文献类型：期刊文章

作　　者：王佳[1] 朱鸿鹄[1,2] 叶霄[1] 李厚芝[3] 张巍[1] 程刚[4]

WANG Jia;ZHU Honghu;YE Xiao;LI Houzhi;ZHANG Wei;CHENG Gang(School of Earth Sciences and Engineering,Nanjing University,Nanjing 210023,China;Nanjing University High-Tech Institute at Suzhou,Suzhou 215123,China;Institute of Exploration Technology,China Geological Survey,Chengdu 611734,China;School of Computer Science,North China Institute of Science and Technology(National Safety Training Center of Coal Mines),Beijing 101601,China)

机构地区：[1]南京大学地球科学与工程学院,南京210023 [2]南京大学(苏州)高新技术研究院,苏州215123 [3]中国地质调查局探矿工艺研究所,成都611734 [4]华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心)计算机学院,北京101601

出　　处：《工程地质学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(资助号:42225702,42077235);江苏省自然科学基金项目(资助号:BK20211086);国家重点研发计划课题(资助号:2018YFC1505104).

年　　份：2022

卷　　号：30

期　　号：5

起止页码：1609-1619

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：库区滑坡失稳每年不同程度影响区内人民生活和生产安全,滑坡位移精准预测对于灾害风险预警及防灾减灾十分重要。常规的位移预测方法未充分考虑降雨、库水位波动等诱发因素对滑坡变形的时滞效应,无法精确识别滞后天数及各因素的影响程度,制约了预测精度的提高。本文以三峡库区新铺滑坡为例,根据2021年度的位移监测与水文气象数据集,利用皮尔逊相关系数法定量描述了山坡尺度上降雨、库水位波动对滑坡变形的时滞效应,结合BP神经网络建立了一种考虑时滞效应的滑坡位移预测模型。分析结果表明:在山坡尺度上,库水位波动对地表变形的时滞效应明显,滞后时间呈现出从近岸向远岸逐渐增加的规律;降雨量对地表变形的时滞效应较弱,在山坡尺度上呈现相关度不高、滞后天数较短的规律;与未考虑时滞因素的模型相比,本研究中的滑坡位移预测模型拟合优度提升了55.77%,均方根误差降低了31.60%,模型预测精度显著提高。研究成果一定程度上揭示了特大型库区滑坡的变形机理,并为同类滑坡的位移精准预测提供了参考依据。

关 键 词：库区滑坡  位移预测  时滞效应 现场监测  变形特征  

分 类 号：P642.22]