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1.
为准确掌握特殊类滑坡的变形规律,基于滑坡变形监测成果,先通过统计分析掌握其既有变形特征,再利用SOA-MKELM-GRNN模型、M-K检验和Spearman秩次检验分别开展累积变形、变形速率及变形加速度的后续发展特征分析,旨在通过各类变形序列信息的深入挖掘来充分掌握高位远程顺层岩质古滑坡的变形规律。分析结果表明,在既有变形特征分析方面,各监测点的累积变形具有持续增加趋势,最大累积变形量已达205.51 mm;变形速率波动范围较大,且在1.0～2.5 mm/d区间的分布比例略大;加速度序列值则是前期相对较大,后期略小,即该滑坡在监测前期变形加速更强。在滑坡后续变形发展特征分析方面,累积变形仍会进一步增加,但变形程度存在一定差异,即后续变形速率与加速度的发展规律不一致,以C1和C3监测点的后续变形更为不利,后续可侧重于该段的变形监测。 相似文献
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提出一种新的古滑坡变形预测方法。首先结合集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)对古滑坡变形数据进行分解,然后利用分项组合神经网络预测古滑坡复活区的变形,最后利用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)进行古滑坡多标度趋势评价。以王家坡滑坡为例分析本文方法的有效性。结果表明,组合分解模型EEMD-SVD较单项分解模型具有更强的数据分解能力,可有效实现滑坡变形数据的信息分解;基于神经网络的分项组合预测模型适用于滑坡变形预测,所得预测结果的相对误差基本在2%左右,预测精度较高,且外推预测显示滑坡变形仍会进一步增加,增加速率为1.23~1.36 mm/周期;MF-DFA模型的多标度特征分析结果显示,滑坡变形具有多重分形特征,变形有进一步增加的趋势,这与预测结果较为一致,可佐证前述预测结果的准确性。 相似文献
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为准确掌握滑坡变形发展规律,基于滑坡变形监测成果构建滑坡预警预测模型,即先利用MF-DFA模型开展滑坡变形数据的多重分形特征分析,并进一步利用M-K分析构建双重判据（Δa指标判据和Δf(a)指标判据）进行滑坡预警研究;另外,在利用集成经验模态分解法对滑坡变形数据信息进行分离处理基础上,通过GOA-RNN-CT模型实现滑坡变形的分项组合预测。结果表明,h(q)值随波动函数q值减小而减小,说明滑坡变形数据具有多重分形特征,且预警分级研究表明,滑坡预警等级为Ⅱ级,即滑坡变形趋向不利方向发展;同时,通过变形预测分析认为,分项组合预测在滑坡变形预测中具有较优的预测效果和稳定性,且外推预测结果显示,滑坡变形会继续增加;最后,将多重分形特征研究结果和变形预测分析结果进行联合响应综合得出,滑坡现有预警等级相对不利,且后续变形仍会进一步增加,趋向不稳定方向发展,建议对滑坡采取必要防治措施。 相似文献
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以奉节新铺下二台滑坡为例, 基于GPS位移监测数据、裂缝数据、降雨量及库水位等多源数据, 总结分析了大型古滑坡的复活规律, 引入滑坡中长期预报模型, 实现了以季度或月份为时间单位的跨水文年滑坡位移预测, 并通过岩土体蠕变压缩模型, 验证了推移式滑坡后缘裂缝形成机理。结果表明: ①降雨是下二台滑坡变形的主导因素, 滑坡变形使得滑体产生裂缝并成为降雨入渗通道, 加剧了岩体破碎与软弱层软化, 降低了滑坡稳定性, 集中持续降雨可使滑坡失稳破坏; ②通过模型预测值与地表监测数据的比较, 将年降雨量作为滑坡中长期预报模型中的主控因素具有实际可操作性且有助于提高滑坡中长预报精度; ③推移式滑坡后缘裂缝由滑坡推移式位移和岩土体压缩形成, 引入蠕变压缩模型计算的裂缝宽度并和监测数据的比较说明, 蠕变压缩模型非常适合该类边坡, 同时应用岩土体蠕变压缩模型反推得到岩土体平均变形模量, 判断岩体破碎程度, 可以为滑坡稳定性分析及后续工程治理提供参考。 相似文献
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以紫阳县城滑坡为例，采用灰色理论的单序列一阶线性动态模型，在探讨滑坡变形规律的基础上，着重研究了滑坡变形的趋势预测及主要特征点变形的位移反演，为全面研究滑坡各阶段的变形规律提出了一种分析方法 相似文献
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李晓斌 《大地测量与地球动力学》2022,42(6):588-593
为准确掌握库区滑坡变形潜势,在变形监测成果统计基础上,首先利用极限位移准则开展滑坡现状变形潜势分析;然后以相关向量机为理论基础,通过优化处理保证其参数最优性,构建滑坡变形预测模型,并以预测结果开展滑坡变形潜势的发展趋势评价;最后结合两种分析结果,实现滑坡综合变形潜势分析。结果表明,不同监测点的现状变形潜势状态存在一定差异,由不利原则可知,现状变形潜势等级为Ⅳ级,潜势程度属严重状态;滑坡变形仍会进一步增加,变形潜势趋于不利方向发展。综合两种分析结果可知,滑坡变形潜势处于不利状态,后期失稳可能性较大,应加强灾害防治,避免成灾损失。 相似文献
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以某变质岩区大型高位滑坡变形监测成果为基础,开展既有变形特征分析和变形发展分析。结果表明,CEEMDAN-PSR-KELM-ARIMA模型在滑坡变形预测中具有较强的适用性,所得预测结果的相对误差均值范围为2.00%~2.03%,其方差值也较小,具有较优的预测精度及稳定性;预报等级属于Ⅲ级-橙色预报,为较危险状态;滑坡变形速率具减小趋势,但累积变形仍会进一步增加。 相似文献
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结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。 相似文献
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以尖点突变理论及非趋势波动分析为基础，构建滑坡稳定性及变形趋势判断模型。首先利用尖点突变理论对滑坡整体稳定性进行评价，并进一步探讨滑坡的分阶段稳定性特征；再利用非趋势波动分析判断滑坡累计序列和速率序列的整体及分阶段变形趋势，并与稳定性分析结果进行对比。实例表明，两种分析方法的结果具有较好的一致性。在分阶段研究中，等时段和递增时段的分析结果具有明显差异，说明阶段分解方式对结果的影响较大，且以递增时段分析结果的规律性更强。 相似文献
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GPS在冷水江滑坡变形观测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
文章主要叙述了GPS在冷水江滑坡变形监测的应用,结合该工程实例主要介绍了冷水江滑坡的情况、GPS变形监测技术以及GPS在滑坡变形监测中的应用,包括方案,GPS数据处理,分析变形数据.通过本次GPS在冷水江滑坡变形监测的应用研究,发现GPS的测量精度完全可以满足滑坡变形监测的精度要求,且具有明显的优点. 相似文献
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研究库水位波动和降雨影响下滑坡的位移变形特征并分析其破坏机制，对了解三峡库区滑坡的演化过程具有重要意义。以奉节曾家棚滑坡为例，基于GPS地表监测位移分析了滑坡在不同特征库水位运行阶段的变化规律，结合灰色关联度模型确定了滑坡不同部位的变形在不同阶段的主要控制因素，借助GEO-Studio软件模拟了曾家棚滑坡在历史降雨和库水位波动耦合作用下的稳定性变化，并与定量分析结果进行了交叉检验。结果表明:曾家棚滑坡的运动状态随时间变化，从缓慢蠕变状态进入阶跃变形状态。平面上，中东部坡体与西部坡体相比，运动更加强烈；剖面上，前缘变形早且变形量大。曾家棚滑坡变形失稳过程为初期蓄水启动了曾家棚古滑坡，前缘首先发生变形；降雨作为中后期主控因素，和库水位波动联合作用共同诱发了滑坡多次阶跃变形，使滑坡前中后部形成贯通裂缝；最终由二十年一遇的暴雨诱发滑坡发生整体破坏。 相似文献
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滑坡变形演化特征一直是滑坡灾害预测与防治领域急需解决的关键问题, 但对于多层滑带滑坡的变形演化特征却少有研究。以物理模型试验为手段建立了三层滑带滑坡物理试验模型, 完成了多层滑带滑坡变形演化全过程的模拟。基于PIV技术获取坡表位移数据, 通过柔性测斜仪监测滑坡深部位移, 同时布设土压力盒获取滑坡内部土压力的变化情况, 实现了多层滑带滑坡演化过程多参量数据分析。试验结果表明, 多层滑带滑坡破坏过程可分为初始、等速、加速和破坏4个阶段。不同破坏阶段滑坡的主要变形区域不同, 下层滑体受到上层滑体牵引作用, 在重力和推力作用下滑坡变形逐渐向浅层发展。变形过程中滑坡应力逐渐向滑带集中, 滑坡推力沿埋深方向呈多级梯形分布。加速变形阶段滑带处应力迅速增大, 滑坡体内产生多层应力集中带, 滑带位置推力变化与滑坡位移显著相关。 相似文献
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杨木村滑坡是黑龙江省危害较大，也是比较典型的滑坡灾害。通过对该滑坡变形特征及形成机制的研究，为该滑坡的防治工程设计提供依据。地形总体上是周围高，中部低。最高点海拔标高535．7m。 相似文献
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斜坡变形受众多因子综合控制, 不同因子的敏感性与作用规律在变形过程中差异明显。以湖北省阳新县顺层基岩滑坡为研究对象, 通过正交试验结合离散元数值模拟的方法, 研究多个影响因子对应顺层滑坡变形的敏感性并确立主导因素, 随后基于响应面拟合主导因素与滑坡不同部位变形程度间的量化关系, 揭示主导因素交互作用对滑坡变形破坏模式的影响规律。结果表明, 在研究区内坡度与岩层倾角分别为影响顺层滑坡变形的主导与次主导因素, 滑坡的变形破坏模式受控于二者的交互作用。在中-陡倾顺层滑坡中, 当坡度小于岩层倾角时, 滑坡变形主要集中在坡顶, 且变形程度随岩层倾角的增加而增大, 表现出滑移-弯曲的变形破坏模式; 在缓倾顺层滑坡中, 当坡度大于岩层倾角时, 滑坡坡脚位移较坡顶显著, 其坡脚变形程度随坡度的增加而增大, 以滑移-拉裂变形为主。研究成果可为该类滑坡的防治工作提供参考。 相似文献
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速度倒数法(INV)是基于坡表变形特征的滑坡启滑预测工具, 其与滑坡内部多物理场演化的关系仍需进一步明晰。开展了甘肃省舟曲县立节北山滑坡的勘察与坡表变形监测, 采用基于速度倒数法、速度阈值法、以非饱和土理论为基础的边坡降雨响应模拟3种方法, 对该滑坡的运动特征与失稳的内在机制展开了研究。研究结果表明: 边坡变形速度倒数-时间曲线有明显的加速起始点。速度倒数在2021年6月3日达到最低值后, 进入约60 d的平稳期, 在9月20日突然加速, 并在20 d内速度达到200 mm/d以上, 变形不再收敛。基于速度倒数法得到的滑坡生命周期结束点, 与实际的失稳点相差8 d, 提前约130 d对该突发性滑坡进行了预报。根据全过程速度时程曲线, 存在20, 60, 100 mm/d的多级速度阈值。边坡应力场、变形场、渗流场的数值模拟结果显示, 变形时程曲线的拐点与降雨强度的增加相关, 累计降雨量与安全系数呈指数负相关。数值模拟得到的累计变形为2 250 mm, 变形速度为10~35 mm/d, 速度倒数为0.03~0.12 d/mm, 与实际监测数据接近。综上所述, 速度倒数法对立节北山滑坡的生命周期进行了有效预测, 基于速度的预警阈值受长时序变形时程曲线波动的影响, 采用以非饱和土理论为基础的数值模拟明晰了立节北山滑坡变形对降雨的响应机制。 相似文献
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三峡库区崩滑地质灾害变形监测技术研究及应用 总被引：1，自引：1，他引：0
以三峡库区巫山-万州段为例,介绍了GPS在滑坡变形监测中的应用,并开展了InSAR和声发射技术在滑坡、危岩体变形监测应用的试验性研究。同时,根据实际需要,还研制了基于GPRS的地质灾害无线遥测系统,实践证明,该系统具有工程应用价值。 相似文献
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库岸老滑坡的间歇性复活给决策管理者判断滑坡处于何种变形阶段,以及未来将会出现何种发展趋势带来了极大的困难。将周期性库水位变动及季节性降雨入渗统一到滑坡体的地下水位变动,基于刚体极限平衡原理与Mohr Coulomb强度准则,推导了描述库岸老滑坡间歇性复活过程的复活速率与地表位移预测模型。以三峡库区三舟溪滑坡为例,首先通过数值模拟获得2009年1月1日至2009年12月31日的滑坡体地下水位序列,然后利用所建模型计算得出该时间段内滑坡复活速率序列,根据初始位移得出地表位移预测序列。与实测位移的比较结果显示预测效果良好,表明所建模型是合理的。此外,影响该模型预测精度的关键因素在于获得精确的实时地下水位与符合滑坡实际情况的模型参数。 相似文献
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龙家山滑坡为中型滑坡,一旦复活,破坏力极大.本文在分析滑坡地质特征、变形特征的基础上,对滑坡的成因和影响因素进行较深入的研究.通过计算并评价表明,龙家山滑坡体处于潜在不稳定状态,若遭遇长时间高强度的暴雨,可能整体失稳. 相似文献
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位于骊山的明圣宫滑坡是一个复活的古滑坡,为研究明圣宫滑坡的滑动破坏机制,对滑坡的地质背景及工程地质条件进行了详细的研究,应用有限元建立明圣宫滑坡数学力学模型,计算分析该滑坡的力学机制。 相似文献
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在分离大坝变形数据信息的基础上,利用重标极差法实现大坝变形趋势判断,然后利用优化极限学习机及混沌理论实现大坝变形预测。重标极差分析表明,大坝变形始终具有正向持续性,但其程度具有减弱趋势。在变形预测过程中,模型参数的递进优化不仅能提高预测精度,还能有效提高其稳定性,预测模型的相对误差均值均小于2%,验证了本文预测思路的有效性。大坝变形趋势判断及预测结果一致性较好,均认为大坝变形仍会进一步增加,但增加幅度相对较小,趋向于稳定发展。 相似文献