董建辉,李海军,赵建军,朱要强
(1.成都大学 建筑与土木工程学院，四川 成都 610106；
2.中国建筑西南勘察设计研究院有限公司，四川 成都 610052；
3.成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，四川 成都 610059；
4.贵州省地质环境监测院，贵州 贵阳 550000)
我国是世界上地质灾害最为频发的国家之一.20世纪中期以来，随着人类活动范围不断的增大，诱发的地质灾害也越来越多.斜坡失稳属于地质灾害中的一种，斜坡失稳往往会给国家和人民带来巨大的灾难和损失.贵州省地质环境独特，发育了大量的矿产资源，在开采这些资源的同时诱发了大量地质灾害，对当地居民的生活造成了严重影响.
近年来，相关学者对滑坡灾害风险评价展开了大量研究，例如：Tan等[1]提出了地理空间信息数量模型来评估滑坡的风险；
Antronico等[2]对单体滑坡危险性评估的方法及理论进行了研究；
徐继维等[3]通过对地质灾害风险评估的现状归纳总结，对风险的定义进行了系统描述；
Mori等[4]提出了用一个概率框架来评估松散填充边坡失稳引起的滑坡跳动相关的危害；
Jafarian等[5]利用土壤斜坡滑动位移的多元脆弱性分析来对滑坡灾害进行评估；
Ambrosi等[6]在缺乏详细滑坡清单地图的情况下，基于地球观测数据对大区域进行滑坡危险性评估；
Nedumpallile等[7]开发出极端降雨诱发滑坡指数的概率时间模型，进行滑坡危险性时间的评估；
Motamedi等[8]提出了一种使用 Copula 建模技术进行区域尺度滑坡灾害评估的新概率方法；
Abdulwahid等[9]利用高分辨率机载激光扫描数据对多灾害情景进行滑坡危险性评估；
在滑坡危险性评估方法中，确定性方法提供了最好的滑坡灾害定量信息，其中最重要的输入参数之一是土壤深度，Jia等[10]使用基于统计的回归分析来评估土壤深度，解决了大面积区域不能通过实地测量获得土壤深度的问题；
刘光旭等[11]以县城为单元体，对全国滑坡灾害风险进行了量化评价并研究了空间分布格局；
Jia等[10]概述了在滑坡 灾害绘图中使用线条的方法，希望线路测绘能够越来越多地纳入滑坡灾害评估；
姜云等[12]应用 GIS 技术对岩质边坡的稳定性进行了研究；
殷坤龙等[13]利用GIS技术，对滑坡灾害空间划分、风险评估的专业术语进行了深入探讨，对滑坡灾害信息分析系统做了二次开发；
朱良峰等[14]把GIS技术应用到全国滑坡灾害的风险评估研究中；
韩莹莹[15]、姜建伟[16]通过详细的野外调查，采用室内实验与数值模拟分析相结合对边坡的稳定性和危险性进行了分析.
斜坡危险性分析，主要利用UDEC(universal distinct element code)对斜坡失稳影响范围及失稳概率进行预算.
1.1 斜坡失稳影响范围
UDEC是基于离散单元法理论的二维模拟软件，广泛应用于边坡、巷道与采场、地下开采、地震以及爆破等领域.离散元法是一种专门用于解决不连续介质问题的数值模拟方法，该方法把节理岩体视为由离散的岩块和岩块间的节理面所组成，允许岩块移动、旋转以及变形，节理面可被挤压、分离或错动.由此可见，在离散单元法理论中岩体被看成一种不连续的离散介质，其内部可存在较大位移、旋转乃至整个块体的分离，从而可以较真实地模拟节理岩体中的非线性大变形特征.
矿山开采区斜坡变形破坏过程属于非连续固体介质受力破坏过程，而UDEC在处理非连续介质环节上具有明显的优势，更加适合于固体介质在荷载作用下变形破坏过程的研究.因此，选择UDEC对不稳定斜坡在自然状态、暴雨、暴雨+地震状态下斜坡位移变化情况和规律进行模拟分析.
因此，本研究运用 UDEC离散元软件对尖山营不稳定斜坡失稳过程进行数值模拟分析，能够得到准确和直观的预测范围.对主滑方向滑坡的最大距离进行分析，结合尖山营的地形地貌，得到其在失稳后的水平影响距离.根据斜坡的边界特征及主滑方向的最远滑移距离，确定斜坡边界的影响范围.将斜坡主滑方向的水平影响距离与边界影响范围相结合，最终得出尖山营不稳地斜坡失稳的影响范围.
1.2 斜坡失稳概率
目前，对于斜坡失稳概率的分析方法有经验法、动力分析与条件分析法等[17].针对不同地区以及不同条件，具体根据风险评估特点和评估地区稳定性影响因素，选择适合的方法来确定.
1)经验法：主要用于发生滑坡灾害较为频繁的地区，对该地区滑坡有着较为长时间的监测资料，利用其监测数据建立滑坡灾害时间序列，找出滑坡灾害与时间的周期变化规律，最终来确定该地区滑坡发生的概率[18].
2)动力分析与条件分析法：主要用于还未发生滑坡，但存在潜在滑坡隐患的研究对象.通过对这些潜在灾害体的形成条件与稳定性状态分析，可以判断其活跃程度，间接地确定其发生滑坡的概率.
对比上述两种方法，经验法比较粗糙简单，只适用于那些反复、多次发生的滑坡灾害体，并且要有长期监测数据.因此，本研究选择了动力分析与条件分析法对尖山营不稳定斜坡的滑坡概率进行分析.首先，根据表1来确定尖山营不稳定斜坡在不同诱发因素条件下的致滑概率，再结合诱发因素的发生概率依据公式(1)来确定滑坡失稳概率.
表1 滑坡致灾概率确定标准
假设某诱发因素为事件 A，尖山营不稳定斜坡发生滑坡为事件B，在诱发因素条件下，单体滑坡灾害的发生概率来表达为，
PH=P[A]·P[B∣A]
(1)
式中，PH为滑坡发生概率；
P[A]为诱发因素概率；
P[B∣A]为滑坡致滑概率.
研究区尖山营主要发育于陡崖斜坡地带，属于构造侵蚀而成的低中山至中低山地貌，总体呈倾向北西的“V”字形，陡崖斜坡地带分布范围为0.20 km2，陡崖长度为1 300 m，宽为150 m，最高点高程为1 526 m，其地形如图1所示.
图1 尖山营全貌图
坡体结构为缓倾坡内层状斜坡，斜坡上部为三叠系下统飞仙关组岩层，下部主要为二叠系上统龙潭组，主要出露砂岩，泥质粉砂岩、泥岩和煤等，岩层产状一致，均为 280°∠15°，斜坡上部较陡为60°～80°，下部较缓为15°～20°，斜坡总体具有软硬互层、上陡下缓的特点.其工程地质平面图如图2所示，工程地质剖面图如图3所示.
图2 尖山营工程地质平面图
图3 1-1’工程地质剖面图
根据野外调查数据，结合地质勘探结果，确定上述剖面的最危险滑动面如图4所示.
图4 主滑剖面最危险滑裂面示意图
3.1 尖山营不稳定斜坡失稳影响范围分析
3.1.1 模型建立
选取尖山营不稳定性斜坡主滑方向一个典型工程地质剖面图(1-1’剖面)来建立数值计算模型.结合尖山营不稳定斜坡的地形地貌、岩体结构特征、煤层开采历史及边界效应等问题，采用简化原型的形式进行模型建立.模型下伏基岩概化泥质粉砂岩、煤层及采空区互层，考虑采空情况，特别是对斜坡稳定性有影响的煤层，将其细分为1#、3#、5-2#、5-3#、7#、10# 6层，实际中基岩本身具有各向异性，但在计算中将基岩考虑为各向同性材料进行数值计算(模型计算中粉砂质泥岩代号为rock，煤层代号为mei，滑体代号为slope)，根据现场情况严格划分采空区.将斜坡左、右、下边界的X、Y方向的位移进行约束，斜坡的上边界即坡表作为自由边界.在不稳定斜坡滑体前缘、后缘及中部设置了5个(编号依次为1、2、3、4、5)监测点.建模型如下：模型长1 635m，模型高为404m，将按照地层岩性来进行单元划分，采用UDEC软件分析不稳定斜坡在自然状态、暴雨、暴雨+地震状态下斜坡位移变化情况和规律，以及斜坡稳定性系数.
图5 计算模型示意图
3.1.2 参数选取
考虑地质模型建立的需求，岩土体相关计算参数取值参考室内试验、工程地质手册及其他研究者在此区域的研究成果，根据尖山营地质特征、地质构造及地层岩性等特点，结合现场调查数据，由于研究区粉砂质泥岩节理发育、较破碎、且受多年来地下煤层重复采动影响，故结构面参数设置较低.综合分析得出该模型计算参数、岩土体物理力学参数如表2、表3所示.
表2 岩体物理力学计算参数
表3 岩体结构面计算参数
3.1.3 计算结果分析
利用UDEC软件中的自动跟踪功能，跟踪上述5个监测点的位移，并记录运动轨迹.
在天然状态下，得到斜坡稳定性系数为1.31，斜坡的位移变化主要集中在采空区顶部及滑体坡脚，位移变化主要为竖向位移.竖向位移由采空区顶部至坡顶逐渐减小，主要由于煤层重复采动的原因，煤层顶板破坏引起上部岩体出现裂隙，且向上扩展，最后导致采空区出现塌陷现象，具体如图6所示，由各个监测点得合位移数据如图7所示.天然状态下位移变化主要由煤层采空引起，以沉降为主，变化较为明显的是2#和5#测点，测点2#位于滑坡体的后缘，测点5#位于滑坡体前缘，由采空区塌陷诱发坡体发生位移变化.
图6 天然工况下斜坡位移云图(单位：m)
图7 各监测点合位移曲线图
在暴雨工况下，得到斜坡稳定性系数为1.039，坡体位移较天然工况下有所增加，降雨通过地表裂缝进入坡体，增加了坡体的自重，使得采空区塌陷区进一步增大，且坡体前缘已经开始了局部滑动，如图8所示.由各个监测点得合位移数据，如图9所示.暴雨工况下位移变化主要发生在坡体的前缘，最大位移达到6.36 cm，主要由于降雨降低了滑体及滑带的物理力学参数，增加了滑体自身重力及动水压力，使得坡体向临空面滑移.
图8 暴雨工况下斜坡位移云图(单位：m)
图9 各监测点合位移曲线图
在发生暴雨+地震工况下，该斜坡稳定性系数为0.9，采空区完全塌陷，斜坡后部出现明显裂缝，且向坡体内延伸形成贯通裂缝如图10所示.由各个监测点得合位移数据可知(如图11所示)，在暴雨+地震工况下，斜坡滑体部分已经完全脱离坡体向临空方向产生滑移，其位移变化主要发生在坡体的前缘，最大位移达到243.4 m.
图10 暴雨+地震工况下斜坡位移云图(单位：m)
图11 各监测点合位移图
根据5个监测点测得的位移以及数值模拟块体最大滑移距离，结合尖山营不稳定斜坡形态及斜坡边界，综合分析得到该斜坡在各个工况下的滑移距离如表4所示，其影响范围如图12所示.
图12 3种工况下斜坡的影响范围
表4 各工况下斜坡最大滑移距离及影响范围
3.2 尖山营斜坡失稳概率分析
尖山营斜坡的稳定性影响因素众多，因此具有不确定性，其失稳的主要因素是煤层开采、暴雨和地震等因素.目前，由于地下煤层已经全部停止开采，所以斜坡的稳定性影响因素中仅考虑了天然、暴雨和暴雨+地震工况下的稳定性系数，根据本研究计算得出的稳定性系数，再结合表1数据，通过数学差分法计算出了尖山营不稳定斜坡在不同工况下的致滑概率如表5所示.
表5 尖山营不稳定斜坡致滑概率
尖山营所处地区年降雨主要集中在5～10月，暴雨天气年出现频次为7～9次，特大暴雨每年至少有1次，如图13所示，即在尖山营地区达到暴雨雨量及以上天气每年都会出现.
图13 尖山营雨量曲线图
根据中国地震动参数区划图(GB18306—2015)，尖山营区内地震动峰值加速度为0.05g，地震动反应谱特征周期为0.40s，地震基本烈度为IV度.结合对该区域的相关研究成果，以及地震对滑坡影响的综合分析，将尖山营不稳定斜坡在地震条件下诱发滑坡的概率定为1.
对上述分析结果带入公式(1)，计算得到尖山营不稳定斜坡在不同诱发因素条件下失稳滑坡的概率，如表6所示.
表6 不同工况下斜坡发生滑坡概率统计表
3.3 斜坡失稳危害对象分析
尖山营不稳定斜坡的危害对象主要是通过模拟出的斜坡失稳影响范围内的对象.具体分为人口(斜坡下方居民)和建筑物(居民住房)两类.经过现场详细调查，结合斜坡失稳影响范围分析可知，主要危害对象为居民241人、建筑物131栋、公路、耕地及林地.
通过尖山营现场的详细地质调研，对斜坡的危险性进行了分析，得到以下结论.
1)通过离散元软件UDEC对斜坡失稳过程的模拟，得到斜坡在天然工况下最大滑移距离为3.15 m，影响范围为4 512.3 m2；
在暴雨工况下最大滑移距离为6.36 m，影响范围为9 345.8 m2；
在暴雨+地震工况下最大滑移距离为243.4 m，影响范围为444 969.2 m2.同时得到斜坡在不同工况下失稳的最大影响范围.
2)得到在暴雨工况下滑坡发生的概率为0.438，在暴雨+地震工况下滑坡发生概率为0.662.
3)尖山营不稳定斜坡的危害对象分为人口(斜坡下方居民)和建筑物(居民住房)两类.经过现场详细调查，结合斜坡失稳影响范围分析，确定主要危害对象为居民241人、建筑物131栋、公路、耕地及林地等.
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