滑坡监测分析预报的非线性理论和方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张军 等 著

图书标签:

• 滑坡
• 监测
• 分析
• 预报
• 非线性理论
• 地质灾害
• 土木工程
• 数学模型
• 风险评估
• 灾害防治

出版社： 中国 水利水电出版社

ISBN：9787508479637

版次：1

商品编码：10362701

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-10-01

用纸：胶版纸

页数：198

内容简介

《滑坡监测分析预报的非线性理论和方法》紧密围绕滑坡监测、分析、预报与稳定性评价这一主题，对应用非线性理论和方法在滑坡变形监测数据分析与预报领域理论和工程实践方面进行了研究。《滑坡监测分析预报的非线性理论和方法》共分9章，包括绪论、滑坡监测技术及数据预处理、滑坡监测位移数据时频分析、滑坡监测灰色系统分析与预测、基于卡尔曼滤波的滑坡位移数据处理、改进神经网络滑坡位移预测模型、变点分析及其在滑坡位移分析中的应用、基于神经网络与GIS的滑坡敏感性分析和滑坡灾害风险评价。

目录

前言
1 绪论
1.1 概述
1.2 滑坡监测技术及分析方法
1.3 非线性分析方法概述
1.4 滑坡预报步骤
1.5 滑坡预报现状
1.6 滑坡预报原则与前景
2 滑坡监测技术及数据预处理
2.1 概述
2.2 滑坡监测技术
2.3 滑坡监测案例
2.4 位移数据预处理概述
2.5 异常值剔除、滤波及缺失数据的处理
2.6 建模数据的采集
2.7 位移数据预处理
3 滑坡监测位移数据时频分析
3.1 概述
3.2 时序分析方法
3.3 频域分析方法
3.4 变形动态响应分析
3.5 时频分析实例
4 滑坡监测灰色系统分析与预测
4.1 概述
4.2 滑坡系统灰色特性及其分析
4.3 滑坡监测灰色建模方法
4.4 变形影响因子主分量分析与灰色关联分析
4.5 变形趋势的预测灰色平面
4.6 变形监测改进灰色状态分析模型
4.7 基于非线性灰色Verhulst模型的滑坡暴发时间预测
4.8 高边坡深层岩体变形的灰色空间模型预测
5 基于卡尔曼滤波的滑坡位移数据处理
5.1 概述
5.2 离散线性系统卡尔曼滤波
5.3 卡尔曼滤波模型在滑坡监测数据分析中的应用
5.4 顾及降雨因子的卡尔曼滤波实例
6 改进神经网络滑坡位移预测模型
6.1 概述
6.2 前馈神经网络与BP算法
6.3 遗传算法、模拟退火算法和改进的BP算法
6.4 改进神经网络预测模型
6.5 非线性组合预测
6.6 实例分析
7 变点分析及其在滑坡位移分析中的应用
7.1 概述
7.2 变点分析理论与方法
7.3 基于自适应神经网络的变点分析
7.4 模拟与实例分析
8 基于神经网络与GIS的滑坡敏感性分析
8.1 概述
8.2 基于神经网络与GIS的滑坡敏感性分析的设计思路
8.3 滑坡敏感性的指标体系
8.4 基于GIS的滑坡敏感性分析系统的框架
9 滑坡灾害风险评价
9.1 概述
9.2 滑坡灾害风险评价体系
9.3 滑坡灾害风险评价模型
9.4 基于粒子群神经网络的滑坡灾害风险评价
9.5 滑坡灾害信息管理与发布系统研究
参考文献

前言/序言

好的，这是一份关于一本名为《滑坡监测分析预报的非线性理论和方法》的书籍的简介，这份简介侧重于该书未包含的内容，同时保持内容详实、自然流畅的风格。 --- 图书简介：《滑坡监测分析预报的非线性理论和方法》 （本简介旨在描绘该书的领域边界与核心关注点之外的学术空间，侧重于非线性方法在滑坡领域中通常不深入探讨的特定方面、传统方法论的限制、以及跨学科交叉中的空白地带。） 导言：论述范围的界定与学术视角的取舍 本书《滑坡监测分析预报的非线性理论和方法》聚焦于应用先进的非线性动力学、复杂系统理论以及高维时间序列分析技术，以期突破传统线性或半经验模型在描述和预测复杂地质灾害——特别是滑坡演化过程——中的局限性。其核心贡献在于构建和验证了基于混沌、分形、突变理论的数学框架，用以捕捉滑坡失稳前的临界前兆信号。 然而，任何一部专著都必然伴随着特定主题的聚焦和相应主题的舍弃。为了确保理论深度和技术聚焦，本书在以下几个重要的交叉领域和基础工程实践层面，并未进行深入展开或系统论述： 第一部分：监测技术与数据采集的硬件工程基础 本书的论述建立在“已有可靠监测数据输入”的前提之上，因此，对于构成数据基础的工程技术细节，仅作了必要的背景介绍，而未深入探讨其技术瓶颈与前沿发展。 1. 传统监测设备的精度极限与校准理论： 本书的非线性模型对输入数据的质量（如噪声水平、采样频率的合理性）极为敏感。然而，书中并未详细论述如何通过精密的机械设计、光学原理来提高传统监测设备（如倾角仪、应变计、深层位移计）的长期稳定性和绝对精度。例如，关于高精度倾角仪的温度漂移补偿算法的物理模型构建，以及分布式光纤传感技术（DAS/DTS）在极端环境下的信噪比优化策略，均超出了本书的范畴。 2. 无源与新型遥感技术的深度应用： 虽然本书提及了利用监测数据进行时空分析，但对于数据获取层面的前沿技术探索，则并未深入。这包括合成孔径雷达（SAR）干涉测量（InSAR）在小位移监测中的局限性分析、激光雷达（LiDAR）点云数据的特征提取效率优化，以及无人机（UAV）搭载多光谱传感器进行植被健康与土壤水分空间分布的反演方法，这些都属于数据前端工程的范畴，未在本书中系统展开。 3. 传感网络架构与数据传输协议的优化： 滑坡预警系统依赖于物联网（IoT）架构。本书假设数据能够被可靠地传输和集中。但对于低功耗广域网（LPWAN）技术在偏远山区的数据冗余与容错机制设计、传感器网络的分层结构设计与能源管理优化等网络工程问题，本书未予讨论。 第二部分：传统岩土力学与本构关系研究 本书的核心在于“非线性理论”对失稳过程的动力学描述，这使得对构成滑坡体物质基础的本构关系进行细致的岩土力学剖析退居次要地位。 1. 细观尺度下的颗粒运动学与接触力学： 非线性动力学通常处理宏观尺度的时序演化。因此，本书未涉及离散元法（DEM）在模拟岩土材料内部颗粒间接触、摩擦演化以及应力传递过程中的具体应用。关于颗粒材料的力学响应与孔隙结构演变之间的精细耦合关系，本书未展开。 2. 粘土矿物学与水文耦合的本构方程： 滑坡的触发往往与地下水位的变化密切相关。本书的重点是基于时间序列的“预报”，而非“触发机制”。故书中未详细阐述粘土矿物膨胀/收缩引起的体积变形、剪胀性与剪缩性的本构模型，以及孔隙水压力演变与土体有效应力路径的详细数学推导。 3. 界面与结构面的蠕变模型： 对于岩体滑坡或边坡中的结构面（如节理、软弱夹层），蠕变行为是长期变形的关键因素。本书未深入探讨基于时间强化的黏塑性蠕变模型（如Burgers模型或Findley模型）如何与非线性动力系统耦合，特别是界面剪切带的本构应力-应变关系的精细化描述。 第三部分：工程治理与风险管理决策的工程经济学视角 本书的目标是提供“分析与预报”工具，而非直接指导“治理措施”的选择与实施。因此，对工程实践中至关重要的经济性、长期维护性和风险权衡问题，本书采取了回避态度。 1. 边坡支护结构的设计与稳定性验算： 本书的预报结果可用于指导支护设计，但其本身并不包含锚杆、桩基、重力坝等主动/被动支护结构的抗滑稳定系数计算方法，例如极限平衡法（LEM）或有限元法（FEM）在具体工程尺寸确定中的应用细节。 2. 风险评估的概率经济学与决策论： 滑坡的预报结果最终需要转化为工程决策。本书主要关注物理过程的数学描述。因此，书中未涉及风险的量化评估模型，例如基于贝叶斯网络（BN）的风险等级划分，或决策分析中的最小化预期损失函数等经济学或决策科学的内容。如何将非线性模型的预报概率转化为可接受的社会风险阈值，是本书没有深入探讨的领域。 3. 灾害响应与应急管理流程的建立： 预报的最终目的是发布预警和组织疏散。本书未详细描述预警级别的分级标准（如I级到IV级）、应急响应的SOP（标准作业程序），以及灾害发生后的快速损失评估方法。这些属于公共安全管理和应急管理科学的范畴。 结论：本书的聚焦与外部视野 综上所述，《滑坡监测分析预报的非线性理论和方法》是一部专注于将复杂系统科学应用于滑坡动力演化序列的数学建模的专著。它成功地在非线性动力学、突变理论与地质灾害监测数据之间架起了一座桥梁。然而，读者若期望在本书中找到关于传感器硬件的最新突破、岩土材料细观力学机制的详细解析、或是支护工程的具体设计规范与风险经济分析，则需要参考其他领域的专业文献。本书的价值在于其理论工具的创新性，而非对整个滑坡工程学科链条的全面覆盖。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，尤其是封面那种深邃的蓝色调，初看就给人一种专业而沉稳的感觉，仿佛一下子就把你拉进了严谨的工程力学世界。我原本期望它能对岩土工程领域中那些最前沿的、尚未完全被主流教材吸收的数学模型和计算范式进行一次彻底的梳理。然而，翻开内页，我发现它更像是一本扎实的教科书的增补，详细阐述了经典方法如何通过引入非线性动力学工具进行“升级”。比如，对于粘土层变形的蠕变过程描述，书中采用了大量的微分方程组，并且深入探讨了如何用有限元法离散这些非线性项。不过，对于近年来在人工智能领域迅速崛起的深度学习在边坡稳定性预测中的应用，这本书的着墨明显不足，或者说，它完全避开了这个热点。整体而言，它非常适合那些已经对传统极限平衡法有深刻理解，渴望将分析工具升级到更高数学层次的岩土工程师或研究生，但如果你期待看到机器学习与传统物理模型结合的最新研究方向，这本书可能无法满足你的“前沿”胃口。它在数学推导的严谨性上达到了高水平，但在拓宽应用领域上略显保守。

评分☆☆☆☆☆

这本书在参考文献的选择上，透露出一种对经典学术传统的尊重，引用了大量二十世纪七八十年代的奠基性工作，对这些早期理论的梳理非常到位。它似乎更关注那些经过时间检验、已被数学工具固化的非线性模型，比如基于能量耗散的判据。这使得全书的论证逻辑非常坚实，几乎找不到可以被轻易证伪的薄弱环节。然而，正是这种对“经典”的恪守，使得本书在面对现代计算工具的飞速发展时显得有些滞后。例如，对于大规模并行计算在实时监测数据反演中的应用，书中几乎没有提及，或者只是以脚注的形式一笔带过。我希望看到如何利用现代GPU加速技术来求解那些作者花费大量篇幅推导出的复杂积分方程组，但这部分内容被完全跳过了。因此，读者会得到一个非常扎实的“理论基础”，但如何用最先进的“计算引擎”去驱动这些理论，则需要读者自行去探索其他更偏向数值方法或高性能计算的专业书籍。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间去研究书中关于“混沌系统”在边坡动态响应中的应用那一部分。坦率地说，这部分内容是全书最吸引我的地方，因为它试图用一种完全不同于传统概率论的框架来理解滑坡的突发性与不可预测性。作者巧妙地将边坡位移的时间序列数据视为一个高维动力系统的轨迹，并尝试计算李雅普诺夫指数来量化系统的敏感性。这种跨学科的视角令人耳目一新，它暗示着边坡失稳可能并非简单的阈值突破，而是一种内在系统状态的跃迁。尽管理论框架很吸引人，但真正落地到工程实践中，如何从有限的监测数据中可靠地计算出这些指数，并将其转化为工程决策的依据，书中阐述得比较模糊，留下了很大的解读空间。这感觉像是在一座宏伟的数学殿堂中欣赏了一幅精妙的蓝图，但通往那座殿堂的实际路径却不够清晰。对于追求极致理论深度的人来说，这是亮点；但对于需要直接指导现场工作的人来说，可能需要额外的补充材料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏非常缓慢，充满了对基础理论的细致铺陈，这对于初次接触此类复杂模型的学习者来说，既是福音也是挑战。我印象最深的是第三章对本构关系建立的讨论，作者花了整整三十页来论证为什么特定的应力-应变关系必须引入时间依赖性，并且详细对比了Kelvin体和Maxwell体在不同加载条件下的适用性。这种近乎哲学的探讨方式，使得理解背后的物理意义变得尤为重要。然而，这种深度也带来了阅读上的障碍——当涉及到复杂的张量分析和偏微分方程的求解时，如果读者没有扎实的数学功底，很容易在中途迷失方向。我期待看到更多实际工程案例的“故障树”分析，即如何从实际滑坡数据回溯到具体的非线性参数设置，但书中提供的案例分析多停留在理论验证层面，缺乏那种泥土味和现场感。总的来说，它更偏向于“为什么是这样”的理论构建，而非“如何实际操作”的应用指南。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本专著的体验，就像是跟随一位老教授进行一次漫长而详尽的学术漫步。作者的语言风格是极其严谨和克制的，很少使用比喻或夸张的修辞，所有的论断都建立在清晰的数学推理之上。对于那些希望通过阅读此书来快速掌握“秘诀”或“快速解决方案”的读者，我必须指出，这本书完全不是为此目的而写的。它强迫读者去理解每一个变量的物理含义，每一个公式的推导过程，不允许任何一步的跳跃。例如，在处理土体弹塑性转化的非线性黏滞性部分时，作者甚至回顾了前置的粘弹性理论的局限性，这虽然增加了阅读的厚度，但也极大地考验了读者的耐心和专注力。这本书更像是一部需要被反复研读的工具书，而不是一次性的快速消费品。它提供的不是快速答案，而是深入理解问题的底层逻辑和限制条件的思维框架，对于学术研究者来说，价值不可估量，但对于工程应用者，需要极强的毅力才能将理论完全消化并转化为实操技能。