衢州市地质灾害发育规律及典型滑坡孕灾因子分析

(整期优先)网络出版时间:2024-04-17
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衢州市地质灾害发育规律及典型滑坡孕灾因子分析

李红春1,*,徐佳嫚1

(1.衢州学院 建筑工程学院,浙江 衢州 324000)

摘要: 基于资料分析及现场调查深入分析衢州市地质灾害发育特征。从空间与时间维度解析衢州市地质灾害发育规律;详细分析了研究区地质灾害基本特征;针对滑坡灾害,研究分析开化县凤凰北路滑坡灾害孕灾因子。研究结果表明,研究区内地质灾害主要受降雨及人类工程活动影响。

关键词:衢州市;地质灾害;孕灾因子;发育规律

  1. 引言

衢州市属于盆地丘陵地貌,区内地质构造发育,岩石较破碎。由于地处亚热带季风气候与东部沿海,全市区域降雨量充沛,叠加特殊的地形地貌与地质构造,滑坡、泥石流、崩塌等次生地质灾害频发。随着城镇化的推进与新基建的展开,对衢州市的地质灾害发育规律的研究成为亟待解决的关键问题。

众多国内外学者对地质灾害进行了深入研究。孙军[1]、余国等[2]从滑坡稳定性分析方法入手,开发新型滑坡稳定性分析方法,研究成果丰富了滑坡灾害分析的手段,对滑坡灾害评价具有促进作用。Zhao等[3]从化学角度研究了膨胀性软弱土体在酸雨条件下的应力-化学耦合关系,但研究仅涉及边坡软弱夹层。Griffiths等[4]从材料力学角度建立力学模型,利用有限元方法模拟分析边坡力学响应。Andang Suryana Soma等[5]则在地质灾害分析中引入人工神经网络(ANN)方法,并对地质灾害的治理效果进行验证。以上研究成果大多集中于分析方法、力学模型及环境对岩土体的影响,研究对象仍局限于单项地质灾害,无法直接用于城镇建设规划与道路工程规划的防灾减灾。因此,本文基于资料分析与现场调查,对衢州市地质灾害发育规律及典型地质灾害的孕灾因子展开研究与分析,研究成果可直接服务于衢州市城镇建设规划与道路工程规划中的防灾减灾工作,研究成果具有一定的工程应用价值。

  1. 地质灾害类型

研究区内主要发育滑坡、崩塌、泥石流和地面塌陷四种地质灾害。全域地质灾害共发生1699处(见表1)。分析表1数据可知,滑坡为研究区内最主要的地质灾害,共939处,占地质灾害总数的55.27%,其次是崩塌与泥石流,分别占地质灾害总数的27.31%和11.71%。研究区内地质灾害规模多以小型灾害为主,大多数灾害点经过治理后趋向稳定。

1 衢州市地质灾害类型及数量

类型

数量(处)

比例(%)

滑坡

939

55.27

崩塌

464

27.31

泥石流

199

11.71

地面塌陷

97

5.71

  1. 地质灾害分布特征

城市规划与道路工程规划需尽量避开地质灾害高发区。本文从空间与时间维度分析衢州市地质灾害分布特征。

(1)空间分布规律

分析全市1699处地质灾害点的空间位置所属行政规划(见表2),34.08%的地质灾害发生在开化县境内,这与开化县多属于山地丘陵的地形地貌有关。柯城区发生地质灾害数量最少,仅54处。其余地区灾害发生频次从高到低依次为衢江区、龙游县、江山市、常山县。分析研究区内所有地质灾害,无论哪个区县(市),滑坡均为该地区的主要灾害。因此,在做城市规划与道路工程规划时,应将滑坡作为主要防控灾害。

2 衢州市各区县地质灾害数量统计表

区县

地质灾害数量(处)

灾害类型

比例(%)

滑坡

崩塌

泥石流

地面塌陷

柯城

54

38

7

7

2

3.18

衢江

384

232

90

49

13

22.6

江山

221

72

66

19

64

13.01

常山

198

108

47

31

12

11.65

龙游

263

189

48

21

5

15.48

开化

579

300

206

72

1

34.08

合计

1699

939

464

199

97

100

(2)时间分布规律

对全市1509处地质灾害发生年月进行统计分析,结果如图1所示。分析图中数据可知,6-8月为研究区地质灾害高发期。这主要是由于衢州市地处东部沿海,且属于亚热带季风气候,6-8月属于梅雨季节与台风季节,降雨相对集中。降雨冲刷不仅削弱边坡与路面地基等稳定性,同时为泥石流的发生提供良好的物源。此外,降雨入渗,边坡岩土体饱和,导致重力增加;地下水位抬升产生的扬压力降低边坡抗滑力;叠加流水产生的动水压力将导致边坡失稳引发地质灾害。因此,区域内灾害防治应重点注意6-8月降雨集中期边坡的稳定性及其他灾害的发生。

1 衢州市地质灾害月份分布统计

  1. 地质灾害基本特征

由于衢州市特殊地质环境与气候环境,研究区内地质灾害多发于海拔50-300m范围的低山丘陵区,灾害表现形式主要为滑坡、崩塌、泥石流与地面塌陷等。

滑坡作为研究区内主要的地质灾害类型,多以小型浅层土质滑坡为主,岩质滑坡与岩土混合型滑坡相对较少。大部分滑坡以人为削坡及强降雨为诱因,沿岩残坡积土与基岩界面或软硬岩层界面发生滑动。

崩塌作为研究区内第二高发灾害仍以小规模崩塌为主。大部分崩塌发生于山区低等级公路沿线陡坡、房前屋后切坡、矿山边坡及自然斜坡陡崖等地带。分析崩塌发生形式,多与道路工程削坡、建房切坡与采矿等有相关关系。由于研究区特殊的地质环境,崩塌多以岩质崩塌为主。

泥石流需要丰富的物源条件、降水条件及特殊的地形地貌。研究区内以开化县与衢江区松散物最为发育,结合强降雨条件与特殊的地形地貌最易发生泥石流。经统计,全域泥石流多为小型泥石流。

由于衢州全域碳酸岩发育,因此多发岩溶性地面塌陷;此外,矿产开采亦诱发部分地面塌陷。经统计,研究区内共发生地面塌陷97处。由于江山市石灰岩最为发育,因此,大部分地面塌陷发生在江山市境内。

  1. 典型滑坡分析-开化县凤凰北路滑坡灾害

(1)滑坡概况

滑坡位于开化县芹阳办事处凤凰北路东南侧,地理位置坐标:东经118°24′33″,北纬29°07′58″。滑坡呈长半圆形,主滑方向为305°前缘位于道路下10-20cm,高程124-125m,宽83m;后缘至错落裂缝处,高程172m,宽约52m,坡体长60m,滑体厚度4-6m,整体滑坡北侧薄,南部、腰部与前缘较厚,滑坡整体方量为22000方,为小型土质浅层推移式滑坡。滑坡剖面呈后陡前缓,平均坡度30-40°,滑坡前缘施以人工挡墙(见图2)。

2 开化县凤凰北路滑坡

(2)影响因素分析

地层岩性、地形地貌、人类活动与降雨等因素常被视为滑坡的孕灾因子。从以上四方面分析该滑坡的变形破坏过程。

a. 地层岩性:该斜坡松散坡积物发育,厚度达到4-6m,坡体下部为粉质粘土碎石,上部为碎石粉质黏土。由于岩土体结构松散,具有较强的透水性。暴雨或者持续降雨条件下,地表水下渗导致坡体自重增加,土体软化;由于滑床岩性为强风化泥岩,基岩与上部土体透水性的差异,在地表水下渗条件下,将在滑床面产生浮力,降低有效应力。由于下滑力增加,抗滑力降低,导致坡体沿滑面形成滑带,进而发生变形失稳。

b. 地形地貌:该斜坡平均坡度近35°,坡上松散沉积物发育;边坡前缘为4m高人工挡墙,具有较高的临空面;斜坡后缘则为残坡积层薄陡坡。这类地形对于滑坡发育极为有利。

c. 人类活动:斜坡前缘由于道路施工发生削坡,导致斜坡具有较高的临空面。同时,削坡对坡体原生结构造成破坏;而斜坡前缘挡墙未按抗滑强度设计;多个因素的综合影响将导致斜坡发生滑动。

d. 降雨:由于斜坡岩土体结构松散,具有较大的渗透性,斜坡表层与滑床岩土体渗透性相差较大。因此,强降雨或持续降雨下发生降水入渗将促使表层岩土体处于饱和状态,增加坡体重量;水体达到滑面时,由于滑床与坡体透水性差异,叠加挡土墙排水不畅影响,坡体内水压力增加,软化滑体的同时,将导致抗滑力降低。当抗滑力与下滑力失去平衡,坡体将发生变形滑动。

研究结果表明,研究区滑坡主要受地形地貌、地层岩性、人类活动与降雨等因素综合影响。衢州市滑坡灾害的防治应综合考虑上述孕灾因子。

6. 结论

本研究基于资料分析与现场调查,从空间与时间维度分析衢州市地质灾害发育规律;详细分析了研究区地质灾害基本特征;以开化县某一典型滑坡(凤凰北路滑坡)作为研究对象,分析主要地质灾害(滑坡)的孕灾因子。研究结果表明:衢州市地质灾害多发于50-300m海拔的低山丘陵区,区内主要地质灾害为滑坡、崩塌、泥石流与地面塌陷;由于降雨等影响,6-8月为地质灾害高发期。各类地质灾害分布受地形地貌与地层岩性等影响具有一定的地域性。滑坡作为主要地质灾害主要受地层岩性、地形地貌、人类活动与降雨影响。本文研究结果对衢州市地质灾害防治具有一定的参考意义,对衢州市工程建设与城市建设规划具有一定指导价值。

参考文献

[1]孙军, 李贵勇. 基于有限元动力强度折减的边坡稳定性分析[J]. 公路, 2013, 58(12): 61-63.

[2]余国, 谢谟文. 基于GIS的高边坡稳定性计算方法研究[J]. 岩土力学, 2018, 40(4): 1-9.

[3]ZHAO Y, CUI P, HU L B, Tomasz H. Multi-scale chemo-mechanical analysis of the slip surface of landslides in the Three Gorges, China[J]. Science China Technological Sciences, 2011, 54(7): 1757-1765.

[4]GRIFFITHS D V L A. Slope stability analysis by finite elements[J]. Geotechnique, 1999, 49(3): 387-403.

[5]SOMA A S, KUBOTA T, MIZUNO H. Optimization of causative factors using logistic regression and artificial neural netword models for landslide susceptibility assessment in UjungLoe Watershed, South Sulawesi Indonesia[J]. Journal of Mountain Science, 2019, 16(2): 383-401.

项目编号:大学生创新创业训练计划项目(202211488041)


作者简介:李红春(2002-),男,研究方向:防灾减灾,
通信联系人E-mail:3360404064@g9.com