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《Engineering Geology》期刊2022年研究：基于极限平衡法的三维边坡稳定性分析及其在降雨诱发滑坡灾害评估中的应用
作者及机构
本研究由日本东北大学（Tohoku University）的Kenta Tozato、Nilo Lemuel J. Dolojan、Yoshiya Touge等学者联合完成，合作单位包括富山县立大学（Toyama Prefectural University）和福岛大学（Fukushima University）。论文于2022年8月10日在线发表于《Engineering Geology》期刊（卷308，文章编号106808）。
学术背景
滑坡灾害是全球范围内常见的自然灾害，尤其在气候变化导致极端降雨事件频发的背景下，其发生频率和破坏性显著增加。例如，2019年台风“海贝思”在日本岩手县釜石市引发了大规模滑坡，造成严重损失。传统滑坡评估方法（如二维模型）难以全面反映复杂地形和降雨渗透的影响，而现有三维模型又因计算成本高或数据需求严格（如不透水层信息）难以广泛应用于大区域评估。因此，本研究提出了一种结合入渗分析（infiltration analysis）、地表径流分析（surface flow analysis）和三维极限平衡法（3D limit equilibrium method）的综合框架，旨在开发一种高效、实用的滑坡风险评估方法，并探讨地形数据分辨率对分析结果的影响。
研究流程与方法
1. 理论模型构建
- 入渗分析：采用Green-Ampt模型（Green-Ampt model）模拟雨水入渗过程。该模型假设湿润锋（wetting front）以上区域为饱和状态，通过达西定律计算入渗率，并针对非均匀降雨和斜坡条件进行了修正（公式1-8）。
- 地表径流分析：基于扩散波模型（diffusion wave model），通过曼宁公式（Manning’s equation）计算未入渗雨水的径流量（公式9-11）。
- 边坡稳定性分析：采用Hovland三维极限平衡法（Hovland method），将滑体划分为柱状单元，通过椭球体滑面假设计算安全系数（Factor of Safety, FoS）（公式12-15）。湿润锋深度作为输入参数，用于确定滑面位置的孔隙水压力分布（图2）。
模型验证
实际灾害案例应用
主要结果
1. 入渗与径流模拟：UAV数据揭示了森林道路区域的局部积水现象（图11），而低分辨率数据无法反映此类细节。湿润锋深度在两种数据下的最大差异达0.4米（图10）。
2. 边坡稳定性评估：高精度数据预测的安全系数更低，与实际滑坡点（图13中标记点1和2）的吻合度更高（图14）。若将安全系数阈值放宽至1.2，所有实际滑坡点均被覆盖。
3. 地形分辨率影响：低分辨率数据会平滑微地形特征，导致对森林道路等关键区域的稳定性评估偏于乐观。
结论与价值
本研究提出了一种无需依赖不透水层信息的三维滑坡风险评估方法，通过Green-Ampt模型简化入渗计算，结合Hovland方法实现大区域高效分析。其科学价值在于：
1. 方法创新：首次将入渗、径流与三维极限平衡法耦合，为降雨诱发滑坡提供了实用化评估工具。
2. 应用意义：证明了高分辨率地形数据（如UAV数据）对微地形稳定性分析的必要性，尤其适用于森林道路等易损区域。
3. 局限性：未考虑非均质地质条件和长期降雨下的地下水影响，未来可结合Bishop简化法等改进模型精度。
研究亮点
- 多模型耦合：首次将Green-Ampt模型、扩散波模型与Hovland三维极限平衡法整合。
- 数据驱动：利用UAV数据验证了地形分辨率对滑坡预测的关键作用。
- 工程实用性：通过简化参数需求（如忽略不透水层），降低了大规模灾害评估的实施门槛。
其他有价值内容
研究还探讨了Hovland方法可能低估安全系数的倾向，建议未来引入更精确的三维分析方法（如简化Bishop法）。此外，参数敏感性分析表明， cohesion的取值对结果影响显著，需结合实地调查进一步优化。
以上报告完整涵盖了研究的背景、方法、结果与价值，并突出了其创新性和实际应用意义。