顾及降雨及库水位因素的滑坡时滞分析与预测——以三峡库区新铺滑坡为例

降雨及库水位涨落是引起库岸滑坡形变失稳的主要诱发因素,但滑坡位移速率对此类诱发因素的响应具有一定的滞后性,影响人类对滑坡所处运动状态的判断与预测。针对常规预测模型中未考虑时滞效应的问题,利用三峡库区新铺滑坡的GNSS位移监测数据、奉节气象站降雨数据以及三峡库区库水位涨落数据,通过对监测区内9个GNSS监测点的位移速率序列与降雨量、库水位高程序列进行时滞互相关分析,确定时滞参数,进而应用多变量灰色系统理论方法,建立了时滞GM(1,3)预测模型,并对滑坡位移速率进行预测验证。结果表明:三峡库区新铺滑坡位移速率与降雨量显著相关,对降雨量的响应滞后时间约为5 d,滑体中后部受降雨影响比前缘更明显; 位移速率与库水位高程高度相关,对三峡库区库水位涨落的响应滞后时间约为31 d,滑坡前缘受库水位涨落影响更明显,且离长江越近,滞后时间越短; 利用加入时滞参数的时滞GM(1,3)模型进行预测,模型拟合优度达到0.702,相比GM(1,1)模型和未顾及时滞因素的GM(1,3)模型,预测精度分别提升了53.8%和58.3%,平均绝对误差百分比分别降低了7.19%和7.47%,在滑坡位移速率预测及库岸滑坡防灾减灾领域具有一定的工程应用价值。     

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。     

时间序列分析与支持向量机的滑坡位移预测

滑坡在变形演化过程中,遭受季节性外界影响因素的作用,变形位移时间曲线呈现出阶跃型特征.采用时间序列分析方法,将位移分解为趋势项和季节项.趋势项位移由坡体自身地质条件控制,利用多项式函数进行预测|季节项位移受降雨、库水位和地下水位等因素的季节性作用而变化.选取当月降雨量、累计前2个月降雨量、当月库水位高程、月库水位变化速率和当月地下水位高程作为影响因子,利用进化支持向量机耦合模型进行预测|通过时间序列加法模型得到滑坡总位移预测值.以三峡库区白家包滑坡为例,通过计算得到预测结果与实际监测值基本吻合,其中最大均方根误差为188,而最小相关系数为098.研究表明：基于时间序列分析与进化支持向量机的滑坡位移预测模型,有效反映了阶跃型滑坡位移变化规律与季节性影响因素之间的响应关系,是一种行之有效的滑坡位移预测方法.     

黄茨滑坡时间预报反分析

滑坡时间预报在保护人员财产免受损失方面具有重要的现实意义,合适的预报模型是预报成功的关键.针对滑坡系统的模糊性、不确定性等特点,采用了灰色系统预报滑坡时间.结合甘肃省黄茨滑坡的监测得到的位移时间资料,采用基于位移信息的Verhulst灰色模型,用Matlab编制计算程序,对黄茨滑坡的时间预报作反分析,得出滑坡发生时间的预测值及预测滑坡变形发展曲线,并将该结果与实际监测结果进行对比分析,以验证该灰色模型在滑坡时间预报中的适用性.结果表明,灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报中是可行的;时间预报结果与滑坡的实际滑动时间基本吻合,预测滑坡变形曲线基本与位移监测值展布趋势一致.合理的位移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度.     

并联式加权组合模型在滑坡时间预报中的应用

针对滑坡预测中单模型不总能进行有效预测且置信度不高的问题,提出了一种新的权重确定方法——并联式权重确定法,用来建立组合模型。证明了预测位移平均相对误差和预测精度之间呈正相关,并对原始Verhulst模型和协同预报模型进行优化。利用新滩滑坡实例和洒勒山滑坡实例进行验证分析。结果表明,基于优化后的Verhulst模型和协同模型的并联式加权组合模型在滑坡中短期时间预报的预测精度远高于原始Verhulst模型和协同模型。     

灰色模型在忠武输气管道沿线滑坡预警预报中的应用

详细研究了灰色模型GM(1,1)建模过程,并成功地将此模型应用于忠武输气管道中滑坡水平位移监测的预测预报,相应地用Matlab编写灰色系统预测程序,便于实际应用,实践证明,灰色预测模型在滑坡预测预报中具有较高的应用价值.     

基于优化的灰色GM模型的滑坡预测

滑坡发生的时间预报是目前滑坡预报的关键方向之一,而滑坡预测模型的建立是滑坡时间预测的核心．由于滑坡的模糊性和灰色不确定性特点,采用灰色预测模型适用有效．本文在灰色系统理论的基础上,研究了灰色GM（1,1）的建模和精度检验过程,根据残差对模型进行了高阶优化．同时结合工程实例,选择了有效合理的监测数据,进行了滑坡临滑预报模型的研究,并将传统GM模型与优化GM模型的精度进行了对比,结果显示优化的GM模型预测精度大大提高．在灰色优化的GM（1,1）模型研究基础上,对临滑时间进行了预报,结果显示预测时间较早,可以起到提前预报作用．根据预测模型分析,提出了一些有益结论,供今后滑坡预报工作的参考．     

基于CEEMDAN理论的堆积层滑坡位移区间预测模型及仿真

为更好地控制滑坡灾害风险,最大程度降低灾害损失,提出了基于CEEMDAN理论的堆积层滑坡位移区间预测模型及仿真。利用多类型传感器采集滑坡信息,采用自适应完备集合经验模态分解算法计算样本熵,根据相关系数获取噪声所在区间,通过设定的合理阈值去除信号噪声;构建多传感器数据融合分布式架构,提高滑坡数据的全面性;通过构建预测模型,经过样本训练,输出最终预测结果。仿真实验表明：本文模型预测区间覆盖率较高,且区间宽度低,保证了预测精度。     

基于灰色模型的滑坡变形预测

详细讨论了灰色模型GM（1,1）与基于权的一阶一元灰色预测模型pGM（1,1）的基本内容及建模过程,并成功地将两模型应用于三峡库区某滑坡水平位移监测的预测预报,相应地用MATLAB编写了灰色系统预测程序,便于实际应用,实践证明,灰色预测模型在滑坡预测预报中具有较高的应用价值．     

基于指数平滑法和回归分析的滑坡预报模型研究

结合滑坡位移监测数据,从滑坡位移基本发展演化规律出发,选取两种统计性预报模型——指数平滑法和回归分析模型对滑坡进行预测预报。分别从建模思想、建模原理及预报判据等几个方面进行详细的分析讨论,比较了两个模型的适用条件和优越性。以三峡库区石鼓寺滑坡为例,根据滑坡的实际情况,对部分监测点位移进行建模和预测,分析对比实测与预测位移-时间曲线之间的关系。模型分析对比结果显示回归分析模型在滑坡预测过程中效果较好,说明所建预测预报模型在滑坡预测中是有效可行的。     

降雨诱发滑坡机制研究

以三峡库区几个典型滑坡为实例,分别研究了降雨诱发滑坡的机制．结果表明,长江三峡地区鸡扒子滑坡是典型的暴雨诱发滑坡,新滩滑坡（姜家坡滑坡）是典型的久雨诱发滑坡     

改进哈里斯鹰优化算法与BP神经网络组合的滑坡位移高精度预测模型

开展滑坡位移高精度预测研究对于滑坡灾害的防灾预警具有重要意义。针对哈里斯鹰优化算法(HHO)搜索精度低且会陷入局部最优的问题,对其进行改进并进一步与BP神经网络组合,同时有效兼顾滑坡外部影响因子,发展了一种改进哈里斯鹰优化算法(IHHO)与BP神经网络组合(IHHO-BP)的滑坡位移高精度预测模型。结合我国典型黄土滑坡——甘肃黑方台党川滑坡HF08、HF05和HF09等3个监测点的北斗/GNSS实测数据,验证了IHHO-BP模型在3个实测数据集中的位移预测精度均优于单一BP神经网络模型,以及哈里斯鹰优化算法、麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)与BP神经网络组合的预测模型。结果表明:引入Levy变异、局部增强和随机化Halton序列种群初始化策略的改进哈里斯鹰优化算法,可有效解决哈里斯鹰优化算法搜索精度低且会陷入局部最优的问题; IHHO-BP模型具有更好的泛化能力,可有效提升滑坡位移的预测精度,该组合预测模型具有更好的推广应用价值。     

大冶铁矿滑坡破坏特征及判据

通过地质调研,分析了大冶铁矿滑坡体破坏特征和成因.根据滑坡发展过程表现出来的破裂扩展极限特征,建立了滑坡位移、变形速率、蠕变切线角、位移加速度、位移矢量角变化趋势曲线.运用数理统计,将多参数进行联合分析,提出了滑坡的综合预报判据,为滑体后续监测提供了科学的理论和实际依据.     

地震作用下的高速公路滑坡稳定性分析

通过定量分析地震力和滑坡稳定性之间的关系，对地震作用下滑坡稳定性分析进行研究．以地震加速度作为反映地震荷载的主要因素，以德昌、米易滑坡为例，基于有限元理论开展了地震作用下滑坡的动力学分析，并运用GEO-SLOPE软件模拟了地震对滑坡的影响机制，研究了滑坡稳定性的变化规律．     

基于遗传模拟退火算法的滑坡位移预测方法

滑坡是一种常见的地质灾害,通常在复杂的地质条件下演化和发生,给社会和人类的生命财产安全造成了极大的危害.了解滑坡的发展规律,对灾害防治具有重要意义.在现有滑坡累积位移时间序列的基础上,提出了一种基于遗传模拟退火算法的滑坡位移预测方法.采用遗传模拟退火算法-BP神经网络对白水河滑坡预警区Z118观测点进行分析,利用前3个...     

Application of remote monitoring technology in landslides in the Luoshan mining area

With the scale extending of mining, the landslide disaster in the earth's surface will become more and more serious, and these landslide disasters are being threatened to the sustainable safe mining of the underground mine and the open-pit mine. Based on the theory that sliding force is greater than the shear resistance (resisting force) at the potential slip surface is the necessary and sufficient condition to occur the landslide as the sliding criterion, the principle and method for sliding force remote monitoring is presented, and the functional relationship between the human mechanical quantity and the natural sliding force is derived, hereby, the natural sliding force can be calculated according to the human mechanical quantity. Based on above principle and method, a new system of landslide remote monitoring is designed and 53 systems are installed on the landslide body in the Luoshan mining area, which make up the landslide remote monitoring network. According to the results of field test around 8 months, monitoring curves between sliding force and time are obtained, which can describe and forecast the develop trend of landslide. According to above analysis, the results show that this system has some following advantages: (1) real-time monitoring; (2) remote intelligent transmission; (3) landslides early warning.     

东苗家滑坡体变形监测系统设计

为确保小浪底工程安全运行,有效防治东苗家滑坡体地质灾害的发生,对滑坡体采取工程整治的同时实施变形监测.在滑坡体地表及深部布设变形监测仪器,建立多种方法、多种仪器、多层次的综合监测系统,通过对滑坡体变形特征全方位的监测,能及时捕捉滑移征兆,做好预测预报工作,并为制定滑坡治理方案和预防措施提供依据.