一種強震區泥石流隱患點快速識別方法技術

本發明專利技術公開了一種強震區泥石流隱患點快速識別方法。該方法先根據強震區矢量化地形圖劃分流域并得到流域面積，通過計算得到各流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總面積和總體積，然后通過遙感影像和計算得到待識別流域內新增松散物源總面積和總體積，最后將待識別流域內新增松散物源總面積和總體積與該流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總面積和總體積進行對比，以判別該待識別流域是否為震后新增的泥石流隱患點。與現有技術相比，本發明專利技術將震后新增松散固體物源作為泥石流識別的唯一指標，且判別閾值是與流域面積相關的變量，依托資料易于獲取，識別精度高，能合理、快速識別強震區的泥石流隱患點，為強震區的災后重建選址提供參考依據。

【技術實現步驟摘要】
【專利摘要】本專利技術公開了。該方法先根據強震區矢量化地形圖劃分流域并得到流域面積，通過計算得到各流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總面積和總體積，然后通過遙感影像和計算得到待識別流域內新增松散物源總面積和總體積，最后將待識別流域內新增松散物源總面積和總體積與該流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總面積和總體積進行對比，以判別該待識別流域是否為震后新增的泥石流隱患點。與現有技術相比，本專利技術將震后新增松散固體物源作為泥石流識別的唯一指標，且判別閾值是與流域面積相關的變量，依托資料易于獲取，識別精度高，能合理、快速識別強震區的泥石流隱患點，為強震區的災后重建選址提供參考依據。【專利說明】
本專利技術涉及一種針對強震區內泥石流隱患點的快速識別方法。
技術介紹
強震區內的崩塌、滑坡、泥石流等災害活動的時間滯后持續效應十分明顯，將持續20年以上。汶川8.0級大地震至今已五年，期間已經歷了 6個雨季，震后的暴雨過程多次誘發群發性泥石流，造成大量的人員傷亡。如，2008年9月24日的北川泥石流，2010年8月7日的舟曲泥石流，2010年8月13日的綿竹清平鄉文家溝泥石流，2010年8月13日的都江堰龍池泥石流，2010年8月14日的映秀泥石流，2012年8月18日的銀廠溝泥石流；這些泥石流災害事件表明，在強震后的短時間內泥石流活動比較頻繁。與地震前的泥石流相比，震后泥石流發生的臨界降雨條件有所變化，激發泥石流的降雨條件明顯降低。以北川縣泥石流為例，汶川地震后，該區域泥石流啟動的前期累積雨量約降低14.8%-22.1%，小時雨強約降低25.4%?31.6%。地震之后，流域內變化最為明顯的是松散固體物質的面積和體積(總量)大大增加，在震后泥石流暴發所需雨量降低的情況下，部分山洪溝就可能轉化為泥石流溝；而這類泥石流溝常常被人們忽視，一旦這些溝暴發泥石流，就會造成意想不到的巨大的人員傷亡和財產損失。因此，對強震區內的泥石流隱患點進行判識就顯得非常重要，有利于提前做好預防工作，從而減輕泥石流災害所造成的損失。現有的潛在泥石流判識方法都是建立在多個判別指標基礎上的，屬于多因子評價方法，每個因子的權重取值存在爭議。陳寧生等在《汶川512地震次生泥石流溝應急判識方法與指標》一文中公開了以0.1mVm2的單位面積的松散固體物質量作為泥石流溝判別指標的方法。這種方法屬于單因子評價方法，回避了多個因子權重取值的爭議，但是這種方法只考慮了單位面積的松散固體物源，而忽略了震后新增松散固體物質在泥石流形成中所起的重要作用，且在無法獲知松散固體物質總量的情況下，難以用于判別泥石流隱患；另一方面，由于該方法采用的判定閾值——單位面積松散物源量為定值，導致該方法無法適用于所有的泥石流溝判定，容易將部分山洪溝誤判為泥石流溝。上述兩點缺陷致使該方法不能滿足強震區泥石流隱患點快速識別的需要。
技術實現思路
本專利技術的目的就是針對現有技術的不足，提供一種實用的、便于推廣的強震區泥石流隱患點快速識別方法，將震后新增松散固體物源作為泥石流識別的唯一指標，且判別閾值是與流域面積相關的變量，依托資料易于獲取，識別精度高，能合理、快速識別強震區的泥石流隱患點，為強震區的災后重建選址提供參考依據。為實現上述目的，本專利技術的技術方案是:本專利技術提出一種強震區(即發生過8.0級及以上地震的地區)泥石流隱患點快速識別方法，主要技術思想在于:對比地震前后，強震區的溝道內變化最明顯的條件就是物源條件，即出現了大量的新增松散固體物質；而在非強震區內，松散固體物源是難以急劇增加的；因此，本專利技術選取新增松散固體物源的面積和體積參數作為震后泥石流隱患識別的關鍵指標。通過統計汶川震區69條震后泥石流溝的新增松散物源的總面積和總體積參數，將泥石流溝流域面積和流域內新增松散物源總面積點繪于雙對數坐標軸上(如圖1所示)，以這些點的下限作為泥石流隱患的臨界線；如果某條溝內的新增松散物源總面積在這條線以上，這條溝就是泥石流隱患點。因此，強震區泥石流隱患識別的新增松散物源總面積閾值模型為:\=0.03A115，式中\為臨界新增松散物源總面積，單位km2，A為流域面積，單位km2。同理，將泥石流溝流域面積和流域內新增松散物源總體積點繪于雙對數坐標軸上(如圖2所示)，得到強震區泥石流隱患識別的新增松散物源總體積閾值模型為:'=0.2A11，式中\為臨界新增松散物源總體積，單位106m3，A為流域面積，單位km2。在上述統計分析基礎之上，提出了。具體而言，所述強震區泥石流隱患點快速識別方法步驟如下:(一)搜集強震區的地形資料，根據強震區矢量化地形圖，劃分強震區內的流域，并計算得到每個流域的溝床坡度；針對溝床坡度大于等于10度同時小于等于50度的流域，利用矢量化地形圖計算得到其流域面積。即排除溝床坡度小于10度或大于50度的流域，因為這部分流域是非泥石流溝。( 二 )將步驟(一)中得到的流域面積，依次代入公式Al=0.03A1.15和VL=0.2Al1,計算得到各流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總面積和總體積，式中\為臨界松散物源總面積，單位km2，Vl為臨界松散物源總體積，單位106m3，A為流域面積，單位km2。(三)搜集強震區震后遙感圖，通過遙感影像解譯出待識別流域內震后新增的松散物源分布，得到單個松散物源面積，然后統計得到該流域內的新增松散物源總面積。(四)將步驟(三)中得到的單個松散物源面積，分別代入公式h=1.432LnS_4.985計算得到單個松散物源的平均厚度，式中h為單個松散物源的平均厚度，單位m，S為單個松散物源面積，單位m2 ;根據單個松散物源面積和單個松散物源的平均厚度，計算得到單個松散物源的體積，然后按小流域統計得到待識別流域內的新增松散物源總體積。(五)將步驟(三)中得到的待識別流域內的新增松散物源總面積與步驟(二)中得到的該流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總面積進行對比，將步驟(四)中得到的待識別流域內的新增松散物源總體積與步驟(二)中得到的該流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總體積進行對比，如果待識別流域內的新增松散物源總面積超過臨界松散物源總面積，或者待識別流域內的新增松散物源總體積超過臨界松散物源總體積，那么該待識別流域為震后新增的泥石流隱患點。上述強震區泥石流隱患點快速識別方法可通過ArcGIS或MapGIS或CAD等軟件完成。與現有技術相比，本專利技術的有益效果是:(I)根據新增松散物源(崩塌、滑坡)在震后泥石流形成中的重要作用，將震后新增松散固體物源作為泥石流識別的唯一指標，且判別閾值是與流域面積相關的變量，既避開了多因子評價方法的權重難以取值的問題，又降低了采用單一的單位面積松散物源量誤判泥石流的機率，還解決了松散物源總量未知時單位面積松散物源量無法使用的難題。(2)需計算的參數(流域面積、臨界新增松散物源總面積及總體積、新增松散物源總體積)和解譯的參數(單個松散物源面積)易于獲取和計算。(3)操作簡單，只需要在ArcGIS等軟件中采用相關模塊進行操作即可完成。識別精度高，能合理、快速識別強震區的泥石流隱患點，可用于震后泥石流隱患點的早期應急識別和相關的地質災害危險性分析及快速制圖，為強震區的災后重建選址提供參考依據。【專利附圖】【附圖說明】圖1是新增松散物源總面積與本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種強震區泥石流隱患點快速識別方法，其特征在于：所述強震區泥石流隱患點快速識別方法步驟如下：(一)根據強震區矢量化地形圖，劃分強震區內的流域，并計算得到每個流域的溝床坡度；針對溝床坡度大于等于10度同時小于等于50度的流域，利用矢量化地形圖計算得到其流域面積；(二)將步驟（一）中得到的流域面積，依次代入公式AL=0.03A1.15和VL=0.2A1.1，計算得到各流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總面積和總體積，式中AL為臨界松散物源總面積，單位km2，VL為臨界松散物源總體積，單位106m3，A為流域面積，單位km2；(三)通過遙感影像解譯出待識別流域內震后新增的松散物源分布，得到單個松散物源面積，然后統計得到該流域內的新增松散物源總面積；(四)將步驟（三）中得到的單個松散物源面積，分別代入公式h=1.432LnS?4.985計算得到單個松散物源的平均厚度，式中h為單個松散物源的平均厚度，單位m，S為單個松散物源面積，單位m2；根據單個松散物源面積和單個松散物源的平均厚度，計算得到單個松散物源的體積，然后按小流域統計得到待識別流域內的新增松散物源總體積；(五)將步驟（三）中得到的待識別流域內的新增松散物源總面積與步驟（二）中得到的該流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總面積進行對比，將步驟（四）中得到的待識別流域內的新增松散物源總體積與步驟（二）中得到的該流域暴發泥石流所需的臨界松散物源總體積進行對比，如果待識別流域內的新增松散物源總面積超過臨界松散物源總面積，或者待識別流域內的新增松散物源總體積超過臨界松散物源總體積，那么該待識別流域為震后新增的泥石流隱患點。...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：周偉，唐川，楊永紅，朱靜，常鳴，劉清華，馬國超，
申請(專利權)人：成都理工大學，
類型：發明
國別省市：