1、1极端降雨下返岭前边坡稳定性数值模拟分析与评价摘 要：随着全球极端天气不断频繁，极端降雨对边坡稳定性影响的研究也越来越受到重视，为了更好探索极端降雨条件下堆积层边坡稳定性的变化规律，选取青岛市崂山区返岭前堆积层边坡作为模拟研究对象，并基于青岛现有降雨资料和两个极端降雨工况进行稳定性分析与评价。最后，利用有限元软件 Geo-studio 耦合分析降雨对坡体孔隙水压力及位移场的影响规律，确定该边坡所处的稳定性状态、剪出口位置及失稳类型。 关键词：极端降雨； 返岭前边坡； Geo-studio； 耦合分析 国家自然科学基金资助项目（项目编号：41372297） ；高等学校博士学科点专项科研基金（项目
2、编号：20113721110002）资助；山东省自然科学基金项目（项目编号：ZR2011DL002） 1 引 言 极端降雨天气的出现对全球范围内的滑坡灾害造成不可避免的影响，LIU Yuewu（2005）认为影响降雨型边坡稳定性的主要来源于降雨和地下水，认为降雨是一种无法控制的外部因素1。降雨前边坡已存在明显的开裂变形，处于较为脆弱的平衡状态，一旦大雨、暴雨降临，滑坡发生可能性增大，且低渗透能力边坡趋于浅层边坡失稳，高渗透性边坡倾向深层失稳2。 目前在降雨外在动力条件影响边坡稳定性研究中，贺可强等2（2004）建立了滑坡的加卸载响应比物理动力学预测模型，选用降雨及孔隙水压力变化作为加卸载参数，
3、对新滩滑坡进行加卸载响应后验分析与计算345。按照降雨作为外在动力思想，则极端降雨动力条件不同于通常降雨的反复加载卸载，而是边坡坡体本身一直处于不断降雨动力加载过程，没有足够的时间去卸载，使得边坡本身处于严重的不平衡加载状态，这种极端降雨条件下的坡体内在稳定性变化规律值得深入的探索与分析，因此，笔者选择典型极端降雨型滑坡-返岭前堆积层边坡作为模拟研究对象，建立数值模型进行了相关方面的探索与研究。 2 返岭前边坡概况 2.1 边坡基本地理特征 返岭前边坡地理坐标：东经 1204054.6，北纬 361154.6，其位置在离海岸线大约几到十几公里的特大暴雨范围之内6，返岭前边坡属于堆积层边坡，由已
4、滑滑坡、边坡一、二、三共同组成，其中已滑滑坡于 2007 年 8 月 11 日晚因极端降雨发生滑动。其位置见图 1。 图 1 返岭前边坡工程地质平面图 2.2 边坡构造特征 从地表测绘、钻孔、浅井揭示情况分析，覆盖层物质主要分布在中部及前缘，平均厚度 2.5m，前缘覆盖层最厚达 5.8m；全风化层厚度一般2-30m。具体见地质剖面图 2。 3 边坡数值模型的建立 按照图 2 建立模型，X 代表水平方向距离，Y 代表竖直方向黄海高程，3上层为浅层的残积物，中层为全风化花岗岩（砂粉状） ，下层为弱透水的基岩层，其参数选取如下表 1。 边坡的海水位以下及部分海滩位置为自由水头边界（Press Hea
5、d） ，其整个边坡为极端降雨作用区。采用有限元软件 Geo-studio 中 SEEP/W渗流软件包建立数值模型，模型最上两层非规则结构采用 2m 边长三角形网格与四边形网格形式将边坡划割成 1117 个 Elements，1238 个 Nodes，并设 A、B 两个监测点，如图 3。 图 2 返岭前边坡 1-1地质剖面图 图 3 基于 SEEP/W 的数值模型示意图 表 1 材料参数建议取值表7 参数 土层 w KN/m3 0 KN/m3 C Kpa 残积物 19.3 20.8 21.1 18.1 全风化 19.7 21.0 26.6 19.5 下层基岩 25.0 26.0 40 40 参数
6、 土层 E Mpa 渗透系数 m/s 残积物 13 15 0.33 5.0e-5 全风化 15 20 0.30 1.0e-5 下层基岩 30 5103 0.22 不透水 44 极端降雨工况设置及渗流模型结果分析 4.1 极端降雨工况设置 根据 WMO 对于极端降雨事件的划分定义，认为满足任意两个条件中的一个降雨事件便定义为极端降雨事件8。基于上述极端降雨定义域条件，对青岛多年降雨资料整理分析，定义日最大降雨量大于 100mm，持续超过 8 天且日降雨量大于 30mm/24h；或者连续 3 天降雨量超过 550mm 为青岛极端降雨定义域，则边坡模型极端降雨工况一采用 8 个降雨周期，一天作为一个
7、降雨周期，初始极端降雨量选用 30mm/24h，增量为30mm/24h，到达特大暴雨结束。边坡模型极端降雨工况二采用 5 个降雨周期，一天作为一个降雨周期，初始极端降雨量选用 30mm/24h，增量为30mm/24h，增增量为 10mm，每个周期分为 2 个时步。考虑期间降雨量很大，导致空气湿度越大，所蒸发的降雨也越小，因此不考虑蒸发作用。同时降雨期间海平面升降对边坡稳定影响小，不予考虑。 4.2 渗流模型计算与结果分析 运用 Geo-studio 软件 SEEP/W 分析得到初始条件和各时步孔隙水压力变化图 4。 图 4 工况一、二 A、B 监测点孔隙水压力变化图 由图 4 比较可以看出，孔
8、隙水压力工况二比工况一要更早达到同一数值，说明在当降雨强度小于上层土体的渗透系数时，相对较大的降雨量渗透到土体的速度相对较快，所以其他条件相同情况下，工况二短时间的极端降雨造成的坡体内部变化更为明显，影响也相对较大。 5 极端降雨工况条件下模型位移场结果分析 55.1 极端降雨工况条件下模型的建立及设置 位移场分析采用与渗流计算模型相同的地质几何模型，模型两侧垂直边界采用 X 方向水平约束，底部采用 XY 双向固定约束，其他边界采用自由边界，选边坡后缘关键点 6、边坡中部关键点 21、边坡前缘关键点 34 监测点进行分析，见下图 5。 图 5 基于 SIGMA/W 的数值模型示意图 5.2 S
9、IGAM 模型计算流程与结果分析 SIGAM 模块降雨工况分析不考虑蒸发条件及海平面水位变化的影响。其具体过程如下：应用 SEEP/W 软件对边坡进行 Transient 分析得到初始孔隙水压力，随后将其导入到 SIGAM 中 Intitu 模块计算初始应力场；再把初始孔隙水压力和初始应力作为第一步 SIGAM 应力分析的基础，计算出第一天的应力场；得到的 SIGAM 应力结果和同一时间段 SEEP/W 的孔隙水压力值导入下一步 SIGAM 应力分析中，以此循环模式进行两者的耦合分析，结果见下图 6、7。 图 6 工况一条件下监测点各位移响应量图 图 7 工况二条件下监测点各位移响应量图 由以
10、上结果分析可知：（1）随着降雨量的不断增加，Y 方向位移云图在海平面处产生位移正值表明此处坡体向外挤压并剪出，工况一出现时间较工况二提前，按照边坡受力状态，并结合返岭前已滑滑坡及其他滑坡体结构分析，认为返岭前边坡一是属于牵引式滑坡；（2）由监测点处位移变化云图分析可知，监测点 21 处位移变化最大，其次是监测点34、6，边坡上层土体较中层土体遇水响应更灵敏，位移量与其土体弹性6模量表现为负相关联。 6 边坡极端降雨条件下稳定性研究分析 采用同前节的极端降雨工况一、二进行边坡稳定性的分析研究，采用软件中 SLOPE/W 软件包试算。降雨前后边坡稳定系数对比分析如下表2。 表 2 边坡稳定系数对比
11、 工况 方法 Ordinary 法 Bishop 法 Janbu 法 M-P 法 天然状态 1.571 1.572 1.535 1.576 工况一 1.214 1.221 1.235 1.214 工况二 1.232 1.210 1.230 1.203 由表格 2 分析可知，天然状态下返岭前边坡整体的稳定系数为 1.57左右，综合考虑现有边坡的形态及物质结构等，认为返岭前边坡的整体平衡状态仅是保持着脆弱的稳定状态，在极端降雨条件下边坡的稳定系数下降到 1.2 左右，增大了下滑的危险性。 7 结论 本文利用有限元件 Geo-studio 软件，探索极端降雨型边坡在连续降雨加载条件下孔隙水压力、位移
12、场及稳定性演化规律，并可以得到如下结论： （1）当降雨强度小于表层土体的渗透系数时，降雨量越大，浸润线向边坡内部运动速度越快，土体位移等参数响应降雨量作用时间也越短；7（2）极端降雨条件下 X 方向位移响应量较 Y 方向位移响应量明显，剪出口形成区域 Y 方向位移响应量为正值，表明坡体在临空面向上挤压并剪出； （3）坡体位移响应量与其土体弹性模量表现为负相关联，渗透系数较大的土体对极端降雨响应更灵敏，其迥异源于土体饱和含水率、弹性模量等自身特征的差异； （4）连续的极端降雨加载条件下，坡体自身因无法进行有效的卸载，导致其稳定性大大降低，所以极端降雨作用不仅是起到诱发作用，更重要的是对滑带土起到
13、浸润、软化，加速滑动及形成的作用，使滑坡发生提前到极端降雨后期或降雨期。 参考文献 1 LIU Yuewu，LIU Qingquan，CHEN Huixin ect. Numerical study on rainfall infiltration in rock-soil slop. Science in China Ser. E Engineering and Materials Science，2005 Vol.48 Supp：33-46. 2 H. X. Lan， C. F. Lee， C. H. Zhou，C. ect. Dynamic characteristics analysi
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16、d Engineering. 2004，23（16）：2665-2 670. 4 贺可强. 堆积层滑坡位移信息分析与失稳趋势判据的研究 博士学位论文 D.北京：中国科学院地质与地球物理研究所. He keqiang. Displacement Information Analysis and Destabilized Trend Criterion of Colluvial Landslides.D. Institute of Geology and Geophysics Chinese Academy of Sciences， Beijing， China. 5 贺可强，阳吉宝，王思敬 .
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