灰色GM(2,1)模型在滑坡变形预测中的应用

应用灰色模型对滑坡变形进行预测,目前常用灰色GM(1,1)模型,而灰色GM(2,1)模型应用较少。在实际建模中发现,取不同长度的数据序列,建立的模型也不一样,所得的预测结果也有所不同。针对上述问题,本文基于统计的方法,得出白店子滑坡灰色预测模型最佳数据序列长度,在此基础上建立GM(2,1)模型对该滑坡深部位移进行预测,并与GM(1,1)模型预测结果进行了对比。结果表明,总体精度上GM(2,1)模型略高,预测误差较小,有很好的应用价值。

西安骊山滑坡自动化监测系统建设

骊山滑坡位于西安市临潼区骊山北坡,目前骊山北坡局部发生变形,滑坡正在发育。鉴于骊山滑坡所处位置的重要性,结合工作实际,为了提高骊山滑坡监测精度和监测时效,实现人防与技防相结合、实现实时变形监测与监控,在主要变形区域:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区坡体上建立一套滑坡自动化监测及视频监控系统,进行24小时不间断监测。通过该系统提供的有效数据,结合人工监测数据进行综合分析,可及时发现坡体变形隐患,并发出地质灾害预警信息,为政府决策提供可靠依据。监测内容包括:降雨量、孔隙水压力、土壤含水率、地表位移及深部位移、视频监控。

物联网技术在密云水库大坝变形监测系统中的应用

密云水库是首都北京唯一地表饮用水源地。水库大坝已安全运行50余年,大坝变形趋于稳定,2015年密云水库承担了南水北调中线工程调蓄任务,水库大坝将逐步进入高水位运行状态,对于变形以及稳定性的监测需求日益增加,在此背景下,基于物联网技术,采用智能传感器及移动通信技术建立了大坝变形监测自动化系统,本系统利用GPS作为水平位移的监测手段,利用静力水准仪作为垂直位移监测手段,充分发挥了各自的优势,通过数据应用平台集成采集的数据,使变形监测实现实时采集、传输、存储、计算及分析等功能,为及时准确地对大坝安全状况进行评估提供了数据基础,也适应了新工况下对水工监测管理的新要求。