鮑偉佳 柯小兵 鄭志文 魏平新 符詩(shī)存

（中國(guó)廣州 510510 廣東省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站）

0 引言

降雨入滲可導(dǎo)致邊坡體空隙壓力增加和巖土體強(qiáng)度降低等變化，從而使斜坡上的巖（土）體在重力作用下，沿著一定的軟弱帶，整體或局部向下滑動(dòng)。這種由降雨入滲而產(chǎn)生的滑坡地質(zhì)災(zāi)害被稱為降雨型滑坡（林春澤等，2018），占全國(guó)滑坡地質(zhì)災(zāi)害的90%（李媛等，2004）。而在廣東省，降雨型引發(fā)的滑坡地質(zhì)災(zāi)害在削坡建房因素影響下尤為突出。開展降雨型滑坡預(yù)警預(yù)報(bào)技術(shù)研究，是目前預(yù)防或減輕此類地質(zhì)災(zāi)害的重要手段之一（丁偉翠等，2010；朱昳橙等，2016）。目前，降雨型滑坡地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)多基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，通過構(gòu)建滑坡事件或位移量與對(duì)應(yīng)的降雨過程參數(shù)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，得到滑坡發(fā)生的觸發(fā)雨量閾值，最終得出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級(jí)（劉艷輝等，2015）。而基于降雨誘發(fā)滑坡機(jī)理的預(yù)警預(yù)報(bào)研究相對(duì)較少（叢威青等，2008），且多為針對(duì)單個(gè)滑坡的穩(wěn)定性分析。這是因?yàn)椋孩俳涤耆霛B以后斜坡體內(nèi)水—巖（土）力學(xué)反應(yīng)（包括靜水壓力、動(dòng)水壓力及非飽和土的基質(zhì)吸力）和物理化學(xué)反應(yīng)等對(duì)斜坡穩(wěn)定性的影響需要大量巖（土）力學(xué)參數(shù)；②在區(qū)域氣象預(yù)警預(yù)報(bào)實(shí)際應(yīng)用中，缺少由點(diǎn)向面、由個(gè)別到總體、由局部到整體的全面分析思路。

廣東省梅州市屬低山丘陵區(qū)，當(dāng)?shù)亟ǚ慷嘁郎较髌露?，由此產(chǎn)生的人工邊坡在南方降雨條件下留下大量安全隱患。據(jù)統(tǒng)計(jì)，梅州市削坡建房有8 萬多處，涉及戶籍人口64 萬。自2007 以來，當(dāng)?shù)叵髌陆ǚ咳斯み吰乱l(fā)的地質(zhì)災(zāi)害共造成46 人死亡，其中僅2016 年就有8 處削坡建房的人工邊坡引發(fā)產(chǎn)生崩塌、滑坡，造成14 人傷亡。因此，以廣東省梅州市人工邊坡為例，開展基于降雨引發(fā)滑坡條件下的預(yù)警預(yù)報(bào)研究，對(duì)推動(dòng)人工邊坡引發(fā)的滑坡地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警、預(yù)報(bào)、預(yù)防具有重要意義。

1 梅州市花崗巖殘積土邊坡穩(wěn)定性分析

選取梅州市五華縣河?xùn)|鎮(zhèn)桂田村、大埔縣高坡鎮(zhèn)古西村2 個(gè)典型人工邊坡，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)鉆孔、取樣。通過現(xiàn)場(chǎng)滲流試驗(yàn)，測(cè)定花崗巖殘積土的滲透系數(shù)數(shù)量級(jí)在10-5，具有弱透水性。經(jīng)滲透試驗(yàn)，測(cè)試出花崗巖殘積土邊坡其他土層的滲透系數(shù)，其中黏性土、礫質(zhì)粘性土和全風(fēng)化花崗巖的飽和滲透系數(shù)約在1.78×10-5、3.14×10-5、5.00×10-6。利用Van Genuchten（1980）提出的VG 模型擬合土水特征曲線，并與利用GCTS 的SWCC Device 測(cè)得的礫質(zhì)粘性土的土水特征曲線進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)2 種曲線變化趨勢(shì)相似，且各點(diǎn)數(shù)值接近。實(shí)測(cè)結(jié)果表明，VG 模型能較好擬合土水特征曲線，若實(shí)驗(yàn)條件有限，可考慮使用擬合土水特征曲線代替實(shí)際測(cè)試曲線。使用Dart 核磁共振土壤含水率分析儀，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)定邊坡巖土體的含水量，同時(shí)與數(shù)值分析軟件Geo-studio 中SEEP/W（地下水滲流分析）模塊計(jì)算所得邊坡含水率進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明，SEEP/W 模塊能較好模擬邊坡巖土體的含水率變化，計(jì)算結(jié)果接近實(shí)際情況，可考慮應(yīng)用于邊坡穩(wěn)定性研究。

在充分考慮含水量、基質(zhì)吸力、孔隙水壓力、滲透水壓力、飽水帶形成和滑坡—泥石流轉(zhuǎn)化因素的條件下，依據(jù)達(dá)西定律及土體滲流基本理論，開發(fā)巖土滲流分析模塊SEEP/W，應(yīng)用Galerkin 法對(duì)建立土體仿真模型并進(jìn)行離散，基于時(shí)間域的有限差分法獲得滲流數(shù)值解；將利用SEEP/W 模塊獲得的孔隙水壓力導(dǎo)入SLOPE/W，采用極限平衡法中的Morgenstern—Price 法，對(duì)邊坡進(jìn)行穩(wěn)定性分析。分析發(fā)現(xiàn)，人工削坡改變了邊坡性質(zhì)，對(duì)其穩(wěn)定性產(chǎn)生了較大影響，且削坡的坡度越大，高度越高，邊坡穩(wěn)定性系數(shù)越低。削坡為滑坡提供了陡峭臨空面，坡度越大，滑動(dòng)土體下滑力越大，更容易從較陡的臨空面滑塌，故安全系數(shù)越低。而削坡高度越大，造成邊坡剪出口范圍越大，穩(wěn)定性越低；在施加降雨條件下，邊坡的穩(wěn)定性系數(shù)明顯降低。

2 由點(diǎn)及面的邊坡失穩(wěn)動(dòng)力學(xué)預(yù)警模型設(shè)計(jì)

2.1 花崗巖地區(qū)預(yù)警單元確定與屬性賦值

以梅州市1:5 萬地質(zhì)圖為底圖，按巖性提取花崗巖地層，使用疊加分析技術(shù)，從梅州市地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警區(qū)劃成果圖中，提取屬于花崗巖地層的地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃范圍。提取流程見圖1。

圖1 花崗巖地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警區(qū)劃圖提取流程Fig.1 The extraction process of geological hazard early warning zoning map in granite area

在所提取的預(yù)警區(qū)劃圖上，疊加行政村界線進(jìn)行網(wǎng)格化切分（對(duì)比千米格網(wǎng)分割，更具合理性），最終確定梅州市花崗巖地區(qū)預(yù)警單元為1 727 個(gè)。預(yù)警單元確定及屬性賦值流程見圖2。

圖2 花崗巖地區(qū)預(yù)警單元確定及屬性賦值流程Fig.2 Determination of early warning units and attribute assignment process in granite area

采用GIS 技術(shù)，提取各預(yù)警單元內(nèi)人工邊坡相關(guān)地質(zhì)環(huán)境調(diào)查屬性，對(duì)每個(gè)分析單元進(jìn)行關(guān)鍵地質(zhì)環(huán)境因子賦值。比如：坡度、坡高等信息可通過分布在各分析單元內(nèi)的人工邊坡調(diào)查數(shù)據(jù)，或在三維基礎(chǔ)地理底圖上，通過空間量算獲得。受篇幅所限，文中僅給出節(jié)選單元屬性，結(jié)果見表1。

對(duì)照梅州市花崗巖區(qū)域預(yù)警區(qū)劃網(wǎng)格圖，對(duì)于每個(gè)預(yù)警分析單元，按照其對(duì)應(yīng)的坡度、坡高屬性值與對(duì)應(yīng)模型匹配，為研究區(qū)1 727 個(gè)預(yù)警分析單元逐一設(shè)定不同數(shù)字模擬模型。受篇幅所限，文中僅給出幾個(gè)分析單元的模型分類示例，結(jié)果見表1。

表1 花崗巖地區(qū)預(yù)警分析單元屬性及模型分類對(duì)照表Table 1 Attributes of early waring analysis unit and Geo-studio model in granite area

2.2 邊坡失穩(wěn)動(dòng)力系學(xué)預(yù)警模型架構(gòu)設(shè)計(jì)

根據(jù)2018 年廣東省梅州市各縣（市、區(qū)）1∶5 萬地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查資料，人工邊坡坡度在50°—60°的占總數(shù)的11.46%，坡度在60°—70°的占總數(shù)的39.02%，坡度≥70°的占總數(shù)的40.21%（曾洲等，2019）。根據(jù)梅州市人工邊坡特征與成災(zāi)規(guī)律分析結(jié)果，梅州市花崗巖地區(qū)人工邊坡（削坡建房）中土質(zhì)邊坡占68%以上，直線坡形占60.6%，而滑坡、崩塌災(zāi)害在直線形坡中分布較多。統(tǒng)計(jì)研究區(qū)花崗巖殘積土的力學(xué)性質(zhì)參數(shù)，以人工邊坡淺表層砂質(zhì)黏性土的力學(xué)參數(shù)（飽和滲透系數(shù)取試驗(yàn)結(jié)果平均值3.86×10-5m/s；根據(jù)粉質(zhì)黏土和礫質(zhì)粘性土體積含水率，結(jié)合有關(guān)經(jīng)驗(yàn)結(jié)果，飽和體積含水率取為0.4；重度取為19.8 kN/m3；粘聚力和內(nèi)摩擦角取100%飽和度下的試驗(yàn)均值，分別為17.2 kPa 和24.0°；在Slope 分析參數(shù)設(shè)置中，殘余飽和度為20%），基于Geo-studio 數(shù)值分析軟件，選用直線型設(shè)計(jì)模型，將削坡高度＜5 m、5—10 m、10—15 m、＞15 m 和削坡角度＜60°、60°—70°、70°—80°、＞80°（具體計(jì)算賦值時(shí)取高值）進(jìn)行正交，建立16 個(gè)模型，具體分類見表2。

表2 不同削坡高度、坡度的Geo-studio 模型分類Table 2 Classification of Geo-studio model based on different height and slope angle

對(duì)照梅州市花崗巖區(qū)域預(yù)警區(qū)劃網(wǎng)格圖，對(duì)于每個(gè)預(yù)警分析單元，按照其對(duì)應(yīng)的坡度、坡高屬性值與對(duì)應(yīng)模型匹配，為研究區(qū)1 727 個(gè)預(yù)警分析單元逐一設(shè)定不同數(shù)字模擬模型。受篇幅所限，文中僅給出幾個(gè)分析單元的模型分類示例，結(jié)果見表1。

2.3 預(yù)警應(yīng)用流程設(shè)計(jì)

2.3.1 降雨數(shù)據(jù)同步共享?；诿分菔械刭|(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警系統(tǒng)與氣象部門已有氣象數(shù)據(jù)共享基礎(chǔ)，同步獲取各站點(diǎn)逐小時(shí)降雨監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和未來24 預(yù)測(cè)降雨數(shù)據(jù)，與各預(yù)警分析單元匹配，獲取各單元任意時(shí)間段的過程降雨數(shù)據(jù)，降雨數(shù)據(jù)同步共享見圖3。

圖3 降雨數(shù)據(jù)同步共享示意Fig.3 Schematic diagram of rainfall data synchronization and sharing

2.3.2 預(yù)警分析。選取任一分析單元，讀取某一過程雨量的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，導(dǎo)入至對(duì)應(yīng)選定模型，通過巖土滲流分析軟件SEEP/W，獲得滲流的數(shù)值解。將SEEP/W 模塊獲得的孔隙水壓力導(dǎo)入SLOPE/W，對(duì)邊坡進(jìn)行穩(wěn)定性分析，得出邊坡穩(wěn)定系數(shù)，穩(wěn)定系數(shù)分析結(jié)果按（0，1.05）、[1.05，1.1）、[1.1，1.2）、[1.2，1.4）區(qū)間，分段劃分為紅、橙、黃、藍(lán)4 個(gè)等級(jí)，從而對(duì)某一降雨過程誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的空間分布進(jìn)行預(yù)報(bào)或警報(bào)。

3 邊坡失穩(wěn)動(dòng)力學(xué)預(yù)警模型性能分析

對(duì)邊坡失穩(wěn)動(dòng)力學(xué)預(yù)警模型的可行性進(jìn)行分析，進(jìn)而分析其存在的問題，并提出可能的完善途徑，以實(shí)現(xiàn)模型在區(qū)域尺度上的預(yù)警應(yīng)用。

3.1 可行性分析

在區(qū)域上巖土體類型明確（如花崗巖殘積土），區(qū)域內(nèi)人工邊坡坡度、坡高、坡形等地形地貌特征清晰、量化精度較高，邊坡土工參數(shù)清晰，以不同降雨性質(zhì)，如降雨的強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、類型及前期降雨等數(shù)據(jù)為變量，運(yùn)用Geo-studio 數(shù)值模擬軟件，計(jì)算花崗巖殘積土邊坡穩(wěn)定系數(shù)（圖4），實(shí)現(xiàn)降雨影響下的斜坡穩(wěn)定性分析評(píng)價(jià)，對(duì)一定區(qū)域滿足基于降雨實(shí)測(cè)及預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警需求，分析技術(shù)上可行。

圖4 模型分析效果示意Fig.4 Schematic diagram of model analysis effect

3.2 存在問題及完善途徑

運(yùn)用Geo-studio 數(shù)值模擬軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)邊坡穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)，需要對(duì)每個(gè)分析單元預(yù)先設(shè)定初始條件，確定流量邊界條件，經(jīng)SEEP/W 滲流分析，導(dǎo)入SLOPE/W 模塊，使用Morgenstern-Price 法進(jìn)行穩(wěn)定計(jì)算，在穩(wěn)定滲流得到邊坡初始孔隙水壓力分布的基礎(chǔ)上，建立瞬態(tài)滲流計(jì)算模塊，導(dǎo)入降雨條件，經(jīng)瞬態(tài)滲流計(jì)算導(dǎo)入SLOPE/W 模塊，計(jì)算邊坡穩(wěn)定性。該計(jì)算過程較繁瑣，耗時(shí)較長(zhǎng)。經(jīng)測(cè)算，在普通計(jì)算機(jī)上，完成一個(gè)分析單元的模擬計(jì)算約耗時(shí)40 s，一臺(tái)臺(tái)式機(jī)大致可同時(shí)對(duì)6 個(gè)分析單元進(jìn)行模擬計(jì)算，若要實(shí)現(xiàn)對(duì)研究區(qū)1 727 個(gè)預(yù)警分析單元的逐一分析，需耗時(shí)約3.2 h，無法達(dá)到預(yù)警時(shí)效性要求。

鑒于上述問題，為提高預(yù)警分析效率，可將預(yù)警分為基礎(chǔ)分析（臨界雨量評(píng)價(jià)模塊）和雨量對(duì)比分析2 個(gè)子模塊。

（1）臨界雨量評(píng)價(jià)模塊。基于Geo-studio 數(shù)值模擬軟件，為實(shí)現(xiàn)對(duì)邊坡的穩(wěn)定性動(dòng)力學(xué)分析，設(shè)計(jì)臨界雨量評(píng)價(jià)模塊。對(duì)于每個(gè)預(yù)警分析單元，該模塊可以將SEEP/W 滲流分析和SLOPE/W 穩(wěn)定性計(jì)算過程提前完成，對(duì)每一個(gè)具體預(yù)警區(qū)域（分析單元），對(duì)不同時(shí)間的降雨過程（前期過程雨量、24 小時(shí)、12 小時(shí)和災(zāi)前1—3 小時(shí)等時(shí)段），對(duì)于上述4個(gè)穩(wěn)定系數(shù)區(qū)間值，通過逆運(yùn)算推算邊坡的降雨預(yù)警閾值（Ri）。對(duì)于某一預(yù)警分析單元，計(jì)算獲得的不同等級(jí)的臨界雨量初始值是否準(zhǔn)確，可通過實(shí)際應(yīng)用予以驗(yàn)證，或通過歷史資料數(shù)據(jù)返算演練來評(píng)判，建立致災(zāi)臨界雨量模型機(jī)器學(xué)習(xí)過程，反復(fù)修正。對(duì)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行如下分類：①第1 類：分析無預(yù)警等級(jí)，但有災(zāi)情，或者預(yù)警等級(jí)偏低，災(zāi)情嚴(yán)重。初步判定臨界雨量初始值偏高；②第2種：分析有預(yù)警等級(jí)，但無災(zāi)情，或者預(yù)警等級(jí)過高，災(zāi)情相對(duì)不嚴(yán)重，初步判定臨界雨量初始值偏低；③第3 種：分析有預(yù)警等級(jí)，有災(zāi)情且與預(yù)警等級(jí)匹配。初步判定臨界雨量初始值合理。

（2）雨量對(duì)比分析模塊。該模塊用于降雨過程中的實(shí)時(shí)預(yù)警分析，要求獲得預(yù)警結(jié)果高效快捷。在前一模塊得到降雨預(yù)警閾值（Ri）的基礎(chǔ)上，將本次過程降雨監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和未來數(shù)小時(shí)臨近預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)之和（Rp+Rf），與最新設(shè)定臨界雨量值（Ri）進(jìn)行簡(jiǎn)單對(duì)比，保證整個(gè)預(yù)警分析在3—5 min 內(nèi)完成，提高運(yùn)算的時(shí)效性。

通過臨界雨量評(píng)價(jià)模塊和雨量對(duì)比分析模塊的組合，使得實(shí)際預(yù)警分析計(jì)算過程更為簡(jiǎn)化，可實(shí)現(xiàn)氣象預(yù)警分析結(jié)果精確到行政村，運(yùn)算效率得到有效提高。

4 結(jié)論

對(duì)梅州市人工邊坡特征與成災(zāi)規(guī)律進(jìn)行分析，使用Geo-studio 數(shù)值模擬軟件，分析降雨和削坡對(duì)花崗巖殘積土邊坡穩(wěn)定性的影響規(guī)律，對(duì)單個(gè)邊坡或地質(zhì)環(huán)境相似的一定區(qū)域，開展基于穩(wěn)定性評(píng)價(jià)的動(dòng)力學(xué)預(yù)警分析模型設(shè)計(jì)，整合地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，并提出實(shí)際應(yīng)用構(gòu)想。

（1）對(duì)人工邊坡土體在降雨作用下的穩(wěn)定性進(jìn)行數(shù)值模擬，使用邊坡坡度、高度2 個(gè)關(guān)鍵變量進(jìn)行分類建模，基于量化降雨對(duì)邊坡穩(wěn)定性的影響，提出一種基于人工邊坡穩(wěn)定性的動(dòng)力學(xué)預(yù)警模型，并在梅州花崗巖地區(qū)的人工邊坡開展預(yù)警實(shí)踐。

（2）按削坡高度和坡度的區(qū)間正交，設(shè)置16 個(gè)Geo-studio 邊坡失穩(wěn)動(dòng)力學(xué)預(yù)警模型，使用GIS技術(shù)建立1 727個(gè)預(yù)警單元，并進(jìn)行關(guān)鍵地質(zhì)環(huán)境因子賦值及與氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，通過匹配對(duì)應(yīng)的預(yù)警分析模型，實(shí)現(xiàn)了由點(diǎn)及面的邊坡失穩(wěn)動(dòng)力學(xué)預(yù)警模型的構(gòu)建。

（3）為提高預(yù)警模型的計(jì)算效率，保證預(yù)警的時(shí)效性，使用數(shù)值模擬技術(shù)，反算各預(yù)警分析單元雨量閾值，并結(jié)合歷史災(zāi)險(xiǎn)情數(shù)據(jù)，修正雨量閾值。通過優(yōu)化模型設(shè)計(jì)進(jìn)行邊坡的穩(wěn)定性動(dòng)力學(xué)分析，采用臨界雨量評(píng)價(jià)模塊和雨量對(duì)比分析模塊，實(shí)現(xiàn)模型在區(qū)域尺度上的預(yù)警應(yīng)用。