CN108538026A - 一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法 - Google Patents

一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法,包括滑坡位移、降雨及地下水位数据的监测并对获取的数据进行预处理;滑坡后缘变形裂缝连通率与垂直位移方向率的确定;滑坡稳定性评判指标与稳定性阶段的划分及定性与定量判据;滑坡稳定性各评判指标敏感率的确定;滑坡整体稳定性综合评判值的确定;滑坡稳定性阶段划分及监测预警等级的确定。本发明方法综合考虑边坡主滑区位移监测点变形、边坡隆起与沉陷特征等宏观地质变形情况,选取能反映边坡整体稳定性的多个定性、定量指标,通过加权评判方法建立边坡整体稳定性的定量评价模型,确定反映滑坡整体动态演化过程,综合对边坡整体稳定性进行阶段划分及监测预警,提高预测模型的准确性。

Description

一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法
技术领域
本发明涉及滑坡监测预警与防治领域,涉及一种基于边坡整体稳定性的宏观地质变形迹象,特别涉及对一种边坡整体稳定性进行综合评价及监测预警的方法。
背景技术
滑坡是危害性和破坏性较为严重的地质灾害之一,滑坡稳定性的科学监测与预测预报是滑坡灾害监测预警与防灾减灾工程的基础与前提。
目前,在边坡稳定性评价和滑坡地质灾害监测预警与防治领域,广泛采用的主要预测评价方法为极限平衡法和位移监测法。极限平衡法,是将滑坡体视为刚体,通过计算滑面上抗滑力与下滑力的比值作为安全系数,评价边坡的稳定性。该方法虽是物理力学模型且有明确的稳定性判据,但该模型是一种与时间无关的静态物理力学模型,因此,该方法评价不了边坡稳定性随时间的变化规律,因而无法对滑坡进行监测预警。位移监测法是以滑坡位移监测为基础、以位移参数及其变化作为边坡稳定与否和稳定程度的预测参数与评价准则,所以其在某种程度克服了极限平衡法的不足与局限。由于边坡稳定性状态能通过位移监测直观反映,且位移监测方法具有实施容易、计算精度高等特点,因此,该类方法在我国重大工程滑坡区域已得到了普遍应用。应当承认,位移监测方法在坡体物质组成和动力因素单一以及滑移边界条件简单的土层滑坡或堆积层滑坡预测评价和防治中得到了普遍重视并发挥了重要作用。然而对于边界与动力条件复杂的大型滑坡而言,其滑坡的发展过程是其许多方面的综合发展演化过程,如临滑速率、后缘坐落量、前缘位移量、滑体四周裂隙扩展情况及地下水位变化情况等,所以对其成功预报往往并非仅依据某一点位移监测数据来判断的,而是根据上述宏观地质变形情况综合预报的。由此决定了位移监测方法所依据的位移监测数据仅能代表监测点所在区域的边坡局部稳定性,无法反映边坡整体稳定性。因此应该将地下水位观测、滑体地表位移观测、滑体四周裂隙扩展情况等所观测的结果综合起来,根据它们与实际监测结果的贴近程度,相应地赋予不同的权值,建立组合模型预报滑坡,方能提高预测模型的准确性。如果忽略上述宏观地质变形特征,仅依据监测点的位移监测数据判定边坡整体稳定性很容易导致误判。而且该类方法所依据的位移预测参数没有统一的失稳判据,其临界位移参数因滑坡的规模、边界、动力等条件的不同而有显著变化,因而无法仅依据位移监测数据对边坡稳定性阶段进行划分及对滑坡的发生时间做出及时预警。综上所述,在边坡稳定性评价与监测预警中如何综合考虑边坡主滑区位移监测点变形、边坡隆起与沉陷特征、前缘变形量,以及滑体四周裂隙扩展等宏观地质变形情况,确定能反映滑坡整体动态演化过程的定量模型是当前滑坡防灾领域亟待解决的问题。
针对上述传统边坡稳定性评价方法的不足与局限性,本发明旨在寻求一种突破现有传统的新方法,即系统的考虑边坡稳定性的宏观地质表现,选取能反映边坡整体稳定性的多个定性、定量指标,通过加权评判方法建立边坡整体稳定性的定量评价模型,综合对边坡整体稳定性进行阶段划分及监测预警。
发明内容
本发明针对上述不足,提供一种能反映边坡稳定性的多个宏观地质表现作为评价指标,以这些评价指标为基本依据,运用数理统计原理确定各指标稳定性敏感率,进而建立评判对象的指标集与评判集,采用加权评判方法建立了边坡整体稳定性评价与监测预警方法。
为达到上述目的,本发明包括以下步骤:
(1)滑坡位移、降雨及地下水位数据的监测并对获取的数据进行预处理;
(2)滑坡后缘变形裂缝连通率与垂直位移方向率的确定;
(3)滑坡稳定性评判指标与稳定性阶段的划分:根据滑坡稳定性评判指标变化特征,将滑坡分为4个不同的稳定性阶段,即蠕变阶段,匀速变形阶段,加速变形阶段及临滑阶段;
(4)为了实现基于各评判指标对滑坡稳定性程度进行定量判别,依据步骤(3)确定的各评判指标不同稳定性阶段划分的定性与定量判据,提出对各评判指标在蠕变阶段、匀速变形阶段、加速变形阶段、临滑阶段分别赋予特征值0.1、0.2、0.3、0.4;
(5)滑坡稳定性各评判指标敏感率的确定:对待评价滑坡区进行大量滑坡地质条件详细调查与监测的基础上,采用编码取值方法表示各评价指标对滑坡稳定性影响的效果,编码取值依据步骤(4)中评判指标特征值取值(0.1、0.2、0.3、0.4),进而确定各评判指标对滑坡稳定性的敏感率;
(6)滑坡整体稳定性综合评判值的确定:根据滑坡稳定性评价敏感率集与其评价指标集,采用加权平均法计算得到滑坡当前整体稳定性综合评判值S;
(7)滑坡稳定性阶段划分及监测预警等级的确定:根据滑坡整体稳定性综合评判值S的大小判断边坡变形破坏的发展阶段,并根据其变形发展阶段将滑坡监测预警等级分为3个预警等级,即黄色预警、橙色预警、红色预警。
进一步地,步骤(1)具体包括以下步骤:1)对待评价滑坡进行初步勘察与测绘,确定滑坡分布范围与尺寸等特征,在滑坡主滑区及后缘引张拉裂缝区、前缘剪出口区选定监测点并设立监测基桩,在距离监测点周边稳定区域设置基准点,然后安装降雨监测系统、地下水位监测系统与位移监测系统,在基准点处利用位移监测系统定期监测并记录监测基桩的滑坡位移数据或位移速率;利用降雨及地下水位监测系统实时开展降雨量与地下水位的监测并记录监测数据;2)滑坡位移、降雨及地下水位监测数据的预处理:将监测的滑坡位移、降雨量及地下水位数据传输至远程监测室按照监测周期分类预处理,录入Excel表格。
进一步地,步骤(2)通过以下步骤确定:1)后缘变形裂缝连通率的确定:
观测后缘变形裂缝发展情况,根据式(1)计算出滑坡后缘变形裂缝连通率δ:
式中:为后缘侧裂面上裂隙所占面积;S为整个侧裂面面积。
2)垂直位移方向率的确定:
分别记录主滑区监测点垂直位移量与水平位移量的监测数据,根据式(2)确定出主滑区监测点的垂直位移方向率ηi
式中:Dy与Dx分别为主滑区监测点的垂直位移量与水平位移量。
为分析和检测主滑区监测点的垂直位移方向率在监测时间内是否出现突变或发生趋势性降低变化,先统计和确定某一监测点垂直位移方向率的平均值和序列均方差σ:
根据数理统计原理,将垂直位移方向率平均值与垂直位移方向率序列均方差σ的3倍之和作为其稳定性的判据,即:
进一步地,步骤(3)以滑坡前缘变形特征、后缘变形裂缝连通率、隆起与沉陷、月变形量、变形量与降雨量的关系、地下水动态以及垂直位移方向率作为滑坡稳定性评判指标,并建立评判指标集:x={前缘变形特征(x1),后缘变形裂缝连通率(x2),隆起与沉陷(x3),月变形量(x4),变形量与降雨量的关系(x5),地下水动态(x6),垂直位移方向率(x7)};根据滑坡稳定性评判指标变化特征,将滑坡分为4个不同的稳定性阶段,即蠕变阶段,匀速变形阶段,加速变形阶段及临滑阶段,即V={蠕变阶段,匀速变形阶段,加速变形阶段,临滑阶段}。各评判指标稳定性阶段的定性与定量判据见表1。
表1各评判指标稳定性阶段定性与定量判据
进一步地,步骤(5)中的γi根据公式(7)确定,编码取值及各评判指标敏感率计算结果记入表2中;
其中:
Bi=X1i+X2i+X3i+······+Xmi
Xmi为第m个滑坡样本第i个指标评判
表2滑坡样本中各滑坡评判指标特征值及其敏感率
进一步地,步骤(5)依据表1依次确定出待评价滑坡当前各判别指标Xi的稳定性阶段特征值Qi,进而确定其评价指标特征值集Q为:
Q=(Q1,Q2,Q3,Q4,Q5,Q6,Q7) (8)
根据步骤(5)求得的滑坡各评判指标Xi的敏感率γi,确定滑坡稳定性评价指标敏感率集Y为:
Y=(γ1234567) (9)
进而根据滑坡稳定性评价敏感率集Y与其评价指标集Q,采用加权平均法,根据式(10)计算滑坡当前整体稳定性综合评判值S:
S=∑γiQi (10)
进一步地,步骤(7)具体评判如下:
1)当0.1≤S<0.15时,判断滑坡处于蠕变阶段;表明边坡基本稳定,此时无需对边坡进行预警;
2)当0.15≤S<0.25时,判断边坡处于匀速变形阶段,发生滑坡地质灾害的可能性不大,此时也无需对边坡进行预警;
3)当0.25≤S<0.30时,判断边坡处于加速变形阶段初期,发生滑坡的概率较大,此时应发布黄色预警;
4)当0.30≤S<0.35时,判断边坡处于加速变形阶段中后期,发生滑坡的概率大,此时应发布橙色预警;
5)当0.35≤S≤0.40时,判断边坡处于临滑阶段,发生滑坡的概率很大,此时应发布红色预警。
本发明方法在边坡稳定性评价与监测预警中综合考虑边坡主滑区位移监测点变形、边坡隆起与沉陷特征、前缘变形量,以及滑体四周裂隙扩展等宏观地质变形情况,选取能反映边坡整体稳定性的多个定性、定量指标,通过加权评判方法建立边坡整体稳定性的定量评价模型,确定反映滑坡整体动态演化过程,综合对边坡整体稳定性进行阶段划分及监测预警,提高预测模型的准确性。
附图说明
图1本发明流程图;
图2边坡降雨、地下水和位移监测点及监测收集处理设备示意图。
在图中,1—压力式水位计;2—雨量计;3—位移监测点;4—位移变化监测设备;5—监测基准点及设备;6—数据采集设备;7—远程监测室;8—主滑移面坡面。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
为了更好地阐述本发明,下面以某滑坡为例进行详细说明。该滑坡为长江沿岸堆积层滑坡,该滑坡地势北高南低,上、下缘高程900至70m,南北长1900m,东西宽220-710m,滑坡面积0.73km,为一向长江倾斜的大斜坡,平均坡度23°。具体的实施步骤如下:
步骤一、滑坡位移、降雨及地下水位数据的监测
(1)对待评价滑坡进行初步勘察与测绘,确定滑坡分布范围与尺寸等特征,在滑坡主滑区及后缘引张拉裂缝区、前缘剪出口区选定监测点A并设立监测基桩,在距离监测点周边稳定区域设置基准点,然后安装降雨监测系统、地下水位监测系统与位移监测系统,在基准点处利用位移监测系统定期监测并记录监测基桩的滑坡位移数据或位移速率;利用降雨及地下水位监测系统实时开展降雨量与地下水位的监测并记录监测的数据;
(2)滑坡位移、降雨及地下水位监测数据的预处理:将监测的滑坡位移、降雨量、地下水位变化及边坡变形情况传输至远程监测室按照监测周期分类预处理,录入Excel表格,如表3所示。
表3滑坡监测数据变化情况表
步骤二、滑坡后缘变形裂缝连通率与垂直位移方向率的确定
1)后缘变形裂缝连通率的确定
观测后缘变形裂缝发展情况,根据式(1)计算出滑坡后缘变形裂缝连通率δ,整个侧裂面面积S为8.6×104m2,计算结果见表4。
式中:为后缘侧裂面上裂隙所占面积;S为整个侧裂面面积。
表4后缘变形裂缝连通率
2)垂直位移方向率的确定
分别记录主滑区监测点垂直位移量与水平位移量的监测数据,根据式(2)确定出主滑区监测点的垂直位移方向率ηi
式中:Dy与Dx分别为主滑区监测点的垂直位移量与水平位移量,计算结果见表5。
表5主滑区A监测点的垂直位移方向率
为分析和检测主滑区监测点的垂直位移方向率在监测时间内是否出现突变或发生趋势性降低变化,先统计和确定某一监测点垂直位移方向率的平均值和序列均方差σ:
通过公式(3-4)确定了在第6月时A3监测点垂直位移方向率的平均值以及序列均方差σ=0.098。
步骤三、滑坡稳定性评判指标与稳定性阶段的划分
以滑坡前缘变形特征、后缘变形裂缝连通率、隆起与沉陷、月变形量、变形量与降雨量的关系、地下水动态以及垂直位移方向率作为滑坡稳定性评判指标,并建立评判指标集:x={前缘变形特征(x1),后缘变形裂缝连通率(x2),隆起与沉陷(x3),月变形量(x4),变形量与降雨量的关系(x5),地下水动态(x6),垂直位移方向率(x7)};
根据滑坡稳定性评判指标变化特征,将滑坡分为4个不同的稳定性阶段,即蠕变阶段,匀速变形阶段,加速变形阶段及临滑阶段,即V={蠕变阶段,匀速变形阶段,加速变形阶段,临滑阶段}。各评判指标稳定性阶段的定性与定量判据见表1。
步骤四、评判指标各稳定性阶段特征值的确定
为了用各评判指标对滑坡稳定性程度进行定量判别,依据步骤三确定的各评判指标不同稳定性阶段的定性与定量判据,对各评判指标Xi在蠕变阶段、匀速变形阶段、加速变形阶段、临滑阶段分别赋予特征值0.1、0.2、0.3、0.4。
步骤五、滑坡各评判指标敏感率的确定
由于影响滑坡稳定性的各评判指标对边坡稳定性反映程度不同,有些评判指标对滑坡稳定性的反映敏感,而有些不太敏感。因此需要综合确定各评判指标的敏感率,在对待评价滑坡区进行大量滑坡地质条件详细调查的基础上,采用编码取值方法表示各评价指标对滑坡稳定性影响的效果,编码根据指标特征值取为0.1,0.2,0.3与0.4。根据编码取值,按公式(7)计算各评判指标的敏感率γi。编码取值及各评判指标敏感率计算结果记入表6中。
其中:
Bi=X1i+X2i+X3i+······+Xmi
Xmi为第m个滑坡样本第i个指标评判指标值。
表6滑坡样本中各滑坡评判指标特征值及其敏感率
步骤六、滑坡整体稳定性综合评判值的确定
依据表1依次确定出待评价滑坡当前评判指标Xi的特征值Qi,确定其评判指标特征值集Q为:
Q=(Q1,Q2,Q3,Q4,Q5,Q6,Q7) (8)
=(0.4,0.3,0.4,0.4,0.3,0.3,0.2)
根据步骤五求得的滑坡各评判指标Xi的敏感率γi,确定滑坡稳定性评价指标敏感率集Y为:
进而依据滑坡稳定性评价敏感率集Y与其评价指标集Q,采用加权平均法,根据式(10)确定滑坡当前整体稳定性评判值S
S=∑γiQi=0.326 (10)
步骤七、滑坡稳定性阶段划分及监测预警等级的确定
由于0.30≤S<0.35,判断边坡处于加速变形阶段中后期,发生滑坡的概率大,此时应发布橙色预警。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)滑坡位移、降雨及地下水位数据的监测并对获取的数据进行预处理;
(2)滑坡后缘变形裂缝连通率与垂直位移方向率的确定;
(3)滑坡稳定性评判指标与稳定性阶段的划分:根据滑坡稳定性评判指标变化特征,将滑坡分为4个不同的稳定性阶段,即蠕变阶段,匀速变形阶段,加速变形阶段及临滑阶段;
(4)为了实现基于各评判指标对滑坡稳定性程度进行定量判别,依据步骤(3)确定的各评判指标不同稳定性阶段划分的定性与定量判据,提出对各评判指标在蠕变阶段、匀速变形阶段、加速变形阶段、临滑阶段分别赋予特征值0.1、0.2、0.3、0.4;
(5)滑坡稳定性各评判指标敏感率的确定:对待评价滑坡区进行大量滑坡地质条件详细调查与监测的基础上,采用编码取值方法表示各评价指标对滑坡稳定性影响的效果,编码取值依据步骤(4)中评判指标特征值取值(0.1、0.2、0.3、0.4),进而确定各评判指标对滑坡稳定性的敏感率γi;
(6)滑坡整体稳定性综合评判值的确定:根据滑坡稳定性评价敏感率集与其评价指标集,采用加权平均法计算得到滑坡当前整体稳定性综合评判值S;
(7)滑坡稳定性阶段划分及监测预警等级的确定:根据滑坡整体稳定性综合评判值S的大小判断边坡变形破坏的发展阶段,并根据其变形发展阶段将滑坡监测预警等级分为3个预警等级,即黄色预警、橙色预警、红色预警。
2.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法,其特征在于,所述步骤(1)具体包括以下步骤:
1)对待评价滑坡进行初步勘察与测绘,确定滑坡分布范围与尺寸等特征,在滑坡主滑区及后缘引张拉裂缝区、前缘剪出口区选定监测点并设立监测基桩,在距离监测点周边稳定区域设置基准点,然后安装降雨监测系统、地下水位监测系统与位移监测系统,在基准点处利用位移监测系统定期监测并记录监测基桩的滑坡位移数据或位移速率;利用降雨及地下水位监测系统实时开展降雨量与地下水位的监测并记录监测数据;
2)滑坡位移、降雨及地下水位监测数据的预处理:将监测的滑坡位移、降雨量及地下水位数据传输至远程监测室按照监测周期分类预处理,录入Excel表格。
3.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法,其特征在于,所述步骤(2)通过以下步骤确定:
1)后缘变形裂缝连通率的确定:
观测后缘变形裂缝发展情况,根据式(1)计算出滑坡后缘变形裂缝连通率δ:
式中:为后缘侧裂面上裂隙所占面积,S为整个侧裂面面积;
2)垂直位移方向率的确定:
分别记录主滑区监测点垂直位移量与水平位移量的监测数据,根据式(2)确定出主滑区监测点的垂直位移方向率ηi
式中:Dy与Dx分别为主滑区监测点的垂直位移量与水平位移量。
为分析和检测主滑区监测点的垂直位移方向率在监测时间内是否出现突变或发生趋势性降低变化,先统计和确定某一监测点垂直位移方向率的平均值和序列均方差σ:
根据数理统计原理,将垂直位移方向率平均值与垂直位移方向率序列均方差σ的3倍之和作为其稳定性的判据,即:
4.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法,其特征在于,所述步骤(3)以滑坡前缘变形特征、后缘变形裂缝连通率、隆起与沉陷、月变形量、变形量与降雨量的关系、地下水动态以及垂直位移方向率作为滑坡稳定性评判指标,并建立评判指标集:x={前缘变形特征(x1),后缘变形裂缝连通率(x2),隆起与沉陷(x3),月变形量(x4),变形量与降雨量的关系(x5),地下水动态(x6),垂直位移方向率(x7)};根据滑坡稳定性评判指标变化特征,将滑坡分为4个不同的稳定性阶段,即蠕变阶段,匀速变形阶段,加速变形阶段及临滑阶段,即V={蠕变阶段,匀速变形阶段,加速变形阶段,临滑阶段}。各评判指标稳定性阶段的定性与定量判据见表1。
5.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法,其特征在于:所述步骤(5)中的γi根据公式(7)确定,编码取值及各评判指标敏感率计算结果记入表2中;
其中:
Bi=X1i+X2i+X3i+······+Xmi
Xmi为第m个滑坡样本第i个指标评判。
6.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法,其特征在于,依据所述步骤(5)依次确定出待评价滑坡当前各判别指标Xi的稳定性阶段特征值Qi,进而确定其评价指标特征值集Q为:
Q=(Q1,Q2,Q3,Q4,Q5,Q6,Q7) (8)
根据步骤(5)求得的滑坡各评判指标Xi的敏感率γi,确定滑坡稳定性评价指标敏感率集Y为:
Y=(γ1234567) (9)
进而根据滑坡稳定性评价敏感率集Y与其评价指标集Q,采用加权平均法,根据式(10)计算滑坡当前整体稳定性综合评判值S:
S=∑γiQi (10)。
7.根据权利要求1所述的一种边坡稳定性的多指标综合评价与预警方法,其特征在于,所述步骤(7)具体评判如下:
1)当0.1≤S<0.15时,判断滑坡处于蠕变阶段;表明边坡基本稳定,此时无需对边坡进行预警;
2)当0.15≤S<0.25时,判断边坡处于匀速变形阶段,发生滑坡地质灾害的可能性不大,此时也无需对边坡进行预警;
3)当0.25≤S<0.30时,判断边坡处于加速变形阶段初期,发生滑坡的概率较大,此时应发布黄色预警;
4)当0.30≤S<0.35时,判断边坡处于加速变形阶段中后期,发生滑坡的概率大,此时应发布橙色预警;
5)当0.35≤S≤0.40时,判断边坡处于临滑阶段,发生滑坡的概率很大,此时应发布红色预警。
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Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108867666A (zh) * 2018-05-25 2018-11-23 重庆交通大学 基于开挖变形的结构面控制边坡稳定性评价方法
CN109118721A (zh) * 2018-10-31 2019-01-01 河海大学 基于临界雨量推求复合预警指标的方法、装置及预警方法
CN109342568A (zh) * 2018-10-11 2019-02-15 淮海工学院 一种淤泥质海底航道失稳滑塌全周期声纹识别方法
CN109342570A (zh) * 2018-10-11 2019-02-15 淮海工学院 一种淤泥质海底航道失稳滑塌预测预警方法
CN109785584A (zh) * 2019-01-29 2019-05-21 青岛理工大学 复合水动力库岸边坡稳定性预测方法
CN110009872A (zh) * 2019-05-09 2019-07-12 东北大学 一种岩坡工程灾害实时监测预警系统及方法
CN110081853A (zh) * 2019-05-29 2019-08-02 浙江省水利水电勘测设计院 一种基于最危险滑移面的变形监测矢量指标确定方法
CN110261573A (zh) * 2019-05-16 2019-09-20 同济大学 一种高位岩质滑坡稳定性动态数值评价方法
CN110849415A (zh) * 2019-11-07 2020-02-28 中交天航港湾建设工程有限公司 一种降雨点位布设及监测系统及方法
JP2020084589A (ja) * 2018-11-27 2020-06-04 株式会社高速道路総合技術研究所 斜面安定性評価システム、及び斜面安定性評価方法
CN111623722A (zh) * 2020-07-29 2020-09-04 湖南致力工程科技有限公司 一种基于多传感器的边坡变形立体监测系统和方法
CN111667125A (zh) * 2020-08-10 2020-09-15 成都嘉捷信诚信息技术有限公司 一种滑坡位移预测方法、滑坡位移预测装置及存储介质
CN111861107A (zh) * 2020-06-08 2020-10-30 中国地质大学(武汉) 一种基于强度折减法的滑坡动态稳定性评价方法
CN112085921A (zh) * 2020-08-20 2020-12-15 青岛地质工程勘察院(青岛地质勘查开发局) 一种基于位移与动力多参数的滑坡综合监测预警方法
CN112526104A (zh) * 2020-11-06 2021-03-19 马鞍山矿山研究总院股份有限公司 一种边坡稳定性监测测预警方法、系统、介质
CN112697032A (zh) * 2020-12-09 2021-04-23 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 一种隧道底部结构变形综合监测方法
CN112945197A (zh) * 2021-01-28 2021-06-11 中国地质大学(武汉) 一种边坡体稳定性监测装置及方法
CN113295212A (zh) * 2021-05-26 2021-08-24 西北大学 应用多监测点协同作用的滑坡整体稳定性安全预警系统
CN113418496A (zh) * 2021-05-26 2021-09-21 深圳市北斗云信息技术有限公司 边坡变形监测预警方法、系统及智能终端
CN114333257A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 一种滑坡变形速率临界值确定及滑坡预警方法
CN114333249A (zh) * 2022-01-14 2022-04-12 四川九洲北斗导航与位置服务有限公司 滑坡预警方法和装置
CN114495428A (zh) * 2021-12-23 2022-05-13 北京中关村智连安全科学研究院有限公司 一种滑坡灾害早期预警方法及系统
CN115512531A (zh) * 2022-09-28 2022-12-23 重庆地质矿产研究院 一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法
CN115587434A (zh) * 2022-09-28 2023-01-10 重庆市二零八地质环境研究院有限公司 一种定量评价降雨引起滑坡变形的滞后效应的评价方法
CN116739184A (zh) * 2023-08-08 2023-09-12 四川川核地质工程有限公司 一种滑坡预测方法及系统
CN115311821B (zh) * 2022-08-09 2023-12-01 新疆疆纳矿业有限公司 一种基于数字孪生技术的地质灾害智能监测云平台

Cited By (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108867666A (zh) * 2018-05-25 2018-11-23 重庆交通大学 基于开挖变形的结构面控制边坡稳定性评价方法
CN109342568A (zh) * 2018-10-11 2019-02-15 淮海工学院 一种淤泥质海底航道失稳滑塌全周期声纹识别方法
CN109342570A (zh) * 2018-10-11 2019-02-15 淮海工学院 一种淤泥质海底航道失稳滑塌预测预警方法
CN109342570B (zh) * 2018-10-11 2021-04-20 江苏海洋大学 一种淤泥质海底航道失稳滑塌预测预警方法
CN109118721A (zh) * 2018-10-31 2019-01-01 河海大学 基于临界雨量推求复合预警指标的方法、装置及预警方法
JP2020084589A (ja) * 2018-11-27 2020-06-04 株式会社高速道路総合技術研究所 斜面安定性評価システム、及び斜面安定性評価方法
JP7094208B2 (ja) 2018-11-27 2022-07-01 株式会社高速道路総合技術研究所 斜面安定性評価システム、及び斜面安定性評価方法
CN109785584A (zh) * 2019-01-29 2019-05-21 青岛理工大学 复合水动力库岸边坡稳定性预测方法
CN110009872A (zh) * 2019-05-09 2019-07-12 东北大学 一种岩坡工程灾害实时监测预警系统及方法
CN110261573A (zh) * 2019-05-16 2019-09-20 同济大学 一种高位岩质滑坡稳定性动态数值评价方法
CN110261573B (zh) * 2019-05-16 2021-09-03 同济大学 一种高位岩质滑坡稳定性动态评价方法
CN110081853A (zh) * 2019-05-29 2019-08-02 浙江省水利水电勘测设计院 一种基于最危险滑移面的变形监测矢量指标确定方法
CN110081853B (zh) * 2019-05-29 2020-09-15 浙江省水利水电勘测设计院 一种基于最危险滑移面的变形监测矢量指标确定方法
CN110849415A (zh) * 2019-11-07 2020-02-28 中交天航港湾建设工程有限公司 一种降雨点位布设及监测系统及方法
CN111861107B (zh) * 2020-06-08 2021-03-30 中国地质大学(武汉) 一种基于强度折减法的滑坡动态稳定性评价方法
CN111861107A (zh) * 2020-06-08 2020-10-30 中国地质大学(武汉) 一种基于强度折减法的滑坡动态稳定性评价方法
CN111623722A (zh) * 2020-07-29 2020-09-04 湖南致力工程科技有限公司 一种基于多传感器的边坡变形立体监测系统和方法
CN111667125A (zh) * 2020-08-10 2020-09-15 成都嘉捷信诚信息技术有限公司 一种滑坡位移预测方法、滑坡位移预测装置及存储介质
CN112085921A (zh) * 2020-08-20 2020-12-15 青岛地质工程勘察院(青岛地质勘查开发局) 一种基于位移与动力多参数的滑坡综合监测预警方法
CN112085921B (zh) * 2020-08-20 2022-11-11 青岛地质工程勘察院(青岛地质勘查开发局) 一种基于位移与动力多参数的滑坡综合监测预警方法
CN112526104A (zh) * 2020-11-06 2021-03-19 马鞍山矿山研究总院股份有限公司 一种边坡稳定性监测测预警方法、系统、介质
CN112697032A (zh) * 2020-12-09 2021-04-23 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 一种隧道底部结构变形综合监测方法
CN112945197A (zh) * 2021-01-28 2021-06-11 中国地质大学(武汉) 一种边坡体稳定性监测装置及方法
CN113418496A (zh) * 2021-05-26 2021-09-21 深圳市北斗云信息技术有限公司 边坡变形监测预警方法、系统及智能终端
CN113295212A (zh) * 2021-05-26 2021-08-24 西北大学 应用多监测点协同作用的滑坡整体稳定性安全预警系统
CN114495428A (zh) * 2021-12-23 2022-05-13 北京中关村智连安全科学研究院有限公司 一种滑坡灾害早期预警方法及系统
CN114333257A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 一种滑坡变形速率临界值确定及滑坡预警方法
CN114333249A (zh) * 2022-01-14 2022-04-12 四川九洲北斗导航与位置服务有限公司 滑坡预警方法和装置
CN115311821B (zh) * 2022-08-09 2023-12-01 新疆疆纳矿业有限公司 一种基于数字孪生技术的地质灾害智能监测云平台
CN115512531A (zh) * 2022-09-28 2022-12-23 重庆地质矿产研究院 一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法
CN115587434A (zh) * 2022-09-28 2023-01-10 重庆市二零八地质环境研究院有限公司 一种定量评价降雨引起滑坡变形的滞后效应的评价方法
CN116739184A (zh) * 2023-08-08 2023-09-12 四川川核地质工程有限公司 一种滑坡预测方法及系统
CN116739184B (zh) * 2023-08-08 2023-11-07 四川川核地质工程有限公司 一种滑坡预测方法及系统

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