贵州兴义滑坡特征及过程预警研究

本文以新源县喀拉海依苏滑坡隐患体为研究案例,采用COMSOL Multiphysics数值模拟有限元软件,建立了基于非饱和渗流理论与Mohr-Coulomb准则的滑坡稳定性计算模型。根据数值模拟结果得到研究区滑坡体原始应力分布与初始孔隙压力的分布情况、在降雨入渗条件下的内部应力、有效塑性应变、塑性区、含水率、潜在滑移面等的分布情况,并计算得到滑坡体在降雨入渗条件下的安全系数。根据模型计算,滑坡体在不同降雨入渗工况下的安全系数随降雨量的增大而减小,滑坡体在连续降雨5天的临界阈值为218.82 mm,根据安全系数的变化可得到滑坡体临界降雨阈值。该论文提供了一种强度折减安全系数计算降雨型黄土滑坡降雨阈值的数值模拟方法,研究结果为西北地区降雨型黄土滑坡失稳破坏的临界降雨阈值研究提供了一种有效的研究手段。     

无锡市雪浪山滑坡监测及诱发因素分析

为研究无锡市雪浪山滑坡的成因机理,在滑坡后缘岩体裂缝处布置了4支裂缝计并开展了连续监测,获取岩体裂缝1~4月份的活动性特征。监测及研究表明:边坡顺层及泥岩夹层是雪浪山滑坡的两大内因,降水及低温则是该处滑坡的两大外在诱发因素;日降水量20 mm、前2 d累积降水量30~40 mm、前3 d累积降水量40~50 mm,可作为雪浪山滑坡地质灾害预警预报的临界预警指标。     

重庆涪陵区谷水溪滑坡监测与预警

重庆地区属红层分布区,经常遇到紫红色、灰色泥岩与杂色砂岩组成的层状岩体斜坡或软弱基座斜坡,为全国滑坡灾害严重的地区之一.文章以重庆涪陵区谷水溪滑坡监测为例,对裂缝观测法在滑坡监测中的应用做了探讨.通过布设裂缝观测标志,按监测周期采集数据,对裂缝观测数据进行统计分析,并成功地做出预警预报,使100余人安全撤离;减少财产损失1500余万元,运用裂缝观测法监测滑坡收到了较好的效果.裂缝观测法是地质灾害群测群防中一种有效的基础方法.     

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。     

北京市戒台寺滑坡稳定性评价及预警模型研究

在综合分析北京市戒台寺滑坡地质条件的基础上,对滑坡进行稳定性评价,建立了预警模型。     

台风“苏迪罗”期间温州滑坡灾害特征及预警成果分析

温州市滑坡地质灾害预警以近似于点状行政村为预警单元,具有精细化程度高、预警对象明确等优点.基于该理论建立的温州市地质灾害预警预报系统在政府防治地质灾害工作方面起到了关键作用.尤其是在2015年第13号台风"苏迪罗"期间,温州市滑坡地质灾害预警成功率较高,全市实现地质灾害成功避让6起,避免了95人的人员伤亡和40万元的财产损失事件,是温州市"十二五"期间地质灾害防治工作中成效最为明显的一次.本文结合台风"苏迪罗"期间温州市滑坡地质灾害特征及预警结果分析,对预警结果进行了评价,并指出下一步工作的方向和展望.     

滑坡预警判据初步研究--以三峡库区为例

在三峡库区典型地段滑坡灾害调查评价和统计分析的基础上,结合典型滑坡变形发展的阶段性变形现象、标志和临界诱发因素分析,初步提出3个层次的滑坡预警预报判据27条,包括:(1)滑坡空间预测识别判据11条,主要用于滑坡或潜在危岩体空间识别和危险性区划,是滑坡空间预测的基本判据;(2)滑坡状态判据7条,主要用于滑坡单体稳定性评价的亚临界-临界状态预警判据,是滑坡状态预警判据系统的重要组成部分;(3)滑坡临界时间预报判据9条,主要用于单体滑坡剧烈变形或临滑预报,是滑坡时间预报研究的关键判据.     

滑坡监测预警国内外研究现状及评述

本文从降雨临界值研究、监测技术方法、区域性监测预警系统三个方面对滑坡监测预警的国内外研究现状进行了回顾和总结。首先归纳了国内外28个国家或地区的滑坡降雨临界值及统计方法,三个模型——日降雨量模型、前期降雨量模型和前期土体含水状态模型,基本概括了当前降雨诱发滑坡临界值的确定方法;但由于降雨入渗触发滑坡的复杂性,不同机理的滑坡"需要"不同的降雨临界值;目前的研究趋势是对雨量雨强雨时—土体渗流场动态变化—土体抗剪强度变化的耦合关系进行研究。按监测对象的不同,滑坡监测可分为四大类,即位移监测、物理场监测、地下水监测和外部诱发因素监测;按监测手段的不同,则可分为人工监测、简易监测、专业监测三大类;目前国内外在滑坡监测技术、方法、手段上并无太大差距,专业仪器已成为常规设备,只是由于价格因素得不到普及;一些新技术如InSAR、三维激光扫描等能很快应用到滑坡监测领域;监测数据的采集和传输也都实现了自动化和远程化;监测和预警系统有向Web—GIS发展的趋势。利用一个地区的滑坡易发区划或危险区划,结合降雨临界值,可以设定不同的预警级别,在区内布设一定数量的雨量站,监测雨量加上预报雨量,就可进行滑坡预警预报,国内外的区域性降雨型滑坡监测预警大体都是这个思路和做法,该方法在对公众进行警示方面起到了良好效果,但由于预警的范围太大,在具体的单点防治上,难以做到有效。我国在近10年开展了大量的监测预警工作,并取得了丰硕的成果,但根据统计数据,其成功预警率却并不理想,这一方面表现在成功预警实例中专业预警所占比例过低,另一方面同时表现在发生的大量的地质灾害在已有的预警点之外。制约目前工作有效性的主要问题是滑坡隐患点的排查和识别问题,因为只有识别出了隐患点才能进行下一步的监测和预警,它是一切工作的基础。而解决这一问题的重要途径是分析区域上的滑坡发育规律,找到有效的隐患点识别技术方法,以及引进风险管理的概念,进行监测资源的合理分配和有效预警。     

对滑坡监测预警相关问题的认识与思考

近年来,随着科技的迅猛发展,监测预警已成为主动防范地质灾害的重要手段,国家每年投入大量的人力物力财力开展滑坡预警工作。但调查发现,不少相关从业人员(主要是专业技术人员和管理人员)对滑坡监测预警方面的一些基本问题还存在误区甚至错误的认识,严重影响其防灾减灾效果。结合近年来在滑坡监测预警实践中的研究成果和经验教训,本文重点就滑坡监测和预警方面的一些问题提出了自己的认识。其主要观点包括:并不是监测点和监测手段越多就越有效,滑坡监测应突出针对性、实用性和目的性,监测方案设计及具体监测内容都应为滑坡预警提供依据。不少滑坡的发生具有一定的突发性,应采用具自动变频功能的监测设备才能获取滑坡全过程尤其是临滑阶段完整的数据,为科学预警提供保障。监测仅是手段,预警才是目的,不仅要重视滑坡的监测工作,更应高度重视预警工作,且应同时加强区域性气象预警和单体滑坡预警工作。目前常用的阈值预警方法误报、漏报率较高,应将预警的重心转移到对历史数据的统计分析和基于变形、地下水位、雨量等关键指标的预警模型和判据研究,据此提高滑坡预警的准确性和实用性。     

河南灵宝大湖金矿滑坡监测与预警初探

针对大湖金矿滑坡的灾害发育、活动与危害现状,建立了滑坡监测网,进行了滑坡变形及降雨监测;在复杂地质地形条件下,结合降雨情况寻求滑坡与环境（降雨）之间的临界状态值,对大湖滑坡诱发因素进行比较深入的分析和探索,达到滑坡预报预警的目的。     

基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型研究

中国滑坡灾害严重,区域滑坡灾害预警是防灾减灾的重要手段之一,预警模型是开展区域滑坡灾害预警的关键问题。本文系统开展了基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型研究,并以四川省青川县为例,基于近10年地质与气象数据,构建了青川县区域滑坡灾害预警模型并开展实例校验。研究得出如下结论:(1)提出了基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型的构建方法,主要包括训练样本集构建、样本学习训练与优化建模、模型保存与预警输出等几个关键步骤。(2)提出了区域滑坡训练样本集的构建方法,即以正样本为基础,在时空约束条件下随机采样获取负样本,最终获得完整的训练样本集。(3)样本学习训练中,以训练样本集的80%作为训练集,20%作为测试集,进行5折交叉验证,采用精确度、ROC曲线和AUC值校验模型准确度和模型泛化能力。采用贝叶斯优化算法进行模型优化。(4)实际预警中,调用训练好的预警模型输出滑坡灾害可能发生的概率。依据概率大小,分级确定预警等级。分级依据为:当输出概率P≥40%且P＜60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P＜80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。(5)以青川县为例,构建了青川县区域滑坡训练样本集,采用6种机器学习算法进行模型训练,结果显示随机森林算法表现最好,其准确率最高(0.963),模型无过拟合现象,模型泛化能力最好(AUC=0.986);其次为逻辑回归算法;再次为人工神经网络算法和决策树算法。选取2018年6月26日的青川县日常预警业务进行实例校验。结果显示:当日17处滑坡灾害点中,100%的灾害点全部落入预警区范围内,其中:70.6%的滑坡落在红色预警区内,17.6%的滑坡落在橙色预警区内,11.8%的滑坡落在黄色预警区内。     

滑坡预警伸缩仪的安装使用

一、概况 2009年6月,国土资源部为进一步推动地质灾害监测预警工作,提高监测预警的科技水平,下发国土资电发[2009]45《国土资源部办公厅关于进一步加强地质灾害监测预警的函》,明确要求各地国土资源部门对危害较大的滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害安装监测仪器,     

四川省地质灾害气象风险预警“省市县一体化”建设探索与实践

提升地质灾害气象风险预警预报能力是地质灾害综合防治体系建设的主要内容之一。四川省自2003年起率先开展地质灾害气象风险预警工作。在长期实践基础上,于2019年开始重点在预警模型分析和建立、系统设计与实现、分级预警运行模式等方面进行了研究,创建了地质灾害预警模型库、“省市县一体化”地质灾害气象风险预警互联系统及分级预警机制。基本实现了基于雨量数据传输、预警模型分析运算、预警信息发布等“省市县一体化”平台的互联互通及分级预警的闭环管理,初步解决了市县缺平台、缺经费、缺技术的三缺问题及多头发布预警信息对基层造成的干扰问题。2023年四川省成功避险的案例中地质灾害气象风险预警发挥作用的占86%,有效减少了地质灾害造成的人员伤亡和财产损失。     

新世纪工程地质学系列丛书《滑坡监测预警与应急防治技术研究》出版

由地质灾害防治专家殷跃平、吴树仁教授等撰著的《滑坡监测预警与应急防治技术研究》,近期由科学出版社出版发行。本书被列为新世纪工程地质学系列丛书,内容涉及滑坡早期识别与空间预测、监测预警高新监测技术和简易仪器研制、应急快速治理技术和风险评估方法等,是近年来滑坡灾害研究较为系统的一项成果。     

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。     

基于预警隶属度函数多模型融合的滑坡预警方法

不同的滑坡预报模型存在预报同一滑坡可能提前也有可能延迟、预报精度差异较大的问题,而且,融合多模型预警方法未能充分体现个体模型预报特征,其融合预警精度不高。在分析模型可靠性的基础上,区分预报提前和延迟2种情况,设计不同的发生滑坡隶属度函数,以最低风险原则确定滑坡预警隶属度函数,利用模糊积分实现多模型融合滑坡预警。利用16个已知滑坡对预报模型进行可靠性评价,另选4个已知滑坡分别进行滑坡发生3d前和1d前多模型融合预警验证实验,结果表明,多模型融合预警虚警率比多个单一模型平均虚警率分别降低16.6%和25.0%。实验表明利用预警隶属函数进行多模型滑坡预警能提高预警精度20.0%左右。     

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。     

基于机器学习的滑坡崩塌地质灾害气象风险预警研究

在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高。基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法。利用信息量法,分析气象因素影响程度。选取坐标点、降雨量、易发生等级,将其作为机器学习人工神经网络的输入节点,判断是否发生崩塌、滑坡灾害;针对地质灾害区域,根据影响程度计算气象引发因子指数,结合滑坡、崩塌灾害潜势度G和承灾体脆弱性M,确定气象风险预警指数R,划分预警级别,完成滑坡、崩塌灾害气象风险预警。实验结果表明,设计方法有效降低了三级预报和四级预警空报率,提升了预警精细化程度。