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山体滑坡诱发涌浪的概率评估研究：以某山区水库为例
1. 研究团队与发表信息
本研究由Hangsheng Ma（河海大学岩土工程研究所）、Huanling Wang（河海大学教育部岩土力学与堤坝工程重点实验室）等7位作者合作完成，发表于Bulletin of Engineering Geology and the Environment期刊（2024年11月在线出版），DOI编号为10.1007/s10064-024-04003-2。
2. 学术背景
科学领域：本研究属于地质灾害与水利工程交叉领域，聚焦于滑坡诱发涌浪（Landslide-Generated Impulse Waves, LGIWs）的动力机制与概率风险评估。
研究动机：山区水库滑坡涌浪对坝体安全构成严重威胁（如1958年美国利图亚湾、1963年意大利瓦伊昂特等灾难案例）。传统确定性分析方法难以量化滑坡速度、体积等参数的不确定性，亟需开发概率评估方法。
目标：结合混合SPH-SWES方法（光滑粒子流体动力学-浅水方程耦合模型）与LSTM（长短期记忆网络）代理模型，提出一种概率评估框架，并以中国四川省某水库的ZJ滑坡B1区为案例验证其有效性。
3. 研究流程与方法
（1）混合SPH-SWES方法构建
- SPH模型：用于模拟滑坡滑动与初始涌浪生成。采用Mohr-Coulomb本构模型描述滑坡体力学特性，粒子间距2 m，光滑长度1.2倍间距。通过调整滑动带摩擦系数控制滑坡速度（6.78–20.80 m/s）。
- SWES模型（基于MIKE软件）：模拟大范围水域的涌浪传播。通过三角网格离散（单元尺寸8 m），设置开放边界避免反射波干扰。
- 耦合机制：SPH生成初始波形，通过692.2 m宽的波浪生成边界输入SWES模型，实现跨尺度模拟。
（2）确定性数值模拟
- 参数设计：采用正交试验法，设置7种滑坡体积（1820×10⁴–3380×10⁴ m³）和7种滑动速度，共49组样本。
- 动态过程分析：
- 滑坡运动阶段：滑坡整体滑动，最大速度12.9 m/s（8.5 s时），21 s停止。
- 涌浪演化：初始波幅34 m（15.6 s），受V型河谷地形影响，波幅在狭窄段增大（如弯道处增幅显著），在开阔段衰减（平均衰减率4.3 m/100 m）。
（3）LSTM代理模型开发
- 数据准备：以滑坡体积和速度为输入，坝前爬高（Runup Height）为输出，80%数据训练，20%测试。
- 模型优化：5层LSTM网络，500训练轮次，学习率0.05。评估指标R²=0.99，RMSE=0.104，MAPE=1.6%。
（4）概率分析
- 参数分布：滑坡体积服从对数正态分布（均值2600×10⁴ m³，方差0.1），速度服从正态分布（均值12.9 m/s，方差1.2）。
- 蒙特卡洛模拟：10万次抽样，计算爬高概率分布。
4. 主要结果
- 地形效应：涌浪幅值在狭窄河谷（如弯道处）增加73.5 m，在支流交汇处因能量扩散衰减。
- 参数敏感性：
- 滑动速度每增加10%，爬高增加8.67%；
- 滑坡体积每增加10%，爬高仅增加4.12%。
- 概率分布：84%概率下爬高集中于5.9–7.5 m，坝顶安全裕度（1.28 m）不足，需加固滑坡B1区。
5. 结论与价值
- 科学价值：首次将SPH-SWES与LSTM结合，实现LGIWs全链条概率评估，为复杂地形下涌浪预测提供新方法。
- 应用价值：建议通过坡脚回填、排水等措施加固ZJ滑坡，并建立监测预警系统。
6. 研究亮点
- 方法创新：混合模型兼顾局部高精度（SPH）与大范围效率（SWES），LSTM代理模型将计算时间从数周缩短至分钟级。
- 工程指导性：量化了参数不确定性对风险的影响，支持水库安全设计。
7. 其他发现
- 涌浪反射机制：滑坡对岸的反射波导致水面二次抬升（25 s后波幅回升），需在灾害链模型中考虑。
- 机器学习适用性：LSTM在小样本下表现优异，未来可扩展至多参数耦合分析。
该研究为山区水库滑坡涌浪风险评估提供了方法论范例，兼具理论创新与工程实践意义。