岩土力学 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (S1): 593-602.doi: 10.16285/j.rsm.2022.1780

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间歇式滑坡变形力学机制与单体预警案例研究

吴爽爽1,胡新丽2,孙少锐1,魏继红1   

  1. 1.河海大学 地球科学与工程学院,江苏 南京 211100;2.中国地质大学(武汉)工程学院,湖北 武汉 430074
  • 收稿日期:2022-11-15 接受日期:2023-02-18 出版日期:2023-11-16 发布日期:2023-11-19
  • 作者简介:吴爽爽,男,1993年生,博士,博士后,讲师,主要从事滑坡灾害预测预警与风险评价研究。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(No. 42307193, No.42020104006)。

A case study of mechanism for intermittent deformation and early warning of landslides

WU Shuang-shuang1, HU Xin-li2, SUN Shao-rui1, WEI Ji-hong1   

  1. 1. School of Geosciences and Engineering, Hohai University, Nanjing, Jiangsu 211100, China; 2. Faculty of Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, Hubei 430074, China
  • Received:2022-11-15 Accepted:2023-02-18 Online:2023-11-16 Published:2023-11-19
  • Supported by:
    This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (42307193, 42020104006).

摘要: 水库区水位波动条件下常诱发滑坡阶跃,阶跃指滑坡的变形突然发生、戛然而止,位移曲线呈多台阶状,具有间歇式、突发、(准)周期性的特点。选取典型阶跃型水库滑坡案例,在现场多年监测工作基础上,揭示滑坡变形特征,引入黏滑理论,阐明滑坡阶跃力学机制;其次,考虑现有预警方法在阶跃型滑坡中的局限性,基于机器学习开发预警新方法。结果表明:渗流作用下滑带土黏滑可能是滑坡阶跃的力学机制;采用多机器学习算法,选取人工神经网络(artificial neural network,ANN)和C5.0算法综合确定了西南库区某大型滑坡水位与水位变化率阈值,建立了该二维预警阈值间的反比例数学关系,预警准确率达86.7%。该研究将黏滑理论引入滑坡力学机制分析中,并基于多机器学习算法综合确定预警阈值,为相关研究及应用提供借鉴。

关键词: 滑坡, 水位, 黏滑, 阈值, 接收者操作特征曲线(ROC曲线), 机器学习

Abstract: Landslide with stepwise deformation often occurs under water level fluctuations in reservoir areas. Its displacement curve is multi-step, with intermittent, sudden, (quasi) periodic characteristics. This study selects a typical reservoir landslide case with the stepwise feature. Based on years of on-site monitoring, the feature of stepwise deformation is revealed. A theory of stick-slip is introduced to reasonably explain the mechanism of stepwise deformation. Secondly, considering the limitations of existing methods in the early warning for this landslide type, a new method of threshold definition and warning is developed based on machine learning. The results show that the seepage effect controls the process of stick-slip of the sliding zone soils. It is the likely mechanism of stepwise deformation of the landslide. Moreover, based on artificial neural network (ANN) and C5.0 algorithms, a two-dimensional threshold scheme for water level factor is defined, and the inverse proportional relationship between water level and rate of water level change is founded. The accuracy rate of early warning reaches 86.7%. This case study provides references for the introduction of the concept of stick-slip into landslide mechanism studies and machine learning techniques into threshold definition.

Key words: landslide, water level, stick-slip, threshold, receiver operating characteristic (ROC) curve, machine learning

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