滑坡预测预报方法.doc

滑坡预测预报方法随着人们对滑坡机理的进一步认识以及现代数理力学理论和计算机技术的迅速发展，各种预测预报方法不断涌现，且取得较好的预测结果。滑坡预测预报主要包括空间和时间两个方面，缺一不可。滑坡的空间预测为时间预报提供对象；滑坡时间预报的选点必须首先以滑坡空间预测成果为依据，从而避免盲目设点造成错漏的弊端。滑坡空间预测预报空间预测是指对滑坡发生的地点、规模等的预测，目前使用较多的方法有以下几种：1、传统的稳定系数预测法稳定系数预测法是最早的滑坡空间预测的方法。该法通过计算滑坡体的安全系数Fs来预测某一具体边坡的稳定性。Fs=F抗滑力/F下滑力当Fs<1.0边坡处于不稳定状态当Fs=0.0边坡处于临界状态当Fs>1.0边坡处于稳定状态计算稳定性系数的方法有多种，如基于极限平衡理论的条分法、瑞典法、数值分析法等。在计算中，参数的选取直接影响到分析结果的正确性。这种方法多适用于单体滑坡的预测，在工程中应用非常广泛，且为设计人员熟悉。2、神经网络法神经网络能通过对已知样本的学习，掌握输入与输出间复杂的非线性映射关系，并对这种关系进行存储记忆，直接为预测提供知识库，同时，还具有高速的运行处理能力、自组织学习能力、高速的容错性、灵活性和适应性等优点。神经网络对斜坡稳定性空间预测是用研究程度较高的斜坡地段作为已知样本对网络进行训练，直到网络掌握数据间的非线性映射关系为止，然后用该地区其它稳定性未知的地段作为预测样本，输入已经学习好的网络，通过网络的联想记忆功能直接预测稳定性。在用神经网络进行预测预报中，可以把各种可能对边坡稳定性有影响的因素作为网络的输入，而提高预测的精度。许强等运用此方法预测了黄河某水电站库区和三峡某些典型斜坡地段的稳定性，预测精度达到90%.3、信息模型法信息模型法把各种滑坡因素在滑坡作用过程中所起作用的大小程度用信息量表达。殷坤龙认为滑坡现象受多种因素的影响，且各种因素的作用性质不相同，对某一具体滑坡而言，总会存在“最佳因素组合”，基于此理论，信息模型主要研究“滑坡因素组合”，而不是停留在单个因素上，所以预测精度较高。殷坤龙等用此方法成功地对重庆市的斜坡稳定性进行了预测。4、灾变模型预测法计算边坡的稳定系数需要涉及到岩土的计算参数，由于岩土性质的不确定性和离散性，使得同一边坡采用不同的计算参数得出差别较大结果，甚至得出相反的结论。采用灾变理论避开了这些不确定性的参数的影响，它假定系统在任何时刻的状态都可完全由给定的几个状态内部量（x1，x2？？，xn）的值来确定，同时系统还受到m个独立的控制量（u1，u2？？um）的控制，通过数学方法，研究系统状态的稳定与否与各量值的关系。该方法综合考虑了各种边坡要素对边坡稳定性的不同程度的影响，能较真实地描绘边坡系统的状态。吴文德等运用尖点灾变模型对某一中型露天矿山的稳定性进行了预测，得出了与现场实际相吻合的结果。5、模糊综合评判法边坡的稳定性受诸多因素的影响，很难用一个确定的结论来表述其稳定还是不稳定，往往用模糊概念来表述，如把边坡的稳定等级分为“危险区”、“不稳定区”、“较不稳定”、“稳定区”等。模糊综合评判方法就是对边坡稳定性等级进行分类，并通过专家评分或构造隶属函数确定对同一等级各因素以及某一因素在不同等级中对边坡稳定性的影响程度（隶属度），建立模糊评判矩阵，确定边坡的稳定性对各等级的隶属程度，最后按择优原则预测边坡的稳定性。该方法的最终结果是否可*，受单因素的选择和隶属度的确定影响较大。滑坡时间预测预报时间预报是指对滑坡发生的具体时间的预报，即对已获取的监测数据，通过数学模型来预测未来某一时刻坡体的状态。1、斋滕法斋滕法是国内外系统研究滑坡预测预报的初始理论。该方法以土体的蠕变理论为基础。土体的蠕变分为三个阶段（图1），第Ⅰ阶段是减速蠕变阶段（AB段），第Ⅱ阶段是稳定蠕变阶段（BC段），第Ⅲ阶段是加速蠕变阶段（CE）。1965年，斋滕迪孝根据室内实验和仪器监测的结果，提出以第Ⅱ蠕变阶段和第Ⅲ蠕变阶段的应变速率为基本参数的预测预报经验公式，认为在稳定蠕变阶段，各时刻的应变速率与该时刻距破坏时刻的时间的对数成反比，相应计算公式为：lgtr=2.33-0.916×lgε±0.59在加速蠕变阶段，取期间变形量相等的t1、t2、t3三个时间来计算最后破坏时间，相应计算公式为：公式中，tr为边坡最终破坏时间。运用这种方法，我国学者对1983年7月9日发生的金川露天矿采石场滑坡和1985年6月12日发生的湖北新滩滑坡等进行了成功的预报。2、灰色理论模型预测灰色模型是根据德国数学及生物学家Verhulst用灰色系统理论建立的用于生物繁殖量的预测模型演变过来的滑坡时间预测预报模型。灰色理论的预测是趋势性预测，在实际使用中，为了保证预测的现实逼近性，通常需要用最新的实测数据进行建模。预测模型为：