库区滑坡是一类具有显著热-水-力多场耦合特征的重大地质灾害。一旦发生灾难性的崩塌，可能会触发滑坡-泥石流-堰塞湖溃决等链生灾害，对大坝、库区及下游城镇居民的生命财产安全构成严重威胁。近年来，全球极端天气气候事件频发，各国都进入了自然灾害的高发期。以我国三峡库区为例，2020年遭遇了1998年以来最严重的汛情，5月至7月的累计降雨量超过500 mm，由此引发了该区域大量的滑坡运动和崩塌。全面掌握滑坡地下多物理场的动态演化特征，对于揭示库区滑坡灾变机理及其潜在驱动因素具有重要的理论价值和现实意义。
目前，常规的滑坡监测技术在大量程、高时空分辨率和多元表征等方面仍存在诸多挑战，极大地限制了我们对滑坡多物理场相互作用及其演化特征的认识。针对上述问题，我所朱鸿鹄教授课题组与南大苏州南智传感产学研平台深度合作，选取长江三峡库区藕塘滑坡为研究区，利用弱反射光纤光栅（WFBG）技术，构建了滑坡地下多元信息的光纤神经感测系统，开展了特大型库区滑坡的热-水-力动力学研究（见图1和2）。这项工作是施斌教授团队2018年获得的国家科学技术进步奖一等奖“地质工程分布式光纤监测关键技术及其应用”成果的重要延伸。
图1 库区滑坡热-水-力光纤神经感测系统及多场演化机制示意图
图2 藕塘滑坡现场调查与监测示范站建设
研究团队通过现场长期实时监测，成功捕获了藕塘滑坡地下关键界面及其邻接层的温度、水分和应变信息，重构了高时空分辨率的多物理剖面（图3），在此基础上阐明了滑坡深部的变形演化特征和温度-渗流-变形多元耦合机理，为精准掌握三峡库区特大型滑坡的灾变机制及其驱动因素提供了重要的技术手段和理论支撑。
图3 藕塘滑坡地下温度、水分及应变信息的时空剖面与气象记录
滑坡的多元表征结果显示，除了已探明的、位于20m深度的主滑面以外，还存在一个新近生成的浅层次级滑面。研究团队通过对滑面热-水-力响应机制的研究，揭示了滑坡地下应变状态和水分迁移的演化规律，得到“短时高强降雨是滑面加速变形的主要驱动因素”这一重要结论（图4）。此外，研究团队认为，近年来频繁的极端天气事件激活了三峡库区部分库岸边坡的次生滑面，因此迫切需要将多尺度对地观测技术和地下界面多元表征方法相结合，针对地质灾害易发区构建空-天-地-体多维监测网络，实现对库区潜在地质灾害的实时监测与超前预警。
上述研究成果近期以“Subsurface Multi-Physical Monitoring of a Reservoir Landslide with the Fiber-Optic Nerve System”为题，发表在地球科学领域顶级期刊《Geophysical Research Letters》（Nature Index收录）上。我院博士研究生叶霄为论文的第一作者，朱鸿鹄教授为通讯作者，其他合作者包括施斌教授、硕士生王佳、长安大学张勤教授，以及意大利国家研究委员会水文地质保护研究所L. Schenato、A. Pasuto教授。这项研究工作得到了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金优秀青年基金项目和面上项目的资助。