Research and Prospect on Disaster-causing Mechanism and Prevention-control Technology of Reservoir Landslides
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摘要: 随着中国高坝大库水利水电工程的相继运行，水库滑坡灾害已成为影响工程运行稳定和威胁沿岸人民生命财产安全的重大隐患，提升其综合防控能力是国家重大需求。水库滑坡是一个复杂的地质综合体，其变形破坏过程不仅与滑坡所在区域的地质条件特性相关，更取决于诱发因素如降雨、库水位变动等动态作用的影响，从开始孕育变形到最终失稳破坏一般需经历较长的历时，是一个不断累积发展的过程，不仅涉及降雨入渗与库水影响的时空叠加作用，更涉及多因素耦合下的渐进破坏机制，其致灾机理与防控难度极高。本文结合大量现场调查、室内外试验和数值模拟，总结了库区地质、水文等条件对于滑坡易感性及空间分布的影响规律，揭示了强降雨、库水位变动及多因素叠加作用下水库滑坡的累积灾变失稳机理；建立了离散元模型与流体力学模型（DEM–SPH）耦合的滑坡–涌浪模拟技术，能够较好地揭示高速滑坡体入河与水流的强碰撞及涌浪的非线性传播过程，可为滑坡致灾影响范围及应急避险方案制定提供科学依据；构建了无人机–3维激光扫描空地数据融合的大范围水库滑坡3维变形演化监测技术，并归纳总结了水库滑坡的综合治理技术。此外，针对多因素驱动下水库滑坡复杂致灾机理及防控技术方面的研究不足和局限性，展望了水库滑坡在灾变累积失稳与稳定评价、多源融合监测与智能预警、滑坡–涌浪流固耦合模拟与致灾影响评估、生态措施–支护结构联合治理技术方面的未来发展方向，期望为水库滑坡灾害防控减灾研究提供借鉴。Abstract: With the continuous development of hydropower clean energy in China, many large hydropower projects have been built and put into operation. However, high dams and large reservoirs have led to frequent geological disasters in the reservoir area. Among them, reservoir landslide hazards are a major threat to the stability of project operation and the safety of life and property in the reservoir area, and it has become a major national demand to improve its comprehensive prevention and control capability. A reservoir landslide is a complex geological integration, which is influenced by intrinsic factors such as regional geological and topographical conditions and external hydrodynamic factors such as rainfall and reservoir water level changes. From the beginning of deformation to final instability, reservoir landslides generally take a long period of time and are an accumulating development process, involving not only the spatial and temporal superposition of rainfall infiltration and reservoir water level fluctuation but also the progressive cumulative effect of multi-factor coupling. Therefore, the mechanism of landslides in reservoir areas is very complex, and the difficulty of prevention and control is extremely high. Based on many field investigations, indoor and outdoor tests, and numerical simulations, the influence of geological and hydrological conditions on landslide susceptibility and spatial distribution was summarized, and the cumulative catastrophic instability mechanism of landslides in the reservoir area was revealed. The landslide surge simulation technology coupled with the discrete element model and the fluid mechanics model (DEM–SPH) was established, which could better reveal the strong collision between the high-speed landslide mass and the water flow and the nonlinear propagation process of the surge, and could provide a scientific basis for the landslide disaster affected area and the formulation of emergency risk avoidance plan. The monitoring technology of the 3D deformation evolution of reservoir landslides based on UAV and terrestrial laser scanning data fusion was constructed, and the comprehensive treatment technology of reservoir landslides was summarized. In addition, in view of the lack and limitation of research on the complex disaster-causing mechanism and prevention and control technology of landslides in the reservoir area driven by multiple factors, the future development direction of landslides in the reservoir area in terms of cumulative instability and stability evaluation of disasters, multi-source fusion monitoring and intelligent early warning, landslide surge fluid-solid coupling simulation and disaster impact assessment, and ecological measures support structure joint governance technology was expected to provide a reference for the research on landslide disaster prevention, control, and reduction in the reservoir area.
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截至2021年，中国已建成各类水库约9.8万座，总库容达8 983×108 m3。这些水库在创造巨大经济和防洪效益的同时，也带来了一些新风险和挑战，水库滑坡是其引发的最典型灾害之一[1-2]。例如：雅砻江锦屏一级水电站下闸蓄水后运行至今，由于较大的水位变幅和复杂的地质条件，导致水库库区发生了多起规模不等的滑坡灾害（图1），同时陆续出现了库岸斜坡大变形等问题，对水库的安全运行构成了较大威胁，水库滑坡防控减灾技术需求极为迫切。
图 1 雅砻江锦屏 Ⅰ 级库区主要滑坡灾害分布Fig. 1 Distribution of main landslide disasters in the Jinping Ⅰ reservoir area of the Yalong River
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水库滑坡灾害的孕育演化主要分为蓄水初期和运行期两个阶段。在水库蓄水初期，库岸边坡稳定性主要受库水位大幅度抬升的影响。水库进入运行期后，除库水位的周期性涨落之外，突发性暴雨的激励在滑坡灾害的诱发中也发挥了重要作用。2008年9月28日，三峡水电站首次启动了175 m试验性蓄水，在上升到最高水位的过程中发生了137处滑坡。2009年6月19日，三峡水电站完成了第1次库水位“上升–下降”循环，除水位上升过程中诱发的灾害外，水位下降过程中又新增了136处滑坡。在接下来5次库水位“上升–下降”循环中，分别产生了20、8、11、6和10处滑坡[2]。其中，2015年6月24日18时40分，重庆市巫山县三峡库区大宁河左岸发生红岩子滑坡（图2），体积为2.3×105 m3的岩土体突然冲入大宁河，引起高度约为5.0～6.0 m的涌浪，打翻了20余艘附近停靠的船只。
图 2 红岩子滑坡现场照片Fig. 2 Site photos of Hongyanzi landslide下载:
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水库滑坡不仅具有山体滑坡的一般特点，还表现出一定的独特性，例如：水库蓄水及库水位周期性变化改变了库区的水文地质环境，进而导致库岸边坡的初始平衡状态被打破。库水的浸泡会改变边坡涉水前缘的饱和状态，进而软化或泥化其内部岩土体并降低其力学强度[3]。库水位周期性波动时会导致边坡内出现不稳定的瞬态渗流，这种快速的瞬态渗流一方面改变坡体应力场而产生额外的下滑力；另一方面，会带走边坡内部的细颗粒，使得边坡结构变得松散易滑[4]。此外，库水位的周期波动还会导致边坡涉水前缘生态环境发生改变，进而对边坡稳定性造成不可忽略的弱化。涉水边坡前缘由于浸泡导致植被死亡，岸坡失去植被根系的保护不仅会导致抗剪强度降低，同时受侵蚀掏刷的作用也会明显加剧[5]。值得注意的是，降雨–库水联合作用下库岸边坡的变形破坏机制更加复杂，不仅包含降雨入渗与库水影响的时间空间叠加作用，更涉及到多因素耦合作用下库岸边坡强度劣化的渐进累积效应。其中，降雨主要从后缘裂缝与滑坡体浅表层入渗到更深处，水位波动主要影响消落带附近的滑坡体。当降雨的强度和持续时间足够时，降雨的不利影响会与水位波动的影响在边坡内部某处空间发生叠加[4]。这个过程不仅取决于降雨强度与水位变化速率，还受到岩土体渗透性、土水特征曲线模型等众多因素的影响，是一个极其复杂的科学问题。
随着西部大开发、“西电东输”等国家战略工程的持续推进，众多大型水利水电工程在中国西南水资源丰富的流域逐步开工建设，高坝大库工程陆续蓄水运行。西南山区地势起伏大，高陡边坡多，库区分布着丰富的第四系堆积层及高破碎高风化岩体，具有较大的滑坡潜能，严重威胁着水利水电工程运行与库区人民生产生活的安全。此外，受全球气候变化的影响，极端气候事件发生的频率呈增长之势，突发性暴雨的发生概率也相应增加，在未来一段时间内，随着降雨强度与频率的增加，水库滑坡等地质灾害的活动强度、发生频率及规模都将大幅度上升。与此同时，库区水位周期性涨落引起的消落带、水库滑坡物理演进与工程高切坡等造成的生态环境改变和地质创面问题突出。开展降雨–水位变动叠加作用下水库滑坡灾害的灾变演化机制、灾害风险评估及绿色防治对策等方面的研究需求迫切。
1. 水库滑坡控制因素与空间分布规律
弄清水库滑坡孕育演化特征并揭示失稳机理是对其风险评估和提前防控的重要基础。首先，研究水库滑坡孕育与灾变过程的控制因素可为解释其重力变形特征与触发机制提供前提。其次，分析滑坡的空间分布规律有利于准确、快速识别滑坡隐患点并划定相应的风险等级和范围，以便制定详细的防控方案。
1.1 水库滑坡控制因素
水库滑坡是一个复杂的地质力学过程，控制其从变形累积到破坏、从孕育到整体失稳的影响因素繁杂多样。这些因素大致可以分为两类：1）内在因素（即地质地形条件），包括边坡地形地貌、岩土体力学性质及水文地质条件等，主要影响边坡的重力变形过程与力学平衡状态。2）外部因素，包括地震、降雨、库水位变动等，主要通过影响边坡的变形累积过程与平衡状态演变过程控制滑坡灾害的发展趋势。
在水库滑坡灾害的形成过程中，地质条件起着至关重要的控制作用。地形地貌直接决定了边坡变形破坏的趋势与可能性，坡度越陡的边坡往往存在着更高的失稳风险。同时，地质构造对库岸岩土体的稳定状态有重要影响，广泛发育的断层与软弱结构面会导致边坡岩土体局部破碎，利于地下水的入渗流通，进而影响边坡的稳定性。另外，在构造运动的内动力作用下，地质构造与地形地貌的不同空间位置组合关系也会影响边坡的结构类型，从而影响滑坡的空间分布[3]。地层岩性反映了水库滑坡灾害的易发程度，滑坡的发育情况与所属地层岩性的物理力学性质、水理特性和结构松散情况等工程地质特征紧密相关[4-6]。总体来说，水库滑坡更容易发生在抗剪强度低、遇水敏感性高的地层中，例如孔隙多且结构松散的堆积层、裂隙发育程度高的破碎岩体等[7]。
库水位“上升–下降”的周期性变化是水库滑坡的主要诱发因素。库水一般通过作用于岸坡涉水前缘，使其发生变形或局部破坏，进而影响到整个边坡的稳定安全，如图3（a）所示。
图 3 水库滑坡变形失稳机制示意图Fig. 3 Schematic diagram of the landslide deformation andfailure process in the reservoir area下载:
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从作用途径上来看，库水对滑坡的影响是多方面的。首先，水库蓄水会导致大量水体渗入斜坡内部，改变坡体内岩土体的含水状态，使其软化或泥化，从而降低力学强度。其次，库水入渗将抬升斜坡内部的地下水位，扩大地下潜水层的范围，进而降低斜坡的抗滑力[8]。再次，水库运行中蓄放水引起的库水位波动会导致斜坡内部的渗流场显著改变，从而产生瞬态渗流，一方面，会改变斜坡体内部的应力场分布；另一方面，渗流力的迁移作用会导致边坡内部软弱结构面内填充物中的细颗粒被带走，使其结构更加松散，从而加速斜坡下滑变形破坏[6]。此外，库水位的周期性变化还会导致库岸岩土体长期处于干湿循环，引起岩土体颗粒材料的物质组成、物理力学性质及矿物组成等发生显著变化[9]。研究表明，库岸边坡岩土体的物理力学特性（特别是抗剪强度）在库水位出现波动的情况下，经历长时间干湿循环而发生不可逆的劣化是岸坡在极端条件下发生失稳的重要诱因[10-11]。
降雨也会直接影响到库岸边坡的稳定性。降雨入渗会通过浅表层和后缘裂缝对滑坡整体稳定性产生显著影响，如图3（b）所示。持续强降雨作用下，滑坡体浅表层受雨水影响而快速饱和，抗剪强度劣化，稳定性显著降低；后缘裂缝处在持续的降雨入渗作用下逐渐饱和，导致下滑力增加。此外，降雨形成的坡面径流还会冲刷侵蚀地表土体，改变边坡渗流环境与应力状态，最终导致边坡发生局部破坏。
降雨–库水联合作用下的库岸边坡失稳机理更加复杂，是岩土体力学性质的长期劣化与应力平衡状态的长历时演变的共同作用结果，宏观上一般表现为斜坡变形破坏从前缘逐渐向后部发展，直至发生整体失稳破坏[4,8,12]。
综上，水库滑坡从孕育到最终失稳破坏一般需经历较长的时间历程，是一个大变形不断累积发展的过程[13]。水库滑坡不仅涉及多因素耦合作用下库岸边坡强度劣化的渐进性累积效应，更涉及降雨–库水位联合作用下的空间叠加效应，防控减灾工作的开展推进需要对这些影响因素进行综合考虑。
1.2 水库滑坡空间分布规律
在对三峡、大岗山、锦屏一级和毛尔盖4个典型水电库区滑坡灾害调查和统计分析基础上，总结了水库滑坡空间分布的一般规律。受地形地貌、地层岩性和库区水位变化的影响，水库滑坡在宏观上表现出显著的区域差异性和分段性。从空间分布上来看，由于库水位波动对周围库岸水文地质条件的影响程度随着水深下降而逐渐降低，水库滑坡发育的密度随着距坝址距离的增大而逐渐减小。坝址区域由于边坡开挖与支护等安全措施的开展，边坡稳定性较高，滑坡发生的概率较低。因此，水库滑坡一般集中在库区中段，沿坝址区与库区后段方向密度逐渐降低[14]；此外，水库滑坡最易形成于覆盖层、古滑坡堆积物等第四系堆积地层中，而不同地层岩性也会导致水库滑坡的空间分布区域差异巨大[15]，如图4所示。
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由图4可知：大岗山库区中，除大理岩外，闪长岩、花岗岩和砂/页岩3种主要岩性发育滑坡的比例分别为16.67%、33.33%与50.00%；但发育大变形或已滑的潜在滑坡体均存在于砂/页岩中。锦屏库区中，除大理岩外，千枚岩、石英片岩、砂岩/砂板岩3种主要岩性发育滑坡的比例分别为5.36%、14.29%和80.36%；但发育大变形或已滑的潜在滑坡体主要集中于砂岩/砂板岩地层。毛尔盖库区出露的主要岩层是砂岩、板岩与千枚岩互层，岩层遇水敏感性强，虽然库区长度不大，但也出现了一定数量的滑坡灾害和岸坡大变形。三峡库区中发育滑坡比例最高的岩层主要是砂岩与泥岩夹页岩和煤层。对滑坡空间分布与岩性的相关性分析表明，滑坡发育数量最多、变形最严重的岩层一般强度较低且遇水敏感性更高，例如：滑坡更容易发生在砂岩、泥岩、千枚岩等岩层中，而发生在花岗岩、大理岩等岩层中的概率相对较低。
虽然不同的地质地形条件会导致水库滑坡空间分布上出现明显差异，但是通过数学统计分析可发现其也存在比较一致的规律：大多数水库滑坡主要发育于8°～30°的斜坡中，并且滑坡后缘高程一般高于水库正常蓄水位100～500 m；滑坡方量跨度很大，小规模滑塌、塌岸的数量通常占比很大，百万甚至千万方量的大型滑坡虽然数量不多，但所构成的威胁巨大，也是防灾减灾的重点[14,16]。由于库水位波动及降雨入渗对库岸的影响，滑坡的前缘多处于洪枯水位之间。绝大部分滑坡在库水淹没其前、中部分时便开始出现变形，在降雨–库水位变动等多因素耦合叠加的作用下变形逐渐累积，最终失稳破坏。
2. 水库滑坡灾变累积与失稳机制
模型试验与数值模拟是研究水库滑坡失稳机制和评价边坡稳定性的主要方法。现有研究大多针对降雨或水位单一因素诱发的边坡灾害进行探究，故在仅有降雨或仅有库水位变动的情况下，库岸斜坡形成灾变累积直至破坏失稳的机制已经有大量研究成果。但是，降雨与水位变动对于库区边坡的不利影响既有一定的共同之处，也有明显差异，并且降雨–库水位变动叠加作用下边坡失稳机制更加复杂。
2.1 水库滑坡物理模型试验
物理模型试验通过在实验室按一定比例塑造缩小的库岸斜坡模型，并通过人工降雨、蓄放水模拟水库滑坡孕育演化过程；同时，采用传感器与变形记录仪器等设备再演模型边坡在水文环境突变时的变形过程与水力响应，是研究水库滑坡灾变累积与失稳机制的重要手段。
对于降雨诱发的边坡失稳，大部分研究对象聚焦于土质边坡或堆积层边坡。Okura等[17]研究了暴雨（降雨强度为100 mm/h）诱发滑坡的破坏过程，认为其失稳机制为在不排水情况下，孔隙水压突然加载导致的剪切破坏和滑坡流态化。Moriwaki等[18]则认为该现象是湿润引起的土体结构坍塌，如果边坡材料的结构较为松散，当含水量上升时，孔隙水压力会显著增加，同时会降低土体抗剪强度。与此同时，Schnellmann等[19]发现中等强度（降雨强度为40 mm/h）的降雨也会诱发滑坡，但边坡的变形失稳过程受到了降雨强度的显著影响，降雨强度的增加会导致边坡发生失稳所需的降雨持续时间明显缩短。除此之外，降雨诱发边坡失稳还受到滑坡体剖面深度、坡度、初始含水条件及颗粒级配的影响。剖面深度则通过影响土砂流量影响着滑坡破坏、启动、演化和退化[20]；边坡的坡度越大，降雨型滑坡发生的可能性越大[21-22]；但是对于初始含水率的影响，结论不尽相同。Cogan和Gratchev[21]认为在低坡度条件下，初始含水条件的增加会导致堆积层发生破坏所需降雨持续时间缩短；在高坡度条件下，规律则反之。Wang等[22]认为滑坡发生所需的降雨持续时间随着初始含水条件的增加而减小。颗粒级配的影响在于降雨作用下边坡材料受入渗和冲蚀的影响程度不同，粗颗粒含量越大，细颗粒流失幅度越明显[23]。
图5为Yang等[24]根据毛尔盖渔坝渡边坡的实际情况，设计的比例尺为1∶100的简化边坡模型，以研究含有软弱夹层的顺层岩质边坡在强降雨条件下的破坏特征。试验系统布置有水压力传感器与高清数码相机，以获得边坡破坏过程中孔隙水压力与变形演化过程。该试验旨在对强降雨条件下含软弱夹层顺层岩质边坡的水动力响应和潜在破坏机制进行探究。
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对于岩质边坡而言，基岩层的不透水性导致大量入渗雨水集中在软弱夹层并使其饱和。Yang等[24]试验表明，降雨入渗对岩质边坡软弱夹层的主要影响包括边坡正面侵蚀、库水软化、侧向侵蚀和粗细颗粒分离。如图6所示，试验结果表明软弱夹层抗剪强度逐渐下降的两个主要动力因素包括：1）库水浸泡时的软化作用；2）孔隙水压力的变化和降雨侵蚀导致的细颗粒流失。为了更好地理解降雨在边坡灾变累积与失稳机制中的作用，需要探究非均匀介质中的降雨入渗规律及裂缝效应，以便使研究结果更适合于工程实际。
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对于水位变化诱发的滑坡灾害，许多学者针对一次或多次库水位“上升–下降”循环作用下库岸边坡的失稳机制进行了探究，但得出的结论不尽相同。Miao[25]、Jiang[26]和Luo[27]等认为库岸边坡变形破坏主要发生在水位下降阶段；其失稳机制为库水迅速下降后，边坡内部渗透压力无法迅速释放，从而形成朝向坡外的渗透压力。He[28]和Hu[29]等认为库岸边坡发生变形破坏主要发生在蓄水阶段，其失稳机制为库水通过入渗导致土体基质吸力下降和孔隙水压力增大，进而使边坡材料的剪切强度产生劣化作用。Jia等[30]认为水位上升和下降两个阶段都会发生变形，库区水位上升时顶部会发生沉降，且引发此现象与湿润引起土壤结构变化有关；而水位下降引起边坡变形的主要原因为孔隙水压力的延迟产生的渗透力。然而，上述研究有许多疑问仍需解决：1）缺乏水位不变对照组；2）水位变化速率的影响尚不清楚；3）缺乏与真实案例监测结果的对比。
针对上述问题，陈明亮[31]设计并制造了一个可蓄水且可实现不同水位变化速率的水槽装置，通过配套孔压传感器、含水率传感器、3维激光扫描仪等测量装备，开展图7所示的水槽试验研究水库蓄水及水位变化速率对库岸堆积层边坡变形响应过程的影响，并将试验结果与真实案例监测结果进行比较分析，对库岸堆积层边坡变形破坏机理进行了归纳总结。
图 7 水位波动诱发水库滑坡试验装置示意图Fig. 7 Schematic diagram of flume experiment of the water level fluctuation induced reservoir landslide下载:
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水位波动诱发水库滑坡试验结果如图8所示，可知库岸堆积层边坡发生破坏并非仅一次大变形所导致的，一般是由于多次大变形的累积而形成的。库岸堆积层边坡在发生破坏之前的变形形式主要表现为在库水的浸泡与冲刷作用下的前缘侵蚀–崩塌，以及被加强的重力牵引作用下的后缘裂缝。对于大体积规模堆积层分布的边坡，可能会出现分级滑动；而且，距离库岸越近，滑动的变形程度越严重。在库岸堆积层边坡的变形破坏过程中，细颗粒的流失、渗透压力及孔隙水压的增大都发挥了重要的作用。
图 8 水位波动诱发水库滑坡试验结果Fig. 8 Experimental results of reservoir landslides induced by water level fluctuation下载:
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2.2 库岸边坡稳定评价
库岸边坡稳定评价不仅是研究边坡灾变累积与失稳机制的手段，还是边坡治理和防控的重要工作之一。库岸边坡稳定评价结果的准确性和可靠性关系到边坡工程安全和后续防控治理所花费的人力与财力资源。
2.2.1 评价方法
1）定性评价法
早期工程实践中评价边坡稳定性主要采用定性评价方法，主要基于地质水文条件与外部控制因素，分析和推断边坡可能的失稳机制与灾变模式。常见方法有：自然历史分析法、工程类比法、图解法与专家系统。这种定性评价方法因人而异，其结果受到地勘资料准确性与操作人员主观能动性影响，存在着极大的不确定性。
2）定量评价法
定量评价法包括极限平衡法和水力耦合数值分析方法。
极限平衡法拥有悠久历史和丰富的工程实践经验，是现阶段边坡稳定评价最常用的方法，其主要特点是计算速度快、成本低。这种方法是根据静力平衡原理分析边坡各种破坏模式下的受力状态，以沿滑动面上力的关系评价边坡的稳定性。采用极限平衡法时，不同材料条件的边坡所采用的计算方法不同：当计算堆积层或土质边坡时，可采用瑞典圆弧法、简化Bishop法和Janbu法等[32-33]；具有块状体的岩质边坡可采用Sarma法[34]；对于平顺滑动面，可采用不平衡推力法[35]。根据计算中采用的边坡几何形态，极限平衡法可分为2维和3维。一般来说，2维极限平衡法的计算结果更加保守[36]；3维极限平衡法计算结果可能更接近真实情况[37]，但3维分析方法及其计算程序与满足工程实际的需要还存在一定距离。
应用极限平衡法时常采用非耦合分析方法，将渗流分析获得的应力结果导入计算框架对库岸边坡进行稳定分析。此外，极限平衡法还存在诸多缺陷，例如：理论基础不够完备，假定滑坡为刚体，以及计算过程不考虑边坡的变形等。因此，国内外学者通过开发和应用新的数值方法以寻求更优的解决方式，例如基于有限元法的强度折减法[38-39]、物质点法[40-43]及光滑粒子动力学法[44]等水力耦合数值分析方法。
基于有限元法的强度折减法是通过不断增加折减参数，直至达到边坡的临界破坏点[39]。强度折减法相较于极限平衡法，可以考虑边坡材料的非线性本构模型及复杂的边界条件，可以对边坡进行渗流–应力应变耦合分析。由前述研究可知，水库滑坡的破坏失稳实际上是一个大变形累积的过程，然而在处理边坡的大变形问题时，有限元法划分的网格会发生严重的扭曲变形甚至失效。因此，有限元法通常适用于分析边坡的临界破坏过程，而无法对破坏前变形的累积过程及破坏后的动力响应进行评估。为此，物质点法与光滑粒子动力学成为当下研究边坡变形失稳问题的热点。
物质点法通过将连续体进行离散，然后将每一个子体的质量、速度与应力等特性集中在拉格朗日点上[40-43]。光滑粒子流体动力学法是一种无网络技术，利用拉格朗日法将相互作用的质点代替连续的流动体[43]，但是计算前需要对边界进行特殊处理，计算成本较高。
目前，许多学者利用将数值方法与饱和–非饱和理论相结合，应用于仅降雨或仅水位变动条件下的边坡稳定评价，可有效地分析边坡的大变形问题及渗流场与变形场之间的耦合作用。
3）不确定分析法
在确定边坡的地质模型与力学参数时，所获取的关于边坡材料组成、强度和结构等信息总是具有不确定性。另外，降雨与库水位变化等外部环境因素的随机性进一步提高了研究分析的复杂性和不确定性。一些学者认为可以将这些不确定因素引入后续的边坡稳定评价中，例如：考虑土壤特性空间变异性[45-47]，或是结合可靠度分析方法[48-49]，以量化这些不确定因素对边坡稳定评价的影响。
2.2.2 案例分析
以大岗山库区新华斜坡为例，结合野外调查与监测数据，分析降雨和水位波动叠加作用下水库滑坡的潜力。该斜坡在2015年5月23日至2017年2月23日期间总共观察到了3次大变形。基于累积位移与水位的相关性分析发现，第1次是由蓄水引起的，第2次是降雨与水位下降耦合作用的结果。调查表明，库区边坡的变形不能简单地认为是整体的滑动（地质调查显示深度为50～70 m的深部滑动面），但根据变形记录的支持证据，也很可能发生浅层滑动（小于5 m）。如图9所示，2016年7月初暴雨后，山路周边发生了小规模的浅层滑坡。
图 9 新华斜坡浅层小规模滑坡Fig. 9 Small-scale landslide on shallow Xinhua slope下载:
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鉴于降雨与水位波动叠加作用的复杂性，Chen等[8]将有限元法、极限平衡法和无限边坡理论相结合，对水库滑坡的变形模式和响应机制开展分析，结果如图10所示。数值模拟结果表明：在静水压力和瞬态渗透力有利于抗剪的情况下，软化可能在蓄水过程中起主要作用，进而导致大变形。进入运行期后，其变形模式发生了变化。当水位下降与持续强降雨同时发生时，雨水的持续入渗导致地下水位附近局部饱和；吸力的增大又使雨水入渗能力增强，从而导致局部饱和范围增大。此外，当水位降低时，静水压力也随之降低，所有这些不利因素都有可能增加新华斜坡浅层边坡失稳的可能性，未来需要更广泛的现场监测和更深入的分析进行验证。
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3. 滑坡涌浪动力致灾与风险评估
涌浪是滑坡体滑入水库后挤压水体造成的次生灾害。当库岸边坡失稳后，滑坡涌浪会对附近建筑物、居民、河道及过往船只形成巨大威胁。在高山峡谷地区，陡峭岸坡和狭隘河道等独特的地形地貌特征与高速滑坡巨大的动能相耦合，极大提升了滑坡进入水体后的能量交换效率。一旦边坡失稳入库则会伴随着猛烈的入水冲击和涌浪激发，可能使次生涌浪的严重程度超过滑坡本身。因此，对水库滑坡涌浪动力演化机制的研究显得尤为重要。
3.1 物理模型试验
1）涌浪产生机理试验
滑坡涌浪在初始产生阶段的研究内容主要包括涌浪波形分类与波峰衰减规律。滑坡涌浪按照波浪形态可分为冲击波、孤立波和稀疏波。冲击波以振荡波的形式传播，其特征为后缘存在小幅波谷与前缘显著的波峰；孤立波以对称性单一波峰为主，无明显的波谷特征；稀疏波以单一非对称前凸波峰为典型特征。Noda[50]根据重力表面波线性理论推导出完全水上滑坡进入半无限的水体中引起的涌浪高度计算公式，并归纳出距滑体落水点不同距离处的最大涌浪高度。Huang等[51]推导出侧限条件下滑坡涌浪初始波幅和波长的无量纲表达式。
滑坡涌浪在初始进入河道的过程涉及复杂的入水冲击过程和强非线性波浪产生过程，因此，Hu等[52]开展了考虑颗粒尺寸、入水角度及水深等组合条件下的高速高位滑坡冲击涌浪物理模型试验（图11），以研究滑坡碎屑流在高速入水过程中产生涌浪的动力机制。该试验揭示了滑坡碎屑流高速入水冲击模式，并阐述了不同因素对滑坡涌浪最大浪高的影响规律，最后提出基于滑坡弗劳德系数的滑坡冲击涌浪的分类模式与滑坡冲击涌浪最大浪高的计算方法。
2）涌浪传播机制试验
水库滑坡涌浪动力过程的研究以滑坡涌浪的首浪高度作为最主要的研究对象。众多学者基于不同类型滑坡涌浪的形态展开了对涌浪波高传播规律的研究。Ataie–Ashtiani等[53]推导了冲击涌浪的单波周期和波高经验公式。Enet等[54]发现水下滑坡产生的稀疏波在传播过程中的特征波幅与初始滑坡淹没深度有很好的相关性。除了设计边界理想化的概化模型试验研究滑坡涌浪基本特性，针对特定的复杂灾害区域进行原型模型试验也推导出了一系列涌浪预测公式和相关规律。Slingerland和Voight[55]根据1958年阿拉斯加Lituya湾Gilbert Inlet滑坡和1905年阿拉斯加Disenchantment湾的水库滑坡灾害建立模型，得到了无量纲动能与最大波幅的相关关系，并设计线性回归方程得到相应的经验计算公式。Wang等[56]为考虑地形效应进行原型比例试验，提出最大波幅预测公式和径向衰减经验方程。
以往的滑坡涌浪试验模型以2维模型居多，具有横向约束，无法考虑边界条件对于涌浪的反射、折射、衍射作用及沿岸变化。针对该问题，设计以高山峡谷为背景的滑坡涌浪3维物理模型试验（图12），分析不同类型可变形滑坡涌浪形成过程，探讨各因素对初始涌浪及其传播的基本影响规律，进一步计算其对涌浪高度影响的敏感性及敏感程度，并根据试验结果得到了考虑试验水深、下滑高度、质量、颗粒粒径、堆积长度等因素的初始浪高的预测公式。
图 12 滑坡涌浪传播特征试验Fig. 12 Landslide surge propagation characteristics experiments下载:
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3.2 数值模拟技术
数值模拟方法的应用为研究人员对滑坡涌浪产生与传播阶段协同化的研究提供了思路。涌浪的模拟一般是对Navier–Stokes方程或简化的Navier–Stokes方程，如浅水方程、Boussinesq方程等进行求解。滑坡涌浪过程涉及多重时间和空间尺度，需要结合多种数值方法共同求解。
1）连续介质模型
针对滑坡的数值模拟方法主要分为连续介质力学法和离散单元法，连续介质模型通常将可变形滑坡假定为牛顿流体剪应力随剪应变率线性增加或非牛顿流体。Li等[57]采用双层水沙床耦合2维连续介质数学模型研究了滑坡涌浪和滑坡物质运移的耦合动力学过程。Biscarini[58]基于计算流体动力学方法实现了对刚体滑坡体与水体冲击产生涌浪并传播的过程的模拟。单一的连续介质模型能较好地模拟滑坡–涌浪的交互过程，然而针对滑坡物质内部的碰撞问题与滑坡–水体间的拖曳力等物理过程的描述问题存在一定的不准确性。
2）流固耦合模型
滑坡体入水后产生涌浪的过程涉及多相耦合，对模型的要求较高。离散模型不受网格的限制，在大位移和大变形问题上具有独到的优势，可广泛用于可变形滑坡的模拟中。徐文杰[59]针对单个块体滑坡运用耦合的欧拉与拉格朗日算法探讨了不同条件下对滑坡涌浪的影响。Wang等[60]基于非连续变形法与光滑粒子流体动力学法相耦合的数值框架研究了楔形滑坡体的初始位置及滑体密度对最大涌浪高度的影响。Shi等[61]基于光滑粒子流体动力学数值方法研究了对称深“Ｖ”型河道下冲击涌浪的产生和传播，分析了不同的弗劳德数条件下滑坡涌浪高度的衰减规律。
考虑到滑坡涌浪致灾过程为典型固液两相介质的相互力学作用过程，Hu等[62]提出针对滑坡–涌浪动力灾害链过程的基于离散单元法与光滑粒子流体力学法耦合算法，实现滑坡物质间的冲击碰撞作用，以准确模拟水体自由液面大变形等过程。该方法较为准确地模拟了大渡河猴子岩库区变形体失稳后的滑坡运动与涌浪成生过程（图13）。
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3.3 风险评估
水库滑坡一旦发生，滑坡涌浪将会对站点及其周围建筑物、居民及生态环境造成严重破坏。对此，运用科学方法确定可能的受灾范围与承灾对象，定量评价滑坡涌浪发生的时空概率及预测财产生命损失显得尤其重要。Saha等[63]基于滑坡敏感性指数的定量化指标进行滑坡灾害危险性区划，可为水库滑坡风险评价体系建立理论框架。Chase等[64]提出基于风险评价矩阵理论的风险评价新方法，综合滑坡灾害风险评价中的危险性、易损性和风险性，建立基于给定库区面积、滑坡方量、滑坡数量和致灾范围之间的关系定量模型。
4. 水库滑坡监测预警与防治减灾
目前，滑坡变形监测是库区等流域防灾减灾的重要手段，能为分析滑坡灾变演化机制及评估滑坡失稳风险提供重要的数据基础。水库滑坡的分布广泛且随机，部分滑坡的早期孕育过程不易发现，或是地处高位导致监测治理手段无法实施。尤其是受库区等流域复杂的地形地貌影响，现阶段滑坡监测手段通常会面临监测范围不足、数据完整性差、数据精度低等难题；边坡加固措施则面临数量多、难度大、成本高等一系列难题。因此，对水库滑坡的监测预警方法和防治减灾措施进行深入探索，对于水库滑坡灾害的防灾减灾有重要意义。
4.1 水库滑坡早期识别
水库滑坡的早期识别是个复杂而艰巨的任务，不仅需要辨认出滑坡的潜在站点，还需要对于滑坡危险性进行判识。滑坡发生前一般都具有典型前兆，如大变形、沉降、开裂破坏、小规模崩塌、树木倾倒、坡脚出溢点水浑浊等。传统识别方法是基于区域的地质水文背景及现场调查结果，根据专家的工程经验判断滑坡发生的可能性与危险性，但是其效率、准确性及排查范围等都受到地形、交通和视野等限制，在实际操作过程中需要消耗大量的人力和财力。
随着遥感、计算机视觉等技术的发展，遥感图像解译与智能识别的方法已被大量应用到水库滑坡的早期识别中，不仅提升了效率、准确程度及监测范围，还能够实现全天候自动化操作，极大降低了滑坡早期识别的难度和风险。其中，遥感技术是通过高清卫星摄像头、3维激光扫描（terrestrial laser scanning，TLS）、合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）、无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）航空摄影等空天设备获取研究区域的高精度光学影像或者干涉图像[65-68]。其中，利用卫星光学影像实现滑坡的早期识别，主要基于人工目视或计算机对目标区域的植被覆盖、土地类型变化进行检测。这种方法主要受限于气候、云层等大气干扰，在滑坡高发的雨季往往会受云层遮挡而无法使用。近年来，快速发展的合成孔径雷达技术（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）是一种将信号学和干涉测量学相结合的主动式遥感技术，通过卫星向地面发射微波，接收不同地物的散射信号，基于差分干涉测量技术对干涉相位的变形信息进行解缠，获取地表变形信息。这种技术主动发射电磁波，不受天气情况和太阳光照条件的约束，使其具有全天时、全天候、覆盖面广的优点。在理想状态下，当完全消除地形、大气延迟等相位后，差分干涉相位只包含地表形变信息，而微波波长为毫米级～厘米级，因此理论上的差分相位可以捕捉到毫米级～厘米级的地表形变信息 （图14）。目前，卫星的重访周期均在数天或数十天以上，因此上述两种滑坡早期识别方法多应用于长周期、大范围的滑坡早期排查。
图 14 基于InSAR技术的滑坡早期识别Fig. 14 Landslide detection based on InSAR technology下载:
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随着无人机技术及小型光学传感器的快速发展和应用，以倾斜摄影测量为代表的无人机航空摄影测量技术由于兼备实时、经济、便捷的特点，迅速在滑坡灾害监测领域得到了广范的应用。这种技术基于运动恢复结构算法（structural from motion，SfM）由2维航空影像构建3维实景模型、正射影像和地面数字高程等关键地表信息，能够提高复杂环境下滑坡变形监测的精度。随着飞机结构的优化和电池容量的进一步提升，目前专业测绘级别的小型无人机续航已达到40～60 min/架次，单次作业面积达到数平方公里。但是，由于SfM算法在计算过程中会针对每张航空影像中的每个像素点进行分析，在保证精度的同时造成了巨大的计算负担，导致无人机建模过程较为缓慢；此外，地面控制点的数量和分布对无人机模型精度有重要影响，而复杂地形环境下的高山峡谷和大型水库通常难以布置充分的地面控制点。因此，基于无人机航空摄影测量的滑坡早期识别技术任重而道远。
此外，随着激光测距技术的快速发展，以3维激光扫描为代表的非接触式滑坡监测技术得到了广泛应用。3维激光扫描又称为“实景复制”技术，利用激光测距的原理，通过高速激光扫描测量的方法，大面积、高分辨率、快速地获取物体表面各个点的3维坐标值（x、y、z）、反射率（i）、颜色（R、G、B）等信息。经过对点云进行3维重构，可在室内实现对边坡表面的地质地形、几何形体变化、3维变形等信息进行详尽调查、提取和量测，在地质3维建模、岩体结构面识别、边坡3维变形监等测领域已有大量应用。3维激光扫描由于需要围绕目标物多站扫描才能获取完整的空间数据，因此需要对初始点云进行多站点平差拼接。此外，初始点云还需要进行降噪、去除植被等前期处理流程。总体来说，与卫星影像和无人机航空摄影相比，3维激光扫描精度较高，但在复杂地形条件时的现场操作和实施难度较大，且数据量大，在数据处理过程中需消耗大量时间。
4.2 水库滑坡监测预警
当确定水库滑坡隐患点后，通过持续监测可以深入了解其灾变过程，以便为后续的滑坡机理分析及防治工作提供科学依据。对于水库滑坡，降雨和库水位波动及其二者叠加作用是主要致灾因素，因此水库滑坡监测的主要内容包括滑坡位移监测和水文信息监测。位移是坡体滑移变形与稳定性劣化的直观表征，也是滑坡失稳前的重要预警指标。位移变形监测内容分为地表位移监测和深部位移监测，其中：地表变形监测常采用GNSS（全球卫星导航系统）[69]、3维激光扫描[70]、InSAR[71]、无人机航空摄影[72]等技术，这些技术在数据获取周期、设备运行环境、数据精度、监测点密度等方面具有不同的特点[73]；深部位移常采用测斜孔，能精准确定滑动面深度[74]。水文监测主要针对降雨、库水位变动等致灾因素，监测内容包括降雨量、库水位、孔隙水压力与含水率等[75]。
在地势起伏大的地区，采用传统的单点接触式监测手段如裂缝计、GNSS、GPS（全球定位系统）等对滑坡体进行监测时的安装维护成本较高，设备施工难度和危险性较大。由于监测设备为单点式，每个监测点仅能反映其周围局部范围的地表变形特征，因此这种监测方式的有效性取决于监测设备的数量和分布。对于水库滑坡的监测而言，基于单点式监测手段对所有滑坡隐患点进行高密度的覆盖，无论是从经济层面还是从技术层面都是难以实现的。因此，近年来发展迅速的非接触式监测手段，如3维激光扫描、无人机航空摄影等，可以从全局视野获取滑坡体的3维空间信息，进而实现滑坡3维变形分析。此类技术虽然精度较单点式监测设备略低，但是在数据获取的速度、广度和容易程度上有巨大进步，并且3维变形分析结果往往可以发现单点监测结果所忽略的局部特殊变形区域（图15），因此已被广泛应用于各类地质灾害的监测领域[76-77]。
图 15 滑坡3维整体变形监测结果Fig. 15 Three dimensional deformation monitoring of landslide下载:
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但值得注意的是，3维激光扫描在实际监测过程中经常面临视野受限的问题。库区地形地貌复杂、交通条件不便，因此在采用3维激光扫描时，扫描区域经常位于可视范围以外，很难获取全面的地形信息，导致点云数据出现较大范围的盲区或局部空区。针对该问题，无人机航空摄影技术因其高机动性、灵活性及俯瞰–倾斜视角，能以牺牲部分数据精度来提高数据的完整性。但是，该技术在应用时必须提前布设大量地面控制点，否则基于SfM构建3维模型时会产生大量累计误差。针对该问题，提出3维激光扫描–无人机航空摄影联合监测新技术，以适应复杂地形环境下的通行限制和视野限制[78-79]。
该技术基于3维激光扫描仪在可视范围内增加无人机地面控制点的数量和范围，将水平方向高精度的3维激光点云和垂直方向高完整性的无人机点云进行融合，以构建大范围、高精度的地表3维模型（图16）。该方法可极大提高在复杂环境下获取地形信息的速度和精度，并成功应用于2020年四川丹巴县半扇门镇阿娘寨古滑坡、2020年理县清流村高位滑坡和2022年“6·1”宝兴地震诱发的新华滑坡堰塞湖等滑坡灾害的监测工作。
水库滑坡灾害的预警也是非常复杂的问题，基于监测成果的预警机制研究和及时的滑坡预警可为潜在受灾区域人民生命财产安全提供强有力的保障。滑坡灾害预警通常采用阈值预警法，该方法一方面可通过致灾因素的作用强度进行预警，例如降雨型滑坡通过雨量阈值进行预警[80]；另一方面，可采用变形阈值（位移、变形速率、切向角等）进行预警[81-82]。然而，不同物质成分、不同规模、不同成因类型的滑坡，其变形阈值差异很大。数据显示，滑坡发生的临近累计位移从几厘米到十几米不等，采用统一的变形临界值作为预警指标极有可能会引起误判或漏判。其次，水库滑坡的水动力型致灾因素比较复杂，从作用强度进行预警比较难以设定指标。因此，综合考虑各控制因素之间的内在联系，建立具有一定适用性的水库滑坡破坏综合判据是实现滑坡灾害精准预警的基础。
4.3 水库滑坡综合治理
水库滑坡的威胁不仅在于对影响范围内人员、道路、建筑等造成危害，同时增加了水土流失、土壤退化、河道淤积、水质变差的风险。因此，为减轻或消除水库滑坡危害，保护人民生命、财产安全及生态环境，制定合理的滑坡治理措施至关重要。水库滑坡的防治非常复杂，涉及工程、社会、经济、生态环境等多方面因素，要通过非工程措施和工程措施的综合运用，方能达到滑坡防灾减灾的目的。
4.3.1 治理措施
1）工程措施
工程措施主要通过改变、削弱或消除可能降低边坡稳定性的各种因素从而达到防治滑坡的效果[83]。常见的工程措施有削坡减载、压脚、阻排水工程、支挡工程、生态护坡等[84-85]。新西兰克莱德水库库区的Brewery Creek滑坡采用地下排水和压脚相结合的加固工程进行防治，但滑坡在某些条件下仍会被触发，因此需要考虑更全面的综合治理方案[86]。Yu等[87]将三峡库区某滑坡致灾归因于脆弱的地质构造、集中降雨、河流水位上升和不理想的植被构造，基于致灾原因和实地情况提出夯实塌方裂缝、建设排水工程和挡土系统，以及植被恢复的综合治理方案并得以实施。
2）非工程措施
非工程措施主要通过调查、宣传、管理、预警等方式规避滑坡灾害的风险。首先，应对可能发生滑坡区域进行全面调查，划定滑坡潜在影响区域，尽可能地开展受滑坡影响区域移民工作并在滑坡易发区域竖立安全警示牌。对于易受灾人群，加强滑坡知识普及和防灾自救知识宣传[88]，提升公众风险意识。对管理而言，边坡管理政策和规范的制定将有助于降低滑坡风险[89]，严格控制滑坡附近开展的工程活动与滑坡防治工程质量将有助于滑坡发生的概率，建立完善的滑坡应急管理措施将尽可能降低滑坡灾害造成的损失。此外，由于库水位的变化对滑坡稳定性的不利影响[90]，因此需严格控制水库调度运行过程以减少库水位变化对水库滑坡的扰动。
3）生态治理措施
随着环境保护和生态建设话题性日趋增长，公众、社会对生态环境的重视程度和需求不断加强，生态护坡技术在水库滑坡治理中的应用越发重要。生态护坡主要通过岩土体中草、木本植物根系的加筋作用和锚固作用实现坡体的加固，在改善边坡应力、变形及降雨入渗、坡面侵蚀等滑坡力学及水文驱动因素的同时，还能美化并修复被破坏的生态环境，是一举多得的滑坡治理措施。目前，国内外大量学者通过室内外试验和数值模拟对生态护坡机制进行研究，研究内容主要集中于根–土复合体的强度特性和单一因素影响下的生态边坡稳定性。然而，由于根–土复合体强度特性的影响因素过多，影响机制尚未厘清，且大面积植被的根系网络在地下不同深度的分布数据难以统计，运用现有各根系模型进行数值模拟所产生的误差不容忽视。
4.3.2 治理实例
为减少财产人员损失，作者团队向大渡河大岗山库区郑家坪变形体的防控治理工作提供技术参考意见（图17）。郑家坪变形体位于大渡河右岸，距离坝址约11.8～15.0 km，发育于大渡河断裂带夹持的三叠系白果湾组（T3bg）薄层状砂页岩地层中，为层状反向结构边坡，随大渡河下切，岩体倾倒变形强烈。倾倒体前缘高程为1 115～1 130 m，后缘高程为1 350～1 440 m，顺河长3 200 m，横河宽250～500 m，总体积约为5 500万m3。
图 17 郑家坪变形体现场对比Fig. 17 Site comparison of the Zhengjiaping landslide下载:
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为有效防止郑家坪变形体失稳，采取了如图18所示的治理措施进行处理，具体如下：1）开挖浅层强倾倒变形岩体并锚喷支护，剩余的废料埋压坡脚。2）在边坡后缘外侧布置截水沟，同时对裂缝进行封闭处理；沿公路内侧路堑墙布置被动防护网，冲沟部位上边坡采取混凝土喷护措施。3）对变形体区域内道路进行交通管制，在上、下游分别设置地质灾害警示牌、安全警戒标牌。由于迅速反应、科学应对和妥当处置，避免了水库滑坡发生带来的严重损失，经济和社会效益显著。
图 18 郑家坪滑坡体的治理Fig. 18 Management of Zhengjiaping landsliden下载:
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5. 研究展望
5.1 水库滑坡复杂灾变机制与稳定评价
水库滑坡是一个复杂的地质综合体，其变形破坏过程不仅与滑坡所在区域的地质条件特性相关，更取决于诱发因素，如降雨、库水位波动等动态作用影响，尤其是降雨–库水联合作用下库岸边坡的复杂变形破坏机制，不仅要考虑降雨入渗与库水影响的空间叠加作用，更需要考虑多因素耦合作用下库岸边坡强度劣化的渐进累积效应。目前，无论是有限元法还是极限平衡法都难以实现对水库滑坡的灾变累积演化过程进行分析计算。因此，亟需发展能够考虑多因素叠加作用下水库滑坡灾变累积劣化与渐进失稳的综合评价方法。
5.2 水库滑坡多源融合监测与智能预警
大型水库滑坡变形累积过程、破坏与失稳规模等时空差异明显，传统单点式监测往往因滑坡局部变形与全局变形不一致而造成误报漏报；尤其是常用的滑坡预警方法大多采用累积变形或变形速率等单一指标，而水库滑坡灾害并非单一因素诱发所致，而是多种不利因素耦合作用导致大变形累积的结果，不同滑坡间的差异性巨大，单一指标的破坏依据很难做到普遍适用性。因此，亟需研发能够获取水库滑坡整体3维变形场、渗流场演化特性的高精度监测技术，并综合考虑各影响因素之间的内在联系，构建更合理、普适性更好的智能预警模型，突破单一指标预警法的局限性。
5.3 滑坡–涌浪流固耦合模拟与致灾影响评估
滑坡涌浪是水库滑坡引发的最主要次生灾害，其造成的致灾影响甚至超过滑坡灾害本身。在滑坡涌浪评估预测方面，虽然已经建立了近场波幅的高阶理论模型，但解析模型在描述滑坡涌浪的非线性动力传播过程存在较大局限性，且难以形成统一形式的理论化通用公式，因此需要从水库滑坡的共性传播机制出发研究其涌浪产生机理；此外，大多数水库滑坡涌浪物理模型试验和数值模拟都是基于2维条件进行的，河道的地形边界、河床特性等对涌浪的动力反射叠加作用机制难以明确。因此，亟需建立能够考虑滑坡固体颗粒与水流液体强耦合作用及涌浪复杂演进过程的3维流固耦合模拟评估系统，实现高山峡谷区滑坡–涌浪复杂致灾影响的准确模拟评估。
5.4 生态措施–支护结构联合的水库滑坡治理技术
水电工程建设、库岸塌方、库水位变动形成的消落带等都难免会对库区原有的生态环境造成破坏，影响生态景观的同时也会由于岸坡失去植被根系锚固作用而加剧滑坡灾害的发生。生态–结构联合防治技术是滑坡治理的有力手段，不仅能够改善边坡应力变形等力学条件，同时对降雨入渗、坡面侵蚀、边坡岩土体内孔隙水压等水文特性也有显著影响。但是，生态–结构联合防治结构对突发性暴雨入渗的调控机制与耦合作用机理尚不明确。因此，未来需要通过岩土力学、水文学、生态学、土壤学等多学科交叉，深入研究根–土复合体对斜坡渗流调控、应力演化、强度改变等的影响机制，并构建适用于复杂水动力影响下的水库滑坡生态措施–支护结构联合防控技术。
6. 结 论
随着中国高坝大库水利水电工程的相继运行，加之受短时强降雨等极端气候的影响，库区涉水滑坡灾害的活动强度、发生频率及规模大幅度上升。水库滑坡灾害对于国家战略工程建设、生态环境、经济发展与社会稳定等有严重影响，提升其综合防控能力是国家重大需求。
水库滑坡不仅涉及多因素耦合作用下库岸边坡强度劣化的渐进性累积效应，更涉及降雨–库水位联合作用下的空间叠加效应，其致灾机理与防控难度极高。本文结合大量现场调查、室内外试验和数值模拟，总结了库区地质、水文等条件对于滑坡易感性及空间分布的影响规律，揭示了强降雨、库水位变动及多因素叠加作用下水库滑坡的累积灾变失稳机理；建立了离散元模型与流体力学模型（DEM–SPH）耦合的滑坡–涌浪模拟技术，能够较好地揭示高速滑坡体入河与水流的强碰撞及涌浪的非线性传播过程，可为滑坡致灾影响范围的划定及应急避险方案的制定提供科学依据；构建了无人机–3维激光扫描空地数据融合的大范围水库滑坡3维变形演化监测技术，并归纳总结了水库滑坡的综合治理技术。
此外，虽然学术界与工程实践已在水库滑坡的致灾机制理解与防控技术发展上积累了丰富经验，但仍然有许多难点问题尚需进一步深入探究。针对多因素驱动下水库滑坡复杂致灾机理及防控技术方面的研究不足和局限性，展望了水库滑坡在灾变累积失稳与稳定评价、多源融合监测与智能预警、滑坡–涌浪流固耦合模拟与致灾影响评估、生态措施–支护结构联合治理技术方面的未来发展方向，期望为水库滑坡灾害防控减灾研究提供借鉴。
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图 1 雅砻江锦屏 Ⅰ 级库区主要滑坡灾害分布
Fig. 1 Distribution of main landslide disasters in the Jinping Ⅰ reservoir area of the Yalong River
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图 2 红岩子滑坡现场照片
Fig. 2 Site photos of Hongyanzi landslide
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图 3 水库滑坡变形失稳机制示意图
Fig. 3 Schematic diagram of the landslide deformation andfailure process in the reservoir area
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图 7 水位波动诱发水库滑坡试验装置示意图
Fig. 7 Schematic diagram of flume experiment of the water level fluctuation induced reservoir landslide
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图 8 水位波动诱发水库滑坡试验结果
Fig. 8 Experimental results of reservoir landslides induced by water level fluctuation
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图 9 新华斜坡浅层小规模滑坡
Fig. 9 Small-scale landslide on shallow Xinhua slope
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图 12 滑坡涌浪传播特征试验
Fig. 12 Landslide surge propagation characteristics experiments
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图 14 基于InSAR技术的滑坡早期识别
Fig. 14 Landslide detection based on InSAR technology
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图 15 滑坡3维整体变形监测结果
Fig. 15 Three dimensional deformation monitoring of landslide
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图 17 郑家坪变形体现场对比
Fig. 17 Site comparison of the Zhengjiaping landslide
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图 18 郑家坪滑坡体的治理
Fig. 18 Management of Zhengjiaping landsliden
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