基于原位监测的浅层黄土斜坡水分运移规律分析

赵利云，张茂省，孙萍萍，程秀娟，刘超男

1.长安大学 地质工程与测绘学院，陕西 西安710061；2.中国地质调查局 西安地质调查中心/自然资源部黄土地质灾害重点实验室，陕西 西安710054

0 引言

黄土主要分布在中国西北地区，是一种结构脆弱、水敏性极强的特殊土［1］.尽管黄土地区降雨量小，但其分布极不均匀，因此诱发了大量的黄土滑坡和崩塌.如2013年7月3—28日期间，陕西延安地区发生的持续性强降雨，降雨量最高达607.7 mm，引发崩塌、滑坡、泥流等地质灾害共计8000余处，其中占总数83.3%的浅表层“剥皮型”黄土滑坡造成了重大的财产损失和人员伤亡［2］.因此，探究降雨作用下浅表层黄土斜坡的水分空间分布特征和运移规律，对于黄土滑坡机理研究具有重要的意义.

由于黄土斜坡的岩性组成、内部结构以及降雨的强度、持续时间等的不确定性，导致斜坡土体的水分空间分布呈现出明显的各向异性.

一方面，前人通过大量的现场试验研究降雨在黄土中的入渗深度.如在甘肃黄土台塬进行的原位监测表明，含水率变化主要发生在浅层地带，最大入渗深度不超过1.6 m［3］.针对某黄土切坡进行人工降雨，发现当雨强小于40 mm/d时，黄土中水分入渗深度小于2 m；当降雨强度达到120 mm/d时，含水率在3 m范围内快速降低，影响明显［4］.在西安骊山进行的长期现场观测表明，在无明显优势通道的情况下，降雨在该地区的入渗深度不超过1.5 m［5］.由此可见，尽管降雨强度和研究区域不同，但降雨的黄土垂直入渗深度始终有限.

另一方面，针对黄土斜坡不同部位的变异方式，也有大量的模拟研究，但大多是从宏观角度直接观测其破坏形式.如通过室内模拟，发现强降雨导致的斜坡破坏模式经历4个阶段：原始斜坡—坡肩侵蚀—坡脚侵蚀—后缘裂隙（节理）扩展—滑动破坏［6］.杨仲康等［7］进行的黄土滑坡现场渗透试验，表明滑坡体不同部位渗透能力存在较大差异：滑坡体后缘＞中部＞前缘.潘俊义等［8］通过超大型黄土斜坡上模拟的人工降雨试验，认为边坡不同部位的入渗速率不同：坡顶最快，其次是坡脚，最后是坡中，不同雨强条件下其变化规律基本一致.上述试验多为人工优选配置的均质斜坡，即使属于原位监测，也大多对斜坡进行了清除表层土、植被，平整坡面等人工处理，导致斜坡浅表层土体受到扰动，原有结构特征遭到破坏，从而引起试验结果的偏差.而且模拟试验在较短时间内达到了临界阈值，忽略了斜坡破坏过程中内部的水分运移规律及空间分布［9］.

因此，为研究降雨作用下黄土斜坡浅层水分运移和分布规律，本研究选取延安市宝塔区典型黄土斜坡为试验区，通过对斜坡体在5 m深度范围内的含水率进行长期监测，获取了大量原位监测数据.分析结果可为直观研究降雨诱发浅层黄土滑坡机理做出一定的揭示.

1 监测试验

1.1 试验区概况

试验区位于陕西省延安市宝塔区，地处陕北黄土高原中部，在黄河一级支流延河中下游，是典型的黄土丘陵沟壑区，平均海拔1110 m.多年平均降水量562.1 mm，降水年内分配极不均匀，主要集中在6—9月份，占全年降水量70%左右.年蒸发量1607.2 mm，蒸发量远大于降雨量，属于半干旱大陆性季风气候.

监测场地位于宝塔区万花山（图1），属于黄土峁地貌.沟底有基岩出露，岩性主要为灰黄色－灰白色中粗粒砂岩，顶部有页岩和薄层砂岩互层，属于侏罗系下统延安组（J1y）地层.基岩上部覆盖厚层风成黄土（Q3）.其中午城黄土，红棕色，质地坚硬，含灰白色钙质结核层；离世黄土，是构成黄土峁的主体部分，土体主要为数层棕黄色黄土和深褐色古土壤互层，古土壤底部可见钙质结核层；马兰黄土，厚度较小，淡黄色，含钙质结核，虫孔、树根等孔隙发育.斜坡中小型灌木和草地发育，植被覆盖好.

图1 研究区地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

1.2 监测方案的设计

监测场地为坡度较陡的自然斜坡，坡顶有人工早期开挖的平缓面，坡高50 m，坡体地形无较大差异，坡度相似，为42°.在斜坡面上纵向布设两条水分探测剖面，每条剖面从坡脚至坡顶等距开挖各5个探井（TK1—TK5、TK6—TK10），深度均为5 m.单井安装含水率传感器11个，分别埋设于地表以下0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、4.0、5.0 m处，均匀分布在整个坡面上（图2）.开挖过程中尽量避免对周围植被、土体等的干扰，并用原位土回填.探井主要揭露了马兰黄土和部分离世黄土.表层中植物根系及虫孔等发育，少量延伸到下部马兰黄土中，马兰黄土底部在1.5～2.5 m范围内钙质结核发育，颗粒直径不一，0.5～3 cm均有出现.

图2 水分监测仪器布设示意图Fig.2 Layout sketch of moisture sensors

水分传感器采用长沙亿拓传感科技有限公司生产的DT－0102型土壤温湿度计探头，其利用TDR原理，可直接对土体中的温度和体积含水率进行自动监测，量程为0～100%，分辨率为0.01%（体积分数），可实时远程自动传输.所有仪器在安装前均利用人工配置的重塑土进行了校准测试，符合试验精度要求.

为准确获取监测场地的降雨气象数据，在坡顶安装翻斗式雨量计进行监测，可实现降雨量的长时间自动监测与远程传输.

2 监测结果分析

2.1 土体水分随时间变化曲线

根据前人研究成果［3，10］，黄土地区的土壤含水率具有以一年为周期的变化趋势.为此选择2019年10月—2020年9月期间某一探井的水分监测数据（图3），进一步分析土壤含水率随时间的变化规律.

图3 降雨量及不同深度土体含水率随时间变化曲线Fig.3 Curves of soil moisture content changing with time by rainfalls and depths

观察整个监测期内在0～5.0 m深度范围内土壤含水率随时间的变化曲线，可以发现，降雨的出现明显引起斜坡浅表层土壤含水率的变化.该地区出现的2个降雨集中段，2019年10月7日—11月16日、2020年8月4日—8月18日，累计降雨量分别达到46.9、200.9 mm，引起0.2、0.4、0.6、0.8 m深度处的土壤含水率突变，在短期内出现峰值现象.在2020年8月5日出现的暴雨事件（降雨量为66.3 mm/d）中，0.2 m处的土壤含水率骤然上升，最大升幅达114%；而0.4 m处土壤含水率在达到峰值时，其升幅为43.2%；而0.6、0.8 m深度处的含水率则变化更为缓慢，升幅仅有1.2%，出现微小波动.这一结果表明，降雨入渗导致的土壤含水率变化的深度范围有限，含水率增加幅度随深度逐渐减小.

排除降雨引起的水分突变现象，考虑地表以下0.8 m浅表层的总体变化趋势，发现在10月初到次年2月份，含水率在不断下降，而后到春夏之际，含水率又开始逐渐升高，并在7—8月达到最高值.这是因为冬季浅表层的土中水冻结成固体，导致土壤水分持续减少，进入春季后，气温上升，积雪开始融化，土体解冻，导致部分土体含水率上升，并受到雨季影响，水分突变.在1.5～2.5 m深度范围内，土壤含水率也发生了微弱变化.1.5 m处自冬期监测时起，含水率处于4个月的持续下降，在2020年2月—6月开始缓慢的上升，随即再次出现下降趋势；而2.0 m处含水率的变化拐点在2020年3月才出现，比前者变化幅度也更加微弱；2.5 m处在观测期间一直处于持续下降阶段，尚无拐点出现；3.0～5.0 m深度范围的土体几乎不发生变化.这说明0.8 m内的浅表层土壤含水率在降雨、蒸发等因素共同作用下，表现出以整年为周期的变化特点，而1.0～2.5 m范围内的变化周期则随深度增加而可能更长，短期原位监测尚无法确定其周期.

2.2 不同降雨条件下黄土斜坡的水分变化规律

由前文分析可知，在不同的降雨条件下的入渗特点仍存在较大的差异.因此，需进一步研究在不同降雨强度等级下在黄土中的入渗规律［11-13］.根据国家气象局规定的降水强度等级划分标准（24 h降水总量），结合实测数据，选择2020年7月2日（降雨量4.6 mm，小雨）、8月16日（降雨量39.4 mm，大雨）、8月5日（降雨量66.3 mm，暴雨）的降雨量及土壤含水率，通过降雨前后该处的含水率变化趋势来研究降雨的入渗深度.

图4显示的是在不同降雨量下，土壤含水率随深度变化的曲线.为控制降雨为单一变量，选择无降雨时的水分变化作为对比.可以看出，没有降雨发生时，黄土各深度处的含水率几乎不发生变化，保持稳定（图4a），当降雨量为4.6 mm时，土壤含水率在0.4 m深度范围内发生变化，降雨1 d后该范围内土壤含水率均达到最大值（图4b）；当降雨量为39.4 mm时，降雨发生后0.6 m范围内土壤含水率升高，但其变化速率不同：降雨2 d后，0.2 m处的含水率值即达到最大，随后便开始下降，而0.4 m处的含水率在降雨5 d后达到最大，降雨10 d后0.6 m处的含水率发生微弱的增加（图4c）；当降雨量为66.3 mm时，土壤含水率在0.8 m范围内发生变化，降雨3 d后0.2～0.4 m处的含水率达到最大值，降雨10 d后0.6 m的含水率达到最大值，而在降雨15 d后，0.8 m的含水率值才出现小幅度增加（图4d）.

图4 降雨量不同时的入渗深度变化曲线Fig.4 Curves of infiltration depth by rainfalls

这一结果说明，水分入渗深度与降雨量大小呈正相关.降雨量增大，水分入渗深度增大.在同一深度处，降雨量大的情况下土壤含水最先发生变化，入渗速率变大.而在同一降雨条件下，随深度增加，入渗时间出现明显的滞后现象.

尽管降雨对浅表层黄土的含水率具有一定的影响，但从图4中可以看出，土体水分在垂向上的整体变化趋势并没有明显，垂向分布呈现出明显的分层特征.根据其变化特征总体上可将其分为3个亚层：0～1.0 m，土层含水率高，达25%左右，这一阶段水分受外界环境影响明显，波动剧烈，变化趋势相近，降雨后短期内含水率升高，但随之便因蒸发或根系吸水等作用而下降，波动程度较大；1.0～2.5 m，土体含水率较低，水分变化微弱，受降雨影响小.结合李萍等［3］的研究，在这一深度范围内，土体含水率呈现季节性波动变化，不受降雨等因素的直接影响；2.5～5.0 m，土体平均含水率约5%，在整个监测期内，含水率基本保持不变.

2.3 降雨入渗引起斜坡不同部位的水分变化

很多降雨型滑坡因浅层大量吸水，土体渐趋饱和，导致平行于坡面的滑动面较浅，进而顺坡而下发生滑动.分析斜坡浅层不同部位在降雨前后的水分空间分布及变化情况，有利于预测判断滑体位置［6-8，11］.为此，根据斜坡地形特征，将黄土斜坡分为坡顶、坡腰和坡脚3个部位，选择2020年6月15日（降雨量0.4 mm）、8月5日（降雨量66.3 mm）的土壤含水率，分析在降雨前、降雨当日及降雨后土壤含水率变化特征.

由图5可以看出，斜坡不同部位的水分分布存在较大的差异.不论是在降雨前或是降雨后，含水率值都呈现从坡顶→坡腰→坡脚逐渐递减的趋势，降雨量的大小对斜坡各部位的水分空间分布没有出现明显的影响，各部位保持与土壤的前期含水率相似的变化趋势.

降雨发生一段时间后，受蒸发及植物根系吸水等作用，土体含水率有所下降，但仍大于降雨之前的含水率［14-16］.不同部位在降雨过程中的含水率波动程度存在较大差异，在图5b中，坡顶的土壤含水率最大增幅约113.4%，而坡腰和坡脚分别增加了约54%、104.4%，相差甚大.

图5 降雨前后斜坡不同部位含水率变化曲线Fig.5 Curves of soil moisture content in different positions of slope before and after rainfall

因此，通过计算出对应深度处的方差，可准确了解斜坡各部位在不同深度处的波动程度.方差越大，水分波动程度越强.在图6中，坡顶较为平缓，地势较高，雨水集聚而入渗充分，同时又受光照、风等作用使得蒸发强烈，在0.8 m范围内土壤含水率波动明显，方差最大；而坡腰因坡度较陡，产生顺坡的表面径流，水分来不及入渗，有效入渗量少［17-18］，含水率仅在0.2 m深度处存在较大的波动，0.2 m以下土壤含水率变化较小.坡脚因受到当前降雨和后期顺坡产流的影响，水分波动较大，入渗深度最深，在1.5 m处含水率仍然发生变化，作为斜坡的水分集中区，极易先发生滑动［19-20］.

图6 含水率方差值Fig.6 Variances of water content in different positions of slope

3 结论

通过以上对原位监测含水率和降雨量的分析，表明在降雨作用下，黄土斜坡的水分空间分布有明显的各向异性，主要有以下特征.

（1）土壤含水率随时间具有周期性变化特征，不同深度处的周期有一定差异.在浅表层0.8 m范围内，土壤含水率以整年为周期发生循环，雨季的持续性降雨导致土体含水量增大，而干旱少雨季节则因蒸发等外部因素导致水分含量逐渐减少；在1.5～2.5 m深度范围内，其变化周期随深度增加更为长久.

（2）降雨引起的土壤含水率可观测变化深度有限，水分入渗深度与降雨量大小成正相关，当降雨量分别为4.6 mm（小雨）、39.4 mm（大雨）、66.3 mm（暴雨）时，其入渗深度相应为0.4 m、0.6 m、0.8 m.随深度增加，土壤含水率的变化幅度减弱，时间上出现滞后现象.而1.5 m深度以下的土壤含水率基本观测不到降雨的影响.

（3）根据土壤含水率变化特征，在垂直方向上可将其分为3个不同的亚层：0～1.0 m、1.0～2.5 m、2.5～5.0 m.在斜坡不同部位上，土壤含水率呈坡顶—坡腰—坡脚的递减趋势，降雨量大小对此无明显的影响.整个监测期内，坡顶的土壤含水率波动程度最大，坡脚、坡腰的波动依次减弱，而在不同降雨类型下，坡脚的入渗深度最大，坡腰和坡顶在深度1.0 m处已近似不变.