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  • 独库高速阿尔先沟段雪崩空间分布及因子探测

    分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2024-03-01 合作期刊: 《干旱区研究》

    摘要: 拟建独库高速公路阿尔先沟段地貌以高山峡谷为主,由于降雪和气候变化,雪崩频发。利用无人机遥感解译与现场调研协同调查的方法识别92个雪崩点,选取高程、坡度、地表切割度、地面粗糙度,积雪期最大积雪深度、最大风速、平均温度和平均降雪量为驱动因子,运用地理探测器分析不同分辨率地形因子与雪崩稳定性的关系。结果表明:本研究区雪崩发育较为活跃,稳定性较差,但较多雪崩释放区、运动区位于山体坡面,堆积区位于远离拟建线路的谷底,对拟建线路影响较小。通过地理探测器分析,坡度、地面粗糙度对雪崩稳定性解释力与分辨率呈正相关,高程、地表切割度呈负相关,交互探测结果均是双因子增强或者非线性增强,且非线性增强比双因子增强更加显著,坡度与其他因子结合对雪崩稳定性影响至关重要。本研究可为雪崩易发性、危险性评价工作提供可靠的数据支撑,为独库高速公路的建设运营提供科学依据。

  • 基于空-地协同调查的西天山阿尔先沟雪崩过程数值模拟

    分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2023-12-16 合作期刊: 《干旱区研究》

    摘要: 为精确识别雪崩流动特性及流态信息,全面分析其运动过程。本研究基于无人机倾斜摄影技术获取高分 辨率航拍数据,以阿尔先沟雪崩易发区为例,通过现场调查、无人机遥感解译精细探测雪崩活动过程,确定RAMMS 模型输入参数,在此基础上对不同类型雪崩事件进行模拟和重建,对比分析传统地面调查、无人机遥感解译结果与 模拟结果的差异,探讨不同类型、不同雪层释放条件下雪崩活动过程。研究结果表明:(1)以倾斜摄影技术为核心 的雪崩调查分析体系,将传统的地面调查方法结合无人机遥感和数值模拟相互验证,提高了灾害发育状况评估的 准确性。(2)2月中旬阿尔先沟坡面积雪厚度趋近于临界厚度值,持续降雪使雪层失稳触发新雪雪崩。调查时仍处 于灾害孕育阶段,雪层裂缝加剧变形,风力作用下雪檐自重逐步增大,有超过雪的抗断强度的趋势,整体稳定性较 差。(3)以坡面上方积雪平台为潜在释放区的坡面型雪崩,释放量可达8.2669104 m3,运动时长约为128 s,并在120 s内堆积区流动高度达到最大,约为3.55 m,最大流动速度为18.34 ms-1,最大冲击力可达到32.67 kPa,形成面积 3369.7 m2,体积1.8525104 m3的堆积体。通过相互验证,坡面型雪崩并非积雪平台的释放,地面调查结果与数值模 拟解译结果存在差异。(4)沟槽坡面复合型雪崩为沟槽坡面雪层断裂释放且断裂深度仅为临界厚度值的60%左 右,雪崩持续时间接近于300 s,堆积区最大流动速度6.58 ms-1,最大冲击力17.97 kPa,平均堆积深度为1.64 m,影响 范围1178.5 m2,堆积量3107.76 m3,地面调查结果与数值模拟结果一致。研究结果一定程度上提高了雪崩事件信息获 取的准确性,可为今后雪崩潜在危险预测、风险规避及灾害应急处置提供强有力的数据支撑及科学依据。