基于大型堰塞坝数据库的统计分析与治理措施

常雨晴，张新华，薛睿瑛

(1.四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室，四川 成都 610065；2.太原理工大学，山西 太原 030024)

0 引言

近年来，随着全球气候的异常变化，地震、强降雨等极端自然事件频发，这些极端自然事件极易引发滑坡、崩塌、泥石流等次生灾害，造成堰塞体堵塞河道形成堰塞湖。2000年西藏易贡发生巨大山体崩滑形成堰塞湖，造成主河道7km范围内林地和公路全部被淹没，堰塞体两个月后在泄流槽的疏导下发生溃决，洪峰流量达120000m3/s，沿线公路、桥梁均被冲毁[1]。2008年四川省汶川县突发里氏8.0级大地震，地震诱发多起滑坡和岩石崩塌事件形成257个堰塞湖，据评估其规模最大的唐家山堰塞湖一旦垮塌，很有可能引发下游多个堰塞坝溃决而发生洪水链锁反应，损失不可估量[2]。2018年10、11月中国四川省甘孜州白玉县与西藏江达县交界处白格村接连发生两次滑坡堵江事件，溃决洪水冲毁下游西藏、四川、云南3省境内多处道路、耕地和房屋，下游多处桥梁被冲毁[3]。而堰塞坝灾害至今仍是一个尚未研究彻底的不可预测事件，它的形成和发育是河流系统与边坡系统之间复杂的相互作用的结果[4]。现有的堰塞坝数据库参差不齐，多为某一次或某几次灾害集中形成的堰塞坝案例，大型数据库屈指可数，数据缺乏普适性，同时数据库规模较小，年代跨度有限，地区分布不均匀，统计规律不具有代表性，另外近年来地震、强降雨事件诱发形成多起新的大型堰塞坝事件也有待统计更新。所以重新整合汇编并更新现有堰塞坝数据库对建立更高精度的参数统计模型，进一步探究堰塞坝统计规律及溃坝机理具有十分重要的意义。

本文通过案例搜集，在前人基础上更新了近5年堰塞坝案例，建立了一个包含1230个历史堰塞坝案例的大型数据库，统计了堰塞坝的基本特征并进一步对特征要素间的关联性展开分析，得到了堰塞坝特征统计规律及堰塞坝特征要素之间的关联关系，为日后建立参数统计模型研究其发展规律和致灾机理打下基础，最后文章基于相关统计规律对堰塞坝预警预防和灾后应急处理提出了建设性建议。

1 国内外研究进展

早在20世纪70—80年代，国外便开展了大量滑坡堵江事件的调查研究工作，美国学者J.E Costa和R.L Schuster编制了世界滑坡坝目录，汇编了来自世界各地463起滑坡坝的详细数据[5]，随后发表了专题文章对堰塞坝的定义、分类、特征、发育规律等进行详细的说明，为后人的研究奠定了很好的基础[6]。2002年L.Ermini和N.Casagli[4，19]以地貌调查为基础，收集了世界各地500多个堰塞坝的数据，不过其中大部分位于意大利北部和美国西部。2015年Korup阐述了过去10年堰塞坝研究进展并针对荷兰堰塞坝的研究建立了全球和荷兰的堰塞坝数据库。2020年Fan和Dufresne在前人的基础上，提出了一个新的世界性数据库，该数据库加入了22例火山环境中的堰塞坝案例，还对堰塞坝类型和特征分别进行了重新定义。

我国地质条件复杂，高山峡谷区域发育众多，自古以来堵江滑坡事件便频繁发生。虽然我国早在1000多年前就对滑坡堵江事件开始有所记载，但对于堰塞坝的研究相较国外起步较晚。到20世纪末，我国学者柴贺军等人[7]才建立了国内最早的堰塞坝数据库，搜集了我国历史上147例滑坡堵江事件，并对堰塞坝的特征进行了诸多定性描述。进入21世纪，许多学者开始对堰塞坝事件进行系统研究，2006年严容[1]通过文献检索和历史调研在柴贺军等人的基础上，进一步全面统计了我国崩滑、泥石流堵江事件，建立了包含388起堰塞坝案例的数据库，针对堰塞坝的分布特点和发育规律进行了详细的研究。2008年汶川特大地震中产生257个堰塞坝，Cui Peng等人[2]第一时间赴灾区考察，根据现场观测和遥感资料对堰塞坝清单进行了逐一排查，完成了风险评估并提出应急处理措施。Fuan等[8]通过卫星数据对本次灾害产生的堰塞坝进行了识别，对32个获取到详细数据的案例进行了特征统计和危害评价。针对本次灾害中产生的最大规模的唐家山堰塞坝，进行了应急减灾措施的相关讨论。2014年石振明等[9]，通过建立国内外大型堰塞坝数据库，提出了溃决参数快速评估模型，并采用唐家山堰塞坝溃决案例进行了验证。2018年年延凯等[10]通过案例汇编，建立了全球1328例堰塞坝大型数据库，提出一种三参数快速评估方法预测坝体稳定性。

综上分析可知，近年来学者们在有关堰塞坝特征性质的探究方面有了一定的研究成果，且也建立了不少堰塞坝数据库，不过对其分析可知，现有数据库多为某一次灾害形成的小规模堰塞坝数据库，年代跨度较小，大多为集中在某一时期的统计案例，数据缺乏普适性。此外，针对堰塞坝特征的统计分析也不尽完善，对堰塞坝特征间的关联性分析不足，同时缺少对近几年最新案例的统计。

2 堰塞坝数据库构建

2.1 数据库构建

堰塞坝作为自然灾害的衍生物，分布具有很大的随机性，其溃决往往是难以提前预测的，所以不像人工坝溃决事件一样具有详细的坝体数据。鉴于堰塞坝案例信息统计比较困难，本文通过文献调研、新闻纪实、现场调研等多种途径进行资源整合，数据来源见表1。经过初步的数据筛选后整理出了共计2562个堰塞坝案例的数据库信息集合，对所有数据信息进行同质化处理，最终建立了一个包含1230个历史堰塞坝案例的大型数据库，总共涵盖了公元后2000年来全球46个国家有所记录的滑坡堵江及堰塞坝事件。数据库内容可分为堰塞坝基本情况、滑坡情况、坝体情况、堰塞湖情况、致灾情况等5个模块，主要统计了堰塞坝的分布、形成和诱发因素、坝体参数、寿命、溃决参数等信息。数据库构建流程如图1所示，数据库来源见表1。

表1 数据库来源

图1 数据库架构

2.2 特征统计

2.2.1分布特征

本文数据共统计到国内外46个国家1230个堰塞坝案例数据，为研究其分布特征，对数据库内各个堰塞坝案例在世界各大洲的分布位置进行统计，如图2所示。由图可知，大部分溃坝案例来自亚洲(59.2%)，比例接近六成，南美洲、大洋洲占比最少。此外，本文还对堰塞坝案例在全球和各个国家的分布情况进行了分析，如图3所示。从图中可以看出案例数最多的国家是中国，占比43.3%，其余各国所占比重较少。一方面是因为我国历史悠久，史籍记载滑坡堵江事件资料较多，另一方面我国幅员辽阔，山地和高原占陆地面积一半以上，滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害频发，尤其是我国西南地区，山地面积较多，历史上诸多堰塞坝事件均分布于此。

图2 堰塞坝在全球的分布

图3 堰塞坝在不同国家分布

2.2.2堰塞坝成因统计

堰塞坝根据其成因一般可分为滑坡堰塞坝、冰碛堰塞坝、崩塌堰塞坝、泥石流堰塞坝等。本文所收集的数据中具有地质成因记载和诱发因素的案例分别有660例和887例，对堰塞坝地质成因类型进行统计分析，如图4所示。由图可知，绝大多数堰塞坝都是由滑坡和坍塌引起的，而泥石流、落石以及混合因素触发的堰塞坝较少。从实际来看，一次暴雨事件或特大地震事件都可能诱发相当多的堰塞坝，如2008年汶川地震一次性诱发了257个大大小小的堰塞湖。为此，对堰塞坝的诱发因素进行统计分析，如图5所示。由图可知，降雨和地震诱发形成堰塞坝案例数量最多，比例高达86.5%，而融雪(4.8%)、人类活动(4.5%)、火山爆发(3.4%)、山体失稳(0.8%)等其他诱发因素则占比较少。

图4 堰塞坝地质成因

图5 堰塞坝诱发因素

2.2.3堰塞坝坝体特征统计

坝体堆积形态是影响坝体稳定性的关键参数。对堰塞坝坝体参数进行统计分析，如图6所示。从图中可以看出，堰塞坝形成后坝高在40m以下和100m以上的坝体居多，分别为56.4%和17.3%，坝高最高可达1100m，坝长最长可达7000m，坝宽最宽可达14000m。由此可见，堰塞坝具有坝长和坝宽远远大于坝高的特点。堰塞坝长宽比也是影响坝体稳定性的重要特征之一，与人工筑坝不同，堰塞坝长宽比(沿河道长度/垂直河道长度)一般较大，对其进行统计分析可知，只有将近17%的堰塞坝案例(49例)长宽比小于1，而大部分堰塞坝长宽比在1～5之间(195例)，仅有10%左右堰塞坝长宽比大于5，平均长宽比为2.69，如图7所示。

图6 堰塞坝坝体参数

图7 堰塞坝长宽比规律

2.2.4堰塞坝寿命特征统计

堰塞坝寿命通常难以预测，但由于没有防渗及泄洪设施，所以往往寿命很短。根据历史记载，堰塞坝一般在坝体形成后的数小时到数天、数年不等发生溃决，鲜有记载堰塞坝形成后未经处理而永久保存的案例。本文收集到具有堰塞坝寿命的案例数有286例，如图8所示，33.9%的堰塞坝形成后一天时间内便发生溃决，在10天以内发生溃决的堰塞坝达57.7%，占一半以上，85.3%的堰塞坝在形成后的1年内溃决。结果表明，堰塞坝短时间内发生溃决的可能性较高，因此堰塞坝形成过程中的抢险救灾措施应着重加强对时间的预测与把控。

图8 堰塞坝寿命

2.2.5溃决特征统计

现有记载的堰塞坝溃决方式主要有漫顶溃决、管涌溃决和边坡失稳3种类型，如图9所示为本文数据库整合分析出的堰塞坝溃决机理特征统计图，从图中可以看出，93.2%的溃决案例均是以漫顶破坏方式的，5.6%的溃决案例系管涌破坏，而小部分案例是边坡失稳破坏，比例仅有1.1%。由此看出堰塞坝发生漫顶溃决概率极高，在防险救灾中应着重加强有关漫顶破坏方面的研究。另外堰塞坝溃决过程历时很短，如图10所示，接近80%的坝体6h内便完成了整个溃决过程，而绝大部分溃决过程在15h完成。堰塞坝的残存坝体仍会继续留存在河道中。为探究堰塞坝溃决残存比规律，本文进一步对41例具有坝体残存数据的溃决案例进行了分析。如图11所示，整体来看堰塞坝残存比(残存坝高/坝高)平均值为0.57，残存比0.4～0.6之间的堰塞坝比例最高，为32%，残存比大于0.6的比例为46%，而只有少部分(22%)堰塞坝溃决后残存比小于0.4。这意味着，堰塞坝溃坝后，在堰塞坝址处有大量的泥沙石块堆积，不可避免地影响到河床底部形态形态特征，对后续河流的演变及下游水生生物及生态系统都造成一定的影响。

图9 堰塞坝溃决模式

图10 堰塞坝溃决时间

图11 堰塞坝残存比

2.3 特征关联性分析

2.3.1诱发因素与季节关联性分析

由于降雨融雪、山体失稳等因素明显受季节影响较大，特此统计分析了不同诱发因素的季节分布特征，如图12所示。本文共统计到470例具有诱发因素和时间数据的堰塞坝案例，总体来看堰塞坝在夏季产生的比例最高，为45.3%，其余季节(春季18.7%、秋季18.7%、冬季17.2%)发生堰塞坝比例较为平均。其中春季中融雪因素诱发堰塞坝比例最高，其他诱发因素(降雨、地震、人类活动、火山爆发等)均在夏季出现频率最高，表明夏季是堰塞坝频发的高危季节，而春季、秋季、冬季并没有表现出显著的季节差异性。

图12 诱发因素与季节关联性

2.3.2地质成因与寿命关联性分析

不同地质成因产生滑坡体的堆积方式不尽相同，本文对数据库中197例同时具有地质成因和堰塞坝寿命案例进行了统计分析，如图13所示。总体来看，单一因素诱发形成的堰塞坝寿命较混合因素更短，而在单一因素对比中，坍塌诱发形成堰塞坝的寿命最长，其次为滑坡，泥石流诱发形成堰塞坝的寿命最短，说明混合诱因形成的堰塞坝相较于单一因素形成的堰塞坝结构更加稳定，而单一因素中，坍塌诱发形成的堰塞坝稳定性强于滑坡强于泥石流。

图13 地质成因与堰塞坝寿命关联性

2.3.3不同诱发因素与地质成因关联性分析

地震、强降雨等灾害一般都是通过诱发滑坡、崩塌、落石、泥石流产生堰塞坝，本文对堰塞坝的诱发因素和地质成因进行了关联性分析，统计结果如图14所示。由图可知，同时具有诱发因素和地质成因数据的堰塞坝案例有514例，不同地质成因堰塞坝的诱发因素存在明显差异。降雨是造成泥石流型堰塞坝的主要原因，超八成的泥石流型堰塞坝是由降雨诱发的；地震是造成坍塌型、滑坡型和落石型堰塞坝的主要原因，超六成的坍塌型堰塞坝和超五成的滑坡型堰塞坝是由地震诱发的；而在混合型堰塞坝中，由降雨、地震诱发的堰塞坝数量相当，比例均为42.9%。

图14 诱发因素与地质成因关联性

3 堰塞坝防治抢险措施建议

堰塞湖一旦发生溃决，会造成巨大生命财产损失和河流生态系统的严重破坏，所以提前针对堰塞坝进行防治和及时抢险十分关键。基于上述堰塞坝特征的分析，提出以下防治和抢险措施，旨在对未来堰塞坝灾害处理提供可参考的意见和建议。

(1)建立完善预警预报及快速抢险机制。由上述堰塞坝溃决特征规律可知，近六成堰塞坝形成后10天内发生溃决，应急抢险的时间十分紧张，应集合卫星、遥感等多方面技术实时获取堰塞体全方位的地理、地质、水文气象信息[20]。保证快速做出洪水溃决预警预报的发布，同时快速制定抢险应急方案，及时为评估溃决洪水风险对下游居民转移和防护风险的判断提供科学决策的依据[11]。

(2)准确预测洪峰流量降低风险。堰塞湖危害主要在于洪峰流量的大小，因而准确预测溃决流量和溃口演化过程是堰塞湖抢险防灾的关键。通过建立堰塞坝溃决洪水预测模型，准确预测溃决洪峰流量，为下游居民提前转移安置提供决策依据。

(3)合理开发和利用堰塞湖。根据统计结果可知大多数堰塞坝溃决为半溃情况，残存的坝体随着时间的推移会逐渐融合到河道系统中。通过合理利用和人工干预，比如将堰塞湖系统改善发育成阶梯深潭体系，在很大程度上能减缓上游来水的势能，减小对河道的冲刷，同时给河道生态系统提供更多的生物栖息地环境。

(4)以自主修复为基础采取适当生态修复措施。对于堰塞湖灾区的生态修复应尽量在地区生态系统可承受的范围内，以植被自主修复为基础，选择贴近区域植物分布的绿化物种进行人工栽植。另外，针对岸坡破坏严重的区域可采用适当的工程措施，比如混凝土框格、人造台地等来稳固岸坡新增土壤[13]。

4 结语

本文通过多种途径搜集堰塞坝案例信息，建立了包含堰塞坝基本情况、滑坡情况、坝体情况、堰塞湖情况、致灾情况等5个模块的大型堰塞坝数据库。通过特征统计与关联性分析得知，夏季是堰塞坝频发的高危季节，混合因素形成的堰塞坝相较于单一因素形成的堰塞坝结构更加稳定。本研究能够为全面了解堰塞坝特征，研究其发展规律和致灾机理等工作提供一定参考。但堰塞坝数据库具有一定时限性，还需进一步关注堰塞坝灾害，对数据库进行补充。未来可基于不断更新的堰塞坝数据库建立更高精度的参数统计模型。