基于數(shù)據(jù)挖掘的三峽庫區(qū)特大滑坡變形關(guān)聯(lián)規(guī)則研究*

朱鴻鵠 王 佳 李厚芝 葉 霄 施 斌 張 勤

(①南京大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，南京 210023，中國)(②南京大學(xué)(蘇州)高新技術(shù)研究院，蘇州 215123，中國)(③中國地質(zhì)調(diào)查局探礦工藝研究所，成都 611734，中國)(④長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院，西安 710054，中國)

0 引 言

滑坡是一類體量巨大且危害嚴(yán)重的地質(zhì)災(zāi)害，其變形和破壞常常會(huì)帶來災(zāi)難性的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡(殷躍平等，2012；李長冬等，2020；Ye et al.，2022)。2021年，我國共發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害4772起，其中滑坡災(zāi)害2335起，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)32億元?；聻?zāi)害甚至?xí)l(fā)一系列的次生災(zāi)害和衍生災(zāi)害，形成滑坡-泥石流-堰塞湖等災(zāi)害鏈，給人民的生命財(cái)產(chǎn)造成了巨大的損失(Yin et al.，2016；Luo et al.，2020；朱賽楠等，2021)。長江三峽庫區(qū)是我國地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū)之一，自2003年蓄水以來，區(qū)內(nèi)滑坡發(fā)生的數(shù)量和頻率都有明顯的增長，屬于特大型滑坡的有30余個(gè)(Tang et al.，2019；Zhang et al.，2019)，如藕塘滑坡(體積約9.0×107￣￣m3)、黃土坡滑坡(體積約6.9×107￣￣m3)、黃臘石石榴樹包滑坡(體積約2.6×107￣￣m3)、樹坪滑坡(體積約2.1×107￣￣m3)、千將坪滑坡(體積約1.5×107￣￣m3)、白水河滑坡(體積約1.3×107￣￣m3)等。研究表明，由于滑坡坡腳涉水，庫區(qū)滑坡的失穩(wěn)機(jī)制復(fù)雜，其變形往往與季節(jié)性強(qiáng)降雨及庫水位周期性變動(dòng)有關(guān)(Zhu et al.，2014；尚敏等，2021；楊忠平等，2021；葉潤青等，2021)，而識(shí)別滑坡災(zāi)害的成因并提出準(zhǔn)確的臨滑判據(jù)，對理解滑坡運(yùn)動(dòng)機(jī)制、實(shí)施預(yù)警預(yù)報(bào)及制定合理的治理措施均十分重要。

隨著滑坡變形監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展，高精度、自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化、多元化的監(jiān)測信息已成為滑坡變形分析及災(zāi)害防治的重要依據(jù)(董文文等，2016；許強(qiáng)等，2019；許強(qiáng)，2020)。海量的監(jiān)測數(shù)據(jù)為掌握滑坡變形機(jī)制、分析演化過程，以及開展精準(zhǔn)的穩(wěn)定性評價(jià)提供了數(shù)據(jù)支撐，但由于監(jiān)測數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、來源多樣，常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方法已無法滿足研究需要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從大量數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)和提取有效信息(Ouyang et al.，2011)，近年來在滑坡研究領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用。為探究基于滑坡空間尺度數(shù)據(jù)預(yù)測滑坡敏感性的可行性，Lee et al.(2017)挖掘了地理信息系統(tǒng)中的滑坡空間信息數(shù)據(jù)，并對比分析了支持向量機(jī)(SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)等模型的準(zhǔn)確率。馬水山等(2002)引入因子分析方法，基于監(jiān)測資料定量揭示了滑坡變形在不同發(fā)展時(shí)期的主要影響因素?？紤]滑坡多場信息之間的相關(guān)性，揭奇等(2015)利用分布式光纖監(jiān)測技術(shù)獲得了三峽庫區(qū)馬家溝滑坡的多場監(jiān)測數(shù)據(jù)，并基于Apriori算法挖掘分析了滑坡位移、庫水位、雨量等因子之間的關(guān)聯(lián)性?；谕N算法，Ma et al.(2017)、陳銳等(2021)分別建立了馬家溝滑坡及白水河滑坡的變形關(guān)聯(lián)規(guī)則判據(jù)。對于新聞報(bào)道中信息量龐大的滑坡事件，F(xiàn)ranceschini et al.(2022)基于語義引擎的數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)現(xiàn)了意大利境內(nèi)滑坡事件的自動(dòng)識(shí)別，并完成了滑坡危險(xiǎn)性分區(qū)。以上方法在對滑坡時(shí)間尺度上的影響因素進(jìn)行分析時(shí)，大多選用單點(diǎn)的變形量來表征整個(gè)滑坡的位移特征，忽略了滑坡演化過程中空間的非均質(zhì)性，因此可能會(huì)降低變形關(guān)聯(lián)規(guī)則判據(jù)的有效性。

本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以三峽庫區(qū)新鋪滑坡為例，選取典型剖面的變形監(jiān)測數(shù)據(jù)為分析對象，采用聚類方法將滑坡變形信息定性化，利用Apriori算法對滑坡不同位置處的地表位移速率、庫水位波動(dòng)及降雨進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從海量監(jiān)測數(shù)據(jù)中挖掘出有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為滑坡機(jī)理分析和預(yù)警預(yù)報(bào)提供參考意見。

1 數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)從海量的數(shù)據(jù)中找出暗含的、可能對決策有幫助的信息的過程(Chen et al.，1996)。根據(jù)各種挖掘方法，包括聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、決策樹、支持向量機(jī)等，提取數(shù)據(jù)中的相關(guān)信息，從而為決策提供一定的指導(dǎo)。

1.1 Apriori關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析即通過分析，找出事物之間的潛在規(guī)則的過程。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以形象化描述為：設(shè)I為k個(gè)項(xiàng)目的全體，即I={i1，i2，…，ik}。事務(wù)T為項(xiàng)的集合，由事務(wù)標(biāo)識(shí)TID和項(xiàng)目集合X組成，事務(wù)T?I。

一般來說，X→Y是一條規(guī)則，X為此條規(guī)則的前項(xiàng)(Antecedent)，Y為此條規(guī)則的后項(xiàng)(Consequent)，并且滿足X?I，Y?I且X∩Y≠?。判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則性是否有效的指標(biāo)包括規(guī)則置信度、規(guī)則支持度和規(guī)則提升度。

規(guī)則置信度(Confidence)衡量了規(guī)則準(zhǔn)確度，是包含X的事件中也包含Y的概率。定義為：

(1)

規(guī)則支持度(Support)衡量了規(guī)則的普遍性，是事件X和Y同時(shí)出現(xiàn)的概率。定義為：

(2)

規(guī)則提升度(Lift)衡量了規(guī)則的有效性，反映了事件X出現(xiàn)對事件Y出現(xiàn)的影響程度，一般認(rèn)為其大于1才有意義，意味著X的出現(xiàn)對Y的出現(xiàn)有促進(jìn)作用。定義為：

(3)

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的最終目的在于找到滿足條件的有效規(guī)則，有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)同時(shí)滿足大于最小支持度與最小置信度閾值的要求，且規(guī)則的提升度應(yīng)大于1?；贏priori算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程可以分為兩步(揭奇等，2015；檀夢皎等，2022)：

(1)遍歷所有數(shù)據(jù)，找出其中的頻繁項(xiàng)集。即找出支持度大于最小支持度閾值的項(xiàng)集。

(2)生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。即在找出頻繁項(xiàng)集后，再次尋找同時(shí)大于最小置信閾值的項(xiàng)集。

1.2 兩步聚類法

由于Apriori算法僅能處理分類型變量，無法處理數(shù)值型變量(馬俊偉，2016)，而滑坡監(jiān)測信息多為數(shù)值型，因此在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析前需要對變量離散化，將數(shù)值型變量轉(zhuǎn)換為分類型變量。兩步聚類法能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，能同時(shí)處理數(shù)值型變量和分類型變量，并能自動(dòng)確定聚類數(shù)，實(shí)際應(yīng)用較為廣泛(薛薇等，2010)。因此本文采用兩步聚類法對數(shù)值型變量進(jìn)行離散化。

兩步聚類法的聚類過程分為兩步，即預(yù)聚類和聚類。在預(yù)聚類過程中，樣本逐個(gè)掃描，并根據(jù)親疏程度決定歸入已有子類中，還是派生出一個(gè)新類，此階段樣本被劃分為K類；聚類過程中，根據(jù)樣本的親疏程度判斷預(yù)聚類中的子類能否合并，最終樣本被劃分為L類。對于數(shù)值型變量，親疏程度的判別通常選用歐氏距離；對于分類型和數(shù)值型兼有的變量，親疏程度的判別則選用對數(shù)似然距離。對數(shù)似然距離的定義為：

(4)

式中：Ij為第j類的樣本集合；p為似然函數(shù)；Xi為第i個(gè)樣本變量；qi為第i個(gè)參數(shù)向量；J為聚類數(shù)。

針對全部樣本，其對數(shù)似然聚類是各對數(shù)似然聚類之和。對于第i類與第j類合并后的類，它們的距離d(i，j)可以定義為：

d(i，j)=ξi+ξj-ξi，j

(5)

式中：ξi為第i類的對數(shù)似然距離；ξj為第j類的對數(shù)似然距離；ξ(i，j)為第i類與第j類合并后的對數(shù)似然距離。

ξ為對數(shù)似然函數(shù)的具體形式，可以定義為：

(6)

(7)

當(dāng)d(i，j)小于閾值C時(shí)，第i類與第j類可以合并。閾值C的定義為：

(8)

式中：Rk為第k個(gè)數(shù)值型變量的取值范圍；Lm為第m個(gè)分類型變量的樣本量。

本文中采用的數(shù)據(jù)挖掘過程如圖1所示。首先，選擇與滑坡變形相關(guān)的地表位移、庫水位與降雨數(shù)據(jù)集，剔除數(shù)據(jù)集中的空值及離群值，進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的篩選與清洗工作?？紤]到庫水位及降雨對滑坡地表位移的滯后作用，選擇月位移速率、月庫水位波動(dòng)、月平均庫水位、月累計(jì)降雨及月最大日降雨量5個(gè)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。然后，運(yùn)用兩步聚類法及自定義分類方法對變量分級(jí)化處理。最后利用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，并根據(jù)挖掘結(jié)果對滑坡變形行為作出分析評價(jià)。

圖1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的流程圖Fig.1 Flowchart of mining association rules

2 新鋪滑坡簡介

2.1 工程地質(zhì)概況

長江三峽新鋪滑坡位于重慶市奉節(jié)縣安坪鄉(xiāng)境內(nèi)，滑坡區(qū)地處長江右岸。如圖2與圖3所示，該滑坡是由多個(gè)強(qiáng)烈變形區(qū)組成的一個(gè)特大型滑坡，由老到新各區(qū)滑體體積分別為5.1×107￣￣m3、2.5×106￣￣m3、6.8×105￣￣m3和6.1×105￣￣m3。

圖2 新鋪滑坡現(xiàn)場照片F(xiàn)ig.2 Photograph of the Xinpu Landslide

圖3 新鋪滑坡監(jiān)測點(diǎn)平面布置圖Fig.3 Layout plan of monitoring points at Xinpu Landslide

新鋪滑坡區(qū)總體地貌類型為河谷地貌，整體呈階梯狀，自長江岸線呈北低南高的地勢。滑坡主滑方向348°，總體斜長約2000m，相對高差約630m，斜坡坡度17°左右。如圖4所示，滑體土的主要組成成分為第四系松散堆積物，主要包括人工堆積物、崩坡積物和滑坡堆積物，下伏基巖主要為石英砂巖，含少量粉砂巖和泥巖，巖層傾向與滑坡坡向相近。

2.2 變形特征分析

圖3顯示了滑坡區(qū)的監(jiān)測布設(shè)情況，包括41個(gè)GNSS監(jiān)測點(diǎn)及1個(gè)氣象站，分別用于監(jiān)測地表位移及氣象信息。根據(jù)歷史監(jiān)測資料及現(xiàn)場調(diào)查信息，滑坡后部經(jīng)過治理，Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ變形區(qū)較為穩(wěn)定，Ⅰ區(qū)滑坡變形仍在繼續(xù)發(fā)展。因此本文選?、駞^(qū)滑坡的A-A′剖面的地表位移監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對滑坡變形與庫水位和降雨進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

圖4 新鋪滑坡A-A′剖面工程地質(zhì)剖面圖Fig.4 Geological section of A-A′ profile of Xinpu Landslide

圖5為A-A′剖面8個(gè)GNSS監(jiān)測點(diǎn)從2015年4月至2021年11月的累計(jì)位移與庫水位和降雨的關(guān)系曲線。受三峽水庫水位調(diào)度的影響，庫水位每年在145～175m的范圍波動(dòng)(圖4)。隨著庫水位的周期性波動(dòng)，監(jiān)測點(diǎn)位移整體上呈現(xiàn)階躍式增長的特點(diǎn)。在水位快速下降階段或下降后的低水位波動(dòng)期，GNSS位移曲線開始階躍式的上升；水位快速上升并達(dá)到較高水平后，GNSS位移曲線又恢復(fù)平穩(wěn)。通過對歷年降雨數(shù)據(jù)與GNSS累計(jì)位移曲線分析可以發(fā)現(xiàn)，每年降雨集中期(5～9月)與GNSS累計(jì)位移的上升階段重疊，此后降雨量明顯減少，累計(jì)位移曲線也趨于平穩(wěn)。

圖5 新鋪滑坡累計(jì)位移-庫水位-降雨量監(jiān)測曲線Fig.5 Monitoring curves for cumulative displacement， reservoir water level and rainfall of the Xinpu landslide

由此可以發(fā)現(xiàn)，監(jiān)測點(diǎn)的位移變化與降雨量和庫水位具有一定的相關(guān)性。然而，由于庫水位快速下降期與大量降雨期的重合，加上坡體不同位置處階躍段的起止時(shí)間的差異，使我們難以對各點(diǎn)的變形影響因素進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷，從而對滑坡機(jī)理的探討造成了一定程度的影響。

3 數(shù)據(jù)挖掘分析

3.1 變量選擇

選取庫水位和降雨兩個(gè)角度，對新鋪Ⅰ變形區(qū)滑坡A-A′剖面各點(diǎn)變形情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。降雨入滲土體及庫水變動(dòng)影響地下水位是一個(gè)較為緩慢的過程，在這個(gè)過程中，降雨、庫水位序列都隨時(shí)間得到了一定程度的平滑。并且降雨及庫水位對位移的影響都有一定的滯后，這種滯后效應(yīng)在庫水位對位移的影響中表現(xiàn)得更為明顯。因此，本文在數(shù)據(jù)挖掘之前，將位移、庫水位與降雨序列進(jìn)行以月為單位的預(yù)處理，以期對時(shí)間序列進(jìn)行平滑，對滯后效應(yīng)進(jìn)行削減。

(1)庫水位。如前所述，庫水位的高低及波動(dòng)程度都會(huì)影響滑坡位移，且這種影響還存在一定的滯后。黃觀文等(2021)通過時(shí)滯互相關(guān)分析得知庫水位對滑坡變形的響應(yīng)滯后時(shí)間為31d左右。Zhang et al.(2021)利用灰色關(guān)聯(lián)度法，計(jì)算出庫水位變動(dòng)對滑坡變形的滯后時(shí)間為18d?？紤]到庫水位的滯后效應(yīng)，尚敏等(2021)通過將5～6月庫水位變動(dòng)綜合與滑坡變形進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，結(jié)果表明綜合因子的相關(guān)性最高。因此本文將庫水位進(jìn)行以月為單位的預(yù)處理后，再對時(shí)間序列平移，選擇前月的庫水位量值作為當(dāng)期的滑坡變形影響因子。根據(jù)庫水位波動(dòng)特點(diǎn)，選擇月平均庫水位(WLma)、月庫水位波動(dòng)量(WLmf)兩個(gè)變量探究庫水位對滑坡位移的影響情況。

(2)降雨。降雨主要通過入滲作用影響地表位移，相較于庫水位，降雨對變形的滯后時(shí)間表現(xiàn)得更為短暫，一般在10d左右(黃觀文等，2021；Tsironi et al.，2022)。因此本文分析將月降雨量作為滑坡變形的影響因子，以對降雨序列進(jìn)行平滑。同時(shí)考慮到短時(shí)強(qiáng)降雨對滑坡位移的影響，同時(shí)選取月間日降雨量最大值作為影響因子之一進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。因此本文分析中選取了月降雨量(Rm)、月間日降雨量最大值(Rdm)兩個(gè)變量作為影響因子探究降雨對滑坡位移的影響。

(3)地表位移。根據(jù)累計(jì)位移的大小及空間位置的差異，本文將Ⅰ變形區(qū)A-A′剖面各點(diǎn)劃分為前(G31、G30)、中(G01、G04、G07)、后(G10、G13、G36)3個(gè)部分，取各監(jiān)測點(diǎn)日位移速率的月度平均值為變形速率大小的衡量指標(biāo)，利用前、中、后各GNSS監(jiān)測點(diǎn)的位移速率(v)表征滑坡不同點(diǎn)的變形情況。由于滑坡的當(dāng)前位置的變形同時(shí)受不同空間位置的影響，因此本文分析中也考慮了其他部位的影響，在當(dāng)前部分的位移速率(v)后項(xiàng)輸出時(shí)，其余兩部分的位移速率(v)作為前項(xiàng)輸入變量，以探究不同空間位置處滑坡變形的影響因素。

3.2 數(shù)據(jù)分級(jí)

由于Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)，要求數(shù)據(jù)為分類型變量，因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)化處理。月平均庫水位(WLma)、月庫水位波動(dòng)量(WLmf)、月降雨量(Rm)、月間日降雨量最大值(Rdm)及位移速率(v)分級(jí)化結(jié)果見表 1～表 5。

表 1 月平均庫水位分級(jí)化結(jié)果Table1 Qualitative values of monthly average water level

表 2 月庫水位波動(dòng)量分級(jí)化結(jié)果Table2 Qualitative values of monthly water level fluctuation

表 3 月間日降雨量最大值分級(jí)化結(jié)果Table3 Qualitative values of monthly maximum daily rainfall

表 4 月降雨量分級(jí)化結(jié)果Table4 Qualitative values of monthly rainfall

表 5 月平均日位移速率分級(jí)化結(jié)果Table5 Qualitative values of monthly average daily displacement velocity

根據(jù)庫水位高程，對月平均庫水位進(jìn)行等間距劃分。按庫水位高程處于145～155m、155～165m、165～175m將其分別劃分為低、中、高3類，分類結(jié)果見表 1。

利用兩步聚類法，對月庫水位波動(dòng)量進(jìn)行聚類，由于庫水位上升和下降對滑坡變形的作用機(jī)制不同，因此根據(jù)兩步聚類法，將其劃分為快速上升、慢速上升、平穩(wěn)波動(dòng)、慢速下降、快速下降5類，水位波動(dòng)速率分級(jí)化結(jié)果見表 2。

根據(jù)中國氣象局的降雨量等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 28592-2012)，對月間日降雨量最大值進(jìn)行等級(jí)劃分。按降雨量為0～10mm，10～25mm及25mm以上劃分為小雨、中雨、大雨3類，分類結(jié)果見表 3。

利用兩步聚類法，對月降雨量聚類為小雨、中雨、大雨3類，分級(jí)化結(jié)果見表 4。

由于滑坡不同空間位置處的月位移速率大小存在差異，因此利用兩步聚類法對滑坡前部、中部、后部的月平均日位移速率分別聚類，分級(jí)化結(jié)果見表 5。

表 6 滑坡前部關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果Table6 Analysis results of association rules in the front part of the landslide

表 7 滑坡中部關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果Table7 Analysis results of association rules in the middle part of the landslide

3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

采用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，設(shè)定月平均庫水位、月庫水位波動(dòng)量、月降雨量、月間日降雨量最大值及不同空間位置處的位移速率(如進(jìn)行前部的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)，設(shè)定中部、后部變形量)為關(guān)聯(lián)規(guī)則的前項(xiàng)，位移速率為關(guān)聯(lián)規(guī)則后項(xiàng)，挖掘新鋪滑坡不同空間位置處的關(guān)聯(lián)規(guī)則。根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)(揭奇等，2015；Ma et al.，2017；馬俊偉等，2019)及本文的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，考慮到關(guān)聯(lián)規(guī)則的完整性及準(zhǔn)確性，設(shè)定最小置信度為60%，最小支持度為5%。由于滑坡變形大多處于低水平位移階段，階躍段占的比重較小，因此挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則大多為小變形階段。根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則有效性判別指標(biāo)，在眾多關(guān)聯(lián)規(guī)則中按提升度進(jìn)行排序，選取提升度較大的規(guī)則作為本次分析的有效規(guī)則?；垄褡冃螀^(qū)前部、中部、后部的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果見表 6～表 8。

表 6為滑坡前部的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果。規(guī)則1～規(guī)則3為滑坡變形穩(wěn)定時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。規(guī)則1和3反映了中部的變形速率較低時(shí)，低庫水位下低強(qiáng)度的降雨或庫水位的快速上升都不會(huì)對滑坡變形產(chǎn)生較大影響。規(guī)則2則反映了當(dāng)庫水位處于較高水平，即使降雨強(qiáng)度為中等，也不會(huì)對滑坡變形產(chǎn)生較大影響。

規(guī)則4～規(guī)則7為滑坡變形處于中等水平時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。規(guī)則4和規(guī)則5反映了滑坡變形受庫水位波動(dòng)和降雨的雙重影響。中等庫水位快速下降時(shí)中等程度的降雨或低庫水位慢速下降時(shí)強(qiáng)陣雨都可使滑坡變形速率處于中等水平。規(guī)則6則為庫水位對滑坡變形的影響，低庫水位慢速上升時(shí)，滑坡位移速率也為中等。規(guī)則7為滑坡中部的位移速率為中等，較小的陣雨時(shí)前部的位移速率也為中等，可見滑坡前部受降雨的影響較小。

表 8 滑坡后部關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果Table8 Analysis results of association rules in the rear part of the landslide

規(guī)則8～規(guī)則12為滑坡變形較大時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。反映了庫水位的快速下降及強(qiáng)降雨可使滑坡位移加速。對比規(guī)則8和規(guī)則5，同樣處于低庫水位下，高強(qiáng)度的連續(xù)降雨能引發(fā)滑坡前部的強(qiáng)烈變形，而高強(qiáng)度的陣雨卻僅能造成滑坡變形加速，故在低水位下，對于滑坡前緣的變形，連續(xù)降雨的強(qiáng)度影響可能強(qiáng)于陣雨。

總的來看，前部規(guī)則同時(shí)幾乎所有規(guī)則涉及庫水位，說明前部庫水位對變形的影響較大，而庫水位可從兩方面對位移產(chǎn)生影響。從庫水位的高程水平來看，規(guī)則4～規(guī)則6、規(guī)則8～規(guī)則10都涉及中低庫水位，此時(shí)加之其他因素的影響才可能使滑坡位移進(jìn)入加速變形或中等變形階段。從庫水位的波動(dòng)情況來看，規(guī)則4～規(guī)則6、規(guī)則12體現(xiàn)了庫水位的下降與滑坡變形關(guān)系密切。且規(guī)則4與規(guī)則12表明，當(dāng)庫水位快速下降，無論降雨強(qiáng)度大小，都會(huì)使滑坡進(jìn)入加速變形或快速變形階段。而當(dāng)庫水位處于較高水平，即使降雨強(qiáng)度為中等，也不會(huì)造成滑坡的加速變形。

表 7為滑坡中部的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果。規(guī)則1～規(guī)則3為滑坡變形穩(wěn)定時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，3條規(guī)則都涉及高庫水位。在高庫水位條件下，庫水位升降及中等強(qiáng)度的降雨都不會(huì)對滑坡中部位移速率產(chǎn)生明顯影響，說明庫水位高低對滑坡位移速率的影響較大。

規(guī)則4～規(guī)則6為滑坡以中等速率變形時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。規(guī)則4與規(guī)則6為低庫水位下的關(guān)聯(lián)規(guī)則。與滑坡前部的情況相似，在低庫水位條件下，庫水位的緩慢上升會(huì)使滑坡的位移速率加快。規(guī)則5表明不考慮庫水位的高低，在庫水位緩慢上升的情況下，高強(qiáng)度的陣雨也能使滑坡的位移速率加快。

規(guī)則7～規(guī)則10為滑坡快速變形時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。4條規(guī)則都涉及低庫水位和高強(qiáng)度的陣雨或長時(shí)降雨，表明在低庫水位下，庫水位平穩(wěn)波動(dòng)時(shí)，高強(qiáng)度的陣雨和長時(shí)降雨都會(huì)使滑坡進(jìn)入快速變形狀態(tài)。聯(lián)系滑坡以中等速率變形時(shí)的規(guī)則4～規(guī)則6，同樣在低庫水位條件下，庫水位的緩慢上升能夠使滑坡變形減緩，進(jìn)入以中等速率變形的階段，說明庫水位的波動(dòng)情況同樣會(huì)對滑坡中部變形產(chǎn)生較大影響。

總的來看，與滑坡前部的關(guān)聯(lián)規(guī)則相比，中部的關(guān)聯(lián)規(guī)則中庫水位出現(xiàn)的比率降低，降雨的影響逐漸增大。與前部的規(guī)則不同，在滑坡快速變形階段，庫水位的快速下降產(chǎn)生的影響在中部中體現(xiàn)不明顯，規(guī)則7～規(guī)則9體現(xiàn)了在低庫水位平穩(wěn)波動(dòng)的情況下，滑坡的位移速率主要受降雨量控制，高強(qiáng)度陣雨或連續(xù)降雨會(huì)使滑坡中部位移速率加快。而中等速率變形階段，庫水位波動(dòng)對位移產(chǎn)生較大影響，具體表現(xiàn)在低庫水位的慢速上升使滑坡產(chǎn)生中等速率的變形。結(jié)合圖5來看，低庫水位的慢速上升發(fā)生在低庫水位平穩(wěn)波動(dòng)之后，這就說明每年的雨季，庫水位平穩(wěn)波動(dòng)，滑坡中部變形主要受降雨強(qiáng)度及降雨歷時(shí)控制，而之后庫水位緩慢上升，滑坡位移速率有高速轉(zhuǎn)為中速，即使再次發(fā)生強(qiáng)降雨，中部位移也不會(huì)突增(規(guī)則5)。而當(dāng)庫水位上升到高水位期間，滑坡位移主要受庫水位高程控制。此時(shí)庫水位的上升或下降，以及中等強(qiáng)度的降雨幾乎不會(huì)對滑坡位移產(chǎn)生影響(規(guī)則1～規(guī)則3)。因此總的來看，相較于滑坡前部，降雨對滑坡中部位移的影響明顯加大，這種作用在低庫水位時(shí)表現(xiàn)得尤為顯著。而在庫水位上升過程中，庫水位的控制作用才逐漸體現(xiàn)出來。

表 8為滑坡后部的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果。規(guī)則1～規(guī)則3為滑坡變形穩(wěn)定時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，規(guī)則1表明庫水位的快速上升不會(huì)對滑坡后部的變形產(chǎn)生較大影響。規(guī)則2與規(guī)則3都是高庫水位下的關(guān)聯(lián)規(guī)則，與滑坡前部與中部的規(guī)則相似，在高庫水位下，降雨強(qiáng)度的大小不會(huì)對滑坡變形產(chǎn)生較大影響。

規(guī)則4～規(guī)則6為滑坡處于中等變形速率時(shí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。規(guī)則4與規(guī)則5體現(xiàn)了中等庫水位下，強(qiáng)度較高的陣雨能夠使滑坡變形加速。規(guī)則6體現(xiàn)了在低庫水位下，高強(qiáng)度的陣雨及中等強(qiáng)度的長時(shí)降雨也能使滑坡變形加速。

規(guī)則7與規(guī)則8為滑坡快速變形階段的關(guān)聯(lián)規(guī)則。兩條規(guī)則都涉及了高強(qiáng)度的陣雨與長時(shí)降雨可使滑坡進(jìn)入快速變形階段。規(guī)則7與規(guī)則6進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)，對于滑坡后部，高強(qiáng)度的長時(shí)降雨與滑坡快速變形有密切聯(lián)系，而陣雨的影響相較于長時(shí)降雨來說較小。

總的來看，與滑坡前部和中部的關(guān)聯(lián)規(guī)則相比，后部的關(guān)聯(lián)規(guī)則中降雨占的比重明顯增大，說明降雨是后部變形的主要因素。但與滑坡前部和中部展現(xiàn)的規(guī)則相同，庫水位高程會(huì)對滑坡后部監(jiān)測點(diǎn)的變形產(chǎn)生影響。在高水位條件下，即使出現(xiàn)強(qiáng)度較大的陣雨或長時(shí)降雨，后部滑體也不會(huì)出現(xiàn)明顯的變形(規(guī)則2)。

3.4 討論

從表 6～表 8關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果來看，3個(gè)表中體現(xiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果并非是一一對應(yīng)的關(guān)系，如表 6中的規(guī)則8～規(guī)則12前項(xiàng)中都包含滑坡中部高位移速率的因素，但就表 7中部關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果來看，并無一條規(guī)則與表 6完全一致。這一方面是由于各監(jiān)測點(diǎn)監(jiān)測的起始時(shí)間存在差異，從而導(dǎo)致有效監(jiān)測期內(nèi)數(shù)據(jù)量的大小不同，因而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果存在差異。另一方面是由于滑坡不同空間位置處的主要影響因子不同，而表中結(jié)果展示的依據(jù)為提升度的大小，同一規(guī)則在不同位置處其有效性存在差異，提升度也可能有所不同，因此會(huì)出現(xiàn)表 6～表 8關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果不一致的情況。

從具體的結(jié)果來看，從滑坡前部到滑坡后部，關(guān)于庫水位的規(guī)則占比減小而降雨規(guī)則的占比增加，這就說明從前至后，庫水位對變形的影響在減弱，而降雨的影響在加強(qiáng)。并且?guī)焖粚伦冃蔚挠绊懼饕謨煞矫妫謩e是庫水位高程與庫水位波動(dòng)速率，降雨對滑坡穩(wěn)定性的影響則體現(xiàn)在降雨量上(Jiang et al.，2020)。在高庫水位下，中低程度的長時(shí)降雨或陣雨基本不會(huì)對滑坡變形產(chǎn)生影響。而在中低庫水位作用下，滑坡前緣在庫水位快速下降或強(qiáng)降雨的影響下，會(huì)發(fā)生強(qiáng)烈變形，滑坡中部的強(qiáng)變形則較多發(fā)生在水位波動(dòng)較為穩(wěn)定的低庫水位階段，此時(shí)中高強(qiáng)度的長時(shí)降雨或陣雨，都可令滑坡中部發(fā)生強(qiáng)烈變形。而滑坡后部的強(qiáng)烈變形基本不受水位波動(dòng)的影響，更多表現(xiàn)在由強(qiáng)降雨引發(fā)滑坡強(qiáng)烈變形。

圖6 G31(a)和G07(b)水平位移與庫水位、高程水位波動(dòng)速率關(guān)系圖Fig.6 Correlation between the reservoir fluctuation velocities， the water levels，and GNSS displacements velocities in G31(a) and G07(b)

為驗(yàn)證結(jié)果的可靠性，如圖6所示，選取滑坡最前部的G31與中部的G07的水平位移速率與庫水位高程和庫水位波動(dòng)速率的數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖，從圖中可以發(fā)現(xiàn)，在水平位移速率較高時(shí)，G31的數(shù)據(jù)點(diǎn)更多集中在Ⅰ區(qū)域，且水位多在160m以下的低庫水位階段，即在低水位且水位下降時(shí)，G31變形速率較大。而G07的水平位移速率較高時(shí)，數(shù)據(jù)在Ⅰ區(qū)域和Ⅱ區(qū)域都有分布，在Ⅰ區(qū)域時(shí)多處于低庫水位下，而Ⅱ區(qū)域變形階段的庫水位高程不僅包括低庫水位，還包括了160m以上的中高庫水位階段，這就說明對于G07，水位波動(dòng)不再是影響位移速率的最重要因素，此時(shí)降雨對位移速率的影響也在增大，因此會(huì)出現(xiàn)中高庫水位且?guī)焖挥兴仙龝r(shí)，水平位移速率增大的情況。

4 結(jié) 論

本文以長江三峽庫區(qū)的特大型滑坡——新鋪滑坡為例，采用數(shù)據(jù)挖掘方法，基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)對滑坡的變形行為進(jìn)行了關(guān)聯(lián)分析，得到如下的結(jié)論：

(1)應(yīng)用聚類方法與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法，可以從海量監(jiān)測數(shù)據(jù)中挖掘出有效規(guī)則，實(shí)現(xiàn)庫區(qū)特大型滑坡變形影響因素的分析。本研究揭示了庫區(qū)滑坡變形與庫水位波動(dòng)、降雨和庫水位高程之間的相關(guān)性，并與實(shí)測數(shù)據(jù)對比，驗(yàn)證了規(guī)則的可靠性。

(2)庫區(qū)滑坡變形受庫水位與降雨等因素的多重影響。在高庫水位條件下，庫水位波動(dòng)與降雨強(qiáng)度對滑坡變形的影響有限，而在中低庫水位條件下，水位的快速下降和強(qiáng)降雨與滑坡變形關(guān)系密切。

(3)滑坡不同空間位置處變形影響因素存在差異?；虑熬壸冃问軒焖桓叱碳八徊▌?dòng)速率的影響很大，由滑坡前緣向上，降雨的影響作用不斷加強(qiáng)，而水位波動(dòng)造成的影響在減弱，至滑坡后緣，變形基本不受水位波動(dòng)的影響。