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针对传统知识驱动型滑坡灾害研究多依赖专业人员经验,具有主观性和不确定性的问题,该文提出了基于数据驱动滑坡致灾因子评价及危险性区划的方法。采用证据权模型,较好地平衡了滑坡危险性区划中准确性与高效性之间的矛盾,实现了较为精确的滑坡易发性及危险性区划;利用感知层、网络层、应用层的物联网技术,实现了高危险区滑坡点在线预警监测。3S技术支持下的滑坡危险性区划及监测实验结果表明:所用模型及监测技术不仅可以准确评价滑坡致灾因子权重及危险性区划,还能够精准、高效实现滑坡点实时监控预警。 相似文献
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以四川省攀枝花地区为研究区域,选取高程、坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、道路交通、河流水系7个影响因子为评价指标,将上述指标作为栅格数据输入,并选择历史滑坡灾害点的影响因子数据作为样本,建立Logistic回归方程,进行回归方程和回归系数的显著性检验,最后利用回归方程对研究区滑坡危险性进行预测,编制滑坡危险性区划分布图。结果表明,逻辑回归方法得到的危险性分区图中,极高和高危险区包含了83%的已知滑坡灾害,攀枝花地区滑坡危险性较高的区域占到区域总面积的将近50%,主要分布在中部和南部人口比较集中的地区,与滑坡的发生受人类工程活动的影响比较吻合。 相似文献
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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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进行线路廊道滑坡地质灾害危险性评价与监测预警对线路的通畅和安全运行至关重要。本文以某铁路段廊道作为研究区域,结合地形地貌、地质、遥感信息、土壤、植被、水文及气候等数据,分析区段内滑坡孕灾影响因素并进行多因素方差分析,构建廊道滑坡稳定性指数地理空间信息模型,以此为基础对线路廊道进行滑坡危险性评估。针对诱发滑坡主要因素降水量的影响,对线路廊道滑坡危险性进行不同降水量条件下的分段评价,为铁路线路滑坡灾害评估、监测与预警工作提供理论与方法支持。 相似文献
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滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果,滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法,忽略了滑坡变形演化的影响因素,难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面,亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例,基于滑坡宏观变形和位移监测数据,利用重标方差（rescaled variance statistic,V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析,进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络模型,定量预测滑坡位移。研究结果表明,滑坡体属牵引式滑坡,北东部稳定性较差,西部和后缘相对稳定,预测值的均方根误差为8.95 mm,证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。 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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区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。 相似文献
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本文从GNSS、InSAR、重力、水准等多种大地测量资料联合确定活动断层地壳形变、应变和应力,以及与GIS相结合的角度出发,讨论了基于库仑破裂准则的活动断层地震危险性评估方法,系统阐述了活动断层地震危险性评估系统的设计。该系统主要利用各种大地测量数据联合确定活动断层区域的位移场,反演计算应变场、应力场、活动断层运动参数以及库仑应力;通过确定活动断层的临界应力值,建立地震危险性评估模型,评估可能发生地震的位置、最大震级、复发时间及其对应的概率;最后借助GIS实现断层区域的地质和构造环境、三维形变数据、应变场、应力场和地震危险性综合评价图的管理与可视化。本文最后讨论了所建系统的具体应用,讨论了汶川地震激发的同震静态库仑应力、应力扰动的持续时间和龙门山地区的地震活动率。 相似文献
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输电线路常需要跨越地质灾害易发区域,为了保证电力的正常、安全输送,对输电线路通道所经区域进行滑坡地质灾害的空间分布及潜在风险评价具有重要意义。本文结合GIS和AHP方法进行了某输电线通道滑坡灾害危险性评价,选取地形地貌、气候条件、水文条件、人为活动条件、植被条件、地质岩组条件等影响因子,建立评价指标体系,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了输电线路通道地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区。危险性评价结果可为输电线路电力设施通道滑坡灾害防治、安全设计和施工提供科学依据。 相似文献
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滑坡位移预测是滑坡灾害实时监测预警的重要组成部分,良好的滑坡位移预测模型有助于预测地质灾害发生。滑坡变形受多种外界因素影响呈现出随机性和非线性的特点,在现有的滑坡位移预测方法中,机器学习方法在滑坡位移预测中得到了广泛的应用。针对滑坡位移预测是趋势项位移和周期项叠加的特点,本文研究采用基于集成经验模态分解(EEMD)的滑坡趋势项和周期项位移提取方法,结合支持向量回归(SVR)模型实现对滑坡的位移预测。首先,详细介绍了该模型的构建过程和预测性能,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R2)作为评估模型的预测性能指标。然后,分别利用EEMD-SVR、SVR、Elman模型对贵州省岩溶山区的一处滑坡进行位移预测,结果表明,EEMD-SVR模型连续1 d预测的RMSE值、MAPE值和R2值分别为0.648 mm、0.518%和0.996 8,可以提供更高可靠的滑坡位移预测精度,对同类滑坡的位移预测具有一定的参考价值。 相似文献
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滑坡位移高精度预测对于滑坡预测预警具有重要的参考价值。顾及智能优化与机器学习组合模型在滑坡时序位移预测中的优势,构建了一种融合多层感知机和优化支持向量回归的滑坡位移组合预测模型。首先采用多层感知机（multilayer perceptron, MLP）对滑坡位移进行初步预测,然后构建基于差分进化（differential evolution,DE）算法改进的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm, AFSA）与支持向量回归（support vector regression, SVR）组合预测模型（optimal combination SVR, OPSVR）以修正MLP预测结果。通过两起典型滑坡体北斗实测算例发现,由于DE有效克服了AFSA运行后期人工鱼个体大多处于随机运动状态而无法搜索到全局最优解的问题,提高了其寻优性能,进一步与SVR结合可更合理确定出SVR的超参数,从而提高了其预测精度;相较于单一MLP和SVR预测模型,以及常规智能优化算法（遗传算法、粒子群算法）、改进人工鱼群算法与SVR的组合预测模型,MLP-OPSVR组合预测模型具有更... 相似文献
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针对滑坡参数反演存在的多目标优化问题,同时为弥补滑坡深部位移监测点位稀疏的不足,提出了一种综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法。该方法利用地表与深部位移监测数据构建多目标位移反分析模型,采用抗差Helmert方差分量估计法计算各类位移观测量的抗差验后随机模型,优化反演模型的权参数。试验结果表明:深部位移信息量不足会导致位移反分析结果出现严重偏差,综合地表与深部位移信息的反演结果更为准确;基于抗差Helmert方差分量估计的多目标加权位移反分析方法不仅可以合理确定不同类型观测数据的权重,还能够有效抵制异常粗差对反演结果的影响,提高了反演计算精度。 相似文献
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青藏高原是一个理想而独特的地球科学天然实验场,青藏高原的地壳形变、物质逃逸模式及地震活动性等科学问题一直是地学界关注的重点。以全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)和合成孔径雷达干涉测量技术（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）为代表的空间大地测量技术因其时空分辨率高、覆盖范围广、观测精度高等特点,被应用于现今的地壳形变监测并在地震研究中起着十分重要的作用。首先,综述了青藏高原三维地壳形变研究进展情况,包括青藏高原地壳水平形变的GNSS研究、综合利用GNSS和水准观测资料的青藏高原地壳垂直形变研究、青藏高原InSAR区域形变研究和融合多源大地测量资料构建青藏高原三维形变场等。其次,结合青藏高原三维地壳形变资料介绍了青藏高原活动断裂地震危险性评估的研究进展,讨论了顾及地震应力扰动的概率性地震危险性评估过程以及大地测量观测在地震危险性评估中所起的作用。今后需要加强青藏高原GNSS监测空区的加密观测工作,综合GNSS和InSAR观测结果精化青藏高原的地壳运动与变形模式;开展断... 相似文献
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滑坡是仅次于地震、发生最频繁、造成损失最严重的一种地质灾害,中国西部山区则是世界上滑坡灾害分布最密集的地区之一。广域范围内滑坡灾害隐患的早期识别是地质灾害防治工作中的一项关键任务,基于星载合成孔径雷达重复轨道观测的时间序列雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术在此领域具有巨大的应用潜力,但以永久散射体干涉测量为代表的传统时序InSAR方法在西部山区应用中往往受到植被覆盖等不利因素的影响,滑坡探测识别的可靠性较差。针对这一问题,以大渡河上游丹巴县为例,采用自主研发的相干散射体时序InSAR（coherent scatterer InSAR,CSI）方法,从历史存档的ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据集中成功识别出了17处持续变形中的不稳定坡体,通过与外部观测数据比对和实地调查核实等手段验证了CSI方法探测结果的有效性和优势,并探讨了影响时序InSAR方法滑坡监测应用效果的主要因素及未来的优先研究方向。 相似文献
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汶川大地震灾情综合地理信息遥感监测与信息服务系统 总被引：3，自引：1，他引：2
结合此次汶川大地震灾情综合地理信息监测与评估工作,着重探讨航空航天遥感技术在地震灾情监测与评估中的方法和技术路线.通过集成多平台和多传感器数据.根据不同区域受灾严重程度不同的情况,研究制定了地震灾区灾情综合地理信息监测指标;通过综合震前震后多源数据,制定了快速几何处理、快速数据质量综合分析、快速变化提取、快速目标判读和次生滑坡灾害空间危险性评估的技术流程,实现了汶川大地震震区灾情综合地理信息的解译、制图和统计评估.在此基础上,开发了汶川地震灾情综合地理信息服务系统,实现了灾情监测信息的综合管理、可视化查询和统计分析.并对当前工作中存在的问题进行了探讨. 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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2022-09-05,青藏高原东缘的鲜水河断裂上发生了泸定Mw 6.6地震,该地震是鲜水河断裂上40年来发生的最大地震,研究该地震的运动学和同震破裂模式对理解青藏高原东缘构造形变机制和评估鲜水河断裂以及安宁河断裂的地震危险性具有重要意义。利用Sentinel-1和ALOS-2卫星雷达影像,采用合成孔径雷达干涉技术获取了泸定地震的同震形变场,进而基于弹性半空间的位错模型,确定了本次地震发震断层的几何参数和滑动分布。结果表明,泸定地震是一次典型的左旋走滑事件,发震断层西倾,倾角约为72°,走向沿NNW-SSE方向,约为167°;断层破裂主要集中在0~10 km深度,最大滑动发生在约5.8 km深度,约为2.23 m;同震释放的地震矩约为8.74×1018 N·m,相当于矩震级Mw 6.59。通过对震后光学影像解译,发现此次地震诱发的滑坡多集中分布在发震断层西侧,该现象与余震主要集中在断层西侧的结果相一致,可认为是地震上盘效应的体现。 相似文献
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针对目前复杂植被山区滑坡蠕变监测受植被覆盖影响较大、不同植被覆盖度下滑坡蠕变关系研究缺乏等问题,该文联合Sentinel-1和ALOS PALSAR-2数据集,分别利用SBAS-InSAR和D-InSAR两轨差分技术,获取研究区2019年7月—2020年8月的雷达视线向形变时间序列,分析了复杂植被山区滑坡蠕变与植被覆盖度的内在关系。结果表明：(1)不同植被覆盖度等级对平寨水库库岸山区滑坡蠕变的影响具有显著差异,在低、中高和高植被覆盖度等级时诱发坡体沉降,在中植被覆盖度等级时抑制滑坡蠕变;(2)平寨水库库岸山区的滑坡蠕变体主要集中在库区NW-SE方向,分布与三岔河流域的流向相近;(3)联合多源数据对复杂植被山区滑坡蠕变进行组合探测能够有效克服时间、空间去相干影响,使滑坡蠕变体监测结果更为可靠。研究结果揭示了滑坡蠕变与植被覆盖的内在联系,可以为区域尺度防灾减灾事业提供科学支持。 相似文献
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基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测 总被引：3，自引：0，他引：3
利用核主成分分析法对滑坡位移影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,其中模型参数通过粒子群算法进行选择优化,构建出核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型,对滑坡相对位移进行预测.预测结果的平均绝对误差和相对误差分别为0.760和7.563％,与其他预测模型相比,其拟合和泛化能力最优,表明核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型的预测结果与实际监测值具有很好的一致性. 相似文献
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针对现有地基山体滑坡雷达实时性差、系统复杂的缺陷,将多输入多输出技术应用到地基山体滑坡雷达,建立基于多输入多输出的地基山体滑坡雷达微小形变探测的数学模型。将多输入多输出天线阵列等效为其对应的虚拟线性阵列,在这个等效线阵的基础上利用后向投影成像算法对雷达回波数据进行成像处理。成像后得到每个像素点的复散射强度,复影像对中对应像素点的复散射强度做复共轭运算,提取出差分相位,由其与微小形变建立数学关系。设置了雷达探测的模拟实验场景参数,依据所建立的模型编写仿真程序。仿真实验表明,雷达系统具有毫米级的理论形变探测能力,系统微小形变探测的相对误差在5%以内,理论模型的正确性得到验证。 相似文献