CN107180287B - 一种基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法 - Google Patents
一种基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法,该方法通过确定汶川震区泥石流流域面积A,泥石流物源总储量W,泥石流主沟长度L,泥石流暴发的预测年限T,泥石流已经暴发的次数n,将所获得的参数带入计算公式中,可以获得泥石流单位流域面积内的物源转换为泥石流的转换率q预测值。该方法适用于汶川震区多期泥石流事件后的泥石流冲出规模的预测,与现有技术相比,本发明结合汶川震区多期泥石流事件过程中的泥石流物源储量、物源侵蚀量与泥石流冲出规模的野外调查和统计分析,将多期泥石流事件后的泥石流冲出规模预测转换为泥石流沟的流域参数和泥石流暴发时间参数,能更准确的得到汶川震区泥石流暴发时刻的泥石流物源转换泥石流的转换率特征值,为震区泥石流防治工程的设计提供依据。
Description
技术领域
本发明属于泥石流预警、防治工程技术领域,特别涉及一种基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法。
背景技术
前人对泥石流的动储量与泥石流暴发规模做了大量研究,主要是基于统计分析和数值模拟等。汶川地震后,震区内形成了大量的滑坡、崩塌等泥石流物源,其中汶川强震区泥石流物源的类型主要为:滑坡型物源、崩塌型物源、碎屑坡积物,其中大约40%的泥石流物源在强降雨条件下可以转换为泥石流,为同一条泥石流沟的多期泥石流事件提供了物源条件,而泥石流物源转换为泥石流的转换率是泥石流规模预测的重难点。
由于地震后效应使得泥石流流域内分布着大量的滑坡崩塌灾害体,在后期持续强降雨条件下,泥石流物源失稳转换为泥石流,流域内的固体物质冲出泥石流沟。汶川地震后,在强降雨条件下震区发生了多次的群发性大规模泥石流事件,例如,“9.26”,“8.13”,“7.03”和“7.10”震区群发性泥石流事件。由于地震作用导致泥石流的冲出规模增加,泥石流暴发频率增加,泥石流降雨阀值降低。泥石流预测冲出规模与其物源的关系是研究多期泥石流冲出规模的重点。
震区泥石流沟地形坡度大,泥石流物源松散,而震区泥石流物源转换为泥石流的转换率通过野外现场调查和测量获取,其工作难度大、工作风险大、工作量繁重,且对多期泥石流事件后的冲出规模的预测研究较少,使得多期泥石流事件后的泥石流冲出规模预测的准确度不能满足泥石流的快速预测和预防,不能满足震区泥石流预警、防治工程设计的需要。
发明内容
本发明的目的在于:针对上述存在的问题,提供一种基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法,解决强震区多期泥石流事件后的泥石流再次暴发过程中的泥石流物源与泥石流冲出规模的关系,构建基于泥石流流域特征和泥石流暴发时的预测年限等参数的物源转换为泥石流的转换率预测模型,并进行实例运用,为泥石流预警预报和防治提供新方法,适用于泥石流防治实际工程的需要。
本发明技术的技术方案实现方式:一种基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法,其特征在于:通过泥石流物源储量、物源侵蚀量、泥石流暴发时的预测年限的参数得到泥石流暴发时刻的物源转换为泥石流的转换率,将汶川震区泥石流沟流域参数应用于震区多期泥石流事件后的泥石流冲出规模的预测,其具体计算方法如下:
A.通过获取震区已经暴发的多期群发性泥石流沟的泥石流物源和泥石流冲出规模的参数,确定泥石流流域面积A,单位km2,泥石流物源总储量W,单位104m3,泥石流沟主沟长度L,单位km,泥石流暴发时的预测时间T,单位年,泥石流已暴发的次数n;
B.通过以下公式确定多期泥石流事件后,泥石流再次暴发时的单位流域面积内的转换率q,单位104m3/km2;
式中,q为泥石流的单位面积的转换率,单位104m3/km2,A为泥石流流域面积,单位km2,W为泥石流物源总储量,单位104m3,L为泥石流沟长度,单位km,T为泥石流暴发时的预测年限,单位年,n为泥石流已暴发的次数。
本发明所述的基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法,其所述步骤B中泥石流再次暴发时单位流域面积内的泥石流物源转换为泥石流的转换率q公式,适用于汶川震区已经多次暴发泥石流的泥石流沟再次暴发泥石流时的单位流域面积内的物源转换为泥石流的转换率预测,将得到的泥石流物源转换为泥石流的转换率作为震区多期泥石流事件后,泥石流再次暴发时的冲出规模预测值。
本发明所述的基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法,其所述步骤B中单位流域面积内的泥石流物源转换为泥石流的转换率q的公式适用于汶川震区多次暴发泥石流的泥石流沟,预测泥石流沟在震后某年再次暴发泥石流过程时的物源转换为泥石流的转换率。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明从汶川震区多期泥石流沟的流域特征和泥石流暴发时间参数等多方面入手,构建了基于汶川震区泥石流流域特征、物源条件和泥石流暴发时间的物源转换为泥石流的转换率计算模型。首先,在震区泥石流沟流域特征方面,震区泥石流沟具有小流域面积、大沟道纵比降等性质,利用泥石流沟的流域面积和沟道长度定量反映了震区泥石流暴发时的汇水条件;其次,利用泥石流再次暴发的预测年限定量反映了震区泥石流沟流域内的物源储量与其堆积时间的关系。根据统计分析原理快速地建立起了震后多期泥石流暴发时的物源转换为泥石流冲出量的转换率预测模型,为震区泥石流预警、防治工程的设计提供依据,其运用简单、高效,可满足地质灾害预防需要。
附图说明
图1是汶川震区银杏坪沟“7.03”泥石流事件中泥石流转换率的模型预测值和实际值的比较图。
图2是汶川震区银杏坪沟“8.14”泥石流事件中泥石流转换率的模型预测值和实际值的比较图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明作详细的说明。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明技术进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定发明。
一种基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法,其主要思路是:将汶川震区泥石流沟流域参数应用于震区多期泥石流事件后的泥石流冲出规模的预测,通过泥石流物源储量、泥石流暴发时的预测年限得到泥石流暴发时刻的物源转换为泥石流的转换率。首先获取汶川震区已经暴发多期泥石流事件的泥石流沟的流域参数、物源条件,然后通过野外调查和测量确定泥石流沟的泥石流流域面积、物源总储量、泥石流主沟、已经发生的泥石流事件的次数及其泥石流暴发的预测年限,通过统计分析原理推导震区泥石流物源转换为泥石流的转换率预测模型;再通过震区已暴发多期泥石流事件的泥石流沟的野外调查、测量等手段得到泥石流流域面积A,泥石流物源总储量W,泥石流主沟长度L,泥石流暴发时的预测年限T,泥石流已暴发的次数n;将所得参数带入震区泥石流物源转换为泥石流的转换率计算模型中,得到汶川震区多期泥石流事件后的泥石流再次暴发时的物源转换为泥石流的预测值。
具体计算过程及步骤如下:
首先,根据研究区4期群发性泥石流事件的泥石流沟野外调查,得到泥石流流域面积A,泥石流物源总储量W,泥石流主沟长度L,为泥石流暴发时的预测年限T,泥石流已暴发的次数n等。
然后,根据泥石流物源条件、流域特征、泥石流暴发时的冲出固体方量,得到泥石流物源转换为泥石流的转换率公式表示为:
q=(WTot-WEro)/A……………………………………(1)
式中,WTot为泥石流物源总方量(104m3),WEro为泥石流侵蚀方量(104m3),A为泥石流流域面积(km2)。
然后,根据统计分析因子选取,崩塌的主要涉及的因子包括:崩塌体堆积面积、堆积厚度以及堆积体积等因子,其中因子选取主要通过P-P PLOT、相关系数等,得到多期泥石流事件后的泥石流再次暴发时单位流域面积内的泥石流物源转换为泥石流的转换率公式表示为:
式中,q为泥石流的单位面积的转换率(104m3/km2),A为泥石流流域面积(km2),W为泥石流物源总储量(104m3),L为泥石流主沟长度(km),T为泥石流暴发时的预测年限(年),n为泥石流已经暴发的次数。
其中,所述步骤B中泥石流再次暴发时单位流域面积内的泥石流物源转换为泥石流的转换率q公式,适用于汶川震区已经多次暴发泥石流的泥石流沟再次暴发泥石流时的单位流域面积内的泥石流物源转换为泥石流的转换率预测,将得到的泥石流物源转换为泥石流的转换率作为震区多期泥石流事件后,泥石流再次暴发时的冲出规模预测值。
其中,所述步骤B中单位流域面积内的泥石流物源转换为泥石流的转换率q的公式适用于汶川震区已经多期暴发泥石流的泥石流沟,预测泥石流沟在震后某年再次暴发泥石流过程时的物源转换为泥石流的转换率。
以下为本发明的具体实施例:
银杏坪沟位于岷江左岸,为岷江的次级支沟,沟口坐标:北纬N31°10′43.3″,东经E103°29′34.6″,沟长4.1km,流域面积7.16km2,平均纵坡降395‰。沟内现有崩塌堆积物源点37处,滑坡堆积物源点1处,沟道堆积物源分为17段,共计物源点55个,物源总量共242.55×104m3,估算可能参与泥石流活动的物源动储量61.9×104m3。2010年“8.14”泥石流和2011年的“7.3”泥石流,其侵蚀的物源量分别为34×104m3和13×104m3,这两次泥石流出沟进入岷江的固体物源量分别达到18×104m3和6×104m3。
为了验证崩塌堆积模型的正确性和实用性,选取汶川震区2010年的银杏坪沟“8.14”和2011年的“7.03”泥石流事件为验证对象,根据泥石流沟的流域特征、泥石流物源储量、两期泥石流物源侵蚀量、以及泥石流暴发时间等特征对两期泥石流物源转换为泥石流的转化率进行有效预测,具体计算方法及步骤如下:
A.根据银杏坪沟“5.12”地震后泥石流沟的流域特征、物源条件调查,确定泥石流沟的流域面积为7.16km2,泥石流沟主沟长度为4.1km,泥石流沟内的55处物源总储量,以及“8.14”和“7.03”两期泥石流事件的暴发年限。
B.将A步骤确定的各参数代入下公式,
C.通过公式得到“8.14”和“7.03”两期泥石流事件的泥石流转换率预测值。
D.根据银杏坪沟“8.14”和“7.03”两期泥石流事件后的55处泥石流物源剩余储量的野外调查,得到“8.14”和“7.03”两期泥石流事件过程中泥石流物源的侵蚀方量,确定“8.14”和“7.03”两期泥石流事件过程中泥石流物源转换为泥石流的转换率实际值。
如图1和2所示,根据泥石流物源转换率的统计模型,对比实际泥石流物源侵蚀方量得到泥石流的转换率的误差分析,泥石流物源转换率误差范围在0~5%之间,因此泥石流物源转换率计算模型在研究区存在一定适用性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于汶川强震区的泥石流物源转换为泥石流的转换率计算方法,其特征在于:通过泥石流物源储量、物源侵蚀量、泥石流暴发的预测年限参数得到预测年限泥石流暴发时的物源转换为泥石流的转换率,将汶川震区泥石流沟流域参数应用于震区多期泥石流事件后的泥石流冲出规模的预测,其具体计算方法如下:
A.通过获取震区已经暴发的多期群发性泥石流沟的泥石流物源、物源侵蚀量和泥石流冲出规模的参数,确定泥石流流域面积A,单位km2,泥石流物源总储量W,单位104m3,泥石流沟主沟长度L,单位km,泥石流暴发的预测时间T,单位年,泥石流已暴发的次数n;
B.通过以下公式确定多期泥石流事件后,泥石流沟在预测年限再次暴发泥石流时的单位流域面积内的转换率q,单位104m3/km2;
式中,q为泥石流的单位面积的转换率,单位104m3/km2,A为泥石流流域面积,单位km2,W为泥石流物源总储量,单位104m3,L为泥石流沟长度,单位km,T为泥石流暴发的预测年限,单位年,n为泥石流已暴发的次数。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110472183B (zh) * | 2019-08-21 | 2022-04-05 | 中国地质科学院探矿工艺研究所 | 一种基于灾害时空演化的泥石流容重计算方法 |
CN112666614B (zh) * | 2021-01-15 | 2022-09-06 | 西南科技大学 | 基于电法勘探和数字高程模型泥石流物源静储量计算方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100814470B1 (ko) * | 2007-08-10 | 2008-03-17 | (주)바이텍코리아 | 토석류 산사태 모니터링 시스템 및 방법 |
CN101872533A (zh) * | 2010-06-25 | 2010-10-27 | 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种泥石流预警方法及预警系统 |
CN103526722A (zh) * | 2013-10-16 | 2014-01-22 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种泥石流石笼防治结构体及其设计方法 |
CN104794860A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-07-22 | 孟祥玉 | 基于物联网技术的山体滑坡监测预警装置及其控制方法 |
CN105160193A (zh) * | 2015-09-21 | 2015-12-16 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种基于动力过程的泥石流动态风险分析系统及方法 |
KR20160062469A (ko) * | 2014-11-25 | 2016-06-02 | 대한민국(산림청 국립산림과학원장) | 토석류 퇴적 모델의 파라미터를 추정하기 위한 장치 및 그 방법 |
CN105868442A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-17 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 降雨条件下泥石流物源动储量计算方法 |
KR101718702B1 (ko) * | 2015-11-16 | 2017-03-24 | 대한민국 | 토석류 토사 유출량을 예측하기 위한 장치 및 그 방법 |
KR101754202B1 (ko) * | 2016-04-01 | 2017-07-05 | 주식회사 다산이엔지 | 토석류 피해 저감을 위한 웨이크 업 무인계측 시스템 및 그 운용방법 |
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100814470B1 (ko) * | 2007-08-10 | 2008-03-17 | (주)바이텍코리아 | 토석류 산사태 모니터링 시스템 및 방법 |
CN101872533A (zh) * | 2010-06-25 | 2010-10-27 | 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种泥石流预警方法及预警系统 |
CN103526722A (zh) * | 2013-10-16 | 2014-01-22 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种泥石流石笼防治结构体及其设计方法 |
KR20160062469A (ko) * | 2014-11-25 | 2016-06-02 | 대한민국(산림청 국립산림과학원장) | 토석류 퇴적 모델의 파라미터를 추정하기 위한 장치 및 그 방법 |
CN104794860A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-07-22 | 孟祥玉 | 基于物联网技术的山体滑坡监测预警装置及其控制方法 |
CN105160193A (zh) * | 2015-09-21 | 2015-12-16 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种基于动力过程的泥石流动态风险分析系统及方法 |
KR101718702B1 (ko) * | 2015-11-16 | 2017-03-24 | 대한민국 | 토석류 토사 유출량을 예측하기 위한 장치 및 그 방법 |
CN105868442A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-17 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 降雨条件下泥石流物源动储量计算方法 |
KR101754202B1 (ko) * | 2016-04-01 | 2017-07-05 | 주식회사 다산이엔지 | 토석류 피해 저감을 위한 웨이크 업 무인계측 시스템 및 그 운용방법 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
四川汶川茶园沟泥石流灾害特征及危险度评价;刘希林;《自然灾害学报》;20040229;第31卷(第1期);66-71 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107180287A (zh) | 2017-09-19 |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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