发引起的位移和应变特征。结果表明火山喷发引起的广泛不连续变形造成了基岩破裂,肯尼亚裂谷地裂缝的成因机制可归纳为火山喷发-基岩破裂-沉积物破坏。 相似文献
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黄土中含有大量的Na+、Ca2+、CI-、SO42-等,水在进入黄土过程中这些离子会溶于水中被水带走,从而影响黄土的结构和强度,为了研究矿物离子浓度对黄土强度的影响,本文利用TFB-1型非饱和土应力-应变控制式三轴仪对甘肃黑方台重塑土样进行固结不排水（CU）试验。分别在100 kPa、200 kPa、300 kPa围压下对不同浓度硫酸钠溶液重塑的黄土试样进行CU试验,探讨了硫酸钠浓度对黄土强度的影响。试验结果表明:同一围压下,随硫酸钠浓度的增大,黄土峰值剪切强度和残余剪切强度先减小再增大;在干密度相同条件下,随硫酸钠浓度的增大,黄土的总内摩擦角、有效内摩擦角、总黏聚力先减小再增大,而黄土的有效黏聚力单调增大;硫酸钠浓度的增大会减小黏粒的双电层厚度,使黏粒之间的力增强,从而黏粒的颗粒集合体增多,进而影响黄土的强度。 相似文献