生產建設項目棄渣場安全選址方案研究

袁普金， 姚 赫， 張 勇， 高旭彪

(1.水利部 水土保持監測中心， 100055, 北京; 2.長江水利委員會 長江流域水土保持監測中心站， 湖北 武漢 430010)

棄渣場選址是水土保持方案中的重要內容，如果選址不當，可能造成重大的災害，深圳市光明新區紅坳渣土受納場“12·20”滑坡事故，造成73人死亡，4人下落不明，17人受傷，90家企業生產受影響，直接經濟損失為8.81億元。國外發達經濟體常將棄渣場納入堆積體災害風險評價中進行管理[1-5]，因缺乏參照和基礎研究，目前國內對棄渣場渣體失穩后運移距離的研究尚不成熟[6]。有關機構在滑坡碎屑流、泥石流運動規律上作了一些相關的研究，但涉及運移距離方面的研究尚無定論?；乱幠：陀绊懛秶菦Q定滑坡致災強度的兩個重要方面，滑坡滑動速度和滑動距離計算對防災減災工作意義重大[7]。棄渣場作為一種松散堆積體，是一種具有不連續性、非均質性和各向異性等復雜特性的力學介質[8]，在一定誘發因素下易產生滑坡災害，通常的誘發因素有降雨、地震、人類活動等，表現形式根據滑坡時地形條件和含水量的不同，可分為崩塌、滑坡、滑坡碎屑流、泥石流等。對于棄渣場滑坡來講，其失穩破壞常形式常表現為滑坡和滑坡碎屑流，其滑坡規模一般不會超過堆渣量，因此，棄渣場滑坡運動距離預測是棄渣場選址的核心內容。近幾十年來，國內外學者為預測各種類型滑坡的滑距進行了大量研究，建立了一系列經典模型，如基于多元回歸模型建立的黃土滑坡滑距預測模型[9]、基覆型邊坡滑坡模型[10]、巖質修正地震致滑坡預測模型[11]等，基于理論修正的經驗模型，如Scheidegger預測模型[12]、黃土地震滑坡預測模型[13]、地震致無阻礙滑坡預測模型[14]、松散堆積體滑坡修正模型[6]等，由于多元回歸模型的數據量受限，因此基于理論修正的經驗模型具備更好的操作性和推廣性，其中基于理論修正的經驗模型中最為經典的是Scheidegger在1973年提出的Scheidegger經驗模型，其模型理論性好，重復精度高，隨后大量學者在此模型上進行修正。Corominas[15]，Inokuchi[16]，Kokusho[17-18]，Finlay[19]，Budetta[20]，Hunter[21]，Li[22]，Yang[23]，Chen[24]等學者分別提出了溝谷類、山坡類、有阻礙、無阻礙等地形修正經驗模型，地震致、降雨致等誘發因素修正型，碎屑流、泥石流、火山泥流等發生形態修正模型。基于已有的滑體數據和不同滑體滑距預測模型，研究棄渣場滑坡滑距的分布情況，尋找棄渣場滑坡的運動規律，探討其渣場安全選址的要求，不僅具有較強的可行性，也具有迫切的現實意義。本研究對于棄渣場滑坡規律研究總結和棄渣場選址具有重要的理論價值與指導意義。

1 數據與方法

1.1 數據采集

為量化評價棄渣場選址的安全范圍，并考慮地形因素的影響，引入定量指標是必不可少的，引入滑坡的移動性指標有助于評價棄渣場滑坡的動態特征，滑坡移動性的一個著名指標是垂直落差H與水平距L的比值常被稱為等效摩擦系數(H/L)，這一比例的倒數也可稱為流動性指數(L/H，如圖1所示)。

圖1 滑坡運動圖示

通過統計整理1 032組國內外堆積體、滑坡體、火山流體數據[6]，數據來源于期刊論文、書籍文獻及國內外滑坡災害數據庫。共得到含有堆積體/滑體體積V，垂直落差H，滑距L的有效數據882組，有效數據中體積V分布區間150 m3～2.00×1010m3，垂直落差H分布區間0.01～4.4 km，滑距L分布區間3 m～18.9 km，等效摩擦系數H/L分布區間0.02～20。其中等效摩擦系數H/L小于1的共計783組，占比88.76%，H/L的平均數是0.75，中位數是0.58，數據分布較為離散。

1.2 處理模型

本研究模型回歸的誤差算法使用為：對線性回歸模型和一般曲線回歸模型使用最小二乘法估計參數，對對數線性回歸模型使用極大似然估計法估計參數。

1.3 數據處理

試驗數據整理和顯著性檢驗使用SPSS 18.0進行分析，模型建立算法控制和擬合使用Matlab 12，數據體采用Origin8.0繪制。

2 結果與分析

2.1 棄渣場失穩滑坡特征值分布

2.1.1 滑距L的分布區間分析 統計滑坡滑距L，滑坡落差H，滑坡體體積V等特征值觀測資料，按照其出現的稀有程度，來衡量它的大小和等級，即該特征值等于或超過某定量的可能出現次數，可折合成其可能出現的概率，即為發生頻率。統計882組滑坡有效數據，其滑距L不超過某已發生值的發生概率分布如圖2所示。

圖2 滑距L發生概率圖

其中，滑距L≤500 m的共計465組，概率52.72%；滑距L≤1 000 m的共計692組，概率78.46%；滑距L≤1 500 m的共計772組，概率87.53%；滑距L≤2 000 m的共計808組，概率91.61%；滑距L≤2 500 m的共計826組，概率93.65%；滑距L≤3 000 m的共計836組，概率94.78%；最大觀測距離為Saidmarreh[25]的泥石流運動數據，滑距為18.9 km。90%概率以下發生的事件已很難發生，p=0.1時，滑距L為1.829 km，即90%的滑距L小于1.829 km。根據統計結果，95%的滑距L小于3.257 km，即通常認為不可能發生滑距L大于3.257 km的滑坡事件。進一步的從滑體體積V劃分滑距區間，可得不同體積的滑距L特征值詳見表1。

表1 不同體積滑體的滑距L(km)特征值

注：由于被統計的滑體運動數據V超過1.00×107m3的過于分散，而棄渣場絕大多數不可能超過5.00×107m3，故在>1.00×107m3的區間重點統計了1.00～5.00×107m3的數據。下同。

2.1.2 等效摩擦系數H/L的分布區間分析 僅統計不同體積滑體的滑距L，而不考慮其地形影響情況顯然是不合適的，統計882組滑坡有效數據，其等效摩擦系數H/L超過某已發生值的發生概率分布如圖3所示。

圖3 等效摩擦系數H/L發生概率圖

其中，等效摩擦系數H/L≥1的共計99組，概率11.33%；等效摩擦系數H/L≥0.5的共計539組，概率61.11%；等效摩擦系數H/L≥0.4的共計663組，概率75.17%；等效摩擦系數H/L≥0.3的共計747組，概率84.69%；等效摩擦系數H/L≥0.2的共計828組，概率93.88%；等效摩擦系數H/L≥0.18的共計839組，概率95.12%；最小觀測H/L為Pandemonium[26]的泥石流運動數據，H/L為0.023。90%概率以下發生的事件已很難發生，p=0.1時，H/L為0.25，即90%的滑坡H/L大于0.25。根據統計結果，95%的滑坡H/L大于0.18，即通常認為不可能發生H/L大于0.18(L/H=5.56)的滑坡事件。等效摩擦系數(H/L)利于解釋滑體運動機理，而流動性指數(L/H)則更利于評價選址合理性，不同體積的等效摩擦系數和流動性指數特征值(表2)。制定不同的H/L參考標準，根據收集數據統計，結果詳見表2。

通過統計可知，V≤5.00×105m3，L/H平均值為1.01，變異系數1.61，90%概率L/H在2.17以下，95%概率L/H在2.78以下，極值為16.67，可以認為V≤5.00×105m3的滑體滑距一般不超過2.78H；同樣的，可以認為5.00×1051.00×107m3的滑體滑距一般不超過14.29H。

由于收集的V數據過大，部分體積V達到數1.00×109m3，對誤差的貢獻過大，數據分布離散度大，代表性不強，對棄渣場運動規律的統計典型性不強，建議以1.00×107m3～5.00×107m3之間的運動作為統計區間，當1.00×1076.25)，極值為33.33，可以認為1.00×107m3

表2 不同體積滑體的等效摩擦系數和流動性指數征值

2.1.3 不同滑體體積V的滑動特征值的典型性分析 從統計數據的總體分布規律上來看，基本符合滑體體積V越大，滑距L越大，等效摩擦系數H/L越小，流動性系數L/H越大的規律。但按照不同體積提取特征值的典型性仍需討論。將不同體積區段的滑體運動特征值進行顯著性檢驗，結果如圖4所示。由圖4可知，根據不同體積V進行滑距L的劃分具有較強的依據：除第3組1.00×106

2.2 棄渣場失穩預測模型

注：數據采用DUNCAN檢驗，標有完全不同小寫字母代表差異顯著(p=0.01)。

圖4不同組別L與H/L值顯著性檢驗

通過大量不同類型松散堆積體、滑坡體、固液兩項流體的數據擬合可知，大量類似運動符合提出的經驗公式，即可用c值來模擬松散堆積體、滑坡體、固液兩項流體等的基本性質，即通過c確定c值的區間來預測棄渣場失穩發生位移的大小是可行的。

為更精確的預測不同類型棄渣場失穩發生位移大小的可行性，可通過更進一步優化c值代表區間，引入對滑距有顯著影響的巖質[11]和水分因素[24]，使其更適宜于不同棄渣場選址，可將模型中c值優化為：

c=c0·RT·AL

式中：L估——預測距離(m)；H——垂直落差(m)，V——滑體體積(104m3)； RT——巖質類型； AL——棄渣場等級；a——體積修正常數；b——落差修正常數；c0——根據巖質、渣量修正的c值。考慮到式中對體積V已經考慮，故AL僅作區分，不作計算。根據大量相關研究和行業內區分標準，可以區分RT，AL的等級標準詳見表3—4。

表3 棄渣場巖土劃分等級

注：巖質劃分參考自Guo(2014)等的研究[15]。

表4 棄渣場等級劃分

注：渣場級別區分取自GB51018。

2.2.2 棄渣場失穩模型驗證 提取的失穩預測模型可由松散堆積體相關數據進行驗證，固定常規運動a，b值，即a=-0.182，b=1.107[6]，基于以上區分標準和收集相關數據，對修正c值的經驗模型進行擬合，推薦c0值取值詳見表5。由表5可知，模型適宜于不同巖質和渣量的松散堆積體，擬合優度均表現出適宜性。其中對3級巖質、4級渣場的擬合優度高達0.88。

表5 不同巖質不同等級棄渣場c0值取值矩陣

3 討 論

本文提出了兩種渣場選址參考方法：第一種是根據散體運動的特征值的分布概率，確定棄渣場安全失穩運動距離的發生可能性，這種方法可被成為歷史發生頻率選址法；第二種基于理論模型的修正、檢驗，利用修正模型來預測不同類型不同大小棄渣場滑坡的運動距離，這種方法可被稱為模型預測法。

棄渣場選址與評價是一個復雜的問題，當前國內外暫無成熟方法參考。本文提出的方法是參考類似滑體運動數據進行統計分析所得，具有重要的參考價值，適宜于各類型的棄渣場?？紤]到棄渣場獨特的松散結構特征，在選址和評價時，應在預測安全距離上適當進行放大，如放大至1.3倍預測值，以確保一定的安全冗余度，保證棄渣場周邊對象的安全。

4 結 論

4.1 歷史發生頻率選址法

方法操作較簡單，考慮了不同渣場的大小和地形條件，容易推廣和實施，然而僅根據不同滑體體積進行滑距估計缺乏理論依據，容易造成選址困難或土地資源浪費；而根據不同滑體體積進行等效摩擦系數估計則缺乏體積劃分的典型性，需進行綜合考量。本文推薦對于V≤5.0×105m3的棄渣場(5級棄渣場)宜取2.78倍的落差(2.78H)的安全距離，對于501 000 m3萬m3的棄渣場(1級棄渣場)宜取14.29倍的落差(14.29H)的安全距離。

4.2 模型預測選址法