滑坡运动距离超越概率评价及危险性区划.pdf

滑坡运动距离超越概率评价及危险性区划是地质灾害风险评估的重要方面，主要针对滑坡发生时可能的运动范围及其对周围环境和人类活动的影响程度。本文介绍了一种基于拉丁超立方采样法（LHS）的滑坡运动距离超越概率定量评价方法，旨在提高滑坡滑程预测的准确性，从而为滑坡危险性区划提供科学依据。 滑坡运动距离的预测通常受到岩土体物理力学参数不确定性的影响，这些参数包括但不限于土壤的密度、含水量、内摩擦角等。传统的动态数值模拟方法在处理这种不确定性时可能限制了预测精度。LHS是一种统计抽样技术，它能够在多维空间中实现均匀且高效的样本分布，适用于处理复杂系统的不确定性分析。在此方法中，滑坡计算参数被视为服从特定概率分布的随机变量，通过LHS对这些变量进行分层抽样，生成多组不同的参数组合。接着，利用动态数值模型计算每组参数对应下的滑坡运动距离，这些距离构成了滑坡可能运动距离的分布。 在确定了不同运动距离阈值下滑坡运动的距离分布后，可以计算超越概率，即滑坡运动距离超过特定距离的可能性。例如，95%置信水平下的置信区间可以用来表示滑坡运动距离可能达到的最大范围。通过对运动距离与超越概率的分析，可以将滑坡潜在威胁范围分为极高、高、中、低、极低五个危险性等级，这有助于为防灾减灾提供决策支持。 以大堡子滑坡为例，应用该方法得到的95%置信区间为[196m, 302m]，并根据运动距离超越概率将危险性划分为五个等级。实际滑坡运动距离在该置信区间内，威胁范围也符合划分的高-极高危险区，验证了该方法的合理性和有效性。 这项研究的成果对于滑坡运动距离的评价和危险性区划提供了新的思路，不仅具有理论意义，也对工程实践有重要价值。通过运用超越概率概念，可以更准确地预测滑坡可能造成的破坏范围，从而提前采取预防措施，减少灾害损失。未来的研究可以进一步扩展此方法，结合其他不确定性量化技术和风险评估模型，以提高滑坡灾害风险管理的全面性和精确性。