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滑坡体除了因自身重力产生位移外,还受到降雨的影响,但通常降雨对滑坡位移的作用具有滞后性。为了分析并预测降雨对滑坡位移的影响,本文提出一种顾及降雨影响的动态优化时滞时序GM(1,2)滑坡位移预测模型。首先,利用经验模态分解(EMD)分解位移序列并通过时间序列重构得到周期位移序列和趋势位移序列,对降雨数据和滑坡周期位移序列进行时滞分析和相关分析,确定时滞时间和影响程度,建立基于背景值优化的动态时滞GM(1,2)模型预测降雨量变化导致的滑坡周期位移变化;然后,建立门限自回归模型预测滑坡趋于自然变化的趋势位移;最后,通过时序叠加得到顾及降雨影响的滑坡预测位移,建立了顾及降雨因素的动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测方法。本文以福宁高速公路八尺门滑坡和秭归县八字门滑坡监测数据为例,验证了动态优化时滞GM(1,2)模型的精度,并与其他模型的预测结果进行了对比分析。试验结果表明,动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测模型能准确地预测降雨影响导致的滑坡位移变化,预测效果较好,该组合模型对滑坡灾害的预警与防治具有一定的参考价值。 相似文献
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在降雨等外界诱发因素的综合作用下,滑坡位移预测是一个复杂的动力系统问题。利用三峡库区白家包滑坡综合监测数据,分析滑坡演化实时特征,提取影响滑坡变形的最相关因素,研究发现白家包滑坡为降雨主导型堆积层滑坡;采用自回归综合移动模型（ARIMA）模型进行拟合及预测,引入月累积降雨量对模型季节性趋势参数进行评估优化,对白家包滑坡72期月相对位移数据进行拟合及预测研究,最终模型结果和实测值的平均绝对误差和相关系数分别为2.873和0.983。研究结果表明,与传统经验法相比,优化参数模型更符合滑坡变形的一般规律。 相似文献
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目前区域降雨型滑坡预测主要依赖降雨阈值开展,然而从降雨诱发滑坡机理可知,除降雨入渗导致的土壤含水量变化外,降雨入渗前的土壤含水量也是影响边坡失稳的重要因素,无法考虑降雨入渗前的土壤湿度情况,被认为是降雨阈值在滑坡预测中表现差的主要原因。针对这一问题,本文以四川省都江堰地区作为试验区域,提出考虑前期土壤湿度的区域降雨型滑坡预测思路,通过统计分析历史滑坡数据,构建了基于前期土壤湿度和近期降雨情况的水文-气象阈值模型,其中前期土壤湿度情况由改进的前期有效降雨指数刻画,近期降雨情况由最近的累积降雨量表示。试验结果表明:在试验区域的降雨型滑坡预测中,水文-气象阈值模型表现出较好的命中率和较低的误报率。本文构建的水文-气象阈值模型,可同时考虑前期土壤湿度和近期降雨对滑坡发生的影响,模型所需数据少、所用方法简单易操作且预测性能较优,适合在区域降雨型滑坡预测中推广应用。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(3)
针对一般滑坡敏感性评价方法不能有效筛选滑坡条件因子的问题,以中国新疆维吾尔自治区新源县为研究区,基于15个滑坡敏感性条件因子,利用多元自适应回归样条法构建了滑坡敏感性指数预测模型,并自动筛选出研究区滑坡敏感性条件因子,在此基础上,实现了新源滑坡敏感性制图。此外,使用逻辑回归方法与多元自适应回归样条法进行精度对比分析。结果显示,采用多元自适应回归样条法构建的滑坡敏感性模型精度优于逻辑回归,其成功率曲线的精度为0.945 4,预测率曲线的精度为0.923 8。同时,模型还筛选出新源县滑坡重要影响条件因子(高程、坡度、降雨量、距断层距离、归一化差分植被指数、平面曲率、岩组)。研究表明,利用多元自适应回归样条构建的新源县滑坡敏感性模型是滑坡预测的有效方法,可为防灾减灾提供决策支持。 相似文献
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基于动态指数平滑模型的降雨诱发型滑坡预测 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(7)
为了快速而准确地分析降雨型滑坡的变形趋势,以指数平滑法为数学基础,从滑坡的实际演化阶段出发,建立外界主要诱发因素与模型参数的关联,引入月累积降雨量作为模型参数动态评估因子,对白家包滑坡90期累积位移数据进行了拟合及预测。最终拟合的累计位移平均绝对误差和相关系数分别为11.346和0.933。与传统的静态参数方法相比,这种方法更符合降雨型滑坡发展的一般规律,预测精度更高。 相似文献
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区域群发性滑坡灾害概率预报系统 总被引：7，自引：0，他引：7
根据覆盖浙江全部陆地区域数年降雨量数据,在同时期内有明确日期、位置记录的609处滑坡(泥石流)灾害数据,通过对地质、土壤、土地利用类型、人文等资料的综合分析,研制了集GIS与ANN于一体的区域群发性滑坡灾害概率预报系统(LAPS)。该系统可以通过宽带网络与气象、水文观测等有关部门相连接,在雨季根据雨量观测站的实时观测数据和降雨预报,对全省区域范围内滑坡灾害发生概率进行快速评价,实现对灾害发生的空间范围、强度及其分布概率的实时预警预报,具有维护方便、操作简单、可视化强等特点,可以作为其它滑坡易发地区的预报系统原型。 相似文献
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本文介绍了网络分析法基本原理及计算方法,并采用其模型原理,对构成滑坡灾害的地层岩性、坡度、坡向、植被覆盖、河网缓冲、高程等多个评价因子进行了分析和叠合评价。通过分析专家评定所需滑坡评价因子间复杂的关系,得到了庐山风景区滑坡灾害风险等级图,且评价结果与该区调查滑坡资料的分布情况吻合,为滑坡预警和滑坡治理提供了科学依据。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(10)
中国西部山区灾难性滑坡事件频繁发生,滑坡敏感性分析已成为灾前科学预警和主动防范的必要手段。传统滑坡敏感性分析方法中单一知识驱动模型对滑坡灾害环境因子定权主观性强,数据驱动模型过分依赖样本数据的质量及数量。针对上述问题,提出了一种环境因子空间关联特征与启发式模糊逻辑模型耦合的区域滑坡敏感性分析方法,通过灾害环境因子滑坡频率比与信息熵权等空间统计指标,显式描述滑坡灾害环境因子的贡献度与空间分布特征,以此约束多因子耦合的区域滑坡敏感性计算。选择中国重庆市奉节县内的灾害多发地带进行验证评估,实验结果表明,所提方法优于单一的信息量模型、信息量-逻辑回归模型方法。 相似文献
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分析了某一滑坡体3个月的观测数据,发现了其位移与降雨量的关系密切,运用多种回归分析法研究了滑坡体位移预测模型,探讨了降雨量在滑坡变形中的预测、预报作用。 相似文献
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近年来,降雨诱发的滑坡灾害日益频繁,给人民生命财产安全造成了严重的威胁。因此,深入开展滑坡灾害气象预警研究具有重要的理论意义和实用价值。为了解决传统滑坡灾害气象预警方法在计算性能和预警精度等方面的不足,本文立足于滑坡灾害气象预警工作,选取汶川M s 8.0级强烈地震重灾区的62县市为研究区,深入分析研究区滑坡灾害与地质环境、降雨之间的关联关系,构建适用于研究区的滑坡因子指标体系,运用机器学习理论和方法,建立了基于机器学习的滑坡灾害气象预警模型,并利用研究区历史监测数据进行试验,验证了该方法的准确性和可靠性。 相似文献
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山体滑坡位移量预测精度主要受预测模型和参量的影响,而基于回归模型和灰度预测模型的传统滑坡预测模型主要存在模型预测结构单调、引入的预测影响参量不全面、长期性预测精度低等问题,因此,本文基于北斗数据提出了一种基于梯度增强多元回归算法的滑坡预测方法。梯度增强多元回归模型在考虑多重因素的前提下,使用如降水量、土壤湿度、地形参数等滑坡主影响因子作为回归模型参量,同时结合梯度增强方法,可以增强预测模型的有效结构,提升数据的使用率,进而提高长、短期的滑坡位移量预测精度。最后以西宁市南山寺滑坡带为例,考虑降水、地面沉降、地形地貌等诱发滑坡的关键因素,分别基于梯度增强多元回归模型、贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型及支持向量机回归模型进行试验。结果表明,梯度增强多元回归模型的方差(EV)结果为0.99 mm^(2),均方差(MSE)结果为0.04 mm,平均绝对误差(MAE)结果为0.15 mm,且利用梯度增强多元回归模型对2020年12月的表面位移量进行预测,发现相对误差区间为(-0.8%,0.8%],预测精度最高。因此,相对而言,梯度增强多元回归预测模型精度更优、效率更高,更能准确反映滑坡表面位移量的变化状态,精确地对滑坡体进行全天候监控、预警,保障滑坡体周边环境的安全。 相似文献
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针对降雨诱发滑坡突发、群发的灾害特点,在广东省某地开展了浅层堆积性岩土混合斜坡降雨诱发滑坡的试验,实验采集滑坡成灾演化过程的GPS监测地表形变位移、人工降雨量、岩土参数变化同步数据,形成从蠕动变形、滑动、加速、灾变一直到再次稳定的整个成灾过程的连续动态监测数据。通过对降雨量、地表形变、土壤含水率、滑坡稳定性指标等进行定量比对和相关性分析,建立了滑坡成灾演化阶段的映射关系,并提取降水诱发滑坡灾变过程的显性因子,作为实验滑坡灾变的判据,建立了综合判据滑坡隐患分析评价模型。最后,将监测结果与宏观现象监测进行比对,验证了监测和分析方法的有效性。 相似文献
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基于WebGIS云南滑坡灾害气象预警分析模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对云南主要由降雨引起的滑坡地质灾害现象．对云南近8年来的滑坡灾害数据和降雨量数据进行了分析,研究并设计了一种针对滑坡地质灾害发生的时空耦合预警分析模型。并在此基础上,通过与WebGIS技术的耦合。运用新一代的RIA技术Silvedight．基于MapGISIGServer平台,在异步响应的网络中使用流程化的操作方式构建出云南省地质灾害气象预警系统。通过实例检验表明该滑坡地质灾害气象预警分析模型的应用．能够为相关部门提供更精确、及时的减灾防灾对策。 相似文献
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受季节降雨波动和邻近点位的牵引作用影响,滑坡位移呈阶梯状变化趋势。为有效预测该类滑坡的位移,本文提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络位移预测模型。首先,建立滑坡监测累计位移时间序列模型,将滑坡累计位移分解为趋势项和周期项;然后,分析滑坡因子与趋势项及周期项的相关性,采用多项式回归对趋势项进行拟合,通过基于注意力机制的Bi-LSTM对周期项进行预测。试验结果表明:基于注意力机制的Bi-LSTM预测模型具有稳健的泛化能力,能有效捕获不同时序数据间的相关性;预测结果精度平均绝对误差为0.088 mm,平均均方误差为0.042 mm,相比常规的长短时记忆(LSTM)神经网络模型,本文方法的预测结果精度更高。 相似文献
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以三峡库区沙镇溪镇-泄滩乡为研究区,探索基于最短描述长度原则的信息增益法对滑坡连续型因子进行离散的效果,计算皮尔森系数去除高相关因子。利用信息量法预测的极低、低易发区随机抽取非滑坡样本点。通过迭代计算袋外误差估计确定较优的随机特征及其数目,将优化后的随机森林对研究区滑坡进行易发性评价,并与逻辑回归等方法进行比较。绘制各算法预测结果的接收灵敏度曲线,其中优化后的随机森林预测结果的曲线下面积较高,达91.8%,表明优化随机森林模型在滑坡易发性评价中具有较高的预测能力。 相似文献
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位移模型是评估地震滑坡危险性的一种重要方法。作为位移模型主要输入的岩体参数,一般仅考虑岩体的岩性差异,而对岩体所在坡体赋存环境不同而产生的岩体强度空间差异性缺乏必要考虑,影响地震滑坡危险性评估的可靠性。本文基于汶川同震滑坡分析与影响因子定权研究,提出了一种基于位移模型且顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性评估方法,研发了基于ArcGIS的概率地震滑坡危险性制图模块,并以康定为例进行了应用试验。根据第五代中国地震动参数区划图提供的地震动峰值加速度,进行了常遇、罕遇地震场景下康定地震滑坡危险性制图。结果显示,相比于未顾及坡体赋存环境影响,本文方法能够识别出更多潜在地震滑坡危险区;在常遇地震场景下,康定部分区域为地震滑坡高危险区域,其分布主要受构造环境与降雨影响;而在罕遇地震场景下,康定受地震影响的范围显著增加,且呈现明显的集聚现象,尤其是康定城区附近及G318国道康定-泸定路段两侧存在大量地震滑坡高危险区。此外,对因岩体强度差异导致的地震滑坡危险性制图的不确定性进行了量化分析,结果显示,岩体强度参数是导致评估结果存在不确定性的重要因素;实践中,应针对具体应用场景选择合适的岩体强度开展概率地震滑坡危险性评估与制图。本文方法扩展了GIS的地灾风险制图应用,具有普适性,可持续改进;试验成果可为康定未来土地利用规划、地震地质灾害防治及川藏铁路安全提供参考依据。 相似文献
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利用存档光学遥感影像对灾前演变情况进行分析是目前常用的方法，但往往受限于获取时间密度、云量等因素。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升，合成孔径雷达干涉测量（interferometric syntheticaperture radar，InSAR）技术可以为滑坡灾前形变探测提供新的技术途径。基于欧洲空间局哨兵一号（Sentinel-1）雷达卫星数据，同时结合升轨与降轨视线向形变结果提取沿坡向与垂直向二维形变，对2018年7月12日甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变进行追溯分析。时序结果显示，该滑坡自2017年6月起便已经开始缓慢的变形，至滑坡发生前13个月时最大累积形变量达77 mm。结合降雨量数据对比分析，发现该滑坡灾前变形与降雨量变化高度吻合，说明降雨是该滑坡发生的主要诱因之一。该InSAR追溯结果展示了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力，为滑坡诱因分析、防灾减灾乃至滑坡监测预警工作提供了新的思路与参考。 相似文献