基于颗粒识别分析系统的碎屑流堆积物颗粒识别和统计方法研究

碎屑流堆积物颗粒识别和统计是碎屑流灾害的研究重点。文章基于图像处理孔隙(颗粒)及裂隙图像识别与分析系统(PCAS),以贵州纳雍普洒村崩塌-碎屑流为例,结合纳雍崩塌堆积物粒径实测结果,通过阐释识别过程中阈值、孔喉封闭半径、最小孔隙面积的参数意义,研究PCAS软件在碎屑流颗粒识别与统计中的应用,并提出了颗粒识别时这些参数的选取方法。分析结果表明:(1)PCAS能自动准确地识别碎屑流堆积物颗粒与孔隙,相比人工计数更精细,所识别堆积物各区小颗粒比重较大,0~2 m颗粒粒径各区占比都在50%以上;(2)当阈值为170(像素)时能获得精细的二值图像,颗粒与孔隙得到了准确地区分;(3)不同参数取值下获得堆积物颗粒粒径分布结果不同,碎屑流堆积物颗粒识别宜采用较大的孔喉封闭半径和较小孔隙面积,当二者比值为3/30(像素)时能更好地反应颗粒粒径分布情况;(4)PCAS具有较高的可行性,统计结果显示,各粒径含量变化趋势与人工统计相近,两种统计方法各粒径占比、分布规律基本吻合,说明利用PCAS可以实现对崩塌碎屑流颗粒粒径分布的高效便捷分析。

崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:“无人机航拍影像技术-PCAS”统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。

冻融及耦合酸化作用下土壤中重金属的浸出性及其机制解析

冻融与不同pH溶液的耦合作用下土壤中重金属浸出行为尚缺乏研究。本研究采用TCLP测试评估了冻融及耦合酸化处理前后土壤中重金属的浸出毒性,并采用孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)和地球化学模拟软件(PHREEQC)分别探究土壤矿物颗粒的微观结构和矿物学演化特征。结果表明,经过30次冻融循环后,As、Cd、Cu、Mn、Pb和Zn的最大浸出浓度分别为0.22 mg/L、0.61 mg/L、2.46 mg/L、3.08 mg/L、29.36 mg/L和8.07 mg/L。在冻融和酸化的耦合作用下,土壤颗粒的孔隙度增加了4.79%。孔隙和裂缝的演化所引起的颗粒结构破坏证实了这一结果。在冻融作用下,土壤颗粒的各向异性增加,而在冻融与酸化的耦合作用下,土壤颗粒的各向异性降低。SEM-EDS、PCAS量化和PHREEQC模拟的结果表明,重金属的释放机制不仅与矿物颗粒的微观结构演化特征有关,还受质子腐蚀以及矿物的溶解和沉淀的影响。这些结果将为季节性冻土地区污染场地土壤修复评价提供重要参考。