滑坡位移动态预测——以中里滑坡为例

本文以中里滑坡为例，从时间序列分析的方法入手，介绍如何在灰色预测模型的基础上建立改进的灰色预测模型一等维灰数递补动态预测模型及其在滑坡位移预测中的应用。实践表明，该模型在中里滑坡的应用中取得了良好的效果。     

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。     

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。     

基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测方法

由于传统方法在预测滑坡地质灾害精度较低,基于此,该文提出基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测方法。引入了BIM信息模型的框架,通过最优权重值的确定,完成了三维滑坡地质灾害预测数据的预处理;在BIM信息模型的背景下,利用随机差分方程建立了预测数据之间的依赖关系,通过建立预测序列的数学模型,得到了地质灾害预测的目标函数,完成基于BIM的预测序列模型的构建;通过三维滑坡地质灾害预测算法设计,实现了基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测。     

基于灰色理论和神经网络的边坡位移预测

边坡位移的发展受地质条件、天气环境和人类活动等众多因素的影响,变化趋势复杂,很难建立一个准确的经典数学模型对其进行全面的描述。为了得到边坡位移较准确的估计,采用多模型信息融合技术对边坡位移进行了预测。首先,将边坡这类影响因素复杂的系统看成是一个灰色系统,分别采用GM（1,1）模型、Verhulst模型和DGM（2,1）模型对位移值进行预测。其次,考虑到神经网络的高速并行计算能力和类似人类思维活动的处理机制,利用神经网络的办法对不同的灰色预测模型进行组合,生成灰色神经网络模型,该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和神经网络特有的非线性适用性信息处理能力相融合,通过反复训练、学习,自动调节,可以得出各模型在组合模型中的合理权重,从而输出满意的结果。通过对比发现,利用组合灰色神经网络模型预测的位移值,比单独的灰色模型预测的位移值具有更高的精度。     

基于一维黏塑性运动模型的大型慢速滑坡变形预测研究

慢速滑坡变形缓慢,持续时间长,在世界范围内分布广泛,具有隐蔽性强和突发性高等特点,给人类的生存与发展带来了巨大的威胁与危害,并且有数量众多的大型慢速滑坡经过长期缓慢变形后演化成高速滑坡,造成了不可估量的损失。依托金龙山大型慢速滑坡丰富的监测资料,考虑黏性力对于慢速滑坡变形的作用,基于无限边坡模型和宾汉姆模型建立一维黏塑性运动模型,从雨季和旱季2个典型研究时段对滑坡的变形进行了定量预测。研究结果表明：(1)模型计算得到的变形模拟数据与其监测数据一致性均较好,其中雨季和旱季累计位移的相关性系数高达0.994 1和0.997 9,变化趋势高度一致;(2)预测时段金龙山滑坡雨季和旱季累计位移的相对误差均在1%左右,其中雨季累计位移最终预测值相对误差为1.48%,旱季累计位移最终预测值相对误差为0.86%,模型预测精度较高;(3)模型的模拟结果较好地反映了慢速滑坡变形的季节波动性,其中旱季的模拟结果要优于雨季。一维黏塑性运动模型强调慢速滑坡变形过程中的力学作用过程,实现了大型慢速滑坡变形的定量预测,相关研究成果可以为大型慢速滑坡变形的预测及评价和工程防灾减灾提供科学参考和依据。     

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。     

用灰色模型预测我国铁路水害发展趋势

根据近１５ａ来我国铁路水害年断道时间和断道次数的数据特点,将不同程度水害年分为三个等级。在此基础上,建立了铁路水害的灰色预测模型。并用此模型预测了近期铁路水害大小和远期的发展趋势。这对于我国铁路水害防治的宏观决策具有指导意义。     

Kalman最优平滑器在滑坡位移监测数据处理中的应用

针对传统方法中利用Kalman滤波器来处理物体的形变数据存在精度低的缺点,依据Kalman平滑比滤波的精度要高的原理,提出了将滑坡形变的估计问题视为Kalman平滑问题,而不仅仅是Kalman滤波问题;利用Kalman最优平滑器来处理滑坡位移监测数据,可使滑坡预测预报的精度得到较大提高,并在此基础上给出了一种固定区间平滑算法;最后,以龙羊峡龙西滑坡为例进行了实例分析,结果表明本文提出的方法是可行和有效的。此外,结论中针对实际运用中存在的问题提出了相应的建议。     

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%。     

改进的灰色关联分析在滑坡危险性评价中的应用——以广东省滑坡危险性评价为例

利用改进的灰色关联分析方法,采用“中心化”无量纲的处理方法,对广东滑坡灾害危险性的影响因素进行灰色关联度分析。通过地形地貌条件、地层岩性特征、地质构造特征、岩土体结构特性、水文地质条件、植被覆盖率、降雨分布、地震、人类经济工程活动等9个评价因素与滑坡危险性的关联度计算,得出各影响因素与滑坡危险性评价的关系,具有一定的客观性、科学性和合理性。     

采用不同滑面材料的滑坡模型试验研究

为研究滑坡模型试验中不同材料模拟滑带土对模型稳定性的影响,以堆载为试验方法,以位移计为主要的测试手段,进行了采用草木灰、单层塑料薄膜、双层塑料薄膜作为滑面材料的两种工况5组模型试验。通过增加模型上的堆载,增大滑体的下滑力,使滑体最终发生滑动。根据试验的初始稳定状态、最终稳定状态及监测到的模型位移曲线,确定滑坡的极限平衡状态;同时根据最终加载量,反算出滑带土模拟材料的相似抗剪强度;得出不同滑面材料的稳定性及相似抗剪强度,为滑坡支挡模型试验提供试验基础。     

顾及模型误差的基坑位移监测数据处理方法

由于基坑地质及观测环境的多样性和复杂性,基坑位移监测数据处理的理论模型与实际模型之间存在着模型误差。若模型误差显著,则所得位移拟合模型的精度较差,将影响后继变形分析的准确性。针对这一问题进行了深入研究,提出了顾及模型误差的最小二乘配置法,并指出在考虑观测值中可能存在粗差的情况下应进一步采用稳健估计法改善基坑监测面的拟合精度。推导了顾及基坑位移模型误差的最小二乘配置法的计算公式,说明了计算步骤。通过对多个实例的计算分析可知,该方法对基坑监测面拟合模型的精度增益能达到35%~48%,是一种比较实用的基坑位移监测数据处理方法。     

加卸载响应比理论应用于堆积层滑坡预报

加卸载响应比理论是一种用于研究非线性系统失稳前兆和进行失稳预报的新理论,目前主要用于地震预报方面.对将该理论应用于探索滑坡前兆和滑坡中期预报作了探讨.降雨是影响斜坡稳定性的外部因素中最常变化的因素,也常是滑坡的诱发因素.针对降雨在堆积层滑坡孕育、发生过程中的关键作用,以降雨变化作为加卸载手段,建立了降雨型堆积层滑坡的加卸载响应比预测模型,并以新滩滑坡为例进行了预报.结果表明,文中提出的加卸载响应比方法可作为滑坡预报的手段,且在某些方面它比常规预报方法更具优势.     

平面滑动型涉水岩质滑坡速度计算模型研究

很多大水库有大量的库岸滑坡涉水,水阻力无疑是涉水滑坡运动速度的一个最重要影响因素.将水中运动块体迎水面所受的总阻力分为静水阻力和运动阻力两部分,基于块体水下运动阻力实验,分析了不同运动速度和不同涉水深度对水下运动块体迎水面所受到的水阻力的影响,确定了水下运动块体迎水面的水阻力计算模型;以平面滑动型涉水岩质滑坡为模型,分析了水下部分静水压力的计算模型,结合滑坡运动的动力学和运动学方程,提出了平面滑动型涉水岩质滑坡运动速度计算模型.     

基于信息量模型的达曲库区滑坡危险性分析

选取南水北调西线一期工程四川甘孜州达曲库区作为研究区域,根据库区内已有滑坡的形成原因,选择坡度、高程、地层、距水系距离和距断层距离等5个影响因素,利用基于G IS的信息量模型,实现了达曲库区滑坡灾害危险性区划。其中,高危险区面积4.02 km2,占0.90%;中危险区面积30.40 km2,占6.79%;低危险区面积126.46 km2,占28.23%;稳定区面积287.04 km2,占64.08%。经过与实际情况对比分析,区划结果可以作为达曲库区滑坡灾害治理的参考依据。     

前期有效降雨对滑坡启动影响分析

降雨是诱发边坡失稳破坏的主要原因。以坡地水文模型为基础,结合无限边坡稳定计算模型,研究降雨条件下边坡启动的临界降雨条件。以都江堰市为研究区域,研究前期降雨、边坡体地下水位和渗流时间的关系,再结合滑坡启动的临界降雨模型,定量分析前期有效降雨对滑坡启动的影响。     

基于均匀分布的滑坡数值模拟参数取值概率研究--以甘肃黑方台黄土滑坡为例

针对数值模拟参数选取主观性强、量化难度大的问题,在高精度无人机地形数据的基础上,通过对11起滑坡案例进行了407组参数反演实验,对结果准确度定量评价后,得到基于Massflow数值软件关键参数λ0的分布范围,进而运用小样本极大似然估计理论,分析区间边界长度对反演精度的影响,最终提出基于均匀分布的参数取值概率模型,并选用案例验证该模型的准确性。结果表明:地形约束会导致反演过程中所需的内聚力减小,反演获得的11组最优λ0的极差和方差分别为0.29、0.01,在置信度为95%下,极大似然法得到区间边界估计长度仅为0.0998,表明参数λ收敛性较好;反演过程中质心滑动距离ψ准确度优于堆积面积重叠率η,在λ0±0.05的范围,参数估计区间内任意值对模拟误差影响较小,评价指标ψ、η与λ0对应案例的相对误差不超过15%;所选案例验证了在置信度为95%下,以反演得到的最优参数区间边界中点构建概率分布函数的可行性和准确性,研究方法可为单体滑坡数值模拟风险评价提供理论支撑。