基于WEBGIS和实时降雨信息的区域地质灾害预警预报系统

基于WEBGIS平台,根据浙江省地质灾害大调查和补充调查资料,结合浙江省气象台提供的雨季实时降雨量与降雨量预测信息,建立了浙江省突发性地质灾害预警预报系统。该系统目的在于：（1）建立浙江省突发性地质灾害信息库管理系统,实现对突发性地质灾害点分布和灾情信息的图形和数据一体化管理;（2）建立基于网络或其它通讯方式的滑坡（泥石流）灾害实时预警预报系统,实现与气象部门的连接,根据雨季的实时降雨预报和雨量资料,对浙江省滑坡（泥石流）灾害发生的空间范围进行实时发布。该系统核心是地质灾害预警预报模块,而模块是在区域地质灾害空间预测的基础上,结合实时的气象动态信息,研究在不同地质环境和不同气象条件下地质灾害体发生的规律,以提高区域地质灾害的预报精度。2004年的5月底到7月初的雨季中进行了试运行,该系统的预测情况与地质灾害的实际发生情况吻合性较好,表明预测方法和模型是基本可行的,且可操作性强。     

区域滑坡灾害预测预警与风险评价

区域滑坡灾害预测预警是滑坡灾害研究领域的难点和热点。过去10多年来在这方面的研究主要集中在区域降雨与地质环境的结合方面。文章总结了目前国内外滑坡灾害预测预报、预警和风险管理研究现状,认为把滑坡灾害预警预报与风险管理相结合是减灾防灾的需要,也是今后该领域研究的发展趋势。文章从区域滑坡灾害空间预测、时间预警预报的角度提出了滑坡灾害预测预报的分类和理论基础,并在此基础上,利用MapGIS软件平台进行二次开发,建立了基于WebGIS的滑坡灾害信息管理系统和实时预警发布系统。以2004年"云娜"台风期间浙江省永嘉县滑坡灾害预警预报为例,进行了滑坡危险性预测、人口易损性预测、经济易损性预测到风险预测的实例研究。     

库水λ变动联合降雨作用下麻柳林滑坡稳定性评价

库水λ变动和降雨是影响三峡水库库区滑坡失稳的重要因素,因此进行不同时段内的库水λ变动联合降 雨工况下的滑坡稳定性评价具有重要意义.以重庆市万州区麻柳林滑坡作为研究对象,首先在实际监测资料的 基础上,将工程地质类比法和 GeoStudio数值模拟相结合,对滑坡抗剪强度参数进行反演优化;然后基于 PＧⅢ型 分布曲线对降雨重现期进行分析后共设置２５种计算工况,利用 GeoStudio模拟软件进行模拟计算.并选取了内 摩擦角、黏聚力及降雨量３个因素进行了正交试验,采用极差分析法进行稳定性敏感分析.分析表明,麻柳林滑 坡稳定性变化幅度与降雨强度呈正相关,变形量与滑坡稳定性系数呈负相关;最不利工况为低水λ联合百年一遇 降雨工况,此时麻柳林滑坡稳定性系数为０．９６０,滑坡模拟变形量达到０．３９４７m.极差分析结果表明所选取的３ 个影响因素的敏感性由大到小依次为:内摩擦角、黏聚力、降雨量.此次研究成果为确定库区滑坡失稳破坏工况 和稳定性分析评价提供了一种可行的思·.      

江西某厂区边坡岩体结构面网络模拟研究

基于结构面实测统计原理和方法,建议结构面几何参数概率模型,运用蒙特－卡洛（Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ）模拟原理和方法,进行碉体结构的室内再现。运用该方法对江西亚东水泥厂厂区边坡岩体进行结构面网络模拟和成果分析,从而用于边坡岩体力学和渗透性能和评价,最终为其稳定性评价及支护设计服务。     

离散单元法在水库库岸滑坡稳定性分析中的应用

在现场勘察和室内试验的基础上,建立了离散单元法的物理力学模型,并且考虑到水库蓄水对地下水渗流场的影响,定量地研究了地下水动水压力对滑坡体稳定性的影响.把该模型应用于三峡库区秭归县下土地岭滑坡的稳定性评价中,计算结果表明,滑坡的失稳主要是由于水库蓄水的影响,滑坡体内的地下水渗流场发生了变化,在自重力、地下水动水压力的共同作用下,滑坡体的后缘和中部滑体首先出现剪切滑移,进而扩展到整个滑坡体,使滑坡产生整体失稳.     

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.     

滑坡运动过程仿真分析

滑坡是一个动态过程，滑坡体的运动是一个集滑动，转动，拉张等运动方式的复杂运动过程，传统的极限平衡和计算和有限元分析均无法描述滑坡的运动学特点和运动过程。非连续变形分析（DDA）是最近发展起来的一种新的离散数值分析方法。该方法基于块体的运动学理论及数值分析，可以开展块体的静力和动力学计算。应用非连续变形分析方法对长江三峡区新滩滑坡的运动全过程进行了数值模拟研究，模拟方案充分依据该滑坡的地质，地形特征，按不同岩土体和地质结构面类型进行块体单元的划分，共划分成504个块体单元。模拟结果表明，新滩滑坡是以斜坡中部姜家坡一带的局部破坏为其运动的开始阶段，并进一步牵引上部滑体和推动下部滑体。代表性块体单元的位移变化曲线和滑动速度变化曲线反映了滑动过程中滑坡体块体系统的变形是非连续的，各处块体的动态形态各异，从而很好地再现了新滩滑坡的整个动态过程，揭示了滑坡的运动机制。     

基于集成学习与径向基神经网络耦合模型的三峡库区滑坡易发性评价

准确的滑坡易发性评价结果是滑坡风险评价的重要基础.为提升滑坡易发性评价精度,以三峡库区龙驹坝为例,选取坡度等10个因子构建滑坡易发性评价指标体系,应用频率比方法定量分析各指标与滑坡发育的关系.在此基础上,随机选取70%/30%的滑坡数据作为训练/测试样本,应用径向基神经网络和Adaboost集成学习耦合模型(RBNN-Adaboost),径向基神经网络和逻辑回归模型分别开展易发性评价.结果显示:水系距离、坡度等是滑坡发育的主控因素;RBNN-Adaboost耦合模型的预测精度最高(0.820),优于RBNN模型和LR模型的0.781和0.748.Adaboost集成算法能进一步提升模型的预测性能,所提出的耦合模型结合了两者的优点,具有更强的预测能力,是一种可靠的滑坡易发性评价模型.      

不同环境因子联接和预测模型的滑坡易发性建模不确定性

拟深入探讨滑坡与其环境因子间的非线性联接计算以及不同数据驱动模型等因素,对滑坡易发性预测建模不确定性的影响规律.以江西省瑞金市为例共获取370处滑坡和10种环境因子,通过概率统计（probability statistics,PS）、频率比（frequency ratio,FR）、信息量（information value,Ⅳ）、熵指数（index of entropy,IOE）和证据权（weight of evidence,WOE）等5种联接方法分别耦合逻辑回归（logistic regression,LR）、BP神经网络（BP neural networks,BPNN）、支持向量机（support vector machines,SVM）和随机森林（random forest,RF）模型共构建出20种耦合模型,同时构建无联接方法直接将原始数据作为输入变量的4种单独LR、BPNN、SVM和RF模型,预测出总计24种工况下的滑坡易发性;最后分别使用ROC曲线、均值、标准差和差异显著性等指标分析上述24种工况下易发性结果的不确定性.结果表明:（1）基于WOE的耦合模型预测滑坡易发性的平均精度最高且不确定性较低,基于PS的耦合模型预测精度最低且不确定性最高,基于FR、Ⅳ和IOE的耦合模型介于两者之间;（2）单独数据驱动模型易发性预测精度略低于耦合模型,且未能计算出环境因子各子区间对滑坡发育的影响规律,但其建模效率高于耦合模型;（3）RF模型预测精度最高且不确定性较低,其次分别为SVM、BPNN和LR模型.总之WOE是更优秀的联接法且RF模型预测性能最优,WOE-RF模型预测的滑坡易发性不确定性较低且更符合实际滑坡概率分布特征.      

不同日降雨工况下万州区滑坡灾害危险性分析

以三峡库区万州区为例,选择具有代表性的地质环境指标,分析各指标等级,利用逻辑回归、支持向量机和决策树3种数理统计模型,计算全区滑坡灾害易发性程度,分析3种日降雨工况下滑坡的发生概率,得到各日降雨工况下万州区滑坡灾害危险性分布图。确定了支持向量机模型为万州区滑坡灾害易发性分析的最优模型;万州区滑坡灾害高易发区和高危险区主要表现出沿河道水系呈带状分布、沿高程垂直分布、在城镇区集中分布的特点;特定工况下,万州区滑坡灾害危险性随着日降雨量增大而增大。