2023年积石山Ms6.2级地震同震地质灾害初步分析

2023年12月18日,甘肃省临夏回族自治州积石山县发生Ms6.2级地震,触发了大量同震地质灾害,亟需查明同震地质灾害的基本特征、发育分布规律和成因机制,为震后恢复重建与地质灾害防治提供支撑。本文基于多源高分辨率遥感解译和已有研究成果对比分析,初步揭示了此次地震地质灾害的基本特征和发育分布规律,并探讨了草滩村液化滑坡—泥流的成因机制。结果表明:此次地震Ⅶ度及以上烈度区内共发育1 535处同震地质灾害,主要为中小规模黄土滑坡和浅表层岩质崩塌,集中分布于黄土梁和黄土塬内冲沟两侧、单薄黄土梁两侧以及大型历史滑坡后壁等局部地形较陡峭的部位。地震因素控制了同震地质灾害的区域分布规律,而地形因素控制了同震地质灾害的局部分布规律。同震地质灾害在0.1~0.3 g震峰值加速度区域、发震断层下盘区域、南东坡向、30~60 m坡高范围、斜坡中部以上20~40 m范围分布数量最多。受广泛关注的草滩村“砂涌”灾害本质是饱水黄土在地震作用下发生的液化滑坡。2016年完成的填沟造地工程改变了滑源区地表和地下水流通条件,地下水通道被堵塞,导致地下水位抬升和下部土体饱和可能是该处发生液化滑坡的重要原因。

2015年4.29甘肃黑方台党川2~#滑坡基本特征与成因机理研究

2015年4月29日早上7点55分,甘肃省永靖县盐锅峡镇党川村发生了小规模黄土滑坡,约5×10~4m^3失稳的黄土从黄河Ⅳ级台塬黑方台冲向黄河Ⅱ级台塬。滑坡后仅3h,再次产生较大规模的黄土滑坡,约35×10~4m^3黄土泥流冲向下游,形成长约780m,宽100m的堆积体,最大的堆积厚度17m,在党川段是少有的灾难性的滑坡。本文在滑前位移监测和裂缝分布变形研究的基础上,结合详细地质调查、低空摄影测量、现场工程地质测绘、含水率实验等手段,对党川2~#滑坡的基本特征进行了分析,并形成滑坡发生及成灾原因初步认识。结果表明:(1)从时间上来看,党川2~#滑坡共发生2次滑动,根据滑动模式和堆积特征上分析,第Ⅰ次相对独立,第Ⅱ次分为3轮滑动,共4轮滑动;(2)第Ⅰ次滑动区域面积8396m^2,变形区域仅在台塬边较小范围内,滑前长期蠕动变形是第Ⅰ次滑动发生诱发因素;(3)第Ⅱ次滑动区域面积为27422m^2,地表裂缝较少,滑前裂缝无明显位移变形,底部黄土的液化对台塬黄土滑坡的运动起了非常重要的作用,该次滑动滑距长、破坏强,具有突发性;(4)党川段开始发生大规模静态液化型黄土滑坡,并以落水洞形成滑坡边界,这对其他区段早期识别和监测预警研究具有重要意义。

2017年8月28日贵州纳雍县张家湾镇普洒村崩塌特征与成因机理研究

2017年8月28日10时30分许,贵州省纳雍县张家湾镇普洒村后山约49.1×10~4m^3的山体发生高位崩塌,高速运动的碎屑物质沿途铲刮坡面原有松散崩滑堆积物,最终形成体积约为82.3×10~4m^3的堆积体,摧毁坡脚的普洒村大树脚组和桥边组居民区,造成26人遇难,9人失踪。通过对灾害发生现场进行详细的地质调查,本文综合运用无人机航拍、地面合成孔径雷达监测等技术手段,对普洒村崩塌体特征进行了详细描述,初步阐述了崩塌发生的动力学过程和成因机理,并对周边受崩塌体失稳影响而产生的欠稳定区岩体特征的危险性进行了分析评价。初步研究结果认为,崩塌源区岩体在下部巷道采煤的影响下产生拉张裂缝,之后在长期重力作用下,山体开始变形、破碎,最终整体失稳破坏。崩塌体从小规模掉块开始到整体失稳破坏、远程运动,直至最终停积,整个过程用时约7分21秒,其中主崩塌体失稳用时约26 s,远程运动距离约788 m,是一处典型的高位崩塌-碎屑流。深入研究普洒村崩塌的形成过程和成灾机理,对我国西南山区存在的与普洒村崩塌体类似条件的灾害隐患点的减灾防灾工作,具有重要的指导意义。

基于高精度低空摄影测量的黄土滑坡精细测绘

滑坡体积精确计算看似简单实则困难。黄土高原具有植被稀少、岩土暴露程度高、滑坡易发多发等特点。本文在充分认识上述特点的基础上,尝试采用高精度低空摄影测量技术来精确测算滑坡方量。与传统计算方法、遥感和三维激光扫描对比,低空摄影具有受各类因素影响较小、作业灵活、高效、产品精度高等优点。本文以甘肃黑方台党川2#黄土滑坡为例,在介绍近景摄影测量数据获取方法的基础上,采用滑坡前后的高精度的低空摄影测量数据源和结合现场调查,对该滑坡进行精细测绘,实现"数字化滑坡"。研究结果表明:(1)滑坡长217m,宽176m,滑坡平均厚度约20m(滑源区),滑距782m,后缘到前缘的落差122m,影响面积为105216m^2;(2)根据斜坡各部分滑动和堆积特征,将其细分为崩滑区、主滑区、滑塌区、流通堆积区、铲卷堆积区、挤压堆积区、二次堆积区、粉尘堆积区;(3)以高精度DEM求得,滑动和堆积方量体积分别为31.72×10~4m^3和49.96×10~4m^3;(4)滑坡整体松散系数为1.411,局部的干密度差别较大,其大小与滑坡发育特征和运动过程有密切关系。

黑方台黄土斜坡变形破坏机理研究

黑方台常年农业灌溉引起地下水位上升,在透水性差的粉质黏土层顶部形成了厚度不断增大的饱和黄土软弱带,导致斜坡蠕动变形诱发了大量的黄土滑坡,滑坡体在地下水的浸润作用下转化为黄土泥流向前运动。为对黄土斜坡的变形破坏机理进行分析研究,进行了8个围压下的固结不排水试验。试验结果表明:饱和黄土应力应变模式表现为强烈的应变软化剪缩型,并具有一定的稳态特性。300 k Pa围压以下,试样强度丧失,土体完全液化,其余围压下的试样产生部分液化,抵抗变形能力增加,土体应力状态可划分为完全液化区和部分液化区。斜坡的变形破坏特征因上覆黄土厚度不同而有所差异,通过插值计算,黄土层厚度大于临界黄土厚度(约20 m)时,斜坡产生突发性滑动变形破坏,反之斜坡产生缓慢变形的黄土泥流。研究结果证明了黑方台削方减载治理工程的科学性,并为滑坡的防治和治理提供了一定的理论依据。

泾阳南塬蒋刘4#滑坡特征及成因机制

2016年3月6日,泾阳南塬蒋刘村发生了约2×10~4m^3的小型黄土滑坡。滑坡发生后,在对滑坡现场进行详细的地质调查基础上,结合无人机航测和三维激光扫描综合手段,对滑坡的基本特征及成因机理进行了初步分析。结果表明:长期引水灌溉是滑坡发生的基本条件;坡脚滞水软化作用、与灌溉渠较短的渗透距离、坡脚冻结黄土春季解冻是导致滑体发生的直接原因;底部饱和泥化黄土的铺垫及导流作用,是导致其滑程较远的根本原因。该类滑坡近几年来发生频率较高,为泾阳南塬滑坡演化后期的主要发生类型,具有一定的特殊性,值得深入研究。

甘肃黑方台陈家8~#静态液化型黄土滑坡变形特征及成因机理

甘肃黑方台为灌溉诱发的静态液化型黄土滑坡发育地区,这类滑坡变形破坏具有明显的突发性,2015年黑方台东北侧的陈家8~#滑坡发生了3次滑动,在前方沟谷内形成了4.4×10~4 m^3黄土堆积体。通过野外调查和位移监测,获得了陈家8~#静态液化型黄土滑坡的完整变形曲线,其滑坡变形过程可分为前期稳定、匀速变形和加速变形3个阶段,位移具有明显的突发性,滑前坡体底部饱水黄土的静态液化是诱发滑坡连续发生的原因,而滑坡弧形凹槽产生的汇水作用是使3次滑动呈渐进后退式的重要因素。有效的地表变形监测和宏观上地下水渗出规律的识别是预警这类滑坡的重要手段。

黑方台焦家4号黄土滑坡发育特征及滑动机理

20世纪60年代以来,大量的灌溉系统在黄土地区建设运营,解决了农业的干旱问题,但同时灌溉也诱发了大量的滑坡。其中,2015年1月28日20:00,甘肃省永靖县焦家村发生了一起中等规模的黄土滑坡,滑坡严重影响其下方309国道线和六盘峡水库的安全。采用对裂缝分布、水文地质的调查,结合低空摄影测量、精细工程地质测绘、室内三轴试验等研究方法,对焦家4号滑坡的基本特征进行了分析,对形成滑坡的成灾机理有了初步认识。结果表明:(1)滑坡发生前,后缘裂缝有明显的变形情况;(2)滑坡滑动距离为548.3 m,体积为15.35万m^3,面积为6.6万m^2;(3)饱和黄土应力应变模式表现为强烈的应变软化剪缩型,并具有一定的静态液化特性;(4)滑坡是饱和黄土层静态液化引起的。

碎屑流堆积物粒度分布与运动特性的关系——以贵州纳雍普洒村崩塌为例

对碎屑流堆积物的研究能反应碎屑流动能的变化。文章在普洒村崩塌现场调查的基础上结合崩塌堆积体高分辨率数字地表模型(DSM),对崩塌碎屑流部分粒径进行统计分析,再结合谢德格尔公式估算崩塌碎屑流运动速度,对碎屑流运动过程进行初步分析,得到如下结论:(1)统计堆积体沿主滑方向的13个连续矩形区(A1~A13区)表面块石粒径,总结其规律为:越远离崩塌源区,小粒径含量越多,大粒径含量越少。(2)堆积物粒径和碎屑流运动动能有关,速度越大,其携带块石的能力越大,反之,块石含量越少。(3)根据块石堆积的不同特点,将堆积区域划分为初始堆积区、集中堆积区、平稳堆积区以及堆积减弱区。

灌溉诱发突发性黄土滑坡机理研究

系统揭示黑方台突发性黄土滑坡物理力学机理,对滑坡防治具有重要的作用。自上世纪六十年代年黑方台常年的农业灌溉诱发了大量20~40 m厚的饱和突发性黄土滑坡。本研究在野外调查的基础上,通过分析滑坡的变形破坏特征,针对分布范围广、危害性较大的突发性黄土滑坡,利用室内GDS三轴试验和模型试验,分析研究了饱和黄土的应力应变特性及突发性黄土滑坡的力学机制。三轴试验结果表明,当围压小于300 kPa时,饱和黄土可产生完全液化,并处于流塑状态;当围压大于300 kPa时,饱和黄土仅产生部分液化,仍具有一定的抗剪强度。饱和黄土的应力—应变模式均表现为强烈的应变软化—剪缩型,并具有一定的稳态特性。模型试验表明突发性黄土滑坡的变形破坏过程可大致分为底部浸水饱和—毛细水上升—持续蠕动变形—突发性破坏4个阶段。斜坡发生突发性破坏时,孔隙水压力激增,但总应力仍大于孔隙水压力,黄土滑坡发生部分液化,饱和黄土仍具有一定的强度,为突发性黄土滑坡发生提供了应力和能量积累的力学条件。研究从有效应力原理的角度阐述了突发性黄土滑坡的力学机理,可以为滑坡的防治治理提供一定的理论依据。

生态遥感新锐——轻小型无人机的应用

基于研究对象视角梳理轻小型无人机遥感手段在生态学研究中的应用现状,重点分析了无人机在不同生态对象应用的优势和局限:优势主要在于其能够高灵活性、高分辨率地获取各生态对象的数据,为较大规模的生态研究提供了便利。在农田生态系统应用中主要关注农田信息检测、自动化农作等方面,但在这方面的应用还比较单一,缺乏更深层更全面的系统化应用;在森林草地中主要关注植被结构参数提取、生物量反演等,在数据采集过程中应注意设备的稳定性避免对数据准确性造成影响;城市生态系统主要集中在城市环境监测和测绘方面,同时城市方面飞控政策尚待完善;水生生态系统主要关注水生动植物监测和潮间带观测等,大规模监测也对设备续航和数据标准化处理提出了要求;动物研究应用中主要关注动物迁徙规律、物种分布等方面,在监测过程中需注意不要对动物栖息造成干扰。总的来说,无人机应用局限主要在于其获取的数据处理尚未标准化,飞控政策尚未成熟和硬件续航等方面。在此基础上探讨了未来无人机遥感在生态学研究的应用趋势:随着无人机智能化的软硬件发展和云端生态大数据的建立,无人机数据的获取和处理将更加智慧化,多源的无人机遥感数据将会更好地服务于生态学研究。

甘肃黑方台静态液化型黄土滑坡滑距预测模型

黑方台位于中国甘肃省永靖县,长年的农业灌溉使其台塬边发育了大量的黄土滑坡,其中突出一类为静态液化型黄土滑坡,具有运动距离远,危害性大的特点。文章结合运用摄影测量技术与统计分析方法,研究了静态液化型黄土滑坡的基本特征参数,建立了滑坡体积、滑坡后退距离和堆积体平均宽度的关系。利用滑坡形成的泥流屈服应力获得了坡度与滑坡堆积体淤积厚度的关系。以滑坡后退距离和前缘坡体平均坡度两个简单参数建立了黑方台静态液化型黄土滑坡的滑距预测模型,具有较好的适用性。

反复入渗对重塑黄土渗透特性的影响

甘肃黑方台黄土经历长期的灌溉入渗破坏了其原生结构,改变了不同深度黄土的颗粒级配,影响了土体的力学性质。为研究反复灌溉入渗对坡体的影响,通过室内土柱渗透试验研究了反复入渗对甘肃黑方台黄土渗透特性的影响,并研究了渗透作用下黄土中细颗粒运移的规律与模式。研究表明:①水力梯度对渗透速率影响较小而干密度对渗透速率影响较大;随着入渗次数的增加,重塑黄土的渗透性能变弱;②黄土在渗流力的作用下,存在细颗粒沿渗流方向运移的现象,且细颗粒在土柱中上部聚集最多;③影响细颗粒运移的因素有:水力梯度、干密度和渗透次数;其中细颗粒的运移量与水力梯度、渗透次数呈正相关,与干密度呈负相关,且水力梯度是影响细颗粒运移的主要因素;④在渗透过程中,细颗粒运移堆积,最终填充土体内孔隙,导致黄土的渗透性下降。

无人机在重大地质灾害应急调查中的应用

传统的地质灾害应急调查受限于地形、天气等外界条件,不能快速全面地获取灾害的详细信息,而无人机具有灵活性强、时效性高和不受复杂地形影响等特点,在地质灾害应急调查中有独特的优势。本文以"6·24"新磨村滑坡和"10·11"白格滑坡为例,阐述了无人机数据获取及处理流程,重点介绍了无人机获取的数字地形产品在地质灾害精确描述、定性及定量分析中的应用。结果表明:无人机摄影测量技术为重大地质灾害应急调查提供了更加科学高效的现场影像采集和遥感成果处理及应用方案,为应急救灾工作的顺利实施及分析研判提供了重要数据支撑,科学有效地保证了现场施工救援人员的安全。

无人机低空摄影测量在黄土滑坡调查评估中的应用

无人机低空摄影测量技术是继遥感和三维激光扫面之后,在三维空间数据领域中又一个可用于大面积、高精度和快速获取三维点云数据的技术方法。随着摄影测量算法的改进和商品化发展,目前该项新技术在国内外广泛应用于各个领域,在地质灾害防治领域的应用也处于不断尝试阶段。结合利用无人机低空摄影测量技术调查甘肃黑方台地区黄土滑坡实例,在简要介绍低空摄影测量的基本原理和数据获取方法的基础上,阐述了该技术在区域黄土滑坡调查(面积为36 km^2)和单体黄土滑坡调查方面的应用效果。结果表明:在区域滑坡调查方面,可以很好地认识其空间分布规律和发育特征;在单体滑坡方面,通过滑坡前后两期低空摄影测量数据分析,很好地认识滑坡的滑前变形迹象和成灾过程。由此可见,低空摄影测量技术在地质灾害防治领域具有广阔应用前景和一定科研价值。

使用深度学习方法实现黄土滑坡自动识别

区域性滑坡识别是滑坡灾害风险管理的基础,传统的识别工作主要依靠人力完成。在已有的滑坡自动识别研究中,方法上以机器学习为主,数据源上对谷歌地球影像应用较少,识别对象上多以与环境差异较大的新滑坡为主。结合深度学习方法和谷歌地球影像数据对中国典型黄土地区历史滑坡进行自动识别。首先,基于开源谷歌地球影像建立了历史黄土滑坡样本数据库,包含黄土滑坡2498处;然后,利用掩膜区域卷积神经网络(mask region-based convolutional networks,Mask R-CNN)目标检测模块进行黄土滑坡自动识别。识别的准确率为0.56,召回率为0.72,F1值为0.63。结果表明,Mask R-CNN是一种稳健性较好的方法,可以用于以谷歌地球影像为数据源的黄土滑坡自动识别,为快速准确地进行区域滑坡灾害调查提供了可能。

深度学习在生态资源研究领域的应用:理论、方法和挑战

生态资源是人类生存发展和自我实现的重要物质基础,对其进行深入全面的研究和理解关系到人类社会的可持续发展.随着观测技术的进步,长时间、跨尺度、海量异构多源数据的获取能力得到了显著提升,生态资源研究进入了数据驱动的新时代.传统的统计学习和机器学习算法在海量数据面前存在饱和问题.深度学习作为高维非线性复杂特征自动提取的新手段,对海量数据具有不饱和性,正成为学界和工业界数据处理的新引擎.为推动深度学习在生态资源领域的应用,文章首先介绍了深度学习的理论与生态资源研究的联系,以及常用工具和数据集.其次,通过物种识别、作物育种和植被制图三个案例介绍了深度学习在分类识别、检测定位、语义分割和实例分割任务中的具体实践,以及图神经网络在生态资源领域中典型的空间离散点数据上的应用场景.最后,综合大数据时代下生态资源数据的特点和深度学习的发展现状,总结了深度学习在生态资源领域发展的挑战和机遇.希望通过不同学科之间的交叉和人才培养,能够促进生态资源领域数据的标准化和共享化,提升算法的普适性和解释性,并借助于硬件的发展最终实现应用的丰富化和智能化.

航空遥感在地质灾害领域的应用:现状与展望

通过地质调查提前了解地质灾害发生的历史和现状,对最终实现潜在灾害的识别和预警具有重要意义。目前,传统人工地面调查手段难以发现并查明茂密植被覆盖或地形高陡等复杂山区的重大地质灾害及隐患,而航空遥感作为一种多功能综合性探测技术,因其独特视场角、不受地面条件限制等优势可高效地获取地质灾害发育分布特征和时空演化规律。首先,概述了地质灾害领域常用的航空遥感平台类型及发展趋势,分析了不同荷载传感器信息处理技术优势及主要解决的地质灾害问题。其次,综述了航空遥感技术在地质灾害基础地形测绘、早期识别、调查评价、中长期监测、应急处置5个应用阶段的重点研究成果,并论述了不同阶段的各类技术方法要求及优劣性。最后,总结航空遥感技术在地质灾害领域应用研究的不足之处,并阐明了未来发展趋势和建议。

基于神经网络的离散元细观参数标定方法研究——以甘肃黑方台黄土滑坡为例

离散元细观力学参数与宏观力学参数之间存在着很高的非线性特征,目前人工试算的参数标定方法存在着很大的随机性和盲目性,标定过程效率低,标定结果可重复性差。因此为了找到一种新的准确、高效的参数标定方法,以黑方台2015~2017年发生的7起典型黄土滑坡为研究对象,采用离散元数值试验及神经网络等方法,首先根据前人力学试验及相关研究确定出6个本征参数的取值,利用室内休止角试验以及GEMM材料数据库,确定出剩余的6个待标定参数的取值范围;然后通过对剩余6个待标定参数的敏感性进行分析,确定出JKR模型能量密度的取值为100J/m^2,并设计出其中6起滑坡以剩余5个待标定参数为变量的系列数值模拟试验,得到各组参数及其对应的模拟形态(滑源区横向宽、滑源区纵向宽、滑坡的壁高、滑坡整体落差、滑距、堆积区横向宽);然后以此作为样本进行神经网络训练,确定出模拟形态与参数之间的映射关系;进而利用此映射关系反演标定出这6起滑坡的最优模拟参数,并以这6组最优模拟参数作为该地区黄土滑坡数值模拟参数的取值范围;最后通过对第7个滑坡的正演结果,验证了该参数取值范围的可靠性和准确性,避免相同地质条件下人工标定参数所带来的复杂性和随机性。

点云与数字图像数据融合的斜坡变形裂缝自动检测

地表裂缝作为斜坡变形的前兆特征之一,能够对地质灾害早期识别、运动失稳特征确定提供预报信息。受地形条件影响,人工排查效率低,使用单一遥感数据识别也难以解决复杂背景下裂缝的尺寸效应及噪点滤波问题。为了高效采集变形斜坡地表裂缝分布位置及几何信息,采用以无人机仿地飞行获取的点云及数字正射影像图作为数据源。首先,利用分别以点云粗糙度、坡度、离散度、数字图像像素梯度、灰度值和RGB(red green blue)值作为特征的6种算法模型实现斜坡裂缝的初步识别,进行不同模型的受试者工作特征曲线检验并确定分割阈值;其次,通过形态修复、基于密度聚类算法索引的裂缝方向、长度、频数3种滤波算法对初始提取结果进行背景噪点处理,在最小程度造成裂缝失真情况下能够最高去除82.7%的噪点;然后,采用二分类模型评价指标分析6种滤波后裂缝提取结果的优劣性,并针对裂缝尺寸效应获得数据融合后的最优检测模型(F1=0.8350);最后,基于裂缝骨架及轮廓自动计算了数量、长度、宽度、方向、离散度、裂纹密度6个定量化特征指标。结果表明,采用多维数据融合能够解决地表裂缝识别的空间尺度效应,以裂缝单元索引的滤波处理方式能够适用于大范围复杂地表场景下的噪点去除。