基于時間序列分析的滑坡位移預測——以尖山營古滑坡復活為例
發(fā)布時間:2021-09-23 08:30
為了深入研究滑坡位移的特點,以尖山營古滑坡復活為例,基于時間序列加法模型,結合尖山營古滑坡的復活背景,將古滑坡位移分解為趨勢項與周期項。對趨勢項位移使用等維新息灰色(1,1)[GM(1,1)]模型進行分析,并提取周期項位移,建立一階自回歸(AR)模型對周期項進行預測。將兩者預測結果相加,即可得到古滑坡預測總位移。結果表明:預測與實測值誤差較小,模型精度較高,能夠較好地描述尖山營古滑坡的位移特征,可用于古滑坡后續(xù)的監(jiān)測預報預警中,具有一定的理論研究與工程價值。
【文章來源】:科學技術與工程. 2020,20(30)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
滑坡全貌圖
以尖山營古滑坡2019年4月10日—7月31日的每日位移量、位移速率及日降雨量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析。滑坡位移、位移速率與降雨量關系如圖4、圖5所示。由圖4、圖5可知,尖山營古滑坡位移變形表現(xiàn)為初始變形、加速變形、減速變形3個階段。2019年5月底尖山營地區(qū)進入雨季,雨量充沛,日降雨量峰值在5月24日達到38.7 mm;2019年7月累計降雨最高達到90 mm。短期內較大降雨均對滑坡位移產生了一定影響。2019年4月10日—7月31日滑坡累計位移達4 430.5 mm。
2019年4月10日—5月20日尖山營古滑坡處于初始變形階段,位移呈緩慢增長趨勢,累計位移73.7 mm。位移速率較小,在10 mm/d以下周期性波動。此時尖山營古滑坡下部煤層采空后上覆巖層還具有一定的支護作用,巖土體中產生的裂隙還未完全發(fā)育,且所處地區(qū)尚未進入雨季,雨量較小,未對滑坡產生較大影響。因此,滑坡表面位移監(jiān)測數(shù)據(jù)尚未有較大變化。圖4 滑坡累計位移量與降雨量關系
【參考文獻】:
期刊論文
[1]灰色馬爾科夫Verhulst動態(tài)模型在滑坡形變預測中的應用[J]. 鄧洪高,姚鵬遠,孫希延,紀元法,嚴素清. 科學技術與工程. 2019(13)
[2]基于ARIMA時間序列模型的滑坡位移預測預報——以三峽庫區(qū)王家坡滑坡為例[J]. 雷德鑫,易武. 人民長江. 2018(21)
[3]基于時間序列與長短時記憶網絡的滑坡位移動態(tài)預測模型[J]. 楊背背,殷坤龍,杜娟. 巖石力學與工程學報. 2018(10)
[4]考慮誘發(fā)因素影響滯后性的庫岸滑坡位移預測[J]. 陳亮青,鄒宗興,苑誼,王艷昆. 人民長江. 2018(10)
[5]基于小波變換去噪的ARMA堤壩水平位移預測模型[J]. 張鵬,王甜,王遠明. 人民長江. 2017(S2)
[6]隱伏斷層地震誘發(fā)滑坡易發(fā)性評價[J]. 黃贈,王銳,趙宇,魏振磊. 浙江大學學報(工學版). 2017(11)
[7]基于ARMA模型的滑坡滑動力預測研究[J]. 孫光林. 科學技術與工程. 2014(36)
[8]基于時間序列分析的滑坡位移預測模型研究[J]. 徐峰,汪洋,杜娟,葉疆. 巖石力學與工程學報. 2011(04)
[9]高斯一牛頓法在滑坡預測預報模型參數(shù)優(yōu)化中的應用[J]. 李秀珍,孔紀名,王成華. 水土保持通報. 2008(05)
[10]滑坡時空演化規(guī)律及預警預報研究[J]. 許強,湯明高,徐開祥,黃學斌. 巖石力學與工程學報. 2008(06)
本文編號:3405381
【文章來源】:科學技術與工程. 2020,20(30)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
滑坡全貌圖
以尖山營古滑坡2019年4月10日—7月31日的每日位移量、位移速率及日降雨量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析。滑坡位移、位移速率與降雨量關系如圖4、圖5所示。由圖4、圖5可知,尖山營古滑坡位移變形表現(xiàn)為初始變形、加速變形、減速變形3個階段。2019年5月底尖山營地區(qū)進入雨季,雨量充沛,日降雨量峰值在5月24日達到38.7 mm;2019年7月累計降雨最高達到90 mm。短期內較大降雨均對滑坡位移產生了一定影響。2019年4月10日—7月31日滑坡累計位移達4 430.5 mm。
2019年4月10日—5月20日尖山營古滑坡處于初始變形階段,位移呈緩慢增長趨勢,累計位移73.7 mm。位移速率較小,在10 mm/d以下周期性波動。此時尖山營古滑坡下部煤層采空后上覆巖層還具有一定的支護作用,巖土體中產生的裂隙還未完全發(fā)育,且所處地區(qū)尚未進入雨季,雨量較小,未對滑坡產生較大影響。因此,滑坡表面位移監(jiān)測數(shù)據(jù)尚未有較大變化。圖4 滑坡累計位移量與降雨量關系
【參考文獻】:
期刊論文
[1]灰色馬爾科夫Verhulst動態(tài)模型在滑坡形變預測中的應用[J]. 鄧洪高,姚鵬遠,孫希延,紀元法,嚴素清. 科學技術與工程. 2019(13)
[2]基于ARIMA時間序列模型的滑坡位移預測預報——以三峽庫區(qū)王家坡滑坡為例[J]. 雷德鑫,易武. 人民長江. 2018(21)
[3]基于時間序列與長短時記憶網絡的滑坡位移動態(tài)預測模型[J]. 楊背背,殷坤龍,杜娟. 巖石力學與工程學報. 2018(10)
[4]考慮誘發(fā)因素影響滯后性的庫岸滑坡位移預測[J]. 陳亮青,鄒宗興,苑誼,王艷昆. 人民長江. 2018(10)
[5]基于小波變換去噪的ARMA堤壩水平位移預測模型[J]. 張鵬,王甜,王遠明. 人民長江. 2017(S2)
[6]隱伏斷層地震誘發(fā)滑坡易發(fā)性評價[J]. 黃贈,王銳,趙宇,魏振磊. 浙江大學學報(工學版). 2017(11)
[7]基于ARMA模型的滑坡滑動力預測研究[J]. 孫光林. 科學技術與工程. 2014(36)
[8]基于時間序列分析的滑坡位移預測模型研究[J]. 徐峰,汪洋,杜娟,葉疆. 巖石力學與工程學報. 2011(04)
[9]高斯一牛頓法在滑坡預測預報模型參數(shù)優(yōu)化中的應用[J]. 李秀珍,孔紀名,王成華. 水土保持通報. 2008(05)
[10]滑坡時空演化規(guī)律及預警預報研究[J]. 許強,湯明高,徐開祥,黃學斌. 巖石力學與工程學報. 2008(06)
本文編號:3405381
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