[发明专利]一种基于时滞相关性分析预测滑坡变形的方法

说明书

本发明公开了一种基于时滞相关性分析预测滑坡变形的方法，涉及滑坡预测技术领域，包括S1：获取观测序列、S2：数据的预处理、S3：时滞互相关分析、S4：确定预测模型参数、S5：时滞GM(1,3)模型预测、S6：模型对比评估，利用新浦滑坡的GNSS位移监测数据、奉节气象站降雨量数据以及三峡库区库水位数据，通过对监测区内9个GNSS点的位移速度序列与降雨量、库水位序列进行时滞互相关分析，确定出时滞参数，进而应用多参数的灰色系统理论方法，建立了时滞GM(1,N)预测模型，并对滑坡位移速率进行预测验证，本方法对滑坡的预测值相比传统模型预测值更准确。

技术领域

本发明涉及滑坡预测技术领域，具体是涉及一种基于时滞相关性分析预测滑坡变形的方法。

背景技术

我国每年地质灾害频发，滑坡在所有类型的地质灾害中占比近70％。三峡库区地质条件复杂，库岸裂隙发育，分布了多达2619处涉水滑坡，其中700余处滑坡在库区蓄水运营后有复活迹象，是我国地质灾害的重灾区。受季节性强降雨以及周期性库区水位涨落等因素影响，库岸滑坡的失稳变形机制十分复杂。因此，分析此类滑坡变形特征，研究如何充分利用库水位、降雨、位移等监测数据对滑坡进行预测预报对库岸滑坡防灾减灾具有切实意义。

现阶段的研究热点主要基于多源数据建立综合预测模型，即通过综合分析外界影响因子对滑坡的作用机制而建立的基于位移-诱因的预测模型，并且取得了一系列成果。要实现对复杂滑坡系统的科学分析与预测，就必须对多影响因子进行综合分析，这一点已成为学界的共识。

灰色理论研究的是复杂、作用机理不明确的系统。在滑坡从缓慢蠕变到变形失稳的全过程中，受到多种因素的影响，一般包括地质地貌、地层岩性、降雨库水位等诱发因素、人类工程活动等。由于无法准确描述每项因素的影响程度与作用机理，导致滑坡的变形机理并不完全明确，多种影响因素并存也给定量分析滑坡形变带来了不确定因素。因此，滑坡具有明显的灰色系统特征。采用多变量的灰色系统建模方法，可以综合利用其顾及多影响因子以及灰色系统的特性，整体、全局、动态的分析预测滑坡位移。

然而，很多研究指出滑坡位移速率对降雨，库水位涨落等诱发因素的响应具有一定的滞后性，即当期降雨及库水位涨落的影响并不会立刻在滑坡位移速率上显现出来，而是会在若干天后才能在位移速率上体现。这是由于库水位快速下降会导致坡体内地下水与外部库水位产生高差，即坡体内地下水位下降速度滞后于库水位下降速度，进而产生一定的渗透压力，渗透力指向坡体外部。另一方面，长时间的降雨使得地表水渗入滑坡体中，增加了滑坡体的自重和下滑力，同时软化了滑带土，摩擦力减小，进而导致滑坡变形加速。在库水位下降和强降雨相互叠加的双重影响下，滑坡变形加剧。这些诱发因素对滑坡产生影响需要一定的时间，如果不顾及这一时滞因素，必将使得预测结果偏离，因此，在利用多源诱发因子进行分析预测时，首先要对该因素进行时滞分析。但是当前大多数对这一时滞特征的研究只停留在定性分析而少有定量研究。

因此亟需一种能够顾及多源诱发因子时滞特性的滑坡变形预测方法，以实现滑坡变形的超前预测预报。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种综合考虑多种滑坡诱发因素与滑坡变形的滞后关系，以实现超前精准预测滑坡变形的方法。本发明的技术方案是：一种基于时滞相关性分析预测滑坡变形的方法，包括以下步骤：

S1：获取观测序列：在水库滑坡体上设置多个监测点，获取各监测点滑坡地表在一定时间内的累计位移变化数据、各监测点滑坡地表在一定时间内位移速率的变化数据、一定时间内日降雨量和水库水位高度变化数据；

S2：数据的预处理：对得到的波动较大位移速率时间序列，降雨量时间序列，水库水位高度变化序列进行粗差剔除与平滑处理；