蒙華鐵路黃土滑坡風險評價研究

周勇軍

(中國鐵路設計集團有限公司，天津 300142)

鐵路沿線的不良地質(zhì)現(xiàn)象主要有滑坡、崩塌和泥石流等[1]，區(qū)域不良地質(zhì)風險評價對選線及鐵路建設期邊坡支護都具有現(xiàn)實指導意義。目前，重大工程建設項目非常重視滑坡等災害預測評估，但滑坡受地質(zhì)環(huán)境和社會經(jīng)濟環(huán)境等諸多因素影響，滑坡災害預測還沒有成熟的理論和方法。當前比較有效的研究途徑是從研究區(qū)域內(nèi)典型滑坡的實際資料入手，預測與反演相結(jié)合，提出各類滑坡的災害評估方法[2]。以蒙華鐵路黃土高原區(qū)為例，在搜集區(qū)域地形、地貌、地質(zhì)、遙感影像等資料的基礎上，對區(qū)域內(nèi)黃土滑坡進行遙感判釋，通過GIS技術(shù)和統(tǒng)計學原理，分析黃土滑坡的空間分布特征與環(huán)境要素的內(nèi)在聯(lián)系，建立加權(quán)疊加模型，進行該區(qū)黃土滑坡風險評價，對蒙華鐵路擬選線位進行方案比選。

1 研究區(qū)概況

根據(jù)蒙華鐵路擬選線位的走向以及區(qū)域黃土分布情況，研究范圍包括陜西省延安地區(qū)的安塞縣、宜川縣、延川縣、延長縣、子長縣等地(圖1)。研究區(qū)地層分為第四系及前第四系。沿線第四系地層分布廣泛，主要為沖積、沖洪積、沖湖積及風積等成因的全新統(tǒng)至中更新統(tǒng)地層。前第四系主要是陸相碎屑巖及沉積巖系，基巖露頭只在深切河谷或曾受到強烈剝蝕的低山丘陵地區(qū)出現(xiàn)。出露有第三系上新統(tǒng)保德組、靜樂組，白堊系下統(tǒng)環(huán)河組、洛河組，侏羅系中統(tǒng)安定組、延安組、直羅組，下統(tǒng)富縣組，三疊系上統(tǒng)瓦窯堡組，中上統(tǒng)延長組，中統(tǒng)紙坊組，下統(tǒng)劉家溝組、和尚溝組地層。區(qū)內(nèi)巖層傾角較緩，部分地區(qū)有波折現(xiàn)象。

除上部黃土外，區(qū)內(nèi)地層巖性主要為砂巖夾砂質(zhì)泥巖、泥巖等(圖2)，物理力學性質(zhì)較差。大氣降水及地表水下蝕、側(cè)蝕作用，水土大量流失，溝谷不斷擴展，形成眾多的高陡斜坡臨空面，為滑坡的發(fā)生提供了空間條件。新黃土(馬蘭黃土)與老黃土(離石黃土)過渡帶、黃土與基巖接觸面等軟弱結(jié)構(gòu)面因透水性差異易形成富水帶，軟弱結(jié)構(gòu)面遇水軟化，抗剪強度大大降低，易形成破裂滑動面。

圖1 研究區(qū)地層分布

圖2 研究區(qū)典型地層巖性剖面(位置見圖1)

2 數(shù)據(jù)選取與處理

根據(jù)蒙華鐵路不良地質(zhì)發(fā)育特征，優(yōu)選SPOT5衛(wèi)星影像作為遙感判釋的基礎數(shù)據(jù)。SPOT5衛(wèi)星影像處理包括模擬真彩色波段組合(R/G/B：2/1/3)、正射校正、圖像融合、鑲嵌等遙感圖像處理過程，得到清晰、無云的SPOT5正射影像圖。地形數(shù)據(jù)是開展區(qū)域不良地質(zhì)風險評價的重要數(shù)據(jù)。收集研究區(qū)地形圖和ASTER DEM等數(shù)據(jù)資料，進行二者的綜合應用。由于ASTER數(shù)據(jù)局部存在高程異常，使用前需對其進行處理。將其轉(zhuǎn)換為點云數(shù)據(jù)，根據(jù)限差及其他地形資料消除高程異常，然后重新生成DEM數(shù)據(jù)[3]。并在此基礎上，提取研究區(qū)的坡度、坡向、坡度變率、坡向變率、地形曲率、地形起伏度等信息。流域分級是滑坡危險性區(qū)域分級、單元劃分和邊界確定的重要幾何依據(jù)，將高程數(shù)據(jù)和反高程數(shù)據(jù)分別進行流域分級，然后由兩者的分級界線重新生成不規(guī)則單元。在研究區(qū)共劃分65 411個不規(guī)則單元。

3 滑坡影響因子分析與取值

3.1 黃土滑坡分布特征

依據(jù)處理后的SPOT5衛(wèi)星影像和ASTER GDEM V2數(shù)據(jù)建立三維遙感判釋系統(tǒng)，進行沿線黃土滑坡判釋和分析。依據(jù)建立的滑坡判釋標志，經(jīng)過詳細判釋后，選取40余處重點滑坡進行現(xiàn)場驗證，并進一步補判和完善，結(jié)合收集的歷史滑坡數(shù)據(jù)，繪制成區(qū)域黃土滑坡分布圖(圖3)。從分布特征看，區(qū)域黃土滑坡主要分布在延安安塞—子長縣一帶，尤其在安塞縣東南部地區(qū)黃土滑坡分布密集，多沿溝谷一側(cè)展布，有時成片出現(xiàn)。采用Kernel密度制圖方法，將遙感判釋滑坡結(jié)果繪制成滑坡面積密度分布圖，繪制過程中將搜索半徑設為5 km。

圖3 研究區(qū)黃土滑坡遙感解譯結(jié)果

3.2 滑坡影響因子分析

(1)地層巖性、地貌類型、地震加速度等因子對滑坡的影響。地層巖性、地貌類型及地震為黃土滑坡發(fā)育的主要影響因素[4-6]。因子取值可通過計算不同類別因子單位面積發(fā)生滑坡的密度得到。這些滑坡影響因子空間數(shù)據(jù)若為矢量數(shù)據(jù)，還需轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)。

(2)氣象因子對滑坡的影響。滑坡的發(fā)生往往與降雨有一定的關(guān)系。降雨形成的地表水對坡體表面的沖刷改造形成有利的滑坡形態(tài)，侵入坡體內(nèi)部又會降低其物理力學性質(zhì)，是滑坡發(fā)生的誘發(fā)因素之一[7]。利用研究區(qū)多年(2001年～2010年)降雨量數(shù)據(jù)，通過空間差值方法繪制研究區(qū)年均降雨量空間分布柵格數(shù)據(jù)，作為滑坡影響因子之一。

(3)水文因子對滑坡的影響?；碌陌l(fā)育在空間位置上與水系、地下水出露點、水庫等要素的距離存在一定的聯(lián)系。通過繪制研究區(qū)任一滑坡柵格點中心到與它距離最近的水文因子的直線距離，可以定量分析這些水文要素對滑坡空間展布的影響程度。

通過對滑坡影響因子的分析，建立滑坡危險性定量評價指標體系。在研究區(qū)初步提取了18個滑坡因子，每個因子的命名和因子變量名如表1所示。影響因子圖層柵格大小為30 m×30 m。

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表1 研究區(qū)滑坡因子柵格圖層命名及單位

3.3 滑坡影響因子取值

為了定量描述各個因子取值的分布特征和相對集中程度，對研究區(qū)地層巖性、地貌類型、高程、坡度、坡向等18個滑坡因子的取值范圍進行統(tǒng)計分析。如果某個因子的取值在研究區(qū)內(nèi)很分散，而在滑坡點處的取值卻很集中，則認為這個因子對滑坡的發(fā)育和分布具有很強的控制作用。對研究區(qū)滑坡因子的基本統(tǒng)計量包括：最大值、最小值、極差、平均值、標準差和變異系數(shù)6個參數(shù)。其中，平均值反映了滑坡因子數(shù)據(jù)的集中程度，極差、標準差以及變異系數(shù)反映了數(shù)據(jù)的分散程度?；掠绊懸蜃咏y(tǒng)計結(jié)果見表2。由統(tǒng)計結(jié)果可見，總曲率、平面曲率以及剖面曲率3個因子在研究區(qū)的變異系數(shù)絕對值最大，說明這3個因子在研究區(qū)的取值可能很分散，也可能有異常，主要原因是這3個指標原始數(shù)據(jù)取值有負數(shù)，計算的平均值容易靠近0。

表2 研究區(qū)滑坡因子統(tǒng)計數(shù)據(jù)(研究區(qū)|滑坡)

平面曲率和距離水系2個因子在滑坡處的變異系數(shù)絕對值最大，前者在滑坡處的變異性與整個研究區(qū)類似，后者說明在滑坡處取值波動較大。3個曲率因子都是地形因子，其取值的變異性在一定程度上反映了研究區(qū)的地形受到長期外營力的改造作用而表現(xiàn)為支離破碎。遙感影像也反映出該區(qū)黃土滑坡表面常常表現(xiàn)為凹凸不平、地形紊亂，并改變了局部微地貌。

4 滑坡影響因子分析與取值

4.1 滑坡影響因子取值

該模型以每個因子對研究對象的影響程度，以及單個因子在不同取值狀態(tài)下的影響程度為前提，通過建立二者與研究對象的函數(shù)關(guān)系，進行滑坡風險評價。假設影響研究對象Y的因子有n個，分別為X1，X2，…，Xn，第i個因子Xi的權(quán)重為Wi，對應的取值狀態(tài)有im個(每個因子取值狀態(tài)個數(shù)可以不同)，分別為Ai.1，Ai.2，…，Ai.m，第個狀態(tài)Ai.j的內(nèi)權(quán)重為Wi.j，所有因子對具體某一研究對象yk(k=1，2，…，l，l為研究對象的個數(shù))的重要程度可以定量表示為L(yk)。則有以下表達式

(1)

式中，L(yk)對應研究區(qū)第個單元格發(fā)生滑坡的危險程度，將其命名為滑坡危險性指數(shù)。

4.2 因子權(quán)重計算方法

(1)因子權(quán)重新的計算方法。因子權(quán)重是加權(quán)疊加模型的重要內(nèi)容，計算權(quán)重的方法很多，如專家打分法、變異系數(shù)法、層次分析法等。專家打分法和層次分析法具有較強的人為干擾和主觀性，需要專家參與，實際操作較難；變異系數(shù)法僅僅是從數(shù)據(jù)的離散程度確定因子的權(quán)重，不能客觀準確地反映研究區(qū)滑坡因子的權(quán)重。因此，本文采用一種新的因子權(quán)重計算方法。其基本思想為：滑坡因子的權(quán)重大小主要決定于因子在滑坡處的觀測數(shù)據(jù)相對于在整個研究區(qū)觀測數(shù)據(jù)的集中程度。例如，滑坡主要發(fā)育在某一坡向范圍內(nèi)，因此這一數(shù)據(jù)范圍在所有滑坡統(tǒng)計數(shù)據(jù)中比較集中，而在研究區(qū)統(tǒng)計數(shù)據(jù)中比較分散。度量一組數(shù)據(jù)分散性最好的指標為變異系數(shù)。鑒于此，滑坡因子的權(quán)重可以根據(jù)因子在滑坡處觀測數(shù)據(jù)的變異系數(shù)與在研究區(qū)觀測數(shù)據(jù)的變異系數(shù)建立比較關(guān)系來確定。為了消除變異系數(shù)為負數(shù)的情況，需將18個因子數(shù)據(jù)進行極值標準化。

原始數(shù)據(jù)極值標準化的表達式為

(2)

影響因子在滑坡處和在研究區(qū)標準化平均值的表達式為

(3)

研究區(qū)滑坡影響因子取值區(qū)間及因子內(nèi)權(quán)重見表3。

表3 研究區(qū)滑坡因子取值區(qū)間及因子內(nèi)權(quán)重

影響因子在滑坡處和在研究區(qū)標準化標準差的表達式為

(4)

根據(jù)式(3)和式(4)可以計算出18個滑坡因子在滑坡處的變異系數(shù)Cslope和研究區(qū)的變異系數(shù)Carea，顯然，滑坡因子數(shù)據(jù)在研究區(qū)越分散(Carea越大)，在滑坡處越集中(Cslope越小)，那么權(quán)重應該越大。因此，采用變異系數(shù)比的方法確定各因子的權(quán)重(圖4)，然后將各個因子權(quán)重進行歸一化處理，其表達式為

(5)

圖4 滑坡因子權(quán)重計算結(jié)果

(2)確定滑坡因子內(nèi)權(quán)重。研究區(qū)滑坡因子數(shù)據(jù)分為離散數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)兩類，計算單個因子內(nèi)權(quán)重之前應對其進行區(qū)間劃分。離散因子數(shù)據(jù)根據(jù)取值類別以及是否發(fā)育滑坡進行分類，將有滑坡發(fā)育的定為一類，沒有滑坡發(fā)育的類別不參與劃分，直接將其權(quán)重定為0。對于連續(xù)因子數(shù)據(jù)，采用自然斷點法劃分5個區(qū)間，然后統(tǒng)計各區(qū)間的單元格個數(shù)和滑坡個數(shù)。

每個滑坡因子數(shù)據(jù)在不同區(qū)間的內(nèi)權(quán)重大小，反映了滑坡在這種取值狀態(tài)下發(fā)生的概率大小。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，距離水文點水體和距離水系兩項因子在較大距離區(qū)間權(quán)重較大，這是由于這些區(qū)間像素少，滑坡密度較大的緣故，但總體趨勢是隨著距離增加權(quán)重變小滑坡面積密度、年均降雨量等因子的內(nèi)權(quán)重與區(qū)間數(shù)據(jù)具有一致性。其他因子內(nèi)權(quán)重較大的大多集中在某些特定區(qū)間。

4.3 滑坡風險評價計算

利用加權(quán)疊加模型，采用以上因子權(quán)重計算方法，對研究區(qū)域滑坡危險性進行評價計算，繪制基于修正權(quán)重的滑坡危險性指數(shù)分級圖(圖5)。危險區(qū)主要位于寶塔區(qū)城中心和與宜川縣西部交界地帶，集中在臨鎮(zhèn)西部、英旺鄉(xiāng)西部、柳林鎮(zhèn)中東部以及市中心南部，與遙感判釋結(jié)果及地災資料一致；較危險區(qū)主要位于寶塔區(qū)，宜川縣西部，子長縣、延川縣和寶塔區(qū)的交界地帶以及延長縣與寶塔區(qū)的交界地帶有少面積分布?；掳l(fā)育比較密集，與人類活動、降雨、植被、地貌等因素有密切關(guān)聯(lián)；中等危險區(qū)主要分布于研究區(qū)的中部，集中分布在子長縣東部、延川縣西南部、寶塔區(qū)北部及東南部、安塞縣東南部以及宜川縣中部等地區(qū)。滑坡呈條帶發(fā)育在河流中上游的支流兩側(cè)，受到地層巖性、地形地貌、水文等多種因素的影響；較低危險區(qū)主要位于研究區(qū)的東部，集中分布在延川縣中西部、延長縣、宜川縣東部以及安塞縣的西南角；低危險區(qū)主要位于研究區(qū)的西北地區(qū)以及黃河西岸一帶，其次在延川縣的賈家坪鄉(xiāng)、賀家灣鄉(xiāng)、馬家河鄉(xiāng)以及延長縣的黑家堡鎮(zhèn)有零星分布。西北角海拔高，降雨少，黃河西岸一帶海拔低，為典型的黃土巖質(zhì)丘陵地貌，巖土體結(jié)構(gòu)較好，因此這些地區(qū)發(fā)生滑坡的可能性很小。

圖5 基于加權(quán)疊加模型的滑坡危險性指數(shù)分級

4.4 研究區(qū)鐵路選線分析與評價

將規(guī)則單元格和不規(guī)則單元格統(tǒng)計的滑坡危險性指數(shù)分級圖，進行極值標準化處理，通過Kriging插值法重新繪制研究區(qū)滑坡危險性分布圖，最后將插值生成的柵格數(shù)據(jù)采用等間距法重分類并轉(zhuǎn)換為矢量圖層，并合并面積較小的圖斑(<5km2)，得到研究區(qū)滑坡危險性等級區(qū)劃結(jié)果(圖6)。由圖6可見，研究區(qū)擬選線位無一通過危險區(qū)，僅部分路段以較短距離通過較危險區(qū)，大部分位于中等危險區(qū)、較低危險區(qū)和低危險區(qū)，擬選線位總體比較安全，具有實際可行性。

圖6 研究區(qū)滑坡危險性等級區(qū)劃

在局部線位比選中，可將擬選線位由北向南分為A、B、C、D、E、F、G七段，其中，A、C、D、F段分別有2～3個比較方案。截取這些段落線位1km緩沖區(qū)內(nèi)滑坡危險性等級區(qū)劃結(jié)果(圖7)，進行線位方案分析與評價。

A段：AⅠ方案位于低危險區(qū)和較低危險區(qū)，絕大部分位于低危險區(qū)；AⅡ方案位于低危險區(qū)到中等危險區(qū)，絕大部分位于低危險區(qū)。相比較而言，AⅠ方案里程較短，且通過低危險區(qū)的距離更長，優(yōu)于AⅢ方案。

B段：位于中等危險區(qū)和較危險區(qū)，大部分位于中等危險區(qū)，整體上是可行的。

C段：CⅠ方案位于中等危險區(qū)和較危險區(qū)，大部分位于中等危險區(qū)；CⅡ方案位于中等危險區(qū)和較危險區(qū)，絕大部分位于中等危險區(qū)。相比較而言，CⅡ方案里程短，通過較危險區(qū)的距離也短，優(yōu)于CⅠ方案。

D段：DⅠ方案位于低危險區(qū)至較危險區(qū)，大部分位于較低危險區(qū)和中等危險區(qū)，有兩處通過較危險區(qū)；DⅡ方案位于較低危險區(qū)至較危險區(qū)，大部分位于中等危險區(qū)，有1處通過較危險區(qū)；DⅢ方案位于中等危險區(qū)和較危險區(qū)，大部分位于中等危險區(qū)，有5處通過較危險區(qū)，因此DⅢ方案較差。由于DⅠ方案有2處通過較危險區(qū)，而DⅡ方案僅有1處通過危險區(qū)，DⅡ方案略優(yōu)。

E段：位于較低危險區(qū)和中等危險區(qū)，大部分位于較低危險區(qū)，整體上較好。

F段：FⅠ方案位于較低危險區(qū)至較危險區(qū)，絕大部分位于較低危險區(qū)和中等危險區(qū)；FⅡ方案位于較低危險區(qū)至較危險區(qū)，絕大部分位于較低危險區(qū)和中等危險區(qū)。FⅠ方案略優(yōu)。

G段：位于低危險區(qū)和較低危險區(qū)，大部分位于較低危險區(qū)，整體上較安全。

通過以上分析，線路B、E、G段，大部分位于低危險區(qū)，方案總體可行。線路A、C、D、F段方案比選中，AⅠ、CⅡ、DⅡ、FⅠ方案為優(yōu)選方案。

圖7 蒙華鐵路擬選線位1 km緩沖區(qū)滑坡危險性等級分布

5 結(jié)論

鐵路選線設計要盡可能繞避不良地質(zhì)發(fā)育地段，并減少潛在不良地質(zhì)對鐵路工程的影響，基于遙感與GIS技術(shù)開展鐵路沿線典型不良地質(zhì)風險評價技術(shù)研究。以蒙西至華中煤運通道工程黃土高原區(qū)為研究對象，對該區(qū)黃土滑坡進行風險評價：(1)收集研究區(qū)地形、地貌、地質(zhì)、水文、氣象、植被等資料，通過GIS技術(shù)分析滑坡與環(huán)境要素的內(nèi)在聯(lián)系，確定18個滑坡影響因子并進行量化分析；(2)研究提出一種新的影響因子權(quán)重計算方法，通過建立滑坡因子變異系數(shù)在滑坡處與研究區(qū)的數(shù)學關(guān)系，確定了各因子權(quán)重；(3)建立了黃土滑坡風險評價加權(quán)疊加模型，實現(xiàn)了滑坡危險性等級區(qū)劃；(4)基于黃土滑坡危險性評價結(jié)果，對該區(qū)擬選線位進行了多方案比選，線路B、E、G段，大部分位于低危險區(qū)，方案總體可行。線路A、C、D、F段方案比選中，AⅠ、CⅡ、DⅡ、FⅠ方案為優(yōu)選線位通過方案。