基于斜坡单元优化的高海拔地区滑坡危险性评价——以金沙江白格滑坡为例

为了开展高海拔、人员难以到达地区滑坡危险性评价,以金沙江白格滑坡为例,利用遥感影像,通过设置最佳填洼阈值、集水面积阈值来消除斜坡单元的误差直线,优化斜坡单元,采用优化后的斜坡单元对研究区进行危险性划分,评价效果有所提高。研究结果表明,研究区有80.95%的验证滑坡位于较高危险性和高危险性区内,验证滑坡集中率为2.266,较好集中了滑坡危险性分布特点。白格滑坡危险性指数为0.75,属于高危险性滑坡区,高危险性滑坡区还涉及江达县14个村庄和白玉县12个村庄,对此类地区应加强防范意识、完善应急设施。     

基于图像分类方法滑坡识别与特征提取——以归州老城滑坡为例

目前遥感滑坡地质灾害解译主要是通过目视解译和人机交互式解译,根据遥感图像的影纹、色调、地形、地貌等特征,辅以软件对图像进行增强处理和叠加DEM来识别滑坡灾害,但是这些解译方法并没有充分挖掘遥感图像的光谱信息。论文以三峡库区归州老城滑坡为例,利用遥感专业处理软件ENVI对灾害点遥感影像分类,探索滑坡灾害的光谱识别与特征提取。得出图像分类方法不但可以去除一些与滑坡灾害解译无关的或干扰信息,还可以通过感兴趣区选择进行监督分类将图像划分为滑坡解译所需要的简单几种类型,有助于滑坡特征提取与统计、滑坡识别和圈定滑坡边界。     

顾及降雨及库水位因素的滑坡时滞分析与预测——以三峡库区新铺滑坡为例

降雨及库水位涨落是引起库岸滑坡形变失稳的主要诱发因素,但滑坡位移速率对此类诱发因素的响应具有一定的滞后性,影响人类对滑坡所处运动状态的判断与预测。针对常规预测模型中未考虑时滞效应的问题,利用三峡库区新铺滑坡的GNSS位移监测数据、奉节气象站降雨数据以及三峡库区库水位涨落数据,通过对监测区内9个GNSS监测点的位移速率序列与降雨量、库水位高程序列进行时滞互相关分析,确定时滞参数,进而应用多变量灰色系统理论方法,建立了时滞GM(1,3)预测模型,并对滑坡位移速率进行预测验证。结果表明:三峡库区新铺滑坡位移速率与降雨量显著相关,对降雨量的响应滞后时间约为5 d,滑体中后部受降雨影响比前缘更明显; 位移速率与库水位高程高度相关,对三峡库区库水位涨落的响应滞后时间约为31 d,滑坡前缘受库水位涨落影响更明显,且离长江越近,滞后时间越短; 利用加入时滞参数的时滞GM(1,3)模型进行预测,模型拟合优度达到0.702,相比GM(1,1)模型和未顾及时滞因素的GM(1,3)模型,预测精度分别提升了53.8%和58.3%,平均绝对误差百分比分别降低了7.19%和7.47%,在滑坡位移速率预测及库岸滑坡防灾减灾领域具有一定的工程应用价值。     

汶川地震滑坡与强降雨驱动的输沙量增加研究——以岷江上游为例

为了能够详细刻画汶川地震及其震后强降雨对岷江上游输沙量增加量的影响,在对SPOT图像、航片和数字高程图的影像资料进行解译的基础上,对岷江上游滑坡、泥石流进行了标定,同时通过收集该流域1980-2010年期间输沙量、降雨量、滑坡量、泥石流量等方面的资料,分析了汶川地震前后岷江上游降水量、输沙量、滑坡量、泥石流量之间的相关关系,定量计算了汶川地震前后该流域输沙量的变化,进一步探析了汶川地震后强降雨驱动的滑坡、泥石流对岷江输沙量增加的控制作用。研究结果表明,①由汶川地震的同震构造抬升和同震滑坡、泥石流所导致的输沙量增加值为30%左右,表明在汶川地震后岷江上游输沙量的增加主要受同震滑坡、泥石流的控制;②震后强降雨导致的输沙量是震前的1.75倍,震后强降雨泥石流的产砂量对当年新增输沙量的贡献率达到37.49%;③强降雨带与地震断裂带和地震滑坡带基本重合,导致了汶川地震后输沙量的增加与强降雨量之间存在正反馈关系;④汶川地震震动所引发地表物质松动和驱动滑坡导致了河流输沙量加大,这是未来几十年所面临的灾害。     

金沙江上游超大古堰塞湖及其相关问题

历史大型堵江滑坡研究不仅是认识区域构造背景和河流演变规律的重要工作,而且对山区河流工程安全亦有十分重要的意义。以金沙江上游河段的王大龙古滑坡为研究对象,基于野外调查与资料分析,对其成因与演变过程进行了分析。主要结论如下：（1）王大龙滑坡位于金沙江缝合带,源区基岩主要为三叠系中心绒群下段板岩 (T1-2zh1),其次为二叠系嘎金雪山群下段石英砂岩 (Pgj1),滑坡总体上为王大龙断裂与中心绒群板理面切割形成的楔形体,前缘受雄松-苏洼龙活动断裂切割,方量约4.0×108m3;（2）诱发滑坡的内动力为地震,外动力为河流凹岸侵蚀,滑坡时间应为晚更新世大理冰期;（3）堰塞坝长约1700m,宽约3000m,高度超过450m,形态右高左低,右岸高程约2770m,左岸垭口高程约2735m;（4）堰塞湖规模约266×108m3,干流库尾到达叶巴滩水电站坝址的降曲河口,长度约176 km;（5）堰塞坝发生过3次溃决,溃口底面高程分别为2460m、2400m和2358m（现河面高程）;（6）第一次溃决极有可能雄松-苏洼龙断裂错动导致的,时间早于1900 a BP,估算溃口流量21.0~39.8×104m3/s,远远大于长江历史洪水记录。     

BCC_S2S预报长江上中游流域夏季降水精度评估

为评估我国国家气候中心季节-次季节预报模式产品(BCC_S2S)在长江上中游流域对日降水和夏季极端降水事件的预报性能,本文基于BCC_S2S模式在2005-2020年的每周两次滚动预报未来60天降水回报格点数据,把格点预报降水双线性插值到站点,将其与站点观测降水进行对比分析。通过相关系数、均方根误差和平均误差三个指标,评估模式预报日降水的性能;对于极端降水事件,依照百分位法定义极端降水,基于HSS指标评估单站极端降水,并利用层次聚类方法划分区域性极端降水类型,进一步评估预报性能。结果表明：BCC_S2S模式在各季节日降水的预报性能随预见期的增加而下降,在预见期大于5~10日后,进入低预报技巧阶段;将长江上中游划分为六个子区域进一步分析,各区域平均的相关系数仍然是在预见期较短时较高,平均误差表明预报模型在流域中东部区域整体呈现出正偏差,金沙江流域则是负偏差,均方根误差同样在流域中东部偏大;通过分析三个指标的箱型分布图,表明在长江上中游的大多数区域,模式预报6月份的降水精度最佳,误差范围相对较小。对极端降水事件,单站极端降水事件的HSS指标随预见期增加而下降;对大多数区域,模式的预报技巧在月降水总量偏多、极端降水频发的月份较高。针对四类区域性极端降水,模式超前0~10日预报的多雨带空间分布与观测较为一致,降水量值偏小,在超前10日以上预报时效果较差。总体上,模式对长江上中游地区的日降水和极端降水事件的预报性能随预见期的增加而下降,6月预报精度相对较好,可能与6月主要受大范围水汽输送或锋面这样较容易预报的天气系统有关。     

邗沟、菏水与鸿沟——兼论黄河与长江两大流域水运的沟通

江淮间的邗沟、商鲁间的菏水与中原腹地的鸿沟水系是春秋战国时期东亚大陆著名的水运工程,这三条运河不仅各自具有其行经路线、航运及灌溉功能,而且它们三者还相互贯通,形成了一个完整的水运系统,沟通了黄河流域与长江流域的水运交通,邗沟、菏水与鸿沟的联通标志着中国历史上的运河开始进入到有完整体系的时代,其价值与意义重大.