红黏土边坡稳定性监测及预警应用研究

严世涛 邹一强 唐忠国

摘要：文章针对各类边坡监测技术的优缺点，提出一种针对广西地区常见的红黏土边坡监测预警方案，并结合工程实例，基于灰色系统理论建立了红黏土边坡大变形预测的GM（1，N）模型，并与实际监测数据进行对比分析。研究表明，提出的方案精度较高、收敛较快，在快速分析边坡稳定问题上具有很强的适用性。

关键词：边坡稳定性;边坡监测;变形预测;灰色系统理论

中图分类号：U416.1+4文献标识码：A DOI： 10.1 3282/j. cnki. wccst. 201 9. 12.01 3

文章编号：1673 - 4874（2019）12 - 0044 - 04

0 引言

边坡稳定性问题是公路工程最常见的地质问题，边坡失稳、滑塌具有突发性强、危害性大、人工巡查发现难度高等特点。对于运营阶段的高速公路而言，突发性的边坡滑塌易对通行车辆造成损害，给人民群众生命财产安全造成巨大的威胁。及时、准确地掌握边坡稳定情况，提前发出灾害预警，是保障公路边坡安全，最大限度减少因边坡滑塌造成的财产损失和人员伤亡的有效措施。

1 边坡监测技术概述

根据监测项目及监测方式分类[1]，目前的边坡监测技术可分为以下几类：

（1）传统监测法。这是一种单一参数（位移）监测法，通过在边坡地表监测区域内布置量测点，由监测人员通过全站仪、经纬仪等仪器定期到位测量，是最早的边坡及结构物监控量测技术。这种方法对设备要求低、一次性投入小，可根据边坡的实际地貌任意布置加密量测点，但由于存在采用传统仪器操作复杂、监测耗时长、监测频率较低、时效性差以及长期监测费用较高等不足，且无法在恶劣天气下实施，因此常用于施工过程现场监测，是其他监测手段的辅助技术。近年来随着高精度监测机器人[2]的应用，实现了监测自动化，对于高密度测点的情况，监测效率提升明显，但仍需监测人员到现场观测。

（2）综合监测法。这是一种多参数监测法，通过布设各类传感器和测点，对地表变形、深部变形、结构应力、环境因素（降雨量、土体含水率等）等进行连续综合监测的一种方法。这类方法的监测对象是岩土力学及环境的各类参数，适应性强，对不同性质类型边坡可有针对性地选取不同的监测项目，监测结果更接近于边坡滑塌的本质，但由于监测项目一般较多，因此通常还需同时构建数据分析模型，挖掘监测数据之间的联系，设立科学的预警模型。与传统监测法相比，综合监测法一次投入较大，但具有可实现较高频率的自动化数据采集、监测过程费用低、安全可靠等优势，在工程实践中得到广泛应用。

（3）新型监测技术。近年来，自动化、智能化、高精度已经成为国内外边坡监测技术研究及应用的热点，主要有“3S”技术[3]、分布式光纤传感技术[4]、地面激光扫描技术[5]、雷达干涉测量技术等。以上技术在自动化、智能化、高精度方面都取得了长足的发展，但由于一般也是针对单一因素进行数据监控，且其技术应用难度较大、费用较高，直接推广应用受到了限制。

2 红黏土边坡监测预警方案

结合上文所述各类监测方案的优缺点，在对技术可行性及经济性进行综合分析的基础上，提出一种针对广西地区常见的红黏土边坡监测预警方案。

2.1 系统的组成

边坡在线监测预警系统由硬件设备系统、配套软件系统及预测模型组成。硬件设备系统可由高精度GNSS监测站（可选）、数据传感系统（包括测斜仪、裂缝传感器、土壤水分传感器、雨量计等）、数据采集系统、数据传输系统等组成。配套软件包括数据库系统、数据处理及控制系统、安全评价及预警系统等。预测模型采用改进的GM（1，N）灰色系统理论对数据进行分析、预测。系统组成见图1。

2.2 监测参数的选择

选取合理的参数开展监测，是正确分析边坡稳定性的基础。选择的参数应与边坡稳定性变化相关，相关参数的数量应适中，参数单一会影响预报结果的准确性，而参数过多会增加问题的复杂性。针对广西地域范围内常见的红黏土边坡特性，本文在应用中选取了边坡内部位移、地下水压力、土压力、土壤温度湿度、降雨量等作为监测参数，其中选定地表位移、内部位移为主要监测参数，其余参数为关联监测参数。

2.3 监测设备的选用

（1）地表位移监测：采用北斗监测站进行地表位移监测，其主要由高精度GNSS接收机和天线等配套设备构成。地表位移监测的数据通过北斗卫星系统实时监测传输，具有很高的实时性和准确性。同时由于北斗监测站监测的范围较为有限，一般仅对其基座下半径3 m内的边坡位移敏感，大范围应用不经济，因此仅在影响边坡稳定的控制点、较大挖填方量位置进行布设。

（2）内部位移监测：内部位移监测的目的不仅是获得内部位移的数据，更重要的是可以通过内部位移的变化，获得滑动面的发展情况。内部位移监测采用钻孔测斜法对土体内部位移进行监测。在边坡上向下钻出测斜孔，在孔内放置导轮固定式测斜仪，按一定的深度间距设置传感器，得到传感器所在深度的水平位移量后，通过数据拟合可得到测斜孔内任一深度的位移状态。在坡面上合理布设一定密度的测斜孔，测斜孔间的土体内部位移可以通过测斜孔位移差值得出，理论上可以得到待监测边坡整个边坡内部的近似位移场。

（3）地下水压力监测：地下水压力监测孔可与测斜孔共用孔位，在水量富集区域或接近滑动面区域布置，一般在测斜孔孔底以上2m左右固定放置孔隙水压计进行监测。

（4）土压力监测：为监测边坡变形过程中的土压力变化，在边坡坡脚0.5～1.5 m范围内布置土压力计，进而得到导致边坡滑动的滑动力数据，作为分析判断边坡稳定性的一个辅助分析参数。

（5）土壤湿度监测：边坡土壤湿度监测采用土壤温湿度计进行监测，主要用于测量土壤温度和含水率情况。通常将测得的土壤含水量和温度数据与其他變形数据一起进行综合性评估分析。

（6）降雨量监测：采用雨量计对降雨量进行监测，一个边坡监测区域仅需一个测点，布置在边坡坡面无遮挡处。

2.4 GM（1，N）灰色系统理论

灰色理论由邓聚龙[6]教授于1982年首次提出。GMci，N）模型是其中一种具有代表性的预测模型，通过对Ⅳ个变量建立一阶微分方程组求解得到。在边坡监测中，变量可以取为边坡位移、含水量、土压力、降雨量等。其中，每个变量含有m个元素，这些变量元素分布是与时间相关的，且变量取值的时点应基本保持一致，其表达式如下：

3 边坡监测在高速公路运营管理中的应用实例

3.1 工程概况

崇左至靖西高速公路于201 6年5月通车，位于其上行（崇左至靖西方向）的K272+100段上边坡坡长约100 m，坡高14.6 m，坡率约为1：0.75。边坡以红黏土夹杂页岩碎屑组成，坡面植物防护不充分，坡面裂隙较发育。该边坡在连续强降雨作用下于201 6年6月、201 8年9月均发生不同规模的溜方。考虑到红黏土有弱膨胀性，具有典型的吸水膨胀失水收缩的特性，且上述两次边坡塌方发生的时间均不是处于降雨量最大的时期，在对边坡实施监测设计时，将土壤含水率而不是降雨量作为观测因素，最终根据本文提出的理论选取内部位移、地下水压力、土压力、土壤温度湿度为监测参数，其中土体内部位移为主控监测参数。在边坡上设置测斜孔 3处共9个测点、孔隙水压力计测点3个、土压力盒测点6个、温湿度传感测点10个，数据采集频率均为1次/30 min。监测设施布设如图2所示。

3.2 监测情况

监测系统于201 8年12月正式运行，并接入运营管理单位综合应急指挥信息平台，提供电子邮件、短信息的实时预警信息推送。图3为2019 - 01 - 09至2019 -01-11该边坡测斜仪CX-3监测曲线，分析该曲线发现位移呈现陡升趋势，测斜仪随深度方向测得的水平位移数据表明，边坡内部约4m深度向坡面产生较大贯穿裂缝，裂缝产状呈内宽外窄，坡面上可见约2 cm宽裂缝。管理单位及时采取封闭措施，避免了边坡大规模塌方的产生。图4为2019 - 05 - 31至2019 - 06 - 02边坡测斜仪CX-3监测曲线，分析该曲线走向可知，边坡坡面以下4m范围产生较大水平位移，存在失稳风险，随后边坡实际滑塌3 000余m3。由于管理单位提前采取防护支档措施，最大程度降低了边坡塌方造成的经济损失和社会影响。

3.3 数据分析

上述实例验证了监测系统在边坡发生大变形失稳时的准确性。人们希望在边坡尚未发生影响稳定的大位移时，通过对边坡变形历史、土壤含水率、土压力等因素进行联合分析，获得对边坡变形的预测值，从而更早地发出预警。本文基于GM（1，N）灰色模型，以边坡内部位移为预测变量，以含水率、土压力、时间（迭代步）为相关因素，编制了基于MATLAB的程序，较准确预测了边坡大位移的发生。以2019 -05 -31监测数据为例进行预测，预测结果列于表1及图5中。

由图5可知，在预测刚开始时（即第2步预测），由于用于预测的数据信息有限，预测值与真实值偏差较大。随着监测真实数据的不断加入，预测值逐渐接近真实值，当参与预测的数据序列项数达到5项时，预测值与真实值的误差达到了在运营管理中边坡预测的精度要求。

4 结语

（1）本文针对高速公路运营管理过程中红黏土边坡的稳定性问题，提出了边坡监测预警方案，根据所在地区水文地质、工程地质、气候及工程实施条件灵活选用边坡监测参数，实现对影响边坡稳定的主要因素进行监控及预测的目的。

（2）通过监测项目的实施，验证预警方案的可行性，并对边坡失稳隐患进行了成功预报。

（3）将灰色系统GM（1，N）模型应用于边坡变形预测中，具有预测精度较高、收敛较快、操作简单等优点，尤其适用于遇到突发恶劣天气时的边坡稳定性短期预测工作。

参考文献

[1]董文文，朱鸿鹄，孙义杰，等.边坡变形监测技术现状及新进展[J].工程地质学报，201 6，24（6）：1 088-1 095.

[2]徐茂林，張贺，李海铭，等.基于测量机器人的露天矿边坡位移监测系统[J].测绘科学，2015，40（1）：38 - 41.

[3]吴浩，黄创，张建华，等.GNSS/GIS集成的露天矿高边坡变形监测系统研究与应用[J].武汉大学学报（信息科学版），201 5，40（5）：706 - 710.

[4]刘永莉.分布式光纤传感技术在边坡工程监测中的应用研究[D].杭州：浙江大学，2011.

[5]赵小平，闫丽丽，刘文龙.三维激光扫描技术边坡监测研究[J].测绘科学，2010，35（4）：25-27.

[6]邓聚龙.灰色控制系统[J].华中工学院学报，1982（3）：9-18.

作者简介：严世涛（1986-），工程师，从事高速公路养护管理及研究工作。