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。     

基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测

以三峡库区白水河滑坡为例,针对滑坡位移监测数据的非等距性和复杂性,结合非等距时间序列分析法、灰狼优化算法（GWO）和支持向量回归机（SVR）模型,提出新型非等距位移时序预测模型.利用自然三次样条插值法对滑坡位移数据进行等时距处理,基于时间序列分析理论将位移数据中的趋势成分和周期成分剥离,采用基于稳健最小二乘法的三次多项式拟合和GWO-SVR耦合模型分别对这两者进行预测,利用时间序列加法模型得到滑坡累计位移的预测值.研究表明,基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测模型不仅预测精度高,预测误差较小,且寻优参数设置简单,计算收敛迅速.     

基于小波变换及外因响应的滑坡位移预测

分析了一种结合小波变换、粗糙集算法和支持向量回归机的滑坡位移预测方法.该方法依据白家包滑坡位移监测数据,利用小波变换将典型监测点的累计位移分解为趋势项位移和周期项位移,通过曲线拟合获得趋势项位移预测函数,使用粗糙集算法筛选滑坡位移影响因子集,将挑选出来的因子集作为支持向量回归机的输入因子集,从而得到滑坡位移预测结果.应用结果显示:预测平均绝对误差及相对误差分别为3.56cm和5.5%,均方差为1.58cm,相关系数为0.97,表明该预测方法的预测结果能够很好地体现滑坡位移的发展变化趋势,具有较强的预测能力,是一种精确、有效、实用的滑坡位移预测方法.     

基于不确定多分类支持向量机在滑坡危险性预测的应用

为了提高滑坡危险性预测的准确度,提出一种基于不确定多分类的支持向量机在滑坡危险性预测的方法.针对诱发滑坡的不确定因子降雨量数据难以有效刻画等问题,引入不确定支持向量机算法理论,结合其他评价因子,构建不确定多分类支持向量机分类器,建立滑坡危险性预测模型,以延安市宝塔区为例进行预测实验.结果表明,该方法不仅能够达到滑坡危险性预测的精度标准,且比传统的支持向量机分类方法有更高的预测精度.     

降雨与边坡地下水位关系的时间序列分析

针对边坡地下水位监测工程中存在的监测成本高且长期监测稳定性差的问题,提出以监测降雨量辅助地下水位监测的方案.考虑到降雨与地下水位的相关性,研究通过降雨量数据间接估计地下水位变化趋势的方法.将基于统计理论的单因素时间序列分析法,根据影响因素类别的数量拓展至多维空间,建立降雨-地下水位关系的多因素时间序列分析模型,探讨影响地下水位变化的各因素作用规律及滞后效应,分析降雨影响阈值.将建立的降雨-地下水位分析模型应用于官家村滑坡工程实践中,根据该滑坡的前期监测数据建立模型对地下水位进行长期预测,并与实测数据进行对比,验证了该模型在边坡地下水预测领域中的有效性.     

三峡库区水库型滑坡变形监测剖面选取研究

在三峡水库蓄水和运行条件下,三峡库区水库型滑坡不同部位的地下水位和位移的改变表现出对库水位变化的敏感程度不同的特征.根据位移的变化对库水变化敏感程度的不同与监测信息量获取大小的关系,采用模糊模式识别方法对三峡库区水库型滑坡位移场变化对水库水位变化的敏感程度进行数值分区.借助水库型滑坡位移场变化敏感程度数值分区规律,提出三峡库区水库型滑坡变形监测剖面选取的一般原则.根据该原则,以三峡库区水库型滑坡——泄滩滑坡为工程实例,给出泄滩滑坡变形监测剖面的具体布置.     

基于相空间重构和最小二乘支持向量机的滑坡预测

针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测法.利用Cao氏方法确定嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立预测模型.试验结果表明,模型具有较高的精度,是科学可行的.     

基于支持向量机-小波神经网络的边坡位移时序预测模型

针对岩体边坡位移预测难度大的问题,结合支持向量机-小波神经网络,提出了一种新的岩体边坡位移时序预测模型——支持向量机-小波神经网络预测模型.通过对实测位移值的学习,并借助遗传算法参数寻优的支持向量机对位移时间序列的宏观发展趋势进行滚动预测;在此基础上利用小波基函数变换分析序列的局部特征,通过2维情况下的序列局部走势方向的选择、实测值与支持向量机拟合值的相对误差与绝对误差等指标的分析,达到对预测值优化改进的目的.将该模型应用到某工程面板堆石坝坝肩强卸荷岩体边坡位移的时序预测中,结果表明,该模型具有可靠度和精度高的优点,可应用于岩体边坡位移预测分析.     

基于多时相InSAR技术的黄河上游龙羊峡库区不稳定边坡识别与形变监测

黄河上游龙羊峡水库的建设改变了两岸的水文地质条件,库区水位周期性升降引起的渗透和侵蚀导致库岸坍塌和滑坡局部变形,非常有必要开展不稳定边坡的识别与监测,为库区坡体失稳因素研究以及预警预报提供技术支撑。采用2015年1月至2021年8月升降轨Sentinel-1A SAR影像,基于相干点目标分析(IPTA)方法对龙羊峡库区边坡进行识别,共识别出15处不稳定边坡。其中,查纳滑坡历史上多次发生塌滑现象,现今仍处于活跃状态,对库区人民生命财产与大坝工程安全造成潜在威胁,为此对查纳滑坡开展重点监测。首先,采用DS-InSAR技术获取该滑坡升降轨雷达视线向(LOS)形变; 然后,结合升降轨形变结果进行二维时序形变分解; 最后,采用小波分析定量分析了地表时序形变反演结果与降雨量、库区水位变化的相关性。结果表明:DS-InSAR技术获取的形变场比相干点目标分析方法更加完整; 查纳滑坡东部坡体位移大于中部与西部坡体位移,且垂直向位移大于东西向位移; 查纳滑坡位移时间序列与降雨量序列相关性不高,降雨可能不会显著促进滑坡的位移; 滑坡位移与库区水位均具有很强的年度周期变化,并且滑坡位移时间序列滞后库区水位序列约半年。     

基于支持向量机的地下水位预测

地下水位的动态变化是一个复杂的非线性过程,地下水位与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,将支持向量机方法应用于地下水位预测,并提出相应的模型.实例分析结果表明,与基于GM(1,1)的预测模型相比,地下水位预测的支持向量机模型科学可行,预测精度高,对地下水位预测的问题具有较好的适用性.     

水库滑坡灾害致灾机理及防控技术研究与展望

随着中国高坝大库水利水电工程的相继运行,水库滑坡灾害已成为影响工程运行稳定和威胁沿岸人民生命财产安全的重大隐患,提升其综合防控能力是国家重大需求。水库滑坡是一个复杂的地质综合体,其变形破坏过程不仅与滑坡所在区域的地质条件特性相关,更取决于诱发因素如降雨、库水位变动等动态作用的影响,从开始孕育变形到最终失稳破坏一般需经历较长的历时,是一个不断累积发展的过程,不仅涉及降雨入渗与库水影响的时空叠加作用,更涉及多因素耦合下的渐进破坏机制,其致灾机理与防控难度极高。本文结合大量现场调查、室内外试验和数值模拟,总结了库区地质、水文等条件对于滑坡易感性及空间分布的影响规律,揭示了强降雨、库水位变动及多因素叠加作用下水库滑坡的累积灾变失稳机理;建立了离散元模型与流体力学模型（DEM-SPH）耦合的滑坡-涌浪模拟技术,能够较好地揭示高速滑坡体入河与水流的强碰撞及涌浪的非线性传播过程,可为滑坡致灾影响范围及应急避险方案制定提供科学依据;构建了无人机-3维激光扫描空地数据融合的大范围水库滑坡3维变形演化监测技术,并归纳总结了水库滑坡的综合治理技术。此外,针对多因素驱动下水库滑坡复杂致灾机理及防控技术方面的研究不足和局限性,展望了水库滑坡在灾变累积失稳与稳定评价、多源融合监测与智能预警、滑坡-涌浪流固耦合模拟与致灾影响评估、生态措施-支护结构联合治理技术方面的未来发展方向,期望为水库滑坡灾害防控减灾研究提供借鉴。     

堆积层滑坡卸加载响应比基本原理及其应用

在系统分析降雨型堆积层滑坡位移与失稳动因与机制的基础上,首次提出卸加载响应比理论的基本原理.将降雨量的变化作为滑坡的卸加载参数,相应平均位移速率的变化值为卸加载响应参数,由此确定的位移卸加载响应比作为位移动力学参数,根据堆积层滑坡位移动力学规律论证了该位移动力学参数在滑坡预测预报的可行性和有效性,建立卸加载响应比预测模型.以新滩滑坡分析为例,运用卸加载响应比预测模型对新滩滑坡关键部位监测点A3、B3进行了卸加载响应比计算,发现这两点的卸加载响应比时序曲线均在失稳前发生突变,其突变时间与边坡实际失稳时间完全吻合.上述研究结果证明了卸加载响应比理论是可以应用于堆积层滑坡中短期预测预报的一种有效方法.     

高密度电法在陕西泾阳地区黄土台塬地下水位探测中的应用

黄土滑坡灾害与地下水位、黄土含水率有一定的关系,查清地下水位分布对黄土滑坡的预测与稳定性分析具有重要意义。基于高密度电法摸清陕西泾阳南塬黄土台塬地下介质电阻率分布情况,研究地下黄土含水率、视电阻率、视电阻率垂向导数与深度的关系,并推测勘查区地下水位线分布情况。结果表明:当地下某一深度黄土含水率为30%左右,视电阻率为30 Ω·m左右,且视电阻率垂向导数达到峰值时,可推断出该深度存在地下水位线。因此,在黄土滑坡灾害的预测与分析中,基于高密度电法,将含水率、视电阻率、视电阻率垂向导数与深度的关系作为判断依据,可以较为准确地确定地下水位的深度。     

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...     

明溪烽林场滑坡形成机理及防治措施

明溪烽林场滑坡是福建省少见的缓倾角土质滑坡,滑坡位于丘陵小盆地的腹地,处于沉积碎屑岩与侵入岩接触带上,场地坡度较平缓,作为烽林场建设用地后,对场地进行了全面改造,在强降雨作用下诱发滑坡.后缘大量弃土堆载、前缘过度开挖为滑坡形成创造了良好的条件,接触带附近常年地下水排泄区沉积了厚度较大的有机质土隔水层,地下水具有承压性质,在强降雨作用下,后缘填土在自重及静水压力作用下失稳变形,并向中部及前缘产生强大的推力,中、前缘土体在推力及地下扬压力水顶托下,产生鼓胀变形,形成较明显的推移式滑坡特征.分析了滑坡变形特征,对滑坡成因及形成机理进行了探讨,在此基础上,提出科学合理的治理工程措施,治理工程完成近3年来,取得了良好的效果.     

石榴树包水库型滑坡三维有限元分析

对三峡库区水库型滑坡——石榴树包滑坡建立三维有限元计算模型,计算水库水位涨落引起的滑坡体渗流场变化对滑坡位移场的影响.根据计算所得的结果和对石榴树包滑坡在不同库水位作用下的位移场的比较分析,得出坡体在库水位变化下位移场的变化规律和对坡体稳定性变化的关系,从而为水库型滑坡的监测布点提供参考.     

Response of an old landslide to reservoir filling: A case history

1 Introduction It is generally believed that reservoir slope instability is mainly caused by unfavorable hydrodynamic evolution in the bank due to reservoir filling and/or operation. Many cases of instability were reported both in China and abroad, causing life fatalities and economic losses, and even leading to project abandonment[1-5]. Riemer[5] reviewed 60 published case histories and indicated that 85% of slide events happened during con- struction and/or filling period, or within 2 years …