CN109726902A - 一种边坡稳定性评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种边坡稳定性评价方法，其特征在于，为了评价边坡稳定性，提出一种考虑多目标因素的边坡稳定性评价方法，充分利用了逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的多目标决策分析过程，运用待评价边坡指标实际数据计算指标权重，避免了指标权重主观赋权影响，大大简化了计算过程。待评价边坡数量不受模型限制，可同时进行多个边坡稳定性评价。评价指标可根据实际情况灵活调整，模型精细度高，有利于普及使用，实现了综合、客观、可靠的边坡稳定性评价方法。

Description

一种边坡稳定性评价方法

技术领域

本发明涉及露天矿、水电、交通、垃圾填埋场等基础工程建设含有的边坡，具体是涉及边坡稳定性评价。

背景技术

边坡失稳是人类居住和工程活动的山岭地区一种常见地质灾害现象，危害性大、暴发性强，一旦发生，将严重威胁人民群众的生命财产和各种工程安全，造成重大损失。确定边坡稳定性状态是进行边坡防治、滑坡灾害预警的重要基础和前提。因此，迫切需要对边坡稳定性进行分析评价。

边坡稳定性评价不仅要考虑可定量的自然因素(地震烈度、降雨量、坡高、森林植被覆盖率等等)对斜坡的影响。事实上，边坡失稳发生也受较多定性的自然因素(岩性、坡面形态、断层发育程度等)和人为因素(开挖程度、排水系统、维修状况等)综合作用影响，加剧坡体自身的失稳程度。由于复杂的外界扰动、多变的地质环境条件，工程实践中边坡稳定性影响因素各异，没有统一的评价指标。这种大量不确定的定性、定量因素造成评价系统需要解决量级、量纲各异的不确定性因素有机融合问题，给边坡稳定性评价带来很大困难。目前，层次分析法、模糊数学法、灰色聚类法、突变理论、神经网络、支持向量机等在边坡稳定性评价中得到广泛应用，但层次分析法、模糊数学法、灰色聚类法、突变理论存在定性指标量化分析不足和评价指标主观赋权等问题，较大影响了评价精度。神经网络和支持向量机计算过程复杂，实施困难，不利于普及使用。

针对上述边坡稳定性评价过程中存在的问题与不足，本发明提出了一种使用逼近理想解排序方法的边坡稳定性评价方法。逼近理想解排序方法(TOPSIS，Technique forOrder Preference by Similarity to Ideal Solution)是一种常用的有限方案多目标决策分析法，是描述定性与定量之间不确定性关系转化的有力数学工具，能较好解决量级、量纲各异的不确定性因素有机融合问题。为了避免评价指标主观赋权的局限性，运用待评价边坡指标实际数据计算指标风险贡献率，进而确定指标权重。通过计算待评价边坡与理想解的相对贴近度评判边坡稳定性状态，计算过程简单，容易实施。此外，评价指标可根据待评价边坡实际情况任意调整，有利于普及使用。

发明内容

本发明目的是提供一种边坡稳定性评价方法，充分利用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的多目标决策分析过程，提高边坡稳定性评价的精确度、效率，解决背景技术中存在的上述问题。

本发明的技术方案是：一种边坡稳定性评价方法，包含如下步骤:

S1：确定边坡稳定性评价指标体系，待评价边坡评价指标实际数据；

S2：建立加权决策矩阵；

S3：计算待评价边坡的相对贴近度，判断待评价边坡稳定性等级。

进一步地，在上述方案中，步骤S2所述建立加权决策矩阵具体包括以下步骤：

①建立标准决策矩阵X；

假设指标分级标准数目有k个，评价指标为n个，若第1个评价指标等级标准表示为(χ₀₁,χ₁₁]，(χ₁₁,χ₂₁]，(χ₂₁,χ₃₁]，……，(χ_(k-1)1,χ_k1]，则标准决策矩阵第1列第(k+1)行的值为χ₀₁,χ₁₁,χ₂₁,χ₃₁,……,χ_(k-1)1,χ_k1；若待评价边坡数目有l-k个，则标准决策矩阵中的评价单元数为m＝k+1+l-k＝l+1，标准决策矩阵X用式(1)描述：

其中：a_ij为第i个评价单元的第j个评价指标，其中i＝1,2,3,…,m；j＝1,2,3,…,n。

②对标准决策矩阵规范化，规范化决策矩阵Z计算如式(2)所示；

其中：a_ij为标准决策矩阵的元素，其中i＝1,2,3,…,m；j＝1,2,3,…,n。

③利用待评价边坡指标实际数据计算指标风险贡献率，确定指标权重如式(3)所示；

其中：W_j为第j个评价指标的权重；a_j为待评价边坡中第j个评价指标实测值的平均值；b_j为第j个指标各级标准值的平均值；n为指标个数。

③规范化的标准决策矩阵与权重矩阵相乘，建立加权决策矩阵；

Y_ij＝W(j)Z_ij (4)

其中：i＝1,2,3,…,m；j＝1,2,3,…,n

进一步地，在上述方案中，所述确定边坡稳定性评价指标体系，包括定性指标和定量指标，评价指标个数可依据边坡实际情况灵活调整，评价指标分等级评价标准、定性指标等级赋值依据相关规范、国家标准及借鉴相关研究者评价指标分类标准成果。

进一步地，在上述方案中，步骤S3所述计算待评价边坡的相对贴近度具体包括以下步骤：

1)确定正理想解x⁺和负理想解x^-；

其中，加权决策矩阵第一行Row1＝x⁺，加权决策矩阵第k+1行Row(k+1)＝x^-，k为评价指标最大分级标准数。

2)计算待评价边坡到正理想解的距离和到负理想解的距离如式(4)和式(5)；

其中：i＝1,2,3,…,m，

3)计算相对贴近度，如式(6)所示；

进一步地，依据待评价边坡的相对贴近度判断边坡的稳定性状态。

本发明的有益效果是：本发明充分利用了逼近理想解排序方法的多目标决策多分析过程，运用边坡实际数据计算评价指标权重，避免了以往主观赋权的局限性，提高了评价结果的精确性；评价指标、分级标准及评价边坡数目可根据工程实际情况灵活调整，计算过程简单，容易实施，有利于普及使用。

具体实施方式

以四川叠溪、炉霍2次地震中的2个失稳边坡、云南丽江地震中的2个稳定边坡为例，以2个失稳边坡、2个稳定边坡为例，对其进行稳定性评价。表1为边坡稳定性评价指标等级标准，表2为4个边坡实际数据，其中1为四川叠溪较长台滑坡、2为四川炉霍马山滑坡、3为云南丽江团山1号斜坡、4为云南丽江洪水塘斜坡。

表1边坡稳定性评价指标等级标准

表2各边坡数据

由表1和表2建立标准决策矩阵X，如表3所示。

表3标准决策矩阵X

由公式(2)对表3进行规范化处理，建立规划化决策矩阵Z，见表4。

表4规范化决策矩阵Z

由公式(3)、(4)对表4进行加权处理，建立加权决策矩阵Y，见表5。

表5加权决策矩阵Y

由表5确定正理想解x⁺和负理想解x^-分别为：

x⁺＝[0 0 0 0 0 0]

x^-＝[0.092 0.110 0.045 0.106 0.070 0.084]

表6为所有方案到正理想解的距离S_i ⁺和到负理想解的距离S_i ^—及相对贴近度C_i

由表6可以发现，1号边坡评价结果不稳定、2号边坡评价结果极不稳定、3号边坡评价结果中等稳定、4号边坡评价结果中等稳定，均与实际情况吻合，从而验证本发明提供的边坡稳定性评价方法可行性。

Claims (5)

1.一种边坡稳定性评价方法，其特征在于，利用了逼近理想解的排序方法(TOPSIS)的多目标决策分析过程包括以下步骤:

S1：确定边坡稳定性评价指标体系，包括坡体形态、坡高、坡角、坡体结构、岩土体特性、新构造运动特征、年降雨量、场地地震烈度等等；

S2：确定待评价边坡评价指标的实际数据；

S3：建立所述评价指标的加权决策矩阵Y；

S4：计算待评价边坡的所述实际数据与所述评价指标的相对贴近度，判断待评价边坡稳定性等级。

2.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性评价方法，其特征在于，上述步骤S3中的所述加权决策矩阵Y具体包括以下步骤：

①建立标准决策矩阵X；

②对标准决策矩阵规范化，规范化决策矩阵Z计算如式(1)所示；

其中：a_ij为标准决策矩阵的元素，其中i＝1,2,3,…,m；j＝1,2,3,…,n。

③利用待评价边坡指标实际数据计算指标风险贡献率，确定指标权重如式(2)所示；

其中：W_j为第j个评价指标的权重；a_j为待评价边坡中第j个评价指标实测值的平均值；b_j为第j个指标各级标准值的平均值；n为指标个数。

④规范化的标准决策矩阵与权重矩阵相乘，建立加权决策矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性评价方法，其特征在于，步骤S3所述计算待评价边坡的相对贴近度具体包括以下步骤：

①确定正理想解x⁺和负理想解x^-；

②计算待评价边坡到正理想解的距离和到负理想解的距离如式(3)和式(4)；

其中：i＝1,2,3,…,m，

③计算相对贴近度，如式(5)所示；

。

4.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性评价方法，其特征在于，所述确定边坡稳定性评价指标，包括岩土特性新构造运动特征、坡高、坡角、年均降雨量、场地地震烈度等。

5.根据权利要求2所述的一种边坡稳定性评价方法，其特征在于，所述建立标准决策矩阵具体包括以下步骤：

1)形成评价指标分级标准矩阵和待评价边坡矩阵；

2)将评价指标分级标准与待评价边坡矩阵合并成1个决策矩阵，其中待评价边坡可为任意个数。