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    甘肅舟曲滑坡易發(fā)性分析與治理效果研究

    2022-03-08 11:53:48王云峰
    水利規(guī)劃與設(shè)計 2022年2期
    關(guān)鍵詞:舟曲縣舟曲群樁

    王云峰,馮 瑾

    (甘肅省科學(xué)院地質(zhì)自然災(zāi)害防治研究所,甘肅 蘭州 730000)

    舟曲坐落于甘肅南部,山勢陡峭,溝壑縱橫,地貌特征復(fù)雜,滑坡災(zāi)害發(fā)育,對當(dāng)?shù)厝嗣竦纳敭a(chǎn)安全造成了巨大威脅[1]。針對滑坡易發(fā)性的研究以往多采用數(shù)學(xué)模型分析,田春山等[2]采用CF分析模型獲得廣東滑坡的易發(fā)性,利用Logistic模型計算出滑坡災(zāi)害的易發(fā)性;司康平等[3]以深圳市某區(qū)滑坡為例,證明了GAM模型效果優(yōu)于Logistic模型和CART模型的結(jié)論;屈新星等[4]驗證了MaxEnt模型對攀枝花滑坡易發(fā)性研究方面的適用性;Pradhan等[5- 7]采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、頻率比模型、多元回歸模型和模糊邏輯對馬來西亞等地滑坡進行了易發(fā)性評估;唐曉娜[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及綜合指數(shù)分析模型評價呂梁市滑坡的易發(fā)性;楊強等[9]則選用多種組合數(shù)學(xué)模型對區(qū)域間滑坡易發(fā)性和準(zhǔn)確度展開評價研究。前人的研究在不同的地域均凸顯了各自的評價特點和適用性。近些年來,隨著GIS技術(shù)的不斷發(fā)展,采用GIS軟件與模型結(jié)合的方式對滑坡的易發(fā)性展開量化剖析研究取得了較大的研究成果[10- 12]。針對極高易發(fā)區(qū)的一系列滑坡群,抗滑樁得到了廣泛應(yīng)用且取得了較好的效果[13- 14]。

    本文基于舟曲縣滑坡災(zāi)害特征,考慮不同因素的影響,利用SVM分類原理,運用遙感與反求工程技術(shù)從地貌、水文等方面提取8個影響因子,構(gòu)建了舟曲滑坡易發(fā)性評價模型,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價滑坡易發(fā)性和分區(qū),有效防治和規(guī)避滑坡災(zāi)害風(fēng)險。另外,對極高易發(fā)區(qū)的滑坡采取“抗滑群樁+扶壁式擋墻”治理措施進行了三維有限元分析,得到防治效果的可靠性,為舟曲縣滑坡防治工程的設(shè)計、施工提供了科學(xué)依據(jù)。

    1 滑坡易發(fā)性評價

    1.1 數(shù)據(jù)采集

    本文收集并采用前人勘察研究的67處滑坡,繪制舟曲縣滑坡災(zāi)害分布圖,如圖1所示。使用OKIO- 400型激光三維掃描儀,得到研究區(qū)的點云數(shù)據(jù)。通過逆向軟件Geomagic采用ICP算法進行三維模型構(gòu)建,經(jīng)高斯濾波、散亂數(shù)據(jù)點的自動分割等步驟,得到山體滑坡的精確數(shù)據(jù)。

    圖1 舟曲縣滑坡災(zāi)害分布略圖[1]

    1.2 易發(fā)性評價

    第一步根據(jù)地質(zhì)圖、地形圖、水文地質(zhì)圖、遙感影像圖和滑坡災(zāi)害數(shù)據(jù)庫構(gòu)建區(qū)域基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)庫;第二步,選取適合當(dāng)?shù)厍闆r的評價因子,建立滑坡易發(fā)性的評價指標(biāo)體系;第三步,對每個單元進行評價分析;第四步,選取合適的易發(fā)性評價模型對研究區(qū)滑坡定量或定性評價;第五步,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法,利用SVM分類器完成研究區(qū)的滑坡易發(fā)性等級劃分,并利用軟件Geomagic繪制易發(fā)性分區(qū)圖。

    (1)評價因子

    由于選取的滑坡災(zāi)害影響因子作為危險性評價指標(biāo)因子的類型眾多并且復(fù)雜[15- 17]。本文參考了眾多研究分類方式方法,并結(jié)合了舟曲縣獨特的自然條件情況,將高程劃分為4個等級,坡度劃分為4個等級,坡向劃分9個方位區(qū)間,平面曲率分為3個等級,剖面曲率分為3個等級,距河流距離分為6個等級,距道路距離分為6個等級,見表1。

    表1 舟曲縣滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價因子分級/分類表[1]

    (2)權(quán)重確定

    分析研究區(qū)各類滑坡災(zāi)害影響因子,創(chuàng)建層次分析模型,如圖2所示。根據(jù)層次分析法的賦值原則,依據(jù)8個評價因子建立對比矩陣,利用Matlab軟件分析影響因子的權(quán)重并判斷矩陣的一致性[1],見表2—3。根據(jù)層次分析法的賦值原則,建立對比矩陣。依據(jù)8個評價因子之間相互的內(nèi)在支配關(guān)系,在Matlab軟件下進行分析,并判斷矩陣的一致性。

    圖2 舟曲縣滑坡災(zāi)害評價層次模型

    (3)神經(jīng)元模型的構(gòu)建

    神經(jīng)元模型采用外部偏置bk和恒定輸入權(quán)重相等的突觸權(quán)重參數(shù)模型。x1,x2,…,xm為輸入信號;ωk1,ωk2,…,ωkm為神經(jīng)元k的突觸權(quán)重;uk為輸入信號線性累加求和的輸出;yk為神經(jīng)元輸出信號;bk為外部偏置信號;φ(·)為激勵函數(shù)。表達式如下:

    (1)

    yk=φ(uk+bk)

    (2)

    激勵函數(shù)采用sigmoid函數(shù)模型,如圖5所示。

    圖3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    表2 評價因子判斷矩陣

    表3 評價因子權(quán)重值

    1.3 評價結(jié)果

    根據(jù)神經(jīng)元k的突觸權(quán)重參數(shù)分配將研究區(qū)舟曲縣主要劃分為不易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū),并利用Geomagic軟件繪制舟曲縣的滑坡易發(fā)性分區(qū)圖,如圖4所示。其中極高易發(fā)區(qū)主要集中白龍江流域過舟曲縣段西有鎖兒頭、咀疙瘩巨型滑坡、東有泄流坡、南有峪滑坡,北有三眼峪、羅家峪和寨子溝和南山滑坡群,涉及8個鄉(xiāng)鎮(zhèn),涉及面積占舟曲總面積12.5%,分布有30處滑坡災(zāi)害點,S313公路幾乎全部穿插在該區(qū)域,是人類工程活動最為活躍的地帶。因此,滑坡的治理顯得非常必要和關(guān)鍵。由此可以看出,滑坡的易發(fā)性跟人類工程活動的強烈程度有很大的關(guān)系。

    圖4 舟曲縣滑坡災(zāi)害易發(fā)區(qū)分級圖

    1.4 評價結(jié)果檢驗

    本文采用滑坡災(zāi)害易發(fā)性成功率曲線對層次分析法-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價結(jié)果進行有效性檢驗,如圖5所示。圖5曲線下的面積即為AUC值,AUC=0.8352,說明了該層次分析法-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的正確率為83.52%,表明了該整套的評價模型適用于研究區(qū)舟曲縣滑坡災(zāi)害的易發(fā)性評價。

    圖5 舟曲縣滑坡易發(fā)性評價結(jié)果ROC檢測曲線圖[1]

    2 滑坡治理措施效果研究

    基于上述評價結(jié)果,舟曲滑坡災(zāi)害的極高易發(fā)區(qū)主要分布在人類工程活動最強烈的區(qū)域。因此,在無法避讓的情況下,對該區(qū)域滑坡進行綜合治理顯得尤為重要。經(jīng)過調(diào)查發(fā)現(xiàn):該區(qū)滑坡治理多采用“抗滑群樁+扶壁式擋墻”治理措施,在滑坡中后部崩塌部位采用多級預(yù)應(yīng)力錨索框架進行永久性預(yù)加固,在滑坡崩塌變形的沖溝前部設(shè)置攔石壩等工程措施,把滑坡防治與泥石流溝治理相結(jié)合,在滑坡前緣設(shè)置抗滑樁等。

    本文以舟曲縣典型的干溝滑坡為例研究淺層碎石層滑坡的治理。干溝滑坡呈舌狀,長130m,寬220m,平均厚度15m,體積21.45×104m3。后壁坡度約50°,坡高約30m,坡體物質(zhì)為松散的碎石、塊石,受降雨沖刷作用,坡體中部發(fā)育縱向切溝,松散物質(zhì)在坡腳堆積。塊碎石土分析其土體物理參數(shù)見表4。

    表4 土體物理力學(xué)參數(shù)

    經(jīng)過有限元非線性計算模擬,擋土墻及抗滑樁變形規(guī)律是:擋土墻的變形指向下、向河谷,x向最大位移約為52mm,鉛直向最大位移約為5.9mm,擋墻自身的相對變形很小,約在5mm以內(nèi);抗滑樁的變形規(guī)律表現(xiàn)為明顯的“S形”彎曲變形,即滑帶土處向河谷側(cè)彎曲,樁頂處向岸坡彎曲,但總體是向河谷變形。x向最大位移約為53.7mm,鉛直向下最大位移在樁頂,約為6.9mm;上坡側(cè)樁的變形比河谷側(cè)樁的變形明顯,即第1排到第4排逐漸減小。附近滑帶土6m以上分層平切面x向位移云圖可以看出樁間土有明顯的向樁間擠入的現(xiàn)象并呈現(xiàn)出土拱效應(yīng),如圖6所示。

    可以看出,滑坡經(jīng)過“抗滑群樁+扶壁式擋墻”治理后,樁后滑坡推力明顯降低,群樁變形呈“S”形,整體性較好,樁間存在明顯的土拱效應(yīng),各排樁推力分擔(dān)效果較好,說明“抗滑群樁+扶壁式擋墻”滑坡治理效果較佳。

    3 結(jié)論

    本文運用遙感與反求工程技術(shù)采集數(shù)據(jù),利用SVM分類原理構(gòu)建了舟曲滑坡易發(fā)性評價模型,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行滑坡易發(fā)性評價,合理劃分出舟曲滑坡的易發(fā)性分區(qū)。其中,極高易發(fā)區(qū)集中分布在白龍江流域過舟曲縣段,是人類工程活動最為活躍的地帶。另外,以極高易發(fā)區(qū)干溝滑坡為例,對其“抗滑群樁+扶壁式擋墻”治理措施進行三維有限元分析發(fā)現(xiàn),滑坡經(jīng)過“抗滑群樁+扶壁式擋墻”治理后,樁體后滑坡推力明顯降低,群樁裂縫呈“S”形,整體性較好,樁間存在顯著的土拱效應(yīng),各排樁推力分擔(dān)效果比較好,治理效果較佳。此外,本文選取案例較少,在研究成果代表性方面存在欠缺,有待進一步研究更多數(shù)據(jù)和案例,使成果更具有說服力。

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