一种泥石流实时动态危险性评价方法技术

本发明专利技术公开了一种泥石流实时动态危险性评价方法，包括以下步骤：S1：将降雨数据、岩土体参数输入TRIGRS模型，计算不同降雨历时下斜坡的稳定性系数Fs，并将Fs＜1判别为“是源区”，将Fs≥1判别为“非源区”；S2：将Fs和其它评价因子图层，如汇流累积量、坡度、平面曲率、岩性等，同时输入到Flow‑R模型中，识别出不同降雨历时下泥石流坡面潜在物源区的分布，实现TRIGRS和Flow‑R模型的耦合；同时基于野外实地调查和遥感解译，再识别出泥石流沟道中已有松散物源区的分布；S3:基于Flow‑R模型，计算不同降雨历时下泥石流的能量和危险性概率分布，进行泥石流实时动态危险性分区；该方法解决了以往方法没有全面考虑泥石流物源分布和多侧重于泥石流危险性静态评价研究问题。

A real-time dynamic risk assessment method for debris flow

【技术实现步骤摘要】
一种泥石流实时动态危险性评价方法
本专利技术涉及泥石流危险性评价方法领域，特别是一种泥石流实时动态危险性评价方法。
技术介绍
地震引发的大量崩塌、滑坡等山地灾害可以为泥石流的形成提供丰富的物源，大大降低泥石流的致灾条件，导致其规模、发生频率显著增加。如四川省绵竹市清平乡在汶川地震后的2010年8月13日局地大暴雨的激发下，11条沟同时暴发泥石流，形成了长达3.5km、宽400～500m、平均厚约5m、总方量约600×104m3的堆积区，覆盖面积约达120×104m2，造成379户房屋受损，6000余人遭受不同程度灾害，直接经济损失达6亿元左右。震后泥石流严重阻碍了山区的经济发展和生态建设，对它们进行精准的危险性评价能为区域宏观规划和防灾减灾提供重要决策依据。目前国内外学者提出的泥石流危险性评价方法大致可以分为统计分析方法、人工智能方法、数值模拟及其他方法四类。例如，Linetal(2012)基于模糊数学理论建立了泥石流风险评估模型，用以评估台湾地区泥石流发生的可能性。Niuetal(2014)运用逐步判别分析等方法评价中国西南山区泥石流本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种泥石流实时动态危险性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：将实时降雨数据、岩土体物理力学性质参数和水文参数输入到TRIGRS模型，输出在不同降雨历时下表征斜坡稳定性状态的稳定性系数Fs；/nS2：将TRIGRS模型输出的斜坡稳定性状态分为Fs＜1、Fs≥1这2类；/nS3：将Fs＜1对应为泥石流源区分类标准的“是源区”，将Fs≥1对应为泥石流源区分类标准的“非源区”；/nS4：根据泥石流的环境背景和成因条件，确定汇流累积量、坡度、平面曲率、岩性等背景因子作为泥石流危险性的评价因子，并结合Flow-R模型中各因子的源区识别阈值和泥石流的实际特征，将各评价因子图层按照分类判据划分为...

【技术特征摘要】
1.一种泥石流实时动态危险性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将实时降雨数据、岩土体物理力学性质参数和水文参数输入到TRIGRS模型，输出在不同降雨历时下表征斜坡稳定性状态的稳定性系数Fs；
S2：将TRIGRS模型输出的斜坡稳定性状态分为Fs＜1、Fs≥1这2类；
S3：将Fs＜1对应为泥石流源区分类标准的“是源区”，将Fs≥1对应为泥石流源区分类标准的“非源区”；
S4：根据泥石流的环境背景和成因条件，确定汇流累积量、坡度、平面曲率、岩性等背景因子作为泥石流危险性的评价因子，并结合Flow-R模型中各因子的源区识别阈值和泥石流的实际特征，将各评价因子图层按照分类判据划分为“是源区”、“非源区”或者“不确定”三种类型；
S5：将不同降雨历时下斜坡的稳定性系数图层Fs和影响泥石流物源的各背景因子图层输入到Flow-R模型中进行叠加分析，并根据“至少一次被分类为是源区，而未被分类为非源区”的栅格作为泥石流源区的识别规则，识别出不同降雨历时条件下泥石流的坡面潜在物源区的分布，实现TRIGRS模型和Flow-R模型的耦合；
S6：基于野外实地调查和遥感解译，再识别出泥石流沟道中已有的松散物源区的分布；
S7：将不同降雨历时条件下泥石流的坡面潜在物源区和沟道中已有的松散物源区叠加，即可得到不同降雨条件下泥石流总物源区的分布；
S8：在此基础上，基于Flow-R模型中的能量守恒方法和流向概率算法计算不同降雨历时条件下泥石流的能量和危险性概率分布；
S9：根据不同降雨条件下泥石流的能量和危险性概率分布，进行泥石流的实时动态危险性分区。


2.根据权利要求1所述的泥石流实时动态危险...

【专利技术属性】
技术研发人员：李秀珍，聂银瓶，徐瑞池，姚杰，
申请(专利权)人：中国科学院，水利部成都山地灾害与环境研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51