基于贝叶斯网络的汶川震后泥石流灾变过程及危险性评价研究

A plenty of loose material on landslides induced by strong earthquake provided abundant source of substance for debris flow, which also caused frequent occurrence of debris flow in a given period. From Wenchuan earthquake in 2008 until now, there were a thousand of debris flow events, which made the risk evaluation and prediction to be hot spot and difficult problem. The dynamic evolution of geological environment is the principal factor of uncertainty in risk evaluation of debris flow. By using the integrated database and field investigation of debris flows during the ten years after Wenchuan earthquake, this project intended to analyze the launching condition, movement and accumulation process, accompanied with the evolution characteristic of the typical debris flows. On the basis of Bayesian network machine learning method and movement distance statistical regression model, the regional scale risk evaluation model will be built. Furthermore, the numerical modeling software of PCRaster will rebuild the catastrophic process from starting, moving and then to accumulating, a dynamic evaluation of single debris flow valley will come true. Finally, different spatial and time scale risk evaluation and prediction will realize, meanwhile, theoretical and technological support will be provided for disaster evaluation, prediction, prevention and mitigation.

强震诱发的大量松散滑坡物质可以为震后泥石流的发生提供丰富的物源，造成震后一定时期内泥石流频发。2008年汶川震后至今，震区已爆发了千余起泥石流事件，其危险评价与预测成为了震后防灾减灾的热点和难点。震后地质环境的动态演化是造成泥石流危险性评价不确定性的主要因素。本课题利用震后十年泥石流完整数据库及已收集的野外调查资料，拟对典型泥石流的启动条件、运动与堆积过程及其随时间的演化特征进行深入分析，在此基础上，采用贝叶斯网络的机器学习方法和运动距离统计回归模型，建立基于区域尺度的震后泥石流危险性评价模型；采用PCRaster数值模拟软件重建泥石流从启动→运动→堆积的灾变全过程，实现单沟尺度的泥石流危险性动态评价，最终实现不同空间和时间尺度的震后泥石流危险性科学评价与预测，为震后泥石流灾害的评估、预测及防灾减灾提供理论和技术支撑。

2008年汶川地震以来，泥石流、滑坡等地质灾害的频繁发生使得震后防灾减灾工作成为热点和难点。本项目通过建立四川省境内长达21年的泥石流数据库，对震前、短期震后和长期震后的泥石流爆发频次、规模的幂律关系进行了深入分析；进一步结合降雨记录对泥石流降雨阈值的变化进行综合评价；同时引入泥石流所做的功以及偏移量的概念来描述工作峰值相对于概率峰值的位移，对地貌恢复至震前平衡状态的关键过程进行了探讨。在滑坡的研究过程中，以九寨沟强震区为研究区域，提出了一种基于Newmark的同震滑坡采样方法，通过机器学习模型为同震滑坡易感性的研究提供了新思路；基于3DEC和DFN对2016年小岗剑山体垮塌的动态过程进行模拟，结合现场调查、航拍、遥感和离散元数值模拟等方法，研究了滑坡的起爆机理和动力学特征，并较好的模拟了滑坡运动路径和沉积面积，为相关的滑坡研究提供了一种新的方法；以2020年四川省雅安市汉源县的一次降雨诱发型山体滑坡为例，基于UAV和GB-SAR技术在滑坡监测和机理研究方面的应用，通过野外调查、无人机遥感、现场监测和降雨数据分析，揭示了滑坡的沉积特征、诱发因素和形成机理，这两项技术的结合将有利于难以到达现场的滑坡调查，从而提高应急救援的安全性。在火后泥石流的研究方面，运用现场调查、室内外试验和遥感解译等手段，对四川省雅江县八角楼乡火烧迹地15条沟道的火后泥石流发育特征及地形、林火、植被特征、降雨条件进行了多元分析，结果表明流域过火面积越大，植被覆盖率越低，泥石流暴发频率越高；此外，研究区内爆发的80%的火后泥石流激发雨强重复周期均小于5年，激发雨强随着时间的增长也逐渐升高；进一步采用修正通用土壤流失方程，计算了研究区的坡面侵蚀物源动储量，结果表明: 在火后5年内，流域坡面侵蚀物源动储量约为3.28万方，中度和重度火烧区贡献量较大，合计占比高达93%，该研究结果对火后泥石流应急治理工程的库容、结构设计具有指导借鉴意义。