一种滑坡监测数据对数拟合的预测预报方法
【技术领域】：
[0001] 本发明涉及一种滑坡预测预报方法，尤其是针对一次滑动型滑坡监测数据对数拟 合的预测预报方法。
【背景技术】：
[0002] 滑坡预测预报的方法一般可以分为以下四类：
[0003] 1、基于实测资料的经验方法（典型曲线法、剖面函数法）：通过对滑坡进行实时监 测（包括应力监测和位移监测），确定各种应力位移值的函数形式（解析公式、曲线或表格 等）和预计参数的经验公式。
[0004] 2、试验（包括现场试验和室内试验）：通过试验方法求出岩土体的力学参数（粘 聚力和摩擦角等），采用理论方法（不平衡推力法，Janbu法，Sarma法等）计算其稳定性系 数，进而预测滑坡的稳定性。
[0005] 3、模型模拟：通过建立相似模型，模拟滑坡形态，滑动过程以及滑坡诱因等，其关 键在于相似性的确定（不仅仅是几何相似，也包括材料相似以及重力加速度等方面的相似 拟合。）
[0006] 4、除此之外，有限单元，离散元等方法也经常用于模拟滑坡的应力和变形特征；非 线性方法（模糊评价，神经网络等）在滑坡稳定性预测预报也有广泛应用。
[0007] 滑坡的预测预报从M. Saito提出滑坡时间预报经验公式算起，已有四十多年历 史。研宄从定性到定量，从简易监测到GPS和三维精确监测，从稳定性系数计算到引入影响 因素，应用非线性方法，滑坡预测的理论和方式逐渐多样化，复杂化和精确化。
[0008] 我国在滑坡预测预报方面大致可分为三个阶段：60-70年代，主要是定性判断，辅 以少量定量计算，监测方式简单且单一； 80年代，逐渐过渡到定量计算，主要以位移进行定 量预报；90年代以后，引入非线性方法，神经网络等方法，同时关注影响因素，将定量的数 据（位移和应力）与影响因素相结合。
[0009] 滑坡预报中，Saito以大量实验证明，土体滑坡加速滑动蠕变速率与破坏时间成线 性相关，并以此建立了预测模型（Satio M. 1965, Forcasting the time to occurrence of a slope failure, Proc. 6th Int.Conf.S.M. F.E, Montreal, 2:537-541)，这是前期滑坡的经 验预测，也被认为是滑坡预报的开始；许强等（许强，黄润秋，1995,加卸载响应比理论探讨 边坡失稳前兆，中国地质灾害与防治学报，6(2) :25-30)通过滑坡的位移和应力的分析，对 加荷卸荷状态下的滑坡进行预报；沈强等（沈强，陈从新，汪稳，2006,边坡位移预测的RBF 神经网络方法，岩石力学与工程学报，25 (51) : 2882~2887.)利用非线性方法，实现样本的 反复学习处理，建立了滑坡位移预报模型。
[0010] CN103605903A公开了一种"滑坡时间中短期预报方法"以位移动态为参数，建立了 滑坡时间中短期预报多项式模型，该方法采用二次函数对滑坡进行预报，通过不同曲线形 式的拟合，对滑坡的预测结果进行对比分析；二次函数的二阶偏导为常数，即该模型假设加 速度是一个与时间无关常数项。
【发明内容】
：
[0011] 本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提供一种考虑到加速度随时间的变 化，进而分析其受力过程，通过滑坡位移监测，采用对数模型对滑坡的稳定性和失稳时间进 行判断和预测。
[0012] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
[0013] 一种滑坡监测数据对数拟合的预测预报方法，先设定滑坡对数模型预测的形式， 根据非线性曲线拟合的方法对数据进行拟合，求出未定常数项，确定预测预报模型；再根据 预测预报模型对滑坡后期的发展进行预测，判断滑坡是否失稳以及预测滑坡发生剧滑的时 间。
[0014] -种滑坡监测数据对数拟合的预测预报方法，包括以下步骤：
[0015] a、数据处理：将滑坡的数据整理成为一个（文件名）.txt文件，其中第一列为时间 (t/d)，第二列为水平位移（x/cm)，第三列为数值位移（y/cm)。（水平位移以与滑坡滑动方 向一致为正，竖直位移以向下为正）；
[0016] b、数据录入：将（文件名）.txt文件录入开采沉陷变形预测预报模型；
[0017] C、数据选择：可以选择X位移、y位移或合位移进行曲线拟合；（单一选择，需要多 种位移可以重复计算；可以根据监测点所在位置有目的地选择。）
[0018] d、数据文件中的数据项使用，包括使用全部数据项或仅使用前_个数据项；
[0019] e、是否保存计算结果（保存结果存于应用的监测数据所在文件夹中，生成一个含 有五个文件的文件夹，五个文件中有三个曲线图，可以体现滑坡不同时间的位移，速度和加 速度，另外两个为计算结果的文本文件）
[0020] f、模型选择：选择
【主权项】
1. 一种滑坡监测数据对数拟合的预测预报方法，其特征在于，首先设定滑坡对数模型 预测的形式，根据非线性曲线拟合的方法对数据进行处理拟合，求出未定常数项，确定预测 预报模型；其次根据预测预报模型对滑坡后期的发展进行预测，判断滑坡是否失稳以及预 测滑坡发生剧滑的时间。
2. 按照权利要求1所述的一种滑坡监测数据对数拟合的预测预报方法，其特征在于， 包括以下步骤： A、 监测数据处理，将滑坡监测数据整理成一个文本文件，第一列为时间，单位：天；第 二列为水平位移，单位：cm;第三列为数值位移，单位：cm;每一列之间用英文状态下的逗号 隔开； B、 点击浏览，找到文本文件所在路径并打开； C、 选择数据：根据具体物理意义选择x位移、y位移或者合位移； D、 选择数据使用项：选择全部数据或使用前n个数据； E、 选择是否保存计算结果； F、 选择对数模型
式中，t为时间，单位d;Pl，p2为待定常数，由输入的监测数据求得； G、 点击开始计算； 如选择x位移，y位移或者合位移作比较，重复步骤C~G步骤； H、 得到预报结果。
【专利摘要】本发明涉及一种滑坡监测数据对数拟合的预测预报方法，先设定滑坡对数模型预测的形式，根据非线性曲线拟合的方法对数据进行拟合，求出未定常数项，确定预测预报模型；再根据预测预报模型对滑坡后期的发展进行预测，判断滑坡是否失稳以及预测滑坡发生剧滑的时间。该模型不仅能判断滑坡是否稳定，而且能精确判断滑坡最可能发生剧滑的时间。该模型是一种动态性预报，每增加一个监测数据，便可以拟合出一个新的曲线，可以及时把握变形的动态发展趋势；通过新旧曲线得到的预报结果的对比，可以相互验证其拟合结果的准确性。能判断滑坡是否会发生加速滑动，有效预测滑坡的变形量，滑移速度和加速度，并预测滑坡最可能快速滑动的时间。
【IPC分类】G06F19-00
【公开号】CN104699995
【申请号】CN201510157652
【发明人】佴磊, 黄耀龙, 吕岩, 李泽闯, 苏占东
【申请人】吉林大学
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年4月3日