基于物理模型试验的多层滑带滑坡变形演化特征

滑坡变形演化特征一直是滑坡灾害预测与防治领域急需解决的关键问题,但对于多层滑带滑坡的变形演化特征却少有研究.以物理模型试验为手段建立了三层滑带滑坡物理试验模型,完成了多层滑带滑坡变形演化全过程的模拟.基于PPIV技术获取坡表位移数据,通过柔性测斜仪监测滑坡深部位移,同时布设土压力盒获取滑坡内部土压力的变化情况,实现了多...     

速度倒数法滑坡预警模型流变试验研究

滑坡失稳的预测预报研究是地质工程领域中的一项重要课题,准确地确定预测预报理论模型的参数是实际应用中的难点。在实际滑坡监测中通常可以观察到位移曲线呈现阶梯形,这些阶梯形位移变化点就是滑坡的变形突变点。为研究滑坡变形突变点的变形特征,进行了不同荷载作用下的天然试样以及不同荷载、不同含水率作用下的浸水试样的流变试验,得到了累计位移-时间曲线以及变形速度-时间曲线。依据秦四清的锁固段理论以及速度倒数法滑坡预警模型对试验结果进行分析。研究结果表明：荷载和含水率的变化对模型参数没有影响,模型参数是关于材料属性的函数;变形过程中突变点的变形特征与破坏时的变形特征相似,并且速度倒数法预警模型在突变点和破坏点确定的模型参数基本一致。因此,滑坡监测曲线中早期位移突变点确定的模型参数可以用于确定滑坡破坏时的预警模型。     

基于物理模型试验的滑坡-抗滑桩位移场变化特征

滑坡-抗滑桩体系演化机理是滑坡灾害防治的重要理论基础,其中桩土相互作用是滑坡-抗滑桩体系中的关键,而位移场是相互作用的重要表征之一,因此,对滑坡-抗滑桩体系位移场的研究具有十分重要的工程意义。以物理模型试验为手段,基于三峡库区堆积层滑坡工程地质特征,建立大型物理试验模型,通过逐级施加荷载来模拟滑坡后缘推力,采用高速摄像机及粒子图像测速技术等获取滑坡坡表与桩顶位移数据,定量分析了体系位移场变化特征。试验结果显示:在滑坡-抗滑桩体系演化过程中,坡表位移场变化呈现出很好的规律性,这为桩土相互作用研究机理起到了一定的推动作用。     

基于非平稳时间序列分析的滑坡变形预测

滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程.为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型.以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析,取监测点ZG93和XD-04为代表,建立了时间序列预测模型,从第17个月开始向前做6步预测,分析预测曲线与实测曲线之间的关系,并计算预测误差,结果显示除个别数据点之外,预测误差均在±9%以内,曲线吻合较好,说明所建模型效果良好,从而为判断白水河滑坡未来的变形发展趋势提供了可靠的理论依据.     

基于计算机辅助检测技术的滑坡模型试验坡面位移场测量

将计算机辅助检测技术(computer aided inspection, CAI)引入到滑坡物理模型试验坡面位移场测量中,采用高精度的三维激光扫描设备对滑坡物理模型试验中坡体表面的位移和变形进行全方位的监测,采用“3D比较”测量坡体表面位移场。提出采用计算机辅助检测技术测量滑坡模型试验中坡体表面位移场的技术路线,并通过抗滑桩加固滑坡模型进行了实例测试,获得满意的结果。结果表明,计算机辅助检测技术可以最大限度的采集坡体表面的三维数据,获取坡体信息丰富、全面的位移场结果,避免传统单点监测以点带面的局限性;应用计算机辅助检测技术直观展现传统监测方法难以观察到的坡体边界效应、土拱效应等试验现象;计算机辅助检测技术所测位移场规律性好,与定性及理论结果相符,与试验过程中各种现象符合很好,结果可信、可靠。     

基于物理模拟试验的岩质滑坡地表位移分析

三段式岩质滑坡是一种典型的斜坡变形破坏模式,运用二维地质力学加载系统对其变形破坏全过程进行物理模拟试验研究,采用激光位移计对坡顶和坡脚位置进行位移监测。结果表明:位移监测曲线总体上表现为锁固段经历长时间的能量积累与应力调整后的突发脆性破坏;由于软弱夹层具有蠕滑特性,前缘蠕滑阶段呈现出与土质滑坡相似的初始变形→等速变形→加速变形特征;后缘拉裂阶段作为最短暂的变形阶段,其位移监测曲线表现为“减-增-减-增”的“W”型变化趋势;锁固段是三段式岩质边坡维持稳定的关键所在,其受剪变形的顺序为先上后下,损伤变形由端部向中部递进,最终锁固段剪断形成突发脆性破坏,滑坡高速启动。     

由树坪滑坡自动监测曲线分析滑坡诱因与预警判据

以三峡库区秭归县树坪滑坡为研究对象,通过远程全自动变形监测系统获取的滑坡监测曲线,结合历年专业监测和库水位、降雨等资料,分析了该滑坡的变形特征,找出了滑坡变形的主要诱发因素,并通过分析滑坡位移曲线、计算实测数据,得出了以变形位移速率和切线角为预警阀值的该滑坡四级预警定量划分标准。研究结果表明:库水位下降是诱发树坪滑坡变形的主要因素,降雨等仅起到雪上加霜的辅助作用;库水位下降速率大,树坪滑坡的变形速率也相应增大;引起树坪滑坡变形加速的关键因素实际上是地下水与库水位间的水位差形成向外的动水压力引起;切线角和变形位移速率的预警阀值仅为定量判定树坪滑坡的预警级别提供了依据,滑坡发展演化阶段的判定还应结合其宏观变形破坏迹象等综合判断。     

危岩滑坡简易监测预警研究——以重庆市及邻近地区为例

目前我国群测群防监测手段已广泛应用到地质灾害预警研究领域,采集的众多原始数据和简单清晰的动态曲线资料,为地质灾害的评价、预测、预警提供了极大的空间分析基础.针对群测群防专业基础薄弱特点,本文主要从简易监测方法入手,利用各种监测手段采集的监测数据,分析已成功预警的危岩滑坡预报曲线及其变化规律,进而寻求变形破坏临界信号,初步给出了由位移-时间曲线形态的变化作为预报尺度的简易确定方法及稳定性判断准则,以最大限度的保障社会安定.     

基于最小二乘三维表面匹配算法的滑坡变形测量

针对已有利用地面三维激光扫描(TLS)技术实施变形测量的局限性,如变形提取的一维性及对小变形的不敏感性。提出了一个基于重复扫描数据实施滑坡变形监测的新方法,该方法主要包括3个步骤：原始TLS数据的获取、TLS数据的总体配准以及基于子区域的变形计算。其核心是给出的一种三维表面匹配新算法（最小二乘2维图像匹配的泛化）。该方法可充分利用TLS数据的高冗余性,实现高精度的全三维变形测量,得到监测对象的位移量和旋转量,同时,在应用上具有高度的灵活性。通过模拟试验验证了该方法的性能。此外,利用该方法分析了一个滑坡变形监测实例,进一步证实了模拟试验的结果。该方法适用于变形监测,尤其是人员难以到达的面灾害监测领域。对促进变形监测从点测绘向形测绘的转变具有一定的实际意义。     

基于监测曲线特征点分析的阶跃型滑坡预警方法

在三峡库区专业监测滑坡中,部分滑坡受到库水或者降雨等外界因素影响,其累计位移-时间曲线表现出明显的“阶跃型”特征。直接使用改进切线角对阶跃型滑坡位移监测曲线进行预警分析,其改进切线角预警值可能在变形曲线陡增阶段高于实际预警级别,增加虚警率。为了准确判别阶跃型滑坡的变形阶段及发展趋势,本文以白家包滑坡和谭家湾滑坡为例,分析滑坡监测历史数据及其影响因素,采用斜率单变点分析法和AMPD法对“阶跃型”累计位移-时间曲线进行特征点提取,结合Hill函数形成特征点拟合曲线,在此基础上利用改进切线角对拟合曲线进行滑坡变形阶段划分及预警分析。结果表明,当前白家包滑坡总体上处于蠕滑变形阶段,预警级别为无预警;谭家湾滑坡处于中加速变形阶段,预警级别为橙色预警。研究表明,本文方法可以很好抑制变形曲线的阶跃特征对预警级别判定带来的影响,更准确地判定滑坡变形阶段。     

滑坡的变形破坏行为与内在机理

自20世纪60年代日本学者斋藤借助于蠕变试验成果进行滑坡预测预报以来,人们就一直不停地对斜坡变形破坏行为和滑坡预报方法进行研究和探索,先后提出了数十种滑坡预测预报模型和方法。随着滑坡变形监测实例的不断增多,其变形监测资料越来越丰富,各式各样的变形-时间曲线相继产生。斜坡变形-时间曲线的类型、特征以及形成这些变形-时间曲线的力学条件等诸多问题都是滑坡预警预报必须查明的最基本科学问题。本文通过对各类滑坡变形破坏行为和变形-时间曲线的分析总结,结合岩土体流变试验成果,根据斜坡变形-时间曲线特征,将滑坡分为稳定型、渐变型、突发型3类,并给出了产生这3类变形行为的力学条件。同时,从细观力学的角度分析认为,斜坡产生宏观变形破坏行为的主要原因是岩土体细观尺度颗粒的"流动"和"微破裂",但在不同岩性组成的斜坡和同一斜坡的不同变形阶段,"流动"和"微破裂"将分别发挥不同的作用。     

三峡库区藕塘滑坡变形特点及复活机制研究

为深入研究库区古滑坡变形特征及其复活机理,文章以三峡库区藕塘滑坡为研究对象,通过对钻孔、探槽及平硐等现场勘查资料和监测资料的深入分析,并结合数值模拟方法,探讨了藕塘滑坡的时-空变形特点及影响因素,并揭示其复活机制。电子自旋共振试验和现场勘查结果表明藕塘滑坡由三个次级滑体组成。监测数据显示:总体上,地表累计位移-时间曲线呈阶跃状变化,即雨季滑坡变形速率急剧加快,旱季则骤减;在空间上滑坡的变形速率随高程的增加而增加。库水和降雨是导致藕塘滑坡变形破坏的主要因素:滑坡下部区域变形主要受库水影响,而滑坡中、上部区域变形主要受降雨影响。数值模拟结果也进一步揭示了影响滑坡孔隙水压力响应的主控因素随滑坡高程的变化而变化。库水骤降使得坡体前部渗透压增大,同时强降雨使得坡体中部及上部孔隙水压力升高,二者共同作用下导致滑坡复活。此外库水位下降或降雨量增加,均会不同程度降低边坡的稳定性。以上结论对于指导实际工程及深化库区古滑坡的研究具有一定的理论意义,同时加强古滑坡的研究有助于丰富滑坡稳定性评价及预测预报方法,为古滑坡的治理提供一定的理论依据。     

基于一元线性回归模型八字门滑坡累积位移预测

我国滑坡灾害发生频繁,但滑坡的变形预测预报一直是难题,因此每年都因滑坡的变形破坏导致重大的人员伤亡和财产损失。以三峡库区八字门滑坡为研究对象,基于十多年的监测数据分析,研究分析了该滑坡的变形特征:八字门滑坡变形的主要影响因素为降雨和库水位下降,并且累积位移曲线具有"阶跃型"的变形特征。当外界因素去除或者减小的情况下,累积位移-时间曲线将变得平稳。根据此特性,选取每年变形曲线"阶跃段"（6~8月份）的监测数据,以累积位移为目标函数,基于一元线性回归模型,对八字门滑坡2004年到2017年同期的滑坡监测数据进行分析。结果表明:一元线性回归模型能够很好地模拟八字门滑坡"阶跃段"的变形过程,此变形阶段累积位移与时间呈线性关系,直线斜率基本相同。根据此线性关系,对滑坡的累积位移进行了预测,结果表明与实际监测数据相比较,预测误差在±5 mm以内,相对误差在1%以下,精度可以满足滑坡监测预警要求,可以为八字门滑坡的防治工作提供参考。     

Using an extreme learning machine to predict the displacement of step-like landslides in relation to controlling factors

In the evolution of landslides, besides the geological conditions, displacement depends on the variation of the controlling factors. Due to the periodic fluctuation of the reservoir water level and the precipitation, the shape of cumulative displacement-time curves of the colluvial landslides in the Three Gorges Reservoir follows a step function. The Baijiabao landslide in the Three Gorges region was selected as a case study. By analysing the response relationship between the landslide deformation, the rainfall, the reservoir water level and the groundwater level, an extreme learning machine was proposed in order to establish the landslide displacement prediction model in relation to controlling factors. The result demonstrated that the curves of the predicted and measured values were very similar, with a correlation coefficient of 0.984. They showed a distinctive step-like deformation characteristic, which underlined the role of the influencing factors in the displacement of the landslide. In relation to controlling factors, the proposed extreme learning machine (ELM) model showed a great ability to predict the Baijiabao landslide and is thus an effective displacement prediction method for colluvial landslides with step-like deformation in the Three Gorges Reservoir region.     

累积变形曲线类型与滑坡预测预报

基于斋藤曲线的滑坡时间预报是滑坡一定会发生的情况,而实际滑坡的孕育发展具有显然的多样性和阶段性.为了走出斋藤曲线的束缚或局限,根据诸多滑坡累积变形-时间曲线的归纳分析,作者把滑坡累积变形划分为缓变趋稳型、阶跃演进型和失稳突发型3种.缓变、阶跃和突发型滑坡变形动态可以顺次转化,且前两者可以相互转化,但一般情况下突发型不可...     

土质滑坡地表倾斜变形特征与基于MEMS的倾斜变形监测技术初探

随着现代信息技术快速发展,人们获取滑坡现场各类监测信息的能力越来越强,积累的现场监测数据也愈来愈多,如何充分、精细化地利用监测数据已成为滑坡监测预警工作中重点关注的问题。为此,本文以土质滑坡为研究对象,采用强度折减有限元方法开展地表倾斜变形时空演化特征理论研究,发现地表倾斜变形在滑动面扩展至贯通期间出现"速率排序跃迁"现象,在滑动面贯通后出现"速率突变"现象。采用地表倾斜变形与内部滑动面之间的这种定量化关联特性,可以为土质滑坡中短期预测预报方法研究提供新的视角和方向。利用理论研究成果,本文进一步开展地表倾斜变形监测关键技术研究,讨论基于MEMS加速度计的倾角传感器的测量原理与测量精度,分析环境温差波动对倾角测量误差的影响,最后介绍基于竖直倾角测量方式研制的普适型滑坡地表倾斜变形监测设备——坡体浅层倾斜变形测量仪。     

三峡库区香溪河段典型滑坡变形特征分析

本文从坡形采集入手,对三峡库区香溪河段蓄水后发生变形的滑坡进行归纳统计。统计表明,近水库岸坡为凸形的滑坡更容易发生变形。对香溪河段典型滑坡进行了长期地表位移监测,获得八字门滑坡和白家包滑坡的变形曲线为台阶状,耿家坪滑坡的变形曲线为脉动形。近库水微地貌为凸岸,滑体物质为老滑坡堆积物的滑坡变形曲线为台阶状,变形具积累性;近库水微地貌为凹岸,滑体物质为崩塌堆积物的滑坡变形曲线为脉动形,变形具“弹性”。     

基于恒阻大变形锚索的滑坡监测预警系统研发及应用

随着人类建设活动的日益频繁,天然边坡人工扰动诱发的滑坡灾害逐渐增多,已经严重威胁到人员和工程构筑物的安全与稳定,滑坡监测变得越来越重要。介绍了一种经过改进后的滑坡监测预警系统,该装置基于北斗卫星和通用分组无线服务技术（GPRS）双路通讯平台,采用zigbee技术构建多跳自组织无线传感器网络,利用具有能量吸收特性的恒阻大变形锚索替换原来的常规锚索作为传力装置,保证边坡岩体变形2 m锚索不被拉断,实现了对大变形滑坡灾害的全过程监测预警目标。另外,按照红、橙、黄、蓝4个颜色等级,建立了临滑、近滑、次稳定和稳定4级预警准则,并开发出3D自动搜索和处理软件系统,嵌入监测区地形地貌遥感图、地质断面图、监测点分布图等矢量地图,具有自动搜索、监测数据智能处理、监测曲线自动显示和监测信息快速查询等功能。该系统已在南芬露天铁矿推广应用,根据预警准则成功对2011年10月5日发生的滑坡灾害提前5 d发出预警信息,并结合降雨量和累计采矿量监测数据,耦合对比分析滑坡前、后各参数的演变特征,证明滑动力监测参数是滑坡超前预警的惟一有效参数。该系统的成功应用为其他类似边坡的超前监测预警提供了理论和实践依据。