A preliminary study on evaluation of rock slope stability based on index variable weight compound cloud model
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摘要: 近年来，云模型评价方法在边坡的稳定性评价中得到了较深入的应用。但目前评价指标的权重多为某一精确值，没有考虑指标权重的不确定性和模糊性。为解决这一问题，尝试用指标变权重云模型表示各指标的权重，并引入权重范围系数以调整指标的权重变化幅度。参照《水电水利边坡工程地质勘察技术规程》和《地质灾害调查技术要求》对评价指标进行选取。参考行业规范、学者们的研究经验以及福建省的实际情况，采用等间距法对各评价指标相应的稳定分级区间进行划分。根据上述方法在MATLAB程序中编写算法，得到了基于指标变权重的复合云模型，并开发了相应的应用程序。通过对福建省连江县黄岐镇边坡的分析，认为该边坡总体处于基本稳定状态，但仍存在转化为不稳定的可能性。根据勘察报告，该坡段于2016年6月17日曾因强降雨发生崩塌，初步验证了本方法的分析结果。Abstract: In recent years, cloud model evaluation methods has been deeply applied in slope stability evaluation. However, the current evaluation index weight was a precise value, which has not take uncertainty and ambiguity of the index weight into consideration. In order to solve this problem, the paper tried to using the index variable weight cloud model, and introduced the weight range coefficient to adjust the change range of the index. The evaluation indexes were selected by referring to "Technical Regulations for Hydropower and Water Conservancy Slope Engineering Geological Survey" and "Technical Requirements for Geological Hazard Survey". With reference to industry standards, the research experience of scholars and the actual situation in Fujian Province, the equidistant method was used to divide the stable grading intervals of each evaluation index. According to the above method, the algorithm was developed in the MATLAB program. The compound cloud model based on the variable weight of the index and the corresponding application program were developed. Based on the analysis of the slope of Huangqi Town, Lianjiang County, Fujian Province, it was believed that the slope was generally stable, but there still has the possibility of turning into instability. According to the survey report, the slope section collapsed due to heavy rainfall on June 17, 2016, which preliminarily verified the analysis results of this method.
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Keywords:
- index variable weight /
- compound cloud model /
- rock slope /
- weight range coefficient
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0. 引言
三峡工程是当今世界上最大的水利枢纽工程，三峡库区历来就是滑坡地质灾害隐患居多的区域。据统计，三峡水库自2003年首次蓄水以来库区发生了较大变形的滑坡有674处，其中下滑入江的有8个[1-3]。长期以来，国内学者对三峡库区一些重要滑坡的变形破坏特征进行了相关研究，如白水河滑坡、树坪滑坡、卧沙溪滑坡、千将坪滑坡、八字门滑坡、凉水井滑坡、藕塘滑坡、木鱼包滑坡等[4-10]。水土作用对水库堆积层滑坡影响甚大，主要表现为引起滑坡土体物理力学性质的改变与滑坡受力状态的变化。根据水土作用的不同方式变形成因可分为降雨型、浸泡软化型、动水压力型、浮托减重型、复合型五类[11-12]。
石榴树包滑坡是黄蜡石滑坡群中的一个重要滑坡，其长期持续变形对长江航运及人民生命财产安全造成严重威胁，一直以来备受关注。1998年罗先启等[13]采用非线性有限元方法对原石榴树包滑坡在不同运行工况下的位移、应力、塑性区进行了分析。2000年保长汉等[14]采用广义楔形体法对原石榴树包滑坡进行了稳定性计算。杨学堂等[15-16]对原石榴树包滑坡滑体滑动后的速度、滑距及涌浪进行了计算。而后一些学者采用有限元法对原石榴树包滑坡的稳定性及变形规律进行了分析[17-22]。2004年通过削方减载、设置排水等措施对滑坡进行了治理。李秀珍等[23]基于滑坡治理前10多年的变形监测资料，研究了原石榴树包滑坡的影响因素和变形演化特征和规律。钟少波等[24]基于滑坡治理后6年的监测数据，分析了石榴树包滑坡变形监测位移特征及稳定性。以上研究对石榴树包滑坡稳定性进行了分析，对滑坡变形特征分析较少，尤其对滑坡变形机制的研究几乎很少涉及。因此，本章首先通过钻探与物探资料分析石榴树包滑坡滑体的物质结构特征，再通过近两年的自动GPS表面位移、地下水位变化、降雨量等监测对该滑坡的变形特征、变形机理进行深入探讨与研究。
1. 石榴树包滑坡概况
石榴树包滑坡位于湖北省巴东县东瀼口镇黄蜡石村，长江左（北）岸。滑坡原始斜坡坡高约为500 m，斜坡倾向188°，斜坡结构类型为逆向斜坡（图1）。
石榴树包滑坡后缘高程340～350 m，前缘剪出口高程50～60 m，面积约0.25 km2，平均厚度约47.2 m，体积约11.80×106 m3。高程350～250 m间的地形坡角为32°～37°；高程200 m有一平台，为前期治理削方所致，东西长150～170 m，南北宽90～110 m；高程200 m以下地形坡角为30°～45°。石榴树包滑坡边界特征见图2。滑坡左侧边界为一冲沟，左侧边界沟外侧为一小山脊，见图2（a）。滑坡右侧边界为一冲沟，沟中树木茂密，沟外侧可见混凝土护坡，该冲沟将石榴树包滑坡与原台子角滑坡分割开来，见图2（b）。滑坡前缘大部分被江水淹没，出露部分为黏土夹紫红色泥岩、泥质砂岩与粉质砂岩块石，见图2（c）。滑坡后缘地势较为平缓，位于公路下方，与原磨盘湾滑坡的前缘相接，相对中前缘宽度变窄，见图2（d）。由于前期治理，滑坡表面分布有多条排水沟，3个排水平硐。
2. 滑坡物质组成及结构
在石榴树包滑坡建立综合观测站，主剖面上选取适当的6个位置布置钻孔，其中ZK1、ZK2、ZK4、ZK5等4个钻孔为水文孔。滑坡上安装的仪器主要有：GPS自动监测站4个（其中1个基站），地下水位监测仪器8个分布于水文孔中，库水位监测点1个，雨量监测站2个。现场仪器安装布置见图3。
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图 3 石榴树包滑坡勘探及监测仪器布置图Figure 3. Layout of exploration and monitoring instruments for Shiliushubao landslide2.1 钻探结果
石榴树包滑坡所处斜坡结构为逆向坡，结构复杂。根据钻孔资料综合分析，滑体物质主要为第四系崩坡积碎块石土，原岩为三叠系巴东组的岩体，经强烈滑动破坏而成，在总体上显示一定的成层性。表层覆盖少量第四系松散的崩坡积土，厚1.5～2 m，见图4（a）。浅层及后缘滑体物质主要为三叠系巴东组第四段的红色砂泥岩、粉砂岩破坏形成的碎石土；中层主要为三叠系巴东组第三段灰绿色、灰黄泥灰岩、灰岩破坏后的散裂结构块石土，从后到前厚度逐渐增大，见图4（b）；下层有一层三叠系巴东组第二段紫红色泥岩和粉砂岩破坏后形成的碎石土。
滑带物质为土含碎石，位于基覆界面处，厚度一般为1～2 m，碎石含量10%～30%。土主要为灰黄、灰绿色黏土和粉质黏土。碎石以粒径2～10 mm者居多，呈次棱角-次圆状，并具有一定程度的定向排列，岩性主要为来自巴东组第三段的灰色、灰绿色灰岩、泥灰岩，见图4（c）。
滑床物质由下到上可分为三段，巴东组第一段（T2b1）为灰色、浅灰色的泥灰岩、灰岩，厚约30.30 m；巴东组第二段（T2b2）为紫红色泥岩和粉砂岩，厚度为11.07～32.65 m；巴东组第三段（T2b3）为灰绿色、灰黄色的泥灰岩，厚约11.96 m。滑床基岩岩层产状倾向山内，倾角20°～30°左右，见图4（d）。岩层总体产状70°∠20°。根据现场钻孔的工程地质剖面见图5。
2.2 物探测试结果
在三峡水库处于高水位时期（库水位为173 m），对石榴树包滑坡进行高密度电法物探工作。在滑坡体上共布设1横1纵剖面，分别为300 m和280 m，各剖面上分别布设60个电极和56个电极，电极之间间距为5 m，布设的剖面与钻孔剖面吻合，经过每个钻孔。将高密度电法结果与钻孔岩芯进行对比，见图6。
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图 6 石榴树包滑坡电法测量结果与钻孔岩心对比Figure 6. Comparison of electrical survey results and borehole cores of Shiliushubao landslide由图6可以看出：视电阻率呈块团状分布，成层性较差，视电阻率范围约0～800 Ω·m。钻探岩性及物质结构分界面与电阻率分界面较吻合。整体上表层的电阻率值较低，低至20～30 Ω·m，该处泥岩、粉砂岩颗粒粒径较小，土颗粒含量较多所致，与实际情况一致。浅层电阻率值较高的仅分布在钻孔ZK4周边的平台处，电阻率值达500～800 Ω·m，主要为浅灰色泥灰岩夹灰岩碎块石为主。由此可分析得到石榴树包滑坡体结构岩性分布，电阻率值低于50 Ω·m以下的区域主要以泥岩、粉砂岩等黏土岩形成的土石混合体为主，块状分布；电阻率值高于200 Ω·m的区域主要以泥灰岩形成的土石混合体为主，块状分布。50～200 Ω·m的区域主要为前两者的混合物。
根据钻孔资料，结合物探剖面，对石榴树包滑坡体纵剖面物质结构进行了分层，如图7所示。
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图 7 石榴树包滑坡体纵剖面物质结构分层Figure 7. Material structure stratification of longitudinal section of Shiliushubao landslide body3. 滑坡变形特征
3.1 历史变形特征
该滑坡为古滑坡，最早有记录的复活变形出现在1980年煤矿导洞施工，而后多次降雨以及人类工程活动出现较大变形。为此在2003年4月—2004年2月对石榴树包滑坡进行了工程治理，治理工程措施主要包含削方压脚、地下排水、地表排水。目前，前期治理工程部分失效，坡体上排水沟损坏堵塞，排水平硐内部垮塌。根据相关资料，石榴树包滑坡在治理后布置了3条监测剖面，现大部分仪器不能工作[24]。根据原监测数据分析，2004年—2009年期间滑坡变形较明显，前缘变形最大达到1.4 m，变形总体呈阶梯状持续变形，变形时间主要在每年5—8月。
3.2 近期变形特征
石榴树包滑坡3个GPS表面位移监测数据、降雨量、库水位随时间的变化曲线见图8。
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图 8 石榴树包滑坡GPS监测累计位移量-雨量-库水位变化曲线Figure 8. Variation curve of cumulative displacement of GPS monitoring and rainfall and reservoir water level of Shiliushubao landslide由图8可以看出，在库水位下降及低水位运行期间，表面位移增加较大，在库水位升高及高水位运行期间，表面位移也在增加但增加较少。可见，石榴树包滑坡表现出动水压力型滑坡的特征，与收集的前期监测数据在变形时间上表现一致。在库水位较低时期，降雨会使滑坡各部分的位移都有小幅增大。GPS3位移量大于GPS2位移量大于GPS1位移量，可见滑坡变形主要发生在中部与后部，前缘变形较小。前缘变形较小这可能是由于前缘渗透性大，水力梯度较小的原因；中后部变形大可能是中后部渗透性小，水力梯度相对较大的原因。总体上，滑坡累计变形量最大未超过8 cm，位移随时间增加缓慢，可见石榴树包滑坡目前处于蠕动变形阶段。
4. 滑坡变形机理分析
4.1 变形影响因素
石榴树包滑坡前缘直抵长江，为变形提供了良好的地形临空条件。滑坡下伏基岩为三叠系巴东组的紫红色、浅灰色泥岩、粉砂岩、泥灰岩的易滑岩组；滑坡体也为易滑岩组形成的土石混合体，因此本身物质易于受雨水的影响而发生软化泥化。滑坡体前缘坡脚为长江，江水对滑体前缘岸坡不断的冲刷、掏蚀，造成滑坡前缘坍塌，抗滑力减小。库水位下降过程中，由于中后部渗透性不良导致滑体内地下水位下降滞后于库水位，由此产生的较大动水压力使滑坡的整体稳定性减小。滑坡体结构较松散，渗透性相对较大，地表水易于汇集和下渗，每逢暴雨从滑坡后缘汇集来的地表水排泄于滑坡体上，使得堆积体饱水、抗剪强度降低，诱发浅表层变形。松散堆积物与下伏基岩接触面形成潜在滑动面，因坡体渗透性大，降雨也易下渗到滑动带，一方面滑动面长期处于地下水位之下，使滑动带（面）强度弱化；另一方面也使局部水力梯度急剧增大，诱发整体变形。
4.2 地下水的影响
由监测数据可知滑坡变形主要发生在库水位下降阶段及低水位运行期，结合滑坡地质形态，石榴树包滑坡属于动水压力型滑坡，可见地下水对滑坡变形有较大影响。
（1）地下水位监测结果
石榴树包滑坡布设的4个地下水位监测孔于2018年4月27日开始获取监测数据，截至2019年10月30日，经历两次库水位升降过程，地下水位随库水位、降雨变化曲线如下图9所示。
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图 9 石榴树包滑坡地下水位变化曲线Figure 9. Variation curve of groundwater level in Shiliushubao landslide由图9可知，ZK1、ZK2、ZK4孔地下水位的的变化曲线与库水位变化趋势一致，变化幅度是随着离库水越远变化越小，而ZK5孔地下水位的变化曲线与库水位变化曲线无相似之处，说明ZK5孔地下水位变化与库水位无关，库水位的变化的影响范围在ZK4与ZK5孔之间。降雨对ZK2与ZK5孔的地下水位影响较大，对ZK1与ZK4孔的地下水位影响甚小。滑坡体地下水位对降雨的响应在库水位下降及低水位期间明显，在库水位上升及高水位运行期间响应不明显，响应雨量阈值约为40 mm。
①第一次升降过程（2018年4月27日—2018年10月14日）
ZK1孔水位升降最大29.84 m，ZK2水位升降最大27.73 m，ZK4孔水位升降最大8.91 m，ZK5孔里面水位升降最大14.08 m。
②第二次升降过程（2019年4月27日—2019年10月14日）
ZK1孔水位升降最大30.09 m，ZK2水位升降最大28.58 m，ZK4孔水位升降最大9.69 m，ZK5孔里面水位升降最大7.12 m。
（2）水力梯度变化特征
两个库水位升降过程的水力梯度随库水位及时间的变化曲线见图10，水力梯度变化特征见表1。
表 1 水力梯度变化特征Table 1. Variation characteristics of hydraulic gradient项目 水力梯度i2−1 水力梯度i4−2 水力梯度i5−4 高水位时 低水位时 降雨时 高水位 低水位 降雨时 高水位 低水位 降雨时 第一次升降 0.009 0.0068 0.67 0.11 0.465 0.068 0.0095 0.161 0.331 第二次升降 0.0097 0.0078 0.75 0.118 0.43 0.167 0.01 0.154 0.138 ![]()
图 10 石榴树包滑坡水力梯度变化曲线Figure 10. Variation curve of hydraulic gradient of Shiliushubao landslide由图10可见，前三条水力梯度线存在突变，是受降雨影响所致。为便于观察，将受降雨影响小的ZK4与ZK1之间的水力梯度作于图中。可见四条曲线表现出相同的趋势，随着库水位的下降，水力梯度逐步增大，在低水位水力梯度逐渐减小；当库水位上升时，水力梯度快速减小，高水位时趋于稳定。
由表1可知，在剔除降雨影响下，水力梯度i2−1低水位与高水位基本无变化，水力梯度i4−2低水位时约是高水位的4倍，水力梯度i5−4低水位时约是高水位的15倍。当考虑降雨影响时，降雨时的水力梯度i2−1约是高水位的74倍；水力梯度i4−2却在减小，甚至小于高水位的水力梯度；水力梯度i5−4约是高水位的35倍。
综上，在不考虑降雨条件下，在两次循环的下降及低水位过程中，水力梯度i4−2与水力梯度i5−4都较大，水力梯度i2−1较小。在考虑降雨条件下，水力梯度i2−1增大较多，i4−2减小，i5−4增大。说明，滑坡中后部渗透压力较大，前缘在降雨后渗透压力会大幅增大。滑坡体中后部水位比较高，主要受后方山体地下水供给，可见滑坡滑动面大部分都长期处于地下水位以下。
5. 结论
（1）石榴树包滑坡滑坡体物质具有一定成层性，团块状分布，电阻率值低于50 Ω·m以下的区域主要以泥岩、粉砂岩等黏土岩形成的土石混合体为主，电阻率值高于200 Ω·m的区域主要以泥灰岩形成的土石混合体为主。
（2）降雨是石榴树包滑坡复活的主要原因，库水位升降与降雨联合作用使石榴树包滑坡持续变形。库水位下降及低水位运行过程中的变形大于库水位上升及高水位运行过程中的变形。前缘变形较小主要是由于前缘渗透性大，水力梯度较小的原因；中后部变形大主要是由于中后部渗透性小，水力梯度相对较大的原因。
（3）库水位变化主要影响滑坡前缘和中部地下水变化，前缘地下水基本与库水位同步；滑坡后部地下水与库水位基本无关，主要受降雨影响。在不考虑降雨影响下，低水位时水力梯度是高水位时的4～15倍，考虑降雨影响时水力梯度是高水位时的35～74倍，降雨影响较大。
（4）石榴树包滑坡一直处于蠕变阶段，受库水位周期性升降与降雨的影响，其变形将继续发展，还需进一步加强监测。
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图 1 坡高隶属于各稳定性级别的综合云模型图
Figure 1. Comprehensive cloud model of the slope height attached to various stability grades
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图 4 复合云模型类圆锥状分布示意图
Figure 4. Schematic diagram of conical distribution of composite cloud model
表 1 评价指标评分标准表
Table 1 Scoring standard table of evaluation indexes
参数 评分标准 岩石强度 /MPa 点荷载 >10 4～10 2～4 1～2 <1不宜采用 单轴抗压强度 250～100 100～60 60～30 30～15 15～5 评分 15～10 8 5 3 2～0 岩石质量指标RQD /% 250～100 100～60 60～30 30～15 15～5 评分 20 17 13 8 3 结构面间距 /cm 200～100 100～50 50～30 30～5 <5 评分 20～15 13 10 8 5 结构面条件 粗糙度 很粗糙 粗糙 较粗糙 光滑 擦痕、镜面 评分 6 4 2 1 0 充填物 /mm 无 <5（硬） >5（硬） <5（软） >5（软） 评分 6 4 2 2 0 张开度 /mm 未张开 <0.1 0.1 ～1 1 ～5 >5 评分 6 5 4 1 0 结构面长度 /m <1 1～3 3～10 10～20 >20 评分 6 4 2 1 0 岩石风化程度 未风化 微风化 弱风化 强风化 全风化 评分 6 5 3 1 0 地下水条件 状态 干燥 湿润 潮湿 滴水 流水 透水率（Lu） <0.1 0.1～1 1～10 10～100 >100 评分 15 10 7 4 0 
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表 2 结构面方位系数取值
Table 2 Orientation coefficient of structural plane
破坏机制 情况 非常有利 有利 一般 不利 非常不利 滑动 γ1=ǀαj-αsǀ >30° 30°～20° 20°～10° 10°～5° <5° 倾倒 γ1=ǀαj−αs−180°ǀ 滑动，倾倒 F1 0.15 0.4 0.7 0.85 1 滑动 γ2=ǀβjǀ <20° 20°～30° 30°～35° 35°～45° >45° 滑动 F2 0.15 0.4 0.7 0.85 1 倾倒 F2 1 1 1 1 1 滑动 γ3=βj−βs >10° 10°～0° 0° 0°～−10° <−10° 倾倒 γ3=βj+βs <110° 110°～120° >120° —— —— 滑动，倾倒 F3 0 5 25 50 60 注：αs为边坡倾向；αj为结构面倾向；βs为边坡倾角；βj为结构面倾角。
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表 3 岩质边坡稳定性评价指标及其各分级区间
Table 3 Stability evaluation index of rock slope and its grade intervals
评价指标 稳定性等级 很稳定 稳定 基本稳定 不稳定 很不稳定 坡高 /m（I1） [0,10) [10,20) [20,30) [30,65) [65,100) 坡角 /(°)（I2） [0,10) [10,30) [30,45) [45,65) [65,90) 岩石强度评分值（I3） [12,15) [9,12) [6,9) [3,6) [0,3) 岩石质量指标评分值（I4） [16,20) [12,16) [8,12) [4,8) [0,4) 结构面间距评分值（I5） [16,20) [12,16) [8,12) [4,8) [0,4) 结构面条件评分值（I6） [24,30) [18,24) [12,18) [6,12) [0,6) 地下水条件评分值（I7） [12,15) [9,12) [6,9) [3,6) [0,3) 结构面方向修正值（I8） [0,12) [12,24) [24,36) [36,48) [48,60) 边坡开挖方法修正值（I9） [6,10) [3,6) [0,3) [−4,0) [−8,−4) 年平均降雨量（I10） [1070,1580.6) [1580.6,1650.4) [1650.4,1720.2) [1720.2,1790) [1790,1859.8)
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表 4 各专家对评价指标的初始权重
Table 4 Initial weight of each expert on the evaluation index
/10−3 指标 专家
1专家
2专家
3专家
4专家
5专家
6专家
7专家
8专家
9专家
10专家
11专家
12I1 19 21 20 15 22 18 17 19 25 24 21 22 I2 76 72 60 66 76 83 79 72 78 75 78 71 I3 32 37 38 40 39 34 37 38 33 40 40 48 I4 106 103 99 93 89 87 84 105 99 97 101 93 I5 24 26 31 33 43 29 37 31 38 39 43 48 I6 158 159 158 156 158 164 164 160 166 169 182 188 I7 18 22 29 25 23 29 27 24 39 32 30 26 I8 277 283 288 280 276 275 261 271 279 261 246 220 I9 14 18 22 20 20 23 20 17 30 28 23 20 I10 276 259 255 272 253 258 273 263 213 236 237 264
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表 5 各指标的基于信心指数云模型特征值
Table 5 Characteristic values of various indicators based on confidence index cloud model
/10−3 指标 Ex En He I1 40 5.1 1.0 I2 66 5.4 1.9 I3 55 4.9 1.2 I4 86 7.6 1.7 I5 53 9.8 2.2 I6 148 7.3 2.3 I7 45 6.4 1.5 I8 240 20.9 8.5 I9 41 6.4 1.1 I10 227 21.2 8.6
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表 6 黄岐镇边坡场地内岩土层特性参数
Table 6 Property parameters of strata in slope of Huangqi town
序号 地层名称 天然
重度
γ/(kN·m−3)饱和
重度
γsat/(kN·m−3)天然快剪 饱和快剪 厚度/m ck/kPa φk/(°) ck/kPa φk/(°) ① 素填土 17.5 18.0 10.0 15.0 8.5 11.5 0.50～1.40 ② 坡积粉质黏土 18.64 18.78 22.0 20.0 19.19 17.45 0.5～1.3 ③ 残积砂质黏土 18.5 19.0 23.0 22.0 20.0 18.0 1.5～2.8 ④ 全风化花岗岩 19.0 19.5 25.0 27.0 22.0 23.0 0～3.0 ⑤-1 砂土状强风化花岗岩 21.0 21.5 30.0 32.0 26.0 28.0 2.3～7.3 ⑤-2 碎块状强风化花岗岩 22.0 22.5 35.0 35.0 28.0 30.0 1.1～2.4 ⑥ 中风化花岗岩 24.0 － 40.0 50.0 － － 7.4～15.4
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表 7 指标评价在各评价等级中的隶属度范围
Table 7 The range of the membership degree of the index evaluation in each evaluation grade
评价指标 稳定性等级 很稳定 稳定 基本稳定 不稳定 很不稳定 I1 [0,0] [0,0] [0.74,0.82] [0.04,0.11] [0,0] I2 [0,0] [0.15,0.28] [0.39,0.53] [0,0] [0,0] I3 [0,0] [0.01,0.05] [0.96,0.97] [0,0] [0,0] I4 [0,0] [0,0] [0.25,0.39] [0.25,0.39] [0,0] I5 [0,0] [0,0.02] [1,1] [0,0] [0,0] I6 [0,0.02] [0,1] [0,0] [0,0] [0,0] I7 [0,0] [0.95,0.97] [0.01,0.04] [0,0] [0,0] I8 [1,1] [0,0] [0,0] [0,0] [0,0] I9 [0,0] [0,0] [0,0] [0,0] [1,1] I10 [0,0] [0.98,0.99] [0.01,0.04] [0,0] [0,0]
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表 8 评价指标的指标权重及其隶属度范围
Table 8 Weight of evaluation index and its range of membership degree
评价指标 Ex 权重取值 隶属度 I1 0.040 0.037 [0.763,0.944] I2 0.066 0.067 [0.641,0.985] I3 0.055 0.054 [0.549,0.991] I4 0.086 0.085 [0.975,0.989] I5 0.053 0.050 [0.214,0.682] I6 0.148 0.147 [0.904,0.998] I7 0.045 0.045 [0.992,0.999] I8 0.240 0.223 [0.009,0.870] I9 0.041 0.043 [0.799,0.960] I10 0.227 0.230 [0,0.997]
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[1] 李德毅, 孟海军, 史雪梅. 隶属云和隶属云发生器[J]. 计算机研究与发展,1995,32(6):15 − 20. [LI Deyi, MENG Haijun, SHI Xuemei. Membership clouds and membership cloud generators[J]. Journal of Computer Research and Development,1995,32(6):15 − 20. (in Chinese with English abstract) [2] SHI Y Z, ZHOU H C. Research on monthly flow uncertain reasoning model based on cloud theory[J]. Science China (Technological Sciences),2010,53(9):2408 − 2413. DOI: 10.1007/s11431-010-4048-7
[3] SPIRIDONOV V, CURIC M. A storm modeling system as an advanced tool in prediction of well organized slowly moving convective cloud system and early warning of severe weather risk[J]. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences,2015,51(1):61 − 75. DOI: 10.1007/s13143-014-0060-3
[4] SHI H, LIU H C, LI P, et al. An integrated decision making approach for assessing healthcare waste treatment technologies from a multiple stakeholder[J]. Waste Management,2017,59:508 − 517. DOI: 10.1016/j.wasman.2016.11.016
[5] 梁伟章, 赵国彦. 矿山泥石流险情的变权云模型综合预测[J]. 中国地质灾害与防治学报,2017,28(1):82 − 88. [LIANG Weizhang, ZHAO Guoyan. Comprehensive prediction of mine debris flow' risk based on weight-varying cloud model[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2017,28(1):82 − 88. (in Chinese with English abstract) [6] 黄仁东, 吴寒, 张惕, 等. 基于云模型的岩溶隧道涌水灾害危险性评价及其在青岩头隧道的应用[J]. 中国地质灾害与防治学报,2018,29(5):44 − 51. [HUANG Rendong, WU Han, ZHANG Ti, et al. Evaluation of water burst hazard in Karst tunnel based on cloud model and its application in Qingyantou Tunnel[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2018,29(5):44 − 51. (in Chinese with English abstract) [7] 张军, 陈征宙, 刘登峰. 基于云模型的岩质边坡稳定性评估研究[J]. 水文地质工程地质,2014,41(6):44 − 50. [ZHANG Jun, CHEN Zhengzhou, LIU Dengfeng. Stability evaluation of a rock slope based on the cloud model[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2014,41(6):44 − 50. (in Chinese with English abstract) [8] LIU Z B, SHAO J F, XU W Y, et al. Comprehensive stability evaluation of rock slope using the cloud model-based approach[J]. Rock Mechanics and Rock Engineering,2014,47(6):2239 − 2252. DOI: 10.1007/s00603-013-0507-3
[9] 于伟, 张浩, 杨鹏, 等. 基于云模型的黄土区公路边坡灾害风险评价[J]. 中国地质灾害与防治学报,2015,26(4):111 − 115. [YU Wei, ZHANG Hao, YANG Peng, et al. Risk assessment of highway slope disasters in loess areas based on cloud model[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2015,26(4):111 − 115. (in Chinese with English abstract) [10] 袁爱平. 基于层次分析法-正态云模型的岩质边坡稳定性预测[J]. 水电能源科学,2016,34(9):153 − 156. [YUAN Aiping. Stability evaluation of rocky slope based on AHP-normal cloud model[J]. Water Resources and Power,2016,34(9):153 − 156. (in Chinese with English abstract) [11] 方成杰, 钱德玲, 徐士彬, 等. 基于云模型的泥石流易发性评价[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版),2017,40(12):1659 − 1665. [FANG Chengjie, QIAN Deling, XU Shibin, et al. An evaluation model of debris flow susceptibility based on cloud model[J]. Journal of Hefei University of Technology (Natural Science),2017,40(12):1659 − 1665. (in Chinese with English abstract) [12] 徐镇凯, 温勇兵, 魏博文, 等. 基于组合赋权模糊云理论的高边坡稳定性评价[J]. 水利水运工程学报,2017(1):10 − 17. [XU Zhenkai, WEN Yongbing, WEI Bowen, et al. Stability evaluation method for high slope based on fuzzy cloud theory combined with weights[J]. Hydro-Science and Engineering,2017(1):10 − 17. (in Chinese with English abstract) [13] 杨文东, 杨栋, 谢全敏. 基于云模型的边坡风险评估方法及其应用[J]. 华中科技大学学报(自然科学版),2018,46(4):30 − 34. [YANG Wendong, YANG Dong, XIE Quanmin. Study on slope risk assessment method based on cloud model and its application[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology (Natural Science Edition),2018,46(4):30 − 34. (in Chinese with English abstract) [14] 崔涛, 郑淑芬. 基于组合赋权-改进云模型的边坡稳定性评价方法[J]. 中外公路,2019,39(5):33 − 38. [CUI Tao, ZHENG Shufen. Slope stability evaluation method based on combination weighting approach and improved cloud model[J]. Journal of China & Foreign Highway,2019,39(5):33 − 38. (in Chinese) [15] WANG M W, WANG X, LIU Q Y, et al. A novel multi-dimensional cloud model coupled with connection numbers theory for evaluation of slope stability[J]. Applied Mathematical Modelling,2020,77:426 − 438. DOI: 10.1016/j.apm.2019.07.043
[16] 陈忠源, 戴自航. 水库边坡稳定性评价的改进云模型[J]. 工程地质学报,2020,28(3):619 − 625. [CHEN Zhongyuan, DAI Zihang. Improved cloud model for stability evaluation of reservoir slopes[J]. Journal of Engineering Geology,2020,28(3):619 − 625. (in Chinese with English abstract) [17] 陈忠源, 戴自航. 降雨条件下建筑边坡稳定性的云模型评价方法[J]. 中国地质灾害与防治学报,2020,31(2):50 − 56. [CHEN Zhongyuan, DAI Zihang. Cloud model evaluation method for building slope stability under rainfall[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2020,31(2):50 − 56. (in Chinese with English abstract) [18] 中华人民共和国国家发展和改革委员会. 水电水利工程边坡工程地质勘察技术规程: DLT5337-2006. [M]. 北京: 中国电力出版社, 2006. National Development and Reform Commission, People's Republic of China. Technical specification for slope engineering geological survey of hydropower and water conservancy projects: DLT5337-2006[M]. Beijing: China Electric Power Press, 2006. (in Chinese)
[19] 自然资源部中国地质调查局. 地质灾害调查技术要求: DD 2019-08[S]. 2019. China Geological Survey, MNR. Technical requirements for geological disaster investigation: DD 2019-08.[S]. 2019. (in Chinese)
[20] 谢晓平, 刘光生. 近60年来福建省降雨时空分布特征[J]. 水电能源科学,2020,38(8):5 − 8. [XIE Xiaoping, LIU Guangsheng. Temporal and spatial distribution characteristics of rainfall in Fujian Province in recent 60 years[J]. Water Resources and Power,2020,38(8):5 − 8. (in Chinese with English abstract) -
期刊类型引用(5)
1. 安雪莲，密长林，孙德亮，文海家，李晓琴，辜庆渝，丁悦凯. 基于不同评价单元的三峡库区滑坡易发性对比——以重庆市云阳县为例. 吉林大学学报(地球科学版). 2024(05): 1629-1644 . 
百度学术
2. 赵立财. 降雨条件下弃土场滑坡力学参数敏感性反演研究. 地质与勘探. 2023(03): 627-636 . 百度学术
3. 熊超，孙红月. 基于多因素-多尺度分析的阶跃型滑坡位移预测. 吉林大学学报(地球科学版). 2023(04): 1175-1184 . 百度学术
4. 朱军威，张强，卢晓春，陈鸿杰，程伟. 基于离心模型试验的水动力型滑坡失稳机制研究. 人民长江. 2023(10): 189-195 . 百度学术
5. 刘东泽，江俊杰. 库水位涨落耦合降雨条件下的滑坡稳定性分析. 萍乡学院学报. 2023(06): 12-16 . 百度学术
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