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强降雨作用下排土场非饱和带中的孔隙气压力会阻碍散土体的雨水入渗，从而进一步影响排土场的安全稳定。然而传统分析方法往往将孔隙气压力视为大气压力而忽略其对排土场安全的影响。本文依托江西某矿山高台阶排土场工程，基于现场实验和调查结果，结合水平分层的排土场典型剖面，分析了传统方法与考虑孔隙气压力的高台阶排土场渗流规律及其安全稳定性，探讨了强降雨条件下孔隙气压对高台阶排土场湿润锋、孔隙水压力和边坡安全系数的影响。研究结果表明：降雨入渗初期的孔隙气压不显著，其对高台阶排土场稳定性不产生直接影响；但随着降雨的持续，孔隙气压作用开始显现，使得高台阶排土场的入渗速率降低，湿润锋下移速度变慢，孔隙水压上升变缓，强降雨对高台阶排土场稳定性的影响也出现一定延时；在降雨入渗中期，孔隙气压将保持恒定，延时效应会随入渗深度的增加而增强；在降雨入渗后期，当湿润锋下移至分层临界面时，孔隙气压平衡被破坏，将继续增大直至新的恒定值，对高台阶排土场的影响加剧；在湿润锋下移至相同深度时，孔隙气压作用下的高台阶排土场安全系数明显降低。研究成果将为强降雨条件下的高台阶排土场的长期安全运行和灾害监测预警提供理论依据

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

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