黄茨滑坡时间预测反分析研究

1、黄茨滑坡时间预测反分析研究摘要：滑坡时间预报在保护人员财产免受损失方面具有重要的现实意义，合适的预报模型是预报成功的关键。针对滑坡系统的模糊性、不确定性等特点，采用了灰色系统预报滑坡时间。以黄茨滑坡的预测为例，通过对滑坡的地质背景、滑坡的成因、发生与发展过程的分析， 结合监测资料，对黄茨滑坡的时间预报作反分析，得出滑坡发生时间的预测值及预测滑坡变形发展曲线，并将该结果与实际监测结果进行对比分析，以验证该灰色模型在滑坡时间预报中的适用性。结果表明，灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报中是可行的；时间预报结果与滑坡的实际滑动时间基本吻合，预测滑坡变形曲线基本与位移监测值展布趋势一致。合理的位

2、移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度。关键词：滑坡，时间预报，Verhulst模型，反分析1 引言滑坡是自然界中危害仅次于地震和洪水的地质灾害。我国70%的地域属于山区，随着社会经济发展步伐的不断加快，工程建设不断向山区延伸，滑坡灾害更为突出1。对滑坡地质灾害进行定量预测和危险评价，是滑坡研究的核心问题2， 3。长期以来，国内外滑坡研究人员对滑坡活动的时间预测预报工作倾注了极大的热情，投入了大量的人力物力。虽然成功地对一些滑坡进行了临滑预报，但由于滑坡活动的复杂性和不确定性，其预测预报的成功率仍然很低4。因此，对滑坡活动进行时间预

3、测预报研究，具有重要的学科理论和工程实践意义。据许强5等研究，滑坡时间预报可以分为确定性预报模型、统计预报模型和非线性预报模型。滑坡具有模糊性、灰色不确定性等特点，灰色模型较适用于滑坡时间预报6-8。Verhulst模型是非线性预报模型的一种9，德国生物学家Verhulst在1987年研究生物的繁殖规律时发的。该灰色模型可以较好地模拟生物种群的繁衍、生长、成熟和消亡的过程，在预报系统的未来运行状态方面具有明显优势，已广泛运用于交通、工业、农业、经济等领域。晏同珍10教授认为滑坡也有一个变形、破坏、发展和破坏的过程，二者具有一定的相似性，于是把这一灰色模型引进到滑坡位移时间预报中。铁道科学研究院

4、西北分院于黄茨滑坡（1995，甘肃）剧烈滑坡前成功预报该滑坡，成为我国滑坡时间预报方面成功的典型案例，并积累了宝贵的监测数据。本研究采用Verhulst灰色模型，结合黄茨滑坡位移监测信息，对该滑坡临滑时间预报进行反分析，并和实际监测值进行对比分析，以验证灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报中的适用性11。2 Verhulst预报模型基本原理本文采用基于位移信息的Verhulst灰色模型。早在1988年该模型就由晏同珍应用于滑坡的时间预报研究中，1996年殷坤龙、晏同珍等进一步发展完善9， 10。其微分方程形式如下：dxdt=ax-bx2 （1）其中，a，b是系数，用灰色系统模型求解，其解

5、为：tr=-talnbx1a-bx1+t1 （2）系数a，b的灰色求解：滑坡位移监测数据（等时间距t）：x01，x02，x0n；累加生成操作（AGO）生成数列：x11，x12，x1n （x1k=x01+x02+x0k）根据原始数据观测数据及累加时辰数列建立矩阵A、B、YN；A=12x11+x2112x21+x3112xn-11+xn1 B=-12x11+x212-12x21+x312-12xn-11+xn12 YN=x20，x30，xn0a、b系数据式（3）求解：ab=A:BTA:B-1A:BTYN （3）3 黄茨滑坡概况黄茨滑坡是位于甘肃省兰州市的一个典型的由灌溉引发的台缘滑坡，其位于兰州市

6、中心以西近70km处一称为黑台的台地的南缘。1994年8月1995年1月，铁道部科学研究院西北分院对其进行了长达半年的监测，积累了大量的监测资料，并对滑坡的发生作出了成功的预报。3.1 气候特征与水文特征该地区属温带半于旱气候， 干旱少雨， 年均降雨量约250mm。因该台地由黄河四级阶地构成， 高出二级阶地地面约l00m(三级阶地缺失)，所以基本上杜绝了周围地表水和地下水的补给。台地地层由上至下可分为三层:a)上部为厚40余m的冲积黄土。其中上部2030m为结构疏松的Q3淡黄色黄土；下部10m左右为结构致密，且见明显水平层理的Q2棕色一棕红色黄土12。b)黄土上下边是数米厚的卵石层。c)下部基

7、岩为暗红色白里系泥岩夹泥质砂岩，多成单斜状，以10°20°倾向南西方向。3.2 滑坡成因分析该滑坡不仅规模巨大(体积近60Mm3)，而且所在地地形复杂，有高陡的巨大临空面。据钻孔资料揭示，基岩顶面刚好以10°20°角倾向临空面， 易形成沿基岩顶面的顺层滑动13。滑坡所在地地层确定了渗水(疏松多孔的淡黄色黄土)、相对隔水(比较致密的棕红色黄土)、渗水(卵石层)、相对隔水(白奎系红层)这种特殊的水文地质条件。该条件对滑坡的形成起到了两个方面的推动作用：首先，地下水沿基岩顶面的顺层流动使细粒砂土发生潜蚀和液化，同时这种流动还有利于在适当部位形成软弱面或软弱带；

8、另外，因上部Q3黄土有较好的透水性，而下部Q2黄土相对隔水，这就导致地下水排泄受阻，孔隙水压力升高，可能引发浮动滑坡。4 黄茨滑坡时间预报反分析滑坡体上不同部位的变形和破坏发展情况不同，时间预报应尽量选择不同部分的位移监测数据进行综合分析。根据当时所收集的资料，电子单点位移计A7、B2均位于滑坡后缘，且A7的监测线跨越了后缘裂缝，所记录的数据可以充分说明滑坡当时的变形破坏情况。这里用A7、B2所采集的日位移量数据进行滑坡临滑时间预报。位移监测起始时间为1995年1月23日至1995年1月29日，如表1。表1 黄茨滑坡位移检测表时间23日24日25日26日27日28日29日A7位移/（mm/da

9、y）7.07.06.03.09.08.48.0B2位移/（mm/day）3.27.814.120.227.034.542.0用Matlab编制相应的程序，经过计算后可得到a、b值，从而得到滑坡时间的预测值。据A7位移信息，预计滑坡发生时间为1月28日16时。据B2位移信息，预计滑坡发生时间为2月3日7时。滑坡实际发生时间为1月30日3时，预测值与实际值虽有一定程度的误差，但基本吻合。以B2位移监测点为例，根据计算得到的a、b值（a0.4432，b0.0001）和氏模型的微分方程，可分别计算得到B2监测点在未来各时间点的位移值，从而得到B2监测点位移时间预报曲线。据曲线可以推测得出滑坡体在未来一

10、段时间的变形发展趋势，以供预报工作参考，结果如图1所示。图1 B2监测点位移时间预报曲线由图1知，据Verhulst模型得到的位移预报曲线，滑坡从1995-01-28已经进入明显加速蠕变阶段。Verhulst模型的累积位移时间预报与实测结果拟合较好。由图1的Verhulst位移时间预报曲线可以看出，位移进入加速上升阶段，预示大规模滑坡即将发生。灰色Verhulst模型要求原始监测数据具有非负、等时距、单调等特征，当原始数据波动较大时，模型的精度较低，可以考虑用一定的数学方法处理原始数据，减少其波动性14。实际监测预报工作中，也不能仅凭一个点的预报结果就做出结论。如果增加样本量，并采用一定的数学

11、办法如插值处理原始数据，剔除病态数据，预计预报精度会有进一步的提高。此外，合理的位移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度15。实际滑坡的发生是一个复杂的地质过程，受地层条件、水文条件、气候特征及人类活动等因素的影响，各滑坡的主要因素及变形机理也不尽相同。因此滑坡时间预报模型的选用需要据实际情况选用，不可千篇一律地采用同一个预报模型进行预报。这里采用Verhulst灰色模型对黄茨滑坡时间预报的反分析虽然与实际监测结果存在一定的出入，但整体上看，灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报是可行的。5 结论通过对黄茨滑坡的临滑时间预报反分

12、析所作出的结论，得出了灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报的几点结论和建议：a、滑坡和生物体具有类似生长、生熟、消亡的过程，灰色Verhulst模型应用于黄茨滑坡时间预报，经检验是可行的。b、经过反分析计算，黄茨滑坡时间预报结果与滑坡的实际滑动时间基本吻合，预测滑坡变形曲线基本与位移监测值展布趋势一致。c、合理的位移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度。参 考 文 献 1 黄润秋. 论滑坡预报J. 国土资源科技管理. 2004(06): 15-20. 2 殷坤龙. 滑坡灾害预测预报分类J. 中国地质灾害与防治学报. 2003(

13、04): 15-21. 3 吴益平，殷坤龙. 滑坡数据库管理信息系统J. 水文地质工程地质. 1997(01): 14-16. 4 易顺民. 滑坡活动时间预测预报研究现状与展望J. 工程地球物理学报. 2007(02): 157-163. 5 许强，黄润秋，李秀珍. 滑坡时间预测预报研究Z. 中国甘肃兰州: 20107. 6 吴益平，滕伟福，李亚伟. 灰色-神经网络模型在滑坡变形预测中的应用J. 岩石力学与工程学报. 2007(03): 632-636. 7 吴益平，唐辉明，葛修润. BP模型在区域滑坡灾害风险预测中的应用J. 岩土力学. 2005(09): 1409-1413. 8 吴益平，李亚伟. 灰色-进化神经网络模型在深埋隧道围岩变形预测中的应用J. 岩土力学. 2008(S1): 263-266. 9 周柏成，王磊，杨辉建. 两种数学模型在黄茨滑坡预报中的应用研究J. 科技资讯. 2007(18): 1-3.10 殷坤龙，晏同珍. 滑坡预测及相关模型J. 岩石力学与工程学报. 1996(01): 1-8.11 李先福，魏雨溪，杨红梅. 黄茨滑坡时间预报反分析J. 武汉工程大学学报. 2013(04): 52