基于统计方法的高速远程滑坡距离预测分析

目前高速远程滑坡最大水平距离的计算方法还不够完善,基于国内外的高速远程滑坡文献资料,结合相关性分析和敏感度分析原理,对高速远程滑坡的最大水平运动距离L、最大垂直高度H与滑坡体积V的关系进行数据分析,并通过多元非线性回归分析,给出了高速远程滑坡最大水平距离的经验公式。研究结果表明:1高速远程滑坡最大水平运动距离与和滑坡体积、最大垂直高度均为正相关,且最大垂直高度的相关性系数更大;2高速远程滑坡最大水平距离对最大垂直高度的变化更为敏感,这与相关性分析保持一致;3考虑最大垂直高度与滑坡体积两因素,提出了高速远程滑坡最大水平距离预测公式。研究成果可用于高速远程滑坡的运动特性分析中,为致灾区域和致灾强度的预测和评价提供参考依据。     

典型滑坡危险度预测的距离判别分析模型

应用统计学理论并结合工程实际,从典型滑坡的强度指标和发生可能性指标这2个方面出发,选取滑坡规模、坡度、高差、坡体结构、地层关系、坡型、块石含量、地层和岩性9个影响因素作为判别因子,建立典型岩质滑坡危险度评价的距离判别分析模型(DDA) 。利用奉节县18个典型岩质滑坡工程实例作为学习的样本进行训练和检验 , 回判估计的误判率为0 ;利用该模型对另外6组现场数据作为预测样本进行测试,预测结果与实际情况吻合较好。研究结果表明：距离判别分析模型预测精度较高,回代估计的误判率低,是典型岩质滑坡危险度评价的一种有效新方法。     

顺层岩质滑坡变形破裂扩展及高速失稳特征研究 ——以四川省"5·5"三河口顺层滑坡为例

2018年5月5日,四川乐山市三河口乡发生高速岩质滑坡,方量约23.4万m~3,滑坡自启动至堆积过程影像记录清晰。基于现场勘探和无人机航空摄影,对滑坡发育的形貌特征、结构特征、运动及堆积过程进行了调查,对滑坡的变形破裂扩展、形成机理进行了分析。研究表明:斜坡侧缘和后缘节理对滑坡启动起到主控作用,滑坡主滑用时16 s,最大水平运动距离约215 m,最大运动速度约24.1 m/s;斜坡在重力作用下沿层面发生蠕变,随着变形累积,周缘节理破裂逐渐贯通、掉块,侧缘的渐进贯通对最终破坏起到控制作用。该滑坡运动和破坏模式较为典型,研究成果对其他类似顺层岩质斜坡失稳机理研究具有借鉴意义。     

重庆市鲤鱼塘水库陈家大院滑坡涌浪预测

陈家大院滑坡位于重庆市鲤鱼塘水库库首区,距离大坝仅约1 km,其可能失稳产生的涌浪对枢纽工程的危害较大.对美国土木工程协会推荐的涌浪计算方法进行了改进,采用推荐法及其改进方法分别对陈家大院滑坡可能产生的涌浪进行了计算和预测.计算结果表明:大坝处滑坡可能失稳定产生的涌浪最大高度为4.32m,为评价大坝安全运行提供了依据.     

Logistic分析法在顺层岩质滑坡稳定预测中的应用

为评价顺层岩质滑坡的稳定性，分析了影响顺层岩质滑坡稳定性的主要因素,包括地形坡度、坡面走向与岩层走向夹角、地层岩性、岩层倾角以及软弱夹层。在综合分析顺层岩质滑坡统计数据的基础上，建立了基于Logistic回归的顺层岩质滑坡稳定预测模型，并藉此对顺层岩质滑坡稳定性及评价因子进行了定量分析。实例验证表明，该模型预测结果与实际情况基本吻合。     

基于SPH深度积分模型的滑坡数值分析

滑坡会对工程结构物造成严重破坏,滑移速度和距离是量化和分析滑坡的两个重要参数。针对滑移速度和距离预测一直比较复杂的现状,建立考虑土体固结和侵蚀效应的控制方程,选用摩擦流变模型,采用SPH深度积分算法,对滑坡进行了模拟研究。对比不同坡度、接触摩擦系数和侵蚀率条件下的滑移体速度、长度的时程曲线,分析不同条件下滑移体的最终沉积形态,整理了最大滑移距离和速度,讨论其变化规律。研究成果可为滑坡灾害预警提供技术参考。更多还原     

耦合信息量和Logistic回归模型的滑坡易发性评价

区域滑坡易发性预测能准确地反映出特定研究区内滑坡分布的空间概率特征。基于信息量和Logistic回归的耦合模型,对江西省崇义县滑坡易发性进行了预测,首先选取高程、坡度、坡体结构、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、归一化植被指数(NDVI)和归一化建筑指数(NDBI)等10个影响因子;之后利用各因子的信息量值来构建Logistic回归模型;最后以信息量模型和Logistic回归模型作为对比模型来探讨3种模型各自的滑坡易发性评价结果。结果表明:耦合模型具有最好的预测性能(AUC=80.4%),其余依次为Logistic回归模型(76.8%)和信息量模型(72.8%);各模型所预测的滑坡易发性分布规律具有一定的相似性,滑坡灾害多集中发生于海拔高程较低、接近水系、碳酸盐岩性地层构造、植被覆盖率低、建筑密集的区域。     

WA-BT-ELM耦合模型在黄土滑坡位移预测中的应用

黄土滑坡的变形演化过程往往受到多种因素的影响,呈现出非线性特征。基于小波分析函数(Wavelet Analysis,WA)、提升回归树(Boosting Regression Tree,BT),以及极限训练机(Extreme Learning Machine,ELM)方法,提出一种名为WA-BT-ELM的黄土滑坡位移预测新方法。该方法将非线性位移数据作为一时间序列,运用小波分析函数将监测点累积位移曲线分解为若干子小波;随后使用提升回归树对所有子小波进行重要度分析,剔除相关性不高的子小波以去掉冗杂信息;最后运用极限训练机,结合筛选得到的子小波对滑坡位移进行预测分析。基于该模型对甘肃省永靖县黑方台滑坡区的滑坡位移监测数据进行预测,得到了优于ANN,BPNN,SVM,ELM,以及WA-ELM预测模型的结果,故认为WA-BT-ELM模型是一种有效的黄土滑坡位移预测方法。     

基于EMD-TAR组合模型的滑坡位移预测研究

针对非线性波动性发展的滑坡,为了提高其位移变化的预测精度,以经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)方法对滑坡监测地表位移的时间序列进行处理,将不规律变化的位移序列转化为存在一定规律变化的模态分量,得到不同频率的位移分量,对每一分量单独预测,避免误差相互影响,通过预测所有分量的变化趋势来综合预测位移序列的变化趋势,利用改进门限自回归模型(Threshold Auto Regressive)对非稳态谐波描述性较好的优势预测滑坡位移分量,最后模态叠加得到最终预测位移,建立了基于经验模态分解和门限自回归模型的组合预测模型,结合白水河滑坡实例数据验证该模型的预测精度,通过与BP神经网络模型、长短时间记忆网络模型进行预测对比,提出的组合模型预测精度较高,为滑坡位移的预测提供了一种新的方法。     

汶川县渔子溪流域泥石流源区的崩滑体空间分布特征

为了明确崩塌滑坡转化为泥石流的特点,研究泥石流源区内的崩塌滑坡体特征,以映秀至卧龙间渔子溪流域为研究重点,划分研究区约396 km²,以研究区内23条泥石流沟(流域总面积约为208 km²)作为研究对象,利用高精度遥感影像将崩塌滑坡点进行解译,并通过野外实际调查进行复核,证实了遥感解译的可靠性,最终得到崩塌滑坡点2 741个,总面积23.6 km²。利用GIS对崩塌滑坡在高程、坡度、坡向、地层岩性和河流距离的分布特征进行了分析,结果表明在1 500~3 000 m海拔范围内,崩塌滑坡分布最多;坡度40°~50°范围,崩塌滑坡面积比例最大;坡向在90°~180°范围较为集中,此范围垂直于地震断层;崩塌滑坡较坚硬闪长岩岩组容易被地震、降雨等因素触发大量崩塌滑坡;距离河流较近的山体容易发生崩塌滑坡。     

气象集合预报的研究进展

集合预报是数值预报发展的一个重要方向,相对于单一的确定性预报,它考虑了初值及模式的不确定性,其结果反映了未来天气的多种状况,能为用户提供确定性预报所不能提供的信息(如预报结果的可信度等)。降水信息是水文预报系统的核心输入,单一的降水预报存在着不确定性,从而使得水文预报也存在不确定性。这种不确定性制约了水利工程调度的科学性。集合预报在一定程度上能解决这种不确定性。从而在水文领域,气象集合预报具有较高的应用价值。为了水文工作者能够更好地应用集合预报,本文首先基于系统的角度,对集合预报系统中的初值扰动、模式扰动和集合预报产品等研究现状及成果进行了评述,然后分析了降水集合预报产品在水文预报领域中的应用情况,最后对集合预报在水文领域中的应用进行了展望。     

提高隧道地震波地质预报（TSP）精度方法研究

TSP（Tunnel Seismic Prediction）作为应用最广泛的隧道弹性地震波反射方法之一,在现场使用上经常存在不规范操作,导致预报精度无法满足安全施工要求。基于TSP预报系统的工作原理,从反射地震波接收质量与触发地震波强度两方面出发,提出了多种方法来提高预报精度,主要包括：确定最佳搜索角、传感器孔与炮孔的高质量耦合、提供良好的作业环境、选择延时误差小的瞬发电雷管、确定合适的炮孔装药量等,再将研究成果应用于现场实践中,旨在积累经验,为隧道地质预报工作提供参考。     

洪水预报系统在左江洪水预报中的应用研究

分析了左江流域的水文气象条件和崇左水文站的洪水特征及成因。介绍了利用＂洪水预报系统＂的应用平台建立左江崇左水文站产汇流预报模型,并进行模型参数率定,该方案在精度评定及实际应用中取得较满意的效果,可用于发布过程及洪峰预报,为崇左市及下游的防汛抢险提供决策依据。     

沉降预测模型在高填方路堤中的应用研究

针对两种较为常用的路堤沉降预测模型——泊松曲线模型与灰色理论模型,结合高填方路堤的实测结果对高填方路堤中的沉降预测机理进行研究。得出二者均能够较好地预测路堤的沉降变形情况,其中以灰色理论模型拟合效果更佳;灰色理论模型预测的最终沉降量显示路堤中心线处为0．199m,路肩处为0．182m。     

基于BBO-SVM的大坝变形预测模型与性能验证

针对大坝监测数据小样本、高维度和非线性的特点,引入支持向量机( SVM) 机器学习方法,采用生物地理学优化算法( BBO) 优化其惩罚因子 c 和核函数参数 g,建立了基于 BBO-SVM 的大坝变形预测模型。结合 2011—2016 年水口大坝 4 个测点共 900 组环境量与效应量监测数据,对模型预测性能进行了验证,并将预测结果与 SVM、PSO-SVM 和 ABC-SVM 大坝变形预测模型进行对比。结果表明: 文中提出的 BBO-SVM 模型不仅预测精度高,且稳定性更好,4 个测点的均方根误差分别达到了 0. 332 0、0. 473 5、0. 405 7、0. 222 8,拟合优度分别达到了 0. 910 4、0. 961 0、0. 962 4、0. 956 9。本研究可提高大坝安全监测成果利用,对于大坝健康状态预测评估具有一定的工程指导意义。     

基于加权的滑动平均—马尔科夫预测模型及其应用

降水量预测是雨水潜力化计算的首要环节.但由于降水过程存在高度的不确定性和随机性,很难用物理成因方法来确定某一时段降水量的准确值.因此可采用基于概率论和随机过程理论的马尔可夫模型进行预测[13],采用加权的方法,并通过对降水序列的滑动平均处理,降低序列的随机性,提高预测的准确性.以简阳1953-2004年年降水资料为分析对象进行实例分析,其中应用2006-2009年降水资料作模型检验,并对2010年-2005年年降水量作模型预测.结果表明:应用加权的滑动平均马尔科夫预测模型进行降水量预测是可行的,而且意义明确,计算简便,预测精度较高.     

县级配电网规划电量负荷预测方法及其应用

结合崇义县的实际,阐述了县级配电网规划电量负荷的预测方法。根据崇义县2000-2001年的相关资料,用时间序列法、弹性系数法、行业用电分析法、人均用电量分析法、分区负荷预测法进行预测、相互校检,最终确定未来几年的负荷、用电量预测结果。     

基于多种混合模型的径流预测研究

变化环境下径流的波动不断加大,给径流的精准预报带来新的挑战。基于"分解-合成"策略的混合径流预报模型来提高预报精度是当前研究的热点之一。以往研究聚焦在单一的混合预报模型而忽视了它们的适用性研究。基于此,以渭河流域为例,在优选多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)单一预报模型的基础上,分别基于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和小波分解(WD)构建了多种混合模型,并融合了大气环流异常因子的信息。结果表明:(1)SVM模型预测精度高于ANN和MLR;(2)混合预测模型预测精度均高于单一模型,混合模型中WD-SVM的预测精度优于EMD-SVM和EEMD-SVM;(3)融合大气环流异常因子后WD-SVM模型预测精度最高,对极值预报精度的提高较为明显。     

基于Shapley值的西安市生活需水量组合预测研究

利用等维灰数递补法、非线性回归、广义回归神经网络等3种方法进行了西安市生活需水量预测,比较了不同方法的预测误差,然后根据各种方法对总预测值的信息贡献能力形成Shapley值组合需水量预测方法,计算了不同预测方法的Shapley值及其组合权重,形成组合预测需水量模型。预测结果表明:组合方法误差曲线平缓、平均误差值较小,具有一定的预测精度,适用于需水量的中短期预测。     

连州市洪水预报作业中几个问题的探讨

通过对连州上游暴雨洪水特性分析,结合近几年的实践经验,对连州市城区河段洪水预报中影响峰现时间和洪水量级预报精度的几个问题进行了分析,提出了今后的洪水预报作业中解决这些问题的意见。