基于KP模型的滑坡破坏概率

本文提出了将滑坡稳定性分析(K法)与滑坡发育率(P法)相结合的KP模型计算滑坡破坏概率的方法。其中,稳定性分析采用滑坡常规方法计算,发育率采用赋值定量及专家系统方法获取。最后通过概率统计模型,计算滑坡破坏概率。该方法避免了仅仅依靠人为随机调整滑坡的物理力学参数,而忽略地表宏观变形特征获取滑坡破坏概率。重点体现了以地表宏观变形为基础,定量计算为参考,综合评判为结果的滑坡破坏概率。     

巴东县文家滑坡稳定性计算及其敏感性分析

在综合分析文家滑坡区域地质条件、基本特征以及滑坡形成机制的基础上,运用Geo-slope软件的渗流模拟模块,分析了不同水位条件下滑坡的地下水位线特征;进而,利用模拟的地下水位线,综合运用多种极限平衡分析方法对滑坡稳定性进行了定量计算。在此基础上,考虑到滑坡稳定计算参数的随机特征,又进一步对滑坡破坏概率进行了分析,利用Monte-Carlo模型模拟计算得到滑坡的破坏概率。由此综合评判滑坡在不同库水位条件下的稳定性。最后,将正交设计与SPSS统计软件的方差分析模块相结合,对滑坡稳定性影响因素进行了敏感性分析以指导滑坡的实际治理与监测工作。     

蒙特卡洛模拟方法在斜坡稳定性评价中的应用

介绍了蒙特卡洛随机模拟的基本原理及在斜坡稳定性评价中的应用，给出了斜坡的破坏概率，模拟的次数与所给误差之间的关系，以岩村滑坡为例进行了计算，结果与实际相吻合。     

基于破坏概率的滑坡稳定性分析

综述了概率分析法的基本原理和实施方法,并运用Monte carlo模拟对滑坡的破坏概率进行了模拟分析。在探讨具体工程实例的基础上,提出了计算机处理滑坡稳定性的程序设计方法。实践表明,滑坡的破坏概率分析是滑坡稳定性评价的有效手段之一。      

库水位波动条件下万州瓦窑坪滑坡稳定性分析

库水位波动对滑坡的稳定性变化有重要影响,传统的定值分析方法未能考虑土体强度参数取值的不定性,而概率分析法能考虑土体强度参数分布的随机性,对库区滑坡的稳定性分析提供了更有力的依据。文章以万州瓦窑坪滑坡为例,在基于库水位实际波动进行拟合的条件下对滑坡的渗流场进行了模拟,同时对不同水位下滑坡的稳定性和破坏概率进行了分析。结果表明,滑坡在库水位波动条件下整体稳定性系数均大于1,处于基本稳定状态,滑坡具有低危险性。库水位下降到160.47 m水位时,边坡破坏概率超过30%,具有中等危险性。采用R/S分析法对监测数据进行分析,结果表明滑坡具有持续性的小变形,滑坡处于基本稳定状态,与稳定性分析结果一致。     

基于可靠度理论的滑坡稳定性分析

基于可靠度理论,利用可靠度理论中的概率矩点估计法对延安市宝塔区卧虎山滑坡的稳定系数、可靠度和破坏概率进行了计算、分析。计算结果表明,基于可靠度理论滑坡稳定性计算能克服客观存在的土性参数的空间离散性、时间变异性,并把计算结果与传统稳定性计算结果进行了分析比较,证明了基于可靠度理论的滑坡稳定性计算方法的可靠性和可行性。     

基于GIS空间数据的滑坡SPH粒子模型研究

针对光滑粒子流体动力学方法（SPH）在滑坡模拟中建立粒子模型的难题,提出了基于地理信息系统（GIS）栅格数据的粒子排列与插入方法。根据该方法,建立了滑坡SPH粒子模型及相关粒子生成程序,进一步以结合摩尔-库仑破坏准则的SPH宾汉流体模型为核心,实现了运用SPH方法模拟滑坡破坏后三维运动的过程。该SPH模型在对唐家山滑坡的模拟中得到了验证,并预测了金坪子滑坡破坏后的影响范围。结果表明：基于GIS空间数据的滑坡SPH粒子模型具有可行性与良好的适用性。以GIS数据库为基础,开展滑坡灾害的模拟研究,将大大提高对滑坡等地质灾害的仿真分析,为滑坡灾害的预测与防治提供参考。     

区域斜坡不稳定空间预测

将场地斜坡稳定随机模拟分析结果与区域斜坡空间不稳定性预测结合起来,基于层次分析建立了区域斜坡空间破坏概率的多层模糊稳定分析方法,实现了场地斜坡稳定非确定性模型评价结果与区域稳定性研究相结合,借助这一关系模型可以实现空间点评价向空间面评价的过渡．以川南经济开发区区域斜坡空间破坏概率预测为例进行了方法验证,结果显示这种方法可以克服区域斜坡不稳定性评价中的定量化困难,物理意义更加明确．     

基于决策树模型的抗滑桩破坏概率

本文以抗滑桩桩顶位移变形和滑坡地表变形为研究目标,采用决策树模型分别构成抗滑桩桩顶设计位移量、实测位移量、滑坡地表破坏概率的三个决策方案枝,以及抗滑桩破坏概率分析决策终结点的决策树概率分析模型。从而建立了一种分析抗滑桩可靠性的判断方法。该方法的特点是将桩顶位移变形特点与滑坡地表宏观变形现象相结合,对抗滑桩的可靠性作出综合判断,其结果更具合理性。     

破坏概率分析法在滑坡稳定性评价中的应用

传统滑坡稳定性分析方法中,由于岩土性质的差异性、外界因素变化的随机性、地质体不均匀性以及测试取样的误差等,最终结果掺杂了过多的人工干预成分。将Monte-Carlo法引入到原有的分析方法中并根据数理统计学中大数定律原理,建立了更符合实际情况的滑坡破坏概率模型。在此基础上以安康市环城干道滑坡为例,运用破坏概率分析法分别计算出滑坡在天然自重状态、暴雨自重状态、地震自重状态三种工况条件下的破坏概率值,对滑坡稳定性有了更全面准确的评价。     

基于Monte-Carlo模拟的狮子包边坡稳定性研究

以三峡库区巴东县沿江路云沱段狮子包边坡为例，综合边坡工程地质、水文地质、岩体结构特征及边坡前期交形破坏迹象，基于Monte-Carlo法得到边坡稳定的破坏概率及安全系数，进而用可靠性理论对边坡稳定性进行了探索。结果表明，通过Monte-Carlo法得到的狮子包边坡安全系数为0．857，而用传统安全系数法得到的安全系数大干1。实际上，该边坡在2003年曾经产生过滑动，因此，基于Monte-Carlo法的可靠性理论对边坡稳定性评价更符合实际。     

降雨型滑坡时间概率的逻辑回归拟合及连续概率滑坡危险性建模

提高降雨型滑坡危险性预警精度和空间辨识度具有重要意义.以江西宁都县1980—2001年156个降雨型滑坡为例,首先基于传统的EE-D（early effective rainfall-rainfall duration）阈值法计算不同降雨诱发滑坡的时间概率级别;然后以各级别临界降雨阈值曲线对应的时间概率为因变量,并以对应的前期有效降雨量（early effective rainfall,EE）和降雨历时（D）为自变量,采用逻辑回归拟合出上述因变量与自变量之间的非线性关系,得到降雨诱发滑坡的连续概率值;之后对比C5.0决策树和多层感知器的滑坡易发性预测性能;最后利用降雨诱发滑坡的连续概率值与易发性图相耦合以实现连续概率滑坡危险性预警.结果显示:（1）宁都降雨型滑坡连续概率值的逻辑回归方程为1/P=1+e4.062+0.747 4×D-0.079 44×EE,其拟合优度为0.983;（2）2002—2003年的20处用于连续概率阈值测试的降雨型滑坡大都落在连续概率值大于0.7的区域,只有4处落在小于0.7的区域;（3）C5.0决策树预测滑坡易发性的精度显著高于多层感知器;（4）近5年的4次降雨型滑坡的连续概率危险性值都在0.8以上,且高和极高预警区的面积较传统滑坡危险性分区更小.可见连续概率滑坡危险性预警法相较于传统危险性分区法具有更高的预警精度和空间辨识度,且通过叠加滑坡易发性图及其临界降雨阈值可开展实时滑坡危险性预警制图.      

基于蒙特卡罗法的多级黄土滑坡可靠性分析

滑坡稳定性分析目前工程中一般采用极限平衡算法。为了确定滑坡的稳定性系数,在计算过程中要将岩土体、计算模型简化,忽略一些影响滑坡稳定的次要因素,把影响滑坡稳定的各种主要因素作为确定参数。由于滑坡岩土体本身的非均质性及其参数确定具有随机性和变异性,用唯一的稳定系数不能客观地反映整个滑坡的真实安全程度。以陕西省夏呀河滑坡为例,通过野外详细调查、工程勘探和室内土工试验,初步确定该滑坡存在四级滑动面,难以用简单的单一滑动面计算其稳定性。因此,先采用推力传递系数法对滑坡体上的四级滑坡分别进行滑坡稳定性计算,得到该滑坡体上的四级滑坡稳定系数。再采用蒙特卡罗法对该四级滑坡进行可靠性分析,得到其可靠度,定量地表达夏呀河四级滑坡的安全程度。同时对比分析夏呀河四级滑坡的稳定系数和失稳概率,综合评价该滑坡体上的四级滑坡的稳定性及其风险概率,为滑坡的工程治理及预测预警、灾害危险性评价提供依据。     

应变软化边坡渐进破坏模式及稳定性可靠度

针对现有考虑应变软化效应的边坡渐进破坏分析模型中计算假定条件不符合实际情况的不足,以三峡库区赵树岭滑坡为研究对象,考虑地下水位波动和地震力的影响,提出用于分析多场耦合条件下应变软化边坡渐进破坏模式及稳定性可靠度的方法.结果表明,地下水位波动和地震力会不同程度地影响滑坡的渐进破坏模式和破坏概率.滑坡在145 m、175 m水位和库水位从175 m陡降为145 m三种工况下整体稳定,但分别有14.119%、20.266%和21.797%的概率发生局部渐进破坏;在烈度为Ⅶ的地震力作用下同时考虑3种蓄水工况,该滑坡分别有34.067%、38.061%和38.405%的概率发生整体渐进破坏;根据滑坡渐进破坏模式指出最佳加固位置应在沿江大道前沿.该分析方法具备可靠性,可为边坡的渐进破坏模式及稳定性评价研究提供参考.      

Interval prediction of landslide displacement with dual-output least squares support vector machine and particle swarm optimization algorithms

For landslide displacement, interval predictions are generally more realistic and reliable compared with traditional point predictions. This paper presents a new interval prediction method for landslide displacement integrating dual-output least squares support vector machine (DO-LSSVM) and particle swarm optimization (PSO) algorithms. In this new method, the PSO algorithm is employed to optimize coefficients of the least squares support vector machine (LSSVM) model for obtaining point prediction results, and the interval prediction of the landslide displacement is made based on the dual-outputs obtained from the DO-LSSVM model. To assess the rationality of the predictions, three performance evaluation indicators, including the prediction interval coverage probability (PICP), normalized mean prediction interval width (NMPIW), and coverage width-based criterion (CWC), are established. Case studies of the Tanjiahe landslide and the Baishuihe landslide in the Three Gorges Reservoir region are then used to demonstrate the effectiveness of the proposed method in predicting the landslide displacement interval. The case study results demonstrate that this new method has the best overall performance compared with other existing methods, and this new method can provide accurate and reliable results for the medium- to long-term interval prediction of landslide displacement.

     

基于Excel数据表和极限分析法的滑坡抗剪强度参数反演分析

针对采用传统的确定性边坡稳定性分析方法进行滑裂面抗剪强度参数反演分析所需滑坡断面不少于两个的不足,基于概率可靠度理论,提出了一种结合Excel数据表和极限分析上限法的滑坡强度参数反演新方法。依托湘西朱雀洞特大滑坡进行算例分析,研究结果表明：结合Excel数据表法和极限分析上限法反演得到的滑裂面抗剪强度参数与工程现场实测数据吻合良好,验证了新分析方法的正确性和有效性;运用该法反演分析只需一个滑坡断面,可有效解决单一滑裂面抗剪强度参数反演问题,减少了计算工作量,具有广泛的适用性和良好的工程应用前景。     

基于推广Bayes方法参数优化的滑坡稳定性评价

传统的极限平衡法在确定的计算工况下要求抗剪强度参数为常数,但由于各种参数的随机性、测试的误差、地质体的不均匀性、外界因素变化的随机性等特点,对滑坡稳定性评价起主要作用的抗剪强度参数从严格意义上来说均是随时间变化的随机变量,这就需要用破坏概率模型等非传统方法对滑坡进行稳定性评价。破坏概率模型的关键是滑坡抗剪强度参数的概率分布函数,但是在实际工程中,由于试验数据太少无法准确确定抗剪强度参数概率分布函数。本文提出了以区域统计规律得出的概率分布函数为先验分布函数,然后用推广Bayes方法确定该滑坡的概率分布函数,并以里沱河滑坡为例用破坏概率模型对其进行稳定性评价。     

基于FLAC的牵引式滑坡稳定性分析

本文对FLAC软件进行简单的介绍;通过对软件计算方法及破坏标准的了解,深入分析软件在实际工程中应用的可能性;同时通过FLAC软件对已有实际工程的计算与分析结果,对比工程实地勘察结果,论证软件在滑坡稳定性分析中的可行性。并通过该软件的计算模拟,预测该牵引式滑坡在发生破坏后的破坏方式及机理,为滑坡的预测评估提供有力的计算依据。     

基于台风路径追踪的滑坡概率分析

台风暴雨是我国东南丘陵山地滑坡的主要诱发因素,揭示台风路径与滑坡发生的相关关系对东南丘陵山地台风暴雨型土质滑坡监测预警具有重要的理论及实际意义。本文基于2015—2019年直接过境福建省或间接对福建省造成影响的台风数据以及与这些台风事件发生期间的降雨量数据和台风暴雨滑坡数据,运用ArcGIS软件中的克里金插值法将台风路径、降雨量数据及台风暴雨滑坡数据进行耦合。再运用Logistic回归方法,通过SPSS软件得到泉州市基于台风路径追踪的滑坡发生概率模型。并运用克里金插值法和Logistic回归方法,以台风杜鹃期间的滑坡为实例对所得模型进行验证,其对实际雨量站测得降雨数据引发滑坡与否的判对概率为77%,对实际发生滑坡的判对概率为100%,依据实际降雨量计算数据,其误报率为21%,但实际滑坡发生的误报率为0,符合安全性。预报效果较为满意,因此模型可作为在台风经过泉州市时的台风暴雨型滑坡发生概率的预测。     

Landslide susceptibility zonation mapping and its validation in part of Garhwal Lesser Himalaya, India, using binary logistic regression analysis and receiver operating characteristic curve method

A landslide susceptibility zonation (LSZ) map helps to understand the spatial distribution of slope failure probability in an area and hence it is useful for effective landslide hazard mitigation measures. Such maps can be generated using qualitative or quantitative approaches. The present study is an attempt to utilise a multivariate statistical method called binary logistic regression (BLR) analysis for LSZ mapping in part of the Garhwal Lesser Himalaya, India, lying close to the Main Boundary Thrust (MBT). This method gives the freedom to use categorical and continuous predictor variables together in a regression analysis. Geographic Information System has been used for preparing the database on causal factors of slope instability and landslide locations as well as for carrying out the spatial modelling of landslide susceptibility. A forward stepwise logistic regression analysis using maximum likelihood estimation method has been used in the regression. The constant and the coefficients of the predictor variables retained by the regression model have been used to calculate the probability of slope failure for the entire study area. The predictive logistic regression model has been validated by receiver operating characteristic curve analysis, which has given 91.7% accuracy for the developed BLR model.