滑坡变形预测与失稳预报问题的几点讨论

滑坡问题的研究关系到水利、交通、能源等基本工程建设,并与人们生命财产安全、生态环境保护及可持续发展问题相关,因此一直备受关注。滑坡是一个复杂的地质体,影响滑坡稳定的内外各种因素多种多样,影响程度各异,并且各因素又是动态变化的,决定了滑坡变形机制与变形特点十分复杂,因此滑坡变形预测与失稳预报十分困难。文章认为,变形突变预测、失稳时间预报及失稳判据是滑坡预测预报的3个核心问题,变形突变预测是为了预测出滑坡从匀速变形阶段进入加速变形阶段的特征点或时间,是回答滑坡能否失稳的关键,是提高预测结果可靠性及提高预测研究水平的基础。分析了目前各种预测模型的特点及可靠性情况,模型的优缺点。探讨了变形突变难以预测的实质,并指出采用多因素预测模型进行探索性研究。文章还对失稳时间预报的预报尺度、预测误差的计算、滑坡空间预测及多测点协同预测等问题进行分析,并对可能的解决办法提出了建议或展望。     

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。     

滑坡灾害预测预报分类

有人主张滑坡灾害的空间和时间预测预报应是并存的,即脱离时间预测预报的空间预测是不可取的。但也有人认为两者可以相互独立而又互为补充。事实上,空间预测是时间预测预报的先决条件,只有在明确了预测的对象之后,方可有目的地开展滑坡灾害的时间预测预报。因而,一般地讲,滑坡灾害空间和时间预测具有先后序次关系。但从减灾的角度考虑,二者又具有相对的独立性。即可以在时间预测之外进行空间预测。目前对滑坡灾害预测预报分类的系统研究不多,所开展的预测预报事例报导基本上属于个例研究。论文将滑坡灾害预测预报分为空间和时间2大类,并进一步将空间预测划分成区域空间预测、地段空间预测和场地空间预测;将时间预测预报划分成长期时间预测、短期时间预测和临滑时间预测预报。文章针对滑坡灾害时间预测预报的特点,对预测预报的信息源进行了分析和分类。并对不同的工程阶段所要预测的滑坡灾害问题进行了分类归纳。     

滑坡预测预报研究现状与发展趋势

文章在对国内外滑坡预测预报研究成果深入分析的基础上，从滑坡发生时间、滑坡活动强度、滑坡危害三方面系统总结了滑坡预测预报研究的现状，评述了滑坡预测预报研究中的主要问题、各种研究方法的优缺点、适用范围和有效性及各国研究的特点。进而，分析预测了滑坡预测预报研究的发展趋势和未来研究的突破口。     

滑坡监测预测预报数据库的开发与应用研究

本文主要阐述开发滑坡监测预测预报数据库系统的目的，系统总体设计，各类库结构设计思路及实现方法。以黄腊石滑坡监测数据为例，说明预测预报数据库系统的运用，以期达到推广应用的目的。     

基于粗糙集理论的区域降雨型滑坡预测预报

选择四川省雅安市雨城区为研究区域,以该区降雨型滑坡为数据样本,结合粗糙集理论,提取了研究区域的降雨因子和地质因子作为条件属性因子,利用粗糙集的计算机挖掘和智能知识发现功能,分析得到了预测降雨型滑坡发生与否的有价值的规则集。所生成的决策规则能够实现该区域滑坡的预测预报。研究结果表明:本方法较传统的统计方法更符合降雨型滑坡预测的非线性关系,而且考虑了地质因素的影响,较单纯降雨阈值的预测方法有更高的空间分辨率。     

中国滑坡预测预报研究综述

滑坡预测预报是有效预防滑坡灾害的重要途径之一,这方面的研究不仅受到广泛重视,且硕果累累。将中国滑坡预测预报的研究历史划分为四个阶段：① 经验判断——被动防灾避灾阶段;② 定性——半定量分析预测预报阶段;③ 理论方法探索——检验预测预报阶段;④ 理论方法深化——综合应用预测预报阶段。从监测（观测）方法、预测预报方法,以及研究特点等方面进行简要回顾,总结已有监测方法（手段）、预测预报理论、方法的研究现状,认为尚存在：① 监测方法（手段）,包括仪器、设备的精度不足;② 预测预报方法综合性、实用性不强;③ 预测预报专门理论尚待完善等问题。在分析的基础上,提出自己的观点,并进行了发展趋势展望。     

基于GIS的滑坡综合预测预报信息系统

由于滑坡的复杂性、随机性和不确定性,加之目前的滑坡灾害预测预报理论研究还存在局限性,大大增加了滑坡预报的难度。本文针对目前滑坡预测预报研究中的不足,提出了滑坡综合预测预报信息系统,并对该系统的结构、功能和内容等进行了详尽地设计和开发。滑坡综合预测预报信息系统以G IS为平台,利用智能决策支持系统的理论和方法将以监测资料为依据的滑坡定量预报与以专家经验知识为依据的滑坡定性预报有机结合起来,做到了各取所长,优势互补,实现了滑坡的综合预测预报,提高了滑坡的预报水平。运用该系统不仅可以判断滑坡体的变形破坏机制、目前的稳定性状况和破坏概率,而且可以对滑坡体的变形演化阶段以及滑动时间作出预测预报,从而给滑坡现场工程师的综合判断和决策提供了重要的参考和有关科学依据的实用化工具。     

关于滑坡预测预报方法的思考

滑坡是世界上十大自然灾害之一 ,容易造成极大的经济损失和人员伤亡 ,对社会危害很大。目前有关它的预测预报的效果还不甚理想。滑坡灾害的诱发因素包括自然因素和人为因素 ,而人为因素主要与人类工程活动有关 ;在一定的地质地形条件下 ,自然诱发因素则主要是降雨 ,特别是暴雨。通过对滑坡预测预报方法的哲学思考 ,作者认为今后应该加强由天预报地 ,即以降雨预报结果来推测区域滑坡发生的概率方法的研究。将该方法与单点滑坡的监测预报法结合起来 ,可望进一步提高滑坡预测预报的水平     

阶跃型位移特征滑坡时间预测预报研究

滑坡时间预测预报目前主要以滑坡最终破坏的时间为目标函数,但对于变形特征为阶跃型的滑坡却难以准确地预测其破坏时间。为此,提出以位移作为此类滑坡时间预报的目标函数。将滑坡位移分解为蠕变位移和波动位移,采用二次移动平均法分别提取,然后采用多项式拟合和灰色GM(1,1)模型分别对蠕变位移和波动位移进行预测,最后将两部分预测位移相加得到滑坡预测的总位移。以典型阶跃型位移特征滑坡——三峡库区八字门滑坡为例,运用其位移监测数据进行验证,并对多模型预测结果进行对比分析,结果表明,该位移预测模型预测精度良好,能较好地预测阶跃型位移特征滑坡位移。     

滑坡失稳阈值预报方法研究

结合前人对滑坡变形随时间变化关系研究结果,分析7个典型滑坡变形-时间曲线发展变化特点,划分为缓变型滑坡、突发型滑坡、趋稳型滑坡,据类型对比提出适宜的预测预报方法。研究发现：(1)改进切线角模型统一了横纵坐标量纲,以α=80°为缓变型滑坡进入临滑阶段的阈值具较强的普适性;(2)基于变形速率阈值和变形过程的综合预报判据,在一定程度上解决了突发型滑坡漏报和误报问题,提高了预报精度;(3)速率比值法适用于趋稳型滑坡的预测预报及边坡工程防治效果评价;(4)滑坡内外环境不断变化,在一定条件下缓变型、突发型、趋稳型滑坡间可发生形式转变。由此提出针对性防治对策：对需治理的缓变型滑坡,防治的重点应避免滑坡发生;对变形迅速、治理代价很高的突发型滑坡,应及时疏散撤离人员,减少损失。     

滑坡发生时间预报分析

系统论述了滑坡监测资料的整理方法：滤波和等时化。讨论了滑坡运动响应的主要组成成分。重点阐述了滑坡发生时间预报的理论基础，此基础不同于一般物理方程建立的思路，而是直接来源于观察和经验总结，并抽象为一定的数学模型。单次滑坡发生的整个过程包括孕育、如速、减速、停止等4个阶段，滑坡发生时间则指加速向减速转换的特征时间点，此点是滑坡爆发的峰值点，也是需要预报的特征时间。能够反映滑坡如此运动过程的典型数学函数是Pearl曲线，本质上此S型曲线与系统有阻尼的自由振动微分方程是一致的，也与生物群体演化的虫口方程一致，它们都共同反映了物质运动的一般规律，因此可以用来预测滑坡运动过程。直接运用一般力学报分方程描述滑坡运动过程的困难在于缺乏对滑体系统力学参数的精确把握，直接运用Logistic虫口微分方程则存在模型参数识别的困难，作者还发现某些误用灰色系统理论对Verbulst非线性方程，参数进行辩识。文末，为展示方法而不强调结果，以拥有10a监测资料的某滑坡为例，分析预报了滑坡活动过程，并进行了预测结果的数学检验。     

滑坡时间预测预报研究进展

我国是一个深受滑坡灾害困扰的国家，每年由滑坡所造成的经济损失异常惨重。因此，滑坡预测预报已成为人们研究的一个热点问题。对滑坡时间预测预报的研究现状和研究进展作了系统地总结，重点探讨了滑坡预报模型（包括定量预报模型、定性预报模型以及GMD预报模型等）、预报判据研究方面的进展，提出了滑坡综合信息预报的思路及具体的实施技术路线。     

人工神经网络在滑坡变形预测中的应用研究

在分析人工神经网络的基础上提出滑坡变形状态的一种简化模型,运用3层前馈型BP网络,对离散时间和滑坡体虚拟质心的进行考察,并以此作为BP网的输人和输出,从而对滑坡变形的预测进行了理论上的探讨.     

灰色理论模型在矿区滑坡变形预测中的应用

灰色理论模型具有利用“少数据”、“小样本”的优点,使得其在滑坡预测分析中显示出极大的优势。利用矿区滑坡监测数据建立起GM(1, 1)模型,通过数据对比、验证和分析,证明了灰色理论模型能更好的反映观测目标的变形趋势。     

大渡河瀑布沟水库红岩子滑坡变形特征与机理分析

库水涨落常诱发库岸滑坡变形破坏。为了研究库岸滑坡的变形特征及变形机理,以大渡河瀑布沟水电站红岩子滑坡为对象,通过详细的地表宏观变形调查和对监测数据的深入分析,结合GeoStudio数值模拟,深入研究了该滑坡的变形特征、渗流场、稳定性及库水对滑坡的作用机理。结果表明：红岩子滑坡地表宏观变形显著,累计位移曲线呈“阶跃”式特征,库水下降是滑坡变形的主要诱发因素;库水位由850 m高水位集中下降至830 m以下时,位移阶跃启动,“阶跃”段的累计变形量占全年总变形量的90%以上,当库水位下降速率大于0.5 m/d时,滑坡加速变形;滑坡变形模式为蠕滑-拉裂,库水升降导致滑体内部渗透力的变化,对滑坡稳定性影响很大,引发滑坡“阶跃”变形。     

利用BP神经网络进行水库滑坡变形预测

滑坡变形监测与预测是滑坡预警预报中一种非常重要的途径。文章首先简单介绍了神经网络的基本原理和学习算法,然后利用某水库滑坡24期的GPS地表位移监测数据及其诱发因素即水库水位、降雨等资料,采用BP神经网络模型对该水库滑坡变形进行建模,最后将6期水库水位、降雨等资料输入模型进行滑坡变形预测,结果表明预测结果与实测数据符合性好,总体上能较好反映变形趋势。