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。     

摄影测量与图像识别在滑坡位移监测中的应用

获取地表的变形位移信息对于滑坡灾害监测预警具有重要意义。本文基于摄影测量和图像识别技术提出了一种滑坡表面三维位移辨识方法,通过建立室内滑坡模型,模拟滑带渗水软化与堆载共同作用下滑坡的形成,利用MATLAB软件作为处理平台对获取到的坡体表面图像数据进行三维位移识别,并与全站仪的测量结果作了精度对比验证。试验结果表明,在滑带渗水和堆载的双重作用下,滑坡经历了缓慢蠕滑、上部压缩、整体滑移直至破坏的孕育演化过程,提出的三维位移辨识方法对于滑坡模型在各个变形阶段的三维位移变化均具有较高灵敏度,可识别毫米级的微小位移。利用本文提出的三维位移辨识方法不仅可以精准识别滑坡不同变形阶段的表面三维位移,还可以根据标识点的空间位移结果确定滑坡表面变形位移方向,分析滑坡的变形破坏情况。     

基于QUAKE/W和SLOPE/W下甘家寨滑坡地震动力响应分析及稳定性评价

以鲁甸地震甘家寨滑坡为例,运用QUAKE/W模块分析地震作用下滑坡加速度、速度、位移的动力响应情况;将QUAKE/W结果导入SLOPE/W中,结合安全系数及永久位移,评价水平地震动与水平、竖向地震动共同作用下的滑坡稳定性。研究表明:滑坡监测点的加速度、速度、位移存在滞后性和放大效应;水平地震下滑坡安全系数降低并产生0.381 m的永久位移,滑坡失稳;相比水平地震动,水平、竖向地震动的共同作用使滑坡稳定性明显降低。     

堆积层滑坡垂直位移方向率的数值模拟研究

以长江三峡库区巴东县境内的黄腊石滑坡工程实例为背景，运用大型有限元软件FLAC3D进行数值模拟，引入能反映滑坡位移方向改变的特征参数-滑坡垂直位移方向率作为滑坡稳定状态的评价参数，研究在边坡稳定演化过程中垂直位移方向率时空变化特征，发现了滑坡垂直位移方向率由稳定时的恒定值到失稳时的突然增大或减小的突变规律，得出边坡垂直位移方向率可以作为边坡稳定状态的预测判据。     

强降雨条件下浅层滑坡失稳的尖点突变机理

采用统计学的分析方法定量分析和归纳总结了浅层堆积物滑坡演化过程中坡体位移和降雨量之间的幂函数分布关系;结合向家坡滑坡工程实例,考虑浅层滑坡坡体位移与降雨量关系以及降雨对滑坡滑面介质的应变软化和水致弱化影响,采用非线性科学的有关理论,建立了强降雨条件下向家坡浅层滑坡失稳的尖点突变模型,并利用该模型分析了向家坡滑坡强降雨条件下浅层滑坡失稳的破坏机理.     

渗透作用下滑坡-抗滑桩变形特征分析

基于Drucker-Prager模型,以马家沟滑坡为分析对象,从水平抗力、位移的角度出发,利用有限元分析软件ABAQUS对库水位波动时渗透力作用下滑坡发育过程中滑坡-抗滑桩不同位置处的变形规律进行了研究。研究表明：库水位波动时,抗滑桩土体水平抗力及位移随渗透力的增大而增大;0～60d,滑坡变形过程经历瞬间加卸荷变形、应力调整变形、应力稳步增长变形三个变形过程;0.5d～40d滑坡位移速率持续降低,滑坡处于减速蠕变阶段;40d～100d滑坡位移速率趋于稳定,滑坡处于等速蠕变阶段。滑坡位移速率趋于稳定时,土体的变形处于缓慢持续的状态,体现出马家沟滑坡的蠕滑特性;抗滑桩桩前、桩后水平抗力及位移呈现时间效应。     

渗透作用下滑坡-抗滑桩变形特征分析——以马家沟滑坡分析为例

基于Drucker-Prager模型,以马家沟滑坡为分析对象,从水平抗力、位移的角度出发,利用有限元分析软件ABAQUS对库水位波动时渗透力作用下滑坡发育过程中滑坡-抗滑桩不同位置处的变形规律进行了研究。研究表明,库水位波动时,抗滑桩土体水平抗力及位移随渗透力的增大而增大;0~60 d,滑坡变形过程经历瞬间加卸荷变形、应力调整变形、应力稳步增长变形3个变形过程;0.5~40 d滑坡位移速率持续降低,滑坡处于减速蠕变阶段;40~100 d滑坡位移速率趋于稳定,滑坡处于等速蠕变阶段。滑坡位移速率趋于稳定时,土体的变形处于缓慢持续的状态,体现出马家沟滑坡的蠕滑特性;抗滑桩桩前、桩后水平抗力及位移呈现时间效应。     

基于LSO-RF模型的阶跃型滑坡位移速率预测方法

针对阶跃型滑坡在预测其位移速率时存在精度不高的问题，以泉州市安溪县尧山村阶跃型滑坡为例开展相应研究.首先，基于斯皮尔曼相关系数和灰色关联度综合分析，选取预测模型的输入特征；其次搭建结合扩展窗口法的狮群优化(LSO)-随机森林(RF)模型，提出一种适用于阶跃型滑坡位移速率预测的新方法.结果表明：综合斯皮尔曼相关系数和灰色关联度结果的特征选择方法，能弥补各自的局限性，选出最适合预测模型的输入特征组合；经过对比分析，LSO-RF模型预测阶跃型滑坡位移速率精度较高，能解决常见模型在预测阶跃型滑坡位移速率上的不足，可为阶跃型滑坡位移速率的预测提供参考.     

降雨型堆积层滑坡降雨阈值及预警模型研究——以王家坡滑坡为例

堆积层滑坡在降雨作用下,累积位移曲线呈现不规则的“阶跃”状.针对此类型滑坡,将滑坡所处的地质条件与滑坡的变形特征相结合,进而建立合理的预警模型,是提高滑坡预警精度的必要手段.本文以王家坡滑坡为典型研究案例,在分析降雨、滑坡位移以及位移速率等监测资料的基础上,确定王家坡滑坡的位移回落时间、降雨阈值.考虑滑坡变形对降雨的响应机制,将实际降雨工况分为当期降雨和前期降雨+当期降雨两种类型,通过数值模拟分析降雨条件下王家坡滑坡的稳定性,对传统的经验性降雨阈值进行改进,针对当期降雨,建立降雨诱发滑坡失稳滑动的I-D阈值曲线,针对前期降雨+当期降雨,建立滑坡破坏的A-I-D阈值曲面.最后,基于改进的I-D阈值曲线和A-I-D阈值曲面建立了王家坡滑坡4级预警模型.     

基于时间序列与时间卷积网络的滑坡位移预测

滑坡位移预测作为滑坡监测预警的重要组成部分,对滑坡灾害的防治具有重要意义。目前,滑坡位移预测大多集中在循环架构的神经网络模型上,其存在梯度爆炸、消失问题等问题。为此,提出了一种基于时间序列与时间卷积网络(time convolution network, TCN)的滑坡位移预测模型。首先,该模型通过移动平均法将滑坡位移分解为趋势项位移和周期项位移。其次,采用Holt线性趋势模型预测趋势项位移,并建立时间卷积网络预测周期项位移。最后,将趋势项位移和周期项位移叠加,实现滑坡位移的预测。将该模型用于八字门滑坡的观测研究,结果表明：该模型相较于循环架构的神经网络模型能更有效地提取时序特征,预测精度更高。将基于TCN的滑坡位移预测模型应用于滑坡位移预测具有广阔的应用前景。     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

BP神经网络对滑坡稳定性评价的非线性方法

分析了滑坡稳定性评价方法,确定了影响滑坡稳定性的相关因素,运用BP神经网络建立了滑坡稳定性评价模型．经应用表明,该模型精度很高．将该模型用于预测巴河流域的相关滑坡稳定性,其结果与实际相符。     

基于频率比联接法和支持向量机的滑坡易发性预测

区域滑坡易发性制图对滑坡灾害的防治非常有意义。以江西省上犹县滑坡为例,首先基于遥感(remote sensing, RS)和地理信息系统(geographic information system, GIS)平台获取11个滑坡评价因子;进一步利用频率比(frequency ratio, FR)联接方法和支持向量机(support vector machine, SVM)模型耦合出FR-SVM模型进行滑坡易发性预测,并对结果进行易发性分级;同时建立以原始评价因子作为模型输入变量的单独SVM模型,再次对上犹县进行滑坡易发性预测制图;最后通过受试者特征工作曲线下的面积(area under receiver operating characteristic curve, AUC)曲线开展FR-SVM和单独SVM建模工况下的精度验证分析。结果表明:FR-SVM模型对于区域滑坡易发性制图具有比单独SVM模型更好的预测性能。FR-SVM和单独SVM模型的AUC值分别为0.893和0.798,进一步表明FR-SVM模型在描述滑坡易发性指数分布及评价因子对滑坡发育影响特征方面要优于单独SVM模型。     

基于极限学习机和熵值法的岩土灾变预警

滑坡的监测和预测是降低滑坡灾害的有效手段和可行方法。传统监测手段时效性差,采用统计预报模型、确定性模型等模型建立的预测模型精度相对较低。为了改善此问题,提出了一种基于综合测量、以极限学习机与熵值法结合的滑坡预警研究方法。通过分析滑坡的影响因子,搭建滑坡模拟监测平台,由多传感器实时监测到雨量、土壤浅层含水率、土壤深层含水率、下滑应力、地下位移、地表位移等影响滑坡的综合因子。将熵值法用在滑坡的评价中,将其综合评分作为危险性参数及综合测量参数作为训练样本,搭建极限学习机模型。结果表明:在综合测量方法下,将熵值法与极限学习机算法结合的预警模型得到的结果与实际情况一致,预测值与测量值吻合;其精度为98.48%,比BP神经网络精度更高;且网络的学习速度明显提高。可见该方法对滑坡预测的可行性,适用于复杂非线性的滑坡预测中,为建立滑坡预警模型提供了一种可行方法。     

鄂西北区域滑坡形成影响因子及组控模型研究

以鄂西北竹山县浅变质岩区267个滑坡为研究对象,在构建区域滑坡形成影响因子体系的基础上,运用综合贡献率统计方法,对滑坡形成的11个静态本底因子和3个动态诱发因子的敏感性要素进行了分析。采用量化赋值与主成分分析相结合的方法,得出各静态本底因子的影响权重以及6个主控因子;同时构建了基于主成分分析定权的滑坡形成影响综合评价模型。最后提出滑坡形成过程中基于地质因素的静态本底主控因子和基于环境因素的动态诱发因子的组控模型。为区域滑坡孕灾机理及滑坡风险分析等提供一定依据。     

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。     

金泉寺滑坡破坏机理及冲击强度定量分析

为了对滑坡冲击强度进行定量预测,以勉县金泉寺滑坡为研究对象,基于颗粒流离散元方法,结合对滑坡岩土体细观参数的双轴试验标定,构建了滑坡数值模型,对滑坡的变形破坏机理及其动力学过程进行了分析,选用冲击距离、冲击速度、冲击力3个指标对滑坡的冲击强度大小进行了定量预测。研究结果表明:金泉寺滑坡坡脚和滑坡后缘首先发生变形,然后滑坡坡体中部的锁固段发生贯通,并最终表现为前拉后推的复合式破坏特征;滑坡最大冲击距离为23. 52 m,最大冲击速度为4. 10 m/s,单位宽度最大冲击力为205 kN。相关结论与利用已有研究方法分析所得结论较为一致,认为滑坡运动过程中滑体内部颗粒碰撞及摩擦耗能对滑坡冲击强度的影响不可忽略。研究方法及成果对堆积层滑坡动力学过程分析及其风险定量评估研究具有重要的参考意义。     

基于降雨入渗概化模型的王家台滑坡岩土参数反演分析

中国是滑坡灾害的多发国家,其中降雨是诱发滑坡灾害的主要原因.由于地质体具有非连续、非均匀、流固耦合、未知初始状态等特点,仅依靠有限的钻孔数据无法准确给出滑坡体的渗流参数及岩土力学参数.为了实现降雨入渗作用下滑坡体参数的快速反演,提出了可快速分析降雨入渗诱发滑坡灾害的力学模型.该模型根据降雨量、地表径流量及地下径流量综合...     

某库岸滑坡稳定分析及治理措施研究

从地质条件出发,详细分析了滑坡的成因,以大型的岩土工程数值分析软件(ADINA)为研究手段,建立有限元计算模型,用强度折减的方法分析了滑坡体在初始工况、蓄水工况、暴雨工况、水位骤降工况和地震工况下的稳定情况,根据滑坡的失稳情况,在综合考虑的基础上,提出了削坡减载和地表排水相结合的治理措施,计算结果表明,治理措施是可行的,研究结果对设计和施工具有较大的参考价值.