基于聚类分析和因子分析的黄土湿陷相关性研究

2021-11-26张风安

西部资源 2021年1期

张风安

摘要：以蒙、晋交界处某在建特高压交流输电线路工程为倒，对黄土湿陷性有较大影响的含水率、孔隙比、塑性指数、天然重度、干重度等五个因子进行聚类分析和因子分析。通过线性回归法得出湿陷系数与影响因子之间的关系方程。将湿陷系数预测值与实测值进行对比，发现选定影响因子与研究区内黄土湿陷系数明显的相关性。在现场通过快速测定各影响因子计算湿陷系数，从而提高工作效率。

关键词：聚类分析；因子分析；黄土湿陷系数

Study on correlation of collapsibility of loess based on cluster analysis and factor analysis

Zhang-feng an

Inner Mongolia Electric Power Survey& Design Institute Co. ，Ltd. ， Hohhot，010020

Abstract： Based on a UHV AC transmission line project under construction at the junction of Mongolia and Shanxi， cluster analysis and factor analysis are carried out for five factors， including moisture content， void ratio， plasticity index， natural unit weight and dry unit weight， which have a great influence on the collapsibility of loess. The relationship equation between the loess collapsibility and the influencing factors is obtained by linear regression method， and the predictive value of the loess collapsibility is compared with the measured value. The results show that the selected influence factors have a clear correlation with the loess collapsibility in the study area， and the loess collapsibility can be calculated by quickly measuring each influence factor in the field， so as to improve the work efficiency.

Key words： cluster analysis； factor analysis； loess collapsibility

1.前言

黄土作为一种特殊性土，在我国分布较为广泛，因具有湿陷性常常导致其上的建（构）筑物出现沉陷、变形以及开裂等问题，所以在黄土地区勘察中判别黄土湿陷性以及湿陷等级尤为重要[1]。

大量的研究资料表明，黄土的湿陷性与天然重度、干重度、含水率、孔隙比、塑性指数等因素相关[2]。在送电线路可行性研究等前期勘察阶段，现场往往不具备测定黄土湿陷系数的试验条件。用于评价湿陷性黄土试样的要求较高，不宜进行长途运输，且挖掘探坑取样、送样、试验等耗时较长，与现场送电线路选线存在一定程度的脱节，不能及时地提供数据以规避地质条件不利地段。由于黄土天然重度、干重度、含水率、孔隙比、塑性指数等指标所需试验设备移动、安装较为简易，可快速测定各相关因素指标，通过各因素与黄土湿陷系数之间的相关关系得到黄土湿陷系数，快速评价黄土湿陷性，及时为送电线路选线提供重要的数据。

本文依托蒙晋交界处某在建特高压交流输电线路工程，以工程区作为研究区，通过聚类分析和因子分析理论研究该区域黄土湿陷性与各因素之间的相关性，各因素对黄土湿陷性影响程度的大小，得出各因素与黄土湿陷系数之间的关系，通过测定各因素指标对黄土湿陷性进行评价。

该特高压交流线路工程是国家纵横特高压骨干电网的组成部分，工程北起内蒙古准格尔旗，南止于山西晋中，线路路径长度约300km。该线路沿线丘陵地段岩性以深厚第四系上更新统（Q3al）黄土状粉土为主，局部地段下伏奥陶系灰岩（O）；山地段岩性为奥陶系下奥陶统灰岩（O1），局部地段上覆薄层第四系（Q4al）黄土状粉土。该输电线路工程在施工图勘察阶段按塔基布置黄土探井，沿深度依次采取原状试样以获取各项物理力学指标，并对沿线黄土湿陷性进行评价。基于上述大量土工试验资料，本文采用统计方法研究蒙晋交界处黄土的湿陷系数与其物理力学指标之间的相关性，为该地区黄土的湿陷性评价和预测提供理论指导，也为黄土地区快速准确评价黄土的湿陷性提供科学依据。

2.聚类分析及因子分析

2.1聚类分析

聚类分析是指将物理或抽象对象的集合分组，成为由类似对象组成的多个类别的分析过程。[3-4]为了解场区内各因素间对湿陷系数影响程度的相似性及相近性，對土样的含水率、孔隙比、塑性指数、天然重度、干重度测试数据进行聚类分析，以相关系数为量度。为了使分析更加直观，假设湿陷系数为Y，含水率为H、孔隙比为K、塑性指数为S、天然重度为T、干重度为G。

将标准化的数据在SPSS软件中进行聚类分析得到图1。通过图1可以看出，此次研究区域的各因素之间的聚类关系：在相关系数为0.9时T、G、K三个因素的相关性高可以分为一类，而S、H各自归为一类。

2.2因子分析

因子分析是为了将原始变量逐个分解，发现潜在的“类别”从而进行归类。主要是根据相关性进行归类，即相关性强的归为一类。每一类变量都代表了一個“共同因子”，利用该方法可将多个变量化为少数几个综合变量，克服多变量之间的相关性、重叠性，用较少的变量代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息[4-7]。

对上述聚类分析结果中相关系数高的三个因子即：K、T、G进行主因子分析，确定代表该类评价指标影响的主因子。通过SPSS软件进行主因子分析得到：相关系数为0.9时T＼G＼K三个因素的主因子F。

总方差解释表1得到主因子F与K、T、G的解释程度达到88%以上，说明该分析结果可以采用。