水库型滑坡复合水动力增载位移响应比物理预测模型及其应用

众所周知,库水位变化和降雨复合动力往往是水库型滑坡的变形和破坏主因。本文在系统分析水库型边坡位移、库水位及降雨变化规律基础上,提出与确定了降雨与库水动力转换系数k的计算方法,并通过转换系数k将降雨动力与库水动力这两种不同的水动力增载效应进行了有机耦合叠加,建立了复合水动力增载参数的计算方法。并将复合水动力变化量及其位移变化量作为动力增载及其响应参数,建立了水库型滑坡复合水动力增载位移响应比物理预测参数与模型。同时,运用该模型对白水河滑坡复合水动力作用下的稳定性演化规律进行了系统分析与评价,结果表明该滑坡复合水动力增载位移响应比的变化规律与其稳定性动态演化规律相吻合,表明复合水动力增载位移响应比参数是一种水库型滑坡有效的物理评价参数,可运用该物理评价参数与预测模型对该类滑坡稳定性进行分析与评价。     

基于时间序列与人工蜂群支持向量机的滑坡位移预测研究

总结以往滑坡预测方法存在的诸多不足,针对滑坡监测位移-时间曲线特点,本文提出了一种基于时间序列的人工蜂群算法（ABC）与支持向量回归机（SVR）相结合的滑坡位移预测方法。以三峡库区白水河滑坡为例,通过对滑坡位移、降雨、库水位等因素的分析,研究影响滑坡位移变化的因素。用时间序列加法模型和移动平均法将滑坡位移分解为趋势项和周期项。以多项式最小二乘法拟合滑坡位移趋势项,用人工蜂群支持向量机模型对滑坡位移周期项进行训练和预测。通过灰色系统关联分析法计算多项因子与滑坡位移周期项之间的关联性。最终的滑坡总位移预测值为周期项预测值与趋势项预测值之和。与BP神经网络、PSO-SVR模型方法相比,该方法在滑坡位移预测中有更高的精度,在防灾减灾工作中有较好的推广应用前景。     

基于GPS监测数据的某滑坡变形分析

三峡库区某滑坡采用GPS监测滑坡地表位移,至今已积累了6年的监测资料。根据积累的监测数据,采用回归分析法对滑坡变形进行了分析和建模,结果表明,降雨为滑坡变形的主要影响因素,库水位变化量对滑坡变形的影响并不显著。但在降雨的情况下,库水位的下降对滑坡的变形起促进和加剧作用,库水位的上升对滑坡的变形起缓和作用。     

库水位下降及降雨作用下麻柳林滑坡稳定性评价与预测

研究库水位升降与降雨影响下三峡库区堆积层滑坡的稳定性变化特征,并对其进行预测具有重要意义。建立了三峡库区万州区麻柳林滑坡的地质模型,基于P-Ⅲ型分布曲线对降雨重现期进行分析后共设置了12种计算工况;利用Geostudio软件对滑坡稳定性进行了模拟。结果表明:库水位下降和降雨入渗均会使滑坡稳定性系数减小,不仅变化幅度与库水位下降速率和降雨强度均为正相关关系,而且滑坡稳定性对于降雨条件更加敏感。2种最不利工况条件下的滑坡稳定性系数分别为0.95和0.949,此时滑坡失稳破坏。利用灰色模型对最不利工况下的滑坡稳定性系数进行了滚动预测,其MAPE为2.86%,MSE为0.033,预测精度优于多项式模型。     

基于H-P滤波法、ARIMA和VAR模型的库区滑坡位移综合预测

受库水位涨落及降雨等影响,库区滑坡位移表现出明显的周期性。基于位移时间序列分析,将滑坡监测位移分解为趋势项与周期项之和。趋势项反映滑坡变形的长期趋势,其主要受滑坡本身地质结构等因素影响。周期项反映滑坡变形的波动性,其主要受外部因素影响。以三峡库区巫山塔坪滑坡为例,考虑长江水位与降雨量影响,采用H-P滤波法从滑坡位移中分解出趋势项及周期项,利用差分自回归滑动平均模型（ARIMA）对趋势项进行平稳处理并计算趋势项预测值,利用向量自回归模型（VAR）计算周期项预测值。趋势项预测值与周期项预测值之和为滑坡位移预测值。与实际监测值及多种方法分析比较,表明综合预测所得结果能较好反映滑坡变形的趋势性和波动性,位移预测效果较好。     

库水变动下堆积层滑坡加卸载响应规律与稳定性预测

三峡库区堆积层滑坡稳定性受库水位变动影响十分明显,库水变动下堆积层滑坡的演化过程与稳定性预测研究对防灾减灾具有重要的指导意义。基于库水变动与滑坡变形的响应关系,建立库水动力加卸载与位移速率响应耦合的加卸载响应比预测模型;建立库水变动与滑坡稳定系数的响应关系,进而确定库水变动下滑坡体的渗流场类型,并以滑坡稳定系数的变化率的正负来判断库水变动的加卸载作用。以黄莲树滑坡为例,预测其稳定性,并对预测结果进行验证。结果表明:黄莲树滑坡水平方向位移变化与库水变动存在响应关系,且响应具有明显的滞后性;库水变动下该滑坡的渗流场属于动水压力型,每个水文年中库水动力对滑坡有6个月为加载过程,1个月为卸载过程;滑坡监测点的加卸载响应比在2011年出现整体上升并大于1,揭示滑坡趋于失稳,对库水变动加卸载作用的响应加强。结论得到了宏观变形破坏迹象的验证,说明改进的加卸载响应比预测模型具有良好的预测效果。     

考虑时滞效应的库区滑坡位移预测——以新铺滑坡为例

库区滑坡失稳每年不同程度影响区内人民生活和生产安全,滑坡位移精准预测对于灾害风险预警及防灾减灾十分重要。常规的位移预测方法未充分考虑降雨、库水位波动等诱发因素对滑坡变形的时滞效应,无法精确识别滞后天数及各因素的影响程度,制约了预测精度的提高。本文以三峡库区新铺滑坡为例,根据2021年度的位移监测与水文气象数据集,利用皮尔逊相关系数法定量描述了山坡尺度上降雨、库水位波动对滑坡变形的时滞效应,结合BP神经网络建立了一种考虑时滞效应的滑坡位移预测模型。分析结果表明:在山坡尺度上,库水位波动对地表变形的时滞效应明显,滞后时间呈现出从近岸向远岸逐渐增加的规律;降雨量对地表变形的时滞效应较弱,在山坡尺度上呈现相关度不高、滞后天数较短的规律;与未考虑时滞因素的模型相比,本研究中的滑坡位移预测模型拟合优度提升了55.77%,均方根误差降低了31.60%,模型预测精度显著提高。研究成果一定程度上揭示了特大型库区滑坡的变形机理,并为同类滑坡的位移精准预测提供了参考依据。     

水库滑坡地下水动态响应规律及浸润线计算模型

库水和降雨直接导致水库滑坡地下水变动,是诱发滑坡的主要因素。已有研究大多是基于监测数据探讨库水与降雨对滑坡变形的影响,未能揭示水库滑坡地下水响应规律,地下水浸润线计算模型没有同时考虑降雨和库水的影响,且模型边界条件与水库滑坡实际情况差别较大。为了揭示大型水库滑坡地下水动态响应规律,需要构建更接近实际情况的地下水位浸润线计算模型。通过三峡水库石榴树包滑坡地下水动态监测,揭示了库水水位变化和降雨条件下滑坡地下水水位动态响应规律,其地下水渗流场近似层流,滑坡前缘和中部的地下水水位与库水位几乎同步,滑坡后部的地下水水位主要受降雨影响,日降雨30 mm会引发地下水水位明显变动。在周期性库水位变化和随机降雨耦合条件下,建立了滑坡地下水非稳定渗流微分方程,解算出水库滑坡地下水位浸润线计算模型,并采用实际监测结果进行了验证。应用计算模型分析了不同工况条件下的滑坡渗流场,并得出滑坡内距前缘水平距离145 m内,库水对地下水有影响;引发地下水变动的降雨和库水位变化阈值分别为0.03,0.1 m/d,且不同的条件组合下降雨和库水位对地下水水位影响存在一定差异。     

数据预处理在滑坡位移相关分析中的应用

滑坡位移的变化除受控于其内在的地质条件之外,也受到外在诱发因素动态作用的影响.为更好地揭示滑坡位移变化与诱发因素的综合关系,运用多种数据预处理方法对滑坡位移监测数据进行了处理分析.以巫山监测预警示范站玉皇阁崩滑体为例,分别采用t检验准则、正交多项式及三次样条函数进行数据剔除处理、数据平滑处理及数据等距化处理,在得到有效数据的基础上,对滑坡位移量与降雨量、库水位.变化等诱发因素进行了相关分析.结果表明,滑坡位移量与降雨量、库水位变化等诱发因素存在较强的相关性,同时具有典型的滞后性,其中,连续降雨与库水位下降是滑坡变形主要的直接诱发因素,且连续降雨对滑坡位移影响的滞后时间为0～6 d,库水位下降对滑坡位移影响的滞后时间为0～21 d.     

基于多算法参数优化与SVR模型的白水河滑坡位移预测

滑坡预测对于减轻地质灾害的危害十分重要,但对科学研究却很有挑战性。基于变形特征和位移监测数据,建立了三峡库区白水河滑坡的时间序列加法模型。在模型中,累计位移分为3个部分:趋势、周期和随机项,解释了由内部因素（地质环境,重力等）、外部因素（降雨,水库水位等）、随机因素（不确定性）共同作用的影响。在对位移数据进行统计分析后,提出了一个3次多项式模型对趋势项进行学习,并利用多算法寻优的支持向量回归机（SVR）模型对周期项进行训练与预测。结果表明,在预测精度上,基于时间序列与遗传算法-支持向量回归机（GA-SVR）耦合的位移预测模型要明显优于网格寻优（GS）以及粒子群算法（PSO）优化的支持向量回归机模型。因此,GA-SVR模型在滑坡位移预测方面可以得到较好的应用。在“阶跃型”滑坡位移预测中,GA-SVR将具有广阔的应用前景。     

白家包滑坡变形与库水位、降雨相关性定量化分析研究

白家包滑坡是具有滞后性“阶跃型”变形的滑坡代表,通过定性分析初步认为,库水位下降是白家包滑坡变形的主要影响因素,其影响程度大于降雨。为了进一步明确白家包滑坡变形对库水位波动和降雨的响应程度,本文根据库水位每年波动情况,将其划分为5个阶段,运用皮尔逊相关系数法对白家包滑坡变形与库水位、降雨的相关性进行定量计算,计算结果为各监测点变形与库水位、降雨都在5~6月份综合计算中相关程度最高,且变形与库水位最大相关性系数绝对值为0.75左右,大于变形与降雨的最大相关性系数(0.45左右)。为了充分消除库水位与降雨之间的相互影响,运用皮尔逊相关系数分别计算白家包滑坡变形与库水位、降雨的净相关性系数,最后将得到的净相关性系数与新建GPS自动监测点在2017~2018年的日变形位移和库水位、降雨对比分析,进行相关性验证。结果表明:白家包滑坡的变形对库水位下降的响应程度大于变形对降雨的响应程度,在库水位快速下降阶段响应程度最高,且与新建的GPS自动监测点监测结果吻合度较高。此结果与定性分析结果和皮尔逊相关系数法分析结果一致,该研究可对滑坡变形影响因素的定量分析提供科学的依据。     

三峡库区白家包滑坡变形特征与影响因素分析

针对三峡库区阶跃型滑坡,以白家包滑坡为例,统计分析滑坡位移、变形速率和裂缝监测数据。显示滑坡在2007年6月之前为蠕动变形初期,受降雨和库水位等外界因素的作用,6月滑坡发生剧烈变形,之后一直保持约75°方向滑动。滑坡体中前部位移速率大于后缘,其变形具有牵引式特点。滑体上裂缝与变形位移具有一致性,位移量越大的区域裂缝越发育。将位移速率与降雨、库水位和地下水进行影响机制分析,建立滑坡变形与外界动态影响因素之间的响应关系。结果表明降雨量和库水位变化是引起滑坡季节性变形的主要因素,其中降雨强度、库水位下降及下降速率是导致滑坡位移速率波动大小的关键因子。     

大型滑坡地下水系统的概念模型以长江三峡库区宝塔滑坡为例

本文以中国长江三峡工程库区大型滑坡宝塔滑坡为例 ,在地质结构研究的基础上 ,尝试通过地下水动力场、水化学场、水温度场和水的环境同位素的调查研究 ,查清地下水补给、径流、排泄条件和地下水随外界因素 (降雨、水库蓄水和人为入渗、排水等 )变化的规律 ,从而建立滑坡地下水系统的概念模型。这既是滑坡的地下水预测和变形预测的必要基础 ,也为滑坡的治理指明了方向。     

顺层缓倾型水库滑坡稳定性物理模拟试验研究—以向家坪滑坡为例

深入研究顺层缓倾型水库滑坡的变形破坏规律、影响因素以及失稳条件, 以三峡库区向家坪滑坡为典型实例, 基于相似理论建立地质物理模型, 考虑水位升降、降雨(含汛期)等诱发因素, 通过监测滑坡模型的位移、土压力及孔隙水压力的时空演化规律, 掌握滑坡的变形特征和规律。结果表明:库水位上升, 坡体前缘不断被浸没, 致使土体结构松散, 前缘发生滑移式滑塌; 库水位下降, 其位移、土压力和孔隙水压力在坡体中部和后缘均无变化, 但前缘破坏范围扩大, 延伸至中部; 库水位的独立变动仅影响下伏滑床水位, 但当其与后缘的基岩裂隙水耦合作用时, 可改变滑床的承压水头; 汛期降雨较小, 对滑坡稳定性影响不大, 仅土压力和孔隙水压有小幅度的变化, 没有位移变形; 在暴雨作用下, 中部和后缘先后发生变形, 土体应力累积和释放。库水位下降时, 强降雨将改变坡体原始应力状态, 坡体产生微小变形; 在极端条件下向家坪滑坡发生滑动的可能性较大, 库水位的下降、暴雨和后缘水位相互耦合作用导致坡体变形破坏。研究结果可为库区地质灾害防治和减灾提供科学依据。     

三峡树坪滑坡动力学的有限元模拟

三峡工程是迄今为止最大的水利工程,对库区滑坡灾害的监测和机制研究一直是重要的研究课题。本文利用Terra SAR-X的强度图进行相关计算,求解出2009年5月20日至8月5日期间三峡树坪滑坡的形变场。该形变场特征和树坪滑坡体的地形特征吻合甚好,位移大小、方向和三峡大学对滑坡体的野外观测结果基本吻合。以此高精度位移场为外部约束,结合野外观测资料对滑坡体介质力学性质进行分类并选取边界条件,利用有限元方法对滑坡活动进行动力学计算模拟。计算过程中对滑坡体的滑动面形状、因降雨引起材料参数变化和三峡水库水位等因素分别反演和调整,得出符合其变形和发展过程的滑坡动力学特征。发现软弱带的物性参数决定滑坡体总体滑动量,滑坡体的物性参数决定位移分布的峰值位置。在确定了滑坡动力学特征之后,进一步讨论降雨和库区水位下降对滑坡产生的贡献权重,得出降雨是树坪滑坡的决定因素。     

地下水渗流场对库区滑坡稳定性影响的数值模拟——以白马库区羊角滩滑坡为例

针对库水位变化条件下滑坡的稳定性定量评价复杂问题,考虑降雨和库水位变化对地下水渗流场变化规律的影响机制,采用饱和-非饱和渗流的基本理论,运用渗流模拟有限元法,对重庆市武隆区羊角滩滑坡在6种不同工况下的库区滑坡的稳定性开展了模拟研究。结果表明: ①降雨工况下,降雨对地下水渗流场都有影响,滑坡中部位置受地下水位影响最大,前后部影响小,降雨条件下,滑坡稳定性随着降雨历时的增加而变小,到达一定阶段后,滑坡已经滑动,滑坡稳定性系数不再变化; ②库水位工况下,主要影响滑坡前缘,地下水位是随库水位变化而迅速变化的,随着库水位的上涨,滑坡稳定性系数呈现先减小后增大的趋势; ③地下水位的骤升对浮托作用影响有限,对压坡作用影响较大,同时降低了渗流力的影响,对滑坡稳定起到了积极作用,地下水位的骤降增大了渗流力,减弱了前缘库水位的压坡作用,滑坡失稳的可能性最大。可为库区该类滑坡的稳定性现状及发展趋势预判提供科学依据。     

泡桐湾滑坡变形特征及影响因素分析

采用地表位移GPS监测对泡桐湾滑坡进行变形监测,结合滑坡区内多年降雨量、长江水位变化资料,分析泡桐湾滑坡的滑体变形特征。结果表明,该滑坡变形区呈整体式变形特征,降雨为滑坡的主要影响因素,库区水位为滑坡变形的次级影响因素。