ISSN 1003-8035 CN 11-2852/P

    原状黄土土-水特征曲线与湿陷性的相关性

    陈家乐, 倪万魁, 王海曼, 荣誉

    陈家乐,倪万魁,王海曼,等. 原状黄土土-水特征曲线与湿陷性的相关性[J]. 中国地质灾害与防治学报,2024,35(2): 107-114. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202211056
    引用本文: 陈家乐,倪万魁,王海曼,等. 原状黄土土-水特征曲线与湿陷性的相关性[J]. 中国地质灾害与防治学报,2024,35(2): 107-114. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202211056
    CHEN Jiale,NI Wankui,WANG Haiman,et al. Correlation between soil-water characteristic curve and collapsibility in undisturbed loess[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2024,35(2): 107-114. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202211056
    Citation: CHEN Jiale,NI Wankui,WANG Haiman,et al. Correlation between soil-water characteristic curve and collapsibility in undisturbed loess[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2024,35(2): 107-114. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202211056

    原状黄土土-水特征曲线与湿陷性的相关性

    详细信息
      作者简介:

      陈家乐(1999—),男,安徽宿州人,硕士研究生,主要从事黄土方面的研究。E-mail:945844224@qq.com

      通讯作者:

      倪万魁(1965—),男,宁夏固原人,博士,教授,主要从事黄土力学方面的研究。E-mail:niwankui@che.edu.cn

    • 中图分类号: P694

    Correlation between soil-water characteristic curve and collapsibility in undisturbed loess

    • 摘要:

      为了研究原状黄土土-水特征曲线与黄土湿陷性之间的联系,在陕西西安长安区取地表以下30 m范围内的原状黄土土样,进行基本物理指标试验和湿陷性试验。对不同典型地层的黄土-古土壤试样进行土水特征曲线试验,通过电镜扫描从微观角度分析。研究结果表明:大孔隙的数量与饱和体积含水率呈正相关;中孔隙的数目与过渡区斜率的大小呈正相关,孔隙数目越多土体失水速度越快;微小孔隙的数目和土的塑性指数影响残余含水率的大小。对于不同深度土层,饱和体积含水率和过渡区斜率与土层的湿陷系数呈正相关;塑性指数接近土层的湿陷系数对残余体积含水率的影响不明显;古土壤层的SWCC与湿陷系数之间存在与黄土层相同的正相关性。文章从非饱和土力学的方向去研究黄土的湿陷性,为湿陷性的研究提供一种新的研究角度。

      Abstract:

      This study investigates the correlation between the soil-water characteristic curve (SWCC) of undisturbed loess and its collapsibility. Undisturbed loess soil samples, obtained from depths up to 30 meters below the surface in Chang’an District, Xi’an City, Shaanxi Province, were taken for basic physical index tests and collapsibility assessments. SWCC analyses of loess-paleosol samples from different typical strata were conducted and analyzed using scanning electron microscope. The findings reveal a positive correlation between the number of macropores and saturated volumetric water content. Additionaly, the number of pores is positively correlated with the slope of the transition zone, indicating that a higher pore count accelerates the soil's water loss rate. The number of tiny voids and the plasticity index of soil affect the residual moisture content. For different soil layers, saturated volumetric water content and slope of transition zone exhibit a positive correlation with collapsible coefficient. The influence of collapsible coefficient of plastic index close to soil layer on residual volumetric water content is not obvious. The study also indicates a positive correlation between SWCC and the collapsibility coefficient of the loess layer. By approaching loess collapsibility from the direction of unsaturated soil mechanics, this paper introduces a novel research angle for the study of collapsibility.

    • 我国是世界上地质灾害最严重的国家之一。复杂多样的地质环境条件、点多面广的地质灾害现状、降雨因素的主要诱发作用是我国地质灾害防治的基本国情。《地质灾害防治条例》(国务院令第394号)明确国家实行地质灾害预报制度,预报内容主要包括地质灾害可能发生的时间、地点、成灾范围和影响程度等,地质灾害预报由县级以上人民政府国土资源主管部门会同气象主管机构发布。2003年起,自然资源部(原国土资源部)、中国气象局联合开展地质灾害气象风险预警工作,稳步推进以面上地质灾害气象风险预警和点上群测群防为主的点面结合预警机制[18]。地质灾害气象风险预警是指基于孕灾环境、前期过程降水量和预报降水量,开展的地质灾害发生可能性及成灾风险的预警预报工作,经过20年的实践和发展,逐步形成了国家级、省级、市级和县级分级预警机制,对气象因素引发的地质灾害风险提前发布预警信息,警示地方政府和当地群众提前防灾避灾,对地质灾害的防灾减灾工作起到了重要支撑作用。据统计,至2022年底,已有30个省(自治区、直辖市)、305个市(地、州、盟)、1806个县(市、区)开展了地质灾害气象风险预警工作,我国以地质灾害气象风险预警为先导的地质灾害防范机制逐步健全,群众防灾减灾意识不断增强,多方联动防灾减灾成效显著。

      本文在国家级和30个省级预警总结报告基础上,系统梳理了我国地质灾害气象风险预警工作20年发展历程,全面总结了预警基础数据、模型模式、业务系统、信息发布、标准体系和响应联动等方面的进展,以及地质灾害防治工作中多方联动取得的防灾减灾成效,为下一步推进地质灾害气象风险预警业务提供借鉴,支撑提升我国地质灾害防治工作能力和水平。

      根据预警工作推进过程中的重要进展和重大调整,分别以2003年、2010年和2018年为时间节点,将地质灾害气象风险预警工作20年历程分为启动推进(2003—2009年)、深化合作(2010—2017年)和改革提升(2018—2022年)等三个主要发展阶段(图1)。

      图  1  地质灾害气象风险预警20年发展历程
      Figure  1.  Development of early warning for geological disasters in the past 20 years

      (1)启动推进阶段(2003—2009年)

      2003年4月7日,原国土资源部和中国气象局签订《联合开展地质灾害气象预报预警工作协议》,6月1日国家级地质灾害气象风险预警工作正式启动。2003年11月24日,《地质灾害防治条例》(国务院令第394号)发布,明确国家实行地质灾害预报制度,预报内容主要包括地质灾害可能发生的时间、地点、成灾范围和影响程度等,地质灾害预报由县级以上人民政府国土资源主管部门会同气象主管机构发布。各地迅速落实相关要求,省级两部门陆续签订地质灾害气象预警预报工作协议并开展地质灾害预警预报工作,至2005年全国已有29个省(区、市)开展地质灾害气象风险预警工作。市县级层面,2003年河北省唐山市率先启动市级地质灾害气象预警工作,福建省泉州市安溪县率先启动县级地质灾害气象预警工作。2003—2009年,山西省太原市、福建省厦门市、河南省郑州市、浙江省杭州市、广东省梅州市等陆续启动市县级地质灾害气象预警风险工作,市县级预警工作有序推进。

      (2)深化合作阶段(2010—2017年)

      2010年,原国土资源部和中国气象局签订《关于深化地质灾害气象预警预报工作合作的框架协议》,在联合共建精细化地质灾害气象预警预报试验区、联合提高地质灾害气象预警预报精细化水平、联合对地质灾害气象预警等级进行调整、联合加强地质灾害气象预警预报信息发布等方面进一步深化合作。同年,两部门联合下发《国土资源部中国气象局关于进一步推进市(地、州)、县(市、区)地质灾害气象预警预报工作的通知》,进一步推进市县级地质灾害气象预警预报工作。2010年云南哀牢山、福建泉州和三峡库区监测预警示范区启动,2015年四川青川地质灾害气象风险预警试验区启动,双方联合开展精细化地质灾害气象预警试验研究,引领提升市县级预警预报精度;2013年,两部门将“地质灾害气象预警预报业务”调整为“地质灾害气象风险预警业务”,地质灾害气象风险预警进入了风险性预警的探索阶段;2015年,地质灾害气象预警信息通过国家突发事件预警信息发布系统发布,提高了预警发布的覆盖面和时效性。

      (3)改革提升阶段(2018—2022年)

      自然资源部成立后,自然资源、气象两部门主动调整、加快探索、积极推进预警预报业务适应新时期防灾减灾救灾体制机制,合作进入改革提升阶段。2021年,自然资源部和中国气象局签订《关于深化地质灾害气象风险预警工作的合作协议》,不断拓展合作的广度和深度,推动市县级预警预报能力建设显著提升、预警预报预测体系逐步建立、预警响应体系逐渐完善、监测站网建设不断加强。在此期间,国家级和省级自然资源、气象部门每年均对地质灾害气象风险预警持续投入,27个省有多年持续稳定的资金保障,29个省有专职预警工作人员;有16个省份以签订协议或联合发文形式进一步推动提升合作的广度和深度,市县级预警平台标准化建设快速推进;双方在常规地质灾害气象风险预警业务基础上,建立了服务于长期部署、中期防范和短期应对的预测预报预警合作机制;2020年《自然资源部地质灾害防御响应工作方案》中明确将地质灾害气象风险预警作为防御响应的启动条件,18个省份在省级突发地质灾害应急预案中明确了预警响应联动工作机制。

      20年来,预警业务依托的地质灾害精细化调查、监测网络建设等基础数据不断扩展,预警模型模式研发、预警业务系统建设取得长足进展,预警产品精度不断提高、预警信息精准发布不断完善,2023年预警行业标准发布,预警响应联动机制初步形成。以2003年(预警工作启动年)、2012年(预警工作10年)和2022年(预警工作20年)3个节点的地质灾害气象风险预警关键技术进展汇总见表1

      表  1  20年地质灾害气象风险预警关键技术进展汇总表
      Table  1.  20-year development progress of refined meteorological early risk warning for geo-hazards
      时间节点 2003年 2012年 2022年
      地质灾害
      调查基础
      1∶10万县市地质灾害调查 1∶10万地质灾害调查2020个县;1∶5万地质灾害
      详细调查450个县;地质灾害风险普查94个县
      1∶5万地质灾害详细调查1897个县;第一次全国自然灾害风险普查2177个县;1∶5万地质灾害风险调查1501个县
      地质灾害
      灾情数据
      700多个灾害点。参数:灾害点个数 20万个灾害点。参数:灾害频次、规模、体积 40万个灾害点。参数:灾害位置坐标、发生详细时间、引发因素、规模体积、造成人员伤亡及经济损失、监测预警类型及数据等
      监测网络 2500个雨量站点 气象部门雨量站3.9万个;自然资源部门简易
      滑坡裂缝报警器和地面裂缝伸缩仪20余万套
      气象部门1万余个国家级地面气象观测站、近6万个省级气象观测站,在轨气象卫星9颗,240余部新一代天气雷达、X波段天气雷达;自然资源部门5.5万处地质灾害监测站点
      模型方法 临界降雨阈值模型 临界降雨阈值模型;基于危险性的预警模型 临界降雨阈值模型;基于危险性的预警模型;基于机器学习的预警模型;分灾种、雨型的预警模型
      系统平台 国家级预警系统1个 国家级预警系统1个;省级预警系统26个 国家级预警系统1个(升级2次);省级预警系统30个;市级预警系统164个;县级预警系统652个
      空间精度 1∶600万精度,空间精度为60 km×60 km 国家级预警精度为10 km×10 km;区域或
      局地易发区空间精度为5 km×5 km
      国家级预警精度5 km×5 km;18个省级预警精度5 km×5 km;8个省级预警精度1 km×1 km
      时间精度 24 h预警 24 h预警;局地逐3 h、逐6 h的短临预警 趋势预测(年、季、月、72 h)、汛期常规预警(24 h)、短临预警(12 h、6 h、3 h、1 h)的预测、预报和预警体系
      规范标准 《地质灾害气象风险预警工作要求》(试行)(2009) 《地质灾害预报技术规程》(DB61/T 589—2013)(陕西省地方标准);《地质灾害区域气象风险预警标准(试行)》(T/CAGHP 039—2018);《暴雨诱发的地质灾害气象风险预警等级》(QX/T 487—2019);《突发地质灾害预警响应技术导则(试行)》(T/CAGHP 081—2022);地质灾害气象风险预警规范(DZ/T 0449—2023)
      下载: 导出CSV 
      | 显示表格

      (1)精细调查部署与成果基础

      近10年来,在全国范围内先后部署开展了全国1∶5万地质灾害详细调查、国务院第一次全国自然灾害风险普查、全国1∶5万地质灾害风险调查评价等工作,逐步形成的最新成果为地质灾害气象风险预警模型研究和业务开展奠定了基础。至2022年底(图2),全国1∶5万地质灾害详细调查完成1897个县(市、区),占计划总数的98.7%;第一次全国自然灾害风险普查完成2117个县(市、区),占计划总数的96.8%;全国1∶5万地质灾害风险调查完成1501个县(市、区),占计划总数的75.2%。另外,部分省份开展了精细化调查。浙江、重庆、四川、贵州、云南、甘肃等“隐患点+风险区”双控试点省份开展了重点地区1∶1万地质灾害精细调查,完成1∶1万重点城镇风险区划图件;福建省为了破解临坡切坡建房地质灾害防治工作难题,开展了1∶1万地质灾害调查和风险评价,基本查明农村房屋和人口聚集区受地质灾害威胁情况;北京市分灾种开展了山区泥石流和山区道路沿线崩塌滑坡灾害隐患精细调查与评价。

      图  2  1∶5万地质灾害调查普查完成情况
      注:数据来源于全国地质灾害信息平台。
      Figure  2.  Completion status of 1∶50000 geological disaster survey and census

      (2)监测网络建设与数据共享

      降雨是地质灾害的主要引发因素,实况及预报降雨量对地质灾害气象风险预警预报时空精度具有重大影响。气象部门建成1万余个国家级地面气象观测站、近6万个省级气象观测站,在轨气象卫星9颗,240余部新一代天气雷达、X波段天气雷达。自然资源部成立后新建5.5万处监测站点、布设了25万台套雨量、形变、位移等监测设备,初步构建全国地质灾害动态监测网[910]。浙江自然资源部门加强与气象、水利部门深化合作,自建雨量站4293个,实时共享气象部门自动气象站4932个、水利部门水利雨量站6670个,雨量数据精细化得到大幅提升,为浙江“省-市-县”地质灾害等级预报和实时预警业务提供基础数据支撑。福建自然资源部门与气象部门实现全方位气象数据共享,进一步提升了对台风、强降水等灾害性天气过程的实时监控能力。广西建立自然资源、气象、水文部门信息共享机制,依托三个部门的专业监测网络构建了包含8000多个雨量站和2170个地质灾害专业监测点的监测网络。

      (1)预测预报预警体系初步形成

      地质灾害气象风险预警业务体系逐步完善,逐步形成了预测、预报、预警的递进式预警模式,根据降雨发展趋势动态调整预警时段和空间范围,精准指导临灾避险。预警产品由未来24h预警拓展为年度、季度、月度和未来7d、72h、24h、6h、3h、1h等预测、预报、预警产品体系和递进式预警模式,形成服务长期部署、中期防范、短临应对的预测、预报、预警业务体系(图3)。

      图  3  预测预报预警体系示意图
      Figure  3.  Schematic diagram of forecasting, and early warning system

      国家级业务方面,月度、季度和年度等中长期全国地质灾害风险趋势预测,支撑服务国家防灾减灾救灾委员会、自然资源部开展地质灾害防治工作部署;未来72 h、7 d风险预测,支撑服务国家防总、自然资源部启动地质灾害防御及应急响应;未来24 h风险预警,支撑自然资源部与相关省份开展地质灾害风险会商研判和预警响应联动。省级业务方面,重点做好未来24 h预警,支撑辖区内地质灾害防治工作部署和防御响应,指导市县开展短临预警和临灾避险。市县级业务方面,重点做好未来6 h、3 h、1 h等短临预警,指导基层开展临灾避险。浙江、安徽、江西、湖南、广东、重庆、四川、陕西、甘肃等省份逐步开展了3 h短临预警。湖南在省级发布未来24 h预警、市县提前3~6 h发布预警信号的基础上,增加了省市县三级提前1~3 d发布强降雨过程重要警示信息、县级提前0~1 h发布临灾警报,特别是结合气象部门无缝隙智能网格预报业务和“6 h预报、3 h预警、1 h叫应”(631)递进式气象预警机制,联合建立了“6 h预报、3 h预警、1 h叫应、30 min再呼应”的地质灾害递进式预报预警模式,逐级提升预警空间精度,拓宽预警时段,递进式提升预警时间和空间的精准性,支撑多起成功避险。

      (2)预警模型方法与示范区建设

      经过20年探索,逐步形成3套预警模型包括临界降水阈值模型、基于地质灾害危险性的阈值模型和动力预警模型等。3套预警模型方法作为推荐方法写入《地质灾害气象风险预警规范》(DZ/T0449—2023)行业标准。标准规定了预警模型选择的具体要求:预警模型宜采用基于地质灾害危险性的阈值模型,随着地质灾害调查评价精度的提高,预警模型宜及时更新;辖区面积较小或地质环境条件较单一时,可采用临界降水阈值模型;辖区面积较大或地质环境条件较复杂时,应在预警区划的基础上,分区建立临界降水阈值模型;辖区为小流域或特别重要的局部区域,可在地质灾害孕灾环境精细化调查研究基础上采用动力预警模型。同时,针对不同地区地质环境特点、雨型特点及降雨诱发地质灾害的模式分析等,预警模型逐步向多元化发展[1116]。如广东针对台风降雨、龙舟水持续强降雨和局地强对流暴雨这3种主要降雨类型构建了适宜不同降雨条件的预警模型;北京针对本地泥石流和道路沿线崩滑灾害多发的特点,构建了泥石流预警模型和道路沿线崩塌滑坡灾害预警模型等;国家级和部分省级在临界降雨阈值模型、在危险性的预警模型基础上,基于AI技术开展了基于机器学习的预警模型探索等[1719]

      2015年起,自然资源部和中国气象局依托四川青川地质灾害气象风险预警试验区,在地质灾害精细化调查成果应用、模型研发、系统建设和防灾避险等方面取得一系列进展,预警产品时效提升至6 h、3 h、1 h,预警产品精细化至行政村单元、斜坡单元,为县级开展精细化地质灾害气象风险预警提供了示范[20]。浙江、河北、湖南等省份通过开展试验示范区建设或设立地方科研项目,联合攻关预警模型研发和系统建设;山西太原、安徽黄山、湖南临湘、四川广安、广州市黄埔区、陕西镇安县等市县,在地质灾害气象风险精准预警、避灾转移和“隐患点+风险区”双控等方面开展了试验示范工作。

      20年来,国家级地质灾害气象风险预警系统历经2次大规模的升级改造[21],目前已形成完备的预警业务系统,支撑全国层面地质灾害不同时间尺度预测、预报、预警的递进式全流程预警模式。全国30个省份建立了省级地质灾害气象风险预警业务系统,164个市建立了市级预警业务系统,652个县建立了县级预警业务系统,其中有118个市、508个县通过“省-市-县”或“省-市”一体化预警平台实现。

      自然资源部成立后,四川、浙江、福建、云南等省份率先探索省级统建的“省-市-县”一体化预警平台,市县级作为用户节点,同步实现了57个市、465个县预警系统的平台化运行。依托一体化平台,可实现数据资源高效共享、预警逐级精细、经费和技术高度集约,优化了省、市、县三级地质灾害气象风险预警产品制作、发布、响应、反馈的分级预警工作机制,大大降低了市县级建议运行成本,提高了市县级预警工作的规范化、系统化、自动化和精细化。

      (1)预警产品时空精度不断提升

      随着地质灾害基础调查精度、预警模型技术方法研发和降雨等气象因素预报精度的大幅提升,面向地质灾害防治工作的不同需求,地质灾害气象风险预警产品类型不断扩展,预警产品时空精度不断提高[2223]。国家级预警层面,地质灾害气象风险预警空间精度逐步提升,2003年全国划分为28个预警单元,2018年预警单元数量提升到约38万个;预警时间尺度逐步拓展,2003年全国开展24 h常规预警,逐步拓展为服务短临应对、中期防范和长期部署的预警、预报、预测体系。省级预警方面,18个省级预警空间精度为5 km×5 km,8个省级预警空间精度为1 km×1 km;短临精细化预警逐步推进,2018年以来浙江、安徽、江西、湖南、广东、重庆、四川、陕西、甘肃等省份逐步开展了3 h短临预警。

      (2)预警产品发布渠道不断扩展

      随着新媒体、新技术的发展,地质灾害气象风险预警信息发布渠道在传统电视、广播、传真的发布基础上不断拓宽,新增国家突发事件预警信息发布系统、应急广播、公共场所电子显示屏和微博、公众号等新媒体平台;预警信息点对点发送至管理人员、技术支撑人员,管理人员细化到乡镇级,技术支撑人员细化到县级巡查驻守人员、群测群防员。在此基础上,多个省份探索将预警信息精准发布至隐患点受威胁群众、施工场地等,确保预警信息进村入户到人,补强了信息发布的“最后一公里”。如,湖南和广西分别将全省可能受地质灾害威胁的86万、3.4万农村临坡切坡建房户全部纳入预警信息接收对象,向预警区域内受威胁群众以及相关责任人员精准靶向发送地质灾害气象风险短临预警信息。四川为避免多方发布可能给基层防灾工作造成困扰,实行预警信息分级发布管理,省级预警发布到市县两级政府及自然资源主管部门、省级有关行业主管部门;市级发布到县级自然资源主管部门和市级有关行业主管部门;县级发布到乡村两级防灾责任人和县级有关行业主管部门及隐患点防灾监测责任人、在建工程防灾责任人,等。据统计,2018—2022年国家级预警发布700余次,省级发布近3万次,市级发布4.8万余次,县级发布14.9万余次。

      在各级地质灾害气象风险预警业务实践基础上,地质灾害气象风险预警相关标准体系不断健全完善。2013年陕西发布地方标准《地质灾害预报技术规程》(DB61/T 589—2013);2018年中国地质灾害防治工程行业协会发布团体标准《地质灾害区域气象风险预警标准》(试行)(T/CAGHP 039—2018);2023年自然资源部发布行业标准《地质灾害气象风险预警规范》(DZ/T 0449—2023),指导规范各级地质灾害气象风险预警业务的工作组织、技术方法、产品制作与发布、预警效果评价等;天津、浙江、福建、湖北、湖南、广东等12个省份发布省级预警技术规程规范等。2022年中国地质灾害防治与生态修复协会还发布团体标准《突发地质灾害预警响应技术导则(试行)》(T/CAGHP 081—2022),指导地质灾害预警信息发布后相关预警响应方案。

      有预警必有响应已成为新时期防灾减灾基本要求,健全地质灾害气象风险预警“叫醒”“叫应”机制,发布预警信息后第一时间应急处置和转移避险是预警发挥实效的必要措施。浙江健全地质灾害预警“叫应”机制,自然资源、应急、气象、水利等部门联合发布了《关于强化气象、地质灾害、山洪灾害预警和应急响应联动工作的指导意见》,在“叫应”内容上,规定各级自然资源部门发布红色、橙色预警信息时,要在第一时间实施“叫应”,既要“叫应”又要“叫醒”,确保预警信息即时到人、防范措施准备到位。四川省自然资源厅印发的《四川省监测预警响应指引(试行)》,明确了省级和市、县级自然资源部门针对不同等级地质灾害气象风险预警的响应方案。

      基于预测预报预警业务体系,推动建立了自然资源部门内部预警防御响应和部门间预警响应联动新机制。2020年9月,自然资源部印发《自然资源部地质灾害防御响应工作方案》,将国家发布地质灾害气象风险预警作为启动防御响应的依据之一。部门间预警响应联动机制方面,至2022年底,已有18个省份在省级突发地质灾害应急预案中明确地质灾害气象风险预警响应联动工作机制。地质灾害气象风险预警发布后,在地方党委政府统一领导下,各部门按照预案责任分工,共同做好行业领域内地质灾害隐患巡查排查、监测预警、撤离避险、转移安置、抢险救援和次生灾害防范等各项工作,形成防灾减灾救灾总合力。

      (1)总体成效

      地质灾害气象风险预警已成为防御响应启动的重要依据和实施避险转移的集结号。据国家预警发布中心数据,2022年全国各地共发布地质灾害气象风险预警信息1万余条,占非气象类预警信息的51%。根据广东省2018—2022年的灾情反馈信息统计,汛期期间广东省由降雨诱发造成损失的地质灾害有1110起,发生在3级及以上预警时空范围内的地质灾害938起,占灾害总数的84.5%,且呈逐年上升趋势。2021年河南郑州“7•20”特大暴雨诱发地质灾害,对市级预警信息的复盘表明,郑州市208起地质灾害中93.7%发生在预警区内。

      2003年以来全国共成功避险地质灾害1.7万起,及时转移避险81万人,避免经济损失165亿元。其中“十三五”期间,成功避险4296起,涉及可能伤亡人员近15万人(图4)。“十四五”前两年,成功预报案例中,收到各级地质灾害气象风险预警信息,进而加强巡查排查和组织人员撤离实现成功避险的占比超过80%,2023年达到了占总数的92.8%,防灾成效不断凸显。因地质灾害造成的死亡、失踪人数由“十一五”期间年均 1000 人左右降低到“十二五”期间年均 400 人左右、“十三五”期间年均 250 人左右。

      图  4  2013—2022年成功避让地质灾害起数与涉及可能伤亡人数
      Figure  4.  The number of successfully averted geo-hazards and the number of possible casualties from 2013 to 2022

      (2)防灾意识显著提升

      地质灾害气象风险预警工作开展以来,自然资源、气象两部门充分利用“世界气象日”“世界地球日”“5•12防灾减灾日”和“国际减灾日”等开展综合防灾减灾宣传和定期演练活动,共开展32.5万次培训,培训超过2600万人次;开展68.5万次应急演练,应急演练超过2560万人次。群众的防灾意识逐渐增强,尤其是受威胁地区干部群众的防灾减灾意识得到了全面提升,越来越多的居民群众收到地质灾害气象风险预警信息后能自主关注房前屋后、道路沿线、景区景点等的地质灾害风险。

      (3)成功避险案例增多

      近年来以地质灾害气象风险预警为先导,收到各级预警信息后,加强巡查排查和组织人员撤离实现成功避险的案例不断增加。如2020年8月甘肃陇东南等地遭遇了百年一遇降雨,地质灾害气象风险预警的精细化、实时化,吹响了避险转移的号角,群测群防员及时发现隐患,组织避险转移,成功避险29次,避免人员伤亡5704人;2021年7月5日,四川省凉山州木里县项脚乡项脚沟流域7条支沟相继发生泥石流灾害,上下游群测群防员结合地质灾害气象风险预警联动巡查,避免了20户118人因灾伤亡;2022年四川青川“7•14”青川新村泥石流由于预警及时、巡查到位,提前转移避让,受威胁的6户18人避免了伤亡。

      经过20年的发展,地质灾害气象风险预警业务在部门合作机制、预警技术方法、支撑服务能力等方面取得了突出进展,有效支撑了我国地质灾害防治工作,取得了较好的防灾减灾成效。本文全面总结了地质灾害气象风险预警20年的发展历程和预警预报技术方法研究进展,将预警工作历程分为启动推进、深化合作和改革提升三个阶段,从基础数据扩展、预警模型模式创新、业务系统完善、信息发布能力提升、标准体系建立、响应联动贯通等方面系统分析了预警工作进展、典型做法和防灾减灾成效。

      近年来极端天气气候事件频发,人类工程活动加剧,地质灾害风险防御面临新形势新要求。在适应气候变化新形势和防灾减灾救灾新要求过程中,地质灾害气象风险预警也暴露出一些问题和短板,如“自上而下”的预警响应机制已不适应精细化防灾减灾新要求,基层人财物保障不足限制了预警规范化建设和运行,地质灾害气象预警技术方法体系有待进一步完善等。后续将在探索形成“自上而下”的预测预报防御响应与“自下而上”的预警响应闭环管理、加强基层地质灾害气象风险预警长效机制建设、推动县级预警能力提升、加强预警模型研发等方面持续推进,不断提升我国地质灾害气象风险预警时空精度,提升预警预报支撑防灾减灾能力。

      致谢:地质灾害气象风险预警20年业务运行和总结过程中,自然资源部、中国气象局两部门主管司局、各省(自治区、直辖市)自然资源主管部门和新疆生产建设兵团自然资源局、各级地质灾害气象风险预警业务技术支撑单位给予了大力支持和指导,30个省级预警业务单位提交的20年预警总结报告是本文总结分析的重要基础,在此一并表示感谢!

    • 图  1   试验图片

      Figure  1.   Experimental Setup

      图  2   各地层黄土湿陷系数e-P压缩曲线

      Figure  2.   e-P Compression curves of loess collapsibility coefficients in various strata of loess

      图  3   SWCC拟合结果图

      Figure  3.   SWCC fitting results figure

      图  4   不同深度黄土与古土壤SWCC对比图

      Figure  4.   Comparison of SWCC between loess and paleosol at different depths

      图  5   电镜扫描结果及各土层SWCC

      Figure  5.   Scanning electron microscope results and SWCC of each soil layer

      表  1   试验土样基本物理参数

      Table  1   Basic physical parameters of test soil samples

      地层 深度/m 天然含水率/% 干密度/(g·cm−3 孔隙比 饱和度/% 液限/% 塑限/% 塑性指数 液性指数
      6 m黄土(Qp) 6 21.8 1.46 0.849 70.5 33.5 21.4 12.1 0.05
      11 m古土壤(Qp) 11 19.6 1.61 0.677 78.8 35.2 22.0 13.2 <0
      15 m黄土(Qp) 15 22.3 1.40 0.933 65.1 33.8 22.2 11.7 0.05
      23 m古土壤(Qp) 23 20.8 1.55 0.745 75.9 35.4 22.2 13.3 <0
      28 m黄土(Qp) 28 22.8 1.48 0.833 75.0 33.9 22.2 11.7 0.05
      下载: 导出CSV

      表  2   各地层黄土湿陷系数

      Table  2   Loess collapsibility coefficient of various strata in loess regions

      土层 起始湿陷压力/kPa 自重湿陷系数 湿陷系数
      6 m黄土(Qp) 50 0.015 0.032
      11 m古土壤(Qp) 200 0.008 0.008
      15 m黄土(Qp) 50 0.038 0.042
      23 m古土壤(Qp) 200 0.017 0.015
      28 m黄土(Qp) 150 0.016 0.016
      下载: 导出CSV

      表  3   SWCC的VG拟合相关参数

      Table  3   VG fitting parameters of SWCC

      土层 残余体积
      含水率
      /%
      饱和体积
      含水率
      /%
      a n m R2
      6 m黄土(Qp) 7.76 45.92 0.0563 1.9913 0.4978 0.9883
      11 m古土壤(Qp) 8.63 40.37 0.0160 2.4253 0.5877 0.9997
      15 m黄土(Qp) 7.93 48.27 0.2626 1.6456 0.3923 0.9985
      23 m古土壤(Qp) 8.67 42.70 0.0315 2.527 0.6042 0.9740
      28 m黄土(Qp) 8.63 45.44 0.0799 1.9027 0.4744 0.9936
      下载: 导出CSV

      表  4   各个土层孔隙含量

      Table  4   Porosity content of each soil layer

      孔隙
      类型
      6 m黄土
      孔隙比/%
      11 m古土壤
      孔隙比/%
      15 m黄土
      孔隙比/%
      23 m古土壤
      孔隙比/%
      28 m黄土
      孔隙比/%
      大孔隙 12 6 13 8 10
      中孔隙 24 18 26 18 20
      小孔隙 20 27 18 26 24
      微孔隙 44 49 43 48 46
      下载: 导出CSV
    • [1] 雷祥义. 秦岭黄土的粒度分析及其成因初步探讨[J]. 地质学报,1998,72(2):178 − 188. [LEI Xiangyi. Grain-size analysis and genesis of loess in the Qinling mountains[J]. Acta Geologica Sinica,1998,72(2):178 − 188. (in Chinese with English abstract)]

      LEI Xiangyi. Grain-size analysis and genesis of loess in the Qinling mountains[J]. Acta Geologica Sinica, 1998, 72(2): 178 − 188. (in Chinese with English abstract)

      [2] 范文,魏亚妮,于渤,等. 黄土湿陷微观机理研究现状及发展趋势[J]. 水文地质工程地质,2022,49(5):144 − 156. [FAN Wen,WEI Yani,YU Bo,et al. Research progress and prospect of loess collapsible mechanism in micro-level[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2022,49(5):144 − 156. (in Chinese with English abstract)]

      FAN Wen, WEI Yani, YU Bo, et al. Research progress and prospect of loess collapsible mechanism in micro-level[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2022, 49(5): 144 − 156. (in Chinese with English abstract)

      [3] 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. [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. (in Chinese with English abstract)]

      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. (in Chinese with English abstract)

      [4] 张卜平,朱兴华,成玉祥,等. 黄土潜蚀机理及其致灾效应研究综述[J]. 中国地质灾害与防治学报,2021,32(6):41 − 52. [ZHANG Buping,ZHU Xinghua,CHENG Yuxiang,et al. A review on loess subsurface-erosion mechanism and it’s hazard effects[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2021,32(6):41 − 52. (in Chinese with English abstract)]

      ZHANG Buping, ZHU Xinghua, CHENG Yuxiang, et al. A review on loess subsurface-erosion mechanism and it’s hazard effects[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2021, 32(6): 41 − 52. (in Chinese with English abstract)

      [5] 李艳杰,唐亚明,邓亚虹,等. 降雨型浅层黄土滑坡危险性评价与区划——以山西柳林县为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2022,33(2):105 − 114. [LI Yanjie,TANG Yaming,DENG Yahong,et al. Hazard assessment of shallow loess landslides induced by rainfall:A case study of Liulin County of Shanxi Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2022,33(2):105 − 114. (in Chinese with English abstract)]

      LI Yanjie, TANG Yaming, DENG Yahong, et al. Hazard assessment of shallow loess landslides induced by rainfall: A case study of Liulin County of Shanxi Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2022, 33(2): 105 − 114. (in Chinese with English abstract)

      [6] 李同录,李颖喆,赵丹旗,等. 对水致黄土斜坡破坏模式及稳定性分析原则的思考[J]. 中国地质灾害与防治学报,2022,33(2):25 − 32. [LI Tonglu,LI Yingzhe,ZHAO Danqi,et al. Thoughts on modes of loess slope failure triggered by water infiltration and the principals for stability analysis[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2022,33(2):25 − 32. (in Chinese with English abstract)]

      LI Tonglu, LI Yingzhe, ZHAO Danqi, et al. Thoughts on modes of loess slope failure triggered by water infiltration and the principals for stability analysis[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2022, 33(2): 25 − 32. (in Chinese with English abstract)

      [7] 屈宏录,刘德仁,孙英萍,等. 深厚黄土地基浸水湿陷变形及竖向土压力作用分析[J]. 水文地质工程地质,2022,49(4):157 − 164. [QU Honglu,LIU Deren,SUN Yingping,et al. Analysis of collapsible deformation and vertical soil pressure action of thick loess foundation[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2022,49(4):157 − 164. (in Chinese with English abstract)]

      QU Honglu, LIU Deren, SUN Yingping, et al. Analysis of collapsible deformation and vertical soil pressure action of thick loess foundation[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2022, 49(4): 157 − 164. (in Chinese with English abstract)

      [8] 邵生俊,杨春鸣,马秀婷,等. 黄土的独立物性指标及其与湿陷性参数的相关性分析[J]. 岩土力学,2013,34(增刊2):27 − 34. [SHAO Shengjun,YANG Chunming,MA Xiuting,et al. Correlation analysis of collapsible parameters and independent physical indices of loess[J]. Rock and Soil Mechanics,2013,34(Sup2):27 − 34. (in Chinese with English abstract)]

      SHAO Shengjun, YANG Chunming, MA Xiuting, et al. Correlation analysis of collapsible parameters and independent physical indices of loess[J]. Rock and Soil Mechanics, 2013, 34(Sup2): 27 − 34. (in Chinese with English abstract)

      [9] 朱凤基,南静静,魏颖琪,等. 黄土湿陷系数影响因素的相关性分析[J]. 中国地质灾害与防治学报,2019,30(2):128 − 133. [ZHU Fengji,NAN Jingjing,WEI Yingqi,et al. Mathematical statistical analysis on factors affecting collapsible coefficient of loess[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2019,30(2):128 − 133. (in Chinese with English abstract)]

      ZHU Fengji, NAN Jingjing, WEI Yingqi, et al. Mathematical statistical analysis on factors affecting collapsible coefficient of loess[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2019, 30(2): 128 − 133. (in Chinese with English abstract)

      [10] 蒲虹宇,张立峰,何毅,等. 甘肃通渭黄土滑坡二维形变时序监测[J]. 中国地质灾害与防治学报,2022,33(6):114 − 124. [PU Hongyu,ZHANG Lifeng,HE Yi,et al. Time-series monitoring of two-dimensional deformation of Tongwei loess landslide in Gansu Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2022,33(6):114 − 124. (in Chinese with English abstract)]

      PU Hongyu, ZHANG Lifeng, HE Yi, et al. Time-series monitoring of two-dimensional deformation of Tongwei loess landslide in Gansu Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2022, 33(6): 114 − 124. (in Chinese with English abstract)

      [11] 张茂花. 湿陷性黄土增(减)湿变形性状试验研究[D]. 西安:长安大学,2002. [ZHANG Maohua. Experimental study on wet deformation behavior of collapsible loess[D]. Xi’an:Changan University,2002. (in Chinese with English abstract)]

      ZHANG Maohua. Experimental study on wet deformation behavior of collapsible loess[D]. Xi’an: Changan University, 2002. (in Chinese with English abstract)

      [12] 沙爱民,陈开圣. 压实黄土的湿陷性与微观结构的关系[J]. 长安大学学报(自然科学版),2006,26(4):1 − 4. [SHA Aimin,CHEN Kaisheng. Relationship between collapsibility and microstructure of compacted loess[J]. Journal of Chang’an University (Natural Science Edition),2006,26(4):1 − 4. (in Chinese with English abstract)]

      SHA Aimin, CHEN Kaisheng. Relationship between collapsibility and microstructure of compacted loess[J]. Journal of Chang’an University (Natural Science Edition), 2006, 26(4): 1 − 4. (in Chinese with English abstract)

      [13] 江耀. 非饱和黄土特征曲线的研究[D]. 兰州:兰州大学,2012. [JIANG Yao. Study on characteristic curve of unsaturated loess[D]. Lanzhou:Lanzhou University,2012. (in Chinese with English abstract)]

      JIANG Yao. Study on characteristic curve of unsaturated loess[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2012. (in Chinese with English abstract)

      [14] 张玉伟,宋战平,谢永利. 孔隙变化条件下黄土土水特征曲线预测模型[J]. 岩土工程学报,2022,44(11):2017 − 2025. [ZHANG Yuwei,SONG Zhanping,XIE Yongli. Prediction model for soil-water characteristic curve of loess under porosity change[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering,2022,44(11):2017 − 2025. (in Chinese with English abstract)]

      ZHANG Yuwei, SONG Zhanping, XIE Yongli. Prediction model for soil-water characteristic curve of loess under porosity change[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2022, 44(11): 2017 − 2025. (in Chinese with English abstract)

      [15] 康海伟. 原状黄土土-水特征曲线及孔隙特征研究[D]. 西安:长安大学,2020. [KANG Haiwei. Study on soil-water characteristic curve and pore characteristics of undisturbed loess[D]. Xi’an:Changan University,2020. (in Chinese with English abstract)]

      KANG Haiwei. Study on soil-water characteristic curve and pore characteristics of undisturbed loess[D]. Xi’an: Changan University, 2020. (in Chinese with English abstract)

      [16] 李萍,李同录. 黄土物理性质与湿陷性的关系及其工程意义[J]. 工程地质学报,2007,15(4):506 − 512. [LI Ping,LI Tonglu. Relation between loess collapsibility and physical properties and its engineering significance[J]. Journal of Engineering Geology,2007,15(4):506 − 512. (in Chinese)]

      LI Ping, LI Tonglu. Relation between loess collapsibility and physical properties and its engineering significance[J]. Journal of Engineering Geology, 2007, 15(4): 506 − 512. (in Chinese)

      [17] 武小鹏. 基于试坑浸水试验的大厚度黄土湿陷及渗透特性研究[D]. 兰州:兰州大学,2016. [WU Xiaopeng. Study on collapsibility and permeability of thick loess based on immersion test in test pit[D]. Lanzhou:Lanzhou University,2016. (in Chinese with English abstract)]

      WU Xiaopeng. Study on collapsibility and permeability of thick loess based on immersion test in test pit[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2016. (in Chinese with English abstract)

      [18] 赵景波,楚纯洁,马延东,等. 陕西洛川L1~S4黄土-古土壤湿陷性及其成因研究[J]. 第四纪研究,2014,34(2):399 − 406. [ZHAO Jingbo,CHU Chunjie,MA Yandong,et al. Collapsibility from l1 loess to s4 paleosol and its causes in the Luochuan,Shaanxi Province[J]. Quaternary Sciences,2014,34(2):399 − 406. (in Chinese with English abstract)] DOI: 10.3969/j.issn.1001-7410.2014.02.14

      ZHAO Jingbo, CHU Chunjie, MA Yandong, et al. Collapsibility from l1 loess to s4 paleosol and its causes in the Luochuan, Shaanxi Province[J]. Quaternary Sciences, 2014, 34(2): 399 − 406. (in Chinese with English abstract) DOI: 10.3969/j.issn.1001-7410.2014.02.14

      [19] 陈开圣,沙爱民. 基于数字图像处理技术压实黄土微观结构研究[J]. 公路,2009(12):152 − 7. [CHEN Shengkai,SHA Aimin. Study on microstructure of compacted loess based on digital image processing technology[J]. Highway,2009(12):152 − 7. (in Chinese with English abstract)]

      CHEN Shengkai, SHA Aimin. Study on microstructure of compacted loess based on digital image processing technology[J]. Highway, 2009(12): 152 − 7. (in Chinese with English abstract)

      [20] 陈开圣,沙爱民. 压实黄土不同含水率下微观结构特征[J]. 公路,2009(11):103 − 7. [CHEN Shengkai,SHA Aimin. Microstructure characteristics of compacted loess under different water content[J]. Highway,2009(11):103 − 7. (in Chinese with English abstract)]

      CHEN Shengkai, SHA Aimin. Microstructure characteristics of compacted loess under different water content[J]. Highway, 2009(11): 103 − 7. (in Chinese with English abstract)

      [21] 胡全. 基于电镜图像的土壤微观结构关键要素分析方法研究[D]. 杨凌:西北农林科技大学,2015. [HU Quan. Study on key elements analysis method of soil microstructure based on electron microscope image[D]. Yangling:Northwest A & F University,2015. (in Chinese with English abstract)]

      HU Quan. Study on key elements analysis method of soil microstructure based on electron microscope image[D]. Yangling: Northwest A & F University, 2015. (in Chinese with English abstract)

      [22] 王海曼,倪万魁,刘魁. 延安压实黄土土-水特征曲线的快速预测方法[J]. 岩土力学,2022,43(7):1845 − 1853. [WANG Haiman,NI Wankui,LIU Kui. Rapid prediction method of soil-water characteristic curve of Yan’an compacted loess[J]. Rock and Soil Mechanics,2022,43(7):1845 − 1853. (in Chinese with English abstract)]

      WANG Haiman, NI Wankui, LIU Kui. Rapid prediction method of soil-water characteristic curve of Yan’an compacted loess[J]. Rock and Soil Mechanics, 2022, 43(7): 1845 − 1853. (in Chinese with English abstract)

      [23] 张洁,阳帅,谭泽颖,等. 基于粒径分布曲线的非饱和砂土土水特征曲线概率预测模型[J]. 工程地质学报,2022,30(2):301 − 308. [ZHANG Jie,YANG Shuai,TAN Zeying,et al. Probabilistic prediction of soil water characteristic curve of unsaturated sand based on particle size distribution[J]. Journal of Engineering Geology,2022,30(2):301 − 308. (in Chinese with English abstract)]

      ZHANG Jie, YANG Shuai, TAN Zeying, et al. Probabilistic prediction of soil water characteristic curve of unsaturated sand based on particle size distribution[J]. Journal of Engineering Geology, 2022, 30(2): 301 − 308. (in Chinese with English abstract)

      [24] 潘登丽. 土水特征曲线的基本参数和模型研究[D]. 西安:长安大学,2021. [PAN Dengli. Study on basic parameters and model of soil-water characteristic curve[D]. Xi’an:Changan University, 2021. (in Chinese with English abstract)]

      PAN Dengli. Study on basic parameters and model of soil-water characteristic curve[D]. Xi’an: Changan University, 2021. (in Chinese with English abstract)

      [25] 雷祥义. 中国黄土的孔隙类型与湿陷性[J]中国科学,1987,(12):1309 − 18. [LEI Xiangyi. Pore types and collapsibility of loess in China [J] Scientia Sinica,1987,(12):1309 − 18. (in Chinese with English abstract)]

      LEI Xiangyi. Pore types and collapsibility of loess in China [J] Scientia Sinica, 1987, (12): 1309 − 18. (in Chinese with English abstract)

      [26] 刘鑫,苗雪青,黄良,等. 5种排水条件下饱和重塑黄土三轴剪切特性[J]. 吉林大学学报(地球科学版),2023,53(5):1499 − 1509. [LIU Xin,MIAO Xueqing,HUANG Liang,et al. Triaxial shear behavior of saturated remolded loess subjected to five drainage conditions[J]. Journal of Jilin University (Earth Science Edition),2023,53(5):1499 − 1509. (in Chinese with English abstract)]

      LIU Xin, MIAO Xueqing, HUANG Liang, et al. Triaxial shear behavior of saturated remolded loess subjected to five drainage conditions[J]. Journal of Jilin University (Earth Science Edition), 2023, 53(5): 1499 − 1509. (in Chinese with English abstract)

      [27] 李征征,高晓雯. 重塑黄土的湿陷性与微观试验研究[J]. 科学技术与工程,2018,18(3):319 − 327. [LI Zhengzheng,GAO Xiaowen. Study on collapsibility of remolded loess by model test and evaluation of loess collapsibility[J]. Science Technology and Engineering,2018,18(3):319 − 327. (in Chinese with English abstract)]

      LI Zhengzheng, GAO Xiaowen. Study on collapsibility of remolded loess by model test and evaluation of loess collapsibility[J]. Science Technology and Engineering, 2018, 18(3): 319 − 327. (in Chinese with English abstract)

    • 期刊类型引用(6)

      1. 赵亚文,刘勇,刘长青. 小型加筋土试件电阻率响应特征. 山东交通学院学报. 2025(02): 71-76 . 百度学术
      2. 朱瑞,任云峰,熊奇,薛寒. 综合物探探测豫北灰岩区薄覆盖层隐伏断层方法研究. 水文地质工程地质. 2024(01): 154-166 . 百度学术
      3. 吴庆良,唐彬雪,王惠贤. 综合物探方法在黏土地区开挖隧道的应用. 西南大学学报(自然科学版). 2023(06): 192-200 . 百度学术
      4. 马志超,窦文武,李文,廉玉广,李汉超,李雁川,申桄会,程海林. 煤矿回采工作面内部不良地质体的多波联合探测. 中国地质灾害与防治学报. 2023(03): 83-92 . 本站查看
      5. 王小川. 物探方法在高速公路勘察中的应用. 工程技术研究. 2023(10): 36-38 . 百度学术
      6. 赵全升,孔智涵,胡舒娅,张建伟. 柴达木盆地马海盐湖地下卤水地球物理探测及应用. 吉林大学学报(地球科学版). 2023(05): 1560-1572 . 百度学术

      其他类型引用(2)

    图(5)  /  表(4)
    计量
    • 文章访问数:  203
    • HTML全文浏览量:  72
    • PDF下载量:  88
    • 被引次数: 8
    出版历程
    • 收稿日期:  2022-11-29
    • 修回日期:  2023-03-26
    • 刊出日期:  2024-04-24

    目录

    /

    返回文章
    返回