简介:世界上许多地区的居民及周围环境虽然频繁遭受滑坡危害,但滑坡脆弱性的问题却鲜为人知。滑坡脆弱性相关信息的缺乏限制了我们对滑坡风险的确定能力。本文提供了意大利中部翁布里亚区内滑坡对建筑物和公路造成的相关的危害信息。本文使用了对翁布里亚区90多个场地的建筑物和公路造成破坏的103个断层的滑坡和土崩-泥流的相关信息,确定滑坡区域与滑坡脆弱性之间的相关性,将得到的相关依据应用于意大利中部Collazzone市有利于进行滑坡填图的周边丘陵地带。利用滑坡编录手段和编制滑坡脆弱性曲线图,绘制滑坡脆弱性的地理分布图和填写计算出的预期损害统计表。本文探讨了脆弱性临界值和获得的脆弱评估值的可靠性和局限性。
简介:超前预测降雨诱发滑坡的关键是基于斜坡稳定性模型的具体使用,该模型模拟了复杂地形地下湿度与降雨量时空变化的瞬时动态响应。TRIGRS(瞬时降雨渗透和基于网格的区域斜坡稳定性分析)是USGS(美国地调局)滑坡预测模型,Fortran编码说明水文、地形和土壤物理特征对斜坡稳定性的影响。该项研究中,在卡罗莱纳州北部(NC)梅肯县蓝岭山,我们量化评估了Matlab版本TRIGRS(MaTRIGRS)的时空预测能力。在2004年的飓风季节,该区Ivan飓风诱发了大范围的滑坡。高分辨率数字高程模型(DEM)数据(6-mLiDAR)、USGSSTATSGO土壤数据库和NOAA/NWS联合雷达以及估计的降雨量都用于将输入数据输入该模型。来自卡罗莱纳州北部地调局区域的滑坡目录数据库用于评价MaTRIGRS的预测技术,以预测滑坡地点、发生时间,以及识别预测2004年9月。半径120m以内,发生30小时以上Ivan走廊飓风所观测的滑坡。结果显示,从滑坡位置到24m半径以内,观测的结果表明,67%的滑坡是可以成功地预测的,但是,包含较高的假报警率(90%),如果观测半径扩大到120m,发现98%的滑坡的假报警率是18%。本研究表明,在120m半径的空间和飓风持续时间内,MaTRIGRS是有效的时空预测方法,并且在准确的降雨预报和详细的野外数据区域,显示出滑坡预警系统的潜力。用其他的滑坡信息,包括每个滑坡破坏的准确时间和滑坡的长度以及滑行长度也可以进一步的改进验证。
简介:位于土耳其西部伊兹密尔市hltlndag地区的滑坡是其他自然灾害的诱发因素之一,利用电阻率成像法(ERT)和地震折射层析法(SRT)对该滑坡区开展地球物理勘查。在滑坡体上沿南-北和东-西剖面采用了温纳-施兰贝尔电极排列方式做了4个剖面的电阻率层析成像勘查和采用纵波地震检波器沿着与南-北向电阻率剖面一致的一条剖面开展地震折射层析勘查。使用最小二乘法反演技术处理电阻率和地震数据。利用一种不基于射线追踪的方法对地表折射数据进行初至波走时反演。这种方法通过对波走时的函数描述导出雅可比矩阵,而该矩阵由基于单元慢度扰动的有限差分近似法计算得出。利用程函方程求解走时。通过利用这些方法均获得了有关滑坡体内部结构、物理特征和滑动面几何形状的有价值的结论。滑坡体物理的特点是电阻率和地震波速度均较低。电阻率成像结果同时表明,这些低电阻率区与滑坡体中水、粘土含量较高有关。把固结的碎屑岩层假定为滑坡区基岩,该碎屑岩层的物理特点是电阻率相对较高(中等)和地震波速度很高。通过南一北向剖面的电阻率和地震折射数据综合解译,有助于我们确定滑动面的几何形状和滑坡体厚度的变化。沿该剖面存在一个不断变化的滑动面,且在剖面中部和北部(坡脚区)滑坡体的厚度较大。此外,我们认为滑坡体的水含量在滑坡体运动中起着关键作用。
简介:为了持续监测德国Konigswinter/波恩地区DollendorferHardt滑坡区的地面运动,在现场安装分辨率均为0.1μrad(微弧度)的钻孔测斜仪和平台式测斜仪。监测站安装了控制孔隙水压力的2个压力传感器,在不同深度安装了4个电阻测温仪。降雨数据来自于约2km外的Frankenforst地区。监测数据表明,引起倾斜信号波动的倾斜、压力、降雨和日温度之间存在明显的相关性。为了分解倾斜信号,我们首先对时间序列求微分3次,以分离趋势信号。随后,我们扩展Fourier序列内的残留信号。这种残留信号将被截取至小于10天的截止信号。通过这种方法,我们从短期残留分量中分离出周期性变化分量。趋势总体为线性,每年向坡下倾斜1,000μrad。残留信号以降雨事件为特征。我们试图把降雨数据和倾斜信号分别用作输入和输出参数的线性系统,描述倾斜信号对降雨的响应。分析表明,该模型可定性解释倾斜信号的多个特征,但同时倾斜信号也依赖于孔隙水压力和温度。研究结果表明,通过对边坡变形采取持续、高分辨率监测可把滑坡活动分解为不同进程,并可作为一种检验理论模型的适宜基准。
简介:本文描述了利用基于卫星降雨量评估浅层滑坡预报系统的水文.岩土工程建模系统的潜在适用性。通过集成一个利用无限斜坡稳定性方法和基于网格分布式运动波降雨径流模型,基于物理的分布式模型得到开发。该模型被用于NOAA.CPC提供的基于卫星的近实时半小时CMORPH全球降雨量。该方法结合了以下两种模型输出,从而确定浅层滑坡在流域何时何地发生:(1)边坡易失稳地区非时变的空间分布,根据临界相对土壤饱和度,把这些地区划分成不同稳定类型。这种输出用来描绘准静态陆地表面变量和土壤强度性能对边坡失稳的影响;(2)与空间和时间变化的水文特性相联系的地图提供了一个随时间变化且响应降雨的斜坡活动敏感性评估。水文模型预测每个网格单元的土壤饱和动态。随后,每个网格单元中的储存水用于更新土壤相对饱和度和分析边坡稳定性。当土壤相对饱和度高于临界水平,斜坡网格被认为是不稳定,这也是发出浅层滑坡预警的基础。该方法适用于过去印度尼西亚Citarum流域上游(2,310平方千米)的山体滑坡;非时变滑坡敏感性图说明该方法与记录的历史滑坡(1985.2008年)的空间类型有很好一致性。在最近2个浅层滑坡中的应用表明,该模型可以成功地预测降雨活动和强度对触发浅层滑坡水文变量时空动态的影响。山体滑坡的几个小时前,该模型可以预测在浅层滑坡实际发生的网格和其附近的不稳定条件。总的来说,结果表明建模系统对浅层滑坡灾害预测和预警具有潜在适用性。