数字滑坡技术及其典型应用

为了改变传统滑坡遥感技术方法效率低、调查精度难以提高的状况,经多年实践与探索,笔者于1999年提出了“数字滑坡”概念。该概念使传统的“地学滑坡”拓展为能以数字形式表达的,具有三维空间、“多维”时间信息的,由“多元”要素组成的“数字滑坡”。数字滑坡技术系统由滑坡解译基础技术、遥感识辨滑坡技术、滑坡数据库及滑坡模型4部分构成。多年来,数字滑坡技术已成功应用于我国大型水电站建设、山区交通线建设、区域开发环境治理以及抗震减灾等领域,也用于大规模个体滑坡调查研究,并取得了显著的经济和社会效益,有效服务于国家防灾减灾战略。该文主要以西藏帕里河及川东天台乡2个典型滑坡调查为例,阐述数字滑坡技术的创新应用。     

天陇铁路上倪滑坡工程地质特征分析及地质选线

在天陇铁路勘察设计工作中,发现上倪滑坡是新建天水至陇南铁路一处控制性不良地质体。本文在充分获取地质资料的基础上,从地形地貌角度出发,结合其地层岩性特征,分析了滑坡成因,认为上倪滑坡在北侧和南侧各存在一个软弱面,滑坡整体稳定性较差,尤其是滑坡北侧危险性较大。通过力学计算,显示该滑坡自然状态下能够保持相对稳定,但在地震或暴雨天气下发生滑动的可能性极大,对线路工程具有严重影响。经过对三种线路方案的综合比选,建议以深埋隧道形式从后壁通过上倪滑坡,保证工程安全性。     

基于实例推理系统的滑坡预警判据研究

为研究滑坡预警预报指标,建立了31个典型岩质滑坡组成的滑坡数据库,基于滑坡数据库、工程类比和模糊综合评判方法开发了滑坡实例推理系统。首先将滑坡特征属性分为6大项:破坏模式、滑面倾角、滑面类型、边坡岩体结构、边坡倾角、滑坡的诱发因素(降雨、地下水、水库蓄水、开挖、爆破、地震),用11个特征值表示边坡的特征属性;其次采用比值法相似度计算理论在滑坡数据库中搜索与目标边坡最相似的滑坡,通过工程类比给出滑坡预警判据建议值;最后依据模糊综合评判模型修正建议值,得到预警判据确认值,形成滑坡实例推理系统。以锦屏一级水电站为例,通过计算找到了滑坡数据库中与锦屏一级水电站左岸边坡最为相似的5个滑坡实例;其中大冶铁矿狮子山滑坡和安家岭露天矿滑坡有较为完整的变形监测数据,深入分析类似边坡变形破坏过程,分4个阶段给出了锦屏一级水电站左岸边坡预警判据建议值;并建立边坡预警判据修正的模糊综合评判模型,修正相似边坡预警判据,给出锦屏一级水电站左岸边坡进入加速变形阶段的位移速率阀值的精确区间为1.0～1.2 mm/d。     

黄腊石滑坡基岩弯曲松弛带工程地质特性、形成机制及失稳预测

黄腊石滑坡是发育在三叠系中统巴东组砂泥岩夹灰岩构成的逆倾坡上的滑坡群,总方量约1 800×104 m3.滑坡滑带下面存在着大致连续分布的基岩弯曲松弛带.对于该松弛带工程地质特性的认识,将影响防治工程方案的设计及实施.本文通过野外工作、以往工作资料和研究成果的收集整理及再认识,对该滑坡下伏松弛带工程地质特性、形成机制及失稳预测作了一定深度的探讨,认为基岩弯曲松弛带是发生在特定的岩层中,由构造、重力、侵蚀、岩溶、风化、降雨及上部滑坡等因素共同作用的产物,工程地质环境质量较差,受重力及其上滑体滑动等因素影响,后期改造明显.在斜坡长期受重力累积变形、三峡水库运行期江水位变化及库岸再造作用下,将形成牵引式滑动.防治工程应在削方、排水等基础上,重点考虑防止库岸再造和斜坡坡脚部位变形.     

雅砻江流域德格县年古乡1号滑坡分析研究

雅砻江流域属于地质灾害高发区和重点防治区,与其它地区相比,雅砻江流域地质灾害的研究程度低,资料分散,本文通过野外跟踪调查,结合InSAR遥感资料,采用基于2019年1月02日—2019年12月16日Sentinel-1A降轨数据的SBAS方法对雅砻江流域德格县年古乡1号滑坡进行综合分析研究,阐明其与雅砻江的时空关系,分析滑坡的地质环境条件及成因机制,预测其发展趋势,并提出防治措施。     

滑坡灾害环境与山区建设的和谐

滑坡是浙江省沿海及丘陵山区频发的地质灾害之一,常堵塞交通、农田毁损、民房倒塌、使山区人民生活环境严重恶化。分析滑坡灾害机理,提早预警预报,是合理规划山区民居建设、治理地质灾害、建立民居与生态环境合谐的的关系,是各级政府、地质工程界、建设部门和环境监理部门的重要社会责任和理论研究范围。     

提高地理素质教育的途径之一--借鉴香港“LIVING GEOGRAPHY”的经验

本文简要介绍香港"LIVING GEOGRAPHY"(<生活地理>)教材(以下简称"教材").列举一些章节内容,体现地理学科知识与日常生活各种现象的紧密联系,打破以往地理学的逻辑系统,摆脱从理论到理论传统的束缚,摒弃死记硬背的学习方法,为提高学生学习地理知识和技能的兴趣,提供了一套素质教育的范本.     

基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别

滑坡严重威胁着人民群众的生命财产安全。完整、准确的滑坡编录图是研究滑坡的重要资料。深度卷积神经网络方法由于众多优势而备受关注,然而卷积神经网络结构复杂,需要大量的训练样本,制约了其在滑坡制图上的发展。提出了融合地形特征的卷积神经网络建模方法。首先在遥感影像上叠加地形因子构建新的滑坡样本,然后设计提取并融合空间与光谱特征的轻量级卷积神经网络(FF-CNN),最后训练最优模型进行滑坡识别。在四川汶川地区进行的消融实验证明：在空间特征基础上融合光谱特征的FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和平均交并比(MIoU)分别提高0.020 2和0.014 4;在遥感影像上叠加地形因子后,FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和MIoU值分别提高0.066 4和0.048 2。在湖北省三峡库区和四川省都江堰市虹口乡的实验说明FF-CNN模型表现出较强的适用性和迁移能力,在滑坡识别上具有较大潜力。