天水市紅花咀溝滑坡泥石流分析防治

同 霄, 彭建兵,2, 朱興華, 馬鵬輝, 孟振江

(1.長安大學 地質工程與測繪學院, 西安 710054; 2.西部礦產資源與地質工程教育部重點實驗室, 西安 710054)

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天水市紅花咀溝滑坡泥石流分析防治

同 霄1, 彭建兵1,2, 朱興華1, 馬鵬輝1, 孟振江1

(1.長安大學 地質工程與測繪學院, 西安 710054; 2.西部礦產資源與地質工程教育部重點實驗室, 西安 710054)

紅花咀溝上游和側壁經過多次小規模滑移，堆積黃土疏松，隨著夏秋集中降雨，滑坡體在失穩后會沿著紅花咀溝順流而下，攜帶溝內的大量黃土物源轉變泥石流，估計潛在的泥石流物源有105m3。利用顆粒流數值分析以及Lorente模型、劉希林模型的對比，確定了滑坡泥石流的規模及危害范圍。選取布設攔擋壩的防治措施，計算得到布置攔擋壩后，泥石流前緣距離縮短為1 531 m，堆積區寬度降低至552 m，在房屋公路農田中堆積區的寬度減小到174 m以及泥石流的峰值速度降低為10.1 m/s。提出攔擋壩評價指標P來衡量其防治效率，計算結果顯示攔擋壩可以很大程度降低泥石流的危害程度。

滑坡; 泥石流; 數值計算; 攔擋壩; 預警預防

甘肅省天水市位于隴西黃土高原的東南側，市區呈條帶狀，東西長約30 km，南北寬2～3 km。天水境內山脈縱橫，地勢西北高，東南低，海拔為1 000～2 000 m。東部和南部因古老地層褶皺而隆起，形成山地地貌。北部因受地質沉陷和紅、黃土層沉積，形成黃土丘陵地貌。中部小部分地區因緯向構造帶的斷裂，形成渭河地塹，經第四紀河流分育和侵蝕堆積，形成渭河河谷地貌[1]。紅花咀溝位于大溝村和劉家堡村東側，地形條件和地質條件相似，在進入夏秋兩季，雨水充沛的情況下，紅花咀溝易發生滑坡泥石流災害，對紅花咀溝滑坡泥石流災害進行預警預測，這對滑坡泥石流災害的研究與防治有重要意義。對滑坡泥石流的預警，其中一個核心問題是對災害危險范圍的預測。日本在20世紀80，90年代取得了較多研究成果，池谷浩[2]基于統計理論，通過流域的面積計算泥石流堆積扇的長度與寬度，對泥石流危險范圍進行了系統研究。高橋保[3]通過室內泥石流模型試驗，提出了計算泥石流危險范圍的經驗模型。歐美學者Cannon等[4]根據動力學的理論提出了泥石流危險范圍最遠沖出距離的計算模型。Lorente等[5]建立了西班牙Pyrenean地區的泥石流危險范圍的指數經驗模型。國內開展泥石流危險范圍研究較早的學者是劉希林等[6]，基于回歸分析理論，提出了泥石流危險范圍的預測模型。

本文在野外調查的基礎上，采用顆粒流數值計算方法，建立紅花咀溝滑坡泥石流模型，對災害的危險范圍進行定量的預測，選取Lorente模型和劉希林模型進行對比，同時選取攔擋壩的防治措施，數值計算預測得到在下游布設攔擋壩后，對滑坡泥石流災害的防治效果，提出攔擋壩效果評價指標，并對紅花咀溝滑坡泥石流災害的防治提出建議措施。

1　滑坡調查分析

1.1研究區概況

紅花咀溝距離天水市區23 km，在羲皇大道的南側，如圖1所示，3號溝為紅花咀溝，其西側分布有3條溝；2號溝為馬家塔溝；1號溝為2013年12月16日發生的劉家堡滑坡；4號溝為2013年7月22日發生的大溝滑坡泥石流。紅花咀溝距離大溝約600 m，距離劉家堡約350 m。紅花咀溝長1.3 km，溝的源頭處和側壁發生多次小規模滑移，溝的下半部分植被覆蓋，1，2，3號溝在下部匯為一條，北側的出口處是一片工廠和住宅區。

1.2滑坡體野外調查

滑坡后壁海拔1 320 m，出口處海拔1 090 m，海拔差為230 m。滑坡后壁寬10 m，高10 m，后壁裸露

光滑，經過常年剝落和滑移，在下方堆積了大量塊狀的松散黃土。隨著長年的滑移堆積，現在堆積物形成了4個臺階(圖2—3)。形成的第1級臺階長15 m，寬30 m；第2級臺階較大，長30 m，寬80 m；第3級臺階長10 m，寬60 m；第4級臺階最大，長50 m，寬100 m。滑坡堆積物為黃土松散物質，摻雜少量泥巖，孔隙度較大。

圖1紅花咀溝的地理位置

圖2滑坡后壁和第一級臺階

圖3第四級臺階和沖溝

根據野外調查，在紅花咀溝的兩側，由于常年雨水沖刷侵蝕作用，從溝的源頭處發育了兩條沖溝，寬約1.5 m，最深有1.0 m，平均0.5 m。其中1條延伸至第4臺階，另外1條延伸至溝底(圖3)。在第2級臺階上發現拉張裂縫，寬約5 cm，沿著臺階邊緣發育，延伸長度約20 m(圖4)。在夏季集中降雨條件下，雨水從地勢較高處向地勢較低處流動，由于堆積物土質疏松，所以在滑坡堆積物中發育了較多的小規模泥石流扇，其形態完整(圖5)。

2　滑坡轉化為泥石流的潛在危險性分析

在集中降雨誘發下，位于溝谷上游的松散滑坡體會沿著溝道滑動，由于大量雨水的軟化及潤滑作用，可滑動很遠，滑體常堆積于溝口。在黃土高原地區，這種滑坡泥石流時有發生，常造成更大的未預料到的災害損失[7]。滑坡泥石流形成的主要條件有3個：

(1) 充沛的水動力。天水市位于中緯度內陸地區，屬于冷溫帶半干旱大陸性季風氣候，四季分明，其具有冬春兩季干旱少雨，夏秋兩季濕熱多雨的氣候特征。天水地區年降水量一般為400～700 mm。年內降水分配不均，一般降水多集中在夏秋兩季，占年總降水量77.4%[8]。這種集中降雨的特點為紅花咀溝發生泥石流提供了水動力；

(2) 陡峻的地形。紅花咀溝三面環山，海拔高差230 m，上部坡度高達45°～60°，下部坡度15°左右。溝內已經被沖溝切割，谷壁較陡峻、為狹窄的深切溝谷。這種地形為泥石流的物源區和流通區提供了地形條件[9]。泥石流的堆積區一般位于山口外側、地形平緩等區域。紅花咀溝的另一面為開闊地帶，修建有公路、工廠、民房和農田。羲皇大道是天水市區的主干道，連接著G310高速公路，是連接天水和寶雞，進出甘肅省和陜西省的主要交通要道；

圖4第二級臺階上的裂縫

圖5小規模泥石流扇

(3) 豐富的松散物質。根據野外調查和探訪村民，紅花咀溝已經發生了多次滑坡，現在的地表物源為滑坡形成的堆積物。堆積物松散破碎，抗侵蝕能力差，受到集中降雨的侵蝕沖刷，可能形成泥石流造成嚴重危害。紅花咀溝的側壁陡峭，也分布了較多的小規模滑坡，在強降雨的作用下，滑坡體可直接轉變為泥石流，或者滑坡體補給泥石流，增大泥石流災害的規模[10-11]。根據計算，潛在的泥石流物源有105m3，屬于中型泥石流。

為了將未來可能造成的損失降到最低，選取Lorente經驗模型、劉希林模型以及顆粒流數值計算方法對紅花咀溝滑坡泥石流災害進行定量的預警預測，劃分出潛在的危害范圍。

2.1經驗公式分析法

Lorente等[5]建立了西班牙Pyrenean地區的泥石流沖出距離經驗模型：

L=7.13(M·H)0.271

(1)

式中：L——泥石流沖出最大距離(m)；M——泥石流沖出堆積物總量(m3)；H——泥石流流域高差(m)。

該模型將泥石流沖出總量與地形高差的乘積作為自變量，在國際上被普遍接受并應用。根據該公式，帶入紅花咀溝的參數，M=105m3，H=230 m，可以預測得到紅花咀溝滑坡泥石流的沖出距離L=705 m。

劉希林等[6]利用泥石流堆積模型試驗得到的泥石流危險范圍模型，可以預測泥石流危險范圍，最大堆積長度，最大堆積厚度。

a=0.5063l2

(2)

(3)

(4)

式中：a——泥石流危險范圍(m2)；l——泥石流最大堆積長度(m)；V——松散固體物質(可能)的最大補給量(m3)；G——堆積區域的坡度(°)；γc——泥石流(可能)的最大容重(kN/m3)；d——泥石流最大堆積厚度(m)。

2.2數值分析

隨著計算機技術的發展，對于滑坡泥石流運動過程中大變形、不連續變形等問題，運用離散單元法等數值分析進行數值模擬，已經成為一種可行的手段。本文利用顆粒流數值方法分析了紅花咀溝滑坡泥石流的運動過程和危險范圍。顆粒流數值方法適用于研究粒狀集合體的破裂和破裂發展問題、以及顆粒的流動(大位移)問題。目前在國內外已被廣泛應用于包括滑坡、泥石流等各個研究領域[12]。

結合紅花咀溝旁邊已經發生的大溝滑坡泥石流和劉家堡滑坡的滑面深度位置，假設得到紅花咀溝的滑面位置，并建立數值模型，模型高230 m，長2 300 m，上游物源方量為105m3。在顆粒流方法中，物質宏觀的特性取決于顆粒介質之間的接觸參數，顆粒間的接觸參數沒有方法直接測量得到，只能通過數值試驗和室內試驗的標定匹配來得到符合現實情況的接觸參數，反復調試顆粒微觀參數，使其能夠反映土體的宏觀力學參數，與室內試驗相吻合。本文數值模擬的參數如表1所示。

表1　數值模型參數

黃土在降雨入滲的過程中，隨著土體內部含水量的增加，土體的強度會相應減小，當強度小于臨界條件時，滑坡體發生運動。在持續降雨條件下，隨著含水量的劇增，滑坡轉換為泥石流順溝而下，對溝谷下游造成嚴重破壞。雨水起到了關鍵的軟化及潤滑作用。為了模擬降雨條件下滑坡泥石流的運動過程，隨著計算時步的增加，降低顆粒間的接觸強度來模擬水的軟化作用，同時降低顆粒間摩擦力來模擬水的潤滑作用。當滑坡體內受力超過臨界強度后，滑坡前端土體顆粒開始沿著紅花咀溝向下滑動，當滑坡前端土體中索固力完全釋放后，滑坡上部的土體由于失去下部索固力的支撐，也沿著紅花咀溝向下運動，并且推擠前面的土體運動，這時到達紅花咀溝出口處的泥石流速度達到了最高值15.931 m/s。隨著運動的進一步發生，泥石流運動速度慢慢變小，大部分堆積在紅花咀溝的出口處和羲皇大道處，這里的地形相對較低且平坦，在這形成了泥石流的堆積區，距離紅花咀溝上部1 100～1 800 m。泥石流前緣到達的最遠位置為2 200 m左右。

2.33種方法相互比較

本文在野外地質調查工作的基礎上，利用Lorente模型、劉希林模型以及顆粒流數值計算，分析了紅花咀溝滑坡泥石流的運動過程，并且預測得到泥石流災害范圍。由圖6可以看出，3種方法得到的紅花咀溝滑坡泥石流的危害范圍較吻合，出口處的公路、工廠、民房和農田都包括在內。紅花咀溝西側的兩條溝和紅花咀溝在下部貫通為一條，這兩條溝的物源十分豐富，尤其是劉家堡已經發生大規模滑坡。這3條溝的物源總量達到106m3，這為發生特大滑坡泥石流災害提供了潛在的條件。

Lorente模型是一個經驗公式，其考慮了高差和物源方量兩個參數，即重力勢能轉化為動能，由上游運動至下游的一個過程，計算結果是泥石流的沖出距離，這對預警預測而言過于簡單，沒有得堆積區的范圍大小。劉希林模型是由室內泥石流堆積模型試驗得到的數學預測模型，該模型沒有考慮不同研究對象實際的坡形、地形起伏的影響以及不同的土體強度參數的影響。顆粒流數值計算以實際地形建立模型，通過室內試驗和數值標定得到符合現實情況的數值參數，并計算得到泥石流的堆積區和最遠到達位置，這樣預測的結果更有針對性。從結果可以看出，顆粒流數值計算的堆積區覆蓋了紅花咀溝下游的大量人類工程，滑坡泥石流災害的規避、預防與防治工作應該得到重視。

3　災害防治

3.1數值模型

泥石流是一種破壞性特別強的地質災害，其由上游高速向下游運動，對下游造成嚴重沖擊破壞。對于泥石流災害發生前的預測和災害發生后的治理這一科學問題，國內外學者均有深入研究。目前，眾多學者均認為泥石流攔擋壩是防治泥石流災害最為可行有效的措施，攔擋壩是修建在泥石流溝上的一種橫向攔擋建筑物。攔擋壩一般有兩種類型[13]，一種是高壩，普遍為5 m左右[14]，有比較大的庫容，能保證將泥石流全部攔截儲存在壩體內部，當壩體逐漸淤滿時，人工進行清除或將壩體加高。另一種為低壩，也叫做砂坊、谷坊、埝，這種壩的高度較小，一般為1～3 m[15]，泥石流淤滿后隨即從壩頂流過，它的作用是攔截泥流，減緩下行速度，降低泥石流的沖擊力。泥石流攔擋壩可以構成群壩，也可以單獨一個存在[16-18]。本文選取布防泥石流低壩的防治方法，進行數值計算得到預期防治效果。滑坡后壁海拔最高處設為x=0 m，紅花咀溝長1 300 m，在下游出口1 270 m處設置攔擋壩，選取壩體高度為2 m，計算模型參數和上文保持一致。

圖6泥石流的危險范圍

3.2計算結果

圖7是兩種工況達到穩定后的結果對比圖，圖中a為自然狀態下，即不設置攔擋壩的工況，b是在x=1 270 m處設置攔擋壩的工況。從對比圖可以看出，自然狀態下泥石流到達的最前緣是2 219 m，而設置攔擋壩后，由于攔擋壩對泥石流的攔截作用，降低了泥石流運動速度，所以泥石流達到的最前緣為1 531 m，明顯降低了泥石流對下游遠端的危害。自然狀態下，到達穩定后的堆積區范圍是1 144～1 832 m，共688 m，而設置攔擋壩后，堆積區的范圍上移到922～1 474 m，共552 m，堆積區集中在攔擋壩的附近，這是由于隨著泥石流的向下運動，其被攔截儲存在壩體內部，當淤滿后才會從壩頂流出，這時溢出的泥石流速度較小，所能到達的范圍縮短，堆積在攔擋壩附近，如圖7中虛線矩形所示。紅花咀溝長為1 300 m，出口處房屋、公路及農田的范圍為1 300～2 300 m。自然狀態下，寬度為532 m的泥石流堆積在下游平坦地帶，將會造成嚴重危害。而設置攔擋壩后，堆積區寬度減小了136 m，而且堆積區上移了220 m左右，其中只有170 m的泥石流堆積在下游平坦地帶，是自然狀態下的30%，很大程度上降低了泥石流的危害，如圖7實線矩形框所示。

圖7計算結果對比

在數值計算中每計算60 000時步保存結果，提取得到顆粒運動的最大速度，即泥石流峰值速度，繪制得到兩種工況下峰值速度對比圖，如圖8所示。從圖中可以看出自然狀態下峰值速度為15.931 m/s，而設置攔擋壩后峰值速度降低為10.101 m/s。自然狀態下，當計算時步為1.8×106時，泥石流運動速度為0.004 m/s，而設置攔擋壩后，計算時步為1.8×106時，泥石流運動速度為1.48×10-10m/s。這說明設置攔擋壩后，泥石流運動的時間縮短，更容易達到平衡狀態，本文設置的平衡狀態是1.00×10-10m/s，即當所有顆粒的速度降低為1.00×10-10m/s時，認為泥石流達到平衡狀態，不再運動。根據統計，自然狀態下，計算時步為7.2×106時達到平衡，設置攔擋壩后，計算時步為2.0×106時達到平衡。

3.3防治效果評價

將自然狀態下和設置攔擋壩兩種工況的泥石流最前緣、堆積區寬度、在房屋公路農田中堆積區的寬度、泥石流的峰值速度這4個結果列在表2中，分別為K1—K4。計算得到攔擋壩評價指標P，P根據設置攔擋壩后的泥石流運動結果與自然狀態下泥石流運動結果計算得到：

(5)

式中：Ko——自然狀態下的計算結果；Kb——設置攔擋壩后的計算結果；1—4——表2中列出的4種計算結果。

可以看出P值越大，表明設置攔擋壩后對泥石流危害的降低效果越好(表2)。對于泥石流最前緣、堆積區寬度、在房屋公路農田中堆積區的寬度和泥石流的峰值速度分別降低了30.70%，20.00%，67.29%和36.60%。若防治評價指標P較小，防治效果不明顯，可提高攔擋壩的高度或者布置多個攔擋壩，以此達到降低泥石流速度，上移泥石流堆積區，縮短泥石流堆積區寬度、減小泥石流前緣的效果，從而更大程度上降低泥石流的危害程度。

圖8　泥石流峰值速度對比

4　結論及建議

(1) 計算得到紅花咀溝滑坡泥石流的危險范圍，并采用Lorente模型和劉希林模型進行對比驗證數值計算的準確性。紅花咀溝出口處，距離紅花咀溝上部1 100～1 800 m的范圍為滑坡泥石流的堆積區，滑坡泥石流前緣到達的最遠位置為2 200 m左右。這一危險范圍覆蓋了大量的公路、工廠、民房和農田。

(2) 選取布置攔擋壩的防治方法，計算得到布置攔擋壩后，泥石流前緣距離為1 531 m，堆積區寬度552 m，在房屋公路農田中堆積區的寬度為174 m以及泥石流的峰值速度為10.101 m/s，和自然狀態相比分別降低了30.70%，20.00%，67.29%，36.60%。計算結果表明攔擋壩可以很大程度降低泥石流的危害程度。

(3) 提出攔擋壩評價指標P，P值越大，表示攔擋壩的防治效果越好。若評價指標P較小，防治效果不明顯，可提高攔擋壩的高度或者布置多個攔擋壩，以此達到降低泥石流速度，上移泥石流堆積區，縮短泥石流堆積區寬度、減小泥石流前緣的效果，從而降低泥石流的危害程度。

(4) 對于天水市紅花咀溝滑坡泥石流需要進行監測預警措施，并且在下游出口處布置攔擋壩，同時建立群策群防，預警預報的防災減災體系。查明紅花咀溝危險區域的人口和財產，進行疏散演練，保障人民生命安全，將危害降低到最小程度。

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Analysis and Prevention of Landslide Debris Flow in Honghuazui of Tianshui City

TONG Xiao1, PENG Jianbing1,2, ZHU Xinghua1, MA Penghui1, MENG Zhenjiang1

(1.CollegeofGeologyEngineeringandGeomatics,Chang′anUniversity,Xi′an710054,China;2.KeyLaboratoryofWesternMineralResourcesandGeologicalEngineering,MinistryofEducation,Xi′an710054,China)

The accumulation of loess is loose after many small slips of the upper and side walls in Honghuazui. With concentrated rainfall in the summer and fall, the instability landslide will move downstream along the gully and will carry a large number of loess sources and transform into debris flow, it will be estimated that there is 105m3of the potential debris flow source. Using the quantitative formula and particle flow numerical calculation analysis of Honghuazui, we determined the size and scope of landslide debris flow. The control method of setting up the embankment was selected, and the debris flow front distance reduced to 1 531 m, the accumulation zone width reduced to 552 m, the accumulation zone width in building, highway and farmland reduced to 174 m and the debris flow peak velocity decreased to 10.1 m/s. The embankment evaluation indexPto measure the efficiency of control was put forward. The calculation results show that the embankment can greatly reduce the harmful level of debris flow.

landslides; debris flow; numerical calculation; embankment; early warning

2015-06-02

2015-06-15

國家重點基礎研究發展計劃(2014cb744702);中央高校基本科研業務費資助項目(自然科學類基礎研究項目)(310826151046)

同霄(1987—),男,陜西三原人,博士研究生,研究方向為地質災害。E-mail:tong@chd.edu.cn

彭建兵(1953—),男,湖北麻城人,博士,教授,主要從事工程地質與地質災害研究。E-mail:dicexy_1@chd.edu.cn

P642.2

A

1005-3409(2016)03-0343-05