泥儿湾滑坡失稳机制及破坏后运动规律研究北大核心CSCD

以三峡库区泥儿湾滑坡为例,通过建立渗流稳定性分析模型,研究了库水位上升对其稳定性的影响;同时,采用3DEC离散元软件,建立了二维离散元运动模型,深入分析了其破坏后的运动模式及变形规律。研究结果表明:(1)从失稳机制来看,水库蓄水所产生的浮脱减重效应是诱发滑坡失稳的重要因素;(2)从模拟破坏后的运动规律来看,水平位移在空间上从滑坡后缘至前缘、表层至深层逐渐增大,随滑体纵向深度的增长模式符合Logistic增长模型,在时间上的增长规律符合双曲线式增长;垂向位移在空间上从滑坡后缘至前缘依次减小,在时间上增长规律亦符合双曲线式增长,随滑体纵向深度的变化不明显;(3)该滑坡变形破坏模式可分为平动模式和转动模式。     

滑坡动态变形过程的综合研究方法

影响滑坡变形破坏过程的因素具有复杂性和多变性,要合理评价和预测滑坡的动态发展过程,深入的地质原型调查是基础,地质分析不仅能为其它分析方法的正确使用提供资料,而且能直接对滑坡的变形破坏发展过程作出定性的判断。在此基础上建立力学模型,采用数学力学理论进行定量计算和反演分析,可进一步从本质上去把握滑坡变形破坏的发展规律。本文通过介绍李家峡水电站Ⅱ号滑坡的研究实践,说明了采用定性地质分析与定量力学计算相结合的研究方法揭示滑坡变形破坏动态过程的有效性。     

基于XGBoost模型的降雨诱发阶跃型滑坡位移预测

滑坡位移预测一直是滑坡研究的热点之一。近年来,随着计算机科学的发展,越来越多的人工智能技术模型被用于滑坡位移的预测。相较于常用的如LSTM神经网络等机器学习模型,集成算法中的XGBoost模型在滑坡位移预测领域尚不多见。由于其在滑坡位移预测中具有预测精度更高、运行速度更快等优点,目前在学术界已成为研究的热点领域。文中以泉州市安溪县尧山村滑坡地灾点监测数据为例,运用Python搭建XGBoost模型,并通过最大信息系数的比较来选定与位移高度相关的特征,输入至模型中对滑坡位移进行预测。结果表明,XGBoost模型因其在目标函数中引入正则项来控制模型过拟合、模型数据集划分采用前向验证方式等优点,相较于大多数机器学习模型,能更加准确地预测降雨诱发阶跃型滑坡位移。该模型对此类滑坡的位移预测及早期监测预警具有重要参考意义。     

时变参数模型用于滑坡位移量预测的研究

滑坡的位移量发展受地质条件、气候环境以及人类活动等多种因素的影响,变化复杂,通常难以用固定参数的数学模型准确表达。时变参数模型的模型参数随时间变化,能够描述更为复杂的函数关系。将时变参数模型应用于滑坡位移量预测,通过对比发现,时变参数模型有望提高滑坡位移量的预测精度。     

舟曲江顶崖大型滑坡成因及破坏机制分析∗

受连续强降雨及江水冲刷坡脚的影响,2018 年 7 月 12 日舟曲县江顶崖发生大型滑坡。为研究该滑坡的成因及其破坏机制,首先采用现场踏勘、遥感解译和无人机航拍等方法初步确定滑坡范围及岩土体分布特征等因素,其次结合钻探、物探、室内试验等研究手段查明滑体土和滑带土的物理力学性质,对该滑坡的失稳特征及其复活机制进行探讨,在此基础上对该滑坡进行稳定性评价。结果表明：(1)江顶崖大型滑坡为南峪滑坡群中江顶崖老滑坡的复活体,总体积近 400 万方,属大型滑坡灾害,该滑坡分为主滑坡堆积区、滑坡侧壁区和滑坡后壁区;(2)不利的地形地貌条件、软弱岩土体组合、强烈的构造运动、降雨的入渗和江水冲刷是滑坡形成的主要因素,其中连续强降雨是决定性因素;(3)江顶崖大型滑坡同时具有推移式和牵引式滑坡的特点,滑坡中后部以推移式变形为主,坡体临江前缘以牵引式滑塌为主;(4)稳定性计算结果表明该滑坡仍有失稳风险,需要进行加固治理。本文研究成果可为青藏高原东北缘类似大型滑坡的成因机制研究及其预警防治等提供参考。     

GPS在山区滑坡变形监测中的应用

山区滑坡的稳定性一直是倍受关注的一个重要安全问题。本文讨论了滑坡位移传统监测方法的缺陷和新型的基于GPS的自动监测技术所具有的独特优势,介绍了适用于山区公路滑坡位移监测的高精度的GPS技术。实践表明,采用GPS技术进行山区滑坡的稳定性监测,具有可操作性更强、精度更高、不受气候条件约束以及高度自动化等优点,能够为预测边坡可能出现失稳破坏的部位和变形破坏时间提供更可靠的监测资料,因而GPS监测技术值得在山区滑坡的变形监测领域中推广使用。     

地震作用下滑坡永久位移预测

在地震区滑坡防治结构的抗震设计中,滑坡体自身的稳定安全性可利用其地震作用下产生的永久位移直接判断,可见对其地震永久变形的预测至关重要。因此,以极限分析上限定理为基础,分别针对平移式和旋转式两种滑坡滑移形式,推导出这两种滑移形式下滑坡体产生永久位移的临界加速度,考虑地震输入能量及结构能量耗散之间的平衡关系并建立预测地震作用下滑坡永久位移的计算方法。最后,通过算例表明其合理性。     

Newmark模型的修正以及地震触发崩塌滑坡危险性区划方法研究

大量实震资料表明,地震触发崩塌滑坡是造成道路工程损毁的主要原因。以Newmark滑块模型为理论基础的Jibson边坡永久位移预测公式,是目前唯一可以从坡体变形损伤微观指标和坡体整体破坏概率来评价地震触发崩塌滑坡危险性的方法。经"5·12"汶川地震实震资料检验,Jibson方法计算值小于坡体实测位移值,理论分析发现,滑块模型未考虑滑动面抗剪强度在地震作用过程中的衰减效应,是导致计算值偏小的主要原因。鉴于此,通过对滑动面岩土体的有效内摩擦角和有效黏聚力添加衰减系数的方法,修正Newmark滑块模型;在此基础上,参考Jibson边坡失稳概率模型的方法框架,利用汶川地震实震资料,建立了以面密度为区划指标的地震触发崩塌滑坡危险性区划判据;并利用"4·20"芦山地震实震资料对区划方法的正确性进行了检验。该方法不仅可预测同震崩塌滑坡的严重程度,而且还包含了反映震后山地灾害孕灾环境变化的信息,可为高烈度地震山区道路选线设计提供科学依据。     

降雨作用下浅层碎石土滑坡解体破坏机理研究

为了揭示浅层碎石土滑坡的变形解体破坏机理,通过资料搜集整理与分析、现场工程地质调查与勘探和室内外的物理力学试验,采用数理统计分析方法、不平衡推力法和不分离接触弹塑性有限元强度折减法,获得了滑坡的整体稳定性系数;运用碎石土边坡地下水管网状排泄系统的理论,分析了该类型滑坡的变形解体破坏过程,揭示了强降雨作用下浅层碎石土滑坡变形解体破坏的主要机理和一般的力学机理。结果表明,浅层碎石土滑坡的解体破坏过程中,滑体位移、滑体沿滑面滑动状态和塑性应变的发展以及滑面上摩擦应力的发挥程度是不一致的;强降雨是浅层碎石土滑坡体发生失稳的主要触发因素;采用弹塑性接触有限元算法可以更好地反映该类型滑坡在降雨作用下所处的实际状态及滑坡的滑动过程,为该类型滑坡稳定性的准确评价和预测预报提供可资借鉴的方法。     

最优加权组合模型在滑坡变形预测中的应用

根据最优加权组合理论,以某滑坡的变形监测资料为例,在建立Verhulst模型和趋势曲线预测模型的基础上,建立了滑坡变形的最优加权组合模型。对各模型的预测精度进行了分析比较,结果表明,组合模型的预测精度高于任何单一模型的预测精度,采用该组合模型是提高滑坡变形预测精度的有效方法。     

蠕变－样条联合模型及其在滑坡时间预报中的应用

根据滑坡演化的一般规律并考虑到外动力因素对斜坡变形破坏的影响，提出了一种蠕变与样条的联合模型。通过新滩滑坡和链子崖危岩体的实例分析，采用蠕变－样条联合模型进行滑坡位移数据分析和临滑时间预报。初步研究表明，联合模型与其它模型相比具有使用方便和精度高等优点     

基于速率倒数法的滑坡时间概率预测∗

在滑坡时间预测中,基于变形监测数据的速率倒数法受到了广泛重视。在该方法的使用过程中,存在模型参数难以同时标定、难以考虑预测时间的不确定性的难题。针对上述不足,提出了一种两阶段速率倒数模型的标定方法。基于该方法可以对模型参数进行同时标定,同时可对滑坡时间进行概率预测。结合10个滑坡案例比较了不同模型假设对滑坡时间预测的影响。结果表明,考虑滑坡时间的不确定性后,预测滑坡时间与实际观测滑坡时间更为符合。考虑速率倒数模型的非线性后,拟合最优模型与实测数据的拟合度更好;但从预测效果而言,线性模型预测结果与滑坡实际发生时间符合的程度更高。     

韩城电厂滑坡深部监测及变形分析

韩城电厂滑坡于1990年和1995年先后经过了两次治理。为了检验综合治理效果,观测山体变形滑移、厂区变形活动规律,于1996年底建立了滑坡深部变形监测体系,采用激光准直系统、三向测缝计、钻孔测斜仪等多种方法对韩城电场滑坡进行了长期的深部变形监测,获得了滑坡多年的深部位移数据。监测成果表明:滑坡存在指向SW的蠕滑变形,但各监测点位移变化处于较低水平,山体和厂区无明显的异常变形现象。滑坡综合治理效果明显,保证了电厂的安全运营。     

基于TRIGRS与Scoops3D耦合模型的潜在滑坡稳定性时空动态预测

中巴公路是全球气候变化最为敏感和复杂的地区之一,沿线滑坡灾害十分发育,快速准确地预测公路沿线滑坡时空分布情况对中巴经济走廊建设具有重大意义。本研究选取中巴公路沿线加格洛特-哈维连段作为研究区段,将TRIGRS模型中的降雨入渗模型与考虑斜坡体三维几何特征的Scoops3D斜坡稳定性分析模型进行耦合,动态识别研究区潜在滑坡分布,分析了潜在滑坡的时空分布及动态变化,并对比分析了一维TRIGRS模型与三维耦合模型的预测结果。结果表明：研究区潜在滑坡对降雨条件响应明显,降雨1 h潜在滑坡面积占比(18.44%)约为天然状态下(4.13%)的4.5倍;随时间延续潜在滑坡分布范围逐渐增大,主要分布在加格洛特-吉拉斯段与瑟津-达比尔段;一维TRIGRS模型存在过度预测问题,三维耦合模型显示了更符合实际的滑坡预测结果。相关研究成果可为中巴经济走廊防灾减灾提供理论支撑。     

滑坡预测的改进前馈网络方法研究

作者提出了滑坡位移预测的一种改进前馈网络方法——目的规划法,与通常的前馈网络方法相比,该方法改进了网络的准则函数,降低了网络的灵敏度,改善了网络的泛化性能,提高了滑坡位移的预测精度。同时它是一种面向数据的方法,适合于不同地区不同条件下滑坡的预测。清江隔河岩库区滑坡和卧龙寺滑坡的实例研究表明了该方法的可行性及有效性。     

基于人工神经元网络的滑坡稳定性预测评价

由于滑坡岩土体的结构与物理力学性质表现在宏观和微观上有着不连续性和高度的非线性等特点,其稳定性受地质因素和工程因素等综合影响,岩土体变形、演化规律的非线性和内在因素的非线性决定了滑坡是一个复杂多变的非线性系统.根据滑坡失稳的非线性特征,将人工神经元网络BP模型应用到滑坡稳定性的评价预测中,借助MATLAB的人工神经元网络工具箱,以国道G324上的86个滑坡数据为训练和预测样本对模型进行了实验和验证,结果表明,所建立的滑坡稳定性预测方法具有较高的预测精度.     

降雨主导型库岸滑坡变形时空分布特征

根据某大型水库近坝库岸滑坡8年的监测资料,对该滑坡变形的时空分布特征进行了分析。该滑坡变形的空间分布特征主要表现为3个方面的差异,即区域差异、高程差异和深度差异。而滑坡变形的时间分布特征主要体现在库水作用和降雨两个方面:在重点监测的Ⅱ区,库水作用只影响到其前端部分,对中、后部影响很小;该区的整体变形与降雨关系密切,响应明显。这些特征表明该滑坡为降雨主导型库岸滑坡,并有向稳定方向发展的趋势;但Ⅱ区特有的"后坐式"变形特征又存在一定的安全隐患,因此,该滑坡的监测还应长期进行。     

季节冻土区冻融期黄土滑坡基本特征与机理

在我国北方大部分地区滑坡灾害的发生有两个高峰期,即雨季和冻融期,而目前对冻融期滑坡的研究尚处在起步阶段,导致对冻融期滑坡的防治效果远不及雨季滑坡。本文以甘肃黄土滑坡为研究对象,探索季节冻土区冻融期黄土滑坡的基本特征和形成机制。结果表明,季节性冻融作用是季节冻融期黄土滑坡滑坡发生的主要因素,其不但在斜坡表层产生强烈作用,而且可引起斜坡深处地下水富集、土体软化范围扩大和静、动水压力增大等冻结滞水效应,促使斜坡整体性大规模变形破坏,导致滑坡发生。     

山区灾害滑坡风险非线性预测研究

传统山区灾害滑坡风险预测方法,对山区滑坡风险进行预测与分析同时,存在预测响应滞后以及预测准确率较低问题。提出山区灾害滑坡风险非线性预测研究方法。基于山区灾害滑坡影响因素,构建非线性斜坡系统,对斜坡单元进行量化分析,完成滑坡非线性动力学模型设计。利用该动力学模型与时间序列的研究,对滑坡形态与时间影响进行综合分析,判定危险滑坡源,对其进行空间相分析,完成山区灾害滑坡风险非线性预测。实验数据表明所提非线性预测方法相比于传统预测方法,响应时间提升96.18%,准确率提升48.95%。     

泥儿湾滑坡失稳机制及破坏后运动规律研究

以三峡库区泥儿湾滑坡为例,通过建立渗流稳定性分析模型,研究了库水位上升对其稳定性的影响;同时,采用3DEC离散元软件,建立了二维离散元运动模型,深入分析了其破坏后的运动模式及变形规律。研究结果表明:(1)从失稳机制来看,水库蓄水所产生的浮脱减重效应是诱发滑坡失稳的重要因素;(2)从模拟破坏后的运动规律来看,水平位移在空间上从滑坡后缘至前缘、表层至深层逐渐增大,随滑体纵向深度的增长模式符合Logistic增长模型,在时间上的增长规律符合双曲线式增长;垂向位移在空间上从滑坡后缘至前缘依次减小,在时间上增长规律亦符合双曲线式增长,随滑体纵向深度的变化不明显;(3)该滑坡变形破坏模式可分为平动模式和转动模式。