Verhulst反函数滑坡预测预报模型的改进

由于位移时间曲线不一定通过第一个数据点,原始Verhulst反函数模型将第一个数据点作为已知条件来求取模型参数的理论依据不充分,可能导致预报误差较大.为了解决该问题,本文基于误差最小原则,将非线性拟合的方法应用到Verhulst反函数模型的参数求取中.两个实例预报结果表明:经非线性拟合确定模型参数后,Verhulst反函数模型在滑坡时间预报上能取得较准确的预报结果,且预报的时间多稍早于滑坡实际发生时间,这说明经非线性拟合确定模型参数后,用Verhulst反函数模型进行滑坡时间预报是可行的,其预报结果可能能起到提前预报的作用.     

滑坡时间预报的实验研究

在滑坡形成中 ,岩土体的蠕动变形历程与坡体的破坏时间有直接关系 ;对于具有明显蠕变特性的坡体 ,蠕变往往起到决定性的影响。以巴谢河流域几个典型滑坡为例 ,从室内蠕变实验出发 ,讨论了岩土体的动力学性质及有关的参数特征 ,重点研究了剪切变形速率与时间的关系 ,进而来探讨进行滑坡时间预报的可行性     

滑坡破坏时间预报新理论探讨

本文概述了当前滑坡破坏时间预报的研究水平和现状。为了完善滑坡预报方法和提高滑坡预报水平,作者从滑坡破坏的基本概念入手,提出了一种滑坡破坏时间预报的新理论,推导和确定了预报标准,比较科学地建立了预报参数,并具体地探讨了各阶段预报的预报策略及其分析处理方法。同时,还展望了滑坡动力反应及其应用研究的广阔前景。     

堆积层滑坡稳定性评价及其时间预报

本文在介绍堆积层滑坡分类及其地质特征的基础上，指出了堆积层滑坡稳定性的主要影响因素，探讨了堆积层滑坡稳定性评与滑坡时间预报之间的关系，提出了堆积层滑坡预报的新方法。     

滑坡时间预测预报研究进展

我国是一个深受滑坡灾害困扰的国家，每年由滑坡所造成的经济损失异常惨重。因此，滑坡预测预报已成为人们研究的一个热点问题。对滑坡时间预测预报的研究现状和研究进展作了系统地总结，重点探讨了滑坡预报模型（包括定量预报模型、定性预报模型以及GMD预报模型等）、预报判据研究方面的进展，提出了滑坡综合信息预报的思路及具体的实施技术路线。     

基于斋藤模型的滑坡临滑时间预报方法改进及应用

滑坡临滑时间预报可根据滑坡变形时间曲线来建立,但现有临滑时间预报模型并未统一计算区间,因此相同模型在不同计算区间得出时间预报值可能存在较大差异。以贵州省龙井村滑坡为例,通过分析滑坡精细化变形数据,以斋藤时间预报模型为基础,确定出进行临滑时间预报的变形计算区间为切线角70°~75°之间,并根据变形曲线在临滑时具有明显上翘特征,导致滑坡发生时间提前的特点,通过分析切线角斜率与计算区间斜率的比例关系,引入修正系数0.5对滑坡时间预报值进行修正。通过近年来甘肃黑方台多次黄土滑坡的精细化变形数据进行检验验证,结果表明,改进的滑坡变形临滑时间预报方法具有良好的准确性和一定的普适性,为滑坡时间预报提供了较为准确的新方法。     

滑坡发生时间预报分析

系统论述了滑坡监测资料的整理方法：滤波和等时化。讨论了滑坡运动响应的主要组成成分。重点阐述了滑坡发生时间预报的理论基础，此基础不同于一般物理方程建立的思路，而是直接来源于观察和经验总结，并抽象为一定的数学模型。单次滑坡发生的整个过程包括孕育、如速、减速、停止等4个阶段，滑坡发生时间则指加速向减速转换的特征时间点，此点是滑坡爆发的峰值点，也是需要预报的特征时间。能够反映滑坡如此运动过程的典型数学函数是Pearl曲线，本质上此S型曲线与系统有阻尼的自由振动微分方程是一致的，也与生物群体演化的虫口方程一致，它们都共同反映了物质运动的一般规律，因此可以用来预测滑坡运动过程。直接运用一般力学报分方程描述滑坡运动过程的困难在于缺乏对滑体系统力学参数的精确把握，直接运用Logistic虫口微分方程则存在模型参数识别的困难，作者还发现某些误用灰色系统理论对Verbulst非线性方程，参数进行辩识。文末，为展示方法而不强调结果，以拥有10a监测资料的某滑坡为例，分析预报了滑坡活动过程，并进行了预测结果的数学检验。     

岩质滑坡的时间预报与水力启动模型

摘 要 岩质滑坡发生时间的适时超前预报是一个世界性难题,之所以长期不得其解,主要是缺乏对滑坡成生机理的明晰认识和未建立正确的量化模型。本文根据我国长江三峡工程库岸和西南山区积累的大量滑坡实例调查资料并参考国外的一些研究成果,排除了地形控制论与地层控制论观点,阐明了滑坡形成的必要条件是斜坡具有易滑结构;滑坡发生的充分条件是有一定强度的诱发因素作用。故而诱发因素的动态变化对滑坡发生的时间具决定意义。\r\n鉴于地下水诱发的岩质滑坡分布最广,为建立正确的水力启动模型,本文归纳了近代典型岩质滑坡的主要特征：（1）滑面是导水性差异最大的贯通面;（2）滑体长度大而厚度小,长厚比多在20左右;（3）滑坡前缘段先启动;（4）临滑前在前缘段有渗水、冒水或喷水现象;（5）出水宽度之和远小于前缘段总宽度。根据这些特征和水力学、水文地质学的成熟理论指出jennings（1970）等人提出的岩质斜坡稳定性模型存在下列问题：（1）未表明贯通面上岩体重力分布状况;（2）空隙水压力的分布特征与前述滑坡现象和水力学原理相悖;（3）未考虑通水率问题。然后,本文按顺向坡中的易滑超倾坡和椅状坡两个类型建立了斜坡稳定性模型和滑坡水力启动临界值（基本）计算公式。提出潜滑面的综合内摩擦角和通水率的确定方法：（1）滑坡反算;（2）对无水压滑坡滑面倾角和渗水边坡通水率进行观测统计;（3）剪切试验和简易水文地质试验;（4）物探方法。\r\n本文还讨论了新模型的实用意义和应用范围,并对解决这类复杂地质灾害问题的研究途径发表了作者的认识,强调了积累经验的重要性。     

黄茨大型滑坡的预报及其理论和方法

黄茨滑坡位于甘肃省永靖县境内，规模巨大，地形复杂。我们采用多种监测手段对其进行了多方位的全面监测，大大量监测数据的基础上，依据本变形功率理论和岩蠕变理论，提出了一套预报滑坡剧滑时间的理论和方法，不仅对黄茨大型滑坡剧滑时间做出了准确的预报，同时还得到了许多有益的结论，可供今后进行滑坡预报工作参考。     

滑坡预报模型的质量检验研究

滑坡预报模型主要用来预报滑坡发生的时间,但是如何检验效果是滑坡预报者和决策者面临的一个重要课题。本文通过提出滑坡拟合效果指标(包括后验差指标、模型拟合效率指数和均方根误差)和试预报效果指标(包括试报效果指标和相关系数指标),初步建立了滑坡的预报质量检验模型。依据建立的检验模型,针对链子崖危岩体监测资料分别采用灰色GM(1,1)数学模型、三次指数平滑模型和时间序列模型进行预报。预报结果表明:三种模型中,综合指标GM(1,1)数值最高,建议该滑坡采用GM(1,1)进行预报。通过模型的综合分析评判,不仅分析了模拟效果,而且直接比较了模型间的拟合效果,并为建立模拟效果好的模型提供了充分的依据,从而表明滑坡预报质量检验模型是一种有效、实用的方法。     

4种灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用研究

基于基坑沉降监测问题,提出了4种监测模型。模型1为传统的灰色Verhulst模型。模型2为采用变换倒数和优化的约束模型来求解背景值参数与初值参数的优化灰色Verhulst模型。模型3为采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,完成从连续的形式向离散的形式变化的优化灰色离散Verhulst模型。模型4为采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型。利用提出的4种模型对中国深圳龙城工业园某基坑的沉降进行预测计算。计算结果与实测结果比较表明,采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型具有较高的预测精度和稳定性,能较好地描述基坑沉降。     

雅安峡口滑坡力学分析及灾害模式预测

根据峡口滑坡之坡体结构、剖面形态分析其受力状态及成灾模式。由于其粘土质斜坡结构及峡谷地貌, 雅安峡口滑坡滑程、滑速有限, 滑动方式为滑动、停止、冲刷、滑动。     

基于时间序列与混合核函数SA-SVR的滑坡位移预测模型研究

本文针对阶跃型滑坡变形定量预测困难,提出一种基于时间序列分解与混合核函数SA-SVR的滑坡位移预测模型.首先基于时间序列分解原理,反复使用指数平滑法将滑坡累积位移分解为趋势项位移和周期项位移,使分解后的趋势项位移较平滑且能保证周期项位移的预测精度.同时针对多项式预测容易过拟合造成预测值偏离真实值的问题,采用K-flod...     

滑坡时间预报的非平稳时间序列方法研究

本文基于边坡变形破坏的特点,对位移观测数据进行统计分析,利用非平稳时间序列理论就位移观测值建立模型进而作出预报。通过实例验证,该理论方法在边坡变形破坏时间预报中是有效可行的。     

滑坡预报的几个基本问题

在滑坡预报研究中,必须首先解决与预报密切相关的一些基本问题。否则,往往导致预报误差很大或者预报失败。根据作者的初步探索,本文重点讨论了滑坡预报的分类及定义、预报参数及其监测点的选取、变形突变现象的分析与处理以及斜坡变形阶段的定量判断等基本问题。     

黄土坡滑坡变形的灰色预测模型

灰色系统预测模型的本质是对已知数据序列进行类型为指数形式的曲线拟合,然后将此曲线延伸到未来,由此对未知的数据做出预测。本文建立了黄土坡滑坡水平位移预测的GM(1,1)模型,实际应用表明,该模型具有精度高、适用性广等特点。      

中心逼近式灰色GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用

黄龙西村滑坡位于甘肃天水,属黄土高势能滑坡,滑体体积3.9105m3,基底为花岗闪长岩。为了提高滑坡灰色GM(1,1)模型的预测精度,采用一种改变背景值的方法--中心逼近式灰色GM(1,1)模型。通过黄龙西村滑坡实例验证分析,结果表明中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测值与该滑坡实际监测值十分接近,且其残差平方和及平均误差百分比明显比传统灰色GM(1,1)模型的残差平方和及平均误差百分比小,具有较高的预测精度。同时,可通过调整模型中参数m的取值,使中心逼近式灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。经计算,当m=6时,中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测精度比传统灰色GM(1,1)模型提高了5.34%。