CN116189387A - 一种火后泥石流预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种火后泥石流预警方法，属于泥石流防治工程技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、调查确定山火后沟床起动型泥石流沟道内的泥石流形成区范围；b、查阅水文手册确定预警监测区域的泥石流沟道年平均降雨量R0和泥石流沟道10min降雨变差系数Cv，布置传感器实时测量实时降雨量Bz和小时降雨强度I，现场测量确定林火烈度；c、以预警监测区域泥石流起动临界值Cr为监测值，根据监测值大小划分泥石流沟道的泥石流预警级别；d、基于沟床起动泥石流预警模型，计算火后泥石流的发生指标P。本发明建立了火后沟床起动类型的泥石流预警模型，极大的提高了预警准确度。
Description
技术领域
本发明涉及到泥石流防治工程技术领域，尤其涉及一种火后泥石流预警方法。
背景技术
火后泥石流是森林火灾的次生灾害之一，国内外研究表明：一次森林火灾后发生火后泥石流的概率为40％-50％。火后泥石流呈现出易发、高发的特点。绝大多数火后泥石流由地表径流冲刷所形成，也称做沟床起动类型的火后泥石流。
火后泥石流与常规泥石流相比，不论在松散物质来源及类型、激发雨强、启动机理以及沿途动力学特性包括防控方法和技术诸多方面都有较大差异。最主要特征是火烧迹地使土壤具有斥水性，土壤渗透系数降低。火烧区域发生降雨时，极易形成超渗产流，从而发生泥石流。林火烈度不同，土壤斥水性强度不同，林火烈度可通过火烧前后研究区两期多光谱遥感影像进行解译，得出火烧前后植被差异归一化燃烧指数，并对比校核现场调查的植被综合燃烧指数，确定重度火烧区、中度火烧区和轻度火烧区。
国内学者研究表明山火对土壤斥水性影响分为短期和长期影响。短期随着土壤水分增加，过火林地土壤斥水性降低，甚至消失，当土壤水分蒸发后，土壤斥水性重现，但是否恢复到原来强度，取决于淋洗作用。火后长时间的湿润和干燥周期交替可引起土壤斥水性彻底消失。
国外学者研究表明降雨强度-持续时间阈值是预测火后泥石流标准方法，但其未考虑与泥石流产生有很强的关联性的地形和地质条件。因此无法精准预测火后泥石流。国外学者还考虑用火后泥石流部分因素建立火后泥石流预警模型，但这些模型在其他地区适用性差，仅能用于建模的研究区。国内常规泥石流预警方法未考虑山火改变了泥石流形成的水源条件，因此用于火后泥石流的预警将会出现较大误差。国内对于火后泥石流预警模型研究尚属空白。
公告号为CN103473892B，公告日为2016年2月3日的中国专利文献公开了沟道起动型泥石流发生预警方法，其特征在于：包括以下步骤：1)调查确定泥石流沟道内的泥石流形成区范围，以所述泥石流形成区为预警监测区域，调查测量确定监测区域的泥石流形成区沟床纵比降J、形成区流域面积A0、泥石流形成区沟道长L、构造断裂带、地震烈度、物理风化、化学风化、岩石特征，查阅水文手册确定监测区域的泥石流沟道年平均降雨量R0、泥石流沟道10min降雨变差系数Cv，布置传感器实时测量前期降雨量B、1h降雨量I；2)，以泥石流沟道内的泥石流形成区为预警监测区域，以所述预警监测区域泥石流起动临界值Cr为监测值，根据监测值大小划分泥石流沟道的泥石流预警级别；3)泥石流预警级别判别条件是：当Cr＜0.35，发出绿色安全信号，当0.35≤Cr＜0.47，发出泥石流橙色预警信号，当Cr≥0.47，发出泥石流红色预警信号。
该专利文献公开的沟道起动型泥石流发生预警方法，考虑了泥石流的形成条件都离不开地质、地形及水源三大条件，并各以一个因子代表一个条件，获得1h降雨综合的泥石流临界条件模型。但是，由于未考虑山火改变了沟道起动型泥石流的水源条件，因此，不适宜用于山火后沟道起动型泥石流的预警，预警准确度低。
发明内容
本发明为了克服上述现有技术的缺陷，提供一种火后泥石流预警方法，本发明基于通用的沟床起动类型常规泥石流预警模型，改进火后泥石流启动的前期降雨量计算，采用等效前期降雨量及1小时降雨强度作为水源条件，保留通用公式的地质和地形条件模型，最终建立火后沟床起动类型的泥石流预警模型，极大的提高了预警准确度。
本发明通过下述技术方案实现：
一种火后泥石流预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、调查确定山火后沟床起动型泥石流沟道内的泥石流形成区范围，以所述泥石流形成区为预警监测区域，调查测量确定预警监测区域的泥石流形成区沟床纵比降J、泥石流形成区面积A、泥石流形成区沟道长L、构造断裂带、地震烈度、物理风化、化学风化、岩石特征和饱和情况下最大前期降雨量Bm；
b、查阅水文手册确定预警监测区域的泥石流沟道年平均降雨量R0和泥石流沟道10min降雨变差系数Cv，布置传感器实时测量实时降雨量Bz和小时降雨强度I，现场测量确定林火烈度；
c、以预警监测区域泥石流起动临界值Cr为监测值，根据监测值大小划分泥石流沟道的泥石流预警级别；
d、基于沟床起动泥石流预警模型，通过式1计算火后泥石流的发生指标P；
式中：
P—火后泥石流的发生指标；
T—泥石流形成区地形因子；
G—地质因子；
R1—修正后的水源因子；
当P＜0.28时，泥石流发生的可能性小；当0.35＞P≥0.28时，泥石流发生的可能性中等，当0.47＞P≥0.35时，泥石流发生的可能性大，当P≥0.47时，泥石流发生的可能性很大。
所述步骤d中，泥石流形成区地形因子T通过式2计算；
T＝J(A/L2)(A/A0)0.2 式2
式中：
T—泥石流形成区地形因子；
J—泥石流形成区沟床纵比降；
A—泥石流形成区面积；
L—泥石流形成区沟道长；
A0—单位面积，A0＝1km2。
所述步骤d中，地质因子G通过式3计算；
G＝F0C1C2C3C4 式3
式中：
G—地质因子
F0—泥石流形成区平均坚固系数；
C1—构造断裂带；
C2—地震烈度；
C3—物理风化因子；
C4—化学风化因子。
所述步骤d中，修正后的水源因子R1通过布置传感器实时测量，由式4计算；
式中：
R1—修正后的水源因子；
Bq—综合等效前期降雨量；
I—小时降雨强度；
K—系数，K＝12.5；
R0—泥石流沟道年平均降雨量；
Cv—泥石流沟道10min降雨变差系数。
所述综合等效前期降雨量Bq通过式5计算；
式中：
Bq—综合等效前期降雨量；
B2—重度火烧区等效前期降雨量；
A2—泥石流形成区中重度火烧区面积，现场测量；
A—泥石流形成区面积，现场测量；
B3—中度火烧区等效前期降雨量；
A3—泥石流形成区中中度火烧区面积，现场测量；
B4—轻度火烧区等效前期降雨量；
A4—泥石流形成区中轻度火烧区面积，现场测量。
所述重度火烧区等效前期降雨量B2通过式6计算；
式中：
B2—重度火烧区等效前期降雨量；
Bm2—重度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm2＝490mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝44.4mm；
a2—系数，a2＝7.33*10-4mm/s；
b2—系数，b2＝2.17*10-4mm/s；
c2—系数，c2＝693mm。
所述中度火烧区等效前期降雨量B3通过式7计算；
式中：
B3—中度火烧区等效前期降雨量；
Bm3—中度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm3＝475mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝29.6mm；
a3—系数，a3＝7.33*10-4mm/s；
b3—系数，b3＝2.17*10-4mm/s；
c3—系数，c3＝643mm。
所述轻度火烧区等效前期降雨量B4通过式8计算；
式中：
B4—轻度火烧区等效前期降雨量；
Bm4—轻度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm4＝80mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝14.8mm；
a4—系数，a4＝2.4*10-4mm/s；
b4—系数，b4＝7*10-4mm/s；
c4—系数，c4＝589mm。
所述高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数Ks由式9计算；
式中：
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量；重度火烧区BL＝44.4mm，中度火烧区BL＝29.6mm，轻度火烧区BL＝14.8mm；
d—系数，d＝10-4s-1；
e—系数，重度火烧区e＝1.7mm，中度火烧区e＝3.4mm，轻度火烧区e＝6.8mm；
f—系数，重度火烧区f＝11×10-4mm/s，中度火烧区f＝10.2×10-4mm/s，轻度火烧区f＝9.35×10-4mm/s。
所述步骤b中，确定林火烈度具体是指在30m×30m样地中，按垂直高度分为5层：在每一层中均设置多个变量，通过目视估测，变量的取值范围为0–3，其中0为没有火烧，1为轻度火烧，2为中度火烧，2.5为中到重度火烧，3为重度火烧，然后对各层的估测值进行综合计算，得到样地综合火烧指数值CBI；
各分层CBI通过式10计算；
式中：
CBIi—第i层的CBI值；
Xij—第i层第j个调查因子的CBI得分值；
n—第i层中调查因子的总数；
样地综合火烧指数值CBI通过式11计算；
式中：
CBI—样地综合火烧指数值；
CBI i—第i层的CBI值；
k—样地的分层数；
通过式12计算归一化火烧指数NBR；
NBR＝-287.6×CBI+584.55 式12
根据CBI阈值，确定林火烈度等级的NBR阈值。
本发明的基本原理如下：
绝大多数火后泥石流由地表径流冲刷所形成，也称做沟床起动类型的火后泥石流。其形成机理为：森林火灾造成一定深度内的林下土壤斥水性显著增强，土壤渗透系数降低。火烧区域发生降雨时，极易形成坡面的超渗产流，汇集在流域的主沟道中并形成强大的山洪，强烈冲刷沟道内的松散固体物质，继而掀动揭底与水流搅拌混合形成泥石流。因此在山火后首次降雨前土壤斥水性最强，最容易产生山洪。
根据土壤斥水性对产流的作用与前期降雨量相似，本发明开创性的提出等效前期降雨量的概念：山火前土壤渗透系数与前期降雨量有对应关系，根据山火后土壤斥水性和渗透系数关系可计算出发生山火前相同产流所需的前期降雨量，该前期降雨量为等效前期降雨量。等效前期降雨量代替了相应时段的降雨量。火后初期土壤干燥，具有很强的斥水性，入渗率很低，此时的土壤表层相当于山火前非饱和土达到饱和状态，使土壤达到饱和状态的降雨量称为饱和情况下最大前期降雨量。饱和状态和土壤斥水性最强时都能产生最大产流量，当降雨使得斥水性消失时，土壤渗透系数最大。
本发明基于通用的沟床起动类型泥石流预警模型，改进火后泥石流起动的前期降雨量计算，提出等效前期降雨量及1小时降雨强度作为水源条件，保留通用公式的地质和地形条件模型，最终建立火后沟床起动类型的泥石流预警模型，能准确的对火后泥石流进行预警。
本发明的有益效果主要表现在以下方面：
1、本发明，基于通用的沟床起动类型常规泥石流预警模型，改进火后泥石流启动的前期降雨量计算，采用等效前期降雨量及1小时降雨强度作为水源条件，保留通用公式的地质和地形条件模型，最终建立火后沟床起动类型的泥石流预警模型，极大的提高了预警准确度。
2、本发明，将土壤斥水性与前期降雨量概念结合起来提出等效前期降雨量概念，充分考虑土壤斥水性在火后沟床起动型泥石流形成中的作用，使得预警判断更加合理，更加准确。
3、本发明，通过土壤斥水性变化计算得到山火后土壤等效前期降雨量，更贴近于实际，进一步提高了沟床起动型火后泥石流预警的准确性。
4、本发明，充分考虑实际降雨过程中，斥水性的变化，以及相应的等效前期降雨量的变化，使火后泥石流预警更加精准。
5、本发明，充分考虑山火的作用，根据火烧程度以及过火面积不同，对应的斥水性和等效前期降雨量不同，根据不同火烧程度，分别建立预警模型，并加入形成区过火面积占比，使预警模型更加精细化，进而提高预警的准确性。
6、本发明，通过原位试验获得预警模型，更加贴近于实际，准确性高，适用性好。
7、本发明，适用于火后首次沟床起动类型石流预警判断，预警简单，易于执行。
附图说明
下面将结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步的具体说明：
图1为物理风化分级图。
具体实施方式
实施例1
参见图1，一种火后泥石流预警方法，包括以下步骤：
a、调查确定山火后沟床起动型泥石流沟道内的泥石流形成区范围，以所述泥石流形成区为预警监测区域，调查测量确定预警监测区域的泥石流形成区沟床纵比降J、泥石流形成区面积A、泥石流形成区沟道长L、构造断裂带、地震烈度、物理风化、化学风化、岩石特征和饱和情况下最大前期降雨量Bm；
b、查阅水文手册确定预警监测区域的泥石流沟道年平均降雨量R0和泥石流沟道10min降雨变差系数Cv，布置传感器实时测量实时降雨量Bz和小时降雨强度I，现场测量确定林火烈度；
c、以预警监测区域泥石流起动临界值Cr为监测值，根据监测值大小划分泥石流沟道的泥石流预警级别；
d、基于沟床起动泥石流预警模型，通过式1计算火后泥石流的发生指标P；
式中：
P—火后泥石流的发生指标；
T—泥石流形成区地形因子；
G—地质因子；
R1—修正后的水源因子；
当P＜0.28时，泥石流发生的可能性小；当0.35＞P≥0.28时，泥石流发生的可能性中等，当0.47＞P≥0.35时，泥石流发生的可能性大，当P≥0.47时，泥石流发生的可能性很大。
本实施例为最基本的实施方式，基于通用的沟床起动类型常规泥石流预警模型，改进火后泥石流启动的前期降雨量计算，采用等效前期降雨量及1小时降雨强度作为水源条件，保留通用公式的地质和地形条件模型，最终建立火后沟床起动类型的泥石流预警模型，极大的提高了预警准确度。
实施例2
参见图1，一种火后泥石流预警方法，包括以下步骤：
a、调查确定山火后沟床起动型泥石流沟道内的泥石流形成区范围，以所述泥石流形成区为预警监测区域，调查测量确定预警监测区域的泥石流形成区沟床纵比降J、泥石流形成区面积A、泥石流形成区沟道长L、构造断裂带、地震烈度、物理风化、化学风化、岩石特征和饱和情况下最大前期降雨量Bm；
b、查阅水文手册确定预警监测区域的泥石流沟道年平均降雨量R0和泥石流沟道10min降雨变差系数Cv，布置传感器实时测量实时降雨量Bz和小时降雨强度I，现场测量确定林火烈度；
c、以预警监测区域泥石流起动临界值Cr为监测值，根据监测值大小划分泥石流沟道的泥石流预警级别；
d、基于沟床起动泥石流预警模型，通过式1计算火后泥石流的发生指标P；
式中：
P—火后泥石流的发生指标；
T—泥石流形成区地形因子；
G—地质因子；
R1—修正后的水源因子；
当P＜0.28时，泥石流发生的可能性小；当0.35＞P≥0.28时，泥石流发生的可能性中等，当0.47＞P≥0.35时，泥石流发生的可能性大，当P≥0.47时，泥石流发生的可能性很大。
所述步骤d中，泥石流形成区地形因子T通过式2计算；
T＝J(A/L2)(A/A0)0.2 式2
式中：
T—泥石流形成区地形因子；
J—泥石流形成区沟床纵比降；
A—泥石流形成区面积；
L—泥石流形成区沟道长；
A0—单位面积，A0＝1km2。
所述步骤d中，地质因子G通过式3计算；
G＝F0C1C2C3C4 式3
式中：
G—地质因子
F0—泥石流形成区平均坚固系数；
C1—构造断裂带；
C2—地震烈度；
C3—物理风化因子；
C4—化学风化因子。
所述步骤d中，修正后的水源因子R1通过布置传感器实时测量，由式4计算；
式中：
R1—修正后的水源因子；
Bq—综合等效前期降雨量；
I—小时降雨强度；
K—系数，K＝12.5；
R0—泥石流沟道年平均降雨量；
Cv—泥石流沟道10min降雨变差系数。
本实施例为较佳实施方式，将土壤斥水性与前期降雨量概念结合起来提出等效前期降雨量概念，充分考虑土壤斥水性在火后沟床起动型泥石流形成中的作用，使得预警判断更加合理，更加准确。
实施例3
参见图1，一种火后泥石流预警方法，包括以下步骤：
a、调查确定山火后沟床起动型泥石流沟道内的泥石流形成区范围，以所述泥石流形成区为预警监测区域，调查测量确定预警监测区域的泥石流形成区沟床纵比降J、泥石流形成区面积A、泥石流形成区沟道长L、构造断裂带、地震烈度、物理风化、化学风化、岩石特征和饱和情况下最大前期降雨量Bm；
b、查阅水文手册确定预警监测区域的泥石流沟道年平均降雨量R0和泥石流沟道10min降雨变差系数Cv，布置传感器实时测量实时降雨量Bz和小时降雨强度I，现场测量确定林火烈度；
c、以预警监测区域泥石流起动临界值Cr为监测值，根据监测值大小划分泥石流沟道的泥石流预警级别；
d、基于沟床起动泥石流预警模型，通过式1计算火后泥石流的发生指标P；
式中：
P—火后泥石流的发生指标；
T—泥石流形成区地形因子；
G—地质因子；
R1—修正后的水源因子；
当P＜0.28时，泥石流发生的可能性小；当0.35＞P≥0.28时，泥石流发生的可能性中等，当0.47＞P≥0.35时，泥石流发生的可能性大，当P≥0.47时，泥石流发生的可能性很大。
所述步骤d中，泥石流形成区地形因子T通过式2计算；
T＝J(A/L2)(A/A0)0.2 式2
式中：
T—泥石流形成区地形因子；
J—泥石流形成区沟床纵比降；
A—泥石流形成区面积；
L—泥石流形成区沟道长；
A0—单位面积，A0＝1km2。
所述步骤d中，地质因子G通过式3计算；
G＝F0C1C2C3C4 式3
式中：
G—地质因子
F0—泥石流形成区平均坚固系数；
C1—构造断裂带；
C2—地震烈度；
C3—物理风化因子；
C4—化学风化因子。
所述步骤d中，修正后的水源因子R1通过布置传感器实时测量，由式4计算；
式中：
R1—修正后的水源因子；
Bq—综合等效前期降雨量；
I—小时降雨强度；
K—系数，K＝12.5；
R0—泥石流沟道年平均降雨量；
Cv—泥石流沟道10min降雨变差系数。
所述综合等效前期降雨量Bq通过式5计算；
式中：
Bq—综合等效前期降雨量；
B2—重度火烧区等效前期降雨量；
A2—泥石流形成区中重度火烧区面积，现场测量；
A—泥石流形成区面积，现场测量；
B3—中度火烧区等效前期降雨量；
A3—泥石流形成区中中度火烧区面积，现场测量；
B4—轻度火烧区等效前期降雨量；
A4—泥石流形成区中轻度火烧区面积，现场测量。
所述重度火烧区等效前期降雨量B2通过式6计算；
式中：
B2—重度火烧区等效前期降雨量；
Bm2—重度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm2＝490mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝44.4mm；
a2—系数，a2＝7.33*10-4mm/s；
b2—系数，b2＝2.17*10-4mm/s；
c2—系数，c2＝693mm。
所述中度火烧区等效前期降雨量B3通过式7计算；
式中：
B3—中度火烧区等效前期降雨量；
Bm3—中度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm3＝475mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝29.6mm；
a3—系数，a3＝7.33*10-4mm/s；
b3—系数，b3＝2.17*10-4mm/s；
c3—系数，c3＝643mm。
所述轻度火烧区等效前期降雨量B4通过式8计算；
式中：
B4—轻度火烧区等效前期降雨量；
Bm4—轻度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm4＝80mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝14.8mm；
a4—系数，a4＝2.4*10-4mm/s；
b4—系数，b4＝7*10-4mm/s；
c4—系数，c4＝589mm。
所述高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数Ks由式9计算；
式中：
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量；重度火烧区BL＝44.4mm，中度火烧区BL＝29.6mm，轻度火烧区BL＝14.8mm；
d—系数，d＝10-4s-1；
e—系数，重度火烧区e＝1.7mm，中度火烧区e＝3.4mm，轻度火烧区e＝6.8mm；
f—系数，重度火烧区f＝11×10-4mm/s，中度火烧区f＝10.2×10-4mm/s，轻度火烧区f＝9.35×10-4mm/s。
所述步骤b中，确定林火烈度具体是指在30m×30m样地中，按垂直高度分为5层：在每一层中均设置多个变量，通过目视估测，变量的取值范围为0–3，其中0为没有火烧，1为轻度火烧，2为中度火烧，2.5为中到重度火烧，3为重度火烧，然后对各层的估测值进行综合计算，得到样地综合火烧指数值CBI；
各分层CBI通过式10计算；
式中：
CBIi—第i层的CBI值；
Xij—第i层第j个调查因子的CBI得分值；
n—第i层中调查因子的总数；
样地综合火烧指数值CBI通过式11计算；
式中：
CBI—样地综合火烧指数值；
CBI i—第i层的CBI值；
k—样地的分层数；
通过式12计算归一化火烧指数NBR；
NBR＝-287.6×CBI+584.55 式12
根据CBI阈值，确定林火烈度等级的NBR阈值。
本实施例为最佳实施方式，通过土壤斥水性变化计算得到山火后土壤等效前期降雨量，更贴近于实际，进一步提高了沟床起动型火后泥石流预警的准确性。
泥石流形成区平均坚固系数F0由表1确定。
表1
构造断裂带C1、地震烈度C2和物理风化因子C3由表2确定。
表2
化学风化因子C4由表3确定。
表3
林火烈度确定参见表4，其中，A为地表可燃物和土壤层，B为草本、低矮灌木和小于1m高的小树层，C为高大灌木和1-5m的乔木层，D为5-15m的次林冠层，E为大于15m的主林冠层。
表4
林火烈度等级的NBR阈值由表5确定。
表5
| 林火烈度 | NBR阈值 |
| 未过火 | ＞585 |
| 轻度 | 585-252 |
| 中度 | 252-53 |
| 重度 | ≤53 |
下面采用具体实例对本发明进行说明：
具体实例1
2019年2月12日，四川凉山州鹿鹤村发生森林火灾后，同年7月19日凌晨1点5分，在降雨45分钟后，火后5条沟发生了不同规模的火后首次泥石流。2020年5月7日凉山中坝村发生森林火灾，同年6月4日19时20分，降雨历时32分钟后4个泥石流流域发生火后首次泥石流。光福寺和响水沟泥石流发生在研究区内，在2020年3月30日，西昌市经久乡发生特大森林火灾后，分别在5月和8月在降雨一小时内发生火后首次泥石流。通过查阅资料、现场调查，获得林火烈度数据，并将预警参数代入预警模型中。参见表6，表6为四川凉山州火后首次泥石流发生可能性判断结果。
表6
根据可能性划分标准：
当P＜0.28时，泥石流发生的可能性小；当0.35＞P≥0.28时，泥石流发生的可能性中等，当0.47＞P≥0.35时，泥石流发生的可能性大，当P≥0.47时，泥石流发生的可能性很大。流域有主沟及1条以上，含1条支沟时，以最大的P值为判断指标判断泥石流发生的可能性。
通过表1中P值计算结果结合实际发生情况显示：判断泥石流发生可能性大7个，实际发生了泥石流；判断泥石流发生可能性中等的有9个，实际发生了泥石流；判断泥石流发生可能性小的有10个，实际都未发生泥石流。说明采用本发明预警方法对火后泥石流预警判断较为准确。
具体实例2
2002年6月上旬美国科罗拉多州中南部引发火灾，同年8月5日，高烈度火烧区域内5条沟因一小时内短时强降雨诱发火后泥石流图。2002年6月和7月，科罗拉多州中南部引发火灾，同年8月3日，高烈度火烧区域8条沟发生火后首次泥石流。2003年10月中旬，加利福利亚南部发生火灾，同年12月25日，高烈度火烧区域21条沟因长时间降雨爆发泥石流。2009年8月和9月美国加利福利亚南部引发火灾，同年11月12日，高烈度火烧区域内4条沟引发火后泥石流。通过查阅资料获得林火烈度数据，并将预警参数代入预警模型中。参见表7，表7为美国科罗拉州和加利福利亚州火后首次泥石流发生可能性判断结果。
表7
根据可能性划分标准：
当P＜0.28时，泥石流发生的可能性小；当0.35＞P≥0.28时，泥石流发生的可能性中等，当0.47＞P≥0.35时，泥石流发生的可能性大，当P≥0.47时，泥石流发生的可能性很大。流域有主沟及1条以上，含1条支沟时，以最大的P值为判断指标判断泥石流发生的可能性。
通过表2中P值计算结果结合实际发生情况显示：判断泥石流发生可能性大的有9个，实际发生了泥石流；判断泥石流发生可能性很大的有29个，实际发生了泥石流。说明采用本发明预警方法对火后泥石流预警判断较为准确。
Claims (10)
1.一种火后泥石流预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、调查确定山火后沟床起动型泥石流沟道内的泥石流形成区范围，以所述泥石流形成区为预警监测区域，调查测量确定预警监测区域的泥石流形成区沟床纵比降J、泥石流形成区面积A、泥石流形成区沟道长L、构造断裂带、地震烈度、物理风化、化学风化、岩石特征和饱和情况下最大前期降雨量Bm；
b、查阅水文手册确定预警监测区域的泥石流沟道年平均降雨量R0和泥石流沟道10min降雨变差系数Cv，布置传感器实时测量实时降雨量Bz和小时降雨强度I，现场测量确定林火烈度；
c、以预警监测区域泥石流起动临界值Cr为监测值，根据监测值大小划分泥石流沟道的泥石流预警级别；
d、基于沟床起动泥石流预警模型，通过式1计算火后泥石流的发生指标P；
式中：
P—火后泥石流的发生指标；
T—泥石流形成区地形因子；
G—地质因子；
R1—修正后的水源因子；
当P＜0.28时，泥石流发生的可能性小；当0.35＞P≥0.28时，泥石流发生的可能性中等，当0.47＞P≥0.35时，泥石流发生的可能性大，当P≥0.47时，泥石流发生的可能性很大。
2.根据权利要求1所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述步骤d中，泥石流形成区地形因子T通过式2计算；
T＝J(A/L2)(A/A0)0.2 式2
式中：
T—泥石流形成区地形因子；
J—泥石流形成区沟床纵比降；
A—泥石流形成区面积；
L—泥石流形成区沟道长；
A0—单位面积，A0＝1km2。
3.根据权利要求1所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述步骤d中，地质因子G通过式3计算；
G＝F0C1C2C3C4 式3
式中：
G—地质因子
F0—泥石流形成区平均坚固系数；
C1—构造断裂带；
C2—地震烈度；
C3—物理风化因子；
C4—化学风化因子。
4.根据权利要求1所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述步骤d中，修正后的水源因子R1通过布置传感器实时测量，由式4计算；
式中：
R1—修正后的水源因子；
Bq—综合等效前期降雨量；
I—小时降雨强度；
K—系数，K＝12.5；
R0—泥石流沟道年平均降雨量；
Cv—泥石流沟道10min降雨变差系数。
5.根据权利要求4所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述综合等效前期降雨量Bq通过式5计算；
式中：
Bq—综合等效前期降雨量；
B2—重度火烧区等效前期降雨量；
A2—泥石流形成区中重度火烧区面积，现场测量；
A—泥石流形成区面积，现场测量；
B3—中度火烧区等效前期降雨量；
A3—泥石流形成区中中度火烧区面积，现场测量；
B4—轻度火烧区等效前期降雨量；
A4—泥石流形成区中轻度火烧区面积，现场测量。
6.根据权利要求5所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述重度火烧区等效前期降雨量B2通过式6计算；
式中：
B2—重度火烧区等效前期降雨量；
Bm2—重度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm2＝490mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝44.4mm；
a2—系数，a2＝7.33*10-4mm/s；
b2—系数，b2＝2.17*10-4mm/s；
c2—系数，c2＝693mm。
7.根据权利要求5所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述中度火烧区等效前期降雨量B3通过式7计算；
式中：
B3—中度火烧区等效前期降雨量；
Bm3—中度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm3＝475mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝29.6mm；
a3—系数，a3＝7.33*10-4mm/s；
b3—系数，b3＝2.17*10-4mm/s；
c3—系数，c3＝643mm。
8.根据权利要求5所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述轻度火烧区等效前期降雨量B4通过式8计算；
式中：
B4—轻度火烧区等效前期降雨量；
Bm4—轻度火烧区饱和情况最大平均前期降雨量，Bm4＝80mm；
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量，BL＝14.8mm；
a4—系数，a4＝2.4*10-4mm/s；
b4—系数，b4＝7*10-4mm/s；
c4—系数，c4＝589mm。
9.根据权利要求8所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数Ks由式9计算；
式中：
Ks—高烈度火烧区15度以上坡度的土壤渗透系数；
BZ—实时降雨量；
BL—临界降雨量；重度火烧区BL＝44.4mm，中度火烧区BL＝29.6mm，轻度火烧区BL＝14.8mm；
d—系数，d＝10-4s-1；
e—系数，重度火烧区e＝1.7mm，中度火烧区e＝3.4mm，轻度火烧区e＝6.8mm；
f—系数，重度火烧区f＝11×10-4mm/s，中度火烧区f＝10.2×10-4mm/s，轻度火烧区f＝9.35×10-4mm/s。
10.根据权利要求1所述的一种火后泥石流预警方法，其特征在于：所述步骤b中，确定林火烈度具体是指在30m×30m样地中，按垂直高度分为5层：在每一层中均设置多个变量，通过目视估测，变量的取值范围为0–3，其中0为没有火烧，1为轻度火烧，2为中度火烧，2.5为中到重度火烧，3为重度火烧，然后对各层的估测值进行综合计算，得到样地综合火烧指数值CBI；
各分层CBI通过式10计算；
式中：
CBIi—第i层的CBI值；
Xij—第i层第j个调查因子的CBI得分值；
n—第i层中调查因子的总数；
样地综合火烧指数值CBI通过式11计算；
式中：
CBI—样地综合火烧指数值；
CBIi—第i层的CBI值；
k—样地的分层数；
通过式12计算归一化火烧指数NBR；
NBR＝-287.6×CBI+584.55 式12
根据CBI阈值，确定林火烈度等级的NBR阈值。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117540830A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-02-09 | 中国地质科学院探矿工艺研究所 | 基于断层分布指数的泥石流易发性预测方法、装置及介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012198886A (ja) * | 2011-03-10 | 2012-10-18 | Yamaguchi Univ | 火山活動度に応じた土砂災害発生危険度評価システムとそのプログラム |
| CN103473892A (zh) * | 2013-08-23 | 2013-12-25 | 成都理工大学 | 沟道起动型泥石流发生预警方法及应用 |
| JP3228596U (ja) * | 2020-07-13 | 2020-11-05 | 応急管理部四川消防研究所 | 自然災害緊急救助用監視システム構造 |
| CN114333208A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-04-12 | 四川省安全科学技术研究院 | 面向高山峡谷地区森林火灾后泥石流的预测方法及系统 |
| CN114486680A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-05-13 | 北京市生态环境保护科学研究院 | 深层非饱和带岩土渗透系数的确定方法、装置及电子设备 |
| CN114596689A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-06-07 | 成都理工大学 | 一种浅层滑坡型沟谷泥石流预警方法 |
| CN114875857A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-08-09 | 西南交通大学 | 适用于火烧迹地火后泥石流综合治理的装置和方法 |
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012198886A (ja) * | 2011-03-10 | 2012-10-18 | Yamaguchi Univ | 火山活動度に応じた土砂災害発生危険度評価システムとそのプログラム |
| CN103473892A (zh) * | 2013-08-23 | 2013-12-25 | 成都理工大学 | 沟道起动型泥石流发生预警方法及应用 |
| JP3228596U (ja) * | 2020-07-13 | 2020-11-05 | 応急管理部四川消防研究所 | 自然災害緊急救助用監視システム構造 |
| CN114596689A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-06-07 | 成都理工大学 | 一种浅层滑坡型沟谷泥石流预警方法 |
| CN114486680A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-05-13 | 北京市生态环境保护科学研究院 | 深层非饱和带岩土渗透系数的确定方法、装置及电子设备 |
| CN114333208A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-04-12 | 四川省安全科学技术研究院 | 面向高山峡谷地区森林火灾后泥石流的预测方法及系统 |
| CN114875857A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-08-09 | 西南交通大学 | 适用于火烧迹地火后泥石流综合治理的装置和方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 易伟: "山火后首次泥石流预警", 《地球科学》 * |
| 陈子龙: "仁额拥沟火后泥石流发育特征及成因机制研究", 《中国知网基础科学辑》, pages 61 - 62 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117540830A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-02-09 | 中国地质科学院探矿工艺研究所 | 基于断层分布指数的泥石流易发性预测方法、装置及介质 |
| CN117540830B (zh) * | 2024-01-05 | 2024-04-12 | 中国地质科学院探矿工艺研究所 | 基于断层分布指数的泥石流易发性预测方法、装置及介质 |
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