貴州寨子危巖崩塌風險定量評價研究

(1.貴州大學 資源與環境工程學院，貴州 貴陽 550025； 2.貴州省貴陽市開陽縣國土資源局，貴州 貴陽 550300)

山區地帶崩塌災害頻發，而且發生時間不確定，崩落時間快，可在極短時間內造成巨大的損失，給人民生命財產安全造成很大威脅[1]。因此，開展崩塌災害的定量風險評價對推動國家經濟發展和防災減災具有重要意義。

依據國際標準，崩塌災害的風險可以定義為人的生命、財產或環境遭受崩塌所帶來不利影響的可能性大小和嚴重程度[2]。當以人為受災體時，崩塌災害風險值可以定義為：在考慮崩塌危險性、人的時空分布概率和易損性的基礎上，處于崩塌風險中的人員失去生命的概率。相應的風險值可以通過一定量級崩塌發生的年概率、運動到達某位置的概率、人的時空分布概率和易損性的乘積來計算得到[2]。在實際分析評估中，這4個物理量的量化評價一直是個難題，對此，國內外學者進行了一系列的研究。國外一些學者(Hungretal[3];Dussauge[4];Guzzetti[5])根據崩塌體積與累積發生頻率的對數函數之間的線性關系(MCF)，提出了利用歷史崩塌數據確定崩塌的年發生概率的方法,大幅度提高了崩塌發生的年概率預測的可靠性。Agliardi[6]通過數值模擬(HYSTONE)獲得崩塌體在建筑物位置處的運動能量，結合現場調查，獲得了研究區建筑物破壞程度與崩塌運動能量的函數關系，從而為崩塌災害中建筑物的易損性定量評估提供了依據。王學良[7]等基于不同位置滯留塊石數目的統計結果，提出并應用了崩塌到達概率的計算方法，為崩塌到達概率的定量化分析提供了可靠的依據。

寨子崩塌歷史上曾多次發生崩塌，崩塌塊石最遠運移到坡腳附近的居民區，且寨子崩塌的源區還殘留著大量的危巖體，嚴重威脅著下方80戶420名村民的生命財產安全。開展相應的風險性評估研究具有緊迫性和必要性。

本文利用無人機傾斜攝影、三維實景建模技術、三

圖1 研究區地質圖Fig.1 Geological map of the study area

維點云數據處理軟件，結合現場調查統計、反演、數值模擬的方法，確定了危巖體的位置及體積、年發生概率、到達概率、時空分布概率和易損值。在此基礎上開展了貴州寨子崩塌風險定量評價(QRA)研究。本文的研究思路和技術方法可為其他單體崩塌災害風險評價以及風險評價結果的可靠性研究提供參考。

1 寨子崩塌概況

1.1 地質環境背景

寨子崩塌位于貴州省開陽縣金中鎮寨子村寨子組，地理坐標為27°04′30.53"N，106°49′57.48″E。區內地貌類型屬淺切割侵蝕溶蝕中山地貌，地勢陡峻，筆者團隊通過無人機傾斜攝影技術，對寨子崩塌的三維點云數據進行了高精度的獲取，利用ArcGIS生成了精度為1 m的數字高程模型(DEM)，通過坡度和坡向的分析發現，研究區坡度主要在30°～50°，崩塌源區坡度主要集中在60°～70°之間。研究區的坡向較為一致，主要在290°～310°之間。

區內主要構造為洋水背斜及其傾伏段、兩翼發育的斷裂構造。在研究區附近發育的斷層主要以北東向為主，對崩塌的起控制性作用的斷層主要為F1(見圖1)。

1.2 崩塌堆積體分布特征

通過無人機傾斜攝影技術，建立了寨子崩塌三維高清實景模型，在模型上分別對崩塌堆積體塊石的大小及數量進行統計分析，具體的測量方法是分別測量塊石的長、寬、高，再以三者的乘積作為塊石的體積。統計結果如圖2所示，崩塌塊石平均體積約10 m3。90%的崩塌塊石在0～30 m3區間內，其中體積在1～5 m3的塊石數量占比最大，約占75%。

圖2 寨子歷史崩塌塊石分布特征Fig.2 Distribution characteristics of rockfalls in history

1.3 崩塌源區危巖體調查

1.3.1危巖體位置的確定

傳統危巖體結構面信息的獲取主要通過羅盤測量，但測量的范圍受場地條件限制，對于高陡邊坡，若采用這種方法，獲取的信息不夠全面，從而影響危巖體的穩定性的分析評價[8]。近10 a來，隨著無人機和信息處理技術的發展，為上述問題的解決提供了新途徑[9]。在保證重疊率和分辨率的情況下，無人機可獲取航測區多角度帶經緯度信息的照片，通過三維實景建模技術可快速構建實景模型和三維點云數據模型[10]，在點云數據模型上可進行危巖體結構面特征和體積的準確量測。

作者通過無人機傾斜攝影技術，獲取了寨子崩塌多角度的數碼照片，通過ContextCapture軟件建立了三維點云模型。基于點云數據，利用ploywork軟件，對結構面的信息進行提取。巖體內主要發育3組優勢節理面：① 320°∠70°，② 200°∠75°，③ 270°∠60°，結構面的組合關系見圖3。3組結構面相互組合將巖體切割成塊狀。

基于上述結構面信息分析和現場工程地質調查，確定了3個危巖體，其中危巖體1受控于三組結構面，危巖體2、危巖體3為不規則危巖體，不受結構面控制。危巖體特征見表1。

圖3 結構面赤平投影Fig.3 Stereogram of structure planes

編號形狀規模/m3崩塌類型危巖體特征及穩定性分析W1塊狀53傾倒巖體被結構面切割,整體性遭到破壞,巖體底部多次發生小型崩塌,巖體下方已形成凹巖腔,在暴雨作用下,可能發生整體破壞。W2塊狀62傾倒危巖體后緣發育與坡體走向平行的拉張裂縫,張開約15cm,連續的強降雨入滲可加快裂縫的貫通,造成失穩。W3不規則45傾倒破壞模式與危巖體2類似

1.3.2危巖體體積的確定

傳統的高位危巖體積的確定，由于缺少精確的結構面數據，往往只考慮危巖體的長、寬、高，這種方法過于理想化，對于受結構面控制的危巖體和不規則的危巖體，若采用這種測量方法則會產生很大的誤差。

對于受結構面控制的危巖體，其體積應根據結構面的組合關系來確定。先對軟件擬合出來的結構面進行分組，找出危巖體的主控結構面；再對結構面進行延展，通過空間組合關系即可得到危巖體的體積。如危巖體1，圖4為危巖體1的三維模型，結構面1構成了危巖體的后緣邊界，結構面2可構成危巖體的側邊界，結構面3可構成危巖體的底邊界。通過ploywork點云處理軟件延伸三組結構面，即可得到3組結構面組合切割圍成的危巖體體積。

對于不規則危巖體，其形狀不受結構面控制，在計算此類危巖體積時傳統方法仍按規則幾何體進行估算，誤差較大。利用ContextCapture軟件三維建模后，在模型體中假定一個破裂面，軟件會自動對平面進行擬合，并對危巖體進行切割，從而提取出危巖體體積(見圖5)。作者通過上述方法對三塊危巖體的尺寸進行了統計，結果見表1。

圖4 危巖體(危巖體1)三維模型Fig.4 UAV three-dimensional model for dangerous rock

圖5 不規則危巖體(危巖體2)體積計算Fig.5 Volume calculation of irregular dangerous rock

2 崩塌風險評價方法

崩塌的風險值可以通過式(1)計算獲得[2,11-12]：

P(LOL)=P(L)×P(T:L)×P(S:T)×V(D:T)

(1)

式中，P(LOL)為風險中人失去生命的年概率;P(L)為崩塌的年發生概率；P(T:L)為崩塌到達某位置的概率；P(S:T)為崩塌發生時受災體在崩塌影響范圍內的時空分布概率；V(D:T)為崩塌作用下受災體的易損性(預期損失度)，可通過崩塌體運動特征參量和受災體抵抗崩塌沖擊的能力大小來確定。

3 寨子崩塌風險評價

3.1 崩塌的年發生概率

一些學者(Hungretal[3];Dussauge[4];Guzzetti[5])認為，崩塌體積與累積發生頻率的對數函數之間存在著線性關系(MFC)(式2)，崩塌的MCF關系可以通過對研究區歷史上所有崩塌的數據統計分析所得：

lgN(V)=N0+blgV

(2)

式中，N(V)為超過一定體積值的崩塌所發生的的年累計頻率，N0為所有崩塌事件的年發生數，b為基于研究區崩塌數據計算得到的冪函數常數。

基于年發生概率計算的MCF方法，作者通過三維實景模型對74塊歷史崩塌塊石尺寸進行統計，并生成了MCF曲線(見圖6)，根據開陽國土局的資料記載，寨子崩塌最早發生在2002年，2002～2018年期間共發生3次崩塌，由此可以計算得到歷史崩塌的年發生數(N0=3/16), 根據崩塌數據統計得到的冪函數關系求得b=-0.6。基于公式(2)求得危巖體1～3的年發生概率分別為0.124，0.092，0.156。

圖6 基于歷史崩塌數據生成的MCF曲線Fig.6 MCF curve for rockfall event occurred in Zhaizi rockfall

3.2 崩塌的到達概率

3.2.1基于反演分析的恢復系數及摩擦系數

為了對危巖體1～3進行運動特征模擬，首先需確定模擬過程的計算參數，即碰撞恢復系數和摩擦系數等。本文中，作者采用反演的方法對相關系數進行確定。

根據現場的實際情況，選取崩塌堆積體植被覆蓋少的區域作為反演的剖面(見圖7)。根據坡面條件，將剖面分為白云巖巖壁、崩塌堆積區及植被覆蓋土質邊坡。反演的參數初始值取經驗值。

塊石體積采用基于實景模型得到的歷史崩塌塊石統計結果平均值(10 m3)，由于歷史崩塌塊石的啟動位置具有不確定性，在高差近200 m的源區都有可能發生過崩塌。基于這種不確定性，作者基于蒙特卡羅法進行了崩塌隨機模擬，根據崩塌停積范圍調整參數，直到停積范圍和歷史堆積范圍的重合度大于95%。最終獲得所需的坡面動力學參數，見表2。

圖7 用于反演分析的剖面Fig.7 Slope profile used for inversion analysis

坡面形狀RtRn摩擦角/(°)白云巖巖壁0.870.5533崩塌堆積區0.830.4636植被覆蓋土質邊坡0.780.3330

3.2.2崩塌運動特征模擬及到達概率預測

在崩塌運動特征參數的計算和預測中，地形數據是最關鍵的基礎數據之一。地形數據可通過數字高程模型(DEM)提取，地形數據的精度影響著崩塌運動模擬結果的準確性，為減少地形數據所造成的的誤差，作者采用ArcGIS從無人機生成的精度為1 m的DEM中提取出高精度的剖面地形數據。

根據上述分析所確定的參數表，利用Rockfall軟件對危巖體1～3的崩塌運動特征進行了模擬(見圖8)，然后基于不同位置滯留塊石數目的統計結果，將經過某位置的崩塌數目除以總的崩塌塊石數，得到各危巖體在不同位置的到達概率(見圖9)。

3.3 受災體的時空分布概率

受災體的時空分布概率依賴于風險中受災體的遷移率[13]，一天中經過崩塌影響區的個體數受到天氣的影響，本文基于研究區所在鄉鎮2002～2017年降雨數據，對研究區16 a間的天氣狀況進行統計，得出了晴天和雨天天數的平均值分別為252 d和113 d。在分析時空分布概率時，對晴天和雨天進行分別計算。

根據現場走訪調查統計，受崩塌影響范圍內的住戶晴天期每人每天平均待在房屋里的時間約為10 h，雨天期約為15 h。

則晴天期間的時空分布概率為

P(S:T)=10/24×252/365≈0.28

雨天期間時空分布概率為

p(S:T)=15/24×113/365≈0.19

3.4 受災體的易損性

受災體易損性的計算是崩塌災害風險評價中的難點，崩塌災害易損性受崩塌強度(崩塌體積、速度等)、受災體處于崩塌運動范圍內的位置和受災體特征等諸多方面影響[14]。本文對易損性進行分析時綜合考慮了崩塌運動模擬所獲得的包括崩塌體積、速度、總能量等參數(見圖8)，采用專家打分的形式進行。

圖8 危巖體崩塌運動模擬Fig.8 Rockfall simulation for potentially unstable blocks.

圖9 寨子崩塌危巖體1～3到達概率Fig.9 Reaching probability of dangerous blocks 1～3 of Zhaizi rockfall

對于住戶的易損性，危巖體1和3到達房屋的總能量相近，危巖體2的總能量明顯大于危巖體1和3。則危巖體2作用下人的易損性為1，危巖體1和3作用下人的易損性為0.5。

3.5 風險評價

基于風險計算公式(1)，計算得到以住戶為受災體的崩塌災害風險評價值結果見表4～5。參考國際上采用較多的香港土木工程署建議的風險容忍標準(見圖10)，無論在晴天期還是雨天期，危巖體1～3都處于警告區間(10-5～10-3/a)。

圖10 香港社會風險容忍標準(1998年)Fig.10 Permissible norm for social risk from Hong Kong (1998)

危巖體P(L)P(T:L)P(S:T)P(D:T)P(LOL)10.1240.0020.2816.910-520.0920.0340.280.54.310-430.1560.0020.280.54.310-5

表5 降雨天氣條件下崩塌風險計算參數及結果Tab.5 Rockfall risk calculation under rainfall weather conditions

4 結 論

(1) 采用無人機傾斜攝影、三維實景建模技術、ploywork點云數據處理軟件相結合的辦法，確定了3塊危巖體的位置和體積，為崩塌的定量評價提供了基礎條件。

(2) 利用ArcGIS在精度為1m的DEM提取了剖面信息，并基于現場調查統計，結合坡面材料物理力學性質反演和隨機性崩塌運動模擬，確定了崩塌的年發生概率、到達概率、時空分布概率和易損值，為崩塌的定量評價提供了可靠的依據。

(3) 寨子危巖崩塌風險的定量評價結果表明，無論在晴天期還是雨天期，危巖體1～3都處于警告區間(10-5～10-3/a)，建議加強監測以及采取一定的防災減災措施。