| 题名 | 基于崩滑体补给过程的泥石流汇流模型研究 |
| 作者 | 胡旭东 |
| 答辩日期 | 2019-07-01 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 成都 |
| 导师 | 胡凯衡 |
| 关键词 | 泥石流汇流模型 峰值流量精细化计算 崩滑体补给过程 补给方量 侵蚀分区 |
| 其他题名 | Study of debris-flow routing model coupling with the process of sediment supplying from landslides |
| 学位专业 | 岩土工程 |
| 英文摘要 | 强震往往诱发大面积的崩塌、滑坡等次生灾害，产生大量的松散固体物质堆积于泥石流沟道两侧。这些物质的孔隙结构复杂多变，显著影响入渗、产流、汇流过程。与此同时，大量崩滑体的存在，使泥石流的坡面过程、沟道过程以及汇流过程均与常规的暴雨型泥石流灾害差异显著。尤其是在泥石流的汇流过程中，沿程的崩滑体不断对其进行补给。补给方式的不同决定了泥石流的峰值流量、流速、泥深以及最大冲出距离，从而影响泥石流灾害的危害范围。论文通过灾害事件记录、文献资料查阅、野外实地考察、遥感技术、统计分析等手段，系统分析了崩滑体对泥石流汇流过程的影响，提炼出崩滑体失稳补给泥石流的关键影响因子，并探讨分析关键因子与补给方量之间的相关性，提出了计算崩滑体补给方量的公式。结合提出的崩滑体补给方量计算公式，基于崩滑体补给过程建立了考虑侵蚀分区的泥石流汇流模型；结合TRIGRS模型分析崩滑体的稳定性，将泥石流汇流模型应用于泥石流流量精细化计算和泥石流危险分区。选取汶川县七盘沟和九寨沟下季节海子沟为研究对象，通过3S技术、遥感解译、原位试验等手段，分别验证和应用了模型，并展开了小流域泥石流危险分区工作；最后，通过计算机编程软件，实现了泥石流汇流模型的可应用化。主要研究结论如下：（1）通过野外详查和机理分析，揭示了崩滑体补给泥石流的两种主要类型及其演化过程和特征。当崩滑体坡度（指平均坡度）在26°~40°，以及到沟道距离（指崩滑体几何中心到流域流网的距离）在88~218m之间时，调查区崩滑体以坡面补给型为主，降雨是崩滑体失稳补给的主要触发因素；坡度在6°~26°，以及到沟道距离在18~40m之间时，调查区崩滑体以沟道补给型为主，泥石流或水流侧蚀是崩滑体失稳补给的主要触发因素。（2）统计分析发现，崩滑体失稳补给泥石流的关键影响因子为坡度及其几何中心到沟道距离，坡度与补给方量正相关性，而崩滑体到沟道的距离与补给方量呈负相关；当崩滑体到沟道的距离一定时，随坡度的增加，崩滑体补给方量与总方量的比值（补给指数）以相同速率上升；而坡度一定时，崩滑体到沟道距离的变化，补给指数将以相同的速率下降。（3）崩滑体的几何指数（崩滑体坡度与其到沟道距离之比）与补给指数存在显著的幂函数关系，结合二者的相关性，提出了计算崩滑体补给方量的公式：Vsup=κs/c(θ/Lscen) λs/cVtot。统计分析得出，在调查区内坡面补给型崩滑体：0.001<κs/c <0.1、-1.34 <λs/c<-0.84；沟道补给型崩滑体：6×10-5<κs/c <0.1672、-1.9 <λs/c<-0.412。（5）结合本文提出了崩滑体补给方量计算公式和配方法，建立了崩滑体补给泥石流的补给增量参数β的计算公式：βx,m i,j=1+((θgx,m i,j* Lscenx,m 100%)/( Lscenx,m i,j*θgx,m 100%))λs/c*hdx,m i,j*l2/Vwx,m i,j。相较于补给方量计算公式和配方法，β参数具有空间异质性，且不受系数κs/c的影响，可客观的通过崩滑体的几何特征和形态特征计算获取，而不是主观的给定泥石流修正系数。（6）基于本文泥石流汇流模型，通过ArcGIS二次开发，编写泥石流流量精细化计算和危险性分析软件。采用软件模拟了汶川七盘沟7·11泥石流的汇流过程。计算的泥石流峰值流量与实测值的误差在3% ~ 20%之间，模拟的泥石流淹没范围为64.41×104m2，实际调查值为63.07×104m2，说明本模型和实际符合较好，可用于小流域泥石流堆积区和沟道的危险性定量分析。最后将将模型应用于九寨沟下季节海子沟泥石流危险性分析，预测下季节海子沟泥石流的最大淹没范围将达到0.91×104m2。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 168 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.imde.ac.cn/handle/131551/33967]  |
| 专题 | 成都山地灾害与环境研究所_山地灾害与地表过程重点实验室 |
| 作者单位 | 中国科学院成都山地灾害与环境研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 胡旭东. 基于崩滑体补给过程的泥石流汇流模型研究[D]. 成都. 中国科学院大学. 2019. |
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