基于支持向量机和BP神经网络的滑坡变形复合式预测

[目的]探讨复合式组合预测模型对滑坡两变形时间序列的预测效果,为滑坡的变形预测提供一种新的思路。[方法]基于支持向量机和BP神经网络,构建滑坡位移序列和速率序列的复合式预测模型,首先,对滑坡环境因素进行分析,提取其基本信息;其次,利用2种预测方法构建回归结构预测模型和多因素预测模型,并对两时间序列进行一重预测;最后,利用BP神经网络对一重预测结果进行了二重组合优化。[结果]滑坡库水位与滑坡两变形序列均具有较大的相关性,滑坡的稳定性很大程度上会出现周期性疲劳减弱的可能,且通过对滑坡变形的复合式预测。[结论]该方法的相对预测误差均较小,很大程度上提高了滑坡变形的预测精度和稳定性,证明了该预测模型的有效性。     

长江流域滑坡分布与环境关系的探讨

长江流域现已研究过的滑坡有1,203处,主要分布在上游西部地区,数量多,规模大;其次是中部地区,规模多为中小型,但涪陵—南津关的长江两岸斜坡部分地区有上千万立方米的大型和特大型滑坡;东部区滑坡分布更少,规模以几万到几十万立方米居多。这是由于新构造活动、岩土体稳定性、斜坡形态、降雨强度、河流侧向侵蚀和人为活动对斜坡变形的影响所致。随着经济和工程活动增多,流城内的滑坡有急剧发展趋势。     

望霞大斜坡地质灾害链形成过程分析

望霞大斜坡位于重庆市巫山县巫峡北岸横石溪背斜核部。由于软硬相间的地质结构,望霞大斜坡发育危岩体、滑坡多处。根据地质灾害历史和崩滑体的空间分布,该区域存在崩塌-滑坡链式地质灾害。从望霞大斜坡地貌演化过程来看,其变形改造一方面与河流下切密切相关,另一方面与自身的地质结构相关,而后者在第四纪以后起着主导作用。现今受采矿及水库蓄水的影响地貌改造进程会加速。通过坡形对比,望霞大斜坡存在的直接地质灾害问题是危岩体崩塌,间接地质灾害问题是因崩塌而产生的滑坡。通过调查,该大斜坡长期稳定性差。目前桐心村危岩体变形剧烈,一旦失稳造成的后果较为严重。基于这些认识,建议该区域进行生态移民,对桐心村危岩体进行工程治理,并加强向家湾滑坡后缘陡崖危岩的监测。     

基于数量化理论Ⅲ的滑坡变形组合预测研究

[目的]探讨基于数量化理论Ⅲ的组合预测模型在滑坡变形组合中的适用性,为滑坡变形组合预测提供新的思路。[方法]选取GM(1,1)、支持向量机、BP神经网络及MC预测作为滑坡变形的单一预测模型,并利用数量化理论Ⅲ分析单项预测的相对误差区间的重要性,进而确定区间权重,再结合预测误差确定的组间权重,综合确定组合预测的权值。[结果]组合预测结果相对误差的平均值为1.1%,方差为0.16。[结论]组合预测较单一预测模型的预测精度及稳定性都有较大的提高。     

基于信息分解条件的滑坡变形预测

[目的] 有效掌握滑坡变形规律,实现对滑坡变形的高精度预测。[方法] 基于滑坡现场变形监测成果,先利用优化经验模态实现其变形数据的信息分解,再利用优化径向基神经网络和马尔科夫链完成滑坡变形的分项组合预测;最后,利用季节性Kendall检验判断滑坡变形趋势,以验证预测结果的可靠性。[结果] 经验模态能有效分解滑坡变形信息,且通过优化处理,能进一步提高分解效果,并以互补式集合经验模态的分解效果最优;同时,预测结果的平均相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,验证了预测模型的有效性,且变形趋势判断结果与预测结果较为一致,说明预测过程较为可靠,两者均得出滑坡变形呈持续增加趋势。[结论] 由于滑坡变形具增加趋势,其稳定性趋于不利方向发展,应尽快开展滑坡灾害防治。     

四川省万县市豆芽棚滑坡

豆芽棚滑坡体长５００ｍ，宽１５０ｍ，平均厚１０－１５ｍ，体积１００万ｍ＾３，主滑方向３０°，滑坡前缘海拔１５０ｍ，后缘海拔２００ｍ，本滑坡是在斜坡遭人为破坏（加载）后由降雨诱发的，滑坡防治措施主要拟采取减载和布设抗滑桩。     

宜宾岷江南岸半边街滑坡稳定性及敏感性评价

以地处岷江南岸的宜宾市叙州区蕨溪镇半边街滑坡为研究对象,在滑坡工程地质勘查、岩土试验等基础上,对其特征、影响因素及变形机制等展开分析,并选取滑坡的两个主要剖面,利用极限平衡理论的传递系数法,对不同工况下的滑坡稳定性及暴雨工况下的敏感性因素进行定量分析。结果表明：滑坡变形在雨季、岷江河水下跌时尤为剧烈,持续暴雨及岷江河水快速涨跌为滑坡失稳的主要诱因;滑坡整体基本稳定,其中后部斜坡在暴雨工况下稳定性系数为0.991～1.026,处于不稳定-欠稳定状态,局部前缘斜坡在河水涨跌工况下稳定性系数为1.000,处于欠稳定状态,其他情况下均处于基本稳定-稳定状态;暴雨工况下黏聚力是影响滑坡稳定性的最主要敏感性因素。     

金沙江乌东德水电站坝前高边坡工程适应性研究

金沙江下游乌东德水电站近坝址区下游存在-非基质结构岸坡,由两段不同性质的深厚覆盖层构成.对似角砾状堆积体物质结构特征及成因机制进行研究,确定了其滑坡成因的性质.对当多槽谷区深厚覆盖层堆积体分析,认为属于早期冰川堆积及后期崩塌作用的复合堆积体.斜坡覆盖层变形受控于斜坡中段的平卧支撑拱.通过稳定性计算分析认为.整段斜坡的稳定性状况在现阶段不存在失稳条件.     

基于“天—空—地”协同观测的西宁市南川东路滑坡变形特征与稳定性分析

[目的] 明确降雨对西宁市浅层滑坡失稳的影响,为该市降雨型浅层滑坡灾害的监测预警防治提供依据。 [方法] 以青海省西宁市南川东路H7滑坡为例,采用“天—空—地”协同观测技术对滑坡体进行观测调查,基于流固耦合原理和非饱和土强度理论进行水力耦合数值模拟,得出降雨作用下斜坡的孔隙水压力、应力、位移演化及塑性区分布,通过强度折减法计算不同降雨时长下斜坡安全系数。 [结果] ①南川东路H7滑坡整体形态呈长条状,为“牵引—推移”式滑坡,运动模式表现为坡脚失稳牵引、中部变形滑移及顶部失稳推移。 ②雨水入渗引发斜坡土体饱和度上升、基质吸力消散、有效应力降低、抗剪强度衰弱,导致斜坡的下滑力增大、抗滑力减小,诱使南川东路滑坡稳定性持续下降。 ③ 模拟降雨72 h后,在浅层土体内形成接近贯穿的圆弧形塑性滑动面,斜坡的安全系数从1.17降至1.01,处于“暂时稳定—变形”的欠稳定状态。水平位移在坡脚处最大,为6.89 cm;竖向位移在坡体上部最大,为5.98 cm。 [结论] ①“天—空—地”协同观测技术可有效支撑滑坡灾害的调查与评估,有限元水力耦合数值模拟对降雨型滑坡稳定性研究适用性强、效果较好。 ②南川东路H7滑坡在高强度持续降雨下稳定性将进一步降低,威胁道路、建筑及居民安全,需重视潜在滑坡风险。     

三峡库区崩塌滑坡发育规律初探

本文主要从半定量的角度分析了三峡库区崩塌、滑坡与斜坡岩性和斜坡结构特征(岩体结构类型、斜坡剖面结构形态、斜坡形态、斜坡坡度)的关系,总结了三峡库区崩塌、滑坡的发育规律,为初步预测崩塌、滑坡存在的可能性和斜坡稳定性提供了重要的依据。     

滑坡机理与斜坡稳定性的研究成果与展望

介绍了滑坡机理和斜坡稳定性研究在理论与技术方面取得的有代表性的成果,论述了地震动触发滑坡、高速远程滑坡及大型滑坡的运动机理,着重阐述了振动台试验与"3S"技术在斜坡稳定性研究方面的应用并总结了两者的优点,最后结合"数字滑坡"的概念,介绍了"数字滑坡"技术在斜坡稳定性研究与滑坡调查中的工作模式,提出了斜坡稳定性研究未来的主要发展趋势。     

库岸滑坡涌浪二维光滑粒子动力学数值模拟

库岸高速滑坡产生的巨大涌浪常常导致严重灾难.建立了高速滑坡块体运动全程预测模型,对滑坡冲击产生的水体运动,则根据可压缩流连续方程和Navier-Stokes方程由SPH法(光滑粒子动力学法)求解.对SPH法的基本原理、核函数及控制方程离散格式、边界处理方法等进行了介绍.在此基础上结合滑坡体及水体的运动变形,建立了涌浪SPH立面二维数值模型,将所得初始涌浪高度、波浪爬坡高度与其他理论方法得到的结果进行了比较.结果表明该方法能够模拟滑坡涌浪运动过程,SPH法适于模拟具有瞬时大变形等物理力学问题.     

三峡库区甘家院子滑坡稳定性预测与验算

三峡库区云阳县甘家院子滑坡是由H1、H2、H3滑坡体组成的滑坡群，类型复杂，影响范围甚广。在深入分析了滑坡地质特征、结构特征和变形特征的基础上，对滑坡就蓄水以后滑坡体的变形、失稳形式作出预测，最后采用传递系数法验算滑坡体整体稳定和局部稳定性，所得结果为滑坡的治理与防治工程提供依据。同时计算结果表明，该滑坡目前处于稳定状态，在库水位作用下或遭遇长时间高强度的暴雨时，滑坡可能整体失稳，与预测结果完全吻合。     

土层厚度量测密度对预测滑坡的影响

表层滑坡预测模型有多种,大多是属于比较单纯的对危险评价的方法。2011年日本秋山浩一等人实施土层厚度量测数据不同密度对预测表层发生滑坡影响的研究。其结论是:随土层厚度量测评价点密度减少,对土层厚度的空间分布有很大影响。对坡面坡度、集水面积的计算影响较小。土层厚度量测的密度对发生滑坡的危险系数的计算结果及影响比较小。但土层厚度内插评价点其测量的密度对土层厚度的空间分布及影响大,导致对发生滑坡的危险系数的计算结果影响变大。不论土层厚度量测的密度为多少,都再现了几个坡面滑坡中危险程度。     

滑坡的形成与防治

滑坡是指在一定自然条件下斜坡部分岩土,在重力作用下,由于自然及人为因素的影响,沿其内部某一软弱面或带,整体(或几大块)、缓慢(有时也是急剧)、以水平位移为主的变形现象。山区人民形象地称它为“走山”。由于斜坡的平衡遭到破坏,因     

滑坡变形的多因素小波神经网络预测模型

小波神经网络模型结合了小波变换良好的时频局域化性质及传统神经网络具有的自学习功能,具有良好的逼近与容错能力。以某水电工程区的典型滑坡为例,在对滑坡的基本特征、滑坡变形与主要影响因素相关关系进行分析的基础上,选择滑坡位移速率和对滑坡位移起控制作用的降雨2个因素,建立了滑坡变形的小波神经网络预测模型,并与其他多因素小波神经网络模型进行了比较。结果表明,所建的滑坡多因素小波神经网络模型的预测精度总体均比较高,其中以位移速率和降雨量建立的2因素小波神经网络模型的预测精度最高,优于其他小波神经网络模型。     

基于U-DEC数值分析的龙洞水滑坡变形特征及成因机制分析

[目的]借助龙洞水滑坡典型实例,从静水压力和滑带软化角度分析滑坡的成因机制,为该类滑坡的进一步识别及研究提供理论依据。[方法]通过详细的现场地质调查、遥感摄影、工程地质测绘及离散元数值模拟分析,对滑坡的变形破坏特征进行分区评价,并对其成灾机制进行探究。[结果]地质构造形成的宽缓向斜形成了滑坡的雏形,软硬相间的互层结构提供了滑坡的物质基础,三面临空的地形地貌条件为其提供运动变形空间,卸荷及构造裂隙为地表水的入渗提供了优势通道,地下水对潜在滑面的软化作用和静水压力是滑坡启动发生的诱发因素。[结论]滑体的运动不仅仅是后缘裂隙静水压力的作用或者地下水的物理软化作用,而是后缘裂隙静水压力和滑带物理软化的共同作用,并且后缘静水压力在斜坡的变形破坏和滑体的运动中起到加速的作用。     

基于斜坡发育指标的旺苍县滑坡危险性评价

四川省旺苍县是滑坡的频发区。由于特殊的地质条件与地形地貌特征,该区的滑坡呈现特殊的演变规律,传统的评价方法很难精确地获取该区滑坡的危险性分析结果,研究以该区的地层岩性、地层构造、接触面倾角、地下水类型、坡高、坡度、坡形、斜坡类型以及碎石含量9个斜坡发育指标作为评价因子,通过引入评价因子的特征函数表征各因子对滑坡的影响模式,建立基于斜坡发育指标的滑坡危险性评价模型,评价结果能够比较精确地反映旺苍县的滑坡危险性分布特征,对于该区的滑坡防治工作具有一定的实际意义。     

降雨入渗作用下秭归向斜核部南段斜坡稳定性评价

[目的]开展降雨条件下湖北省秭归县向斜核部斜坡稳定性评价研究,为政府部门减灾防灾工程提供科学支持,为滑坡灾害的预测和管理提供科学依据。[方法]以耦合了地下水动力学的TRIGRS无限斜坡稳定性计算模型为基础,详细介绍了斜坡稳定性评价的数据处理过程以及参数选取方法。[结果]发生斜坡失稳的区域多位于松散土体中等厚—较厚,地形坡度中等的区域,尤其是土层厚度在7—10m,地形坡度在20°~30°范围内为斜坡失稳高发区。[结论]在土层厚度和地形地貌的双重控制下,短历时强降雨入渗作用导致孔隙水压力增大,这些区域的斜坡土体极易发生滑动,为滑坡危险性较高的多发区域。斜坡稳定性评价结果和滑坡实际分布吻合程度较高,在一定程度上反映出降雨诱发滑坡空间分布关系和分布规律。     

基于FLAC3D软件的降雨型滑坡稳定性分析

以雅安市名山区前进乡林泉村一斜坡为例,通过现场调查、室内外试验以及数值模拟,在查明滑坡背景基础上,对其发育特征进行分析;基于FLAC3D软件,采用强度折减法计算处于天然工况和饱水状态下的滑坡安全系数,通过对比分析两种工况下的塑性图和剪应变增量云图来揭示该滑坡变形机制以及预测滑坡后续变化情况,结果表明：天然工况下安全系数为1.131,处于基本稳定状态,饱水状态下滑坡安全系数为1.042,处于不稳定状态;若受到暴雨等极端天气或在其他外界因素的影响,极有可能发生二次滑坡。