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        降雨條件下建筑邊坡穩(wěn)定性的云模型評價方法

        2020-05-09 01:10:14陳忠源戴自航
        關(guān)鍵詞:評價模型

        陳忠源,戴自航

        (1.福州大學(xué),福建 福州 350116;2.福州外語外貿(mào)學(xué)院,福建 福州 350202)

        0 引言

        隨著城鎮(zhèn)化的建設(shè)與發(fā)展,越來越多的建筑物依山而建。一旦發(fā)生滑坡,就有可能給邊坡周邊居民的生命和財產(chǎn)造成損失。大量的研究表明,降雨是導(dǎo)致邊坡失穩(wěn)的主要誘因之一。因此有必要對降雨條件下的建筑邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行分析評價,以便相關(guān)人員及時做好預(yù)警工作,最大限度降低滑坡造成的損失。目前,用于描述降雨情況的參數(shù)主要有降雨強(qiáng)度、降雨歷時及前期降雨量等。隨著這些降雨參數(shù)的增大,滑坡的可能性也越大。而如何確定滑坡發(fā)生時這些降雨參數(shù)的下限臨界值,也即降雨閾值,是本文研究的重點內(nèi)容之一。

        1980年,CAINE[1]首次提出了降雨強(qiáng)度與降雨歷時的降雨閾值公式。隨后,國內(nèi)外專家學(xué)者們也進(jìn)行了一系列的探討研究。GUZZETTI等[2]提出了累積有效降雨量與降雨強(qiáng)度的閾值公式。NAIDU等[3]利用組合聚類與回歸分析方法對印度的喀拉拉邦的Amboori邊坡進(jìn)行分析,提出了5天前(x變量)與日降雨量(y變量)之間的閾值公式。GLADE T[4]通過分析土壤的臨界含水量,建立了關(guān)于前期日降雨量的模型,以對降雨閾值進(jìn)行確定。林鴻州等[5]通過降雨誘發(fā)土質(zhì)邊坡失穩(wěn)的模型試驗及已有研究成果,揭示了降雨入滲對邊坡穩(wěn)定性的作用機(jī)制,并建議采用降雨強(qiáng)度與累積雨量作為雨量預(yù)警基準(zhǔn)所需的參數(shù)。付世軍等[6]利用南充地區(qū)加密區(qū)域氣象觀測資料和地質(zhì)災(zāi)情數(shù)據(jù),使用基于衰減系數(shù)的有效降水量和I-D關(guān)系閾值相結(jié)合的方法,研究得出不同時效致災(zāi)雨量閾值。還有GERMAIN等[7]、黃健敏等[8]、劉海知等[9]、丁桂伶等[10]、周雨等[11]、高波等[12]、ROSI等[13]許多專家學(xué)者開展了一系列的研究工作。

        目前,降雨閾值的確定方法,主要分為經(jīng)驗型降雨閾值和物理型降雨閾值[14]。經(jīng)驗型降雨閾值的確定主要通過分析統(tǒng)計分析滑坡發(fā)生時的降雨特征,以經(jīng)驗為主,無須嚴(yán)格的公式推導(dǎo)。物理型降雨閾值的確定主要通過巖土體的地質(zhì)特征、降雨入滲情況以及邊坡失穩(wěn)機(jī)理等因素的分析,利用公式推導(dǎo)得到。但是經(jīng)驗型降雨閾值側(cè)重以經(jīng)驗為主,沒有考慮各邊坡特有的地形、地質(zhì)以及人類活動等情況,較難應(yīng)用于某一具體的邊坡。物理型降雨閾值主要針對于某一具體邊坡[5],而且考慮的邊坡巖土體以及降雨參數(shù)較少,較難推廣應(yīng)用至其他邊坡。

        鑒于上述原因,本研究以建筑邊坡為研究對象,引入云模型的評價方法,綜合考慮邊坡巖土體的主要地質(zhì)特征、降雨強(qiáng)度、降雨歷時以及前期降雨量等因素,建立建筑邊坡穩(wěn)定性評價體系。根據(jù)該評價體系對不同降雨工況下的建筑邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行評價,確定出滑坡時各參數(shù)的降雨閾值方程。

        1 云模型簡介

        云模型是李德毅等[15]提出的對概念的隨機(jī)性和模糊性進(jìn)行有效處理的一種工具。由于降雨閾值的確定較難確定某一具體數(shù)值,具有一定的模糊性,因此本文引入該方法進(jìn)行分析。期望Ex、熵En和超熵He三個參數(shù)可用來表示云模型的數(shù)字特征。其中:Ex表示云滴在論域空間分布的期望;En是定性概念不確定性的度量,也即熵;He是熵的不確定性的度量,即熵的熵[16]。該三個參數(shù)可采用式(1)計算得到。

        (1)

        式中:Exij——某一評價指標(biāo)zi(i=1,2,…,n)對應(yīng)的評價等級sj(j=1,2,…,n)的期望;

        EnLij——某一評價指標(biāo)zi(i=1,2,…,n)對應(yīng)的評價等級sj(j=1,2,…,n)左半云的熵;

        EnRij——某一評價指標(biāo)zi(i=1,2,…,n)對應(yīng)的評價等級sj(j=1,2,…,n)右半云的熵;

        α——調(diào)整云模型的霧化程度指標(biāo)。

        2 工程概況

        金龍花園小區(qū)位于福建省南平市延平區(qū)來舟鎮(zhèn)游地村,是建在坡頂平臺上的2~3層磚混結(jié)構(gòu)居民住宅區(qū)。該邊坡高約15~20 m,坡長約80 m,坡度約40°~45°,坡腳為316國道,坡腳高程111.10~112.50 m。該地區(qū)多年平均降雨量1 500 mm,場地區(qū)地下水位埋置高程為103.91~108.92 m。根據(jù)野外鉆探取芯肉眼鑒別,結(jié)合場地原位測試和室內(nèi)土工試驗成果綜合分析,在鉆探控制深度范圍內(nèi)各巖土層主要特性參數(shù)如表1所示。

        表1 金龍花園小區(qū)邊坡場地內(nèi)巖土層特性參數(shù)

        備注:帶*號為經(jīng)驗值。

        3 建立基于云模型的建筑邊坡穩(wěn)定性評價體系

        3.1 確定分級標(biāo)準(zhǔn)及評價指標(biāo)

        參考《建筑邊坡工程技術(shù)規(guī)范》(GB50330—2013)中的邊坡穩(wěn)定性狀態(tài)劃分,將其劃分為穩(wěn)定(Ⅰ級),基本穩(wěn)定(Ⅱ級),欠穩(wěn)定(Ⅲ級),不穩(wěn)定(Ⅳ級)四個等級。在指標(biāo)的選取方面,綜合考慮前人相關(guān)研究成果以及巖土工程勘察報告常用的指標(biāo)參數(shù),選取坡高H、坡角β、水位埋深與坡高的比值Kh、重度γ、黏聚力c、內(nèi)摩擦角φ、滲透系數(shù)K、降雨歷時T、降雨強(qiáng)度I、前期降雨量P這10個參數(shù)作為建筑邊坡穩(wěn)定性評價的云模型的指標(biāo)。由于建筑邊坡含有多種巖土層,各巖土層參數(shù)不一,且目前學(xué)術(shù)界對上述降雨參數(shù)的定義尚未統(tǒng)一,本文對上述參數(shù)定義如下:

        坡高H:取邊坡的平均坡高。

        坡角β:取邊坡的平均坡角。

        水位埋深與坡高的比值Kh:取降雨誘發(fā)滑坡前該邊坡的平均穩(wěn)定水位與平均坡高的比值。

        重度γ:取該邊坡各巖土體以其平均層厚為權(quán)重值的加權(quán)平均重度。因本文研究降雨條件下的穩(wěn)定性,視各巖土層均達(dá)到飽和狀態(tài),故均取其飽和重度。

        黏聚力c:取該邊坡各巖土體以其平均層厚為權(quán)重值的加權(quán)平均黏聚力,本文取飽和快剪試驗條件下的黏聚力。

        內(nèi)摩擦角φ:取該邊坡各巖土體以其平均層厚為權(quán)重值的加權(quán)平均內(nèi)摩擦角,本文取飽和快剪試驗條件下的內(nèi)摩擦角。

        滲透系數(shù)K:取該邊坡的等效垂直滲透系數(shù),各巖土體的層厚取其平均層厚。

        降雨歷時T:取當(dāng)日降雨量均大于1 mm/h的連續(xù)降雨歷時。

        降雨強(qiáng)度I:取當(dāng)日歷時內(nèi)的平均雨強(qiáng)。

        前期降雨量P:取當(dāng)日降雨前15天內(nèi)的有效降雨量總和,按下式計算[17]。

        P=aR1+a2R2+…anRn

        (2)

        式中:Rn——降雨誘發(fā)滑坡前n日當(dāng)天降雨量;

        a——有效降雨系數(shù),根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[17]的統(tǒng)計分析研究建議取0.8。

        3.2 確定評價指標(biāo)在各穩(wěn)定性狀態(tài)中的分級區(qū)間及權(quán)重

        在前人相關(guān)研究基礎(chǔ)上,結(jié)合《建筑邊坡工程技術(shù)規(guī)范》以及各參數(shù)的實際情況,對各評價指標(biāo)在相應(yīng)穩(wěn)定性狀態(tài)中的分級區(qū)間進(jìn)行劃分,具體如表2所示。同時采用改進(jìn)的熵權(quán)層次分析法得到各評價指標(biāo)的最終權(quán)重(表2)。

        表2 建筑邊坡穩(wěn)定性評價指標(biāo)各等級區(qū)間及權(quán)重

        3.3 生成評價指標(biāo)在各穩(wěn)定性狀態(tài)中的綜合隸屬度云模型

        將表2的各評價指標(biāo)等級區(qū)間代入式(1)即可計算出各評價指標(biāo)的云模型參數(shù)。根據(jù)相關(guān)參考文獻(xiàn)建議,本文的α取值0.1En。筆者在MATLAB程序語言平臺上開發(fā)了綜合隸屬度云模型程序。該程序可根據(jù)得到的云模型參數(shù)生成各評價指標(biāo)相對應(yīng)的綜合云模型。其綜合云模型的部分matalab語句有[16]:

        Z1=zeros(2,N);

        for i=1∶N

        E_n1=normrnd(En1,He,1,1);

        Z1(1,i)=normrnd(Ex1,E_n1,1,1);

        Z1(2,i)=exp(-(Z1(1,i)-Ex1)^2/(2*E_n1^2));

        if Z1(1,i)>Ex1

        Z1(2,i)=1

        end

        end

        節(jié)取坡高和黏聚力指標(biāo)的綜合隸屬度云模型如圖1和圖2所示。對于圖1的坡高指標(biāo),從左到右的四個非對稱正態(tài)云模型分別對應(yīng)穩(wěn)定、基本穩(wěn)定、欠穩(wěn)定以及不穩(wěn)定四個狀態(tài)。而對于圖2的黏聚力指標(biāo)則剛好相反。該綜合隸屬度云模型可以較為直觀地表現(xiàn)某一實測數(shù)據(jù)在各穩(wěn)定性狀態(tài)的隸屬度情況。如當(dāng)坡高為12 m時,從圖1即可直觀看出該值隸屬于基本穩(wěn)定的狀態(tài)可能性最大。

        圖1 坡高隸屬于各穩(wěn)定性狀態(tài)的綜合云模型Fig.1 Comprehensive cloud model of slope height attached to various stability grades

        圖2 黏聚力隸屬于各穩(wěn)定性狀態(tài)的綜合云模型Fig.2 Comprehensive cloud model of cohesive strength attached to various stability grades

        4 確定邊坡欠穩(wěn)定和不穩(wěn)定狀態(tài)的降雨閾值方程

        對上述各綜合云模型進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,可得到不同穩(wěn)定性狀態(tài)的實測數(shù)據(jù)隸屬度函數(shù)。以圖1的坡高指標(biāo)為例,當(dāng)其實測坡高位于[15,25]區(qū)間時,其隸屬于基本穩(wěn)定和欠穩(wěn)定狀態(tài)的隸屬函數(shù)如式(3)所示。

        (3)

        式中:x——各指標(biāo)實測值;

        fⅡ(x)和fⅢ(x)——分別表示實測指標(biāo)值在基本穩(wěn)定和欠穩(wěn)定狀態(tài)云模型中的隸屬度。

        本工程邊坡平均坡高為16.9 m,代入式(3)可得,其在基本穩(wěn)定和欠穩(wěn)定狀態(tài)的隸屬度分別為0.85和0.05。

        同理可計算出表1中邊坡各已知評價指標(biāo)在各穩(wěn)定性狀態(tài)的隸屬度。而上述評價指標(biāo)中,降雨閾值的三個參數(shù)T、I、P均為未知數(shù),對于降雨歷時T,本文以1.2 h為步長,分別設(shè)T=1.2、2.4、3.6…60代入計算。對于降雨強(qiáng)度I,本文以2 mm/d為步長,分別設(shè)I=2、4、6…130代入計算。對于前期降雨量P,本文以5 mm為步長,分別設(shè)P=5、10、15…250代入計算。利用MATLAB程序語言平臺對上述不同的T、I、P情況進(jìn)行任意組合,可得不同情況下的隸屬度。其次將所有10個指標(biāo)的隸屬度分別乘以其各自權(quán)重,可得到不同的指標(biāo)的綜合隸屬度。最后將指標(biāo)的綜合隸屬度按不同穩(wěn)定性等級相加,可得到該邊坡在各穩(wěn)定性等級的綜合隸屬度。根據(jù)最大隸屬度原理,綜合隸屬度最大值所在的穩(wěn)定性等級即可判定為該邊坡的穩(wěn)定性等級。

        隨著參數(shù)T、I、P的增加,邊坡的穩(wěn)定性狀態(tài)由穩(wěn)定逐漸變?yōu)椴环€(wěn)定。選取邊坡穩(wěn)定性狀態(tài)為欠穩(wěn)定時,所有不同取值中參數(shù)T的最小取值及I、P的相應(yīng)取值,參數(shù)I的最小取值及T、P的相應(yīng)取值,參數(shù)P的最小取值及T、I的相應(yīng)取值三種情況做為該邊坡由基本穩(wěn)定狀態(tài)過渡到欠穩(wěn)定狀態(tài)時的臨界值。對于邊坡的不穩(wěn)定狀態(tài)亦是同理。結(jié)果如表3所示。

        將表中各參數(shù)的取值當(dāng)做坐標(biāo)點,分別設(shè)A(3.6,34,140)、B(15.6,4,140)、C(14.4,36,10)、D(3.6,74,235)、E(10.8,10,235)、F(52.8,114,10)。則A、B、C三點可形成一個平面,求解可得α:11.2T+4.48I+P=332.76,該平面即為該邊坡由基本穩(wěn)定狀態(tài)過渡到欠穩(wěn)定狀態(tài)的臨界面。同時D、E、F三點可求解出γ:4.19T+0.47I+P=284.96,該平面即為該邊坡由欠穩(wěn)定狀態(tài)過渡到不穩(wěn)定狀態(tài)的臨界面。各臨界面如圖3所示。

        表3 臨界降雨參數(shù)取值所對應(yīng)的評價結(jié)果

        設(shè)fⅡ—Ⅲ(T,I,P)=11.2T+4.48I+P-332.76,fⅢ—Ⅳ(T,I,P)=4.19T+0.47I+P-284.96。從圖3可以直觀看出,當(dāng)T、I、P較小時,即fⅡ—Ⅲ(T,I,P)<0時,該邊坡處于穩(wěn)定或基本穩(wěn)定區(qū)。隨著T、I、P逐漸增大,達(dá)到fⅡ—Ⅲ(T,I,P)=0時,該邊坡開始達(dá)到欠穩(wěn)定狀態(tài)。當(dāng)fⅡ—Ⅲ(T,I,P)>0,且fⅢ—Ⅳ(T,I,P)<0時,該邊坡處于欠穩(wěn)定區(qū)。當(dāng)fⅢ—Ⅳ(T,I,P)=0時,該邊坡開始達(dá)到不穩(wěn)定狀態(tài)并將處于不穩(wěn)定區(qū)。從圖3中也可看出,當(dāng)T、I、P較小時,邊坡由欠穩(wěn)定狀態(tài)過渡到不穩(wěn)定狀態(tài),三個降雨參數(shù)過渡的區(qū)間也較大,隨著T、I、P逐漸增大,過渡的區(qū)間逐漸減小。當(dāng)達(dá)到8.01T+4.01I=47.8平面時,邊坡的穩(wěn)定性直接由基本穩(wěn)定狀態(tài)到達(dá)不穩(wěn)定狀態(tài),沒有欠穩(wěn)定狀態(tài)的“緩沖期”了。又因達(dá)到不穩(wěn)定狀態(tài)的最低條件為T=3.6 h且I=10 mm/d,故上述兩平面相交的必要條件為T≥3.6且I≥10。當(dāng)T、I、P繼續(xù)增大并超出兩臨界面交線范圍,則不再有欠穩(wěn)定狀態(tài),均判定為不穩(wěn)定狀態(tài)。

        圖3 邊坡各穩(wěn)定狀態(tài)分區(qū)及降雨閾值臨界面Fig.3 The zoning and interface of slope stability

        5 工程實例驗證

        根據(jù)金保明[18]提供的氣象資料,前述南平延平區(qū)來舟鎮(zhèn)2010年6月13日至2010年6月18日的日降雨量分別為78.5 mm、161.5 mm、84.5 mm、4.5 mm、56 mm、143.5 mm。可以看出該邊坡分別于2010年6月13—15日和6月17—18日發(fā)生了兩場大暴雨。但根據(jù)該邊坡巖土工程勘察報告,該邊坡僅于2010年6月18日在暴雨條件下沿殘積黏性土層發(fā)生滑坡,而未提及6月13—15日有滑坡產(chǎn)生。從降雨強(qiáng)度及歷時來看,6月13—15日的第一場雨比6月17—18日的第二場雨大,卻沒有發(fā)生滑坡,由此可以推斷6月13日之前降雨較少,故本文視6月13日之前的前期雨量P為0,而6月13日當(dāng)日及之后的前期降雨量可用式(2)計算。因該兩場均為暴雨,本文視6月13—15日以及6月17—18日5日的24 h期間降雨強(qiáng)度均大于1 mm/h,故降雨歷時均取24 h。而6月16日當(dāng)天降雨量僅為4.5 mm,屬于天氣轉(zhuǎn)好的情況,為方便計算,本文視當(dāng)日沒有存在降雨量大于1 mm/h的時間段,對該日的降雨歷時按0考慮。最終可得到6月13—6月18日該邊坡的穩(wěn)定狀態(tài)(表4)。

        表4 邊坡的穩(wěn)定狀態(tài)分析結(jié)果與實際情況對比

        從表4可以看出,6月13日當(dāng)天的日降雨量達(dá)到78.5 mm,但由于前期降雨量為0,故邊坡穩(wěn)定狀態(tài)為欠穩(wěn)定。6月14日當(dāng)天的日降雨量達(dá)到161.5 mm,加上6月13日的前期降雨量,其狀態(tài)為欠穩(wěn)定,且即將達(dá)到不穩(wěn)定狀態(tài)。6月15日當(dāng)天的日降雨量達(dá)到84.5 mm,加上前兩天的累積降雨量,其狀態(tài)于6月15日23∶59前達(dá)到不穩(wěn)定狀態(tài),但實際情況是該邊坡6月15日當(dāng)天無滑坡記錄。本文認(rèn)為6月16日當(dāng)天的日降雨量為4.5 mm,也即天氣轉(zhuǎn)好,所以6月15日當(dāng)天的降雨強(qiáng)度大于1 mm/h的降雨時段應(yīng)該少于24 h。而本文以24 h計算,故分析結(jié)果與實際情況有所偏差。6月16日天氣轉(zhuǎn)好,連續(xù)降雨歷時視為0,所以即使該日的前期降雨量達(dá)到211.15 mm,但其穩(wěn)定狀態(tài)為基本穩(wěn)定。6月17日又開始降雨,該邊坡的狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榍贩€(wěn)定狀態(tài)。6月18日繼續(xù)降雨,當(dāng)天的日降雨量達(dá)到143.50 mm,前期降雨量也達(dá)到了182.52 mm,此時邊坡的穩(wěn)定狀態(tài)變?yōu)椴环€(wěn)定。根據(jù)巖土工程勘察報告,該邊坡于18日當(dāng)天發(fā)生了滑坡,驗證了本文的分析結(jié)果。

        6 結(jié)論

        (1)建立了降雨條件下基于云模型的建筑邊坡穩(wěn)定性評價體系,并根據(jù)評價體系對不同降雨情況下的邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行評價,獲得了邊坡基本穩(wěn)定—欠穩(wěn)定以及欠穩(wěn)定—不穩(wěn)定的降雨閾值方程。

        (2)采用本文方法對福建省南平市金龍花園小區(qū)邊坡在當(dāng)?shù)貜?qiáng)降雨期間,即2010年6月13至18日的穩(wěn)定性評價結(jié)果表明,其中5天的評價結(jié)果與實際情況吻合,包括準(zhǔn)確預(yù)測了6月18日會發(fā)生滑坡。只有6月15日的評價結(jié)果與實際情況有偏差,其原因是評價中對當(dāng)日降雨歷時取值24 h,而實際的降雨歷時應(yīng)該沒有24 h。因此,當(dāng)對降雨條件掌握較為準(zhǔn)確的情況下,本文方法對邊坡穩(wěn)定狀態(tài)的評價結(jié)果具有較高的可靠性。

        (3)由于各個建筑邊坡的特征參數(shù)不一,目前還沒有任何一種方法能夠適用于所有邊坡在降雨條件下的穩(wěn)定性評價。該方法適應(yīng)于某一時間內(nèi)連續(xù)降雨對邊坡穩(wěn)定性的持續(xù)削弱作用,尚未考慮邊坡穩(wěn)定性恢復(fù)的情況。文中建立的降雨閾值方程是針對某一具體邊坡的,其他類似邊坡可參照本文的方法推導(dǎo)出類似的降雨閾值方程進(jìn)行評價。

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