三峡库区卧沙溪次级滑体变形机理与阈值研究

周露露, 邓茂林, 易庆林, 王国法, 梁之康, 万 航

(1. 湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站, 湖北 宜昌 443002;2. 三峡大学土木与建筑学院, 湖北 宜昌 443002;3. 重庆一零七市政建设工程有限公司, 重庆 401120)

0 引言

三峡库区是我国地质灾害的高发、易发区,三峡大坝蓄水后又诱发了大量古老滑坡体复活,严重威胁着库区居民的生命财产安全和长江黄金航道的正常运行。对复活型滑坡进行研究既能指导防灾工作,又能丰富滑坡理论研究[1]。这类滑坡体地表位移累积曲线呈台阶状,主要是周期性降雨和库水位循环作用下滑坡体反复受到推拉作用所致[2],诸如秭归县的白家包滑坡[3]、八字门滑坡[4]、木鱼包滑坡[5]以及卧沙溪滑坡[6]。因此需要重视这类滑坡的防治工作。揭示滑坡变形失稳机理,建立降雨与库水阈值,可为早期识别和预警提供理论基础[7]。

自2007年以来,三峡库区卧沙溪滑坡在库水位及降雨等作用下已发生多次强变形。雷德鑫等[8]分析了受库水和降雨耦合不同工况条件下滑坡稳定性可靠度指标和敏感性;肖维伟等[9]认为滑坡变形主因是库水位波动造成向坡外的渗透压力;张振华等[10]分析了排水管布设方案来降低滑坡的动水压力以提高稳定性;陈德乾等[11]认为卧沙溪滑坡变形的主因是库水位下降和库水浸泡;卢书强等[12-13]指出该滑坡为库水型滑坡,滑坡力学模式为前部牵引后部推移模式。这些学者从监测数据、变形机理、数值模拟等常见滑坡研究角度对该滑坡进行了一系列研究,但针对该滑坡次级滑体的变形机理、库水位和降雨相关阈值等方面的研究较少。

近年来,滑坡阈值研究已成为一个新的研究热点,为滑坡监测预警研究提供了新的方向。为提高滑坡的防治和预警预报能力,Wu等[14]、Conte等[15]建立了概率降雨阈值估计模型(PRTE_LS)及基于潜在滑移面深度的降雨阈值曲线,探究滑坡不同的调控因素及其阈值,对滑坡的预警预报具有重要意义[16]。本文在前人研究卧沙溪滑坡基础上,对10多年宏观巡查资料、13年(2007—2020年)人工监测和4年(2016—2020年)全自动监测数据进行综合分析,采用数值模拟手段,揭示卧沙溪滑坡次级滑体的变形机制,建立次级滑体的降雨及库水位阈值,为库区涉水土质滑坡的精细化预警提供参考。

1 卧沙溪滑坡基本特征

卧沙溪滑坡行政区划属湖北省宜昌市秭归县沙镇溪镇梅坪村一组,位于长江支流青干河右岸,距三峡大坝约50 km。滑坡体以同源冲沟为界,后缘边界为岩土分界面,次级滑体平面形态呈箕形。其监测平面如图1所示。坡体后缘高程约330 m,前缘高程约110 m;滑体长410 m,宽700 m,厚度约15 m,体积约4.3×106m3。卧沙溪滑坡总体坡度20°,主滑方向40°。

图1 卧沙溪次级滑体边界裂缝Fig.1 Boundary cracks of secondary sliding body of the Woshaxi landslide

次级滑体位于卧沙溪滑坡中部,为紫红色粉质黏土夹砂岩、泥岩为主的崩坡积土,粒径1～16 cm。滑带以粉质黏土为主的黄褐色或紫红色砂岩、泥岩碎砾,厚度3～8 cm。滑床为侏罗系中下统灰绿色厚-巨厚层状长石石英砂岩。

2 基于监测的变形特征分析

卧沙溪滑坡次级滑体自蓄水后一直处于蠕滑状态,在2008年5月、2009年5月、2012年4—6月、2013年5—6月、2007年3月、2014年4月、2015年6月、2018年、2019年和2020年,次级滑体都有明显变形。其中,2008年5月边界上的弧形裂缝下错约30 cm;2012年4—6月后缘弧形裂缝贯通,缝宽15～25 cm,下错20～50 cm(图1)。

卧沙溪滑坡共布设基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的人工监测点9个和自动监测点2个。监测点ZG356、ZG357、ZG358和ZG359位于卧沙溪滑坡的两侧,自2006年9月开始监测;监测点ZG387、WSX1、WSX2、WSX3、WSX4和WSXX1位于次级滑坡体上;监测点ZGX359位于卧沙溪滑坡的前缘。WSX1和WSX2于2007年3月开始监测,WSX4于2015年5月开始监测,ZG387于2016年4月开始监测,WSXX1和ZGX359于2016年9月开始采集数据,如图2所示。

图2 卧沙溪滑坡监测平(剖)面布置图Fig.2 Plan and profile of the monitoring system for the Woshaxi landslide

据图3及相关数据,截止到2020年10月,监测点ZG356、ZG357、ZG358和ZG359累积位移小于25 mm,滑坡整体没有明显变形。次级滑体上人工监测点WSX1、WSX2、WSX4和ZG387累积位移分别为28 659.45 mm、22 629.63 mm、23.02 mm和1 145.84 mm。人工监测点WSX1和WSX2累积位移曲线有多次周期性阶跃,集中在每年3—6月。位移阶跃主要出现在库水位下降期,诱因为库水位下降产生的动水压力和库水长期浸泡增加了坡体下滑力[11]。据监测资料显示,2016—2020年坡体对库水位响应不明显,说明坡体主控因素发生改变。由于WSX2设备发生故障,部分数据缺失。 WSX1的年位移量波动起伏大,在2009年、2012年和2016年均发生了较大变形,如图4所示。

图3 卧沙溪滑坡人工累积位移-库水位- 月降雨量关系图Fig.3 Relationship diagram of cumulative displacement, reservoir water level,and monthly rainfall of the Woshaxi landslide

图4 卧沙溪滑坡人工GNSS监测年位移量与 年份曲线Fig.4 Annual displacement of the Woshaxi landslide monitored by artificial GNSS

截至2020年10月,自动监测点WSXX1和ZGX359累积位移分别为1 849.40 mm和11.80 mm。WSXX1的累积位移时间曲线持续抬升,发生阶跃变形时并未处于库水位下降期间,表明坡体变形为降雨诱发,如图3、图5所示。

3 次级滑体变形影响因素分析

3.1 降雨对次级滑体变形的影响

三峡大坝蓄水后,一个完整的水文年(本年11月到次年10月)可分为四个阶段,分别为水位下降期、低水位运行期、水位上升期及高水位运行期。选取2016年11月1日至2017年10月31日、2019年11月1日至2020年10月31日期间数据,分析对次级滑体变形的影响因素,如图6所示。

图6 卧沙溪滑坡GNSS自动监测点位移速率-库水位升降速率及库水位-降雨量关系图Fig.6 Relationship between displacement rate of GNSS automatic monitoring point of the Woshaxi landslide and reservoir water level fluctuation rate, and the relationship between reservoir water level and rainfall

选取2017年、2020年坡体变形明显的时间段进行分析,在低水位运行期和库水位上升期间,持续性强降雨均导致了坡体明显变形,“阶跃”变形与降雨量呈正相关。持续性降雨作用后,坡体变形速率会产生“峰值滞后”效应,滞后时间约1～2 d,峰值后位移速率会逐渐衰减,衰减时间为5～9 d。在其他年份的低水位运行期及库水位上升期,持续性降雨未能使坡体产生较大“阶跃”变形。上述表明,降雨量达到降雨阈值时,坡体变形和降雨量呈正相关性,如图7所示。

图7 卧沙溪滑坡GNSS自动监测点位移速率-库水位-降雨量关系对比图(2017,2020年)Fig.7 Relationship among displacement rate, reservoir water level, and rainfall at GNSS automatic monitoring point of the Woshaxi landslide (2017,2020)

3.2 次级滑体变形对库水位升降响应规律

次级滑体上5个监测点(ZG387、WSX1、WSX2、WSX4、WSXX1)的位移数据显示了其整体变形趋势。2016—2020年库水位下降及库水位上涨期间的人工监测点,以及2019年库水位下降及库水位上涨期间的自动监测点均无明显位移,说明库水位升降对坡体变形影响较小。2016—2020年持续性降雨期间,WSXX1发生了4次较大变形,可见降雨的影响作用较大。2020年7—10月,次级滑体后部WSXX1发生阶跃,表明次级滑体后部变形更大。

2019年11月1日—2020年6月7日,库水位持续下降,历时220 d,水位从174.91 m→146.47 m,水位下降速率峰值达到0.74 m/d,WSXX1位移速率相对较小(图7),说明库水位下降对坡体变形助推作用有限。持续性降雨期间,WSXX1位移速率变化较大,说明坡体变形主要受降雨的影响。

综上,2016年之前,卧沙溪滑坡次级滑体变形主要受库水位下降和库水浸泡影响,2016年之后,次级滑体变形对库水位升降的响应减弱,对持续性降雨的响应增强。

4 GeoStudio数值模拟

4.1 滑坡瞬态渗流基本特征

以卧沙溪滑坡I-I典型剖面建立二维模型,采用SLOPE/W模块对滑坡进行稳定性分析。坡体黏聚力C(kPa)、内摩擦角Φ(°)、重度γ(kN/m3)等物理力学参数如表1所列[8]。纵剖面模型为410 m(长)×330 m(宽),为最大程度接近滑坡体的真实变形趋势,采用三角形和四边形混合单元对模型进行有限元网格划分,计算网格模型节点数2 483,单元数为1 969,如图8所示。

表1 数值模拟参数表

图8 卧沙溪滑坡GeoStudio模型Fig.8 GeoStudio simulation model for the Woshaxi landslide

利用SEEP/W模块,选择实际库水位升降变化工况进行渗流特征分析,在库水位 175 m→145 m期间,坡体地下水渗流特征如图9所示。

图9 库水位升降地下水位变化特征Fig.9 Variation characteristics of groundwater level during the rising and falling periods of reservoir water level

低水位运行期,地下水位线略高于145 m;高水位运行期,地下水位线也略高于 175 m。分析认为,降雨入渗补给滑坡体内,同时,滑坡后缘地下水也会由高向低渗流补给前部地下水,这导致地下水位略高于库水位。

库水位上升期,地下水位线在初期变化最大,当库水位逐渐升至175 m后,地下水位线变化幅度较小。库水位上升时,滑体表层浸润线比坡体内部高,坡体内渗透系数小,水流入渗慢,导致坡体内外水头差较大,随着库水位上升到175 m左右后,水头差逐渐减小。库水位从 175 m下降至 145 m过程中,稳定性系数变化小,滑体受库水位变化响应小,数值模拟结果与监测数据分析结果基本一致(表2)。在库水位下降初期,滑体内外水头差较小,地下水位线的初始变化不大。

表2 卧沙溪滑坡不同库水位阶段稳定性系数

4.2 次级滑体变形机理分析

(1) 坡体物质组成影响:坡体剖面整体呈上陡下缓,175→145 m波动水位路径大面积覆盖滑体,坡体涉水程度大,如图1所示。滑体主要为第四系崩坡积土,遇水浸泡后强度降低,易受库水位升降或降雨影响,导致次级滑体形成,进而导致次级滑体变形剧烈。

(2) 降雨的影响:在一个完整水文年中,在对滑坡最有利的库水位上升阶段,降雨都极易诱发次级滑体产生“阶跃”变形,强降雨或持续性降雨影响尤为显著,这表明降雨是诱发次级滑体产生变形的主要因素。

(3) 库水位升降的影响:库水位快速下降期间,坡体的地下水与库水位形成水头差,动水压力作用下,下滑力增加,降低滑坡稳定性;库水位上升期间,受静水压力和向内的动水压力的影响,坡体的稳定性提高。基于数值模拟和监测数据分析,次级滑体在库水位下降期间的稳定性系数降低幅度较小,且位移速率变化小,库水位下降对坡体稳定性影响小。在持续性降雨期间,库水位下降对次级滑体变形起到一定促进作用。

5 次级滑体变形启动阈值

(1) 降雨量阈值

滑坡变形演化过程与外部影响因素关系的分析是处理阶跃型滑坡位移曲线的有效方法[17]。据现场调查显示,坡体仍在持续变形,根据3.2节监测数据分析结果,可知卧沙溪滑坡次级滑体变形受库水位下降影响较小,受持续性降雨影响较大。

单次降雨诱发滑坡变形的持续时间为5～9 d,影响持续衰减。降雨有效性是一个定向衰减过程[18-19],可用式(1)来表示:

(1)

式中:Qe为“一个降雨过程”中的有效降雨量(mm);Qt为某次降雨时段的总雨量(mm);αt为衰减系数;ti为时间序列。

衰减系数at采用式(2)计算:

(2)

式中:t为某前次降雨距离当次降雨时间。

基于自动监测数据,卧沙溪滑坡次级滑体累积位移“阶跃”有两种诱发条件:一是单次强降雨,二是持续强降雨(表3)。据监测数据,次级滑体有四次变形阶跃,第一次变形启动后,第4～6天合计降雨97.8 mm,监测点WSXX1位移速率增加时间为14 d;第二次变形启动后,第2、3天降雨量分别为12.4 mm、26.4 mm,WSXX1位移速率增加时间为9 d;第三次变形启动后,第1天降雨量达到33.6 mm,WSXX1位移速率增加时间长达17 d;第四次变形启动后,第2、3天降雨量分别为2.4 mm、50 mm,WSXX1位移速率增加时间为14 d。结果表明,离坡体变形启动时间越近的降雨越易导致滑坡进一步变形,变形启动后3 d内的累积降雨超过50 mm会加速滑坡变形。

表3 四次阶跃变形及降雨量情况表

选取坡体变形启动前一个月(30 d)的降雨及库水位监测数据进行分析论证。四次阶跃变形前30 d累积降雨量分别为155.5 mm、232 mm、154.8 mm及193.4 mm,在四次变形过程中库水位分别从162.08 m→159.86 m、151.56 m→168.38 m、161.33 m→151.17 m及150.31 m→147.09 m。不同年份库水位下降趋势基本一致,但监测点位移量不同,表明降雨对坡体稳定性影响更大。综上所述,得出30 d累积降雨量超过150 mm,且变形前1日降雨量超过40 mm时,坡体发生变形。为检验指标有效性,如图5所示,达到降雨阈值时坡体均产生明显位移阶跃,表明该降雨阈值可作为该滑坡预警指标之一。

(2) 降雨量与库水位变化共同作用下相关阈值

WSX1位于次级滑体中前部,2008年、2009年、2012年和2015年累积位移曲线均产生了较大的阶跃,滑坡变形时间较短,阶跃变形明显。

坡体四次变形均在6月前后,其中三次变形前30 d累积降雨量相差5 mm以内,且库水位降幅一致(表4)。四次变形前1 d库水位速率分别为0.79 m/d、0.03 m/d、0.82 m/d和0.08 m/d。变形次序b、d虽在变形前1 d库水位降速较小,但前几天降速均在0.8 m/d左右,第二次变形前一周库水位升降速率均在0.5 m/d附近波动,第四次变形前一周库水位升降速率均在0.8 m/d附近波动。综上所述,次级滑体的降雨及库水位阈值为:30 d累积降雨量超过115 mm,库水位下降至146 m左右,库水位下降速率阈值为0.8 m/d。通过卧沙溪滑坡多年降雨、库水和累积位移数据分析,该阈值有一定参考价值。

表4 人工(GNSS)监测变形情况汇总表

6 结论

(1) 卧沙溪滑坡整体基本稳定,次级滑体变形明显。滑坡累积位移曲线呈现典型的周期性“阶跃”动态变形特征,并集中在每年3—6月。次级滑体变形受斜坡物质组成、岩性等因素的控制,通过对次级滑体上的监测点数据和数值模拟结果分析,分析认为2016年开始次级滑体变形的主控因素由库水位下降和库水浸泡转变为持续性降雨,库水位为次要驱动因素。

(2) 卧沙溪滑坡次级滑体变形存在明显的降雨“峰值滞后”效应。持续性降雨产生的“峰值滞后”效应一般为1～2 d。峰值后位移速率会逐渐衰减,衰减时间为5～9 d。

(3) 卧沙溪滑坡次级滑体变形的降雨阈值和库水位阈值规律较明显。30 d累积降雨量超过150 mm,且变形前1日降雨量超过40 mm时,坡体发生变形;变形启动后3 d内的累积降雨超过50 mm会加速滑坡变形,且变形时间延长。30 d累积降雨量超过115 mm,库水位下降至146 m左右,库水位下降速率阈值为0.8 m/d,坡体变形启动。