灰色模型在滑坡时间预测中的应用

滑坡地质灾害的控制及影响因素往往是随机变量,具有相当的模糊性和灰色不确定性。本文构造了滑坡时间预测的灰色模型通过对某一滑坡实例的监测资料的分析研究说明了对观测数据进行灰色处理运用GM11模型进行预报能取得较为精确的结果。     

河海大学启动“气象-水文-水力学耦合模型洪水预报预警关键技术”课题

2007年4月30日“十一五”国家科技支撑计划“气象-水文-水力学耦合模型洪水预报预警关键技术”课题启动暨技术大纲研讨会在河海大学举行。该课题由河海大学主持，水利部水文局、南京水利科学研究院、淮河水利委员会水文局、北京大学共同参与，重点就攻克气象-水文-水力学耦合洪水预报模型的关键技术展开研究。气象-水文-水力学耦合洪水预报技术是利用动力一统计定量降水预报技术，     

WEBGIS降雨型滑坡预警模型及关键技术研究

以降雨强度-降雨持续时间图解及其与滑坡发生之间的关系确定滑坡发生的临界降雨量理论,结合湖北省主要地质灾害类型、规模、时空分布及危害程度的实际情况,在研究降雨量和降雨过程与地质灾害的空间分布的对应关系基础上,建立地质灾害时空分布与降雨过程的统计关系,开展区域性地质灾害发生的临界降雨量和预警预报判据模型的应用研究.对实现地质灾害信息管理与维护的自动化,信息传输与发布的网络化,信息分析处理的模型化,信息服务与决策的可视化等问题进行了探讨.     

滑坡预测预报技术浅谈

随着经济建设的飞速发展,人类对自然的改造程度越来越大,环境问题越来越突出,滑坡地质灾害的发生有上升势头。通过对现阶段常用的几种滑坡预测预报模型进行分析探讨,指出现阶段滑坡预测预报存在的一些问题,着重强调滑坡破坏机理分析的重要性,最后提出基于GMD模型、系统论与大数据的滑坡预测预报新思考。     

滑坡灾害空间预测方法研究综述

滑坡灾害空间预测是对滑坡可能发生的空间位置的预测,目前已形成了多种结合GIS制图的空间预测方法。介绍了国内外多种常用的空间预测方法,结合实际应用对比了不同方法的特点及其适用性,认为确定性模型物理力学意义明确,但假设条件与所需参数类型较多;统计预测方法相对简单,应用广泛,但难以描述滑坡与相关因素之间的非线性关系;模式识别模型适用于非线性问题,但也存在计算耗时,参数难以确定和噪声影响等问题;模糊综合评判更适用于单体滑坡的评价。尽管空间预测模型朝着越来越复杂的方向发展,但预测研究必须建立在坚实的地质分析基础上。针对目前空间预测效果检验常用已发生的滑坡位置与预测结果重合度作为评判标准,认为采用不稳定斜坡和有复活迹象的古滑坡作为检验样本更为合理。大型复杂单体滑坡需要高精度的空间预测评价,针对不同单体滑坡建立确定性模型是更可行的方式。     

区域滑坡空间预测方法研究综述

滑坡具有区域性、群发性、多发性及灾害严重的特点,开展大范围的区域滑坡空间预测评价是实现防灾减灾的有效途径。在区域滑坡空间预测研究方面,还存在预测指标体系的确定方法、预测指标的权重取值及连续数据离散化处理过程中造成的图层信息损失等问题,需要进一步研究解决。分别综述了确定性模型和非确定性模型在滑坡空间预测评价中的应用情况,重点介绍了非确定性模型中的知识驱动模型和数据驱动模型的应用情况及适用条件;并展望了区域滑坡空间预测方法的发展趋势。     

基于时间序列模型的降雨量预测分析

为了解济南市未来降雨的变化情况,以济南市1959～2015年降雨量数据为研究对象运用SPSS软件中时间序列模型ARIMA对其进行了建模;拟合1959～2015年的降雨量数据及预测未来5年的降雨量。ARIMA模型预测结果表明了济南市2016～2020年的年降雨量依次为676.5,635.5,689.8,630.7,663.3mm,5年的年平均降雨量为659.2mm,这与过去57年的多年平均降雨量较为接近,可以依此推测济南市未来5年出现干旱及洪涝灾害的可能性较小。可以看出,影响ARIMA模型预测结果的因素有很多,为了更加精准地预测降雨量,应当考虑多种要素并结合当地具体环境,建立符合当地的降水量预测模型。     

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。     

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。     

石泉水库天气预报调度模型研究

为了充分利用洪水资源,增加发电量,结合石泉水库流域洪水、调度资料和陕西省气象台7日滚动天气预报,尝试建立可调节水库天气预报调度模型,延长洪水的预见期,提高水电企业的经济效益。此方法的创新在于天气预报和水文预报、调度的耦合,依据大量历史水雨情资料分析,将其建立关系,实际应用时直接采用该关系进行调度。成果丰富和发展了现有水库精细化调度的方法,为水库开展预报调度提供了科学依据。     

GM-ENN组合模型在滑坡变形预测中的应用

针对以往滑坡变形预测模型实用性不足的情况,从系统论观点和时序分析原理出发,将滑坡位移时序分解为趋势项和偏离项。通过灰色系统模型提取位移时序的趋势项,采用进化神经网络模拟位移时序偏离项之间的复杂非线性关系,建立起GM-ENN组合模型进行滑坡变形预测研究。并将此组合模型应用于三峡库区白水河滑坡的变形预测研究中。研究结果表明：该组合模型具有较强的建模能力、较高的精度,可用于相关的工程实践之中,具有一定的理论研究与实际应用价值。     

滑坡监测数据处理预报软件研究及应用

滑坡监测数据处理预报软件系统滑坡监测资料数据库及滑坡失稳预报模型为一体，它包括一个主控程序和８个主要功能模块；４个层次的滑坡失稳预报模型（变形阶段判别，中长期预测，短期预报，临滑综合判断）和３个变形阶段（初始变形，匀速变形，加速变形）。经滑坡实例验证，预报精度较高。该系统是进行滑坡监测数据管理与处理的实用软件。     

模式水平分辨率对梅雨锋降水定量预报的影响

利用三维非静力平衡中尺度／云模式对1999年6月23日08时～24日08时江淮地区一次梅雨锋系统降水过程进行了五种不同水平分辨率的数值模拟试验。模拟结果表明，提高模式水平分辨率，明显提高了大到暴雨的定量预报(大于25mm和大于50mm)的精度；但研究发现，这种精度的改进随着水平分辨率的进一步提高存在明显的阈界，即在水平分辨率提高到18公里以后，再提高水平分辨率，对暴雨预报成功率的改进幅度不大，因此，对于梅雨锋雨带中尺度强降水的业务预报，将模式水平分辨率提高到18公里比较适宜。     

基于API 模型与新安江模型的察尔森水库洪水预报

察尔森水库承担着兴安盟地区的防洪、灌溉和供水等任务,其洪水预报具有重要的研究意义。考虑到下垫面条件和降雨分布特征的影响,单一模型或同组参数在该地区很难取得理想的洪水模拟效果,尝试引入分单元新安江模型与API模型分别对察尔森水库洪水进行预报,并分析总结两模型在该地区的适用性。结果表明:两种模型预报结果都较好,且对于大暴雨洪水预报效果更理想;当前期土壤湿润时,分单元新安江模型预报效果更好;当前期土壤干旱、降雨强度较大时,API模型预报效果优于分单元新安江模型。实际作业时根据需要选择模型进行预报,有利于察尔森水库合理调度,提高水库经济效益。     

HEC模型在洪水预报中的运用

HEC模型将水文模型同地理信息系统结合,同以往的水文模型相比,HEC模型更加直观和简洁。该模型以ARCVIEW为操作平台,通过对数字高程模型(DEM)的处理,完成对流域特征数据的提取,生成水系和流域边界。在参数率定中采用了最优化方法的理论,通过不同的目标函数,找到流域参数最优值。通过在漳卫南流域的应用,表明该模型使用方便,结果精度高。     

泥石流预警及其实施方法

泥石流预警在减灾实践工作上已取得到了丰硕的成果和明显的效益.在已有研究成果的基础上对泥石流预警进行了定义,并将其分为泥石流预报和泥石流警报两种类型,二者的根本区别是预警信息来源与泥石流暴发时间的关系.预报是在泥石流暴发之前做出的泥石流暴发与否的结论,而警报则是对泥石流暴发或运动过程的监测和判断.泥石流预报目前的研究成果主要集中于降雨型泥石流,在中国大陆地区本文推荐使用蒋家沟泥石流预报模型,并给出了参数获取方法和分级预报的阈值.泥石流预警技术主要有基于泥位、地声、次声等信息监测判断的仪器,目前仍然存在漏报或误报的问题.有效的解决办法是将这些技术组合起来,相互补充和校验.将泥石流简易预警技术、专业预警技术进行组合使用的方式称为泥石流预警的组织体系,主要类型有群测群防、群专结合及专业预警3种.通过技术手段得到泥石流预警结论后还需要进行检验,确定无误后再发出相应级别的预警信息.     

降雨型滑坡泥石流灾害预警原理及系统结构

降雨型滑坡泥石流预警必须具有超前性。通过对前期研究成果的分析总结,可以将降雨型滑坡泥石流预警分为空间预警和时间预警两大类型。空间预警的目标是预测宏观区域内滑坡泥石流灾害的发生趋势,划分不同时段的危险区范围;时间预警的目标是预报典型滑坡泥石流可能发生的时间阶段。根据预警分类原理,建立了实现两类灾害预警的技术方法体系,构建了降雨型滑坡泥石流预警的系统结构。