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滑坡变形监测技术的最新进展 总被引：2，自引：0，他引：2
地表位移及深部位移是刻画滑坡所处当前状态的关键物理量,其变化趋势可直接用于滑坡稳定性的预测及各类支挡工程效果的评价。文章对各类滑坡变形监测技术的基本原理及依托技术进行了简述,将所有变形监测技术归纳为测点型、测线型及测面型等三种,并探讨了各自的适用范围及监测精度。文章还就滑坡变形监测数据的无线传输技术进行了概述,并提出了适用于滑坡变形监测的主要传输方式。 相似文献
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建立高效合理的区域滑坡灾害降雨预警模型对滑坡防治具有重要意义.然而以往的研究多侧重于临滑预警,对蠕变型滑坡在强降雨工况下的短暂加速变形的预警研究还有待深入.以三峡库区云阳县域内滑坡为例,首先根据滑坡地表位移监测数据的特点对统计样本进行合理筛选.再通过降雨因子与滑坡发生的相关性分析以及对滑坡在降雨条件下位移变化情况的数值模拟,确定了适用于不同时间阶段的降雨统计变量.然后将考虑了滑坡规模特征的滑坡位移比（累计位移与滑坡纵长之比）作为变形指标,分时段统计滑坡地表位移监测数据与历史降雨信息,建立了日降雨数据与月位移数据的对应关系,得到了可用于确定降雨量阈值的位移比模型,并获得了云阳县蠕变型滑坡的五级预警分区.最后分别选用研究区滑坡险情实例、长年位移监测数据及极端降雨事件对模型预警效果进行检验.结果显示基于专业监测数据的位移比模型的滑坡降雨预警结果与实际情况相符,可为蠕变型滑坡的预警预报提供依据. 相似文献
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钻孔倾斜仪监测在塘角村1^#滑坡预警监测中的作用 总被引：2，自引：0，他引：2
塘角村1^#滑坡是三峡库区地质灾害防治监测预警工程Ⅲ期专业监测点。监测方法为滑体深部位移监测、地表位移监测,同时开展地表宏观变形调查。2007年4月滑坡开始出现变形;其中滑体深部位移由钻孔倾斜仪监测,最早发现滑体变形,随后地表位移GPS监测滑体出现变形,同时滑体地表出现裂缝,滑体局部产生溜滑现象;文章通过滑体深部位移实测监测数据纵向分析,结合与其它监测方法（GPS）监测数据进行横向对比分析印证,判断钻孔倾斜仪监测数据的有效性、准确性;阐述钻孔倾斜仪监测在塘角村1号滑坡预警监测中的重要作用。 相似文献
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滑坡位移预测效果一方面取决于预测模型的优劣,另一方面取决于野外监测数据的质量。针对目前滑坡常规监测技术与评价方法的不足,本文采用光纤监测技术、监测数据与PSO-SVM预测模型相结合的评价方法,对三峡马家沟Ⅰ号滑坡的深部位移进行了预测;通过对320个滑坡深部位移光纤监测数据分析,基于时间序列法,将滑坡位移分为趋势性位移和波动性位移;趋势性位移采用拟合法进行预测,波动性位移采用PSO-SVM模型进行预测;最后将趋势项和波动项位移预测值叠加得到累积位移的预测值。研究结果表明,PSO-SVM模型对波动性位移预测的均方根误差0.51 mm,平均绝对百分误差0.37 mm,能准确预测滑坡波动项位移;累积位移预测值与实测值的相关系数为0.98,均方根误差为0.54 mm,预测效果较好,可以用来对滑坡深部位移进行短期预测。 相似文献
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三峡库区的动水驱动型滑坡具有阶梯式变形特征，在监测数据不足的情况下，难以准确、合理地完成滑坡分析与预测预报等相关研究.针对监测数据不足的情况，设计了一种状态仿射迁移学习方法（Stateaffinetransfer learningmethod,SATLM），通过学习相似滑坡的知识完成对数据量不足的滑坡状态分析.为验证SATLM对滑坡状态分析的有效性，设计了一种状态相似分析方法，完成对库区多个滑坡的知识学习后实现对另一个数据量不足的滑坡地表位移预测.结果表明，完成状态仿射迁移后，本方法与BPNN和SVM相比，万州塘角1号滑坡地表位移预测的平均绝对误差和均方根误差都实现了较大降低.白家包滑坡、白水河滑坡、八字门滑坡知识的成功迁移，证明了SATLM在相似动水驱动型滑坡的知识迁移上具有较好效果. 相似文献
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阶跃型位移特征滑坡时间预测预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡时间预测预报目前主要以滑坡最终破坏的时间为目标函数,但对于变形特征为阶跃型的滑坡却难以准确地预测其破坏时间。为此,提出以位移作为此类滑坡时间预报的目标函数。将滑坡位移分解为蠕变位移和波动位移,采用二次移动平均法分别提取,然后采用多项式拟合和灰色GM(1,1)模型分别对蠕变位移和波动位移进行预测,最后将两部分预测位移相加得到滑坡预测的总位移。以典型阶跃型位移特征滑坡——三峡库区八字门滑坡为例,运用其位移监测数据进行验证,并对多模型预测结果进行对比分析,结果表明,该位移预测模型预测精度良好,能较好地预测阶跃型位移特征滑坡位移。 相似文献
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我国滑坡灾害发生频繁,但滑坡的变形预测预报一直是难题,因此每年都因滑坡的变形破坏导致重大的人员伤亡和财产损失。以三峡库区八字门滑坡为研究对象,基于十多年的监测数据分析,研究分析了该滑坡的变形特征:八字门滑坡变形的主要影响因素为降雨和库水位下降,并且累积位移曲线具有"阶跃型"的变形特征。当外界因素去除或者减小的情况下,累积位移-时间曲线将变得平稳。根据此特性,选取每年变形曲线"阶跃段"（6~8月份）的监测数据,以累积位移为目标函数,基于一元线性回归模型,对八字门滑坡2004年到2017年同期的滑坡监测数据进行分析。结果表明:一元线性回归模型能够很好地模拟八字门滑坡"阶跃段"的变形过程,此变形阶段累积位移与时间呈线性关系,直线斜率基本相同。根据此线性关系,对滑坡的累积位移进行了预测,结果表明与实际监测数据相比较,预测误差在±5 mm以内,相对误差在1%以下,精度可以满足滑坡监测预警要求,可以为八字门滑坡的防治工作提供参考。 相似文献
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基于人工免疫算法的数据压缩技术在滑坡异常提取中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡异常信息提取对滑坡预测预报至关重要。以四川丹巴滑坡为例，应用人工免疫算法对滑坡镜2、镜6和镜9的位移监测数据进行压缩，分别获得最优压缩率为0．821，0．819，0．829，保真度为0．95。并在置信水平为0．95的条件下，对压缩后数据进行异常提取，分别获得了3个监测点的4个异常信息。这些异常信息所反映的滑坡变形发展演化规律与滑坡声发射等其他监测信息所反映的规律基本保持一致，说明应用人工免疫算法对滑坡位移监测数据进行压缩处理可以在保持原有数据的特性与规律的同时，有效除去监测数据中的冗余与不相关信息，增加有效数据密度，有利于准确提取滑坡异常信息。 相似文献
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运用无线位移计对滑坡进行自动化远程监测,掌握滑坡变形状况.监测数据分析表明,滑坡位移整体上匀速增大,个别时间段滑坡变形呈加速状态;降雨条件下位移突变均同步或滞后于强降雨;滑坡仍处于变形阶段,但趋势有所减缓. 相似文献
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边坡位移是滑坡演化的宏观体现,分析并预测滑坡位移发展态势对于防灾减灾具有重要意义。由于滑坡位移曲线具有明显的非线性特征,单一模型往往难以刻画其非线性与复杂性。为发展一种普遍适用于滑坡位移的预测方法,提出了一种联合多种数据驱动模型的新方法。该方法根据时间序列分析理论,将滑坡位移序列分解为趋势项和周期项,趋势项采用并联型灰色神经网络处理,周期项则采用人工蜂群算法（ABC）优化后的极限学习机模型（ELM）处理,从而充分应用各种模型的优点。以三峡库区白水河和八字门滑坡为例,对位移数据进行分析处理后,灰色神经网络模型预测其趋势性位移,改进后的极限学习机模型对周期性位移进行训练及预测。结果表明:在预测精度上,优化后的极限学习机模型准确度高于极限学习机模型及小波神经网络等方法,提出的灰色神经网络与ABC-ELM的组合模型可作为实际工程的一个参考。 相似文献
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滑坡周期项位移的预测,是研究地质灾害中滑坡变形至关重要的一步。由于单一模型易受偶然因素影响,且无法充分利用有效信息,导致其预测精度不高,适用性不强。基于此,文中提出了一种结合自适应粒子群算法（APSO）、支持向量机回归算法（SVR）、门控神经网络算法(GRU)的组合模型。该模型通过自适应粒子群优化算法对支持向量机回归算... 相似文献
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重庆市西泉街滑坡于2007年7月中旬遭遇115a一遇的强降雨,导致滑坡产生明显的变形破坏现象,本文在滑坡实际勘察工作的基础上,基于饱和-非饱和渗流理论,考虑降雨入渗的影响,利用有限元分析软件Geo-Studio的不同模块模拟了不同降雨条件下滑坡稳定性的变化情况,进一步对不同降雨条件下滑坡的渗流场、应力场和位移场特征进行了综合分析。研究结果表明:（1）降雨作用下堆积体滑坡体内渗流场和位移场具有很好的相似性,即滑坡体内地下水流速矢量和位移矢量绝对值变化规律具有一致性;（2）滑坡前后缘的位移量与降雨强度和降雨历时均呈正相关性,且滑坡前缘位移量比后缘大;（3）大雨、暴雨和大暴雨持续作用下,XY向最大剪应力在滑坡前缘及前缘陡坎处集中,有局部产生滑动的趋势,而在特大暴雨持续作用下,XY向最大剪应力在滑带附近分布相对均匀,有整体产生滑动的趋势;（4）强降雨作用下堆积体滑坡模拟得到的变形破坏规律主要表现为滑坡前缘首先产生的鼓胀变形破坏牵引滑坡后缘产生拉张变形破坏,破坏规律与实际相符。 相似文献
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三峡库区地质灾害严重而且多发,其中滑坡灾害问题尤为突出。开展滑坡的模型试验与理论研究对于防灾减灾以及滑坡预报具有重要的价值与意义。以塘角村1号滑坡为例,在充分认识其地质原型的基础上,在室内进行了大量土工试验及水理性质实验(包括野外取样实验及相似材料实验),并根据相似理论优选了该滑坡的相似材料,利用实验室自行研制的地质环境模拟实验装置建立了滑坡地质力学模型; 在滑带土模拟问题上,采用土工模及聚乙烯薄膜取代使模型试验更能与野外相吻合。考虑降雨及地表水体造成滑坡体地下水位变化及控制面抗剪强度削减从而改变其稳定性的过程,设计了2种切合实际的模拟工况进行实验,结合电感调频式传感器结合无纸记录仪实时监测滑坡地表位移、孔隙水压力、土压力等指标的变化情况。结果显示,在暴雨220mmd-1 持续3d后,在库水位下降至169m时,滑坡前缘失稳。最后对滑坡地表位移时间曲线的变形阶段进行划分,可看出滑坡体前缘可从稳定状态直接进入加速蠕变阶段。 相似文献
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总结以往滑坡预测方法存在的诸多不足,针对滑坡监测位移-时间曲线特点,本文提出了一种基于时间序列的人工蜂群算法（ABC）与支持向量回归机（SVR）相结合的滑坡位移预测方法。以三峡库区白水河滑坡为例,通过对滑坡位移、降雨、库水位等因素的分析,研究影响滑坡位移变化的因素。用时间序列加法模型和移动平均法将滑坡位移分解为趋势项和周期项。以多项式最小二乘法拟合滑坡位移趋势项,用人工蜂群支持向量机模型对滑坡位移周期项进行训练和预测。通过灰色系统关联分析法计算多项因子与滑坡位移周期项之间的关联性。最终的滑坡总位移预测值为周期项预测值与趋势项预测值之和。与BP神经网络、PSO-SVR模型方法相比,该方法在滑坡位移预测中有更高的精度,在防灾减灾工作中有较好的推广应用前景。 相似文献
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滑坡位移的变化除受控于其内在的地质条件之外,也受到外在诱发因素动态作用的影响.为更好地揭示滑坡位移变化与诱发因素的综合关系,运用多种数据预处理方法对滑坡位移监测数据进行了处理分析.以巫山监测预警示范站玉皇阁崩滑体为例,分别采用t检验准则、正交多项式及三次样条函数进行数据剔除处理、数据平滑处理及数据等距化处理,在得到有效数据的基础上,对滑坡位移量与降雨量、库水位.变化等诱发因素进行了相关分析.结果表明,滑坡位移量与降雨量、库水位变化等诱发因素存在较强的相关性,同时具有典型的滞后性,其中,连续降雨与库水位下降是滑坡变形主要的直接诱发因素,且连续降雨对滑坡位移影响的滞后时间为0～6 d,库水位下降对滑坡位移影响的滞后时间为0～21 d. 相似文献