CN109166280A - 一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用 - Google Patents

一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用 Download PDF

Info

Publication number
CN109166280A
CN109166280A CN201811149409.4A CN201811149409A CN109166280A CN 109166280 A CN109166280 A CN 109166280A CN 201811149409 A CN201811149409 A CN 201811149409A CN 109166280 A CN109166280 A CN 109166280A
Authority
CN
China
Prior art keywords
debris flow
area
catchment basin
basin
flow
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811149409.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109166280B (zh
Inventor
余斌
杨凌崴
胡潇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Univeristy of Technology
Original Assignee
Chengdu Univeristy of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Univeristy of Technology filed Critical Chengdu Univeristy of Technology
Priority to CN201811149409.4A priority Critical patent/CN109166280B/zh
Publication of CN109166280A publication Critical patent/CN109166280A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109166280B publication Critical patent/CN109166280B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/10—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to calamitous events, e.g. tornados or earthquakes
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Devices Affording Protection Of Roads Or Walls For Sound Insulation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种强震区泥石流的早期识别方法，属于泥石流防治工程技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、确定潜在泥石流流域的基本参数：泥石流全流域面积A0、泥石流流域形成区面积A、泥石流流域形成区形状系数F、泥石流流域形成区沟长L和泥石流流域形成区沟床纵比降J；b、确定泥石流流域形成区沟道平均宽度W、泥石流流域形成区颗粒粒径D和泥石流流域松散固体物源量V0；c、计算泥石流流域物源系数V；d、计算泥石流流域识别指数S；e、判断是否为泥石流流域。本发明通过研究泥石流的松散固体物源量对泥石流形成的影响，提出了定量的泥石流流域物源量判断指标，极大的提高了泥石流的早期识别准确度。

Description

一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用
技术领域
本发明涉及到泥石流防治工程技术领域，尤其涉及一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用。
背景技术
泥石流是一种发生在山区的自然灾害。泥石流发生后，泥石流携带大量泥沙，冲毁城镇、破坏农田和森林、冲毁桥梁道路、阻断交通。强烈地震后在地震的强烈影响区内诱发了大量的滑坡与崩塌，为后期泥石流的发生提供了大量的固体物源。国内外研究表明，强烈地震影响区域在地震后的降雨过程中往往发生多处泥石流，有时还是群发性的泥石流；原来不是泥石流沟的流域，有可能在强烈地震的影响下演变为泥石流流域；原来是泥石流沟的流域，有可能在强烈地震的影响下演变为高频率泥石流流域，同时泥石流发生的规模会更大。因为强烈地震前有的流域还不是泥石流沟，没有泥石流的早期发生迹象，流域内的松散固体物源很少，因此被定义为洪水流域。但强烈地震后，该流域可能有滑坡和崩塌发生，以及潜在的滑坡和崩塌发生，使原来仅可能发生洪水的流域具备了发生泥石流的物源条件。但是否演变为泥石流流域，还需要确切地方法判断是否为泥石流沟。只有确切地判断是否为泥石流流域，即早期识别泥石流流域，才能判断其危险性，并做出相应的评估、预警和治理。目前的科学研究还没有确切的定量化方法确定泥石流的早期识别方法，特别是无前期泥石流发生迹象等情况下的强震区泥石流的早期识别方法。一般的泥石流早期识别往往通过现场调查，确定早期是否发生过泥石流，根据堆积扇上沉积物判断是否有泥石流发生，访问调查是否近期发生过泥石流，以及调查是否在泥石流形成区有较多的松散固体物源。这些泥石流调查往往是以定性调查为主，具备上述条件即为泥石流流域，即在较大降雨条件下可能发生泥石流。
对于没有早期泥石流发生的流域，松散固体物源也非常少，被确定为洪水沟的流域，在强烈地震影响下，流域的固体物源条件发生了很大变化，不能用原来的定性方法确定是否为泥石流流域。
公开号为CN 104318058A，公开日为2015年01月28日的中国专利文献公开了一种基于雨量监测的泥石流预警方法，其特征在于，包括：根据历史降雨量数据建立的泥石流事件特征雨量模型、地表径流事件特征雨量模型、以及正常降雨事件特征雨量模型，并确定区分度函数；根据所述区分度函数确定衰减系数、权重系数以及临界阈值；采集前n日降雨量数据，引入衰减系数计算前n日有效雨量；引入权重系数和当日降雨量数据，并根据所述权重系数、当日降雨量数据和所述前n日有效雨量计算特征雨量；将所述特征雨量与所述临界阈值进行比较，根据比较结果确定当日降雨量是否能够引起泥石流事件。该专利文献公开的基于雨量监测的泥石流预警方法，通过历史降雨量数据建立相应的模型，计算相应的临界阈值，其仅仅是通过单一的降雨特征来判断是否能够引起泥石流事件，泥石流早期识别准确度较低。
发明内容
本发明为了克服上述现有技术的缺陷，提供一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用，本发明通过研究泥石流的松散固体物源量对泥石流形成的影响，提出了定量的泥石流流域物源量判断指标，极大的提高了泥石流的早期识别准确度。
本发明通过下述技术方案实现：
一种强震区泥石流的早期识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、通过谷歌地球或地形图确定潜在泥石流流域的基本参数：泥石流全流域面积A0、泥石流流域形成区面积A、泥石流流域形成区形状系数F、泥石流流域形成区沟长L和泥石流流域形成区沟床纵比降J；
b、现场调查确定泥石流流域形成区沟道平均宽度W、泥石流流域形成区颗粒粒径D和泥石流流域松散固体物源量V0；
c、通过式1计算泥石流流域物源系数V；
V＝V0/A0 式1
其中，V为泥石流流域物源系数，单位m；V0为泥石流流域松散固体物源量，是指直接堆积在形成区沟道内的松散固体物源，单位m3，A0为泥石流全流域面积，单位m2；
d、通过式2计算泥石流流域识别指数S；
S＝T0.2/G0.38 式2
其中，S为泥石流流域识别指数；T为泥石流流域地形因子，通过式3计算；G为泥石流流域地质因子，通过式4计算；
T＝FJ(A/W2)0.2＝JA/L2(A/W2)0.2 式3
其中，T为泥石流流域地形因子；F为泥石流流域形成区形状系数；L为泥石流流域形成区沟长，单位m；J为泥石流流域形成区沟床纵比降；A为泥石流流域形成区面积，单位m2；W为泥石流流域形成区沟道平均宽度，单位m；
G＝D/D0 式4
其中，G为泥石流流域地质因子；D为泥石流流域形成区颗粒粒径，是指形成区松散固体物质表面的平均颗粒中径粒径，单位mm；D0为粗颗粒最小粒径，D0＝2mm；
e、判断是否为泥石流流域；
当V＜0.001m时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S＜0.05时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S≥0.05时，流域为泥石流流域。
所述泥石流流域有主沟及1条以上支沟时，以最大的V值和S值为判断指标。
本发明，适用于强烈地震影响区域内，短期和长期的地震影响时间下的单沟泥石流的早期识别。
本发明所述泥石流流域形成区是指泥石流流通通过区域和泥石流堆积扇以上区域。
本发明的基本原理如下：
强烈地震区泥石流的形成是由于降雨引起的山洪冲刷泥石流形成区的松散固体物质，起动这些固体物质形成泥石流。如果松散固体物质太少，山洪冲刷的松散固体物质，起动这些固体物质还不能形成泥石流，最多是高含沙洪水。若泥石流流域识别指数太小，则山洪的携沙能力不足，不能起动形成区沟道内固体物质。
造成泥石流流域识别指数太小的原因有：
泥石流流域地形因子T太小：
1)泥石流流域形成区面积A太小，则汇水太少，不能形成足够流量的山洪起动固体物质；
2)泥石流流域形成区沟床纵比降J太小，起动固体物质更困难；
3)泥石流流域形成区形状系数F太小，不能汇流形成更大的山洪，不足够起动固体物质；
4)泥石流流域形成区沟道平均宽度W太大，分散了山洪在形成区的水流，使携沙能力下降，不能形成泥石流。
泥石流流域地质因子G太大：泥石流流域形成区颗粒粒径D太大，山洪起动固体物质困难。
本发明的有益效果主要表现在以下方面：
1、本发明，“a、通过谷歌地球或地形图确定潜在泥石流流域的基本参数：泥石流全流域面积A0、泥石流流域形成区面积A、泥石流流域形成区形状系数F、泥石流流域形成区沟长L和泥石流流域形成区沟床纵比降J；b、现场调查确定泥石流流域形成区沟道平均宽度W、泥石流流域形成区颗粒粒径D和泥石流流域松散固体物源量V0；c、通过式1计算泥石流流域物源系数V；d、通过式2计算泥石流流域识别指数S；e、判断是否为泥石流流域；当V＜0.001m时，流域为洪水流域，非泥石流流域；当V≥0.001m且S＜0.05时，流域为洪水流域，非泥石流流域；当V≥0.001m且S≥0.05时，流域为泥石流流域”，作为一个完整的技术方案，较现有技术而言，本发明通过研究泥石流的松散固体物源量对泥石流形成的影响，提出了定量的泥石流流域物源量判断指标，极大的提高了泥石流的早期识别准确度。
2、本发明，通过研究泥石流的识别指标对泥石流形成的影响，提出了定量的泥石流流域识别指标判断值；给出了精细的计算指标，尤其是松散固体物质的颗粒粒径，使泥石流的早期识别更准确。
3、本发明，通过研究泥石流的识别指标对泥石流形成的影响，给出了精细的计算指标，尤其是泥石流形成区的沟床宽度，进一步提高了泥石流的早期识别准确度。
4、本发明，通过研究泥石流的识别指标对泥石流形成的影响，给出了精细的计算指标，也包括定量的泥石流流域形成区沟床纵比降、泥石流流域形成区形状系数和泥石流流域形成区面积，使泥石流的早期识别更加准确。
具体实施方式
实施例1
一种强震区泥石流的早期识别方法，包括以下步骤：
a、通过谷歌地球或地形图确定潜在泥石流流域的基本参数：泥石流全流域面积A0、泥石流流域形成区面积A、泥石流流域形成区形状系数F、泥石流流域形成区沟长L和泥石流流域形成区沟床纵比降J；
b、现场调查确定泥石流流域形成区沟道平均宽度W、泥石流流域形成区颗粒粒径D和泥石流流域松散固体物源量V0；
c、通过式1计算泥石流流域物源系数V；
V＝V0/A0 式1
其中，V为泥石流流域物源系数，单位m；V0为泥石流流域松散固体物源量，是指直接堆积在形成区沟道内的松散固体物源，单位m3，A0为泥石流全流域面积，单位m2；
d、通过式2计算泥石流流域识别指数S；
S＝T0.2/G0.38 式2
其中，S为泥石流流域识别指数；T为泥石流流域地形因子，通过式3计算；G为泥石流流域地质因子，通过式4计算；
T＝FJ(A/W2)0.2＝JA/L2(A/W2)0.2 式3
其中，T为泥石流流域地形因子；F为泥石流流域形成区形状系数；L为泥石流流域形成区沟长，单位m；J为泥石流流域形成区沟床纵比降；A为泥石流流域形成区面积，单位m2；W为泥石流流域形成区沟道平均宽度，单位m；
G＝D/D0 式4
其中，G为泥石流流域地质因子；D为泥石流流域形成区颗粒粒径，是指形成区松散固体物质表面的平均颗粒中径粒径，单位mm；D0为粗颗粒最小粒径，D0＝2mm；
e、判断是否为泥石流流域；
当V＜0.001m时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S＜0.05时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S≥0.05时，流域为泥石流流域。
“a、通过谷歌地球或地形图确定潜在泥石流流域的基本参数：泥石流全流域面积A0、泥石流流域形成区面积A、泥石流流域形成区形状系数F、泥石流流域形成区沟长L和泥石流流域形成区沟床纵比降J；b、现场调查确定泥石流流域形成区沟道平均宽度W、泥石流流域形成区颗粒粒径D和泥石流流域松散固体物源量V0；c、通过式1计算泥石流流域物源系数V；d、通过式2计算泥石流流域识别指数S；e、判断是否为泥石流流域；当V＜0.001m时，流域为洪水流域，非泥石流流域；当V≥0.001m且S＜0.05时，流域为洪水流域，非泥石流流域；当V≥0.001m且S≥0.05时，流域为泥石流流域”，作为一个完整的技术方案，较现有技术而言，本发明通过研究泥石流的松散固体物源量对泥石流形成的影响，提出了定量的泥石流流域物源量判断指标，极大的提高了泥石流的早期识别准确度。
实施例2
一种强震区泥石流的早期识别方法，包括以下步骤：
a、通过谷歌地球或地形图确定潜在泥石流流域的基本参数：泥石流全流域面积A0、泥石流流域形成区面积A、泥石流流域形成区形状系数F、泥石流流域形成区沟长L和泥石流流域形成区沟床纵比降J；
b、现场调查确定泥石流流域形成区沟道平均宽度W、泥石流流域形成区颗粒粒径D和泥石流流域松散固体物源量V0；
c、通过式1计算泥石流流域物源系数V；
V＝V0/A0 式1
其中，V为泥石流流域物源系数，单位m；V0为泥石流流域松散固体物源量，是指直接堆积在形成区沟道内的松散固体物源，单位m3，A0为泥石流全流域面积，单位m2；
d、通过式2计算泥石流流域识别指数S；
S＝T0.2/G0.38 式2
其中，S为泥石流流域识别指数；T为泥石流流域地形因子，通过式3计算；G为泥石流流域地质因子，通过式4计算；
T＝FJ(A/W2)0.2＝JA/L2(A/W2)0.2 式3
其中，T为泥石流流域地形因子；F为泥石流流域形成区形状系数；L为泥石流流域形成区沟长，单位m；J为泥石流流域形成区沟床纵比降；A为泥石流流域形成区面积，单位m2；W为泥石流流域形成区沟道平均宽度，单位m；
G＝D/D0 式4
其中，G为泥石流流域地质因子；D为泥石流流域形成区颗粒粒径，是指形成区松散固体物质表面的平均颗粒中径粒径，单位mm；D0为粗颗粒最小粒径，D0＝2mm；
e、判断是否为泥石流流域；
当V＜0.001m时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S＜0.05时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S≥0.05时，流域为泥石流流域。
所述泥石流流域有主沟及1条以上支沟时，以最大的V值和S值为判断指标。
本发明，适用于强烈地震影响区域内，短期和长期的地震影响时间下的单沟泥石流的早期识别。
通过研究泥石流的识别指标对泥石流形成的影响，提出了定量的泥石流流域识别指标判断值；给出了精细的计算指标，尤其是松散固体物质的颗粒粒径，使泥石流的早期识别更准确。
通过研究泥石流的识别指标对泥石流形成的影响，给出了精细的计算指标，尤其是泥石流形成区的沟床宽度，进一步提高了泥石流的早期识别准确度。
通过研究泥石流的识别指标对泥石流形成的影响，给出了精细的计算指标，也包括定量的泥石流流域形成区沟床纵比降、泥石流流域形成区形状系数和泥石流流域形成区面积，使泥石流的早期识别更加准确。
下面结合具体实例对本发明的实施方式进行详细说明：
2008年汶川强烈地震影响区的映秀镇到汶川县城段是汶川地震强烈影响区，在汶川地震发生前，该区域曾经有泥石流发生过，一般仅单沟发生泥石流，频率较低。2010年8月13日和2013年7月10日，该区域遭遇强降雨，两次发生群发泥石流。该有降雨资料的区域内有6个泥石流流域，这两次群发泥石流过程中共发生了8次泥石流。采用本发明的公式对上述6条泥石流沟进行早期识别判断。
首先通过地形图量取各泥石流流域的泥石流流域形成区面积A、泥石流流域形成区形状系数F、泥石流流域形成区沟长L和泥石流流域形成区沟床纵比降J；现场调查确定泥石流流域形成区沟道平均宽度W和泥石流流域形成区颗粒粒径D、泥石流流域松散固体物源量V0；通过式1计算得到泥石流流域物源系数V；通过式3计算得到泥石流流域地形因子T；通过式4计算得到泥石流流域地质因子G；再通过式2计算得到泥石流流域识别指数S。
6条泥石流沟在汶川地震后的参数及计算的早期识别判断指标泥石流流域物源系数V和泥石流流域识别指数S以及泥石流的实际发生情况如表1所示；表1为在汶川地震后泥石流地形、地质、物源系数、早期识别判断值表。表2为在汶川地震前泥石流地形、地质、物源系数、早期识别判断值表。
沟名 A(m<sup>2</sup>) F J D(mm) W(m) T G S V<sub>0</sub>(m<sup>3</sup>) V(m) 早期识别
小麻溪沟 1650000 0.661 0.506 200 12 2.17 100 0.203 455000 0.276 是
莲花心沟 7680000 0.307 0.318 50 5.5 1.19 25 0.304 1060000 0.138 是
银厂沟 5020000 0.359 0.455 350 20 1.07 175 0.143 1520000 0.303 是
大阴沟 14500000 0.488 0.393 250 20 1.56 125 0.175 4270000 0.294 是
磨子沟 3170000 0.445 0.412 225 18 1.15 112.5 0.171 1330000 0.420 是
太平沟 14200000 0.452 0.298 300 6 1.77 150 0.167 2890000 0.2035 是
表1
沟名 A(m<sup>2</sup>) F J D(mm) W(m) T G S V<sub>0</sub>(m<sup>3</sup>) V(m) 早期识别
小麻溪沟 1650000 0.661 0.506 1000 22 1.7 500 0.105 80000 0.04848 是
莲花心沟 7680000 0.307 0.318 1000 16 0.77 500 0.089 6000 0.00078 否
银厂沟 5020000 0.359 0.455 1000 29 0.93 500 0.093 3500 0.0007 否
大阴沟 14500000 0.488 0.393 1000 33 1.28 500 0.099 12000 0.00083 否
磨子沟 3170000 0.445 0.412 1000 30 0.94 500 0.093 20000 0.00631 是
太平沟 14200000 0.452 0.298 1000 18 1.14 500 0.097 10000 0.0007 否
表2
泥石流早期识别判断标准：
当V＜0.001m时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S＜0.05时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S≥0.05时，流域为泥石流流域。
对表1和表2中的泥石流流域判断：首先，泥石流流域物源系数V判断，V≥0.001m；再根据泥石流流域识别指数S进行早期识别判断：当S≥0.05时，判断为泥石流流域。
表1中判断汶川地震后泥石流流域的泥石流沟有6个，都发生了泥石流。
表2中判断汶川地震前泥石流流域的泥石流沟有2个，非泥石流流域的泥石流沟有4个。说明汶川地震改变了小流域特征，使4个原来不是泥石流流域的小流域，演变为泥石流流域。本发明可以应用于强烈地震区小流域是否为泥石流流域的判断。
综上所述，应用本发明所述方法对强烈地震区泥石流的早期识别的判断准确性很高。强烈地震对泥石流流域的影响在泥石流流域的判断中体现出来，可以用于强烈地震影响区的泥石流流域判断，为灾后雨季避开泥石流危险及灾后规划重建提供了重要依据。

Claims (3)

1.一种强震区泥石流的早期识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、通过谷歌地球或地形图确定潜在泥石流流域的基本参数：泥石流全流域面积A0、泥石流流域形成区面积A、泥石流流域形成区形状系数F、泥石流流域形成区沟长L和泥石流流域形成区沟床纵比降J；
b、现场调查确定泥石流流域形成区沟道平均宽度W、泥石流流域形成区颗粒粒径D和泥石流流域松散固体物源量V0；
c、通过式1计算泥石流流域物源系数V；
V＝V0/A0式1
其中，V为泥石流流域物源系数，单位m；V0为泥石流流域松散固体物源量，是指直接堆积在形成区沟道内的松散固体物源，单位m3，A0为泥石流全流域面积，单位m2；
d、通过式2计算泥石流流域识别指数S；
S＝T0.2/G0.38 式2
其中，S为泥石流流域识别指数；T为泥石流流域地形因子，通过式3计算；G为泥石流流域地质因子，通过式4计算；
T＝FJ(A/W2)0.2＝JA/L2(A/W2)0.2 式3
其中，T为泥石流流域地形因子；F为泥石流流域形成区形状系数；L为泥石流流域形成区沟长，单位m；J为泥石流流域形成区沟床纵比降；A为泥石流流域形成区面积，单位m2；W为泥石流流域形成区沟道平均宽度，单位m；
G＝D/D0 式4
其中，G为泥石流流域地质因子；D为泥石流流域形成区颗粒粒径，是指形成区松散固体物质表面的平均颗粒中径粒径，单位mm；D0为粗颗粒最小粒径，D0＝2mm；
e、判断是否为泥石流流域；
当V＜0.001m时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S＜0.05时，流域为洪水流域，非泥石流流域；
当V≥0.001m且S≥0.05时，流域为泥石流流域。
2.根据权利要求1所述的一种强震区泥石流的早期识别方法，其特征在于：所述泥石流流域有主沟及1条以上支沟时，以最大的V值和S值为判断指标。
3.根据权利要求1所述的一种强震区泥石流的早期识别方法的应用，其特征在于：适用于强烈地震影响区域内，短期和长期的地震影响时间下的单沟泥石流的早期识别。
CN201811149409.4A 2018-09-29 2018-09-29 一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用 Active CN109166280B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811149409.4A CN109166280B (zh) 2018-09-29 2018-09-29 一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811149409.4A CN109166280B (zh) 2018-09-29 2018-09-29 一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109166280A true CN109166280A (zh) 2019-01-08
CN109166280B CN109166280B (zh) 2020-09-11

Family

ID=64892994

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811149409.4A Active CN109166280B (zh) 2018-09-29 2018-09-29 一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109166280B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109992635A (zh) * 2019-03-19 2019-07-09 成都理工大学 一种震后泥石流早期识别方法
CN110390149A (zh) * 2019-07-10 2019-10-29 成都理工大学 一种基于物源聚集量的强震区泥石流活动性预测方法
CN112735098A (zh) * 2020-12-31 2021-04-30 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 一种震后冰湖溃决预警方法、装置及存储介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102169617A (zh) * 2011-04-15 2011-08-31 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 一种雨量资料短缺地区的泥石流预警方法
CN102915620A (zh) * 2012-11-13 2013-02-06 四川大学 地质环境灾害视频监测器及其监测方法
CN103412113A (zh) * 2013-08-26 2013-11-27 成都理工大学 一种震后泥石流沟敏感性判别方法及其应用
CN103453944A (zh) * 2013-09-06 2013-12-18 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 泥石流起动临界清水流量测算方法及起动监测方法
KR20140120985A (ko) * 2013-04-03 2014-10-15 주식회사 대영 홍수조절지 및 우수저류지의 수문 자동 운전시스템
CN104821065A (zh) * 2015-01-28 2015-08-05 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 山地灾害监测预测及预警***
CN104915495A (zh) * 2015-06-05 2015-09-16 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 一种泥石流灾情评估方法及应用
CN105868442A (zh) * 2016-03-23 2016-08-17 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 降雨条件下泥石流物源动储量计算方法
CN106157544A (zh) * 2016-08-08 2016-11-23 成都理工大学 沟谷型泥石流的监测预警方法和装置
US20170038749A1 (en) * 2015-08-05 2017-02-09 Iteris, Inc. Customized land surface modeling for irrigation decision support in a crop and agronomic advisory service in precision agriculture
CN107391833A (zh) * 2017-07-17 2017-11-24 中国三峡建设管理有限公司 强震山区泥石流易发性判识方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102169617A (zh) * 2011-04-15 2011-08-31 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 一种雨量资料短缺地区的泥石流预警方法
CN102915620A (zh) * 2012-11-13 2013-02-06 四川大学 地质环境灾害视频监测器及其监测方法
KR20140120985A (ko) * 2013-04-03 2014-10-15 주식회사 대영 홍수조절지 및 우수저류지의 수문 자동 운전시스템
CN103412113A (zh) * 2013-08-26 2013-11-27 成都理工大学 一种震后泥石流沟敏感性判别方法及其应用
CN103453944A (zh) * 2013-09-06 2013-12-18 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 泥石流起动临界清水流量测算方法及起动监测方法
CN104821065A (zh) * 2015-01-28 2015-08-05 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 山地灾害监测预测及预警***
CN104915495A (zh) * 2015-06-05 2015-09-16 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 一种泥石流灾情评估方法及应用
US20170038749A1 (en) * 2015-08-05 2017-02-09 Iteris, Inc. Customized land surface modeling for irrigation decision support in a crop and agronomic advisory service in precision agriculture
CN105868442A (zh) * 2016-03-23 2016-08-17 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 降雨条件下泥石流物源动储量计算方法
CN106157544A (zh) * 2016-08-08 2016-11-23 成都理工大学 沟谷型泥石流的监测预警方法和装置
CN107391833A (zh) * 2017-07-17 2017-11-24 中国三峡建设管理有限公司 强震山区泥石流易发性判识方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张惠惠，马煜等: "汶川强震区都江堰虹口小沟地震泥石流灾害调查研究", 《成都理工大学学报》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109992635A (zh) * 2019-03-19 2019-07-09 成都理工大学 一种震后泥石流早期识别方法
CN109992635B (zh) * 2019-03-19 2022-08-12 成都理工大学 一种震后泥石流早期识别方法
CN110390149A (zh) * 2019-07-10 2019-10-29 成都理工大学 一种基于物源聚集量的强震区泥石流活动性预测方法
CN110390149B (zh) * 2019-07-10 2022-05-31 成都理工大学 一种基于物源聚集量的强震区泥石流活动性预测方法
CN112735098A (zh) * 2020-12-31 2021-04-30 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 一种震后冰湖溃决预警方法、装置及存储介质
CN112735098B (zh) * 2020-12-31 2022-08-09 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 一种震后冰湖溃决预警方法、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN109166280B (zh) 2020-09-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Cao et al. Modeling interrill erosion on unpaved roads in the loess plateau of China
Jackson et al. A southeastern piedmont watershed sediment budget: Evidence for a multi-millennial agricultural legacy
Fu et al. A review of surface erosion and sediment delivery models for unsealed roads
D’Ambrosio et al. Evaluating geomorphic change in constructed two‐stage ditches
CN109166280A (zh) 一种强震区泥石流的早期识别方法及其应用
CN109166279B (zh) 一种基于十分钟降雨的泥石流精细化预警方法及应用
Ibrakhimov Spatial and temporal dynamics of groundwater table and salinity in Khorezm (Aral Sea Basin), Uzbekistan
Zende et al. Analysis of surface runoff from Yerala River Basin using SCS-CN and GIS
CN110599002B (zh) 一种基于水动力子***的泥石流危险性评估方法及装置
CN109448325B (zh) 一种基于一小时降雨的泥石流精细化预警方法及应用
Parimalarenganayaki et al. Quantification of groundwater recharge and river bed clogging by daily water level measurements in a check dam
Dollar et al. Hydroclimatic trends, sediment sources and geomorphic response in the Bell River catchment, Eastern Cape Drakensberg, South Africa
CN109447415A (zh) 一种强震后泥石流危险性划分方法及其应用
Gabr et al. Rainwater harvesting from urban coastal cities using recharging wells: a case study of Egypt
Page et al. Channel change following european settlement: Gilmore Creek, southeastern Australia
Rinaldi et al. Stream meander restoration 1
Bartnik et al. Changes in water quality of a small urban river triggered by deep drainage of a construction site
Karunia et al. Flood control strategy in kali sabi river basin in Tangerang
Felton Hydrologic response of a karst watershed
Afrin et al. Assessment of future flow of Hatirjheel-Begunbari drainage system due to climate change
Phillips et al. Method to estimate effects of flow-induced vegetation changes on channel conveyances of streams in central Arizona
Suharyanto et al. Floodway design affected by land use changes in an urbanized area
Naeem et al. Development of empirical equations for the peak flood of the Chenab river using GIS
Weeden Jr et al. Simulation of groundwater flow in the Rincon Valley area and Mesilla Basin, New Mexico and Texas
Neary et al. Burned area emergency watershed rehabilitation: Program goals, techniques, effectiveness, and future directions in the 21st century

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant