滑坡监测预警云平台系统的设计及应用

设计一套滑坡监测预警的云平台系统,采用模块化设计方式建立云平台系统网络,开发独立的监测管理软件系统;在云平台中建立灰色Verhulst模型,对实测数据进行处理,通过灰色Verhulst模型对边坡的变形趋势进行预测,预测边坡可能产生滑坡的时间,实现对滑坡的提前预警.系统经过调试后部署于广西百色市田林县公路两旁的边坡进行实测,结果表明:滑坡云平台系统能够有效地监测边坡的变形,通过灰色Verhulst模型可实现对山体滑坡的预警.     

大型滑坡变形稳定性与降雨关系研究

大型灾害性滑坡预测问题是岩土力学的重要的应用性研究课题。对下铺子滑坡进行了详细的地质调查分析,在分析了降雨资料的基础上,利用变形监测资料,对受降雨影响下滑坡体稳定性进行分析,并分析降雨入渗时间、临界降雨量和降雨总量与滑坡体变形的关系,变形增量与降雨量的关系,其结果可以为选择滑坡治理措施提供依据,也为类似的滑坡地质灾害的治理积累经验。     

山区公路边坡远程监测分析及综合预测预警研究

以湖南娄新高速公路边坡地质灾害监测预警为例,选择典型滑坡安装了远程监测系统,捕捉了滑坡体局部变形破坏的全过程;通过滑坡时空演化规律的分析,表明滑坡在降雨作用下表现出从前向后逐步扩展的“渐进后退式”变形破坏模式,滑坡时间变形曲线呈现出与日降雨量密切相关的阶梯状演化特征。从滑坡裂缝体系分布特征来分析,滑坡失稳演化处于加速变形阶段。通过调用边坡变形预测模型库进行变形跟踪预测对比分析表明,灰色-时间序列模型预测精度最高,可以选择该模型进行降雨型滑坡变形跟踪预测。根据变形与日降雨量的加卸载响应比分析,表明滑坡监测点的加卸载响应比时序曲线与滑坡变形失稳过程相吻合。最后采用有效降雨量模型进行了地质灾害区域预警,发布了相关预警信息。通过在娄新高速公路滑坡的系统应用,有效地验证了远程监测系统和预测预警方法的科学性和时效性,为公路边坡地质灾害防灾减灾提供了新的手段和方法。     

典型山区高速公路边坡远程监测系统应用及预测预警分析

以湖南娄新高速公路边坡地质灾害监测预警为例,选择典型滑坡安装了远程监测系统,捕捉了滑坡体局部变形破坏的全过程;通过滑坡时空演化规律的分析,表明滑坡在降雨作用下表现出从前向后逐步扩展的"渐进后退式"变形破坏模式,滑坡时间变形曲线呈现出与日降雨量密切相关的阶梯状演化特征。从滑坡裂缝体系分布特征来分析,滑坡失稳演化处于加速变形阶段。通过调用边坡变形预测模型库进行变形跟踪预测对比分析表明,灰色-时间序列模型预测精度最高,可以选择该模型进行降雨型滑坡变形跟踪预测。根据变形与日降雨量的加卸载响应比分析,表明滑坡监测点的加卸载响应比时序曲线与滑坡变形失稳过程相吻合。最后采用有效降雨量模型进行了地质灾害区域预警,发布了相关预警信息。通过在娄新高速公路滑坡的系统应用,有效地验证了远程监测系统和预测预警方法的科学性和时效性,为公路边坡地质灾害防灾减灾提供了新的手段和方法。     

基于灰色-模糊马尔可夫链模型的滑坡变形预测

滑坡演变表现出力学参数及力学现象具有明显的不确定性和随机性,使得滑坡位移变形分析成为工程技术难题之一．在传统的灰色GM（1,1）模型基础上,对误差修正方面运用模糊数学思维,采用GM（1,1）-Fuzzy—Markov模型对相对误差进行二次预测．在对云阳凉水井滑坡变形监测成果的分析中,上述模型在一定程度上避免了单-GM（1,1）理论无法预测波动性的局限,实现了较好的预测,整体精度进一步得到提高,证明了该模型在滑坡变形预测方面的可行性与适用性,为滑坡变形预测问题的解决提供了有益的思考与探索．     

两种数学模型在黄茨滑坡预报中的应用研究

由于滑坡的复杂性以及预报模型和方法的局限性,简单地利用单一的滑坡预测预报模型准确地预报滑坡的滑动时间可信度不高[1].本文就是在滑坡的监测资料的基础上,通过监测点的选取、监测信息的处理和变形阶段的判别,选择灰色理论Verhulst和蠕变破坏两种与所预报滑坡相适宜的预测模型对滑坡滑动时间进行了预报,两种方法相互验证,提高了预测预报的精度和可靠性.     

重庆奉溪高速邱家大桥滑坡基本特征及稳定性分析

邱家大桥滑坡为一老滑坡,是澜湾子古滑坡群滑动分解后的一部分,后又发育有一次级滑坡,位于老滑坡滑体中部。邱家大桥滑坡规模较大,受连续降雨及施工扰动等外界因素的不断影响,邱家大桥施工完成后,滑坡一直处于缓慢变形中。通过现场调查、钻孔监测等途径掌握滑坡变形破坏的基本特征,并对其进行稳定性现状和发展趋势的分析预测,为滑坡治理提供可靠依据。     

基于小波神经网络的某边坡预测研究

边坡的地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理和有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文章将基于BP算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行了预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。     

某滑坡治理后动态监测分析

采取GPS地表位移监测与钻孔测斜深部位移监测相结合的手段对治理后的某大型堆积层该滑坡进行了监测。通过对累计位移—孔深曲线、累计位移—水位—时间时程曲线、锚索拉力的检测值等的分析,查明了该滑坡再次发生变形的原因,分析了其变形机制。并根据监测资料为滑坡的再次补强加固提供了设计依据,对今后类似滑坡的治理具有一定的参考价值。     

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。     

三凯高速公路王家寨滑坡监测

根据对三凯高速公路王家寨滑坡进行深孔位移监测的实践,介绍了深孔位移监测的仪器组成、基本原理,详细分析了该滑坡在监测期内的变形规律,指出了滑坡稳定性与施工干扰、水位等的关系,滑坡各部位变形受因素影响的大小,总结了该滑坡在各个变形阶段的主要影响因素和变形规律,对滑坡治理时的设计、施工具有重要的指导意义。     

重庆万梁高速公路张家坪滑坡监测

笔者根据将近5年对张家坪滑坡进行深孔位移监测的实践,介绍了深孔位移监测的仪器组成、基本原理,详细分析了该滑坡在监测期内的变形规律,指出了滑坡稳定性与施工干扰、水位等的关系,滑坡各部位变形受因素影响的大小,总结了该滑坡在各个变形阶段的主要影响因素和变形规律,对滑坡治理时的设计、施工具有重要的指导意义。     

无偏灰色预测模型在边坡变形预测中的应用

根据边坡位移监测信息,应用灰色系统预测模型,可以对边坡变形的发展进行预测.采用传统灰色预测模型和无偏灰色预测模型对边坡变形进行预测,预测结果表明,两种模型都是有效的,无偏灰色预测模型的精度更高.     

西南某滑坡基本特征及多种破坏模式稳定性分析

西南某滑坡5．12强烈地震后发生明显的失稳破坏迹象，该滑坡是古滑坡，前缘发育有一次级滑坡，该滑坡规模较大，受连续降雨及施工扰动等外界因素的不断影响，通过现场调查、钻孔监测等途径掌握滑坡变形破坏的基本特征，并根据刚体极限平衡法对3种不同的破坏模式进行稳定性现状和发展趋势的分析预测，为滑坡治理提供可靠依据。     

秀罗海滑坡治理工程变形监测分析

秀罗海滑坡是四川省甘孜藏族自治州炉霍县沿鲜水河两岸大型滑坡之一，该滑坡于2013年被进行过整治，治理工程采用了抗滑桩加裂缝回填夯实的方案。为了评价秀罗海滑坡治理的运行状况，工程质量以及治理效果，分析秀罗海滑坡的稳定性现状，在工程运营期间对其位移进行了长期监测，对滑坡的发展趋势进行了预测，为是否需要进一步采取治理措施提供了依据。     

灰色系统理论在变形观测中的应用

建筑施工中,沉阵监测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,可进行沉降预测结果的分析和检验,进而证实建筑物沉降变形分析中采用灰色GM（1,1）预测方法的可行性,关键词：灰色预测;GM（1,1）模型;基坑变形。     

公路隧道边坡变形监测与分析

文章对隧道边坡的变形原因进行了分析,对滑坡工程治理前后的变形进行了监测,并就监测数据进行了分析,对顺层岩石滑坡采用钢管注浆和锚索框架的加固效果进行了比较,得出了一些有益的结论。     

基于均值滤波的灰色预测模型及其应用

在变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,由于影响变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使得变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于均值滤波的GM预测模型,即先用均值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于均值滤波的GM预测模型可以有效地提高变形预测的精度和可靠性。     

截水隧洞在箭丰尾滑坡治理工程中的应用

基于对滑坡的成因分析,认为,古老滑坡和地层岩性是形成滑坡的地质基础,边坡开挖的工程活动是主要原因,持续的强降雨是坡体变形的诱发因素。通过分析坡体变形的历史证明了水环境对坡体稳定的影响,进一步论证了治理工程中疏排坡体的地下水的重要性。阐述了排水隧洞的设计理念,通过分析现场的监测资料对比分析修建截水隧洞前后降水量与地下水位埋深的关系,客观评价了截水隧洞的工程效果。证明在此滑坡治理中实施排水隧洞措施是合理且有效的,对类似滑坡的防灾治理提供借鉴。     

基坑变形灰色人工神经网络预测模型及其应用

针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型小;与BP预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与BP预测相结合的方法进行预测。