朱 濤, 翟亞鋒, 翟會君

(河南省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第四地質(zhì)勘查院,河南 鄭州 450000)

0 引言

淺層順層滑坡在我國廣泛分布。按《GB/T 32864—2016滑坡防治工程勘查規(guī)范》[1]規(guī)定,淺層滑坡定義為滑體厚度小于10 m。此類滑坡規(guī)模一般較小,但其自穩(wěn)能力相對也較弱,易出現(xiàn)局部變形破壞,若區(qū)內(nèi)居民較多,其潛在危害顯著,且該類滑坡易引發(fā)水土流失,不利于環(huán)境保護(hù)。因此,該文將淺層順層滑坡作為研究對象,重點開展其成災(zāi)機(jī)制分析及穩(wěn)定性評價[2-3]。目前,許多學(xué)者利用數(shù)值模擬、數(shù)理統(tǒng)計等手段,從淺層滑坡影響因素出發(fā),研究了降雨、植被等對淺層滑坡穩(wěn)定性的影響規(guī)律,并探究了此類滑坡的演化機(jī)制[4-7]。

上述研究表明: 一方面,開展淺層滑坡研究具有重要意義,即其能為此類滑坡災(zāi)害防治提供具有針對性的理論基礎(chǔ); 另一方面,淺層滑坡發(fā)育存在一定的區(qū)域性特征,即不同地區(qū)的淺層滑坡具有相應(yīng)差異。因此,仍有必要針對具體實例開展進(jìn)一步研究。淺層滑坡影響因素與一般滑坡的影響因素相對較為一致,但也具一定的特征性。因此,本文提出基于淺層滑坡所處地質(zhì)條件,開展其成因機(jī)制分析。同時,以往滑坡穩(wěn)定性評價多側(cè)重于現(xiàn)狀評價,缺乏穩(wěn)定性預(yù)測評價,分析結(jié)果的全面性受限,因此,本文提出將滑坡穩(wěn)定性評價過程劃分為兩步,即穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價和預(yù)測評價,并通過傳遞系數(shù)法實現(xiàn)其穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價,再通過變形預(yù)測實現(xiàn)其穩(wěn)定性預(yù)測評價。研究旨在有效掌握淺層順層滑坡的成災(zāi)機(jī)制,并為其穩(wěn)定性評價提供一種思路,從而奠定災(zāi)害防治的理論基礎(chǔ)。

1 基本原理

1.1 穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價模型的構(gòu)建

據(jù)工程實際,滑坡常用的現(xiàn)狀穩(wěn)定評價模型主要是傳遞系數(shù)法,其原理已在《GB/T 32864—2016滑坡防治工程勘查規(guī)范》[1]中詳述,因此,不再贅述[8-9]。

(1)計算工況。在滑坡穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價過程中,共設(shè)置了3種工況: 工況1,天然工況,該工況是評價滑坡天然狀態(tài)下的穩(wěn)定性; 工況2,暴雨工況,該工況是評價滑坡暴雨狀態(tài)下的穩(wěn)定性; 工況3,地震工況,該工況是評價滑坡地震狀態(tài)下的穩(wěn)定性。

(2)計算參數(shù)。據(jù)滑坡勘查成果,其穩(wěn)定性計算參數(shù)見表1。

表1 不同工況條件計算參數(shù)Tab.1 Calculation parameters under different conditions

(3)穩(wěn)定性狀態(tài)劃分。據(jù)《GB/T 32864—2016滑坡防治工程勘查規(guī)范》[1],以穩(wěn)定性系數(shù)Fs為基礎(chǔ),開展滑坡穩(wěn)定性狀態(tài)劃分。若Fs屬小于0時,滑坡處于不穩(wěn)定狀態(tài); 若Fs屬[0,1.05)區(qū)間時,滑坡處于欠穩(wěn)定狀態(tài); 若Fs屬[1.05,1.15)區(qū)間時,滑坡處于基本穩(wěn)定狀態(tài); 若Fs屬大于等于 1.15 時,滑坡處于穩(wěn)定狀態(tài)。

1.2 穩(wěn)定性預(yù)測評價模型的構(gòu)建

一般來說,滑坡變形越大,其穩(wěn)定性相對應(yīng)越弱,因此,提出利用變形預(yù)測來開展滑坡穩(wěn)定性預(yù)測評價。灰色模型(簡稱GM(1,1)模型)能在部分信息未知情況下實現(xiàn)非線性預(yù)測,使得其在變形預(yù)測領(lǐng)域取得了廣泛應(yīng)用,提出利用其構(gòu)建滑坡變形預(yù)測模型,但傳統(tǒng)GM(1,1)模型多具離散形式,而滑坡變形具有連續(xù)形式。為解決該問題,袁德寶等[10]將分?jǐn)?shù)階算子引入其中,構(gòu)建出了分?jǐn)?shù)階算子條件下的灰色模型(簡稱EGM(1,1)模型),且考慮到分?jǐn)?shù)階算子是由使用者確定,為保證其最優(yōu)性,提出利用改進(jìn)粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)[11]開展其優(yōu)化處理。該方法是粒子群算法的改進(jìn)型,結(jié)合其基本原理,其尋優(yōu)過程有4步。

(1)開展粒子種群的初始信息設(shè)置,如將學(xué)習(xí)因子設(shè)定為1和2,權(quán)重因子設(shè)定為0.7,種群規(guī)模設(shè)定為600。

(2)將各粒子的當(dāng)前位置設(shè)置為分?jǐn)?shù)階算子,并以其預(yù)測結(jié)果的平均絕對百分誤差為基礎(chǔ),初步確定出群體的最佳粒子位置。

(3)更新每個粒子的位置和速度,并重新計算每個粒子更新后的平均絕對百分誤差值,將其與最佳粒子的平均絕對百分誤差值對比,若前者更優(yōu),則將最佳粒子位置進(jìn)行重新設(shè)置,反之,保留原位置。

(4)當(dāng)完成尋優(yōu)后,將全局最佳粒子對應(yīng)的分?jǐn)?shù)階算子輸出,即可完成其尋優(yōu)過程。

雖然利用IPSO算法保證了EGM(1,1)模型分?jǐn)?shù)階算子的最優(yōu)性,但限于滑坡變形的非線性特征,其預(yù)測結(jié)果還是會存在一定誤差,即IPSO-EGM(1,1)模型的預(yù)測結(jié)果仍會存在預(yù)測誤差。為充分保證預(yù)測精度,再提出利用混沌理論開展其誤差弱化處理[12-13]。結(jié)合其基本原理,將其預(yù)測步驟說明如下。

先利用Lyapunov指數(shù)法開展待預(yù)測誤差序列的混沌特征識別,按照其識別流程,計算判別參數(shù)λ,其計算公式為

(1)

式中:tM、t0為時間變量,s;M為迭代次數(shù),次;Li為原始距離值;li為重構(gòu)后的距離值。

以λ值開展誤差序列的混沌特征識別,即: 若λmax值大于0,那么預(yù)測誤差序列具混沌特征; 反之,則不具混沌特性。

利用延遲時間算法確定嵌入維數(shù),并利用去偏復(fù)自相關(guān)法確定延遲時間,通過此兩參數(shù)可實現(xiàn)誤差序列的相空間重構(gòu)。同時,再利用Lyapunov指數(shù)法開展誤差序列的預(yù)測處理,具體過程為: 將ψi作為預(yù)測中心,計算與其最近相鄰點間的距離d。公式為

(2)

式中:ψi、ψj為相空間節(jié)點。

若d值最小,即可反推出預(yù)測誤差的預(yù)測值。

據(jù)上,最終將滑坡變形預(yù)測模型確定為IPSO-EGM(1,1)-WT模型。

基于預(yù)測結(jié)果,先引入兩個速率統(tǒng)計量,即V1速率(mm/周)和V2速率(mm/周),前者是實測數(shù)據(jù)最后4期的變形速率均值,后者是4期外推預(yù)測結(jié)果的變形速率均值。若V1速率相對更大,說明滑坡變形趨于收斂,其后續(xù)穩(wěn)定性亦趨于穩(wěn)定; 反之,說明滑坡變形趨于繼續(xù)增加,其后續(xù)穩(wěn)定性亦趨于不穩(wěn)定。

2 實例分析

2.1 工程概況

某滑坡位于斜坡前緣地段,平面具扇形形態(tài)(圖1),所處斜坡坡度為20°～40°,植被較發(fā)育。據(jù)現(xiàn)場調(diào)查,滑坡主滑方向為30°,縱向長約 150 m,寬度間于90～180 m。土層厚度具有一定差異,主要間于3.2～6.1 m,平均厚度約4.5 m,總體積約8.4×104m3,屬典型的淺層滑坡。

圖1 滑坡平面形態(tài)Fig.1 Plane modality of landslide

據(jù)鉆探成果,將滑坡結(jié)構(gòu)地層特性闡述如下。

(1)滑體土。巖性主要是填土和粉質(zhì)黏土: 前者主要分布于滑坡中上部,僅局部分布,對滑坡影響有限; 后者在滑坡區(qū)廣泛分布,紫紅色,多呈可塑-硬塑狀,局部含有少了角礫,母巖成分多是泥巖,磨圓度較差。

(2)滑帶。巖性主要是黏土,紫紅色,屬泥巖風(fēng)化后的產(chǎn)物,整體力學(xué)性質(zhì)較差,遇水易軟化,多呈可塑狀。

(3)滑床。巖性為泥巖,紫紅色,節(jié)理裂隙較發(fā)育,巖體整體完整性相對較差,強(qiáng)度中等,巖層產(chǎn)狀為46°∠34°,結(jié)合滑坡主滑方向,該滑坡具有順層滑坡特征。

將主滑面(即圖1中A-A′剖面)的地層結(jié)構(gòu)闡述如圖2所示。

圖2 滑坡地層結(jié)構(gòu)A-A′剖面圖Fig.2 A-A′ profile of landslide stratum structure

該滑坡早在2010年雨季就開始出現(xiàn)變形情況,其后每年變形均有所發(fā)育,主要表現(xiàn)為局部房屋倒塌及裂縫發(fā)育,其中,裂縫多會后期自動愈合。據(jù)上,該滑坡變形特征顯著,且區(qū)內(nèi)威脅居民相對較多,因此,開展本研究十分必要。

為定量掌握滑坡變形量,在滑坡上共計布置了4個監(jiān)測點,用于開展監(jiān)測位置的總位移監(jiān)測,其中,主軸上布置了2個,左右兩側(cè)分別布置1個,具體位置見圖1。據(jù)統(tǒng)計,共計得到40期(監(jiān)測周期為2 d,監(jiān)測時段為2022年7月8日至2022年9月26)的滑坡變形數(shù)據(jù),其變化曲線如圖3所示。

圖3 滑坡累計變形曲線Fig.3 Cumulative deformation curves of landslide

據(jù)圖3,滑坡各位置處的累計變形總體呈持續(xù)增加趨勢,只是局部短時存在負(fù)增長。ZZJ1監(jiān)測點的累計變形量為229.03 mm,相對最大,說明后緣相對更不穩(wěn)定; ZZJ2監(jiān)測點的累計變形量為166.98 mm; 兩者均位于滑坡主軸上,充分說明主軸是滑坡穩(wěn)定性相對最弱位置,側(cè)面也驗證了后續(xù)通過主軸開展滑坡穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價的可行性。在滑坡兩側(cè),西北側(cè)ZCJ1監(jiān)測點的累計變形量為97.63 mm,東北側(cè)YCJ1監(jiān)測點的累計變形量為148.33 mm,對比而言,滑坡右側(cè)變形相對更大。

2.2 滑坡成災(zāi)機(jī)制分析

2.2.1 滑坡影響因素分析

一般來說,淺層滑坡變形影響因素相對較多,其主要可從物源條件、地形條件及水源條件等方面開展分析,具體分析如下。

(1)土層厚度因素。土層較薄是淺層滑坡的特有特征。一方面,土層薄,利于降雨軟化,促使滑坡易出現(xiàn)變形破壞,且該類變形無統(tǒng)一規(guī)律性; 另一方面,土層厚度對滑坡破壞形式具有一定影響,若土層相對較薄,更易出現(xiàn)滑移破壞,若土層相對較厚,更易出現(xiàn)蠕滑破壞。

(2)地形條件因素。地形條件對淺層滑坡的影響較大,又可進(jìn)一步細(xì)分為坡度因素、地形因素及高差因素。①坡度因素。坡度是滑坡災(zāi)害的重要成因,一般來說,斜坡坡度越陡,其越容易發(fā)生失穩(wěn)破壞。結(jié)合調(diào)查成果,在坡度間于20°～40°時,淺層滑坡更易發(fā)育。②地形因素。地形對淺層滑坡的影響規(guī)律主要表現(xiàn)為: 地形為凸形時,淺層滑坡相對最易發(fā)育; 地形為直線形時,淺層滑坡發(fā)育一般; 地形為凹形時,淺層滑坡一般不發(fā)育。③高差因素。由于淺層滑坡滑體厚度較薄,其固有穩(wěn)定屬性相對就較差,因此,該類滑坡難以形成較大的高差?；掳l(fā)育的主要高差范圍是20～50 m,其次是50～100 m,其余高差范圍的滑坡發(fā)育相對較少。

(3)地層巖性因素。地層巖性與淺層滑坡的形成具有密切關(guān)系,一般來說,淺層滑坡發(fā)育區(qū)的地層力學(xué)參數(shù)均較低,即軟質(zhì)巖更易形成淺層滑坡,其次是軟硬相間巖,而硬質(zhì)巖不易形成淺層滑坡。

(4)地質(zhì)構(gòu)造因素。一方面,地質(zhì)構(gòu)造是形成滑坡區(qū)的原始地形地貌,是淺層滑坡形成的基礎(chǔ); 另一方面,地質(zhì)構(gòu)造會極大程度上影響滑坡地層的完整性,對區(qū)內(nèi)節(jié)理系統(tǒng)的發(fā)育也有一定的影響,進(jìn)而影響滑坡穩(wěn)定性。

(5)植被與土地利用因素。該因素主要包含植被覆蓋因素和土地利用類型因素。①植被覆蓋因素。一般來說,植被對土體具有一定的加固作用,主要表現(xiàn)為: 植物根系深入土層中,一定程度上抑制了土體裂隙的發(fā)育,可有效減少坡面破壞。由于淺層滑坡滑體厚度本身較薄,此因素對其影響顯著,從植被極疏至中等再至茂密,淺層滑坡的發(fā)育頻率越來越少,尤其在植被茂密時,幾乎無淺層滑坡發(fā)育。②土地利用類型因素。由于土地利用類型不同,其對應(yīng)植被覆蓋情況及其種類均隨之不同,這也會一定程度上影響土體對雨水的吸收情況。據(jù)調(diào)查,旱地、灌木類型具較高淺層滑坡發(fā)育率,其余類型的發(fā)育率相對較低。

(6)降雨因素。降雨一直以來就是滑坡失穩(wěn)破壞的重要誘因,其對淺層滑坡尤為明顯,主要是因為淺層滑坡滑體較薄,雨水入滲路徑較短,即使小雨也可能造成局部失穩(wěn),其影響規(guī)律可總結(jié)為: 一方面,雨水入滲不僅會增加滑體重度,還會減弱滑面抗剪強(qiáng)度,降低滑坡穩(wěn)定性; 另一方面,若存在短時強(qiáng)降雨,易在地表形成徑流,造成坡面沖刷等,這對淺層滑坡穩(wěn)定極為不利。

(7)人類工程活動因素。一般來說,存在滑坡災(zāi)害的范圍均會具有一定程度的人類工程活動,其對滑坡的影響主要表現(xiàn)為: 工程活動造成削坡、減載等,打破了原有坡體的內(nèi)力平衡,誘使滑坡災(zāi)害發(fā)生,尤其對于淺層滑坡,輕微的擾動極可能誘發(fā)局部變形。

據(jù)上,淺層滑坡的影響因素相對較多,且其對各類因素的敏感性均較強(qiáng),這是因為其滑體厚度較薄,受外界擾動影響較大。

2.2.2 滑坡形成機(jī)制分析

結(jié)合上述滑坡影響因素分析及工程實例概況,將該文實例滑坡的形成機(jī)制總結(jié)如下。

(1)滑坡所處斜坡坡度為20～40°,且具順向坡的坡體結(jié)構(gòu),為滑坡災(zāi)害形成奠定了基礎(chǔ)。

(2)滑坡區(qū)基巖為泥巖,本身遇水易軟化,易形成軟弱潛在滑面,其形成機(jī)理為: 滑體較薄,雨水易入滲,且當(dāng)滲至基覆界面時,下覆泥巖又具一定隔水性,進(jìn)而雨水在基覆界面匯集; 同時,降雨停止后,基覆界面處的水分蒸發(fā)也是相對最晚蒸發(fā),如此長期作用,就會形成基覆滑面。

在各類影響因素綜合作用影響下,尤其是在降雨、人類工程活動長期誘發(fā)作用條件下,滑坡易出現(xiàn)局部變形,存在整體失穩(wěn)風(fēng)險。

2.3 滑坡穩(wěn)定性評價

2.3.1 穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價

據(jù)1.1節(jié)思路,通過傳遞系數(shù)法開展滑坡主滑面(即A-A′剖面)的穩(wěn)定性分析,其計算結(jié)果如表2所示。工況1屬穩(wěn)定狀態(tài); 工況2屬欠穩(wěn)定狀態(tài); 工況3屬基本穩(wěn)定狀態(tài)。通過上述,在穩(wěn)定性現(xiàn)狀條件下,得出該滑坡在天然狀態(tài)下仍處于穩(wěn)定狀態(tài),但在不利工況條件下,存在失穩(wěn)風(fēng)險。

表2 A-A′剖面穩(wěn)定性計算結(jié)果Tab.2 Stability calculation results of A-A′ profile

2.3.2 穩(wěn)定性預(yù)測評價

該節(jié)重點按照1.2節(jié)思路,通過IPSO-EGM(1,1)-WT模型開展滑坡穩(wěn)定性預(yù)測評價。在該過程中,將前35期數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,后5期數(shù)據(jù)作為驗證集,且考慮到IPSO-EGM(1,1)-WT模型具有遞進(jìn)優(yōu)化組合流程,提出以ZZJ1監(jiān)測點為例,進(jìn)行對比分析,以驗證各遞進(jìn)優(yōu)化組合步驟的有效性。

為便于后續(xù)描述,將各遞進(jìn)優(yōu)化組合步驟的預(yù)測模型命名如下。預(yù)測模型1: GM(1,1)模型; 預(yù)測模型2: EGM(1,1)模型; 預(yù)測模型3: PSO-EGM(1,1)模型; 預(yù)測模型4: IPSO-EGM(1,1)模型; 預(yù)測模型5: IPSO-EGM(1,1)-WT模型。

首先,得到5類預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果如表3所示。

表3 預(yù)測模型1—5的預(yù)測結(jié)果統(tǒng)計Tab.3 Prediction results of prediction model 1—5

據(jù)表3,以各預(yù)測模型的相對誤差為評價指標(biāo),統(tǒng)計其特征參數(shù)如下。預(yù)測模型1的相對誤差平均值為3.17%,方差值為0.014 0(%)2; 預(yù)測模型2的相對誤差平均值為2.96%,方差值為0.008 8(%)2; 預(yù)測模型3的相對誤差平均值為2.57%,方差值為0.005 7(%)2; 預(yù)測模型4的相對誤差平均值為2.32%,方差值為0.004 9(%)2; 預(yù)測模型5的相對誤差平均值為2.02%,方差值為0.003 6(%)2。

由此可知,從預(yù)測模型1至模型5,預(yù)測精度及預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性具逐步提高趨勢,充分驗證了各遞進(jìn)優(yōu)化組合步驟的有效性。其中,預(yù)測模型1和預(yù)測模型2對比,驗證了分?jǐn)?shù)階算子對灰色模型的優(yōu)化能力; 預(yù)測模型3和預(yù)測模型4對比,得出IPSO算法較粒子群(partide swarm optimization,PSO)算法具有更好的優(yōu)化能力; 預(yù)測模型5較其余模型的預(yù)測效果優(yōu)勢明顯,充分驗證了通過IPSO-EGM(1,1)-WT模型開展滑坡變形預(yù)測的合理性。

其次,再以IPSO-EGM(1,1)-WT模型開展其余監(jiān)測點的預(yù)測分析,結(jié)果如表4所示。

表4 各監(jiān)測點的最終預(yù)測結(jié)果Tab.4 Final prediction results for each monitoring point

據(jù)表4,各監(jiān)測點的預(yù)測結(jié)果存在一定差異,其預(yù)測結(jié)果的特征參數(shù)為如下。ZZJ1監(jiān)測點的相對誤差平均值為2.02%,方差值為0.003 6(%)2; ZZJ2監(jiān)測點的相對誤差平均值為2.04%,方差值為0.004 3(%)2; ZCJ1監(jiān)測點的相對誤差平均值為2.11%,方差值為0.006 5(%)2; YCJ1監(jiān)測點的相對誤差平均值為1.97%,方差值為0.002 2(%)2。

據(jù)上,各監(jiān)測點的相對誤差均值多在2%左右,方差值也較小,充分驗證了IPSO-EGM(1,1)-WT模型的預(yù)測能力及穩(wěn)定性。

最后,再統(tǒng)計得到各監(jiān)測點的V1速率和V2速率如圖4所示。

圖4 滑坡變形速率的對比Fig.4 Comparison of landslide deformation rate

據(jù)圖4,各監(jiān)測點的V2速率均不同程度地略大于V1速率,因此,說明滑坡各位置處的后續(xù)變形速率還會進(jìn)一步增加,滑坡累計變形具加速增加趨勢,即滑坡穩(wěn)定性在現(xiàn)有基礎(chǔ)上,還會進(jìn)一步減弱。

綜合2.2.1節(jié)滑坡穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價結(jié)果和 2.2.2 節(jié)滑坡穩(wěn)定性預(yù)測評價結(jié)果,得出本文實例滑坡現(xiàn)有穩(wěn)定性已較弱,剩余安全儲備已較少,且后續(xù)變形仍會加速,不利于滑坡穩(wěn)定,即其后續(xù)穩(wěn)定性仍會進(jìn)一步減弱,需盡快開展此滑坡防治研究。

3 結(jié)論

(1)淺層滑坡的影響因素主要包括土層厚度因素、地形條件因素、地層巖性因素、地質(zhì)構(gòu)造因素、植被與土地利用因素、降雨因素及人類工程活動因素,尤其是在地形、坡體結(jié)構(gòu)等因素存在的基礎(chǔ)上,受降雨、人類工程活動長期誘發(fā)產(chǎn)生的。

(2)在滑坡穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價結(jié)果中: 天然工況條件下,穩(wěn)定性系數(shù)為1.21,屬穩(wěn)定狀態(tài); 暴雨工況條件下,穩(wěn)定性系數(shù)為1.02,屬欠穩(wěn)定狀態(tài); 地震工況條件下,穩(wěn)定性系數(shù)為1.09,屬基本穩(wěn)定狀態(tài)。說明不利工況條件下具潛在失穩(wěn)風(fēng)險。在后續(xù)預(yù)測過程中,IPSO-EGM(1,1)-WT模型能有效實現(xiàn)淺層滑坡的高精度預(yù)測,且預(yù)測結(jié)果顯示,滑坡各位置處的后續(xù)變形速率還會進(jìn)一步增加,且滑坡累計變形具加速增加趨勢,說明在本次監(jiān)測時段后的滑坡穩(wěn)定性將趨于減弱。