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文一：
基于SPH的泥石流冲击效应三维定量模拟分析
摘要：
泥石流是一种多相混合物。基于Bingham和Herschel-Bulkley-Pa-panastasiou（HBP）本构关系的传统数值模型不能同时表示流体的粘性和弹性特性，因此难以准确描述泥石流的流变特性。在这项工作中，使用Oldroyd-B本构模型来表征泥石流的运动特性。通过一维定常泊肃叶流验证了Oldroyd-B模型在SPH框架中的适用性，并通过实验室试验校准了模型参数。最后，通过不同的挡板结构模拟了泥石流的冲击力和能量损失。计算结果表明，Oldroyd-B本构模型能够很好地表征泥石流运动特性。通过比较挡板的不同高度、形状和间距，提出了一种组合挡板模型。研究成果可为泥石流防灾减灾提供新的研究方法和思路。
图：实验室测试。
图：有挡板和无挡板的泥石流运动特征。
图：不同挡板高度的流动运动学比较。
图：不同多排挡板形状的压力。
图：组合式多排挡板的流体压力。
文二：
沉积区碎屑流的光滑粒子流体动力学模拟
摘要：
泥石流是水、沉积物和岩石的高度破坏性和快速移动的混合物，对山区的人类住区和基础设施构成重大威胁。预测碎片的沉积模式对于危险评估和缓解至关重要。光滑粒子流体动力学（SPH）因其能够捕捉复杂的流固相互作用和粒子动力学，已成为模拟碎片沉积的有价值的数值模拟技术。本研究侧重于利用SPH模拟来研究碎片流沉积模式，并通过粒子图像测速（PIV）验证来评估其准确性。该方法包括将液相和固相离散为颗粒，分别由流体动力学方程和组成方程控制。流体和固体相互作用的耦合能够表示颗粒的夹带、传输和沉降，从而深入了解沉积模式。讨论了12个案例研究，以验证SPH模拟在再现沉积模式方面的准确性和适用性。此外，还解决了数值稳定性、参数敏感性和计算效率等挑战，以及建模技术的潜在增强。值得注意的是，观察到大约三个特定的数值实例与实验阶段观察到的沉积模式表现出非凡的相似性（2.98%、7.51%和9.83%）。随着SPH的不断发展，它有望成为评估碎片危害、指导脆弱地区土地利用规划和森林灾害管理的可靠工具。
图：具有PIV设置的物理模型的几何形状：模型的三维视图；b几何模型。
图：后处理结果：（a-l）碎片沉积的模拟结果和案例1-12的SPH模拟和实验之间的沉积曲线比较。
图：不同时刻x–y平面上可见的碎片流和速度分布。
文三：
巴西发生的一次高强度泥石流事件的数值模拟
摘要：
泥石流是由高粘度、高密度和高浓度的流体物质在重力作用下快速向下流动的过程。在巴西，最容易受到这种物质运动影响的地区包括塞拉多马尔定向山麓。为了测量、识别、预测和监测泥石流过程，已经建立了几种数值模拟方法，例如 RAMMS (快速质量运动模拟) ，这是一种利用 Voelmy 流变学模拟泥石流传播的单相数值模型。在这项工作中，RAMMS 编码被用来模拟1967年发生在卡拉瓜塔图巴县(圣保罗州)的泥石流事件。由暴雨引起的这次泥石流事件是巴西有记录以来规模最大的事件之一，造成100多人死亡，并对社会经济和环境造成重大影响。巴西最近仍在进行关于碎片流建模的研究，这些研究具有相关性，因为可用于支持划定受影响地区和了解这些现象的动态。因此，反分析研究被用来帮助建立模型和结果评价。实地观测和反分析研究表明，塞拉地区的泥石流过程是严格的粒状过程，这有助于建模步骤，而且泥石流优先沉积在坡度小于5 ° 的地区。模型结果可用于支持旨在减轻未来事件影响的政治和工程行动。
图：研究区位置图。这些集水区位于塞拉山脉，该山脉是巴西海岸东部边缘的一个悬崖峭壁地区，被认为是巴西最容易发生滑坡和泥石流的地区。巴西的位置。白色圣保罗州 B。C 圣安东尼奥(SA)和瓜辛杜巴(GU)集水区在卡拉瓜塔图巴县，由红色限制线表示。
图：与1967年发生的事件有关的圣安东尼奥（SA）和瓜辛杜巴（GU）集水区的泥雾和碎屑雾沉积物地图。
图：模拟1（SA-1）显示了RAMMS中建模沉积物的厚度。
文四：
通过数值模拟构建台风引发的泥石流的物理脆弱性曲线和定量风险评估：以中国东南部浙江省为例
摘要：
台风是中国东南沿海地区反复出现的气象现象，经常引发泥石流和其他形式的边坡破坏，在人口稠密和经济活跃的地区造成重大经济损失和生命损失。准确预测台风引发的泥石流和识别高风险区域对于有效的风险管理至关重要。令人惊讶的是，很少有人关注在台风影响地区构建物理脆弱性曲线作为风险评估的基础。为了解决这一不足，本文提出了一种通过模拟泥石流强度和建筑物损伤特征来绘制建筑物物理脆弱性曲线的定量方法。在这项研究中，我们选择了中国浙江省的王庄湖流域，该流域于2019年8月10日受到台风乐奇玛引起的泥石流的影响。在解释遥感图像后，我们进行了详细的实地调查，分析了泥石流的地质特征和机制，并构建了一个全面的建筑破坏特征数据库。为了模拟2019年的泥石流启动、夹带和沉积过程，我们应用了水土保持服务曲线数（SCS-CN）方法和二维泥石流模型（FLO-2D）。利用观测到的泥石流数据验证了重建的泥石流深度和范围。我们为不同类型的建筑结构生成了物理脆弱性曲线，同时考虑了建筑损坏程度和模拟的泥石流强度，包括流深和冲击压力。基于校准的流变参数，我们模拟了未来泥石流的潜在强度，同时考虑了触发降雨事件的各种复发频率。随后，我们计算了不同频率泥石流事件下与建筑物相关的脆弱性指数和经济风险，采用了不同的脆弱性函数，这些函数考虑了强度指标和建筑结构的不确定性。我们观察到，使用冲击压力作为强度指标的脆弱性函数往往比使用流深作为参数的脆弱性功能更保守。这种综合方法有效地生成了物理脆弱性曲线和泥石流风险图，为在易发生泥石流的地区有效预防灾害提供了宝贵的见解。
图：WZW流域的位置、区域背景、危害分布和三维（3D）数字正射影像：a、b道市镇地籍的位置；c台风“乐奇玛”期间道市镇的区域背景和灾害分布；d无人机生成的WZW流域三维数字正射影像，包括四条主要沟壑（G1-G4）、三个监测点（P1-P3）、集水区和WZW村庄地区的居民区。
图：2019年WZW泥石流事件的实地调查技术和采样证据：使用无人机进行的摄影测量，b移动路径上树木的撞击痕迹，c建筑物的撞击痕，d被泥石流损坏的围栏。
图：碎屑流概述：a集水区的地形，b山坡上的松散土壤，c沟壑中的松散碎屑，d沉积扇的位置，被破坏的建筑物和采样。
图：基于FLO-2D模型和建筑损伤程度的2019年碎片流强度：a流深度分布，b冲击压力分布。
文五：
泥石流阻塞河流灾害链的数值模拟预测——以汶川县刀头流域为例
摘要：
2019年8月20日，库头集水区发生了灾难性的泥石流，导致岷江上形成了一座大坝。这一碎片屏障引发了一系列多重危害，导致上游和下游的房屋被广泛吞噬。为了了解和评估这一危险链的影响，我们使用数值模拟、现场调查、固体材料储备和概率方法进行了全面的研究。我们首先对2019年的事件进行了详细的调查，并使用调查数据校准了模型参数。随后，我们模拟并分析了危险链事件的整个过程，根据水位的特点将其分为四个阶段。最后，我们使用固体材料储备法和概率法开发了一种全面有效的危险评估方法。这种方法使我们能够生成碎片流链的危害分布图，为汶川地区有效的危害预防提供了宝贵的见解。
图：照片显示了由库图集水区的泥石流形成的沉积扇和淤地坝。
图：链条碎片的损坏类型。
图：链条碎片危害图。
图：泥石流阻断河流灾害链的模拟过程。28分钟图像中的红色框表示38、48、78和160分钟图像的范围。
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