基于DEM的分布式斜坡稳定性模型在黄土沟壑区浅层滑坡中的应用

为评价SINMAP模型在黄土地区对浅层滑动稳定性分析的适用性和可靠性,基于1-5 000地形图获得数字化高程模型(DEM)和潜在的土壤湿度环境,利用室内和现场实验获取的物理力学参数,结合现场钻探和探槽估计的土层厚度分布,得出地表稳定性指数等级分布图。通过现场测量绘制的滑坡分布图与模拟结果对比和统计得出:实际滑坡分布多位于不稳定区域;模型的精度主要受DEM数据精度的控制,同时,滑坡检验点的位置对其也产生一定的影响,而空间参数差异变化对模型的影响较小。     

黄河上游典型流域滑坡稳定性预测及模型应用

黄河中上游地带是滑坡的易发区域，了解这些滑坡的空间分布对于黄河流域的生态环境治理与保护至关重要。三维确定性模型Scoops3D模型能很好地对滑坡稳定性进行定量化分析，但是关于输入参数对模型结果影响的研究很少。为了定量化分析不同输入参数组合对模型结果的影响，以黄河上游甲加沟为例，基于Scoops3D模型对滑坡的空间位置进行预测分析。并对影响模拟效果的两种因素(数字高程模型(DEM)分辨率和搜索面积)进行分析对比。通过输入不同的参数得出的模拟结果，发现DEM分辨率和滑坡搜索面积对模拟结果都有显著的影响。首先，DEM分辨率越高，模拟效果越好，但是也存在大量的过度识别；其次，对于同一DEM分辨率而言，不同的滑坡搜索范围对于模型结果的影响也不同，并且随着DEM分辨率越来越低，这种影响也越来越大；最后，低分辨率DEM条件下较大的搜索范围也能得到较好的模拟效果。因此，在为模型选择合适的参数时，要对区域的滑坡大小有充分了解，然后根据实际情况选择合适的参数。     

基于TRIGRS模型的浅层黄土滑坡破坏概率评价

以山西兴县某典型黄土斜坡为例,结合TRIGRS模型与Rosenblueth点估法,研究了降雨对浅层黄土滑坡的影响.根据室内试验、现场人工模拟降雨试验确定了主要参数值,计算了研究区的失稳破坏概率,并探讨了不同降雨阶段、不同坡度对区域斜坡破坏概率的影响.研究表明此方法适合计算降雨诱发的浅层滑坡,得出的滑坡破坏概率分布图可以在一定程度上反映该地区滑坡灾害的空间分布特征.     

基于无人机影像的滑坡地质灾害解译与稳定性评价—以秭归县盐关滑坡为例

2017年10月29日,秭归县归州镇盐关村发生滑坡。为了获取滑坡地质灾害空间信息并查明滑坡产生机理,将无人机航测技术应用于盐关滑坡精细调查中,获取了滑坡区域2.4cm分辨率航摄影像,生成了数字正射影像图、数字高程模型和三维地貌模型;通过对滑坡区域进行解译,识别出该滑坡周围存在一处潜在滑坡体。基于滑坡区域数字高程模型和滑坡体相关物理力学参数建立了GeoStudio数值模型,利用SEEP/W和SLOPE/W模块分别求解了盐关滑坡渗流场和稳定性系数变化曲线,结果表明盐关滑坡主要由库水位升降和降雨联合作用导致。在此基础上对潜在滑坡体进行稳定性分析,表明其稳定性主要受降雨影响,在强降雨条件下极易产生失稳破坏。     

化隆黄河谷地某典型滑坡稳定性分析

在青海省东部化隆地区黄河两岸谷坡地带,发育一系列不稳定斜坡,成为该区域易发的地质灾害.通过对区域黄河谷地发育的某典型滑坡的地质特征分析,利用毕肖普法对黄河谷地以黄土为主的混杂坡洪积物组成较复杂的典型滑坡特征及稳定性进行了计算分析,对该区域的典型滑坡的基本特征,形成机理和稳定性进行评价.结果表明,毕肖普法在此类不稳定斜坡的稳定性分析计算中,具有较好的可靠性.     

山地斜坡灾变韧性大数据分析模型与应用研究——以城口县为例

【目的】山地斜坡因抵抗变形破坏的能力不足而常遇变形破坏致灾,因此需要对山地斜坡抵抗变形破坏的能力进行评价。【方法】采用典型实例,构建山地斜坡灾变韧性评价模型。选取高程、坡向、归一化植被指数、坡位、微地貌、岩性、坡度、曲率等13个因子作为山区斜坡灾变韧性的评价因子,结合研究区638个历史滑坡点,建立山地斜坡韧性评价地理空间数据库;进一步在地理空间数据库中,分别随机选取70%的灾变区域与非灾变区作为训练数据集,剩下的30%作为验证数据集;对样本数据进行逻辑回归模型训练,利用训练好的逻辑回归模型,对整个研究区斜坡的灾变韧性进行仿真分析,划分为低、较低、中、较高、高5种韧性等级。【结果】对训练数据集、验证数据集以及区域仿真结果,采用受试者工作特征曲线进行合理性检验,得到受试者工作特征曲线的下面积值分别为0.876,0.867和0.873,新近10个斜坡变形破坏点分布于中等-低韧性区域。【结论】基于历史数据挖掘分析构建的山地斜坡灾变韧性评价模型,具有较高的稳定性以及良好的斜坡灾变韧性评价可靠性。     

基于CF融入SSA优化SVM和RF模型的滑坡易发性评价

针对传统的区域滑坡易发性评价建模过程可能存在的样本数据量纲不统一以及模型参数选取误差等问题,本文以陕西省留坝县为研究区,选取高程、坡度、水系、降雨量、地层岩性等10个评价因子,采用确定性系数模型(CF)计算各评价因子的敏感值作为支持向量机模型(SVM)和随机森林模型(RF)的输入样本属性值,引入麻雀搜索算法(SSA)分别对SVM模型和RF模型的参数进行优化,获取最优参数对两种模型进行训练,最终构建了CF-SSA-SVM和CF-SSA-RF模型,从而对整个研究区进行预测,完成滑坡易发性评价,并通过受试者工作特征曲线(ROC)对两种模型进行精度验证。结果表明,两种模型的评价结果均有较多滑坡点落在极高易发区,无滑坡点落在极低易发区,评价结果均有较高的准确率。其中,CF-SSA-RF模型的成功率和预测率曲线AUC值分别为0.994和0.940,高于CF-SSA-SVM模型;并以三处典型滑坡为例进行验证,结果显示易发性分区与历史滑坡点分布较为吻合。进一步表明CF-SSA-RF模型更适用于留坝县的滑坡易发性评价,为当地滑坡灾害风险评估提供了指导依据。     

强降雨条件下浅层滑坡稳定性分析模型改进

浅层滑坡灾害在我国较为常见,尤其是降雨充沛地区,每年都会造成严重的损失。为研究强降雨入渗作用对浅层滑坡稳定性的影响,在前人对Green-Ampt(GA)入渗模型研究的基础上,结合浅层滑坡深度与长度之比比较小的特性,简化了入渗深度与降雨时长的函数关系式。在进行浅层滑坡稳定性评价时,考虑了渗流力和基质吸力,采用了极限平衡思想和微元思想,同时分析了滑带面处和湿润锋面处的稳定性系数,结合改进的入渗模型,给出了适用于滑带面不平行于坡面的滑坡的安全系数与降雨持续时间的函数关系式,并通过数值模拟方法验证了模型的适用性。最后利用改进模型对小湾3号B3滑坡进行分析,并通过与传统方法的对比展现了强降雨条件下浅层滑坡稳定性分析改进模型的优越性和更强的适用性。     

基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价

目前,滑坡易发性评价大多只采用单一模型进行研究,而单一模型存在缺陷,如只采用信息量模型则不能反映各因子对滑坡发生的权重。通过将两个模型进行耦合分析可以很好地发挥各模型的优点和弥补各模型的不足,从而达到模型优化的目的。针对滑坡易发性常用的信息量模型和逻辑回归模型,提出信息量-逻辑回归耦合模型。以江西省宁都地区为例,获取研究区共297个滑坡,提取高程、坡向、坡度、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、植被覆盖率、地表建筑物指数共10个因子建立评价指标体系,再分别采用上述3个模型开展易发性评价,最后采用预测率曲线(the prediction rate curve, ROC)评价各模型精度。结果表明:信息量模型、逻辑回归模型和信息量-逻辑回归耦合模型预测率曲线与坐标轴围成的面积(area under ROC, AUC)值分别为0.838、0.864和0.876,可见信息量-逻辑回归耦合模型的评价精度更高,建模更为合理。研究区内滑坡主要沿水系两侧分布,高程和岩性对滑坡的发生起主要作用。     

古滑坡活动诱发次级滑坡的稳定性评价及变形潜势分析

为合理评价滑坡稳定性及其变形潜势,利用层次分析法和德尔菲法构建滑坡稳定性评价体系,实现其稳定性评价;以相关向量机为理论基础,通过鸡群优化算法实现其模型参数优化,并利用马尔科夫链进行误差修正预测,以充分保证预测精度;最后,利用预测结果开展滑坡变形潜势分析,并结合稳定性评价结果,为滑坡灾害防治提供一定的理论指导.实例分析表...