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题名考虑降雨滞后效应的八字门滑坡位移预测研究
被引量：10
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作者
尚敏
张惠强
廖芬
熊德兵
赵国飞
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机构
湖北省地质灾害防治工程技术研究中心
三峡库区地质灾害教育部重点实验室
湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站
三峡大学土木与建筑学院
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出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期242-250,共9页
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基金
湖北省自然科学基金面上项目(2017CFB534)
湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站开放研究基金项目(2018KTL09)
广东省普通高校重点领域专项(2021ZDZX4074)。
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文摘
降雨是诱发滑坡变形的重要因素且具有一定的滞后性,已是滑坡研究领域的共识,在滑坡位移预测中考虑降雨滞后效应,可以提高预测的可靠度。本研究以八字门滑坡为例,从滑坡变形特征和监测数据出发,选择日降雨量作为解释变量,滑坡日位移作为被解释变量,建立分布滞后模型,确定了降雨响应位移的滞后期为12天,并估算滑坡日位移,结果表明分布滞后模型能够基本反映滑坡位移变化趋势和突变点,但精度不理想。故将滞后期内的降雨以累积降雨量的形式予以考虑作为位移影响因素之一,并纳入库水位变化速率和滑坡自身位移因素,采用位移预测组合模型—灰色神经网络模型对八字门滑坡的日位移进行预测,结果表明此模型能够准确预测出八字门滑坡日位移突变点及变化趋势,预测值和实际值平均绝对百分比误差11.98%,预测精度88.02%,最大偏差2 mm。考虑降雨滞后效应的灰色神经网络预测模型丰富了滑坡位移预测理论,可为八字门滑坡的预警预报提供理论支持,也可为此类堆积体滑坡的科学监测和防治提供建议。
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关键词
位移预测
灰色神经网络
八字门滑坡
降雨滞后效应
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Keywords
displacement prediction
grey neural network
Bazimen landslide
rainfall lag effect
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分类号
P642.22
[天文地球—工程地质学]
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
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