贵州纳雍崩塌式滑坡成灾特征及其避灾警示作用

纳雍滑坡是一个典型的崩塌式滑坡,灾害由灰岩陡崖上的崩塌引起,崩塌体滑落推动陡崖下的斜坡坡积层土体产生滑动,将下部的18户村民住房掩埋,死亡44人,财产损失一百万元以上。纳雍滑坡发生在石灰岩与煤系地层互层的地区,坡体呈上硬下软的地质结构,形成山顶为高陡的危崖,下部为斜坡,坡脚平缓的地貌特征。纳雍滑坡发生前有着明显的前兆现象,因此,加强山地灾害防灾避灾的基本知识教育,对山地灾害多发地区灾害发生的可能性进行预测和危险程度区划,是防止类似灾害发生的最有效方法。     

都汶公路泥石流对沟口桥梁危险性评价

本文对都汶公路发育的 4条主要泥石流沟对沟口桥梁的危险性进行了评价，分析了不同频率洪峰流量和泥石流流量及泥石流堆积对工程的冲击力，提出治理工程措施及用于泥石流治理中专门保护公路桥梁的新型结构工程。     

中心逼近式灰色GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用

黄龙西村滑坡位于甘肃天水,属黄土高势能滑坡,滑体体积3.9105m3,基底为花岗闪长岩。为了提高滑坡灰色GM(1,1)模型的预测精度,采用一种改变背景值的方法--中心逼近式灰色GM(1,1)模型。通过黄龙西村滑坡实例验证分析,结果表明中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测值与该滑坡实际监测值十分接近,且其残差平方和及平均误差百分比明显比传统灰色GM(1,1)模型的残差平方和及平均误差百分比小,具有较高的预测精度。同时,可通过调整模型中参数m的取值,使中心逼近式灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。经计算,当m=6时,中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测精度比传统灰色GM(1,1)模型提高了5.34%。     

滑坡综合预报方法研究

滑坡综合预报是基于对滑坡发育状态的形成条件类比分析和滑坡位移历时分析的综合方法,从滑坡形成条件、变形状态、诱发因素的方式和影响程度的动态分析入手,结合滑坡加速变形破坏阶段的位移历时特征,建立滑坡预报模型,实现对滑坡的预报.与其他滑坡预报方法相比,滑坡综合预报方法的综合性强,能较好的确定滑坡的发育状态,分析滑坡发生剧烈滑动的可能性,能对不同发育阶段的滑坡做出准确判别.     

尼泊尔M_S8.1地震西藏重灾区震害特征分析及灾后重建对策

2015年4月25日尼泊尔M_S8.1地震给我国西藏地区人民生命财产造成了巨大损失。本文选取西藏地震烈度为Ⅶ度重灾区内聂拉木县、吉隆县、定日县、定结县作为研究对象,结合遥感影像解译、资料收集和大量野外调查数据,阐述了本次地震震区环境背景情况,对重灾区内震害基本特点进行了综合分析。研究成果为西藏重灾区震后防灾减灾、恢复重建提供科学依据。     

汶川地震滑坡与地震参数及地质地貌因素之间的相关关系

在对汶川地震诱发的典型滑坡进行野外调查和相关资料收集、分析和整理的基础上,对汶川地震滑坡与地震参数及坡度、岩土体特性等地质地貌因素之间的相关关系进行了统计分析。结果表明: (1)汶川地震滑坡主要发生在Ⅶ～Ⅺ烈度区, Ⅵ度及以下烈度区中发生的滑坡较少; (2)汶川地震滑坡主要发生在距震中300km的范围内,且距震中200km的范围内滑坡分布最为集中; (3)汶川地震滑坡的易发斜坡坡度为30～50,其中30～40是汶川地震滑坡发育最为敏感的坡度; (4)汶川地震滑坡主要发生在600～1500m的高程范围内,在600～1000m高程范围内的中低山和丘陵区滑坡分布最为集中; (5)砂泥岩、板岩、片岩、千枚岩等软岩类和土质类岩性是汶川地震滑坡的易发岩性,其次是软硬岩组合类,在统计的47个典型滑坡中,花岗岩、碳酸盐岩等硬岩类中发生的滑坡最少,而且由汶川地震直接导致复活的老滑坡也比较少。     

不同成因类型堰塞湖的应急处置措施比较

在对堰塞湖所造成的危害和成因类型分析的基础上,将堰塞湖分为:滑坡型堰塞湖、崩塌型堰塞湖和泥石流型堰塞湖,并对这三种类型堰塞湖所具有的特征和采取的应急处置措施进行了比较.对于不同成因类型、不同特征的堰塞湖,都要在尽可能降低堰塞湖危害的前提下,充分考虑各种因素、因地制宜的选取应急处置方式.     

基于斜坡单元和公路功能的滑坡风险评价

为了实现公路滑坡风险评价,以公路为承灾对象进行危险性评价,以滑坡对公路功能的影响为对象进行易损性评价.以斜坡为研究单元,沿公路两侧划分出549个斜坡单元,从斜坡发生滑坡的可能性和滑坡发生对公路造成危害的可能性两个方面建立公路滑坡危险性评价指标体系,对每个斜坡单元危险度进行计算.从公路功能角度出发,主要考虑公路对区域经贸往来的纽带作用和车辆通行能力,选择经济密度、道路修复时间、公路绕行能力三个因素建立公路滑坡易损性评价指标体系,对公路滑坡易损度进行计算;以危险度和易损度为基础,对公路滑坡风险度进行计算,从而实现公路滑坡风险评价.     

多分类支持向量机在滑坡稳定性判识中的应用

如何准确地判识和评价滑坡的稳定性一直是滑坡研究中的关键问题。基于多分类支持向量机的基本理论,利用三峡库区的37个典型滑坡（27个训练样本,10个测试样本）,建立了滑坡稳定性判识的多分类支持向量机模型,并与距离判别分析方法进行了比较。结果表明,SVM模型对测试样本和训练样本的判识准确率均达到100％,而距离判别法对测试样本和训练样本的判识准确率分别为80％和77.8％,前者的判识精度明显优于后者。在此基础上,将SVM模型运用于溪洛渡库区牛滚凼滑坡的稳定性判识中,结果与实际情况吻合较好。     

基于地球多传感器网络信息的潜在滑坡判识模型

潜在滑坡的判识是滑坡预测预报中的关键问题,潜在滑坡早期判识能够有效减少灾害的发生。基于滑坡灾害诱发的各种影响因素,利用地球多源时空信息和多传感器网络,遥感监测潜在滑坡体,利用监测设备获取滑坡岩性、坡体结构、地貌形态、活动迹象等关键控制信息,从中选取滑坡灾害诱发的主要控制要素作为判识指标,建立基于多源信息的潜在滑坡多因素判识模型;特别是根据滑坡的成灾规律,分析潜在滑坡孕育过程中地貌形态改变、成灾条件变化与滑坡发生的临滑诱发条件,建立基于不同信息源的滑坡控制因素判识模型。最后,通过汶川地震灾区垮梁子滑坡体实例分析,验证潜在滑坡综合判识模型并进行优化,从而为滑坡灾害的早期判识预测提供依据。