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    考慮監(jiān)測離群值朱家店滑坡位移預(yù)測研究*

    2020-03-20 10:40:02丁戈媛
    工程地質(zhì)學(xué)報(bào) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:朱家離群階躍

    丁戈媛

    (湖北工業(yè)大學(xué)土木建筑與環(huán)境學(xué)院, 武漢 430068, 中國)

    0 引 言

    滑坡失穩(wěn)破壞預(yù)測預(yù)報(bào)對(duì)于滑坡的防災(zāi)減災(zāi)意義重大。由于地質(zhì)條件與巖土材料的復(fù)雜性與不確定性,滑坡精準(zhǔn)預(yù)報(bào)難度大,尤其是中長期預(yù)測?;缕卤硗ǔTO(shè)置了一些GPS或GNSS監(jiān)測點(diǎn),通過讀取坡表位移實(shí)時(shí)監(jiān)控滑坡變形。目前,國內(nèi)外眾多學(xué)者針對(duì)由GPS等手段獲取的坡表位移資料開展了大量的位移預(yù)測研究。如Li et al. (2009)采用了小波分析與突變方法針對(duì)滑坡位移開展了預(yù)測研究。徐峰等(2011)采用移動(dòng)平均法分解了滑坡累積位移,并分別采用GM(1,1)灰色模型和自回歸AR模型分別對(duì)滑坡趨勢項(xiàng)位移和周期項(xiàng)位移進(jìn)行預(yù)測。Zhou et al. (2016)采用了時(shí)序分析與PSO-SVM模型對(duì)三峽庫區(qū)八字門滑坡位移進(jìn)行了預(yù)測研究。Miao et al. (2017),苗發(fā)盛等(2016)針對(duì)“階躍式”滑坡采用了SVR模型與多算法參數(shù)優(yōu)化的方法進(jìn)行了預(yù)測研究。鄧冬梅等(2017)提出了基于時(shí)間序列集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)與重構(gòu)的粒子群優(yōu)化-支持向量機(jī)回歸(PSO-SVR)的滑坡位移預(yù)測方法。鄢好等(2019)將滑坡位移序列分解為趨勢項(xiàng)和周期項(xiàng),趨勢項(xiàng)采用并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理,周期項(xiàng)則采用人工蜂群算法(ABC)優(yōu)化后的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型(ELM)處理,以三峽庫區(qū)白水河和八字門滑坡為例,對(duì)滑坡位移進(jìn)行了預(yù)測研究。

    其中差分整合自回歸移動(dòng)平均(ARIMA)時(shí)間序列模型作為經(jīng)典的位移預(yù)測模型也被廣泛使用。雷德鑫等(2018)以三峽庫區(qū)王家坡滑坡為例,結(jié)合移動(dòng)平均法與ARIMA模型,分別對(duì)滑坡趨勢項(xiàng)位移與周期項(xiàng)位移進(jìn)行了預(yù)測研究。李首位等(2015)采取時(shí)距差值處理滑坡累積位移后,建立了ARIMA模型,對(duì)三峽庫區(qū)某滑坡位移進(jìn)行了短期預(yù)測。李烔等(2016)通過ARIMA模型對(duì)滑坡累積位移進(jìn)行時(shí)序擬合,并利用馬爾可夫鏈模型(MC)對(duì)擬合結(jié)果優(yōu)化處理,最終建立了ARIMA-MC模型預(yù)測了三峽庫區(qū)樹坪滑坡累積位移。可以發(fā)現(xiàn),ARIMA模型及其改進(jìn)模型應(yīng)用于三峽庫區(qū)諸多滑坡位移預(yù)測研究,取得了一些成果。但以上研究還未從位移速率角度預(yù)測滑坡位移,也未比較ARIMA模型中使用位移速率和累積位移進(jìn)行預(yù)測的差異性。

    另外,一些變形強(qiáng)烈的滑坡,其坡表監(jiān)測墩和深部測斜孔時(shí)常失效,讀取了監(jiān)測離群值。這些離群值的存在降低了滑坡位移預(yù)測的準(zhǔn)確性,因此,研究滑坡位移預(yù)測時(shí)考慮離群值的正確處理方式,能夠在一定程度上提高滑坡預(yù)測效果。很多數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)者,對(duì)于數(shù)據(jù)離群值提出了一些處理方式,如趙輝等(2004)歸納了6種常見處理離群值的方法,根據(jù)每種方法的原理和特點(diǎn),并分析了其各自的適用范圍。朱嘉欣等(2018)說明了數(shù)據(jù)離群值檢驗(yàn)的意義和重要性。對(duì)幾種常見的離群值判定方法進(jìn)行了列舉和比較。國家規(guī)范中對(duì)樣本離群值的判斷和處理給出了相關(guān)規(guī)定(中華人民共和國行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)編寫組,2008)。

    利用ARIMA模型預(yù)測滑坡位移時(shí),位移自身的變化趨勢以及位移與庫水、降雨的相關(guān)性均體現(xiàn)在了位移數(shù)據(jù)里,不用再單獨(dú)考慮。因此,ARIMA模型在處理離群值不用考慮導(dǎo)致離群值出現(xiàn)的原因與影響因素,僅從變量自身判別和處理離群值,特別適用于從變量自身出發(fā)修正離群值并提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

    三峽庫區(qū)朱家店滑坡是典型的牽引式滑坡,其變形受降雨與庫水聯(lián)合作用,滑坡位移基本在每年6月份發(fā)生“階躍”現(xiàn)象。學(xué)者們依據(jù)朱家店滑坡長期持續(xù)的現(xiàn)場監(jiān)測,開展了諸多研究。如:Hu et al. (2015)基于現(xiàn)場監(jiān)測原始資料分析了滑坡變形特征與形成機(jī)制。Tan et al. (2018),譚福林(2018)基于灰色關(guān)聯(lián)度方法定量確定了滑坡變形各階段的變形主控因素。Ma et al. (2017),馬浚偉(2016)基于決策樹和兩步聚類算法解譯了滑坡變形受降雨、庫水位影響的相關(guān)規(guī)律。本文在以上相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,主要針對(duì)監(jiān)測離群值影響滑坡位移預(yù)測準(zhǔn)確性這一問題,基于ARIMA時(shí)間序列模型,對(duì)比忽略、指定和修正離群值3種方案,研究滑坡位移預(yù)測研究中,出現(xiàn)監(jiān)測離群值時(shí),離群值最適宜的處理方式。

    1 離群值與預(yù)測模型

    1.1 離群值的概念與處理方式

    離群值一般也稱溢出值,是指在數(shù)據(jù)中有一個(gè)或幾個(gè)與其他數(shù)值相比差異較大的數(shù)值。離群值可以通過觀察數(shù)據(jù)頻數(shù)或直方圖初步判斷,也可通過箱式圖判別。

    離群值處理方式主要有4種:一是讓離群值保留在樣本中,作為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的依據(jù); 二是在找到實(shí)際原因時(shí)修正離群值,否則予以保留; 三是剔除離群值,不追加觀測值; 四是剔除離群值,并追加新的觀測值或用適宜的插補(bǔ)值代替。

    在滑坡坡表和深部位移監(jiān)測過程中常會(huì)出現(xiàn)監(jiān)測離群值。如滑坡坡表GPS監(jiān)測墩,常常受水庫蓄水淹沒、場地人為改造或淺表層垮塌而傾倒失效,GPS信號(hào)丟失、異常,出現(xiàn)監(jiān)測異常值、離群值; 深部變形監(jiān)測由于滑帶處變形強(qiáng)烈,測斜管會(huì)過度彎曲、錯(cuò)動(dòng)而出現(xiàn)異常值、離群值。

    滑坡變形過大時(shí)監(jiān)測設(shè)備失效,出現(xiàn)了監(jiān)測離群值,也在一定程度上反映了滑坡變形強(qiáng)烈,以及其穩(wěn)定性狀態(tài)。因此,在滑坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)、預(yù)測預(yù)警和治理設(shè)計(jì)時(shí),識(shí)別監(jiān)測離群值是非常必要的。

    1.2 ARIMA模型簡介

    自回歸差分整合移動(dòng)平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)簡記為ARIMA,是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的著名時(shí)間序列預(yù)測方法,所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。

    差分自回歸移動(dòng)平均模型ARIMA(p,d,q),其中的AR是自回歸,p為自回歸項(xiàng); MA為移動(dòng)平均,q為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù),d為時(shí)間序列成為平穩(wěn)時(shí)所做的差分次數(shù)。一般情況下是采用由低階向高階逐次探索的方法來識(shí)別模型的類型及階數(shù)(王玉榮, 2004)。

    通過SPSS statistics 軟件調(diào)用ARIMA模型時(shí),可以選擇不考慮離群值、自動(dòng)檢測離群值和指定離群值3種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)列的預(yù)測。

    2 朱家店滑坡

    2.1 滑坡概況

    朱家店滑坡位于三峽庫區(qū)巴東縣境內(nèi),南臨長江,該滑坡區(qū)內(nèi)自然坡度為25°~40°,后緣高程340im,前緣部分滑體已被水淹沒?;驴v長423im,橫寬65~125im,平均厚度25im,總面積4.02×104im2,總體積100.4×104im3?;缕矫嫘螒B(tài)呈長條形,總體坡向215°,剖面形態(tài)呈凹形,地形較陡。滑坡后緣壁呈陡坡狀地形(圖1)。

    圖1 朱家店滑坡地理位置與全貌Fig. 1 Situation and photograph of the Zhujiadian landslide

    朱家店滑坡為土質(zhì)滑坡?;w上層物質(zhì)主要為灰黃色崩坡積土,厚度5~10im; 滑體下層物質(zhì)主要為紫紅色殘坡積土,結(jié)構(gòu)松散,厚度10~15im,塊石粒徑多為0.1~0.5im。滑帶為紫紅色含礫粉質(zhì)黏土,濕,稍密,可塑-硬塑,黏土為主,含少量圓礫,粒徑小于1icm,呈次棱角狀或渾圓狀,成分為石英砂巖、泥質(zhì)砂巖?;矠榘蜄|組四段(T2b4)紫紅色泥質(zhì)粉砂巖,軟質(zhì)巖,薄-中厚至厚層構(gòu)造,單斜巖層,產(chǎn)狀20°∠16°,易風(fēng)化,遇水易軟化(圖2)。

    圖2 滑坡主滑剖面(Y-X)Fig. 2 Geological profile along section Y-X

    2.2 監(jiān)測布置

    朱家店滑坡自三峽庫區(qū)蓄水以來持續(xù)發(fā)生變形,并被納入三峽庫區(qū)后續(xù)地質(zhì)災(zāi)害防治工程的治理項(xiàng)目。為了監(jiān)測滑坡的變形與穩(wěn)定性狀況,建立了系統(tǒng)的現(xiàn)場監(jiān)測工程(圖3),監(jiān)測工程由3部分構(gòu)成: (1)GPS表面位移監(jiān)測,在滑坡主剖面高程319im、251im、195im處布置編號(hào)為GP1、GP2、GP3的監(jiān)測墩,并在滑坡外穩(wěn)定坡體上布置編號(hào)為GP4、GP5的兩個(gè)控制性監(jiān)測墩; (2)裂縫變形監(jiān)測,4個(gè)測點(diǎn)分別布設(shè)在滑坡體中前部居民房前(高程210im)產(chǎn)生了兩條地表拉張裂縫位置; (3)深部位移監(jiān)測孔,滑坡主剖面布置3個(gè)測斜孔,滑坡后緣JC1,孔口高程318.2im,滑坡中部JC2,孔口高程252.0im,滑坡前緣JC3,孔口高程195.7im。通過系統(tǒng)變形觀測布設(shè)方案,全面監(jiān)控滑坡變形情況。

    圖3 朱家店滑坡監(jiān)測系統(tǒng)平面布置圖Fig. 3 Topographic map and the monitoring works

    2.3 監(jiān)測離群值判別

    離群值有許多統(tǒng)計(jì)學(xué)方法判別,本文從監(jiān)測的物理意義出發(fā)判別離群值。朱家店滑坡坡表位移監(jiān)測自2007年6月開始,圖4為滑坡坡表監(jiān)測位移、庫水位與月降雨量時(shí)序變化曲線,可以發(fā)現(xiàn),滑坡變形受水位周期性波動(dòng)與降雨作用影響,前緣首先變形且變形較大,而滑坡中后部變形量較小且隨時(shí)間逐漸變大,反映出滑坡變形為前部首先啟動(dòng)的牽引式模式,另外,GP3變形表現(xiàn)為階躍式滑坡變形特征(馬浚偉 2016; Ma et al.,2017)。截止2015年6月,GP1、GP2、GP3的水平累積位移量分別為37.1imm、32.9imm、2033.6imm,其中2015年6月份 GP3位移增量1032.7imm,經(jīng)現(xiàn)場調(diào)查,GP3監(jiān)測墩由于變形太大而失效(圖5)。因此,該月份的位移增量由滑坡變形與監(jiān)測墩嚴(yán)重傾斜變形組成,而監(jiān)測墩的變形所占比例更大??梢耘袛啵瑢?duì)于滑坡變形,該月份GP3的監(jiān)測結(jié)果屬于離群值。

    3 ARIMA模型位移預(yù)測

    3.1 模型參數(shù)確定

    ARIMA建模方法不考慮以滑坡理論為依據(jù)的解釋變量的作用,而是依據(jù)變量本身的變化規(guī)律,利用外推機(jī)制描述時(shí)間序列的變化。建模的前提是時(shí)間序列必須具有平穩(wěn)性,如果時(shí)間序列是非平穩(wěn)性的,建立模型之前應(yīng)先通過移動(dòng)平均(變換次數(shù)用參數(shù)d表征)把它變換成平穩(wěn)的時(shí)間序列。

    得到平穩(wěn)的時(shí)間序列后需要采用由低階向高階逐次探索的方法來識(shí)別模型的類型及階數(shù)(用參數(shù)p,q表征)。由于平穩(wěn)時(shí)間序列的自相關(guān)(ACF)圖和偏相關(guān)(PACF)圖不是拖尾就是截尾。因此,可以用ACF/PACF柱狀圖來確定參數(shù)p,q。這里的截尾指ACF/PACF值自某一階后突變?yōu)?; 拖尾指ACF/PACF值自某一階后有一個(gè)衰減的趨勢,但是不都為0。如果自相關(guān)是拖尾,偏相關(guān)截尾,則用 AR 算法; 如果自相關(guān)截尾,偏相關(guān)拖尾,則用 MA 算法; 如果自相關(guān)和偏相關(guān)都是拖尾,則用 ARMA 算法,ARIMA 是 ARMA 算法的擴(kuò)展版,用法類似,參數(shù)的確定過程如圖6所示。選擇季節(jié)性差異,且d=1時(shí),累積位移時(shí)序曲線表現(xiàn)平穩(wěn),自相關(guān)性與偏自相關(guān)性結(jié)果表明,ACF系數(shù)自1階后表現(xiàn)拖尾,p=1; PACF系數(shù)自1階后表現(xiàn)拖尾,q=1(圖7a),預(yù)測模型為ARIMA(1,1,1)。d=0時(shí),位移速率時(shí)序曲線表現(xiàn)平穩(wěn),自相關(guān)性與偏自相關(guān)性結(jié)果表明,ACF系數(shù)自1階后表現(xiàn)拖尾,p=1; PACF系數(shù)亦自1階后表現(xiàn)拖尾,q=1(圖7b),因此,預(yù)測模型為ARIMA(1,0,1)。

    圖4 GPS監(jiān)測點(diǎn)位移、庫水位與降雨量曲線Fig. 4 Time series of displacement, rainfall and water level

    圖5 GP3監(jiān)測墩傾斜變形對(duì)比圖Fig. 5 GP3 pier deformation between 2013 & 2015a. 2013年GP3變形情況; b. 2015年GP3變形情況

    圖6 ARIMA模型參數(shù)確定流程圖Fig. 6 Flowchart of ARIMA model’s parameter determination

    圖7 累積位移與位移速率的ACF/PACF系數(shù)Fig. 7 ACF/PACF coefficients of accumulated displacement and displacement ratea. 累積位移(偏)自相關(guān)性系數(shù)柱狀圖; b. 位移速率(偏)自相關(guān)性柱狀圖

    3.2 結(jié)果對(duì)比分析

    確定累積位移預(yù)測模型為ARIMA(1,1,1),位移速率預(yù)測模型為ARIMA(1,0,1)后,設(shè)計(jì)忽略離群值(視為正常值)、指定離群值和修正離群值3種預(yù)測方案,比較滑坡位移預(yù)測研究中離群值最適宜的處理方式。上述忽略離群值方案即將2015/6的監(jiān)測數(shù)據(jù)視為正常值; 指定離群值方案是剔除了2015/6的監(jiān)測數(shù)據(jù); 而修正離群值的預(yù)測方案具體步驟為:

    (1)刪除2015/6監(jiān)測離群值后,利用ARIMA模型,得到2015/6~2016/5未來一年(1個(gè)周期)內(nèi)的累積位移預(yù)測結(jié)果(表1)。

    表1 自2015/6~2016/5累積位移預(yù)測結(jié)果Table 1 Accumulated displacement prediction results from 2015/6 to 2016/5

    (2)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的變化趨勢,確定離群修正值。如表1所示, 2015/6~2016/5為2015年位移開始階躍至2016年位移“階躍”前的位移量,其累積位移量變化范圍1171. ̄6~1307. ̄3imm??紤]到過度變形導(dǎo)致了GP3監(jiān)測墩損壞,且認(rèn)為2015/6由于周期性階躍導(dǎo)致的累積位移量不超過下次滑坡位移發(fā)生階躍前的累積位移量,因此,取2016/5預(yù)測值作為2015/6修正的離群值。

    (3)使用修正的離群值1307. ̄34imm作為模型2015/6的輸入數(shù)據(jù),并基于ARIMA模型對(duì)2007/6~2015/6的時(shí)間序列重新進(jìn)行預(yù)測。

    上述監(jiān)測離群值的修正方法,是基于ARIMA模型,使得2015/6的位移量降到了一個(gè)“階躍”周期預(yù)測可以達(dá)到的最大位移水平,保留了一定的安全度。同時(shí)1307. ̄3imm與2203imm(監(jiān)測離群值)分別相對(duì)上個(gè)月位移增量147. ̄0imm和1042. ̄7imm,根據(jù)往年“階躍”位移量(圖4),修正值相比監(jiān)測值更為合理。

    表2分別給出了在3種離群值處理方式下累計(jì)位移與位移速率的擬合效果, 6種方案R2值均大于0.85,預(yù)測效果基本良好。且指定與修正離群值R2值0. ̄9以上。而忽略離群值兩種方案R2值最小,這與數(shù)據(jù)列中存在離群值,個(gè)別數(shù)據(jù)的離散性太大有關(guān)。

    表2 累積位移與位移速率擬合效果和預(yù)測“階躍”位移量Table 2 R2 and “step-like” results of accumulated displacement and displacement rate prediction

    同時(shí)對(duì)比預(yù)測區(qū)間2016/6與2017/6位移發(fā)生“階躍”時(shí)的位移量,僅修正離群值方案的預(yù)測結(jié)果符合朱家店滑坡歷年“階躍”位移的發(fā)展趨勢與量值(表3)。這也說明了,修正離群值的預(yù)測方案更符合實(shí)際,要優(yōu)于其他兩種離群值的處理方案。

    表3 朱家店滑坡歷年“階躍”位移量Table 3 “Step-like” displacement over the years of the Zhujiadian landslide

    圖8 3種離群值處理方式下累積位移預(yù)測結(jié)果Fig. 8 Accumulated displacement prediction results by three kinds outlier handing

    圖9 3種離群值處理方式下位移速率預(yù)測結(jié)果Fig. 9 Displacement rate prediction results by three kinds outlier handing

    圖8和圖9分別給出了在3種離群值處理方式下累計(jì)位移與位移速率的未來2015/7~2016/7兩年的預(yù)測曲線??梢园l(fā)現(xiàn),修正離群值預(yù)測結(jié)果介于忽略離群值與指定離群值之間,忽略離群值的預(yù)測結(jié)果最大,指定離群值的預(yù)測結(jié)果最小。當(dāng)位移序列存在離群值時(shí),由于離群值反映的變形不真實(shí),保留(視為正常)它將使得預(yù)測結(jié)果偏大,而舍棄(指定剔除)它導(dǎo)致了預(yù)測結(jié)果偏低,因此,研究離群值的正確處理方式對(duì)提高預(yù)測準(zhǔn)確性非常必要。

    對(duì)比圖8和圖9的預(yù)測區(qū)間還可以發(fā)現(xiàn),無論是累積位移曲線的“階躍”形態(tài)還是位移速率的“倒V”形態(tài),其ARIMA模型預(yù)測曲線不可避免地都出現(xiàn)了升高-降低的變化過程。對(duì)于累積位移曲線,應(yīng)該表現(xiàn)為累積增大的趨勢,這種降低過程應(yīng)該很微弱或者不存在才符合實(shí)際。而位移速率曲線升高-降低的變化過程表現(xiàn)為速率的增大與減小,將速率轉(zhuǎn)化得到的累計(jì)位移仍是增大趨勢,這與實(shí)際是相符的。因此,針對(duì)ARIMA模型,使用位移速率預(yù)測時(shí)效果要比累積位移更好,這在文獻(xiàn)(李首位, 2015; 李烔等, 2016; 雷德鑫, 2018)里沒有提到。

    選取修正離群值的預(yù)測方案,(1)對(duì)位移速率進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果再轉(zhuǎn)化為累計(jì)位移, (2)直接對(duì)累計(jì)位移進(jìn)行預(yù)測,將兩者預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較,按累積位移預(yù)測時(shí)擬合值的平均絕對(duì)百分誤差為9.64%; 按位移速率預(yù)測時(shí)擬合值的平均絕對(duì)誤差為8.52%,兩者均小于10%,屬于較高精度的預(yù)測。如圖10所示,可以發(fā)現(xiàn),按位移速率得到的預(yù)測結(jié)果相比累積位移得到的預(yù)測結(jié)果稍大一些,預(yù)測效果也更好一點(diǎn)。因此,針對(duì)ARIMA模型滑坡位移預(yù)測研究,先對(duì)位移速率進(jìn)行預(yù)測,再將預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為累積位移是一種更佳的選擇。

    圖10 累積位移預(yù)測最終結(jié)果Fig. 10 Final prediction results of accumulated displacement

    3.3 討 論

    目前針對(duì)變形較為強(qiáng)烈的滑坡,受監(jiān)測設(shè)備的局限性,如GPS監(jiān)測墩表現(xiàn)松動(dòng)、傾倒,深部測斜管發(fā)生彎曲、錯(cuò)動(dòng),常常在設(shè)備失效后更換新的監(jiān)測設(shè)備,而忽略了對(duì)較大監(jiān)測異常值的判別分析。朱家店滑坡GP3監(jiān)測墩由于傾倒變形過大而失效,一方面,監(jiān)測墩失效導(dǎo)致了監(jiān)測數(shù)據(jù)失真,另一方面,過大的傾倒變形也在一定程度上反映了滑坡位移發(fā)生“階躍”現(xiàn)象時(shí)的變形或累積變形較為強(qiáng)烈。因此,在這種情況下進(jìn)行滑坡位移預(yù)測,考慮監(jiān)測離群值,并對(duì)其進(jìn)行修正是非常必要的。針對(duì)于滑坡“階躍”式位移出現(xiàn)的離群值,本文從變量自身的角度修正了離群值,并應(yīng)用于位移預(yù)測,預(yù)測效果得到了明顯提高。因此,有必要分析監(jiān)測數(shù)據(jù),確定其是否存在離群值,并進(jìn)一步科學(xué)分析其出現(xiàn)的原因,修正離群值。

    需要說明的是,離群值的出現(xiàn)可能受眾多因素的影響,不同原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)離群,應(yīng)采取相適宜的修正方法。本文離群值出現(xiàn)的原因是由于位移發(fā)生“階躍”時(shí)過大或累積變形過大導(dǎo)致監(jiān)測墩失效,從而監(jiān)測得到的位移遠(yuǎn)大于滑坡實(shí)際發(fā)生的位移量。本文提出了該類離群值的修正方法,并應(yīng)用于位移預(yù)測,綜合了不同方式的對(duì)比以及與歷史以往監(jiān)測數(shù)據(jù)對(duì)比,修正的方案擬合效果較好,方法較為合理。其他類型的監(jiān)測離群值應(yīng)采取針對(duì)性的修正方法。但是,離群值的判別與修正對(duì)于滑坡監(jiān)測以及位移預(yù)測是非常必要的。

    4 結(jié) 論

    本文以朱家店滑坡為例,進(jìn)行滑坡位移預(yù)測時(shí),針對(duì)性的考慮了GP3監(jiān)測墩失效的情況,提出了考慮監(jiān)測離群值的朱家店滑坡位移預(yù)測方法,主要結(jié)論如下:

    (1)ARIMA(1,1,1)模型適用于累積位移預(yù)測,ARIMA(1,0,1)模型適用于位移速率預(yù)測,針對(duì)ARIMA模型,使用位移速率時(shí)間序列的預(yù)測效果要優(yōu)于累積位移時(shí)間序列的預(yù)測。

    (2)當(dāng)滑坡“階躍”式位移出現(xiàn)離群值時(shí),本文提出了一種修正方法,通過剔除離群值后并預(yù)測出含一次“階躍”的位移序列,取發(fā)生下一次“階躍”前的最大位移量作為當(dāng)前的離群修正值。朱家店滑坡GP3監(jiān)測墩2015/6的監(jiān)測值與修正值分別為2203imm與1307.3imm,兩者相差895.7imm,差異顯著。

    (3)對(duì)比忽略離群值、指定離群值與修正離群值3種方案的ARIMA模型預(yù)測,修正離群值的預(yù)測結(jié)果介于忽略和指定離群值兩者之間,更適用于存在監(jiān)測離群值的朱家店滑坡位移預(yù)測研究預(yù)報(bào)。

    (4)使用位移速率時(shí)間序列并按ARIMA(1,0,1)修正離群值后的預(yù)測結(jié)果表明: 2016和2017年6月朱家店滑坡前緣GP3監(jiān)測墩階躍位移量分別為79.0imm和70.2imm,截止2017年8月,GP3累積位移將達(dá)1647.7imm。上述研究成果對(duì)于三峽庫區(qū)變形較為強(qiáng)烈的牽引式滑坡位移預(yù)測有一定的參考借鑒價(jià)值。

    致 謝:對(duì)中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)工程學(xué)院博士生吳爽爽在本文資料收集和研究工作中給予的幫助和指導(dǎo)表示衷心的感謝。

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