張家坪泥石流物源活動性演化及沖出范圍模擬研究

常鳴　楊濤　周宇　姚成

摘要：為了研究泥石流內物源活動性演化及沖出范圍，利用搜集的四期遙感影像和DEM，結合GIS與RS，對不同時期張家坪泥石流物源做出詳細解譯，得出不同活動率條件下的張家坪泥石流物源演化趨勢。根據變化趨勢預測該泥石流未來不會產生較多新的物源，但老崩滑體有擴大的可能性，同時利用FLO-2D軟件模擬三種降雨頻率下的張家坪泥石流沖出范圍及堵江程度，研究結果能夠為張家坪泥石流物源防治措施提供參考價值，同時為沖出范圍內的災后重建工作提供科學指導依據。

關鍵詞：張家坪;泥石流;遙感解譯;物源演化;沖出量

中圖分類號：P642文獻標志碼：A

Abstract：The detailed descriptions of the Zhangjiaping debris-flow source at different periods and its evolution process under different activity rates were investigated in this study with four remote sensing images，DEM，and GIS and RS techniques.It is predicted that the debris-flow will not generate more new sources in the future，but the existing collapses has a possibility of expansion.FLO-2D software was also used to simulate the flushing ranges and the degree of river blocking under three rainfall frequencies for the Zhangjiaping debris-flow.The research results can provide reference for the source prevention and control measures at Zhangjiaping debris-flow，and provide scientific guidance for post-disaster reconstruction within the runout zone.

Key words：Zhangjiaping;debris-flow;remote interpretation;material evolution;run-out volume

汶川地震后，陳曉清等[1]基于衛星影像數據在重災區對自然災害體進行解譯、統計，得出崩塌、滑坡災害面積達2 264.53 km2，初步估算汶川震區地質災害的水土流失量達55.86億t。新增松散固體物源產生了大量的次生地質災害，嚴重威脅災區居民的生命財產安全，震后次生災害將進入活躍期，泥石流的活躍期將持續10～20 a[2-4]。目前汶川地震已過去10年，其物源已發生不同強度的變化，但地質災害的危險性仍然存在。唐川等[5]以汶川地震高烈度區的北川縣城及湔江河谷為研究區，對“9·24”暴雨前后利用高精度影像進行遙感解譯結果進行對比研究，得出暴雨前后的滑坡和泥石流變化情況。常鳴等[6]對綿遠河流域的20條泥石流溝進行解譯，利用GIS統計出崩塌、滑坡在坡度、坡向、高程、溝道縱坡降、地層巖性、溝壑密度因子上的分布特點。李凌婧[7]利用遙感技術對綿遠河地區的泥石流進行解譯，并對綿遠河地質災害發育規律的空間分析。周縱橫等[8]對綿遠河地區的降雨時間和空間分布情況以及泥石流的形態、溝道縱坡降、物源儲量、物源密度等方面進行調查。后來蔣志林[9]、常鳴等[10]利用遙感與GIS技術先后對映秀地區和龍池地區泥石流流域內的崩滑體物源做出面積變化分析。喬建平等[11]對汶川災區泥石流物源的主要類型進行分類，并根據各自的特點建立了泥石流物源動儲量的啟動地質模式。劉洋等[12]選取8個影響物源分布的因子利用層次分析-信息量法對都江堰龍池地區的泥石流進行敏感性分析。龍溪河流域發生多處泥石流災害后，馬煜等[13]對都江堰龍溪河沿岸泥石流災害分布規律、流域面積、高程、距斷層距離、坡度、巖性等進行研究。程霄[14]利用遙感和GIS技術對汶川縣映秀地區的崩滑體變化量敏感性進行評價。雖然前人已對強震區的物源變化已做出研究，但在研究中并未考慮其崩滑體的活動性，古崩滑體仍然具有增強危險的可能。唐晨曉等[15]利用強震區都江堰龍池鎮多期影像遙感解譯（2008年、2009年、2011年、2013年、2015年），觀察崩滑體面積演化過程的同時，根據每期解譯結果研究滑體的活動狀態。汶川8.0級地震誘發了大量的崩滑體，在余震及后續的強降雨作用下進一步增強其活動性[16-17]。在此基礎上，本文以張家坪溝泥石流流域為研究區，研究在基于不同活動率條件下的崩滑體演化結果并對張家坪溝的物源活動性做出預測分析，使強震區的地質災害研究更為具體化。此外，對于泥石流的沖出量研究有理論模型和數值模擬等手段，本文利用FLO-2D軟件模擬在不同降雨頻率條件下的泥石流暴發情況，得出泥石流的沖出規模和危險性分區。本文的研究成果可為現階段張家坪的防災減災措施提供一定的參考價值，同時為震區多年的物源變化研究提供科學參考。

1 研究區概況

張家坪泥石流位于岷江右岸，溝口坐標為103°28′31.61″E， 31°02′59.19″N，隸屬于阿壩州汶川縣映秀鎮張家坪村。張家坪溝流域平面形態呈不規則的菱形，最大縱向長度2.2 km，平均寬度0.9 km，總面積為1.71 km2。整個流域屬于深切額割構造侵蝕的低-中山地貌，地勢總體為西北高，東南低，流域最高點高程為1 995 m，最低點在溝口處高程為880 m，最大相對高差達1 115 m。根據地形數據，張家坪溝上游段的縱坡降達750‰，在溝口附近為185‰，全流域平均縱坡降為386‰。整個流域內有5條具有溝槽的次級支溝，縱坡降均較大，且表現出上游陡下游漸緩的特點，這種地形條件下，流域內的輸沙能力較強，為松散固體物質的搬運和參與泥石流活動均提供了有利的地形條件。

張家坪溝位于強震區，距離汶川地震震中心較近，在地震后曾發生兩次規模較大的泥石流災害事件：2010年“8·13”泥石流和2013 年“7·10”泥石流。根據映秀氣象站發布的降雨資料，2010年8月13日的一整天，共計降雨量達126.8 mm。從8月12日下午17時到8月14日凌晨2時的33個小時內，該地區累計降雨量為162.1 mm。在2013年“7·10” 降雨期間，映秀鎮的降雨總量達576 mm。強降雨過程導致流域內松散物源處于飽和狀態，在不利條件下極易啟動暴發泥石流災害事件，泥石流易造成岷江被堵塞，形成堰塞湖，造成河水雍高，進而淹沒道路及房屋，威脅居民及附近人口的生命財產安全。

根據搜集到的張家坪泥石流勘察資料，張家坪溝存在固體物源總量達92.57萬m2，可能參與泥石流活動的動儲量約31.95萬m2，物源十分豐富，本文利用搜集的各期高精度的遙感影像綜合分析張家坪溝流域的物源分布及活動率變化情況。

2 遙感解譯及活動率賦值

2.1 數據來源

本文搜集到研究區的四期高精度遙感影像，主要包括2009年2月10日、2011年4月26日、2014年12月19日及2017年5月1日分辨率為0.5 m的衛星影像，對搜集的遙感影像進行圖像增強、幾何糾正等處理工作后，這四期影像清晰、色彩飽和，能清晰識別地物特征、判定地質災害特性。進行精確配準后利用ARCGIS軟件針對不同時期的崩滑體災害進行詳細解譯、分析。為簡化文本，文中數據分析時僅用年代表影像時期進行研究描述。

2.2 遙感解譯及活動率分級

根據四期高精度遙感影像，由地表植被情況及崩滑體的滑動痕跡及裸露和堆積狀態，開展崩滑體的遙感解譯及活動率分析。首先對地震后2009年的遙感影像進行解譯，其次在2009年解譯的崩滑體基礎上對2011年的影像進行解譯，根據其活動率對崩滑體的屬性賦值，依次均在前一期影像的基礎上遙感解譯并進行活動率賦值。本文將崩滑體活動率劃分為如下4級標準。

（1）極高活動率。因缺乏地震前后的數據，第一期（2009年）影像則根據現實際解譯情況，將其歸類為極高活動率;此外，在之后多期遙感影像中由降雨引起擴大的崩滑體及新增的崩滑體也定義為極高活動率。

（2）高活動率。在上一期解譯的崩滑體在本期影像中活動面積大于崩滑體面積40%以上。

（3）中活動率。在上一期解譯的崩滑體在本期影像中活動面積占崩滑體面積10%～40%。

（4）低活動率。在上一期解譯的崩滑體在本期影像中活動面積小于崩滑體面積10%，或者崩滑體在本期影像中沒有活動跡象。

3 解譯結果統計分析

3.1 張家坪溝2009年遙感影像解譯結果

張家坪溝屬于汶川8.0級地震影響較為嚴重的區域，產生的自然災害也較多，根據統計及遙感解譯2009年的崩滑體，得出張家坪溝共產生79個崩滑體，崩滑體面積共15.64萬m2。張家坪溝流域面積共1.71 km2，則產生的崩滑體面積占流域面積的10.93%。物源量較大，極有暴發大規模泥石流的可能，見圖1。

3.2 張家坪溝2011年遙感影像解譯結果

基于2009年影像解譯的崩滑體，在2011年影像上再進一步解譯。在此間，2010年8月13日該區域暴發泥石流災害時間。經解譯及統計，共有150個崩滑體，較上一期新增有71處，崩滑體總面積共19.26萬m2，占流域面積的11.26%，與2009年相比面積增加23.12%。流域內新增崩滑體面積3.62萬m2，主要是由余震或地震使斜坡達到極限狀態后，在強降雨作用下產生較多的新崩滑體或者在原崩滑體基礎上進一步擴大，根據崩滑體活動率劃分標準將其全部歸為極高。同時，由2009年影像解譯的79個古崩滑體中，活動率為高的面積為14.4萬m2，占總面積的74.76%;活動率為中度的面積為0.97萬m2，占總面積的5.05%;活動率為低的面積為0.37萬m2，占總面積的1.62%。由統計可知在2009-2011年間，張家坪溝流域內的崩滑體活動率較高，主要原因是在2010年8月間映秀鎮內暴發持續性降雨，使大部分崩滑體達到飽和程度，在降雨條件下，崩滑體向不同方向擴大，部分發生垮塌，崩滑體活動率為低的面積所占比例最小。

3.3 張家坪溝2014年遙感影像解譯結果

基于2009年、2011年解譯的崩滑體，在2014年影像上再進一步解譯。在此間，2013年7月10日該流域內也暴發泥石流災害事件。經遙感解譯后統計，共有163個崩滑體，較上一期新增有13處，崩滑體總面積共19.96萬m2，占流域面積的11.70%，較上一期增加0.44%。流域內新增崩滑體面積為0.67萬m2，占總面積的3.37%，主要是由降雨產生的新崩滑體或原崩滑體擴大的區域，根據崩滑體活動率劃分標準將其全部歸為極高;此外，由2009年、2011年影像解譯的150個古崩滑體中，活動率為高的面積為10.29萬m2，占總面積的51.52%;活動率為中度的面積為4.27萬m2，占總面積的21.40%;活動率為低的面積為4.73萬m2，占總面積的23.71%。由此統計可知在2011-2014年間，流域內崩滑體活動率為極高的面積所占的比例最小，活動率為高的面積所占比例仍是最大。主要原因是在2013年7月間，該流域內也暴發持續性強降雨，流域內已經產生大量的崩滑體，古崩滑體再次被激活，作為補充物源形成泥石流災害事件，見圖1。

3.4 張家坪溝2017年遙感影像解譯結果

基于2009年、2011年、2014年影像解譯的崩滑體，在2017年影像上進一步解譯。經統計，共有167個崩滑體，較上一期新增有4處，崩滑體總面積共20.26萬m2，占流域面積的11.85%。流域內新增崩滑體面積為0.26萬m2，占總面積的1.3%，在此階段新增的崩滑體面積最少;此外，由2010年、2011年及2014年影像解譯的163個古崩滑體中，活動率為高的面積為7.47萬m2，占總面積的36.9%;活動率為中度的面積為6.90萬m2，占總面積的34.1%;活動率為低的面積為5.59萬m2，占總面積的27.6%。由此統計可知在2014-2017年間，流域內在沒有強降雨等外動力下，新產生的崩滑體較少，主要是古崩滑體在持續活動，并逐漸呈現衰減趨勢。主要在經過2014-2017幾年間山體的自然恢復作用及未發生持續性暴雨等外動力，植被恢復率逐漸增加，崩滑體活動率逐漸降低，面積相對較小的崩滑體擾動小，恢復穩定的速度更快，見表1。

3.5 演化規律分析經過上統計結果，得出基于多期遙感影像的不同活動率崩滑體的演化圖，詳見圖2。以黃潤秋[18]收集震前、震后的大量地質災害作為基礎數據，對地質災害的特點和規律進行分析，得出地質災害將以4～5 a為一個高峰周期，呈震蕩式的下降，并最終恢復到震前的水平。結合張家坪溝整理的震后基礎數據，在不考慮持續性暴雨及地震等強大外動力條件下，對張家坪流域內的崩滑體活動率從2009年到2017年的變化及趨勢做出分析，見圖2。

極高活動率的崩滑體在2009-2017年間的面積逐漸減小，由2014年及2017年的數據可得張家坪溝的新增面積已經降至最低，在未來將不會產生較多的新崩滑體，但古崩滑體的活動性有再次增強的可能。高活動率的崩滑體在2011-2017年間面積逐漸減小，預測至少需要5 a面積將會恢復至中度及以下狀態。中活動率的崩滑體面積在2011-2017年間面積逐漸增加，未來將進行震蕩式的波動下降，及活動率為高的崩滑體恢復至中度狀態，預測還需要7～10 a恢復至穩定狀態。低活動率的崩滑體在2011-2017年間的面積逐年增加，但之間也會有震蕩式的平穩恢復期，根據變化趨勢預測未來將會增加更多的面積，但也會有部分崩滑體會有震蕩式的活動，直至最后的植被逐漸恢復，至少還需要10 a時間山體才能達到穩定狀態。但現階段仍有滑體處于活動狀態，而且流域的地形條件在經過洪水、泥石流的沖刷、下切后更有利于水動力條件的形成和物源的起動，可導致激發泥石流的臨界雨強降低，再次發生泥石流的可能性仍然較大，仍然需要加強泥石流的工程防治、預警預報、危險范圍分區等工作。

4 不同降雨頻率下張家坪泥石流沖出范圍

張家坪流域面積為1.71 km2，主溝長度1.8 km，平均縱坡降為317‰，且張家坪溝流域內的物源量巨大，在這樣的地形條件下，其活動性很強，極易暴發泥石流災害事件。前文通過遙感影像結合GIS技術分析其物源的活動性，在此條件下，利用DEM數據，運用FLO-2D軟件模擬不同頻率條件下的泥石流沖出規模，達到高效的防災減災技術。

4.1 FLO-2D的基本原理及參數選取

FLO-2D是1988年O′Brien提出的基于非牛頓流體模式及中央有限差分的數值模擬軟件。該軟件在洪水災害管理、城市淹沒分析、泥石流災害危險性劃分等方面有廣泛應用[19-20]。賈濤[21]等結合FLO-2D軟件和GIS技術以泥石流沖量進行分區，建立泥石流堆積扇的危險性分區模型。黃勛[22]等利用FLO-2D軟件構建了一套適用于我國西南山地城鎮的泥石流定量風險評價的理論體系和技術流程。梁鴻熙[23]利用FLO-2D分析泥石流流動及堆積特性與黏性系數和屈服應力的關系。龔柯[24]等利用FLO-2D軟件模擬汶川縣綿虒鎮地區在P=2%條件下發生的泥石流，并構建泥石流危險性評價模型。常鳴等[25]已運用FLO-2D軟件模擬汶川震區多條泥石流溝，其技術已非常成熟。開展數值模擬的主要參數有：泥石流流量、體積濃度（CV）、層流阻滯系數（K）、曼寧系數（n）等。采用雨洪法計算出不同降雨頻率下的泥石流流量，其它參數可結合張家坪泥石流的實際情況進行取值，見表2。

4.2 張家坪泥石流模擬沖出范圍

根據參數得出不同降雨頻率下的模擬結果見圖3至圖5，不同降雨頻率下的沖出范圍見圖6。由模擬結果得：在降雨頻率為P=5%（20年一遇）的條件下，泥石流堆積扇面積0.73 萬m2。泥石流沖出溝口進入岷江，堆積扇平均堆積厚度1m左右，溝道堆積物大多處于溝道中下游。在降雨頻率為P=2%（50年一遇）的條件下，泥石流堆積扇面積1.52

萬m2。泥石流沖入岷江，堆積扇平均堆積厚度在3 m左右，溝道堆積物大多

處于溝道中下游，溝道平均堆積厚度為2 m左右。在降雨頻率為P=1%（100年一遇）的條件下，大量松散物質沖入岷江，擠壓河道，迫使水位抬高。堆積扇面積為2.29 萬m2，平均堆積厚度4～5 m。

5 結論

本文通過多期遙感影像和DEM數據，開展物源解譯及活動性評價工作，統計分析出張家坪溝泥石流基于不同活動率條件下的物源演化結果，同時運用FLO-2D軟件模擬在不同降雨頻率下的泥石流沖出范圍。

（1）在不考慮持續性暴雨及地震等強大外動力條件下，極高活動率的崩滑體在2009-2017年間的面積逐漸減小，崩滑體的新增面積已經降至最低，在未來將不會產生較多的新崩滑體，但老崩滑體的擴大的可能性很高;高活動率的崩滑體在2011-2017年間面積逐漸減小，預測至少需要5 a會恢復至中度及以下狀態;中等活動率和低活動率的崩滑體面積在2011-2017年間面積逐漸增加;根據變化趨勢預測至少還需要10 a時間山體才能達到穩定狀態。現階段仍有大部分崩滑體處于活動狀態，再次發生泥石流的可能性仍然存在，需要加強張家坪泥石流的監測預警工作。

（2）運用FLO-2D模擬張家坪泥石流不同降雨頻率下的沖出范圍及形成不同堵江程度。在降雨頻率為P=5%（20年一遇）、2%（50年一遇）、1%（100年一遇）的條件下，泥石流沖出范圍分別為0.73萬m2、1.52萬m2、2.29萬m2，平均堆積厚度分別為1 m、3 m、4～5 m，存在不同程度的堵江現象，仍需對張家坪泥石流開展長期監測工作。

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