冷湖赛什腾山天文台工程地质选址评价

周 保 ，孙 皓 ，魏赛拉加 ，张 睿 ，张俊才 ，王 栋 ，严慧珺 ，隋 嘉

（1.青海省地质环境监测总站, 青海 西宁 810000；2.中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室, 甘肃 兰州 730000）

天文台选址决定了观测的质量，国际公认能达到下一代望远镜建造和运行要求的优良天文观测台址都在西半球，如智利北部山区[1]、美国夏威夷莫纳卡亚峰和南极内陆冰穹地区[2]。自1996年起中国科学院开展天文台台址调研，提出了优质台址普查、定点勘测的工作建议[3-4]。20世纪初，我国相继建设了紫金山天文台、兴隆观测基地、贵州FAST射电望远镜等，一大批重要的天文设备陆续投入使用且获得了大量科研成果[5-8]。为了打破我国光学天文观测发展的瓶颈，选址团队克服重重困难，在我国青海省海西州冷湖地区也找到了与西半球具有同等优良观测条件的地区[9]。冷湖天文台填补了东半球光学观测的缺失，可以形成一个24 h的监测网络。冷湖新台址的发现，不仅为我国光学天文发展创造了重大机遇，也是国际光学天文发展的宝贵资源[10]。

为了确保天文观测设备良好平稳运行，必须进行不同层次的工程场址评价。工程场址评价在我国经历了定性到定量、单因素到多因素的发展过程[11-12]。地质基础理论、软弱结构面控制理论、岩体结构动态控制观、安全岛理论[13]等都在工程选址及场址评价中得到广泛应用[14-17]。本研究通过智能算法确定区域工程地质条件稳定性，通过InSAR监测重点工作区的地形形变，模拟地震作用下的边坡三维响应，结合人工地面调查评价平台稳定性并推荐优势平台。

1 研究区工程地质背景

1.1 地质环境特征

赛什腾山是祁连山系支脉，位于柴达木盆地北部内侧、冷湖镇东部，隔苏干湖与安南坝山湖相望；南为德宗马海湖沉积平原，西部在丁字口附近倾没，东部在嗷唠河与马海大阪分界。山峰高且陡峭，主峰海拔4 576 m。赛什腾山年均气温3 °C，终年寒冷多风，年均降水仅42 mm，晴夜数多，视宁度高，十分适合天文台项目建设。

新生代印度洋板块与欧亚大陆的碰撞与随后的持续会聚改变了高原内部及周边的岩石圈构造和应力展布，导致了青藏高原的大规模隆升，昆仑山、阿尔金山、祁连山进一步隆褶上升，在柴达木盆地北缘出现了一系列的相互分割的中生代断陷盆地，而赛什腾凹陷正是此时期形成的[18]。赛什腾山地层出露较全，时代跨度大，古元古代至新生代地层均有不同程度的分布[19]。研究区南侧有区域性断裂——柴北缘断裂带，距离重点工作区约10 km（图1）。

图1 研究区自然地质环境Fig.1 Natural geological environment of the study area

1.2 重点工作区地层岩性特征

重点工作区位于研究区中部，面积约14.5 km2，为本次主要研究地质体，区域内以中粗粒二长花岗岩为主、达肯大坂岩群片麻岩和晚奥陶世辉长岩次之，局部被第四纪岩体覆盖。经实测地质剖面调查，主要发育3组节理，其中东南向节理为主节理，另发育北东向和北西向的2组节理。中粗粒二长花岗岩为灰红色，块状构造；主要由斜长石、钾长石、石英、黑云母组成。副矿物有磁铁矿、锆石、磷灰石。次生矿物主要为绢云母、高岭土、绿泥石及不透明矿物。

1.3 工程概况

现阶段重点工作区内共建有2处场地平台，分别为高程3 830 m、总面积5 861.5 m2的MASTA望远镜阵列平台和高程4 200 m、总面积7 465.9 m2的WFST望远镜平台，称为已建平台，均由削方平整山脊形成；2处空置望远镜平台高程为4 100 m和4 000 m，称为空置平台，目前正在进行道路建设，还未进行平台施工。同时基于不同层次的工程场址评价结果推荐出高程为4 300 m与4 050 m的2处适宜工程布设的平台，称为推荐平台（图2）。

图2 重点工作区Fig.2 Key working areas

2 选址评价方法

为了确保已建平台和空置平台的稳定性，进行了平台、重点工作区和区域3个层次的工程地质条件稳定性分析。首先进行人工地面踏勘，获取平台附近地质剖面，分析断层节理、构造分布状况，采取岩石样品，用FLAC3D模拟地震作用下已建平台的边坡三维响应确定平台稳定性；随后在重点工作区使用InSAR监测分析地形形变，确定重点工作区工程地质稳定性；最后使用智能算法对赛什腾山地区进行区域工程地质稳定性评级，(8,10]分为适宜、(6,8]分为较适宜、(4,6]分为中等、(2,4]分为较不适宜、(0,2]分为不适宜，按得分确定地理及区域地质环境条件的适宜性。

2.1 工程地质稳定性评价方法

2.1.1 评价因子选择与处理过程

前人研究中[20-23]选择过地质构造、岩土体强度、工程地质类型、风化程度、不良地质灾害、基础自然环境、土地覆被、地形坡度、道路分布密度、等级公路距离、水域分布密度等评价因子。综合前人研究和实地情况对评价因子进行了优选，共选取9个评价因子，涉及自然地理条件和地质条件2个方面：自然地理环境方面包括高程、地表高差、坡度、多年平均降水量；地质环境方面包括动峰值、地震活动核密度、岩土体强度、断层稳定性，把节理发育状况和坡向2个参数组合成节理稳定性。为了使分类获得较好的效果，对评价因子的影响方式进行矢量统一，将正指标和逆指标按照式（1）（2）进行处理。

对于正指标：

对于逆指标：

式中：e——自然对数的底数；

xij——第i个区划单元的第j个指标实际值；

yij——评价指标规范化值；

sup (m)——评价指标危险等级取值的上确界；

inf (m)——评价指标危险等级取值的下确界。

高程数据分辨率为12.5 m，下载自NASA（https://earthdata.nasa.gov/）ALOS 12.5 m DEM数据集。坡度和坡向数据由海拔高度计算得出，分辨率同样为12.5 m。地表高差数据同样提取自DEM数据集。降水数据下载自资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn/）。动峰值加速度矢量化自《中国地震动峰值加速度区划图》青海部分。矢量化后使用FLAC3D对动峰值放大效应进行模拟，通过放大效应的模拟结果结合海拔获得动峰值评价因子。通过研究区周边历史地震数据的震级计算地震核密度评价因子。

通过实地调查，将该地区的断层分为4个等级[24]：1级为柴北缘断裂带，2级为研究区主导断裂构造，3级为研究区次级断裂构造且断裂长度大于2 000 m，4级为研究区次级断裂构造且断裂长度小于2 000 m，使用缓冲区分析分别进行赋值，赋值距离与赋值结果见表1，然后将赋值结果进行叠加求和得出研究区断层稳定性，赋值结果越高表示断层稳定性越差，越不适合工程建设。

表1 断层赋值表Table 1 Fault assignment table

岩土体强度数据来自青海省工程地质图。辅以青海省大柴旦行委苏干湖南地区1∶5万地质矿产图对岩土体强度进行了细化，然后根据不同岩性强度进行赋值，如表2所示。

表2 岩体、土体强度状况赋值表Table 2 Assignment of rock mass and soil condition

节理、劈理、千枚理发育状况同样矢量化自青海省大柴旦行委苏干湖南地区1∶5万地质矿产图。共提取351个节理发育数据，通过克里金插值法将其插值到整个研究区，同时在插值过程中以岩性作为障碍数据。使用坡向减去节理、劈理、千枚理发育状况，然后将其结果求绝对值，接着将大于180°的数据乘以-1加360°，得到节理、劈理、千枚理发育稳定状况（图3）。通过上述方式可以得到节理、劈理、千枚理与坡向的绝对差值，差值越大工程地质条件越稳定。

图3 节理稳定性Fig.3 Joint stability

2.1.2 训练样本获取与智能算法

本研究提出优选区结合K-mean非监督分类来确定BP神经网络模型的训练样本。优选区是通过考量天文台实际建设情况和数据分析难度，选取关键评价参数作为限制条件，从研究区筛选出一个或几个潜在重点工作区，进行天文台台址评价与筛选工作。

通过BP神经网络模型获得所有评价因子的重要性评价指标Gini系数，筛选出高程、高差、断层结构和岩土体强度4个关键参数。海拔越高空气越稀薄，大气中杂质越少，对观测一些暗星更有利，所以选择了海拔3 800 m以上的区域；地表高差过大会导致施工难度巨大及建筑失稳，所以选择15 m以下的区域作为判断依据；根据活断层区建筑原则及防治对策，建筑物场址一般应避开活动断裂带；必须在活断层地区兴建的建筑物，应尽可能地选择相对稳定地块即“安全岛”，尽量将重大建筑物布置在断层的下盘；岩土体强度会直接影响工程能否实施与实施后的适宜性，需选择岩土体强度赋值在6分较坚硬及其以上的区域。最后筛选出4块区域分别以A、B、C、D命名（图4）。4个区域中岩性强度从大到小的排序依次为A大于C，D大于B。

图4 优选区Fig.4 Preferred areas

K-mean是一种无监督学习，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中，簇内的对象越相似，聚类的效果越好[25]。首先在优选区内创建随机点1 000个，抽取所有随机点上的评价因子，然后使用K-mean进行分类，统计4个优选区内的分类结果。如果优选区内的分类结果排序符合岩土体强度的顺序，则保留这次分类结果作为训练样本，否则重新进行K-mean分类，设定运行10万次。

BP算法的基本思想是数据经过网络传播后得到输出结果，如果实际输出与期望输出不相符，则将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反向传播，并将误差分配到各层的所有单元，从而得到所有单元的误差信号，并以此误差信号来修正连接权值[26-27]。BP神经网络模型的训练过程如下：step1网络初始化，给各连接权值分别赋一个区间(-1,1)内的随机数，设定误差函数e，给定计算精度值ε和最大学习次数M，在本研究中设定的ε为10-3，M为1万次。step2随机选取，随机选取第k个输入样本以及对应的期望输出。step3计算隐含层各神经元的输入和输出。step4利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数。step5利用隐含层到输出层的连接权值、输出层和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数。step6利用输出层各神经元的偏导数和隐含层各神经元的输出来修正连接权值。step7利用隐含层各神经元的偏导数和输入层各神经元的输入修正连接权值。step8计算全局误差e。step9判断网络误差是否满足要求。当误差达到预设精度或学习次数大于设定的最大次数，则结束算法。否则，选取下一个学习样本及对应的期望输出，返回到step3进入下一轮学习。简单而言使用训练样本通过黑箱算法模拟结果、训练网络，通过计算精度和误差对网络进行评价反向传播误差，最终使用训练好的网络进行模拟[28]。

2.2 人工地面详查内容

围绕已建平台、空置平台和推荐平台进行岩土体样品采集和地质剖面调查。人工地面详查包括以下内容：1∶2 000地质灾害和地质环境条件调查7 km2，地质剖面5条共8.5 km，地质灾害调查点3处，地质环境调查点47处，断层节理调查点20处，岩土体样品21件并进行抗剪、抗压试验。

3 评价结果与分析

3.1 区域工程地质稳定性评价结果

由区域工程地质稳定性评价结果可以看出，6分以上较适宜的地区主要集中在“优选区”附近且6分以上的区域仅占到全区3.3%。

A区域为二叠纪犬牙沟组岩浆岩坚硬块状侵入岩岩组，硬度与稳定性最高，面积为18.3 km2，岩体坚硬施工条件好。B区域为寒武纪碎屑岩组变质岩较坚硬层、砾、砂、板、千枚岩组，硬度与稳定性最差，6分以上评级区域面积最小，面积为8.3 km2，广布灰绿色玄武安山岩、大理岩、硅质岩。C区域为晚奥陶世岩体，6分以上评级面积与B区域相似，主要为二长花岗岩、花岗闪长岩、石英花岗闪长岩和辉长岩。D区域6分以上区域面积较大但地形狭长，同样位于奥陶纪岩体。C区域和D区域岩土体硬度与稳定性相同，面积分别为3.8 km2和15.5 km2（图5）。

图5 区域工程地质稳定性评价Fig.5 Evaluation of the regional engineering geological stability

根据BP神经网络模型的平台适宜性评价结果（表3）可以看出2个已建场地中，适宜性评分较高的是4 200 m平台，根据研究区适宜性评价结果推荐了2个平台（4 300 m平台和4 050 m平台）。6个平台的工程建设适宜性均在较适宜范围之上。

表3 平台工程适宜性评价Table 3 Platform engineering suitability evaluation

对比A、B、C、D四区，A区域有B、C、D无法比拟的优势。A区域开口方向面向西南方向，临近公路，便于人工和建筑机械车辆进入，施工十分方便。B、C、D区域都被断层包围且开口方向多面向北方，施工不便；而且B、C区域没有评分7分以上的区域。D区域虽然存在较为集中连片的7分以上评级区域，但附近存在金矿，地磁异常较为严重[29-30]，对天文台存在信号干扰。所以在A区域内划定重点工作区。

3.2 重点工作区工程地质稳定性评价结果

重点工作区采用Sentinel-1A数据进行稳定性评价，工作模式为IW，极化方式为VH，数据产品为SLC，地面分辨率为5～20 m，共采用了2018年2月—2020年10月的38期数据。SBAS-InSAR是通过给时间基线和空间基线大小设定合理的阈值，将覆盖同一地区的影像分成若干个集合。通过这种方式获得的时间基线和空间基线都是小基线集，最后利用最小二乘法或者奇异值分解法将多个小基线集联合起来求解。最后通过时间序列干涉对（图6）来反演地表形变。

图6 所有干涉对的时空基线图Fig.6 Spatio-temporal baseline of all interference pairs

2018年2月—2020年10月重点工作区内部分区域发生了较为明显的沉降现象，沉降区呈斑块状分布于重点工作区中部及北部地区，整体沉降量均较小，最大沉降量仅15 mm，最大年均形变速率为7.18 mm/a。发生沉降的区域在工作区内整体呈线型展布，结合高分2号遥感影像分析可知，沉降区与山脊走势较为吻合。将道路与地表形变图进行叠加（图7），可见沉降区域的分布与重点工作区内所修建的山区道路高度一致，说明重点工作区沉降的发生与山区道路的修建有较为密切的关系。由于山区道路的修建，坡体松散堆积体增加，并破坏了山体原有的结构，致使该区域风化剥蚀作用加剧，在雨水冲刷作用下坡体物质向下运移速度增加。

图7 地表累积形变量Fig.7 Map showing the surface cumulative deformation

InSAR数据处理结果必须与光学影像相结合，为保证结果的合理性，本项目中InSAR处理结果与工作区内人类工程活动在时间及空间上都能高度吻合，并且工作过程中使用的数据期数、DEM精度等其他要素都达到了精度要求。因此本次InSAR处理结果是可信的，可做参考。

3.3 地震作用下已建平台边坡三维动力响应

4 200 m平台所用数值模型确定为边长300 m的正方形区域，竖直范围从地表（最高处高程约4 200 m）延伸至基岩内一定深度（模型底面高程约4 090 m），单元边长为5 m。3 830 m平台所用数值模型同样为边长为300 m的正方形区域（图8），竖直范围从地表（最高处高程约3 830 m）延伸至基岩内一定深度（模型底面高程约3 670 m）。

图8 地震作用下边坡三维动力响应Fig.8 3D dynamic response of slope under the earthquake action

数值模拟初始静力边界条件：模型前后、左右侧面施加水平方向的约束，即其边界节点水平位移为0。模型底部施加固定约束，即底部边界节点垂直和水平位移也均为0。初始地应力参考实测数据和部分修正后的理论数据。

数值模拟动力边界条件：模型边界采用FLAC3D内置的黏滞边界和自由场边界。自由场边界为自动生成的一维网格，参数特性继承了主网格边界的网格和参数。自由场边界与主网格边界之间用若干黏滞阻尼器连接，黏滞阻尼器的水平和竖直分量之间各自独立存在。以上2种人工边界使得地震波在边界不会产生反射效应，使得波动在截断位置满足原连续介质中的辐射现象[31]。

在FLAC3D中选取应力符合屈服准则的区域（或称塑性区）观察潜在破坏区域的范围。塑性区标识以不同的颜色显示两种类型的破坏机制：剪切破坏（shear failure）和拉伸破坏（tensile failure）。在上述模型中，当动力计算时间为60 s，山梁表层均未出现塑性区破坏，说明在该区域进行天文台建设较为适宜。

4 200 m平台和3 830 m平台坡顶在地震作用时均产生显著的动力放大效应，放大系数约为基底的7～11倍。其中水平向（EW向）的放大系数为8.5～11.2倍，垂向放大系数7.2～7.8倍，垂向放大系数小于水平向放大系数。因此，需注意天文台斜坡顶部的地震波场地放大作用影响，该放大系数在目前参数条件下可达到基底输入地震波加速度的7～11倍，如此大的场地放大效应易对坡顶上部结构产生影响。

3.4 评价优势及监测建议

使用K-mean非监督分类结合BP神经网络模型的工程场址稳定性评价的优势主要体现在使用机器学习算法可以避免人为因素对评价因子进行权重赋值带来的评价结果误差。人工赋值具有较强的主观性，评价结果直接取决于评价因子的准确性和评价因子权重设定人员的专业技术水平。机器学习算法通过大量的运算，不断试错学习，提高评价精度，其评价结果较为真实可靠。在今后的工作中可以通过改进算法模型和改进评价因子两个方面来提升稳定性评价结果的精度。改进评价因子体现在两个方面：一是修改评价因子的种类，二是通过提高评价因子的精度来提高估算精度。

最后提出监测建议：（1）为确保工程安全及设备正常使用，尽量减少在填方区布设工程及重要设备；（2）在填方边坡要依据岩土工程地质条件，保证边坡坡度小于自然休止角，人工开挖或填筑形成的碎石土边坡要做适当工程处理。

4 平台工程地质稳定性评价结果

3 830 mMASTA平台在望远镜阵列北侧有一处断层出露。断层产状235°∠10°，与赛什腾山望北沟断裂走向基本一致，判断为望北沟断裂的次级断裂，断层受到255°—75°方向的应力挤压形成，断层破碎带宽50～150 cm，断层带内岩性为断层泥和花岗碎裂岩，根据断层产状和擦痕，野外判断该断层为逆断层。MASTA望远镜阵列位于断层上盘，在平台西南侧追溯该断层时未发现其他露头，该断层产状较缓，断层两层岩体未发现明显位移，现今较稳定，因此该断层对平台稳定性影响较小。研究组对平台附近不稳定斜坡可能发生的变形破坏方式、滑坡变形量、活动频率等进行了详细的分析，同时根据不稳定斜坡监测规范，结合现场实际踏勘情况，在3 830 m平台安装GNSS测站3台，基准站1台。

4 200 mWFST平台场地已完成开挖平整，在野外开挖探槽时发现了一处断层破碎带。该断层穿过LAMOST望远镜基础位置，开挖出露地层为二叠纪侵入中粗粒二长花岗岩。探槽内0～0.4 m为人工填土；0.4～2.5 m为风化中粗粒二长花岗岩；2.5～3.0 m为中粗粒二长花岗岩，抗压强度56.5 MPa。断层产状350°∠35°，走向260°，破碎带厚3.3 m，破碎带岩性主要为断层泥及花岗质碎裂岩，根据野外判断为逆断层。建议望远镜基础施工前应做详细的勘查设计，保证在施工完成后望远镜基座的稳定性。

4 100 m空置平台和4 000 m空置平台场地内及周边未发现断层破碎带及断裂构造通过，初步判断在后期工程建设中较稳定，适宜工程布设。

4 300 m推荐平台原始地貌为构造高山山脊，未见冲沟，坡度15°～20°。岩性为二叠纪侵入中粗粒二长花岗岩，岩块体密度为2.54 g/cm3，干燥状态下抗压强度56.5 MPa，弹性模量3.81×104MPa，泊松比0.15。4 050 m推荐平台岩性为达肯达坂群片麻岩，片麻岩颜色灰黑色呈片理化，岩块体密度为2.63 g/cm3，干燥状态下抗压强度86 MPa，弹性模量1.23×104MPa，泊松比0.04，黏聚力7.25 MPa，内摩擦角30.9°。现场调查结果表明，2处推荐平台所在场地内及周边未发现断层破碎带及断裂构造通过，岩性稳定强度高，初步判断在后期工程建设中较稳定，适宜工程布设，平台场地可采用削除顶部岩体方式进行场地整平。

5 结论

（1）使用K-mean非监督分类结合BP神经网络模型进行区域工程地质条件稳定性分析可以避免人为因素对评价因子权重赋值带来的评价结果误差。4个存在较适宜以上的区域中，A区域有着B、C、D区域无法比拟的优势。根据适宜性评价结果为赛什腾山未来的天文台建设推荐了2个平台。

（2）应用InSAR监测地形形变，分析场区稳定性，使用FLAC3D模拟地震作用下已建平台的边坡三维动力响应，结合人工地质剖面调查得出3 830 m平台与4 200 m平台附近存在断层，但附近岩体未发生明显位移，说明断层对天文台建设影响不大。

（3）根据评价结果提出4 300 m与4 050 m 2处推荐平台，根据岩体室内试验结果和现场调查结果，判断2处空置平台和2处推荐平台所在场地内及周边未发现断层破碎带及断裂构造通过，岩性稳定强度高较稳定，适宜工程布设。在未来可采取消除顶部岩体的方式进行场地整平。