[发明专利]以降雨量为主进行滑坡预报的滞后非线性时间预报方法

说明书

本发明公开了一种以降雨量为主进行滑坡预报的滞后非线性时间预报方法，包括下列步骤：步骤一：对降雨量与土壤浅层含水率、地下水位的相关性进行分析，得出其关联度和函数关系；步骤二：基于上述关系构建降雨量与土壤含水率、地下水位的非线性模型；步骤三：分析降雨量变化对土壤含水率、地下水位的影响，判断其滞后周期，最终得出以降雨量为主进行滑坡预报的滞后非线性时间预报方法。通过此方法，在收集监测站降雨量数据的同时，可以实现对土壤含水率、地下水位的预测，并且可以判断出降雨量产生影响的滞后周期，在滞后期内仍需要采用物联网监测预警技术对滑坡进行紧密监测，一旦有明显变化，相关部门可以及时做出应急措施。

技术领域

本发明涉及地质灾害监测预警领域，具体是一种以降雨量为主进行滑坡预报的滞后非线性时间预报方法。

背景技术

滑坡灾害的发生与降雨量有很大关系，不仅与当天降水量有关，而且还可能受前一天乃至前几天的影响。

在秦巴山区，强降雨是诱发地质灾害的主要原因，降雨是地质灾害形成的重要诱发因素，主要表现在三个方面：(1)增加岩土体的含水量和自重，造成岩土体抗剪强度降低及加载失衡；(2)雨水下渗在基岩顶面隔水汇集，软化软弱基岩面，起到润滑作用，形成易滑面；(3)使地下水位迅速抬高，潜流速增大，造成动水压力增大，增强下滑力。根据秦巴山区地质灾害时空分布规律与发育特征，得出地质灾害与地质灾害隐患点的发生或变形的时间集中在5-10月，因此，秦巴山区地质灾害的发生与汛期降雨充沛、雨量较大有直接关系。从年际变化来看，每3～5年会发生一次特大型地质灾害，这主要受降水年际变化的影响。地质灾害有多样性、突发性、集中性、链生性、周期性。

采用物联网技术进行多方位实时监测，发现土壤含水率及地下水位与土壤自身特性、降雨量、降雨持续时间联系紧密，因此选取三者进行相关性分析。

目前滑坡预报模型的构建大多数都考虑到降雨的实时或月位移量的影响，但实际滑坡的发生不仅与即时降雨量有关，也与累计降雨量对土壤含水率和地下水位的影响有关，并且降雨量对土壤含水率和地下水位的影响具有一定的滞后性和持续性，通过本发明可以推断出其滞后周期，从而达到精准监测、准确预报的目的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种以降雨量为主进行滑坡预报的滞后非线性时间预报方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种以降雨量为主进行滑坡预报的滞后非线性时间预报方法，包括下列步骤：

对降雨量与土壤浅层含水率、地下水位的相关性进行分析，对秦巴山区地质灾害王洼滑坡监测站所采集的数据进行理论分析，选取汛期三个月(8、9、10)的监测数据作为研究对象，监测数据包括降雨量、浅层土壤含水率(50cm)、地下水位数据，对三者数据其进行拟合，分析其相关性，得出其关联度和函数关系；

步骤二：基于上述关系构建降雨量与土壤含水率、地下水位的非线性模型；

步骤三：分析降雨量变化对土壤含水率、地下水位的影响，土壤含水率、地下水位随着降雨量的增加而增加。降雨强度越大，降雨入渗补给地下水越多，入渗越快，土壤含水率变化越明显；降雨量无明显变化时，地下水位也保持在较稳定状态，没有较大起伏，地下水位在9、10月有明显的下降，这与当地秋冬伊始农作物灌溉有关，从而根据地下水位开始变化的时间判断其滞后周期，最终得出以降雨量为主进行滑坡预报的滞后非线性时间预报方法，实现对滑坡的预报。

作为本发明进一步的方案：所述步骤一中在分析降雨量与土壤浅层含水率、地下水位的相关性时，选取了汛期降雨量较大、雨水充沛的季节的监测数据，具有代表性，同时考虑到降雨入渗及蒸发作用，为了保证土壤含水率数据的可靠性，选取了埋深50cm的土壤含水率监测数据进行分析。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤二中构建的非线性模型为：