基于小波分析的滑坡灾变预测方法研究

我国滑坡数量大，危害严重，而滑坡灾变预测预报理论相对滞后，这严重制约着我国滑坡预测预报的精度和进展。能否准确地预测出滑坡从匀速变形阶段进入加速变形阶段的变形突变是滑坡灾变预测能否成功的关键。这不仅是目前众多预测模型急需迫切解决的问题，也是当前滑坡灾变预测中最有可能获得突破的研究课题。本项目拟在对多个典型滑坡的成因机理、变形演化规律和特征等分析研究的基础上，将被誉为"数学显微镜"的小波分析方法引入滑坡灾变预测研究，首先基于小波分析提出有效的滑坡变形监测时序的去噪方法，进而提出滑坡变形突变的小波识别方法，然后建立小波分析与神经网络相结合的滑坡变形预测模型。本项目旨在揭示滑坡变形突变的物理的、本质的特征和规律。项目的成功实施将为滑坡变形演化趋势和变形阶段的判别等问题提供新的理论和技术基础，为滑坡灾变预测理论的发展和应用提供新思路，具有良好的科学意义和应用前景。