学术论文 | 《Landslides》降雨诱发堆积层滑坡的渐进变形机理:长期野外监测与数值研究

百科   科学   2024-08-25 10:00   湖北  


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王力 张可盈 陈玙珊* 王世梅 田东方 李小伟 贺元源*


摘要


  堆积层滑坡的变形通常是渐进发生的,滑体表层裂缝的发育主导着滑坡的变形过程。本研究以三峡库区谭家湾滑坡为例,结合现场勘察、变形监测和地下水位监测资料,分析谭家湾滑坡的变形特征,阐明裂缝对谭家湾变形的影响。采用有限元和离散元等数值模拟手段,研究揭示降雨触发堆积层滑坡的渐进变形机理,并预测其破坏过程。结果表明:裂缝的形成使得滑体浅层形成优势渗流通道,降雨沿裂缝入渗产生渗透压力,谭家湾滑坡从稳定状态逐渐转化为“阶梯式”的渐进变形特征;裂缝的优势渗流可有效抬升滑坡体内地下水位,无论是裂缝的数量或者是裂缝的深度,都对地下水渗流场的影响显著,从而进一步影响滑坡的稳定性;谭家湾滑坡各区域的变形及破坏过程受地质条件控制,右侧凸起的基岩对后部滑体的滑动过程存在阻挡作用,中前部滑体运动速度较快,但滑动距离较短,未能堆积至对岸;对于谭家湾这类堆积层滑坡来说,其变形趋势可归纳为:“变形—裂缝出现—优势渗流—裂缝扩展—变形加剧”,而最终导致破坏的原因还是短时间的暴雨引起的地下水位陡升。



论文部分插图





Fig. 1  滑坡地理位置及地层岩性分布图(资料来源:长江三峡库区滑坡国家野外观测研究站,中国三峡大学,https://newtgls.ctgu.edu.cn)





Fig. 2 谭家湾滑坡概况:a 斜坡地形(来自中国公共地理空间信息服务国家平台地图世界, https://www.tianditu.gov.cn/);  b 全景图(无人机斜摄);   c 地质背景图(中国三峡大学长江三峡库区滑坡国家野外观测研究站,https://newtgls.ctgu.edu.cn)





Fig. 3 谭家湾滑坡地质剖面及变形(中国三峡大学长江三峡库区滑坡国家野外观测研究站, https://newtgls.ctgu.edu.cn)





Fig. 5  谭家湾滑坡监测设置图;箭头表示位移的大小和方向





Fig. 6  谭家湾滑坡GPS位移与降雨的响应关系(月降雨量数据来自长江三峡库区国家滑坡野外观测研究站,三峡大学,https://newtgls.ctgu.edu.cn)





Fig. 7 降雨与地下水位、GNSS位移之间的关系(图7为安装的现场降雨监测获得的日降雨量数据)





Fig. 8  滑坡的有限元模型





Fig. 9  滑坡土非饱和水力参数:a 土-水特征曲线, b 非饱和渗透函数曲线





Fig. 10  渗流场计算结果:孔隙水压力场,降雨条件,地下水位响应





Fig. 11 谭家湾滑坡稳定性计算结果:a 三个潜在滑面,b 三个滑面在条件1下的稳定系数,c 不同条件下滑面2的稳定系数





Fig. 12  谭家湾滑坡变形趋势计算:a 滑坡离散元模型,b 条件3下颗粒连通性状态分布





Fig. 13  谭家湾滑坡三维DEM数值模型:a 潜在滑动面,b 滑坡数值模型及监测点分布






Fig. 14  滑坡位移在不同时刻的分布





Fig. 15 不同滑坡部位的速度监测:a M1-M3, b M4-M6, c M7-M9






Fig. 16  滑坡不同部位的位移量:a 前,b 中,c





Fig. 17  谭家湾滑坡模拟沉积物





Fig. 18  裂缝数量和深度与滑坡稳定性的关系:a 附加计算模型,b 地下水位响应,c 稳定系数



结论


多年的位移监测结果表明谭家湾滑坡从稳定状态逐渐转化为阶梯状的渐进变形特征,虽然谭家湾滑坡滑体呈弱渗透性,但是裂缝的形成使得滑体浅层形成优势渗流通道,降雨沿裂缝入渗产生渗透压力,导致位移陡增。

谭家湾滑坡各区域的变形受地质条件控制,以中部基岩凸起处为分界线,滑坡后部变形平缓变形较小,中前部滑体较薄变形剧烈。运动过程模拟的结果也表明右侧凸起的基岩对后部滑体的滑动过程存在阻挡作用,中前部滑体运动速度较快,但滑动距离较短,未能堆积至对岸。

滑坡渗流的数值模拟结果表明,裂缝的优势渗流可有效抬升滑坡体内地下水位。无论是裂缝的数量或者是裂缝的深度,都对地下水渗流场的影响显著,从而进一步影响滑坡的稳定性。对于谭家湾滑坡来说,其变形趋势可归纳为:“变形—裂缝出现—优势渗流—裂缝扩展—变形加剧”,而最终导致破坏的原因还是短时间的暴雨引起的地下水位陡升。



引用格式


Wang, L., Zhang, K., Chen, Y. et al. Progressive deformation mechanism of colluvial landslides induced by rainfall: insights from long-term field monitoring and numerical study. Landslides (2024). https://doi.org/10.1007/s10346-024-02344-3




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