【摘 要】
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水库滑坡严重威胁库区经济社会的发展,给人类生命和财产安全带来了不利影响,其中地下水是诱发库岸滑坡变形破坏的主要因素之一,现有的土壤水分监测方法存在耗时长、投入大,难以长期有效监测地下水的问题。针对该问题,以白家包滑坡为研究对象,应用高密度电法勘测技术,考虑库水位升降影响,综合采用野外调查、室内物理模型试验、数值仿真、现场监测与大数据分析等手段开展系统研究,揭示水库滑坡变形破坏与地下水分布的关系,提
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水库滑坡严重威胁库区经济社会的发展,给人类生命和财产安全带来了不利影响,其中地下水是诱发库岸滑坡变形破坏的主要因素之一,现有的土壤水分监测方法存在耗时长、投入大,难以长期有效监测地下水的问题。针对该问题,以白家包滑坡为研究对象,应用高密度电法勘测技术,考虑库水位升降影响,综合采用野外调查、室内物理模型试验、数值仿真、现场监测与大数据分析等手段开展系统研究,揭示水库滑坡变形破坏与地下水分布的关系,提出基于高密度电法的多相复合材料含水率预测模型,形成库岸滑坡地下水监测与数值分析一体化技术。研究成果可为三峡库区水库滑坡变形的有效监测、库区滑坡治理与防护模式创新提供可靠的理论与技术支撑。主要获得以下结论:（1）以三峡库区白家包滑坡为研究对象,开展室内试验,在不同影响因素下研究滑坡土体的电导率特性,通过相关性分析,表明相较于干密度及孔隙比,滑坡体内含水率及温度的变化对土体电阻率影响更大。（2）基于白家包滑坡地形地貌特点,开展室内滑坡物理模型试验,提出基于贝叶斯优化算法的长短时记忆神经网络模型与高斯过程回归模型的混合模型,即贝叶斯LSTM-GPR,采用多个评判指标对模型进行评价验证,结果表明所提方法能在较短时间内得到更高精度的含水率区间预测值及更为可靠的概率预测值。（3）基于高密度电法的多相复合材料含水率预测模型应用于白家包滑坡现场试验,获取滑坡体内地下水分布规律,结果表明白家包滑坡在临近水库部位,其地下水位变化较为明显;在远离水库部分部位,滑坡土体含水率变化逐渐缓慢。所提方法的预测结果与现场采样值吻合较好,表明该方法可应用于库区滑坡实际监测中。（4）采用有限元软件建立白家包滑坡模型,采用等效于摩尔库伦的DP准则,对强度参数c和φ、μ和E共同折减,综合多种失稳判据探究地下水分布对滑坡稳定性的影响。结果表明地下水对库区滑坡安全性能的影响较大,在库区滑坡监测预警过程中不能忽视对地下水的监测。
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