基于卡尔曼滤波的GNSS自动化监测数据粗差分析

粗差探测一直是自动化变形监测数据处理中的重点和难点,准确有效的粗差探测是确保监测工作能否反映变形体真实变形的关键。以GNSS自动化平面位移监测数据为研究对象,利用卡尔曼滤波,建立监测点坐标序列粗差探测模型,对GNSS自动化监测坐标序列粗差探测过程进行了分析。通过工程实际监测数据分析,验证了模型的准确性和有效性。     

基于贝叶斯更新的非饱和土坡参数概率反演及变形预测

滑坡变形预测一直是实现滑坡灾害预报与防控的有效手段。岩土体参数是开展滑坡变形计算的关键输入信息,然而目前研究鲜有考虑岩土体参数不确定性对滑坡变形的影响,如何融合有限监测数据实现岩土体参数不确定性定量表征及滑坡变形概率预测仍然是一大难点。以降雨入渗非饱和土坡为例,开展流固耦合分析,基于有限的孔压监测数据,利用DREAM＿zs算法实现对岩土体参数的高效概率反演。根据岩土体参数的先验分布,采用拉丁超立方抽样法生成随机样本,将其导入ABAQUS中计算相应的坡脚变形作为数据集,分别采用多元自适应回归样条曲线（MARS）和Light GBM模型构建基于数理-机制双驱动的边坡坡脚变形预测模型,计算贝叶斯更新后的后验稳态样本对应的边坡坡脚变形值,并对边坡变形值开展统计分析。结果表明：DREAM＿zs算法仅需少量的孔压监测数据,即可完成对岩土体参数的更新,并且计算效率高、收敛速度快。此外,提出的边坡坡脚变形预测模型不仅突破了由孔压等间接监测数据来预测边坡变形的局限,同时还实现了对边坡变形发生概率的预测,为滑坡变形预测提供了新的思路和探索。     

辽宁抚顺西露天矿南帮滑坡变形与地下水位关系

结合抚顺西露天矿的地质环境背景,介绍了抚顺西露天矿南帮滑坡变形监测中地下水监测系统的构建情况。从降水入渗、岩体的透水性等角度对比了汛期及非汛期地下水的监测数据,并利用SPSS统计分析软件对单点地下水位变化值和滑坡位移变化值进行曲线估计回归分析并建立模型。结果表明,汛期持续强降雨是诱发西露天矿南帮滑坡变形的重要因素;强降雨入渗过程中,基岩裂隙水的变化存在明显的滞后性;单点地下水位变化值和滑坡位移变化值符合三次项曲线模型;非汛期,地下水位逐渐降低,滑坡地表变形速率也减缓。     

GNSS监测数据在滑坡预警中的处理与应用 ——以王家台滑坡为例

由于受外界因素的影响,GNSS自动化监测设备在滑坡位移监测应用中监测数据存在波动性,采用未经检验、处理的监测数据进行滑坡趋势分析会产生偏差影响,因此采用"四分位数法"对GNSS监测数据进行整理,划分内限,"甄别"异常值后,将进一步降噪后的GNSS监测数据进行处理、曲线拟合,进行长期趋势项与周期性趋势分析,并将拟合长期趋势函数曲线与规范变形曲线进行对比,进而判断滑坡体处于的变形阶段,而且通过对比不同GNSS监测数据的周期性函数曲线,可用以判断同一区域周期性影响因素对GNSS监测数据变化情况是否存在相似性,有助于提高监测预警分析的准确性.通过实例验证,通过上述方法对GNSS监测数据进行处理、曲线拟合,综合分析出滑坡体的变形趋势与周期因素的影响情况,取得不错的效果,为后续监测分析提供了参考价值.     

改进欧拉算法的GM(1,1)模型预测滑坡变形

在传统的GM(1,1)模型建模的基础上,采用改进欧拉算法简化GM(1,1)模型中参数的求解过程,进行滑坡变形动态预测。本文根据某高速公路滑坡治理过程中的变形监测数据,应用改进的模型进行滑坡变形动态预测,通过预测结果和实际监测数据进行对比分析,结果表明:改进欧拉算法的GM(1,1)模型参数计算简单,且预测精度为一级;不仅适用于滑坡变形等时距监测数据的低增长序列预测,也适用于高增长序列预测,证明该改进欧拉算法的有效性。     

西气东输管道工程陕西岭湾村滑坡变形特征及成因机制分析CSCD

以西气东输管道余家坪镇岭湾村一处正在变形的黄土滑坡为研究对象,基于现场勘察、InSAR、GNSS监测和深部位移监测等,分析滑坡2017—2022年的变形特征及滑坡成因机制。研究表明:滑坡地下水位已达坡脚,滑坡前缘形成多处“土溜”,滑坡地表垂直潜蚀裂缝发育,后缘可见贯通的裂缝,滑坡内管道周边裂缝发育;InSAR数据显示滑坡一直缓慢变形,年变形量2.0~4.0 cm;GNSS变形及裂缝变形显示,2020年8月至今地表变形速率增大,变形明显,变形量在4~10 cm;深部变形监测数据变化量在0.05~1.36 mm,变化很小;降雨及土体含水率数据分析表明滑坡在暴雨后发生位移变形。综合分析监测数据表明,岭湾村滑坡属于降雨诱发的浅层滑坡;区域内的自然强降雨、人类工程经济活动作为滑坡的诱发因素,对滑坡的发生及发展作用明显。结合管道应变监测数据,目前西气东输管道遭受滑坡灾害的风险可控。     

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。     

基于指数平滑法与回归分析相结合的滑坡预测

滑坡时间预报研究是滑坡研究中的一个热门课题。以实际监测数据为基础,把指数平滑法与非线性回归分析法结合起来;以滑坡的变形值和变形速率为判据,对滑坡进行时间失稳的动态跟踪预报。根据某滑坡的实际情况,对部分监测点位移进行了建模和预测,预测结果表明,该方法具有较高的精度,可以应用于实际工程。     

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。     

施工工序对滑坡变形的影响分析

本文以实际滑坡治理项目为依托,结合各工序实施时间节点和变形监测数据,综合分析了各工序实施对滑坡体变形的影响,明确了滑坡治理过程中各工序实施与边坡变形的对应关系。对处于治理过程中的滑坡稳定性评价、安全施工和工序优化有一定的指导意义。     

基于普适型仪器的滑坡监测预警初探——以甘肃兰州岷县三处滑坡为例

在甘肃省滑坡灾害较为严重的兰州市和岷县,选择了三处滑坡,建设了基于普适型仪器的专群结合监测预警系统。按照《地质灾害专群结合监测预警技术指南（试行）》的要求,选用裂缝计、GNSS、土体含水量仪、雨量计、声光报警器等,对地质灾害体变形破坏、相关因素、宏观前兆等指标开展专业化立体综合监测。监测设备采用蓄电池加太阳能的方案来供电,保证24小时不间断工作;通讯系统采用现场LoRa组网配合2/3/4 G移动通信的方案,能够保证数据传输的效率,同时降低通信成本;监测数据同时发送到国家和省级地质灾害监测数据平台,能够高效支撑地灾预警工作;监测平台能够对实时采集的监测数据自动进行分析,支持用多种预警模型进行判别;监测数据发生变化触发预设条件时,能够自动发送预警信息。通过近四个月的系统试运行,捕捉到了滑坡mm级的蠕变变形,数据可靠,能够满足监测预警的需求。通过三处滑坡监测预警工程的实施,一方面对滑坡变形和环境因素实现了实时监控,同时也为类似问题提供了一个可供参考的解决方案。     

基于位移比模型的三峡库区云阳县域内蠕变型滑坡降雨预警

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.      

滑坡变形高精度智能化监测预警技术研究与实践

根据滑坡的勘察评价、治理工程设计、工程施工、防治效果评价、灾害预警等工作阶段,对变形监测成果的高精度要求,分析了滑坡变形监测的现状以及成果精度、数据可靠性等方面存在的问题,深入研究了高精度、智能化滑坡变形监测的技术方案,并在多个大型复杂滑坡和特殊高陡边坡监测中进行了实践应用。解决了常规滑坡监测难以获得高精度变形成果的问题,为滑坡变形评价、灾害监测预警等提供高效、可靠、高精度的监测数据,提出了很好的工作方案。     

滑坡动态力学监测及破坏过程案例分析

边坡临滑预警一直是地灾研究的难点与热点问题。本文采用一种力学监测方法(牛顿力监测)对雅安宝兴县某傍山公路边坡进行监测,该边坡位于唐包滑坡老滑坡体下缘边界处。经过4个月的连续监测,获取了大量监测数据,并成功预报了两次局部滑坡。本文首先整合牛顿力监测数据和降雨量监测数据,再将监测曲线与滑坡演化过程进行对比分析,揭示滑坡过程中的力学演化规律,对降雨条件下诱发滑坡的原因进行了分析。然后对牛顿力监测预警成功的案例其临滑预警时长与滑坡体量间的关系进行拟合,发现存在明显的正相关关系。最后讨论了牛顿力监测方法与斋藤模型之间的关联性以及优劣势,并根据各自的特点提出了由面到点的监测预警思路。通过分析,牛顿力监测曲线与滑坡演化过程能较好对应,并可将土质滑坡分为3阶段:(1)牛顿力上升阶段; (2)牛顿力突降阶段; (3)滑坡阶段。本文为牛顿力监测系统的推广提供了实践经验,并为力学监测与位移监测结合的研究提供一个新的思路。     

基于数据挖掘技术的白水河滑坡多场信息关联准则分析

为探究滑坡多场监测数据间的关联准则,采用数据挖掘技术中的两步聚类法与Apriori算法,开展滑坡多场信息关联准则研究。以三峡库区白水河滑坡为例,分析ZG93监测点于2003年6月—2016年12月期间的监测数据,选取影响滑坡变形的主要诱发因子,采用两步聚类法对不同的影响因子进行预聚类和聚类,将数值型变量转化为离散型变量后,应用Apriori算法进行处理,生成满足最小置信度的关联准则,建立白水河滑坡多场耦合作用模式下的影响因子与滑坡位移变形关联准则判据。研究表明,关联准则对于滑坡灾害的变形分析具有重要的意义,数据挖掘技术可较好地应用于三峡库区地质灾害位移预测预报中。     

基于实时监测的河口糖厂滑坡监测系统研究

滑坡监测工作已经开展了多年,本文提出滑坡监测的内容包括基础因子、诱发因子和过程因子三部分,认为诱发因子和过程因子是滑坡监测的重点.针对降雨型滑坡监测,提出降雨-入渗-位移变形三者相结合的滑坡监测技术方法,并在河口糖厂滑坡监测工程中应用,实现了监测数据的实时自动采集、自动传输、自动入库的全自动监测系统.通过监测可知,河口...     

GPS在滑坡监测中的应用研究

本文主要介绍GPS用于地质灾害滑坡监测的技术和方法,并通过在中国四川雅安峡口滑坡示范区布设的GPS监测网的测量试验,阐述了在地形复杂、观测条件恶劣的山区进行GPS滑坡监测时,监测点位选择、监测网布设、数据处理的方法。监测结果表明,GPS滑坡监测的精度达到毫米级,完全可以应用于滑坡监测。      

钻孔倾斜仪监测在塘角村1^#滑坡预警监测中的作用

塘角村1^#滑坡是三峡库区地质灾害防治监测预警工程Ⅲ期专业监测点。监测方法为滑体深部位移监测、地表位移监测,同时开展地表宏观变形调查。2007年4月滑坡开始出现变形;其中滑体深部位移由钻孔倾斜仪监测,最早发现滑体变形,随后地表位移GPS监测滑体出现变形,同时滑体地表出现裂缝,滑体局部产生溜滑现象;文章通过滑体深部位移实测监测数据纵向分析,结合与其它监测方法（GPS）监测数据进行横向对比分析印证,判断钻孔倾斜仪监测数据的有效性、准确性;阐述钻孔倾斜仪监测在塘角村1号滑坡预警监测中的重要作用。     

基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究

针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播（Back-Propagation,BP）神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差（RMSE）达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。      

滑坡位移-时间曲线特征的物理模拟试验研究

位移-时间曲线表征了滑坡变形状态及相对的稳定性程度,是监测滑坡变形和失稳预测至关重要的数据资料。目前所获取的滑坡变形全过程监测资料并不多,大多数是临滑前的短期监测资料,而一些突发型滑坡的变形监测资料更是难以收集。由此,滑坡位移-时间曲线簇的类型及分布特征的研究受到了数据资料不足的约束而难以开展,一些滑坡预警理论都是基于推断和理论分析的基础上而得出的,缺少数据支撑。本文通过物理模拟的办法,自行设计制作了变角度的物理模拟试验框架,开发完成了位移数据的自动采集系统,经一年多的试验测试,对试验设备软硬件及模型材料不断调整、优化,完成了7组12条位移-时间曲线的采集工作,从而获取了不同受力条件下斜坡的变形破坏的时间-位移曲线簇,为进一步的理论研究提供了科学的数据资料。