基于多源数据与机器学习的降雨型滑坡灾害危险性动态预警

降雨型滑坡灾害是三峡库区发育的主要地质灾害之一,区域滑坡灾害危险性预警对滑坡风险减缓有重要意义。针对区域滑坡灾害危险性预警的时效性等问题,本文以重庆市云阳县为研究区,提出了基于多源数据与机器学习的滑坡灾害危险性动态预警方法(图1)。1滑坡易发性空间预测滑坡易发性预测可准确地预测出潜在滑坡空间分布规律(黄发明等,2020;林高聪等,2023)。

四川秦巴山区降雨型滑坡灾害降雨阈值

四川省秦巴山区因其复杂地形和频发的极端降雨,成为中国滑坡灾害高发区,降雨是其主要自然致灾因素之一。尽管现有区域滑坡预警系统提供了基本的监测,但在准确性方面仍有提升空间。本研究通过分析2000—2020年间1850起滑坡灾害及同期逐时降雨数据,识别影响滑坡发生的关键降雨特征,采用混淆矩阵和技能得分等评价指标,拟合筛选确定最佳阈值曲线。研究表明:(1)拟合确定了诱发滑坡灾害的最佳降雨阈值曲线,并将其应用于2021年滑坡灾害预报,预测正确率达到87.72%。(2)通过滑坡隐患点编目数据进行滑坡危险性区划,中高及高危险性区域(4级和5级)的滑坡灾害点占比51.46%,中至高危险性区域(3级至5级)的灾害点占比91.23%,显示出阈值曲线在空间预测上的有效性。最佳降雨阈值曲线的应用显著提高了滑坡预警系统的准确性和可靠性。研究成果有助于优化现行滑坡预警系统,提高灾害管理效率,可为滑坡灾害预防和减灾工作提供科学支持。

基于侵蚀循环理论的河南省降雨型地质灾害易发性分区

三面环山、西高东低的地貌格局以及较为集中的降雨期,使得河南省由降雨侵蚀引发的地质灾害具有明显的时空分布特征。为有效地做好区域降雨型地质灾害的防灾减灾工作,基于侵蚀循环理论及流域系统稳定性判断的超熵模型,利用地理信息处理技术,对河南省降雨型地质灾害易发性进行分区。结果表明:降雨型地质灾害易发区主要分布在河南省山地丘陵地区;其中极高易发区和高易发区都主要分布在豫北太行山山地丘陵区,豫西崤山、熊耳山、伏牛山、嵩山、外方山山地丘陵区以及豫南桐柏山、大别山山地丘陵区;中易发区在崤山和大别山地区分布较少,在其他山地地区分布零散,在南阳盆地周围分布相对集中;低易发区在伊河、洛河、北汝河流域分布稍多,在其他山地地区分布数量极少。2019年以前,河南省已发生的4899处地质灾害中,共有4575处灾害点分布在文中划分的不同地质灾害易发性分区内。其中,极高易发区范围内的灾害点占总数的63.23%,高易发区和中易发区范围内的灾害点共占总数的34.29%,低易发区范围内灾害点占总数的2.48%。易发性分区结果与地质灾害空间分布具有很高的吻合度,说明利用超熵值对降雨型地质灾害的评价分区结果与实际情况相符合,可以用来指导区域防灾减灾工作。

基于LSTM_TCN模型的降雨型滑坡时间概率预测及气象预警建模

如果滑坡发生时间信息不完备则会导致滑坡与降雨时序关系错误,以至于降雨阈值模型精度偏低。以重庆市万州区1995-2015年所发生的降雨型滑坡为研究对象,将区内严重缺失历史滑坡时间信息的恒合乡作为验证区,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)融合时域卷积网络(TCN)的模型方法。该方法通过模拟降雨型滑坡发生时间与降雨量间的非线性关系,重建降雨型滑坡事件在某日发生的时间概率。将重建时间信息后的滑坡事件进行了验证与筛选,应用于累积有效降雨量-降雨历时曲线的合理划分,构建了滑坡气象预警模型。结果表明,本方法所预测滑坡时间概率平均值达到90.33%,高于人工神经网络(ANN)(71.17%)、LSTM(72.75%)和TCN(86.91%)的概率。利用预测概率高于90%的滑坡,将验证区18个时间信息扩充至201个。基于扩充时间信息后的滑坡数据所构建的气象预警模型比仅利用历史滑坡事件具有更合理的预警分级,在严重警告级别上有效预警率提升了42.86%。结果说明该方法可弥补野外调查中灾害数据时间信息不足的问题,为降雨型滑坡气象预警工作提供数据支撑,由此提高气象预警准确率。

降雨型滑坡水槽试验研究若干进展

基于降雨型滑坡水槽试验的研究现状,简要介绍了降雨式水槽、界面渗水式水槽以及后缘汇水式水槽的基本信息,归纳了降雨模式(雨强、持续时间、降雨形式)、岩土类型以及土体物理参数(颗粒级配、密度)等对滑坡稳定性的影响,厘清了不同岩土类型、颗粒级配以及降雨模式下的斜坡变形破坏特征,总结出了超孔隙水压力导致土壤液化破坏、水体渗流侵蚀致坡体抗剪强度减小以及剪切稀化破坏等3种主要的降雨型滑坡形成机制,展望了进一步开展降雨型滑坡水槽试验研究亟待解决的科学问题,提出了解决相关问题的建议及下一步拟开展研究的方向,可为依托水槽试验深入探究降雨型滑坡的运动特征和形成机理提供参考。

宁镇低山丘陵区降雨型滑坡致灾机理与防治措施研究

宁镇低山丘陵区是突发性滑坡灾害的高易发区和重点防治区。本文以江宁开发区盘山公路降雨型堆积层滑坡为例,根据滑坡灾害调绘和详细勘查,掌握了滑坡的孕灾条件、灾害特征和成因机理。利用Geo-Studio和理正岩土软件定量分析了不同工况下滑坡稳定性和拟设支挡结构受力特征。结果表明:滑坡正处在蠕动变形阶段,罕遇强降雨和人为切坡扰动是诱发滑坡的主要因素,滑坡在天然、降雨和地震工况皆处于不稳定状态,并求取滑坡推力设计值和拟设抗滑桩桩身内力及分布。提出了以抗滑桩板墙+拱形锚杆格构+系统截排水为主的综合治理方案,为宁镇地区同类型滑坡灾害防治提供参考。

降雨型滑坡监测的多变量选择方法研究

为进一步提高降雨型滑坡监测的准确性,解决传统降雨型滑坡监测中仅依赖雨量监测作为判断滑坡依据可能导致的漏报、误报等问题,提出了一种新的基于雨量相关的多变量选择方法来监测滑坡事件,首先通过定量分析现场各监测物理量与降雨量之间的相关关系对变量进行筛选,然后利用主成分分析方法对筛选结果进行降维,最后利用高斯混合模型进行滑坡监测。结果表明:基于雨量相关的多变量选择方法能够实现降雨型滑坡监测的多变量选择,为滑坡监测模型提供合理的输入变量。研究结果可为降雨型滑坡监测提供参考。

抗滑桩对降雨型滑坡加固效应分析

为分析降雨型滑坡在降雨过程中的渗透特性及抗滑桩对边坡加固效应,采用数值模拟手段研究降雨强度和降雨持续时长对边坡的入渗特性及抗滑桩加固效应。结果表明:降雨持续入渗的过程中,边坡湿润前锋逐渐由坡面向坡体内部推进,坡面出现饱和区,基质吸力消失,坡脚位移增大,稳定性显著降低。采用锚拉形式的抗滑桩对边坡的加固效应明显由于普通抗滑桩,研究结果可为边坡稳定治理提供参考。

三峡库区降雨型滑坡体型特征分析

滑体作为降雨的载体,其体型特征与降雨入渗过程联系密切,是控制降雨型滑坡稳定性的关键内因。三峡库区降雨型滑坡(水利工程中稳定性对降雨敏感的滑坡一般统称为降雨型滑坡)众多,深入揭示降雨型滑坡的体型特征对于库区滑坡灾害的识别和防治具有重要意义。为此,搜集了三峡库区275个降雨型堆积层滑坡资料,统计分析了其体型特征。结果表明,坡度、坡表及滑带形状等体型特征均符合正态分布;就宏观体型特征而言,库区内降雨型滑坡体型狭长、厚度偏薄、坡度较缓;进一步结合典型滑坡降雨入渗过程的数值模拟发现,该体型滑坡受雨面积较大且入渗雨水更易侵入滑带,使降雨的作用较显著,不利于降雨条件下滑坡稳定。

基于“阶跃”变形特征的降雨型滑坡预警判据探讨

由于滑坡灾害的发生具有随机性和复杂性,经常给人们生活造成严重的经济损失,甚至威胁生命安全,故建立滑坡预警判据及模型是减小损失的重要手段。文章首先确定了有效降雨量-变形速率-改进切线角为降雨型阶跃滑坡的预警关键判据。然后运用斜率单变点法确定滑坡“阶跃”变形曲线上的“破坏拐点”和“稳定拐点”并提取变形加速区间的详细信息,以此求解有效降雨量-变形速率-改进切线角综合预警判据阈值。最后,结合麻池村1号滑坡各发展阶段宏观变形特征,将时空演化规律有机结合,建立了4级递进式综合判据分级预警模型。结果表明:麻池村1号滑坡的运移形式为牵引式,在降雨因素的激发下,累计位移曲线呈典型的“阶跃”变形特征;麻池村1号滑坡变形受前期降雨影响,前期降雨与当期降雨组成一个降雨过程的时间间隔阈值为10 d,“前期+当期降雨”模式下对应的降雨阈值分别为24 mm、32 mm;基于监测数据精细化分析以及改进切线角法获取的麻池村1号滑坡的位移速率阈值为12 mm/d。研究可为此类型滑坡灾害的预警提供理论基础和技术指导。

黄冈地区降雨型滑坡影响因素及与降雨量的关系

湖北省黄冈市属于低山丘陵地区,多发生小规模滑坡灾害,降雨是诱发滑坡灾害最主要的外因之一,分析降雨型滑坡各影响因素对滑坡数量贡献率的大小及其与雨量之间的关系,对黄冈地区的防灾减灾具有重要作用。利用2011—2020年黄冈市238个气象观测站雨量数据资料,结合滑坡灾情数据,分析了区内降雨型滑坡的区域性分布特点,并根据月平均降雨量、工程岩组和坡度对降雨型滑坡数量的贡献率,将区内降雨型滑坡划分为高易发区、中易发区和低易发区,选择关键期日均降雨量与前期日均降雨量作为雨量阈值判定标准,给出各个易发区在预报、预警和警报3种状态下所对应的降雨量参考值,为区域滑坡灾害防治提供了基础数据和科学依据。

贵州省降雨型滑坡预警预报模型2020年应用检验分析

基于概率拟合曲线的贵州省降雨型滑坡预警预报模型,利用降水预报数据和实况数据对2020年强降水背景下的27次降雨型滑坡事件进行预警预报,从两个方面检验了该模型的业务实用性。结果表明:利用降水预报数据开展降雨型滑坡预警预报,提前3 d和提前1 d的效果优于提前2 d,其准确率均为63%,具有一定的业务实用性;利用降水实况数据开展降雨型滑坡预警预报,滑坡实际发生的位置与模型预警预报中可能性较大以上的区域吻合度较高,进一步验证该模型具有一定的准确性和实用性;能否准确把握降水强度和落区是影响降雨型滑坡预警预报准确率的关键因素。

襄阳市降雨型浅层土质滑坡变形阶段预警判据研究

滑坡受降雨影响而频繁发生,其造成的经济财产损失及人员伤亡也比较严重.为了避免或减轻降雨型滑坡灾害所造成的损失,预先对滑坡做出预警预报具有重要的研究意义与价值.以襄阳市浑水堰滑坡为例,采用FLAC3D软件对降雨型浅层土质滑坡的变形演变规律进行了分析,确定了襄阳市降雨型浅层土质滑坡进入各变形阶段的判别依据.结果表明,根据滑坡位移特征曲线可将滑坡破坏过程划分为三个变形阶段:启动阶段、弱变形阶段、强变形阶段;可通过对位移量、变形速率、最大剪应变增量、塑性区、稳定性系数、宏观变形特征等指标的变化情况确定滑坡所处的变形阶段.研究结果对襄阳市范围内同类型滑坡的监测预警有重要参考价值.

伊犁种蜂场降雨型滑坡成因及防治效能评价

伊犁种蜂场滑坡受自然降雨以及人类工程活动切坡影响,对下部居民及各类设施造成严重威胁,目前该滑坡已完成防治项目,但其成因机制与致灾机理仍不明晰,防治工程效果如何也没有得到很好的评价。鉴于此,本文以种蜂场滑坡为研究对象,通过野外地质调查、无人机航拍、D-InSAR技术、室内试验及理论分析等多种手段,探明了种蜂场降雨型滑坡成因机制与失稳模式,评价了其防治工程效能。研究结果表明,工程活动切坡导致坡体失去重要阻滑段产生临空面,粉土表部节理、裂隙、虫孔和根孔的发育为降雨入渗提供了优势通道,丰富的自然降雨通过入渗表部土体和抬升地下水位促使坡体内部滑移面的生成,该滑坡属于典型的降雨型滑坡,其失稳模式为牵引式渐进破坏模式。通过D-InSAR技术监测分析,该滑坡工程防治前地表形变量变化范围为36~44cm·a^(-1),防治后地表形变量变化范围-4~4cm·a^(-1),地表形变量明显减小,同时结合现场调查情况分析,得出种蜂场滑坡防治效果明显。本文成果丰富了伊犁降雨型滑坡的研究,也为该地区同类型滑坡灾害防治提供参考及借鉴。

基于Logistic回归的降雨型滑坡概率预测研究

为明确降雨对滑坡的影响规律,本文选取赫章县2000年以来已经发生的滑坡作为研究对象,基于Logistic回归,采用降雨因子进行统计分析,并建立降雨型滑坡的预测模型。研究表明,滑坡发生前3~4 d,降雨量对滑坡的影响最大;发生滑坡的判断正确率为83.8%,未发生滑坡的判断正确率为93.5%,预测模型的总判断正确率为88.7%。

三峡库区降雨型滑坡预警雨量阈值研究

三峡库区是滑坡灾害高发地区,降雨是诱发滑坡的主要因素之一。本文以三峡库区101例降雨型滑坡为研究对象,结合1980—2019年降雨监测数据,采用滑坡发生前10 d的日降雨量数据,拟合出三峡库区降雨强度-降雨历时(I-D)关系阈值曲线表达式,进一步拟合出不同规模、地层岩性、坡度、坡向、高程等因素下,不同发生概率的降雨型滑坡I-D阈值曲线表达式,并计算滑坡不同发生概率的临界降雨阈值。研究表明:滑坡易发地层区的降雨阈值相对小。三叠纪巴东组岩层发生滑坡的降雨阈值最小,其次为侏罗系;阳坡为滑坡的易发坡向,且阳坡滑坡的降雨阈值小于阴坡;滑坡规模和高程与降雨阈值呈正相关性;坡度小于25°时滑坡发生的概率最大,对应的降雨阈值最小。本文研究成果可为三峡库区降雨型滑坡预警预报提供支持。

基于FLAC3D软件的降雨型滑坡稳定性分析

以雅安市名山区前进乡林泉村一斜坡为例,通过现场调查、室内外试验以及数值模拟,在查明滑坡背景基础上,对其发育特征进行分析;基于FLAC3D软件,采用强度折减法计算处于天然工况和饱水状态下的滑坡安全系数,通过对比分析两种工况下的塑性图和剪应变增量云图来揭示该滑坡变形机制以及预测滑坡后续变化情况,结果表明:天然工况下安全系数为1.131,处于基本稳定状态,饱水状态下滑坡安全系数为1.042,处于不稳定状态;若受到暴雨等极端天气或在其他外界因素的影响,极有可能发生二次滑坡。

区域降雨型浅层滑坡失稳机理研究

连续性集中强降雨渗入道路边坡内会降低岩土结构抗剪强度,易引发浅层滑坡,是道路工程常见的地质问题。因此,对区域降雨型浅层滑坡失稳问题进行研究,概括降雨型滑坡主要类型及特征,论述浅层滑坡两种失稳机理,重点分析Green-Ampt入渗模型为基础的改进模型,指出降雨作用与岩土结构滑坡稳定性的关联,结合岩土力学及极限平衡对土质滑坡问题做出解释,为同类研究提供参考。

大降雨型滑坡临界雨量及潜势预报模型研究

通过对湖北省1975～2002年发生的194次滑坡个例进行分析发现:滑坡时间主要发生在5～8月,占全年总次数的80%左右,与多年月平均雨量分布比较一致;滑坡区域主要位于湖北西部山地,高频中心在三峡库区;滑坡与前期降雨尤其是大降雨关系非常密切,大降雨型滑坡占滑坡总次数的63.1%.利用实效雨量计算方法,确定了大降雨型滑坡临界雨量,以此为依据建立了潜势预报模型.

基于ArcGIS算法支持下的降雨型地质灾害易发性评价模型构建

为了提升降雨型地质灾害预报的准确率,本文设计构建了一种基于ArcGIS算法支持下的降雨型地质灾害易发性评价模型。该模型在传统ArcGIS算法形成7个评价因子的基础上,引入神经网络算法对模型数据进行深度卷积和深度迭代处理,实现对机器学习功能算法的改进。仿真测试结果表明,算法改进前后综合准确率方面存在显著的统计学差异;采用改进算法后,漏报率从0.55%下降到0.27%,错报率从7.95%下降到1.37%,有效提升了降雨型地质灾害的预报精度。