r-s分析法在堆积层滑坡预测预报的应用

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1、R/S分析法在堆积层滑坡预测预报的应用：堆积层滑坡是指发生在第四系及近代松散堆积层的一类滑坡，具有分布广、规模大、突发性强、且危害性严重的特点，堆积层滑坡的监测是地质灾害预测预报的核心内容。对监测数据的非线性分形分析评价及对边坡稳定性的预测具有重要的社会和经济意义。本论文以新滩滑坡的监测位移数据为例，运用R／S分析法对堆积层边坡监测位移时间序列进行分析，得出了Hurst指数随边坡稳定性发展的变化规律，并利用此规律对八字门滑坡进行预测。　　关键词：堆积层滑坡；位移分形；R/S分析法；预测预报　　1前言　　滑坡预报的核心是预报方法与失稳判据[1]，国内外在

2、滑坡灾害预测及边坡稳定性分析方面已取得显著的进展。这些研究成果一般采用传统的力学、统计学方法，但是滑坡的孕育发展是一个复杂的过程，其中，堆积层滑坡是指发生在第四系及近代松散堆积层的一类滑坡，该类边坡是一个具有众多因素、结构复杂、功能综合的巨大系统组成的[2]。非线性科学如突变理论、混沌理论和分形理论等正是以处理复杂系统见长，于是人们将处理复杂系统的非线性科学引入滑坡灾害地质过程的演化系统，相继建立了一些描述斜坡演化的非线性动力学方程。　　2分形参数Hurst指数及其在堆积层滑坡预测预报中的作用与意义　　(2)如果0.5

3、性，一个量在过去的一段时间内有增加的趋势意味着在将来的同一个时间段内也有增加的趋势，反之亦然．并且H值越接近1，持续性越强。　　(3)如果0

4、化且具有相对稳定性，表明边坡稳定性和位移值具有持久增大的趋势，其稳定状态将不发生变化，H指数相对值越大，边坡稳定性越具有持久性，其稳定性相对也就越高。当0

5、结果不受其他区间数据影响，每一个数据必属于、且只属于一个区间，然后对每一个区间分别计算Hurst指数。贺可强，孙林娜，王思敬[7]用这种分区方法，取得良好效果。　　1、等间距分段处理结果及分析　　深入分析1978年1月至1984年12月14个区间两个监测点的Hurst指数变化，我们可以看到随着时间变化，位移Hurst指数存在先增大后下降的趋势，大约在1982年7月至12月达到峰值（0.93左右），此后有曲折下降的趋势。　　2、不等间距分段处理结果及分析　　新滩滑坡的变形时期按照位移速度的大小分为初始蠕变期，匀速变形期，加速变形期，剧变破坏期（如图1）。

6、计算各个阶段的位移Hurst指数值以及变化如图3所示。　　3.3八字门滑坡的位移Hurst指数及其预测预报　　由图4可知，两个监测点的位移Hurst指数均稳定在0.84以上，最大值为0.91左右，还未达到峰值（0.93），且各段差距不大，总体上处在Hurst指数曲折上升阶段。从新滩滑坡得出来的规律可推知八字门滑坡的稳定性具有持久性，近期不会出现滑动，滑坡目前处于初始蠕滑阶段。　　4结论　　本论文应用R/S分析法对新滩滑坡的位移数据进行分析计算，得出如下结论：　　（1）边坡位移Hurst指数随着边坡稳定性的发展演化，呈现出先曲折增大后曲折减小的趋势，峰指

7、大约为0.93左右，当边坡稳定性降低时出现降维现象，降幅为0.2左右。　　（2）计算出临界降维值DH，取DH为边坡整体失稳判据，监测点降维后的Hurst指数均小于DH，由此可作为一个边坡整体失稳的预测预报判据。　　（3）不同稳定阶段的Hurst指数值不同，：堆积层滑坡是指发生在第四系及近代松散堆积层的一类滑坡，具有分布广、规模大、突发性强、且危害性严重的特点，堆积层滑坡的监测是地质灾害预测预报的核心内容。对监测数据的非线性分形分析评价及对边坡稳定性的预测具有重要的社会和经济意义。本论文以新滩滑坡的监测位移数据为例，运用R／S分析法对堆积层边坡监测位移时

8、间序列进行分析，得出了Hurst指数随边坡稳定性发展的变化规律，并利用此规律对八字门滑坡进行预