基于滑坡预测模型的研究进展
基于ARIMA改进的实时动态滑坡预测模型
基于ARIMA改进的实时动态滑坡预测模型
冯文杰;王习东;叶永
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】针对应急救援环境下,滑坡实时动态位移测量存在数据波动范围广、噪声大、模态混叠等问题,提出了一种基于CEEMDAN-Kmeans-ARIMA的组合预测模型。
首先基于自适应噪声完备集合的经验模态分解算法,将添加PPP定位偏差噪声的斋藤模型信号分解为多个本征模态函数,并且根据K-means聚类算法将物理意义相近的本征模态函数进行聚类重构;然后针对多个聚类重构分量,构建最优的差分自回归移动平均预测模型;最后将聚类重构分量的预测值进行叠加,得到组合模型的预测值。
实验结果表明,组合模型的MAPE指标相对于ARIMA单模型提高了2.16%,解决了ARIMA预测模型存在的突变量不敏感、剩余滑坡预测时间不准等问题。
在救援环境下,采用所提出的模型对实时动态滑坡进行预警预测具有一定的工程应用价值。
【总页数】5页(P7-11)
【作者】冯文杰;王习东;叶永
【作者单位】水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学计算机与信息学院;三峡大学水利与环境学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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《2024年基于北斗和物联网的滑坡监测系统关键技术研究》范文
《基于北斗和物联网的滑坡监测系统关键技术研究》篇一一、引言滑坡是一种常见的自然灾害，其发生往往给人民生命财产带来巨大损失。
因此，有效的滑坡监测与预警系统显得尤为重要。
近年来，随着北斗卫星导航系统及物联网技术的快速发展，基于这两项技术的滑坡监测系统成为了研究的热点。
本文将就基于北斗和物联网的滑坡监测系统的关键技术进行研究，以期为滑坡灾害的预防与治理提供技术支持。
二、北斗与物联网技术在滑坡监测中的应用1. 北斗卫星导航系统北斗卫星导航系统是我国自主研发的全球卫星导航系统，具有定位精度高、覆盖范围广等优点。
在滑坡监测中，北斗卫星导航系统可以提供实时、高精度的位置信息，为滑坡体的位移监测提供数据支持。
2. 物联网技术物联网技术通过将各种传感器、设备等连接起来，实现信息的实时采集、传输与处理。
在滑坡监测中，物联网技术可以实时采集滑坡体的各种参数信息，如土体位移、土壤含水率、地下水位等，为滑坡的预测与预警提供数据支持。
三、基于北斗和物联网的滑坡监测系统关键技术研究1. 滑坡体位移监测技术滑坡体位移是滑坡监测的重要参数之一。
基于北斗和物联网的滑坡监测系统，可以通过布置在滑坡体上的位移传感器，实时采集滑坡体的位移信息，并通过北斗卫星导航系统进行位置信息的校准与修正，提高位移监测的精度与可靠性。
2. 土壤环境参数监测技术土壤环境参数如土体含水率、地下水位等对滑坡的发生与发展具有重要影响。
基于物联网技术的土壤环境参数监测系统，可以实时采集这些参数信息，为滑坡的预测与预警提供数据支持。
同时，通过分析这些参数的变化规律，可以更好地了解滑坡的发生机理，为滑坡的防治提供科学依据。
3. 数据融合与处理技术基于北斗和物联网的滑坡监测系统，需要处理大量的数据信息。
数据融合与处理技术是提高数据处理效率与准确性的关键。
通过采用先进的数据融合算法，将来自不同传感器、不同时间、不同空间的数据进行融合与处理，提取出有用的信息，为滑坡的预测与预警提供支持。
基于深度学习的滑坡监测技术研究
基于深度学习的滑坡监测技术研究随着城市化的不断发展，土地的开发和利用逐渐增加，地质灾害成为城市建设中不可忽视的问题。
滑坡作为一种常见的地质灾害，常常给城市带来严重的损失。
因此，滑坡监测技术显得尤为重要。
近年来，基于深度学习的滑坡监测技术逐渐走进人们的视野。
一、深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，是一种基于神经网络的算法模型。
深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域具有非常广泛的应用。
深度学习的核心是建立多层次的神经网络，通过网络学习数据特征，从而实现预测和分类等任务。
二、基于深度学习的滑坡监测技术传统的滑坡监测技术通常是基于地形、水位、雨量等环境数据，结合人工判读分析得出的结果。
这种方法往往需要大量人力物力，且数据处理过程往往比较繁琐。
因此，基于深度学习的滑坡监测技术成为了一种新的解决方法。
基于深度学习的滑坡监测技术主要利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对滑坡监测数据进行学习和特征提取，从而实现对滑坡的自动识别和预警。
（一）基于CNN的滑坡监测技术CNN是一种常用的深度学习模型，主要应用于图像识别领域。
基于CNN的滑坡监测技术可以将滑坡图像数据输入模型进行学习，CNN会自动提取图像中的特征信息，从而实现对滑坡的自动检测和预警。
比如，日本国立研究开发法人地震研究所利用卫星图像和遥感数据，建立基于CNN的滑坡监测模型，较好地实现了对滑坡稳定性进行监测和预测。
（二）基于RNN的滑坡监测技术RNN是一种特殊的神经网络模型，主要应用于序列数据处理领域。
基于RNN 的滑坡监测技术将滑坡监测数据看作一个时间序列，利用RNN对序列数据进行学习和预测，实现对滑坡的自动监测和预警。
台湾大学的研究者就利用基于RNN的滑坡监测技术，建立了一种高效的滑坡预警系统。
三、存在的问题与研究方向尽管基于深度学习的滑坡监测技术存在一定的优势，但在实际应用中仍存在一些问题待解决。
比如，数据量过大、数据采集难度较大、模型稳定性等问题都需要更深入的研究。
两种数学模型在黄茨滑坡预报中的应用研究
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基于神经网络的滑坡预报与治理研究
基于神经网络的滑坡预报与治理研究近年来，随着全球气候变化和人类活动的影响，在世界各地频繁发生的自然灾害给人们的生命和财产带来了巨大的威胁，而其中滑坡是比较常见的自然灾害之一。
对于滑坡预报和治理的研究，一直是国内外学者们关注的热点话题。
如今，在信息技术不断发展的今天，神经网络成为了一种重要的工具，也开始被用于滑坡预报和治理的研究中。
一、神经网络在滑坡预报中的应用神经网络是模拟人脑神经元功能的统计学学习算法，可以通过大量的数据进行训练，从而得出预测结果。
在滑坡预报中，使用神经网络可以将滑坡的多种属性输入到网络中，让神经网络自行学习相关规律。
通过对这些规律的学习，网络可以提供预测滑坡风险等信息，从而帮助决策者采取有效的措施来预防和治理滑坡。
同时，神经网络模型具有一定的适应性和自我学习能力，可以通过实时监测滑坡变化，对现有模型进行系统更新，提高模型的准确度和稳定性。
因此，使用神经网络进行滑坡预报，可以有效地降低滑坡灾害对人民生命财产的危害，保障社会安全和稳定。
二、神经网络在滑坡治理中的应用除了在滑坡预报中的应用，神经网络也可以在滑坡治理中发挥作用。
通过对滑坡地物理学、遥感信息、水文数据等方面进行神经网络模型的训练，可以预测滑坡的变化趋势和影响范围，从而指导治理工作的制定。
在滑坡治理中，神经网络可以发挥其智能化和自主性等优势，通过处理和分析海量数据，快速准确地掌握滑坡的状态，并通过机器学习进行优化和调整，进一步提高治理工作的质量和效率。
同时，神经网络模型具有强大的智能化判断和优化能力，具备一定的自适应性，能够主动调整治理策略，提高防控效果。
三、基于神经网络的滑坡预报与治理研究展望随着神经网络技术的不断发展和完善，可以预见，基于神经网络的滑坡预报和治理研究将会得到更加广泛的应用和推广。
在滑坡预报方面，可以进一步探索神经网络对不同类型滑坡的预测能力和适应性，不断完善神经网络模型的算法和结构，提高预测模型的准确度和稳定性。
基于贝叶斯的滑坡稳定性预测对比分析研究
基于贝叶斯的滑坡稳定性预测对比分析研究胡安龙;王孔伟;邓华锋;常德龙;李春波;郭振;杜常见【摘要】The analysis of landslide stability is a complex systematic project,which affects the stability of landslide.Firstly,based on the correlation coefficient theory,the influence factors of landslide stability are de-scribed.According to the correlation degree,the main factors affecting the stability of the landslide are selected. Secondly,based on Bayesian theory,the main factors affecting the stability of the landslide and the stability of the landslide are established.Finally,in Bayesian theory analysis and MATLAB software based,Zhuxi County group of 197 landslide data in the group of 100 landslide data as training samples,the remaining 97 group landslide data as the test sample,is substituted into the model discrimination.The results show that the stability of the training set is 80%,and the stability of the test set is 80.41%.Therefore,Bayesian based landslide stability prediction model has a certain reference value for landslide stability analysis.At the same time,the related method can also provide reference for other engineering research.%滑坡稳定性的分析是一个复杂的系统工程，影响滑坡稳定性的因素较多。
雨水及库水作用下滑坡模型试验研究
雨水及库水作用下滑坡模型试验研究一、内容简述本研究旨在探讨雨水及库水作用下滑坡模型的试验研究。
滑坡是中国常见的地质灾害之一，对人民生命财产构成严重威胁。
研究滑坡的形成机理以及预测、防治措施具有重要意义。
研究背景表明，滑坡的形成受到多种因素的影响，其中降雨和水库水位变化是重要的触发因素之一。
大量研究表明，长时间持续降雨或库水位的蓄升与滑坡的发生具有密切的关系。
目前对于雨水及库水作用下滑坡的试验研究仍存在不足，缺乏系统的研究方法和理论支持。
为了更好地理解雨水及库水作用下滑坡的内在机制，本研究提出了一个综合性的试验模型。
该模型通过模拟真实的地质条件，重现滑坡的形成过程，并对不同条件的降雨和库水位变化进行控制，以探究它们对滑坡发生的贡献。
本研究还采用了先进的测量技术，对滑坡过程中的土体变形、应力分布等关键参数进行了精细的观测和分析。
在试验过程中，我们首先对模型进行了详细的布置和安装，确保了试验的准确性和可靠性。
我们逐步改变降雨强度和库水位高度，观察并记录滑坡过程中模型的各项响应。
通过对试验数据的收集和分析，我们揭示了雨水及库水作用下滑坡的动态过程和关键影响因素。
本研究的成果不仅为滑坡预测和防治提供了新的思路和方法，也为相关领域的研究提供了有益的参考和借鉴。
未来我们将继续深入研究，以期为滑坡预警和防治提供更加科学有效的手段。
1.1 研究背景与意义滑坡作为自然界中的一种常见且具有严重危害的现象，长期以来一直备受关注。
我国地质条件复杂，降雨量大、强度高，加之人类活动影响，滑坡灾害频繁发生，造成了巨大的生命财产损失。
开展滑坡形成机制及防治措施的研究显得尤为重要。
随着科学技术的不断发展，对滑坡的研究也从定性描述向定量分析转变。
模型试验作为一种重要的研究手段，在滑坡研究中发挥着重要作用。
目前对于雨水及库水作用下滑坡模型的研究还不够深入，缺乏系统性和完整性。
本文以雨水及库水作用下滑坡模型试验为研究对象，旨在揭示其形成机制和防治方法，为防灾减灾提供科学依据和技术支持。
基于时间序列与CNN-GRU的滑坡位移预测模型研究
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０２ ００１第４５卷第２期人民珠江 ２０２４年２月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲ基金项目：国家自然科学基金项目（６２２０３３４４）；陕西省技术创新引导专项（２０２０ＣＧＸＮＧ ００９、２０２０ＣＧＸＮＸ ００９）；陕西省自然科学基础研究计划（２０２２ＪＭ ３２２）；陕西省教育厅服务地方专项（２０２２ＪＭ ３２２）收稿日期：２０２３－０５－３０作者简介：符振涛（１９９８—），男，硕士研究生，主要研究方向为智能算法及其在地质灾害监测领域的应用。
Ｅ－ｍａｉｌ：２６７３２２９５０３＠ｑｑ．ｃｏｍ符振涛，李丽敏，王莲霞，等．基于时间序列与ＣＮＮ ＧＲＵ的滑坡位移预测模型研究［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（２）：１－８．基于时间序列与ＣＮＮ ＧＲＵ的滑坡位移预测模型研究符振涛，李丽敏，王莲霞，任瑞斌，崔成涛，封青青（西安工程大学电子信息学院，陕西 西安 ７１０６００）摘要：滑坡位移预测是滑坡预警的重要依据之一。
针对以往预测模型在预测精度上存在的不足，提出了一种基于时间序列与卷积门控循环单元（ＣＮＮ ＧＲＵ）的滑坡位移动态预测模型。
首先，利用小波分析确定存在趋势项位移后，利用指数平滑法对累计位移分解得到趋势项与周期项位移，将趋势项采用五次多项式拟合；之后，采用自相关函数检验位移的周期特征，利用灰色关联法判断各因子与周期项之间的关联度，并将周期项与影响因子一起输入ＣＮＮ ＧＲＵ模型进行预测；最终，叠加得到累计位移预测值。
以三峡库区白水河滑坡为例，选取２００４年１月至２０１２年１２月数据进行研究，最终预测结果平均绝对误差百分比仅为０．５２５％，ＲＭＳＥ为９．６１４、Ｒ２为０．９９３。
试验结果表明，ＣＮＮ ＧＲＵ具有更高的预测精度。
关键词：位移预测；时间序列；卷积门控循环单元；白水河滑坡中图分类号：Ｘ４３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１ ９２３５（２０２４）０２ ０００１ ０８ＬａｎｄｓｌｉｄｅＤｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓａｎｄＣＮＮ ＧＲＵＦＵＺｈｅｎｔａｏ牞ＬＩＬｉｍｉｎ牞ＷＡＮＧＬｉａｎｘｉａ牞ＲＥＮＲｕｉｂｉｎ牞ＣＵＩＣｈｅｎｇｔａｏ牞ＦＥＮＧＱｉｎｇｑｉｎｇ牗ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ牞Ｘｉ ａｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ牞Ｘｉ ａｎ７１０６００牞Ｃｈｉｎａ牘Ａｂｓｔｒａｃｔ牶Ｌａｎｄｓｌｉｄｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｂａｓｉｓｆｏｒｅａｒｌｙｌａｎｄｓｌｉｄｅｗａｒｎｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｌａｎｄｓｌｉｄｅｍｏｖｉｎｇｓｔａｔｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇａｔｅｄｒｅｃｕｒｒｅｎｔｕｎｉｔ牗ＣＮＮ ＧＲＵ牘ｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｐｒｅｖｉｏｕｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ牞ａｆｔｅｒｅｍｐｌｏｙｉｎｇｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｔｒｅｎｄｔｅｒｍ牞ｔｈｅｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｄｅｃｏｍｐｏｓｅｔｈｅｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｔｏｏｂｔａｉｎｔｗｏｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｔｈｅｔｒｅｎｄｔｅｒｍａｎｄｔｈｅｐｅｒｉｏｄｉｃｔｅｒｍ牞ａｎｄｔｈｅｔｒｅｎｄｔｅｒｍｉｓｆｉｔｔｅｄｂｙａｆｉｖｅ ｏｒｄｅｒｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ．Ｔｈｅｎ牞ｔｈｅａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｔｅｓｔｔｈｅｐｅｒｉｏｄｉｃｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ牞ａｎｄｔｈｅｇｒａｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｂｅｔｗｅｅｎｅａｃｈｆａｃｔｏｒａｎｄｔｈｅｐｅｒｉｏｄｉｃｔｅｒｍ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ牞ｔｈｅｐｅｒｉｏｄｉｃｔｅｒｍａｎｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒａｒｅｉｎｐｕｔｉｎｔｏｔｈｅＣＮＮ ＧＲＵｍｏｄｅｌｆｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ牞ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｖａｌｕｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｓｕｐｅｒｐｏｓｉｔｉｏｎ．ＢｙｔａｋｉｎｇｔｈｅＢａｉｓｈｕｉＲｉｖｅｒｌａｎｄｓｌｉｄｅｉｎｔｈｅＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＲｅｓｅｒｖｏｉｒａｒｅａａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ牞ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｅｌｅｃｔｓｔｈｅｄａｔａｆｒｏｍＪａｎｕａｒｙ２００４ｔｏＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１２ｆｏｒｓｔｕｄｙ牞ａｎｄｔｈｅａｖｅｒａｇｅａｂｓｏｌｕｔｅｅｒｒｏｒｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｆｉｎａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｉｓｏｎｌｙ０．５２５％牞ｗｉｔｈＲＭＳＥｏｆ９．６１４ａｎｄＲ２ｏｆ０．９９３．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＣＮＮＧＲＵｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ牷ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ牷ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇａｔｅｄｒｅｃｕｒｒｅｎｔｕｎｉｔ牷ＢａｉｓｈｕｉＲｉｖｅｒｌａｎｄｓｌｉｄｅ人民珠江２０２４年滑坡是常见的自然灾害之一，据国家统计局报告，２０２１年中国发生滑坡灾害２３３５起，占全年地质灾害总数的４８．９％，造成直接经济损失数十亿，因此通过历史地质数据综合判断滑坡的演变工程，并对滑坡的变化趋势做出预测成了防灾减灾的必要手段。
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基于滑坡预测模型的研究进展
摘要：滑坡是由于边坡失稳而发生滑动的一种自然现象，是世界上最严重的自
然灾害之一，每年造成大量的人员伤亡和财产损失，特别是在多山多雨的地区。
因此，滑坡预测模型的精度的对保证人民的财产人生安全显得尤为重要。
关键字：滑坡预测模型精度
1.引言
滑坡是世界上最严重的自然灾害之一。
目前，随着全球气候变暖，全球极端气候频繁发生，世界各地频繁出现暴雨。
伴随暴雨出现的同时，滑坡、泥石流等地质灾害也频繁发生。
据资料统计，1995年以来，我国滑坡造成的年均死亡人数已经连续多年超过1000人，财产
损失65.2亿元，最高年份超过200亿元［1］。
由于多山多雨，我国西南部地区的地质灾害
最严重［2］。
2017年和2018年发生的地质灾害数量总体上比以往少一些，但是这也并能
说明地质灾害呈减少趋势，地质灾害的预治依然是自然灾害防治的重点。
2.概述
滑坡是地质灾害的主要类型，90%以上滑坡的发生都与降雨有关。
滑坡带来的堆积物不
仅会摧毁房屋、农田，还可能造成堰塞湖，威胁下游人民的安全。
从目前国内外的研究现状看：大量的滑坡预测模型采用数理统计、回归方法进行滑坡预测，这种方法主要研究各种导
致滑坡发生的滑坡因子与滑坡发生的关系，为下次滑坡的发生提出预警；还有一些采用结合
水文模型的力学方法，研究水文过程对边坡土壤稳定的影响，给出边坡稳定的系数，从而预
测滑坡的发生。
3.分类
根据研究目的不同，采用的研究方法也不同，主要的研究方法有：统计方法、力学模型
方法等。
统计方法是基于对已发生的滑坡与影响滑坡的因素统计回归，利用回归公式计算滑坡敏
感性、对特定的地点和时间可能发生的滑坡进行预测[3]。
主要研究坡度、坡向、高程、地质、岩性、地质结构等滑坡因子与滑坡发生的关系，坡度是诱发滑坡发生的最要地质因子，坡度
越大、高程越高，滑坡发生的概率也就越大。
降雨型滑坡的主要与降雨的大小和时间有直接
和间接关系。
前期降雨据滑坡发生日数增加，对发生滑坡的影响也就越小，前一周的降雨对
滑坡的诱发作为微乎其微，前第3d的降雨对诱发滑坡的作用已变得很小。
所以统计方法通
常通过统计滑坡当日前24h、18h、12h、6h、3h、1h的降雨量，再统计当日是否滑坡和滑坡
的数量确定出降雨量与滑坡发生的关系，从而对滑坡的发生提出预警。
力学方法是根据边坡的物理力学原理，边坡在外荷载作用下，达到极限平衡而失稳。
当
研究大区域滑坡，缺乏地质、岩性等资料时，很多学者采用简化的二维极限平衡分析方法。
有些学者考虑降雨下渗对土壤内部的影响，兰恒星[4]提出的滑坡一水文耦合模型研究，采用
无限斜坡模型，假定地下水位、滑动面与地表平行，降雨产生的地表径流补给地下水，计算
边坡稳定性安全系数。
这种耦合水文模型的方法考虑了降雨下渗过程，降雨使土壤增加了自重，增大了孔隙水压力，同时也减小了坡体的抗剪强度，增加了土体的滑动力、减小了抗滑力，使之更容易发生滑坡。
王佳佳[5]通过简化运动波模型计算地下水位波动和土壤含水量变化，并与无限斜坡模型耦合进行滑坡危险性预测评价。
Ciurleo[7]构建了基于物理理论的浅层
滑坡模型，并在土壤饱和与非饱和条件下验证，显示该模型更适用于饱和条件下。
4.提出问题
综上所述，基于对滑坡灾害的研究，大部分采用统计方法和简化的力学模型。
统计方法需要统计的因子很多，但是忽略了降雨对地面的水文过程，没有考虑因降雨使土壤的内部应力发生变化。
而降雨是引起地质灾害发生的主要因素。
近年来的研究就将分布式水文模型耦合到滑坡模型中，将降雨过程更加细致的划分出来，使得降雨下渗过程和土壤湿度变化更贴合于实际，边坡失稳过程更接近于实际工程。
但没有考虑降雨引起地下水位波动及渗透过程对边坡稳定性的影响,严格来说都是静态的。
而这样耦合的模型还存在一定的错报率，仍需要对模型从模型输人、水文物理过程以及不确定性进一步分析与完善。
5.解决问题
以GIS技术提取地区的坡度、流向、土地利用，结合地区的岩土地质资料，主要是土壤的内摩擦力和摩擦角，再研究构建基于栅格型的分布式水文模型，模拟从降雨到植物截留、下渗的整个过程，使水文过程更贴合实际，土壤含水量的变化更加准确，土壤的内部应力变化及破坏也更准确。
再以土壤含水量为侧重，将含水量以矩阵形式输出，配合滑坡预测模型的数据需求，构建水文-滑坡全耦合预测预警模型。
参考文献：
[1]黄润秋.20世纪以来中国的大型滑坡及其发生机制[J]．岩石力学与工程学报，2007，26( 3): 433－454．
[2]中华人民共和国国土资源部．中国地质环境公报[G]．北京: 中华人民共和国国土资源部，2001－2005．
[3]Andrew Collison，Modelling the impact of predited climate change on landslide frequency and magnitude in SE England[J].Engineering Geology，2000，55:205-218
[4]兰恒星,周成虎等,地理信息系统支持下的滑坡水文耦合模型研究[J].岩石力学与工程学报,2003,22(8):1309-1314
[5]Benjamin B?Mirus，Integrating real-time subsurface hydrologic monitoring with empirical rainfall thresholds to improve landslide early warning[J].Landslides,2018,15:1909-1919
[6]王佳佳. 基于GIS考虑准动态湿度指数的滑坡危险性预测水文–力学耦合模型研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2013, 32(2): 3868-3877.。