景区崩塌地质灾害论文

2022-04-19

摘要：崩塌是北京市发育数量和发生灾害数量最多的突发地质灾害。据不完全统计，自2003-2019年间共发生崩塌灾害275起，占突发地质灾害总数的80.88%，故研究崩塌灾害的特点及激发条件，是崩塌灾害防治的必要手段。初步统计2003-2019年度发生的崩塌灾害，认为87.27%的崩塌是由降雨激发的。今天小编给大家找来了《景区崩塌地质灾害论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

景区崩塌地质灾害论文篇1：

无人机遥感在高位崩塌地质灾害调查中的应用

摘要：高位崩塌地质灾害的传统调查手段可能危及作业人员的人身安全，且存在强度大、成本高、效率低、数据不精确等缺点。无人机遥感技术当前在国内多领域正处于探索和发展阶段。基于無人机遥感技术，对贵州油杉河景区的仙宇屯高位崩塌单体进行了研究，通过图像拼接和几何校正，实现了精度0.487m的DOM和实景三维立体模型，并对航拍成果的精度进行了检验与分析。结果表明，该技术方法获取的影像数据在今后崩塌地质灾害调查中具有非常大的发展空间和研究意义。

关键词：高位崩塌; 地质灾害; 无人机遥感; 实景三维模型

中图法分类号： P642 文献标志码： ADOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.01.025

无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）是一种有动力、可控制、能携带多种设备、执行多种任务并能重复使用的无人驾驶航空器[1-3]。无人机遥感（UAV remote sensing， UAVRS）是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、遥测遥控技术、通信技术、POS定位定姿技术、GPS差分定位技术和遥感应用技术，自动化、智能化、专业化地快速获取国土、资源、环境、事件等空间遥感信息，并进行实时处理、建模和分析的先进新兴航空遥感技术解决方案[4-5]。经过近一个世纪的快速发展，无人机遥感在我国大面积的工作平台上已有大量的成功案例，如地震灾害救援与灾情评估[6]、气象监测与预报、极地科考、智慧城市、精准农田管理等领域[7-8]的应用，卓越突出，效果显著。

我国西南地区地貌形态多样，地质构造复杂，地形切割剧烈，地质灾害发育，且时常伴有多云多雨多雾的天气，使得传统航空摄影测量不能获得理想的影像。而无人机遥感系统能弥补因云雾遮挡而无法获取高清晰、高质量数字影像的不足，是卫星遥感与载人飞机航空遥感的有力补充。无人机遥感以其具有快速获取高分辨率、高精度、高时效的遥感数据影像，机动性强，超低空飞行，结构简单和经济便捷的优势，成为遥感数据获取的重要工具之一。基于以上特点和优势，在地质灾害应急调查、防治和预测预警中发挥了不可估量的作用。2008年5月12日，四川省汶川县遭受地震毁灭性的破坏，交通、通讯全部阻断，臧克[9]等技术工作组应用微型无人机遥感对北川县城进行航拍，为抗震救灾提供了决策支持;2010年6月28日，贵州省关岭县岗乌镇因暴雨发生特大型滑坡碎屑流地质灾害，通过无人机航拍获得第一手高清晰影像用于了解灾情情况和指导应急救援[10];2017年8月8日，四川省北部阿坝州九寨沟县发生7.0级地震，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室团队基于震前和震后高精度遥感影像，对灾区进行遥感解译分析，第一时间揭示了地震灾害的空间分布及其影像范围[11];同年8月28日，贵州省纳雍县张家湾镇普洒社区大树脚组发生山体崩塌地质灾害，通过无人机航拍灾前灾后影像的对比，为救援工作节省了大量时间。

虽然近几年无人机遥感技术在大平台、大领域的研究应用比较广泛，并获得了越来越多的研究开发和应用（见图1），但是作为一项新兴技术，利用无人机遥感对某单体地质灾害进行调查，提取各种信息加以研究应用的例子少之又少。因此，本文以油杉河景区为例，基于无人机遥感对仙宇屯高位崩塌地质灾害进行勘测，制作高精度的数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）和数字正射影像图（Digital Orthophoto Map，DOM），结合三维立体模型，量测更精确的崩塌参数，为崩塌地质灾害的进一步研究与应用提供一种可行的技术方法和实践参考。

1 低空无人机遥感系统组成

无人机低空遥感系统主要由飞机系统、地面系统和后期数据处理三大部分组成。其中飞机系统包括无人机平台、遥感传感器系统（如相机、激光三维扫描仪、红外扫描仪等）、遥感控制系统和数据实时传输与解压缩系统;地面系统包括航迹规划系统、无人机地面控制系统以及数据接收解压缩与实时显示系统;后期数据处理包括图像拼接、几何校正、信息提取与分析等，提取信息的精度取决于无人机搭载的遥感设备的要求[12-13]。

2 低空无人机遥感监测的主要工作流程

无人机低空遥感监测的主要工作流程：起降场地选择→航迹规划→无人机遥感影像获取→影像预处理→可视化数字影像（正射影像DOM和数字高程影像DEM）→数据应用。

起降场地需根据地形、障碍物和无人机起降形式来选择。航迹规划应根据任务要求、控制区域范围、重叠度、分辨率等对待航拍区设计无人机飞行的路线，并载入无人机遥感控制系统，使无人机可以根据预定航迹进行遥感影像数据采集工作。无人机遥感影像获取是通过无人机平台和遥感传感器进行航空摄影，将采集的遥感影像通过无线传输通道传输到地面接收平台。影像预处理是指对无人机摄像由于镜头焦距的改变、像主点的偏移和镜头光学畸变等数码相机镜头产生非线性畸变进行纠正，以及针对成像时由于飞行器姿态变化引起的图像旋转和投影变形，进行影像配准，以获得空间地理信息[14]。数据应用即将所获取的遥感数据应用于崩塌精细地质信息的提取，用于指导和实践。

3 低空无人机遥感的应用

3.1 研究区概况

仙宇屯危岩体位于大方县境东北部的油杉河景区内（见图2），地形地貌复杂，地表结构破碎，山势险峻，属于典型喀斯特峰丛中槽切谷地形，地处低纬度高海拔区。景区海拔多在1 350～1 650 m之间，仙宇屯顶部海拔1 416 m，峡谷最低海拔1 130 m，相对高差286 m，地理坐标为N27°26′14.6″，E105°55′52.7″。景区内植被覆盖率好，占50%，在危岩体分布立面上，形成间距10～30 m的岩土植被分层。

1.乡村所在地;2.危岩体位置;3.水系;4.公路;5.县道;6.国道;7.高速路图2 危岩体位置 Fig.2 Location of the dangerous rock mass

3.2 无人机航拍数据获取及预处理

随着无人机遥感普及，市面上出现了多种多样的轻小型无人机。根据国家遥感中心无人机遥感系统信息库统计分析，轻小型无人机基本以电池为驱动力，续航时间不超过1 h，体重日趋轻量化，绝大多数总重量在30 kg以下（包含遥感载体）。eBee无人机是目前比较认可的最轻、最容易操作、最安全的全自动小型航天器之一。eBee无人机是由瑞士传感器制造商senseFly生产的一款由Epp泡沫复合材料、碳纤维骨架制成的超轻无人机低空遥感系统，机体十分轻巧，机翼可拆卸，模块化规划，环形起飞和着陆，在整个飞行过程中全自动操作，地面平台可视。因此，在此次仙宇屯高位崩塌地质灾害勘查中，选用eBee无人机搭载专业数字相机低空航拍以获取精度较高的遥感影像数据。其中，无人机及其搭载的数字相机主要参数见表1～2。

航拍区域为山区，地形起伏大，植被茂盛，河谷深切，在距区域1.5 km处较平坦开阔的位置设定飞行参数、拍摄参数以及飞行航线后开始工作（见图3）。野外数据采集作业累计飞行4个架次，飞行里程83 km，获取航拍照片191张，有效覆盖面积1.35 km2。无人机飞行降落后，利用Pix4DMapper软件对所拍摄的图像进行全自动的处理，包括匀色与坐标畸变差改正、自由网平差、空三加密、密集点云数据等，输出高质量、空间参照式的正射影像图（DOM）和数字高程模型（见图4）。

通过获取的密集点云数据结合DEM数据，在ArcGIS三维建模工具平台上建立地表三维立体模型（见图5）。

3.3 精度评价

为了后期数据处理能够顺利进行，根据低空数字航空摄影规范[15-16]对飞行质量和摄影质量的要求，在航线规划时确定了无人机航摄重要参数（见表3）。实拍中，无航摄漏拍，航摄影像色彩均匀清晰，无云层遮挡，色调正常，反差适中，能满足勘查要求。

运行无人机航片处理软件获取正射影像图后，在ArcGIS三维建模工具平台上与Google earth校正影像进行叠加，叠加效果见图6。

从图6中可以看出，东北部、东南部和仙宇屯中部边界吻合较好，道路叠加效果一般，吻合度达90%，这是由于Google earth影像的时间为2015年3月31日，无人机影像获取日期为2016年12月31日，中间间隔时间较长，气候条件的不同，交通道路的快速规划，植被覆盖率的影响，使得两个影像的叠加存在一定的差异性，这充分体现了无人机遥感具有快速获取高分辨率、高精度影像的优势。

3.4 仙宇屯崩塌信息提取与分析

传统的高位崩塌地质灾害的勘查手段主要依靠人员进行实地调查、皮尺量测，存在工作量大、成本高、效率低、对作业人员的安全构成威胁等缺点，对于更加隐蔽的危岩体，且受地形地貌的限制，更是无法具体量测，只能根据经验判读危岩体的大小、方量，宏观评价危岩体的稳定性。而无人机所搭载的遥感系统因其体积小、重量轻、地面操作可视化，能避开传统方法所带来的种种弊端，因而可获取更精细化、准确化、信息化的影像数据。

（1）定性分析。从图7俯视图可以看出，仙宇屯危岩体垂直矗立，三面环水，整体呈近南北向展布，四壁切割破碎，山势险峻，属于喀斯特峰丛中槽切谷地形地貌。由工程地质剖面图8可知，仙宇屯危岩体岩性为白云岩夹泥质白云岩，呈软硬互层状产出，软弱层较薄。通过野外实地调查复核（见图9），初步判定该危岩体在大气降雨、气温等风化营力作用下，软弱夹层变形模量越来越低，形成贯通的构造节理或风化卸荷裂隙，岩体结构面的变形模量也逐渐降低，逐层剥离，在坡面上形成以层面或夹层为底界的突出危岩体，最终发生倾倒-崩落的失稳模式[17-18]。

（2）定量分析。无人机遥感影像生成的三维模型可直接在三维ArcGIS平台上立体量测所需的各种参数，为崩塌危岩体的稳定性评价提供更精确的数据。通过三维模型可直接量测南面危岩体和西北面危岩体的高程、底部宽、岩体厚度、岩体表面积和方量等崩塌参数，见表4。这些参数为定量化研究地質灾害提供了较详细的基础数据，对地质灾害监测、分析具有重要的指导意义。

4 结论与存在的问题

基于低空无人机遥感测量系统对油杉河景区内仙宇屯的高位崩塌地质灾害调查可知，无人机遥感能够解决传统高位崩塌地质灾害调查的各种弊端。基于ArcGIS平台构建的实景三维模型可准确描述所在区域的微地貌特征，可精确量测地质灾害体的基本属性信息，并在此数据基础上估算危岩体方量，为定量研究地质灾害提供准确、详实的基础数据和统计分析数据。

尽管无人机遥感技术已经被地质灾害行业所关注，但对于传统的以野外调查和室内实验为主要手段的勘查员来说，掌握无人机的飞行技术、数据收集与处理等面临着诸多挑战，无人机技术的培训将是普及无人机应用的重要手段。然而，由于国内无人机遥感正处于探索和发展阶段，先进的遥感设备成本昂贵，其操作和数据处理专业化能力要求较高，使得无人机遥感在地质灾害勘查中并不多见，对于山势险峻的区域更是少之又少。无人机遥感技术在地质灾害勘察方面的应用还存在技术门槛较高和法律法规、技术标准不完善等限制。

参考文献：

[1]廖小罕，周成虎，苏奋振，等.无人机遥感众创时代[J].地球信息科学学报，2016，18（11）：1439-1447.

[2]Adam C， Vincent G， Everett A. Unmanned Aircraft Systems in Remote Sensing and Scientific Research： Classification and Considerations of Use[J]. Remote Sensing， 2012（4）：1671-1692.

[3]高姣姣，颜宇森，盛新蒲，等.无人机遥感在西气东输管道地质灾害调查中的应用[J].水文地质工程地质，2010，37（6）：126-129.

[4]胡堃.基于無人机遥感平台的震后灾情监测系统[J].科协论坛，2009（1）：100-101.

[5]李德仁，李明.无人机遥感系统的研究进展与应用前景[J].武汉大学学报：信息科学版，2014，39（5）：505-513.

[6]雷添杰，李长春，何孝莹.无人机航空遥感系统在灾害应急救援中的应用[J].自然灾害学报，2011，20（1）：178-183.

[7]金伟，葛宏立，杜华强，等.无人机遥感发展与应用概况[J].遥感信息，2009（1）：88-92.

[8]赵星涛，胡奎，卢晓攀，等.无人机低空航摄的矿山地质灾害精细探测方法[J].测绘科学，2014，39（6）：49-64.

[9]臧克，孙永华，李京，等.微型无人机遥感系统在汶川地震中的应用[J].自然灾害学报，2010，19（3）：162-166.

[10]王国洲.无人机航摄系统在贵州地质灾害应急中的应用[J].地理空间信息，2010，8（5）：1-3.

[11]戴岚欣，许强，范宣梅，等.2017年8月8日四川九寨沟地震诱发地质灾害空间分布规律及易发性评价初步研究[J].工程地质学报，2017，25（4）：1151-1164.

[12]孙杰，林忠坚，崔红霞.无人机低空遥感监测系统[J].遥感信息，2003（1）：49-50.

[13]胡健波，张健.无人机遥感在生态学中的应用进展[J].生态学报，2018，38（1）：1-11.

[14]崔红霞，孙杰，林宗坚.无人机遥感设备的自动化控制系统[J].测绘科学，2004，29（1）：45-47.

[15]国家测绘局.CH/Z 3005-2010 低空数字航空摄影规范[S]. 北京：测绘出版社，2010.

[16]国家测绘局.CH/Z 3004-2010 低空数字航空摄影测量外业规范[S].北京：测绘出版社，2010.

[17]刘宏，宋建波，向喜琼.缓倾角层状岩质边坡小危岩体失稳破坏模式与稳定性评价[J].岩石力学与工程学报， 2006，8（25），1606-1611.

[18]胡厚田.崩塌与落石[M].北京：中国铁道出版社，1989.

引用本文：胡才源，章广成，李小玲.无人机遥感在高位崩塌地质灾害调查中的应用[J].人民长江，2019，50（1）：136-140.

Application of UAV remote sensing in high altitude collapsedgeological hazards investigation

HU Caiyuan ZHANG Guangcheng2 ，LI Xiaoling1

（1.College of Environmental Monitoring of Guizhou Province， Guiyang 550004， China; 2.Faculty of Engineering，China University of Geosciences，Wuhan 430074，China）

Key words： high-altitude collapse; geological disaster; UAV remote sensing; 3D real scene model

作者：胡才源章广成李小玲

景区崩塌地质灾害论文篇2：

北京市崩塌地质灾害激发因素浅析

摘要：崩塌是北京市发育数量和发生灾害数量最多的突发地质灾害。据不完全统计，自2003-2019年间共发生崩塌灾害275起，占突发地质灾害总数的80.88 %，故研究崩塌灾害的特点及激发条件，是崩塌灾害防治的必要手段。初步统计2003-2019年度发生的崩塌灾害，认为87.27 %的崩塌是由降雨激发的。以2020年“8·12”场次暴雨及其激发崩塌为研究对象，对激发崩塌的降雨量级，崩塌发生的时间范围等关键因素进行了初步研究，结果表明：激发崩塌的降雨量至少要达到中雨及以上的雨量级别，激发崩塌的时间为降雨过程中及降雨结束后48 h以内。

关键词：崩塌;激发因素;暴雨;滞后;地质灾害

0 前言

北京是世界上突发地质灾害较为频繁的首都城市之一，发育崩塌、泥石流、滑坡、地面塌陷等多种突发地质灾害。截至2019年底，全市共查明突发地质灾害隐患点5037处（http：//ghzrzyw.beijing.gov.cn），涉及密云、怀柔、延庆、房山、门头沟、昌平、平谷、海淀、石景山、丰台10个山区及浅山区，威胁对象主要包括居民、道路、景区、学校等。在北京突发地质灾害中，崩塌的发育数量和发生数量最多，是突发地质灾害防灾减灾工作的重中之重。随着防灾减灾工作要求的进一步提高，对于崩塌灾害的特点，崩塌灾害的诱发因素及崩塌灾害發生的时间等问题的相关研究也提出了相应的要求。本文通过对目前已查明的崩塌隐患的基本特征及2003—2019年17年间发生的崩塌灾害进行的初步统计分析，总结了崩塌灾害发生的时间、规模、影响因素等基本特点，并以2020年8月12日场次降雨及其诱发的崩塌灾害为例，具体分析了降雨诱发崩塌灾害的特点，初步探索了诱发崩塌灾害的降雨范围，灾害发生时间范围等关键因素，为北京市崩塌灾害的防灾减灾工作提供科学依据。

1 北京市崩塌灾害发育及发生特点

崩塌是北京市突发地质灾害中发育数量最多的隐患，截至2019年底，北京市查明崩塌隐患数量2609处（图1），占查明突发地质灾害隐患数量的51.80 %。据不完全统计，自2003—2019年的17年间，北京共发生崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等突发地质灾害340起（北京市规划和自然资源委员会，2003—2018;北京市地质研究所，2019），其中崩塌275起，占全部突发地质灾害总数的80.88 %（图2）。

统计分析表明，崩塌灾害主要发生在汛期，汛期（6—9月）共发生崩塌240起，占已发生灾害数量的87.27 %。其中6月份发生崩塌灾害36起，占全部崩塌灾害总数的13.09 %;7月份发生崩塌灾害126起，占全部崩塌灾害总数的45.82 %;8月份发生崩塌灾害63起，占全部崩塌灾害总数的22.91 %。从崩塌发生时间的统计分析结果可以看出，降雨是诱发崩塌灾害的关键因素。

已发生的崩塌灾害有2起规模为中型，其余规模均为小型，小型崩塌灾害占已发生崩塌灾害总数的99.27 %。危害对象主要为3种类型，分别为道路，居民及景区。其中危害道路及行人的有167起，占已发生灾害总数的60.73 %，危害居民的有105起，占已发生灾害总数的38.18 %，危害景区的有3起，占已发生灾害总数的1.09 %。

2 降雨对斜坡稳定性影响研究

国内外诸多学者开展了大量的降雨对斜坡稳定性影响研究工作（Ng et al.，1998;兰恒星等，2003;孙建平等，2008;周家文等，2008;Miller et al.，2009）。李媛（2004）通过对全国县市地质灾害调查成果分析研究表明，暴雨是90 %滑坡，81 %崩塌和全部泥石流的主要诱发因素。前人通过对斜坡失稳时间与降雨时间关系进行了初步研究，对于斜坡失稳时间和降雨时间的关系有了初步认识。吴长富等（2008）分析了强降雨对斜坡稳定性影响，认为斜坡稳定性最低值往往出现在降雨停止后的0.3～0.8 d内。钟荫乾（1998）研究认为，降雨型滑坡一般发生于久雨、暴雨中或略滞后，滞后期一般不超过10 d;Godt等（2006）在调查深圳地区暴雨诱发滑坡时发现滑坡活动时间与暴雨、大暴雨吻合或略滞后，滞后时间一般不超过4 d，暴雨当日及次日发生滑坡的可能性最大;詹青文等（2011）研究江西某边坡时发现其稳定性系数雨后8～12 h达到最低值。

诱发斜坡岩土体出现灾害性变化的降雨应具有足够的强度（钟立勋，1999;高华喜等，2007;涂国祥等，2015），通常斜坡岩土体的降水入渗能力小于降雨强度，因此，雨水的入渗往往滞后于降雨，即使降雨停止，斜坡地下水瞬时渗流场也需要经过相当长的时间才能形成稳定渗流场，从这个角度来说，时间效应是降雨影响斜坡稳定性的固有特性。

3 “8·12”暴雨及其诱发的崩塌特点

2020年8月12日，受副热带高压外围偏南暖湿气流和高空槽共同影响，北京市普降暴雨，为2020年入汛以来最大的一次强降雨过程，也是2020年首次区域性暴雨过程。强降雨主要集中在12日21时至13日01时，期间有36个观测站小时雨强超过50 mm。本次降雨的特点是总降雨量较大，雨强集中。截至13日08时，北京市平均降雨量69.4 mm，城区平均92.8 mm，最大雨量达156.7 mm，出现在昌平沙河水库（图3）。本轮降雨在山区主要分布房山东南部、门头沟西部、石景山、海淀、昌平、延庆西部、怀柔和密云东部地区，降水量为60～160 mm。

强降雨诱发了崩塌灾害的发生，截至8月14日，本轮暴雨共诱发崩塌災害12起（表1），发生于5个区，分别是平谷区1起，怀柔区3起，昌平区5起，房山区2起，延庆区1起（图3）。从本轮降雨诱发崩塌灾害的规模看，灾害规模最小为0.5 m3，最大为1200 m3，依据地质灾害分类分级标准，均为小型。从崩塌发生时间看，有8起崩塌灾害发生于本轮降雨过程中，占灾害总数的66.67 %;有5起崩塌灾害发生于本轮降雨结束之后48 h内，占本轮降雨激发崩塌灾害总量的41.67 %。本轮崩塌灾害的激发雨量具有明显的差异：其中发生于中雨降雨范围内的崩塌灾害1起，占本轮灾害总数的8.33 %，位于暴雨降雨范围内的崩塌灾害有4起，占本轮灾害总数的33.33 %，位于大暴雨降雨范围内的崩塌灾害有7起，占本轮灾害总数的58.33 %。本轮灾害威胁对象有3类：第一类是影响居民及住宅（5起，占本轮灾害总数的41.67 %）;第二类是公路（6起，占本轮灾害总数的50 %）;第三类是景区（1起，占本轮灾害总数的8.33 %）。从灾害历史调查程度来讲，本轮发生灾害有10起灾害是已入台账的查明隐患点，占本轮灾害总数的83.33 %， 2起是新增加的灾害点，占本轮灾害数量的16.67 %。

4 “8·12”暴雨崩塌案例

（1）案例之一

8月13日3时，G110国道K49+675 m处发生崩塌，崩塌处高10 m，落石方量约1.5 m3。3点左右1辆过路货车撞上落石，造成车辆损失，无人员伤亡，轻微损毁路面。边坡体岩性为二长花岗岩，表层风化较强烈。岩体中发育3组节理，J1：140°∠80°，1 m内发育2～3条节理;J2：230°∠75°，1 m内发育2～3条节理;J3：100°∠30°，1 m内发育3～5条节理。岩层层面与节理面彼此交切，将岩体切割成破碎的块石（图4）。

（2）案例之二

8月13日凌晨，怀柔区琉璃庙镇东峪村北300 m东青路旁崩塌，方量约40 m3，无人员伤亡和财产损失。该处坡体为开山修路形成的岩质边坡，为反向坡，坡向130°，坡宽30 m、坡高20 m，坡度80°，岩性为黑云斜长变粒岩，片理产状为295°∠30°。坡体表面基岩风化严重，节理裂隙发育，坡面堆积崩落小碎石，节理产状为100°∠60°、160°∠85°图（5）。

（3）案例之三

怀柔区琉璃庙镇X003宝崎路崩塌发生于8月13日12时，方量约1200 m3，无人员伤亡。此处崩塌为岩质拉裂式崩塌。该边坡坡向50°，坡度80°，坡高50 m，坡宽80 m，岩性为巨厚层砾岩夹薄层泥岩，岩层产状102°∠52°。岩体主要发育2组节理，一组节理产状为237°∠25°，长度10 m，节理张开20 cm，可见深度10～20 cm，有泥沙填充，节理密度2条/m;另外一组节理产状为：15°∠62°，贯穿部分岩体，长度5 m，节理张开5 cm，可见深度30 cm，有泥沙填充，节理密度5条/m（图6）。

（4）案例之四

怀柔区琉璃庙镇东峪村北300 m东青路旁崩塌灾害发生于8月13日凌晨，该处坡体为开山修路形成的岩质边坡，为反向坡，坡向130°、坡宽30 m、坡高20 m、坡度80°，岩性为黑云斜长变粒岩，片理产状为295° ∠30°。坡体表面基岩风化严重，节理裂隙发育，坡面堆积崩落小碎石，发育两组节理，产状分别为

100° ∠60°、160°∠85°。坡体顶部后缘发育一条横向贯穿坡顶裂缝，裂缝长约2.0 m，宽约0.1 m，深约0.15 m，坡体中上部危岩体悬空，总危岩方量约80 m3（图7）。

（5）案例之五

平谷区黄松峪乡塔洼村1队张家东台某村民家东侧崩塌灾害发生于8月12日下午。崩塌体积约5 m3，崩塌点位置位于居民房屋东侧约20 m，崩塌危岩的位置距房屋地基垂直高差约18 m，未造成人员伤亡和财产损失。该处地形可以分为3级阶梯，居民房屋位于1级，2级为一缓坡，宽约10 m，3级为一平台，宽约5 m，崩塌危岩体与3级垂直高度10～12 m。2级和3级坡脚砌有矸石墙，每级坝墙高约1.5 m。落石分散在2级斜坡和3级平台上，造成部分坝墙受损，未对居民房屋造成损失。危岩体为中厚层状长石石英砂岩，主要发育3组节理，节理产状分别为：223°∠70°，150°∠65°，350°∠40°。现场观察危岩体后缘有裂隙，裂隙宽10～20 cm，危岩体体积约3 m×4 m×3 m，在降雨条件下有失稳的风险，并威胁到居民房屋（图8）。

由以上5个案例可以看出，“8·12”降雨诱发崩塌灾害均为岩质边坡，风化严重，发育两组或两组以上的节理。

5 结论及建议

（1）崩塌是北京市發育数量最多，发生灾害次数最多的突发地质灾害，是北京市突发地质灾害防治的主要对象。

（2）降雨是激发北京市崩塌的主要因素，已发生的崩塌灾害中，汛期崩塌灾害发生的数量占全部崩塌灾害总数的87.27 %。激发崩塌的降雨量至少要达到中雨及以上，降雨量越大，激发的灾害数量越多。

（3）崩塌灾害的发生时间覆盖了场次降雨过程及降雨结束后的若干时间段内，雨中发生崩塌灾害的概率约为66.67 %，雨后48 h之内发生灾害的概率为33.33 %。

（4）对于崩塌灾害的应急巡查要延续到雨后48 h或以上，以确保及时发现并处置场次降雨诱发的崩塌灾害。

（5）崩塌灾害的隐蔽性高，要进一步提高灾害调查密度及精度，并进一步加强汛前及雨后的巡查和排查，尽量减少漏查的可能性，提高灾害管理的全面性。

参考文献：

高华喜，殷坤龙，2007. 降雨与滑坡灾害相关性分析及预警预报阀值之探讨[J]. 岩土力学，28（5）：1055-1060.

李媛，孟晖，董颖，等，2004.中国地质灾害类型及其特征：基于全国县市地质灾害调查成果分析[J].中国地质灾害与防治学报，15（2）：32-37.

兰恒星，周成虎，李焯芬，等，2003. 瞬时孔隙水压力作用下的降雨滑坡稳定性响应分析：以香港天然降雨滑坡为例[J]. 中国科学E辑：技术科学，33（S1）：119-136.

孙建平，刘青泉，李家春，等，2008. 降雨入渗对深层滑坡稳定性影响研究[J]. 中国科学（G辑：物理学力学天文学），38（8）： 945-954.

涂国祥，黄润秋，2015. 降雨对路堤斜坡稳定性影响的时间效应[J]. 岩土力学，36（S1）：523-530.

吴长富，朱向荣，尹小涛，等，2008. 强降雨条件下土质边坡瞬态稳定性分析[J]. 岩土力学，29（2）：386-391.

钟荫乾，1998. 滑坡与降雨关系及其预报[J]. 中国地质灾害与防治学报，9（4）：3-5.

钟立勋，1999. 中国重大地质灾害实例分析[J]. 中国地质灾害与防治学报，10（3）：3-5.

周家文，徐卫亚，邓俊晔，等，2008. 降雨入渗条件下边坡的稳定性分析[J]. 水利学报， 39（9）：1066-1073.

詹青文，刘仁德，2011. 降雨过程中的边坡失稳研究[J]. 人民长江，42（11）：103-106.

Godt J W， Baum R L， Chleborad A F， 2006. Rainfall characteristics for shallow landsliding in Seattle， Washington， USA[J]. Earth Surface Processes and Landforms， 31（1）：97-110.

Ng C W W， Shi Q，1998. A Numerical investigation of the stability of unsaturated soil slopes subjected to transient seepage[J]. Computers and Geotechnics， 22（1）：1-28.

Miller S， Brewer T， Harris N， 2009. Rainfall thresholding and susceptibility assessment of rainfall-induced landslides： Application to landslide management in St Thomas， Jamaica[J]. Bulletin of Engineering Geology & the Environment， 68（4）：539-550.

作者：王海芝　胡福根　于淼　张翊超

景区崩塌地质灾害论文篇3：

张家界武陵源区地质灾害时空分布特征及影响因素分析

摘要利用1965—2015年张家界武陵源区地质灾害调查的历史资料，分析了该地区滑坡、崩塌、泥石流等不同类型地质灾害的时空分布特征、诱发因素以及与地质类型的关系。结果表明：（1）张家界武陵源区地质灾害类型以崩塌和滑坡灾害为主，灾害等级以小型为主;（2）1965—2015年期间每月均有地质灾害出现，但各月份地质灾害发生次数存在较大差异，4—7月为张家界武陵源区地质灾害的高发期，其中4月发生崩塌灾害的次数最多，7月发生滑坡灾害的次数最多;（3）中湖乡、索溪峪乡、森林公园是张家界武陵源区地质灾害高发地区;（4）自然岩质、碎石块以及土质类型的区域容易发生地质灾害，其中自然岩质地区易发生崩塌，土质类型和碎石块结构区域易发生滑坡;（5）综合因素是张家界武陵源区地质灾害发生的最主要因素，其次是降雨风化、单纯降雨及自然因素，降雨很容易诱发崩塌灾害。

关键词武陵源区;地质灾害;时空分布;高发期;降雨

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2019.03.030

地质灾害可以划分为自然地质灾害、人为地质灾害和复合型地质灾害3类，其发生受地质环境、地形地貌、水文气象及生态环境等多种因素制约[1]。研究地质灾害的时空分布特征及影响因素，是对其进行准确预测和有效防范的基础。章诗芳等[2]、张春山等[3]、李媛等[4]分析了中国地质灾害时空分布特征、变化规律和形成原因，提出了不同地区地质灾害的防范重点和应对措施;胡娟等[5]、刘云香等[6]、陈列等[7]分别分析了云南、广东、浙江省降水与地质灾害的关系，并建立了地质灾害气象风险预报预警模型;傅鹤林等[8]、刘珍兰等[9]、彭月等[10]分析了湖南及相关地区地质灾害的特点、影响因素及风险区划研究;王新宇等[11]研究了湖南岳麓山地质灾害隐患空间特征，并提出了相应的防治措施。

张家界武陵源区地处湘西北，为典型的亚热带季风湿润气候且域内多山丘区，地质构造复杂，地质条件脆弱，暴雨多发，极易形成崩塌、滑坡和泥石流等地质灾害。文中对张家界武陵源区的地质灾害分布特点和影响因素进行研究，以期掌握其形成和发生规律，有助于针对性的开展张家界地质灾害气象风险预警业务。

1资料与方法

利用来源于张家界国土资源局的1965—2015年张家界武陵源区地质灾害调查的历史资料，统计分析了该地区滑坡、崩塌、泥石流等不同类型地质灾害的时空分布特征、诱发因素以及与地质类型关系，研究张家界武陵源区不同类型和不同等级地质灾害的易发区与高发期。

2结果与分析

2.1不同类型和不同等级地质灾害特征

2.1.1不同类型灾害从图1可以看出，1965—2015年武陵源区共发生地质灾害252次，灾害种类包括崩塌、滑坡、不稳定斜坡、地貌塌陷以及泥石流。虽然灾害种类较多，但主要集中在崩塌，滑坡两类灾害上，灾害发生占比分別为39.7%和50%。

2.1.2不同等级灾害据统计，1965—2015年武陵源区发生的252次地质灾害中，小型地质灾害出现次数最多，占地质灾害出现总次数的89.3%，其次为中型地质灾害，占地质灾害出现总次数的9.9%，大型灾害只有2次，占比不到1%，无特大型地质灾害。

2.2地质灾害时间变化特征

由于数据量的离散，时间年份跨度大，结合数据的特点，仅进行历年1—12月每月受灾次数分析。结果显示，1965—2015年期间，张家界武陵源区每月均有地质灾害出现，但各月份地质灾害发生次数存在较大差异，4—7月，发生地质灾害的总次数明显高于其他月份，合计占灾害发生总次数的79%，其中7月发生地质灾害的次数最多，为57次，占到了灾害发生总次数的22.6%（图2）。从不同灾害类型来看，一年之中，崩塌和滑坡灾害发生的时间均集中在4—7月。崩塌灾害发生次数最多的月份是4月，出现了26次，占崩塌灾害发生总次数的23.4%（图3），5—7月发生崩塌灾害发生次数分别是23、17、10次，呈逐月递减的趋势。滑坡灾害7月发生的次数最多，达41次，占滑坡灾害发生总次数的32.5%（图4），4—7月灾害发生呈逐月增长的趋势。其他灾害（泥石流、不稳定斜坡、地貌塌陷）发生月份也集中在4—7月，其中7月发生灾害次数最多，为6次，占其他灾害总次数的40%（图5）。

2.3地质灾害空间分布特征及物质结构分析

2.3.1地理位置分布特征根据武陵源区所辖区域，统计森林公园、军地坪街道、天子山镇、索溪峪乡、协和乡、中湖乡6个行政区域历年来发生地质灾害的次数。结果显示这6个行政区域均有发生地质灾害，其中中湖乡、索溪峪乡、森林公园发生地质灾害的次数最多，受灾次数分别为57、52和49次，占灾害发生总次数的22.6%、20.6%和19.4%;其次是天子山镇和协和乡，受灾次数分别为39和31次;军地坪街道发生地质灾害次数较少，为24次（图6）。结合地理位置可知，中湖乡、索溪峪乡、森林公园均为武陵源景区的主要景点所在，其地理位置、地质情况较其他区域复杂。

2.3.2 物质结构分析

根据历史受灾数据，统计分析不同物质类型发生地质灾害的情况（见图7）。结果显示：自然岩质结构的地理位置历史上发生地质灾害次数最多，出现了102次，占总受灾次数的40.5%，其中崩塌灾害出现了100次;土质结构的区域发生地质灾害91次，占总受灾次数的36.1%，全部为滑坡灾害;碎石块结构区域发生地质灾害32次，占总受灾次数的12.7%，均为滑坡灾害。这说明，自然岩质、碎块石以及土质类型结构的地理位置容易发生地质灾害，崩塌灾害主要发生在自然岩质地区，滑坡灾害主要发生在土质类型和碎石块地区。一个地区的物质结构类型很大程度决定了该地区容易发生的地质灾害类型。

2.4地质灾害诱发因素特征分析

发生地质灾害的诱发因子主要包括降雨、风化、卸荷、爆破振动、自然因素、综合因素、人为因素等方面，其中主要诱发灾害因子的不同会导致不同类型的灾害发生。资料统计显示：地质灾害的发生往往是由几个因素共同作用的结果，其中综合因素诱发的地质灾害次数最多，为87次，占总受灾次数的34.5%，然后是降雨风化、单纯降雨以及自然因素，诱发的地质灾害次数分别是45、41和37次，分别占总受灾次数的17.8%、16.3%和14.7%。从图8可以看出，降雨是诱发地质灾害的一个最重要的因素。因降雨直接导致发生地质灾害的次数高达109次，占总受灾次数的43.3%，其中有99次发生的是崩塌灾害（图9）。这说明崩塌灾害很容易因为降雨而发生，其他类型灾害的爆发可能需要多个致灾因子作用。

3结论与讨论

（1）张家界武陵源区地质灾害类型以崩塌和滑坡灾害为主，灾害等级以小型为主。

（2）1965—2015年间，张家界武陵源区每月均有地质灾害出现，但各月份地质灾害发生次数存在较大差异，4—7月为张家界武陵源区地质灾害的高发期，其中4月发生崩塌灾害的次数最多，7月发生滑坡灾害的次数最多。

（3）中湖乡、索溪峪乡、森林公園为张家界武陵源区地质灾害易发区。

（4）自然岩质、碎石块以及土质类型结构的区域容易发生地质灾害，其中自然岩质的地区易发生崩塌，土质类型和碎石块结构的地区易发生滑坡。

（5）综合因素是张家界武陵源区地质灾害发生的最主要因素，其次是降雨风化、单纯降雨及自然因素，降雨很容易诱发崩塌灾害。

参考文献

[1] 孙贵远.辽宁省地质灾害及其技术对策[J].中国地质灾害与防治学报，1992，3（1）：21-28.

[2] 章诗芳，王玉芬，贾蓓，等.中国2005-2016年地质灾害的时空变化及影响因素分析[J].地球信息科学学报，2017，19（12）：1567-1574.

[3] 张春山，张业成，胡景江，等.中国地质灾害时空分布特征与形成条件[J].第四纪研究，2000，20（6）：559-566.

[4] 李媛，曲雪妍，杨旭东，等.中国地质灾害时空分布规律及防范重点[J].中国地质灾害与防治学报，2013，24（4）：71 -78.

[5] 胡娟，闵颖，李华宏，等.云南省地质灾害精细化气象风险预警模型优化研究[J].灾害学，2016，31（4）：110-115.