王 佳,李 悅
(1. 中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司,西安 710065;2. 嘉陵江亭子口水利水電開發有限公司,四川 蒼溪 628400)
滑坡(含崩塌)是斜坡巖土體在重力以及其他外界因素(如降雨、地震、人類工程活動等)作用下,所表現出的一種變形破壞過程和現象[1]。
滑坡監測中,最關鍵的是監測量應與滑坡發展和觸發機理[2]相對應,所以,尋找合適的反映滑坡發展過程的監測手段,并分析監測量演化與滑坡時空發展及機理的關聯,對于理解滑坡發展過程并探索其預警方法十分重要[3]。很多災難性滑坡往往不在已有的滑坡編目數據中,所以非常有必要對潛在滑坡隱患進行早期識別[4]。近些年來,隨著科學技術的進步,野外災害點的識別方法實現了從傳統的目視解譯,到人機交互解譯,再到智能解譯等形成跳躍式的發展格局;識別精度也達到了厘米級別;災害點的識別標志更加詳細,不同類型的地質災害均有典型的識別標志[5]。專家學者對滑坡穩定性研究較多,其主要分為兩大類分析方法,一類是定性分析,如圖解法[6],工程類比法等;另一類是定量分析法,如極限平衡法[7]、可靠度[8]分析法等,運用相關有限元分析軟件,使用計算數據評價了滑坡的穩定性。張家灣滑坡為近年來新發現滑坡,此類滑坡有“不易發現,一旦出現,將會嚴重威脅周邊居民人身及財產安全”的特點。該滑坡在采用“群測群防”方式監測的同時,本文先后采用“常規監測”和“自動化監測”兩種方式對滑坡進行了監測與分析,定性和定量[9]兩種方式相結合,分析結果為該滑坡以及該類型滑坡的防災減災工作提供借鑒。
2018年5月,群測群防過程中發現嘉陵江右岸劍閣縣江口鎮陵峰村二組張家灣地表出現開裂現象,經專家現場查勘,發現該區域有3條明顯裂縫,滑坡東西方向約800 m,南北方向約350 m,2018年7月開始對該滑坡開展常規監測。常規監測可以采用多種測量方式來印證分析結論,但存在監測頻次低、數據采集過程中耗費的勞動量大、監測數據的采集過程容易受到外界不可抗力的影響等缺點,2020年12月,在常規監測多期后發現滑坡中部前緣位移量較大,且變化速率較快;為了能更好的了解滑坡變化趨勢,2021年5月建立了自動化監測系統,自動化監測系統具備獨立的測記功能,所得到的監測數據分析評價科學快捷[10],為張家灣滑坡地質災害預測預報提供依據。
監測點位選擇,主要是威脅人居建筑、關鍵設施或公共場所的災害風險區段,監測布置的點、線、面結合要考慮崩塌滑坡的前后緣、側緣與關鍵地點的深部[11]。
1.2.1常規監測點位布置
2018年5月,根據現場情況以及山體易發生線性滑坡特性[3],在滑坡區域外基巖上布設基準點4點(正方形點位),滑坡區域內布設常規監測點20點(圓形點位)。依據群測群防及專家意見,將滑坡分3個區域,具體監測點位分布如圖1所示。

圖1 常規監測點位分布
1.2.2自動化監測點位布置
2021年3月,根據常規監測分析結果,結合現場實際情況,在滑坡區域外基巖上布設自動化監測基準點1點(正方形點位),滑坡重點區域布設監測點4點(圓形點位)。張家灣滑坡自動化監測點位分布見圖2。

圖2 自動化監測點位分布
2.1.1常規監測數據采集
常規監測水平位移測量采用Trimble R8s型GNSS接收機,接收機靜態平面測量精度3 mm+0.5 ppm,高程測量精度5 mm+0.5 ppm,將接收機分別架設在基準點及監測點上同時接衛星信號。垂直位移測量采用Trimble DiNi03水準儀,其標稱精度為±0.3 mm/ km,采用精密水準測量法采集高差數據。
2.1.2自動化監測數據采集
自動化監測基準點采用徠卡AR10天線及徠卡GM30 GNSS接收機,天線相位中心穩定性≤1 mm,接收機平面精度3 mm+0.1 ppm,高程精度3.5 mm+0.4 ppm;監測點采用徠卡GMX910 GNSS一體接收機,接收機平面精度3 mm+0.5 ppm,高程精度5 mm+0.5 ppm。將接收機分別架設在基準點及監測點上同時接收衛星信號,通過4G通訊模塊將采集數據傳輸至辦公區服務器。
2.2.1常規監測數據處理
GNSS數據處理一般的過程為[12]:① GNSS基線解算;② 在WGS一84坐標系上進行三維無約束平差;③ 在根據工程獨立坐標系定義的測區局部橢球上,進行二維約束平差。
水準測量數據處理包括:① 高差改正;② 限差校核;③ 高程平差計算。
常規監測GNSS數據解算等級為D級,水準數據平差等級為二等,平面和高程成果精度均滿足優于10 mm精度設計要求。
2.2.2自動化監測數據處理
軟件中進行數據后處理設置,主要包括后處理文件名稱、站點名稱、站點文件產品、基準點名稱、基準點文件產品、數據解算方式、保存路徑等,開始自動解算處理。自動化監測平面和高程成果精度均滿足優于5 mm精度的設計要求。
2.2.3監測點變形量計算
水平方向位移量及垂直方向位移量的計算公式如下:
ΔX=Xj-Xi
(1)
ΔY=Yj-Yi
(2)
ΔH=Hj-Hi
(3)
式(1)~(3)中:ΔX、ΔY為變形點的北、東位移量,mm;當ΔX>0,變形點向北位移,當ΔX<0,變形點向南位移;ΔY>0,變形點向東位移,ΔY<0,變形點向西位移;ΔH為變形點的沉降位移量,mm;ΔH>0,變形點上抬,ΔH<0,變形點下沉;Xj、Yj、Hj為變形點的第j次北、東坐標及高程,m;Xi、Xi、Hi為變形點的第i次北、東坐標及高程,m。
張家灣滑坡常規監測于2018年7月首次監測,2018年7月至2019年8月共監測17次,2019年9月至2020年7月中斷監測,2020年7月恢復監測,2020年12月最后一次監測,2020年共監測4次。區域1位于滑坡下游,共布設6個監測點,各監測點位累計位移量見表1。

表1 區域1常規監測點位累計位移量統計表
分析表1數據可以得出以下結論:① 區域1監測點累計位移量均較小,截止2020年12月26日,累計位移量最大點位為TP06,該點位向南移動13.8 mm,向西移動12.0 mm,上抬了2.3 mm;② 區域1監測點周邊變形緩慢,監測點年變幅均小于20 mm,區域1監測點位周邊處于穩定狀態。區域1各變形監測點累計位移過程線如圖3所示。區域2位于滑坡中游道路下方,共布設7個監測點,各監測點位累計位移量見表2。

圖3 區域1各變形監測點累計位移過程線
由表2數據可以得出以下結論:① 2018年7月23日至2019年8月2日期間,區域2上游監測點TP15、TP16、TP17累計位移量較小,處于蠕滑階段,區域2中下游監測點TP07、TP08、TP11、TP12累計位移量較大,均超過100 mm,處于滑動階段,2020年7月至2020年12月期間,區域2所有監測點累計位移量均較大,處于劇滑階段;② 2018年10月至2019年6月期間,區域2監測點位移量較小,2018年7—9月和2019年7—8月位移量較大,2020年7—9月變形加速,位移量極大;③ 區域2所有監測點持續向嘉陵江方向滑動,區域2監測點周邊極不穩定。

表2 區域2常規監測點位累計位移量統計表
每年7—9月,在區域2范圍外布設警示標志,避免人員誤入。區域2各變形監測點累計位移過程線如圖4所示。區域3位于滑坡上游道路上方,共布設7個監測點,各監測點位累計位移量見表3。

圖4 區域2各變形監測點累計位移過程線

表3 區域3常規監測點位累計位移量統計表
由表3數據可以得出以下結論:① 2018年7月23日至2020年7月15日期間,區域3監測點累計位移量均較小,處于蠕滑階段,2020年7月15日至2020年12月26日期間,區域3遠離公路監測點TP10、TP14、TP18、TP19、TP20累計位移量仍較小,仍處于蠕滑階段,區域3靠近公路監測點TP09、TP13累計位移量較大,處于滑動階段;② 區域3遠離公路監測點TP10、TP14、TP18、TP19、TP20變形緩慢,該區域周邊處于穩定狀態,區域3靠近公路監測點TP09、TP13前期變形緩慢,2020年7月起變形加速,該區域周邊處于非穩定狀態。區域3各變形監測點累計位移過程線如圖5所示。
張家灣滑坡自動化監測于2021年5月14日開始實時監測,截止2022年5月14日,已監測12個月,提取每月1、11、21日數據進行分析。自動化監測共布設4個監測點,各監測點位累計位移量見表4。

圖5 區域3各變形監測點累計位移過程線

表4 自動化監測點位累計位移量統計表
由表4數據可以得出以下結論:① 監測點ZJW01累計位移量極小,該點位周邊處于穩定狀態;② 2021年10月1日至10月11日期間,監測點ZJW02、ZJW04有少量位移,ZJW03有明顯位移,其余時段位移量較小。
群測群防過程中發現2021年10月4日至10月6日期間連將暴雨,由此可知自動化監測點ZJW02、ZJW03、ZJW04周邊在暴雨期間會變形加速,暴雨季節,在ZJW02、ZJW03、ZJW04點位外側布設警示標志,禁止人員進入此區域。自動化監測點累計位移過程線如圖6所示。

圖6 自動化監測各變形監測點累計位移過程線
經過數據處理和可靠的分析,可以得到以下結論:
(1) 滑坡后緣及兩側不受庫區水位及降雨影響,位移較小。
(2) 滑坡中部前緣緩坡區域不受庫區水位影響,暴雨季節有小幅位移。
(3) 滑坡中部前緣陡坡區域受庫區水位和暴雨影響,在庫區蓄水期和暴雨季節變形加速,位移明顯。
極端天氣的頻繁出現,嚴重威脅到庫區周邊居民的人身及財產安全。采用“群測群防”、“常規監測”和“自動化監測”3種方式相結合,可對該類型滑坡的防災減災工作起到指導作用,為同類型項目提供了有益參考。