四川省汶川縣綿虒鎮(zhèn)小流域泥石流危險性評價

, ,,,，成長

(1.成都理工大學 地質(zhì)災害防治與地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室，成都 610059; 2.四川省川建勘察設計院，成都 610017)

1 研究背景

泥石流主要是由強降雨或冰雪消融形成的高濃度、寬級配的多相非均質(zhì)流體，是地形地貌、氣候、土壤等自然條件和人類破壞山區(qū)自然環(huán)境的人為因素綜合作用的結果[1]。汶川8.0級地震后，震區(qū)地質(zhì)災害活動得到加強[2]。泥石流將是汶川地震區(qū)未來5～10 a內(nèi)主要的地質(zhì)災害之一[3]。學者研究表明，汶川地震后震區(qū)泥石流暴發(fā)規(guī)模較震前要大數(shù)倍[4-5]。

隨著科學技術的發(fā)展，現(xiàn)階段泥石流的評價方法有多種。劉希林[6]根據(jù)泥石流特征選擇評價因子概述了區(qū)域泥石流危險度評價的發(fā)展過程及其改進方法。蘇經(jīng)宇等[7]提出運用模糊數(shù)學方法選擇評定因子建立隸屬度函數(shù)及因子權重，對泥石流危險性進行評價，確定泥石流危險等級。楊鑫[8]采用模糊綜合評價法對強震區(qū)映秀—老虎嘴地帶潛在突發(fā)性泥石流的危險性進行了區(qū)劃。此外，在數(shù)值模擬方面，臺灣學者Lin等[9]運用FLO-2D軟件對Songhe Stream進行了風險性評價；常鳴[10]利用FLO-2D軟件對泥石流進行數(shù)值模擬并進行泥石流危險性分析，進而繪制出研究區(qū)的泥石流危險性分區(qū)圖。

模糊綜合評價法以定性和定量相結合的方式確定評價因子的權重和隸屬度，在一定程度上避免了計算結果的絕對性，同時利用數(shù)值模擬手段，能夠很好地處理模糊、難以量化的問題。因此，本文首先運用模糊綜合評判法對汶川縣綿虒鎮(zhèn)岷江流域內(nèi)的8條泥石流溝進行危險性評價，得出流域內(nèi)各條泥石流溝的危險性。最后選擇高危險性的簇頭溝，在與實際降雨頻率相同的條件下運用FLO-2D軟件進行數(shù)值模擬，重現(xiàn)泥石流暴發(fā)過程，根據(jù)模擬結果對實際情況進行驗證，對簇頭溝堆積扇建立危險性分區(qū)模型，進一步細分簇頭溝的危險性，以期更為有效地對泥石流風險評估、預警預報、工程治理工作和危險范圍分區(qū)提供參考依據(jù)。

2 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于四川省西北部汶川縣綿虒鎮(zhèn)，該流域主要包括碉頭村、羊店村、克約村、羊店村、高店村、羌鋒村、三官廟村、高點村。該流域處于九頂山華夏系構造帶，主要有茂汶斷裂帶、九頂山斷裂帶2條斷裂構造，發(fā)育有8條大型泥石流溝，泥石流流域面積共73.07 km2，泥石流溝口正對岷江和都汶高速路、都汶路(G213線)，見圖1。2013年7月10日，汶川縣綿虒鎮(zhèn)暴發(fā)持續(xù)性暴雨，本次降雨導致汶川縣綿虒鎮(zhèn)岷江小流域內(nèi)暴發(fā)泥石流群，沖毀公路，堵塞岷江，嚴重威脅溝口居民及行人、車輛安全。

圖1 流域內(nèi)平面示意圖Fig.1 Schematic plan of the studied watershed

綿虒鎮(zhèn)岷江小流域地形整體表現(xiàn)為南低北高形態(tài)，以低山和中山侵蝕地貌為主，整個流域內(nèi)最高高程為4 460 m，最低高程為1 140 m，相對高差2 970 m。泥石流溝呈V型谷地貌，上游溝段溝谷較為狹窄，縱坡較陡，臨空條件發(fā)育，為泥石流的爆發(fā)提供了有利條件。

表1 研究區(qū)各因子實際取值Table 1 Actual values of assessment factors in the study area

表2 泥石流危險等級及取值范圍Table 2 Level and corresponding standard of debris flow hazard

3 基于模糊綜合評判法的泥石流危險性評價

3.1 模糊綜合評判法的原理

模糊綜合評判法是一種基于模糊數(shù)學的綜合評判方法。該方法根據(jù)各評價因子建立隸屬度矩陣及各因子的權重計算得出模糊向量，將定性評價轉(zhuǎn)為定量評價，即用模糊數(shù)學對受到多種因素制約的對象做出一個總體的評價[11]。 其主要步驟為：

(1)建立危險等級集V和評價因子集U。

(2)建立評價因子的隸屬度矩陣R和各因子的權重向量A。

(3)根據(jù)公式B=A·R計算得出模糊向量B，再以B中最大值確定泥石流危險性。

3.2 評價因子的選取

總的來講，影響和控制泥石流危險性的因素有很多，評價因子的選取應遵循科學性、可操作、層次性、目標性、可比性、定性與定量相結合的原則[12]。在泥石流危險性評價因子的選取時，對上述要求要統(tǒng)籌考慮、綜合運用，選出合理、可行的評價因子進行泥石流災害評估工作[13]。

本文借鑒前人研究成果[14-15]，并結合本研究區(qū)的實際情況和GIS空間分析工具，選取的因子有：一次泥石流最大沖出量Q、流域面積、主溝長度、流域最大相對高差hmax、流域切割密度ρ、主溝床彎曲系數(shù)、泥砂補給段長度比和人口密度。各因子的實際取值見表1。

本文將研究區(qū)泥石流危險等級劃分為3級，即危險等級集V=(低危險，中危險，高危險)，參考前人研究[8，14]，各因子的危險等級劃分范圍見表2。

3.3 評價因子的權重

評價因子的權重通過常用的層次分析法來確定，層次分析法是通過網(wǎng)絡系統(tǒng)理論和多目標綜合評價的方法把復雜問題中的各因素劃分成相關聯(lián)的有序?qū)哟危怪蔀槎嗄繕?、多準則的決策分析方法[16]。主要步驟為：構造判別矩陣C；根據(jù)判別矩陣的最大特征值進行一致性檢驗；矩陣C的指標權重歸一化得權重向量M。

構造判別矩陣C后，運用MatLab軟件運算得判別矩陣C的最大特征值及特征向量，同時運用式(1)、式(2)檢驗矩陣的一致性，并將特征向量歸一化處理。

(1)

(2)

式中:CI為一致性指標；CR為一致比率；λmax為判斷矩陣的最大特征值；n為矩陣階數(shù)；RI為平均隨機一致性指標。當CR<0.1時，判斷矩陣符合要求[16]。

依照所選因子本文建立判別矩陣C為

對判別矩陣C，λmax=8.881 9，CR=0.089 4<0.1滿足要求，歸一化處理得權重A=(0.233 4,0.235 3,0.112 7,0.094 2,0.058 9,0.063 6,0.077 6,0.124 2)。

3.4 隸屬度的確定

模糊綜合評判法中最重要的就是隸屬度的確定，根據(jù)前面建立的危險等級集V及前人的研究[7-8]，本文的隸屬度具體計算公式為：

(3)

(4)

(5)

式中:μ1,μ2,μ3分別為隸屬度值；a1,a2,a3均為評價集的界限值;x為研究區(qū)各因子的實際取值。

根據(jù)表1中研究區(qū)各泥石流因子的實際取值和隸屬度公式(式(3)—式(5))可求得每條溝的隸屬度矩陣，將取值代入公式中，可得大溪溝的隸屬度矩陣R為

3.5 評價結果

當求得權重向量M和矩陣R后，根據(jù)模糊向量N=M·R求得向量N，其計算結果見表3。最后由最大隸屬度原則確定研究區(qū)泥石流的危險性。

表3 模糊綜合評判結果Table 3 Results of fuzzy comprehensive judgment

由表3可知，由模糊綜合評判法計算得出研究區(qū)泥石流的危險性結果為：瓦窯溝、新店溝、蘇村溝3條泥石流溝危險性等級為低危險，安家溝、草坡磨子溝、華溪溝3條泥石流溝危險性等級為中危險，大溪溝、簇頭溝2條泥石流溝危險性等級為高危險。

4 基于數(shù)值模擬的簇頭溝危險性評價

簇頭溝流域面積21.7 km2，主溝總長8.9 km，高差2 952 m。2013年7月10日，汶川縣綿虒鎮(zhèn)暴發(fā)持續(xù)性暴雨，本次降雨導致簇頭溝暴發(fā)泥石流。從開始降雨到泥石流暴發(fā)之前簇頭溝的累積雨量為148.1 mm，激發(fā)雨量為18.6 mm/h[17]。分析得出本次降雨已達到2%(50 a一遇)的降雨頻率，通過野外實地調(diào)查和遙感影像解譯估計其沖出量達50.00×104m3。

4.1 FLO-2D軟件的原理及參數(shù)選擇

FLO-2D軟件是1988年O’Brien等[18-19]提出的基于非牛頓流體模式及中央有限差分的數(shù)值方法來計算洪水、泥石流運動控制方程的集成軟件。該軟件在洪水災害管理、基本工程設計、城市淹沒分析、泥石流災害危險性劃分等方面得到了廣泛應用。

(1)基礎數(shù)據(jù)處理。對1∶10 000基礎地形數(shù)據(jù)運用ArcGIS軟件處理轉(zhuǎn)換后得FLO-2D軟件能夠識別的ASCII文件，導入FLO-2D軟件中再劃定模擬的計算流域邊界，并對網(wǎng)格進行高程點的插值計算。

(2)泥石流流量。先假定泥石流的暴發(fā)頻率與降雨頻率相吻合，然后計算一次泥石流清水流量，采用雨洪法計算得簇頭溝實際降雨頻率下起始點的流量。一些學者直接通過簡單概化的五邊形方法求取洪清水流量過程線[10]。

(3)其他參數(shù)選取。在數(shù)值模擬時，還需輸入體積濃度CV、層流阻滯系數(shù)K、曼寧系數(shù)n、流變方程中參數(shù)取值α1，α2，β1，β2等參數(shù)，根據(jù)FLO-2D軟件使用手冊中建議的參數(shù)取值和綜合野外調(diào)查的實際情況，選擇合理的參數(shù)進行模擬。模擬的具體參數(shù)結果見表4。

表4 簇頭溝數(shù)值模擬參數(shù)選取Table 4 Selection of parameters for the numericalsimulation of Cutou gully

4.2 模擬結果與驗證

簇頭溝數(shù)值模擬結果見圖2。由圖2可知：

(1)簇頭溝數(shù)值模擬結果在50 a一遇降雨頻率下，模擬得出最大泥石流流速達到12.99 m/s，最大泥石流泥深達到15.7 m，最大泥深位于其主溝下游陡坎處。

(2)泥石流溝道泥深基本都在4 m以上，最大泥深也出現(xiàn)在主溝溝道內(nèi)，溝谷內(nèi)淤積大量松散堆積物，淤堵嚴重，在持續(xù)暴雨條件下有發(fā)生大規(guī)模泥石流的極大可能性。

圖2 簇頭溝數(shù)值模擬結果Fig.2 Result of numerical simulation for Cutou gully

本文通過模擬所得泥深和堆積范圍與野外實際測量結果對比來進行驗證，堆積范圍驗證方法參照常鳴[10]、夏添[20]等學者應用的驗證模型，采用的計算公式為

(6)

式中：A為模擬結果的精度值；S1為“7·10”泥石流暴發(fā)后實際測量及遙感影像解譯得到的堆積面積(104m2);S2為50 a一遇數(shù)值模擬結果得到的堆積面積(104m2);S0為模擬結果與實際測量重疊的危險范圍(104m2)。

具體精度計算值見表5，得精度值為77%，精確度較高，滿足模擬要求，能夠較準確地代表泥石流堆積區(qū)范圍。通過野外實地調(diào)查，發(fā)現(xiàn)“7·10”泥石流后溝道內(nèi)洪痕斷面高達10 m，溝口廢棄房屋上清晰可見的泥跡為5 m，模擬所得泥深與其基本相符，模擬結果可信度高。

表5 模擬堆積與實際堆積數(shù)據(jù)對比Table 5 Comparison between simulated depositionand factual deposition

4.3 簇頭溝危險性評價

根據(jù)模擬結果得出簇頭溝的堆積扇特征，再對其進行危險性評價?；谔拼ǖ萚21]根據(jù)泥石流堆積扇的流速和泥深對泥石流提出堆積扇的危險度分區(qū)，同時參照泥石流強度劃分標準，對泥石流強度按照表6進行劃分，可得到簇頭溝泥石流的強度劃分標準。

表6 泥石流強度劃分標準Table 6 Classification of the intensity of debris flow

本文將泥石流強度與暴發(fā)重現(xiàn)周期相互結合來進行泥石流的危險性評價劃，將簇頭溝堆積扇區(qū)域劃分為高、中、低3種危險。高危險區(qū)域?qū)^(qū)內(nèi)建筑和人員安全威脅非常大，可能會造成嚴重的生命財產(chǎn)損失；中危險區(qū)域的建筑物會有個別損毀，幾乎不會出現(xiàn)人員傷亡的情況；低危險區(qū)域的建筑物被破壞的概率極小，可能會淤埋生產(chǎn)生活設施[22]。據(jù)獲得的簇頭溝泥石流的強度劃分標準及重現(xiàn)周期，得到簇頭溝泥石流危險性分區(qū)圖(圖3)。從圖3可見，F(xiàn)LO-2D軟件模擬2%頻率下結果得出簇頭溝堆積扇中，高危險性面積占61%，中危險性面積占19%，低危險性面積占20%。

圖3 簇頭溝危險性分區(qū)圖Fig.3 Risk zoning map in Cutou gully

5 討論與結論

2013年7月10日汶川縣綿虒鎮(zhèn)降持續(xù)性暴雨引發(fā)岷江小流域內(nèi)的泥石流群事件，使得岷江堵塞、公路摧毀和居民受災，造成巨大經(jīng)濟損失和人員傷亡。經(jīng)過野外實地調(diào)查、遙感影像解譯及地形數(shù)據(jù)處理，本文首先對流域內(nèi)8條重點泥石流溝運用模糊綜合評判的方法進行了流域內(nèi)的泥石流危險性評價。其次，選擇危險性較高的簇頭溝在與實際降雨頻率相同的條件下運用FLO-2D軟件進行數(shù)值模擬，重現(xiàn)泥石流暴發(fā)現(xiàn)狀，得出堆積扇危險特征，最后對模擬結果進行驗證，作出危險性評價，得到危險性分區(qū)圖，結論如下所示。

(1)通過對綿虒鎮(zhèn)8條泥石流溝的8個因子，運用模糊綜合評判法計算得出研究區(qū)泥石流的危險性結果為：瓦窯溝、新店溝、蘇村溝3條泥石流溝危險性等級為低危險，安家溝、草坡磨子溝、華溪溝3條泥石流溝危險性等級為中危險，大溪溝、簇頭溝2條泥石流溝危險性等級為高危險。研究區(qū)屬于汶川強震區(qū)，嚴格來說所選泥石流溝都屬于高頻且易發(fā)泥石流，本文的危險性評價僅是研究區(qū)內(nèi)8條泥石流溝的相對性評價。

(2)選擇高危險性的簇頭溝運用FLO-2D軟件進行數(shù)值模擬，對模擬得出的堆積扇特征與野外實際測量結果進行對比驗證，得出模擬精度77%，滿足要求。

(3)將泥石流強度與暴發(fā)重現(xiàn)周期相互結合來進行泥石流堆積扇的危險性進行分區(qū)，得出堆積扇高危險性面積占61%，中危險性面積占19%，低危險性面積占20%。