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摘  要：以北京山区典型区域为例，综合考虑地形地貌、地质构造、岩性特征以及水文地质条件等影响因素，对该区域潜在地质灾害的位置和类型进行了辨识，并采用数值模拟分析的方法，对辨识出的地质灾害发生情况进行数值模拟计算，通过计算结果验证对潜在地质灾害的位置和类型辨识的正确性，进而为后续建立地质灾害风险点地质模型，进行地质灾害风险点监测分析、提出预警信息奠定了基础，也为相似区域开展地质灾害类型的辨识及数值模型分析提供了参考价值。

关键词：山区;潜在地质灾害;数值模拟分析

中图分类号：P642.4      文献标识码：A    文章编号：1007-1903（2019）04-0072-05

Abstract： In this paper， based on comprehensive consideration of topography， landforms， geological structure， lithologic feature and hydrogeological condition etc.， the location and types of potential geological hazards are identified in Beijing typical mountainous area， and the method of numerical simulation analysis is used. The results can provide a basis for model establishment of geological hazard points， monitoring analysis， warning information for geological disaster risk evaluation. The paper is also a good reference value for the identification and numerical simulation analysis of geological hazard types in similar regions.

Keywords： Mountainous area; Potential geological hazard; Numerical simulation analysis

0 前言

北京市位于華北平原西北隅，土地面积16410.54km2，其中山区面积10072km2，约占土地面积的61.3%。山区由于受地形地质条件复杂、断裂构造发育、降水时空分布不均匀等自然条件的影响，加上人类活动带来的明显地质环境问题，存在泥石流、崩塌、采空塌陷、滑坡等突发地质灾害，具有灾种多、群发性、高隐蔽性、高突发性和时间上的集中性等特点。1949年以来北京地区泥石流、崩塌、采空塌陷等突发地质灾害共造成600余人死亡，直接经济损失达数亿元（贾三满等，2017）。因此，北京目前是世界上突发地质灾害最为发育的首都城市之一，对首都的安全及经济的进一步发展都存在着威胁。因此如何合理选择潜在地质灾害风险点和正取辨识潜在地质灾害类型，就成为开展地质灾害风险点监测分析的基础性、先行性工作之一。

1 概况及地质灾害风险点辨识

1.1 区域基本概况

研究区比邻某国道（图1），其地貌为典型的低山沟谷地貌，区内大小冲沟遍布，地层大面积出露，包括晚古生代、中生代及新生代地层，区内侵入岩不发育，地层主要为奥陶系、石炭系、侏罗系及第四系松散堆积物。

1.2 地质灾害风险点辨识

（1）泥石流隐患点分布位置及基本概况

潜在泥石流沟位于该区域南北向冲沟，与村镇公路直交。主沟沟长约1.5km，沟口留有巨石，最大直径约1m，补给区位于中、上游，扇形地完整性30%，较小，扇长100m，扇宽40～50m，扩散角40°，堆积区面积较大。补给段长度比80%，山坡坡度40°～ 50°，植被覆盖率30%，松散物平均厚度0.3～2m。流域范围为单斜构造，流域面积较大约0.8km2，流域相对高差约400m，横断面呈“V”型谷。

（2）隐患特征分析

泥石流的形成，必须同时具备3个基本条件，既：有利的地形地貌条件;有丰富的物源条件;短时间内可提供充足水源的水动力条件。

地形地貌条件：该冲沟位于中低山沟谷地貌（图1-A），流域相对高差大，两岸山坡平均坡度40°～50°，地形地貌有利于降水汇集，并且使汇集的降水产生一定的势能。

物源条件：沟道内物源主要由3部分组成：一是冲沟上游的各支沟内堆积了大量的兴建公路遗弃的坡积碎石且松散，稳定性差;二是形成区岩体为硬岩节理发育，大量碎块石脱离母岩，以坠、剥落的形式堆积于冲沟及两侧边坡;三是主沟沟道内堆积松散洪积砂卵砾石（图1-B）;以上碎石、碎落岩块、砂卵砾石均易于流水运移，为泥石流提供了丰富的物源提供了补给。

水动力条件：北京市降雨主要集中在6—9月，降雨集中，强度大，沟谷上游支沟较多，在暴雨条件下，各支沟水流能较快速的向主沟汇集，具备了激发该泥石流发生的水动力条件。

（3）辨识

此冲沟同时具备泥石流发生的地貌条件、物源条件及水动力条件，判定为泥石流隐患点，爆发的规模取决于降雨强度，潜在威胁较大。

2 数值模拟分析

前期的野外勘察和辨识已初步确定出潜在泥石流物源区的位置，现通过数值模拟分析的方法拟计算出泥石流发生时的最大流速、最大冲击力、沉积物最大堆积厚度，用以判断泥石流发生时破坏强度，验证潜在地质灾害辨识结果。

2.1建立计算模型

将取得区域内的各种地质数据，应用FLO-2D 程序对潜在泥石流区域进行数值模拟分析。图2为区域范围等高线平面图，图中红色区域代表物源启动区，泥石流物源堆积区主要分布在地势较为陡峭的地带。

2.2计算参数选取

（1）地形参数

将区域高程文件导入FLO-2D后，建立10m×10m的计算网格，按流域范围确定计算范围，并对网格进行高程插值，完成地形数据的处理。

（2）计算系数

根据实地调查及参考FLO-2D使用手册中相关系数的建议取值，选定各类系数如下（表1）：

（3）降雨强度

在进行泥石流数值模拟时，需要计算一条泥石流的清水流量过程线，目前计算泥石流的清水流量一般是通过泥石流暴发频率与降雨频率相吻合这个假定条件予以实现。本次模拟将研究区实际降雨强度曲线（图3）导入FLO-2D降雨-径流模型，利用获得的研究区泥石流发生时间段的降雨量数据来反演降雨过程，得到50年一遇的降雨强度值。

2.3 模拟结果

该地区泥石流沟道较深且陡，雨水易汇集流经沟道，携带沟道物源及沟道两侧松散物源，从而形成泥石流。计算范围选取全流域作为数学模型计算沟段，将50年一遇降雨条件下原始降雨強度值输入FLO-2D径流模块中，泥石流运移情况模拟结果如图4、图5、图6所示。

经过数值模拟分析计算，该区域在50年一遇的降雨条件下，泥石流最大流速为3.1m/s，沉积物最大堆积厚度为9.7m，最大冲击力与泥石流单位宽度冲击力、堆积厚度有关，计算结果为331kN，是一条极具破坏力的潜在泥石流沟，将会对沟道内的天然植被、人工构筑物及下游公路造成严重威胁，故应及时做好泥石流监测预警，避免人员伤亡及财产损失。

3 结论

本文以北京山区典型区域为例，通过野外踏勘和对比典型地质灾害的发育分布特征，综合考虑地形地貌、岩性特点和外界影响因素等，对该区域潜在地质灾害的位置和类型进行辨识的基础上，通过数值模拟分析的方法计算了在50年一遇的降雨条件下泥石流灾害发生的情况，各项计算结果证明该区域在一定的条件下有发生泥石流灾害的可能，且极具破坏力，是泥石流灾害易发区。本次工作成果将为后续进一步建立地质灾害地质模型、专业监测分析、预警模型研究等工作的开展奠定了坚实的基础，也为今后相似区域开展地质灾害类型的辨识及数值模型分析提供了参考价值。

参考文献

北京市地质矿产勘查开发局， 北京市地质调查研究院， 2008. 北京城市地质[M]. 北京： 中国大地出版社.

贾三满， 翟淑花， 姜媛， 2017. 北京突发地质灾害防控对策[J]. 城市地质， 12（4）：16-23.

江见鲸， 徐志胜， 2005. 防灾减灾工程学[M]. 北京： 机械工业出版社.

吕金波， 郑桂森， 李安宁， 等， 2016. 北京百年地质调查的传承与发展—《北京市区域地质志》修编[J]. 地质通报， 35（11）： 1906-1917.

梁鸿熙， 尚敏， 徐鑫， 2016. 基于FLO-2D数值模拟的泥石流流动与堆积影响因素研究[J]. 工程地质学报， 24（2）： 228-234.

邵颂东， 王礼先， 1999. 北京山区泥石流运动数值模拟及危险区制图[J]. 北京林业大学学报， （6）： 15-20.

向喜琼， 2005. 区域滑坡地质灾害危险性评价与风险管理[D]. 成都理工大学.

张鹏， 马金珠， 舒和平， 等， 2014. 基于FLO-2D模型的泥石流运动冲淤数值模拟[J]. 兰州大学学报（自然科学版）， 50（3）： 363-368.

赵越， 王珊珊， 王云涛， 等， 2015. 北京市突发地质灾害易发程度分区评价研究[J]. 城市地质， 10（S1）： 50-53.