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研究库水位升降与降雨影响下三峡库区堆积层滑坡的稳定性变化特征,并对其进行预测具有重要意义。建立了三峡库区万州区麻柳林滑坡的地质模型,基于P Ⅲ型分布曲线对降雨重现期进行分析后共设置了12种计算工况;利用Geostudio软件对滑坡稳定性进行了模拟。结果表明:库水位下降和降雨入渗均会使滑坡稳定性系数减小,不仅变化幅度与库水位下降速率和降雨强度均为正相关关系,而且滑坡稳定性对于降雨条件更加敏感。2种最不利工况条件下的滑坡稳定性系数分别为0.95和0.949,此时滑坡失稳破坏。利用灰色模型对最不利工况下的滑坡稳定性系数进行了滚动预测,其MAPE为2.86%,MSE为0.033,预测精度优于多项式模型。 相似文献
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概率反分析是推断不确定土体参数统计特征的重要手段,可以使边坡可靠度评估更接近工程实际。然而目前的概率反分析很少使用多源信息（包括监测数据、观测信息和边坡服役记录）,因为这通常涉及数千个随机变量和高维似然函数的评估。因此融合多源信息对空间变异土体参数进行概率反分析进而预测降雨条件下的边坡可靠度是一项具有挑战性的难题。文章将改进的基于子集模拟的贝叶斯更新（mBUS）方法与自适应条件抽样（aCS）算法相结合,构建了空间变异土体参数概率反分析和边坡可靠度预测的框架,并以某一公路边坡为例验证了该框架的有效性。研究结果表明：通过融合多源信息所获得的土体参数后验统计特征与现场观测结果基本吻合;用更新后的土体参数预测得到2004年9月12日该边坡在暴雨工况下的失效概率为23.1%,符合实际边坡失稳情况,说明在此框架下可以充分利用多源信息解决高维概率反分析问题。 相似文献
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宁德漳湾临港工业区（一期） 区域建设用海规划区位于环三都澳湾顶,规划区内以水产养殖为主,涉及保护区、海岛和区域防洪排涝等敏感目标。文章根据规划区海域开发利用现状,结合《关于改进围填海造地工程平面设计的若干意见》和“五个用海”要求,针对无居民海岛和有居民海岛、防洪排涝、湿地等主要问题,划分“一轴七片区”的规划方案,提出减少海岛数量、增大海岛面积,同时结合区域防洪排涝要求,预留环形水域,延长人工岸线,提高景观效果和价值等规划思路,以期为今后类似区域建设用海规划编制提供参考。 相似文献
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福建沿海主要海洋灾害与防灾减灾对策 总被引：2，自引：0，他引：2
本文分析了福建沿海地区的主要海洋灾害，并根据灾害的总体情况及特点，提出6点对策：加强沿海海洋防灾减灾的教育和训练，防灾设施的建设和防灾标准，预报和监测工作，以法防灾减灾，建立和完善海洋灾害信息系统及国际、地区的合作。 相似文献
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三峡库区某些库岸滑坡在强降雨、库水位涨落等诱发因素影响下,其位移时间序列表现出阶跃式变化特征且可能存在混沌特性.但目前常用于滑坡位移预测的混沌模型,均建立在单变量混沌理论的基础之上.且已有的考虑了诱发因素的常规多变量模型,大都采用经验性的方法来选取输入变量;常规多变量模型对滑坡位移序列的非线性特征,及其与诱发因素间的动态响应关系缺乏数学理论上的深入分析.因此,提出一种基于指数平滑法、多变量混沌模型和极限学习机（extreme learing machine,ELM）的滑坡位移组合预测模型.指数平滑多变量混沌ELM模型首先对滑坡累积位移序列的混沌特性进行识别;然后用指数平滑法对累积位移进行预测,得到趋势项位移,并用累积位移减去趋势项位移得到剩余的波动项位移;之后对波动项位移及降雨量、库水位变化量这3个因子进行多变量相空间重构,并用ELM模型对多变量重构后的波动项位移进行预测;最后将预测得到的趋势项和波动项位移值相加,得到最终的累积位移预测值.以三峡库区白水河滑坡ZG93监测点的累积位移作为实例进行分析,并将模型与指数平滑多变量混沌粒子群-支持向量机（PSO-SVM）模型、指数平滑单变量混沌ELM模型作对比.结果表明滑坡位移序列存在混沌特性,模型能有效预测滑坡位移,其预测效果优于对比模型.且本文模型从混沌理论的角度将波动项位移与降雨量、库水位变化量的动态响应关系进行综合分析,更能反映滑坡位移系统演化的物理本质. 相似文献
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预测滑坡地下水位的动态演变过程对滑坡稳定性分析具有重要意义, 三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列受多种因素影响, 呈现出高度非线性非平稳的特征.为对其进行预测, 提出一种基于相空间重构的小波分析-粒子群优化支持向量机(wavelet analysis-support vector machine, 简称WA-PSVM)模型.该模型引入小波变换法对地下水位序列进行时频分解, 将非平稳的地下水位序列转变为多个不同分辨率尺度下的较平稳的地下水位子序列; 然后重构各子序列的相空间, 再利用PSVM(全称support vector machine)模型对地下水位各子序列进行预测, 最后将各子序列预测值相加得到最终预测结果.以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例, 首先分析滑坡前缘地下水位变化的影响因素, 再将WA-PSVM模型应用于地下水位预测, 并与单独PSVM模型和小波分析-BP网络模型(wavelet analysis-back propagation, 简称WA-BP)作对比.结果表明: 滑坡前缘地下水位受降雨和库水位影响较大, 利用WA-PSVM模型对STK-1水文孔地下水位进行预测的均方根误差为0.073m、拟合优度为0.966, WA-PSVM模型预测精度高于单独PSVM模型和WA-BP模型.WA-PSVM模型解决了地下水位序列非线性非平稳的问题, 在不考虑影响因素的情况下能获得满意的预测效果, 具有较高的建模效率和较强的实用性. 相似文献
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