本發(fā)明實(shí)施例涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種使用反分析方法校準(zhǔn)滑坡壩土體侵蝕性參數(shù)的方法及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、滑坡壩是阻塞河流并形成自然湖泊的天然沉積物，其廣泛分布于世界范圍內(nèi)各山區(qū)?；聣坞S時面臨潰決的風(fēng)險，潰決洪水將對下游地區(qū)造成巨大的損失。在諸多已統(tǒng)計的已潰決的滑坡壩案例中，溢流破壞占據(jù)了91％，故大多數(shù)研究致力于量化滑坡壩溢流破壞的后果。研究成果總體上可分為兩類，即經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ团c物理模型。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪呛唵螌?shí)用的，對于一個具體的滑坡壩，其壩體幾何參數(shù)(如壩高、壩寬、上下游坡度等)與堰塞湖幾何參數(shù)(如庫容量、湖表面積與水位關(guān)系曲線等)是容易確定的。故研究人員基于這些參數(shù)建立了許多經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀糜诳焖兕A(yù)測滑坡壩潰決的關(guān)鍵物理量，如滑坡潰壩概率、峰值出流率、最終破裂尺寸、滑坡壩的壽命。

2、然而，滑坡壩的溢流破壞過程是一個復(fù)雜的現(xiàn)象，涉及侵蝕、邊坡失穩(wěn)和溢流水力學(xué)等。單純地通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ碗y以達(dá)到較好的預(yù)測精度，因?yàn)樗鼈兒雎粤饲治g過程，且很少考慮滑坡沉積物的特征。因此在現(xiàn)階段，考慮了整個傾覆過程的物理力學(xué)機(jī)制(包括湖水溢流、壩體侵蝕和邊坡失穩(wěn)等)的物理模型得到大力發(fā)展。一些研究人員利用基本微分方程開發(fā)了物理模型來模擬水力條件和侵蝕過程。但是，這一類的復(fù)雜物理模型計算量通常較大，因此，在實(shí)踐過程中，簡化物理模型得到了普遍應(yīng)用。

3、在簡化物理模型中，最關(guān)鍵的是模擬侵蝕過程，其中滑坡壩體土壤的可侵蝕性是控制滑坡壩因溢流引起的侵蝕過程的重要內(nèi)在因素。土體的侵蝕性可由可蝕性系數(shù)kd與臨界剪應(yīng)力τc表征，這兩個參數(shù)對于準(zhǔn)確模擬潰壩過程至關(guān)重要。相關(guān)技術(shù)中，可以通過現(xiàn)場試驗(yàn)獲取這兩個參數(shù)，如旋轉(zhuǎn)圓筒試驗(yàn)、侵蝕功能儀器試驗(yàn)、孔侵蝕試驗(yàn)、水槽試驗(yàn)和水下噴射試驗(yàn)。但是，現(xiàn)場條件的局限性使得研究人員只能通過試驗(yàn)手段獲得少數(shù)幾個位置的土體侵蝕性，無法反映滑坡壩整體的土體侵蝕性。更重要的是，幾乎所有的現(xiàn)場測試都是在潰壩后進(jìn)行的，而且測試樣本都是在殘留區(qū)采集的，可能無法準(zhǔn)確代表侵蝕土壤的物理性質(zhì)，此外，還存在取樣干擾和尺度效應(yīng)，這些因素會降低現(xiàn)場試驗(yàn)結(jié)果的可靠性。因此，為了更準(zhǔn)確地認(rèn)識滑坡壩土體侵蝕性，同時也為更可靠地模擬滑坡壩潰決，需要校準(zhǔn)這兩個侵蝕性參數(shù)。

4、與邊坡、路堤和地基穩(wěn)定性分析中考慮的土壤抗剪強(qiáng)度和滲流參數(shù)的特征類似，滑坡沉積物的性質(zhì)在空間中也具有高度不確定性。具體而言，包括干密度、平均粒徑和均勻系數(shù)等基本物理參數(shù)，并且滑坡壩土體侵蝕性受這些參數(shù)(不限于這些參數(shù))影響。然而，目前關(guān)于滑坡壩土體侵蝕性參數(shù)的實(shí)際變化規(guī)律還缺乏明確的認(rèn)識，其空間變異性也有待表征，這是一個亟待解決的問題，同時，也為土體侵蝕性參數(shù)的校準(zhǔn)工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種使用反分析方法校準(zhǔn)滑坡壩土體侵蝕性參數(shù)的方法及產(chǎn)品，旨在校準(zhǔn)滑坡壩土體侵蝕性參數(shù)，本發(fā)明實(shí)施例，基于隨機(jī)場理論，采用趨勢分量函數(shù)表示滑坡壩不同空間位置的土體侵蝕性參數(shù)，并通過兩種反分析方法校準(zhǔn)趨勢分量函數(shù)。一種是基于多目標(biāo)優(yōu)化算法的確定性反分析方法，另一種是基于貝葉斯理論的概率反分析方法。

2、本發(fā)明實(shí)施例第一方面提供一種使用反分析方法校準(zhǔn)滑坡壩土體侵蝕性參數(shù)的方法，所述方法包括：

3、收集記錄土體侵蝕性參數(shù)的歷史滑坡壩案例數(shù)據(jù)，構(gòu)建關(guān)于滑坡壩土體侵蝕性系數(shù)的趨勢分量函數(shù)t(z)的備選方案矩陣；基于所述歷史滑坡壩案例數(shù)據(jù)通過曲線擬合獲得各滑坡壩土體侵蝕性系數(shù)在各趨勢分量函數(shù)下的曲線擬合系數(shù)及修正r2，所述滑坡壩土體侵蝕性系數(shù)包括可蝕性系數(shù)kd與臨界剪應(yīng)力τc；

4、從所述備選方案矩陣中確定最佳趨勢分量函數(shù)，將最佳趨勢分量函數(shù)的系數(shù)作為待校準(zhǔn)的隨機(jī)系數(shù)θ；

5、基于曲線擬合結(jié)果，得到最佳趨勢分量函數(shù)的隨機(jī)系數(shù)θ的初始樣本，通過過采樣方法生成先驗(yàn)樣本，得到關(guān)于θ的先驗(yàn)信息和相關(guān)系數(shù)矩陣；

6、確定針對目標(biāo)滑坡壩用于反分析的觀測信息集y，通過簡化物理模型daba得到各隨機(jī)系數(shù)對應(yīng)的滑坡壩潰決模擬結(jié)果；

7、基于多目標(biāo)優(yōu)化的確定性反分析方法，獲得最優(yōu)系數(shù)θoptimal，同時，基于概率反分析方法得到隨機(jī)系數(shù)θ的后驗(yàn)信息及對應(yīng)最大概率密度的系數(shù)θmax,post；

8、根據(jù)θoptimal與θmax,post得到校準(zhǔn)后的土體侵蝕性參數(shù)變化曲線及其對應(yīng)的滑坡壩潰決模擬結(jié)果。

9、本發(fā)明實(shí)施例第二方面提供一種使用反分析方法校準(zhǔn)滑坡壩土體侵蝕性參數(shù)的裝置，所述裝置包括：

10、構(gòu)建模塊，用于收集記錄土體侵蝕性參數(shù)的歷史滑坡壩案例數(shù)據(jù)，構(gòu)建關(guān)于滑坡壩土體侵蝕性系數(shù)的趨勢分量函數(shù)t(z)的備選方案矩陣；

11、擬合模塊，用于基于所述歷史滑坡壩案例數(shù)據(jù)通過曲線擬合獲得各滑坡壩土體侵蝕性系數(shù)在各趨勢分量函數(shù)下的曲線擬合系數(shù)及修正r2，所述滑坡壩土體侵蝕性系數(shù)包括可蝕性系數(shù)kd與臨界剪應(yīng)力τc；

12、最佳趨勢分量函數(shù)確定模塊，用于從所述備選方案矩陣中確定最佳趨勢分量函數(shù)，將最佳趨勢分量函數(shù)的系數(shù)作為待校準(zhǔn)的隨機(jī)系數(shù)θ；

13、先驗(yàn)信息確定模塊，用于基于曲線擬合結(jié)果，得到最佳趨勢分量函數(shù)的隨機(jī)系數(shù)θ的初始樣本，通過過采樣方法生成先驗(yàn)樣本，得到關(guān)于θ的先驗(yàn)信息和相關(guān)系數(shù)矩陣；

14、模擬結(jié)果確定模塊，用于確定針對目標(biāo)滑坡壩用于反分析的觀測信息集y，通過簡化物理模型daba得到各隨機(jī)系數(shù)對應(yīng)的滑坡壩潰決模擬結(jié)果；

15、反分析模塊，用于基于多目標(biāo)優(yōu)化的確定性反分析方法，獲得最優(yōu)系數(shù)θoptimal，同時，基于概率反分析方法得到隨機(jī)系數(shù)θ的后驗(yàn)信息及對應(yīng)最大概率密度的系數(shù)θmax,post；

16、土體侵蝕性參數(shù)確定模塊，用于根據(jù)θoptimal與θmax,post得到校準(zhǔn)后的土體侵蝕性參數(shù)及滑坡壩潰決模擬結(jié)果。

17、本發(fā)明實(shí)施例第三方面提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的方法中的步驟。

18、本發(fā)明實(shí)施例第四方面提供一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的方法中的步驟。

19、本發(fā)明實(shí)施例第五方面提供一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序/指令，該計算機(jī)程序/指令被處理器實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的方法中的步驟。

20、本發(fā)明實(shí)施例中，對于具有空間變異特征的土體侵蝕性參數(shù)，通過隨機(jī)場理論中的趨勢分量函數(shù)可以有效統(tǒng)一不同深度的參數(shù)取值，進(jìn)而簡化其校準(zhǔn)工作。在面臨稀少樣本時，通過曲線擬合及多目標(biāo)決策方法可以有效確定一種最佳的趨勢分量函數(shù)形式。本發(fā)明實(shí)施例中，確定性反分析方法與概率反分析方法的結(jié)合使用，在參數(shù)校準(zhǔn)工作中可以取得良好的應(yīng)用效果?；诖_定性反分析方法的最優(yōu)參數(shù)組合與基于概率反分析方法的最大后驗(yàn)概率密度參數(shù)組合高度相似，同時概率反分析方法可以有效量化系數(shù)的不確定性。

21、本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)校準(zhǔn)后的土體侵蝕性參數(shù)，滑坡壩的頂部土體呈現(xiàn)出高侵蝕性且隨深度變化較大的特性，中下部土體呈現(xiàn)出侵蝕性較小且隨深度變化較小的特性。本發(fā)明實(shí)施例確定的兩種趨勢分量函數(shù)形式(即對于kd的冪函數(shù)和對于τc的指數(shù)函數(shù))能較好地吻合這種變化趨勢。

22、本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案可為后續(xù)關(guān)于滑坡壩土體侵蝕性參數(shù)完整的隨機(jī)場表征與造成滑坡壩土體侵蝕性差異因素的研究等工作提供參考。