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库岸堆积层滑坡位移区间混合预测方法研究: 2025年; 为解决传统方法中存在的位移分量物理意义不准确和预测区间计算效率不高两大难点问题,提出一种新型库岸堆积层滑坡位移区间混合预测方法。首先,采用临界水平模型建立趋势性位移与库水位变动特征参数之间函数关系,实现趋势性位移成分的预测,并结合时序分解模型,获取周期性位移成分;然后,采用上下限估计框架下的多目标灰狼优化双体式支持向量回归机对周期性位移区间进行预测;最后,对趋势性位移与周期性位移的预测结果进行组合,构建累积位移预测区间。通过白水河滑坡实例验证,所提出方法在具备更高计算效率的同时,预测精度与预测区间质量较高,在滑坡灾害预测预报领域具有较高的实用价值。; 邓自强李麟玮向喜琼吴益平苗发盛; 关键词：区间预测

响水社区堆积层滑坡形成机制和稳定性分析: 2025年; 为研究堆积层滑坡的发育特征和形成机理,以平顶山市响水社区滑坡为研究对象,在对该滑坡地质灾害特征和形成机制进行分析的基础上,选取了3个代表性剖面,运用传递系数法对其稳定性进行了计算。分析认为,该滑坡天然状态下处于基本稳定状态,暴雨状态下处于欠稳定状态。该分析结果对类似滑坡的稳定性研究与防治具有一定的参考价值。; 貟凌垚王俊亚; 关键词：地质灾害滑坡结构特征稳定性分析

基于CSI-InSAR技术的清江库区堆积层滑坡隐患早期识别: 2025年; 针对长阳土家族自治县环清江库区两岸堆积层滑坡多发且隐蔽性强的问题,为克服传统人工监测和光学遥感调查的局限性以及常规PS、SBAS-InSAR技术在山区可获取形变点较少的现状,提出采用相干散射体时序InSAR(CSI-InSAR)技术对库区进行早期滑坡隐患识别。利用2021年10月5日—2022年6月2日时间段的Sentinel-1A升轨数据,使用振幅离差阈值法和BWS(Burrows-Wheeler Similarity)检验方法,提取了PS点和DS点,并根据最大坡度向形变速率转换公式,对形变点进行筛选,最后通过热点分析圈划出了滑坡隐患区。结果表明:清江两岸都以下降形变为主,下降速率在-6~-15 mm/a之间;渔峡口镇至资丘镇沿岸的下降点较多,与历史滑坡灾害点的分布较为吻合;高相干CSI形变点与GNSS数据记录的时序曲线的趋势较为一致;圈划出的33处滑坡隐患区均具备堆积层滑坡灾害发生的地质条件。本研究使用的CSI-InSAR技术在山区较为适用,解译结果可靠性高,可为类似山区堆积层滑坡的隐患识别及防灾减灾工作提供参考。; 曾斌彭一桂吴志超艾东袁晶晶黄维; 关键词：堆积层滑坡地表形变监测

堆积层滑坡偏角比预警模型: 2024年; 建立有效的滑坡预警模型对于防范滑坡灾害具有重要意义。为建立堆积层滑坡偏角比预警模型,开展堆积层滑坡变形失稳全过程试验,基于试验监测结果,提出具有方向性和统一性的位移动力学参数——偏角比、以及相应的偏角比预警模型,并用3个实际滑坡的监测数据验证该预警模型。结果表明:堆积层滑坡演化过程中,偏角比总体上呈现出先波动后平稳的规律,F范数为0.2可较好地作为偏角比波动段和平稳段的分界值。偏角比的平稳特征可以指示堆积层滑坡所处的变形阶段,基于此,提出F范数单点预警判据和多点预警判据。; 饶云康富海鹰杨涛; 关键词：边坡工程堆积层滑坡滑坡预警

支撑拱型堆积层滑坡演化机理分析: 滑坡在我国是较为常见的一种地质灾害,滑坡的种类多种多样。其中锁固型滑坡的研究对于滑坡的预测预报具有重大意义,其锁固效应阻碍了后缘滑体向前滑移,进而也导致在锁固段位置能量聚集,当能量达到体积膨胀点后锁固段破坏,坡体将发生快...; 丁梦磊; 关键词：堆积层滑坡物理模型试验

降雨堆积层滑坡机理及监测预警研究: 堆积层滑坡是基岩山区发育数量多、发生频率高的地质灾害,在强降雨作用下此类滑坡易发生整体或局部滑动,严重威胁人民生命安全。为探明降雨型堆积层滑坡的失稳破坏机理,提出滑坡监测的预警阈值,本文依托国家重点研发计划政府间国际合作...; 田志奇; 关键词：堆积层滑坡离心试验降雨入渗

一种库岸堆积层滑坡变形趋势分析方法: 本发明公开了属于滑坡变形趋势分析技术领域的一种库岸堆积层滑坡变形趋势分析方法。包括步骤1：建立变形趋势判别模型，利用此模型进行滑坡变形趋势判别；步骤2：建立GM(1,1)‑SFLA‑GRNN模型，利用此模型进行滑坡变形预...; 苗元亮张书坤吴菲温雪

三峡库区库岸堆积层滑坡变形趋势分析: 2024年; 为了准确掌握三峡库区库岸堆积层滑坡的变形发展规律,基于滑坡变形监测数据,利用重标极差法、灰色模型及优化广义回归神经网络等开展滑坡变形趋势的综合研究。研究成果表明:在滑坡变形趋势判别结果中,各监测点的Hurst指数均大于0.5,得到滑坡变形具持续增加趋势;在变形预测结果中,随GM(1,1)-SFLA-GRNN模型的不断优化组合处理,预测精度明显提高,说明模型构建过程是合理的,且其预测显示滑坡变形仍会进一步增加,所得预测结果的平均相对误差介于1.76%~1.82%,训练时间介于52.21~57.23 ms,具有较优的预测效果;之后,引入BP神经网络和支持向量机,开展类比预测,发现GM(1,1)-SFLA-GRNN模型相较BP神经网络和支持向量机具有更高的预测精度及更快的训练速度,优越性显著。对比滑坡变形趋势判别结果和变形预测结果,滑坡变形仍会进一步增加且无收敛趋势,滑坡防治的必要性显著,且相互佐证了两类分析方法的合理性,为滑坡防治提供了一定的理论支持。; 苗元亮张书坤孟超; 关键词：库岸滑坡

典型降雨诱发型堆积层滑坡机理研究被引量：4: 2024年; 以柞水县小岭镇罗庄三组滑坡为研究对象,在野外地质调查的基础上开展室内土工试验,利用大型直剪试验和数值模拟手段,研究不同含水率条件下滑带土的剪切力学特性,进而在此基础上揭示降雨诱发堆积层滑坡的形成机理和变形过程。大型直剪试验表明:在试验前期,剪切应力与剪切位移呈线性关系,随剪切位移增大曲线呈现出非线性特征;在其他试验工况相同时,剪切应力与含水率呈负相关规律;当含水率相同时,剪切应力随法向荷载的增大而增大。数值模拟结果表明:堆积层坡体在降雨因素的作用下,容易发生失稳;随着降雨强度和时长的不断增大,土体含水量增加或饱和后易产生破坏,坡体稳定性系数不断减小。降雨条件下,堆积层滑坡滑体变形较强烈,其变形过程一般经历蠕动变形→加速变形→滑动破坏3个阶段,破坏运动形式以推移式为主,通过推挤作用对威胁对象产生破坏效应,从而造成人员和财产损失。该研究成果对秦巴山区堆积层滑坡的机理研究与防灾减灾具有一定的参考意义。; 叶旭光王新刚刘凯王友林罗力薛晨; 关键词：堆积层滑坡降雨数值模拟滑坡机理

降雨因子对堆积层滑坡稳定性影响研究: 2024年; 降雨是导致滑坡失稳的主要因素之一,选取八角田堆积层滑坡为研究对象,按照7种不同降雨工况,采用有限元分析方法,分析了滑坡在不同降雨因子(降雨强度、降雨持时、降雨量和降雨模式)下稳定性的变化规律。结果表明:①降雨时间相同时,降雨强度越大,滑坡体的稳定性系数下降幅度越大;②降雨强度相同时,滑坡体的稳定性系数随着降雨时间和降雨量的增加而减小;③在降雨初期阶段,滑坡体的稳定性系数下降幅度较大,随着降雨时间的推移,滑坡体的稳定性系数为持续下降的趋势;④在递增型降雨模式下,滑坡体的稳定性系数最小,下降幅度最大,滑坡的稳定性最差,为最不利的降雨模式。; 缪信汪楠陈锐姚庆健许峰邵蔚; 关键词：堆积层滑坡降雨孔隙水压力

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