三峡库区生基包滑坡监测及成果分析

生基包滑坡监测属于三峡库区奉节县三期地质灾害监测预警项目之一,该滑坡位于长江左岸,临近人口稠密的安坪乡集镇,地理位置重要。三峡水库175 m蓄水后,其变形破坏特征有何表现？对航道安全运营有无潜在威胁？是否会对滑坡体上的重要建筑及村民生产生活构成危害？针对这些问题,首先分析了滑坡的工程地质特征及主要的影响因素;其次,确立以4种监测手段为主、人工巡查为辅的监测方案;通过对大地变形GPS、深部位移、滑坡推力等几种监测方法的运用及对其成果进行分析研究,以实例说明其在滑坡监测中的应用;再次,结合宏观人工巡查进行对照分析,以充分说明大地变形、深部位移和滑坡推力监测在实际运用中的可行性;最后,根据监测结论提出对生基包滑坡防治的建议。     

单基准线向量解算法在GPS变形监测中的应用

GPS测量目前在三峡库区变形监测应用较为广泛,但常规数据处理中,网平差这一步骤导致了因某点测量误差偏大而导致的整个监测网中其他监测点测量误差偏大,为解决这一问题,介绍了单基线向量解算法,并利用该方法对长屋滑坡2005年3月-2007年3月的监测点数据进行解算,提出了该方法能减少测量误差和内业工作量,并能运用于实际工程。     

考虑时滞效应的库区滑坡位移预测——以新铺滑坡为例

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。     

基于数据挖掘的三峡库区特大滑坡变形关联规则研究

从实测数据中分析滑坡灾害的成因机理,对于准确识别潜在危险区与及时制定防治措施十分重要。由于现场监测数据的数量庞大、来源多样,常规的数据处理方法难以从海量监测数据中提取出有用的信息,进而对滑坡变形演化趋势作出正确评价和预测。本文基于经典数据挖掘方法中的两步聚类法与关联规则分析,提出了滑坡变形行为的关联分析挖掘技术,并以长江三峡库区新铺滑坡为例,对库水位波动及降雨影响下的特大滑坡位移速率进行了关联分析。结果表明:该滑坡的变形受库水位高程水平、库水位波动速率与降雨强度等因素的多重影响,水位下降、强降雨与滑坡变形密切相关;滑坡不同空间位置处的变形影响因素存在差异,由坡脚至坡顶,库水位波动的影响水平依次降低,降雨强度的影响水平逐渐增强。本文提出的数据挖掘方法可定量分析滑坡变形的控制因素,并通过与实测数据的对比验证了相关规则的可靠性,这对于海量监测数据条件下滑坡灾害的成因分析有重要意义。     

三峡库区地质灾害监测中几种常用方法之比较

从传统技术手段、特殊测量方法和最新测量技术等几方面入手,介绍了目前三峡库区地质灾害变形监测中几种常见的方法和技术手段,同时比较分析了不同方法和技术手段在不同的地质灾害变形监测中应用的优缺点。     

知识图谱优化卡尔曼滤波预测库岸滑坡位移

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。