• ISSN 1673-5722
  • CN 11-5429/P

白鹤坪边坡稳定性分析

顾全 周正华 李永义 史学磊 高桥千明

顾全, 周正华, 李永义, 史学磊, 高桥千明. 白鹤坪边坡稳定性分析[J]. 震灾防御技术, 2017, 12(3): 529-538. doi: 10.11899/zzfy20170309
引用本文: 顾全, 周正华, 李永义, 史学磊, 高桥千明. 白鹤坪边坡稳定性分析[J]. 震灾防御技术, 2017, 12(3): 529-538. doi: 10.11899/zzfy20170309
Gu Quan, Zhou Zhenghua, Li Yongyi, Shi Xuelei, Chiaki Takahashi. Stability Analysis of Baiheping Slope[J]. Technology for Earthquake Disaster Prevention, 2017, 12(3): 529-538. doi: 10.11899/zzfy20170309
Citation: Gu Quan, Zhou Zhenghua, Li Yongyi, Shi Xuelei, Chiaki Takahashi. Stability Analysis of Baiheping Slope[J]. Technology for Earthquake Disaster Prevention, 2017, 12(3): 529-538. doi: 10.11899/zzfy20170309

白鹤坪边坡稳定性分析

doi: 10.11899/zzfy20170309
基金项目: 

国家自然科学基金项目 41374049

国家自然科学基金青年项目 51308291

详细信息
    作者简介:

    顾全, 男, 生于1989年。硕士研究生。主要从事边坡稳定性研究。E-mail:guquan2012@sina.com

    通讯作者:

    周正华, 男, 生于1962年。研究员, 博导。研究领域:防灾减灾与防护工程。E-mail:bjsmoc@163.com

Stability Analysis of Baiheping Slope

  • 摘要: 边坡监测可为掌握边坡变形特征和规律提供依据,指导在边坡发生严重变形时的应急处理。白鹤坪边坡是三峡库区的典型边坡,依据边坡的变形特征定性地认为该边坡为潜在的推移式滑坡。1998年调查发现白鹤边坡存在一定的滑移,为了对其实施监测预报、预警,减轻因其滑动而引起的地质灾害,在该边坡上建立了由10个GPS观测点组成的边坡位移观测系统,以监测边坡的变形。本文以2014年5月至2016年4月近两年的白鹤坪边坡变形观测系统所获得的位移数据为基础,对边坡的位移变形进行了统计,并结合数值模拟分析了边坡的水平向相对位移。分析表明,在边坡由缓变陡处变形显著增加,边坡现处于基本稳定状态,其变形主要受降雨影响,每年汛期时(5-10月)边坡变形量偏高。其次为库水作用影响,江水对坡脚冲蚀,使边坡前缘局部产生了小规模崩滑现象。
  • 我国的地质灾害发育且较严重,主要有滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地裂缝、地面沉陷等6类(王哲等,2006)。2015年全国共发生地质灾害8224起,共造成229人死亡、58人失踪、138人受伤,直接经济损失24.9亿元。其中滑坡比重最多,达到68.29%(来源于国土资源部全国地质灾害通报(2015))。随着西部大开发建设,高速公路、高速铁路、水电工程等大规模工程活动的开展,滑坡的危害及造成的损失在逐年增加(郑颖人等,2010佘诗刚等,2014)。因此,滑坡的防治是一项十分艰巨的工作(李世海等,2006)。

    基于高危边坡变形监测的预警、预报可作为减缓地质灾害风险的重要措施,正越来越为人们所重视(李长江等,2011)。为减少滑坡灾害带来的严重危害,科学准确地预测预报是关键(冯春等,2011)。1985年6月12日,湖北省秭归县发生了新滩大型滑坡,由于该滑坡的监测系统对滑坡进行了提前预警,使滑坡灾害造成的经济损失和人员伤亡降低到最低程度(胡其裕等,1986陆业海,1985);1991年6月9日,湖北省株归县鸡鸣寺发生了滑坡,由于滑坡预报及时准确,当地各级政府决策果断,措施得力,从而使险区居民1126人全部安全转移(王发读,1992吕贵芳,1994);1995年1月27日下午,铁道部科学研究院西北分院对甘肃省永靖县盐锅峡镇黄茨滑坡半年来获得的大量调查、监测资料进行了数次分析计算,对该滑坡灾害发生的时间作出成功预报,避免了滑坡和公路间60余户居民的人员伤亡(王恭先,1997毛广湘,2007)。这些监测预报的成功实例为探索研究滑坡灾害预警积累了宝贵经验。然而,我国现有滑坡预报预警系统未能全部覆盖,仍有大量的地质灾害发生在已有的预警点之外(唐亚明等,2012)。例如,2009年8月6日,位于四川省雅安市汉源境内省道306新线猴子岩段山体发生大面积滑移,由于缺乏相应的监测手段,没有做好相关的预防以及准备工作,导致大渡河堵塞,形成罕见的堰塞湖,造成上游147户农家、1774亩农田被淹没,以及严重的人员伤亡(黄润秋等,2009李长江等,2011)。综上所述,建立有效的边坡监测预报系统,可以预警灾害事故的发生时间,防止或减少人员伤亡及经济损失(蒋兴超,2010)。

    白鹤坪边坡是三峡库区的典型边坡,依据边坡的变形特征可定性地认为该边坡为潜在的推移式滑坡。1998年调查发现白鹤边坡存在一定的滑移,为了对其实施监测预报、预警,减轻因其滑动而引起的地质灾害,在该边坡上建立了由10个GPS观测点组成的边坡位移观测系统,以监测其变形。自2007年白鹤边坡变形观测系统投入运行以来,积累了一些边坡位移观测数据,为开展边坡变形及其因素分析提供了宝贵资料。本文基于白鹤坪边坡的地表水平位移监测数据,并结合降雨及库水位信息,分析其变形特征及其主要影响因素,为边坡的防治工程设计提供依据。

    白鹤坪边坡位于巫山县建坪乡跳石村2组(31.06°N,109.96°E),为长江右岸斜坡。边坡前缘和后缘高程分别为115m和540m,相对高差为425m,平均坡度27°,推测主滑动方向为340°(正北方向为0°,逆时针变化),边坡变形区域约为8.55×105m2,体积约为2.138×107m3,为巨型推移式土质边坡(图 1)。

    图 1  白鹤坪边坡平面图及形变监测点分布
    Figure 1.  Layout of Baiheping slope and location of the deformation monitoring sites

    边坡体由崩坡积物构成,边坡中部至后缘平台地表松散物质以白鹤坪后缘陡崖崩塌产生的块石为主,土体含量小于10%,其中块石成分多为块径0.1—5cm的灰-深色灰岩块体;边坡中部及前缘处的松散物质主要为碎(块)石土,碎(块)石成分以灰-灰绿色的灰岩和砂岩为主,常见块径5—10cm,局部见块径1—4m的弧石,土的成分主要为黄褐色粉质粘土,一般呈硬塑状,遇水易软化。

    推测滑面为松散堆积物与下伏基岩接触带,即基覆界面,从边坡剖面形态(图 2)可以看出,滑面沿主滑方向的剖面形态呈凸形;滑床为志留系地层,边坡中下部滑床为志留系下统罗惹坪组(S1lr)薄层粉砂质泥岩夹薄层粉砂岩及少量薄层细砂岩;边坡中上部滑床由志留系下统纱帽组(S1s)紫红色夹灰绿色粉砂质泥岩和薄层岩屑石英砂岩等组成。

    图 2  白鹤坪边坡工程地质剖面图
    Figure 2.  Engineering geological profile of Baiheping slope

    综上可知,该边坡为“土-岩”二元结构,推测滑带为基覆界面。边坡所在的地形坡度较陡、临空面较大、边坡体松散层遇水易软化等因素使该边坡易于变形,存在潜在滑坡风险。

    经现场调查发现,白鹤坪边坡体于1998年9月开始出现变形,变形的宏观表现为边坡中上部少部分民房出现拉张裂缝,长近3m,宽1—3cm。2006年在三峡库区地质灾害防治工作指挥部的主持下,将白鹤坪崩边体纳入了三峡库区巫山县三期地质灾害专业预警工程,建立了由10个GPS监测点组成的边坡变形监测系统,其中位于该边坡后缘东南侧基岩场地上的GPS监测点(WS02-11)为基准点,其余9个监测点分布于边坡体上,且WS02-04、WS02-01、WS02-02、WS02-06形成1条主纵监测剖面Ⅰ-Ⅰ'(图 1)。

    监测系统主要设备为天宝Trimble4600型单频GPS接收机(图 3),其体积小、操作简便、精度高、成本低、稳定耐用,水平定位精度可达到±10mm+1ppm,垂直精度可达到±20mm+1ppm。

    图 3  GPS监测装置
    Figure 3.  GPS monitoring set-up

    自2007年开展边坡变形监测以来,剖面Ⅰ-Ⅰ'上4个GPS监测点(WS02-04、WS02-01、WS02-02、WS02-06)积累了一些宝贵的观测数据。据2007年1月—2016年4月最终累计变形量显示,4个监测点边坡累计位移分别为361.3mm、502.9mm、560.3mm和320.8mm,本文以2014年5月—2016年4月期间的观测数据为基础,分析了边坡总体变形趋势,结果表明,近年来边坡总体呈蠕滑变形趋势。

    由剖面Ⅰ-Ⅰ'的4个监测点的变形监测位移(图 4)可知:近两年,WS02-04、WS02-01、WS02-02和WS02-06的水平向累计位移分别为87.3mm、95.9mm、106.3mm、80.3mm。边坡前缘处监测点WS02-06的水平向累计位移最小;靠近后缘的WS02-04、WS02-01、WS02-02水平向累计位移较大,呈现明显的推移式滑坡的变形运动特征。边坡近后缘处,特别是监测点WS02-02处,由于地形由缓变陡,加之受周围的房屋荷载作用以及岩土体较厚等因素影响,边坡变形最大。

    图 4  白鹤坪边坡GPS监测水平向位移曲线
    Figure 4.  Horizontal deformation curves along Baiheping slope from GPS monitoring

    诸多研究表明,降雨和水库水位的变化是水库发生滑坡的主要诱发因素(Riemer,1995邓建辉等,2003李晓等,2004李英等,2008)。白鹤坪边坡作为前缘涉水边坡,亦会受到这两种因素的影响。

    基于每年雨季的变形观测及下雨量数据统计得到了如表 1图 5所示的结果,由此可以看出,边坡体各个部位在每年5—10月雨季位移量较大,约占每年总位移量的70%以上,其中观测点WS02-04在2015年5月—2016年4月的汛期期间水平位移量达年度总位移量的近95%,且边坡各个部位变形具有同步性。因此,边坡地表位移与降雨量成正相关关系,降雨量越大,边坡变形越大,反之边坡变形则较小。

    表 1  白鹤坪边坡监测点变形比率与降雨比率关系
    Table 1.  The relationship between deformation ratio and rainfall ratio of Baiheping slope
    监测时间 5月—10月累计位移量占年度变形量比率 5月—10月累计降雨量占年度降雨量比率
    WS02-04 WS02-01 WS02-02 WS02-06
    2014年5月—2015年4月 73.61% 80.86% 78.12% 88.70% 78.95%
    2015年5月—2016年4月 94.47% 71.83% 67.54% 87.99% 74.24%
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    图 5  白鹤坪边坡GPS监测水平向位移与降雨关系曲线
    Figure 5.  The relationship between horizontal deformation of Baiheping slope from GPS monitoring and the rainfall

    边坡的变形与降雨有着直接的关系:首先,边坡的含水量由于雨季降雨量的暴增使得边坡土体的重度骤增,增加了下滑的可能性;其次,降雨使得岩土的力学参数,如内摩擦角和粘聚力等降低,使得边坡的抗滑性降低;最后,岩土体中地下水位的抬升,使得孔隙水压力增加(张友谊等,2007张玉等,2013),岩土体的有效应力减小,使得边坡的抗滑力减小,边坡更易失稳。由此,降雨作用使得边坡的下滑力增大,抗滑力减小,边坡的变形随之增大,这就不难理解为何白鹤坪边坡在雨季变形量比非雨季大。

    图 6为白鹤坪边坡剖面Ⅰ-Ⅰ'上各测点地表水平方向的变形量与库水位的关系曲线。从图中可以看出,在库区水位宽幅波动的条件下,边坡体在剖面Ⅰ-Ⅰ'各地表位移监测点均呈近直线变化态势,随库水位变化无明显的波动,尤其位于边坡体下部的WS02-06号监测点,其位移与库水的上升以及下降无明显的变化关系,说明边坡变形与库水位波动的相关性较差。但由于边坡前缘长期浸泡于长江水中,江水对坡脚的冲蚀对边坡前缘的变形有一定的影响。

    图 6  白鹤坪边坡GPS监测水平向位移与库水位关系曲线
    Figure 6.  The relationship between horizontal deformation of Baiheping slope from GPS monitoring and the reservoir water level

    综上所述,降雨是引起白鹤坪边坡变形的主要影响因素,库水位波动是次要因素。

    由前文分析可知,引起白鹤坪边坡变形的主要影响因素是降雨量,而降雨量与地下水存在补给关系,降雨使地下水水位抬升,进而影响边坡的稳定。为了深入分析汛期白鹤坪边坡的稳定性,本文将根据汛期期间钻探所获得的钻孔资料及地下水位,建立二维边坡分析模型,并结合白鹤坪边坡地表水平向监测数据分析边坡的水平向相对位移。

    根据白鹤坪边坡岩土分布特征,将白鹤坪边坡简化为由堆积体、潜在滑带与基岩3部分组成,如图 7所示。以有限差分法软件Flac3d为分析平台,采用四边形单元对白鹤坪边坡进行网格剖分,建立了二维边坡分析模型(见图 7),分析模型边界条件为:底部为固定边界,两侧边界水平向位移为0。鉴于潜在滑带较薄,故将其设置为无厚度的接触面。在基于Flac3d的数值模拟中,边坡体采用理想弹塑性本构模型,屈服准则采用Mohr-Coulomb强度准则。依据现场取样、室内试验所确定的岩土参数列于表 2

    图 7  白鹤坪边坡计算模型
    Figure 7.  The calculation model of Baiheping slope
    表 2  白鹤坪边坡岩土体力学参数取值表
    Table 2.  Mechanical parameters of rock and soil mass of Baiheping slope
    材料介质 密度/kg·m-3 内聚力/kPa 内摩擦角/° 体积模量/Pa 剪切模量/Pa 抗拉强度/Pa
    堆积体 1900 24.33 28 10.67×106 8.0×106 0
    潜在滑带 22.52 27 0
    基岩 2460 1.6×106 45 5.0×109 3.75×109 4.1×105
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    考虑到雨季边坡水位抬升,潜在滑带处于饱水状态,本文基于边坡体二维分析模型,分析了潜在滑带在饱水状态下的边坡变形。为了刻画边坡体相对变形程度,以边坡体水平向最大位移为参考值,计算得到了边坡体各观测点水平向位移与参考值的比值,并据此绘制了相应的云图,如图 8所示。图中所示结果表明,边坡的水平向累计位移最大的区域位于边坡的近后缘部位和中部较陡的斜坡段,具体表现为:① 近坡体后缘部位地形较为平坦,变形相对较小,在坡体由缓变陡处水平向位移急剧陡增;② 中部斜坡段由于地形较陡,地下水水位较高,变形亦较大;③ 坡体近库水段相对变形较小。上述变形特征与实际监测结果在测点WS02-02处位移最大相吻合。

    图 8  边坡水平向相对位移分布特征
    Figure 8.  Distribution of horizontal relative displacement along the slope

    图 9为边坡剪应变增量云图。从中可以看出,剪应变增量变化基本沿基覆界面,即潜在滑带分布。结合图 8可以看出,坡体近后缘处及中部坡度由缓变陡处剪应变增量变化最大。

    图 9  边坡剪应变增量云图
    Figure 9.  Nephogram of shear strain increment along the slope

    边坡坡的稳定性分析与评价是工程地质中的一项重要工作(黄雅虹等,2017),本文以强度折减法作为理论依据,用Flac3d的内嵌编程语言计算边坡的安全系数,结果为1.65,大于1.0,结合剪应变增量云图可知边坡的潜在滑动面未形成贯通破坏区,该边坡在潜在滑带饱水状态下处于基本稳定状态。

    综上所述,数值模拟结果揭示的坡体变形规律与监测结果相吻合,总体上由坡体前缘至后缘,变形呈逐渐增大的趋势,但在边坡中由缓变陡处变形陡增。此外,数值分析结果表明,白鹤坪边坡现处于基本稳定状态,但在久雨和暴雨条件下仍需关注边坡的变形状态,并在边坡两处变形较大的部位做好防护措施。

    本文基于白鹤坪边坡近两年地表位移监测数据对边坡变形及其影响因素进行了分析,并结合边坡地形地貌、岩土分布特征建立了二维分析模型,模拟了地下水对坡体变形的影响,获得了以下几点认识:

    (1)综合近两年的监测数据分析表明,白鹤坪边坡为潜在的推移式滑坡;边坡中后部变形相对较大,在降雨等诱发条件下,可能发生局部滑移,此处应是今后该边坡治理的重点区域。

    (2)久雨和暴雨是诱发边坡变形破坏的最直接因素,大气降水一部分直接渗入松散堆积体或沿裂隙渗入岩体,使边坡体和滑动带岩土体的内摩擦角和粘聚力降低,因此在汛期需谨防边坡滑坡灾难的发生。

    (3)坡体前缘由于受流水的侵蚀、冲刷作用以及库区水位涨落影响,坡脚软弱结构面临空导致坡体前缘的抗滑物质易被水流冲刷带走,从而加剧斜坡的变形,使坡体局部失稳。

    (4)数值模拟结果与实际观测结果较为相符,边坡由缓变陡处变形显著增加,提示在边坡治理时应注重边坡由缓变陡处的防范;稳定性数值模拟结果表明,白鹤坪边坡现处于基本稳定状态。

  • 图  1  白鹤坪边坡平面图及形变监测点分布

    Figure  1.  Layout of Baiheping slope and location of the deformation monitoring sites

    图  2  白鹤坪边坡工程地质剖面图

    Figure  2.  Engineering geological profile of Baiheping slope

    图  3  GPS监测装置

    Figure  3.  GPS monitoring set-up

    图  4  白鹤坪边坡GPS监测水平向位移曲线

    Figure  4.  Horizontal deformation curves along Baiheping slope from GPS monitoring

    图  5  白鹤坪边坡GPS监测水平向位移与降雨关系曲线

    Figure  5.  The relationship between horizontal deformation of Baiheping slope from GPS monitoring and the rainfall

    图  6  白鹤坪边坡GPS监测水平向位移与库水位关系曲线

    Figure  6.  The relationship between horizontal deformation of Baiheping slope from GPS monitoring and the reservoir water level

    图  7  白鹤坪边坡计算模型

    Figure  7.  The calculation model of Baiheping slope

    图  8  边坡水平向相对位移分布特征

    Figure  8.  Distribution of horizontal relative displacement along the slope

    图  9  边坡剪应变增量云图

    Figure  9.  Nephogram of shear strain increment along the slope

    表  1  白鹤坪边坡监测点变形比率与降雨比率关系

    Table  1.   The relationship between deformation ratio and rainfall ratio of Baiheping slope

    监测时间 5月—10月累计位移量占年度变形量比率 5月—10月累计降雨量占年度降雨量比率
    WS02-04 WS02-01 WS02-02 WS02-06
    2014年5月—2015年4月 73.61% 80.86% 78.12% 88.70% 78.95%
    2015年5月—2016年4月 94.47% 71.83% 67.54% 87.99% 74.24%
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    表  2  白鹤坪边坡岩土体力学参数取值表

    Table  2.   Mechanical parameters of rock and soil mass of Baiheping slope

    材料介质 密度/kg·m-3 内聚力/kPa 内摩擦角/° 体积模量/Pa 剪切模量/Pa 抗拉强度/Pa
    堆积体 1900 24.33 28 10.67×106 8.0×106 0
    潜在滑带 22.52 27 0
    基岩 2460 1.6×106 45 5.0×109 3.75×109 4.1×105
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-05-31
  • 刊出日期:  2017-09-01

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