金沙江白格滑坡—堰塞湖地灾报告发布:此前存在形变迹象

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近日,中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室吴通华团队在Remote
Sensing 杂志发表了题为Investigation of a Small Landslide in the Qinghai
Tibet Plateau by InSAR and Absolute Deformation Model
的研究论文,公布了InSAR(合成孔径雷达干涉)监测青藏高原小型滑坡的最新成果。  滑坡是青藏高原主要的地质灾害之一。近年来由于气候变暖和极端气候事件频发,青藏高原多年冻土区的小滑坡事件在发生频率和空间尺度上都有增加趋势,严重影响区域的生态环境和建筑工程稳定性。InSAR技术对同一地区观测的两幅复数值影像数据进行相干处理,用于获取地表高程信息,被广泛应用于亚平宁山区、阿尔卑斯山和安第斯山等高寒高海拔地区滑坡的调查、监测、预测和预警。  2017年9月7日,青海省玉树地区直美村发生滑坡事件,导致草皮出现深约8.5米,直径约70米深坑。此次滑坡是发生在多年冻土区距离人类居住地区较近的灾害,备受科学界和政府关注。吴通华团队基于InSAR小基线算法,构建了绝对形变模型,对2016年1月至2017年9月滑坡前的地表形变过程进行分析研究,得到多年冻土区滑坡绝对形变时间序列特征。该InSAR形变结果很好反映了小型滑坡异常的时空位移和渐进破坏过程及绝对形变量与降水气温的良好关系,并提出了基于动力学基础的多年冻土区小型滑坡破坏机理概念模型。该研究扩展了InSAR对多年冻土区滑坡灾害的监测能力,获得了对多年冻土变化引发地表变形机制的新认识。  该研究获中科院战略重点研究项目(XDA20030201、XDA23060703)和国家自然科学基金(41690142、41771076、41671070、41701073)共同资助。  研究区位置与概况图  基于无人机数字高程模型结果的地表垂直变形速率空间分布图  基于动力学基础的多年冻土区小型滑坡机制概念图  多年冻土区及滑坡灾害形变分解过程。其包含季节性(如冻融循环作用)和长期趋势(如气候变化作用),季节周期由温度控制,振幅由土壤湿度决定。 
标签: 无人机

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14日,成都理工大学“地质灾害InSAR技术研究中心”根据InSAR遥感监测识别,发布了“金沙江白格滑坡—堰塞湖InSAR监测分析报告”。报告指出,金沙江白格滑坡区斜坡在发生滑坡灾害前,已存在明显的、可被遥感技术感知和发现的形变信息。

科研人员在青藏高原进行野外观测实验。

10月11日,西藏自治区江达县波罗乡境内发生山体滑坡,造成金沙江断流并形成堰塞湖。灾害发生后,“地质灾害InSAR技术研究中心”第一时间获取高分辨率卫星影像进行了灾情遥感影像解译分析,并利用合成孔径雷达干涉测量技术展开了滑前形变探测等工作。

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报告指出,从2011年3月4日卫星影像可见,该滑坡区早在2011年之前便存在显着形变,滑坡后壁已经基本连通,滑坡中后部发育多处中小型滑塌。从2015年2月22日影像发现,2011年至2015年滑坡体上变形整体呈加剧趋势,但未发生剧烈的位移变化。从2018年8月29日Planet卫星影像可见,此时滑源区整体变形非常显着,滑坡后壁发生了较明显的整体下错,滑源区中部发生了较大规模的滑塌。

无人机热红外遥感监测。

“该滑坡为在长期重力作用下处于蠕滑变形中的岩质滑坡,2017年以来滑坡变形呈现逐渐增大趋势,并最终失稳破坏发生大规模滑坡,并堵塞金沙江。”四川省地灾应急专家、成都理工大学教授许强介绍,据灾前Sentinel—1卫星数据显示,今年9月4日至10月10日,该滑坡一直在持续变形,到10月10日,整个斜坡体形变特征更为明显,形变量级及范围均有显着增加。

利用三维激光雷达和热红外传感器等遥感监测技术,中国科学院西北生态环境资源研究院冻土工程国家重点实验室研究员马巍团队揭示了青藏工程走廊内多种冻土工程扰动下的冻土斜坡时空热模式。该成果日前发表于《滑坡》《地学模型开发》《生态指标》。

许强指出,灾前ALOS—2卫星提供的2017年7月24日至2018年7月23日的数据也显示,该滑坡在这段监测时段均具有不同程度的形变特征,与Sentinel—1卫星得到的形变结论基本一致。

从格尔木到拉萨,横穿青藏高原1120多公里的工程廊道内,密集分布着青藏铁路、青藏公路、格拉输油管道、兰西拉通讯光缆、青藏直流联网工程等多条重大线性工程。在全球气候变化加剧和人类活动日益频繁背景下,青藏工程走廊内的多年冻土退化显著,冻融灾害增多,生态系统面临新的挑战。

“根据14日上午现场应急调查人员发回的照片,目前滑坡堰塞体已经自然形成了宽约100米的泄流通道,堰塞湖水位已经明显下降,堰塞坝整体溃决的风险已基本解除。”许强介绍,灾害发生后,该中心还联系了意大利COSMO—SkyMed卫星定点开展灾区高分辨率SAR数据采集,计划用16天周期获取堰塞湖坝体4幅干涉图像,密集监测坝体周边斜坡形变动向,为灾害风险评估提供技术支持。

利用三维激光雷达和热红外传感器监测,通过对青藏工程走廊内的冻土斜坡与多种冻土工程间三维时空变形及其水热动态的遥感监测试验、模型构建与影响评估等研究与分析,科研人员揭示了多种冻土工程扰动下的冻土斜坡地表温度的时空分布特征。

据介绍,科学研究中的开放性、透明性和可重复性日益受到重视。2013年,科研人员自主开发了包含16种冻土指数的PIC模型,用于模拟青藏高原站点和区域的各种冻土指数,其数据和代码完全开放共享。青海省气象局应急与减灾处已采用此模型开展气候变化下冻土灾害预警与减灾工作,并取得良好效果。

为进一步评估青藏铁路修建及运营对高寒生态系统的影响,中国科学院西北生态环境资源研究院科研人员分析了青藏工程走廊内气候变化对不同区域植被的影响,并利用PIC模型模拟了冻土区内的活动层厚度变化。

结果显示,北部区(编者注:工程走廊按照冻土类型分为“北部区”“多年冻土区”“南部区”)和冻土区内的植被生长呈好转趋势,冻土区内的活动层逐渐加深。北部区和冻土区内(包含可可西里和三江源国家自然保护区)绝大部分植被已改善,但南部区特别是其铁路周边植被退化严重。目前,科研人员正在集成多种数据与建模进行深入分析与论证。

(原载于《中国科学报》2018-07-09第5版创新周刊)

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