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關(guān)注北川地質(zhì)安全!西南科大揭秘陳家壩高速滑坡,44.14米堆積體背后的科研力量

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西南科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)用數(shù)值模擬方法分析了北川陳家壩高速滑坡

高速滑坡是中國(guó)西南山區(qū)極具破壞性的地質(zhì)災(zāi)害。為預(yù)測(cè)四川省北川羌族自治縣陳家壩鎮(zhèn)滑坡復(fù)活后的運(yùn)動(dòng)過程,西南科技大學(xué)HUANG Tao等結(jié)合快速塊體運(yùn)動(dòng)模擬(RAMMS)與無人機(jī)影像(UAV),對(duì)陳家壩兩次滑坡災(zāi)害的運(yùn)動(dòng)過程開展模擬分析,獲取了滑坡體的運(yùn)動(dòng)特征參數(shù)。反演分析結(jié)果顯示,擬合效果最優(yōu)的流變參數(shù)為摩擦系數(shù)(μ=0.18)和湍流參數(shù)(ξ=400 m?s?2)。研究以滑坡壓力作為災(zāi)害分區(qū)指標(biāo),繪制出陳家壩滑坡的影響范圍圖及災(zāi)害分區(qū)圖。結(jié)果表明,陳家壩滑坡體失穩(wěn)后,迅速阻斷了河流,形成的滑坡堆積體最大高度達(dá) 44.14 米;災(zāi)害分區(qū)圖顯示,滑坡災(zāi)害等級(jí)與坡度呈正相關(guān)關(guān)系。該滑坡評(píng)估方法基于滑坡運(yùn)動(dòng)過程構(gòu)建,屬于定量災(zāi)害評(píng)估手段,適用于高速滑坡研究。

Part.01

陳家壩滑坡概況

陳家壩滑坡(東經(jīng)104°35′48.9″–104°36′42.1″、北緯31°58′16.3″–31°58′33.5″)地處中國(guó)四川省北川縣陳家壩鎮(zhèn)太洪村(圖1),該區(qū)域年降雨量為1399.1mm,且70%以上降雨集中在6-9月。陳家壩滑坡曾發(fā)生過兩次失穩(wěn)災(zāi)害,均阻斷了河流:第一次滑坡由汶川地震引發(fā),發(fā)生于2008年5月12日,也被稱為太洪村滑坡,屬于典型的階梯狀滑坡(圖2(a)、圖3(a)),其上部滑坡體從滑床脫離后,撞擊下伏基巖的階梯狀邊緣發(fā)生破碎,轉(zhuǎn)化為高速滑坡碎屑流;上部滑坡體高度約21m、寬度100m、長(zhǎng)度50m,體積約35×10?m3,下部滑坡體則由上部滑坡體與下伏基巖撞擊觸發(fā),階梯狀滑床與杜巴河河床的高差約150m、寬度200m、長(zhǎng)度150m,滑坡堆積體體積約150×10?m3、厚度50m,滑坡體撞擊杜巴河左岸后,拋射出約2×10?m3的碎石土,氣流沖擊覆蓋了麥田,運(yùn)動(dòng)距離約1140m。第二次滑坡發(fā)生于2016年9月5日,由降雨誘發(fā),此前北川縣在2016年8月31日至9月4日期間以陰天為主,9月5日出現(xiàn)小雨,降雨量不足10mm;該次滑坡因受杜巴河左岸阻擋形成滑坡壩(圖2(b)、圖3(b)),發(fā)生時(shí)間為凌晨2時(shí)左右,受影響區(qū)域無人居住,未造成人員傷亡,但滑坡壩對(duì)沿河低洼地區(qū)的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成威脅,當(dāng)?shù)卣c武警部隊(duì)于9月6日開始開挖排洪溝,直至9月8日下午消除潰壩風(fēng)險(xiǎn);第二次滑坡前后緣高差約260m、運(yùn)動(dòng)距離約580m、體積約30×10?m3,剪出高程為750m,形成的滑坡壩長(zhǎng)度250m、寬度180m、高度10-22m,由土體與碎石組成。此外,陳家壩滑坡的組成巖性主要為志留系碳質(zhì)頁(yè)巖與砂頁(yè)巖,整體屬于中型山坡滑坡與崩塌型滑坡。


圖 1 中國(guó)四川省北川縣陳家壩滑坡位置圖


圖 2 陳家壩滑坡影像圖。(a)2010 年 1 月 13 日陳家壩滑坡第一次失穩(wěn)的谷歌地球影像;(b)2016 年 9 月 30 日陳家壩滑坡第二次失穩(wěn)的正射影像

表 1 快速塊體運(yùn)動(dòng)模擬(RAMMS)模型所用基礎(chǔ)參數(shù)


圖 3 陳家壩滑坡剖面圖。(a)陳家壩滑坡第一次失穩(wěn)的 A–A′剖面圖(Yin,2009a);(b)陳家壩滑坡第二次失穩(wěn)的 B–B′剖面圖


圖 4 陳家壩滑坡第一次失穩(wěn)數(shù)值模擬的不同階段圖


圖 5 陳家壩滑坡第一次失穩(wěn)的運(yùn)動(dòng)特征圖。(a)最大速度分布圖;(b)最大壓力分布圖;(c)最大高度分布圖

Part.03

滑坡數(shù)值模型

在滑坡整體運(yùn)動(dòng)過程中,其特征會(huì)受到不確定因素的干擾,而RAMMS(快速塊體運(yùn)動(dòng)模擬)模型將滑坡體視作流變流體,采用Voellmy - Salm流變連續(xù)體模型與隨機(jī)動(dòng)能(RKE)模型來處理流變問題,且實(shí)際應(yīng)用已證實(shí),該模型借助這兩種模型能夠良好地模擬滑坡運(yùn)動(dòng)過程,并獲取滑坡運(yùn)動(dòng)特征參數(shù)。在Voellmy - Salm流變模型方面,RAMMS采用笛卡爾坐標(biāo)系,將x、y、z設(shè)定為高程,t代表滑坡滑動(dòng)時(shí)間。Christen等(2010)提出,滑坡的運(yùn)動(dòng)特征主要通過堆積體厚度(用H(x,y,t)表示)和滑動(dòng)速度(用U(x,y,t)表示,包含x、y方向的速度分量)這兩個(gè)參數(shù)來體現(xiàn)。其中,滑動(dòng)速率可通過由x、y方向速度分量構(gòu)成的公式計(jì)算得出,運(yùn)動(dòng)方向需依據(jù)滑動(dòng)速度的模以及x、y方向速度分量相關(guān)的公式確定,滑坡厚度則通過涉及時(shí)間偏導(dǎo)、x和y方向通量偏導(dǎo)以及源項(xiàng)Q(x,y,t)的公式獲取。同時(shí),該模型的摩擦阻力(包含x、y方向分量)可通過結(jié)合庫(kù)侖摩擦系數(shù)μ、重力加速度z方向分量、堆積體厚度H、滑動(dòng)速度模以及湍流參數(shù)ξ的公式計(jì)算得到。

對(duì)于RKE模型,其將滑動(dòng)速度定義為深度平均值,即滑動(dòng)速度平行于斜坡但方向具有分散性,因此把雪崩速度分解為平均速度(包含x、y、z三個(gè)方向分量)與變分速度(同樣包含x、y、z三個(gè)方向分量),且在X、Y、Z三個(gè)方向分別對(duì)應(yīng)疊加形成總速度。該模型假設(shè)z方向的平均速度為0,即不存在垂直加速度,而庫(kù)侖摩擦系數(shù)(μ)與湍流摩擦系數(shù)(ξ)可通過包含初始庫(kù)侖摩擦系數(shù)μ?、初始湍流摩擦系數(shù)ξ?、常數(shù)R?(用于定義摩擦系數(shù)隨平均隨機(jī)動(dòng)能密度變化的指數(shù)增長(zhǎng)率)、深度平均隨機(jī)動(dòng)能R以及指數(shù)函數(shù)的公式獲取。此外,RAMMS模型運(yùn)行所采用的基礎(chǔ)參數(shù)如表1所示,涵蓋滑坡密度2204kg/m3、庫(kù)侖摩擦系數(shù)0.18、黏聚力1280Pa、湍流摩擦系數(shù)400m/s2,這些參數(shù)為后續(xù)滑坡運(yùn)動(dòng)過程的數(shù)值模擬提供了基礎(chǔ)支撐。

該研究采用了兩套分辨率均為 3 米的 DEM:第一套 DEM 從 2010 年繪制的 1:10000 地形圖中提取,覆蓋整個(gè)陳家壩滑坡區(qū)域,該數(shù)據(jù)可反映第一次滑坡后、第二次滑坡前的地形起伏狀況,適用于對(duì)比分析兩次滑坡對(duì)區(qū)域地形的改造效應(yīng);第二套 DEM 同樣通過 Photoscan 軟件處理 2016 年 9 月 30 日的無人機(jī)航拍影像生成,與同期正射影像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng),能精準(zhǔn)呈現(xiàn)第二次滑坡后的最新地形特征,為 RAMMS 模型模擬第二次滑坡運(yùn)動(dòng)過程及預(yù)測(cè)滑坡復(fù)活場(chǎng)景提供了符合實(shí)際地形條件的高程數(shù)據(jù)。


圖 6 陳家壩滑坡第二次失穩(wěn)模擬的不同階段圖


圖 7 陳家壩滑坡第二次失穩(wěn)的流動(dòng)高度圖

Part.04

數(shù)值模擬結(jié)果

該研究借助RAMMS模型對(duì)陳家壩滑坡的第一次失穩(wěn)與第二次失穩(wěn)過程分別開展數(shù)值模擬,獲取了詳細(xì)的運(yùn)動(dòng)特征參數(shù),且模擬結(jié)果與實(shí)際情況具有較高一致性。對(duì)于第一次滑坡(2008年汶川地震誘發(fā)),圖4呈現(xiàn)了不同時(shí)刻的數(shù)值模擬結(jié)果,顯示其啟動(dòng)過程短暫、滑動(dòng)速度快,部分堆積體撞擊杜巴河左岸后形成滑坡壩,整個(gè)滑動(dòng)過程耗時(shí)12秒;模擬得出的最大堆積厚度為29.54米,最大體積約148.02×10?m3,最大運(yùn)動(dòng)距離約1158米,與實(shí)際第一次滑坡運(yùn)動(dòng)距離約1140米的情況接近,僅因2010年繪制的地形圖中杜巴河左岸地形存在抬升,導(dǎo)致模擬堆積體與實(shí)際堆積體存在細(xì)微差異。同時(shí),圖5展示了第一次滑坡的最大速度、最大壓力及最大高度分布,分析可知其最大速度達(dá)44.58米/秒,且速度與坡度呈正相關(guān),最大壓力為4380.92千帕,最大滑坡厚度為45.26米,堆積體主要分布于杜巴河及杜巴河漫灘區(qū)域,與實(shí)際地形分布相符,無需額外校準(zhǔn),證明RAMMS模型對(duì)第一次滑坡模擬的高精度。

針對(duì)第二次滑坡(2016年降雨誘發(fā)),圖6呈現(xiàn)了不同時(shí)刻的模擬形態(tài),結(jié)果顯示其同樣快速滑動(dòng),部分堆積體受杜巴河左岸阻擋形成滑坡壩,滑動(dòng)總時(shí)長(zhǎng)8秒;模擬得到的最大堆積厚度為25.87米,最大體積約30.34×10?m3,運(yùn)動(dòng)距離約620米,與實(shí)際第二次滑坡運(yùn)動(dòng)距離約580米、體積約30×10?m3的參數(shù)基本一致,且對(duì)比圖7與圖3(b)(第二次滑坡實(shí)際剖面)可知,模擬堆積體與實(shí)際堆積體形態(tài)幾乎完全吻合,驗(yàn)證了RAMMS模型對(duì)潛在滑坡運(yùn)動(dòng)特征的預(yù)測(cè)能力。此外,圖8展示了第二次滑坡的運(yùn)動(dòng)特征分布,其最大速度為33.93米/秒(與坡度正相關(guān)),最大壓力為2537.81千帕(因低分辨率DEM導(dǎo)致阻力計(jì)算值偏低,使得壓力模擬值偏大),最大滑坡厚度達(dá)27.08米,堆積體同樣集中分布于杜巴河及漫灘區(qū)域,與實(shí)際情況相符。

兩次滑坡的模擬結(jié)果均表明,RAMMS模型能有效還原滑坡運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵參數(shù)(運(yùn)動(dòng)距離、堆積厚度、速度、壓力等),且模擬堆積范圍與實(shí)際地形匹配度高,為后續(xù)滑坡復(fù)活場(chǎng)景的模擬及災(zāi)害評(píng)估奠定了可靠基礎(chǔ),也進(jìn)一步證實(shí)該模型在高速滑坡數(shù)值模擬中的適用性與準(zhǔn)確性

對(duì)比圖 3 與圖 9 可知,陳家壩滑坡第一次失穩(wěn)與第二次失穩(wěn)的模擬運(yùn)動(dòng)距離分別為 572 米和 1105 米,這些模擬結(jié)果與實(shí)際情況基本一致。其中,陳家壩滑坡第一次失穩(wěn)的最大速度、最大高度及最大壓力均為第二次失穩(wěn)的兩倍以上,且兩次滑坡的運(yùn)動(dòng)距離也呈現(xiàn)出非線性變化特征。

陳家壩滑坡在2016年9月5日第二次失穩(wěn)后,山坡后緣出現(xiàn)明顯拉裂縫(圖2(b)),裂縫寬度10-40厘米、長(zhǎng)度70-900米,整體呈西北走向。考慮到暴雨、地震等因素可能誘發(fā)該滑坡再次復(fù)活,進(jìn)而阻斷杜巴河形成堰塞湖,對(duì)周邊區(qū)域安全構(gòu)成威脅,因此構(gòu)建滑坡復(fù)活災(zāi)害分區(qū)圖對(duì)災(zāi)害影響范圍內(nèi)的土地利用規(guī)劃具有重要實(shí)際意義。在開展滑坡復(fù)活模擬前,確定其釋放區(qū)平均厚度為6米,所采用的RAMMS模型基礎(chǔ)參數(shù)仍參考表1(滑坡密度2204kg/m3、庫(kù)侖摩擦系數(shù)0.18、黏聚力1280Pa、湍流摩擦系數(shù)400m/s2),以保證模擬參數(shù)的一致性與可靠性。

通過RAMMS模型對(duì)陳家壩滑坡復(fù)活過程進(jìn)行數(shù)值模擬,圖10清晰呈現(xiàn)了滑坡復(fù)活后的流動(dòng)高度分布,結(jié)果顯示滑坡復(fù)活后,大部分堆積體被阻擋在杜巴河及杜巴河西北部區(qū)域,少量堆積體越過杜巴河左岸,整個(gè)模擬過程總時(shí)長(zhǎng)15秒;模擬得出的最大堆積厚度為41.98米,最大體積約140.41×10?m3,最大運(yùn)動(dòng)距離達(dá)1180米,且堆積體主要集中分布于杜巴河及杜巴河漫灘,與前兩次滑坡堆積區(qū)域特征相似,進(jìn)一步體現(xiàn)了地形對(duì)滑坡堆積范圍的約束作用。同時(shí),圖11展示了滑坡復(fù)活后的最大速度、最大壓力及最大高度分布,分析可知其最大速度為38.80米/秒,且速度與坡度呈正相關(guān),最大壓力為3318.14千帕,相較于第二次滑坡壓力模擬值更接近實(shí)際(因采用了更高分辨率的DEM數(shù)據(jù),減少了阻力計(jì)算誤差,提升了模擬精度),最大堆積高度達(dá)44.14米,這些參數(shù)為后續(xù)災(zāi)害分區(qū)提供了關(guān)鍵的量化依據(jù)。

在災(zāi)害分區(qū)過程中,基于RAMMS模型輸出的最大壓力數(shù)據(jù),結(jié)合ArcGIS空間分析功能中的Jenks自然斷點(diǎn)法(該方法相較于專家主觀設(shè)定閾值更具客觀性,可確保分區(qū)結(jié)果的可比性),并參考圖3(a)中顯示的空氣沖擊與碎屑飛濺區(qū)長(zhǎng)度約100米的特征,額外增設(shè)100米緩沖區(qū)作為低危險(xiǎn)區(qū),最終通過ArcGIS空間分析模塊的重分類功能生成陳家壩滑坡復(fù)活災(zāi)害分區(qū)圖(圖12)。從分區(qū)結(jié)果來看,高危險(xiǎn)區(qū)面積最小,主要沿滑坡滑動(dòng)主方向分布,該區(qū)域因靠近滑動(dòng)中心,速度與壓力均較大,災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最高;中危險(xiǎn)區(qū)面積適中,受最大壓力與最大高度相對(duì)較小的影響,災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)處于中等水平;低危險(xiǎn)區(qū)面積最大,主要分布在滑坡邊緣區(qū)域,且包含增設(shè)的100米緩沖區(qū),該區(qū)域最大壓力與最大速度較小,災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最低。此外,高危險(xiǎn)區(qū)在山坡中下部呈連續(xù)分布,這一區(qū)域恰好為陳家壩滑坡壁所在位置,進(jìn)一步印證了滑坡壁周邊因易發(fā)生二次滑動(dòng)而災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)較高的特征,該分區(qū)結(jié)果可為滑坡復(fù)活風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的城鎮(zhèn)建設(shè)規(guī)避、防災(zāi)減災(zāi)工程布局提供精準(zhǔn)的空間指引。


圖 8 陳家壩滑坡第二次失穩(wěn)的運(yùn)動(dòng)特征圖。(a)最大速度分布圖;(b)最大壓力分布圖;(c)最大高度分布圖


圖 9 基于快速塊體運(yùn)動(dòng)模擬(RAMMS)的陳家壩滑坡兩次失穩(wěn)模擬運(yùn)動(dòng)距離、最大壓力、最大高度及最大速度剖面圖(圖中綠色表示陳家壩滑坡第一次失穩(wěn),紅色表示陳家壩滑坡第二次失穩(wěn))


圖 10 基于快速塊體運(yùn)動(dòng)模擬(RAMMS)的陳家壩滑坡復(fù)活模擬流動(dòng)高度圖


圖 10 基于快速塊體運(yùn)動(dòng)模擬(RAMMS)的陳家壩滑坡復(fù)活模擬流動(dòng)高度圖


圖 12 陳家壩滑坡復(fù)活災(zāi)害分區(qū)圖

文章來源

該研究成果發(fā)表在期刊 Journal of Mountain Science 上,詳細(xì)內(nèi)容見:Huang T, Ding MT, She T, et al. (2017) Numerical simulation of high-speed landslide in Chenjiaba, Beichuan, China. Journal of Mountain Science 14(11).

原文鏈接:https://doi.org/10.1007/s11629-017-4516-7


來源 | 復(fù)合鏈生自然災(zāi)害

資料整理 | 崔澤飛

排版編輯 | 董浩然

編后語(yǔ)

西南山區(qū)地質(zhì)復(fù)雜,高速滑坡隱患突出,北川陳家壩兩次滑坡災(zāi)害,更凸顯了地質(zhì)災(zāi)害防控的緊迫性。

西南科技大學(xué)HUANG Tao等科研工作者,將RAMMS模型與無人機(jī)影像結(jié)合,精準(zhǔn)還原陳家壩滑坡及復(fù)活場(chǎng)景,解鎖核心參數(shù)、繪制災(zāi)害分區(qū)圖,為防災(zāi)減災(zāi)提供了堅(jiān)實(shí)的定量支撐。

每一組數(shù)據(jù)、每一次模擬,都承載著科研人的堅(jiān)守,他們以專業(yè)之力,為西南山區(qū)筑起地質(zhì)安全屏障。

愿這份科研成果助力規(guī)避滑坡風(fēng)險(xiǎn)、守護(hù)山河安寧,也致敬每一位扎根一線、踐行使命的科研人。

原文發(fā)表于Journal of Mountain Science,感興趣的伙伴可點(diǎn)擊原文鏈接,深入研讀地質(zhì)災(zāi)害防控的科研奧秘~

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24小時(shí)戰(zhàn)局突變!伊朗導(dǎo)彈斷崖式下降,美彈藥庫(kù)告急耗空家底

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命運(yùn)自認(rèn)幽默
2026-03-09 16:01:07
董明珠:提高農(nóng)民養(yǎng)老金跟我給員工發(fā)獎(jiǎng)金一樣,加一點(diǎn)都是大支出

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映射生活的身影
2026-03-10 02:44:16
婦女節(jié)女孩買花送媽媽,父親嫌貴大鬧花店,價(jià)格公布,評(píng)論區(qū)炸鍋

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以茶帶書
2026-03-09 19:10:12
伊朗稱驅(qū)逐美以大使可過霍爾木茲

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界面新聞
2026-03-10 08:12:46
伊朗高官:美以持續(xù)軍事打擊 霍爾木茲海峽安全無法恢復(fù)

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財(cái)聯(lián)社
2026-03-10 00:30:06
打亂套了!俄羅斯公開支持伊朗,烏克蘭軍隊(duì)將赴中東協(xié)助美以作戰(zhàn)

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史政先鋒
2026-03-09 19:30:53
2026-03-10 09:03:00
綿州視覺
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遇見美好的人,遇見美好的事。
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