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三峡库区堆积层滑坡在季节性降雨和库水位周期波动的影响下呈现间歇性活动特征,滑坡活动强度与诱发因素作用强度和时间关系密切。以三峡库区白水河滑坡为例,分析了堆积层滑坡间歇性活动特征和诱发因素,发现降雨和库水位下降是滑坡变形的主要诱发因素。根据滑坡时序曲线特征,将滑坡累积位移分解为趋势项位移和周期项位移,采用多项式拟合的方法来预测趋势项位移,利用长短期记忆神经网络模型来预测周期项位移,并与极限学习机模型、广义回归神经网络模型的预测结果进行了对比分析,发现长短期记忆神经网络模型预测滑坡间歇性活动精度更高。 相似文献
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WebGIS在浙江省地质灾害预测预报及信息发布中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
在浙江省经济发展过程中,地质灾害的频繁发生,给该省的人民生命安全与建设和发展造成很大的损失。本文结合WebGIS,应用MAPGIS IMS(Internetmapserver)以及Internet的WWW服务模式,建立了浙江省地质灾害预警预报信息的WebGIS服务,目的在于建立一个开放的网络数据库,集中管理浙江省现已有的地质环境、地质灾害的空间信息数据及预测预报信息,并使用WebGIS将之发布、共享。远程客户端使用普通的WWW浏览器就可以实现地质灾害预测预报信息的远程查询访问,使地质灾害信息能够更广泛的为浙江省的减灾与防灾和预警预报服务。 相似文献
164.
为了解决水库库岸滑坡引起的初始涌浪高度问题,从滑坡涌浪的形成机制着手,把滑坡引起的涌浪分为体积涌浪和冲击涌浪两部分,并根据体积守恒原理、明槽中扰动波的传播速度及块体水下运动的位移公式求出了两者的计算式,体积守恒原理用于解决滑坡的入水体积与涌浪高度的关系,水流连续性原理用于解决传播的波速与波高的关系,黏滞力公式用于解决块体水下运动的位移与速度的关系。文章以新滩滑坡为例对初始涌浪高度进行了计算,得出了滑坡入水过程中初始涌浪高度先增后减以及它与滑坡速度的变化不一致的规律。 相似文献
165.
166.
近水平地层滑坡平面失稳模型与破坏判据研究 总被引:1,自引:1,他引:1
将近水平地层滑坡视为一个系统,针对其平面失稳问题,在建立力学模型的基础上,运用势函数突变模型,从理论上推导了滑坡系统失稳的力学破坏判据和滑带土的临界变形位移。根据近水平地层滑坡演化系统,结合万州区安乐寺滑坡实例,运用所推导出的滑带土临界变形位移公式,得出临界位移约为34mm,并同时提出系统和临界突变状态的差距与外界环境因素——滑坡后缘裂隙积水深度、滑带土含水量的关系,即当滑坡后缘裂隙积水深度和滑带土含水量越大时,系统与临界突变状态的差距越小,滑坡越容易滑动。 相似文献
167.
“第一届计算机图形学与空间信息系统应用国际学术会议”于 2 0 0 2年 8月 6~ 8日在北京召开。会议由中国科学院地理科学与资源研究所、北京大学、浙江大学、中国自动化学会计算机图形学与辅助设计专业委员会、中国科学院生态环境研究中心和香港城市大学主办 ;中国科学院软件所、中国国家遥感中心农业应用部、中国农学会计算机农业应用分会和中国计算机学会协办 ;中国科学院地理科学与资源研究所和北京大学联合承办。出席本次会议的注册代表近 2 0 0人 ,分别来自中国大陆、美国、加拿大、澳大利亚、日本、德国、以色列、中国香港、中国台湾… 相似文献
168.
1 INTRODUCTIONMeteorological factors, especially precipitation,have close links with geological calamities. Accordingto the statistics, more than 70% of the geologicalcalamities in China occur in rainy seasons. Manyresearchers are thus motivated to study … 相似文献
169.
暴雨型滑坡降水入渗机理分析 总被引:10,自引:1,他引:10
暴雨能诱发大量的滑坡发生,在不同地区存在不同的临界降雨值,每当雨强大于该值时,滑坡就会大面积发生,这已经被多起滑坡事件证实。一般地,入渗理论认为,当雨强大于一定值时,入渗率是常量,过强的降水会转化为地表径流,这与雨强越大滑坡越易发生、群发性越强的观察结果不一致。在斜坡体上存在大量的裂隙,它们对降水入渗有着很大的贡献,应用有限单元法分别模拟了有裂隙和无裂隙时斜坡体内瞬态渗流场的变化,并用Bishop法对不同埋深滑动面的稳定性做了计算分析。模拟结果表明:考虑裂隙时的计算结果与宏观观察结果更一致,在评价降雨入渗对斜坡稳定性的影响时,一定要充分考虑裂隙的存在,只有雨强大于一个临界值时才会有充足的降水通过裂隙渗入到斜坡深部,裂隙的影响才显著地表现出来。 相似文献
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地下水位预测对滑坡稳定性分析具有重要意义,三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列在季节性强降雨和周期性库水位涨落等诸多因素影响下呈现混沌特征。在对地下水位序列进行相空间重构的基础上,采用饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法对其混沌特征进行验证。再用预测性能优秀的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对其进行预测,并用粒子群算法优化选取LSSVM模型的参数,以克服LSSVM模型参数选取困难的缺点。以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例进行了混沌分析,分别运用粒子群优化的LSSVM模型(PSO-LSSVM)和BP神经网络模型对STK-1水文孔地下水位进行了预测。结果表明库岸滑坡地下水位序列存在混沌特征,PSO-LSSVM模型预测结果的均方根误差为0.193m,拟合优度为0.815,说明预测效果较理想,且PSO-LSSVM模型预测精度高于BP网络模型,具有较强的实用性。 相似文献