2025-09-29 3297 0
特長(zhǎng)隧道施工對(duì)生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)的力學(xué)影響：耦合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和LSTM-變壓器模型
Mechanistic impacts of extra-long tunnel construction on eco-environmentally vulnerable zones: Coupled system dynamics and LSTM-Transformer modelling
摘要： 大規(guī)模的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)環(huán)境的影響具有動(dòng)態(tài)的滯后性和非線性。本研究對(duì)高海拔生態(tài)敏感區(qū)的特長(zhǎng)隧道(22.026公里)進(jìn)行了分析。利用耦合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)和局部掃描隧道顯微鏡-變壓器(L-T)模型，評(píng)估了建設(shè)/運(yùn)營(yíng)期間對(duì)水、大氣、固體廢物和土壤侵蝕的影響。定量時(shí)空分析(2019-2030年)顯示，隧道來水以水分損失為主，2026年達(dá)到412萬立方米的峰值；污水回用和排放標(biāo)準(zhǔn)的升級(jí)(III至I級(jí))降低了SS和COD的累積增長(zhǎng)率。爆破揚(yáng)塵對(duì)大氣污染指數(shù)(API)的貢獻(xiàn)率為58%；智能通風(fēng)/抑塵使峰值PM2.5降低了39.2%。L-T模型對(duì)爆破后PM2.5擴(kuò)散的預(yù)測(cè)誤差僅為0.12%。當(dāng)隧道棄土資源利用率超過38%時(shí)，土壤侵蝕預(yù)測(cè)誤差降至4.1%以下；86%的峰值利用率大大縮短了生態(tài)恢復(fù)期，使生態(tài)豐富度指數(shù)的恢復(fù)時(shí)間系數(shù)降低了25%。43%的植被覆蓋率是不可逆轉(zhuǎn)的荒漠化閾值；增加環(huán)境投資(敏感性系數(shù)0.73)并進(jìn)行干預(yù)會(huì)縮短荒漠化恢復(fù)的時(shí)間。SD模型對(duì)長(zhǎng)期線性趨勢(shì)是穩(wěn)健的，而L-T模型捕捉到了非線性(氣象滯后、污染物協(xié)同)，提高了短期預(yù)測(cè)精度。
引言： 隧道工程構(gòu)成了現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的重要組成部分，在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)也對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了重大影響。建筑活動(dòng)不可避免地?cái)_亂了地表植被，改變了地理形態(tài)，從而改變了當(dāng)?shù)氐乃难h(huán)和土壤結(jié)構(gòu)。此外，作業(yè)過程中產(chǎn)生的包括噪音、顆粒物和廢水在內(nèi)的污染物對(duì)鄰近的生態(tài)系統(tǒng)造成直接和間接的有害影響。開挖可能會(huì)引發(fā)地下水枯竭，危及地表水資源并破壞動(dòng)植物棲息地的穩(wěn)定。長(zhǎng)期的生態(tài)后果涉及系統(tǒng)平衡變化，表現(xiàn)為生物多樣性減少和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)退化。因此，如何最大限度地減少隧道施工對(duì)生態(tài)環(huán)境的負(fù)面影響，已成為工程建設(shè)和生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域亟待解決的重要問題。隧道施工環(huán)境影響評(píng)價(jià)方法主要有定性分析和定量評(píng)價(jià)兩種方法。 定性方法使用專家咨詢、問卷調(diào)查和實(shí)地調(diào)查來描述性地評(píng)估隧道建設(shè)的潛在生態(tài)后果。雖然這些方法提供了對(duì)多維生態(tài)影響的全面洞察，但缺乏用于精確比較分析的可量化指標(biāo)。定量方法建立數(shù)學(xué)模型和指標(biāo)體系，系統(tǒng)地量化施工階段的生態(tài)干擾。建立了定量方法Encom通過生態(tài)足跡分析、生命周期評(píng)估(LCA)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估，將生態(tài)影響轉(zhuǎn)化為可衡量的指數(shù)。在提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力的同時(shí)，這些方法面臨著限制，包括數(shù)據(jù)獲取挑戰(zhàn)和隧道項(xiàng)目中過于簡(jiǎn)化的建模假設(shè)。隨著技術(shù)的發(fā)展，壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(PSR)模型和大數(shù)據(jù)與人工智能集成模型也逐漸被應(yīng)用于工程建設(shè)的生態(tài)影響評(píng)價(jià)，為更準(zhǔn)確地評(píng)估隧道建設(shè)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響提供了新的工具和手段。日益復(fù)雜的生態(tài)挑戰(zhàn)使系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)和深度學(xué)習(xí)(DL)成為環(huán)境影響評(píng)價(jià)研究的前沿方法。SD采用多變量非線性微分方程組模擬生態(tài)反饋機(jī)制，在模擬長(zhǎng)期社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境耦合動(dòng)力學(xué)方面具有優(yōu)勢(shì)。使用可持續(xù)發(fā)展模型量化資源型城市的碳峰值路徑，確定最佳監(jiān)管框架和特定情景的政策干預(yù)閾值。為意大利建筑/拆遷廢物管理開發(fā)了一個(gè)可持續(xù)發(fā)展模型，該模型整合了LCA衍生的過程因素，以確定將環(huán)境影響降至最低的優(yōu)化政策。傳統(tǒng)的SD模型受靜態(tài)參數(shù)求和和線性化簡(jiǎn)化的約束，不能充分描述生態(tài)系統(tǒng)的突然行為變化。深度學(xué)習(xí)模型通過自主特征提取和非線性映射能力提供了一種范式轉(zhuǎn)換，使高維環(huán)境數(shù)據(jù)集的穩(wěn)健建模成為可能?；赬GBoost的特征解釋通過多模式融合同步處理氣象、地形和生物多樣性數(shù)據(jù)以獲得高精度指數(shù)，從而在森林結(jié)構(gòu)復(fù)雜性預(yù)測(cè)方面取得突破。BRT算法通過將時(shí)間自相關(guān)性與植被-降雨動(dòng)態(tài)等環(huán)境耦合結(jié)合起來，增強(qiáng)了干旱植被功能突變預(yù)測(cè)。然而，DL模型在環(huán)境因果推理中的黑箱性質(zhì)導(dǎo)致其決策邏輯與生態(tài)機(jī)制之間存在解釋鴻溝。目前的研究將SD結(jié)構(gòu)方程集成到DL框架中，使用LSTM網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)時(shí)變延遲參數(shù)，改進(jìn)了關(guān)鍵轉(zhuǎn)變檢測(cè)。基于DL的代理模型通過使用神經(jīng)算子來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的數(shù)值求解器來加速SD多場(chǎng)景模擬。SD方法需要開發(fā)先進(jìn)的數(shù)據(jù)同化架構(gòu)以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)參數(shù)識(shí)別，而DL方法則需要實(shí)施理論上與生態(tài)系統(tǒng)原則一致的機(jī)制驅(qū)動(dòng)的約束學(xué)習(xí)框架。為全面評(píng)價(jià)生態(tài)敏感區(qū)特長(zhǎng)隧道建設(shè)的生態(tài)影響，本研究開發(fā)了SD-LSTM-變壓器耦合框架(L-T)?；谇榫暗姆治瞿M了不同建設(shè)方案下的生態(tài)變化，揭示了項(xiàng)目生命周期中環(huán)境要素之間的相互作用機(jī)制。模擬得出的見解為有針對(duì)性的保護(hù)戰(zhàn)略提供了依據(jù)，為脆弱生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展建立了理論和實(shí)踐指導(dǎo)方針。 圖表： 結(jié)論： 本研究采用SD和L-T耦合模型框架，闡述了隧道建設(shè)和運(yùn)營(yíng)對(duì)水、大氣、固體廢物和土壤侵蝕系統(tǒng)的綜合環(huán)境影響和優(yōu)化路徑。主要發(fā)現(xiàn)包括： (1)SD模型基于物理機(jī)制和反饋回路，在長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)中具有穩(wěn)定性，特別是在模擬施工期前期和中期(2019-2023年)CO2排放和土壤侵蝕的線性增長(zhǎng)過程方面具有較高的精度。然而，累積誤差來自于參數(shù)敏感性的不確定性(污染物衰減因子的可信區(qū)間設(shè)置)。L-T模型綜合了地質(zhì)條件、氣象參數(shù)和施工強(qiáng)度等非線性特征，對(duì)爆破后48h內(nèi)PM2.5峰值濃度、懸浮物和化學(xué)需氧量等短期動(dòng)態(tài)的滯后效應(yīng)有較好的預(yù)測(cè)效果，預(yù)測(cè)誤差僅為5.6%。L-T模型捕捉到了TP和TN的協(xié)同效應(yīng)(相關(guān)系數(shù)為0.68)，并將植被覆蓋度(43%)作為荒漠化指數(shù)不可逆的臨界閾值，彌補(bǔ)了SD模型對(duì)多因素耦合機(jī)制刻畫的不足。這兩個(gè)模型的完備性表明，融合機(jī)制驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法可以提高復(fù)雜環(huán)境系統(tǒng)的預(yù)測(cè)可靠性。 (2)在施工強(qiáng)度與環(huán)境措施動(dòng)態(tài)平衡的驅(qū)動(dòng)下，隧道施工環(huán)境影響呈現(xiàn)出初期急劇上升、中期逐漸上升、后期趨于穩(wěn)定的階段性特征。水環(huán)境方面，2019年至2021年期間，隧道涌水量以資源損失為主(累計(jì)344.7萬立方米)；2022年以后裂隙帶開挖加大涌水量，2026年以后穩(wěn)定運(yùn)行。通過提高排放標(biāo)準(zhǔn)(從三級(jí)排放到一級(jí)排放)和污水回用(提高21.8%的總磷去除能力)，線性污染物積累(SS/COD/NH3N)得到緩解。在大氣方面，TSP主要來自施工階段的污染物(67.7%)，主要來自鉆爆粉塵和柴油尾氣中未燃燒的碳粒。CO和CO2表現(xiàn)出低效機(jī)械組合和建筑材料包裹碳的協(xié)同高排放，而NO2通過硝酸銨爆炸揭示了瞬時(shí)化學(xué)能的釋放。運(yùn)行中的污染結(jié)構(gòu)發(fā)生了根本性的轉(zhuǎn)變，TSP的貢獻(xiàn)率上升到92.5%，這是由于機(jī)動(dòng)車排放的顆粒物和混凝土襯里不可逆的風(fēng)化造成的。在運(yùn)行過程中，受隧道縱向坡度的影響，NO2經(jīng)歷了從化學(xué)瞬變釋放到移動(dòng)源排放的能量結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。固體廢物和土壤侵蝕防治被證明是非常有效的：當(dāng)隧道渣土資源化利用率達(dá)到38%-82%時(shí)，土壤侵蝕預(yù)測(cè)誤差降至4.1%以下，而資源回收縮短了生態(tài)恢復(fù)周期(L-T模型預(yù)測(cè)CER指數(shù)恢復(fù)9.5年)。適合階段事實(shí)證明，采用環(huán)境技術(shù)對(duì)于抑制負(fù)環(huán)境反饋至關(guān)重要。 (3)WPI在施工后期達(dá)到34.2的峰值，通過污水零排放政策和自然自凈，恢復(fù)到運(yùn)營(yíng)后的輕度污染水平。API的生長(zhǎng)速度受爆破強(qiáng)度和通風(fēng)技術(shù)的影響，優(yōu)化通風(fēng)技術(shù)間接控制爆破粉塵的運(yùn)移規(guī)律可以有效控制API的生長(zhǎng)。在后期施工期間，DRDI值超過了警報(bào)閾值(0.0727)。生態(tài)恢復(fù)依賴于植被覆蓋度(彈性系數(shù)為?0.49)和環(huán)境投資(敏感性系數(shù)為0.73)，LT模型確定43%的植被覆蓋度為不可逆荒漠化的臨界閾值。由于施工干擾，CER下降了19.18%。手術(shù)后的人工干預(yù)措施(草坪恢復(fù)、根部加固的斜坡加固)實(shí)現(xiàn)了接近基線的恢復(fù)(CER顯示與施工前相比僅下降2.5%)。本研究建立了高海拔隧道工程“預(yù)測(cè)-控制-恢復(fù)”一體化管理框架。SD和L-T模型的耦合應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，而生態(tài)閾值和敏感性分析為工程優(yōu)化提供了定量基礎(chǔ)。研究結(jié)果為復(fù)雜地質(zhì)條件下的大型交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和高原生態(tài)保護(hù)可持續(xù)發(fā)展政策的制定提供了理論支持。未來的工作應(yīng)進(jìn)一步將多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)參數(shù)校準(zhǔn)相結(jié)合，以增強(qiáng)模型在極端氣候和長(zhǎng)期氣候影響下的穩(wěn)健性。同時(shí)，高原生態(tài)修復(fù)技術(shù)需要加大發(fā)展力度，促進(jìn)重大項(xiàng)目與脆弱環(huán)境之間的可持續(xù)協(xié)同。 參考文獻(xiàn)
[1]Yin Y ,Bao W ,Lu H , et al.Mechanistic impacts of extra-long tunnel construction on eco-environmentally vulnerable zones: Coupled system dynamics and LSTM-Transformer modelling[J].Tunnelling and Underground Space Technology incorporating Trenchless Technology Research,2026,167107084-107084.DOI:10.1016/J.TUST.2025.107084.
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