库水位变动情况下库岸边坡稳定性研究
——以白鹤滩水电站石圪垴滑坡为例

崔华丽，谯鹏志*，王佃明

（1.成都华建地质工程科技有限公司，四川 成都 611734；2.中国地质科学院探矿工艺研究所，四川 成都 611734）

0 引言

蓄水、泄洪、降雨等因素导致的水位变化直接影响库岸边坡的稳定性［1-3］。三峡库区自2003 年试验性蓄水以来，库水位升降和降雨引发了大量的滑坡灾害，造成了重大人员财产损失。开展库岸边坡稳定性影响因素定量研究，并结合物联网技术建立高效科学的地质灾害监测预警系统，大力提升库区地质灾害防治能力，是诸多学者一直研究的问题。

徐永强等［4］利用有限元分析软件对三舟溪滑坡在实际降雨和三峡工程运行库水位条件下的稳定性进行了分析，得出滑坡的最危险升降速度和降雨量，提出滑坡水位下降比与滑坡稳定性关系。肖婷等［5］采用Geo-studio 软件的Sigma 模块对滑坡进行变形模拟，并运用R/S 分析方法判断滑坡的变形持续性，结合野外调查情况，综合评价分析了三峡库区四方碑滑坡的稳定性并对滑坡发展趋势进行了预测。黄观文等［6］以三峡库区新铺滑坡为例，分析了在降雨及库水位影响下滑坡时滞影响并对滑坡变化趋势进行了预测。檀梦皎等［7］以三峡库区麻地湾滑坡为例，分析了滑坡前缘及后缘地下水位变化与库水位及降雨的响应。江强强等［8］选取三峡库区黄土坡滑坡临江Ⅰ号崩滑体为对象，通过室内模型试验研究水位波动、降雨及其组合作用下滑坡模型的变形情况。段祥宝等［9］通过室内试验模拟多种材质的边坡在水位降落过程中的非稳定渗流物理过程，分析了水位降落过程中上游边坡的渗流场特点。黄健等［10］从构建地质灾害实时监测预警系统的主要关键技术入手，研发了基于新一代信息技术的地质灾害实时监测预警系统。许强等［11］提出滑坡时空演化规律及预警预报模型，在实践中取得了较好的应用效果，成功预测了多起滑坡。侯圣山等［12］、马娟等［13］、杜亮等［14］通过分析普适型监测仪器在滑坡监测预警实践中的应用优势，为地质灾害监测预警提供了新的思路。

现有库岸滑坡研究多以三峡库区滑坡为例，通过有限元数值模拟或者室内模型试验开展，分析影响岸坡失稳的因素。目前，针对白鹤滩岸坡稳定性研究的资料较少，尤其是结合GNSS 自动化监测以及现场调查全面反映滑坡真实变形状态的研究更少。本文以白鹤滩库岸石圪垴滑坡为例，通过地质分析，结合普适型监测数据分析，运用Geostudio 有限元分析软件模拟库岸边坡在渗流与强度折减法耦合作用下的稳定性，精细化衡量库水位变动对岸坡稳定性的影响，以期为白鹤滩库岸边坡失稳与监测预警提供新的思路与借签。

1 研究区概况

白鹤滩水电站位于四川和云南交界，自2021 年4 月 开始蓄 水，2022 年12 月2 日 库水位上升824.70 m，上升幅度达165.0 m；水电站运行期间最低水位765.0 m，最高水位824.70 m，升降水位差60.0 m，最大库容达256×108m3，库区地形起伏较大、断裂构造发育，加之蓄水引起的水位变化直接影响库岸边坡的变形趋势，对水电站基础设施和上下游居民生命财产安全造成潜在威胁［15-16］。

1.1 石圪垴滑坡概况

石圪垴滑坡位于白鹤滩水电站库区黑水河西岸，白鹤滩库区国道G353 复建工程（阳葫路C 段）从滑坡体中部穿过。该滑坡平面形态总体呈 “圈椅状”（如图1），斜长258.0 m，横宽约330.0 m，滑坡后缘高程892.0～913.0 m，前缘高程740.0 m，为涉水滑坡。滑坡体平均厚度10.0 m，体积约85.14×104m3，滑坡的滑向方位约30°，属中型岩土质滑坡。

1.2 滑坡区地质情况

滑坡所在区域属侵蚀中山河谷地貌，地形较陡，整体坡度约40%～60%，平均坡角32.5°，局部陡峭，斜坡坡角达42.2°。滑坡体范围内上表层为第四系残坡积层（Q4el+dl）含碎石粉质粘土（3.0～8.0 m，局部可达10.0 m 以上），下伏寒武系上统二道水组（∈3e）泥砂质白云岩夹砂质页岩。大坪子断裂从该处穿过，断面产状200～240°∠50～60°，断层长约3.0 km，宽15.0～30.0 m，为逆断层，岩体结构十分破碎，完整性极差（如图2）。

1.3 滑坡变形情况

2021 年9 月20 日，石圪垴斜坡产生了局部滑动破坏，9 月26 日15 时30 分，库岸已发生大面积浅层岩、土质滑动破坏，分布高程775.0～870.0 m，相对高差约115.0 m，坡度约为25～35°，主滑方向30°，纵向长约150.0 m，横向宽约330.0 m，面积约5.0×104m2，塌方规模约50×104m3。

现场调查发现，在变形区范围内宽度5 mm 以上的裂缝共发育约150 条（如图3）。

L1～L3 裂缝群走向近NE 向，近垂直于滑坡方向。L1 位于滑坡后缘边界，宽度约0.25 m，长度约5.6 m，最深部位可达1 m，呈直线状。L2 位于滑坡体中上部，受前缘牵引拉张变形，裂缝长约3.4 m，宽约0.2 m，最深部位可达1.5 m，裂缝两侧下挫约0.15 m，呈直线状。L3 位于滑坡中部，受前缘牵引拉张变形，错断蓄水池和农家生产用房，错距约30 cm，裂缝长约6 m，最宽处约0.3 m，最深部位可达3.0 m，平面上呈弧形。L4～L7 裂缝群位于滑坡右边界，呈一系列雁列状拉张裂缝，受前缘牵引拉张和侧缘剪切拉张力共同作用，平面上形成明显的雁列式阶梯状裂缝，裂缝最宽处约0.2 m，每阶平均下挫约0.2 m，走向SEE 向；L8～L9 裂缝群位于滑坡左侧边界，呈一系列近平行的拉张裂缝，前缘有下挫迹象，错距0.05～0.15 m，走向NNW 向，平面形态呈直线形—弧形。从裂缝的展布上可以看出，左右缘与后缘裂缝已经贯通，说明滑坡内部滑面已经形成，有可能引发更大范围的滑动。

2 监测预警系统建设

2.1 监测点的布设与运行

该岸坡布置了3 套GNSS 地表位移监测站，分别位于塌岸区域边缘部位，1 套GNSS 地表位移监测基站和2 套地表裂缝监测站位于外围明显裂缝处（参见图3）。设备安装与调试完成后，监测数据同步上传至地质灾害监测预警平台。若岸坡变形较大，位移-时间曲线的斜率会不断增加，尤其是在斜坡进入临滑阶段，变形曲线近于竖直，与横坐标轴的夹角接近90°，该滑坡预警模型采用改进的切线角模型［11］。一旦滑坡进入加速变形阶段，位移切线角达到89°，监测预警系统则会发送预警信息至相关人员，实现实时预警。

2.2 监测数据分析

选取2022 年5—10 月历时5 个月的监测数据进行对比分析，数据陆续在平台上线，监测系统运行情况良好，数据在线率达100%。

由GNSS01 与GNSS03 位移与库水位及降雨量关系曲线（如图4）变化可知，累计降雨量曲线呈较小台阶式缓慢上升，位移曲线在前期变化不明显，库水位曲线变化较大，有3 个时间段上升，2 个时间段下降。

图4 位移与水位及降雨量时间关系Fig.4 Relationship of the displacement with the water level and the rainfall time

降雨量数据反映自5 月以来未发生较大的降雨量，累计降雨量最大的月份发生在7 月，月降雨量达168.2 mm，单日最大降雨量发生在7 月23 日，降雨量达50.9 mm，其它时间降雨量较小。9 月15—28日持续小雨，2 周累计降雨量达91.7 mm，9 月28 日降雨量达32.9 mm。

GNSS01 与GNSS03 监测点前期位移数据变化一直比较平稳，6 月8 日、7 月19 日、8 月19 日在 这3个时间段的库水位下降10 天后，GNSS01 位移出现明显的增加，9 月22 日GNSS01 位移曲线切线角接近90°，表示岸坡后缘发生较大的变形，边坡进入临滑阶段，预测滑坡将发生。

库水位自9 月22 日起以1.5 m/d 的速度增加，其中9 月28、29、30 日3 天的日增量达2.3 m，10 月18日库水位上升至820.0 m 后，GNSS03 位移出现巨大增长，日增加达100 mm/d，同样位移时间变化曲线切线角接近90°，表示岸坡左缘也发生较大的变形，最终在库水位涨落和降雨联合作用下坡体前缘产生大面积流滑破坏，并溯源发展至后缘整体破坏，滑坡发生，GNSS03 监测数据在10 月29 日中断，监测仪器损毁。

3 库水位降落情况下滑坡稳定性模拟分析

3.1 数值计算模型建立

根据石圪垴岸坡的工程质条件，以主滑剖面建立数值计算模型（如图5），采用有限元数值分析软件Geostudio 自带的Seep-w 渗流分析模块以及Slope-w 极限平衡稳定性分析模块，对岸坡稳定性进行分析。

图5 数值分析模型Fig.5 Numerical simulation analysis model

鉴于在监测周期内，降雨变化不明显，本次数值模拟分析仅考虑库水位变动对岸坡稳定性影响。通过分析岸坡在不同库水位（814.0、809.0、804.0、799.0、794.0、789.0 m）以及库水位在814.0 m 情况下以不同速度（1.0、0.5 和1.5 m/d）降落情况下稳定与非稳定渗流场，并将计算得到的孔隙水压力和基质吸力用于滑坡极限平衡分析，研究渗流场和强度折减耦合情况下第20 天岸坡的稳定性。

假定主滑剖面在滑动时其稳定系数Fs=0.98，将主滑剖面恢复至原始地貌进行反演分析，从而获得该岸坡的粘聚力、内摩擦角，采用工程类别比法获取滑面以及滑体的重度（如表1）。结合Seep/W 带的样本函数获取土-水特征曲线，利用Frellund &Xing模型拟合，计算出滑坡岩土体渗透函数、岩土体渗透系数与基质吸力和体积含水量的关系如图6。

表1 数值模型材料参数取值Table 1 Parameters of numerical model

图6 滑体的基质吸力与体积含水量以及X-水传导率关系Fig.6 Relationship of matric suction with volumetric water content and the X-water conductivity

3.2 渗流模拟及稳定性分析

从图7 中可以看出，稳定渗流情况下岸坡稳定系数明显高于瞬态渗流，库水位上升有利于岸坡的稳定，水位降至789.0 m 时，4 种计算情况下稳定性系数相差极小，瞬态渗流反而略高于稳定渗流，库水位降速越大，岸坡越不稳定。

图7 稳定性系数与库水位以及降速变化关系Fig.7 Relationship of safety factor with water level and drop rate

库水位在814.0 m 稳态渗流下岸坡安全系数为1.113，岸坡处于基本稳定状态，而以1.0 m/s 速度降落情况，岸坡稳定性系数降至0.917，稳定性系数降低了0.196，降幅达17.6%，此时岸坡处于不稳定状态。通过对比库水位在814.0 m 高程下3 种不同降速情况下稳定性系数可以发现，以1.5 m/d 速度降低情况下岸坡稳定性系数为0.89，相比0.5 m/d 速度情况下下降了0.057，下降比例为6%，相比1.0 m/d降速下安全系数降低了0.03，下降比例为3.2%。据此说明，库水位下降极大影响了岸坡的稳定性，是岸坡失稳的直接诱发因素。

由图8 可知，水位下降前期，岸坡稳定性系数下降较快，第10 天稳定性系数降至最低，随后出现平稳变化，略有回升，说明在第10 天有效应力降至最低，随后土体饱和，有效应力与安全系数趋于平稳。这与GNSS 监测数据在3 次库水位降落10 天后位移出现明显增加表现出高度一致。库水位降落速度越快，岸坡越不稳定。通过分析可知，库水位降落速度越快，岸坡内土体孔隙水压力消散速度滞后于水库降落速度，朝向坡外的水压力增加，导致岸坡稳定性下降。

图8 稳定性系数与水位降速以及时间关系Fig.8 Relationship of safety factor with water drop rate and time

白鹤滩水文站监测库水位在库水位自9 月22日起以1.5 m/d 的速度增加，虽然水位上升有利于边坡稳定，但是在前期3 次库水位降落加之岩体结构极为破坏，联合作用下，坡体发生了较大的变形。说明砂质泥岩在库水反复浸泡下强度下降、粘聚力降低，引起岸坡稳定性下降。

3.3 岸坡失稳成因分析

（1）滑坡区岩体完整性较差，坡体的砂质页岩呈碎裂结构，岩体极破碎，遇水易软化且为隔水层，相对上硬下软的破碎岩体结构，为滑坡启动提供了较好的物质条件。

（2）石圪垴斜坡坡顶到坡脚，总体上由缓到陡，后缘坡度约17°，斜坡体中部坡度约24°，前缘地形坡度达50°，坡体前后缘高差约150.0 m。良好的地形地貌条件和势能条件与滑坡提供了基础。

（3）在监测周期内，库水位出现3 次降落，且降速在1.0 m/d 左右，坡体前缘涉水部分土体经循环软化、冲刷、掏蚀后，岩体抗剪强度降低，在库水位再一次上升后颗粒间的粘结力和摩阻力系数减小，土体土压力增大，土体竖向有效应力降低，滑体稳定性下降，坡体前缘首先产生小范围流滑破坏，并溯源发展至后缘产生整体拉裂破坏。

4 结论与建议

（1）破碎的岩体结构是引起白鹤滩库区石圪垴岸坡失稳的内在原因，水位反复升涨，引起坡体前缘涉水部分土体强度降低，是岸坡失稳的直接诱发原因。

（2）库水位降落情况下岸坡稳定性相比稳定渗流情况下下降约17.6%，在库水位下降前期，岸坡稳定性系数下降较明显，第10 天，石圪垴岸坡稳定性降至最低，随后变化发生失稳。库水位下降速度越大，岸坡稳定性系数越低，每增加0.5 m/d 的降速，稳定性系数下降约3.2%。

（3）GNSS 监测仪实现了对石圪垴边坡变形的整体监控，并且监测数据突变发生在库水位下降第10 天，这与数值模拟分析具有较好的一致性，采用改进的切线角模型，及时预报了滑坡的发生，显现了普适型设备的监测成效与预警作用。