公路路基地质灾害危险性评价指标与方法分析

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1、第一章前言边断裂体系活动强烈。在这样的动力地质环境下，大规模的崩塌、滑坡屡屡发生。在我国，几乎所有的山区公路都不同程度的受到崩滑流灾害的破坏【2】。例如川藏公路沿线分布有泥石流沟1036条，滑坡419处，崩塌1525处，受灾路段总长3176krn。如甘肃省公路总里程只有3．6万km，但却有超过2．4万km的公路存在地质灾害隐患。2003年发生的公路地质灾害造成的直接经济损失2000多万元人民币，公路地质灾害造成的间接经济损失超过4亿元。据统计，2004年我国发生造成人员伤亡或较大经济损失的地质灾害共

2、976起，因灾害造成直接经济损失20．58亿元，我国因公路地质灾害造成的经济损失总计高达数百亿元。2008年5月12日汶川地震造成的直接经济损失8451亿元人民币。汶川地震使四川省交通基础设施损毁十分严重，损失十分巨大。灾害造成四川省21条高速公路、16条国省干线公路、2．4万km农村公路的路基路面、桥梁隧道等结构物不同程度受损，受损里程近2．8万km(其中高速公路近200km、国省干线公路3800km、农村公路24100km)，损坏国省干线桥梁670座、45323延米，隧道24座、20417延米，

3、据不完全统计，四川省交通基础设施直接经济损失达580亿元。从这些统计数据可以看出，公路灾害造成的经济损失越来越大。然而由于崩塌、滑坡、泥石流、路基沉陷地质灾害发生的地点、时间、规模和方式带有很大的不确定性。虽然政府和公众已经意识到地质灾害所带来的风险是客观存在的，但是在预防公路地质灾害的决策时，往往缺乏全面的信息和充分的依据，分析评价方法也处在研究阶段，还不够系统完善，不可避免地存在一定的盲目性。主动有效地预防和减轻路基地质灾害，首先需要对灾害本身特点有比较全面的认识。由于种种原因，公路管理部门对公

4、路地质灾害侧重于灾害治理，提前预防的主动防灾和减灾举措相对较少；同时，民众参与的广泛性仍十分有限。造成这种局面的主要原因是地质灾害发生复杂性、公路管理模式、资金投入不足、经济发展水平不高等；同时人们对公路地质灾害规律的认知还有诸多的不足，使得在制定防灾减灾决策时缺乏足够的依据，难以做出确定性决策。这一切都有赖于对地质灾害危险性评价和风险评价水平的提高【3】。近二十年来，地质科技人员在地质灾害评价与预测方面开展了大量的工作，取得了较为丰硕的成果。这些工作大多数是围绕着地质灾害危险性评价，但针对公路灾害

5、进行危险性评价还比较少。我国自1999年底开始进行建设项目地质灾害危险性评估，现在已经形成一套较完整的评估方法和理论，但仅仅局限于定性研究，特别在地质灾害危险性综合评估分区中，定量化程度不高，存在一定的主观性和不确定性，受评估报告编制者知识水平、业务水平和经验的影响较大。另外，由于公路地质灾害危险性评估工2长安人学硕士学位论文作实行项目负责制，要对评估结论负责，一些评估单位为了规避风险，夸大地质灾害危害程度，提高危险性分区级别，给项目建设单位增加了不必要的地质灾害防治资金。因此，需研究出一套适合于公

6、路路基地质灾害危险性评价的方法，以避免上述缺点和弊端。公路的建设与发展，促进了中国经济的快速发展，但同时也带来了日益严重的环境’问题【4】，尤其是我国重特大地质灾害具有规模大、成因机制复杂、灾害损失大，防治难度高等特点。为全面提高公路抗灾能力，保障公路畅通，推动区域社会、经济发展，2006年交通部科教司西部交通建设科技项目管理中心对西部交通建设科技项目“路基灾害防治技术推广及应用示范"进行了立项，旨在抓紧推广应用已有的公路灾害防治研究成果和技术，研究公路减灾防灾的新技术和对策，为交通部“干线公路灾害

7、整治工程"试点和推广工作提供技术支持，提出一整套科学、有效、全面、经济合理的公路路基灾害防治方法，显著减小因公路灾害造成的经济损失和社会影响【6】。而进行地质灾害危险性指标和评价方法的研究是进行灾害治理的前提和基础，能够为认识灾害活动的发展阶段，预测未来灾害活动程度，提供技术支撑和依据，对可能发生灾害的地方进行预警或防治，最大限度的减少灾害造成的损失，因此，研究公路地质灾害危险性评价指标和评价方法具有十分重要的意义。地质灾害危险性评价是一项起点高、技术创新性强、难度大和操作性强的新兴技术工作，需要在

8、实践中逐步探索和完善。对建设项目区存在重大潜伏地质灾害问题的路段提供防治措施和建议，可以指导建设项目安全实施和运营，对建设用地审批提供科学依据和防治重大地质灾害等方面具有十分重要的现实意义和历史意义【3¨。本论文是在西部交通建设科技项目“路基灾害防治技术推广及应用示范"有关研究内容和依托工程的基础上进行的，将重点研究公路崩塌、滑坡和路基沉陷等典型地质灾害的机理、危险性评价指标体系及评价方法等内容。运用理论分析与现场调查相结合的方法，分析研究公路地质灾害的危险性影响因子