ISSN 1003-8035 CN 11-2852/P
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梯田型黄土滑坡隐患发育特征与成因分析以宁夏南部黄土丘陵区为例

毛正君, 张瑾鸽, 仲佳鑫, 王军

毛正君,张瑾鸽,仲佳鑫,等. 梯田型黄土滑坡隐患发育特征与成因分析−以宁夏南部黄土丘陵区为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2022,33(6): 142-152. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202205005
引用本文: 毛正君,张瑾鸽,仲佳鑫,等. 梯田型黄土滑坡隐患发育特征与成因分析−以宁夏南部黄土丘陵区为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2022,33(6): 142-152. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202205005
MAO Zhengjun, ZHANG Jinge, ZHONG Jiaxin, et al. Analysis of basic characteristics and deformation mechanism of loess potential landslide of terrace: Taking loess hilly region in southern Ningxia as an example[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2022, 33(6): 142-152. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202205005
Citation: MAO Zhengjun, ZHANG Jinge, ZHONG Jiaxin, et al. Analysis of basic characteristics and deformation mechanism of loess potential landslide of terrace: Taking loess hilly region in southern Ningxia as an example[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2022, 33(6): 142-152. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202205005

梯田型黄土滑坡隐患发育特征与成因分析——以宁夏南部黄土丘陵区为例

基金项目: 陕西省重点研发计划项目(2020SF-379);宁夏回族自治区重点研发计划项目(2022BEG03059)
详细信息
    作者简介:

    毛正君(1983-),男,宁夏固原人,博士(后),副教授,主要从事地质环境保护与国土空间生态修复方面的科研。E-mail:zhengjun_mao@163.com

  • 中图分类号: P642.22

Analysis of basic characteristics and deformation mechanism of loess potential landslide of terrace: Taking loess hilly region in southern Ningxia as an example

  • 摘要: 黄河流域地质构造活跃、地貌演化迅速、气候区域分异显著,导致流域内重大灾害类型多、分布广、突发性强。文章以宁夏南部黄土丘陵区为研究区,引入梯田型黄土滑坡隐患的概念,通过结合历史资料收集、遥感影像解译、现场调查和数理统计等手段,分析了梯田型黄土滑坡隐患的发育特征、分布规律及形成原因。结果表明:(1)研究区梯田型黄土滑坡隐患共26处,主要分布于第四系黄土中,中长边坡数量较多,主要为浅层与中层梯田型黄土滑坡隐患,规模以小型为主。(2)梯田型黄土滑坡隐患在空间上主要分布在黄土梁峁区和大起伏山地区,1 800~2 000 m的高程区间,坡向为东南、南、西南时分布较多;在时间上主要分布在雨季或地震活动时期。(3)地形地貌、地层结构、降雨、地表水和人类工程活动是梯田型黄土滑坡隐患发育的主要因素。研究结果对于宁夏南部黄土丘陵区以及黄河流域梯田型黄土滑坡隐患风险识别与风险管理具有指导和借鉴意义。
    Abstract: The Yellow River Basin has active geological structure, rapid geomorphic evolution and significant regional differentiation of climate, resulting in many types of major disasters in the basin, wide distribution and strong paroxysm. Taking the Loess Hilly Region in the south of Ningxia as the research area, this paper introduces the concept of loess potential landslide of terrace. By combining historical data collection, remote sensing image interpretation, field investigation and mathematical statistics, it analyzes the development characteristics and distribution rules of loess potential landslide of terrace, and analyzes its formation reasons. The results show that: (1)There are 26 loess potential landslide of terrace in the study area, which are mainly distributed in the Quaternary loess, with a larger number of medium and long slopes, mainly loess potential landslide of terrace of shallow and middle-level, and the scale is mainly small. (2)The loess potential landslide of terrace are mainly distributed in loess hilly areas and large undulating mountain areas, the elevation interval of 1 800~2 000 m, and the slope direction is southeast, South and southwest in space; It is mainly distributed in rainy season or seismicity period in time. (3)Topography, stratum lithologic, rainfall, surface water and human engineering activities are the main factors for the loess potential landslide of terrace. The research results have guiding and reference significance for the risk identification and risk management of loess potential landslide of terrace in the Loess Hilly Region in Southern Ningxia and the Yellow River Basin.
  • 台风,一种热带气旋,是仅次于地震的高危高频自然灾害[1-3]。强台风携带着巨大能量,登陆时常引发一系列气象-水文-地质灾害事件,造成严重社会经济损失和人员伤亡[4]。我国位于太平洋西岸,大陆海岸线总长1.84万Km,据中国台风网资料统计分析,在1949—2019年,我国平均每年有9次台风登陆[5],浙江、福建、上海、江苏等省份既是沿海经济带、海上丝绸之路关键带,也是台风登陆影响的主要地带。

    台风衍生灾害台风型滑坡是造成建筑损害和人员伤亡的主要原因,1996年7月,台风“Herb”在台湾触发滑坡1315处,致使600余人伤亡,经济损失超10亿美元[6];2005年8月,台风“苏迪罗”诱发滑坡造成浙江省直接经济损失2838.1万元,威胁人口4616人[7];2009年,台风“莫拉克”浙江泰顺县诱发了18 000m3滑坡,冲毁下方7间民房,伤亡6人[8]。台风暴雨是诱发台风型滑坡的关键因素[9],其具有历时短、路径性强、雨量集中的特点[10],与普通降雨具有显著区别。以往研究认为降雨特征的不同是造成普通降雨型滑坡和台风型滑坡两者差异的主要原因。

    近年来,相关专家学者就台风暴雨与滑坡灾害发生之间展开了深入的研究调查,包括台风暴雨诱发滑坡灾害成因机制[11]、台风型滑坡临界降雨量[12]、台风暴雨条件下滑坡稳定性影响因素[13]、台风型滑坡预警模型[14]等方面。沈佳等[15]将室内相似物理实验模型和数值模拟分析结合,把台风暴雨型滑坡演化过程总结概括为3个阶段;唐新华[12]通过对福建省历史台风特征统计调查,分析了台风型滑坡发生的外在因素规律性;张泰丽等[16]通过室内滑坡物理力学模型,归纳总结了台风暴雨条件下滑坡的变形破坏特征,发现台风暴雨渗流特征与滑坡的失稳密切相关;Lo等[17]利用三维离散元程序PFC3D,重现了小林村台风型滑坡的运动破坏过程;Yu等[18]根据台风“百合”在台北市引起的427处滑坡事件,提出了一种基于降雨-地貌-地质特征的台风型滑坡分区方法;刘艳辉等[19]提出了基于“命中率、漏报率和空报率”三指标的台风型滑坡预警校验法,验证精度较高。研究成果涉及领域较广,但却缺乏对台风型滑坡发生时间的系统性深入讨论研究。

    2019年8月10日1时,0919号台风“利奇马”在浙江温岭登陆,导致多省市1400万人口受灾,直接经济损失约653亿元[20]。基于统计发现,在此次台风暴雨影响作用下,所诱发的滑坡发生存在一定时间滞后,为此文章通过构建不同结构组合的斜坡模型,模拟台风登陆过程中不同降雨工况条件,得出斜坡的稳定性系数变化情况,研究该区域台风型滑坡的滞后效应,讨论分析相关成因机理,对台风型滑坡开展早期识别及预警预报有一定的参考意义。

    青田县位于浙江省东南部,属中亚热带季风气候带,年平均气温18.5 °C,多年平均降雨量为1956 mm。河流多属山区性河流,河床坡降大,水位涨落迅速,冲刷力强,每遇暴雨,水位陡涨陡落,在强降雨时易形成洪水,属台风严重影响区。

    总体地势西高东低,以切割强烈的流水侵蚀地貌为主;地层发育简单,主要出露侏罗系、白垩系、第四系地层和燕山早晚两期侵入岩;构造形迹以断裂为主,褶皱不发育,对地形地貌格局起着重要的控制作用;地下水以大气降水垂向入渗补给为主,以及线状地表间歇性溪流、沟谷流水的补给。

    受山高坡陡、残积物多、地形地貌条件复杂、地质构造发育、环境条件脆弱等多方不良因素影响,青田县地质灾害易发区面积达98.85%,近年来地质灾害发生数量持续增长,且具有点多面广、突发性强、危害性大的特点。

    滑坡是青田县最主要的地质灾害,统计2009—2019年青田县滑坡发生数量和降雨数据,发现滑坡的发生与降雨季节性、台风汛期具有一致性(图1)。1996年8月第8号台风期间共发生滑坡灾害17处[21];2015年8月8日,1513号台风“苏迪罗”期间引发多地泥石流和山体塌方;2015年9月23日,1521号台风“杜鹃”特大暴雨诱发滑坡灾害10余处。

    图  1  2009—2019年月均降雨量与滑坡发生数量
    Figure  1.  The average monthly rainfall and the number of landslides during the year 2009 to 2019

    图2所示,2019年8月4日17时台风“利奇马”在太平洋洋面上生成[22],10日1时在我国浙江省温岭城南镇沿海登陆,最大风力达16级;11日20时在山东省青岛黄岛区再次登陆,强度逐渐减弱;15日已完全消散。

    图  2  台风“利奇马”路径
    Figure  2.  Path of typhoon “Lekima”

    台风“利奇马”具有陆上滞留时间长、影响范围广、持续降雨时间长、降雨过程强度大、灾害损失严重等特点[20]。据台风灾害风险评估模型统计显示,其风雨综合强度指数为1961年以来最高[23]。受其影响,浙江省内多地破历史台风过程雨量历史纪录,降雨强度超百年一遇,是一次典型的台风大暴雨过程(图3),主体降雨时间为登陆1 d内[24]。台风“利奇马”诱发了多处洪涝和山体滑坡灾害,据不完全统计[20],台风“利奇马”共造成1400万人口受灾,70人死亡失踪,直接经济损失515亿元。

    图  3  台风“利奇马”雨量分布
    Figure  3.  Rainfall distribution of typhoon “Lekima”

    台风“利奇马”登陆前期青田县一直处于连续降雨阶段,随着台风登陆时伴随的暴雨,共引发了县内15处滑坡灾害,滑坡分布如图4所示。所引发滑坡点及所在自然斜坡面多为低山丘陵,少量侵蚀堆积,地形坡度较陡;主要出露第四系残坡积层(含碎石粉质粘土)及白垩系下西山头组(K1x)凝灰岩;无显著地表水系分布;滑坡体积均在250 m3及其以下,属小规模滑坡,影响程度、范围小;斜坡坡度集中于30°~40°,以人工切坡为主。

    图  4  浙江青田县台风“利奇马”诱发滑坡分布图
    Figure  4.  Distribution map of typhoon “Lekima” induced landslides in Qingtian County, Zhejiang Province

    在台风“利奇马”离陆后仍有4处坡体发生滑动,占本次台风降雨型滑坡发生总数的26.4%(表1)。可认为青田县内滑坡灾害在台风暴雨条件下存在一定程度的滞后效应。进一步对登陆期间滑坡斜坡结构和规模的统计(表2),在台风登陆前所发生滑坡的体积在2~250 m3,坡度40°~70°;而离陆后方量集中分布于30~100 m3,坡度在30°~45°,规模均属小型,坡度和第四系残坡积物层厚存在显著差异。

    表  1  台风“利奇马”登陆期间降雨量和滑坡数量
    Table  1.  Distribution of rainfall and landslides during the landing processes of typhoon “Lekima”
    登陆期滑坡数量占总滑坡发生数/%总降雨量/%
    登陆时853.351.81
    离陆后426.428.53
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    表  2  台风“利奇马”登陆期间滑坡地貌和结构
    Table  2.  Landslide landform and structure during the landing of typhoon “Lekima”
    序号登陆期发生日期位置体积/m3主滑方向/(°)滑坡坡度/(°)第四系残坡积物层厚/m
    1登陆时2019-08-10祯埠镇兆庄村30260700.3~2.5
    22019-08-10季宅乡潘山村251550.5~3
    32019-08-10季宅乡潘山村40182703~4
    42019-08-10鹤城街道北岸村250209402~5
    52019-08-10东源镇红光村40205703~5
    62019-08-10祯埠镇锦水村200136651~3
    72019-08-10东源镇后降村15120550.5
    82019-08-10东源镇平桥村20115600.5~1
    9离陆后2019-08-12山口镇板石小区30100301~2
    102019-08-13鹤城街道北岸村50150451.5~3
    112019-08-14祯埠镇锦水村10065401~3
    122019-08-14东源镇平桥村80209453
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    根据青田县内由于台风“利奇马”降雨诱发滑坡灾害的野外调查情况,结合历史降雨和滑坡资料,设计台风登陆的完整降雨过程,模拟分析其中不同降雨工况下的斜坡稳定性状态。针对青田县台风型滑坡的滞后效应展开研究,讨论该区域内台风型滑坡滞后效应的成因机理。

    通过对历史滑坡灾害资料统计显示,青田县滑坡发育的内在条件主要有地形地貌、地层岩性、岩土结构、坡体地下水位、植被覆盖度;外部诱发因素为人类工程活动及降雨。综合比对分析,选取坡度、地层岩性-表层第四系残坡积物厚度、地下水位高度作为主要影响参数。

    表2统计,台风离陆后发生的滑坡坡度主要在30°~45°,以5°等间距划分;滑体表层的第四系残坡积物厚度范围1.0~3.5 m,按1 m、2 m、3 m划分;由于滑体岩土层、地表水系差异引起的地下水位高度不同,将起始地下水位按照坡体高度的1/3、1/2、2/3划分(表3)。结合青田县台风“利奇马”的登陆、降雨特征,通过影响因素的正交设计分组(表4),组合建立16组不同斜坡结构模型,模拟一次为期10 d的台风登陆过程(图5)。雨量值基于台风“利奇马”期间的青田县实时降雨数据,同时为减少模拟过程中出现误差,优化完善了10 d台风登陆中的雨量值,其主体呈单峰型,前期无降雨,第1天时开始20 mm/h低强度降雨48 h, 100 mm/h峰值降雨1 h,随后雨量快速减弱,在第7天时降雨停止至第10天。选取前期无降雨工况1作为样本组,登陆前期开始低强度降雨1 h和持续48 h、登陆时的暴雨1 h、离陆暴雨后48 h四种降雨工况作为工况2−5对比组,模拟得出五种不同降雨工况下斜坡的稳定性系数(Fs)。

    表  3  影响因素划分
    Table  3.  Influencing factors and their divisions
    影响因素ABC
    坡度/(°)地下水位线第四系残坡积物层厚/m
    设计数量433
    设计值A130B11/3C11
    A235B21/2C22
    A340B32/3C33
    A445
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    表  4  影响因素正交设计表
    Table  4.  Table of orthogonal design for different influencing factors
    组号ABC组号ABC组号ABC组号ABC
    1A1B1C15A2B1C19A3B1C113A4B1C1
    2A1B1C36A2B1C210A3B1C214A4B1C3
    3A1B2C17A2B2C111A3B2C315A4B2C2
    4A1B3C28A2B3C312A3B3C116A4B3C1
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    图  5  台风模拟降雨过程
    Figure  5.  The simulated typhoon rainfall process

    滑坡岩体结构与基本参数选取参考了润嘉小区项目的基坑边坡岩体(表5),利用Van Genuchten经验模型输入基本水土特征参数(饱和渗透系数KS、饱和含水量w),估算第四系残坡积物的土水特征曲线,土水特征曲线及渗透函数见图6

    表  5  润嘉小区项目基坑边坡岩体参数
    Table  5.  Physical and mechanical parameters of the Rock mass of a foundation pit slope in Runjia community project
    岩性天然重度
    /(kN·m−3
    黏聚力
    /kPa
    内摩擦角
    /(°)
    饱和渗透系数
    /(m·d−1
    饱和含水量
    /%
    第四系残坡积物16.2219.112.6430.4
    凝灰岩1915306.9×10-60.18
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    图  6  Van Genuchten经验模型估算第四系残坡积物土水特征曲线
    Figure  6.  Estimation of soil-water characteristic of the Quaternary residual deposit by Van Genuchten Empirical Model

    利用Geo-Studio软件中的SLOPE/W和SEEP/W模块,将模型左侧、底部和滑面边界设置为零流量边界条件,坡面则是设定以不同降雨强度为准的流量边界条件,并在坡脚处设置了地下水溢出面(图7)。

    图  7  斜坡概化模型A1-B2-C2
    Figure  7.  The generalized model for slope A1-B2-C2

    图8为在五种降雨工况下16组不同斜坡Fs的变化曲线。工况1时斜坡均保持稳定;随着登陆前期的低强度降雨影响,稳定性系数逐步下降,斜坡处于基本稳定-欠稳定状态;在台风暴雨作用下,斜坡稳定性系数急剧降低至1.0以下。在工况1下,第16组斜坡最为稳定,工况2—3下的Fs均大于工况4—5,降雨是诱发该区域滑坡发生的主要因素,且其中台风暴雨的效果尤为显著。

    图  8  正交实验各组Fs变化
    Figure  8.  Variation of Fs of each group in orthogonal experiment

    图9台风降雨过程斜坡稳定性变化中,部分结构斜坡稳定性系数在台风离陆后达最低值,甚有第14组结构(A4-B1-C3)斜坡相较于台风登陆当天降低14%。相较于工况1下的16组斜坡稳定性系数(Fs),在工况2—5下,分别下降了2.03%、5.94%,13.45%,13.82%,斜坡在台风离陆暴雨停止后的稳定性系数达到最低,部分斜坡处于不稳定状态。综上可认为所构建的斜坡模型存在滞后效应,其滞后程度与降雨强度、降雨时间有关,滞后程度随着降雨强度、降雨时间的增大而增大,其中受台风登陆过程中的持续降雨-单峰型暴雨影响显著。

    图  9  台风降雨过程斜坡Fs变化
    Figure  9.  Variation of slope stability during typhoon rainfall

    根据不同斜坡结构Fs的变化,对其进行极差、方差分析,探究滑坡结构模型在不同工况下各影响因素显著值(sig值)的差异。当sig值<0.05,说明该工况下的影响因素对于斜坡的稳定性具有显著影响。经计算比对发现(表6),五种不同工况下坡度的sig值均小于0.01,其对于滑坡稳定性具有显著影响,不同坡度对于降雨的入渗和地表径流存在导向作用,从而影响滑坡的稳定性;其次是第四系残坡积物层厚对于斜坡稳定性的影响作用,主要是由于青田县内发生滑坡物源以表层的第四系残坡积物为主,少数夹带下层部分强-中风化凝灰岩;起始地下水位高度在五种工况中均无明显影响。综合认为,在台风降雨过程中,各影响参数敏感性强弱为坡度>第四系残坡积物层厚>起始地下水位。

    表  6  各影响因素sig值
    Table  6.  Sig values of all influencing factors
    sig值工况1工况2工况3工况4工况5
    A坡度0.0060.0030.0030.0050.005
    B起始地下水位0.6820.6300.6300.8150.176
    C第四系残坡积物层厚0.0170.1220.1220.0620.022
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    同时结合3.3节中的斜坡稳定系数参考分析,坡度、地下水位高度、第四系残坡积物层厚参数影响着斜坡的稳定性和滞后效应程度。其中坡度影响最显著,当坡度<35°时,斜坡均处于基本稳定状态,不同降雨时间内的Fs差值较小,滑坡滞后效应不明显;当坡度>40°时,工况4—5下滑坡均处于不稳定状态,不同降雨时间内的稳定系数差值增大,滑坡滞后效应表现显著;当坡度相同时,第四系残坡积物层厚主要决定了滑坡的稳定性和滞后效应程度,厚度越大,稳定性越低,滞后效应程度越明显。

    降雨是导致滑坡发生的关键因素[25-26],而降雨诱发滑坡形成的实质是水—岩相互作用[27]。一般来说,降雨的入渗降低了土体的有效应力,同时降低了滑体强度参数,导致抗剪强度降低;另一方面,降雨导致的地下水渗流增加了坡体的下滑力,在二者的共同作用下,诱发了滑坡的形成和发展[28]

    对于青田县内的台风型滑坡,不同登陆期的降雨特征形成了不同的斜坡体入渗特征(图10),根据对概化模型的模拟分析和台风降雨特征,设降雨后主要存在坡体下渗i和地表径流d两种形式。在登陆前期的持续性低强度降雨,使得斜坡表层松散堆积体逐渐达到的平衡饱和状态[22],此时以坡体下渗i为主;登陆时的单峰型强降雨,其中一部分雨水下渗破坏了表层松散堆积体饱和的临界状态[23],另一部分沿坡面发生径流,且由于坡脚溢流面排水作用和岩土分界面渗透能力的差异性,同时县内多数斜坡受人工切坡开挖,大量地表水和地下水易在坡脚处大面积汇聚[29],坡体下渗i和地表径流d共同作用;随着台风离陆后时间的推移,坡体内形成强大的动水压应力空间,未排泄雨水持续侵蚀斜坡前缘、坡脚,斜坡自重加大,影响斜坡体内渗流结构,不稳定结构面土体改变,最终失稳发生滑动(图11)。

    图  10  台风降雨特征
    Figure  10.  Typhoon rainfall characteristics
    图  11  台风型滑坡机理示意图
    Figure  11.  Schematic diagram of typhoon-induced landslide mechanism

    综合考虑,由于台风暴雨作用边坡时入渗、侵蚀程度的差异性,滑坡发生失稳的时间也有所不同,可认为是滑坡滞后效应的客观表现,滞后效应是发生结果对致灾因子的响应,也是滑坡对于降雨影响的发生时间差。

    基于0919号台风“利奇马”在浙江省青田县所诱发台风型滑坡数据统计,建立不同结构组合的斜坡渗流-稳定概化模型,模拟台风登陆不同降雨工况,比对16组不同斜坡结构在各降雨工况下稳定性系数Fs的变化情况,讨论分析该区域台风型滑坡的滞后效应及其成因,得出以下结论:

    (1)台风“利奇马”离陆后青田县内仍有4处坡体发生滑动,占已发滑坡26.4%,该区域滑坡的发生在台风暴雨条件下存在一定程度的滞后效应。

    (2)台风登陆暴雨作用下,影响青田县斜坡稳定性的结构参数敏感程度依次为坡度>第四系残坡积物层厚>起始地下水位高度。

    (3)台风登陆过程降雨工况模拟中,斜坡稳定性在离陆后达到最低,相较于台风登陆前稳定性系数降低了13.82%。

    (4)讨论认为由于边坡的入渗排泄差异性,台风暴雨易在坡脚汇聚持续侵蚀坡体,影响坡体渗流结构,从而延缓斜坡失稳时间,形成滞后效应。

  • 图  1   滑坡隐患点分布图

    Figure  1.   Distribution of potential landslides points

    图  2   原州区开城镇上青石村三组(YZ-01)滑坡隐患图

    Figure  2.   Potential landslide of group 3, shangqingshi village, Kaicheng Town, Yuanzhou Distric (YZ-01)

    图  3   西吉县偏城乡花儿岔村白套子(XJ-05)滑坡隐患图

    Figure  3.   Potential landslide of Baitaozi, huaercha village, piancheng Town, Xiji County (XJ-05)

    图  4   西吉县硝河乡新庄村(XJ-06)滑坡隐患图

    Figure  4.   Potential landslide of Xinzhuang village, Xiaohe Town, Xiji County (XJ-06)

    图  5   彭阳县古城镇挂马沟村(PY-01)滑坡隐患图

    Figure  5.   Potential landslide of Guamagou village, Gucheng Town, Pengyang County (PY-01)

    图  6   坡长分布统计图

    Figure  6.   Statistical map of slope length distribution

    图  7   坡宽分布统计图

    Figure  7.   Statistical map of slope width distribution

    图  8   隐患厚度分布统计图

    Figure  8.   Statistical map of potential landslides thickness distribution

    图  9   隐患规模分布统计图

    Figure  9.   Statistical map of potential landslides scale distribution

    图  10   梯田型黄土滑坡隐患与地貌类型关系图

    Figure  10.   Relationship between loess potential landslides of terrace and geomorphic type

    图  11   梯田型黄土滑坡隐患与高程关系图

    Figure  11.   Relationship between loess potential landslides of terrace and elevation

    图  12   梯田型黄土滑坡隐患与坡向关系图

    Figure  12.   Relationship between loess potential landslides of terrace and slope direction

    图  13   梯田型黄土滑坡隐患与坡度关系图

    Figure  13.   Relationship between loess potential landslides of terrace and slope

    图  14   梯田型黄土滑坡隐患与地层岩性关系图

    Figure  14.   Relationship between loess potential landslides of terrace and formation lithology

    图  15   梯田型黄土滑坡隐患与地震关系图

    Figure  15.   Relationship between loess potential landslides of terrace and seismic

    表  1   研究区滑坡隐患点

    Table  1   Potential landslides points in the study area

    编号区县点位隐患类型
    HY-01海原县关庄乡马圈村梯田型
    HY-02关庄乡宋庄村井滩组梯田型
    HY-03李俊乡联合村双沟组梯田型
    HY-04树台乡龚湾村非梯田型
    YZ-01原州区开城镇上青石村三组梯田型(图2)
    YZ-02官厅镇高红村二组梯田型
    YZ-03张易镇驼巷五组梯田型
    YZ-04张易镇陈沟村一组1号梯田型
    YZ-05开城镇上青石村一组梯田型,在古(老)滑坡上
    YZ-06张易镇陈沟村一组2号梯田型
    YZ-07张易镇宋洼村一组1号梯田型,在古(老)滑坡上
    YZ-08张易镇宋洼村一组2号梯田型
    YZ-09张易镇盐泥村二组梯田型
    YZ-10开城镇郭庙村八组非梯田型
    XJ-01西吉县马建乡刘垴村上垴组非梯田型
    XJ-02马建乡台子村毛家湾组非梯田型
    XJ-03火石寨乡大庄一组非梯田型
    XJ-04白崖乡白崖村二组非梯田型
    XJ-05偏城乡花儿岔村白套子组梯田型,在古(老)滑坡上,见图3
    XJ-06硝河乡新庄村南湾组梯田型,在古(老)滑坡上,见图4
    XJ-07震湖乡孟湾村孟湾组梯田型
    LD-01隆德县程靳乡民联村三组梯田型
    LD-02城关镇杨店村二组梯田型
    LD-03温堡乡杨家坡二组梯田型
    LD-04凤岭乡巩龙村四组梯田型
    LD-05沙塘镇许川村一组非梯田型
    LD-06城关镇三合村一组梯田型
    LD-07二中滑坡梯田型
    JY-01泾源县香水镇太阳村四组梯田型
    JY-02香水镇米岗村二组非梯田型
    JY-03香水镇卡子村三组梯田型
    JY-04六盘山镇张堡村三组梯田型
    JY-05兴盛乡红旗村五组非梯田型
    PY-01彭阳县古城镇挂马沟村郭庄梯田型(图5
    PY-02白阳镇余沟村杨树茆梯田型
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    表  2   梯田型黄土滑坡隐患行政区分布统计

    Table  2   Administrative region distribution statistics of loess potential landslides of terrace

    行政区面积/km2人口/万人隐患数量/处占比/%人口密度/(人·km−2隐患密度/(处·100km−2
    隆德县1004.6610.95623.07108.990.60
    西吉县3116.1331.58311.54101.340.10
    彭阳县2534.6216.0527.6963.320.08
    泾源县1111.168.50311.5476.500.27
    原州区2760.7947.13934.62170.710.33
    海原县4995.2233.35311.5466.760.06
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  • [1] 新华社. 第三次全国国土调查主要数据公报[EB/OL]. (2021-08-26)[2022-05-07].

    Xinhua News Agency.The third national land survey main data bulletin[EB/OL]. (2021-08-26)[2022-05-07].(in Chinese)

    [2] 王祯,吴金华,白帅,等. 延安市坡耕地资源时空变化及其土壤侵蚀效应[J]. 水土保持研究,2022,29(3):1 − 11. [WANG Zhen,WU Jinhua,BAI Shuai,et al. Spatiotemporal changes of sloping farmland resources and its soil erosion effects in Yan’an City[J]. Research of Soil and Water Conservation,2022,29(3):1 − 11. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.13869/j.cnki.rswc.2022.03.019
    [3] 焦菊英,王万中. 黄土高原水平梯田质量及水土保持效果的分析[J]. 农业工程学报,1999,15(2):65 − 69. [JIAO Juying,WANG Wanzhong. Quality and soil-water conservation effectiveness of level terrace on the loess plateau[J]. Transactions of the CSAE,1999,15(2):65 − 69. (in Chinese with English abstract)
    [4] 薛萐,刘国彬,张超,等. 黄土高原丘陵区坡改梯后的土壤质量效应[J]. 农业工程学报,2011,27(4):310 − 316. [XUE Peng,LIU Guobin,ZHANG Chao,et al. Effects of terracing slope cropland on soil quality in hilly region of loess plateau[J]. Transactions of the CSAE,2011,27(4):310 − 316. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.04.054
    [5] 周波. 甘肃省标准化梯田建设综合技术研究[D]. 西安: 西安理工大学, 2017

    ZHOU Bo. Research on comprehensive technology of standardized Terrace Construction in Gansu Province[D]. Xi’an: Xi’an University of technology, 2017. (in Chinese with English abstract)

    [6] 陈蝶,卫伟,陈利顶,等. 梯田生态系统服务与管理研究进展[J]. 山地学报,2016,34(3):374 − 384. [CHEN Die,WEI Wei,CHEN Liding,et al. Progress of the ecosystem services and management of terraces[J]. Mountain Research,2016,34(3):374 − 384. (in Chinese with English abstract)
    [7] 王彦武,牛莉婷,张峰,等. 黄土区高标准梯田生态服务功能及其价值[J]. 水土保持学报,2019,33(6):190 − 196. [WANG Yanwu,NIU Liting,ZHANG Feng,et al. Ecological service function and its value of high-standard terrace in loess region[J]. Journal of Soil and Water Conservation,2019,33(6):190 − 196. (in Chinese with English abstract)
    [8] 张宏鸣,胡勇,杨勤科,等. 基于影像与坡度数据融合的梯田田块分割方法[J]. 农业机械学报,2018,49(4):249 − 256. [ZHANG Hongming,HU Yong,YANG Qinke,et al. Segmentation method of terraced fields based on image and gradient data[J]. Journal of agricultural machinery,2018,49(4):249 − 256. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.04.028
    [9] 王爱云. 1978—1985年的农村扶贫开发[J]. 当代中国史研究,2017,24(3):36 − 50. [WANG Aiyun. Rural poverty alleviation and development from 1978 to 1985[J]. Contemporary China History Studies,2017,24(3):36 − 50. (in Chinese with English abstract)
    [10] 李万源. 基于GEE和机器学习的固原市黄土梯田时空变化遥感监测[D]. 宁夏: 宁夏大学, 2021

    LI Wanyuan. Remote sensing monitoring of temporal and spatial changes of loess terraces in Guyuan City Based on GEE and machine learning[D]. Ningxia: Ningxia University, 2021. (in Chinese with English abstract)

    [11]

    GIORDAN D,CIGNETTI M,BALDO M,et al. Relationship between man-made environment and slope stability:the case of 2014 rainfall events in the terraced landscape of the Liguria region (northwestern Italy)[J]. Geomatics,Natural Hazards and Risk,2017,8(2):1833 − 1852. DOI: 10.1080/19475705.2017.1391129

    [12]

    CAMERA C A S,APUANI T,MASETTI M. Mechanisms of failure on terraced slopes:the Valtellina case (northern Italy)[J]. Landslides,2014,11(1):43 − 54. DOI: 10.1007/s10346-012-0371-3

    [13]

    WEN Y,GAO P,MU X,et al. Experimental Study on Landslides in Terraced Fields in the Chinese Loessial Region under Extreme Rainfall[J]. Water,2021,13(3):270. DOI: 10.3390/w13030270

    [14]

    BERCIC T,AZMAN-MOMIRSKI L. Parametric terracing as optimization of controlled slope intervention[J]. Water,2020,12(3):634. DOI: 10.3390/w12030634

    [15] 史绪国,张路,许强,等. 黄土台塬滑坡变形的时序InSAR监测分析[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2019,44(7):1027 − 1034. [SHI Xuguo,ZHANG Lu,XU Qiang,et al. Monitoring slope displacements of loess terrace using time series InSAR analysis technique[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University,2019,44(7):1027 − 1034. (in Chinese with English abstract)
    [16] 刘茹,张庚,王思楚,等. 宁南黄土丘陵沟壑区土地类型与土地利用耦合分析[J]. 北京师范大学学报(自然科学版),2018,54(3):426 − 434. [LIU Ru,ZHANG Geng,WANG Sichu,et al. Coupling analysis of land type and land use in Ningnan hilly-gully area[J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science),2018,54(3):426 − 434. (in Chinese with English abstract)
    [17] 刘佳丽,田佳,郑田恬,等. 基于边坡稳定的黄土梯田优化设计[J]. 中国水土保持科学,2020,18(4):21 − 28. [LIU Jiali,TIAN Jia,ZHENG Tiantian,et al. Optimized design of loess terrace based on slope stability[J]. Science of Soil and Water Conservation,2020,18(4):21 − 28. (in Chinese with English abstract)
    [18] 徐峻龄,马惠民,郑静,等. 滑坡的规律研究与防治[J]. 铁道工程学报,2005(增刊 1):333 − 339. [XU Junling,MA Huimin,ZHENG Jing,et al. Research in the rules and controlling of landslide[J]. Journal of Railway Engineering Society,2005(Sup 1):333 − 339. (in Chinese with English abstract)
    [19] 王恭先. 滑坡学与滑坡防治技术[M]. 北京: 中国铁道出版社, 2004: 3 − 4

    WANG Gongxian. Landslide science and landslide prevention technology[M]. Beijing: China Railway Press, 2004: 3 − 4. (in Chinese)

    [20] 殷跃平. 滑坡防治技术指南[M]. 北京: 地质出版社, 2018: 3 − 4

    YIN Yueping. Technical guide for landslide prevention and control[M]. Beijing: Geological Publishing House, 2018: 3 − 4. (in Chinese)

    [21] 波波夫. 工程地质学[M]. 北京: 地质出版社, 1957: 95 − 96

    И. В. Попов. Engineering geology[M]. Beijing: Geological Publishing House, 1957: 95 − 96. (in Chinese)

    [22] 黄润秋. 20世纪以来中国的大型滑坡及其发生机制[J]. 岩石力学与工程学报,2007,26(3):433 − 454. [HUANG Runqiu. Large-scale landslides and their sliding mechanism in China since the 20th Century[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2007,26(3):433 − 454. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3321/j.issn:1000-6915.2007.03.001
    [23] 朱庆,曾浩炜,丁雨淋,等. 重大滑坡隐患分析方法综述[J]. 测绘学报,2019,48(12):1551 − 1561. [ZHU Qing,ZENG Haowei,DING Yulin,et al. A review of major potential landslide hazards analysis[J]. Acta Geodaeticaet Cartographica Sinica,2019,48(12):1551 − 1561. (in Chinese with English abstract)
    [24] 许强,董秀军,李为乐. 基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2019,44(7):957 − 966. [XU Qiang,DONG Xiujun,LI Weile. Integrated space-air-ground early detection,monitoring and warning system for potential catastrophic geohazards[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University,2019,44(7):957 − 966. (in Chinese with English abstract)
    [25] 张茂省,孙传尧,校培喜,等. 延安市宝塔区地质灾害详细调查示范[J]. 西北地质,2007,40(2):29 − 55. [ZHANG Maosheng,SUN Chuanyao,XIAO Peixi,et al. A demonstration project for detailed geo-hazard survey in the Baota District,Yan’an City[J]. Northwestern Geology,2007,40(2):29 − 55. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3969/j.issn.1009-6248.2007.02.002
    [26] 陈春利,贺凯,李同录. 坡脚开挖诱发古滑坡复活的机制分析[J]. 西北地质,2014,47(1):255 − 260. [CHEN Chunli,HE Kai,LI Tonglu. Research on the mechanism of the ancient landslide resurrection triggered by slope toe excavation[J]. Northwestern Geology,2014,47(1):255 − 260. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3969/j.issn.1009-6248.2014.01.024
    [27] 《工程地质手册》编委会. 北京: 工程地质手册第5版[M]. 中国建筑工业出版社, 2018: 651 − 653

    Editorial board of engineering geology manual. Engineering geology manual[M]. Beijing: China Construction Industry Press, 2018: 651 − 653. (in Chinese)

    [28] 樊晓一,张友谊,杨建荣. 汶川地震滑坡发育特征及其影响因素[J]. 自然灾害学报,2012,21(1):128 − 134. [FAN Xiaoyi,ZHANG Youyi,YANG Jianrong. Developmental characteristics and influence factors of landslides in Wenchuan earthquake[J]. Journal of Natural Disasters,2012,21(1):128 − 134. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.13577/j.jnd.2012.0119
    [29] 王兰民, 蒲小武, 吴志坚, 等. 地震和降雨耦合作用下黄土边坡失稳滑移的振动台试验研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2017, 36(增刊2): 3873 − 3883

    WANG Lanmin, PU Xiaowu, WU Zhijian, et al. The shaking table test of the instability sliding of loess slope under the coupling effects of earthquake and rainfall[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2017, 36(Sup 2): 3873 − 3883. (in Chinese with English abstract)

    [30] 李泊良, 张帆宇. 降雨和地震条件下浅层黄土滑坡三维稳定性评价[J]. 工程科学学报, 2022, 44(3): 440 − 450.

    LI Poliang, ZHANG Fanyu. Three-dimensional stability evaluation of shallow loess landslides under rainfall and earthquake conditions[J]. Chinese Journal of Engineering, 2022, 44(3): 440 − 450. (in Chinese with English abstract)

    [31] 曹生奎,刘峰贵,张海峰,等. 青海高原地震重灾区的灾害特点及成因探析[J]. 灾害学,2005,20(1):77 − 80. [CAO Shengkui,LIU Fenggui,ZHANG Haifeng,et al. An Analysis on characteristics and causes of earthquake disaster in heavy disastered area in the Qinghai Plateau[J]. Journal of Catastrophology,2005,20(1):77 − 80. (in Chinese with English abstract)
    [32] 王高峰,王爱军,陈宗良,等. 六盘山东麓断裂带滑坡类型与变形机理研究—以泾河源区为例[J]. 水文地质工程地质,2017,44(2):102 − 109. [WANG Gaofeng,WANG Aijun,CHEN Zongliang,et al. Study on types and deformation mechanism of landslide in the fauli zone of eastern Liupanshan:Taking the source district of Jinghe River as an example[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2017,44(2):102 − 109. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2017.02.16
    [33] 张茂省,李同录. 黄土滑坡诱发因素及其形成机理研究[J]. 工程地质学报,2011,19(4):530 − 540. [ZHANG Maosheng,LI Tonglu. Triggering factors and forming mechanism of loess landslide[J]. Journal of Engineering Geology,2011,19(4):530 − 540. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3969/j.issn.1004-9665.2011.04.014
    [34] 温永福,高鹏,穆兴民,等. 黄土高原丘陵沟壑区梯田边坡侵蚀过程对雨强的响应[J]. 泥沙研究,2017,42(6):46 − 51. [WEN Yongfu,GAO Peng,MU Xingmin,et al. Response of soil erosion to rainfall intensity in terraced slope in the Loess Plateau[J]. Journal of Sediment Research,2017,42(6):46 − 51. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.16239/j.cnki.0468-155x.2017.06.008
  • 期刊类型引用(2)

    1. 魏蕾,杨迎冬,赵鹏,罗泽阳,罗兰. 云南省地质灾害气象风险预警体系建设探索与实践. 四川地质学报. 2025(01): 154-161 . 百度学术
    2. 曾新雄,刘佳,赖波,赵风顺,江山. 广东珠海市降雨型崩塌滑坡预警阈值研究. 中国地质灾害与防治学报. 2024(05): 141-150 . 本站查看

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-05-07
  • 修回日期:  2022-08-28
  • 录用日期:  2022-08-31
  • 网络出版日期:  2022-11-02
  • 刊出日期:  2022-12-21

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