樊惠惠，李远富，蒋 频，杨昌睿，邹 鑫

(1.西南交通大学土木工程学院，成都 610031；2.高速铁路线路工程教育部重点实验室，成都 610031)

引言

泥石流是山区常见的一种地质灾害，我国的西南地区山地众多，地质条件复杂，泥石流灾害频发，其数量和规模居世界前列[1]。大部分泥石流灾害区域地段只能依靠重大工程结构物如高墩桥梁、深埋长隧才能通过，往往工程费用极高，并且控制着整条线路的安全性。拟建川藏铁路行经区域是典型的高海拔、大高差复杂艰险山区，泥石流灾害频繁发生，且现有技术条件难以在如此复杂的地形、地貌、地质条件下全面完整地掌握线路情况。因此，在制定选线策略时，就需要借助历史案例来支持和指导现在的方案决策。

案例推理是一种人工智能技术，它通过重用或者修改历史相似问题的解决方案来实现解决现有的问题。案例推理技术给遭遇瓶颈的问题以新的视野，其次是具有动态和增量式学习的优点，即在解决问题的同时也增大了系统的“知识面”，因此在诸多领域得到了广泛的应用[2-3]。

因此，针对拟建川藏铁路泥石流区域地质环境的复杂性和不可控性，重用已有泥石流实例的工程技术资料建立案例库，将案例推理技术应用在艰险山区泥石流区域铁路选线辅助决策中，以便于在出现新的泥石流案例时，充分采用案例库进行检索，寻求更科学、可靠的解决方法。

1 模型分析

1.1 案例推理基本理论

在案例推理中，首先根据历史案例资料建立案例库，当出现需要解决的问题，即目标案例时，根据案例的特征属性在案例库中进行检索，得到相似历史案例，并在相似案例的指导下，结合实际情况加以适当修正，得到解决方案。最后，将新的案例归纳整理，加入原案例库中，实现系统更新[4]。

1.2 特征属性选定

在案例推理技术中，相似案例的检索依据是特征属性，因此应选具有代表性的特性作为描述泥石流情况特征属性。泥石流是由于降水(暴雨、冰川、积雪融化水)在沟谷或山坡上产生的一种携带大量泥沙、石块和巨砾等固体物质的特殊洪流，按照泥石流激发条件分为：降雨型泥石流、冰水混合型泥石流。

根据大海拔、大高差常见的泥石流形成机制和时空分布规律的总结分析，结合泥石流本身的发育特征并综合两类泥石流的特点[5-7]，重点选取降雨因素、冰川及冰湖发育程度、植被覆盖率、松散物源条件、河沟纵坡和地层岩性6个主要属性。见图1。

图1 泥石流特征属性

1.3 特征值标准化

前文论述了与泥石流密切相关的特征属性，接下来需要将这些特征属性的指标进行量化和标准化，以便对已有的泥石流案例资料进行统筹管理，建立案例库。由于目前泥石流的安全性与各属性指标之间的量值关系等基础研究数据不够完善，量化处理泥石流与其影响因素之间的关系有一定难度，因此一般采用定性的方法进行描述，处理数据。

根据前人的研究以及已有的工程经验[8-11]，拟将泥石流安全性划分为5个等级：安全性高(1)、安全性较高(2)、安全性较低(3)、安全性低(4)、安全性极低(5)，各特征属性的量化范围见表1。

表1 泥石流灾害特征属性量化及赋值

1.4 权重的确定

泥石流案例的各个特征属性对泥石流安全性的影响程度不同，因此需要对各特征属性赋予不同的权值。实际情况中，由于工程数据资料的不完整，专家在实际评判时存在不确定性和模糊情况，一般的层次分析法难以解决这一问题。为了保证各特征属性权值的科学性、全面性及准确性，使用梯形模糊层次分析法确定权重[12]。

(1)构造判断矩阵

在梯形模糊层次法中，运用两两比较的方法构造判断矩阵，判断矩阵标度采用表2所示梯形模糊数表示。

表2 梯形模糊层次分析判断矩阵标度

(2)综合专家评估意见

假设泥石流灾害案例有n个，特征属性指标m个，现有l位专家进行打分评估，则根据第k位专家的打分，得到梯形模糊判断矩阵如下

k=1，2，…，l

(1)

根据模糊数的计算规则，综合各专家评估意见(假设各专家平等)得到模糊判断矩阵rij为

(2)

(3)一致性检验

首先将梯形模糊数转化为实数，其计算公式为

(3)

由式(3)可得实数映射矩阵，求得最大特征根为λmax，则一致性条件为

(4)

其中，CI为一致性指标；n为判断矩阵阶数。

若随机一致性比率CR=CI/RI<0.10，则判断矩阵通过一致性检验，否则需要修改判断矩阵。式中，RI为随机一致性条件，其取值如表3所示。

表3 1至9阶矩阵对应的RI值

(4)模糊权重的计算

将判断矩阵R=(rij)m×n的每一列元素作归一化处理

(5)

处理后的判断矩阵按行相加

(6)

最后对向量Wi=(W1，W2，…，Wn)T归一化处理

(7)

1.5 泥石流灾害案例库的建立

查阅相关文献[13-26]，搜集整理泥石流灾害案例涵盖了成昆铁路、南昆铁路、东川铁路、成兰铁路以及川藏公路5条线路，依据量化标准，最终建立的艰险山区泥石流灾害案例库如表4所示。

表4 艰险山区泥石流灾害案例库

1.6 基于灰色关联分析的案例检索

在运用案例推理方法时，案例检索是关键环节，需要结合实际情况，建立一种快速且可靠的案例检索机制。灰色关联分析法对样本的数量及其分布规律没有严格的要求，可在系统信息不完整的条件下，得到系统各因素的关联程度。因此，考虑到铁路工程项目初期工程数据资料尚不明确和完善的情况，本文选择灰色关联分析法建立案例库搜索机制[27]。

在进行关联分析时，将目标案例的各特征属性值构成的向量作为参考数据列，记为r0(r0={r01，r02，…，r0m})，案例库中的各案例记为rj(rj={rj1，rj2，…，rjm})。选取第K个特征属性，用式(8)表示目标案例与案例库案例的属性差

(8)

其中，ρ(ρ∈(0，1))为分辨系数，其作用是减轻极值在计算过程中产生的负面影响，在实际取用时，一般选择ρ=0.5比较合适[28]。

最后，根据下式计算可得目标案例与案例库案例之间的关联度

(9)

2 实例应用

以西南某铁路巴涅弄沟流域泥石流灾害工点作为目标案例[29]，利用前文提出的模型对目标案例的选线策略进行推理，然后与专家提出的建议方案进行对比，以验证该模型的有效性。

2.1 巴涅弄沟流域泥石流概况

巴涅弄沟于四川省白玉县县城，为金沙江支流欧曲的一级支流，处于藏曲右岸(沟口坐标：N 31.217 2°，E 98.820 1°)，为川藏线康定—昌都段一泥石流灾害工点。

(1)降雨因子

白玉县属大陆季风高原性气候，气候温和，年降水量600 mm。24 h最大降雨量为90 mm。

(2)冰川及冰湖发育程度

受气候与地形控制，流域内海拔4 700 m以上分布季节性冰雪或冰川覆盖，海拔4 300～4 700 m为寒冻风化侵蚀区，侵蚀强烈。历史记载发生的泥石流基本只与降水有关，冰川融水触发泥石流险情几率很小。

(3)植被覆盖率

海拔4 300 m以下分布有高寒稀疏林地和灌草植被。覆盖率超过50%。

(4)松散物源条件

沟道内分布崩塌、滑坡和坡积物，可以为泥石流提供固体物源。

(5)沟谷纵坡坡度

巴涅弄沟沟口海拔约3 020 m，落差2 000 m，主沟比降约203‰。

(6)地层岩性

巴涅弄沟沟岸山坡多为软硬相间地层，沟道内分布崩塌、滑坡和坡积物，可以为泥石流提供固体物源。

按照前文特征值标准化的规则，可得巴涅弄沟泥石流区域特征属性如表5所示。

表5 巴涅弄沟泥石流特征属性

2.2 基于案例推理的选线策略推理过程

运用公式(1)、公式(2)、公式(5)、公式(6)、公式(7)对各特征属性赋权，结果得各特征属性权重为W=(w1，w2，…，w7)=(0.271 7，0.271 7，0.088 4，0.040 7，0.040 7，0.198 1，0.088 7)，并通过了一致性检验。

然后依权重按照公式(8)、公式(9)进行灰色关联分析(本文分辨系数ρ取0.5)，结果如表6所示。

表6 相似度计算结果

从相似度计算结果来看，目标案例与中兆沟泥石流的相似度最高，高达0.979 6。相似案例与目标案例巴涅弄沟泥石流均属于暴雨型泥石流沟谷，在植被覆盖率、松散物源动储量以及地层岩性3个特征属性基本相同；虽然二者松散物源总储量有较大差别，但该特征属性所占权重较小；从沟谷纵坡坡度上来看，相似案例的297‰高于目标案例的203‰，但依据DZ/T 0220—2006《泥石流灾害防治工程勘查规范》，沟谷纵坡坡度高于213‰均为极易发生泥石流灾害的地区，目标案例很接近该阈值。因此，从整体上讲把中兆沟泥石流作为相似案例是合理的。

查询案例库可知，中兆沟泥石流区域受地形限制，铁路线路在泥石流沟南北两侧分别以隧道和桥梁形式穿越，用护坡等稳住松散物质、滑塌体及坡面残积物等，在中下游设置拦渣坝，并在泥石流通过段采用排导槽，使泥石流从两侧桥隧处顺畅下排。

根据该线路初期阶段专家给出的建议[29]，该线路原推荐路线在白玉县城路段以长隧通过，以桥梁方式跨越八涅弄沟下游沟道，并在沟口下游河段选择宽谷段设白玉车站，设计隧道与桥梁距离白玉寺相近，今后工程施工与铁路运营将涉及民族、宗教等问题，同时铁路隧道位于县城后山，增加了工程协调的难度。考虑到巴涅弄沟铁路沿线欧曲河干流段泥石流典型的活跃的泥石流沟谷，施工扰动可能加大灾害风险，因此建议铁路线尽可能避开。修改后的铁路线路在考虑白玉车站站址及欧曲河谷地形条件的基础上，改由县城对面(欧曲左岸)隧道通过。

通过对比可知，相似案例与目标案例原有方案采取的桥隧结构物通过泥石流地区的措施大致相似，因目标案例线路受地形限制，无法直接以桥梁跨过泥石流沟口或者隧道穿越，通过修改局部线路走向，得到调整后的方案同样是以隧道穿越巴涅弄沟泥石流堆积区，可以认为基于相似案例的建议措施是合理的。

3 结语

本文提出了一种铁路选线方案决策的新思路，结论如下。

(1)首先建立历史泥石流工程案例库。选取了降雨因素、冰川及冰湖发育程度、植被覆盖率、松散物源条件、河沟纵坡和地层岩性6个因素，为表征泥石流特征属性的因素。这些特征属性的数据比较容易在项目前期获取，且具有较高的可靠性和代表性，能够保证在项目初期，尽可能准确地表征泥石流案例特性，同时便于案例库的建立及后期的规范化处理。

(2)确定各特征属性权重。充分考虑到专家分析泥石流安全性时的不确定性和模糊因素，在确定各特征属性权重时，将梯形模糊数与传统的层次分析法相结合，使得各特征属性的权重尽可能全面和正确反映。

(3)在铁路工程项目前期各种数据资料不够详细的情况下，通过案例推理得到相似的历史泥石流案例，在相似案例的支持和指导下，结合实际工程情况进行分析，在初期得到较为合理的选线方案。该方法为山区铁路初期的选线方案决策提供了新的思路，具有一定的参考性。

通过实例验证，基于案例推理的艰险山区泥石流区域选线方案辅助决策模型能够在各工程地质要素尚不明确的条件下，得出较为合理的选线方案，可用于艰险山区铁道工程项目前期预可研及可研阶段的选线方案辅助决策。

重大铁路工程项目的选线是一个复杂和综合的系统工程，本文主要从泥石流灾害危险性的角度出发，为铁路项目初期的选线方案决策提供基础支撑，最终铁路的规划方案还需要结合其他因素综合研究确定。