稳定分析预测：长江三峡新滩废墟将再次暴发滑坡灾难

经实地调查，新滩滑坡的地质条件、滑坡前兆、滑坡特征及其带来的涌浪和危害，总结了它们的规律，提出了涌浪衰减的经验公式。通过滑动面长期强度的力学计算和稳定分析结果证明，新滩滑坡具备了发生滑移的条件，并对该滑坡进一步发展的趋势作了预测：不久将再次暴发滑坡灾难，要不断地监视，采取防治措施。     

长江上游滑坡泥石流预警系统减灾效益巨大

“十五”期间，长江上游滑坡、泥石流预警系统共预报处理滑坡、泥石流灾害86处，其中站点成功预报灾害险情6处，群测群防预报灾害险情和防治处理灾害险情80处，共撤离、转移保护群众5200人。避免直接经济损失1．32亿元，取得了巨大的防灾减灾效益。     

从上饶县“6·21”滑坡灾难的教训谈起

1988年6月21日,江西上饶县朝阳乡发生一起大滑坡,下源村被彻底摧毁,伤亡78人,财产损失惨重。今后应加强科普宣传,引起全社会重视;综合考察规划,重点观测预报;坚持预防为主,先治险急点。崩山、滑坡和泥石流灾害是有时间性、地域性、条件性、诱因性和前兆性的,只要掌握了这些规律,完全可以防患于未然,实现“人定胜天”。     

简讯

长江上游滑坡泥石流监测预警系统成功预报文县关家沟泥石流灾害2008年5月17日,长江上游滑坡泥石流监测预警系统成功预报甘肃文县关家沟泥石流灾害,挽救了700多人的生命,取得了“5·12”汶川地震后预警系统抗震救灾的新成绩。据甘肃省文县水土保持局报告:2008年5月17日17时20分,     

揭示规律,防患于未然——科学工作者的使命

1983年3月,东乡县洒勒山南坡发生了甘肃省三十多年来最大的一次滑坡灾害。滑坡发生后,省内外科学工作者相继赶往现场,进行实地考察,就洒勒山滑坡的危害程度、成因类型以及灾害前兆、特征等诸多问题搜集资料,进行科学分析;并对邻近地段再度     

单元聚类分析法在滑坡分析中的应用

在滑坡灾害分析时应用单元聚类分析法,从单因素相关分析过渡到多因素相关分析,从而找出规律,建立滑坡灾害预测预报模型。运用该方法对承德市滑坡进行分析得出预报模型,经调查资料反算,误差在10％～30％范围之内。介绍了单元聚类分析步骤。     

陕南山区滑坡灾害的预测预报

受人类社会经济活动的影响,陕南水土流失加剧、滑坡灾害频繁,经济损失严重。特殊的地形、地质、降水条件和不合理的人类活动,是导致滑坡发生频繁的根本原因。将陕南山区未来10年滑坡灾害预测区划分为弱灾区、少灾区、多灾区、重灾区4类,并介绍了滑坡预测预报的内容和方法。     

长江上游滑坡、泥石流预警系统减灾效益与经验

长江上游有大小滑坡１５ 万处,泥石流沟１ 万余条。自１９９０ 年建立滑坡、泥石流预警系统以来,预警站（ 点） 与群测群防结合,成功预报滑坡、泥石流灾害险情７６ 处,处理灾害险情３４ 处,避免直接经济损失７ ０００ 余万元,走出了一条动态普查—宣传培训—重点监测—定点定人—预警预报—防灾减灾的群测群防成功之路,积累和总结了一系列成功经验和监测预报方法。     

长江上游滑坡、泥石流防灾减灾的探索与实践

长江上游是我国滑坡、泥石流灾害分布最为集中、危害最为严重的地区之一 ,约有大小滑坡 15万处、泥石流沟万余条。 1991年长江上游滑坡、泥石流预警系统建成并投入运行 ,10年多来坚持预防为主、分区分级管理、重点监测、专业监测与群测群防相结合 ,已成功预报 10 0多起滑坡、泥石流灾害险情 ,使 3 3万多人免遭灾难 ,避免直接经济损失达亿元 ,成效十分显著。介绍了长江上游滑坡、泥石流灾害及其特点、预警系统防灾减灾的主要经验等     

陇南陕南片滑坡、泥石流群测群防试点县成果探析

在试点中 ,武都、舟曲、文县 3个县成功预报滑坡、泥石流灾害 16起 ,避免人员伤亡 70 2 1人 ,减少财产损失 2 .0 8× 10 7元 ,投入效益比为 1∶ 8.6 5。同时 ,及时处理滑坡、泥石流险情 75处 ,使 736 77人 ,2 .5 5× 10 8元险区群众的生命及财产得到了安全保障。通过试点 ,不但把山地灾害造成的损失降到最低程度 ,而且探索了方法 ,积累了经验 ,走出了一条以预警站点为依托 ,以群测群防为基础 ,预警预报滑坡、泥石流灾害的减灾避灾新路子 ,为群测群防全面开展打下了良好基础     

论气象类滑坡灾害的预报原理和方法

从地质-气象耦合的角度进行分析,指出气象类滑坡灾害的产生机制主要是降水、温度以及大风等气象因素引起潜在滑坡灾害系统产生不可逆的自组织过程———形成“滑坡灾害系统”。这些气象因素参与地质过程,并成为这一自组织过程中十分活跃的关键因素;地质-气象耦合的自组织过程存在两个显著不同的阶段:自组织慢过程和自组织快过程,滑坡灾害主要产生于自组织快过程中。分析表明,不同的潜在滑坡灾害系统具有不同的自组织临界态,即使对于同一具体的潜在滑坡灾害系统,其自组织临界态所对应的气象要素临界值也不是一个固定不变的值,而是一个值域。总结了滑坡灾害气象预报的原理,论证了气象因素是滑坡灾害短期预报的关键问题,建立了具有鲜明物理意义的通用预报关系和模式;以潞水矿区为例,结合历史资料分析确定通用预报关系中的临界值,得到具体的滑坡灾害气象预报方法。     

用灰色系统理论预报滑坡剧滑时间

<正> 滑坡是山区常见的一种山地自然灾害,严重地威胁着山区人民的生命财产安全。因此,通过对滑坡机理的深入研究,监测滑坡体的运动情况,及时分析监测资料,运用各种预测模型预报滑坡剧滑的时间就显得很有必要。只有及时预报滑坡的剧滑时间,才能防患于未然,将滑坡的灾害损失减少到最低程度。本文是采用灰色理论中的非线性GM(1,1)模型在预报滑坡剧滑时间中的应用尝试。     

基于遥感与数量化Ⅱ类的滑坡危险度划分

以日本广岛地区为例,利用高分辨率遥感影像动态监测滑坡体,就滑坡灾害各种自然及环境因素建立其多元回归分析方程.利用数量化理论第Ⅱ类方法对可能发生滑坡灾害区域进行以遥感影像像素为单元的危险度划分.根据发生滑坡可能性的大小可将其划分为高、中、低3个等级,为预测预报提供依据.     

长江上游滑坡泥石流监测预警系统成功预报文县关家沟泥石流灾害

2008年5月17日,长江上游滑坡泥石流监测预警系统成功预报甘肃文县关家沟泥石流灾害,挽救了700多人的生命,取得了“5·12”汶川地震后预警系统抗震救灾的新成绩。     

长江三峡广家崖危岩体无线电遥控监测警报系统

该无线电遥控监测警报系统,主要是针对山区特殊环境（山崩、滑坡）的地质灾害。通过监测的办法,获得滑坡的动态变化数据资料,对其做出稳定性的判断,并在出现险情时发出临滑预报或警报信息,直接为防灾避难服务,此研究就是针对如何捕捉崩滑前兆,使灾害造成的损失的损失减轻到最低限度的实例。     

滑坡灾害复杂性特征研究

从系统论的角度出发,将滑坡灾害作为一个复杂的巨系统来进行研究,详细分析了滑坡灾害在存在意义和演化意义两个方面的复杂性特征。同时,从协同理论、分形分维、突变理论、人工神经网络与免疫系统以及空间信息技术综合集成等方面探讨了多学科在滑坡灾害复杂性方面的研究。滑坡灾害的复杂性研究可以在一定程度上促进人类对滑坡灾害整体行为和发展演化过程的研究与探索,同时也可以为滑坡灾害的防治评价和预测预报提供科学依据和辅助决策支持,在滑坡灾害及其相关地质灾害的防治中具有积极的作用,在滑坡灾害的防灾减灾中有着广泛的应用前景。     

位移矢量角在堆积层滑坡时间预报中的应用

针对堆积层滑坡变形破坏特点，运用灰色理论，滑坡位移观测资料进行了处理，求出了灰色位移矢量角，通过对新滩滑坡灰色位移矢量角特征，发现灰色位移矢量角具有与滑体稳定状态相一致的动态特征，因此提出运用灰色位移矢量角来预报堆积层滑坡的新方法。     

新滩滑坡的变形发育和临阵预报

一、新滩滑坡的变形发育阶段(1) 潜伏孕育阶段(1964年秋以前时间)。新滩滑坡的物质成分为崩坡积物。姜家坡以下(包括姜家坡)广为耕地和柑橘林。新滩滑坡的早期形变,要反映到地表是难以察觉的。直到1964年秋季,姜家坡地表出现明显的形变之前,新滩滑坡上段的变形,是堆积物深部碎屑物的缓慢位移和调整(也即蠕变),是潜伏在地表下进行的。这并非说没有反映到地表,而是这个阶段的形变量有限,加之是松散的堆积体,在地表不易被察觉。由于滑体深部物质的变化,已经孕育着滑坡的产生。我们称这一阶段为新滩滑坡的潜伏孕育阶段。     

文县滑坡、泥石流预警网络建设经验

文县被列为"长治"工程重点县后,针对全县频发的滑坡、泥石流等山地灾害,在泥石流监测预警点和滑坡、泥石流群测群防点的建立和运行过程中,对滑坡和泥石流的监测机制、预警网络建设、科学监测等方面进行了探索,以准确预警预报为出发点,以"防大汛、避大灾、减少灾害损失,服务于发展山区经济"为目的,成功地预报了多处滑坡、泥石流灾害,并进行了险情处理,极大地增强了人民群众在生产生活中的安全保障,取得了明显的防灾减灾效益。     

基于矩阵奇异值分解约束型无迹粒子滤波的滑坡位移预测模型研究

[目的]通过对滑坡位移预测模型进行研究,为政府部门实施更加可靠的灾害防治决策提供科学依据。[方法]提出了一种矩阵奇异值分解(SVD)约束型无迹粒子滤波(IUPF)方法,建立基于位移参数的滑坡位移预报模型。[结果]利用改进的SVD方法有效提升了无迹粒子滤波方法中Sigma点计算的鲁棒性,从而提升了算法的预测精度,对滑坡的稳定趋势能够做出更准确的预报。将该算法在镇江市跑马山滑坡体监测工程、京港澳高速公路雨花互通南侧护坡体滑坡监测工程相关数据进行了应用和分析验证。[结论]实例验证结果表明,加入SVD约束后的无迹粒子滤波算法,能够使得滑坡位移预测更加准确,预测的数据更加准确地反映了滑坡的变形趋势。