0 引言

冰川泥石流是一种发育在冰川积雪覆盖地带，以冰碛物和冰崩堆积物为物源，在冰川融水、冰湖溃决和降雨等激发条件下形成的泥石流［1］。广泛分布于我国的高寒山区，天山公路［2］、川藏公路［3］、中巴公路［4］夏季经常受冰川泥石流影响，行车安全和交通运输受到极大威胁。

泥石流监测预警作为一项重要的防灾减灾措施，通过判断泥石流发生的时间，发布预警信息，积极采取预防措施，能有效减少人员伤亡和损失［5］。弗莱施曼［6］于20 世纪70 年代提出了泥石流时空、规模和特征值预报概念。我国泥石流监测预警研究始于20 世纪60 年代，先后对云南蒋家沟和西藏古乡沟进行了长期泥石流观测，在大量数据的基础上提出了一系列预报模型［7］。传统的泥石流预警模型研究多是针对降雨型泥石流，如陈景武［7］提出的10 分钟雨强与前期雨量组合判别模型。谭炳炎等［8］提出了最大日降雨雨强、最大10 分钟雨强、最大小时雨强组合模型。丛威青等［9］结合Logistic回归模型和前期有效降雨量，对泥石流临界降雨量进行了定量分析。乔建平等［10］通过模型试验，建立了银洞子沟传统I-D 预警模型，并对传统I-D 预警模型进行了修正。在全球气候变暖的背景下，冰川将加速消融［11-12］，因此未来冰川泥石流将进入高发期［13］。传统泥石流预警研究中关于冰川泥石流的研究相对较少，仅中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所的研究人员对西藏林芝地区冰川降雨型泥石流进行了研究［14］。且传统泥石流预警指标一般采用降雨量，存在指标单一、准确率低等问题［14］。因此，多元耦合的冰川泥石流预警研究对高寒山区的防灾减灾具有重要的意义。

本文通过对冰川泥石流形成过程与机理的分析提炼出影响冰川泥石流形成的关键因素，为预警模型的建立提供基础。以天山公路沿线冰川降雨型泥石流（图1）为对象，提出一种基于激发条件和堆积体稳定性的冰川降雨型泥石流预警模型。通过预警模型判断泥石流发生的可能性等级，进而进行灾害预警，并在2017年7月14日天山公路K636冰川泥石流沟的泥石流灾害中得到了有效的应用。

1 冰川泥石流成因分析

1.1 冰川泥石流形成过程

冰川泥石流是在水力因素和土力因素的综合影响下形成的。冰川泥石流的形成是一个复合过程，堆积体的启动既因冰川融水和降雨等激发条件产生的地表径流冲刷作用，也依靠堆积体内部稳定性发生变化造成的失稳［6］。冰川遗迹对冰川泥石流的形成十分重要，冰碛物在水动力条件下沿着冰川遗迹表面产生运动，便形成泥石流［15］。冰川泥石流的形成过程可以划分为两种，一种是在短时间强降雨条件下，冰碛物快速饱和，进而发生失稳，引发泥石流；另一种是积蓄水体的突然释放（高温引发冰湖溃决），快速汇聚形成山洪，强烈冲刷冰碛物引发泥石流［16］。

国内对冰川泥石流的研究区域主要集中在西藏和新疆天山地区。鲁安新等［17］通过对古乡沟3次泥石流灾害的调查研究和分析，发现灾害爆发的原因是集中降雨和持续高温。崔鹏等［18］针对冰湖溃决型泥石流提出了6种形成模式。熊黑钢等［19］通过对天山地区冰川泥石流的研究发现，天山地区夏季容易出现极端高温天气，导致冰雪强烈消融，冰碛物失稳引发泥石流。

综合国内外学者对冰川泥石流形成机理的研究，冰川泥石流的成因可以总结为两个方面：一个方面是高温导致的冰川融水、冰湖溃决，以及降雨等激发条件；另一个方面是在前期降雨和冰川融水影响下，堆积体逐步失稳。

1.2 冰川降雨型泥石流激发条件

全球气候变暖加剧了冰川泥石流灾害的频率和强度［20］。气候变暖会对冰川泥石流的形成产生显著的影响：首先是冰川消融和高温导致的冰湖溃决和冰川融水为冰川泥石流提供了充足的水力条件，其次是冰川退缩导致大量冰碛物释放，为冰川泥石流提供了丰富的物源条件，再者气候变暖导致岩石的压力环境发生变化，增加了冰湖溃决的概率［15］。

冰川降雨型泥石流的激发条件主要为高温和降雨。在夏季高温条件下，冰川末端快速消融，产生的清水阵流、山地洪流，使得表层饱和冰碛物发生失稳，引发小规模泥石流，对堆积的物源强烈冲刷，再遇上高山强降雨，引发冰川崩解滑塌，滑塌体堆积在沟谷中快速消融而引发泥石流。根据刘建康等［21］对古乡沟冰川泥石流与气象条件关系的研究，1964-1965年古乡沟泥石流爆发的概率与日降雨量和日最高气温具有一定相关性。

1.3 堆积体失稳

堆积体是泥石流爆发的物质条件。通过野外观察发现，在前期冰川融水和降雨的作用下，一方面渗流侵蚀会带走大量堆积体表层细颗粒，导致堆积体中部的土体发生失稳变形，进而被侵蚀。发生中部侵蚀的堆积体在侧面侵蚀、溯源侵蚀的作用下发生大规模失稳。另一方面，在温度较低和降水较少的季节，沟内形成的堆积体稳定性较好，自然坡度较大。当土体含水率上升时，孔隙水压力会随着含水率的增高而增大，导致土体有效应力降低，在自然重力的作用下，堆积体会随着含水率的变化而发生蠕滑或大规模滑塌。

由此可见，堆积体的在水力的作用下启动是一个渐进的过程。已有学者对含水率和泥石流启动的关系进行了研究，潘蕾等［22］通过实验研究了初始含水率对冰川泥石流启动的影响，实验证明土体含水率越高，泥石流爆发的可能性越大。胡凯衡等［23］提出了一种基于临界土体含水率和实时降雨的泥石流预警方法，说明将含水率作为判断堆积体稳定性的指标是可行的。

2 基于激发条件和堆积体稳定性的冰川降雨型泥石流预警模型

2.1 预警参数选取及概念模型

综上所述，冰川降雨型泥石流形成的主要因素可以概括为两个方面：外界的激发条件和堆积体的稳定性。根据前面的分析，参考当前监测技术及现场条件，最终选取日最高温度、日降雨量、含水率、泥水位、地表位移作为监测指标。其中，激发条件监测指标包括日最高温度、日降雨量和泥水位；堆积体稳定性监测指标包括含水率和地表位移。在此基础上提出冰川降雨型泥石流预警模型。

式中：R 为泥石流预警值；E 为激发条件；S 为堆积体稳定性。

该模型结合上述5 个指标，构建了基于激发条件和堆积体稳定性的冰川降雨型泥石流预警模型。在确定了监测指标的基础上，通过层次分析法来确定各个指标的权重，建立预警模型。

2.2 层次分析法确定指标权重

（1）建立层次结构模型

层次分析法是T. L. Saaty 于20 世纪70 年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。以天山公路冰川降雨型泥石流预警作为目标层，激发条件监测和堆积体稳定性监测作为准侧层，日降雨量、日最高温度、泥水位、含水率、地表位移作为指标层，建立天山公路冰川降雨型泥石流预警层次结构模型（图2）。

（2）构造判断矩阵

根据天山公路冰川降雨型泥石流预警层次结构模型，在多次现场考察的基础上，研究团队组织专家会议，邀请了5位从事公路地质灾害研究10年以上的专家。采用T. L. Saaty建议的标度方法，对监测指标赋以相应的标度，通过讨论最终得到目标层与准侧层的判断矩阵A-B，准侧层与指标层的判断矩阵B1-C和B2-C。

（3）层次单排序与检验

在满足一致性条件后，归一化后的特征向量即为权向量，用W表示。

式中：CI 为一致性指标；λmax为判断矩阵的最大特征根；n为矩阵阶数。

通过随机一致性指标RI 来衡量CI 的大小，1 ～8阶判断矩阵的RI值如表1所示。

计算判断矩阵的一致性比率CR为

当CR＜0.1时，判断矩阵的一致性满足要求。

对判断矩阵A-B、B1-C 和B2-C 进行层次单排序和一致性检验，得到结果（表2）。

由上可知，CR 均小于0.1，判断矩阵的一致性均满足要求。

（4）层次总排序及一致性检验

通过层次总排序得到各个指标相对于目标层的权重W，对天山公路冰川泥石流预警进行层次总排序（表3）和一致性检验。

指标层的总排序一致性比率CR=0.052＜0.1，说明天山公路冰川泥石流预警层次总排序结果满足一致性要求。

2.3 建立预警模型

天山公路K636 冰川泥石流沟的流域面积约3.9 km2，季节性冰川面积为1.75 km2，堆积区面积不足0.7 km2。夏季冰川和积雪分布在海拔3100 ～4500 m之间，堆积区海拔2200 ～2300 m。冰雪源区坡度40°～70°，流通区坡度23°～33°，平均坡降为50%。

在泥石流沟海拔2350 m 处，沿沟岸设置超声波泥水位监测站、含水率监测站、拉线式地表位移计和降雨量、温度监测站（图3）。采集的监测数据包括温度、降雨量、泥水位、堆积体地表位移、含水率5 种。根据5 种指标对天山公路冰川泥石流进行综合监测预警。现场采集的数据传输至监控中心后，由服务器后台运行的地质灾害自动化在线监测软件进行数据处理后，向当地交通管理部门发布预警信息。

结合监测指标与发生泥石流的实际情况进行分析，按照文献［24］中的划分方法将上述5 个指标按照数值的大小划分为4 个等级，对不同等级进行相应的赋值（表4）。

根据监测数据，代入表4 得到不同级别的指标值。结合5 个指标的权重，将指标赋值和对应指标的权重相乘并累加，得到预警值R。建立的天山公路冰川降雨型泥石流预警模型如式（7）所示。

根据文献［25］的研究，将式（7）计算得到的预警值按大小划分为5个预警等级（表5）。

3 应用实例

2017 年7 月14 日17：00，天山公路K636 沟爆发泥石流。13日12：00至14日21：00的各个监测指标数据及预警值R 变化如图4所示。13日最高气温达到27.6 ℃，13 日24：00 前，在高温作用下，沟内泥水位稳定在0.5 m 左右，持续对堆积体进行冲刷，堆积体含水率稳定在15.3%左右，堆积体较为稳定。13 日24：00 左右，研究区发生了短时间的强降雨，降雨量达8.5 mm，随后雨水和冰川融水汇流，堆积体开始发生蠕滑。14 日15：00 沟内泥水位开始上涨，堆积体表层被冲刷侵蚀，使得堆积体深部含水率快速上升，达到28.8%。在14 日17：00，堆积体发生大规模失稳，沟谷发生溃决，导致泥水位暂时下降，之后大规模泥石流开始形成。

根据监测数据，在14 日15：00，发布的预警级别由III级黄色预警升级为Ⅴ级红色预警。在17：40左右泥石流冲到道路边缘，灾后K636 沟谷距公路200 m 处抬高了2.5 m 左右（图5）。说明该预警模型在这次灾害中能够提前2 h 40 min 进行预警，可作为冰川泥石流预警研究的一个参考。

4 结论

本文分析了冰川降雨型泥石流成因，建立了基于激发条件和堆积体稳定性的冰川降雨型泥石流预警模型，并在天山公路K636 泥石流沟进行了应用。总结如下：

（1）选取日最高温度、日降雨量、泥水位、地表位移、含水率作为冰川降雨型泥石流预警监测指标，并采用层次分析法确定5个指标的权重。

（2）建立了基于激发条件和堆积体稳定性的冰川降雨型泥石流预警模型。

（3）采用上述模型在天山公路K636 冰川泥石流沟成功进行灾害预警，说明该模型有一定的可靠性和实用价值，为冰川泥石流预警研究提供了一种新的参考。

参考文献（References）：

［1]Chen Jie，Cui Peng，Wei Fangqiang，et al. Evaluation of activity degree of glacier debris flow based on fuzzy theory［J］. Research of Soil and Water Conservation，2003，10（2）：1 - 4.［陈杰，崔鹏，韦方强，等. 基于模糊关系理论的冰川泥石流活动性评价方法［J］. 水土保持研究，2003，10（2）：1-4.］

［2]Xie Tao，Yin Qianfeng，Gao He，et al. Risk assessment of glacial debris flow along Tianshan Highway based on geomorphic information entropy［J］. Journal of Glaciology and Geocryology，2019，41（2）：400 - 406.［谢涛，尹前锋，高贺，等. 基于地貌信息熵的天山公路冰川泥石流危险性评价［J］. 冰川冻土，2019，41（2）：400-406.］

［3]Cui Jiahui，Chen Xingchang，Tian Xiaoping. The study on regularities of debris flow’s distribution and characteristics of its development along Ranwu-Bomi segment of Sichuan-Tibet Highway［J］. Journal of Southwest University of Science and Technology，2017，32（1）：31 - 36.［崔佳慧，陈兴长，田小平. 川藏公路然乌-波密段泥石流分布规律和发育特征［J］.西南科技大学学报，2017，32（1）：31-36.］

［4]Liao Liping，Zhu Yingyan，Yang Zhiquan，et al. Advance and retreat fluctuation of the Ghulkin Glacier along the Karakoram Highway over hundred years［J］. Journal of Glaciology and Geocryology，2013，35（6）：1391 - 1399.［廖丽萍，朱颖彦，杨志全，等. 中国-巴基斯坦喀喇昆仑公路Ghulkin 冰川百年进退变化［J］. 冰川冻土，2013，35（6）：1391-1399.］

［5]Zhang Jinshan，Cui Peng. Research on and implementation of debris-flow forecast and warning［J］. Journal of Hydraulic Engineering，2012，43（Suppl 2）：174-180.［张金山，崔鹏. 泥石流预警及其实施方法［J］. 水利学报，2012，43（增刊2）：174-180.］

［6]Flaceman M. Debris flow［M］. Beijing：Science Press，1986：242 - 266.［弗莱施曼. 泥石流［M］. 北京：科学出版社，1986：242-266.］

［7]Chen Jingwu. Forecasting of rainstorm-induced debris flow in Jiangjiagou［M］// Wu Jishan，Kang Zhicheng，Tian Lianquan，et al. Observation and research on debris flow in Jiangjiagou in Yunnan Province. Beijing：Science Press，1990：197 - 213.［陈景武. 蒋家沟暴雨泥石流预报［M］//吴积善，康志成，田连权，等. 云南蒋家沟泥石流观测研究. 北京：科学出版社，1990：197-213.］

［8]Tan Bingyan，Duan Aiying. Study on prediction for rainstorm debris flow along mountain district railways［J］. Journal of Natural Disasters，1995（2）：43 - 52.［谭炳炎，段爱英. 山区铁路沿线暴雨泥石流预报的研究［J］. 自然灾害学报，1995（2）：43-52.］

［9]Cong Weiqing，Pan Mao，Li Tiefeng，et al. Quantitative analysis of critical rainfall-triggered debris flows［J］. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2006，25（Suppl 1）：2808-2812.［丛威青，潘懋，李铁锋，等. 降雨型泥石流临界雨量定量分析［J］. 岩石力学与工程学报，2006，25（增刊1）：2808-2812.］

［10]Qiao Jianping，Li Mingli，Yang Zongji，et al. Warning model study of debris flow slope source starting based on experimental method［J］. Advances in Water Science，2018，29（1）：64-72.［乔建平，李明俐，杨宗佶，等. 基于模型试验的泥石流坡面物源启动预警模型［J］. 水科学进展，2018，29（1）：64-72.］

［11]Wang Puyu，Li Zhongqin，Li Huilin，et al. Analysis of the relation between glacier volume change and area change in the Tianshan Mountains［J］. Journal of Glaciology and Geocryology，2017，39（1）：9-15.［王璞玉，李忠勤，李慧林，等. 天山冰川储量变化和面积变化关系分析研究［J］. 冰川冻土，2017，39（1）：9-15.］

［12]Mu Jianxin，Li Zhongqin，Zhang Hui，et al. The global glacierized area：current situation and recent change，based on the Randolph Glacier Inventory（RGI 6.0）published in 2017［J］.Journal of Glaciology and Geocryology，2018，40（2）：238 -248.［牟建新，李忠勤，张慧，等. 全球冰川面积现状及近期变化：基于2017年发布的第6版Randolph冰川编目［J］. 冰川冻土，2018，40（2）：238-248.］

［13]Shen Yongping，Su Hongchao，Wang Guoya，et al. The responses of glaciers and snow cover to climate change in Xinjiang（II）：hazards effects［J］. Journal of Glaciology and Geocryology，2013，35（6）：1355-1370.［沈永平，苏宏超，王国亚，等. 新疆冰川、积雪对气候变化的响应（II）：灾害效应［J］. 冰川冻土，2013，35（6）：1355-1370.］

［14]Qu Yongping，Tang Chuan，Liu Yang，et al. Investigation and analysis of glacier debris flow in Nyingchi area，Tibet［J］. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2015，34（Suppl 2）：4013 - 4022.［屈永平，唐川，刘洋，等. 西藏林芝地区冰川降雨型泥石流调查分析［J］. 岩石力学与工程学报，2015，34（增刊2）：4013-4022.］

［15]Zimmermann M，Haeberli W. Climatic change and debris flow activity in high-mountain areas：a case study in the Swiss Alps［J］. Catena Supplement，1992，22（1）：59-72.

［16]Chiarle M，Iannotti S，Mortara G，et al. Recent debris flow occurrences associated with glaciers in the Alps［J］. Global and Planetary Change，2007，56（1）：123-136.

［17]Lu Anxin，Deng Xiaofeng，Zhao Shangxue，et al. Cause of debris flow in Guxiang Valley in Bomi，Tibet Autonomous Region，2005［J］. Journal of Glaciology and Geocryology，2006，28（6）：956-960.［鲁安新，邓晓峰，赵尚学，等. 2005 年西藏波密古乡沟泥石流暴发成因分析［J］. 冰川冻土，2006，28（6）：956-960.］

［18]Cui Peng，Ma Dongtao，Chen Ningsheng，et al. The initiation，motion and mitigation of debris flow caused by glacial lake outburst［J］. Quaternary Sciences，2003，23（6）：621 -628.［崔鹏，马东涛，陈宁生，等. 冰湖溃决泥石流的形成、演化与减灾对策［J］. 第四纪研究，2003，23（6）：621-628.］

［19]Xiong Heigang，Liu Gengnian，Cui Zhijiu，et al. Environmental condition and process of the catastrophic debris flow in Tianshan Mountains［J］. Scientia Geographica Sinica，1997，17（3）：243-247.［熊黑钢，刘耕年，崔之久，等. 天山泥石流灾害的形成条件和过程特点［J］. 地理科学，1997，17（3）：243-247.］

［20]Yao Zhijun，Duan Rui，Dong Xiaohui，et al. The progress and trends of glacial lakes research on Qinghai-Tibet Plateau［J］.Progress in Geography，2010，29（1）：10 - 14.［姚治君，段瑞，董晓辉，等. 青藏高原冰湖研究进展及趋势［J］. 地理科学进展，2010，29（1）：10-14.］

［21]Liu Jiankang，Cheng Zunlan. Meteorology conditions for frequent debris flows from Guxiang Valley in Tibet，China［J］.Science Technology and Engineering，2015，15（9）：45 - 55.［刘建康，程尊兰. 西藏古乡沟泥石流与气象条件的关系［J］. 科学技术与工程，2015，15（9）：45-55.］

［22]Pan Lei，Wei Xueli，Zhang Yuanfang，et al. Influence of initial water content on galcial debris flow triggering process［J］.Journal of Soil and Water Conservation，2017，31（6）：116 -122.［潘蕾，魏学利，张远芳，等. 初始含水率对冰川泥石流的起动影响分析［J］. 水土保持学报，2017，31（6）：116-122.］

［23]Hu Kaiheng，Ma Chao. Critical soil moisture for debris flow initiation and its application in forecasting［J］. Journal of Earth Science and Environment，2014，36（2）：73-80.［胡凯衡，马超. 泥石流启动临界土体含水量及其预警应用［J］. 地球科学与环境学报，2014，36（2）：73-80.］

［24]Li Daming，Liu Xunping，Duan Liyao，et al. Forecasting mathematical model of regional debris flow based on AHP［J］.Journal of Tianjin University （Science and Technology），2017，50（9）：900-906.［李大鸣，刘训平，段丽瑶，等. 基于AHP 的泥石流区域预报数学模型研究［J］. 天津大学学报（自然科学与工程技术版），2017，50（9）：900-906.］

［25]Liu Chuanzheng，Wen Mingsheng，Tang Can. Meteorological early warning of geo-hazards in China based on raining forecast［J］. Geological Bulletin of China，2004，23（4）：303 - 309.［刘传正，温铭生，唐灿. 中国地质灾害气象预警初步研究［J］. 地质通报，2004，23（4）：303-309.］