区域滑坡灾害危险性时间预测研究

以巴东县新城区历史滑坡资料为例,借鉴地震灾害相关的预测理论与方法,对该区在未来5a,10a及50a不同时段内不同规模滑坡发生的超越概率进行了定量计算与预测.结果表明:巴东县新城区在未来5a,10a及50a时间段内,在不考虑人类防治工程的条件下,该区有可能发生规模在50×104 m3以上的中型滑坡、250×104 m3以上的大型滑坡、400×104 m3以上的大型滑坡的概率均达90%.研究成果为社会经济发展的防灾减灾需求灾害管理提供了科学依据,同时也为完善丰富滑坡灾害危险性评价理论的学科体系奠定了基础.     

地理信息系统在滑坡预测预报中的应用

以滑坡监测数据为基础，采用地理信息系统技术，建立实用的滑坡预测预报软件系统。     

山体滑坡滑移灾害的灰色系统预测分析

在综合分析蔗头山中段十年来山体滑坡滑移。呈明显季节性的滑动规律的特征等，以及滑坡监测数据的基础上，取涔坡的滑移量s等于150mm作为阈值ε、可能发生滑坡灾害的年限进行灾变预测，预测结果显示与实际情况非常吻合，同时，预测在2002年、2004年和2007年该滑坡可能发生灾害险情，应密切注意。     

滑坡的分维与预测

研究了滑坡的时空分维特征及其变化规律．探索性地提出了“升维迭加性原理”．在研究滑坡实例的基础上，指出了分维与预测的关系．     

基于GIS的滑坡信息管理和预测预报系统的设计

探讨了基于GIS的滑坡信息管理和预测预报系统的设计。该系统以GIS软件MapInfo为平台，将与滑坡发生有关的多种数据进行存储、管理和分析，然后在充分考虑滑坡稳定性与各因素之间的统计相关性和位置相关性的基础上，建立滑坡影响因子叠加预测模型和神经网络预测模型。该系统不仅可以有效地管理滑坡数据，而且可以进行滑坡预测预报，为决策提供依据。     

青海黄土滑坡成因及预测方法研究

为了有效地预防青海东部黄土滑坡的发生，本文重点研究了该区黄土滑坡的诸多因素，总结出异常现象法和因素组合法的预测方法。     

油田监测指标预测开发指标系统设计及应用

本文在对油田单井监测指标数据分析的基础上,研究了油田区块测试指标的特征,根据其特征与统计预测,基于系统模拟原理,将油田区块测试指标作为系统输入,油田开发指标作为系统输出,得到了油田开发指标预测的新方法,并根据这一预测新方法设计了“油田监测指标预测开发指标软件系统”。利用该软件系统对大港油区几个区块进行实例预测,取得了很好的效果。为研究油田开发动态变化规律及预测提供了一种新的方法。     

基于系统平衡法的区域交通量预测方法探讨

解决在无现状调查OD或现状OD资料不全的情况下,充分利用未来年度各区域城市总体规划和经济圈发展规划,更加科学合理地预测发展变化较大区域交通量。采用多元回归分析进行交通需求预测、采用系统平衡法进行交通分布预测,最后以重庆市一小时经济圈交通量预测为例,对预测结果进行了评价分析。     

浅谈滑坡危害及相应的空间预测理论

介绍了滑坡灾害空间预测的常用理论和方法、研究特点和适用范围,指出了区域滑坡空间预测、单体斜坡稳定性预测和滑坡灾害风险研究的发展趋势：     

基于DDA方法的滑坡稳定性预测

应用距离判别分析（DDA）方法,将影响滑坡失稳的外形特征、滑面特征等4项内在因素和河流作用、暴雨强度等5项外在因素作为判别因子,建立了滑坡稳定性预测的距离判别分析模型.以国内典型滑坡工程发生失稳的实测资料作为学习样本进行训练,建立相应判别函数,对待判样本进行预测.结果表明距离判别分析模型预测性能良好,预测精度高,回判估计的误判率为零,是滑坡稳定性预测的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广应用.     

神经网络预测系统中的输出输出指标研究

建立了一个用一串ＢＰ网络组成的，用于地区主要经济指标预测的人工神经网络系统，给出了该模型在两个地区应用中得出的不同结果；在分析这两种预测结果的基础上讨论了预测模型中输入输出指标对预测结果的影响，说明在网络预测模型中，输入输出指标的选择起着不可忽视的作用。     

回归分析在具有蠕变特点滑坡变形预测中的应用

应用一维回归分析预测新滩滑坡变形的发展趋势,求得各阶段的累积位移一时间函数,并进一步求得变形加速度和变形速度随时间变化的函数关系。通过具体分析,认为变形加速度可作为蠕变滑坡的一个临滑预警指标,并将新滩滑坡临滑预警指标定为7.5 mm/月²。     

区域供冷系统逐时冷负荷的分析及数值预测

为了正确选择区域供冷系统设计负荷并优化其主机运行策略,对某区域供冷系统的逐时实际冷负荷变化规律及数值预测进行研究。通过对该区域供冷系统冷冻水供回水温度及流量进行实测,得到并分析实际逐时冷负荷;通过增加输入层数据,建立改进人工神经网络负荷预测模型并对预测值及其误差进行分析。研究结果表明:区域供冷系统在各负荷区间运行时间分布较均匀;在实测期间,系统在高负荷区间的运行时间所占比例为17.5%,最低负荷区间的运行时间所占比例为13.5%,其他负荷区间运行时间比例为15%～20%,这与单区域供冷系统负荷越大则运行时间越短的特点完全不同;并且区域供冷系统连续24h工作,实测日最小运行负荷仅为当日最大实际负荷的11.8%,逐时负荷变化范围大,这说明区域供冷系统更应注意机组容量选型和运行策略优化;由经改进人工神经网络算法得出的负荷预测值与实际值较吻合,其相对误差受用冷区域功能与特点的影响。     

变权组合预测模型在滑坡预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在滑坡预测中的应用,以湖北省秭归县新滩滑坡为例,以A3点实际监测数据为基础,采用基于灰色预测法、Verhulst模型预测法以及协同预测法的变权组合预测方法,对新滩滑坡部分监测点位移进行了建模和预测。预测结果表明,利用变权组合预测方法,比单纯运用某一种预测方法,预测精度更高,误差平方和最多相差10.408,最少相差0.184。该方法可应用于实际工程。     

位移监测在滑坡评价预测中的应用

变形位移监测可为分析滑坡的结构和成因，评价预测滑坡的稳定性及发展趋势等提供丰富的信息，综合分析位移监测资料及滑坡地质勘察资料，能达到滑坡评价预测的理想效果，实例分析表明，位移监测能准确地确定滑坡的滑面，位移速率及位移方式等的空间差异，可用于分析滑坡体的结构，位移监测资料与人类工程活动，降雨，地下水等因素的相关性分析，可为研究滑坡的成因提供重要信息，将位移监测资料与斜坡变形破坏现象结合起来，能更多准确地判定斜坡的变形阶段，评价和预测滑坡的稳定状况。     

基于ARIMA模型的滑坡位移预测

利用斜坡累积变形—时间曲线的建模分析,可以获知当前滑坡的变形发育阶段、预测滑坡未来发展趋势,是滑坡灾害预警预报的基础.滑坡累积位移是关于时间的变量,往往具有非平稳性,通过差分得到平稳的时间序列过程,建立差分自回归移动平均模型(ARIMA模型).以三峡库区某滑坡为研究对象,对累积位移采取等时距差值处理后,建立了适用于该滑坡的ARIMA时间序列模型对滑坡累积位移进行分析预测.通过比较2014年1月至5月该斜坡位移的实测值与预测值,得平均预测误差为3.2%,结果表明,所建立模型能满足预测要求,计算过程容易实现,在滑坡累积位移短期预测中具有一定的适用性.     

基于ARMA模型的滑坡滑动力预测研究

为了更有效地降低滑坡灾害带来的损失、掌握滑坡滑动力变化情况,应用滑坡滑动力远程监测系统获得滑坡滑动力大小,根据滑动力时序变化特征,首次提出采用ARMA模型方法对其进行预测。通过以南芬露天铁矿2-1滑坡监测点滑动力时间序列为例进行研究,实现了该滑坡滑动力的短期预测。结果表明:预测值与实际值的误差率不超过3.5%,预测结果与实际情况符合较好,表明应用ARMA理论进行滑坡滑动力预测是可行的。     

基于ANN的大石板滑坡区地下水位非线性预测

采用BP神经网络模型建立了大石板滑坡在降雨条件下,地下水位下降雨过程之间的非线性关系,并预测了诱发滑坡的1983年6-7月典型降雨过程引起的地下水位。为大石板滑坡地下水渗流分析特征水头边界条件和反分析滑坡体土体的饱和渗透系数Ks提供了基本的水文地质资料。