实验研究特定场地的土壤含水量和降雨诱发浅层滑坡:Gakenke区,卢旺达

文摘

浅层滑坡的自然威胁造成死亡和伤害。他们大多是由降雨在山区降水丰富。降雨诱发的自然威胁不同从一个网站到另一个地区的地理特征的基础上。除了降水深度、土壤含水量的确定在一个特定的区域有重大贡献的滑坡预测和早期预警系统。卢旺达是一个丘陵地形的国家,一些地区易受降雨和土壤含水量诱发山体滑坡。但物理阈值测定的分析研究降雨和土壤水分缺乏诱发山体滑坡。因此,本实验研究确定降雨和土壤含水量进行阈值可以在滑坡预警系统(lew)警报消息使用物联网技术(物联网)。各种实验进行实时监控的边坡破坏使用工具集组成的雨量计,土壤湿度传感器和一个降雨模拟工具。结果表明,滑坡发生的门槛并不仅仅与总降雨量(或强度)或土壤水分,而且还受到内部(地质、形态)和环境因素。采样地点,被森林覆盖的网站显示没有边坡破坏的迹象,而网站的作物可能会滑倒。 The experiments revealed that for a specific site, the minimum duration to induce slope failure was 8 hours, 41 minutes with the rainfall intensity of 8 mm/hour, and the soil moisture was above 90% for deeper sensors. These values are used as thresholds for LEWS for that specific site to improve predictions.

1。介绍

Rainfall-induced浅层滑坡是最自然灾害导致的死亡和重大经济损失破坏基础设施或植物在不同世界各地山区(1- - - - - -3]。在卢旺达,大约1000个滑坡情况下已确定在过去的十年里(4),影响相当数量的公民、农业土地、生计、和基础设施中价值数十亿美元。例如,近200人死于滑坡发生率在2016 - 2018 (5,6]。最敏感的区域在卢旺达是北部和西部省份,它的特点是山和陡峭的斜坡7,8]。

Rainfall-induced山体滑坡造成的主要内在因素,如地质和地貌参数和水文条件等外在因素,气候条件,地震,火山喷发9- - - - - -11]。水文因素如降雨和地下水位影响边坡稳定的位置。这种类型的自然灾害的过程是复杂的。浅层土壤的含水量几乎缺席在旱季。下雨的时候,雨水开始渗透到地球的特征不同渗透率属性,然后,地面变得湿润。它继续渗透,直到到达层低渗透系数,积累到完全饱和水平(12)和土壤的颗粒分离。表层土的基质吸力降低,一旦地面完全被,土壤基质吸力终于完全消失(13),使地面不稳定,这是一个至关重要的条件滑坡风险(14]。因此,根据其他地区的地球物理特征,滑坡发病率可能遵循[14]。Chiorean (15]描述了rainfall-induced滑坡的过程如下:(i)降雨渗透导致减少边坡土体的基质吸力,(ii)的减少土壤基质吸力降低了土壤抗剪强度,和(3)土壤抗剪强度的下降之后导致斜率变得不平衡,最后失败。基质吸力的扮演一个重要角色在滑坡发生和被定义为孔隙气压之间的区别和孔隙水压力(15- - - - - -18]。

受到水的运动(大多数时候雨水)在土壤孔隙(19]。在初始状态,当土壤是免费的从水(干),土壤基质吸力的峰值,这达到了其最小值(0)当土壤完全饱和20.]。

各种减排方法已经被广泛利用减少滑坡发生的风险。它们包括结构化的措施和nonstructured预警系统。结构性方法需要建设成本高,可能需要许多年21]。因此,高精度卢更有效率,应该强调。

许多研究已进行广泛的减少滑坡对人类生活的影响和经济损失。它们包括各种预测模型、敏感性模型和滑坡预警系统(卢)3,10]。一些模型建立滑坡发生和降雨强度之间的关系通过实验室现场试验以及数值分析(22,23];其他人估计降雨强度和持续时间,可能会导致滑坡事件(10,24- - - - - -28]。在每项研究中使用的参数是不同的,取决于作者的选择和数据的可用性。最常用的参数在不同研究降雨(外部触发因素)和内部因素,如坡(倾向,方面),土壤类型、岩性、和土地覆盖29日- - - - - -35]。

过去的研究利用室内水槽试验确定土壤水分含量之间的相关性和滑坡出现降雨,土壤类型(粒度),和斜坡倾向考虑(16,20.,36- - - - - -39]。其他人使用经验实地测试(39,40]或数值模拟[3,41卢),和各种研究通常与滑坡发生历史降雨数据一起使用记录来确定降雨诱发滑坡阈值(34,42- - - - - -48]。的研究(22,49- - - - - -56)已经表明,他们利用前期降雨作为一个关键参数,对滑坡的发生有很大的影响。在本研究论文中,参数考虑降雨强度与土壤含水量(SMC)可以帮助实现更好的滑坡预测建模工具,可用于卢。尽管先前的研究表明降雨在触发滑坡的作用并提出了好的结果,需要优化,因为条件的复杂性导致滑坡发生。因此,有必要获得之间的关系目前的降雨,降雨前期,水的含量在土壤边坡破坏时确定这些参数的特定阈值。

在上面的关系,过去的研究中发现的差距是勘探的降雨对边坡稳定的影响根据不同地球物理和环境特征。例如,一些实验使用的路堤土边坡水槽(23,57,58没有原始的力量(凝聚力),不能提供一个可靠的阈值进行的地形。因此,现场试验确定SMC和雨量卢是非常重要的。本研究旨在(1)进行了现场和分析如何逐渐雨水渗透到土壤中或降雨后,直到滑坡发生和(2)的降雨量和阈值识别SMC作为前一步饲料使用物联网技术在卢。定量统计和定性分析技术都是通过使用环境,即斜率,土壤类型、植被(或土地覆盖),和降雨强度作为一个外部参数。土壤含水量诱发山体滑坡将决定为每个选定的网站。这项研究的地理范围Gakenke区而研究是2019年10月- 2021年6月(21个月)。

2。材料和方法

2.1。研究区域

本研究是在五个领域进行(图1(c) Gakenke区(图)1(b))位于北部省份的卢旺达(图1(a))。区与Rulindo接壤,Burera山镇,Nyabihu, Kamonyi, Muhanga地区。区包括19个行政部门划分为97个细胞,617个村庄。该地区面积704.06公里²(59]。人口密度为473人/公里²。这个地区的气候通常是潮湿气候的类型与年平均气温介于16°C和29°C。降雨相当丰富,规模在1100和1500毫米/年。这个地区有四个主要的季节:小旱季从1月到2月,高雨季节跨度从三月到五月,大量降雨和滑坡事件,漫长的旱季从6月到8月,最后,短暂的雨季从9月到12月。高山上被河流和湿地这个地区的特点。最高海拔达到2647米(Kabuye山),而较低的海拔是1362米(59]。

由于气候和地理地形和地质等特点,该地区的特点是大量的山体滑坡,导致一些许多死亡和财产损失在不同暴雨事件(60- - - - - -62年]。除了和丰富的降雨频繁,高的山坡,土地覆盖和土壤质地为这个地区的滑坡(63年,64年]。这个地区的滑坡可以分为两类:(i)滑坡相关自然斜坡,从任何地方开始在山上斜率(图2(一个))和(2)人造斜坡边坡相关地块(图2 (b))、道路或挖掘活动。

2.2。方法

早期预警系统的方法之一,可以用来降低与滑坡的风险为公民提供事件信息之前发生。两个主要的方法论的方法可用于滑坡减灾技术。第一种方法使用基于物理模型考虑到无限的土壤机制;第二项实验研究确定降雨强度和持续时间阈值(10,12]。与第一种方法相关联的挑战是,可以检测出滑坡但不是预测。第二种方法可以是合适的,但每个影响因素的阈值(如水文、土地使用、岩性和土壤特性)决定(65年]。在当前的研究中,降雨强度诱发浅层滑坡估计考虑成土因素协变量和环境。各种实验和数值分析进行了估算降雨量和土壤含水量水平,可能会导致滑坡。

2.2.1。每日降雨量数据

研究区域的滑坡和整个国家完全依赖雨水。因此,本研究的降雨数据是必要的。主数据和辅助数据被用于定量研究和定性评估。首先,历史降雨和土壤水分从卢旺达气象机构收集的数据进行分析的相关性。数据从三个雨量计站(图3 (d)(图)主要被用于分析4)。设想这个分析确定边坡降雨所带来的失败和滑坡地点附近的雨量计站。

中学,现场工作于周边地区进行特征的至少两个滑坡的发病率在过去的5年。在这项研究中,雨量计和土壤水分传感器用于实时数据收集。

2.2.2。土壤水分

除了降雨数据,历史土壤含水量数据收集从办公室负责气象与分析(图4 (d))根据SMC与降水相关性(66年- - - - - -69年]。此外,研究发现,实际的土壤湿度可通过原位测量(9,70年]。土壤水分传感器用于收集土壤含水量(图在不同的网站3 (d))。

2.2.3。坡

各种研究表明,坡高对滑坡发生的影响。陡峭的斜坡在几个地区描述Gakenke斜率可以超过45度。等研究[51,63年斜率]使用5类,而在这项研究中,我们分组前两类因为滑坡情况下很少地区的斜坡上不到15%。根据数据源(71年,72年),山坡上在四类分类图所示3 (c)。

2.2.4。土壤类型

岩土性质对边坡稳定性有重要影响(73年]。在每一个测试网站,收集土壤样本和大学采取土力学实验室卢旺达为土壤分类和其他测试分析。土壤类样本网站上找到细泥砂,砂质粉土、砂质贫粘土砾石、粘土,淤泥和弹性。

2.2.5。土地覆盖

土地利用是导致滑坡发生的另一个因素。有五种不同类型的土地覆盖研究领域:森林、农田、草原、建立区域,和水,但只有前三个可用于这项研究。

2.2.6款。实验工具和设置

确定降雨影响边坡不稳定及其与土壤水分的关系,我们使用了降雨模拟器(图5)的直接原位测量土壤湿度在不同的时间期限,直到斜率表示的符号开始滑动等地面水平裂缝上方的斜坡或边坡的滑动。降雨量记录以及土壤水分在49秒的间隔。(i)的传感器监控工具是由传感器节点组成三个模拟电容土壤水分传感器由Paialu制造、操作电压3.3 ~ 3.5 V捕捉各种地面深度,土壤水分含量和Arduino Uno单片机ATmega328P;(2)气象站组成发射机(MISOL模型:WH40)和接受者(模型:WN5360);发射机和接收机之间的通信是通过无线传输433 mhz的频率和最大距离100米;(3)笔记本电脑与Python代码数据记录器来记录数据从3传感器和转换成CSV文件(图6)。

土壤水分传感器使用一个电阻传感器输出电压变化的水渗透进地面,即。土壤中,水的增加降低接地电阻,电压会下降。默认情况下,传感器读数变化时从高到低水分检测,和它们的值可能不同于一个传感器到另一个地方。因此,传感器的输出值校准Arduino的IDE(集成开发环境)通过将传感器放入烘干的土壤和记录读数,然后把传感器完全润湿容器的土壤(完全饱和),再次记录读数。Arduino IDE,最大值(阅读在干土)映射到零(0)和最低(阅读在湿土壤)到100。三个传感器被放置在不同的地面深度如表示1。

2.2.7。实验地点

所有在周围的区域进行了田间试验,滑坡(图的历史背景3 (d))。根据geotopographical不同代表网站选择和环境特性包括坡度、土壤类型、土地利用如表示2。

至少两个实验测试在每个站点测试重现的边坡破坏的阴谋。前两个测试后,进行更多的测试,表明至少有一个压倒性的胜利来证明结果的可靠性。

3所示。结果与讨论

3.1。土壤分类测试结果

五个主要网站被选为样本网站(SA)、某人、SC、SD和SE)。土壤的采集样本进行实验室测试土壤粒度分布分析,因为这方面扮演着重要的角色在不同的水文特性,比如保水性特征和滑坡。下表(表3)总结的相对组成的土壤采样站点。

如表所示2从每个网站,两个或三个情节采样(网站某人除外)辨认soil-related对入渗过程的影响。一些情节的样本被发现有不同的土壤质地。例如,土壤类型现场SA SA1粉砂和砂质粉土和SA2分别。同样,网站本身情节有弹性的淤泥和精益粘土SE1和SE2分别。

3.2。仿真结果

降雨模拟应用于所选网站同时记录降雨量和土壤含水量(分别使用无线雨量计和三个传感器),直到边坡滑动(或裂缝)是否观察到。活动采取了不同的持续时间取决于该网站。降雨模拟的极限和持续时间是基于最近的降雨诱发滑坡的事件(图4)或在过去(51]。29(29)进行实验测试11块,其中16(55.5%)导致边坡破坏(或裂缝)如表所示4。

如表所示2,大多数网站的特点是陡峭的,非常陡峭的山坡,而实验室结果表明,精益粘土和弹性淤泥中最主要的土壤类采样站点。结果在表4表明,滑坡可能在所有类别的土壤除了桑迪精益与砾石粘土,这并不代表在选中的站点,因为采样站点是那些过去山体滑坡。

3.3。降雨与土壤含水量之间的相关性

最短的时间用来模拟降雨,降雨引发滑坡是8 h41率(强度)的8毫米/小时。这发生在网站SD2土地被作物覆盖31.3°的斜率。故障点的土壤水分为82%,92%,95%的数字7(一)。除了其他因素,短期模拟边坡破坏所指示的前期降雨与初始土壤湿度高。

附近的站点SD3选择使用不同的土地覆盖(草)和斜坡倾角为29.8°。所有三个测试的观察边坡破坏本网站9 h36后,11 h58, 9 h37降雨强度的7.2毫米/小时。这把不同时间的模拟降雨诱发滑坡,但由三个传感器记录土壤含水量是80%以上的传感器,而更深层次的传感器记录如图90%以上8(一个)- - - - - -8 (c)。此外,三个测试现场进行星际2导致滑坡。这个网站有一个斜坡倾角为28.9°,土地用于农业(覆盖作物)。三个传感器的最大的土壤含水量达到98%,而最小值是86%由最高记录传感器(sensor1)在第一次测试(图8)。如表所示4,持续时间为每个测试不同是由于初始土壤含水量等因素(实验前)或其他内部地质因素。

也观察到这两个网站在精益粘土的特征。这表明,土壤类型更容易受到山体滑坡,因为即使在网站那么SC3,两个测试的三个导致滑坡。现场那么,10 h59和强度的模拟降雨9.4毫米/小时没有导致滑坡,而最后两个测试强度的7.8毫米/小时导致边坡破坏后10 h27和10 h23,分别。另一方面,前两个测试现场SC3导致滑坡;然而,最后甚至没有出现任何滑动的迹象。图9显示了降雨与土壤含水量之间的相关性两个站点。

土地覆盖Eragrostis海棠类型的草已经证明是电阻雨水渗入土壤中。这是唯一一个站点在绿草覆盖的情节(数字10 ()和10 (b)),没有任何迹象表明边坡破坏的前两个测试。然而,三个测试的进行网站SA1,只有一个观察边坡破坏如表所示4。一般来说,仿真花了很长时间的网站上没有显示任何迹象边坡破坏相比明显滑坡。原因是测试的影响日常总累计降雨对滑坡的发生和持续时间。数据10 ()- - - - - -10 (f)显示模拟累积降水量约100毫米,而持续时间超过11小时(表4)。

网站的共同特征,没有任何迹象表明边坡破坏的土地覆盖,因为它们是被森林覆盖(数字10 (c)- - - - - -10 (f)),而另一个是被草覆盖(数字10 ()和10 (b))。数据10 ()- - - - - -10 (f)也表明,尽管它需要一个长时间的模拟和降雨总量高,在某些情况下,饱和度低于90%的三个传感器(数字10 ()和10 (c)- - - - - -10 (f))。这意味着它需要很长时间才能使土壤完全饱和的斜坡被森林覆盖或保护Eragrostis海棠。

从上面的数据中,线性回归的降雨和土壤水分(图11)是观察到由于连续降雨模拟。在实践中,情况并非如此,因为降雨特征是不连续的事件(interevent时期)不同的持续时间。虽然为期一天的降雨可以达到模拟值在这项研究中,持续时间扩大到几个小时,否则可以与前面的降雨(祖先)。因此,土壤水分传感器的使用对卢至关重要,因为他们的数据信息到前期降雨。

前两个数字(数字(11日)和11 (b)分别)比较农田和林地。如图所示的斜率线最适合,0.4的斜率表示的渗透速率更快比林地和农田得到饱和之前林地( )。同样,在数据11 (c)和11 (d), 0.4对农田和林地。

3.4。边坡破坏、总降雨量和强度

降雨强度和持续时间的数值分析(表4)表明,每个站点需要不同的持续时间和降雨强度开始滑坡。这说明,这两个参数的阈值是不相同的,如果是相同的,所有其他因素应该是相同的,不同的网站几乎是不可能的。如图12,有许多滑坡发生的情况下,当降雨强度是低于最高的强度。

3.5。边坡破坏和Geoenvironmental因素

不直率的解释之间的关系斜率发生之前和期间水文物理过程失败。虽然触发因素可能会清楚地知道,这个过程本身是复杂的。降雨在文献中讨论外部滑坡的造成因素,但不能只考虑没有土壤的物理特性的变化在近阶段的滑动。降雨强度和持续时间的风险预测的基础不能确定的,因为它们的值不能是相同的所有敏感领域的特点是不同的环境因素。因此,实验分析是至关重要的在这个研究领域来确定阈值的降雨量和土壤含水量导致water-induced浅层滑坡在不同敏感地点。

3.5.1。山体滑坡、边坡和土地覆盖

虽然陡峭的斜坡与滑坡发生相关联,在这项研究中,它已经意识到非常陡峭的斜坡(45°和更高版本)不是更容易失败土壤相比,山坡上< 45°和> 25°(图13)。两个原因可以证明这句话如下:(i)最陡峭的斜坡的特点是坚固的岩石,使斜坡更稳定;(2)由于高倾角,降雨量减少水分的流失,而不是渗入土壤相比,适度的斜坡。除了斜率倾向,雨水径流也取决于土地覆盖和土壤质地。

没有观察到滑坡迹象在所有网站被森林覆盖,虽然长期被用于模拟降雨(超过11小时)。这是一个迹象表明森林覆盖对边坡稳定性的作用。在研究区,大部分的森林区域覆盖的同时Eragrostis海棠,这是一个自然草地类型研究中的高山地区发现。网站SA2受这种类型的草,没有出现任何滑坡的迹象。

3.5.2。山体滑坡、坡度和土壤类型

表4表明,采样的土壤类型在大多数网站是精益粘土和弹性淤泥。结果并不表明土壤类型更容易受到山体滑坡。但是网站选择基于滑坡事件的历史背景,和实验室测试揭示了两种类型的土壤样本中最主要的网站。指出网站(精益粘土或弹性淤泥)没有表明任何滑坡的迹象是那些被保护的森林或高坡度角。因此,精益粘土和淤泥弹性是最受泥石流相比其他类型的土壤采样站点(图14)。

3.6。降雨和土壤湿度阈值

最高记录的降雨和土壤含水量的实验在这项研究帮助我们建立阈值为参数在特定的网站(研究领域)。如前所述,不同深度三个传感器被放置在地下知道哪一个能更好地预测滑坡的发病率。红点在图15更集中在右侧下方的数据,表明边坡破坏时观察到传感器1记录大于80%和90%的传感器放置更深(传感器2和传感器3)。最低降雨诱发滑坡的相同的数字是70毫米左右。因此,我们可以得出结论,这些值可以用于当地的卢。另一方面,降雨可用于区域卢,因为它是不可能确定土壤含水量在每个站点。尽管降雨量超过100毫米没有造成边坡破坏根据这一研究,等日常雨量也危险的雨水径流的增加可能会引起洪水,这也取决于不同的因素(这就是本研究的范围)。它还指出,没有经历任何边坡破坏的网站是那些土地被森林覆盖或类型的草强化表层土的抗剪强度。但在正常情况下,一天的降雨量超过70毫米为早期预警系统应该考虑考虑前期降雨和其他地质因素。

如前所述,大多数nonlandslide病例在这项研究中有关林地覆盖持续雨水渗透和需要更多的降雨持续时间。这就解释了总降雨量减少发病率高的原因,如图15。还解释说,雨水径流是非常陡峭的斜坡多陡峭的斜坡或中等。因此,边坡破坏的概率随土壤渗透性取决于土壤质地,降雨强度和持续时间。

4所示。结论

在这项研究中,进行了田间试验在不同的网站选择周围的区域滑坡事件在过去。这项研究由降雨和土壤含水量的测量使用雨量计和土壤水分传感器。网站示例配置文件被认为是不同的参数如斜坡,角度、土壤质地、土壤深度、和土地覆盖。

实验结果表明,降雨引发滑坡,和总降雨量诱导这风险取决于其他各种参数。降雨本身并不能被视为一个参数预测滑坡,和它有一个隐含的水文性质土壤。此外,土壤含水量水平在近阶段边坡破坏的不同从一个网站到另一个根据内部和外部特性。一般来说,陡峭的山坡上更容易浅层滑坡发病率相比非常陡峭的斜坡。此外,我们注意到,土地覆盖起着重要的作用在边坡稳定由于饱和所需更多的时间自然草地或森林覆盖的土地比被植物覆盖。这是因为植被调整涉及的水文平衡位置通过蒸散过程,而添加一些根钢筋通过增加土壤抗剪强度(81 - 82)和边坡稳定的程度根据植被变化[83 - 86]。

根据实验结果在这项研究中,以下主要观点是:(i)的通用阈值降雨强度或土壤含水量不能派生卢。相反,具体地点的阈值必须决定使用经验模型。然后,确定阈值可以专门被用来预测滑坡地区的相同(或几乎)地貌特征。(2)每日降雨量超过70毫米和土壤含水量超过90%可能导致滑坡风险取决于其他地质因素在特定网站。(3)的阈值在本研究发现可用于设计当地卢地区几乎相似的环境协变量或土壤形成因素,尤其是对切坡(人造斜坡)如内部阴谋或道路。(iv)本研究提出类似的实验进行在不同网站在当地获得特定阈值满足IoT-based卢作为参数从一个区域到另一个不同。

4.1。未来的工作

在我们研究的下一阶段,我们希望执行环境和土壤分析在开发原型的卢。

数据可用性

所有数据用于实现本研究的目标是可用的在线大学(ACEIoT门户卢旺达)。统一资源定位器(URL)被发现在文献[74年]。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者承认和欣赏的输入和贡献的政府机关、专门卢旺达气象机构部负责应急管理,管理Gakenke区。土力学实验室的支持土木工程系、环境和Geomatic工程中心和地理信息系统(cgi),在大学的卢旺达高度认可和赞赏。这项研究是在非洲卓越中心的支持下物联网(ACEIoT)下运行卢旺达,大学科技学院(UR-CST)和APC是由相同的中心。

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