公路土質邊坡失穩機理分析及危險性評價
——以大目溪邊坡為例

姜風倉

(中鐵十八局集團 第二工程有限公司，河北 唐山 064000)

0 引 言

公路交通建設中可能出現各類工程問題，如邊坡失穩等，造成經濟損失，更延誤工期。因此，開展邊坡失穩研究具有重要意義[1-3]。致災機理分析是邊坡失穩分析的基礎，已有不少學者開展了相應研究。如雷航等[4]研究了紅層邊坡變形機理；易巍、馬平等[5-6]研究了順層邊坡失穩機理；朱忠明等[7]分析了高填方邊坡失穩機理。這些研究均取得了相應成果，但邊坡所處區域性特征對邊坡失穩成因具有較大影響，因此有必要結合邊坡所處實際條件開展針對性研究。同時，邊坡失穩危險性評價也是安全施工的重要理論依據，相應的研究具有重要實用價值。如劉洋等[8]利用優化集對分析理論構建了邊坡危險性評價模型；劉小玲[9]利用層次分析法構建了運營期公路邊坡的風險評估模型。這些研究為邊坡危險性評價提供了分析思路，但均未與邊坡失穩致災機理相結合。因此，本文以大目溪邊坡為例，結合地質條件開展失穩致災機理分析，并利用P×C分級法構建邊坡危險性評價模型，并對該邊坡的危險性評價。

1 基本原理

研究分兩個階段：① 邊坡失穩破壞機理分析；② 利用P×C分級法構建邊坡危險性評價模型。

根據P×C分級法的基本原理，危險性評價模型的構建過程可分為2個部分，即危險性評價指標的權重求解和隸屬度求解[10-11]。利用層次分析法構建危險性評價模型的層次結構，求取各評價指標的權重值，并利用專家法求解各評價指標的隸屬度。

1.1 評價指標權重求解

層次分析法具有操作簡單、實用性強等優點。先利用層次分析法構建公路邊坡危險性評價體系的層次結構，再利用1～9標度法實現各評價指標的權值求解。

(1) 判斷矩陣的構建。以表1中影響因素的標度評價標準為基礎，對各評價指標的相對重要性進行判別，構建判斷矩陣A。

(1)

式中：aij>0，aij=1/aji，aii=1(1≤i≤n，1≤j≤n)，即判斷矩陣的各元素具獨立性，并屬于正互反矩陣。

表1 影響因素的標度評價標準

上述標準不僅能實現評價指標重要性的直接評價，還能實現折中評價，適用范圍較廣。

(2) 一致性檢驗。判斷矩陣通過標度評價標準構建，其合理性需進行一致性檢驗，即先求解判斷矩陣對應的最大特征值λmax，再計算得到一致性指標CI值：

(2)

式中：n為評價指標數。

根據判斷矩陣的構建原理，CI值越小越好，CI=0時說明判斷矩陣的構建最為合理，但在實際過程中難以實現。因此，以CI值和誤差控制值RI為基礎，計算出一致性比率CR值：

(3)

式中：RI為誤差控制值。

當CR<0.1時，判斷矩陣滿足一致性檢驗；反之則不滿足一致性檢驗，需調整判斷矩陣直至滿足要求。

(3) 權值計算。當滿足前述一致性檢驗后，求解λmax對應特征向量的歸一化值，即為相應評價指標的權重值。

1.2 評價指標隸屬度求解

限于各評價指標間的復雜性，傳統模糊分析方法難以準確刻畫各評價指標的隸屬度，因此利用專家法求解各指標的隸屬度值；但不同專家具有的工程經驗存在一定差異，其評價結果應作區分。如某專家屬行業內資深專家，其評價結果的可信度較高，可直接引用；而對于一般技術人員，因其工作經驗較少，需對其隸屬度評價結果作折減處理。不同級別專家的折減標準見表2。

1.3 危險性分級標準構建

在評價指標的權值和隸屬度求解基礎上，利用P×C分級法實現公路邊坡的危險性等級評價。結合工程經驗，設定公路邊坡危險性分級的具體標準如表3所示。

表2 專家法的隸屬度折減標準

表3 公路邊坡危險性分級標準

2 實例分析

2.1 工程概況

大目溪邊坡位于京臺高速福州段第五標段大目溪互通處，所在區域地形起伏較大，高程介于300～800 m之間，邊坡開挖高程介于360～410 m間，高差50 m。邊坡剖面如圖1所示。

圖1 邊坡典型剖面Fig.1 Typical section of slope

鉆探結果顯示：區內第四系地層主要以殘坡積黏土層為主，下伏基巖主要為侏羅系凝灰巖。黏土層主要可分為2個亞層，多為褐紅色、褐黃色，呈可塑、濕至稍濕狀，黏粒含量較高；下伏基巖多呈灰色，塊狀構造，節理裂隙較發育，強風化層遇水易軟化，與上覆土層的分界不明顯[12]。由于區內工程施工主要受殘坡積黏土層影響，因此對其相關物理指標進行統計，相應結果如表4所示。

工程區為海洋季風氣候，雨量較充沛，年降雨量在1 249～1 562 mm間，結合現場調查結果，得到區內具體水文條件如下。

表4 土層物理特征參數統計

(1) 地表水。區內未見大型地表水體，但在降雨時，坡面匯水可進入沖溝而形成地表徑流，其流量受雨量影響較大。同時，區內局部可見泉眼，為地下水的排泄方式之一。

(2) 地下水。區內地下水根據賦存條件分為孔隙水和裂隙水兩類。前者主要賦存于殘坡積層孔隙中，埋深多位于1～15 m間，變幅較大，主要受降雨影響；后者主要賦存于下伏基巖裂隙中，水位埋深相對穩定，對區內工程施工影響有限。

2.2 邊坡失穩機理分析

由于該邊坡較陡，后續施工進行了分級放坡及治理。2015年8～9月，受臺風影響，大目溪邊坡GK0+560～GK0+620段右側邊坡出現失穩破壞，變形破壞特征為：邊坡上邊緣外側約10 m處出現一條長度約100 m的裂縫，寬度在8～10 cm間；在9月降雨作用下，裂縫進一步下挫變形，下挫高度約50～80 cm，寬度可達30 cm；隨后降雨持續，裂縫繼續擴展變形，導致邊坡失穩。

根據影響方式，將公路邊坡失穩成因分為內部因素和外部因素兩類。內部因素包括地形地貌因素、地層巖性因素和坡體結構因素；外部因素包括降雨因素和人類工程活動因素。

2.2.1 內部因素

(1) 地形地貌。邊坡坡頂首先出現不良外觀的變形裂隙，隨后坡腳出現破壞帶，降低了邊坡穩定性，且通常邊坡地形起伏越大，越易發生失穩。大目溪邊坡開挖高程位于360～410 m間，高差50 m，且斜坡較陡，符合地形地貌的失穩成因。

(2) 地層巖性。黏土或泥質地層易發生邊坡失穩，而堅硬基巖邊坡具有較強穩定性；地層巖性決定了邊坡的力學屬性，對邊坡內部的應力環境具有直接影響。泥巖類邊坡的致災概率較大。大目溪邊坡屬土質邊坡，地層結構松散，地表覆蓋層較厚，以黏性土為主，夾雜大粒徑凝灰巖孤石，最大粒徑可達7 m以上。黏性土遇水易軟化，為邊坡失穩提供了良好的啟動條件。此外，大孤石難以單獨自穩，是邊坡失穩的動力儲備。

(3) 坡體結構。順向坡易形成滑動面，引發失穩破壞的可能性相對較大；反向坡的自穩能力則相對較強。大目溪邊坡坡向為38°，下覆基巖產狀為50°∠35°，為順向坡，存在失穩的可能。

2.2.2 外部因素

(1) 降雨。大目溪邊坡所處區域的雨季較長，受臺風惡劣天氣影響，降雨量較大，年均降雨量達900～2 100 mm。降雨入滲會降低坡體地層的抗剪參數、減弱邊坡穩定性，且使地下水位升高、增加邊坡下滑力。

(2) 人類工程活動。人類活動改變了邊坡坡體原始地形地貌，將原有穩定巖土體暴露于地表。同時，人類工程活動會在一定程度上影響地表植被覆蓋率；一般情況下，植被覆蓋率越高，邊坡地表土體的穩固性相對越好。大目溪邊坡削坡不僅降低了坡面的植被覆蓋率，也增加了邊坡坡度，對邊坡穩定性具有直接影響。

大目溪邊坡具備失穩發生的各類因素，其中，內部因素是致災的固有屬性，而外部因素是災害的誘發因素，兩者相互聯系、影響，綜合作用導致了邊坡失穩。

2.3 危險性評價

利用層次分析法構建大目溪邊坡的危險性評價模型。模型的目標層為大目溪邊坡的危險性評價，準則層含有4大因素，而方案層含有11個小因素，具體結構如圖2所示。

2.3.1 評價指標的權重求解

在前述評價模型基礎上，利用1～9標度法求解各評價指標的權重值。以地形因素的二級指標B1～B3為例，具體權重求解過程如下。

(1) 構建判斷矩陣。結合大目溪邊坡的實際情況，通過對比B1～B3因素的相對重要性，得到其判斷矩陣如下。

(2) 一致性檢驗。通過對判斷矩陣的計算，λmax=3.004，對應特征向量b=[0.463，0.871，0.164]，計算得CI=(3.004-3)/(3-1)=0.002，進而計算得到CR=CI/RI=0.002/0.58=0.034<0.1，滿足一致性檢驗。

圖2 大目溪邊坡危險性評價層次結構模型Fig.2 Hierarchical structure model of Damuxi slope risk assessment

(3) 權值計算。對特征向量b進行歸一化處理，得到B1～B3因素的權重值分別為0.309，0.581，0.109。類似地，對其余影響因素進行權值求解，所得結果如表5所示。

表5 各危險性評價因素的權重值

2.3.2 評價指標的隸屬度求解

利用專家法進行大目溪邊坡各危險性影響因素的隸屬度求解。在隸屬度求解過程中，共統計了24名業內專家的評價，并按照表2中的隸屬度折減標準，綜合得到各危險性因素的隸屬度結果如表6所示。

表6 各危險性因素的隸屬度結果

2.3.3 邊坡危險性分級評價

根據求解出的大目溪邊坡危險性影響因素權值和隸屬度，利用P×C分級法對其進行危險性分級評價。為充分分析不同影響因素的危險性現狀，從方案層到目標層均進行相應的危險性分級，具體如下。

2.3.3.1 方案層影響因素風險分級

根據表3中的風險得分和表6中的隸屬度，計算得到方案層各影響因素的風險得分及風險等級如表7所示。由表7可知，方案層各影響因素的風險等級存在明顯差異，其中，風險得分70分以上的因素有4個，以巖土類型因素的風險得分相對最高，其次為降雨量、人類工程活動和邊坡高度因素，說明這四者是大目溪邊坡失穩的重要致災因素；而風險得分低于50分的因素僅兩個，即結構面發育程度和地下水埋深因素；其余因素得分在50～70之間，對邊坡失穩影響不大。

表7 方案層影響因素風險分級結果

為進一步評價方案層影響因素的風險等級分布特征，對其風險等級分布比例進行統計，結果如表8所示。由表8可知，風險等級為三級的風險因素相對最多，所占比例達54.55%，其次是二級風險和一級風險，說明在方案層影響因素中，以三級風險為主。

表8 方案層影響因素風險等級分布比例統計

2.3.3.2 準則層影響因素風險分級

通過計算，得到準則層影響因素的風險分級結果如表9所示。由表9可知，準則層4個影響因素的風險得分相當，以地形因素的風險得分相對最高，其次是其他因素、地質因素和水文因素，風險等級均屬三級。

表9 準則層影響因素風險分級結果

2.3.3.3 目標層總體風險分級

與前述方法類似，對大目溪邊坡總體風險等級進行評分分級，求得其風險得分F為

=66.91

大目溪邊坡風險評價的總體風險得分為66.91，風險等級屬三級，應采取相應規避風險的措施后，再進行后續工程施工。

3 結 論

通過對大目溪邊坡的失穩機理分析及危險性評價，主要得出以下結論。

(1) 大目溪邊坡失穩因素相對較多。根據其影響方式，可分為內部因素和外部因素兩類，其中，內部因素包括地形地貌因素、地層巖性因素和坡體結構因素，外部因素包括降雨因素和人類工程活動因素。

(2) 層次分析法可準確構建邊坡危險性評價模型結構。分析得到大目溪邊坡危險性評價體系的準則層含有4大因素，而方案層含有11個小因素；不同因素的風險等級存在一定差異，多以三級風險為主。

(3) 該研究在邊坡失穩機理分析基礎上，構建了邊坡危險性評價模型，為邊坡安全施工提供了理論基礎，但該方法僅對土質邊坡進行了分析，其在巖質邊坡中的適用性尚待研究。建議后續在條件允許的前提下，將該模型應用于巖質邊坡，以探討其效果。