基于無限斜坡模型的山區城鎮地質災害風險評價

易靖松， 張群， 張勇， 程英建， 尹國龍

(1.中國地質調查局地質災害防治技術中心， 成都 611734； 2.中國地質科學院探礦工藝研究所， 成都 611734； 3. 四川省國土空間生態修復與地質災害防治研究院， 成都 610036)

對于山區城鎮尺度(1∶5 000～1∶10 000)地質災害風險評價研究，諸多學者開展了大量的研究工作[1]，但由于大比例尺的風險評價需要高精度的調查數據及合適的評價方法做支撐，一直是地質災害調查評價研究過程一個重點及難點[2]。近年來，李冠宇等[3]基于聚類分析對陜西省韓城市進行了風險評價，評價結果準確；張茂省等[4]在甘肅省白龍江流域開展了風險評價；指出流域地質災害風險評價要充分考慮承災體受威脅的程度；孟凡奇等[5]基于證據權法開展了泥石流的危險性評價；羅路廣等[6]采用信息量模型對九寨溝景區地質災害等風險進行了評價；孟慶華[7]在秦嶺山區研究了區域地質災害風險評估的方法；王峰[8]在南江縣對比了邏輯回歸和模糊數學兩種模型在地質災害易發性評價的適用性及準確性，研究表明邏輯回歸更適合中小比例尺的地質災害易發性評價；劉力維等[9]基于地理信息平臺軟件(geographic information system， GIS)研究了泥石流的風險評估；喬建平等[10]以耦合了地下水動力學的無限斜坡穩定性計算模型為基礎；王芳[11]在萬州地區進行了風險評價研究，詳細介紹了斜坡穩定性評價的數據處理過程以及參數選取方法。目前，多數學者基于統計模型類方法(信息量模型、邏輯回歸模型、證據權模型等)對地質災害易發、危險等評價開展了大量研究工作，選取的主要因素主要有：地形、巖組、坡體結構等內因和地震、降雨、人類活動等外因。這類基于統計模型，利用已知災害點為樣本的評價方法在小比例尺度的評價單元具有較好的評價效果，但對于中～大比例尺的地質災害風險評價，受限于評價面積小，樣本數量少等不確定因素，評價效果往往欠佳。

關于斜坡單元的地質災害風險評估，易靖松等[12]以江口鎮為典型案例進行過探究，但評價過程中，對單個斜坡單元的風險高低主要采用打分表定性判定，缺少定量化的評價方法。現基于地質災害大調查項目，在工作區選取典型山區城鎮云南省龍陵縣臘勐鎮作為研究區，以斜坡單元為研究評價尺度單元，利用無限斜坡模型，對研究區劃分的斜坡單元的危險性開展逐坡定量評價，旨在為山區城鎮中～大比例尺的地質災害風險評價提供技術方法支撐和示范。

1 研究區概述

1.1 地質環境條件

研究區(圖1)位于云南省保山市龍陵縣，總面積58.16 km2，屬高中山深切割峽谷地貌，地貌形態的展布受構造線的控制，切割深度1 500～2 000 m。山體呈近南北向展布，山勢高峻，山頂呈魚脊狀，河谷深峽，谷坡陡峭，坡度多在35°以上。

研究區出露地層時代包括有侏羅系、奧陶系、寒武系及部分燕山期花崗巖地層；出露巖性較復雜，侏羅系地層以為紫紅色泥巖為主，夾多層細—粗砂巖，上部為灰白色白云質灰巖夾泥質灰巖；奧陶系出露巖性為黃綠、灰綠色泥質粉砂巖、細砂巖、灰質粉砂巖夾少量紫紅、暗紫色泥質砂巖；寒武系出露巖性為黃綠、灰綠色頁巖夾灰厚層狀石英砂巖、粉砂巖和泥質灰巖。研究區構造作用強烈，發育有怒江斷裂、龍陵-瑞麗斷裂和黃草壩斷裂等諸多大型壓扭性斷裂，斷裂帶在研究區內近南北向平行展布，斷裂帶附近巖體受構造擠壓作用強烈，巖體較破碎。區內地質災害以滑坡災害為主，共記錄8處滑坡災害，并通過調查完成了研究區內滑坡災害的邊界勾繪。

圖1 研究區地質環境條件圖Fig.1 The geological environment conditions of study area

1.2 斜坡單元劃分

利用arcgis水文分析工具結合人工修正，按照單個斜坡單元面積小于0.5 km2的原則，將研究區共劃分為232個斜坡單元作為本次評價的基本單元。通過本次詳細調查，獲取了研究區斜坡單元覆蓋層厚度、長度、坡度等基礎數據，結合取樣試驗分析和工程地質類比，獲取了各種地層巖性區域的物理力學等參數，如圖2所示。

2 模型簡介及參數取值

2.1 無限斜坡模型簡介

無限斜坡模型是基于極限平衡理論，通過抗剪力與剪應力之間的比值來計算斜坡的穩定性系數。剪應力為每個斜坡塊體的下滑力，抗剪強度為每個斜坡塊體的抗剪強度，斜坡塊體的黏聚力和摩擦力組成[13]。其主要公式為

(1)

式(1)中：FS為斜坡穩定性系數；C為有效黏聚力；φ為有效內摩擦角；h為覆蓋層厚度；h′為不同降雨工況條件下的入滲深度；β為滑面傾角；r為滑體天然重度；r′為滑體浮重度。

2.2 計算工況

臘勐鎮地處滇西高原，降雨充沛，區內降雨特征在一定程度上決定了地質災害發生的時間和規模。因此，本次評價擬采用10年一遇、20年一遇、50年一遇以及100年一遇工況分別開展地質災害危險性評價。

本次危險性評價不同降雨工況根據單日累計最大降雨量確定，常態工況24 h雨強主要依據收集到的汛期(5—10月)降雨數據，加權求和確定。由于工作組在研究區安裝了多臺雨量站，通過收集2021年5—10月降雨數據，得到研究區單日常態工況雨強平均值為18.7 mm；查詢《云南省中小流域暴雨洪水計算手冊》，其變異系數為0.51，根據變異系數，查皮爾遜Ⅲ型曲線得到不同降雨頻率下的模比系數，從而得到不同降雨頻率下的雨強，如表1所示。

表1 不同降雨工況比例系數統計表(24 h雨強)Table 1 The statistical table of proportional coefficients under different rainfall conditions(24 h rain intensity)

圖2 研究區斜坡單元劃分圖Fig.2 The division of slope units in the study area

表2 各類覆蓋層物理力學參數取值表Table 2 The physical and mechanical parameter value table of various surface soil layer

2.3 參數取值

通過工作區精細化的地質調查工作，區內斜坡地質災害以淺層土質滑坡為主，覆蓋層厚度為3～15 m，本次調查工作對劃分的斜坡單元開展了逐坡調查，獲取了各斜坡單元的覆蓋層厚度h，通過賦值得到覆蓋層h的計算圖層。其他參數主要通過收集工作區15處勘查設計資料獲得，通過收集整理，得到不同地層巖性的基本力學參數，具體情況如表2所示。

在參數取值過程中，比較難以確定的參數為不同降雨工況條件下的入滲深度(h′)，降雨入滲過程十分復雜，研究區覆蓋層屬于滇西地區紅土，通過查閱相關文獻[14-15]，這里采用Green-Ampt模型中的非積水入滲部分公式來確定：

(2)

式(2)中：y為入滲深度；t為降雨時間；q為降雨強度；β為斜坡坡度；Qs為飽和含水率；Qi為初始含水率。

由式(2)可以看出，Qs-Qi是一個定值，通過對研究區取樣數據分析得到研究區各類覆蓋層土的值如表3所示。

依據不同降雨工況條件下的設計雨強(表1)，利用式(3)計算得到各斜坡單元不同降雨工況條件下的入滲深度(h′)。根據上述取值方法，將無限斜坡模型中的各參數賦值，得到各參數的賦值圖層(圖3)。

3 危險性評價

3.1 危險性計算

利用arcgis柵格計算器功能，將賦值好的各參數圖層代入無限斜坡模型進行計算，得到不同降雨工況條件下的穩定性系數計算值(FS)。研究區穩定性計算值在[0.417，2.651]，根據《地質災害技術規范》，對應穩定性系數分級為不穩定，基本穩定，欠穩定，穩定4個區間，將計算值劃分為[0.417，0.8)、[0.8，1.0)、[1.0，1.2)、[1.2，2.651) 4個區間，依次對應極高危險、高危險、中危險和低危險4個等級，計算結果如圖4所示。

3.2 評價結果概化

基于ARCGIS平臺，將參數圖層代入無限斜坡模型計算，必須依靠地圖代數模塊中的柵格計算器，因此得到的危險性評價結果也是柵格數據格式。一個斜坡單元內就存在不同FS的多個柵格，而斜坡單元作為一個整體，每一個斜坡單元應該對應一個危險性等級。這里采用arcgis分區統計功能，統計每個斜坡單元的所包括不同危險等級柵格單元的個數，并以柵格個數占比最大的危險性等級作為該斜坡單元的危險性等級。按照上述概化方法，得到斜坡單元尺度的臘勐鎮危險性評價圖(圖5)。

4 易損性評價

承災體易損性是指承災體受到一定強度的災害作用時可能的損失程度。通常用 0～1 的數字來定量表達，0 表示無損失，1 表示完全損失，主要考慮承災體的類型和承災體受威脅的程度及可能遭受的損失。

本次易損性評價參照《地質災害風險調查評價技術要求細則(1∶50 000)(試行)》M.2承災體易損性賦值建議表(表4)，對研究區承災體進行賦值。

表3 各類覆蓋層含水率取值表Table 3 The moisture content values table of various surface soil layer

圖3 各參數賦值后的計算圖層Fig.3 The calculated layer of each parameter after assigned

在完成研究區人口、建筑和交通設施等主要承災體賦值后，按照式(3)進行計算，得到研究區綜合易損評價圖(圖6)。

綜合易損指數=人口密度指數+建筑結構類型指數×0.3+交通設施指數

(3)

5 風險評價

5.1 評價方法

地質災害風險性評價目前常用的主要有定性和定量兩種方法。定量的方法是基于風險計算公式，分別計算研究區的經濟財產損失風險和人員傷亡風險；定性的方法主要基于地質災害風險分析矩陣(圖7)，對研究區的人員傷亡和財產損失的綜合風險進行判定。在地質災害調查的角度，更傾向采用風險矩陣的評價方式，對研究區的地質災害風險按照斜坡單元的尺度進行綜合評價，這樣更有利用地方政府進行地質災害風險管控。

5.2 評價結果

按照地質災害風險矩陣，將不同工況條件下的危險性評價結果與分級后的易損性評價結果進行疊加，得到研究區不同降雨工況條件下斜坡單元尺度的地質災害風險評價圖(圖8)。

圖4 不同降雨工況條件下的穩定性系數FSFig.4 The stability coefficient(FS) under different rainfall conditions

圖5 不同降雨工況條件下的危險性評價圖Fig.5 The geological hazards dangerousness assessmentFigure under different rainfall conditions

表4 承災體類型易損性指標分級賦值表Table 4 The vulnerability index classification assignment

圖6 研究區易損性評價圖Fig.6 The vulnerability assessment Figure of the study area

圖7 風險評價矩陣圖Fig.7 The risk assessment matrix

圖8 不同降雨工況條件下的地質災害風險性評價圖Fig.8 The geological hazards risk assessmentFigure under different rainfall conditions

5.3 評價結果復核

通過不同工況條件下的風險評價圖(圖8)可以看出，極端降雨情況下，高風險區主要集中臘勐鎮附近斜坡集中分布和竹子坡-舊寺頂斜坡-帶零星分布?，F場調查發現，臘勐鎮附近承災體較集中，臘勐鎮地處怒江右岸橫斷山區，地形坡度多在30°～50°，覆蓋層厚度較厚，主要粉紅色粉質砂土夾碎石，結構較松散，在斜坡坡麓地帶或受人類工程改造強烈的區域，極易在臨空條件好的位置發生變形破壞，造成人員經濟財產損失；竹子坡-舊寺頂斜坡一帶主要為寒武系的頁巖夾厚層狀泥質灰巖，加之受斷裂影響，巖體十分破碎，覆蓋層較厚，主要為紫紅色粉質黏土夾少量碎石，黏性成分含量較高，屬于區內的易滑地層，為區內已知地質災害主要發育區域，危險性等級較高，由于承災體分布較分散，因此疊加之后的高風險區也較分散；同時在鎮安鎮附近區域，雖然承災體集中，但多位于山間平原，危險性極低，其風險總體較低。整體而言，評價結果與調查情況是十分吻合，且具有較高的評價精度。

6 結論

目前，大多數學者在開展大比例尺地質災害風險評價過程中，多傾向于采用基于統計模型(信息量模型、邏輯回歸模型、證據權模型等)，利用已知災害點去預測研究區地質災害的易發及危險區。這類方法在評價過程中一方面始終擺脫不了模型對已知災害點數據的依賴，導致評價結果始終圍繞著已知點延伸；另一方面是評價精度跟樣本數據有很大的關聯，對于小面積大比例尺的重點城鎮調查區，災害點數量相對較少，評價效果往往欠佳。

通過上文論述內容可以發現，基于無限斜坡模型，開展山區城鎮斜坡單元尺度的風險評價是具備合理性和可操作性的，評價精度也較高。該套評價理論和方法擺脫了基于統計模型評價過程中的一些不足，但在推廣過程中仍存在以下幾個方面的問題。

(1)需要大量精細化的調查數據和勘查工作做支撐。在劃分完斜坡單元后，需要逐坡調查各個斜坡的覆蓋層厚度、力學參數(C、φ等)的類比取值及各類承災體的調查數據。

(2)降雨入滲是一個十分復雜的過程，不同研究區的土體結構適用的入滲模型均不一樣，本文研究中采用Green-Ampt模型中的非積水入滲部分公式在其他工作區域不一定適用。

因此，本文模型及評價方法在考慮不同降雨工況條件下地質災害風險評價過程中，對入滲模型及入滲公式的選取需適合研究區的覆蓋層特征，才能使評價結果更加合理。