机器学习辅助的根系加固边坡降雨诱发滑坡可靠性分析研究报告
一、研究团队与发表信息
本研究由波兰科学院水利工程研究所（Institute of Hydro-engineering, Polish Academy of Sciences）的Barbara Maria Świtała与奥地利自然资源与生命科学大学（University of Natural Resources and Life Sciences）的Carlotta Guardiani、Enrico Soranzo及Wei Wu合作完成，发表于《Canadian Geotechnical Journal》2023年第60卷。通讯作者为Enrico Soranzo。
二、学术背景与研究目标
科学领域与背景
研究聚焦于岩土工程与机器学习交叉领域，针对降雨诱发植被加固边坡的滑坡概率预测难题。传统确定性分析方法忽略土壤与根系参数的固有变异性，而植被根系通过增强土体抗剪强度影响边坡稳定性，其力学-水力耦合机制复杂。
研究动机
全球范围内浅层滑坡频发，植被加固（如根系网络）虽能提升稳定性，但参数不确定性（如根系力学特性、土壤渗透性）导致可靠性分析困难。现有研究多基于极限平衡法，未能完全耦合水力-力学响应，且缺乏高效的概率评估方法。
研究目标
开发一种结合耦合水力-力学模型与机器学习代理模型的方法，量化根系加固边坡在降雨条件下的失效概率，解决传统方法计算效率低、忽略参数随机性的问题。
三、研究流程与方法
1. 本构模型构建
- 模型基础：扩展修正剑桥模型（Modified Cam-Clay），引入Bishop有效应力公式与饱和度相关硬化项，耦合根系强化效应。
- 关键方程：
- 屈服面方程（式1）：描述土体塑性行为，包含根系强化项（rp、minir）与饱和度硬化项（b）。
- 预固结压力演化（式3）：通过根系激活应变（ε̇r）量化根系强度渐进动员。
- 数值实现：通过Abaqus的UMAT子程序实现，采用隐式积分与返回映射算法。
2. 边坡数值模拟
- 对象与参数：理想化边坡模型，根系层厚度0.6 m（模拟Bromus inermis草种），土壤参数基于粉质砂土实验数据（表1）。
- 边界条件：降雨强度16 mm/h（“暴雨”级别），模拟非饱和到饱和过程（初始吸力10 kPa）。
- 有限元模型：CPE8RP单元，半坡降雨以减小边界效应（图1）。
3. 可靠性分析框架
- 随机变量：根系参数（rp、minir）、水力参数（ks、a、n）设为随机变量，分布类型：
- rp与minir：均匀/截断正态分布（COV=0.3）。
- a、n：对数正态分布（负相关ρ=-0.25）。
- ks：独立对数正态分布（COV=0.8）。
- 采样方法：拉丁超立方采样（LHS）生成1000组参数组合（小样本），蒙特卡洛生成100万组（大样本）。
4. 机器学习代理模型
- 算法对比：线性回归、决策树、随机森林、极限梯度提升（XGBoost），以R²、RMSE为指标。
- 训练流程：
- 输入特征：rp、minir、ks、a、n。
- 输出标签：不同时间步（13–15小时）的坡趾水平位移。
- 超参数优化：网格搜索与5折交叉验证（表5）。
- 最佳模型：XGBoost（R²≥0.975），用于大样本失效概率预测。
四、主要结果
1. 确定性分析结果
- 植被加固使滑坡启动时间从13.49小时延至15.85小时，最终位移从0.055 m降至0.038 m（表2）。
- 根系通过增加预固结压力延缓饱和软化效应（图2-3）。
2. 可靠性分析结果
- 失效概率：基于位移阈值（0.02h=0.025 m），XGBoost预测大样本Pf随时间递增（13小时2%→15小时21.6%），略高于小样本直接计算结果（图9-10）。
- 模型外推性：对超出训练范围的参数组合（0.3%数据），XGBoost预测偏差增大（R²=85.8%），需谨慎处理。
五、结论与价值
科学价值
- 提出首个耦合水力-力学-随机性的根系加固边坡分析框架，证实机器学习可高效替代高成本数值模拟。
- 揭示根系参数变异性对滑坡概率的显著影响（如rp的COV=0.3导致Pf波动达20%）。
应用价值
- 为滑坡风险实时预警系统提供概率化工具，支持植被物种选择与加固设计优化。
- 方法论可扩展至其他地质工程可靠性问题（如地震边坡稳定性）。
六、研究亮点
1. 创新模型：首次将根系激活应变概念融入本构方程，克服传统Wu-Waldron模型（Wu et al. 1979）中恒定黏聚力的局限。
2. 算法优势：XGBoost在少量训练数据（1000组）下实现高精度预测，突破蒙特卡洛法的计算瓶颈。
3. 跨学科整合：融合岩土力学、非饱和土理论与机器学习，为生态-工程协同设计提供量化依据。
七、其他发现
- 根系参数分布类型（均匀/正态）对Pf影响较小（差异%），但水力参数相关性（a与n的ρ=-0.25）不可忽略。
- 未来需建立根系参数数据库，并考虑根系空间异质性（如深根乔木的间距效应）。
（注：专业术语如Modified Cam-Clay、Latin Hypercube Sampling等首次出现时保留英文，后文使用中文译名。）