兰州大学张毅副教授等学者论文【Catena】| 黄土塬区黄土滑坡活动的地貌学认识——以中国白鹿塬为例

文摘   2024-11-26 12:00   德国  

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期刊:  CATENA


作者:Yi Zhang a* ,  Aijie Wang a ,  Kaiqi Ma a ,  Maosheng Zhang b ,  Xingmin Meng a ,  Kun Zhu c ,  Dingding Qiao d ,  Tieming Liu c ,  Yuanxi Li a ,  Wangcai Liu a



年份:2024


**亮点**

- 首次对白鹿塬进行系统的滑坡编目。

- 结合合成孔径雷达干涉测量(InSAR)、无人机(UAV)和地貌解译进行小型滑坡测绘。

- ALOS-2 在高植被覆盖区域显示出良好的识别潜在滑坡的能力。

- 促进对黄土塬滑坡发育和演化的理解。


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摘要

黄土滑坡主要由人类活动和降水引发,主导着中国黄土高原广大地区的地貌演化。塬在黄土高原中占很大比例。尽管该地区人类居住历史悠久,但对白鹿塬的研究相对较少。近期塬边的滑坡事件对人们的生活和生计产生了重大影响。为了更好地理解地貌演化并制定适当的灾害管理和缓解策略,我们对近期的滑坡活动进行了特征描述,并确定活动中是否存在可辨别的趋势。我们使用无人机观测、干涉合成孔径雷达(InSAR)监测和数字地形分析(DTA)来观察新老滑坡在位置、形状和规模上的显著差异。塬的地貌演化最初是由大型滑坡驱动的,而当前和未来的地貌发展更可能受到小型滑坡事件的影响。我们展示了 InSAR 在植被茂密的黄土景观中调查潜在滑坡的成功应用,并表明黄土滑坡倾向于在相对高差大且与冲沟侵蚀相关的地形湿润度高的斜坡上发展。与黑方台和泾阳南塬由地下水变化引发的滑坡不同,降水和基础设施建设是白鹿塬滑坡活动的主要控制因素。我们提出了两种地貌演化模型,描述了由滑坡引起的黄土塬后退。这项研究的结果有助于更好地理解黄土塬沿线滑坡的复活行为,为滑坡灾害和风险管理提供科学依据,并补充对黄土塬地貌演化的理解。

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图表

图 1. 研究区域的位置和地层。(a)研究区域概述。棕色线(A - B)表示图 1d 中地质剖面图的位置。白色字母 A - H 表示图 7 中潜在滑坡的位置;(b)中国黄土高原和研究区域的位置。红点表示白鹿原的位置,橙色多边形表示黄土高原的位置;(c)显示研究区域位置的卫星图像;(d)白鹿原的地质剖面图。T 表示河流阶地,数字表示不同的河流阶地层级。(改编自苗(2007))。

图 2. 研究区域内滑坡识别示例。(a) 旧滑坡的谷歌地球图像;(b) 数字正射影像模型;(c) 数字地表模型山体阴影;(d-f) 新滑坡的实地照片。

图 3. 白鹿原地形特征的空间分布。(a)高程,(b)坡度,(c)坡向,(d)剖面曲率,(e)地形湿度指数,(f)地形粗糙度指数。

图 5. 新滑坡特征统计结果:(a)坡度,(b)坡向,(c)面积,(d)高差,(e)面积-高差,(f)剖面曲率,(g)地形湿润指数(TWI),(h)地形粗糙度指数(TRI)。(红线表示累积频率,灰色条表示滑坡频率)。

图 13. 滑坡特征分析。(a)研究区内滑坡分布;与冲沟(b)和道路(c)距离相关的滑坡分布。

图 16.(a - c)不同时间灞桥滑坡的谷歌地球图像;(d - f)黄土塬区滑坡演化模型 I(直接发展模型)。

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结论

长波长高分辨率合成孔径雷达(L 波段)数据与无人机和实地调查相结合,在植被茂密的黄土塬区识别潜在滑坡方面具有明显优势。通过对白鹿塬的应用,我们成功识别出 1568 个新滑坡、106 个潜在滑坡和 100 多个老滑坡,并将其编制成一个综合的滑坡数据库。新滑坡(包括潜在滑坡)与老滑坡之间存在明显的继承关系。新滑坡总面积为 2.01 平方千米,潜在滑坡面积为 1.34 平方千米;此外,潜在滑坡的预测累计体积约为 1.47×107立方米。


在各种地形和地貌条件下都可能引发滑坡。灞河和浐河的下切形成的显著地形起伏以及鲸鱼沟的存在,为研究区滑坡群的形成提供了有利的地貌条件。该地区未来的滑坡主要将是小规模滑坡。滑坡往往发生在老滑坡体和由沟壑侵蚀引起的高地形起伏和湿润的斜坡上。黄土地貌对土壤侵蚀具有高度敏感性,长期降水和人类活动的综合影响显著促进了沟壑侵蚀,从而影响了黄土塬斜坡的地貌演化,改变了这些斜坡的应力分布,最终导致滑坡。明显的新滑坡和潜在滑坡热点表明黄土塬处于不同的演化阶段。我们提出了两种模型(直接模型和间接模型)来总结滑坡引起的塬面后退,这可能有助于我们理解黄土塬的地貌演化。

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参考文献

Zhang, Y., Wang, A., Ma, K., Zhang, M., Meng, X., Zhu, K., Qiao, D., Liu, T., Li, Y. and Liu, W., 2024. Geomorphic understanding of loess landslides activity on the loess tableland: A case study in the Bailu Tableland, China. Catena, 234, p.107641.


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