川滇地区典型强震诱发滑坡分布对比研究

近年来,川滇地区相继发生了2008年汶川Ms8.0级地震、2013年芦山Ms7.0级地震、2014年鲁甸Ms6.5级地震以及2017年九寨沟Ms7.0级地震,4次地震均引发了大量的地震滑坡灾害。本文通过统计分析,从地震、地形地貌和地质3个大类因素中,选取地面峰值加速度（PGA）、地震烈度、距断层距离、地层岩性、高程、坡度、坡向7个因子,对比分析此4次强震诱发滑坡分布规律。由此发现了一些共性特征：（1）4次地震均呈现出滑坡分布（数量和密度）与PGA和震级的正相关关系,（2）地质地貌越复杂地区（沟谷发育、坡降大）滑坡数量越多,（3）滑坡分布最大距离随地震震级增加而增加。另外,现发了差异性特征：（1）在最大影响距离0.2倍的近断层区域,汶川地震滑坡占76%,而其它3次地震仅占27%;（2）滑坡在相对软弱地层（第四系地层、软层等）分布数量反而较硬岩区滑坡分布最少。针对差异性,从发震断裂性质、震级、地层岩性、地震烈度、断层错动方向讨论了成因。     

广州增城至从化高速公路顺层滑坡稳定性分析

为探究滑坡对广州增城至从化高速公路K8+160-K8+515段的稳定性影响,以该边坡的变形特征和监测结果为依据判定出该边坡的滑动面,再通过极限平衡法和数值模拟法计算断面的稳定性系数,分析该边坡的稳定性。分析结果表明该区域有存在浅层滑坡和深层滑动的可能性,饱水状态下,由于边坡稳定性降低,导致边坡极易发生整体滑移。该分析结果可用于广州增城至从化高速公路的防护依据。     

基于斜坡单元的区域滑坡敏感性评价 ——以云南省小江流域为例

小江流域地形陡峻,地质条件复杂,地震及新构造活动强烈,气候水文条件复杂,致使滑坡等山地灾害十分发育。流域内滑坡不仅数量多,而且活动频繁,严重威胁着人民的生命财产安全与社会经济发展。本文以地表曲率分水岭法划分的斜坡单元作为基本评价单元,基于频率比法计算坡度、坡向、曲率、相对高差、岩性、断裂带密度、河网密度和地震峰值加速度8个影响因子对小江流域滑坡发育的贡献度大小,并通过ArcGIS软件叠加分析得到滑坡敏感性分区图。通过结果验证,高、极高敏感性区共发育滑坡132个,数量占比为79.04%,具有较高的准确性。相关研究成果可为小江流域的防灾减灾应急管理工作提供理论依据,对该区域的发展规划和可持续发展具有重要的现实意义。     

相关向量机模型在边坡稳定性预测中的应用

近年来,边坡稳定性预测得到了广泛的研究,及时、准确的预测可以有效的预防边坡破坏灾害的发生。本文提出了一种基于相关向量机(RVM)的边坡稳定性预测模型,结合京-新高速公路高堑边坡工程实例,通过对比支持向量机（RVM）模型、RBF神经网络模型和支持向量机(SVM)模型的拟合及预测结果来分析其可行性。结果表明:相较于SVM模型和RBF神经网络模型,RVM模型的三种预测指标值均是最小的。其中,平均绝对误差（MAE）分别降低了86.02%和22.11%,均方根误差（RMSE）分别降低了72.05%和1.09%,相对均方误差（RRMSE）也分别降低了75.89%和21.13%,表明RVM是一种预测边坡稳定性的稳健工具,该方法能较为准确地预测出不同指标下的边坡安全系数。     

四川汉源县二道坪滑坡成因及稳定性分析

在人类工程活动影响下,持续的强降雨极大的加速了滑坡、崩塌等地质灾害的发生,二道坪在受到人类工程活动同时,受到强降雨影响,导致二道坪坡体处于欠稳定状态。为了对二道坪滑坡的成因及稳定性分析,在对现场进行详细勘察后,结合无人机、工程地质学以及土力学等手段,对其进行研究。结果表明:二道坪主滑方向为100°,纵向长约174 m,横向宽约92 m,滑坡体面积约1.50万m~2,滑体平均厚度约4.5 m,体积约6.75万m~3,属小型滑坡;滑坡体为浅地表为第四系松散体及含角砾粉质黏土层,滑带为易溶于水的含角砾粉质黏土层,为滑坡的启动提供了有利条件;根据定量分析结果,在持续强降雨条件下(饱和状态),稳定系数为1.05,在地震和暴雨共同作用下稳定性系数为0.85,滑坡启动。     

基于逻辑回归树和旋转森林模型的滑坡易发性评价

为进一步探索集成模型在滑坡易发性评价中的适用性,以陕西省汉中市汉台区为例,结合相关资料与野外调查圈定40处滑坡,通过地质类、水文类、人类工程活动类中选取12个影响因子构建逻辑回归树(logistic model tree, LMT)和旋转森林(rotation forest, ROF)模型,分别生成滑坡易发性分区图,采用ROC(receiver operating characteristic)曲线进行模型精度验证与比较。结果表明,研究区滑坡受地形地貌、平面曲率与岩土体类型影响最大;两种模型预测率均较高,易发性等级分区结果与历史滑坡位置分布趋势基本一致;ROF模型的训练集正确率和验证集预测率分别为77.4%和93.1%,高于LMT模型的75.5%和84.0%;ROF模型滑坡极高易发区频率比为6.52,多于LMT模型(2.07),可见ROF模型对研究区滑坡易发性更加敏感,预测结果可靠度高;本文ROF模型滑坡易发性分区结果可为后期研究区防灾减灾与土地规划提供依据。     

对滑坡预报中力和强度因素的探讨

通过引进不平衡滑动力的概念,分析滑坡体内应力、强度和位移速度的变化规律,结合滑坡的滑动类型探讨了滑坡发生的运动机制,并提出了一次滑动型滑坡阶段划分的定性标准．     

三峡库区滑坡监测的新方法

采用自日本引进的SRL-16型自动位移计对三峡库区的白家堡滑坡进行了长期的连续变形观测,该监测仪器不仅可以实时反映坡体变形,而且对外界因素的作用十分敏感,收到了较好的效果.该监测仪器使用在三峡库区滑坡监测上尚属首例,具有十分广阔的应用前景.     

基于区间数-集对分析理论的库岸滑坡易发性评价

以乌东德库岸滑坡为例，充分考虑其发育的地质环境，选取滑坡发育特征、岸坡结构与岩性特征、地质构造与地形地貌特征、灾害诱发因素共4类因子作为滑坡易发性的影响因素.构建单因素分级标准，将库岸滑坡灾害易发性划分为四个等级，即重度易发、中度易发、轻度易发与不易发.应用区间数与集对分析理论，建立基于联系期望概念的库岸滑坡灾害易发性评价新模型，可系统分析滑坡易发性评价指标的区间形式及演化态势.实例分析结果表明，该方法评判结果可靠，且能简化区间数之间关系的分析过程.