灌溉型黄土滑坡变形监测及预测方法研究

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1、分类号:P2210710-2015126036硕士学位论文灌溉型黄土滑坡变形监测及预测方法研究曲轩宇导师姓名职称王利副教授申请学位类别工学硕士学科专业名称大地测量学与测量工程论文提交日期2018年4月23日论文答辩日期2018年6月6日学位授予单位长安大学IrrigationLoessLandslideDeformationMonitoringandForecastModelAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：QuXuanyuSupervisor：

2、AssociateProf.WangLiChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明摘要我国黄土分布十分广泛，由于黄土独特的地质结构，以及人类水事活动的增多，灌溉型黄土滑坡地质灾害频发，对当地人民的生产生活造成极大影响。因此，对黄土滑坡开展定期的变形监测和分析预测等工作具有重要意义。滑坡变形监测及预测一直是工程地质领域内研究的热点问题之一，但当前对于灌溉型黄土滑坡变形监测及预测的研究大多采用单一的变形监测技术，相应的预测模型精度较低且适用性较差。针对上述问题，本文以陕西庙店

3、滑坡为研究对象，研究灌溉型黄土滑坡变形监测及预测方法。本文采用多种变形监测技术对其进行变形监测并分析变形机制，利用无偏灰色Verhulst模型等单一模型和四种组合预测模型对滑坡变形进行预测，分析各种模型预测的精度及可行性。本文主要研究内容和成果包括：（1）根据庙店滑坡实地考察结果，顾及灌溉、降雨、地形复杂等灌溉型黄土滑坡诱发因素，采用多种监测方法对庙店滑坡进行连续的变形监测，获取了滑坡体的变形信息及气象数据；（2）针对目前灌溉型黄土滑坡变形监测手段单一等问题，通过对全站仪、GNSS、位移计等多种技术方法

4、监测结果的对比分析，从时间、空间特性及影响因素三方面对庙店滑坡进行稳定性研究，发现滑坡体累积变形与累积降雨量呈极强的非线性相关关系，并可以用幂函数模型来描述；（3）针对目前滑坡单一预测模型精度较低、建模所需数据较多等问题，将无偏灰色Verhulst模型应用于庙店滑坡变形预测，结果表明：采用该模型进行预测的平均绝对误差和相对误差分别为7.3mm和4.8%，且与指数平滑模型、kalman滤波模型、GM（1,1）模型等常用的滑坡预测模型相比，该模型具有较高的预测精度；（4）针对目前滑坡组合预测模型适用性较差等

5、问题，将线性组合、修正线性组合以及基于误差修正原理的组合预测理论应用于滑坡变形预测，并将预测结果与常用的最优加权组合模型进行对比，结果表明：修正线性权组合预测模型预测能力最为稳定，预测误差极值最小，而最优加权组合模型预测的平均绝对误差最小。在抗差性实验中，经典权组合预测模型的抗差性最强。关键词：黄土滑坡；变形监测；无偏灰色Verhulst模型；组合预测模型；预测IAbstractLoessiswidelydistributedinChina.Duetotheuniquegeologicalstructu

6、reofloess,geologicaldisastersintheloess-coveredareasarefrequent.Anditseriouslyaffectslocalpeople'spropertyandsecurity.Therefore,ithasagreatsignificancetocarryoutregularmonitoring,analysis,andpredictionofloesslandslides.LandslideMonitoringandPredictionres

7、earchhasalwaysbeenoneofthehottopicsinthefieldofengineeringgeology.However,mostofthestudiesonthemonitoringandpredictionoftheirrigatedloesslandslidescurrentlyuseasingledeformationmonitoringtechnique,andthecorrespondingpredictionmodelhaslowaccuracyandpoorap

8、plicability.InordertosolvetheseproblemsTakingtheMiaodianLandslideastheresearcharea,thispaperusesavarietyofdeformationmonitoringtechnologiessuchasthetotalstationandmeteorologicalinstrumentstomonitorthestabilityoftheMiaodian