碎屑流堆积物粒度分布与运动特性的关系
——以贵州纳雍普洒村崩塌为例

2018-07-26 02:38彭双麒巨袁臻周小棚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四川成都610059
水文地质工程地质 2018年4期
关键词:堆积物面密度块石

彭双麒, 许 强, 郑 光,巨袁臻, 周小棚(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,四川 成都 610059)

崩塌-碎屑流由于其具有不可预见性、高隐蔽性以及发生时间短暂等特性,导致其失稳-运动过程较难直接观测。因此对于碎屑流的研究,大都是由研究人员在现场开展地面调查、填图,并对失稳块石进行现场统计[1~5],对于运动过程的分析也多是基于数值计算来实现的[6~7],但是这些方法均需要投入大量的人力物力。因此,提出更简便有效的新方法研究碎屑流很有必要。关于碎屑流的研究最早是Heim[8]开展的,他提出了碎屑流的概念,并对Elm滑坡碎屑流的远程运动过程进行了分析;Shreve[9]对美国西南部的Blackhawk滑坡进行了调查,对碎屑流的运动特性进行了一定分析,提出了碎屑流远程运动的气垫效应机制;Peart[10]发现在巴布亚新几内亚发生的Kaiapit大型滑坡,其滑坡碎屑流主要由粉砂到粒径约5m的块石组成,这是对碎屑流粒径研究的代表;许强等[11]调查了西藏易贡滑坡的堆积体,发现易贡滑坡堆积物中大块石多堆积于主中轴附近,其他粒径则围绕中轴呈环状分布;王品等[12]采集了头寨沟高速远程滑坡碎屑流堆积物进行粒径分析,发现堆积物中半径在0.5~1.5m的大中型巨石较少,当然他们的研究注重点在8~64mm的粒径,采集量也相对较少;袁小一等[13]对高速远程滑坡-碎屑流产生的超前冲击气流进行了研究;高杨等[14]用数值模拟方法对重庆武隆鸡尾山滑坡碎屑流动力特征进行研究,发现运用DAN-W软件模拟斜倾厚层高速远程滑坡—碎屑流最适合的模型为FVF模型,这是对碎屑流动力特征研究的突出贡献。

2017年8月28日10时30分左右,贵州省纳雍县张家湾镇普洒村发生一起高位崩塌碎屑流地质灾害(以下简称普洒村崩塌)。经现场调查并通过对崩塌区进行无人机航拍,生成高分辨率数字地表模型(Digital Surface Model,DSM)。依托DSM,沿主滑动方向对碎屑流粒径做了统计分析,在此基础上研究崩塌碎屑流的动力特性。

1 纳雍普洒村崩塌碎屑流基本情况

普洒村崩塌位于普洒村南东侧陡壁上,崩塌源区最高处距离地面垂直距离370 m,崩塌源区长约145 m,高度约85 m,厚约40 m,体积约49.1×104m3。崩塌区主要出露下三叠统夜郎组(T1y)岩层,以及上二叠统长兴-大隆组(P2c-d)岩层。主要岩性为灰岩、粉砂质泥岩、泥质粉砂岩以及龙潭组夹有的煤层[1]。

普洒村崩塌堆积体长610 m,宽360~380 m,平均厚4 m,体积约82.3×104m3,其平面图及剖面图见图1~2。

图1 普洒村崩塌堆积区全貌及剖面位置Fig.1 General appearance and section position of the rock avalanche accumulation area of Pusa village

2 普洒村崩塌堆积体粒径统计

2.1 粒径统计

经现场调查发现堆积块石最大粒径达到16.6 m,平均粒径1.0~2.0 m,开展堆积块石现场统计工作困难,为此运用无人机航拍技术拍摄现场堆积体。所用无人机为飞马无人机公司所产F1000型电动固定翼无人机。为了使航拍数据具有较高分辨率,根据现场实际情况将无人机飞行高度设置为240~320 m。无人机共飞行25 km,拍摄面积4 km2,由14条航线飞完。平均地面分辨率为6.7 cm,带间重叠率75%,带内重叠率80%。最终获得图像数据后,经处理得到高分辨率数字地表模型(DSM),经处理所得图像最终可分辨最小粒径为25 cm。

图2 普洒村崩塌主滑方向地质剖面图(据郑光等[1])Fig.2 Geological section along the main slip direction of Pusa village(after Zheng, et al.[1])

由于碎屑流边缘对地面铲刮作用使碎屑流运动受到影响,且经现场调查发现,铲刮作用使碎屑流或停积或被铲刮起来的土体反向掩埋,造成块石在无人机航拍图像上不易被观察。受到碎屑流侧边地形以及铲刮作用的影响,侧边块石的堆积情况并不能完全代表碎屑流块石堆积的特点;并且,铲刮作用会卷入部分非碎屑流物质随碎屑流一起运动,当碎屑流运动停止后,其他物质会随着堆积物一起停积下来。若其他物质为非块石,那么根据拍摄图片或者现场调查可以将此类影响消除;若其他物质为地面块石或铲刮的地面风化块石,统计分析不易察别,将对统计结果造成部分影响。所以,选择的统计区为堆积体中部沿主滑方向的区域。统计主要针对于出露于地表的堆积体颗粒。沿着崩塌碎屑流运动的方向,由距离崩塌后缘130 m的堆积区开始,每隔50 m划分一个宽100 m的区域(图3),共13个区域,编号为A1~A13。分别对13个区域内出露于地表肉眼可分辨的颗粒进行统计分析。通过DSM模型对相应分区内的可见粒径进行统计(图4),得出每个区域堆积块石粒径的大小及数量。需要说明的是粒径数值取的是颗粒对角线的最大值。

图3 崩塌堆积分区示意图Fig.3 Partition diagram of the collapse accumulation body

图4 堆积颗粒粒径测量方法Fig.4 Particle size measurement method

2.2 粒径统计结果

受分辨率的限制统计颗粒粒径最小值为0.25 m,将颗粒直径间隔1 m分为13个范围,取左开右闭区间统计每个粒径范围内颗粒的数量,统计结果见表1。

另外,对于粒径大于10 m的颗粒,在A2区域内有3块,粒径分别为10.36 m、11.46 m、16.60 m。A3区域有1块,粒径为11.57 m。

3 粒径统计数据处理与分析

3.1 分区颗粒累计统计

根据统计结果绘制成13个分区粒径累计级配曲线(图5),并分别做出各区0~2 m、2~4 m、4~6 m、6~10 m颗粒所占比例柱状图(图6)。

由图5、图6可知:

表1 统计区内各级粒径颗粒数统计结果Table 1 Statistical results of particle size at all levels in statistical areas

图5 分区颗粒粒径累计曲线Fig.5 Aggregate curve of particle size in subsection

(1)A3、A4、A5区的颗粒级配曲线相对于其他区平缓,颗粒粒径级配好于其他区域。

(2)A1、A2区小粒径含量较多,而A3区大粒径较多,小粒径较少;从A3区开始随碎屑流运动距离增加,小颗粒在堆积块石所占的比例增加,大粒径占比则减少。2 m以下的块石占比由A1区到A13区呈先减小后增大的趋势,A3区为拐点,含量为36.61%。

(3)崩塌堆积块石中粒径小于3 m的颗粒含量在每个区域内都大于70%,占据绝大部分。

(4)总体上近崩塌源区堆积块石小粒径含量少于远离崩塌源区。

(5)对于2~4 m的颗粒,堆积量占比在各区波动较大,A1、A2含量区基本相等,A3区突然增加,A3~A8减小,A8~A10增加,A10~A13先减少再增加。

(6)颗粒较大的4~6 m和6~10 m颗粒含量变化趋势基本相同,A1~A3为增加趋势,A3、A4含量基本相同,A4~A7含量减少,A8大粒径数量达到峰值。A9~A13,大粒径颗粒数量变化不大。但要注意的是A10与A11区没有6~10 m的颗粒。

(7)越远离崩塌源区的区域,小颗粒的含量越多。由此可知普洒村崩塌堆积物随着运动距离的增加分选性越好,堆积块石粒径也随着运动距离的增加越来越集中在1~2 m之间。

3.2 分区堆积块石面密度

为了能将各区域统计数据进行横向对比,对各区域数据进行归一化处理。本文对数据归一化处理的方法引用面密度的概念,即将各区域统计颗粒的总面积比区域总面积定义为该区域统计颗粒的面密度。考虑到堆积块石在碎屑流流动过程中的磨圆性使颗粒长宽大概相等,运用粒径的平方和代表颗粒总面积。其公式如(1):

(1)

式中:di——区域内统计的堆积块石颗粒粒径/m;

A——统计区域的面积/m2;

ρs——区域统计堆积块石的面密度。

对13个区域分别计算其粒径大于0.25 m颗粒的面密度,并测量出崩塌源区的后壁到统计区域中线的距离,得出运动距离与面密度的柱状图(图7)。

图6 各区域不同粒径等级所占比例Fig.6 Proportion of different grain sizes in different regions

图7 堆积物面密度与运动距离关系Fig.7 Relationship between the density of the accumulator surface and the motion distance

由图7得到普洒村崩塌碎屑流堆积块石的分布情况:

(1)A1区,也就是距离崩塌源区155 m的区域,堆积块石较少,堆积块石面密度只有0.157。

(2)A2区是整个堆积区内堆积面密度最大的区域,堆积面密度达到0.857,远远高出了其附近的A1区与A3区。

(3)A3~A13区堆积块石面密度整体上呈减少趋势。同时也是3.1节所提的随着碎屑流运动距离增加,小颗粒在堆积块石内占比增加的表现。

(4)A10区所在的605 m左右堆积块石面密度有反常现象,由A9的0.220减小到0.112。A13区(705 m)内的堆积块石面密度由A12的0.082回升到0.096。

由于碎屑流块石堆积也与其运动速度相关,所以结合堆积块石粒径对碎屑流动力特征进行一定分析。

3.3 堆积块径分布与崩塌体运动特性之间的关系

对于普洒村崩塌碎屑流运动速度的计算采用谢德格尔法[1,15]进行估算,公式如(2)、(3):

(2)

μ=H/L

(3)

式中:g——重力加速度,取9.8 m/s2;

h——崩塌源区后壁最高点至计算点的竖直高度差/m;

l——崩塌源区后壁最高点到计算点的水平距离/m;

μ——碎屑流运动的等效摩擦系数;

H——崩塌后缘到前缘的最大高度差/m;

L——崩塌后缘到前缘的最大水平距离/m。

根据资料收集以及崩塌地质剖面图(图2)可知,普洒村崩塌后缘到前缘的最大高度差H=367 m,最大水平距离L=788 m,则μ=H/L=0.339。利用谢德格尔公式结合图2确定的值,可计算出碎屑流在流动过程中各点的运动速度(图8)。

大块径岩石运动中所需的能量多,所以碎屑流的运动速度一旦降低到某一阈值就无法再携带大块石,故大块石的分布范围能较直观地反映出碎屑流运动速度的变化范围。通过块石粒径统计,小于2 m的粒径占绝大部分,大于5 m的巨型颗粒占比较少,所以在此统计出每个区域内粒径大于5 m颗粒面密度,并讨论其对碎屑流运动速度的反应。结合速度曲线与巨型颗粒面密度柱状图可作出图8。

图8 大于5 m块石面密度柱状图与碎屑流运动速度曲线对应关系图Fig.8 Relationship between the histogram of block stone surface density and the flow velocity of rock avalanche whose particle size is larger than 5 m

由图8可以看出:

(1)崩塌开始阶段碎屑流运动速度快速增加,到达205 m(A1、A2区)时到达速度最大值(43.83 m/s),相应地,巨型颗粒面密度A1区较少、A2区较多,且A2区为大于5 m巨型颗粒在整个堆积区内堆积量最多的区域。

(2)其后,从305 m(A3、A4区)开始,碎屑流运动速度减小,相对应的A3、A4区巨型块石堆积面密度也在减小。

(3)455 m附近(A5、A6、A7、A8区)碎屑流运动速度一直处于34 m/s左右的基本平稳状态。滞留巨石面密度分别为0.062,0.071,0.049,0.046,波动也不大。

(4)A8区(505 m)之后,速度持续减小,但巨型块石面密度A8到A10(605 m)为减小,A10到A12为增加趋势,直到A13区才减到最小的0.001。

结合堆积区块石粒径统计数据及其与碎屑流的运动速度估算曲线,对块石分布成因进行如下分析:

(1)堆积分区

可以看出堆积块石粒径具有明显的层次性。根据碎屑流的堆积特点将其分为4个堆积区域(图9)。

1)初始堆积区,即A1区域。该区域处于坡脚位置,地形坡度较大不利于块石停积。因此,在堆积面密度上初始堆积区只有0.157。而大粒径的颗粒由于能量充足,在此区域停积也较少。在粒径小于1 m颗粒的含量上,相对于A2区的12.8%、A3区的0.5%以及A4区的4.3%,初始堆积区细粒含量达到了27.1%。在堆积体前部是含量最多的区域。

2)集中堆积区,即A2区。由于地形原因,A2区的原始地形位于小丘陵后部(图2),十分有利于堆积物的滞留,其堆积物面密度达到了0.857。且堆积了大量的巨型颗粒,大于10 m的颗粒有3块,整个统计区域内最大粒径16.60 m也在此区域内。

3)平稳堆积区,即A3~A9区。从堆积面密度来看,这7个区域堆积面密度相差不大,都在0.200~0.400之间,并且从A3到A9有明显减小的趋势。可见,随着碎屑流的运动,其本身的能量是逐渐降低的。大粒径块石随着碎屑流运动需要大量的动能为前提,碎屑流运动距离越远,动能越少,则大粒径块石含量越少。统计规律显示距崩塌源区越远的区域,大粒径块石堆积含量越少,符合此规律。

4)堆积减弱区,即A10~A13区。此段处于居民区,由于房屋建筑的阻隔,A10区所在的605 m左右堆积块石面密度也有较小的突变,由A9的0.220减小到0.112。且据统计显示,该区域堆积密度明显小于平稳堆积区,只有0.100左右,说明在该区域碎屑流运动动力已经基本消耗完毕。而堆积减弱区粒度组成也是以小于2 m块径的颗粒为主(70%~90%),符合平稳堆积区的远程运动粒径组成情况。

(2)结合堆积粒径对普洒村崩塌碎屑流运动过程的分析

1)崩塌碎屑流运动开始阶段,初始速度较小,加速度较大。很快就加速到了35.03 m/s,此后碎屑流运动到区域A1。由于A1区域处于坡脚,堆积坡度较大,碎屑流速度加快,运动能量不断增加,能满足巨型块石运动对能量的要求,在加上A1区域受到地形因素的制约,不利于停留巨型块石,所以A1区巨型块石面密度仅为0.007。

2)碎屑流运动到205 m左右(A2区),速度达到了峰值的43.83 m/s,在此后50 m(A3区)原始地形有一个小的鼓丘,速度开始减小,动能减小,巨型块石运动的动能要求很难得到满足,所以在此阶段堆积的巨型颗粒面密度较大,达到了峰值的0.209,块径达16.60 m的巨石即停留在本区。

3)越过鼓丘之后的100 m(A3、A4区)为低洼区,碎屑流动能被消耗,速度逐渐减小,由最大值减小到35.26 m/s左右。滞留巨型块石面密度为0.130、0.084,与A2区相比较少。

4)455 m附近(A5、A6、A7、A8区)。由于地形上又出现一个下降的小坡度,部分势能又能得到转化,转化与消耗抵消,碎屑流运动速度一直处于34 m/s左右的基本平稳状态。滞留巨石面密度为0.062,0.071,0.049,0.046,变化不大。但由于碎屑流运动过程中颗粒碰撞使颗粒部分分解,巨石面密度呈下降趋势。

5)A8区之后,速度持续减小,再无更大波动,当巨型块石运动过程中能量消耗殆尽自行滞留原地,因此块石数量也在持续减少。

6)705 m左右(A12)的居民区,由于建筑物阻挡,滞留块石面密度为0.033,而A11与A13区分别为0.016,0.001,A12区巨型块石较附近区域更多。

3.4 局限性

当然,依据DSM模型对堆积物粒径进行统计分析的方法还有不足之处需要改进。

(1)由于崩塌碎屑流多发生于山地峡谷地段,堆积物多位于山脚,为避免无人机在强风乱流等环境干扰下撞击山壁,无人机飞行必须高于研究区域最高点,因此细微粒径的研究必定会受到限制。本次研究无人机航班高出最高点20 m,因此经处理所得图像最终可分辨最小粒径为25 cm;对此,随着在极端天气条件下更稳定的无人机机型的研发,以及清晰度更高的摄像头的出世,此问题将会得到更好的解决。

(2)由于航拍所得图像为正射图片,统计分析只能观察到表面堆积。在碎屑流堆积过程中,部分块石受到上部块石覆盖,只出露部分。在统计分析时,这类块石粒径可能偏小。在本次研究中主要关注的是块石粒径随碎屑流运动距离增加的变化规律。在所有统计分区都存在此类问题的情况下,按照“摄影图片上块石最大粒径”这一标准进行统计,那么块石粒径随着运动距离的变化规律的统计结果与真实规律差异会达到最小。

(3)运用DSM方法对碎屑流粒径进行统计只能观察到距航拍图片最近的碎屑流期次,为了能对碎屑流多个期次都进行研究,只能在每个期次碎屑流发生后及时运用无人机对其拍摄。

(4)如上文所述,在碎屑流两翼附近,铲刮作用使碎屑流或停积或被铲刮起来的土体反向掩埋,造成块石在无人机航拍图像上不易被观察。为避免此类问题,在统计分析时可以选择靠近中部,铲刮较少的区域作为统计区域。对于卷入的其他物质,可以在统计分析时人为的将其他物质剔除。对于不易分辨的物质,在现场实地勘察的时候予以排除。

4 结论

(1)普洒村崩塌山体失稳后,解体成为岩质碎屑流,沿陡崖下部的斜坡做远程运动,一直运动到前部居民区附近才停止,运动距离约788 m。经现场调查,崩塌堆积体长610 m,宽360~380 m,平均厚度4 m,堆积方量约82.3×104m3。通过无人机航拍数据制作了崩塌碎屑流区的三维DSM数据模型,并以此作为堆积体现场的数据基础。

(2)在普洒村崩塌堆积物统计区内,粒径在2 m以下的块石占比由A1区到A13区呈先减小后增大的趋势,大于2 m块石占比由A1区到A13区呈先增大后减小的趋势。

(3)碎屑流从A1区开始堆积,所以其块石面密度较小。A2区块石堆积面密度为最大值。此后,随运动距离增加,面密度呈现逐渐减小趋势。

(4)运用谢德格尔法对碎屑流运动速度进行了估算,从开始运动到205 m(A2区),崩塌山体处于失稳向坡下解体的阶段,其运动速度由0 m/s增加到43.83 m/s的峰值速度,随后碎屑流运动速度逐渐减小。

(5)根据堆积特点,将普洒村崩塌堆积物分为4个堆积区域,即初始堆积区、集中堆积区、平稳堆积区、堆积减弱区。

(6)本次普洒村崩塌碎屑流巨型块石堆积面密度变化与碎屑流运动速度的变化是同步的。速度大,巨型块石堆积面密度大;速度减小,巨型块石堆积面密度小。

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