期刊：Engineering
作者：Shihao Xiao a , Limin Zhang a b , Te Xiao a , Ruochen Jiang a , Dalei Peng a c , Wenjun Lu a , Xin He a
年份：2024
Part.1/ 摘要（Abstract）
在过去的 30 年里，长 2280 千米的金沙江至少被阻塞了四次。在高山峡谷中，滑坡堰塞的危险链可能危及堰塞点下游数百公里的社区和基础设施。过去的堰塞事件造成了严重后果，因此需要对整个金沙江的堰塞威胁进行全面评估。本研究对金沙江进行了数字化处理，并详细地可视化了其地形、构造、水文和气候特征。提出了一种两阶段全概率方法来评估这条河流的堰塞威胁，从而能够识别潜在的堰塞热点和减灾的高优先级区域。研究发现，金沙江的上游构成的堰塞威胁最大，威胁程度沿下游逐渐降低。金沙江全长中约 33.4%、36.7%、20.5%和 9.4%分别被归类为低、中、高和极高威胁级别。与现有的水电项目相比，上游的未来项目更有可能遭受滑坡堰塞。我们强调了流域尺度空间威胁分析的价值，并设想我们的研究结果将促进对潜在堰塞热点更有针对性的局部尺度风险评估。这些成果为管理金沙江沿线的河流堰塞和水电基础设施的风险提供了基础。
Part.2/ 图表（Figures & Tables）
图 1. 金沙江的位置和地质背景。（a）金沙江沿线的水电项目；（b）岩性图、活动断层和地震活动。Ms：面波震级。
图 3. 数字化金沙江的特征。(a) 地形起伏和河流纵剖面；(b) 谷脊起伏，H，V；(c) 谷侧山坡坡度，S，V；(d) 谷底宽度，W；(e) 年平均降水量，P，A；(f) 475 年重现期的预期峰值地面加速度，PGA；(g) 断层密度，DensF；(h) 年平均流量；(i) 上游集水区面积，A，W。(b - i)：阴影带表示第 25 和第 75 百分位数；水平虚线代表中位数（第 50 百分位数）；方括号中的三个值表示第 25、第 50 和第 75 百分位数
图 5. 沿金沙江发生的 6 个堰塞型滑坡和 3 个非堰塞型滑坡。（a）2018 年的白格滑坡（东经 98°42’45.93”，北纬 31°5’2.62”）；（b）1117 年的雪龙囊滑坡（东经 99°3’16.34”，北纬 29°29’10.43”）；（c）约 1.4 千年 BP 的苏瓦龙滑坡（东经 99°4’0.57”，北纬 29°25’27.49”）；（d）扎子村 1#滑坡约 60.3 千年 BP（东经 100°35’43.27”，北纬 26°11’7.64”），扎子村 2#滑坡约 260.7 千年 BP（东经 100°36’1.32”，北纬 26°11’28.35”）；（e）绒察荣滑坡（东经 99°3’56.01”，北纬 29°21’36.00”）；（f）特米滑坡约 1.8 千年 BP（东经 99°3’3.11”，北纬 29°58’30.48”）；（g）一个非堰塞型滑坡（东经 99°56’1.60”，北纬 27°3’59.55”）；（h）一个非堰塞型滑坡（东经 99°56’56.45”，北纬 27° 1’46.17”）；（i）一个非堰塞型滑坡（东经 99°35’21.92”，北纬 27°29’21.60”）。图片来源：谷歌地球。
图 6. 说明特征提取的示意图。（a）用多边形、起始点和横剖面描绘的荣察荣滑坡（99°3’55.92”E，29°21’35.76”N）；（b）荣察荣滑坡的放大视图；（c）A–A’剖面显示自动识别的山谷区域（阴影区域）；（d）山谷区域显示与表 2 中山谷地形因素相关的指标；（e）山谷区域显示与表 2 中滑坡因素相关的指标。θ：用于识别山谷底部和山谷侧翼之间断点的坡度阈值；β：滑坡起始点和断点之间的坡度角；S V，left：左山谷侧翼的山坡坡度；S V，right：右山谷侧翼的山坡坡度。图片来源：（a）和（b），谷歌地球。
图 8. 特征之间的散点图和相关性。右上角的面板展示了特征之间的相关性（那些相关值大于 0.6 的以绿色突出显示）；左下角的面板展示了特征的散点图；对角面板展示了特征的密度图。特征的定义总结在表 2 中。
图 10. 金沙江沿岸的滑坡堰塞威胁。(a) 可视化的空间堰塞威胁；(b) 堰塞概率，PD；(c) 石鼓镇上游 116 公里河段的特征；(d) 龙盘 - 两家人（世界著名的虎跳峡）的特征；(e) 上游、中游和下游堰塞概率的概率密度函数。
Part.3/ 结论（Conclusions）
金沙江是中国最重要的水电清洁能源基地。系统评估滑坡堰塞威胁对于社区、水电开发和基础设施安全至关重要。本研究提出了一种两阶段全概率方法来评估金沙江沿岸的滑坡堰塞威胁。研究结果总结如下：
（1）编制了包括 157 个堰塞滑坡和 433 个非堰塞滑坡的综合清单，以制定区域堰塞标准。采用模型选择过程在模型复杂性和模型拟合之间进行权衡。使用五个特征（即滑坡面积、到河流的距离、谷底宽度、断层密度和上游集水区面积）构建的模型是最优的，并具有出色的预测性能。在最优模型中，滑坡面积是最重要的变量，其次是集水区面积、到河流的距离、断层密度和谷底宽度。
（2）对整个金沙江进行了数字化和可视化。关键特征包括谷脊高差（1110 ± 402）米（即均值 ± 标准差，下同）、谷坡坡度 27.2° ± 6.4°、谷底宽度（630 ± 662）米、年平均降水量（779 ± 187）毫米、475 年一遇的预期峰值地面加速度（0.183 ± 0.042）g 和断层密度（0.027 ± 0.026）千米·千米−2。年平均降水量从上游的 495 毫米增加到下游的 1139 毫米，年平均流量从 390 立方米·秒−1 单调增加到 4770 立方米·秒−1。
（3）使用所提出的两阶段全概率方法计算了金沙江沿岸的滑坡堰塞概率。在研究的河流总长度中，9.4％、20.5％、36.7％和 33.4％的河段分别处于极高、高、中、低威胁水平。对于沿河的水电项目，叶巴滩、巴塘、旭龙和金安桥面临极高的堰塞威胁，波罗、龙盘和两家人位于具有高堰塞威胁的河段。
（4）确定并可视化了潜在的滑坡堰塞热点。金沙江上游面临的河流堰塞威胁最大，其次是中游和下游。上游新规划的水电项目可能比现有项目面临更大的滑坡堰塞威胁。未来需要对暴露于滑坡堰塞危险链的基础设施进行定量风险评估。
Part.4/ 参考文献（References）
Xiao, S., Zhang, L., Xiao, T., Jiang, R., Peng, D., Lu, W. and He, X., 2024. Landslide damming threats along the Jinsha River, China. Engineering.
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