基于人工边坡稳定性的降雨型滑坡 预警预报模型设计与应用

鲍伟佳 柯小兵 郑志文 魏平新 符诗存

（中国广州 510510 广东省地质环境监测总站）

0 引言

降雨入渗可导致边坡体空隙压力增加和岩土体强度降低等变化，从而使斜坡上的岩（土）体在重力作用下，沿着一定的软弱带，整体或局部向下滑动。这种由降雨入渗而产生的滑坡地质灾害被称为降雨型滑坡（林春泽等，2018），占全国滑坡地质灾害的90%（李媛等，2004）。而在广东省，降雨型引发的滑坡地质灾害在削坡建房因素影响下尤为突出。开展降雨型滑坡预警预报技术研究，是目前预防或减轻此类地质灾害的重要手段之一（丁伟翠等，2010；朱昳橙等，2016）。目前，降雨型滑坡地质灾害预警预报多基于统计学原理，通过构建滑坡事件或位移量与对应的降雨过程参数之间的统计关系，得到滑坡发生的触发雨量阈值，最终得出风险预警等级（刘艳辉等，2015）。而基于降雨诱发滑坡机理的预警预报研究相对较少（丛威青等，2008），且多为针对单个滑坡的稳定性分析。这是因为：①降雨入渗以后斜坡体内水—岩（土）力学反应（包括静水压力、动水压力及非饱和土的基质吸力）和物理化学反应等对斜坡稳定性的影响需要大量岩（土）力学参数；②在区域气象预警预报实际应用中，缺少由点向面、由个别到总体、由局部到整体的全面分析思路。

广东省梅州市属低山丘陵区，当地建房多依山削坡而建，由此产生的人工边坡在南方降雨条件下留下大量安全隐患。据统计，梅州市削坡建房有8 万多处，涉及户籍人口64 万。自2007 以来，当地削坡建房人工边坡引发的地质灾害共造成46 人死亡，其中仅2016 年就有8 处削坡建房的人工边坡引发产生崩塌、滑坡，造成14 人伤亡。因此，以广东省梅州市人工边坡为例，开展基于降雨引发滑坡条件下的预警预报研究，对推动人工边坡引发的滑坡地质灾害预警、预报、预防具有重要意义。

1 梅州市花岗岩残积土边坡稳定性分析

选取梅州市五华县河东镇桂田村、大埔县高坡镇古西村2 个典型人工边坡，进行现场钻孔、取样。通过现场渗流试验，测定花岗岩残积土的渗透系数数量级在10-5，具有弱透水性。经渗透试验，测试出花岗岩残积土边坡其他土层的渗透系数，其中黏性土、砾质粘性土和全风化花岗岩的饱和渗透系数约在1.78×10-5、3.14×10-5、5.00×10-6。利用Van Genuchten（1980）提出的VG 模型拟合土水特征曲线，并与利用GCTS 的SWCC Device 测得的砾质粘性土的土水特征曲线进行对比，发现2 种曲线变化趋势相似，且各点数值接近。实测结果表明，VG 模型能较好拟合土水特征曲线，若实验条件有限，可考虑使用拟合土水特征曲线代替实际测试曲线。使用Dart 核磁共振土壤含水率分析仪，现场测定边坡岩土体的含水量，同时与数值分析软件Geo-studio 中SEEP/W（地下水渗流分析）模块计算所得边坡含水率进行对比分析。结果表明，SEEP/W 模块能较好模拟边坡岩土体的含水率变化，计算结果接近实际情况，可考虑应用于边坡稳定性研究。

在充分考虑含水量、基质吸力、孔隙水压力、渗透水压力、饱水带形成和滑坡—泥石流转化因素的条件下，依据达西定律及土体渗流基本理论，开发岩土渗流分析模块SEEP/W，应用Galerkin 法对建立土体仿真模型并进行离散，基于时间域的有限差分法获得渗流数值解；将利用SEEP/W 模块获得的孔隙水压力导入SLOPE/W，采用极限平衡法中的Morgenstern—Price 法，对边坡进行稳定性分析。分析发现，人工削坡改变了边坡性质，对其稳定性产生了较大影响，且削坡的坡度越大，高度越高，边坡稳定性系数越低。削坡为滑坡提供了陡峭临空面，坡度越大，滑动土体下滑力越大，更容易从较陡的临空面滑塌，故安全系数越低。而削坡高度越大，造成边坡剪出口范围越大，稳定性越低；在施加降雨条件下，边坡的稳定性系数明显降低。

2 由点及面的边坡失稳动力学预警模型设计

2.1 花岗岩地区预警单元确定与属性赋值

以梅州市1:5 万地质图为底图，按岩性提取花岗岩地层，使用叠加分析技术，从梅州市地质灾害预警区划成果图中，提取属于花岗岩地层的地质灾害危险性区划范围。提取流程见图1。

图1 花岗岩地区地质灾害预警区划图提取流程Fig.1 The extraction process of geological hazard early warning zoning map in granite area

在所提取的预警区划图上，叠加行政村界线进行网格化切分（对比千米格网分割，更具合理性），最终确定梅州市花岗岩地区预警单元为1 727 个。预警单元确定及属性赋值流程见图2。

图2 花岗岩地区预警单元确定及属性赋值流程Fig.2 Determination of early warning units and attribute assignment process in granite area

采用GIS 技术，提取各预警单元内人工边坡相关地质环境调查属性，对每个分析单元进行关键地质环境因子赋值。比如：坡度、坡高等信息可通过分布在各分析单元内的人工边坡调查数据，或在三维基础地理底图上，通过空间量算获得。受篇幅所限，文中仅给出节选单元属性，结果见表1。

对照梅州市花岗岩区域预警区划网格图，对于每个预警分析单元，按照其对应的坡度、坡高属性值与对应模型匹配，为研究区1 727 个预警分析单元逐一设定不同数字模拟模型。受篇幅所限，文中仅给出几个分析单元的模型分类示例，结果见表1。

表1 花岗岩地区预警分析单元属性及模型分类对照表Table 1 Attributes of early waring analysis unit and Geo-studio model in granite area

2.2 边坡失稳动力系学预警模型架构设计

根据2018 年广东省梅州市各县（市、区）1∶5 万地质灾害详细调查资料，人工边坡坡度在50°—60°的占总数的11.46%，坡度在60°—70°的占总数的39.02%，坡度≥70°的占总数的40.21%（曾洲等，2019）。根据梅州市人工边坡特征与成灾规律分析结果，梅州市花岗岩地区人工边坡（削坡建房）中土质边坡占68%以上，直线坡形占60.6%，而滑坡、崩塌灾害在直线形坡中分布较多。统计研究区花岗岩残积土的力学性质参数，以人工边坡浅表层砂质黏性土的力学参数（饱和渗透系数取试验结果平均值3.86×10-5m/s；根据粉质黏土和砾质粘性土体积含水率，结合有关经验结果，饱和体积含水率取为0.4；重度取为19.8 kN/m3；粘聚力和内摩擦角取100%饱和度下的试验均值，分别为17.2 kPa 和24.0°；在Slope 分析参数设置中，残余饱和度为20%），基于Geo-studio 数值分析软件，选用直线型设计模型，将削坡高度＜5 m、5—10 m、10—15 m、＞15 m 和削坡角度＜60°、60°—70°、70°—80°、＞80°（具体计算赋值时取高值）进行正交，建立16 个模型，具体分类见表2。

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

对照梅州市花岗岩区域预警区划网格图，对于每个预警分析单元，按照其对应的坡度、坡高属性值与对应模型匹配，为研究区1 727 个预警分析单元逐一设定不同数字模拟模型。受篇幅所限，文中仅给出几个分析单元的模型分类示例，结果见表1。

2.3 预警应用流程设计

2.3.1 降雨数据同步共享。基于梅州市地质灾害气象预警系统与气象部门已有气象数据共享基础，同步获取各站点逐小时降雨监测数据和未来24 预测降雨数据，与各预警分析单元匹配，获取各单元任意时间段的过程降雨数据，降雨数据同步共享见图3。

图3 降雨数据同步共享示意Fig.3 Schematic diagram of rainfall data synchronization and sharing

2.3.2 预警分析。选取任一分析单元，读取某一过程雨量的监测和预报数据，导入至对应选定模型，通过岩土渗流分析软件SEEP/W，获得渗流的数值解。将SEEP/W 模块获得的孔隙水压力导入SLOPE/W，对边坡进行稳定性分析，得出边坡稳定系数，稳定系数分析结果按（0，1.05）、[1.05，1.1）、[1.1，1.2）、[1.2，1.4）区间，分段划分为红、橙、黄、蓝4 个等级，从而对某一降雨过程诱发地质灾害的空间分布进行预报或警报。

3 边坡失稳动力学预警模型性能分析

对边坡失稳动力学预警模型的可行性进行分析，进而分析其存在的问题，并提出可能的完善途径，以实现模型在区域尺度上的预警应用。

3.1 可行性分析

在区域上岩土体类型明确（如花岗岩残积土），区域内人工边坡坡度、坡高、坡形等地形地貌特征清晰、量化精度较高，边坡土工参数清晰，以不同降雨性质，如降雨的强度、持续时间、类型及前期降雨等数据为变量，运用Geo-studio 数值模拟软件，计算花岗岩残积土边坡稳定系数（图4），实现降雨影响下的斜坡稳定性分析评价，对一定区域满足基于降雨实测及预测数据的地质灾害气象预警需求，分析技术上可行。

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

3.2 存在问题及完善途径

运用Geo-studio 数值模拟软件，实现对边坡稳定性的评价，需要对每个分析单元预先设定初始条件，确定流量边界条件，经SEEP/W 渗流分析，导入SLOPE/W 模块，使用Morgenstern-Price 法进行稳定计算，在稳定渗流得到边坡初始孔隙水压力分布的基础上，建立瞬态渗流计算模块，导入降雨条件，经瞬态渗流计算导入SLOPE/W 模块，计算边坡稳定性。该计算过程较繁琐，耗时较长。经测算，在普通计算机上，完成一个分析单元的模拟计算约耗时40 s，一台台式机大致可同时对6 个分析单元进行模拟计算，若要实现对研究区1 727 个预警分析单元的逐一分析，需耗时约3.2 h，无法达到预警时效性要求。

鉴于上述问题，为提高预警分析效率，可将预警分为基础分析（临界雨量评价模块）和雨量对比分析2 个子模块。

（1）临界雨量评价模块。基于Geo-studio 数值模拟软件，为实现对边坡的稳定性动力学分析，设计临界雨量评价模块。对于每个预警分析单元，该模块可以将SEEP/W 渗流分析和SLOPE/W 稳定性计算过程提前完成，对每一个具体预警区域（分析单元），对不同时间的降雨过程（前期过程雨量、24 小时、12 小时和灾前1—3 小时等时段），对于上述4个稳定系数区间值，通过逆运算推算边坡的降雨预警阈值（Ri）。对于某一预警分析单元，计算获得的不同等级的临界雨量初始值是否准确，可通过实际应用予以验证，或通过历史资料数据返算演练来评判，建立致灾临界雨量模型机器学习过程，反复修正。对评判结果进行如下分类：①第1 类：分析无预警等级，但有灾情，或者预警等级偏低，灾情严重。初步判定临界雨量初始值偏高；②第2种：分析有预警等级，但无灾情，或者预警等级过高，灾情相对不严重，初步判定临界雨量初始值偏低；③第3 种：分析有预警等级，有灾情且与预警等级匹配。初步判定临界雨量初始值合理。

（2）雨量对比分析模块。该模块用于降雨过程中的实时预警分析，要求获得预警结果高效快捷。在前一模块得到降雨预警阈值（Ri）的基础上，将本次过程降雨监测数据和未来数小时临近预报数据之和（Rp+Rf），与最新设定临界雨量值（Ri）进行简单对比，保证整个预警分析在3—5 min 内完成，提高运算的时效性。

通过临界雨量评价模块和雨量对比分析模块的组合，使得实际预警分析计算过程更为简化，可实现气象预警分析结果精确到行政村，运算效率得到有效提高。

4 结论

对梅州市人工边坡特征与成灾规律进行分析，使用Geo-studio 数值模拟软件，分析降雨和削坡对花岗岩残积土边坡稳定性的影响规律，对单个边坡或地质环境相似的一定区域，开展基于稳定性评价的动力学预警分析模型设计，整合地质灾害气象预警技术标准，并提出实际应用构想。

（1）对人工边坡土体在降雨作用下的稳定性进行数值模拟，使用边坡坡度、高度2 个关键变量进行分类建模，基于量化降雨对边坡稳定性的影响，提出一种基于人工边坡稳定性的动力学预警模型，并在梅州花岗岩地区的人工边坡开展预警实践。

（2）按削坡高度和坡度的区间正交，设置16 个Geo-studio 边坡失稳动力学预警模型，使用GIS技术建立1 727个预警单元，并进行关键地质环境因子赋值及与气象站点数据关联，通过匹配对应的预警分析模型，实现了由点及面的边坡失稳动力学预警模型的构建。

（3）为提高预警模型的计算效率，保证预警的时效性，使用数值模拟技术，反算各预警分析单元雨量阈值，并结合历史灾险情数据，修正雨量阈值。通过优化模型设计进行边坡的稳定性动力学分析，采用临界雨量评价模块和雨量对比分析模块，实现模型在区域尺度上的预警应用。