模糊综合评判法在边坡治理效果评价中的应用

赵权

（浙江浙能华光潭水力发电有限公司，浙江临安，311322）

模糊综合评判法在边坡治理效果评价中的应用

赵权

（浙江浙能华光潭水力发电有限公司，浙江临安，311322）

在水利水电领域，边坡稳定性问题是常见的、值得深入研究的问题。诸如极限平衡法等应用广泛的力学计算方法，由于计算参数无法准确选取、不能全面考虑影响边坡稳定性的复杂自然和人为因素，具有一定的局限性。基于监测数据，综合影响边坡稳定性的各种模糊不确定因素，采用模糊综合评判方法，对华光潭水电站一级厂房后边坡治理前后的稳定性做出评价，以此评估边坡的治理效果。结果表明，该边坡稳定性在治理后得到明显提升，治理取得预期效果。

监测数据；模糊数学；治理效果；综合评价

0 引言

边坡稳定是工程建设中经常遇到的、老而常新的问题，原因在于影响边坡稳定性的因素复杂且具有模糊不确定性。边坡失稳具有频发、群发、突发和破坏性大的特点，边坡破坏也因此与火山喷发、地震一同被列为当今世界三大地质灾害[1]。

华光潭梯级水电站位于浙江临安境内的浙西大峡谷之中，由于选址论证阶段未发现一级发电厂房后边坡为疑似的古变形体，在电站建设及运营阶段坡体出现严重位移变形，稳定性问题十分突出。相关单位立即采取了完善坡面、坡内排水系统和锚固坡脚等治理措施，并委托高校建立了多尺度、广角度的坡体变形监测网络[2]，对边坡的变形位移进行实时监测。利用地下水位、地表和坡内位移的监测数据，结合影响边坡稳定的自然、人为各方面因素，建立了边坡稳定性评价的模糊综合评判模型。

1 建立二级模糊综合评判模型

1.1 综合评判框架

上述过程是针对评判系统较简单的情况，当需要考虑的评价指标很多时，权重分配所带来的问题就会突显，此时就需要利用层次分析法进行二级或多级综合评判。结合工程实际情况选用二级模糊综合评判，其过程为[4]：将因素集按一定属性划分为若干子集，先对各子集进行一级评判，其评判结果构成二级评判的模糊矩阵（R'），将各子集视为二级评判的因素集，确定权重（A'）后，仍由式（1）给出评判结果B'。

1.2 建立因素集与评判集

根据边坡变形破坏特征以及边坡失稳的危害性，将边坡稳定性划分为稳定、基本稳定、欠稳定和不稳定四个等级，即评判集V={v1,v2,v3,v4}={稳定，基本稳定，欠稳定，不稳定}。

边坡发生变形的过程是极其复杂的，影响边坡变形的因素同样繁多。传统对边坡稳定进行的模糊综合评价只考虑地质结构、岩土体的性质及地下水等基本因素，而未与实际监测数据结合，带有较大的经验成分。笔者在同时考虑影响边坡稳定的基本因素和边坡监测数据的基础上，选定了下述六类共计22个评价指标进行边坡稳定的模糊综合评判。

（1）地质结构特征（U1）。边坡的地质结构特征往往控制了边坡的破坏形式，这里主要考虑以下五个指标：岩土体类型（U1-1）、岩体结构（U1-2）、岩体风化程度（U1-3）、结构面发育程度（U1-4）、结构面倾向与坡向的关系（U1-5）。

（2）地形地貌特征（U2）。地形地貌特征是判断一个边坡稳定与否的最直观的因素，这里考虑如下三个指标：坡面形态（U2-1）、边坡坡度（U2-2）、冲沟发育及切割程度（U2-3）。

（3）水文气象特征（U3）。该特征主要指降雨对边坡的影响，降雨通过入渗抬高地下水位、坡面冲刷等方式对边坡稳定性产生不利影响。这里考虑如下三个指标：地下水埋深（U3-1）、地下水位与降雨的相关性（U3-2）、年平均降雨量（U3-3）。

根据三种类型新型职业农民培育标准，开展分层次、分产业、分工种、分岗位开展培训培育对象的摸底调查工作，并建立职业农民培育对象库。再根据本地农业农村实际和产业发展要求，按照层次和类别进行具体培育工作。第一层级为生产精英型，第二层级为技能提升型，第三层级为广谱型，暨农业专项技术培训[3]。

（4）外部（坡面）变形（U4）。工程开挖及工程加载都会改变边坡的边界条件，进而导致边坡的变形甚至破坏。因此，根据边坡外部的实时位移监测数据进行边坡稳定性评价就显得尤为重要。这里考虑如下四个指标：水平位移方向累进性（U4-1）、水平位移大小累进性（U4-2）、水平位移方向与潜在滑向夹角（U4-3）、合位移速率比（U4-4）。

（5）内部（坡内）变形（U5）。边坡内部变形监测往往能揭示滑坡底滑面的位置，为边坡变形的预测预防提供来自边坡内部的信息。这里考虑如下四个指标：水平合位移方向的累进性（U5-1）、水平合位移大小的累进性（U5-2）、水平合位移方向与潜在滑向的夹角（U5-3）、不同垂直深度上水平合位移的突变（U5-4）。

（6）其它因素（U6）：坡面植被覆盖情况（U6-1）、崩坡积层厚度（U6-2）、坡面裂缝溜坡（U6-3）。

各因素与评判等级对应关系见表1。

表1 评价指标安全等级划分Table 1 Classification of safety grades of evaluation indexes

1.3 隶属度及权值的确定

确定评判指标隶属度的方法有很多种。对于定性类指标，采用专家评定法确定隶属度；对于定量类指标，根据监测数据的特征采用隶属函数确定其隶属度，笔者采用常见的中间型正太分布函数[5]作为隶属函数（式2）。

式中：ui为第i个评价指标的隶属度；xi是第i个指标的监测值；aij和σij为第i个指标对应于评判等级vj在该区域的中间值及标准差。

对于各评判指标权重的确定，采用由A.L.Saa⁃ty提出的1～9标度法[6]，即按照各指标相对于边坡安全的重要性，进行两两比较，建立判断矩阵，进而利用“方根法”计算判断矩阵的特征向量和最大特征根。对于判断矩阵，需要进行随机一致性检验，符合要求后，上述求得的特征向量就是该判断矩阵所代表的权重向量。

1.3.1 U1子层次权重

由表2计算其最大特征根λmax=5.291 6，随机一致性比率CR=0.065 1＜0.10，符合要求。将特征向量归一化后的权向量：

表2 U1子层次权重Table 2 Weight coefficients of sub hierarchy of U1

1.3.2 U2子层次权重

由表3计算其最大特征根λmax=3.085 8，随机一致性比率CR=0.073 9＜0.10，符合要求。将特征向量归一化后的权向量：

1.3.3 U3子层次权重

由表4计算其最大特征根λmax=3.018 3，随机一致性比率CR=0.015 8＜0.10，符合要求。将特征向量归一化后的权向量：

表3 U2子层次权重Table 3 Weight coefficients of sub hierarchy of U2

表4 U3子层次权重Table 4 Weight coefficients of sub hierarchy of U3

1.3.4 U4子层次权重

由表5计算其最大特征根λmax=4.095 3，随机一致性比率CR=0.035 3＜0.10，符合要求。将特征向量归一化后的权向量：

表5 U4子层次权重Table 5 Weight coefficients of sub hierarchy of U4

1.3.5 U5子层次权重

由表6计算其最大特征根λmax=4.114 4，随机一致性比率CR=0.042 4＜0.10，符合要求。将特征向量归一化后的权向量：

表6 U5子层次权重Table 6 Weight coefficients of sub hierarchy of U5

1.3.6 U6子层次权重

由表7计算其最大特征根λmax=3.018 3，随机一致性比率CR=0.015 8＜0.10，符合要求。将特征向量归一化后的权向量：

表7 U6子层次权重Table 7 Weight coefficients of sub hierarchy of U6

1.3.7 二级层次模型权重

由表8计算其最大特征根λmax=6.492 4，随机一致性比率CR=0.079 4＜0.10，符合要求。将特征向量归一化后的权向量：

A=[0.173 0.052 0.052 0.399 0.284 0.038]

2 治理前后边坡稳定性评价

根据对监测资料的分析，一级厂房后边坡的变形主要集中于边坡中上部，即高程280～370 m之间。因此，为比较边坡治理前后稳定性的变化，选取该部分边坡作为研究对象。此外，为更好地突出治理措施完成前后边坡稳定性的变化并考虑降雨入渗的时效性，选择治理前期的2009年7月下旬和治理完成后的2010年8月下旬两次强降雨过后的监测数据作为评价数据来源。由前述隶属度的确定方法，前后两次各指标隶属度取值见表9。

由上述权重向量、隶属度表及式（1）可计算得如下子层次和总层次评判向量（表10～11）。

表8 二级层次模型权重Table 8 Weight coefficients of second hierarchy

表9 两个时间段各评价指标隶属度取值Table 9 Membership values of each evaluation index in two periods

表10 2009年7月下旬各层评判向量Table 10 Judgment vectors of each hierarchy in late July,2009

表11 2010年8月下旬各层评判向量Table 11 Judgment vectors of each hierarchy in late August, 2010

由上述表格可以发现，2010年6月之后，包括坡面截（排）水沟、坡内排水系统、坡脚锚固支护等一系列治理措施的完成与完善使得该边坡的稳定性得到了很大的提升。相应于稳定等级的可能性由24.7%大幅提高至66.6%，而相应于基本稳定、欠稳定、不稳定的可能性由27.6%、36.8%和10.9%下降至17.5%、8.7%和7.2%。该结论与已有的监测数据分析相吻合，表明对边坡所采取的治理措施取得了显著的效果。

3 结语

针对地表和坡体内部的外部和内部变形监测是边坡破坏预防预测的常用手段，为更充分地利用得到的监测数据，采用模糊数学方法，建立考虑多种因素的边坡安全性综合评判模型，以华光潭水电站一级厂房后边坡主变形区（中上部）为研究对象，对治理前后的边坡稳定性进行了模糊综合评判。根据综合评判结果，加之其它监测数据的侧面印证可知，治理措施取得了预期的效果。

[1]崔政权,李宁.边坡工程:理论与实践最新发展[M].北京：中国水利水电出版社,1999:1-2.

[2]黄清保.边坡地质灾害的多尺度监测监控技术研究[D].南京:河海大学,2013:21-22

[3]李洪兴,汪群,段钦治,等.工程模糊数学方法及应用[M].天津:天津科学技术出版社,1993:132-133.

[4]陈鸣钊,张志烈,樊宝康.模糊数学及其实用[M].南京:河海大学出版社,1993:182-194.

[5]张荣雨,黄铭,吴德娟.海塘安全监测综合评判实施方法研究[J].人民长江,2008,39(2):47-48.

[6]刘代文.基于模糊层次分析法的岩质边坡危险性预测分析[J].路基工程,2014(2):6-7.

Application of fuzzy comprehensive evaluation method in effect evaluation of slope treatment

ZHAO Quan

Zhejiang Zheneng Huaguangtan Hydroelectric Power Co.,Ltd.

For water conservancy and hydropower projects,the stability of slope is a common issue,wor⁃thy of further study.Because the calculation parameters cannot be accurately chosen,the complex natu⁃ral and man factors that affect slope stability cannot be fully considered,the widely used mechanical cal⁃culation methods,such as limit equilibrium method,have certain limitations.In this paper,various un⁃certain factors affecting the slope stability are analyzed.Based on the monitoring data,fuzzy comprehen⁃sive evaluation method is used to evaluate the treatment effect of slope behind first powerhouse of Hua⁃guangtan hydropower station.The results show that the slope stability has been improved obviously after the treatment,and the expected effect has been achieved.

monitoring data;fuzzy mathematics;treatment effect;comprehensive evaluation

TV698.2

：B

：1671-1092（2017）04-0047-05

2015-07-06

赵权（1988-），男，浙江东阳人，助理工程师，主要从事水工安全监测及维护工作。

作者邮箱：672490217@qq.com