廣東省某隧道區(qū)巖溶塌陷危險性評價

魏愛華，馬鳳山，鄧清海，郭 捷，鞏城城

（1.中國科學院 工程地質(zhì)力學重點實驗室 中國科學院地質(zhì)與地球物理研究所，北京 100029；2.山東科技大學，山東 青島 266510）

0 引言

巖溶塌陷是指巖溶洞隙上方的巖土體在自然或人為因素的作用下產(chǎn)生變形破壞，在地表形成塌陷坑的一種巖溶地區(qū)常見的地質(zhì)災害。在對巖溶區(qū)進行隧道施工時，塌陷的產(chǎn)生會直接影響到隧道施工的安全（增大隧道涌水量，影響隧道圍巖穩(wěn)定性等）。因此，對隧道沿線產(chǎn)生巖溶塌陷的危險性進行合理的評價與分析，對隧道的安全施工及運營尤為重要。

目前研究巖溶塌陷的方法有很多種。國內(nèi)對巖溶塌陷的研究提出較早的是巖溶塌陷評判經(jīng)驗值（陳國亮，1994）［1］；此后，回歸方法、統(tǒng)計方法開始廣泛應用于巖溶塌陷的研究中［2］；近幾年，計算機技術、神經(jīng)網(wǎng)絡、灰色理論等的應用，進一步推動了巖溶塌陷的研究進程［3-7］。雖然現(xiàn)在研究巖溶塌陷的方法很多，但用于研究隧道區(qū)巖溶塌陷還是有些不足，因為隧道開挖時的瞬時擾動及日后運營期間的長期效應，會改變巖溶致塌條件，致使影響巖溶塌陷的因素更加復雜，而現(xiàn)有的方法很難綜合考慮這些因素。因此，為分析隧道工程對巖溶塌陷的影響，嘗試把隧道埋深、隧道最大涌水量及距離隧道遠近程度3個因素考慮到影響巖溶塌陷的因素中。并利用可綜合考慮多影響因子作用的模糊數(shù)學綜合層次分析法［8-10］對研究區(qū)進行巖溶塌陷危險性評價，最后利用GIS強大的空間分析功能［11-12］，通過編制相應程序，實現(xiàn)巖溶塌陷危險性分區(qū)。

1 研究區(qū)概況

長基嶺隧道位于廣東省韶關市，進口位于一六鎮(zhèn)大歷村，出口位于龍歸鎮(zhèn)馬渡村，長3920m。隧道位于低山地貌區(qū)，區(qū)內(nèi)路線最高標高507m，最低標高83m，相對高差424m。沿隧道線方向隧道埋深變化大，特別是進出口端，隧道埋深淺，在隧道施工過程中，容易產(chǎn)生巖溶塌陷。

根據(jù)野外調(diào)查及鉆探、物探資料，隧道區(qū)第四系厚度較小，大部分地區(qū)為2～8m，局部大于10m。該區(qū)巖溶發(fā)育強烈，出露地層主要為石炭系、泥盆系灰?guī)r及三疊系砂巖、頁巖?？扇軒r區(qū)巖溶發(fā)育強烈，富水程度大；砂巖、頁巖分布區(qū)除局部破碎帶，整體富水條件較差。隧道穿越地區(qū)地質(zhì)構造復雜，在漫長的地質(zhì)時期經(jīng)歷了多次和多種性質(zhì)的地殼活動。區(qū)內(nèi)斷層構造較為發(fā)育，大多數(shù)走向為NNE-SSW，個別走向為近南北向，多屬張性及張扭性斷裂，斷層帶巖溶發(fā)育強烈。

隧道區(qū)地表河流主要為雨源性河流，受季節(jié)影響明顯。隧道局部地段穿越河流分布區(qū)，特別是隧道出口端，是三條溪流的交匯處。

隧道區(qū)巖溶發(fā)育強烈。對隧道沿線左右約2km的范圍進行野外調(diào)查時，發(fā)現(xiàn)溶洞、塌陷坑達30處之多。

由于隧道的施工，加劇了研究區(qū)巖溶塌陷產(chǎn)生的可能性。研究發(fā)現(xiàn)［13-15］：由于隧道施工的擾動等作用，距離隧道線距離越近處，受的影響越明顯；同時隧道設計埋深越淺，在同樣施工條件下產(chǎn)生塌陷的可能性也就越大；隧道的施工改變了研究區(qū)的地下水水動力場，加速了巖溶管道的發(fā)育等，隧道涌水量的大小在一定程度上可以反映出地下流場的變化情況等。因此為考慮隧道施工對巖溶塌陷的影響，本文選擇隧道埋深，隧道涌水量及距離隧道線的距離3個指標用來分析隧道開挖對巖溶塌陷的影響。并結合在隧道施工之前的實際條件，對研究區(qū)進行巖溶塌陷危險性評價。

2 巖溶塌陷評價模型的建立

首先分析隧道區(qū)巖溶塌陷危險性層次分析模型。然后，建立判斷矩陣，確定各因子權重。最后通過Matlab編制程序與GIS集成，確定危險性分區(qū)。

2.1 層次結構模型及評價標準的確定

根據(jù)研究資料、現(xiàn)場調(diào)研分析及專家評分［13-17］，可把影響該區(qū)巖溶塌陷的因素分為：水文地質(zhì)條件（地下水面與基巖面的距離、距離地表水體的距離）、地形條件（地形變化、地貌單元）、覆蓋層條件（土層厚度、土層結構）、巖溶條件（地層巖性、地層產(chǎn)狀、巖溶發(fā)育程度）、構造條件（斷層性質(zhì)、距離斷層的距離）及人類工程活動（推測最大涌水量、隧道埋深、距離隧道遠近）等6個因子作為條件層，把其對應的14個子因子定為因子層（表1）。由于各評價因子的發(fā)育程度及其與評價單元的相對位置不同，對評價單元巖溶塌陷危險性的影響程度也不同，因此應對各因子建立相應的標準。

根據(jù)巖溶塌陷機理，分析各影響因素對研究區(qū)巖溶塌陷的影響［13-15］。結合專家評分［16-17］及相關區(qū)域的研究成果，可把隧道區(qū)14個影響因子對巖溶塌陷的影響劃分為4個等級，具體劃分標準見表1。

2.2 權重的確定

（1）確定判斷矩陣

構建判斷矩陣是確定層次分析中權重值的重要一步。判斷矩陣的元素反映了研究者對影響因子之間相對重要性的認識，一般對n個因素來說，兩兩對比即可得到判斷矩陣 A=（aij）n×n。結合專家經(jīng)驗，利用 A.L.Satty提出的“1～9標度”法［10］，分別對條件層及因子層建立判斷矩陣。通過對比條件層各影響因素對巖溶塌陷的影響，可對條件層6個因子建立判斷矩陣A（表2）。

表1 層次模型及評價標準Table 1 The hierarchy model and evaluation criterion

表2 條件層各因子判斷矩陣Table 2 Estimate matrix of factors in the condition layer

（2）確定權重

由判斷矩陣A確定權重的過程為：

①求判斷矩陣A的最大特征根λmax。

②利用 AW=λmaxW 解出λmax所對應的特征向量W。

③將W標準化（歸一化）后，即為各層因子的相對重要性排序權重值。

但判斷矩陣求出的權重值是否合理，還必須進行一致性檢驗。一致性判斷標準為 CR值的大小：當CR≤0.1時，認為A的不一致性程度在允許的范圍之內(nèi)，可用其歸一化特征向量作為權向量。否則要對A加以調(diào)整，直至滿足要求。

通過求解判斷矩陣 A，及合理性檢驗，可確定條件層各影響因素 U={A1，A2，A3，A4，A5，A6}的影響權重為：A={0.252，0.0459，0.0694，0.1613，0.3710，0.1003}。

同理，求得因子層 R={B1，B2，B3，B4，B5，B6，B7，B8，B9，B10，B11，B12，B13，B14} 各子因子對應條件層 U 的權重為{B1，B2}={0.75，0.25}，{B3，B4}={0.666，0.334}，{B5，B6}={0.5，0.5}，{B7，B8，B9}={0.6687，0.0882，0.2431}，{B10，B11}={0.75，0.25}，{B12，B13，B14}={0.6479，0.2299，0.1222}。

2.3 構建單因子評價向量

根據(jù)對14個子因子等級劃分標準，對應地把因子x對巖溶塌陷的影響的模糊評價集合V劃分為4個級別，即：V={穩(wěn)定，基本穩(wěn)定，不穩(wěn)定，易塌 }。因子x隸屬于模糊評價集的程度，可以用單因子評價向量V（x）來表示：V（x）={v1（x），v2（x），v3（x），v4（x）}其中 vi（x）（其中 i=1，2，3，4）值的大小代表了因子隸屬于對應等級的強度，而強度大小需要通過構建隸屬函數(shù)確定。因此要求出因子x的評價向量，首先要確定模糊集合的隸屬函數(shù)［8-10］。

預測因子分定性指標與定量指標兩類。定性指標是離散性取值，評價向量為其指標對應的級別。B3，B4，B6，B7，B9，B10屬于定性指標，其對應的評判標準記為 a1，a2，a3，a4，定性指標（因子）xi對評價目標的評價向量可以直接確定（表3）。

表3 定性指標隸屬函數(shù)Table 3 The membership function of qualitative indexes

不同于定性指標，定量指標（表4）的取值是連續(xù)的，不能直接確定其評價向量。本文采用模糊統(tǒng)計方法，遵循保守原則，根據(jù)各級別取值界限，通過建立連續(xù)函數(shù)來確定定量指標的隸屬度。以定量指標B8為例說明函數(shù)的確定過程。

表4 定量指標隸屬函數(shù)Table 4 The membership function of quantitative indexes

其中：a1＜a2＜a3＜a4，其對應的評價向量為：

2.4 多目標二級模糊層次決策

對研究區(qū)巖溶塌陷危險性評價分區(qū)劃分為4個等級：穩(wěn)定區(qū)（Ⅰ），基本穩(wěn)定區(qū)（Ⅱ），不穩(wěn)定區(qū)（Ⅲ），易塌區(qū)（Ⅳ）。通過求出的各影響因子權重及對應評價向量，先后對因子層和條件層建立模糊層次變換［10］，確定危險性分區(qū)。

（1）對因子層各因子建立一級多目標決策

條件層第i個因素對應因子層各因子的評判向量 Ri（其中 i=1，2，…，6）為：

式中：B——各因子權重；

yj——第 j個因子對應的評價向量；

m——因子的個數(shù)。

（2）對條件層各因素建立二級多目標決策

根據(jù)一級多目標評判的結果，把條件層每個Ai當作一個因素，其評價向量為：

B=（b1，b2，b3，b4）=A × R

式中：R——條件層對應因子層各因子的評價向量的集合；

A——條件層各因素權重。

（3）確定巖溶塌陷分級標準

在巖溶地面塌陷預測中，各影響因素必須依權重大小均衡兼顧以體現(xiàn)出整體特性，因此模糊變換算子“°”選擇加權平均型算子即“·，∑”。

評判向量值 bi（i=1，2，3，4）表示評價因素按所有各分類評價時，對模糊評價集V中第i個等級的隸屬度。按照最大隸屬度原則判定危險性分類等級。

3 巖溶塌陷危險性評價分區(qū)

根據(jù)工程需要，巖溶塌陷評價區(qū)的范圍為隧道左右各500m的區(qū)域。網(wǎng)格的大小為100m×50m，共剖分為400個網(wǎng)格。

根據(jù)各因子權重，把研究區(qū)經(jīng)剖分的400個網(wǎng)格作為預測單元，對每個預測單元，綜合考慮其各因素發(fā)育程度，建立合適的隸屬函數(shù)，通過Matlab編制程序自動完成單元危險性分級的確定。并將評判結果通過GIS存到各預測單元的屬性表中，然后，把相同隸屬度的單元劃分為同一級別，最后，由GIS的空間信息顯示功能得到研究區(qū)巖溶塌陷預測分區(qū)圖（圖1）。

根據(jù)評價結果，結合鉆孔及物探資料可知：在ZK90+020～ZK91+100與出口ZK93+100～ZK94+020段為巖溶塌陷不穩(wěn)定區(qū)與易塌區(qū)。該分段基巖為可溶巖灰?guī)r，且地表易于匯集地表水，具有巖溶發(fā)育的基礎條件，同時由于隧道埋深小，隧道開挖將會進一步加大塌陷產(chǎn)生的可能。對該分段隧道施工過程中應注意巖溶塌陷的影響并及時采取措施；ZK91+100～ZK91+900段主要為基本穩(wěn)定或穩(wěn)定區(qū)。該段基巖為可溶石灰?guī)r，局部地區(qū)巖溶發(fā)育強烈，但由于部分單元地形坡度大，地下水埋深大，巖溶塌陷發(fā)生的水動力條件不是很充分，在該分段進行隧道開

圖1 巖溶塌陷危險性評價分區(qū)圖Fig.1 The risk zonation map of Karst subsidence

挖產(chǎn)生巖溶塌陷的可能較少；ZK91+900～ZK93+100段大部分為穩(wěn)定區(qū)與基本穩(wěn)定區(qū)。該段基巖主要為砂巖、頁巖，不具備巖溶發(fā)育的物質(zhì)條件。但是由于該分段構造發(fā)育強烈，在破碎帶附近仍有塌陷產(chǎn)生的可能性，因此在該分段隧道施工過程中，掌子面前方遇到破碎帶應注意有發(fā)生巖溶塌陷的可能。

4 結論與討論

隧道工程的建設使巖溶塌陷機理變得更為復雜。為分析開挖隧道對巖溶塌陷的影響，通過分析最大涌水量、隧道埋深、距離隧道的遠近3個因素來衡量隧道施工對巖溶塌陷的影響。并綜合考慮了14個影響因子，建立了隧道區(qū)巖溶塌陷危險性評價層次分析模型，然后通過Matlab與GIS實現(xiàn)了自動評價和劃分巖溶塌陷分區(qū)圖。

利用該評價結果，結合研究區(qū)地質(zhì)資料及野外調(diào)查結果，可為隧道施工及運營過程中有效預防巖溶塌陷地質(zhì)災害提供依據(jù)。但文中對隧道開挖的影響因素僅僅考慮了埋深、涌水量及與距離隧道的遠近3個因素，具有一定的局限性。

［1］陳國亮.巖溶地面塌陷的成因與防治［M］.北京：中國鐵道出版社，1994.CHEN Guoliang.The genesis and prevention of karst collapses［M］.Beijing：China Railroad Press，1994.

［2］張發(fā)旺，賈秀梅，趙華.灰色統(tǒng)計方法及其在巖溶塌陷預測分析中的應用［J］.石家莊經(jīng)濟學院報，1996，19（2）：144-150.ZHANG Fawang，JIA Xiumei，ZHAO Hua.App lication of gray system statistic method in the field of karst collapse prediction analysis［J］.Journal of Shijiazhuang University of Economics，1996，19（2）：144-150.

［3］金江軍，李光輝，潘懋，等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡在鞍山城區(qū)巖溶塌陷危險性評價中的應用［J］.災害與防治工程，2006，2：48-53.JIN Jiangjun， LI Guanghui， PAN Mao， et al.The application of artificial neural network in assessment of Anshan downtown karstic collapse hazard［J］.Disaster and Control Engineering，2006，2：48-53.

［4］賀玉龍，楊立中，黃濤.人工神經(jīng)網(wǎng)絡在巖溶塌陷預測中的應用研究［J］.中國地質(zhì)災害與防治學報，1999，10（14）：86-90.HE Yulong，YANG Lizhong，HUANG Tao.Research on application of artificial neural network in the prediction of karst collapse［J］.The Chinese Journal of Geological Hazard and Control，1999，10（14）：86-90.

［5］邱向榮.巖溶塌陷穩(wěn)定性的灰色模糊綜合評判［J］.水文地質(zhì)工程地質(zhì)，2004，4：58-61.QIU Xiangrong.Grey fuzzy synthetic assessment for stability of karst collapse ［J］.Hydrogeology and Engineering Geology，2004，4：58-61.

［6］鄧啟江，李星宇，王崢嶸，等.某新建國際機場巖溶塌陷易發(fā)性預測評價研究［J］.地下空間與工程學報，2009，5（4）：814-819.DENG Qijaing，LI Xingyu，WANG Zhengrong，et al.Assessment of the karst collapses predetermination at a new international airport［J］.Chinese Journal of Underground Space and Engineering，2009，5（4）：814-419.

［7］賴永標，喬春生.基于支持向量機巖溶塌陷的智能預測模型［J］.北京交通大學學報，2008，32（1）：36-39.LAI Yongbiao，QIAO Chunshen.Intelligent model of karstic collapse prediction based on SVM ［J］.Journal of Beijing Jiao Tong University，2008，32（1）：36-39.

［8］肖明貴.桂林市巖溶塌陷形成機制與危險性預測［D］.吉林：吉林大學，2005.XIAO M inggui.The forming mechanism and forcast of fatalness about karst subsidence in Guilin city［D］.Changchun：Jilin University，2005.

［9］王維理，李文平.巖溶塌陷地質(zhì)災害的評價方法探討［J］.地質(zhì)災害與環(huán)境保護，2008，19（3）：78-81.WANG Weili，LIWenping.Discussion on the method of evalution of karst collapse［J］.Journal of Geological Hazards and Environment Preservation，2008，19（3）：78-81.

［10］許樹柏.層次分析法原理［M］.天津：天津大學出版社，1988.XU Shubai.Principle of hierarchy analysis［M］.Tianjin：Tianjin University Press，1998.

［11］李滿春，任建武，陳剛，等.GIS設計與實現(xiàn)［M］.科學出版社，2003.LIManchun，REN Jianwu，CHEN Gang，et al.Design and impelement of GIS［M］.Beijing：Science Press，2003.

［12］陳學軍，羅元華.GIS支持下的巖溶塌陷危險性評價［J］.水文地質(zhì)工程地質(zhì)，2001，4：15-18.CHEN Xuejun，LUO Yuanhua.Evaluation of karst collapse risk based on GIS spatial analysis［J］.Hydrogeology and Engineering Geology，2001，（4）：15-18.

［13］馬鳳山.廣樂高速公路長基嶺隧道強巖溶災害的勘察、治理技術專題報告［R］.北京：中國科學院地質(zhì)與地球物理研究所，2010.MA Fengshan.A survey and management technology project report to Chang Jiling tunnel engineering for Guangdong expressway［R］.Beijing：Institute of Geology and Geophysics，Chinese Academy of Sciences，2010.

［14］李前銀.再論巖溶塌陷的形成機制［J］.中國地質(zhì)災害與防治學報，2009，20（3）：52-55.LI Qianyin.Further study on formation mechanism of karst collapse ［J］.The Chinese Journal of Geological Hazard and Control，2009，20（3）：52-55.

［15］王鷹，陳強，魏有儀，等.巖溶發(fā)育區(qū)深埋隧道水巖相互作用機理［J］.中國鐵道科學，2004，25（4）：55-58.WANG Ying，CHEN Qiang，WEI Youyi，et al.Water/Rock interaction mechanism in deep-buried tunnels in karst area［J］.Chinese Railway of Science，2004，25（4）：55-58.

［16］胡瑞林，王思敬，李焯芬，等.唐山市溶塌陷區(qū)域風險評價［J］.巖石力學與工程學報，2001，20（2）：180-189.HU Ruilin，WANG Sijing，LEE C F，et al.Reginal risk assessment on karst collapse in Tangshan city，China［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2001，20（2）：180-189.

［17］尹若鈞，盛智勇.郴州市巖溶地面塌陷分布規(guī)律及防治措施探討［J］.地質(zhì)災害與環(huán)境保護，2005，16（2）：143-146.YIN Ruojun，SHENG Zhiyong.Karst ground collapse distribution and measures of prevention and control in Chenzhou city［J］.Journal of Geological Hazards and Environment Preservation，2005，16（2）：143-146.