多元非平稳时间序列分析的滑坡变形预测研究

目前滑坡变形预测的时间序列模型为单变量模型,仅考虑时间-位移关系,未能考虑诱发因素对滑坡位移的影响,因此,建立多变量的时间序列模型十分必要。应用多元非平稳时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的误差修正模型(ECM),实现了滑坡诱发因素和位移动态变化的综合分析。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,取监测点ZG93为代表,建立了基于多元时间序列分析的误差修正预测模型,并计算预测误差,结果显示,除个别数据点之外,预测误差均在±2.3%以内。     

基于诱发因素作用特征的滑坡变形时序模型

降雨、库水位变化是滑坡发生的主要外在诱发因素,降雨和库水位变化的滞后性和周期性是滑坡变形的重要作用特征。考虑降雨及库水位变化的滞后性和周期性对滑坡累积位移的影响,直接将降雨和库水位变化作为滑坡变形位移预测的影响变量,建立多元时序模型。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,首先用灰色模型提取趋势项位移,然后利用滞后的降雨量和滞后的库水位的变化量预测当期的周期项位移,最后将趋势项位移与周期项位移叠加,得到滑坡累积位移的预测值。结果显示,此方法能够很好地反映滑坡诱发因素对滑坡变形的动态影响,预测的平均绝对误差为1.97%,预测精度较高。