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。

三峡库区塔坪H2古滑坡台阶状复活变形的库水–降雨耦合作用机制

三峡水库蓄水以来,出现了大量大规模的老滑坡体复活现象。较多大型复活滑坡体的监测位移–时间曲线呈台阶状阶跃变化。此类滑坡的稳定状态识别难度较大,严重影响治理方案及治理时机的选择。以巫山曲尺塔坪H2滑坡为例,通过地质、位移监测及数值模拟方法,研究了此滑坡在实际降雨与库水涨落条件下渗流场、稳定性以及变形场演化规律。在汛期及库水位变动时期滑坡会发生变形,特别是库水位下降诱发滑坡前缘变形,并对后部坡体产生牵引作用。而降雨主要影响库水位变动带以上部分滑体的变形,并对前缘坡体产生推动作用。在周期性降雨和库水位涨落的循环作用下,滑坡体反复受到"推–拉"作用,导致滑坡的位移–时间曲线呈现台阶状阶跃特征。总体来说,库水位涨落是滑坡变形的主要因素,而降雨促进了滑坡变形进一步发展。