Quantitative risk assessment and its application for individual landslide disaster based on slope failure probability
-
摘要:
对潜在滑坡灾害实施风险评价至关重要,但在实际工程中单体滑坡灾害风险评价仍然以定性评价方法为主,由危险性和损失通过风险矩阵得到定性风险等级,存在风险标准多重性和不连续性的问题,不便于在实际工程中对风险大小进行比较并实施分类处置,还可能导致风险评价结果出现误差,误导风险处置。为此,运用概率模型定量描述滑坡灾害的稳定性,同时考虑承灾体的损失大小,得到单体滑坡灾害风险定量评价指标,提出了滑坡灾害风险曲面及风险等值线的概念,并开发相应的评估计算软件,形成了滑坡灾害风险定量评价方法,消除了传统滑坡风险矩阵带来的风险标准多重性和不连续性,提高了评估的准确性。通过对重庆市奉节县6个单体滑坡进行风险定量评价,验证了所提方法的正确性和可靠性,为滑坡灾害风险评价提供了新的途径。
Abstract:Effective risk assessment of potential landslide disasters is crucial for informed decision-making in engineering projects. In practical engineering, the risk assessment of individual landslide disasters still relies mainly on qualitative evaluation methods. The qualitative risk level is obtained through the risk matrix based on danger and loss, which poses problems of multiple and discontinuous risk standards. This makes it difficult to compare and classify risks in actual engineering, and may also lead to errors in risk assessment results, misleading risk management. To address these issues, a probability model is employed to quantitatively describe the stability of landslide disasters, considering the size of losses to the element at risk. A quantified risk index for individual landslide disasters is obtained, introducing the concept of landslide disaster risk surface and risk contour. Corresponding evaluation and calculation software are developed to form a quantified risk assessment method for landslide disasters, eliminating the multiplicity and discontinuity of risk standards brought about by traditional landslide risk matrices. The accuracy of the evaluation is improved. By conducting quantitative risk assessment on six individual landslides in Fengjie County, Chongqing, the correctness and reliability of the quantitative risk assessment method were verified, providing a new approach for landslide disaster risk assessment.
-
0. 引言
大量研究表明,滑坡体内地下水赋存与运移是引起滑坡体失稳破坏的主要因素之一[1 − 4]。目前滑坡治理措施中,截排水技术分地表截排水和地下疏排水两大类。地表截排水工程主要为截水沟、排水沟等。地下疏排水结构主要有盲沟、钻孔排水、截水隧洞、集水井、虹吸排水等[5 − 7]。
目前,研究滑坡地下水疏排对滑坡稳定性的研究大多集中于截排水隧道、虹吸排水、仰斜孔排水等。孙红月等[8]研究了地下排水洞在浙江上三公路6#滑坡中的作用与控制,研究表明地下排水洞能有效控制地下水位的上升,特别是有效防止前期降水在坡体中的积累。赵杰[9]通过研究截水隧道在箭丰尾滑坡中应用,阐述了排水隧洞的设计理念,通过现场的监测资料对比分析修建截水隧洞前后降水量与地下水位埋深的关系,客观评价了截水隧洞的工程效果。近年来,一些研究者[10 − 13]在虹吸排水在滑坡地下水排出中的研究做了大量有意义的探索。
井-孔联合排水是指当地下水埋深较大或有多层地下水需要排出时,使用仰斜排水孔效果不佳时,采用仰斜孔结合集水井联合排出滑坡地下水的一种技术。目前国内采用此技术在滑坡治理中的应用鲜见报道。本文依托攀枝花机场13#滑坡治理工程,探讨井-孔联合排水技术在高含水填方滑坡治理中的应用,值得同类工程借鉴。
1. 滑坡概况
1.1 工程地质环境条件
研究区为中山丘陵、山区峡谷地貌, 见图1。受区域地质构造及机场建设等因素影响,地形起伏变化较大,高差悬殊大。机场建设前整体为一走向N—S向条形山脊。机场建设后东侧填筑形成高填方区,高达八级,最大高度 66 m[14]。
钻探揭露研究区地层自上至下为第四系人工填土层(
${\mathrm{Qh}}^{ml} $ ),母岩以强风化砂岩、炭质泥岩角砾、碎石为主,黏土充填,最大厚度达33 m。第四系全新统残坡积层(${\mathrm{Qh}}^{el+dl} $ ),主要为角砾土、碎石土,黄褐—灰褐色,黏土充填,含水量较高,呈可塑—坚硬状,层厚度变化较大,最大可达12 m。下伏侏罗系下统益门组(J1y)炭质泥岩、砂岩,缓倾互层状产出,岩层倾向与坡体倾向相近,倾角18°~21°。典型工程地质断面图见图2。研究区内存在一鱼塘向斜,向斜轴走向NNW,向SSE倾伏,其轴部通过跑道中心点附近,滑坡所在区在该向斜东北翼,地层产状106°~112°∠18°~21°,见图3。岩层中发育有两组张节理,J1节理:65°~87°∠85°~87°,间距3~5 m,闭合—微张开;J2节理:264°~280°∠82°~86°,间距5~15 m,闭合—微张,两组节理均黏土或硅质充填。
1.2 滑坡基本特征
该滑坡平面形态呈 “簸箕”状,见图4。且前缘不对称。滑坡纵向长约162 m,横向宽约246 m,后缘至剪出口高差最大68 m,钻孔揭露滑体最大厚度32.3 m,滑体总体积约50.42×104 m3,为一大型填筑体滑坡。
该滑坡周界清晰,后缘位于土面区张拉下错裂缝处,裂缝走向NE24°—NE33°,与巡场路(坡口线)走向基本一致。左侧界依附于巡场路至一级马道处剪切裂缝,走向SW21°—SE33°滑坡右侧以巡场路张开裂缝北端至五级马道截水沟沟壁外倾变形段为界。滑坡剪出口在坡体南侧沿坡脚便道、截水沟沟底展布,至五级马道截水沟倾倒损毁处沿该平台向北延伸。
该滑坡发育有一层滑带(面),主滑段滑动带(面)依附于全风化残、坡积层。滑带土以残坡积层中灰白色黏土夹层为主,含水量高,呈软塑状,泥膜呈灰白色,滑面泥膜处可见明显粗粒土擦痕,见图5。揉皱严重,倾角随滑面位置的不同而略有变化,主滑段滑面倾角12°~17°滑面埋深最大达32.3 m,横向呈中间深、两侧浅,在南、北两侧受老地面控制。
1.3 水文地质条件
1.3.1 大气降雨时空分布特征
根据机场气象台2007年至2019年年平均降水量图(图6)可知,研究区年平均降水量为792 mm,年最大降水量发生于2017年,为
1025.2 mm。年最小降水量发生于2012年,为496 mm。年平均降水天数97 d。由图7可知,研究区雨季为5—10月,平均降水量为737.16 mm,占全年降水量的95%。前汛期(5—7月)多年平均降水量为385.13 mm,占雨季降水量的52%。后汛期(8—10月)多年平均降水量为352.03 mm,占雨季降水量的48%。旱季6个月,年平均降水量仅为54.84 mm,仅占全年降水量的5%。以上数据充分说明滑坡区雨季降雨集中,降雨强度大。1.3.2 持续降雨、暴雨分布特征
大量研究表明[15 − 17],大量滑坡发生于中雨—暴雨、持续降雨之后。攀枝花机场每年均出现大量中—暴雨及持续降雨,对机场降雨数据的详细统计分析后,得到了2010—2019年每年中雨及以上出现次数及每年连续3 d出现降雨次数,具体见图8。由图8分析可知,按日均降水量标准计算,中雨(10~25 mm)、大雨(25~50 mm)及暴雨(≥50 mm)出现次数,年平均为24.5次,每年平均连续3 d及以上出现降雨天数为14次。中—大暴雨、3 d及以上出现降雨天数出现次数集中于雨季7—9月,占总数的95%以上。充分说明滑坡区降雨具有雨季降水量强度大且集中的特点。
1.3.3 地下水类型及赋存
研究区内存在两种类型的地下水,分别为赋存于松散堆积层的孔隙水和基岩中的裂隙水。根据物探及钻孔揭示,区内松散堆积层孔隙水包含上层滞水及孔隙潜水。松散堆积层孔隙水主要赋存于人工填筑土及第四系残坡积层、滑坡堆积层中,其分布受填料类型及填料密实度的影响,以上层滞水的类型赋存,上层滞水位于地下水位线以上填土中,由于填料及压实度差异导致该层水分布不均,无统一水面,且各水体间地下水连通性较差。
物探成果(图9)表明,二级马道以上至场坪土面区地段电阻率明显偏低,说明该处为滑坡体主要富水区域,具有“窝”状不连续分布特征,具有明显的成层性。通过钻孔中含水层段岩芯分析表明,含水层具有黏土含量高、赋水性较好、孔隙连通性差、径流不畅,坡内水难以快速消散等特点。孔隙潜水分布于基岩顶面原始地层中。现场调查,填筑体4级、5级马道平台截水沟及坡脚挡墙损坏段可见地下水渗出,见图10。坡脚鱼池处可见基岩与覆盖层界限处亦有地下水渗出。主要受上游降雨入渗、浅层基岩裂隙水沿层面运移及上层滞水沿隔水底板边缘下渗补给,沿基岩顶面向下游径流至鱼塘排泄。
2. 治理方案
2.1 治理难点与关键
(1)滑坡的变形具有启动突然,启动后变形加速发展的特点,是一高风险滑坡,治理工程属应急抢险工程。
该滑坡自发现地表宏观变形迹象,立即采取地表变形监测。典型位移/沉降—时间曲线见图11。由图11分析表明,坡体处于等速变形阶段,且变形发展迅速。因此,该滑坡的勘察设计及施工不能按常规的一般滑坡进行,应按应急抢险治理工程对待,对勘察设计及施工提出了挑战。
(2)滑坡具有有利于地表水下渗但不易排出的结构特征。
该滑坡发育在斜坡上填筑的超高(最高达68 m)填筑体边坡上。填筑体下伏基岩为缓倾顺层侏罗系炭质泥岩、砂岩。研究区地层结构示意见图12。由图12分析可知,受特殊的上软下硬单斜顺倾坡体结构影响,使地下水向同一个方向的汇集具有了沿层面渗流的条件,基岩中发育的两组张性节理,形成了基岩中的裂隙水渗流通道,使得基岩裂隙水从机场西侧甚至机场山梁西侧直接进入滑体有了地下通道。机场填筑边坡时,由于底部及填筑体内设置的排水措施偏少,地下水不能及时排除。
(3)降水量大、降雨集中,坡体地下水丰富,如何疏排地下水是滑坡治理成败关键。
由前述水文地质条件分析可知,滑坡区降雨充沛,且主要集中在5—10月,雨季降水量平均占年降水量的95%左右,降雨具有“集中”“量大”“暴雨多”等特点。坡体地下水位高。该段填筑体高边坡在13年后产生滑坡,突出原因是滑坡地下水丰富且排水不畅,并且地下水位逐年增高,导致滑体自重的增加,滑带土长期浸泡后,强度衰减,产生了滑动变形。因此,如何设置地下排水措施是该滑坡治理成功的关键。
2.2 治理理念
由于该滑坡地下水丰富且难以排出,地下水的来源主要有两个方面,一是滑坡区及后侧宽阔机场场坪汇集的降水。除少部分经地表排水系统排走,大部分降水下渗至坡体内,再向水位较低的临空方向渗流。而研究区钻探揭露滑体填土层具有的黏土含量高、赋水性较好、孔隙连通性差、径流不畅的性质,导致由场坪下渗的地下水在坡体内难以得到及时的消散。二是研究区地层为一典型的砂泥岩互层单斜地层结构,滑坡西侧机场以外的部分地下水沿砂岩层面、裂隙及泥岩顶面向填方区坡体渗流,地层中有张开的节理裂隙较发育,为地下水的补给提供了途径,是该段地层中的地下水通道,顺层面、节理裂隙方向从西向东流动,向滑坡体不断补给。因此考虑在滑体内设置排水工程措施。工程设计应充分考虑如何疏排地下水,应采取支挡与疏排地下水并重的治理理念。
2.3 治理方案
基于该滑坡的特点与难点,治理工程采用应急工程与永久工程相结合、支挡与疏排地下水相结合的方式进行。
应急治理主要为滑坡后缘减载和疏排滑坡地下水,具体采用仰斜排水孔排水。
永久工程治理方案采用支挡工程与排水工程相结合的方式进行。支挡结构根据滑坡推力大小,采用普通抗滑桩、预应力锚索抗滑桩强支挡。地下排水结构措施采用集水井联合井内仰斜排水孔疏排地下水。具体工程平面布置图见图13,工程断面布置图见图14。
具体集水井设置在一级马道围栏外坡面,设置6个集水井,直径4m,采用C30钢筋砼浇筑。为加大集水井疏排地下水的范围及能力,在井壁设置1~4排放射状集水斜孔以疏排滑体中的地下水,将地下水引至集水井内,然后通过井间导流管将水引至下一个集水井,最终将坡体中地下水排至滑坡体以外。具体集水井设置见图15。
3. 排水工程效果分析
该滑坡应急治理及永久治理工程实施后,对其稳定性进行了综合评估与长期位移监测,综合评估结果见表1,长期位移监测见图16。由表1可知,该滑坡体采用支挡与排水并重的方式治理后,坡体处于稳定状态。排水工程的实施,使得坡体中地下水及时疏排与水位降低且雨季不再 ,保证了岩土体抗剪强度不衰减,有利于坡体的长期稳定。由图16可知,治理工程实施后,坡体位移无增大趋势,水平位移及沉降曲线均呈水平状,坡体处于稳定状态。
表 1 治理前后稳定性评估结果Table 1. Stability assessment results before and after treatment序号 断面
编号治理前稳定系数 应急刷
体积/m3设支挡结构后增加
抗滑力/(kN·m−1)设集水井后地下水
降低高度/m治理后稳定系数 自然工况 暴雨工况 地震工况 自然工况 暴雨工况 地震工况 1 1-1' 1.03 1.00 0.86 23516 1740 5.8 1.35 1.31 1.25 2 2-2' 1.03 1.00 0.85 2730 6.5 1.34 1.33 1.26 3 3-3' 1.02 0.99 0.82 2609 7.2 1.35 1.32 1.26 为评价集水井联合仰斜排水孔排水效果,在两个排水口(图17)进行了出水量监测。图18、19为两个排水口流量-日降水量-时间曲线图。
图18为出水口1涌水量—降水量—时间曲线。分析表明,排水初期,由于为雨季,降水量较大,涌水量较大,在250~500 mL/s。2017年10月后随着降水量的锐减,涌水量也呈迅速下降趋势,涌水量基本小于50 mL/s。2018年进入雨季后,降水量增多,但出水口1涌水量没有明显的增加,基本稳定在10 mL/s。图19为出水口2涌水量—降水量—时间曲线。分析表明,出水口2涌水量基本随降水量变化而变化。表现为,降水量大,涌水量大,降水量小,涌水量小。但排水口2总体涌水量没有排水口1大。综合比较可以得出,排水初期,坡体内长期蓄存的地下水,基本通过排水 口1在近两个月的时间排出,2018年1月后,两个排水口基本响应了大气降雨,及时排走了坡体内下渗的地下水。
4. 结论
以攀枝花机场13#滑坡治理工程为例,在简述滑坡基本概况的基础上,着重论述了研究区水文地质条件,基于该滑坡治理难点及特性,探讨了滑坡治理方案,提出了基于支挡与疏排地下水并重的治理方案,并评估了井孔联合疏排地下水措施的排水效果,得到了以下几条结论。
(1)研究区雨季降水量占全年降水量的95%,中—大暴雨、3d及以上出现降雨天数出现次数集中于雨季7~9月,占总数的95%以上。充分说明研究区降雨具有雨季降水量强度大且集中的特点。
(2)物探及钻探揭示,滑坡后缘场坪填方区地下水丰富,具有“窝”状不连续分布特征,明显的成层性;含水层具有黏土含量高、赋水性较好、孔隙连通性差、径流不畅,坡内地下水难以快速消散等特点。
(3)采用支挡与疏排滑坡地下水整治理念治理滑坡。采用集水井联合孔内仰斜排水孔疏排地下水,竣工后通过测试其排水量,效果良好,滑坡体长期处于稳定状态。
-
稳定系数(Fs) Fs<1.00 1.00≤Fs<1.05 1.05≤Fs<1.15 1.15≤Fs 稳定状态 不稳定 欠稳定 基本稳定 稳定 保护等级 Ⅰ Ⅱ Ⅲ EL/(万元) EL≥ 5000 5000 >EL≥500EL<500 TP TP≥500 500>TP≥100 TP<100 PI 非常重要 重要 一般 EL—经济损失;TP—受威胁者;PI—公共基础设施;
只要满足一个条件即可以定义为相应的保护等级表 3 受威胁人员数量引起的风险水平的变化
Table 3 Variations in risk levels caused by the number of endangered individuals
稳定系数:Fs=1.04 稳定状态:欠稳定 TP:99 等级:Ⅲ 风险水平:低 TP:101 等级:Ⅱ 风险水平:中等 TP:499 等级:Ⅱ 风险水平:中等 TP:501 等级:Ⅰ 风险水平:高 表 4 经济损失引起的风险水平的变化
Table 4 Variations in risk levels caused by the number of endangered individuals
稳定系数: Fs=1.04 稳定状态:欠稳定 EL(万元): 490 等级:Ⅲ 风险水平:低 EL(万元): 510 等级:Ⅱ 风险水平:中等 EL(万元): 4990 等级:Ⅱ 风险水平:中等 EL(万元): 5010 等级:Ⅰ 风险水平:高 表 5 失稳概率随稳定系数的变化范围(n=0.2)
Table 5 Variation range of failure probability with stability factor Fs (n=0.2)
Fs 0.95 1.00 1.05 1.15 P/% 60.38 50.00 40.59 25.71 表 7 失稳概率随变异系数的变化范围(Fs=1.20)
Table 7 Variation range of failure probability with coefficient of variation n (Fs=1.20)
n 0.10 0.20 0.30 P/% 4.78 20.24 28.88 表 6 失稳概率随变异系数的变化范围(Fs=0.95)
Table 6 Variation range of failure probability with coefficient of variation n (Fs=0.95)
n 0.10 0.20 0.30 P/% 70.05 60.38 56.92 表 8 重庆市奉节县6个滑坡的TP风险水平
Table 8 Ranking of TP risk for 6 landslides in Fengjie County, Chongqing
滑坡名称 分析状态 TP等级 稳定状态 失稳概率/% TP风险等级 TP风险指数 TP 风险排名 车家坝滑坡 大雨 Ⅰ 1.075
基本稳定28.52 高风险 1.589 1 火石梁滑坡 大雨 Ⅱ 1.013
欠稳定34.75 中风险 0.753 2 万家坪滑坡 大雨 Ⅱ 1.037
欠稳定31.18 中风险 0.433 3 陈家沟滑坡 大雨
高水位Ⅱ 1.069
基本稳定29.16 中风险 0.412 4 放牛坪滑坡 大雨 Ⅱ 1.065
基本稳定29.34 中风险 0.299 5 老林沟滑坡 大雨 Ⅱ 1.356
稳定11.77 低风险 0.264 6 表 9 重庆市奉节县6个滑坡的EL风险水平
Table 9 Ranking of EL risk for 6 landslides in Fengjie County, Chongqing
滑坡名称 分析状态 EL等级 稳定状态 失稳概率/% TP风险等级 EL风险指数 EL风险排名 车家坝滑坡 大雨 Ⅰ 1.075
基本稳定28.52 高风险 1.142 1 陈家沟滑坡 大雨
高水位Ⅱ 1.069
基本稳定29.16 中风险 1.091 2 火石梁滑坡 大雨 Ⅱ 1.013
欠稳定34.75 中风险 0.691 3 万家坪滑坡 大雨 Ⅱ 1.037
欠稳定31.18 中风险 0.570 4 放牛坪滑坡 大雨 Ⅱ 1.065
基本稳定29.34 中风险 0.293 5 老林沟滑坡 大雨 Ⅱ 1.356
稳定11.77 低风险 0.141 6 -
[1] 宋德光, 吴瑞安, 马德芹, 等. 四川泸定昔格达组滑坡灾害运动过程模拟分析[J]. 地质通报,2023,42(12):2185 − 2197. [SONG Deguang, WU Ruian, MA Deqin, et al. Simulation analysis of landslide disaster movement process in Xigeda Formation, Luding County, Sichuan Province[J]. Geological Bulletin of China,2023,42(12):2185 − 2197. (in Chinese with English abstract)] SONG Deguang, WU Ruian, MA Deqin, et al. Simulation analysis of landslide disaster movement process in Xigeda Formation, Luding County, Sichuan Province[J]. Geological Bulletin of China, 2023, 42(12): 2185 − 2197. (in Chinese with English abstract)
[2] 陶伟,胡晓波,姜元俊,等. 颗粒粒径对滑坡碎屑流动力特征及能量转化的影响——以四川省三溪村滑坡为例[J]. 地质通报,2023,42(9):1610 − 1619. [TAO Wei,HU Xiaobo,JIANG Yuanjun,et al. Influence of particle size on dynamic characteristics and energy conversion of debris flow in landslide:A case study of Sanxicun landslide in Sichuan Province[J]. Geological Bulletin of China,2023,42(9):1610 − 1619. (in Chinese with English abstract)] TAO Wei, HU Xiaobo, JIANG Yuanjun, et al. Influence of particle size on dynamic characteristics and energy conversion of debris flow in landslide: A case study of Sanxicun landslide in Sichuan Province[J]. Geological Bulletin of China, 2023, 42(9): 1610 − 1619. (in Chinese with English abstract)
[3] 张宇,徐宗恒,查玲珑,等.不同计算方法的云南省永胜县下院滑坡堰塞湖沉积物粒度特征及沉积历史重建[J/OL]. 中国地质(2022-08-22)[2023-07-12]. [ZHANG Yu,XU Zongheng,ZHA Linglong et al. [J/OL]Geology in China(2022-08-22)[2023-07-12]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1167.P.20220822.1500.018.html. (in Chinese with English abstract)] ZHANG Yu, XU Zongheng, ZHA Linglong et al. [J/OL]Geology in China(2022-08-22)[2023-07-12]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1167.P.20220822.1500.018.html. (in Chinese with English abstract)
[4] 邹凤钗,冷洋洋,陶小郎,等. 基于斜坡单元的滑坡风险识别——以贵州万山浅层土质斜坡为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2022,33(3):114 − 122. [ZOU Fengchai,LENG Yangyang,TAO Xiaolang,et al. Landslide hazard identification based on slope unit:A case study of shallow soil slope in Wanshan,Guizhou Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2022,33(3):114 − 122. (in Chinese with English abstract)] ZOU Fengchai, LENG Yangyang, TAO Xiaolang, et al. Landslide hazard identification based on slope unit: A case study of shallow soil slope in Wanshan, Guizhou Province[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2022, 33(3): 114 − 122. (in Chinese with English abstract)
[5] 曾斌,吕权儒,寇磊,等. 基于Logistic回归和随机森林的清江流域长阳库岸段堆积层滑坡易发性评价[J]. 中国地质灾害与防治学报,2023,34(4):105 − 113. [ZENG Bin, LYU Quanru, KOU Lei, et al. Susceptibility assessment of colluvium landslides along the Changyang section of Qingjiang River using Logistic regression and random forest methods[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2023,34(4):105 − 113. (in Chinese with English abstract)] ZENG Bin, LYU Quanru, KOU Lei, et al. Susceptibility assessment of colluvium landslides along the Changyang section of Qingjiang River using Logistic regression and random forest methods[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2023, 34(4): 105 − 113. (in Chinese with English abstract)
[6] 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, 50(3): 125 − 137. (in Chinese with English abstract)
[7] ABEDINI M,GHASEMIAN B,SHIRZADI A,et al. A novel hybrid approach of bayesian logistic regression and its ensembles for landslide susceptibility assessment[J]. Geocarto International,2019,34(13):1427 − 1457. DOI: 10.1080/10106049.2018.1499820
[8] POURGHASEMI H R,KORNEJADY A,KERLE N,et al. Investigating the effects of different landslide positioning techniques,landslide partitioning approaches,and presence-absence balances on landslide susceptibility mapping[J]. CATENA,2020,187:104364. DOI: 10.1016/j.catena.2019.104364
[9] SHAFIZADEH-MOGHADAM H,MINAEI M,SHAHABI H,et al. Big data in Geohazard;pattern mining and large scale analysis of landslides in Iran[J]. Earth Science Informatics,2019,12(1):1 − 17. DOI: 10.1007/s12145-018-0354-6
[10] GAO Wenwei,GAO Wei,HU Ruilin,et al. Microtremor survey and stability analysis of a soil-rock mixture landslide:A case study in Baidian town,China[J]. Landslides,2018,15(10):1951 − 1961. DOI: 10.1007/s10346-018-1009-x
[11] WU Yiping,MIAO Fasheng,LI Linwei,et al. Time-varying reliability analysis of Huangtupo Riverside No. 2 Landslide in the Three Gorges Reservoir based on water-soil coupling[J]. Engineering Geology,2017,226:267 − 276. DOI: 10.1016/j.enggeo.2017.06.016
[12] YANG Beibei,YIN Kunlong,XIAO Ting,et al. Annual variation of landslide stability under the effect of water level fluctuation and rainfall in the Three Gorges Reservoir,China[J]. Environmental Earth Sciences,2017,76(16):564. DOI: 10.1007/s12665-017-6898-9
[13] 重庆市城乡建设委员会. 重庆市城市地质灾害防治工程设计规范:JTG D70—2004[S]. 重庆:2004. [Chongqing Urban Rural Development Committee E. C. S. i (2004) Code for design of geological hazard control engineering:JTG D70—2004[S]. Chongqing:2004. (in Chinese)] Chongqing Urban Rural Development Committee E. C. S. i (2004) Code for design of geological hazard control engineering: JTG D70—2004[S]. Chongqing: 2004. (in Chinese)
[14] 国家质量监督检验检疫总局,中国国家标准化管理委员会. 滑坡防治工程勘查规范:GB/T 32864—2016[S]. 北京:中国标准出版社,2017. [General Administration of Quality Supervision,Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China,Standardization Administration of the People’s Republic of China. Code for geological investigation of landslide prevention:GB/T 32864—2016[S]. Beijing:Standards Press of China,2017. (in Chinese)] General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China, Standardization Administration of the People’s Republic of China. Code for geological investigation of landslide prevention: GB/T 32864—2016[S]. Beijing: Standards Press of China, 2017. (in Chinese)
[15] 解明礼,巨能攀,刘蕴琨,等,崩塌滑坡地质灾害风险排序方法研究[J]. 水文地质工程地质,2022,48(5):184 − 191. [XIE Mingli,JU Nengpan,LIU Yunkun,et. A study of the risk ranking method of landslides and collapses[J]. Hydrogeology & Engineering Geology. 2022,48(5):184 − 191(in Chinese with English abstract)] XIE Mingli, JU Nengpan, LIU Yunkun, et. A study of the risk ranking method of landslides and collapses[J]. Hydrogeology & Engineering Geology. 2022, 48(5): 184 − 191(in Chinese with English abstract)
[16] 吴越,刘东升,孙树国,等. 岩土强度参数正态–逆伽马分布的最大后验估计[J]. 岩石力学与工程学报,2019,38(6):1188 − 1196. [WU Yue,LIU Dongsheng,SUN Shuguo,et al. Maximum posteriori estimation of strength parameters for geotechnical material obeying normal-inverse Gamma distribution[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2019,38(6):1188 − 1196. (in Chinese with English abstract)] WU Yue, LIU Dongsheng, SUN Shuguo, et al. Maximum posteriori estimation of strength parameters for geotechnical material obeying normal-inverse Gamma distribution[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2019, 38(6): 1188 − 1196. (in Chinese with English abstract)
[17] 盛骤,谢式千,潘承毅. 概率论与数理统计[M]. 5版. 北京:高等教育出版社,2019. [SHENG Zhou,XIE Shiqian,PAN Chengyi. Probability and mathematical statistics[M]. 5th ed. Beijing:Higher Education Press,2019. (in Chinese)] SHENG Zhou, XIE Shiqian, PAN Chengyi. Probability and mathematical statistics[M]. 5th ed. Beijing: Higher Education Press, 2019. (in Chinese)
[18] VAN DAO D,JAAFARI A,BAYAT M,et al. A spatially explicit deep learning neural network model for the prediction of landslide susceptibility[J]. CATENA,2020,188:104451. DOI: 10.1016/j.catena.2019.104451
[19] CHEN Wei,SHAHABI H,SHIRZADI A,et al. Novel hybrid artificial intelligence approach of bivariate statistical-methods-based kernel logistic regression classifier for landslide susceptibility modeling[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment,2019,78(6):4397 − 4419. DOI: 10.1007/s10064-018-1401-8
[20] 吴越,向灵均,吴同情,等. 基于受灾体空间概率的滑坡灾害财产风险定量评估[J]. 岩石力学与工程学报,2020,39(增刊2):3464 − 3474. [WU Yue,XIANG Lingjun,WU Tongqing,et al. Quantitative assessment of property risk of landslide disaster based on spatial probability of affected body[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2020,39(Sup 2):3464 − 3474. (in Chinese with English abstract)] WU Yue, XIANG Lingjun, WU Tongqing, et al. Quantitative assessment of property risk of landslide disaster based on spatial probability of affected body[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2020, 39(Sup 2): 3464 − 3474. (in Chinese with English abstract)
-
期刊类型引用(3)
1. 陈家乐,倪万魁,王海曼,荣誉. 原状黄土土-水特征曲线与湿陷性的相关性. 中国地质灾害与防治学报. 2024(02): 107-114 . 本站查看
2. 贾静,宿星,张军,路常亮,张满银,李霞,董耀刚,任皓晨. 1985—2020年甘肃省通渭县滑坡区土地利用变化及驱动力. 应用生态学报. 2024(10): 2833-2841 . 百度学术
3. 王韵,王红雨,李其星,亢文涛. 探地雷达在湿陷性黄土挖填方高边坡土体性状探测中的应用. 中国地质灾害与防治学报. 2023(02): 102-110 . 本站查看
其他类型引用(1)