平推式滑坡中底滑面承压水渗流形式对其稳定性的影响

研究平推式滑坡中承压水渗流形式对滑坡稳定性的影响,有利于准确评价斜坡稳定性,对此类滑坡的成灾机制研究具有重要的理论指导意义。基于承压水渗流宽度变化规律,将平推式滑坡中底滑面承压水渗流形式分为辐射流和非辐射流。依据不同的渗流形式,构建了相应的平推式滑坡分析模型,结合地下水向河渠稳定运动相关理论,推导了不同模型中承压水的水头线方程和滑面上扬压力的计算公式,提出了扬压力的3种分布形式,并对平推式滑坡启动判据进行修正,最后结合滑坡实例分析了不同渗流形式对滑坡稳定性的影响规律。     

基于遥感分析的延安新区平山造城工程地面沉降及植被恢复特征研究

湿陷性黄土地区岩土工程往往涉及大量挖方填方工程,极易引发一系列的地面沉降和植被破坏问题。本文基于SBAS-InSAR技术结合遥感数据处理对延安新区平山造城工后地面沉降及植被恢复特征进行了分析。首先,通过目视解译及DEM提取,获取工程基本特征;随后,基于SBAS-InSAR技术对新区工后地面沉降进行探测;最后,利用遥感提取新区的NDVI时序数据。结果表明:(1)延安新区建筑工程建设滞后挖填方工程约2a,填方区域沿着原始地形的沟谷展布,挖填方体最大厚度均超过90m;(2)延安新区主要沉降区为填方区域,2017~2018年最大沉降速率达45mm ·a-1,主要建筑工程所处的挖方区无明显地面沉降,工程边坡大多处于稳定状态;(3)延安新区2013~2015年NDVI平均值增长230%,2015~2018年增长50%,植被恢复明显。延安新区平山造城工程的规划建设合理的规避了地面沉降及缓解了生态环境恶化,研究成果可为类似工程建设提供科学参考依据。     

基于降雨过程自动识别的泥石流实时预警技术

本文结合对雨量数据的分析, 总结了泥石流自动实时监测预警中的一些关键技术, 并提出一种基于降雨过程的泥石流实时监测预警的解决方案。在泥石流的监测预警工作中, 目前多采用雨强与累计雨量作为主要参数, 如何正确识别一场降雨过程, 对于提高监测预警的精度具有重要的意义。结合监测数据特征, 本文采用詹钱登对降雨过程的划分标准, 基于数据库技术实现对降雨过程的自动识别, 为后续预警参数的获取提供支撑。由于受雨量计工作模式的影响, 其原始数据的时间间隔是随机的, 不能直接用于预警模型的计算, 因此对雨量监测数据进行等时间间隔的处理。在预警流程方面, 如何实现预警过程无人工干预的完全自动、实时与稳定运行, 一直是预警工作中的难点, 本研究中引入“系统服务”这一技术, 将整套预警系统作为系统级别的后台服务运行于服务器上, 能够保证整个预警过程稳定地运行, 真正意义上实现了泥石流监测预警过程的自动化与实时化。本文研究成果应用于走马岭沟泥石流监测预警中, 成功对2013年7月8日的泥石流事件进行预警。     

2010年7·27四川汉源二蛮山滑坡-碎屑流特征与成因机理研究

2010年7月27日凌晨4时许,四川省汉源县万工乡二蛮山发生大规模滑坡,约48×104m3的强风化玄武岩体,在前期降雨的影响下高位高速滑出,随即解体转化为碎屑流,沿沟谷高速运动,沿途不断携卷和铲刮堆积于沟床及两侧斜坡的表层松散物质,使滑体的体积和含水量不断增大。当运动到沟谷中段时,因沟道在此向右偏转,在强大的惯性力作用下,部分碎屑流体冲向左岸斜坡,将居住于此的双合村一组5户村民房屋掩埋,造成20人失踪;另一部分碎屑流体继续沿沟谷高速运动近1.4km才最终停止。约30m in后,堆积于沟谷中段深切沟道内的滑坡堆积物,在重力作用下再次启动,形成二次滑坡。二次滑坡缓慢蠕滑流动数小时,最终到达万工新集镇,将部分房屋推倒掩埋,造成92户房屋受损、1500人被迫紧急转移。本文在对灾害现场进行详细地质调查的基础上,结合现场测绘、颗分试验、航拍等手段,对二蛮山滑坡体的基本特征进行了较深入的调查研究,对滑坡发生及成灾原因进行了初步分析。结果表明,滑源区相对突出的地形条件、风化破碎的玄武岩体和有利的结构面组合是滑坡发生的基本条件;前期降雨期间爆发的泥石流对滑源区坡脚的掏蚀、强降雨的饱水加载作用以及雨水沿陡倾张裂结构面的下渗软化作用,是诱发滑坡发生的直接原因。二蛮山沟谷原为一高频泥石流沟,滑坡发生前并无明显的滑坡迹象,滑坡的发生表现出极强的隐蔽性和突发性以及高位高速远程运动和危害巨大的特点,同时,主滑坡发生后在短时间内滑坡区再次启动发生二次滑坡,这些现象和特点具有特殊性,也具有典型性,值得深入研究。     

2009年65重庆武隆鸡尾山崩滑灾害基本特征与成因机理初步研究

2009年6月5日下午15时许,重庆市武隆县铁矿乡鸡尾山山体发生了大规模的崩滑,约500万m3被结构面切割成积木块状的灰岩山体,沿缓倾页岩软弱夹层发生整体滑动。高速运动的滑体物质在堵塞前部宽约200m,深约50m的铁匠沟沟谷后,形成平均厚约30m,纵向长度约2200m的堆积区,掩埋了12户民房和正在开采铁矿的矿井入口,造成10人死亡,64人失踪,8人受伤,成为近年来少有的一次崩滑灾难性事件。本文在对灾害现场进行大量地质调查的基础上,结合遥感、三维激光扫描等综合手段,对鸡尾山崩滑体特征进行了详细描述,对灾害发生原因进行了初步分析。结果表明,鸡尾山山体垮塌是在不利的地质结构条件下,并受到长期重力、岩溶等作用和采矿活动的影响,因前部起阻挡作用的关键块体被剪断突破而导致的一起大型山体崩滑事件。深入研究鸡尾山崩滑体的形成条件和成灾机理,对我国西南地区存在与鸡尾山崩滑体类似地质条件的灾害隐患点的减灾防灾工作,具有重要的指导意义。     

汶川地震诱发大型滑坡分布规律研究

2008年5 12汶川地震由于其超常的地震动力,触发了数百处大型滑坡灾害。本文以遥感解译所获取的汶川地震区112处面积大于50000m2大型滑坡的基本信息为基础,结合代表性大型滑坡实例的现场调绘,对汶川地震诱发大型滑坡的发育分布规律进行了较系统的研究。结果表明,汶川地震大型滑坡分布除表现出与汶川地震诱发区域性地质灾害类似的分布规律之外,因主要源于发震断层瞬间大幅度错动的直接地震动力引发的大型滑坡,其发育分布及滑动、运动方式还表现出自身的特点,具体可归结为以下几种效应: (1)距离效应:约80%的大型滑坡集中分布于发震断裂地表破裂带两侧5km的范围内,距离越远,滑坡分布数量越少; (2)锁固段效应:汶川地震诱发的大型滑坡主要集中分布在与发震断裂的交叉、错列、转换部位及NE段末端等5个集中区段。其中,红白-茶坪段是大型滑坡最为集中发育段,不仅滑坡数量多,而且规模大,汶川地震诱发的最大两处滑坡均分布于此段。其次为断裂NE段末端的南坝-东河口段,该段大型滑坡密集发育,东河口滑坡和窝前滑坡等大型滑坡均出露于此段; (3)上下盘效应:绝大多数(70%)大型滑坡都位于活动断裂的上盘,存在明显的上下盘效应; (4)方向效应:在与发震断裂带近于垂直的沟谷斜坡中,在地震波传播的背坡面一侧的滑坡发育密度明显大于迎坡面一侧,存在背坡面效应。同时,大型滑坡的滑动及运动方向还与各区段断层的错动方向有一定的相关性。在断层活动以右旋走滑为主的青川境内,有相当数量的滑坡表现出向NE方向滑动和运动的特点。     

《环境地质工程概论》网络CAI课件开发

《环境地质工程概论》CAI课件是基于计算机技术、网络技术和多媒体技术，以ProntPage2000为基本开发工具而开发的集文字、图像、动画、声音于一体化的网络多媒体系统和计算机辅助教学系统；并通过该CAI课件的网上发布向全社会讲解人类地质环境和环境保护方面的知识。     

基于小波变换模极大值的滑坡监测数据处理方法及其实现

首先给出小波变换模极大值法用于滑坡体位移监测曲线去噪的处理方法,并对该方法在MATLAB中的实现进行了研究和探讨,给出了实现的算法步骤以及相应的MATLAB程序代码。利用实际数据资料,在MATLAB下进行滑坡体位移监测曲线去噪试验,取得了较理想的效果。实验结果表明,将小波变换模极大值法用于滑坡体数据处理,不但可以有效地消除噪声,而且还可以保持信号的阶跃或突变点的位置不变。     

汶川地震映秀-北川地表破裂带虹口乡段精细填图、位移特征和地震构造分析

同震地表破裂带是地震破裂最直观的表现。地表破裂带的精细填图对理解地震破裂过程及发震机理有着重要意义。我们对5.12汶川地震映秀-北川同震破裂带南部的虹口乡区段开展了较为精细的填图工作,该区段地表破裂带的平面几何和同震位移特征沿走向均显示出公里尺度的横向变化和复杂性。根据同震破裂不连续性特征可把地表破裂分为4段,自南向北依次为深溪沟段、庙坝段、高原新村段和八角庙段。其中,深溪沟段和八角庙段同震垂直位错较大,达.5～6m;庙坝段同震垂直位移量普遍较低,1～2m或更低;  在高原新村附近,地表破裂带分为近平行的南北两支,北支以右旋走滑为主,南支以南东盘逆冲抬升为主,这与与映秀-北川同震破裂总体北西盘抬升的性质相反。本文对高原新村附近的反向陡坎进行了深入的探讨,并综合前人的研究结果,认为是破裂在从深部往上扩展的过程中,在浅表部位顺着发育在虹口东南部的大鱼洞-龙溪飞来峰后缘的具南东倾向的断面继承而成。与北川沙坝附近的反向陡坎一样,说明老断裂带构造几何特征对单次地震破裂的扩展有牵引作用。最后,讨论了八角庙有切割关系的两组断层擦痕的地震学和地质学意义,指出可能指示了映秀-北川断裂面上局部区段震前的初始应力水平较低。     

Evaluation of body weight of sea cucumber Apostichopus japonicus by computer vision

Apostichopus japonicus(Holothuroidea,Echinodermata) is an ecological and economic species in East Asia.Conventional biometric monitoring method includes diving for samples and weighing above water,with highly variable in weight measurement due to variation in the quantity of water in the respiratory tree and intestinal content of this species.Recently,video survey method has been applied widely in biometric detection on underwater benthos.However,because of the high flexibility of A.japonicus body,video survey method of monitoring is less used in sea cucumber.In this study,we designed a model to evaluate the wet weight of A.japonicus,using machine vision technology combined with a support vector machine(SVM) that can be used infield surveys on the A.japonicus population.Continuous dorsal images of free-moving A.japonicus individuals in seawater were captured,which also allows for the development of images of the core body edge as well as thorn segmentation.Parameters that include body length,body breadth,perimeter and area,were extracted from the core body edge images and used in SVM regression,to predict the weight of A.japonicus and for comparison with a power model.Results indicate that the use of SVM for predicting the weight of 33 A.japonicus individuals is accurate(R~2=0.99) and compatible with the power model(R~2=0.96).The image-based analysis and size-weight regression models in this study may be useful in body weight evaluation of A.japonicus in lab and field study.