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1.
《岩土力学》2021,(Z1)
三峡库区忠县区域的滑坡位移变化呈现阶跃变形特点。由于降雨量为主要影响因子,采用信号处理的快速傅里叶变换方法,提出一种基于高能频点的傅里叶级数拟合函数,对三峡库区忠县区域的月降雨量进行拟合,得到相关性高和均方误差可接受的拟合模型。在地质模型及滑坡机理类似的研究区内,针对滑坡倾角对水平位移的影响较大,通过定义滑坡倾角影响权重,计算研究区内总体权重位移,能较好地反映倾角的作用大小。设定降雨量傅里叶级数拟合函数为降雨因子项,阶跃函数为阶跃因子项,采用最小二乘法拟合该研究区3阶段变形的阶跃过程,得出包含降雨影响控制项和降雨量项组合而成的数学统计模型,用于三峡库区忠县区域9个阶跃变形滑坡11年的月监测。数据表明,用文中方法得到的拟合精度较好,相关度较高,均方误差较小,能够准确地反映出不同时间和不同变形阶段降雨量对该区域内水平位移的阶跃变形特点,可作为区域滑坡空间预测的一种新思路。 相似文献
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强降雨易引发大型深层老滑坡的复活变形,研究其作用机制对建立滑坡变形破坏的降雨阈值,实现滑坡灾害的预警预报具有重要意义.以三峡库区秭归县谭家湾大型深层老滑坡为例,在地表宏观裂缝时空分布规律的精细描述基础上,结合15年的人工监测和2年的实时监测数据,分析了老滑坡的复活变形特征和发展过程.通过滑坡阶跃阶段的位移与降雨（当前降雨和前期降雨）的相关性分析,提出了降雨对深层滑坡复活变形演化过程的动态作用机制.谭家湾滑坡的7次“阶跃”变形与强降雨相关,但累积位移增量与累积降雨量无明显正相关关系,水平位移增量基本相同时,累积降雨量明显不同.引起第一次阶跃变形的累积降雨量和最大日降雨量均明显大于后续阶段,可能受控于强降雨的作用机制由“孔隙渗流”为主,逐渐转变为“渗透性增加的孔隙渗流+裂隙优势流”的综合渗流模式.这对进一步深入研究强降雨诱发深层老滑坡阶跃变形的内在机理与灾害预警具有一定的理论意义和参考价值. 相似文献
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三峡库区白家包滑坡变形特征与影响因素分析 总被引：3，自引：0，他引：3
针对三峡库区阶跃型滑坡,以白家包滑坡为例,统计分析滑坡位移、变形速率和裂缝监测数据。显示滑坡在2007年6月之前为蠕动变形初期,受降雨和库水位等外界因素的作用,6月滑坡发生剧烈变形,之后一直保持约75°方向滑动。滑坡体中前部位移速率大于后缘,其变形具有牵引式特点。滑体上裂缝与变形位移具有一致性,位移量越大的区域裂缝越发育。将位移速率与降雨、库水位和地下水进行影响机制分析,建立滑坡变形与外界动态影响因素之间的响应关系。结果表明降雨量和库水位变化是引起滑坡季节性变形的主要因素,其中降雨强度、库水位下降及下降速率是导致滑坡位移速率波动大小的关键因子。 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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库区滑坡失稳每年不同程度影响区内人民生活和生产安全,滑坡位移精准预测对于灾害风险预警及防灾减灾十分重要。常规的位移预测方法未充分考虑降雨、库水位波动等诱发因素对滑坡变形的时滞效应,无法精确识别滞后天数及各因素的影响程度,制约了预测精度的提高。本文以三峡库区新铺滑坡为例,根据2021年度的位移监测与水文气象数据集,利用皮尔逊相关系数法定量描述了山坡尺度上降雨、库水位波动对滑坡变形的时滞效应,结合BP神经网络建立了一种考虑时滞效应的滑坡位移预测模型。分析结果表明:在山坡尺度上,库水位波动对地表变形的时滞效应明显,滞后时间呈现出从近岸向远岸逐渐增加的规律;降雨量对地表变形的时滞效应较弱,在山坡尺度上呈现相关度不高、滞后天数较短的规律;与未考虑时滞因素的模型相比,本研究中的滑坡位移预测模型拟合优度提升了55.77%,均方根误差降低了31.60%,模型预测精度显著提高。研究成果一定程度上揭示了特大型库区滑坡的变形机理,并为同类滑坡的位移精准预测提供了参考依据。 相似文献
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采用地表位移GPS监测对泡桐湾滑坡进行变形监测,结合滑坡区内多年降雨量、长江水位变化资料,分析泡桐湾滑坡的滑体变形特征。结果表明,该滑坡变形区呈整体式变形特征,降雨为滑坡的主要影响因素,库区水位为滑坡变形的次级影响因素。 相似文献
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《地质科技情报》2020,(2)
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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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
9.
由于滑坡灾害的发生具有随机性和复杂性,经常给人们生活造成严重的经济损失,甚至威胁生命安全,故建立滑坡预警判据及模型是减小损失的重要手段。文章首先确定了有效降雨量-变形速率-改进切线角为降雨型阶跃滑坡的预警关键判据。然后运用斜率单变点法确定滑坡“阶跃”变形曲线上的“破坏拐点”和“稳定拐点”并提取变形加速区间的详细信息,以此求解有效降雨量-变形速率-改进切线角综合预警判据阈值。最后,结合麻池村1号滑坡各发展阶段宏观变形特征,将时空演化规律有机结合,建立了4级递进式综合判据分级预警模型。结果表明：麻池村1号滑坡的运移形式为牵引式,在降雨因素的激发下,累计位移曲线呈典型的“阶跃”变形特征;麻池村1号滑坡变形受前期降雨影响,前期降雨与当期降雨组成一个降雨过程的时间间隔阈值为10 d,“前期+当期降雨”模式下对应的降雨阈值分别为24 mm、 32 mm;基于监测数据精细化分析以及改进切线角法获取的麻池村1号滑坡的位移速率阈值为12 mm/d。研究可为此类型滑坡灾害的预警提供理论基础和技术指导。 相似文献
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三峡库区涉水滑坡主要影响因素是水位和降雨量,也是库区滑坡体失稳的主要影响因素和诱发因素。库区每年重复着水位升降不利于滑坡的稳定,而降雨特别是大强度的降雨也诱发产生滑坡。当水位波动遇到降雨,出现工况叠加,滑坡将加剧。因此,有必要对影响滑坡变形的主导因素进行了解分析。2016年6月三峡库区全面展开了自动化监测,使得数据统计方便可靠。本文采用滑坡变形速率、降雨量、库水位变化、最大水位变化速率、淹没程度,运用灰色关联度分析法对涉水滑坡进行了计算分析。水位下降阶段,文中土质滑坡变形受库水位影响最大。水位上升阶段,该土质滑坡上部变形受降雨影响最大,下部受水位影响最大。文中岩质滑坡总是受库水位影响最大。 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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受库水位涨落及降雨等影响,库区滑坡位移表现出明显的周期性。基于位移时间序列分析,将滑坡监测位移分解为趋势项与周期项之和。趋势项反映滑坡变形的长期趋势,其主要受滑坡本身地质结构等因素影响。周期项反映滑坡变形的波动性,其主要受外部因素影响。以三峡库区巫山塔坪滑坡为例,考虑长江水位与降雨量影响,采用H-P滤波法从滑坡位移中分解出趋势项及周期项,利用差分自回归滑动平均模型（ARIMA）对趋势项进行平稳处理并计算趋势项预测值,利用向量自回归模型（VAR）计算周期项预测值。趋势项预测值与周期项预测值之和为滑坡位移预测值。与实际监测值及多种方法分析比较,表明综合预测所得结果能较好反映滑坡变形的趋势性和波动性,位移预测效果较好。 相似文献
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中国三峡库区库岸滑坡灾害频发，预测库岸滑坡位移是降低风险的重要措施之一。文章构建了库岸滑坡中文知识图谱，提出了知识图谱优化卡尔曼滤波预测库岸滑坡位移模型KG-MTKF。以三峡库区奉节县新铺滑坡为例，采用现场监测数据验证了模型有效性。结果表明，与监测数据系列相比，多因素卡尔曼滤波模型（MT-KF）和知识图谱优化卡尔曼滤波模型（KG-MTKF）用于预测库岸滑坡时，在稳定变形阶段均表现出良好的一致性；在滑坡变形的初始阶段和阶跃段，KGMTKF模型预测精度更高。初始段两种模型存在误差，主要由于滑坡初期变形值较小、系统噪声显著所导致。在阶跃段、平稳段与整个监测周期中，两种模型的误差都较小，且KG-MTKF模型的预测精度显著高于MT-KF模型。对于新铺滑坡这类非线性动力系统，KG-MTKF预测模型在不同位置与变形阶段均能保持高精度与强鲁棒性。 相似文献
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塘角村1号滑坡是三峡库区地质灾害防治监测预警工程Ⅲ期应急专业监测点。监测方法为滑体深部位移监测、地表位移监测等。本文通过滑坡变形、库区降雨、库区水位变化等资料的相关分析,总结分析了该滑坡在空间和时间域内的变形特征。降雨强度和降雨量的大小是影响滑体变形速率的因素之一,下部滑体变形对于库区水位下降敏感,当水位在一段时期内按一定速率持续下降时,滑体变形速率明显加大。 相似文献
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有效利用滑坡监测资料掌握滑坡变形特征及其影响因素的主次关系是开展滑坡变形预测及工程治理的重要前提。因此,以三峡库区某滑坡为研究对象,基于滑坡位移监测、降雨量和库水位变化相关资料,对滑坡变形特征进行分析,研究表明该滑坡的变形与库水位下降及集中降雨具有明显的相关性;在此基础上,以滑坡位移变形速率为系统特征变量,选取当月降雨量、前两月降雨量、月库水位下降量、库水位下降速率为相关因素变量,运用灰色关联分析方法研究了系统特征变量与相关因素变量之间的响应程度,由灰色关联度的分析结果可知,前两月降雨量与当月降雨量、与该滑坡变形速率的响应程度最高,该滑坡变形的最大影响因素为降雨量,其次为库水位下降。鉴于此,建议进一步完善滑坡区排水系统,采取相应的工程防治措施。 相似文献
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三峡库区张桓侯庙东侧滑坡为一大型土质滑坡。为了掌握滑坡的变形状态,对滑坡实施应急动态监测,采用了地表位移、地表沉降、深部位移、地下水位、降雨量及泉流量监测等手段,确定了滑坡的变形范围、主滑方向、滑面深度等基本要素及内部、外部变形特征,通过对监测成果的综合分析将滑坡分为强变形区与弱变形区,确认滑坡性质总体上为推移式,右侧前缘具有牵引式的性质。判断滑坡在监测期间处于匀速变形阶段,降雨是影响滑坡稳定性的主要因素,起到了加速滑面形成的作用。利用监测成果修正了滑面形态,反演滑带参数。建议对滑坡的防治加强地表排水,切忌对强变形区前缘进行开挖。 相似文献
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八尺门滑坡是福-宁高速公路施工现场的一个降雨型滑坡,近年来该滑坡由于人为及降雨的因素而频频发生滑动,对坡下的高速公路施工及滑坡区内的人民生命财产安全造成了严重威胁。为了准确掌握降雨量与滑坡位移之间的关系,在对八尺门滑坡现场降雨量及滑坡位移的长达一年的监测资料的基础上,利用GA-NN模型,对降雨条件下的滑坡位移演化发展做出了精确的预测。研究成果已作为重要的基础性数据被有关施工和研究部门采用,对于指导现场施工和保证滑坡影响区内人民生命财产的安全发挥了重要作用。 相似文献
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为深入研究库区古滑坡变形特征及其复活机理,文章以三峡库区藕塘滑坡为研究对象,通过对钻孔、探槽及平硐等现场勘查资料和监测资料的深入分析,并结合数值模拟方法,探讨了藕塘滑坡的时-空变形特点及影响因素,并揭示其复活机制。电子自旋共振试验和现场勘查结果表明藕塘滑坡由三个次级滑体组成。监测数据显示:总体上,地表累计位移-时间曲线呈阶跃状变化,即雨季滑坡变形速率急剧加快,旱季则骤减;在空间上滑坡的变形速率随高程的增加而增加。库水和降雨是导致藕塘滑坡变形破坏的主要因素:滑坡下部区域变形主要受库水影响,而滑坡中、上部区域变形主要受降雨影响。数值模拟结果也进一步揭示了影响滑坡孔隙水压力响应的主控因素随滑坡高程的变化而变化。库水骤降使得坡体前部渗透压增大,同时强降雨使得坡体中部及上部孔隙水压力升高,二者共同作用下导致滑坡复活。此外库水位下降或降雨量增加,均会不同程度降低边坡的稳定性。以上结论对于指导实际工程及深化库区古滑坡的研究具有一定的理论意义,同时加强古滑坡的研究有助于丰富滑坡稳定性评价及预测预报方法,为古滑坡的治理提供一定的理论依据。 相似文献
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海量监测数据下分布式BP神经网络区域滑坡空间预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出BP神经网络的分布式区域滑坡预测方法,算法设计在大数据分布式处理平台Spark下实现,通过构造包含均方误差和L2正则化的代价函数,提高运算实时性和算法泛化能力。统计影响滑坡评价因子的量化指标和定义监测剖面危险级别评价值,并进行评价因子特征选取,用于三峡库区忠县区域9个滑坡11年月监测海量数据挖掘,对研究区所有滑坡监测剖面每月进行危险级别评价,实现以月为周期的区域滑坡危险程度空间预测。试验表明,采用所述方法得到的拟合精度、准确度、效率均比梯度提升决策树、随机森林算法好,预测的滑坡危险级别准确,该方法可作为区域滑坡空间预测的一种新思路。 相似文献
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滑坡的时间-位移曲线一般具有3个阶段特征,即初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段,不同演化阶段加速度具有不同的变化特点.目前往往是依据对加速度曲线特征的分析来人为划分演化阶段,缺少相应的理论支持和定量计算.针对上述问题,选取月降雨量、月库水位高程变化量对滑坡的累计位移建立多因素的时间序列预测模型.然后利用Chow分割点检验理论,以所建模型中F和LR统计量最大值点作为分割点对滑坡演化阶段进行划分.以新滩滑坡和三峡库区白水河滑坡为例,利用累计位移、降雨及库水位变化数据进行计算验证.结果表明,对多元时间序列模型进行Chow分割点检验可对滑坡的演化阶段进行准确划分,为滑坡的临滑预警预报提供重要判据. 相似文献