彭博 吳 滌 王鐘文 羅飛宇 代晗

（四川省公路規(guī)劃勘察設計研究院有限公司，四川 成都 610000）

0 引言

我國西南地區(qū)山區(qū)整體地質條件復雜，構造運動活躍“，5.12”汶川8.0級地震發(fā)生后，該地區(qū)已成為我國山區(qū)地質災害最為嚴重的地方之一，其中泥石流災害尤為突出。本文從行業(yè)現(xiàn)狀出發(fā)，闡述泥石流早期預報、監(jiān)測預警工作發(fā)展情況，并結合具體方案對泥石流自動化監(jiān)測預警技術進行分析。

1 研究背景

隨著公路交通網(wǎng)的持續(xù)完善，受地質、施工條件等因素制約，西南山區(qū)仍存在不少路段直接面臨泥石流災害的威脅，其中以都汶高速、雅西高速、國道213線等部分路段最具代表性。2019年8月19～20日，受強降雨影響，都汶高速及213國道沿線簇頭溝、板子溝、登基溝等發(fā)生群發(fā)性泥石流災害（即“8.20”災害），導致道路沖斷（見圖1所示），直接經濟損失超過30億元。2020年8月17日，簇頭溝、登基溝再次爆發(fā)泥石流災害（“8.17”災害），導致都汶高速路段再次被沖毀（見圖2所示）。因此，開展泥石流的監(jiān)測預警工作意義重大。

傳統(tǒng)的泥石流監(jiān)測預警主要依靠降雨預報以及群測群防機制，主要依賴人員的經驗，存在誤報率高、效率低下等顯著缺陷，特別對于人跡罕至或隱蔽性高的潛在泥石流災害預警更難以開展。目前，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術、無線傳感技術、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術發(fā)展，以風險管控技術、巖土工程技術為基礎的新興泥石流災害監(jiān)測預警技術已逐步取代傳統(tǒng)方法而成為泥石流防災減災的重要一環(huán)[1]。

2 監(jiān)測預警機制

泥石流災害的主要誘發(fā)因素是降雨，所以泥石流的監(jiān)測和預警主要集中在對降雨監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析上。根據(jù)累積降雨量、降雨強度、前期降雨量和降雨延時等幾個主要降雨參數(shù)，建立不同的泥石流預警模型。再結合泥水位、次聲、地聲監(jiān)測曲線判斷泥石流所處的演化階段，借鑒降雨量特征值等預警指標，建立適用于所監(jiān)測泥石流災害的綜合預警指標值，并據(jù)此采取針對性的應對策略和措施。根據(jù)《中華人民共和國突發(fā)事件應對法》，地質災害監(jiān)測預警等級劃分為四級、三級、二級和一級。四級是最低級別。泥石流災害中，根據(jù)泥石流災害體的地質變形情況也將其監(jiān)測預警等級劃分為 4 個等級，即：注意級、警示級、警戒級及警報級。

3 新興監(jiān)測技術

新興泥石流監(jiān)測技術由泥石流流域災害數(shù)值模型預報以及自動化監(jiān)測預警兩部分構成，分別適用于泥石流爆發(fā)前及泥石流爆發(fā)后兩個階段。

3.1 泥石流流域災害數(shù)值模型預報

數(shù)值模型預報方法指通過計算機數(shù)值仿真技術，對山洪泥石流災害的孕育到成災全過程實現(xiàn)動態(tài)模擬，并計算出潛在泥石流發(fā)生概率，進而在災害真正形成前數(shù)小時甚至數(shù)天發(fā)布災害預報信息。該套方法相對于傳統(tǒng)單純依靠天氣預報以及人工經驗來說，將流域區(qū)內巖土力學效應、土壤水文效應、冠層截留效應等各項生態(tài)、水文因素考慮在內，并依托大數(shù)據(jù)及人工智能自動化分析，可明顯提高泥石流災害預報準確性及效率。該套方法具體思路為：針對降水-匯流過程，基于山洪泥石流形成的水文條件，基于暴雨流的水文模型，研發(fā)山區(qū)小流域水文數(shù)值計算模型；圍繞水土耦合導致的邊坡失穩(wěn)問題，基于根系強化-土柱間拉壓作用-土柱失穩(wěn)過程，構建坡面漸進啟動模型；耦合水文模型及坡面啟動模型建立以降雨量預報為基礎信息的山洪泥石流預報模型。山洪泥石流災害預報流程和預報結果見圖3、圖4所示。

圖3 山洪泥石流災害預報流程

圖4 山洪泥石流災害預報結果

3.2 自動化監(jiān)測預警

針對溝谷型泥石流，自動化監(jiān)測預警主要通過各類自動化無線傳感設備在泥石流爆發(fā)早期快速識別，在災害未演進至溝口公路設施前，發(fā)布預警信息提前告知來往車輛進行繞避。與泥石流預報預測思路最大區(qū)別在于該項技術瞄準災害“時間差”，在災害已經形成但還未波及公路時發(fā)出預警，如排除設備故障或具有可視化設備進行驗證，此預警準確性幾乎為100%“。時間差”主要受泥石流溝長度以及設備安裝位置等因素影響，通?？梢詫崿F(xiàn)幾分鐘到幾十分鐘預警。

依據(jù) DZ/T 0221—2006《崩塌·滑坡·泥石流監(jiān)測規(guī)范》，泥石流監(jiān)測內容分為形成條件（固體物質來源、氣象水文條件等）監(jiān)測、運動特征（流動動態(tài)要素、動力要素和輸移沖淤等）監(jiān)測、流體特征（物質組成及其物理化學性質等）監(jiān)測[2-3]。結合具體工作情況，泥石流自動化監(jiān)測項目見表1。

表1 常見溝谷型泥石流溝自動化監(jiān)測內容

4 典型自動化監(jiān)測預警方案實例分析

以西南山區(qū)某泥石流溝為例，設計泥石流典型自動化監(jiān)測預警方案。在監(jiān)測項目及測點位置的選取上，著重遵循“目標—功能分析”“、災害—風險分析”“、效能—成本分析”原則，盡量選擇直接可靠、效用成本比最佳的監(jiān)測項目，優(yōu)化測點布置，控制成本造價。

該泥石流域形態(tài)整體呈“樹葉”狀，板流域面積54.7km2，主溝縱長10.5km。流域內水系呈樹枝狀分布，最高點位于流域北西側山脊部位，高程5313m，最低點位于岷江入口，高程1270m，相對高差3673m，主溝平均縱坡降222‰。溝域內山高坡陡，平均坡度35°～45°，后緣坡度達70°，溝谷縱坡較大，有利于降雨的匯集，根據(jù)不同地段坡度、植被情況、斜坡結構特征等的差異，為泥石流水源的匯流集中提供了基礎。

本監(jiān)測主要分為上游及下游兩個重點監(jiān)測斷面。西南山區(qū)某溝谷泥石流溝監(jiān)測設備見表2，監(jiān)測設備布設示意圖見圖5。

表2 西南山區(qū)某溝谷泥石流溝監(jiān)測設備

圖5 西南山區(qū)某溝谷泥石流溝監(jiān)測設備布設示意圖

4.1 降雨量監(jiān)測

因山區(qū)降雨分布不均，流域上下游瞬時降雨差異可能很大，因此考慮布設2臺雨量監(jiān)測站，實時收集降雨信息，作為預警的關鍵參數(shù)，見表3所示。

表3 雨量計主要技術參數(shù)

4.2 泥水位監(jiān)測

泥水位監(jiān)測：主要用于監(jiān)測流域上下游2個監(jiān)測斷面的泥水位變化情況。采用實時采集，立即觸發(fā)的系統(tǒng)邏輯。即：泥水位傳感器是按照“秒”級的頻率，一直在獲取泥石流溝中泥水位的變化情況。當泥水位變化超過閾值時，立即觸發(fā)現(xiàn)場的照相機拍照，并將現(xiàn)場的監(jiān)測數(shù)據(jù)立即上報遠程的監(jiān)測中心。泥水位計主要技術參數(shù)見表4所示。

表4 泥水位計主要技術參數(shù)

4.3 泥石流流速監(jiān)測

此項監(jiān)測與泥水位監(jiān)測宜安裝于同一監(jiān)測斷面，監(jiān)測數(shù)據(jù)可用于相互驗證，流速信息可以反饋泥石流的動力特征，并為提前預警時間計算提供重要參數(shù)。流速儀主要技術參數(shù)見表5所示。

表5 流速儀主要技術參數(shù)

4.4 泥石流次聲、地聲監(jiān)測

泥石流次聲、地聲監(jiān)測站：采用次聲、地聲同站2參數(shù)監(jiān)測部署于流域的上游。監(jiān)測泥石流早期運動過程中產生的聲波在空氣中和地面?zhèn)鬏數(shù)穆晧汉皖l率以實現(xiàn)早期預警。泥石流次聲傳感器主要性能參數(shù)見表6所示。

表6 泥石流次聲傳感器主要性能參數(shù)

4.5 泥石流沖擊狀態(tài)監(jiān)測

在流域上下游沿監(jiān)測橫斷面安裝斷線監(jiān)測儀，當泥石流運動至該位置即撞擊該條拉線，拉線受到一定程度以上的力或位移即被沖斷。通過此項監(jiān)測可以準確判識泥石流是否發(fā)生并且可對規(guī)模、沖擊力進行定性判識。

4.6 環(huán)境

環(huán)境情況主要采用攝像機進行監(jiān)測，分別安裝于泥石流流域上下游。通過攝像頭實時傳遞的圖像或者存儲于云端圖像對泥石流發(fā)生情況進行確認，通常配合其它監(jiān)測設備使用。

4.7 報警裝置

滾動顯示屏，聲光報警裝置：沿車輛行駛方向，距離泥石流災害點2km處的公路旁，各設置一套。當監(jiān)測平臺向設施管理人員發(fā)出預警信號后，由技術人員發(fā)出信號，控制滾動顯示屏及聲光報警裝置播報泥石流具體情況，對過往的車輛、行人進行實時告警。

5 結束語

目前基于數(shù)值模型的山區(qū)山洪泥石流預報技術已經在涼山州部分地區(qū)進行驗證并推廣使用，并成功預警部分泥石流等災害。該項技術相對傳統(tǒng)單一的預報已經有了關鍵性突破，但綜合來說，其精準性和可靠性仍需要進一步提高，主要體現(xiàn)在復雜的大氣環(huán)境、地質構造、生態(tài)條件背景下，構建完善且精準的降雨預報模型、生態(tài)水文模型仍需要持續(xù)進行技術攻關克難。

隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感、無線通信技術大力發(fā)展，泥石流自動化監(jiān)測預警設備迭代更新速度很快，并開發(fā)出如智能監(jiān)測球等高度集成化、輕量化的更新監(jiān)測設備，但泥石流監(jiān)測預警準確性及成功率仍然難以保證，其制約因素主要為監(jiān)測數(shù)據(jù)的高效分析處理及準確預警模型構建。如何將多源、海量的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行篩選、分析，提煉關鍵信息，并將其耦合進入準確完善的監(jiān)測預警模型將成為泥石流監(jiān)測亟需解決的關鍵問題。