复杂山区泥石流环境下高铁安全运营的预警模型

宋 阳,耿灿欣,林娟娟,邓洁仪

(南京理工大学 自动化学院,江苏 南京 210094)

川藏铁路沿线的地势与地形相对比较复杂,这里不仅有陡峭的高山、峡谷,还存在着拥有数百米厚度的古冰碛层、冲洪积层,发生崩塌、滑坡以及泥石流等自然灾害的次数与可能性都相对较高,其中泥石流灾害尤为典型。在1953年夏古乡沟发生的特大规模的泥石流以及1983年培龙沟爆发泥石流,都给当地交通运输、经济建设等造成了巨大的损失,危害十分严重。国内外学者一直以来对泥石流的预报预警等问题都十分关注,周金星[1]通过历史上北京山区发生的泥石流,分析其影响因子和灾害特点,对泥石流灾害的空间分布进行了预报;刘双等[2]通过分析寨坪沟泥石流的形成条件和基本特征,根据其启动原理,采用了泥石流预报公式进行预警;马艳鲜等[3]通过西藏历史上发生过的泥石流,分析其时空分布特征与降水条件分析,得到泥石流多发时段和地区的分布,但是以前的研究大多是对泥石流的时空特征、规模大小还有特征值进行预报。文献[4]在1972年通过研究分析提出了激发泥石流的前提条件是10 min内的降雨强度;Cannon等[5]分析泥石流现象,得到因为地区差异造成的土体、地形的区别,造成泥石流的临界降雨值也会不一样的结论;Caine等经过对引发泥石流的雨强和表面滑坡之间的联系进行研究,提出了监测地点的时间与雨量同产生泥石流的预测模型[6,7]。我国在西南地区研发设计了“铁路沿线实时降雨监测网络系统”,在2012年对四川地区的泥石流自然灾害的预测和预警进行了大量的研究和设计。常文娟等[8]对青海8.21泥石流的发育特征进行了研究并对其进行了危险性评价;唐川等[9]提出1 h降雨强度和10 min降雨强度相互影响的结果才形成了暴雨后的泥石流;韦方强等[10]在分析土体含水量与时间关系的基础上,采用最小二乘法提出泥石流早期可利用降水量的计算模型。目前我国的监测预警方式正逐步实现自动控制并且大力提高精度,这方面以全球定位系统(Global positioning system,GPS)、普通包无线服务(General packet radio service,GPRS)和北斗卫星导航系统等技术的快速发展尤为突出。

本文分析和研究地势复杂的山区泥石流灾害成灾机理,提出基于泥石流从形成到发生过程的监测预警模型,经过对复杂山区泥石流在形成过程中的各个阶段的参数进行监测,结合文中提出的各参数的特征指标值和划分的灾害等级,形成泥石流灾害的综合监测预警系统,及时对铁路部门发出提醒,从而保障高铁的安全运营。

1 川藏铁路沿线泥石流成灾机理分析

川藏铁路由成都平原作为起点,横穿横断山脉,经过诸多河流到达青藏高原,沿线附近地形变化繁复,受风化的影响,松散固体物质量不断增加,使得泥石流灾害特别容易发生。复杂山区泥石流环境是指地形陡峭、地质结构复杂的土质山体,经过暴雨降水、冰雪消融等水源冲激的、含有大量泥沙碎石和介于夹带沙石的水流混合环境[11-13]。本文将从泥石流的分类、特征以及泥石流的成因等方面对泥石流灾害的成灾机理进行分析。

1.1 泥石流灾害的分类及特征

泥石流可以根据成因、流体性质以及流体的物质组成进行分类,根据川藏铁路沿线的地质情况[14,15],本文主要从泥石流的形成因素方面进行分类,分为基于降雨型、基于冰川型和共生型等3类泥石流。其分类如图1所示。

基于降雨型的泥石流是指降雨雨量为泥石流形成的水体来源,这种泥石流主要发生在雨水多的季节;在冰川和雪山的外缘地带会产生基于冰川型的泥石流,这种泥石流的形成与冰川的变化过程联系紧密,并且规模宏大、难以预报、治理难度大;共生型泥石流是以冰川冰雪消融和降雨共同作为水体来源形成的泥石流,由于其成因比较特殊,所带来的灾害规模也会比前两种更大。

1.2 泥石流灾害的成因分析

导致泥石流产生的原因主要有:地形地貌条件、充沛的水源、丰富的松散固体物质[16-18],其分类如图2所示。本文将从引发因素对川藏铁路沿线的易发泥石流进行分析。

成因1。地势地形的复杂多样。地形地貌是泥石流产生过程中的前提条件。川藏铁路沿线地形山高沟深、山岭水流和大量河谷沟壑。这种地形有利于水流的集聚,极易产生降雨型泥石流。在铁路沿线河流流域内,冰川、冰湖地貌发育成熟,侵蚀比较强烈,为冰川型泥石流的产生创造了条件。泥石流形成的地形地貌分类如图3所示。

成因2。充沛的水源。充沛的水源是泥石流在形成过程中的主要因素。在川藏铁路沿线的大量降雨、冰川消融、冰雪崩塌等现象,把大量的水资源供给泥石流的形成。所需的水源条件如图4所示。

成因3。大量的固体不稳定物质。大量的碎裂固体物质是泥石流爆发的关键原因。川藏铁路沿线大量的破碎岩体、冰水沉积物等,给泥石流的产生供应了大量的碎裂不稳定固体物质。固体物质来源如图5所示。

2 泥石流环境下高铁安全运营的预警模型

本文将泥石流在形成过程中的具有代表性的预警参数汇合在泥石流监测预警系统中,能够形成预警信息与监测信息之间的交互分析检验,这将会使泥石流预警的准确率得到促进。

2.1 泥石流形成监测预警系统结构

合理选择监测泥石流相关参数的内容是保证监测预警系统可靠性的重要环节。监测目标主要从形成泥石流所需条件、运动特点和水体条件等方面进行分析,选择从以下几个方面监测泥石流,即水量监测、土地渗水深度监测、泥石流次生波监测和临灾泥位监测[19]。将各参数的预警指标值与预警分类等级相结合,构成基于泥石流形成过程中的监测预警系统。数据采集、数据传输、数据处理中心和预警等3部分系统共同组成预警系统,总体结构如图6所示。

2.2 泥石流相关参数

本文主要对降雨强度、土壤降雨渗入深度、泥石流运动过程阶段次声波以及泥石流沟道泥位等参数进行分析。

2.2.1 泥石流降雨量分析

充沛的水源是导致泥石流灾害发生的一个主要原因,在川藏铁路沿线降雨以及冰崩、雪崩带来的冰雪融水都能提供水源。以前的研究人员常会使用统计降雨模型对泥石流灾害进行预报,对10 min降雨量、1 h降雨量、24 h降雨量的临界雨量值进行监测。据统计,泥石流是否发生与10 min降雨量的关系最为密切。

(1)10 min临界雨量判别式。在综合分析的基础上,给出10 min临界雨量的关系判别式

Ri10≥μ1Ri10-μ2Pa≥μ3Ri10

(1)

(2)实时降雨监测网络函数。表达实时降雨监测网络系统的函数关系式

Y=R·M

(2)

式中:R为降雨系数;M为地面泥石流沟的判别系数。

(3)降雨条件函数。基于式(2),本文使用了降雨条件函数R与流域内的环境动态函数M,按照活动性要素的作用机理、数量差异和在流域的时空的联结关系,来预报预警是否会形成泥石流,产生泥石流时的降雨条件函数为

(3)

式中:K为存在前期的降雨量的系数,K>1;没有前期降雨的情况下系数K=1;H24h为该区域在24 h内的最大降雨量(mm);H24h(D)为该区域可能产生泥石流24 h的临界降雨量(mm);H1h为该区域在1 h内的最大降雨量(mm);H1h(D)为该地区可能引发泥石流的1 h临界降雨量(mm);H1/6h为该区域在10 min内最大降雨量(mm);H1/6h(D)为可能导致该地区发生泥石流的10 min以内的临界降雨量(mm)。

对降雨量预警参数进行上述分析,得到了降雨条件函数与泥石流爆发关系,见图7。

利用泥石流降雨条件判别式(3)的结果对不同等级的泥石流进行预警,其临界判别如表1所示。

表1 降雨系数R与泥石流预警临界判别

2.2.2 泥石流土体入渗深度分析

坡地土壤是泥石流源的重要组成部分,其稳定性会受到降雨入渗的影响。泥石流源土壤降雨入渗深度的临界指标值为

(4)

式中:c为饱和土体粘聚力,λ1为水的饱和容重,λ2为土地饱和容重,λ3为土体浮容重,α为源地土体斜坡坡度,β为源地土体饱和土体内摩擦角。

2.2.3 泥石流次声声压分析

次声波的声压值与泥石流的种类和大小有联系,泥石流中的固体物质越多,流量和流速越大,其幅值和声压越大,次声波形在泥石流发生时会呈现出间谐正弦波;它的频率是5～10 Hz,一般大约为6 Hz;幅值为0.5～4.0 Pa。产生泥石流的大小会直接影响次声波的强度。据观测研究发现,泥石流的流量和次声压力值之间大致存在线性正比关系,见图8。

2.2.4 泥石流泥位分析

在复杂山区,铁路一般通过桥涵穿越冲沟,所以有必要对泥石流所对应频率下的洪峰流量进行分析,并按照泥石流冲沟通过能力确定桥涵断面大小。与泥石流的泥位、断面的过流面积、水力半径、沟床的纵坡坡度有关,根据铁路列车的行车安全性,确定了不同预警等级下泥石流的泥位预警值。泥位预警判别式为

(5)

式中:G为危险程度等级;L为泥石流的实际泥位;l为桥涵、沟道的安全过流泥位。

根据实际情况,泥石流的泥位预警阈值判别等级见表2。

表2 泥石流泥位阈值判别等级

2.3 泥石流预警系统架构

通过分析泥石流的形成条件,发现引发泥石流的主要原因,建立预警模型。泥石流的预警模型由数据采集、数据传输和数据处理中心及预警等3部分系统组成。

架构1:数据采集系统。数据采集系统的任务是将上述参数进行采集处理。雨量信号通过雨量站的雨量筒进行采集;对土壤降雨入渗深度的监测是通过监测泥石流源土壤电导率的变动,推算求得降雨土壤入渗深度;次声信号通过次声传感器的采集终端采集;泥位数据通过泥位计采集终端采集。

架构2:数据传输系统。数据传输是把监测点的数据传回。按照沟道条件的不同和设备的要求,选择采用公网(GSM/GPRS)、北斗卫星和光纤/ADSL等方式进行数据传输。

架构3:数据处理中心及预警系统。由数据库核心和预警管理系统两部分构成,根据现场监测的数据进行存储与进一步的研究,将数据与预警值进行比较,从而按照预报的等级对泥石流灾害发出警报信息。泥石流预警系统的流程如图9所示。

复杂山区泥石流预警信息的发布主要取决于泥石流预警的种类和可能发生灾害的规模来确定,从而向危险区域的过往列车进行预警。当泥石流流域发生降雨或者冰川融化等产生水源时,启动流域内的水量、渗水深度、振动和泥位的信息监测,当水量、渗水深度和振动均未达到警戒值时,工作人员暂时不做处理,列车以正常速度运行;当达到危险水量值或者达到警戒泥位值时组织相关人员准备转移,每隔一定时间向列车报告一次流量,列车应降低速度行驶;当泥位达到危险值时,应组织区域内相关人员立即转移,列车停运。

3 案例分析

磨子沟地处四川省松潘县,属于北亚热带气候,年均降雨量在830 mm左右。这里属于高原季风气候区,降水分布时间不均,灾害性的气候活动比较频繁。磨子沟的地理位置如图10所示。

3.1 雨量数据分析

由磨子沟泥石流的雨量特征,按照泥石流产生降雨条件判别关系式来对泥石流预警指标值进行计算,H24h(D)、H1h(D)、H1/6h(D)临界降雨量是按照国家暴雨分区的年平均降雨量进行分区,得出磨子沟泥石流的H24h(D)、H1h(D)、H1/6h(D)临界降雨量分别为60 mm、20 mm、10 mm。其中,2016年9月6日发生小规模泥石流时的部分降雨系数曲线如图11所示。

2016年9月6日单日累积降雨为55.1 mm,10∶22分和11∶10分分别发出泥石流提示性预警和泥石流形成预警。

3.2 泥位数据分析

在本文的研究中磨子沟泥石流的泥位采集数据仅用于沟口、桥涵等处的泥石流水位监测和预警,当溢流水位达到正常的洪水位时,表明可能形成泥石流灾害,此时给出的是提示性预警,当溢流水位达到正常洪水位的1.1倍时,表示已经可能形成,此时发出形成性预警。按照数据确定磨子沟的正常洪水位为0.6 m,建议提示临界预警指标值可以设为0.6 m。磨子沟临界预警指标值见表3。

表3 磨子沟各预警临界指标值

鉴于磨子沟沟内物源补充主要为弃土场表面侵蚀与坡体失稳形成泥石流,滑坡形成堵溃决的可能性较小,因此泥位数据仅针对公路涵洞口泥位数据进行采集,其泥位数据曲线如图12所示。

该场次泥石流监测预警系统分别于10∶40分和10∶52分发出泥石流提示性预警和形成性预警。提示性预警是由于泥位监测数据达到提示性预警临界值0.6 m,形成性预警是由于泥位监测数据达到形成性预警临界值0.72 m。经过现场数据确认,该次磨子沟发生了小规模泥石流,但是并没有形成泥石流灾害。

4 结论

本文分析了在复杂山区环境下极易爆发的泥石流灾害,把川藏铁路沿线的泥石流分为降雨型、冰川型和共生型3种类型的泥石流,分别阐述了其特征和易发地区;随后,对泥石流的成灾机理进行分析,概括了引发泥石流的3个因素,即复杂的地形地貌条件、充沛的水体来源和丰富大量的松散固体物质。最后建立泥石流灾害预警系统,包括数据采集、数据传输、数据处理中心及预警等3部分系统,关键参数降雨雨量、降雨入渗深度、泥石流在运动过程中各阶段次声波以及沟道泥位,通过确定它们的阈值,最终达到预警的目的。在本文中,对此预警系统进行了仿真,证明了此系统的可行性。