杜 偉 王佳穎 李玉容 楊國(guó)柱

(國(guó)網(wǎng)電力空間技術(shù)有限公司, 北京 102209)

近年來(lái)我國(guó)極端天氣事件時(shí)有發(fā)生,受其影響我國(guó)多地的滑坡、崩塌和泥石流等地質(zhì)災(zāi)害事件頻發(fā),由此造成人員傷亡和基礎(chǔ)設(shè)施癱瘓等重大的損失。因此,必須加強(qiáng)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害防治的研究,有效保障人民生命財(cái)產(chǎn)和國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施的安全。為了切實(shí)提高國(guó)家地質(zhì)災(zāi)害防治的能力,我國(guó)先后頒布了《地質(zhì)災(zāi)害防治條例》《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)地質(zhì)災(zāi)害防治工作的決定》及《全國(guó)地質(zhì)災(zāi)害防治“十三五”規(guī)劃》等法規(guī),計(jì)劃建立健全地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)、監(jiān)測(cè)預(yù)警、綜合治理、應(yīng)急防治四個(gè)體系。風(fēng)險(xiǎn)分析包括評(píng)估地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性以及災(zāi)害發(fā)生的嚴(yán)重程度兩個(gè)部分,是地質(zhì)災(zāi)害防治體系中的重要內(nèi)容。[1]

滑坡是一種典型的地質(zhì)災(zāi)害,具有顯著的不確定性和后果損害性,是典型的風(fēng)險(xiǎn)事件。對(duì)滑坡進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)管理的研究是近年來(lái)地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。[2]滑坡災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)分析可分為區(qū)域和單體尺度。區(qū)域性滑坡風(fēng)險(xiǎn)分析是在大范圍內(nèi)對(duì)邊坡進(jìn)行危險(xiǎn)性的時(shí)空預(yù)測(cè)以及對(duì)承災(zāi)體進(jìn)行易損性的調(diào)查評(píng)價(jià),最終繪制危險(xiǎn)性區(qū)劃圖,為地區(qū)性的風(fēng)險(xiǎn)管理提供依據(jù);單體滑坡風(fēng)險(xiǎn)分析則側(cè)重于對(duì)單一邊坡破壞風(fēng)險(xiǎn)的量化分析,其研究結(jié)果有助于分析滑坡的破壞機(jī)理,是在區(qū)域性滑坡風(fēng)險(xiǎn)分析基礎(chǔ)上的細(xì)化。[3]

關(guān)于單體滑坡風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算,文獻(xiàn)[4-5]提出了不同的計(jì)算方法,其中多數(shù)方法須要求解邊坡發(fā)生破壞的概率及災(zāi)害導(dǎo)致的損失。邊坡的破壞概率與巖土體參數(shù)的不確定性密切相關(guān),可由可靠度理論求得[1]。除了巖土體參數(shù),影響單體滑坡風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果的重要因素是邊坡的空間幾何形態(tài)、尺寸以及失效后果的估算。通過(guò)傳統(tǒng)的測(cè)繪方法很難迅速準(zhǔn)確地獲得復(fù)雜邊坡表面的空間特征,也很難估算潛在的滑坡體積。

基于無(wú)人機(jī)遙感(UAVRS)獲取邊坡的空間形態(tài)特征是近年來(lái)興起的一種新方法。UAVRS系統(tǒng)是指以無(wú)人駕駛飛行器為載體,通過(guò)掛載相機(jī)或激光雷達(dá)等遙感傳感器,在無(wú)線通信設(shè)備或機(jī)載計(jì)算機(jī)程控系統(tǒng)操控下獲取空間遙感信息的一套系統(tǒng)。UAVRS的優(yōu)點(diǎn)包括設(shè)備成本和使用成本相對(duì)較低,使用場(chǎng)景靈活,能夠快速響應(yīng)和非接觸式等。因此,UAVRS系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于邊坡的穩(wěn)定性分析、地質(zhì)勘查和變形監(jiān)測(cè)等方面。文獻(xiàn)[6]介紹了基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影的公路邊坡三維重建和災(zāi)害識(shí)別方法;文獻(xiàn)[7-8]介紹了使用搭載單鏡頭的小型無(wú)人機(jī)獲取高陡邊坡的巖體結(jié)構(gòu)面參數(shù)及對(duì)露天礦山邊坡建立精細(xì)化FLAC3D數(shù)值模型;文獻(xiàn)[9]介紹了通過(guò)固定翼無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)露天采坑地表變形的動(dòng)態(tài)變化,為滑坡預(yù)警預(yù)報(bào)和應(yīng)急救援提供數(shù)據(jù)支撐。這些研究表明無(wú)人機(jī)遙感是獲取復(fù)雜坡體表面空間特征的一種新型方法。但是,如何基于無(wú)人機(jī)遙感進(jìn)行滑坡災(zāi)害的定量風(fēng)險(xiǎn)分析仍鮮有報(bào)道。

因此,依托無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái),通過(guò)激光雷達(dá)采集邊坡體的形狀及位置信息,利用ArcMap和Rhino軟件建立邊坡的幾何模型并進(jìn)行網(wǎng)格劃分;將使用有限差分軟件FLAC3D計(jì)算邊坡的安全系數(shù),使用一階可靠度方法計(jì)算邊坡的破壞概率;通過(guò)對(duì)FLAC3D進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),求解三維復(fù)雜邊坡的失效后果。最后進(jìn)行滑坡災(zāi)害的定量風(fēng)險(xiǎn)分析。

1 工程概況

皖南山區(qū)受地形、氣候、地質(zhì)構(gòu)造和人類工程活動(dòng)等因素的影響,滑坡災(zāi)害多發(fā),人民的生命財(cái)產(chǎn)安全和公路、鐵路、輸電線路等基礎(chǔ)設(shè)施的平穩(wěn)運(yùn)行都受到嚴(yán)重威脅。因此,選擇皖南山區(qū)池州某縣道旁塔基邊坡作為研究對(duì)象,用以研究無(wú)人機(jī)遙感在滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用。該邊坡由碎石土層及下覆的基巖兩部分組成,其土性參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 邊坡巖土體參數(shù)Table 1 Soil parameters of slope rock

采用的無(wú)人機(jī)設(shè)備是大疆經(jīng)緯M600(圖1),其參數(shù)見(jiàn)表2所示。無(wú)人機(jī)飛行時(shí),搭載數(shù)字綠土LIAIR 220N無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)掃描系統(tǒng),用于采集邊坡體的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)。與通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載傾斜攝影相機(jī)獲取邊坡體的光學(xué)影像數(shù)據(jù)相比,對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理后可以濾去坡體表面植被的影響,能更真實(shí)地反映復(fù)雜坡體表面的空間幾何特征。

圖1 大疆經(jīng)緯M600無(wú)人機(jī)Fig.1 An unmanned aerial vehicle of DJI Matrice 600

表2 無(wú)人機(jī)參數(shù)Table 2 Technical parameters of UAVs

2 邊坡精細(xì)化幾何模型的建立

邊坡的幾何模型包括地表模型及地層模型,結(jié)合二者并進(jìn)行網(wǎng)格劃分可以建立接近實(shí)際情況的坡體精細(xì)化數(shù)值模擬網(wǎng)格模型。

2.1 邊坡地表精細(xì)化幾何模型的建立

許多專家學(xué)者已經(jīng)在基于UAVRS采集地表激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)并處理得到地表數(shù)字高程模型(DEM)方面做了很多有益的工作[6,8]?；贒EM文件建立邊坡表面(簡(jiǎn)稱“坡表”)精細(xì)化三維幾何模型,須要用到ArcMap及Rhino軟件。其中,ArcMap軟件主要用于對(duì)*.tif格式的DEM文件進(jìn)行數(shù)據(jù)的光滑性處理,以便消除濾波及影像處理算法誤差引起的DEM畸變,得到相對(duì)平滑的坡表幾何形狀,并導(dǎo)出帶有高程信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù);Rhino軟件主要用于建立邊坡的實(shí)體模型并劃分網(wǎng)格。

2.1.1DEM數(shù)據(jù)的光滑性處理。

在ArcMap軟件中通過(guò)“添加數(shù)據(jù)”功能導(dǎo)入*.tif格式的DEM文件;使用“重采樣工具”功能以得到抽稀后的DEM柵格數(shù)據(jù)。圖2為根據(jù)無(wú)人機(jī)采集的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)得到的邊坡DEM信息。以根據(jù)DEM生成的等高線為例,其重采樣前、后的等高線分別見(jiàn)圖3。可見(jiàn),抽稀后得到的等高線更明晰平滑。

在上述步驟完成之后,須使用“柵格轉(zhuǎn)點(diǎn)”功能將處理好的DEM柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成帶有高程的點(diǎn)云數(shù)據(jù),并保存為*.dwg格式的文件。值得注意的是,此時(shí)生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)并不含有*.dwg文件可以識(shí)別的高程信息,還須要在其“屬性表”里面自行添加高程字段信息。最后,通過(guò)“導(dǎo)出至CAD”功能將文件保存為帶有高程信息的*.dwg格式的柵格點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

圖2 邊坡的數(shù)字高程信息Fig.2 Digital elevation information of slopes

a—重采樣前的等高線; b—重采樣后的等高線。圖3 重采樣前后的DEM等高線Fig.3 DEM contours before and after resampling

2.1.2邊坡實(shí)體模型的建立及網(wǎng)格劃分

在Rhino軟件中導(dǎo)入ArcMap軟件生成的*.dwg格式的柵格點(diǎn)云數(shù)據(jù)文件,使用Resurf插件的“從云點(diǎn)創(chuàng)建單張曲面”功能由點(diǎn)云建立邊坡地表的“曲面”模型。使用“擠出曲面”功能由邊坡的“曲面”模型建立“實(shí)體”模型,并通過(guò)“修剪”功能去除模型底部多余的部分,最后使用“將平面洞加蓋”功能即可生成如圖4a所示的封閉的邊坡三維實(shí)體模型。

a—坡表幾何模型; b—坡體幾何模型。圖4 坡體的精細(xì)化幾何模型Fig.4 Refined geometric models of slopes

2.2 地層幾何模型的建立

當(dāng)邊坡由成層土組成時(shí),須要在模型中建立土層分界面的位置,即建立地層的幾何模型。地層幾何模型與坡表幾何模型的建立方法類似,即:在ArcMap軟件中建立地層界面柵格,再將其導(dǎo)入Rhino軟件中并建立地層界面的“曲面”模型。在此基礎(chǔ)上,還須通過(guò)Griddle插件將地表模型和地層模型組合起來(lái)形成一個(gè)整體,方法是:1)通過(guò)“NonManifoldMerge”命令將邊坡實(shí)體模型與地層曲面模型相組合。2)使用“testExtendSlits”命令使組合的模型符合Rhino軟件的幾何規(guī)則。3)通過(guò)“ExtractSrf”命令去除組合模型的多余部分。

加入地層后的坡體幾何模型見(jiàn)圖4b。

2.3 網(wǎng)格劃分

基于無(wú)人機(jī)遙感獲取的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立坡體精細(xì)化幾何模型后,為了對(duì)邊坡進(jìn)行數(shù)值模擬分析,還須要對(duì)該幾何模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分。采用FLAC3D有限差分軟件進(jìn)行邊坡的穩(wěn)定性分析,因此,須要生成FLAC3D所需的網(wǎng)格文件*.f3grid。該項(xiàng)工作可在Rhino軟件中實(shí)現(xiàn),步驟[10]如下:

1)使用“mesh”命令建立實(shí)體模型的表面網(wǎng)格模型。

2)通過(guò)“Gsuf”命令將步驟1)表面網(wǎng)格模型重新劃分成符合FLAC3D建模要求的表面網(wǎng)格模型。

3)使用“Gvol”命令將步驟2)表面網(wǎng)格模型轉(zhuǎn)換成符合FLAC3D網(wǎng)格規(guī)則的體網(wǎng)格模型,并將其導(dǎo)出為符合FLAC3D格式的網(wǎng)格文件*.f3grid。如圖5所示,模型的高約147 m,寬度約為191 m,長(zhǎng)度約為354 m,基底厚約為41 m。該網(wǎng)格模型包含83 483個(gè)單元和67 285個(gè)結(jié)點(diǎn)。

圖5 Rhino中含地層信息的邊坡網(wǎng)格模型Fig.5 A grid model of slopes with stratum information in Rhino

3 滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的量化分析

風(fēng)險(xiǎn)(R)是指某種特定的危險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性(破壞概率Pf)與其產(chǎn)生的后果(C)的組合,其基本計(jì)算式為:

R=PfC

(1)

可見(jiàn),在單體滑坡的定量風(fēng)險(xiǎn)分析中,兩個(gè)重要步驟是計(jì)算邊坡的破壞概率及失效后果,其共同求解基礎(chǔ)是邊坡穩(wěn)定性的三維數(shù)值模擬。

3.1 邊坡的破壞概率

在巖土工程界通常使用安全系數(shù)Fs來(lái)定量評(píng)價(jià)邊坡的穩(wěn)定性,并認(rèn)為Fs小于1時(shí)邊坡失穩(wěn)破壞。一般采用可靠度分析方法來(lái)求解邊坡的破壞概率,并取式(2)所示的極限狀態(tài)函數(shù):

Z=g(X)=Fs(X)-1

(2)

其中X=[X1,X2, …,Xn]

式中:X為隨機(jī)變量;Fs為邊坡的安全系數(shù),它是變量X的函數(shù)。

邊坡破壞概率的計(jì)算式如下:

Pf=1-Φ(β)

(3)

式中:β為邊坡的可靠指標(biāo);Φ為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積函數(shù)。

研究使用常規(guī)的一階可靠度方法(FORM)求解可靠指標(biāo)β,其迭代計(jì)算式見(jiàn)式(4):

(4)

式中:μX、σX分別為變量X的均值及均方差。

由式(2)～(4)可見(jiàn),求解邊坡破壞概率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是求解邊坡的安全系數(shù),它可以由FLAC3D自帶的強(qiáng)度折減法求得。對(duì)于圖6所示的邊坡模型,在FLAC3D中對(duì)模型X方向邊界施加沿X方向的固定約束,對(duì)模型Y方向邊界施加沿Y方向的固定約束,固定模型底部邊界的位移。在此基礎(chǔ)上,即可采用solve fos命令求解邊坡的安全系數(shù)。

圖6 FLAC3D三維精細(xì)化邊坡模型Fig.6 A 3D refined slope model constructed by FLAC3D

3.2 邊坡的失效后果

邊坡失效后果的確定是個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題。為簡(jiǎn)單起見(jiàn),參考文獻(xiàn)[5]的方法,用滑坡體的體積V來(lái)代表邊坡災(zāi)害導(dǎo)致的損失C,即令C=V。

文獻(xiàn)[11]指出:滑坡在宏觀上的空間特征就是滑體與滑床相脫離,故可以將二者的分離界面定義為邊坡的滑動(dòng)面。邊坡產(chǎn)生破壞時(shí)滑坡體和滑床均存在變形,但是在滑裂破壞處的變形相對(duì)較大。在基于強(qiáng)度折減法的邊坡穩(wěn)定性數(shù)值模擬中,雖然可以由此繪制最大剪切應(yīng)變?cè)隽康戎稻€云來(lái)直觀顯示邊坡滑動(dòng)面的位置,但難以量化表示滑坡體的體積。而從位移的角度來(lái)描述這種變形分布時(shí),則可以認(rèn)為位移等值線最為密集區(qū)域即為剪切帶,并通過(guò)臨界位移等值面來(lái)表征三維滑坡面。以圖7所示的邊坡位移等值線剖面圖為例,滑動(dòng)面附近的位移等值線最密集,其位移值較小;滑體部分靠近臨空面,其位移則相對(duì)較大。因此,通過(guò)定義臨界位移值來(lái)確定滑動(dòng)面位置的同時(shí),可以依據(jù)臨界位移值區(qū)分邊坡的滑體和穩(wěn)定體,即:認(rèn)為邊坡體中位移大于該臨界位移值的單元屬于邊坡的滑動(dòng)破壞部分,所有該類單元體積的總和即為邊坡的滑坡體的體積。

基于這一思路,在FLAC3D中進(jìn)行了二次開(kāi)發(fā),具體步驟如下:

圖7 邊坡剖面的位移等值線 mFig.7 Contours of displacement for a vertical cross section of slopes

1)載入網(wǎng)格模型后,輸入“l(fā)ist zone gp”,得到所有網(wǎng)格單元編號(hào)(id)和該單元上的結(jié)點(diǎn)編號(hào),將網(wǎng)格信息保存為*.txt文件以便后續(xù)調(diào)用。

2)在FLAC3D中讀取步驟1)得到的網(wǎng)格信息,并將其存入數(shù)組中。

3)遍歷步驟2)數(shù)組中每個(gè)單元,并對(duì)每個(gè)單元的所有結(jié)點(diǎn)位移進(jìn)行判斷。該過(guò)程涉及的主要命令有g(shù)p_xdisp、gp_ydisp、gp_zdisp和find_gp。若單元上的每個(gè)結(jié)點(diǎn)位移均大于臨界位移值,則將該單元的體積保存至一個(gè)數(shù)組,該過(guò)程涉及的主要命令是z_volume。

4)對(duì)存儲(chǔ)體積的數(shù)組求和,即為滑體體積。

該方法的一個(gè)重要步驟是確定邊坡的臨界位移值。參考文獻(xiàn)[11]的建議,根據(jù)特定剖面邊界的剪應(yīng)變?cè)隽繕O大值點(diǎn)確定滑體剪出口位置,據(jù)此選擇邊坡的臨界位移值為0.2 m。以邊坡的定值法分析為例,求得的對(duì)應(yīng)的滑體體積為9.683×105m3,約占邊坡總體積(7.465×106m3)的13.0%。

基于FLAC3D進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)求解滑坡體積方法的優(yōu)點(diǎn)是能方便地求解滑動(dòng)面以上、坡表以下所有單元的體積。當(dāng)坡表的幾何形態(tài)由無(wú)人機(jī)遙感精確獲取后,即可準(zhǔn)確地確定任意形狀滑坡體的體積,在此基礎(chǔ)上可以方便地進(jìn)行滑坡災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)分析。

3.3 滑坡災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

對(duì)單體滑坡災(zāi)害進(jìn)行概率分析時(shí),須要明確研究對(duì)象穩(wěn)定性的影響因素及該因素所服從的概率分布。圖6所示的邊坡由碎石土層及基巖組成,影響邊坡穩(wěn)定性的主要變量是上層土的強(qiáng)度參數(shù)值,記上層土的黏聚力及內(nèi)摩擦角分別為c及φ,則基本變量X=[c,φ]。設(shè)基本變量服從正態(tài)分布,變異系數(shù)為0.1～0.4。在此條件下,邊坡的破壞概率、失效后果及風(fēng)險(xiǎn)值與強(qiáng)度參數(shù)變異系數(shù)的關(guān)系分別見(jiàn)圖8～10。圖中,顏色由藍(lán)至紅表示表示數(shù)值逐漸增加。

由圖8可知:隨著黏聚力和內(nèi)摩擦角變異系數(shù)的增大,邊坡的破壞概率逐漸增加。其中,黏聚力變異系數(shù)對(duì)邊坡破壞概率的影響較小,而內(nèi)摩擦角變異系數(shù)對(duì)邊坡破壞概率影響較大。內(nèi)摩擦角變異系數(shù)的增加會(huì)導(dǎo)致邊坡破壞概率的大幅增加;內(nèi)摩擦角變異系數(shù)較大時(shí),黏聚力變異系數(shù)的變化對(duì)邊坡破壞概率的影響程度減弱。

圖8 邊坡破壞概率與強(qiáng)度參數(shù)變異系數(shù)的關(guān)系Fig.8 Relations between failure probability of slopes and variation coefficients of strength parameters

表3給出了邊坡的性能等級(jí)與破壞概率的關(guān)系。[12]結(jié)合圖8及表3可知:當(dāng)內(nèi)摩擦角變異系數(shù)為0.4時(shí),邊坡達(dá)到了危險(xiǎn)級(jí)別,此時(shí)須對(duì)該邊坡開(kāi)展進(jìn)一步監(jiān)測(cè)。在黏聚力變異系數(shù)為0.1而內(nèi)摩擦角變異系數(shù)從0.1增長(zhǎng)到0.4的過(guò)程中,邊坡的性能從平均以上級(jí)別降至危險(xiǎn)級(jí)別,說(shuō)明在工程實(shí)踐中要重視對(duì)邊坡內(nèi)摩擦角變異系數(shù)的取值。

表3 邊坡的預(yù)期性能等級(jí)[12]Table 3 Expected performance grades of slopes

由圖9可知:邊坡失效后果近似隨著黏聚力變異系數(shù)的減小及內(nèi)摩擦角變異系數(shù)的增大而增大,直至趨于穩(wěn)定。此外,黏聚力變異性較小時(shí),會(huì)一定程度上減少內(nèi)摩擦角變異性對(duì)失效后果的影響。而對(duì)于上述危險(xiǎn)級(jí)別的邊坡(內(nèi)摩擦角變異系數(shù)為0.4),其發(fā)生破壞時(shí)還可能會(huì)造成更加嚴(yán)重的后果。

由圖10可知:隨著黏聚力和內(nèi)摩擦角變異系數(shù)的增大,滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)均隨之增加。圖10總體上與圖8較為類似,說(shuō)明對(duì)于該例而言,滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)主要由破壞概率控制。

圖9 邊坡失效后果與強(qiáng)度參數(shù)變異系數(shù)的關(guān)系Fig.9 Relations between failure consequences of slopes and variation coefficients of strength parameters

上述算例分析表明,將無(wú)人機(jī)遙感與邊坡穩(wěn)定的數(shù)值模擬及可靠度分析方法相結(jié)合,可以定量地確定滑坡災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)。若研究對(duì)象有多個(gè)邊坡,還可以基于滑坡災(zāi)害的量化風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果確定各個(gè)邊坡的危險(xiǎn)等級(jí),并對(duì)所有邊坡進(jìn)行重要性排序。

圖10 滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與強(qiáng)度參數(shù)變異系數(shù)的關(guān)系 104Fig.10 Relations between landslide risks and variation coefficients of strength parameters

4 結(jié)束語(yǔ)

提出了一種基于無(wú)人機(jī)遙感的滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析方法,該方法將無(wú)人機(jī)遙感、邊坡穩(wěn)定性的三維數(shù)值模擬及可靠度分析方法相結(jié)合,具有低成本、靈活快速且結(jié)果較為準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn),為線路設(shè)施巡檢和滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的快速響應(yīng)提供了新的思路。主要結(jié)論如下:

1)基于無(wú)人機(jī)遙感獲取的坡表激光點(diǎn)云數(shù)據(jù),結(jié)合ArcMap及Rhino軟件可以建立坡體精細(xì)化的幾何模型及數(shù)值計(jì)算模型。

2)在FLAC3D中進(jìn)行了二次開(kāi)發(fā),提出了根據(jù)臨界位移值識(shí)別滑坡體并計(jì)算滑坡體體積的方法。

3)量化分析了強(qiáng)度參數(shù)變異系數(shù)與滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,得到了強(qiáng)度參數(shù)變異系數(shù)與滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系云。