ISSN 1003-8035 CN 11-2852/P

    熵权法改进的模糊数学滑坡稳定性评价方法研究

    霍善欣, 王新刚, 薛晨, 王友林, 李琦, 刘凯

    霍善欣,王新刚,薛晨,等. 熵权法改进的模糊数学滑坡稳定性评价方法研究[J]. 中国地质灾害与防治学报,2024,35(1): 19-27. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202309016
    引用本文: 霍善欣,王新刚,薛晨,等. 熵权法改进的模糊数学滑坡稳定性评价方法研究[J]. 中国地质灾害与防治学报,2024,35(1): 19-27. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202309016
    HUO Shanxin,WANG Xingang,XUE Chen,et al. Study on the stability evaluation method of fuzzy mathematical landslide improved by entropy weight method[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2024,35(1): 19-27. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202309016
    Citation: HUO Shanxin,WANG Xingang,XUE Chen,et al. Study on the stability evaluation method of fuzzy mathematical landslide improved by entropy weight method[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2024,35(1): 19-27. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202309016

    熵权法改进的模糊数学滑坡稳定性评价方法研究

    基金项目: 陕西省自然科学基础研究计划重点项目(2024JC-ZDXM-19);国家重点研发计划项目(2023YFC3008401)
    详细信息
      作者简介:

      霍善欣(1995—),男,河南信阳人,地质工程专业,硕士研究生,主要从事滑坡易发性评价与室内试验研究。E-mail:909955642@qq.com

      通讯作者:

      王新刚(1984—),男,博士,教授,博士生导师,主要从事地质灾害机理研究。E-mail:xgwang@nwu.edu.cn

    • 中图分类号: P642.22

    Study on the stability evaluation method of fuzzy mathematical landslide improved by entropy weight method

    • 摘要:

      滑坡是中国最为常见的一种地质灾害类型,其具有的易发、频发特点使得人民的生命财产安全受到了严重的威胁,滑坡的稳定性评价是滑坡防灾减灾工作中最为关键的一项工作。鉴于滑坡诱发因素具有模糊性的特点,文章以陕西省勉县新铺镇发育的典型堆积层滑坡为例,在地质环境条件分析的基础上,考虑了采用模糊数学法进行滑坡稳定性评价,并引入热力学中“熵”的概念,采用熵权法确定了滑坡诱发因子的权重,进而提出了一种基于熵权法改进的模糊数学滑坡稳定性评价新方法。结果表明:新提出的基于熵权法改进的模糊数学滑坡稳定性评价方法克服了传统模糊综合评价方法主观性判断滑坡影响因子权重的弊端;通过数值模拟法进行滑坡稳定性定量化分析验证,发现两种方法评价结论较为吻合,说明了所提出的新方法具有一定的可靠性。基于熵权法改进的模糊数学滑坡稳定性评价方法较为快速简捷,可用于临灾快速预警、应急救援等突发情况下的滑坡防灾减灾工作。

      Abstract:

      Landslide are one of the most common types of geological disasters in China, posing a serious threat to the safety of people's lives and properties due to their propensity and frequency. The stability assessment of landslides is crucial in landslide disaster prevention and mitigation works. Considering the fuzzy nature of landslide inducing factors, a certain accumulation layer landslide in Xinpu Town, Mianxian County is taken as an example in this article. Based on the analysis of geological environmental conditions, a fuzzy mathematical method is employed for landslide stability assessment. The concept of "entropy" from thermodynamics is introduced, and the entropy weight method is used to determine the weights of landslide inducing factors. Consequently, a new method for landslide stability assessment based on the improved entropy weighting method in fuzzy mathematics is proposed. The results show that the proposed method overcomes the subjectivity in determining the weights of landslide influencing factors in traditional fuzzy comprehensive evaluation methods. Validation through quantitative analysis of landslide stability using numerical simulation method found that the evaluation conclusions of the two methods were in good consistent, indicating the reliability of the proposed new method. The improved fuzzy mathematical landslide stability assessment based on entropy weighting method is relatively fast and simple, making it suitable for landslide disaster prevention and mitigation works in emergency situations such as rapid disaster warning of impending disasters and emergency rescue.

    • 受全球气候变暖的影响,极端天气及气候事件不断增加[13],北京位于华北平原北端,地形复杂、人口高度聚集,受暴雨影响极为严重[4]。1956年8月3日至5日,受超强台风影响,官厅水库王平口站日降雨量达434.8 mm,特大暴雨造成北京西麻各庄决口,影响巨大[5]。1963年8月9日至10日,受强对流天气影响,北京市遭遇了短时强降雨,导致城区和近郊区淹水面积202 km2,倒塌房屋1.84万间[6]。2012年7月21日至22日,受东移南下的冷空气和西南气流的共同影响,北京市普降暴雨,全市平均降雨量195 mm,全市6个山区、3个浅山区共发生突发地质灾害161处[78]。2016年7月19日至21日,受黄淮气旋北上影响,全市平均降雨量达到190 mm,造成大面积城市内涝,也引发多处山体滑坡、泥石流等地质灾害,造成了严重的生命财产损失。2023年7月29日至8月2日,受超强台风“杜苏芮”影响,北京市再次遭遇特大暴雨,大清河、永定河发生特大洪水,受灾人口近129万[9]

      频发的极端降雨事件,不仅造成了巨大的洪涝灾害和经济损失,也形成了大量的次生地质灾害[1013]。在对门头沟区清水、斋堂等9个镇、城子、大台等4个街道范围内新增的353处地质灾害隐患点现场应急调查的基础上,统计和分析了灾点的类型、规模、分布位置、威胁对象、威胁范围及经济损失情况,归纳和总结了地质灾害发育的主要特征及成因,提出了地质灾害防治的建议,为地质灾害应急治理提供了依据,也可为灾后重建及村镇建设选址提供参考。

      2023年7月29日20时至8月2日7时,受台风“杜苏芮”北上与冷空气共同影响,北京市遭遇了历史罕见的特大暴雨,见图1。本次降雨累计持续时间长达83 h,全市平均降雨量331 mm,总降雨量为常年全年降雨量的60%,超过“1963.8”7 d平均降雨量250 mm和2012年“7•21”2 d平均降雨量192mm,为1951年来的最大值,门头沟区平均降雨量更是高达538mm,为该区历史最大降雨量。受降水影响,海河流域发生特大型洪水,造成严重洪涝灾害,被命名为海河“23•7”流域性特大洪水,是1963年以来海河流域最大的洪水灾害[1416]

      图  1  “23•7”特大暴雨北京市降水量分布图
      Figure  1.  Distribution of precipitation in Beijing during the "23•7" torrential rain

      据统计,本次特大暴雨导致门头沟全区受灾人口约31万人,约占全区人口77%;房屋倒损8418间、严重损坏26493间;城乡道路、电力、供排水、通信等基础设施大量损毁;全区有40个村需要重建,47%的村全面受灾,门头沟区遭受了有记录以来破坏程度最强、受灾范围最广、经济损失最大的洪涝灾害,是北京市“23•7”特大暴雨洪涝灾害中受灾最严重的地区之一[9]

      “23•7”特大暴雨,致使门头沟山区坡面冲刷、边坡垮塌、河道损毁、河水漫溢,全区山体滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害严重发育,据初步调查,门头沟区因“23•7”特大暴雨形成的地质灾害隐患点共有353处,包括重大地质灾害隐患点261处,这些地质灾害隐患点极大地威胁到居民的生命财产安全及道路、水库、通讯、电力等公共设施的安全。

      门头沟区位于北京市西部,地处太行山脉与军都山脉的交汇部位,地势西北高,东南低,境内山地面积达到98.5%。山地主要由一系列西南一东北走向的山系构成,山系岭脊之间形成深切沟谷,地质灾害发育[1718]

      伴随着西南—东北向的山系发育,区内的水系也呈现出西南—东北向发育的特点,主要的河流沟道有清水河、清水涧沟、刘家峪沟(沿河城沟),永定河沿西北—东南方向,劈山成峡,顺流成谷,迂回曲折,将门头沟区西南—东北向的各支流串联起来,形成“百里山峡”。

      根据门头沟区地质图,区内北部以蓟县系雾迷山组(Jxw)地层为主,岩性组合为灰白色巨厚层—厚层状硅质条带白云岩夹薄层状黑色页岩。中部以侏罗系髫髻山组(J3t)地层分布最广,岩性组合为中性粗安质熔岩、角砾凝灰岩等,东南部以奥陶系(O)灰岩、角砾灰岩、白云岩和二叠系(P)砾岩、砂岩、泥岩夹煤层为主。平原区及河道、沟谷内第四系广泛分布,岩性组合为黄土、黄土状亚砂土夹砾石层以及现代河流冲洪积砂砾石、卵石等。

      门头沟区位于燕山台褶带中的西山迭坳褶,燕山期经历了强烈的构造变形,形成了一系列大规模的褶皱和断裂构造,区内发育的主要褶皱构造有燕家台复式背斜、百花山—髫髻山复式向斜、门头沟复式背斜等,断裂构造主要有沿河城断裂、永定河断裂、洪水峪—斋堂断裂等。

      根据北京市规划和自然资源委员会网站公布的统计数据,截至2023年5月26日,门头沟辖区范围内4个街道,9个乡镇共发育有地质灾害隐患点1330[19],地质灾害类型主要为崩塌、滑坡、泥石流和地面塌陷。

      “23•7”特大暴雨后,门头沟区组织专业技术队伍,对全区范围内因暴雨形成的地质灾害进行了调查和统计,截至2023年9月30日,全区共新增地质灾害点353处,地质灾害类型主要为崩塌、滑坡、泥石流和地面塌陷,与暴雨前的灾害类型一致。暴雨前[19]、后的隐患点分布见表1

      表  1  门头沟区“23•7”暴雨前后地质灾害隐患点统计表
      Table  1.  Statistics of geological hazards before and after the “23•7” torrential rain in Mentougou District
      乡镇隐患点数崩塌滑坡泥石流地面塌陷
      暴雨前暴雨后新增暴雨前暴雨后新增暴雨前暴雨后新增暴雨前暴雨后新增暴雨前暴雨后新增
      城子街道31112
      大台街道878797216
      大峪街道26112112
      东辛房街道1225117
      军庄镇1341021211
      龙泉镇5841552871323
      妙峰山镇1715917053214
      清水镇213401953421642
      潭柘寺镇1564714724373163
      王平镇1263811129128121
      雁翅镇27072262581678
      永定镇1981522611
      斋堂镇2002717121165131
      总计133035312222607335153507
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      (1)分布范围

      根据经纬度数据,绘制了暴雨后地质灾害点的分布图,见图2。从图中可以看出,门头沟区受灾范围大,灾点在全区范围内广泛分布,其中以东部的王平地区、妙峰山镇、龙泉镇等乡镇最为集中,一方面,这些乡镇人口较密集,人类工程活动对自然环境影响较大,另一方面,这些乡镇位于永定河出山口的部位,除受强烈的地表径流影响外,还受到暴雨山洪的叠加影响。

      图  2  暴雨后地质灾害点分布图
      Figure  2.  Distribution of geological hazards after rainstorm

      按乡镇/街道来统计暴雨前后地质灾害的分布情况,见图3,暴雨前,雁翅镇、清水镇和斋堂镇是地质灾害隐患点数量最多的三个乡镇,共有683处,占隐患点总数的55.89%;暴雨后,雁翅镇、妙峰山镇、潭柘寺镇是新增地质灾害点最多的乡镇,共新增灾点178处,占新增总数的50.42%,说明在这次暴雨过程中,这3个乡镇对地质灾害发育最为敏感。

      图  3  暴雨前后各乡镇/街道地质灾害发育对比图
      Figure  3.  Comparison of geological hazards development in Towns/Streets before and after rainstorm

      (2)地质灾害类型

      按地质灾害类型对暴雨前后的灾点进行统计,见表2。从表中可以看出,暴雨前,崩塌隐患点为1222处,占隐患点总数的91.88%,是区内发育最多的地质灾害类型,暴雨后,新增崩塌灾害点260处,占灾害点总数的73.65%,也是区内新增最多的地质灾害类型。

      表  2  暴雨前、后各类地质灾害统计表
      Table  2.  Statistics of various geological hazards before and after rainstorm
      灾害类型 暴雨前潜在发育 暴雨后形成 触发比例/%
      崩塌 1222 260 21.28
      滑坡 7 33 471.43
      泥石流 51 53 103.92
      地面塌陷 50 7 14.00
      合计 1330 353 26.54
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      从触发比例上来看,暴雨前,滑坡的发育数量为7处,暴雨后触发的数量为33处,触发比例高达471.43%;暴雨前,泥石流的发育数量为51处,暴雨后触发的数量为53处,触发比例为103.92%;崩塌和地面塌陷的触发比例分别为21.28%和14.0%。说明在这次降雨过程中,暴雨对滑坡以及泥石流灾害的触发作用十分明显,对崩塌和地面塌陷的触发作用相对较弱。

      (1)坡面冲刷损毁房屋

      门头沟山区村镇建设,主要是依山而建,有相当数量的居民房屋位于坡脚或是坡面,由于山高坡陡,在本次暴雨过程中,极端强降雨形成强烈的地表径流,流速快,冲击力强,破坏性大,侵蚀性强,加上局部坡段岩土裸露,覆盖层薄,坡面松散的覆盖层在地表径流的作用下,顺坡而下,直冲房屋,给居民的房屋、财产带来巨大的损失和破坏。

      门头沟区王平镇东马各庄村、清水镇燕家台村、大台街道西洼村、斋堂镇新兴村等多个村镇,均发生了坡面冲刷的情况见图4,由于坡度较陡,坡面松散的覆盖层受水流裹挟,呈条带状沿坡面向下冲刷,摧毁树木、耕地、房屋等,造成巨大损失。

      图  4  大台街道西洼村、斋堂镇新兴村受损房屋
      Figure  4.  Damaged houses in Xiwa Village in Datai Street and Xinxing Village in Zhaitang Town

      (2)空间狭窄,排水不畅

      部分房后山坡存在小冲沟,在一般降雨情况下,通过村民自建的水沟、暗沟,可将冲沟内的水流汇集和排导至河道及主沟道内,但遭遇大暴雨情况下,自建的排水设施过流量明显不足,房屋周围的空间也很狭窄,携带泥沙的水流就直冲房屋。

      清水镇达摩庄村、雁翅镇雁翅村、王平镇西马各庄村、妙峰山镇担礼村等多个村镇,因房前屋后排水不畅、空间狭窄的原因,在本次大暴雨中,冲沟内的水流携带泥沙,冲入居民房屋、院子,造成巨大损失,见图5

      图  5  清水镇达摩庄村、王平镇西马各庄村
      Figure  5.  Damozhuang Village in Qingshui Town and Ximagezhuang Village in Wangping Town

      (3)深切第四系形成沟槽

      由于西山的抬升和河流的下切,第四系沉积物在永定河、清水河等河道两侧广泛分布,形成多级阶地和台状地形,阶地和台地相对较平,是村镇建设的主要场地之一,但由于阶地的地质结构主要为第四系沉积的泥砂、圆砾、卵石层,结构较为松散,且具有不均匀性和较大的渗透性,在强烈的地表径流下,易发生潜蚀、流土等变形破坏现象,在地形上形成深切沟槽,同时对场地内的建筑物造成威胁和破坏。

      门头沟区东辛房街道在建的西山印项目,在暴雨期间,强烈的地表径流,冲刷切割第四系沉积的砂砾石地层,顺坡面从约35 m高的坡上往下冲刷,形成宽10~20 m、深约30 m的沟槽,砂石冲入下方西山印项目工地,填满已开挖的建筑物基槽,并在工地上堆积,堆积物长度约100 m,宽度约80 m,厚度约4 m,见图6图7。导致在建工地停工、坡面上方的不可移动文物——西山炮楼地基受损。

      图  6  东辛房街道西山印工地及西山炮楼地基冲刷情况
      Figure  6.  Scouring of the Xishanyin construction site and Xishanpaolou foundation in Dongxinfang Street
      图  7  坡面冲刷及基坑淤积地质剖面
      Figure  7.  Geological profile of slope erosion and foundation pit sedimentation

      (4)冲刷掏空路基、房基

      由于山区地形狭窄,部分道路和房屋建于沟谷两侧,房基、路基为半挖半填形式,甚至局部地段,基础坐落在填方地基上,回填土密实度较差,受地表径流冲刷,容易导致道路、房屋基础脱空,甚至造成路面、房屋结构开裂。

      雁翅镇高台村高台环路,在地表径流作用下,路外侧干砌石挡墙发生垮塌,路基回填土被掏空,破损长度约12 m,路面沉陷约8 cm,形成宽约20 cm的拉张裂缝;王平镇南港村多处民房,在地表径流作用下,房基下的回填土被掏空,由于房屋采用了圈梁基础,整体性较好,而不至于倒塌,见图8

      图  8  雁翅镇高台村路基冲刷、王平镇南港村房基冲刷
      Figure  8.  Subgrade erosion in Gaotai Village in Yanchi Town and scouring of house foundation in Nangang Village in Wangping Town

      (5)揭底冲刷,损毁既有防护工程

      揭底冲刷是一种在短时间内,高含沙(石)的洪流通过时,对河(沟)床造成的剧烈冲刷,将河(沟)底的堆积物掏蚀、卷起、冲散、带走的现象。在本次暴雨过程中,门头沟区的部分河(沟)道也发生了强烈的揭底冲刷现象。

      在王平镇西王平沟,有一处泥石流隐患治理工程,拦挡坝高7.0 m,基础埋深2.0 m,坝下游6.0 m范围内设0.5 m厚浆砌石护坦,沟道下游设置宽6.0 m,深1.5 m的浆砌石排导槽。完工后对下游的村庄形成了有效的减灾和防护作用,但在本次暴雨期间,由于流量过大,且携带泥沙较多,洪流排泄不及,从拦挡坝顶翻过,不仅冲毁了坝下游的0.5 m厚的浆砌石护坦,而且坝基础埋深2.0 m范围内的土层均被冲刷带走,此外,在右坝肩基底以下约2.0 m厚的碎石地基土层也一并被揭底冲刷带走,实际冲刷深度约为4.0 m。下游沟道两侧的浆砌石排导槽和护底被洪流揭穿、掀翻、冲破、带走,护底以下的碎石土层也被冲出了深约1.2 m的沟槽,排导槽两侧的护脚墙仅有部分残留。由于拦挡坝体为钢筋混凝土结构,质量可靠,未见发生明显变形破坏现象,且坝上游拦截了大量的固体物源,对保护下游的村庄安全起到了关键作用,见图9图10

      图  9  完工后的拦挡坝和排导槽[20]
      Figure  9.  Retaining dam and guide groove after completion
      图  10  暴雨后的拦挡坝和排导槽
      Figure  10.  Retaining dam and guide groove after rainstorm

      (6)岩土体松散破碎

      门头沟区位于太行山和燕山的交汇处,岩性组合多样,火山岩、沉积岩和变质岩均有出露,第四系也广泛分布于河床附近,燕山期强烈的构造变形,形成了宽山窄谷的地形地貌,同时也在区内形成了一系列大规模的褶皱和断裂构造,使得岩体结构破碎,陡峻的地形和松散破碎的岩土体,为地质灾害的发育提供了条件。

      (1)切坡修建房屋、无防护

      受山区地形限制,有相当数量的房屋均在坡脚修建,为向山坡要空间,村民经常切挖坡脚,从而使边坡原有的应力状态发生改变,形成潜在不稳定的直立坡面,如不进行有效支护,极易发生边坡垮塌,威胁房屋安全。

      在清水镇江水河村、天河村、杜家庄村、上清水村、斋堂镇新兴村、雁翅镇黄土贵村、王平镇西马各庄村、色树坟村等多个村庄,均存在村民切坡建房,且未对坡面进行有效支护的情况,在本次暴雨过程中,未支护的边坡发生垮塌,坡面岩土体溜滑,淤塞房后排水沟、侵占房后空间、损毁房屋,给居民生命财产安全带来巨大威胁,见图11

      图  11  清水镇江水河村、上清水村
      Figure  11.  Jiang Shuihe and Shangqingshui Village in Qingshui Town

      (2)防护等级低,质量差

      部分切坡修建的房屋,房后有村民自建的挡墙,对坡脚形成了一定的保护,但这些自建的挡墙,未经过专业的设计,存在着砌筑方法简单(干砌)、截面尺寸小、墙体单薄、强度不够、未设置排水孔等诸多问题,防护等级较低,防护工程质量差,也存在安全隐患。

      清水镇梁家庄村、天河村等多处干砌石挡墙,因砌筑质量差,干砌石间无砂浆粘结,自身稳定性较差,在暴雨过程中发生垮塌;雁翅镇高台村、王平镇南港村等有多处挡墙及护面墙,因截面尺寸小,挡墙和护面墙单薄,强度不足,抗剪能力差,墙后土体浸水饱和后,土压力增大,挡墙、护面墙在土压力作用下发生损毁、垮塌;清水镇天河村、雁翅镇泗水村等多处挡墙,虽为砂浆砌筑,但墙身较高,未设置排水孔,在本次暴雨期间,排水不畅,墙后积水不能及时排出,墙体发生鼓包、裂缝,渗水量大,严重者发生垮塌,见图12

      图  12  清水镇梁家庄村干砌石墙垮塌、雁翅镇泗水村挡墙无排水孔
      Figure  12.  Dry stone wall collapse in Liangjiazhuang Village in Qingshui Town and Retaining wall without drainage holes in Sishui Village in Yanchi Town

      (3)房屋修建挤占河(沟)道

      河流阶地、河漫滩以及沟口的冲洪积扇区域,地势相对较平缓,地质结构较稳定,是山区村镇房屋集中建设的主要场地,但由于缺乏专业的建设规划、灾害评估,场地抵御自然和地质灾害的能力差,遭受灾害的风险高。由于建设场地挤占了河流、沟道的径流空间,当遭遇暴雨等极端天气时,往往是受灾最严重的区域。

      本次暴雨中,妙峰山镇丁家滩村是最典型也是受灾最严重的村庄之一。丁家滩村位于妙峰山镇中部,村庄东临永定河,西靠九龙山,位于河西岸的一片河滩地上。

      从地理位置上来看,丁家滩村位于永定河冲破西山重重阻隔、进入华北平原区的咽喉部位。在村庄上游,永定河接受西山峡谷区两条主要支流——清水河和清水涧沟的补给;在村庄附近,永定河发育有2处“几”字形拐弯,能极大程度的降低永定河对下游区域的冲击,相当于两道天然的堤坝,是门头沟区乃至华北平原的守护之门;在村庄下游,永定河进入北京平原。

      除丁家滩村外,王平镇南港村也是因房屋修建挤占沟道,而导致受灾严重的村庄之一。根据现场调查,南港村大部分房屋都修建在沟道内,严重阻碍了河道的行洪。此外,在清水镇杜家庄村、大台街道桃园社区等多个村镇,都有因房屋修建侵占河(沟)道,造成洪涝及地质灾害的情况发生,见图13

      图  13  王平镇南港村沟道内房屋及被泥石流淤埋的房屋
      Figure  13.  Houses in the gully buried by debris flow in Nangang Village in Wangping Town

      (4)其他因素

      除切坡修建房屋、房屋建设挤占河(沟)道等人为因素外,还有一些因素,如在坡面上垒砌干砌石墙,形成多级坡耕地,在坡面上堆放木材、杂物,在坡脚私搭乱建农具棚等,也容易形成或遭受地质灾害。

      在王平镇西马各庄村,部分村民在自家房后的山坡上,垒砌多级干砌石墙,形成坡耕地,由于坡面较陡,在本次暴雨中,发生坡面溜滑及挡墙垮塌,砸向坡下房屋,还有部分挡墙发生地基下沉、开裂,继续威胁着房屋的安全。在雁翅镇高台村,部分村民在坡面堆放杂物,在坡脚搭建农具棚,在本次暴雨中,坡面杂物滑落,坡脚农具棚也遭到破坏。

      “7•21”特大暴雨洪涝灾害后,北京市全面开展城市水利工程建设的排险加固工程,通过实施河道防洪治理、水库除险加固、城乡立交桥雨水泵站及下凹桥改造、雨洪利用、排水管网及农村水利工程建设,在很大程度上缓解和减轻了北京市的暴雨洪涝风险[21]。同时,构建起了多级联动的地质灾害应急防治体系,对山区地质灾害进行持续动态监测、及时研判预警、实时提示,构建“人防+技防”的地质灾害监测预警体系,及时发布地质灾害气象风险预警、山区道路沿线崩塌灾害气象风险预警、泥石流沟风险预警等,为山区地质灾害的预警响应提供了有力支撑[22]。但由于本次强降雨为历史罕见的特大暴雨,造成了全市群发性的地质灾害,且地质灾害具有突发性、隐蔽性和复杂性,房屋建筑及基础设施等承灾能力较弱,结合本次暴雨后的现场调查,提出以下防治建议:

      近年来,随着北京山区乡村振兴和沟域经济的发展,乡村建设、生态旅游、民宿等在山区蓬勃发展,提升了山区居民的生活品质,也给首都市民提供了亲近自然的体验场所,但山区建设存在无序发展、缺少规划指导、忽视生态地质安全等问题,切坡挖脚、侵占河(沟)道等情况屡见不鲜。

      结合本次暴雨洪灾中妙峰山镇丁家滩村、王平镇南港村等的经验教训,在山区村镇的建设过程中,一定要遵循自然规律,给河流、沟道留足充分的生态空间。针对此次“23•7”特大暴雨洪灾,中国工程院院士、水利部气候变化研究中心主任张建云反复强调,“要给洪水出路,给洪水空间[23]。”

      此外,要充分发挥弯曲河道的缓冲和生态屏障作用,弯曲的河道不仅能增加河道长度、减缓水流速度,而且能降低河岸冲刷、减少土壤侵蚀,减轻洪水的冲击力,也是保护下游生态安全的重要屏障。

      山区沟道内,不仅是洪涝灾害的影响区,也是崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害的高发区。由于缺少前期规划、群众防灾意识不强,沿沟道两侧修建的房屋、道路,极易受到地质灾害的威胁,本次暴雨过程中,大部分地质灾害点均分布在居民房前屋后的斜坡上、冲沟处,对房屋建筑和道路基础设施损毁较严重。此次灾后恢复、重建过程中,要注重建设场地的地质灾害排查、评估工作,做好乡镇级国土空间规划,优化村庄布局,编制“多规合一”的实用性村庄规划,尽量避开地质灾害影响区,并加强地质灾害的防治工作,加强对居民的宣传教育,普及地质灾害防治知识。

      在本次暴雨过程中,防治等级高的地质灾害治理工程,起到了很好的防灾减灾作用,比如西王平沟泥石流治理工程的拦挡坝,采用钢筋混凝土结构,整体性好,抗弯、抗剪刚度大,在暴雨形成的泥石流灾害中,拦截了大量固体物源,保护了下游的村庄安全。但很多防治工程等级较低的工程,比如浆砌石结构的护坦、排导槽、填方路段压实度不足的房基、路基、截面尺寸单薄的护面墙、未设置泄水孔的挡土墙等等,在暴雨中,不仅没能防住灾害,反而发生冲刷、掏空、垮塌,形成新的灾害,因此,提高地质灾害防治工程等级、尽量采用钢筋混凝土结构进行灾害治理是有效抵御地质灾害威胁、保障人民生命财产安全的重要手段。

      与北京西南部类似,北京的东北部也是以山区为主,东北部山区分布有天河、汤河、白河、潮河、沙河等众多河流,这些河流在顺义城区东侧汇合形成潮白河,流经顺义、通州,自通州区西集镇大沙务村附近进入河北省香河境内,见图14

      图  14  潮白河流域示意图
      Figure  14.  Schematic diagram of Chaobaihe watershed

      “23•7”特大暴雨洪水主要发生在北京西南部门头沟、房山所在的永定河流域,导致永定河流域沿线的村镇受灾严重,损失巨大。采用暴雨移植法,当暴雨发生在北京东北部地区的潮白河流域时,类似的山区地形,沿潮白河流域分布的村镇,能否抵御暴雨、洪水的冲击,暴雨引发的地质灾害对山区城镇的影响有多大,是需要引起重视和进一步研究的问题。未雨绸缪,加强潮白河流域山区地质灾害的调查、识别、风险评估、预警和防治,并加强类似条件下流域性洪水灾害的推演模拟,提高城镇的防灾水平,是一件刻不容缓的工作。

      (1)“23•7”特大暴雨造成门头沟山区坡面冲刷、河道损毁,地质灾害严重发育,基于暴雨后的地质灾害应急调查,共统计门头沟区新增地质灾害点353处,类型包括崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等。

      (2)此次暴雨过程中,门头沟区地质灾害发育的主要原因有:降雨量大、坡面冲刷强、排水不畅、切坡修建房屋、房屋修建挤占河(沟)道、坡面防护差、岩土体松散破碎、坡面堆放杂物等。

      (3)建议在灾后恢复重建中要尊重自然,还河(沟)道生态空间,充分发挥弯曲河道的缓冲和生态屏障作用,做好乡镇级国土空间规划,避开地质灾害危险区,加强建设场地的选址、地质灾害排查、评估,提高地质灾害防治工程等级标准,选取合理的暴雨强度重现期。

      (4)在北京东北部的潮白河等类似的山区流域中要加强对地质灾害的调查、识别、风险评估、预警和防治,并加强类似条件下流域性洪水灾害的推演模拟,提高山区城镇防灾水平,避免暴雨引起的地质灾害在类似的流域中再次发生。

    • 图  1   杜家山滑坡

      Figure  1.   Dujiashan landslide

      图  2   杜家山滑坡剖面图

      Figure  2.   Profile of Dujiashan landslide

      图  3   杜家山滑坡数值模型

      Figure  3.   Numerical model of Dujiashan landslide

      图  4   不同降雨时长下位移云图

      Figure  4.   Displacement clouds map for different rainfall durations

      图  5   不同降雨时长下孔隙水压力内部云图

      Figure  5.   Internal contour of pore water pressure under different rainfall durations

      图  6   杜家山滑坡稳定性系数随降雨时长变化

      Figure  6.   Validation of stability coefficient of Dujiashan landslide changes with rainfall duration

      表  1   新铺镇地区滑坡稳定性评价指标数据

      Table  1   Data of landslide stability evaluation indicators in Xinpu Town area

      滑坡名称 平均坡度/(°) 斜坡结构 堆积层厚度/m 切坡高度/m 风化程度 距水系距离/m 坡体高差/m 距道路距离/m 坡形
      杜家山滑坡 31 4 3.5 4 7 50 51 50 1
      舒家坝滑坡 44 3 1.5 2 7 300 17.1 100 5
      枣树湾滑坡 40 1 6 2 9 300 80 100 1
      古墓坪滑坡 28 4 6.5 3 7 500 56 100 5
      郑家营四组滑坡 38 4 8 2.5 7 300 53 50 3
      花石崖滑坡 35 4 8 4 7 500 60 50 3
      马家梁滑坡 26 3 10 3.5 1 300 75 50 1
      塘子湾滑坡 34 4 3 1 7 500 25 50 1
      钦家坝滑坡 35 2 6 3 9 300 65 50 3
      余家坪滑坡 33 1 7.5 7 7 50 95 50 1
        注:斜坡结构按照(逆向坡、块状坡)=1、近水平层状坡=2、横向坡=3、斜向坡=4、顺向坡=5划分;风化程度按照未风化=1、微风化=3、中风化=5、强风化=7、全风化=9划分;坡形按照直线形=1、凹形=3、凸形=5划分;上述描述按照赋值从小到大的顺序进行排列。
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      表  2   滑坡稳定性评价指标体系及分级标准

      Table  2   Indicator system and grading standards for landslide stability evaluation

      稳定性分级 平均坡度/(°) 斜坡结构 堆积层厚度/m 切坡高度/m 风化程度 距水系距离/m 坡体高差/m 距道路距离/m 坡形
      稳定 [0, 25) [0, 2) [0, 1) [0, 6) [0, 4) [300, ∞) [0, 50) [300, ∞) [0, 2]
      基本稳定 [45, 90) [2, 3) [9, ∞) [6, 12) [4, 6) [100, 300) [50, 100) [100, 300) [2, 3]
      欠稳定 [25, 35) [3, 4) [1, 3)∪[6, 9) [12, 25) [6, 8) [50, 100) [100, 300) [50, 100) [3, 4]
      不稳定 [35, 45) [4, 5) [3, 6) [25, ∞) [8, 10) [0, 50) [300, ∞) [0, 50) [4, 5]
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    • [1] 李媛,杨旭东,尹春荣,等. 中国地质灾害时空分布及防灾减灾[M]. 北京:地质出版社,2019. [LI Yuan,YANG Xudong,YIN Chunrong,et al. Spatial-temporal distribution and disaster prevention and mitigation of geological disasters in China [M]. Beijing:Geological Publishing House,2019. ( in Chinese)]

      LI Yuan, YANG Xudong, YIN Chunrong, et al. Spatial-temporal distribution and disaster prevention and mitigation of geological disasters in China [M]. Beijing: Geological Publishing House, 2019. ( in Chinese)

      [2] 贾雨霏,魏文豪,陈稳,等. 基于SOM-I-SVM耦合模型的滑坡易发性评价[J]. 水文地质工程地质,2023,50(3):125 − 137. [JIA Yufei,WEI Wenhao,CHEN Wen,et al. Landslide susceptibility assessment based on the SOM-I-SVM model[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2023,50(3):125 − 137. (in Chinese with English abstract)]

      JIA Yufei, WEI Wenhao, CHEN Wen, et al. Landslide susceptibility assessment based on the SOM-I-SVM model[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2023, 503): 125137. (in Chinese with English abstract)

      [3] 冯凡,唐亚明,潘学树,等. 不同尺度下地质灾害风险评价方法探讨——以陕西吴堡县为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2022,33(2):115 − 124. [FENG Fan,TANG Yaming,PAN Xueshu,et al. An attempt of risk assessment of geological hazards in different scales:a case study in Wubao County of Shaanxi Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2022,33(2):115 − 124. (in Chinese with English abstract)]

      FENG Fan, TANG Yaming, PAN Xueshu, et al. An attempt of risk assessment of geological hazards in different scales: a case study in Wubao County of Shaanxi Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2022, 332): 115124. (in Chinese with English abstract)

      [4] 桑凯. 近60年中国滑坡灾害数据统计与分析[J]. 科技传播,2013,5(10):129. [SANG Kai. Statistics and analysis of landslide disaster data in China in recent 60 years[J]. Public Communication of Science & Technology,2013,5(10):129. (in Chinese with English abstract)]

      SANG Kai. Statistics and analysis of landslide disaster data in China in recent 60 years[J]. Public Communication of Science & Technology, 2013, 510): 129. (in Chinese with English abstract)

      [5] 汪继平,汤罗圣,黄璇,等. 基于室内大型剪切试验及工程地质类比法的弃渣场抗剪强度参数综合取值与稳定性研究[J]. 地质科技通报,2022,41(4):266 − 273. [WANG Jiping,TANG Luosheng,HUANG Xuan,et al. Determination of shear strength parameters and stability analysis of waste disposal area using laboratory large-scale shear testing and engineering geologic analogy method[J]. Bulletin of Geological Science and Technology,2022,41(4):266 − 273. (in Chinese with English abstract)]

      WANG Jiping, TANG Luosheng, HUANG Xuan, et al. Determination of shear strength parameters and stability analysis of waste disposal area using laboratory large-scale shear testing and engineering geologic analogy method[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2022, 414): 266273. (in Chinese with English abstract)

      [6] 胡家驹,许明,刘先珊,等. 基于极限分析上限原理的简化毕肖普法分析[J]. 兰州大学学报(自然科学版),2021,57(5):622 − 626. [HU Jiaju,XU Ming,LIU Xianshan,et al. A simplified Bishop method based on the upper bound limit theory[J]. Journal of Lanzhou University (Natural Sciences),2021,57(5):622 − 626. (in Chinese with English abstract)]

      HU Jiaju, XU Ming, LIU Xianshan, et al. A simplified Bishop method based on the upper bound limit theory[J]. Journal of Lanzhou University (Natural Sciences), 2021, 575): 622626. (in Chinese with English abstract)

      [7] 宋盛渊,王清,潘玉珍,等. 基于突变理论的滑坡危险性评价[J]. 岩土力学,2014,35(增刊2):422 − 428. [SONG Shengyuan,WANG Qing,PAN Yuzhen,et al. Landslide risk assessment based on catastrophe theory[J]. Rock and Soil Mechanics,2014,35(Sup 2):422 − 428. (in Chinese)]

      SONG Shengyuan, WANG Qing, PAN Yuzhen, et al. Landslide risk assessment based on catastrophe theory[J]. Rock and Soil Mechanics, 2014, 35(Sup 2): 422 − 428. (in Chinese)

      [8] 吴益平,唐辉明,葛修润. BP模型在区域滑坡灾害风险预测中的应用[J]. 岩土力学,2005,26(9):1409 − 1413. [WU Yiping,TANG Huiming,GE Xiurun. Application of BP model to landslide hazard risk prediction[J]. Rock and Soil Mechanics,2005,26(9):1409 − 1413. (in Chinese with English abstract)]

      WU Yiping, TANG Huiming, GE Xiurun. Application of BP model to landslide hazard risk prediction[J]. Rock and Soil Mechanics, 2005, 269): 14091413. (in Chinese with English abstract)

      [9] 黄盛锋, 陈志波, 郑道哲. 基于灰色关联度法和强度折减法的边坡稳定性影响因素敏感性分析[J]. 中国地质灾害与防治学报,2020,31(3):35 − 40. [HUANG Shengfeng, CHEN Zhibo, ZHENG Daozhe. Sensitivity analysis of factors influencing slope stability based on grey correlation and strength reduction method[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2020,31(3):35 − 40. (in Chinese with English abstract)]

      HUANG Shengfeng, CHEN Zhibo, ZHENG Daozhe. Sensitivity analysis of factors influencing slope stability based on grey correlation and strength reduction method[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2020, 313): 3540. (in Chinese with English abstract)

      [10] 涂长红,商建林,谢叶彩,等. 改进的灰色关联分析在滑坡危险性评价中的应用——以广东省滑坡危险性评价为例[J]. 灾害学,2007,22(1):86 − 89. [TU Changhong,SHANG Jianlin,XIE Yecai,et al. An application of improved grey association analysis method in evaluating landslide hazard in Guangdong Province[J]. Journal of Catastrophology,2007,22(1):86 − 89. (in Chinese with English abstract)]

      TU Changhong, SHANG Jianlin, XIE Yecai, et al. An application of improved grey association analysis method in evaluating landslide hazard in Guangdong Province[J]. Journal of Catastrophology, 2007, 221): 8689. (in Chinese with English abstract)

      [11] 周钜乾,唐川. 模糊评判模型在边坡稳定性评价中的应用[J]. 自然灾害学报,1995,4(3):73 − 82. [ZHOU Juqian,TANG Chuan. The model of fuzzy comprehensive judgement applied in evaluations of slope stability[J]. Journal of Natural Disasters,1995,4(3):73 − 82. (in Chinese with English abstract)]

      ZHOU Juqian, TANG Chuan. The model of fuzzy comprehensive judgement applied in evaluations of slope stability[J]. Journal of Natural Disasters, 1995, 43): 7382. (in Chinese with English abstract)

      [12] 王新民,段瑜,彭欣. 采空区灾害危险度的模糊综合评价[J]. 矿业研究与开发,2005,25(2):83 − 85. [WANG Xinmin,DUAN Yu,PENG Xin. Fuzzy comprehensive evaluation of disaster risk in goaf[J]. Mining Research and Development,2005,25(2):83 − 85. (in Chinese with English abstract)]

      WANG Xinmin, DUAN Yu, PENG Xin. Fuzzy comprehensive evaluation of disaster risk in goaf[J]. Mining Research and Development, 2005, 252): 8385. (in Chinese with English abstract)

      [13] 于开宁, 吴涛, 魏爱华, 等. 基于AHP-突变理论组合模型的地质灾害危险性评价——以河北平山县为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2023,34(2):146 − 155. [YU Kaining, WU Tao, WEI Aihua, et al. Geological hazard assessment based on the models of AHP, catastrophe theory and their combination: a case study in Pingshan County of Hebei Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2023,34(2):146 − 155. (in Chinese with English abstract)]

      YU Kaining, WU Tao, WEI Aihua, et al. Geological hazard assessment based on the models of AHP, catastrophe theory and their combination: a case study in Pingshan County of Hebei Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2023, 342): 146155. (in Chinese with English abstract)

      [14] 胡启芳,范雷,董治军,等. 基于模糊综合评价的改进层次分析法在滑坡危险评价中的应用[J]. 长江科学院院报,2014,31(5):29 − 33. [HU Qifang,FAN Lei,DONG Zhijun,et al. Application of modified analytic hierarchy process based on fuzzy comprehensive evaluation to landslide risk assessment[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute,2014,31(5):29 − 33. (in Chinese with English abstract)]

      HU Qifang, FAN Lei, DONG Zhijun, et al. Application of modified analytic hierarchy process based on fuzzy comprehensive evaluation to landslide risk assessment[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2014, 315): 2933. (in Chinese with English abstract)

      [15] 饶军,沈简,唐绪波,等. 基于信息熵的模糊评价法及其在滑坡危险性评价中的应用[J]. 长江科学院院报,2017,34(6):62 − 66. [RAO Jun,SHEN Jian,TANG Xubo,et al. Risk assessment of landslide based on fuzzy comprehensive evaluation and information entropy[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute,2017,34(6):62 − 66. (in Chinese with English abstract)]

      RAO Jun, SHEN Jian, TANG Xubo, et al. Risk assessment of landslide based on fuzzy comprehensive evaluation and information entropy[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2017, 346): 6266. (in Chinese with English abstract)

      [16] 中华人民共和国国土资源部,滑坡防治工程勘察规范 GBT 32864—2016[S]. 北京:中国标准出版社,2016. [Ministry of Land and Resources of the People's Republic of China, Survey Code for Landslide Prevention and Control Engineering GBT 32864—2016[S]. Beijing:China Standards Press,2016.]

      Ministry of Land and Resources of the People's Republic of China, Survey Code for Landslide Prevention and Control Engineering GBT 32864—2016[S]. Beijing: China Standards Press, 2016.

      [17] 夏卜敬. 基于模糊综合评价和神经网络对边坡稳定性的分析研究[D]. 武汉:武汉科技大学,2008. [XIA Bujing. Analysis and research on slope stability based on fuzzy comprehensive evaluation and neural network[D]. Wuhan:Wuhan University of Science and Technology,2008. (in Chinese with English abstract)]

      XIA Bujing. Analysis and research on slope stability based on fuzzy comprehensive evaluation and neural network[D]. Wuhan: Wuhan University of Science and Technology, 2008. (in Chinese with English abstract)

    • 期刊类型引用(3)

      1. 刘旭东,王子伟,田欢. 基于随掘超前探测法的煤矿工作面地质探测可行性分析. 能源与环保. 2025(02): 140-146 . 百度学术
      2. 刘立仁,徐慧,吕明杰,李杰,陈凯,牟义. 神府矿区采空区精细化综合勘探技术研究. 煤炭工程. 2024(04): 28-35 . 百度学术
      3. 张鹏,梁红波,孙文斌. 基于矿井工作面隐伏构造的三维地震波场数值模拟研究. 能源技术与管理. 2024(06): 205-208 . 百度学术

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    • 收稿日期:  2023-09-10
    • 修回日期:  2024-01-22
    • 网络出版日期:  2024-01-28
    • 刊出日期:  2024-01-31

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