降雨作用下基于電導性能的土坡基質吸力時空變化試驗研究

林昀昭,簡文彬,陳瑞敏,康浩隆,章德生

(1. 福州大學 巖土與地質工程系,福建 福州 350108; 2. 福州大學 福建省地質災害重點實驗室,福建 福州 350108)

0 引言

臺風誘發的強降雨突發性強、影響范圍廣和成災強度大,大量事實表明,降雨是影響邊坡穩定性的主要因素,對降雨型滑坡發生、發展過程及滑坡災害預警的深入研究具有重要的理論及現實意義。降雨入滲對滑坡穩定性影響中土體基質吸力的變化值得關注,隨著雨水入滲,土體含水量增加,基質吸力減小,土粒間的摩擦力變小,使得邊坡非飽和帶土體的抗剪強度下降,進而導致邊坡穩定性的降低[1-3]。基質吸力是非飽和土性質的一個重要表征,早期對基質吸力的影響因素研究歸結于含水量或飽和度的變化。隨著研究的深入,學者們發現壓實度、溫度、干密度、孔隙比、黏粒含量和含鹽量等因素[4-7]也能在不同程度上對土體基質吸力產生影響。目前關于基質吸力對滑坡影響的探究多以現場監測與室內試驗為主,人工降雨滑坡試驗是研究降雨誘發滑坡致災機理的重要手段,能夠直觀反映出滑坡不同空間位置各參量的變化規律。學者們開展了許多相關工作,進行了降雨與地下水位的耦合、坡面種以不同植被同時結合臺風暴雨等工況下的滑坡室內物理模型試驗,觀測滑坡模型的滲流與位移[8-11]。這些試驗多以含水率與位移為關注重點,對土壤電阻率指標關注較少,土壤電阻率大小和含水率、土顆粒直徑與礦物成分、孔隙液體化學成分等有關,是土的重要物理性質。由于其測試方便、快捷和廉價,在邊坡研究方面也得到了相關應用。國內外學者通過在邊坡布設長期的電阻率測試裝置、電阻率層析成像技術(electrical resistance tomography, ERT)等手段,建立了滑坡土壤水文特征與電阻率特征間的關系[12-13]。顯然,電阻率對水分具有較高的敏感性,對于水分分布特征、運移規律復雜多變的天然邊坡,利用巖土體電阻率來反映其含水率分布及變化規律具有一定的可行性,但目前對相關方面的研究仍比較少見。

本文將電阻率作為監測量與常規的含水率、基質吸力相結合進行人工降雨室內滑坡物理模型試驗,并在邊坡模型上種植馬尼拉草,基于電導性能探究非飽和殘積土邊坡模型在不同降雨模式下的滲流特征與基質吸力時空變化。研究成果對進一步揭示降雨條件下滑坡基質吸力變化規律與電導演化規律,對降雨型滑坡預警具有理論及實際意義。

1 非飽和殘積土邊坡模型試驗

1.1 試驗土體

試驗所用的土體取自福州市閩侯縣溪源宮邊坡露頭,為花崗巖殘積土,土體相關物理力學性質參數如表1 所示。試驗所用土方量約為1.5 m3,由于試驗所需土方量較大,在現場由勾機從坡面挖下土體并裝車中采回。土體取回后,存在小碎石與植物根系等雜質,因此采用5 mm×5 mm的篩網進行過篩,篩除雜質。而后將土體放入輕型攪拌機,并用電動噴霧器將水分均勻噴灑至土體,配置到所需含水率。

表1 巖土物理力學性質參數Table 1 Physical and mechanical properties of rock-soil

1.2 試驗裝置

模型箱為固定式鋼槽,為盡量減小尺度效應影響,選擇長×寬×高為3m×1.5m×1.5m,模型箱兩側使用厚度15mm的鋼化玻璃。降雨系統由控制模塊、動力模塊和管路模塊三大部分組成,有效降雨面積為3m×4m,降雨高度為5m。降雨強度的變化范圍10～150 mm/h,調節精度7mm/h左右,可滿足試驗降雨方案要求。邊坡模型坡體含水率、電阻率的監測使用Acclima 公司的TDR-310H傳感器(2019年推出)進行采集,含水率測量范圍0～100%,分辨率0.1%;電導率測量范圍0～5000 μS/cm,分辨率0.1 μS/cm,經換算后變為土壤電阻率(土壤電導率與電阻率數值上互為倒數)。TDR-310H是一個集成的時域反射計,具有較好的穩定性;基質吸力的采集選用WATERMARK 200SS型多孔介質土壤濕度傳感器,基質吸力測量范圍0～199kPa,分辨率0.1kPa。傳感器由封裝在顆粒基質內的耐腐蝕電極組成,通過固態電阻感應裝置測量土壤基質吸力。數據采集系統使用CR1000數據采集器和配套的LoggerNet軟件,實時觀察與保存試驗過程中各監測元件數據。降雨設備與土體監測原件如圖1所示。

圖1 降雨設備與土體監測原件Fig.1 Main equipments of rainfall simulations and soil monitoring sensors

1.3 邊坡模型堆置與監測元件布置

由于福建地區滑坡多介于25°～35°,因此模型邊坡坡度選擇30°。坡頂土層厚度為55cm,傳感器布置于坡頂淺層(埋深15cm)、坡頂中層(30cm)、坡頂深層(45cm)、坡中淺層(15cm)、坡中中層(30cm)、坡中深層(45cm)、坡底淺層(15cm)、坡底深層(30cm),對土體電阻率、含水率和基質吸力進行采集。模型土坡分多層進行堆置夯實,每層厚度約為10 cm。堆置過程中首先計算好每層體積與所需土體重量,并在堆坡前稱量完畢,采用定制木板固定每層位置,用鐵錘對各部位均勻逐次進行敲擊,夯實完畢后,及時用環刀取樣對模型土坡的密度進行測定。土坡模型土體含水率與密度的配置均為人工配置,含水率配置區間控制為20%～26%,土體密度的配置區間控制為1.4～1.6 g/cm3。監測元件在土坡堆置時一并埋入預定深度,如圖2所示,圖中W表示電阻率含水率傳感器,J表示基質吸力傳感器,3表示坡頂,2表示坡中, 1表示坡底。例:J3-15表示坡頂埋深15 cm處基質吸力傳感器。

圖2 模型邊坡監測件埋設示意圖Fig.2 Schematic diagram of slope monitoring embedding

1.4 護坡草的種植

為了研究草本植物對邊坡入滲的影響,同時結合試驗場地、時間等客觀因素的影響,所選護坡植被必須同時具備以下幾個特點:①草本植物生長適應性足夠強,對土壤要求不能過高,在持續高溫、降雨情況下可正常生長;②生長速度快,有效覆蓋率高;③根系足夠密集,吸收、傳導水分能力強。綜合以上幾個特點,同時結合福建地區常見護坡植被類型,選取長勢好、無病蟲害的馬尼拉草皮約6 m2運回試驗場進行種植并養護30 d后進行試驗。馬尼拉草為多年生草本植物,顏色呈青綠色,具橫走根莖,葉片在結縷草中屬半細葉型,長3～4cm,寬1.5～2.5mm,葉質硬,扁平或內卷。具備良好的抗旱性、抗熱性、耐陰性和耐踐踏且生長快,因此,被廣泛用于固土護坡。完工后模型邊坡如圖3所示。

圖3 模型邊坡Fig.3 Model slope

1.5 降雨方案

本次降雨模擬根據福建地區降雨特點[14],共進行3組試驗,6次降雨,各組試驗方案如表2所示。試驗1探究裸坡在均勻降雨下的入滲特征,試驗2和試驗3為植草邊坡在均勻降雨(3 h降雨均為恒定雨強)、前小后峰(3 h降雨中前1.5 h雨強為20 mm/h,后1.5 h雨強變為60 mm/h)、前峰后小(前1.5 h雨強為60 mm/h,后1.5 h雨強變為20 mm/h)3種暴雨模式下的入滲特征,每組試驗進行2次降雨。

2 試驗結果與分析

2.1 累次降雨下邊坡模型含水率變化分析

邊坡模型在不同降雨條件下各部分土體體積含水率時變曲線如圖4所示,雨強情況標注于圖中灰色參照線之間,具體雨強與歷時等如表2所示。共進行4次降雨,每次試驗完畢將模型邊坡放置一周進行退濕,直至含水率與試驗前相近。值得注意的是,文中試驗數據的采集頻率為5 min,所用CR1000數據采集器和與其配套的LoggerNet自動采集軟件能將5 min內所采集的所有數據進行平均,以此作為輸出值,因此,文中含水率數據會出現精確到0.01%的現象,所測得的含水率為體積含水率。

表2 人工降雨試驗方案Table 2 Artificial rainfall test scheme

圖4 累次降雨模型邊坡含水率時變圖Fig.4 Time varying curves of soil model slope moisture content under repeated rainfall

2.1.1 降雨作用下邊坡模型含水率變化規律

由于室內邊坡模型堆建過程有時間差以及建成后存在水分蒸發,邊坡各深度處土體初始含水率存在差異,表層土體初始含水率稍低于深層土體。降雨開始60～90min后,邊坡表層土體傳感器率先開始響應,含水率迅速上升,上升速率與增加幅度均大于坡體內部土體,降雨初期表層土體含水率時變曲線斜率陡于深層土體。相較于坡中與坡底,坡頂表層傳感器W3-15最先開始響應,這是由于W3-15所處坡頂為平緩地面,水分能夠垂直入滲,而坡中與坡底傳感器由于一部分水分順著坡面傾角形成徑流流走,因此入滲水分較少,響應較慢。隨著降雨持續進行,水分入滲由邊坡表層逐漸向深處發展,深層土體由于飽和度較高,滲透路徑長,因此雨水要經過相對較長的時間才能滲透到坡體深處。

在含水率變化方面,坡腳深部土體含水率峰值與變化幅度最大,以試驗2第一次降雨為例,在3 h降雨下W1-30含水率由28.14%變為41.33%,上升了13.19%。這是由于在降雨過程中坡腳深部土體除受上方雨水入滲外,坡中、坡頂處土體部分水體在重力作用下,也會順著邊坡傾角往坡腳方向流動,匯集到坡腳深處。未滲入邊坡的雨水沿坡面表層向坡腳流動,匯集在坡腳,滲入坡腳內部,造成坡腳深部土體含水率增大。累次降雨中,第二次降雨時坡體上部吸水能力變弱,含水率增加幅度降低,2次降雨結束后邊坡表層土體含水率值相差較小(試驗2中W3-15第一次降雨含水率峰值為36.17%,第二次結束為36.03%)。深部土體在雨停期間上部土體水分的下滲及蒸發作用較弱,在第一次降雨的殘余含水量與第二次降雨的持續入滲下,含水率峰值提高較明顯(試驗2中W2-45第一次降雨結束含水率峰值為37.80%,第二次結束為39.07%)。降雨停止后,邊坡表層土體含水率隨即開始下降,深層土體因雨停后表層水體持續下滲,含水率穩定一段時間后開始下降。在退濕過程中,表層土體受到蒸發作用較強,土體水分不斷蒸發,含水率逐漸下降。深層土體蒸發作用較不明顯,含水率在退濕過程中下降較少,一定時間內,蒸發作用對土體影響深度有限。

試驗1和試驗2降雨模式一致,均為固定雨強的均勻降雨,在同樣降雨強度、歷時下,相比于裸露邊坡,植草邊坡各部位的降雨響應時間略遲于裸坡,試驗1和試驗2第一次降雨傳感器響應時間如表3所示。以坡腳處埋深15 cm的點W1-15為例,第一次降雨結束后,試驗1裸露邊坡W1-15的含水率為37.77%,試驗2植草邊坡W1-15處的含水率為35.42%,降雨后植草邊坡土體含水率低于裸坡。這是由于邊坡模型草皮種植密度大、覆蓋率高,茂盛的草本植物葉片對邊坡表面形成多層遮擋,導致部分降水存留在植物上,未能參與地表入滲與徑流形成,產生截留作用,減少雨水向邊坡內部的有效入滲量。盡管降雨時雨水順著草本植物根系入滲,容易產生優先流加快水分下滲,但本次試驗中馬尼拉草根長有限(4～6 cm),且模型邊坡坡度為 30°,平行坡面方向的滲流較強,對優先流的產生與流動產生了一定程度抑制作用,導致植草邊坡入滲速度慢于裸坡。降雨結束后在褪濕過程中,植草邊坡在21 h雨停時間內含水率下降值低于裸坡,這是由于草本植物具有持水能力,在降雨結束的一段時間內能夠有效地減少水分蒸發作用,因而起到水土保持的作用。

表3 傳感器響應時間表Table 3 Sensor response schedule

2.1.2 不同降雨模式下模型邊坡含水率變化規律

試驗2和試驗3植草邊坡降雨量與降雨總歷時一致,降雨強度與變化不同。試驗3為20mm/h與60mm/h這2種雨強交替下前小后峰、前鋒后小的動態降雨模式,試驗2則為雨強恒定的均勻降雨。對比試驗2和試驗3,以坡腳處埋深15cm的點W1-15為例,均勻降雨情況下,觀察圖4(b)W1-15處土體降雨期間含水率一直呈現上升態勢。動態變化雨況下,邊坡表層土體的變化趨勢會隨降雨強度變化做出響應,以試驗3第二次降雨為例,降雨強度由60mm/h變為20mm/h時,觀察圖4(c)W1-15處土體含水率出現一定程度下降,該現象不是降雨強度變小后立刻發生的,而是出現一定時間延遲,表層土體響應較明顯,植草邊坡降雨入滲存在一定滯后性。

2.2 累次降雨下邊坡模型電導性能演化規律分析

邊坡模型在不同降雨條件下各部分土體電阻率時變曲線如圖5所示。

2.2.1 降雨下植草邊坡模型電導性能演化規律

由圖5可知,植草邊坡坡體初始電阻率值分布較為離散,具體表現為表層坡體電阻率較大,隨深度增加電阻率逐漸下降,試驗2中坡頂處不同深度電阻率初始值分布分別為W3-15(343.03 Ω·m)、W3-30(262.56 Ω·m)、W3-45(238.89 Ω·m)。草本植物改變了邊坡土體的蒸騰作用,邊坡深部土體水分蒸發更為困難,不同深度處水分差異更明顯。降雨60 min后,邊坡淺層土體快速響應,電阻率顯著減小,響應后50～90 min達到最低值并保持穩定。試驗2中W3-15在降雨60 min后開始響應,降雨第140 min時,電阻率從315.19 Ω·m降為152.86 Ω·m,降幅達到了162.33 Ω·m。降雨過程中,邊坡表層土體電阻率受降雨強度影響明顯,降雨強度越大,電阻率降低速率與幅度越大。第二次降雨后,邊坡各部分電阻率最低值均比第一次降雨更小,坡體導電性能增強。

圖5 累次降雨模型邊坡電阻率時變圖Fig.5 Time varying curves of soil model slope resistivity under repeated rainfall

對比邊坡含水率與電阻率響應時間,發現兩者幾乎同時響應,但含水率呈增長趨勢,電阻率則呈降低趨勢。隨著含水率增加,土體電導性能加強,土體含水率達到峰值時,電阻率最小。究其原因,由于水分下滲,土體孔隙水含量升高,使得土體導電路徑增加。土體水分極低時,土體導電主要依靠緊密接觸的土顆粒與少量的土水相串路徑導電;水分開始入滲后,土水相串導電路徑增加,孔隙水間的水路導電初步形成;隨著入滲水分增加,孔隙水之間得到連通,水路導電能力增強,形成土顆粒傳播、孔隙水傳播和土水相串傳播三路并聯的導電路徑,土體電阻率明顯減小。在水分分布復雜的邊坡中,電阻率無論是從響應時間還是變化幅度方面,都能很好地反饋水分賦存狀態。

同等雨強下,相比于裸露邊坡,植草邊坡各部電阻率響應時間略遲于裸坡,這是由于土體電阻率大小與水分變化關系密切。試驗2由于植被的截留作用導致水分入滲較慢,進而導致植草邊坡電阻率響應較遲,試驗1和試驗2第一次電阻率傳感器響應時間如表3所示。降雨結束后,裸露邊坡電阻率降低幅度大于草皮邊坡,這是由于邊坡模型上的草本植物影響了水分的下滲,雨水有效入滲量減小,進而影響電阻率的降低幅度。

2.2.2 不同降雨模式下模型邊坡電阻率變化規律

對比圖5(a)、(b),在總降雨量一致的情況下不同降雨模式邊坡土體電阻率變化趨勢產生了差異。試驗2均勻降雨情況下邊坡土體在降雨期間電阻率呈現先下降后趨于穩定的態勢,觀察試驗3第二次降雨,在前小后峰的動態降雨下,邊坡土體降雨過程中出現下降后發生小幅回升的情況,對雨強由60mm/h變為20mm/h做出響應。無論是電阻率還是含水率,均能對動態降雨做出響應,但都存在一定的滯后性。

2.3 累次降雨下邊坡模型基質吸力變化

試驗1、試驗2和試驗3第一次降雨模型邊坡各部分基質吸力時變圖如圖6所示。

非飽和土體基質吸力能夠將土顆粒聚在一起,增加土體抗剪強度。降雨期間入滲到邊坡內的雨水會使土的吸力降低,進而影響土體抗剪強度,不利于邊坡穩定。在邊坡模型的制作過程中,各部分的初始基質吸力因制做過程中溫濕度等外部因素影響,導致邊坡表層基質吸力大于坡體內部。試驗3中邊坡模型坡頂埋深15、30、45cm處的初始基質吸力分別為37.8、36.2、30.6kPa。由圖6可知,土體吸力響應時間基本同步于含水率。2次試驗均是表層土體基質吸力最早開始發生變化,深部土體基質吸力響應時間較慢,與土體含水率變化規律一致。試驗2在相同雨強下,由于草皮邊坡水分入滲略緩于裸坡,因此基質吸力的響應時間慢于試驗1。

圖6 模型邊坡基質吸力時變圖Fig.6 Time varying plot of matrix suction of the model slope

試驗2和試驗3植草邊坡降雨量與降雨總歷時一致,降雨強度與變化不同。試驗3為20mm/h與60mm/h這2種雨強交替下前小后峰、前鋒后小的動態降雨模式,試驗2則為雨強恒定的均勻降雨。降雨過程中,試驗2和試驗3土體吸力雖然響應時間不同,但變化趨勢相似,均是在降雨一段時間后,邊坡表層土體吸力開始響應并在較短間內迅速降低,深層土體吸力響應時間較慢,且變化速率也較表層小。不同降雨模式下土體基質吸力雖然響應時間不同,但變化趨勢相似。這是由于隨著水分的入滲,土水特征曲線進入毛細作用段,土孔隙水主要以毛細水的形式存在,土中大孔隙的水分開始向外流失,土體基質吸力已經大幅下跌,此時盡管雨強發生變化,但土體基質吸力已大幅下跌,在短時間內難以回升,雨強的變化難以對其造成較大波動。

3 土坡基質吸力時空分布與計算

3.1 土坡基質吸力及電阻率時空分布

根據已測得數據,使用克里金插值法繪制邊坡模型在試驗2第一次降雨開始前、降雨120min、降雨結束20min后(即240min)基質吸力與電阻率分布剖面圖,如圖7和圖8所示。

由圖7可知,降雨前邊坡表層土體基質吸力較高,隨著深度增加基質吸力慢慢遞減,最深部土體基質吸力值在整個邊坡中最小,并且坡頂、坡中的表面土體基質吸力略高于坡腳表面土體。這是由于表層土體蒸發作用較為強烈,且水分在重力勢作用下會向深部與邊坡傾角方向運移,當土體孔隙中的水分增加時,基質吸力相應減少。降雨120min后,表層土體基質吸力消失殆盡,深部土體由于水分還未充分入滲,因此基質吸力值仍然較大。在整體分布上呈現邊坡表層基質吸力趨近于零,隨著深度增加值逐漸增大,且跛腳處基質吸力較小。這是由于跛腳處土體在降雨過程中不僅受上方雨水入滲,坡中坡頂處土體部分水分在重力作用下,也會順著邊坡傾角往坡腳方向匯集,水分入滲更充分,因此基質吸力較小。降雨結束20min后,水分入滲較為充分,此時深部土體基質吸力下降明顯,整體分布呈現上部與坡腳基質吸力較小,深部基質吸力稍大,但總體上各部位基質吸力值有限。

圖7 模型邊坡基質吸力分布剖面圖Fig.7 Profile of matrix suction distribution of the model slope

由圖8可知,降雨前邊坡模型表層電阻率最大,隨著土體深度增加而逐漸減小,并且坡頂、坡中深部土體電阻率在整個邊坡模型中最小。降雨120min后,由于水分入滲,邊坡表層土體電阻率下降明顯,中層土體出現一定程度跌幅,深層土體由于水分未充分下滲,因此電阻率在整個邊坡中最大。降雨結束20min后,水分入滲較為充分,深部土體電阻率值也受到影響,土體電阻率在邊坡上的分布表現為由淺層到深層逐漸加大,但整體上邊坡各處電阻率相差值有限。

圖8 模型邊坡電阻率分布剖面圖Fig.8 Resistivity distribution profile of model slope

3.2 基于電導性能的殘積土基質吸力計算模型

基質吸力能夠作為土體黏聚力的組成部分提高土體抗剪強度,增強邊坡穩定性[1]。基質吸力具有極強的水敏性(由土水特征曲線可知),隨著含水量增加其值迅速下降。大多數自然邊坡均處在非飽和狀態(或局部飽和),因此降雨后隨著水分入滲,土體基質吸力迅速下降,黏聚力減小,導致邊坡的穩定性下降。在滑坡預警中,基質吸力作為重要監測指標,其大范圍監測手段仍不夠多樣、便捷。對比圖7和圖8,邊坡電阻率與基質吸力在整體分布上具有一定相似性,同種性質非飽和土電阻率大小主要取決于含水率的變化,基質吸力大小亦是如此,非飽和土電阻率與基質吸力之間必然存在一定內在聯系[15-17]。因此,可通過對土體電阻率相關指標的測量進而計算基質吸力大小,達到簡化非飽和土吸力測試的目的。并且得益于電阻率更為多樣與便捷的檢測手段(如電阻率成像法(ERT)等[13,15]),用電阻率來間接測量基質吸力不失為一種更加便捷有效的方法。

3.2.1 殘積土電阻率-含水率關系

ARCHIE[18]于1942年提出適用于飽和無黏性土的電阻率結構模型,建立飽和無黏性土電阻率ρ隨孔隙水電阻率ρw的變化關系式為

ρ=aρwn-m

(1)

式中:ρ為土體電阻率(kPa);ρw為孔隙水電阻率(°);a為土性參數;m為土性參數;n為孔隙率。

由于ARCHIE公式是最簡化的電阻率模型,適用范圍有限,因此,許多學者將飽和度指數、溫度和結構性參數等[19-21]引入修正或建立新的電阻率模型,如KELLER等[19]將ARCHIE模型拓展于非飽和土并建立了新的方程:

計算完近似的頭長度和尾長度之后，再按式(5)計算近似的最大完工時間。在求解JSP著名的N6[4]、N7[5]鄰域結構中，均采用了該評價方法。值得注意的是，在JSP的N6、N7鄰域結構中，工序u和v以及之間的工序組成的序列Q={u,l1,l2,,lk,v}均為關鍵工序。本文同機器移動工序時，使關鍵工序移動范圍突破了工序塊的內部、緊前、緊后位置限制，因此，序列Q={u,l1,l2,,lk,v}不一定均為關鍵工序，進一步擴展了Balas所提出的近似評價方法的應用范圍。

(2)

式中:Sr為飽和度;p為飽和度指數。

土的體積含水率與土的飽和度密具體轉換關系為

(3)

式中:θ為體積含水率;VW為孔隙水體積;V為土樣總體積;w為含水率;γd為土的干重度;γW為孔隙水重度;n為土體孔隙率。

聯立式(2)與式(3)得土體電阻率-體積含水率關系式為

ρ=aρwnp-mθ-p

(4)

3.2.2 殘積土含水率-基質吸力關系

非飽和土中,土體吸力與體積含水率之間的關系曲線稱為土-水特征曲線(SWCC),土-水特征曲線與土的滲透函數、抗剪強度指標[21-22]等有關。常見的模型有Van Genuchten(VG) 模型、Fredlund-Xing模型等,VG模型表達式為[23]

(5)

式中:θs和θr分別為飽和體積含水率與殘余體積含水率;ψ為吸力;α、β為擬合參數。

由于殘積土殘余含水率較難測定,因此,有學者不考慮殘余含水率[24]的影響,對VG模型進行修正:

(6)

3.2.3 殘積土電阻率-基質吸力預測模型

結合VG模型參數中的體積含水率-基質吸力關系與KELLER修正模型中的電阻率-體積含水率關系,根據式(4)與式(6),可得基質吸力-電阻率的數學模型表達式為

(7)

式中ρs為飽和土體電阻率。

將試驗所測得的參數代入式(7)擬合,可得α=0.03、β=1.63、p=1.46,基于土體電阻率的殘積土基質吸力計算模型為:ψ=33.33[(ρ/ρs)1.77-1]0.6,R2=0.84,擬合關系曲線如圖9所示。在測得數據中隨機抽取部分點,代入擬合公式驗算,將實測值與擬合值進行比較,誤差范圍較為合理,如表4所示。在實際工程應用中的基質吸力的現場測試較為不方便,可以通過測試非飽和殘積土的電阻率大小,使用式(7)計算非飽和土的基質吸力大小,并且后續也可結合ERT等技術,通過不同學科整合,為后續的防災減災工作提供一定的幫助[25]。

圖9 殘積土電阻率與基質吸力關系擬合曲線Fig.9 Fitting curve of residual soil resistivity and substrate suction

表4 電阻率-基質吸力預測模型計算結果Table 4 Calculation results of resistivity-matrix suction prediction model

4 結論

本文通過人工降雨室內邊坡模型試驗,將電阻率作為監測量與常規的含水率、基質吸力相結合,探究殘積土邊坡在累次降雨作用下的滲流特征與電導性能變化,得到以下結論:

1)馬尼拉草由于茂盛葉片對雨水的截留作用及根系長度較短優勢流有限,不利于雨水入滲。在相同雨強下馬尼拉草邊坡響應時間較慢,電阻率、含水率和基質吸力變化量均小于裸坡。

2)模型邊坡含水率與電阻率傳感器幾乎同時響應,隨著含水率的增加,土體的電導性能加強,當土體含水率達到峰值時,電阻率最小。在前小后峰、前峰后小的動態降雨模式下,無論是電阻率、含水率,均能對動態降雨做出響應,但都存在一定的滯后性。

3)結合KELLER改進的ARCHIE拓展模型與VG模型,得到基于電阻率的殘積土基質吸力計算模型,為非飽和殘積土基質吸力的測量提供一種快速便捷的方法。