花崗巖殘積土路堤邊坡濕度的實測特征

費倫林，錢勁松

(1.江西省高速公路投資集團有限責任公司，江西 南昌 330025；2.同濟大學 道路與交通工程教育部重點實驗室，上海 201804)

0 引言

高速公路路堤邊坡土體為典型的非飽和土，運營期間受降雨入滲、地下水位波動及凍融循環等自然因素的影響，導致路基土的濕度由填筑結束時的最佳含水率附近逐漸過渡到平衡濕度狀態[1]。潮濕多雨地區，如我國東南地區各省份，雨量充沛，降雨集中且持續，導致路堤邊坡土體在一定程度上發生濕化。諸多研究表明，隨著含水率的增大，及反復波動，邊坡土體的抗剪強度顯著降低，并易引發滑坡、失穩，從而影響高速公路的正常使用[2-5]。尤其是對于我國東南地區廣泛分布的花崗巖殘積土，具有遇水極易軟化、崩解的特性，使得花崗巖殘積土路堤邊坡對濕度的敏感性更大[6]。因此，掌握邊坡土體在實際運營過程中的濕度特征，可以為高速公路的結構設計和運營維護提供重要數據支撐。

邊坡土體的濕度特征可以從體積含水率和基質吸力兩個角度進行反映。降雨作為滑坡的主要誘發因素，其主要機理是：降雨入滲邊坡使得邊坡非飽和土帶土體的基質吸力降低，使得土體的抗剪強度降低，進而導致邊坡穩定性降低，甚至滑坡[7-8]。考慮基質吸力對土體抗剪強度的影響時，計算得到的邊坡安全系數有顯著增大[9-10]。因此，掌握邊坡非飽和帶中基質吸力在運營期的變化情況，對于研究降雨型滑坡，具有重要意義。

國內外已有學者對邊坡的實測濕度或基質吸力特征展開了相關研究。早期比較典型的是1982年，Sweeney在邊坡上開挖了2個混凝土監測井，在井中不同深度上安置快拔型張力計，對邊坡非飽和帶的基質吸力進行了歷時1年多的監測[10]。國內部分結構也針對不同土質類型邊坡，采用監測井、傳感器，結合鉆孔開挖的方式，監測不同深度土體的濕度特征變化[11-14]。土體濕度特征的監測是長期耗時的過程，短期的監測并不能反映邊坡內部濕度的真實情況。而路基斷面形式和填料土質均對邊坡濕度特征有所影響，針對花崗巖殘積土半填半挖式路堤邊坡濕度特征的研究鮮有報道。本研究依托江西省安遠至定南高速公路項目，重點對花崗巖殘積土路堤邊坡土體的體積含水率和基質吸力進行長期跟蹤監測，分析邊坡土體的基質吸力和體積含水率的時空分布規律，以期為邊坡的穩定性分析提供數據支撐。

1 邊坡概況及監測方案

被監測邊坡位于江西省安遠至定南高速公路的聯絡線上。監測斷面為半填半挖式路基斷面形式，填高約11 m，挖方約20 m，路基寬度為21.5 m。路基填料系典型的花崗巖殘積土，按照《公路土工試驗規程(JTG E40—2007)》[15]測試其基本工程特性。該處花崗巖殘積土的液限ωL62%；塑性指數IP 40；最佳含水率ωOPT18.7%；最大干密度ρdmax1.671 g/cm3；顆粒級配如表1所示。根據《土的工程分類標準(GB/T50145—2007)》[16]，該花崗巖殘積土定名為高液限黏土。

表1 花崗巖殘積土顆粒級配分布Tab.1 Distribution of grain sizes of granite residual soil

在路基填筑施工結束15 d后，于該斷面下邊坡共設置2個監測點，水平距離分別距路肩最外側4.0 m(監測點1)和13.0 m(監測點2)。兩個監測點均埋設3對基質吸力傳感器和體積含水率傳感器。其中，監測點1埋設深度分別是0.3，0.8，1.3 m，水平方向上距邊坡表面依次是0.45，1.20，1.95 m，垂直方向上距路基頂面依次是2.97，3.47，3.97 m；監測點2埋設深度分別是0.3，0.9，1.5 m，水平方向上距邊坡表面依次是0.52，1.58，2.62 m，垂直方向上距路基頂面依次是8.11，8.71，9.31 m。監測點布設示意如圖1所示。所用傳感器為MPS-6土壤水勢傳感器和EC-5土壤水分傳感器，數據由EM50自動采集。

圖1 現場土體基質吸力及體積含水率傳感器布設Fig.1 Layout of field soil matrix suction and volumetric water content sensors

監測點1的監測開始于2016年8月初，監測點2的監測開始于2016年8月末，均結束于2017年6月中旬，每日監測1次。與此同時，在監測斷面上安裝有一體化雨量計，用以監測同時期的降雨信息。

2 監測結果分析

2.1 基質吸力的時空分布特征

不同埋深處邊坡土體基質吸力隨時間的監測結果如圖2所示。

圖2 土體基質吸力的變化規律Fig.2 Variation of matrix suction of soil

由圖2(a)可知，邊坡上部土體的基質吸力隨時間呈鋸齒形波動，波動范圍介于7～21 kPa，最大值為21 kPa。基質吸力的波動現象主要是受降雨影響。例如，8月份是降雨集中月份，監測初期近一個月時間的連續降雨，基質吸力快速下降，待降雨結束后，基質吸力逐步回升。縱觀整個監測周期，基質吸力和降雨氣候的關系明顯，降雨期間，吸力減小，降雨間歇，吸力增大。而且，在監測深度范圍內，基質吸力隨降雨的變化并沒有滯后現象，即使是1.3 m土層深處，兩者也基本同步變化。從變化幅值來看，埋深較大處略小于淺層土體。以2017年3月～6月的間歇低強降雨為例，表層土基質吸力的變化受降雨或蒸騰的影響較大，而0.8 m與1.3 m處仍在較低的水平小幅度波動。

圖2(b)呈現的邊坡下部土體的基質吸力變化規律和上部土體相似，但基質吸力的波動幅度較小，波動范圍介于7～13 kPa，最大值不超過13 kPa。在低吸力段內，降雨對基質吸力的影響較小，合理的解釋是，此時的土體體積含水率較大，基質吸力對體積含水率變化的敏感性降低。在較高吸力段內稍有降雨入滲，就會引起吸力的較大變化。例如，基質吸力經歷2月份的干燥期，基質吸力逐步回升到12 kPa，而3月初的低強降雨就使得基質吸力驟降至8 kPa以下，該現象同樣可以在圖2(a)中得到驗證。此外，低基質吸力水平和近飽和條件下，土壤水勢傳感器的測量誤差也可能是導致該現象的重要原因。

2.2 體積含水率的時空分布特征

邊坡土體的體積含水率隨時間的變化關系如圖3所示。

圖3 土體體積含水率的變化規律Fig.3 Variation of volumetric water content of soil

觀察圖3(a)可得，體積含水率隨時間呈現明顯的波動規律，監測周期內，體積含水率波動范圍在20%～33%之間。土體體積含水率受降雨影響，影響程度則受限于降雨強度。低強度降雨條件下(≤10 mm/d)，土體的體積含水率變化較為緩慢。例如，監測初期，經歷持續低強度降雨，體積含水率呈緩慢增長趨勢。高強度降雨條件下，土體體積含水率隨降雨快速增大。例如，2016年10月21日發生80 mm/d 的強降雨后，埋深0.8 m處土體的體積含水率從20%驟升至31%。鑒于強降雨對邊坡土體增濕效果，邊坡排水系統設計應能迅速排除短時間強降水。

此外，圖3(a)顯示不同深度處土體的體積含水率基本呈現相同變化趨勢，且不同深度處土體的體積含水率大小基本相同。但可以看出，埋深1.3 m處土體的體積含水率略小于埋深0.3 m和0.8 m處的土體。而且，埋深1.3 m處土體的體積含水率波動幅度要明顯小于其余兩處深度。表層土體除直接受降雨入滲和大氣蒸發影響，還受表覆植被的蒸騰作用，因此體積含水率波動幅度要較深層土體的大。土體體積含水率在降雨過程中并沒有隨深度而出現滯后，據此判斷1.3 m深度仍處于大氣降雨影響范圍內。

圖3(b)所呈現的邊坡下部土體的體積含水率變化規律與圖3(b)所示規律相似，土體體積含水率在監測周期內36%～48%之間波動。不同的是，埋深1.5 m土體的體積含水率顯著小于埋深0.3 m和0.9 m 處土體。合理的解釋是，此處監測位置靠近坡腳，邊坡上部因降雨行成的地表徑流通常需流經邊坡下部表面，再排出至邊坡范圍外。因此，邊坡下部土體較長時間會處于高含水率狀態，表層土體更是如此。

對比圖3(a)和圖3(b)可以明顯發現，邊坡下部土體的體積含水率要明顯大于邊坡上部土體。上部土體的體積含水率受降雨入滲，隨后在重力作用下逐步下滲至邊坡下部。另外，該路段沿坡腳處有農業灌溉用水渠，常年豐水，也有可能對路堤下部的土體體積含水率造成影響。在邊坡防排水設計中，應加強下部的防排水措施。

2.3 基質吸力和體積含水率的相關性

圖4 體積含水率和基質吸力的對比Fig.4 Comparison of volumetric water contents and matrix suctions

為探討基質吸力與體積含水率的變化關系，繪制兩者隨時間變化的對比結果，如圖4所示。基質吸力和體積含水率隨時間的變化呈相反趨勢。監測點1的體積含水率波動介于20%～28%，基質吸力波動介于7～21 kPa；監測點2的體積含水率波動介于36%～44%，而基質吸力波動介于8～13 kPa。相比之下，兩個測點的體積含水率波動幅度相同，都為8%，但監測點1的基質吸力波動幅度要明顯大于監測點2的結果。主要是因為邊坡上部土體處于較大基質吸力狀態，較小的體積含水率波動就能引起大的基質吸力波動。而邊坡下部土體處于低基質吸力狀態，同樣體積含水率波動引起的基質吸力波動小。與此同時，基質吸力和體積含水率變化基本同步。

為更直觀比較不同深度處體積含水率和基質吸力的相關關系，繪制土體土水曲線如圖5所示。土體的基質吸力和體積含水率呈明顯負相關關系。不同深度處土體的實測土水特征略有差異，監測點1中，不同埋深處土體的土水特征差異較小，基本分布在統一范圍內。利用Fredlund & Xing模型[17]擬合監測點1的現場數據，結果如圖5(a)所示，該模型能較好地擬合監測數據，R2達到0.755。監測點2中，3處土體的土水曲線特征則存在一定的差異，其中埋深1.5 m處土體的土水特征分布處于最下方。其原因可能存在于幾個方面：其一，土體所處的應力狀態對其土水曲線特性影響顯著[18]，因坡腳處的土體應力特征差異大于上邊坡處，故導致此處不同深度處的土水曲線差異明顯；其二，下邊坡處始終處于較低基質吸力和較高飽和度的狀態，土壤水勢傳感器測量誤差的影響更為顯著；其三，土水特征還受多因素影響，包括土體的孔隙結構、密實程度、土質類別，以及有機質含量等。

圖5 土體的土水特征Fig.5 Soil-water characteristics of soil

2.4 邊坡穩定性分析

降雨條件下，土質邊坡的滑移面通常是與坡面平行，可以采用無限邊坡模型[19-20]進行穩定性分析，模型的示意如圖6所示。邊坡的穩定安全系數計算如式(1)所示。

圖6 邊坡穩定性分析模型示意圖Fig.6 Schematic diagram of slope stability analyzing model

(1)

式中，c′為有效黏聚力;φ′為有效內摩擦角;γ為土體總容重;h為滑移面的鉛垂距離;α為坡度;uw為孔隙水壓力。

考慮基質吸力對非飽和土抗剪強度的貢獻，Frendlund[8]提出了雙應力狀態變量的非飽和土抗剪強度公式，如式(2)所示。

τ=c′+(σ-ua)tanφ′+(ua-uw)tanφb，

(2)

式中，τ為抗剪強度;σ為法向應力;ua為孔隙氣壓力;φb為吸力內摩擦角，其余同上。

結合式(1)和式(2)，并假設ua為0，則基于非飽和土力學的邊坡穩定安全系數計算如式(3)所示。

(3)

根據式(3)可以定量計算監測斷面邊坡的穩定安全系數，計算時作簡化處理，按照各監測點的實測數據單獨計算。邊坡土體視為均質，干容重γd為13.6 kN/m3，有效黏聚力c′取16.4 kPa，有效內摩擦角φ′取26.7°，吸力內摩擦角φb取12°，坡度α取29.7°。計算結果如圖7可知，監測斷面所在邊坡的穩定安全系數均大于1，也即邊坡在監測周期內處于穩定狀態。穩定安全系數隨深度的增加而減小，淺層土體的穩定安全系數要顯著大于埋深較大土體。對比分別基于監測點1和監測點2數據的穩定性計算結果，發現監測點1的穩定安全系數要稍大于監測點2，且監測點1的穩定安全系數隨時間的波動幅度較大。該現象表明，基質吸力對邊坡穩定性有一定影響，尤其是對于淺層土體，但影響程度隨著土體深度和體積含水率的增大而減小。相較監測點1土體，監測點2土體具有更大體積含水率，較小基質吸力，因此邊坡穩定性也相對較小。

圖7 穩定安全系數變化趨勢Fig.7 Variation of stability safety factor

3 結論

通過對花崗巖殘積土路堤邊坡的濕度進行為期10個月的監測可得，降雨及其入滲過程會對邊坡淺層土體的基質吸力、體積含水率及穩定性產生直接影響。

(1)邊坡土體的基質吸力和體積含水率在公路運營期間發生明顯波動變化，1.5 m深度范圍內的基質吸力及體積含水率均隨降雨發生同步變化，未出現滯后現象，降雨入滲對花崗巖殘積土邊坡的影響深度至少大于1.5 m。

(2)邊坡下部基質吸力要明顯小于邊坡上部，體積含水率則顯著大于邊坡上部，這是由于邊坡上部土體水分在重力作用下，逐步向下滲透，在坡腳位置處排出，而坡腳處的地表積水則進一步增大其含水率。

(3)在基質吸力和體積含水率變化幅度較大時，可利用現場監測數據擬合土水特征曲線，而在低基質吸力水平條件下，監測誤差給曲線擬合帶來較大的不確定性。

(4)邊坡穩定安全系數隨著土體深度增大而明顯減小，基質吸力對其有一定影響，但影響程度隨著土體深度和體積含水率的增大而減小。