山岭铁路隧道涌水径流水文灾害风险评估系统

技术领域

本发明涉及水文灾害风险评估技术领域，具体为山岭铁路隧道涌水径流水文灾害风险评估系统。

背景技术

在中国，山岭铁路是连接各地区必要的交通基础设施。山岭铁路不仅要穿越高山峡谷，还要不断穿越深大活动断裂带和纵横交错的地下水系，这就给山岭铁路隧道的施工带来了极大的突涌水风险。突涌水不仅会影响隧道工程施工、威胁施工人员的安全，尤其是涌水从隧道口涌出后还会对地表水系和附近地物造成很大影响，涌水径流会导致隧址区面临泥石流、山体滑坡等灾害风险。因此，山岭铁路隧道的涌水径流排放模拟及其导致的水文灾害风险评估问题亟待解决，急需对涌水径流的排放过程进行模拟，并对径流所导致的水文灾害风险进行评判，从而有效量化涌水径流排放对周边环境产生的风险。

通常传统技术都是对隧道内掌子面的涌水事件进行涌水量预测、预警以及防控，很少关注涌水径流的排放过程及其对隧址区水文造成的风险大小。针对涌水从隧道口涌出后形成地表径流这一事件，对涌水径流的排放过程进行模拟并对其造成的水文灾害风险进行评判。

由于隧道掌子面开挖时涌水的连续性和不同施工阶段涌水的间断性导致隧道口出流数据难以获取且难以应用于水文科学研究中；并且，巨大山体会产生山体效应，致使山体上的隧道存在岩爆、岩溶、高低热等风险，这些灾害会直接导致山岭铁路隧道在施工过程中涌出高温水和岩溶水，这不仅会影响施工进度，威胁施工人员的安全，还会对地表、地下水系产生扰动，而且涌水从隧道口涌出后对隧址区的水文状况也会造成很大影响。

发明内容

本发明的目的是：针对现有技术中径流排放模拟分析结果准确度低的问题，提出山岭铁路隧道涌水径流水文灾害风险评估系统。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：

山岭铁路隧道涌水径流水文灾害风险评估系统，包括径流影响因子获取子系统、径流排放模拟子系统和水文灾害风险等级判断子系统；

所述径流影响因子获取子系统用于采集并校正径流排放过程的影响因子；

所述径流排放模拟子系统用于根据径流影响因子获取子系统处理后的影响因子模拟涌水径流的排放过程，得到径流排放模拟结果；

所述水文灾害风险等级判断子系统根据径流排放模拟结果对隧道涌水径流的水文灾害风险进行评估。

进一步的，所述影响因子包括高程因子、坡度因子和坡向因子。

进一步的，所述径流影响因子获取子系统包括径流基础数据获取模块和径流基础数据处理模块；

所述径流基础数据获取模块用于获取隧道涌水径流排放的基础数据，所述基础数据包括隧址区遥感影像、隧址区内涌水径流的属性数据以及水量监测数据，

具体步骤为：

首先利用哨兵二号卫星采集隧址区DEM高程遥感影像，遥感影像的空间分辨率为5米，云量覆盖率小于10％，

然后利用数字航摄仪DMC采集隧址区内涌水排放径流的图像，并根据采集到的隧址区内涌水排放径流图像提取隧址区内涌水排放径流属性数据，所述涌水排放径流的属性数据包括径流横断面间距、径流中心线距两岸的距离以及上下游横断面间的左岸、中心线和右岸的间距，所述隧址区内涌水排放径流的图像的空间分辨率为120光学线对/mm、光谱分辨率为48bit、云量覆盖率小于1％；

最后利用水量监测点获取水量监测数据，所述水量监测数据包括流量、流速和水位数据，

所述径流基础数据处理模块用于隧道涌水径流排放的基础数据进行校正与处理，具体步骤为：

利用栅格计算器对哨兵二号卫星采集到的隧址区DEM高程遥感影像进行解译，然后对解译后的图像进行辐射定标，即将解译后图像的DN值转化为辐射亮度值，然后经过大气校正，把隧址区的高程、坡度和坡向数据的反射信息从大气中提取出来，最后，根据校正后的图像中隧址区的高程、坡度和坡向数据的反射信息并根据区位特征进行图像裁剪，得到隧址区高程、坡度和坡向数据，即高程因子、坡度因子和坡向因子。

进一步的，所述隧址区内涌水径流的属性数据包括径流横断面间距、径流中心线距两岸的距离。

进一步的，所述径流排放模拟子系统，包括径流影响因子融合模块、水文模型建立模块和径流水力模拟模块，

所述径流影响因子融合模块用于对处理后的径流影响因子进行融合与识别，具体步骤为：

首先，利用Arcgis软件中的洼地填充计算隧道涌水径流流向，再利用Arcgis软件中的径流累计计算来模拟径流河网，然后在Arcgis软件中根据高程因子、坡度因子和坡向因子提取径流河网并生成径流河道，之后利用空间分析法在水量监测点处或在径流拐点处对径流河道进行分割，使得至少有一个分割横断面包含水量监测数据，并将水量监测站点的水量监测数据赋值在径流横断面上，最终，得到径流线；

所述水文模型建立模块基于1：1000地形图，利用HEC-HMS地表径流模型建立径流线的水文模型，

所述径流水力模拟模块根据径流线的水文模型进行水量演进运算，最终得到涌水径流排放的模拟结果，并提取涌水径流排放的模拟结果中的径流线的风险敏感因子的模拟结果，所述径流线的风险敏感因子的模拟结果包含径流水面高程变化量、径流流速、径流流动面积、径流水面宽度和径流水力增速。

进一步的，所述HEC-HMS地表径流模型包括地表流模型和河道水流模型。

进一步的，所述水文灾害风险等级判断子系统包括判断矩阵构造模块、风险权重计算模块、水文灾害风险等级划分模块和水文灾害风险等级评判模块，

所述判断矩阵构造模块用于将径流水面高程变化量、径流流速、径流流动面积、径流水面宽度和径流水力增速作为一级指标，构建星型层次结构模型，根据星型层次结构模型采用比较标度法并结合调查问卷得出隧道涌水导致的水文灾害风险敏感因子的相对重要性构造判断矩阵，判断矩阵为：

其中，A表示总目标，数字表示相对重要性，径流水面高程变化量、径流流速、径流流动面积、径流水面宽度和径流水力增速分别对应B1、B2、B3、B4和B5；

所述风险权重计算模块基于判断矩阵得到水文灾害风险敏感因子的风险权重，并利用层次分析法得到水文灾害风险权重系数；

所述水文灾害风险等级划分模块用于根据径流线的风险敏感因子的模拟结果及水文灾害风险权重系数进行叠加分析，得到风险叠加参数Q

所述水文灾害风险等级评判模块用于根据风险叠加参数Q

进一步的，所述水文灾害风险等级评判模块判定原则为：

若水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

进一步的，所述风险叠加参数Q

Q

Q

进一步的，所述水文灾害风险等级判断子系统还包括一致性检验模块，所述一致性检验模块用于对判断矩阵进行一致性检验。

本发明的有益效果是：

针对山岭铁路隧道的这两个特殊性(首先，由于隧道掌子面开挖时涌水的连续性和不同施工阶段涌水的间断性导致隧道口出流数据难以获取且难以应用于水文科学研究中；其次，巨大山体会产生山体效应，致使山体上的隧道存在岩爆、岩溶、高低热等风险，这些灾害风险会直接导致山岭铁路隧道在施工过程中涌出高温水和岩溶水，这不仅会影响施工进度，威胁施工人员的安全，还会对地表、地下水系产生扰动，而且涌水从隧道口涌出后对隧址区的水文状况也会造成很大影响。)，本申请创造性地将涌水径流的高程、坡度和坡向要素融入山岭铁路隧道涌水的径流影响因子获取模块，目的是为了全方位真实推演涌水排放场景，全面分析涌水从隧道口涌出后的走势，高精度还原涌水排放流径，提高涌水径流排放过程模拟的准确度。并通过构建星型层次结构—水文模型模拟结果叠加分析函数，计算隧道涌水径流导致的隧址区水文灾害风险等级，目的是能够更直观更准确地对水文灾害风险进行评判。

本申请可以系统的分析涌水从隧道口涌出后的走势，高精度还原涌水排放流径，从而全方位真实推演涌水排放场景，即使在缺乏长期高精度的相关观测资料的情况下，也可以构建出一个维护费用低且输出结果简洁精确的山岭铁路隧道涌水排放水文模型。此外，本申请还通过构建星型层次结构—水文模型模拟结果叠加分析函数确定水文灾害风险等级评判方法，并以径流水文灾害风险等级渲染图的形式直观展示隧道涌水径流排放事件导致的隧址区水文灾害风险的范围和程度。

附图说明

图1为系统结构的整体流程示意图；

图2为系统的星型层次结构模型；

图3为实施例中大柱山隧道涌水径流河道；

图4为水文模型建立模块中涌水径流排放的概化河道；

图5为实施例中涌水径流排放的模拟结果；

图6为实施例中径流水文灾害风险等级渲染图。

具体实施方式

需要特别说明的是，在不冲突的情况下，本申请公开的各个实施方式之间可以相互组合。

具体实施方式一：参照图1具体说明本实施方式，本实施方式所述的山岭铁路隧道涌水径流水文灾害风险评估系统，包括：径流影响因子获取子系统、径流排放模拟子系统和水文灾害风险等级判断子系统，

所述径流影响因子获取子系统用于采集并处理影响径流排放过程的各类指标参数，包括径流影响因子获取模块、径流影响因子处理模块。径流影响因子是在常规因子基础上增加的山岭隧道特有指标，所述径流影响因子包括隧址区的高程、坡度和坡向，隧址区遥感影像，隧址区内所有涌水径流的属性数据(径流横断面间距、径流中心线距两岸的距离等)以及水量监测数据。

所述径流排放模拟子系统用于涌水径流的排放过程模拟，包括径流影响因子融合模块、水文模型建立模块和径流水力模拟模块，即利用径流影响因子获取子系统整合后的数据模拟出径流的排放演变过程，得到径流排放模拟计算结果。

所述水文灾害风险等级判断子系统，包括判断矩阵构造模块、风险权重测算模块、水文灾害风险等级划分模块和水文灾害风险等级评判模块，即根据径流排放模拟计算结果中的风险敏感因子构造星型层次结构模型，再根据星型层次结构模型确定风险敏感因子判断矩阵，进而得到风险敏感因子的风险权重。然后基于水文模型确定风险敏感因子的模拟结果，结合隧道各段风险敏感因子的模拟结果和风险权重综合评判构建星型层次结构—水文模型模拟结果叠加分析函数，计算得到水文灾害风险值。在确定水文灾害风险等级评判标准后，对隧道涌水径流的水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

若水文灾害风险叠加参数Q

其中，径流基础数据获取模块，用于隧道涌水径流排放的基础数据的获取，利用多传感器(“空天地”一体化监测技术)采集复杂背景下的山岭铁路隧道涌水径流排放相关影响因子得到异源信息。

“空”是指基于传统的卫星观测数据系统，依托哨兵2号(Sentinel-2)地球观测卫星采集高精度山岭铁路隧道隧址区DEM遥感影像数据，监测隧道建设过程中成像30米以下、云量覆盖小于10％且覆盖主要监测区、影像质量良好的隧道口周围2km距离范围内的高空间分辨率遥感影像，有条件的地区优先选取10米以下高空间分辨率遥感影像，数据格式为shp格式；

“天”是指利用数字航摄仪DMC采集隧址区内涌水排放径流的图像，并根据采集到的隧址区内涌水排放径流图像提取隧址区内涌水排放径流属性数据，所述涌水排放径流的属性数据包括包括径流横断面间距、径流中心线距两岸的距离等。当成图比例尺为1：2000时，拍摄航高为1440m，航向幅面宽度为1132m，旁向幅面宽度为1991m，地面分辨率为0.144m，像空间分辨率为120光学线对/mm，光谱分辨率为48bit；

“地”是指使用实际水量监测点获取实时水量监测数据，水量数据的时间间隔为1天，该数据为站点数据，不存在空间分辨率，数据格式为.txt文件。

径流基础数据处理模块，用于隧道涌水径流排放的基础数据的校正与处理，利用栅格计算器对哨兵2号(Sentinel-2)地球观测卫星卫星采集到的隧址区DEM高程遥感影像进行解译，然后对解译后的图像进行辐射定标，即将解译后图像的DN值转化为辐射亮度值，然后经过大气校正，把隧址区的高程、坡度和坡向数据的反射信息从大气中提取出来，最后，根据校正后的图像中隧址区的高程、坡度和坡向数据的反射信息并根据区位特征进行图像裁剪，得到隧址区高程、坡度和坡向数据，即高程因子、坡度因子和坡向因子。

径流排放模拟子系统，包括径流影响因子融合模块、水文模型构建模块和径流水力模拟模块。

径流影响因子融合模块，对处理后的径流影响因子进行融合与识别，得到此系统的基础输入数据，从而提高数据的准确性与可靠性。将校正处理后的系统基础数据进行径流线描绘和径流横断面划分。首先，利用Arcgis软件中的洼地填充计算隧道涌水径流流向，再利用Arcgis软件中的径流累计计算来模拟径流河网，然后在Arcgis软件中根据高程因子、坡度因子和坡向因子提取径流河网并生成径流河道，之后利用空间分析法在水量监测点处或在径流拐点处对径流河道进行分割，使得至少有一个分割横断面包含水量监测数据，并将水量监测站点的水量监测数据赋值在径流横断面上，最终，我们得到了一条径流线(径流河道)，标记了多处径流横断面，并利用数字航摄仪DMC对得到的径流线进行核查和鉴别，减少误判。

水文模型构建模块，基于1：1000地形图，利用HEC-HMS地表径流模型构建径流线的水文模型。

径流水力模拟模块，采用HEC-HMS水文模型中的动波模型，根据径流线的水文模型在HEC-RAS水面线计算软件中进行水量演进运算，最终得到涌水径流排放的模拟结果，并提取涌水径流排放的模拟结果中的径流线的风险敏感因子的模拟结果，所述径流线的风险敏感因子的模拟结果包含径流水面高程变化量、径流流速、径流流动面积、径流水面宽度和径流水力增速。

动波模型是HEC-HMS地表径流模型中的概念模型，模型尽可能地描述了集水区地表及较小集水河道中的地表水运动的物理机制。由于在山岭地区通常无法获得长期高精度的相关观测数据，而动波模型的模型参数仅与量测和观测的集水区特性有关。因此，在不便获取长期高精度的现场实测数据的情况下，动波模型是最好的选择。

动波模型包括地表流模型和河道水流模型：

(1)地表流模型。平面上的水流主要是一维流动。一维情况的动量方程是：

式1中，S

能量梯度的求解方程为：

式2中，Q为涌水流量；R为径流水力半径；A为径流的横断面积；N为阻力系数。

对于浅水流，底坡和能量梯度近似相等，加速度效应可以被忽略，所以动量方程可以简化为：

S

能量梯度方程可以简化为：

Q＝αA

式4中，α和m是与水流几何和表面粗糙度有关的参数。

地表流中的一维连续方程为：

式5中，B为径流水面宽；q为单位长度河道的入流量；

将一维连续方程简化为适合平面浅水流的方程为：

将一维动量方程与一维连续方程结合起来，即为动波近似方程：

HEC-HMS将涌水径流表示成一个具有单位宽度的矩形河道，其中：α＝1.486S

表1表面径流建模的地表流糙率系数(USACE，1998)

(2)涌水径流模型。地表流的动波近似方程对河道水流模型也是适用的。河道水流时，径流入流来自集水区平面或上游河道。其中α和m的值见表2所示。

表2不同形状径流河道的动波参数(USACE，1998)

水文灾害风险等级判断子系统，包括判断矩阵构造模块、风险权重测算模块、水文灾害风险等级划分模块和水文灾害风险等级评判模块。采用星型层次结构—水文模型模拟结果叠加分析函数来评判水文灾害风险的思路是：首先通过星型层次结构模型计算出风险敏感因子的风险权重，然后构造判断矩阵进行风险判断，得到符合一致性检验的风险权重后，根据最大模拟结果原则确定水文灾害风险等级划分标准，进而判断某隧道涌水径流导致的水文灾害风险所属等级。

判断矩阵构造模块，在深入分析导致水文灾害的各方面因素的基础上，确定出涌水径流排放模拟结果中的径流水面高程变化量(Crit W.S.)、径流流动面积(Flow Area)和径流水面宽度(Top Width)是径流导致水文灾害发生的直接影响因素，径流流速(VelChnl)和径流水力增速(E.G.Slope)是径流导致水文灾害发生的间接影响因素。因为径流的水面高程变化量越大，说明在相同涌水量情况下，沿径流向下游流动的水量越少，向径流两侧流动的水越多，因此对周围水文环境造成的灾害程度也就越大。相反，径流的水面高程变化量小的隧道涌水径流区段，说明此区段径流的流动量大，其对隧址区的水文灾害风险也就越小。因此，以隧道涌水径流导致的水文灾害风险敏感因子为总目标A，径流水面高程变化量、径流流速、径流流动面积、径流水面宽度和径流水力增速分别作为B1、B2、B3、B4和B5作为一级指标，建立星型层次结构模型如图2所示。通过运用层次分析法构建星型层次结构模型，能够更加直观准确地描绘出各个风险敏感因子之间的相关关系。

根据星型层次结构模型，采用比较标度法，并通过对科研专家、山岭铁路隧道施工技术人员和政府相关管理部门发放调查问卷110份，收回问卷72份，回收率超过65％，分析统计得出隧道涌水导致的水文灾害风险敏感因子的相对重要性，构造判断矩阵如表3。

表3A(B)判断矩阵

风险权重测算模块，由于每个因素对水文灾害的影响程度是不一样的，因此分别计算出水文灾害风险敏感因子的风险权重。利用层次分析法计算水文灾害风险权重系数，以A(B)判断矩阵为例，据式8计算每行元素乘积W

据式9，计算W

据式10，对

据式8、式9、式10，对判断矩阵A(B)进行一致性检验：

查表4可得RI＝1.12，故一致性检验系数CR为：

表4一致性指标RI查询表(TLSaaty，1980)

可知，该矩阵满足一致性检验要求，因此一级指标的风险权重系数分别为M

表5水文灾害风险权重系数表

水文灾害风险等级划分模块，将径流线的风险敏感因子的模拟结果及水文灾害风险权重系数进行叠加分析，得到风险叠加参数Q

式13中，Q

表6水文灾害风险等级划分标准

水文灾害风险等级评判模块，依据水文灾害风险等级划分标准，对特定隧道涌水径流的水文灾害风险进行真实评判。利用式13，对该特定隧道涌水径流的水文灾害风险叠加参数Q

实施例：

本申请选择大柱山铁路隧道作为实验对象。大柱山隧道位于云南省保山市，穿越横断山，全长14484米，平均海拔高达4000米。大柱山隧址区地下资源丰富，断层密集、岩溶发育，是一座涌水风险极高的山岭铁路隧道。

参照图1具体说明本实施方式，本实施方式所述的一种山岭铁路隧道涌水径流水文灾害风险评估系统，包括：径流影响因子获取子系统、径流排放模拟子系统和水文灾害风险等级判断子系统。

径流影响因子获取子系统，包括径流基础数据获取模块和径流基础数据处理模块。所述径流影响因子是在常规因子基础上增加的山岭隧道特有指标，包括隧址区的高程因子、坡度因子和坡向因子，所述基础数据包括隧址区遥感影像、隧址区内所有涌水径流的属性数据(径流横断面间距、径流中心线距两岸的距离等)以及水量监测数据。

径流基础数据获取模块，用于隧道涌水径流排放的基础数据的获取，利用多传感器(“空天地”一体化监测技术)采集复杂背景下的山岭铁路隧道涌水径流排放相关影响因子得到异源信息。

利用哨兵2号(Sentinel-2)地球观测卫星采集2011年大柱山隧道在建时的隧址区DEM高程遥感影像，遥感影像的空间分辨率为5米，云量覆盖率小于10％；然后利用数字航摄仪DMC采集隧址区内涌水排放径流的图像，并根据采集到的隧址区内涌水排放径流图像提取隧址区内涌水排放径流属性数据，所述涌水排放径流的属性数据包括径流横断面间距、径流中心线距两岸的距离以及上下游横断面间的左岸、中心线和右岸的间距，所述隧址区内涌水排放径流的图像的空间分辨率为120光学线对/mm、光谱分辨率为48bit、云量覆盖率小于1％，以Excel文件形式保存；最后利用水量监测点获取水量监测数据，所述水量监测数据包括流量、流速和水位数据。水量监测数据的时间分辨率为1天，以Excel文件形式保存。

径流基础数据处理模块，用于隧道涌水径流排放的基础数据的校正与处理，利用栅格计算器对哨兵2号(Sentinel-2)地球观测卫星采集到的隧址区DEM高程遥感影像进行解译，然后对解译后的图像进行辐射定标，即将解译后图像的DN值转化为辐射亮度值，然后经过大气校正，把隧址区的高程、坡度和坡向数据的反射信息从大气中提取出来，最后，根据校正后的图像中隧址区的高程、坡度和坡向数据的反射信息并根据区位特征进行图像裁剪，得到隧址区高程、坡度和坡向数据，即高程因子、坡度因子和坡向因子，数据类型为矢量数据，比例尺为1：2.5万。

径流排放模拟子系统，包括径流影响因子融合模块、水文模型构建模块和径流水力模拟模块。

径流影响因子融合模块，对处理后的径流影响因子进行融合与识别，首先，利用Arcgis软件中的洼地填充计算隧道涌水径流流向，再利用Arcgis软件中的径流累计计算来模拟径流河网，然后在Arcgis软件中根据高程因子、坡度因子和坡向因子提取径流河网并生成径流河道，之后利用空间分析法在水量监测点处或在径流拐点处对径流河道进行分割，使得至少有一个分割横断面包含水量监测数据，并将水量监测站点的水量监测数据赋值在径流横断面上，最终，我们得到了一条径流线(径流河道)，标记了多处径流横断面，并利用数字航摄仪DMC对得到的径流线进行核查和鉴别，减少误判。图3为大柱山隧道出口(25°12′59″N，99°14′06″E)的涌水径流线。

水文模型构建模块，基于1：1000地形图，利用HEC-HMS地表径流模型构建大柱山隧道出口涌水径流线的水文模型。通过Arcview3.3的拓展模块HEC-GeoHMS 3.3对径流DEM数据进行处理，提取径流的地形参数及河道特征参数，将径流划分为子流域(名称为R10W10)，并在此基础上构建HEC-HMS工程。读取河系图网、径流数据(河系及河段名称)和横断面数据(断面高程、上下游断面左岸间距及曼宁糙率值、上下游断面主深槽间距及曼宁糙率值、上下游断面右岸间距及曼宁糙率值、收缩和扩张系数)并输入HEC-RAS软件，最终得到径流线的水文模型中涌水径流排放的概化河道如图4所示。

径流水力模拟模块，采用HEC-HMS水文模型中的动波模型，根据径流线的水文模型在HEC-RAS水面线计算软件中进行水量演进运算，最终得到涌水径流排放的模拟结果(如图5所示)，并提取涌水径流排放的模拟结果中的径流线的风险敏感因子的模拟结果(如表7所示)，所述径流线的风险敏感因子的模拟结果包含径流水面高程变化量、径流流速、径流流动面积、径流水面宽度和径流水力增速。利用实际水量监测点测量的水量数据对模拟结果进行验证，结果显示模拟结果与实测值的整体趋势基本保持一致，证实了本发明方法的可靠性和合理性。

表7风险敏感因子的模拟结果

水文灾害风险等级判断子系统，包括判断矩阵构造模块、风险权重测算模块、水文灾害风险等级划分模块和水文灾害风险等级评判模块。

判断矩阵构造模块，将径流水面高程变化量、径流流速、径流流动面积、径流水面宽度和径流水力增速作为一级指标，构建星型层次结构模型，根据星型层次结构模型采用比较标度法并结合调查问卷得出隧道涌水导致的水文灾害风险敏感因子的相对重要性构造判断矩阵(如表3所示)。

风险权重测算模块，基于判断矩阵得到水文灾害风险敏感因子的风险权重，并利用层次分析法得到水文灾害风险权重系数(如表5所示)。

水文灾害风险等级划分模块，根据径流线的风险敏感因子的模拟结果及水文灾害风险权重系数进行叠加分析，得到风险叠加参数Q

水文灾害风险等级评判模块，依据水文灾害风险等级划分标准，对特定隧道涌水径流的水文灾害风险进行真实评判。利用式13，对该特定隧道涌水径流的水文灾害风险叠加参数Q

Q

＝-173.8×0.3231+18.04×0.3231+55.44×0.1615+5.57×0.1196

+944.13×0.0727＝27.932

Q

＝-78.8×0.3231+17.58×0.3231+56.87×0.1615+5.96×0.1196

+770.08×0.0727＝46.1019

Q

＝-73.06×0.3231+6.40×0.3231+156.19×0.1615+5.64×0.1196

+713.4×0.0727＝56.2255

Q

＝-88.12×0.3231+18.8×0.3231+53.18×0.1615+4.86×0.1196

+422.27×0.0727＝17.4716

Q

＝-8.49×0.3231+4.15×0.3231+240.71×0.1615+4.64×0.1196

+380.19×0.0727＝65.6672

经星型层次结构-水文模型模拟结果叠加分析函数计算后，得到大柱山隧道涌水径流的水文灾害风险叠加参数Q

表8大柱山隧道涌水径流的水文灾害风险等级

需要注意的是，具体实施方式仅仅是对本申请技术方案的解释和说明，不能以此限定权利保护范围。凡根据本申请权利要求书和说明书所做的仅仅是局部改变的，仍应落入本申请的保护范围内。