高速公路中红砂岩滑坡特征及整治

高速公路中红砂岩切方边坡失稳普遍存在。通过对两条高速公路边坡的调查研究和整治设计可以看出,边坡失稳主要与砂岩层面顺坡向、风化及节理发育程度有关外,还与地表形态、地表水下渗条件等密切有关。分析这些因素,为以后类似边坡工程积累经验,减少边坡开挖造成滑坡,对从事类似工程的设计施工,监理人员有参考作用。     

降雨对松散堆积体滑坡稳定性影响探讨——以贵州省沿河土家族自治县为例

降雨是引发滑坡灾害的主要原因之一。通过对沿河土家族自治县具代表性的四个松散堆积体滑坡的分析,认为最大降雨量与滑坡的稳定性系数、滑面倾角均成反比,而滑带土内摩擦角增加时,滑坡启动需要的降雨强度就越大,成正比。其认识与目前该类滑坡的监测数据变化特征总体相吻合。     

基于GIS的天水市滑坡危险性评价

本文通过统计学方法提取可能影响该地区滑坡的因子。并依据二元逻辑回归结果．利用GIS空间分析和建模功能,对研究区滑坡进行建模,再由相关性等级分析方法进一步获取相关影响因子对滑坡的影响范围,最终得出该区域滑坡危险性评价图。而在不同分辨率尺度上,对滑坡产生影响的因子有所相同,当分辨率由1000m-60m时,影响因子明显增多。以逻辑回归模型自身精度、滑坡实际发生比和坡度法为模型判定标准,发现120m分辨率下的滑坡发生概率模型能有效表达研究区滑坡发生状况。     

基于小时雨量的泥石流滑坡降雨特征分析

利用2007～2010年6～9月四川加密自动气象站雨量监测资料,分析了小时雨量特征,并结合其间的泥石流、滑坡地质灾害个例,对泥石流、滑坡发生时的降雨特点进行了分析。结果表明,1500m以下小时平均雨强较大时段出现在1～7时,1500m以上小时雨强较大时段出现在夜间10时至次日8时,短历时强降雨是诱发泥石流的关键因素,而滑坡的发生受降水的累计和滞后效应影响。海拔1500m以下,发生泥石流、滑坡一般需要50mm的降水,1500～3500m海拔,6小时降水有15～20mm,就有可能引发泥石流、滑坡,而在3500m以上,6小时降水有10～15mm即可。     

地震滑坡高分辨率遥感影像识别

区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。     

三峡库区巫山县新城址王家屋场滑坡研究

巫山县新城址的地质问题是当前工程地质界关注和争议的焦点,也是库区具有普遍性的问题。王家屋场滑坡是一个具有独特性的滑坡,它的发育具有特殊的区域地质构造和地貌环境。文中详细阐述了滑坡本身的地貌和岩体结构特点,分析得出滑坡经历了先期滑动和后期改造的复杂过程,先期滑动具有多次滑动性,后期改造作用不亚于先期滑坡作用,岩溶溶蚀作用自始至终是滑坡的主导作用,构造破碎为溶蚀作用提供了条件。目前滑坡在整体上是稳定的     

滑坡体稳定性评价的三维极限平衡方法及应用

针对大多滑坡体滑裂面的三维特征，将滑坡体离散为多条柱体，从分析作用干滑裂面上的力的静力平衡入手，通过引入一定的假定，分析作用在条柱上的作用和力矩平衡条件，应用Newton-Lapson方法可以方便地求出滑坡的稳定系数真值下限解。便于与三维极限分析的上限解一起，确定滑坡安全系数的范围。应用三维极限平衡分析方法对小湾水电站坝前堆积体在坡角开挖条件下的稳定性进行了分析，得出该堆积体的稳定程度。     

四川内江-宜宾高速公路两滑坡的成因分析与治理

简要阐述两个典型工程滑坡特征及其防治对策、整治效果 ,从而提出工程建设特别是高速公路中应注意的地质灾害问题。     

基于TLS的滑坡形变分析方法研究

以四川理县一地质滑坡为例,分析扫描点空间位置的理论精度,探讨点云数据获取以及点云过滤、点云拼接、地理参考等数据预处理的关键技术,给出一套比较直观、全面的滑坡形变分析方法,包括基于点云比较的形变分析、基于TIN比较的形变分析、基于特征点的形变分析以及基于DEM的形变分析。为了充分利用非地面点云数据,提出一种提取滑坡区域电线杆、树干的几何特征来分析滑坡水平变化的新方法。通过分析得到的滑坡形变量与GNSS远程实时监测结果基本一致。     

滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。