张继 ，韦方强，谢贤健，鲍志言

(1.四川省地质工程勘察院, 四川 成都 610072；2.中国科学院重庆绿色智能技术研究院,重庆 400714；3.内江师范学院地理与资源科学院,四川 内江 641112)

小江流域不同岩性风化物颗粒级配特征实验研究

张继1，韦方强2，谢贤健3，鲍志言1

(1.四川省地质工程勘察院, 四川 成都 610072；2.中国科学院重庆绿色智能技术研究院,重庆 400714；3.内江师范学院地理与资源科学院,四川 内江 641112)

松散固体物质的颗粒级配决定着它的结构和连接特征，影响着其力学性质，是影响泥石流起动的决定因素之一。以中国泥石流极为发育的小江流域为研究区，采集流域上、中、下游5个流域、9种岩石类型的48个随高程变化的风化产物样品及5个典型泥石流沟的堆积样品，采用筛析和激光粒度分析相结合的方法对各样品进行颗粒分析。选择与泥石流起动、运动密切相关的d50，Cu,Cc及粘粒含量4个指标构建指标体系，系统分析了各类岩性对于各项指标的差异规律，结果表明，对于各项指标，各类岩性风化物均差异显著，且随指标不同，其级配特征差异规律显著不同; 5个典型流域泥石流堆积物在各项级配特征指标上均具有较好的一致性。d50,Cu,Cc及粘粒含量所构建的指标体系能较为客观、系统、合理的反应各风化产物的物理性质，可为基于风化物颗粒级配特征的泥石流对岩性的敏感性研究提供帮助。

风化物；颗粒级配特征；实验研究；小江流域

0 引言

松散固体物质的颗粒级配决定着它的结构和连接特征，直接影响到维持其三维结构的起动静切力和结构内部的水分渗流与存在状态，决定着其抵抗力的量值及其变化[1]，是影响泥石流起动的决定因素之一[2-4]。

目前，基于物理特征的敏感性研究主要是从土体颗粒级配对土体渗透性及土体强度的影响角度进行泥石流起动机理探讨。崔鹏[2]通过试验分析，认为底床坡度、水分状况和颗粒级配是影响泥石流起动的决定因素；陈晓清[5]认为对滑坡转化泥石流过程中，土体细颗粒可能随含水量实时变化，并导致土体强度亦处于实时变化状态，土体强度可以利用土体特征参数建立更为直接的表达式；美国地质调查局R．M．Iverson[6]通过大量室内和野外试验，研究泥石流起动时的土壤颗粒级配、粘粒含量、孔隙水压力等土体内部物理性质的变化， 进而通过监测这种变化预测泥石流的发生；Emmanuel[3]认为滑坡转化泥石流的潜在可能性与细粒含量密切相关，从水力渗透角度看，含粉质土比富粘粒土达到临界孔压状态更为迅速。王裕宜[7]认为颗粒级配是影响渗透系数的重要因素，土的渗透系数与土的颗粒级配和孔隙比存在一定的定量关系；邹英[8]认为颗粒级配由于影响渗透性，进而影响空隙水压、水流动以及水土化学作用；贺拿[9]等实验表明泥石流源区砾石土颗粒级配分形特征与其渗透性呈显著相关。土的颗粒级配对土体强度影响明显，饶锡保[10]等试验表明砾石土强度随粗颗粒含量的增加而增加，达到某一临界时，粗颗粒含量增加强度反而减小；粗颗粒土中细颗粒含量的增加，强度减小，当其含量达到某一临界时，粗颗粒的接触被细颗粒分开，粗粒土逐步具有细粒土的特性。砾石土中细颗粒含量对其力学性质有明显的影响，朱颖彦[11]认为含泥量10%是影响砾石土工程性质的界限；康志成[1]认为粘性泥石流中粘粒含量大多在5%左右，却给泥石流体和泥石流堆积物造成了在物理力学性状的显著差异。

这些研究就特定沟谷(点)土体的级配特征对泥石流启动影响分析取得了较大成就，但对于不同岩性风化土体的颗粒级配特征差异规律的综合研究却较少。该文选择中国泥石流极为发育的小江流域为研究区，通过对该区所出露的各种岩性风化物的颗粒分析，探讨其级配特征差异规律，以期为泥石流对岩性的敏感性分析提供帮助。

1 研究区地质背景

1．1 地形地貌

小江流域地处横断山东部边缘地带，受南北向贯穿全域的小江深大活动断裂影响，岩体破碎，节理裂隙极为发育，沟谷深切，侵蚀强烈，是我国泥石流发育的典型区域，其流域面积3044.4km2，干流141.93km。该流域现已查明的泥石流沟有140条，分布在东川(87条)、会泽(13条)和寻甸(40条)的19个乡镇(图1)，泥石流沟流域面积1878.58km2，占小江流域总面积的61.73%[12]。

小江流域属中高山地貌区，南高北低，流域内最低点海拔690m,最高点海拔4344m，流域地势高差悬殊，相对高差达3654m，具有多级夷平面、山坡地、河流阶地和泥石流堆积扇；其在东西向具有岭谷相间，两山夹一江的地貌特征。流域内地形起伏多变，山坡陡峭，陡坡地众多，流域内>25°以上的陡坡地，占流域面积的60%以上[4]。

1．2 地层岩性

流域内地层古老，出露较齐全，自元古界前震旦系至中生界侏罗系均有出露，出露岩性主要包括白云岩、灰岩、砂岩、粉砂岩、泥岩、板岩、千枚岩、玄武岩及第四系沉积等9种岩性(图2)。其中白云岩主要出露于中游地区震旦纪灯影组地层；灰岩主要出露于中游寒武纪及早二叠纪阳新统地层；砂岩主要出露于小江上游和下游地区前震旦纪澄江组、石炭纪、三叠纪与侏罗纪地层；粉砂岩主要出露于小江上游和下游地区三叠纪与侏罗纪地层；泥岩主要出露于早寒武世、石炭纪、三叠纪与侏罗纪地层；板岩与千枚岩主要出露于小江中下游地区的前震旦纪昆阳群地层；玄武岩主要分布于近水系发源地的高原夷平面区下二叠纪峨嵋山组地层；第四系沉积主要分布于近河谷山坡、山麓、河谷及支沟沟床。

图1 小江流域泥石流分布图

图2 小江流域岩性及采样点分布图

1．3 气候特征

小江流域气候具有干湿季分明和垂直气候带明显的特征。干季(11月至次年4月)晴朗少雨，降水量仅占全年的12%，而雨季(5～10月)降雨充沛，降水量占全年的88%，降水量随着海拔的升高而增加，1600m以下区域降水量仅为700mm，而2800m以上区域则增加到1000mm。流域上游丰沛且集中的降水为泥石流活动和土壤侵蚀提供了条件[13]。

河谷区 “水热矛盾”突出，年平均温度为20.2℃，极端高温40.9℃，极端低温为-6.2℃。年均降雨691.3mm，年均蒸发量为3752.7mm，降雨量与蒸发量之比为1∶5.43，相对湿度为54%，属半干旱区，具典型干热河谷气候特征。

1．4 水文特征

小江及其支流具有纵坡降大、流量小、流程短、变幅大、含沙量高、河床不稳定的特点。据小江水文站观测资料，年均径流深1.16m，年均流速0.7～2.3m/s，多年平均流量36.6m3/s。因此两岸支沟多为泥石流沟，小江泥沙含量高，河床淤积严重。

1．5 风化影响因素及土壤分布

小江流域岩石风化主要受地形和气候垂直分异影响。其风化土壤呈明显的垂直分带特征，海拔1600m以下河谷区为燥红壤、水稻土、冲积土；1600～2800m中山区以红壤为主；大于2800的高山区为棕壤、草甸土[13]。

2 样品采集与实验分析

2．1 样品采集

遵循典型性原则，选择沙湾、大白泥沟、大桥河、蒋家沟及大沟作为取样典型流域；遵循相似性原则，采样尽可能控制在同一流域，且不同高程控制，确保不同岩性风化具有相似外部环境；遵循原岩风化取样原则，严格排除显示出现代剥蚀堆积迹象的采样地点，确保原岩风化，采样地选择地势相对较高的平坦地区和坡段非剥蚀堆积区，第四系沉积物取样布置于地势较低的河谷及阶地区。

通过野外相对风化程度确定风化带，在此基础上对剧风化带土、全风化带土和强风化带土采用坑探或槽探进行混和采样[14]，全流域共计采集样品53组，其中不同岩性风化物样品48组，泥石流堆积样品5组(图2)。

2．2 实验分析

因流域内风化产物均为粗细颗粒混杂的宽级配砾石土，故而联合使用筛析及激光粒度分析法，对2mm以上粗颗粒按照土工规程采用60mm,40mm,20mm,10mm,5mm,2mm、圆孔筛，选取2kg样品进行筛析；对0.5～2mm粒径颗粒采用1mm,0.5mm孔径筛，选取100g样品进行分析；0.5mm以下采用激光粒度仪(Mastersizer 2000)进行颗粒分析。

3 实验结果

按照土工试验规程[15]，对上述48组岩性风化土样和5组泥石流堆积土样进行颗粒分析实验,所得试验结果如表1、表2。

4 颗粒级配特征差异规律分析

4．1 指标体系构建

考虑对泥石流启动影响的重要性，同时遵循客观性、系统性及易获取性原则[16-17]，该文选择以下4个级配特征参数作为敏感性分析指标。

(1)在粒径分布曲线上小于该粒径的土含量占总土质量的50%的粒径(d50)，因其反映了颗粒平均粒径水平，影响着泥石流的起动能量[18]。

(2)不均匀系数(Cu)及曲率系数(Cc)，因其反映土体颗粒整体级配均一性水平，影响着土的渗透性及力学强度[19-20]，控制着土体的抗机械潜蚀性。

(3)粘粒含量(C),因其对土体力学性质有明显的影响，是泥石流起动的重要影响因素[1，10]。

4.2 各岩性风化物级配特征差异规律

根据土工规程公式[13],由表1可计算出小于某粒径的试样质量占试样总质量的百分数，以此百分数为纵坐标，并以粒径(mm)为横坐标，即可在对数横坐标上绘制颗粒大小分布曲线，由此曲线可求得样品颗粒级配指标值，对各岩性样品的级配指标，逐一采用平均值法进行整理，即可得小江流域不同岩性风化产物级配特征分布(表3)。

(1)d50差异性规律。 由各岩性的d50排序图(图3)可知，小江流域各岩性风化产物的d50分布于0.07～3.92之间。其中千枚岩最大，板岩、砂岩次之，粉砂岩、玄武岩、白云岩及第四纪沉积较小，最小为泥质灰岩及泥岩。表明小江流域泥质灰岩和泥岩风化较为彻底，且风化产物(特别是细颗粒物质)保存较好；相反千枚岩、板岩则主要表现为物理风化，风化产物(细颗粒)保存极差。

表1 各岩性风化物颗粒分析实验结果

表2 泥石流堆积颗粒分析成果

表3 小江流域各岩性风化物的颗粒级配特征

图3 各岩性d50排序

(2)颗粒均一性规律分析。 根据土工试验规程[14]，当Cu≥5,而Cc界于1～3时，则土体级配良好，颗粒大小混杂，土体工程性质佳；若有一项条件不满足，则土颗粒较为均一，主要集中于某一或者某几个岩组，易于造成机械潜蚀及斜坡失稳。由各岩性Cu排序(图4)及Cc排序图(图5)可知,玄武岩和砂岩风化产物颗粒级配良好；白云岩、板岩、泥质灰岩次之，粉砂岩、第四纪沉积物较差；泥岩、千枚岩最差，颗粒分布甚为均一。

表4 小江流域泥石流堆积物颗粒级配特征

图4 各岩性Cu排序

图5 各岩性Cc排序

(3)颗粒含量差异性规律。 小江流域各岩性粘粒含量较为丰富，均近于或者大于细颗粒10%的工程界限。粘粒含量最大的是泥岩达25%以上，而泥质灰岩、白云岩、粉砂岩次之，玄武岩、砂岩、第四系较次，最少的为千枚岩和板岩(图6)。但最少的千枚岩其粘粒含量也大于小江流域泥石流堆积。

图6 各岩性粘粒含量排序

4.3 河谷泥石流堆积级配特征分布规律

室内共完成5组泥石流堆积土样的颗粒分析，对表2逐一采用平均值法进行整理，即可得出小江流域典型泥石流流域泥石流堆积颗粒级配特征分布(表4)。

表4可知，小江流域5个典型泥石流流域的d50在1.15～6.18之间变化，Cu在158.49～1644.00之间变化，Cc在0.53～11.17s之间变化, 粘粒含量在6%～10%之间变化。四者中粘粒含量变化起伏幅度最小，而d50变化幅度较小，Cc变化幅度居三，变幅最大的为Cu。这表明四者中塑性指数一致性最好，d50一致性次之，Cc相对较差、Cu相对最差。在Cu分布上除了蒋家沟有量级差别外，其余沟谷均具有较好的一致性；在Cc分布上除了沙湾有量级差别外，其余沟谷均具有较好的一致性(图7、图8)。

图7 小江流域5个典型流域泥石流堆积级配特征分布(d50,Cc,粘粒含量)

图8 小江流域5个典型流域泥石流堆积级配特征分布(Cu)

5 结论与讨论

5.1 结论

(1) d50,Cu,Cc及粘粒含量等4个指标反应了土体的结构和连接特征，控制着土体的抗机械潜蚀性，影响着土体力学性质和泥石流的起动能量，其与泥石流的启动密切相关，是松散土体级配特征本质反映指标，选择其构建指标系统，可客观刻画土体的各风化产物的物理性质。

(2)各岩性风化土体d50,Cu,Cc及粘粒含量等4项级配特征指标均差异显著，且随指标不同，其级配特征差异规律显著不同。

(3)除蒋家沟与沙湾的泥石流堆积在Cu,Cc上有量级差别外，小江5个典型流域泥石流堆积物在各项级配特征指标上均具有较好的一致性，其平均值可作为敏感性欧式距离分析的标准值。

(4)不同岩性风化物颗粒级配特征规律研究是各岩性对泥石流敏感性分析的基础，可为泥石流灾害危险性区划及基于可拓模型的泥石流预报提供下垫面敏感性基础数据支撑。

5.2 讨论

蒋家沟与沙湾的泥石流堆积在Cu，Cc上有量级差别，可能系异常值影响，增加泥石流堆积样品数量，并尽可能控制取样位置，采集后期不受溪洪冲刷或冲刷影响小的样品，保证原始堆积，这种量级突跃则可能规避。

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ExperimentalReaserchonParticleDistributionCharacteristicsofWeatheredProductswithDifferentPropertiesinXiaojiangRiver

ZHANG Ji1, WEI Fangqiang2, XIE Xianjian3, BAO Zhiyan1

(1.Sichuan Institute of Geological Engineering Investigation, Chengdu 610072;2.Chongqing Institute of Green Intelligent Techlology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing 400714;3.School of Geography and Resources, Neijiang Normal University, Neijang ,Sichuan 641000)

As response characteristics to structures and interlinkages of weathered products with different properites，particle distribution influences the mechanical property of weathering products. It is one of the most important influence factor upon the initiation of debris flow. In this paper, taking Xiaojiang basin which debris flow developed well as the study area, collecting 48 samples weathering products which will change with different elevations in 9 kinds of rocks in 5 debris flow valleys in upper, middle and lower reaches of Xiaojiang ravine and 5 samples of debris flow deposition, particle distribution characteristic of each sample has been analyzed by using sieve analysis and laser particle size analysis method. Seclecting four indicators, such as d50,Cu,Ccand Clay content which have close relation with debris flow starting and moving, the index system has been constructed, and the difference laws of particle distribution characteristic upon each indicator has been systematically analyzed. It is indicated that as to each indicator, there are significant differences in weathering products in different rocks, and difference laws are significant different varying with different indicators . In addition, to each indicator ,there are good consistency lying in particle distribution characteristics of debris flow deposits of 5 debris flow valleys in Xiaojiang ravine. It also indicates that the index system ,which consists of d50,Cu,Ccand Clay content, can systematically, objectively and reasonably reflect the particle distribution characteristics of weathering products. It may be helpful for susceptibility analysis of debris flow to rocks based on particle distribution characteristics of their weathering products.

Weathering products; particle distribution characteristics; experimental research ; Xiaojiang ravine

P642+23

B

2017-03-20；

2017-06-21；编辑陶卫卫

中国科学院知识创新工程项目(KZCX3-SW-352)；四川省国土资源厅科学研究计划项目(KJ-2016-10)；四川省教育厅重点项目(16ZA0312)；四川省教育厅科研创新团队基金(14TD0026)

张继(1974—),男,四川荣县人,高级工程师,研究方向：环境地质、灾害地质与岩土工程;E-mail：yddezj@163.com

张继，韦方强，谢贤健，等.小江流域不同岩性风化物颗粒级配特征实验研究[J].山东国土资源，2017,33(11)：78-84.

ZHANG Ji, WEI Fangqiang, XIE Xianjian, etc.Experimental Reaserch on Particle Distribution Characteristics of Weathered Products with Different Properties in Xiaojiang River[J].Shandong Land and Resources, 2017,33(11)：78-84.