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1.
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。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
应用物探方法对滑坡进行勘查,已成为一种经济、快捷、有效的手段,文章首先从认识两类典型滑坡(Ⅰ类—土质滑坡、Ⅱ—类岩质滑坡)的滑坡结构开始,从物性差异角度分析了滑体、滑面和滑床的电性特征,说明了物探方法在滑坡勘查中的有效性;通过在某已知滑坡地质体上采用高密度电法不同装置、不同极距进行测试,得出滑坡勘查中电性响应特征的一般规律,总结了高密度电法在滑坡勘查中的技术要点和“滑面”解释原则;最后对贵州地区典型的2处滑坡(土质、岩质滑坡)勘查成果进行实例分析,结果显示:两类物质(土质、岩质)的岩石滑坡地质体电性响应特征具有相同规律,均有明显的三层电性结构层(高-低-高阻)分别对应滑体、滑面、滑床,但土质滑坡地质体的软弱夹层反映在电性剖面特征上的“体积效应”更显著。 相似文献
5.
利用覆盖山西蒲县地区的24景Sentinel-1A升轨影像,分别采用永久散射体雷达差分干涉测量(PS-InSAR)与短基线集雷达干涉(SBAS)技术对研究区域2019-01-2019-12的地表进行时序形变监测,获取蒲县地区疑似滑坡体位置、范围及滑坡速率,并对两种监测结果进行对比,深入分析滑坡隐患的可能性成因.结果 表明,两种时序InSAR技术采集的形变信息大致相同,蒲县大部分地区趋于稳定状态,年平均形变速率在-10 ~10mm/a;其中存在4处位置一致、形变明显的疑似滑坡点,分别是半沟村罗克线两侧、水泉窊015乡道附近、郭家山周边及井子洼村赵克路沿线. 相似文献
6.
金沙江结合带是一条以强烈挤压为主的活动性断裂带,带内经强烈侵蚀切割形成褶皱高山与深切河谷地貌,岩体结构复杂破碎,软弱岩层发育,流域性特大高位地质灾害频繁发生。以金沙江色拉滑坡为例,采用现场调查测绘、多期遥感数据分析、InSAR动态观测、物探、地表位移监测等手段,详细分析了色拉滑坡的基本特征、变形过程、形成机理及发展趋势,并结合金沙江水电开发及特殊地质条件探讨了高位堵江滑坡早期识别与灾害风险管理问题。形成认识如下:色拉滑坡前后缘高差693 m,体积约6520×104 m3,属于典型特大高位滑坡。可分为后部下错变形区(Ⅰ)、中部拉裂变形区(Ⅱ)和前部应力集中区(Ⅲ)3个变形区。受地质构造、地层岩性、降雨与河流冲刷侵蚀等作用影响,失稳模式为多级渐进式破坏,未来滑坡前部发生破坏失稳的可能性较大。采用空天地一体化等先进技术手段,可及时识别高位滑坡变形区域与变形量等信息,为此类流域性灾害链防灾减灾提供科学依据。 相似文献
7.
以2015~2019年12景ALOS-2 PALSAR2影像和2018~2019年38景Sentinel-1A影像为主要数据源,利用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术提取西藏江达县波罗乡白格滑坡点的形变信息,并对处理结果进行交叉验证。研究得到以下结论:1)PS-InSAR技术条件下,ALOS-2数据和Sentinel-1A数据的平均形变速率范围为-68.9~37.9 mm/a和-64.5~24.2 mm/a;SBAS-InSAR技术条件下,ALOS-2数据和Sentinel-1A数据的平均形变速率范围为-84.2~-40.0 mm/a和-84.0~-13.0 mm/a。2)对2种数据结果中提取的4个特征点进行时序分析和定量分析显示,2种InSAR技术结果变化趋势较为一致,验证了两者在滑坡监测中的可靠性和准确性。 相似文献
8.
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。 相似文献
9.
堰塞坝溃决物理概化试验是当前研究堰塞坝溃决机理较为可行的方法,但在现有堰塞坝溃决试验中,由于试验坝体尺寸较小、试验上游库容不足,导致试验的溃决过程与实际堰塞坝溃决存在较大差异。为尽量克服库容的不足所带来的影响,本文采用了最大库容达380m3的大尺度堰塞坝溃决试验系统。本文以无粘性、宽级配砂砾料堰塞坝为对象开展了多组室内大尺度溃决试验来揭示堰塞坝溃决机理,并通过设置不同背水面坝坡来研究其对溃决过程的影响。通过试验发现堰塞坝溃决过程可以分为沿程冲刷、溯源冲刷、快速发展和溃口稳定四个阶段。在溃决过程中发现陡坎侵蚀和溃口两侧土体失稳坍塌是溃口快速发展的主要机理。不同背水面坡度下的沿程冲刷阶段冲蚀特征基本相似,而溯源冲刷阶段及快速发展阶段溃决过程差异显著,较大的背水面坡度使溯源冲刷阶段跌坎水流更容易得到发展,进而影响溃口处的垂向冲深及侧向发展,导致快速发展阶段更易形成垂向落差较大的陡坎洪水冲蚀。从溃决历时来看,坡度的增加使溃口发展更快、峰值流量出现时间更早,进而导致溃决历时缩短。坝顶溃口宽度及峰值流量也会随着坡度的增加而增加。在本试验还较好地重现了天然堰塞坝下游河道两岸的淤积现象,并根据堰塞坝溃决过程中的水流特点、泥沙运动及溃决完成后下游河道的地貌,初步分析了淤积区的形成机理。 相似文献
10.
[目的] 有效掌握滑坡变形规律,实现对滑坡变形的高精度预测。[方法] 基于滑坡现场变形监测成果,先利用优化经验模态实现其变形数据的信息分解,再利用优化径向基神经网络和马尔科夫链完成滑坡变形的分项组合预测;最后,利用季节性Kendall检验判断滑坡变形趋势,以验证预测结果的可靠性。[结果] 经验模态能有效分解滑坡变形信息,且通过优化处理,能进一步提高分解效果,并以互补式集合经验模态的分解效果最优;同时,预测结果的平均相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,验证了预测模型的有效性,且变形趋势判断结果与预测结果较为一致,说明预测过程较为可靠,两者均得出滑坡变形呈持续增加趋势。[结论] 由于滑坡变形具增加趋势,其稳定性趋于不利方向发展,应尽快开展滑坡灾害防治。 相似文献