человека (сообщение Л.Л. Шабынина).

В большей степени вызвало эти деформации и процессы низкое качество инженерных изысканий для проектирования тоннеля, недоизу-ченность сложного тектонического строения и режима подземных вод, геологического разреза состояния пород. Предполагалось, что участок полностью сложен гранитами и породы находятся в мерзлом состоянии.

4. Современные методы прогнозирования геологических процессов и явлений с целью рационального использования и охраны геологической среды

Каждый геологический процесс и явление развиваются в определенных природных условиях под воздействием комплекса климатических, физико­географических и инженерно-геологических факторов.

В настоящее время при исключительно широких масштабах деятельности человека, когда осваиваются практически все типы природных условий, большое значение имеет прогнозирование развития геологических и инженерно-геологических процессов и явлений как в естественном развитии, так и при инженерной деятельности человека.

Прогнозирование важно потому, что именно наличие, возникновение и развитие тех или иных геологических и инженерно-геологических процессов и явлений представляет те или иные трудности освоения территорий, и могут вызвать нежелательные изменения геологической среды.

Под прогнозом геологических процессов и явлений понимается (по определению А.И. Шеко) «научное, основанное на анализе закономерностей развития, предсказание места, времени, характера, (типа) и масштаба проявления тех или иных процессов, а также подверженности территории и объектов народного хозяйства их воздействию».

Следовательно, прогноз геологических и инженерно-геологических процессов и явлений, сводится к определению типа, места, масштаба и времени возникновения. К сожалению, не всегда можно дать прогноз такого содержания, предвидеть все перечисленные характеристики развития процесса. Но важным будет прогноз даже и одной какой-нибудь из перечисленных в определении характеристик процесса.

Выполняются прогнозы разных видов: а) по отношению к размеру геологической среды - локальные, региональные, глобальные прогнозы (в масштабе всей планеты); б) по времени - краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные, футурологические (на далекую перспективу); в) по способу выражения - количественные, качественные, смешанные; г) по источнику информации - эмпирические, теоретические.

Существуют разные методы прогнозирования, которые можно объединить в три группы:

1. сравнительно-геологические (природных аналогий, или инженерно­

геологических аналогий, или геологического подобия);

2. расчетные (математическое, аналитическое моделирование);

3. моделирование - а) создание моделей из различных материалов (вещественное моделирование); б) натурное.

Первая группа - сравнительно-геологические методы - основаны на изучении и выявлении условий факторов и закономерностей развития процессов в новейшее и современное время и переносе их действия на будущее на территории со сходными условиями. Эти методы

34

прогнозирования основаны на изучении и анализе существующих инженерно-геологических условий, являющихся результатами историй геологического развития территории, поэтому нужно пользоваться геологическими методами изучения возраста, генезиса, состава, условий залегания пород, тектоники, неотектоники и других факторов инженерно-геологических условий. Такой анализ позволяет выяснить причины и условия, вследствие которых возможно возникновение процессов. В табл. 11 приведены признаки, факторы, которые изучаются и оцениваются при прогнозировании геологических процессов методами аналогий [8].

Методами этой группы составляется преимущественно качественные прогнозы. К методам этой группы относятся: картирование территории (знаковые модели); анализ факторов и условий; индукция и дедукция; аналогия; экспертные заключения; геологические понятийные модели (понятия, теории концепции).

Вторая группа - расчетные методы. Методы математического моделирования основаны на составлении математических моделей процессов и явлений.

Математическое моделирование разделяется на детерминиро-ванное и статистическое.

Детерминированные модели - это математическое (в виде расчетных схем, формул или графически) выражение функциональных связей, зависимостей процессов и явлений, причин и факторов, обусловливающих эти процессы. Эти модели сильно упрощают взаимосвязи элементов природной среды и детерминированное моделирование не может считаться полностью достоверным прогнозом. Детерминизм - это материалистическое учение о причинной обус-ловленности всех явлений как в природе, так и в обществе, отрицающее наличие случайностей в развитии явлений. (энциклопедический словарь). Примером детерминированной модели абразионного процесса является следующее уравнение:

Q = E * КрКб * te, (13)

где Q - объем размытой породы; Е - энергия волн; К_р -коэффициент характеризуемой породы по размыву; Кб - коэффициент, характеризующий высоту, рельеф склона; t^b - время размыва с учетом разной интенсивности размыва во времени. Этот метод применяется в практике строительства водохранилищ [3]. В данной детерминиро-ванной модели учтены только четыре основные природные фактора развития процесса абразии. Но на развитие процесса абразии влияют и различные другие факторы - тектонические движения, растительность, деятельность человека и т.п., в том числе и случайные факторы.

35

Прогностический признак	Использование при прогнозировании
Структурно­ тектоническое положение	Оценка состава, свойств, условий залегания, степени нарушенности пород, режима подземных вод, рельефа с точки зрения возможности возникновения, развития, а также закономерностей распределения инженерно-геологических процессов и явлений
Сейсмичность	Оценка подготовленности пород к участию в возникновении и развитии инженерно-геологических процессов, закономерностей распределения инженерно-геологических явлений
Генезис, состав и свойства пород	Установление групп, типов, видов и т.д. пород, которые могут служить средой зарождения и развития инженерно-геологических процессов, а также приуроченности инженерно-геологических явлений к таким породам
Условия залегания пород	Установление взаимоотношений пород разного состава и свойств, нарушений сплошности, элементов залегания, обусловливающих возникновение, развитие инженерно-геологических процессов и распределение инженерно-геологических явлений в пространстве и времени
Гидрогеологические условия	Установление влияния на свойства пород подземных вод, роли гидростатического и гидродинамического давлений с точки зрения возможности возникновения и развития инженерно-геологических процессов, а также распределения инженерно-геологических явлений
Рельеф	Оценка влияния особенностей рельефа на возникновение и развитие инженерно­геологических процессов, приуроченность инженерно-геологических явлений к определенным элементам рельефа
Растительность	Установление влияния на условия возникновения и развития инженерно­геологических процессов, а также связи с инженерно-геологическими явлениями

Более достоверным является прогноз на основе статистических моделей, представляющих функциональные зависимости, установлен-ные на основе накопленных статистических фактических данных, которые включают и различные случайные параметры.

Статистика - это количественное выражение закономерностей развития процессов. Статистические модели основаны на эмпирических данных и содержат, кроме переменных величин и констант, одну или несколько случайных величин, отражающие случайные характеристики свойств массива пород, их изменения во времени, ошибки измерения и т. д. Статистические модели могут быть представлены уравнениями парной или множественных корреляций, кривых распределения, величин различных статистик (средних, дисперсий, коэффициентов вариации) и т.д. [23].

С помощью статистических или вероятностно-статистических моделей выполнены региональные прогнозы активизации экзогенных геологических процессов для различных территорий. Использование этого метода прогнозирования затрудняется неодинаковой представительностью исходных данных наблюдений за процессами, разной их достоверностью за разные годы и на разных участках. Отсюда вывод: необходимо более детально изучать геологические процессы и явления, совершенствовать методы исследований для накопления большого ряда достоверных данных об их развитии. Рекомендуется составлять статистические модели при наличии 20-30 измерений, значений в одной совокупности [23].

Для статистического моделирования большое значение имеет литомониторинг - система режимных инженерно-геологических наблюдений за состоянием

36

геологической среды. В настоящее время организована сеть станций для изучения экзогенных геологических процессов - оползней, селей, карста, но далеко недостаточная для успешного решения проблем инженерной геодинамики. Наблюдения ведутся по единой методике, сведения передаются в единый центр, по единой методике обрабатываются и составляются прогнозы. Затем выдаются результаты организациям, проектирующим мероприятия по охране и рациональному использованию геологической среды. Характеристика литомониторинга, его структура, объекты, задачи, методы

изложены нами в работе [6]. Положительным моментом этого метода является возможность широкого использования ЭВМ.

Третья группа - физическое моделирование - применяют как правило для изучения процессов и их прогнозирования, которое в натурных условиях изучать трудно. (Например процессы, связанные с изменением напряженного состояния горных пород).

Моделирование выполняется разными методами. Чаще применя-ются следующие методы.

Моделирование на моделях из эквивалентных материалов - метод заключается в построении моделей из грунтовых или других смесей. Такие модели создаются с соблюдением геометрического и механического подобия натуре - т. е. должно быть соответствие в соотношении между собой различных точек модели и натуры (массива горных пород) и должны быть прочностные и деформационные свойства материала модели эквивалентны свойствам натуры. Это модели из смесей песка, мела, глин и других пород с различными вяжущими веществами - вазелином, маслом, клеем и другими. Этим методом моделируется и изучается естественное напряженное состояние горных пород и его влияние на развитие таких процессов, как оползни, обвалы и другие. Моделирование на эквивалентных средах дает возможность оценивать роль отдельных факторов на развитие процессов - например гидрогеологических (обводнение пород имитируется на модели и наблюдается развитие процесса под влиянием его), подрезки склона, перемещение наносов, растворение и т.п., т.е. - при этом виде моделирования имеется возможность наблюдать геологический процесс в развитии в связи с действием различных факторов.

Метод фотоупругости (Оптическое моделирование). Суть этого метода заключается в оптическом измерении напряжений в материале модели. Основан на способности некоторых прозрачных материалов к разложению света в виде двойного лучепреломления, величина которого пропорциональна величине действующих напряжений. Направление лучей совпадает с направлением главных нормальных напряжений этого материала. Модель просвечивается белым светом и на экране фиксируются цветные полосы. Каждый цвет указывает на определенную величину и направление. Таким образом изучается естественное напряженное состояние массива горных пород, распределение и изменение напряжений. Оптические материалы используемые для моделей - игдантин, агар-агар, целлюлоза, желатин и др.

Оптическое моделирование часто выполняют с методом тензометрической сетки. Суть последнего - модель изготавливается из перечисленных материалов, при отсутствии напряжений в ней на одну из стенок модели наносится сетка и снимается на ватман, затем из этой модели вырезается модель, подобная массиву пород (например склону), и оставляется для накопления напряжений за счет действия собственного веса, сетка деформируется и снова ее снимают на ватман. Затем по формулам проводится расчет напряжений в любой точке модели.

Методами фотоупругости и тензометрической сетки в 1969-70 годах, когда разрабатывался комплекс защитных мероприятий в Лагерном саду г. Томска, было выполнено прогнозирование устойчивости оползневого склона для разных участков. Результаты моделирования показали эффективность принятых противооползневых мероприятий.

37

Центробежное моделирование - модели небольших размеров помещаются в поле центробежных сил. Устройство - представляет коромысло (1,5 - 2,5 м) с кареткой, куда помещается модель, коромысло вращается вокруг оси. Изучается действие гравитационных сил на породы. Данный метод применяется для оценки склонов, развития оползневого смещения, устойчивости инженерных сооружений.

Перечисленные методы моделирования выполняются в лабораторных условиях.

Электрическое моделирование - основано на подобии гравитационного и электрического поля. Электрические модели экономичны, позволяют быстро менять граничные условия развития процессов.

Натурное моделирование - представляет собой систему исследований объекта (участка, территории) прогноза и его натурной модели. Моделью служат склоны, откосы, стройплощадки, участки развития карста и т.д. Модель должна быть подобна объекту прогноза. Критерии подобия могут быть качественными (структурно-тектоническая

обстановка, рельеф, особенности строения разреза, состав, свойства пород, климат и т.п.) и количественными (элементы падения пород, крутизна склонов, амплитуда изменения уровней подземных вод, состав воды и т. д.). Натурное моделирование успешно

применяется при прогнозе оползней, карста, суффозии, селей, обвалов, переработки берегов водохранилищ устойчивости сооружений.

Кроме того, прогнозирование некоторых видов процессов выполняется различными частными методами: например для селей гидрометеорологические, лихенометрические, дендрологические (по характеру склонов, деревьев, росту мхов) методы прогноза.

В целом, геологические и инженерно-геологические процессы должны

рассматриваться и изучаться как природные и природно-технические геологические системы имеющие следующую структуру: природные условия - массив пород -

геологические процессы -техногенная деятельность человека.

Составление прогнозов развития геологических и инженерно-геологических процессов, как отмечалось выше, обязательно в настоящее время при выполнении инженерно-геологических изысканий. Метод прогнозирования зависит от масштаба исследований, целей изысканий, характера объектов, особенностей их эксплуатации и других факторов, но всегда нужно знать, какие исходные данные нужны для того или иного метода прогнозирования и правильно их определить, получить их в процессе исследований в нужном количестве и нужного качества.

Заключительным этапом прогнозирования, преимущественно при региональном прогнозировании, является составление инженерно-геологических карт прогноза развития и активизации процессов. Основой составления этих карт являются карты интенсивности развития процессов - по площадному или линейному коэффициенту пораженности территорий процессом (см. п. 2.3. настоящего пособия), на которых выделяются пространственные и временные зоны развития и активизации процессов разных генетических типов.

Примером такой карты является «инженерно-геологическая схема прогноза активизации оползневых, селевых, эрозионных процессов Черноморского побережья СССР», составленная впервые в 1975 году, прогноз дан до 2000 г. Оправдываемость данных прогнозов оценивается как удовлетворительная, ошибка наступления склонового процесса +1 год. В настоящее время прогнозные карты геологических процессов составлены на большую территорию России и в разных масштабах [33].

Современное прогнозирование достигло высокого научно-теоретического и практического уровня, но до сих пор сложной остается проблема верификации прогноза - т. е. определения его достоверности. Основными причинами погрешностей при составлении геологических прогнозов являются:

1. Недостаточное представление о характере развития геологи-ческой системы.

38

2. Неправильная оценка взаимосвязи и взаимовлияния элементов геологической системы.

3. Кратковременность наблюдений, неполнота данных о геологи-ческой системе.

4. Несовершенство техники изучения системы.

5. Субъективизм оценки полученной информации или неверная ее интерпретация.

6. Неточное определение геологических параметров.

7. Недостаточный опыт исследователя, составляющего прогноз и т.п.

При геологическом прогнозировании известны следующие пути определения

достоверности прогнозов или виды верификации:

1. Прямая верификация - применение различных методов. Оценка достоверности проводится методом, отличным от первоначального. Например, прогноз показателей состава и свойств, полученных расчетным методом, можно проверить геофизическим методом.

2. Косвенная верификация производится путем сопоставления с прогнозами, полученными из других источников информации, например сравнение прогноза для данного объекта с прогнозом для объекта аналога.

3. Верификация с помощью обратных расчетов.

4. Верификация оппонентом или путем сравнения с мнением наиболее компетентного эксперта.

5. Верификация путем введения поправочных коэффициентов, особенно при разработке т.н. частных прогнозов каких-либо показателей геологической системы. Наибольшая достовер-ность может быть достигнута, если применять все виды верификации.

Основными направлениями дальнейших научно-исследователь-ских и производственных работ в области прогнозирования опасных экзогенных геологических процессов (ЭГП) следует считать следующие [33]:

• Установление пороговых значений быстроизменяющихся факторов различных степеней активности ЭГП. При этом важно установить степень активности ЭГП при следующих обеспеченностях быстроизменяющихся факторов: более 50%, 50% - 10%, менее 10%.

• Разработку методов и составление прогнозных карт опасности и риска разных масштабов (от обзорных до детальных). В первую очередь такие карты должны быть составлены по районам наиболее интенсивного проявления опасных экзогенных геологических процессов.

• Создание единой информационной системы прогноза опасных экзогенных геологических процессов на базе Государственного монито-ринга этих процессов, создаваемого в Роскомнедра. Эта информационная система должна быть сопряжена с единой государственной системой предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (с МЧС РФ) и обеспечивать долгосрочными и краткосрочными прогнозами МЧС РФ.

• Создание совместных (МЧС, Роскомнедра, Росгидромет, Минстрой РФ, РАН и других ведомств) оперативных групп быстрого реагирования при ликвидации чрезвычайных ситуаций.

39