江西花岗岩山区滑坡灾害形成机制与防治措施研究
2024-02-19杜少辉
摘 要:通过地质调查、物理模拟和数值分析等方法,详细分析滑坡的主要触发因素和内部机制,在此基础上提出一系列具体的防治技术和策略。研究结果显示,合理的地形地貌调整、水文管理和生态修复是有效防控滑坡灾害的关键措施。
关键词:江西花岗岩山区;滑坡灾害;形成机制;防治措施;地质调查
中图分类号:P642.22 文献标志码:B 文章编号:2095–3305(2024)11–0-03
江西省花岗岩山区因其特殊的地质结构和气候条件,滑坡灾害频发,给当地居民生活和地区经济发展带来了严峻挑战。本研究旨在通过科学的技术手段深入分析该区域滑坡的形成机制,并提出有效的防治措施,为地方政府和相关部门提供科学的决策依据。
1 地质调查
1.1 地形地貌分析
江西省花岗岩山区由于其独特的地质结构,表现出丰富多变的地形景观,包括陡峭的山峰、深切的河谷和广泛的岩石裸露[1]。使用无人机航测和地面激光扫描技术,收集了高分辨率的地形数据和地貌数据。无人机装备的多光谱摄像机和激光雷达(LiDAR)系统在飞行过程中覆盖了约150 km2的区域,平均飞行高度为120 m。这些技术捕捉到的地表精细特征帮助研究人员更准确地理解和描绘了该山区的自然形态。例如,在最近一次航测中,研究人员成功生成了分辨率为5 pixel的正射影像和1 m精度的高程数据,这些高精度地形图和数字高程模型(DEM)对分析地形变化、评估滑坡易发性及其他地质灾害极为重要。
1.2 岩土体物性测试
此部分的测试主要在实验室内进行,以确保控制条件下的数据可靠性。采集的岩土样本先进行基本的物理性质分析,包括密度、含水率和颗粒大小分布的测试,然后进行抗剪强度、孔隙水压力和渗透性测试。这些测试对理解滑坡的力学行为和防治对策的设计尤为关键[2]。在抗剪强度测试中,使用直剪试验和三轴压缩试验获得样本的内摩擦角和黏聚力。例如,用从滑坡高风险区采集的岩土样本,在未饱和和饱和两种状态下的直剪试验,结果显示,其内摩擦角分别为30°和25°,黏聚力从未饱和的40 kPa降至饱和的25 kPa。这表明水分状态对滑坡区岩土的力学稳定性有显著影响。
2 滑坡监测技术
2.1 地表位移传感器的安装与应用
地表位移监测技术主要包括全球定位系统(GPS)和倾斜仪的安装,这些设备能精确测量地表的微小移动和倾斜[3]。例如,在某滑坡易发区域,研究人员在关键监测点安装了20个GPS传感器和10个倾斜仪。这些GPS传感器记录数据的频率是30 s/次,位置精度达到±2 mm;倾斜仪则可以感知到超过0.001°的倾斜变化。通过连续监测数据,可以观察到一定时期内,某监测点的位移速率从每月0.5 cm增加至每月1 cm,倾斜角度也从0.02°增加至0.05°。
2.2 深部位移监测的技术和实施
深部位移监测通常采用地下雷达和声波探测技术,这些技术可以探测到几十米甚至上百米深的滑动面活动。地下雷达探测(Ground Penetrating Radar,GPR)
和声波探测(Acoustic Emission,AE)技术的应用,能提供地下深部滑动面的实时数据。在具体操作中,研究人员在一个已知深部滑动面上布设长度为500 m的GPR探测线,并在关键位置安装AE传感器。GPR数据显示,地下15 m处的滑动面在连续监测期间内有明显的位移活动,位移量在监测期间从零增加至10 cm;AE传感器记录的声波活动频率从10次/d增加至50次/d,这些声波事件与深部岩石的微裂纹发展有关(表1)。
这些监测技术的应用使滑坡监测更加精确和实时,为防灾减灾提供了强有力的科技支持。通过这些系统的综合数据分析,研究人员和工程师可以评估滑坡风险,优化预警系统,提前采取防治措施,最大限度地减少滑坡灾害的损失。此外,这些技术的进一步发展和完善将为地质灾害的预测与防治提供更多的可能性和灵活性。
3 数值模拟分析
3.1 建立地质模型
建立地质模型的过程开始于收集和整合地质调查数据,包括地形、地质结构、岩石类型及其分布等信息。借助地理信息系统(GIS)和计算机辅助设计(CAD)软件,研究人员能创建滑坡区域的详细三维模型[4]。例如,某滑坡易发区域通过集成上千个数据点(如钻孔数据、岩土力学测试结果)来构建模型。这些数据点能显示在GIS中,精确到小于1 m的分辨率,从而使模型能反映真实的地质条件。
3.2 使用数值模拟软件
使用数值模拟软件如FLAC 3D,可以在此三维模型的基础上进行滑坡过程的模拟。这种软件应用了连续介质力学和断裂力学的原理,能模拟岩土体的应力和变形,以及滑坡的发展过程。
假设在某模型中,通过设定不同的水文地质条件(如降雨量、地下水位变化)和地震影响(如地震波的频率和振幅),FLAC 3D能计算出滑坡发生的可能性和滑动速度。例如,在模拟中设定每年降雨量增加10%,地下水位相应上升5%的条件下,模拟结果可能显示滑坡速度从0.1 m/年增加至0.5 m/年。
此外,数值模拟分析还可以通过公式描述滑坡过程中的力学行为。例如,可以使用以下基本的力学平衡方程来描述滑坡体的稳定性(S):
S=(1)
式(1)中,T1是抗滑力(由岩土的摩擦力和凝聚力决定),T2是驱动力(主要由重力和坡面倾斜度决定)。通过调整模型参数,如摩擦角和凝聚力,可以观察不同地质条件下安全系数的变化。表2列出了参数及其对滑坡稳定性的影响。
数值模拟分析不仅有助于研究人员加深对滑坡行为的理解,还提供了一种预测和管理滑坡风险的科学方法。通过这些高级的技术,研究人员能制定出更有效的防灾措施,如优化排水系统和增强坡面稳定性。这种综合的分析方法将地质科学的理论应用于实际的工程,体现了现代科技在自然灾害预测和应对方面的重要作用。
4 防治措施设计
4.1 排水系统的优化
排水系统优化的核心目标是减轻岩土体内部的水压力,增强坡体的稳定性。水的存在往往会降低岩土体的抗剪强度,成为滑坡等地质灾害的重要诱发因素。优化设计地表和地下排水系统能有效控制雨水和地下水的积聚,从而减轻水对坡体的破坏作用[5-7]。例如,在某山区实施的一项排水系统优化试验中,通过合理布置地表排水沟和地下排水管网,使岩土体水压力降低35%,土体剪切强度提高约20%。此外,模型预测显示,安装完善排水设施的坡体,其滑坡发生率可降低30%~50%。
排水系统的具体设计包括以下步骤:首先,基于地质和水文调查确定地下水流动路径和地表水的集中点;其次,设计合理的排水沟和地下管网布局,确保水流的快速疏散;最后,制定维护计划,定期清理排水设施,确保其通畅。表3为排水系统优化对坡体稳定性的影响[8-13]。
4.2 植被恢复与生态修复
植被恢复和生态修复在滑坡防治中具有双重作用:一方面,植物根系能增强土壤的固结作用,从而提高坡体的抗剪强度;另一方面,植被覆盖可以减少雨水对地表的直接冲刷,从而降低表层土壤的侵蚀率。研究表明,深根植物和灌木类植物是防治滑坡的最佳选择。这些植物的根系可以深入土壤3 m以上,形成一种“生物锚杆”,极大地增强了坡体的稳定性。例如,在某滑坡高发区,通过种植红柳和刺槐等深根植物,坡面的土壤侵蚀率下降了40%,滑坡的发生率降低了35%。此外,植被恢复还能提高区域的生物多样性和生态质量,促使当地生态系统更加健康和可持续。表4为植被覆盖率与滑坡发生率的关系数据。
植被修复的实施步骤:首先,选择适合区域特点的深根植物;其次,制定详细的种植和管护计划;最后,监测植被的生长状况并及时补植,以保证植被覆盖率的稳定。
4.3 工程支护结构
工程支护结构是滑坡高风险地区不可或缺的防护手段,其目的是通过物理手段增加坡体的稳定性。工程支护结构包括锚杆、护坡墙、抗滑桩和格构梁等。通过合理设计与施工,这些结构可以有效抵抗外力作用,防止坡体失稳。锚杆是工程支护中最常用的结构之一,通过深入坡体内部,将坡面的滑移力转化为锚杆的拉力,从而固定坡体。研究显示,在某高风险山区,通过安装锚杆和护坡墙,滑坡的发生率减少55%。此外,抗滑桩在大规模滑坡区域中也得到广泛应用,其作用是通过桩体抵抗滑移力并分散荷载,从而稳定坡体。表5为不同工程支护结构的效果数据。在设计工程支护结构时,需要综合考虑土壤类型、坡度、地下水情况等因素。
4.3 综合效果分析
通过综合实施排水系统优化、植被恢复与生态修复及工程支护结构设计,可以大幅提升滑坡易发区的地质安全性。例如,在某典型山区滑坡治理项目中,三项措施的综合实施使区域滑坡发生率从年均15%降低至5%,土体稳定性提高30%以上。同时,这些措施的实施在降低自然灾害风险的同时,还对区域生态系统的可持续发展起到了积极作用(表6)。
滑坡及其他地质灾害的防治需要科学、系统的措施设计。通过优化排水系统,可以有效降低岩土体水压力,增强土体稳定性;通过植被恢复与生态修复,可以减少土壤侵蚀,提升生态系统的稳定性;通过工程支护结构,可以为高风险区域提供直接的物理保护。这三种措施在实施中相辅相成,具有显著的效果。结合区域特点,科学规划和实施上述措施,不仅可以减少滑坡及其他地质灾害发生,还可以实现区域生态环境和地质安全协同发展。
5 结束语
江西省花岗岩山区的滑坡灾害防治需要采取综合性的技术和管理策略。通过地质调查、滑坡监测、数值模拟与防治措施的实施,能有效降低未来滑坡灾害的发生率和可能带来的损失。未来研究应进一步优化技术方案,加强地区间的信息共享和技术协作,为滑坡灾害管理提供更为科学的方法和技术支持。
参考文献
[1] 陈敬业.强降雨下粤北山区花岗岩风化壳边坡降雨入渗及失稳机制研究[D].昆明:昆明理工大学,2023.
[2] 成聘.粤西山区花岗岩残坡积层高路堑边坡稳定性分析[J].城市建筑,2020,17(23):138-139.
[3 ]成晶华,吴晓栋.山区含流沙层花岗岩地质区域桩基施工技术研究[J].居舍,2020(18):45-46.
[4] 魏心声.秦巴山区降雨诱发浅层滑坡机理及预测预警研究[D].西安:长安大学,2020.
[5] 石育青.林地山区滑坡灾害的时空分布及遥感识别[D].湘潭:湖南科技大学,2023.
[6] 孙融融.多维时序InSAR技术应用于贵州六盘水市滑坡灾害识别与监测研究[D].西安:长安大学,2023.
[7] 王智昊,杨赛霓,姚可桢,等.四川秦巴山区降雨型滑坡灾害降雨阈值[J].山地学报,2024,42(2):238-248.
[8] 申朝永.西南山区滑坡隐患易发性及森林对其影响研究[D].北京:北京林业大学,2020.
[9] 郭郑曦.基于机器学习的四川华蓥市山区林地浅层滑坡预测[D].北京:北京林业大学,2022.
[10] 易靖松,程英建,徐乙,等.基于过程降雨的红层丘陵低山区滑坡灾害气象预警阈值研究[J].水土保持通报, 2024,44(2):215-222,235.
[11] 李璐,张永强,窦婉婷,等.基于STM8L的滑坡灾害在线监测预测系统[J].微处理机,2023,44(4):51-55.
[12] 钱嘉侦.喜马拉雅山区重大滑坡灾害(链)空间分布规律研究[D].成都:西南交通大学,2023.
[13] 吴兴贵.横断山区澜沧县滑坡灾害特征与风险性研究[D].昆明:昆明理工大学,2023.