日冕水电站库区滑坡稳定性早期智能判别及危害模糊综合预测研究
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摘要
滑坡地质灾害，因其突发性、泛生性、强破坏性、高危害性等特征，对人类的生命财产造成极大危害，受到国内外研究学者的极大重视。滑坡的孕育、发生与发展，受到地质条件、地形地貌、水文气象、地震作用、人类活动等诸多因素的影响。滑坡发育的不确定性、复杂性，造成滑坡识别的不确定性与困难。
伴随着日益紧张的能源危机，能源需求越来越大。水电资源，作为一种清洁、廉价的再生性能源，受到越来越大的关注。我国西南地区江河水系分布，且为山地地貌，江河落差大，降雨相对集中，孕育着大量的水利资源。仅金沙江沿线，规划将成为平均不到百公里分布一座梯级水库的世界超大水库群。
同时，西南地区地处我国地势第一阶梯与第二阶梯过渡地带，受青藏高原快速隆升的影响，局部河段与次级板块构造的缝合线重合，高地应力集中，构造运动活跃，地震频繁，断层、褶皱、裂隙发育，岩层破碎，地形陡峭，沟床深切，且干湿季分明，降雨集中且强度较大，风化作用强烈，坡体极易失稳，使滑坡等地质灾害发育频繁，对水电站的建设构成重大威胁。
本文以2010年水利部公益性行业科研专项经费项目：《西南大型水库库岸滑坡灾害影响与对策研究》(项目编号：201001008)为依托，以拟建的日冕水电站库区内发育的潜在滑坡体为研究对像。基于3S技术，分析库区岸段的稳定特征、库区滑坡稳定性早期状况、滑坡潜在危害程度，为研究库区滑坡和水电工程项目实施，提供科学依据。
基于本文研究目的，参考相关标准、规范与国内外研究文献，本文主要章节安排有九个部分：绪论、日冕库区工程地质概况、库区岸段稳定性划分、库区滑坡调查与分布特征、滑坡稳定性早期判别指标提取、滑坡稳定性影响指标属性约简、滑坡稳定性早期智能判别分析、库区滑坡危害性非线性预测、结论。
本文针对日冕水电站库区，分析库岸易滑稳定性分区、评价滑坡发育与空间分布、建立滑坡稳定性早期智能判别模型、建立库区滑坡危害的非线性预测模型。对区内滑坡灾害发育特征有较为全面的认识，对库区防灾减灾、工程设计、施工运营等工作的进行具有深远意义，但需要指出的是，作者水平有限，经验不足，缺点、错误和疏漏之处在所难免，敬请各位专家学者批评指正!
Along with the increasingly tight energy crisis, the demand of energy forcountry’s development is much more growing. Hydropower resources, as clean andcheap renewable energy, is coused a great attention. In southwest China, there are alot of water resources, because river systems are distributing, landform type ismountain, river divide is great, and rainfall is relatively concentrated. The landslidesoccur quickly, large quantities, high hazardous, causing great harm to human life andproperty of the hydropower station reservoir area. More and more research scholars athome and abroad take a great deal of attention on the landslide geological disasters.
The academic thought of this paper is “mechanism analysis of geologicalprocess” and “the quantitative appraisal”. The3S technology with traditionalgeological surver methods and laboratory analysis with field surver instruments,basing remote sensing images and three-dimensional digital model, are introduced foranalyzing the stability of reservoir bank and landslides, and landslide hazard in thehydropower station reservoir area. The research provides a scientific basis forhydropower project implementation.
There are two locations with concentration of landslides distribution in theRimian hydropower station reservoir, after researching the spatial distributioncharacteristics of landslides along the reservoir area. The first location is near theXulong dam site along the Jinshajiang River. The Xulong dam site has not eventually been selected. And the second lacation is near the tail of reservoir along Wangdalongvillage. The research result shows that geological stratum and structure play a greatimportant role at landslide formation. Most landslides form and take place at DTJstratum and structural development area.
There are many factors affecting the stability of reservoir bank, such asstratigraphy, structure, topography, hydrology, other predisposing factors, and so on.The stability characteristics of reservoir banks show that there are29bank coastsalong two banks of Jinshajiang River in the reservoir area. There are8unstable bankcoasts,16stable and basically stable coasts, and5extremely stable bank coasts. Mostof landslides are in unstable bank coasts.
It is necessary to reduce and simplity the factor attribute. The factor contributionrate analysis method and rough set theory are used for factor attribute reduction. Atlast, the number of choosen factors is8. They are rockmass structure, slope structure,the height of the slope, average slope, deformation signs, fault distance, the floodedproportion, induced seismicity.
The intelligent model for landslides early stability in the reservoir area isestablished by support vector machine theory (SVM) which is improved by posteriorprobability analysis. The stability characteristics of landslides in Rimian hydropowerstation reservoir area are evaluated by SVM model. The result shows that, there are10stable landslides accounting for45.45%,8basically stable landslides accounting for36.36%,3potentially unstable landslides accounting for13.64%,1unstable landslideaccounting for4.55%.
In this paper,8factors are extracted to evaluate the hazard of landslides. Theyare landslide stability characteristics, sliding velocity, sliding distance, seell height,distance from the dam site, population of sliding risk range, road distance and landresource type. The weights of these factors are computed by subjective and objectivemethods. The weighted least square method is used as subjective method decided byspecialist experience, and the entropy theoty method is used as subjective methoddecided by factor data characteristics. The result weights of every factor are definedby combined weight process basing on the two methods above, using distribution coefficients computed by distance function. The finally composite weights of8factors are0.1901,0.1856,0.1292,0.0954,0.1264,0.1446,0.0702and0.0584.
Fuzzy comprehensive method is using to evaluating the hazard degree oflandslides in the station reservoir area. The membership function of each factor isestablished in the paper. The hazard characteristic of every landslide is evaluatedbasing on the maximum membership principle. The result shows that, there are5extreme hazard landslides accounting for33.33%,4moderate hazard landslidesaccounting for26.67%,6mild hazard landslides accounting for40.00%.
伴随着日益紧张的能源危机，能源需求越来越大。水电资源，作为一种清洁、廉价的再生性能源，受到越来越大的关注。我国西南地区江河水系分布，且为山地地貌，江河落差大，降雨相对集中，孕育着大量的水利资源。仅金沙江沿线，规划将成为平均不到百公里分布一座梯级水库的世界超大水库群。
同时，西南地区地处我国地势第一阶梯与第二阶梯过渡地带，受青藏高原快速隆升的影响，局部河段与次级板块构造的缝合线重合，高地应力集中，构造运动活跃，地震频繁，断层、褶皱、裂隙发育，岩层破碎，地形陡峭，沟床深切，且干湿季分明，降雨集中且强度较大，风化作用强烈，坡体极易失稳，使滑坡等地质灾害发育频繁，对水电站的建设构成重大威胁。
本文以2010年水利部公益性行业科研专项经费项目：《西南大型水库库岸滑坡灾害影响与对策研究》(项目编号：201001008)为依托，以拟建的日冕水电站库区内发育的潜在滑坡体为研究对像。基于3S技术，分析库区岸段的稳定特征、库区滑坡稳定性早期状况、滑坡潜在危害程度，为研究库区滑坡和水电工程项目实施，提供科学依据。
基于本文研究目的，参考相关标准、规范与国内外研究文献，本文主要章节安排有九个部分：绪论、日冕库区工程地质概况、库区岸段稳定性划分、库区滑坡调查与分布特征、滑坡稳定性早期判别指标提取、滑坡稳定性影响指标属性约简、滑坡稳定性早期智能判别分析、库区滑坡危害性非线性预测、结论。
本文针对日冕水电站库区，分析库岸易滑稳定性分区、评价滑坡发育与空间分布、建立滑坡稳定性早期智能判别模型、建立库区滑坡危害的非线性预测模型。对区内滑坡灾害发育特征有较为全面的认识，对库区防灾减灾、工程设计、施工运营等工作的进行具有深远意义，但需要指出的是，作者水平有限，经验不足，缺点、错误和疏漏之处在所难免，敬请各位专家学者批评指正!
Along with the increasingly tight energy crisis, the demand of energy forcountry’s development is much more growing. Hydropower resources, as clean andcheap renewable energy, is coused a great attention. In southwest China, there are alot of water resources, because river systems are distributing, landform type ismountain, river divide is great, and rainfall is relatively concentrated. The landslidesoccur quickly, large quantities, high hazardous, causing great harm to human life andproperty of the hydropower station reservoir area. More and more research scholars athome and abroad take a great deal of attention on the landslide geological disasters.
The academic thought of this paper is “mechanism analysis of geologicalprocess” and “the quantitative appraisal”. The3S technology with traditionalgeological surver methods and laboratory analysis with field surver instruments,basing remote sensing images and three-dimensional digital model, are introduced foranalyzing the stability of reservoir bank and landslides, and landslide hazard in thehydropower station reservoir area. The research provides a scientific basis forhydropower project implementation.
There are two locations with concentration of landslides distribution in theRimian hydropower station reservoir, after researching the spatial distributioncharacteristics of landslides along the reservoir area. The first location is near theXulong dam site along the Jinshajiang River. The Xulong dam site has not eventually been selected. And the second lacation is near the tail of reservoir along Wangdalongvillage. The research result shows that geological stratum and structure play a greatimportant role at landslide formation. Most landslides form and take place at DTJstratum and structural development area.
There are many factors affecting the stability of reservoir bank, such asstratigraphy, structure, topography, hydrology, other predisposing factors, and so on.The stability characteristics of reservoir banks show that there are29bank coastsalong two banks of Jinshajiang River in the reservoir area. There are8unstable bankcoasts,16stable and basically stable coasts, and5extremely stable bank coasts. Mostof landslides are in unstable bank coasts.
It is necessary to reduce and simplity the factor attribute. The factor contributionrate analysis method and rough set theory are used for factor attribute reduction. Atlast, the number of choosen factors is8. They are rockmass structure, slope structure,the height of the slope, average slope, deformation signs, fault distance, the floodedproportion, induced seismicity.
The intelligent model for landslides early stability in the reservoir area isestablished by support vector machine theory (SVM) which is improved by posteriorprobability analysis. The stability characteristics of landslides in Rimian hydropowerstation reservoir area are evaluated by SVM model. The result shows that, there are10stable landslides accounting for45.45%,8basically stable landslides accounting for36.36%,3potentially unstable landslides accounting for13.64%,1unstable landslideaccounting for4.55%.
In this paper,8factors are extracted to evaluate the hazard of landslides. Theyare landslide stability characteristics, sliding velocity, sliding distance, seell height,distance from the dam site, population of sliding risk range, road distance and landresource type. The weights of these factors are computed by subjective and objectivemethods. The weighted least square method is used as subjective method decided byspecialist experience, and the entropy theoty method is used as subjective methoddecided by factor data characteristics. The result weights of every factor are definedby combined weight process basing on the two methods above, using distribution coefficients computed by distance function. The finally composite weights of8factors are0.1901,0.1856,0.1292,0.0954,0.1264,0.1446,0.0702and0.0584.
Fuzzy comprehensive method is using to evaluating the hazard degree oflandslides in the station reservoir area. The membership function of each factor isestablished in the paper. The hazard characteristic of every landslide is evaluatedbasing on the maximum membership principle. The result shows that, there are5extreme hazard landslides accounting for33.33%,4moderate hazard landslidesaccounting for26.67%,6mild hazard landslides accounting for40.00%.
引文
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