滑坡碎屑化运动物理模型相似材料特性研究

高速远程滑坡物理模型试验中,岩石相似材料的选择是模型试验成功的关键,然而目前滑坡相似材料强度高、难以在缩尺试验中模拟滑坡破碎过程。以重晶石、石英砂为骨料,石膏为胶结剂,羧甲基纤维素钠、甘油、水作为辅助材料,进行可破碎岩石相似材料的配比试验。采用控制变量法研究重晶石与石英砂比例（重石比）、骨料与胶结物比例（骨胶比）、羧甲基纤维素钠含量、拌合水量、甘油含量对相似材料物理力学性质的影响。试验结果表明:所有配比情况下各相似材料物理力学参数的范围分别为单轴抗压强度为0.12～1.47 MPa,弹性模量为25.51～148.12 MPa,黏聚力为1.63～87.39 kPa,内摩擦角为22.70°～35.89°,脆性指标主要分布在0.033～0.145之间;重石比主要控制岩石相似材料的内摩擦角;骨胶比减小,对应的黏聚力和内摩擦角先增大后减小;羧甲基纤维素钠对材料的单轴抗压强度、弹性模量、黏聚力等材料的力学特性以及材料的脆性指标影响均比较大,其中对单轴抗压强度的影响最大。因此,控制羧甲基纤维素钠和拌合水量的含量,并合理调节重石比与骨胶比,在相似比约为1∶600的试验尺度下,最终确定了适用于高速远程滑坡碎屑化过程模拟的低强度高脆性岩石相似材料的配比区间。     

基于逻辑回归的四川青川县区域滑坡灾害预警模型

四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。     

基于优化经验模态分解和聚类分析的滑坡位移智能预测研究

针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。     

甘肃通渭“9·14”常河滑坡成因机理

2019年9月14日11时,受多日降雨影响,甘肃省定西市通渭县常家河镇小庄村发生大规模黄土滑坡,体积约800万m³。滑坡造成部分农田、公路及阳坡大桥损毁,直接经济损失约2 347.2万元。在对滑坡现场进行大量地面调查的基础上,通过无人机航拍、现场测绘、走访调查和数值模拟等手段对滑坡的变形破坏特征进行了分析,并在此基础上探讨了其成因机制。结果表明:斜坡体是在震裂、蠕变、软化、水动力等多种条件下按照一定的先后顺序由稳态逐步演化至失稳;该滑坡的失稳演化过程和灾变机制可以概括为原始斜坡(黄土、泥岩二元层状结构)-地震触发(滑坡堆积体、坡体震裂损伤)-蠕变弱化(层间剪切带、裂缝和落水洞扩展)-降雨激发(滑带软化、泥化,水压力作用)-失稳滑动(滑面贯通)5个阶段;由于长期的蠕变和雨水的渗透冲蚀,坡体上的落水洞和地下暗河十分发育,且是控制本次滑坡边界的关键因素;滑坡后缘和前缘变形剧烈,中部变形相对稍弱,推断该滑坡为受地形及地下水作用控制明显的牵引-推移式复合滑坡。     

金沙江白格滑坡残留体稳定性分析与防治对策

金沙江白格滑坡在经历了2018年10月和11月的2次滑动堵江后,在其后缘仍存在K1、K2和K3等3处规模较大的残留崩滑体,并有再次失稳堵江的可能。目前关于残留体稳定性的研究还存在较大争议,多从影响因素及成因机制等方面进行定性分析,其结果依赖于评价者的经验,差异较大。在野外调查的基础上,针对白格滑坡所在区工程地质条件及其残留体变形特征,选取坡高、坡度、坡面形态、临空面、地下水出露、裂缝发育和变形等7个因素作为评价因子,基于模糊综合评判模型,运用层次分析法对白格滑坡残留体进行分区稳定性评价,并提出相应的防治对策。评价结果表明:K1与K2残留体稳定性较差;K3残留体基本稳定,与实际调查状况较吻合。研究结果可为同类型滑坡的评价与防治提供参考。     

甘肃天水地区强降雨诱发黄土-泥岩滑坡机理实验研究

在甘肃天水地区每年由降雨诱发的黄土-泥岩滑坡灾害事故很多,给当地人民生命财产造成巨大损失。为探索该类斜坡的滑动破坏过程与机理,在野外地质调查、工程地质钻探及岩土体力学测试的基础上,通过室内大型物理模型实验,研究“上部黄土+下部泥岩”二元结构类型斜坡在强降雨作用下的动态变形演化过程,揭示该类斜坡的破坏机理和破坏模式。结果表明:强降雨作用下斜坡变形破坏以滑动破坏为主,水分的作用主要表现为增加土体自重、引起土体强度降低、降低结构面的抗滑力、产生孔隙水压力及降低有效应力等几个方面,斜坡的破坏模式则主要表现为坡肩侵蚀→微裂隙产生、发展、贯通→斜坡局部滑动破坏→斜坡整体滑动破坏。研究结果对天水地区该类滑坡的早期识别有重要的参考意义,可为该类滑坡的防灾减灾提供科学依据。     

甘肃舟曲垭豁口滑坡复活机理及成因探讨

2019年7月19日18时许,甘肃舟曲县垭豁口滑坡复活,约3.92×106 m3的滑体顺坡而下,迅速流入岷江,堵塞河道,造成河道水位上升,江边公路中断,滑坡变形持续至8月中旬。基于野外勘察、遥感解译、钻孔勘探等方法获取了滑坡变形的基本特征,并开展了滑坡监测工作,并结合气象资料,探讨了该滑坡复活原因及启动机制。初步研究认为,该滑坡为降雨诱发。通过对滑坡变形历史进行梳理,结合滑带证据,滑坡复活机理可概括为:首先上部块体缓慢蠕变,降雨后发生塑性流滑;其次,因上部滑体堆积在滑坡中部,造成中部平台堆载,引发中部滑体变形;最终一滑而下,刮产连带下部滑体坠入河道。滑坡的上中下三部分滑体逐步被激活,最初缓慢变形,随后加速启动。滑坡变形模式为蠕滑—拉裂—流滑。对滑坡变形过程和机理的初步判断为滑坡灾害应急处置提供了科学依据。     

地理探测器在判别滑坡稳定性影响因素中的应用

高山峡谷区是滑坡灾害频发地区,随着气候变化和人类活动加剧,滑坡呈多发、频发态势。本文选择坐落于横断山高山峡谷区的西藏江达县作为研究区,利用野外调查获取的85个滑坡数据,选取坡度、河流密度、地貌类型、降水量、距断层距离、道路密度、地震动峰值加速度、岩性等8个稳定性影响因素,运用地理探测器对滑坡稳定性的影响因素进行了探测。结果表明:（1）按滑坡体体积划分等级,江达县滑坡主要以中、小型滑坡为主;按其稳定性划分,50%以上的滑坡处于稳定状态;按危险等级划分,以Ⅲ级、Ⅳ级为主;江达县滑坡主要沿河流与道路分布,全县地面调查发现85处滑坡全部分布于河流附近,其中71.76%的滑坡分布于道路两侧。（2）江达县滑坡稳定性的主要影响因子为地貌类型、河流密度、道路密度和距断层距离,其贡献率分别为0.501,0.477,0.465,0.332;当影响因子两两相互作用时,因子解释力总是大于单个因子对滑坡稳定性的解释力,即当两种影响因子相互作用时,对于滑坡的失稳具有促进作用。     

机器学习模型在滑坡易发性评价中的应用

机器学习在滑坡的易发性评价中面临两个难点,一是评价指标的客观量化,二是训练样本的选择。鉴于此,采用频率比法实现了评价指标的客观量化,利用k均值聚类算法实现了非滑坡样本数据的筛选。结果表明,以k均值聚类算法筛选非滑坡为前提,神经网络的训练精度由73%提升到了97%,支持向量机的训练精度由75%提升到了96%。基于GIS平台,将神经网络和支持向量机模型计算的全区易发性指数按自然断点法分为五个区域,分区图与历史灾害点的叠加分析统计结果显示,神经网络在全局范围内的评价结果优于支持向量机模型,全局精度分别为76%和74%。研究结果可为南江县的防灾减灾工作提供参考。     

联合升降轨InSAR 与高分辨率光学遥感的滑坡隐患早期识别

宁夏隆德县地处六盘山西麓,地质条件复杂,受季节性强降雨影响,滑坡地质灾害频发,给当地人民生命财产安全造成了严重威胁。针对宁夏东部和南部植被覆盖率高的特点,文章利用合成孔径雷达升降轨差分干涉测量（Synthetic Aperture Radar Difference Interferometry, D-InSAR）技术与高分辨率光学遥感相结合,对隆德县展开滑坡隐患早期识别与探测研究。首先通过干涉叠加技术（Stacking）分别获得2019年1月—2020年5月隆德县升轨和降轨方向的雷达视向形变速率,然后结合高分辨率光学遥感影像产品和数字高程模型（DEM）,基于专家判识经验建立适用于该研究区的滑坡隐患形态和变形解译标志,完成全县范围的滑坡隐患综合遥感识别和地面调查工作。本次遥感调查工作共识别滑坡隐患47处,野外调查验证21处,其中核实16处,准确率为71.4%。实地调查结果验证了综合遥感识别与探测技术在宁夏南部地质灾害隐患遥感调查的适用性和可行性,同时也验证了识别结果的准确性,为宁夏南部地区滑坡防治和突发地质灾害应急提供了重要的科学依据。