基于时间序列的滑坡地下水位预测分析

摘要：

考虑到降雨对滑坡的影响主要体现在降雨对坡体地下水位的影响,通常在滑坡监测中布置大量地下水位监测孔,为坡体稳定性分析提供依据.针对地下水位监测工程监测成本高、长期工作稳定性差等问题,研究基于降雨量监测数据预测地下水位变化趋势,可以有效减轻边坡监测工程中对地下水位监测的依赖.地下水位变化是关于时间的变量,往往具有非平稳性,通过差分处理得到平稳的时间序列,建立差分整合自回归移动平均模型(ARI-MA模型).该文以玄武岩台地区宁海县南山章滑坡405d的监测数据为样本,以降雨量为自变量,建立了ARIMA(0,1,1)地下水位时间序列模型,利用该模型,基于第406～415d的降雨量变化预测地下水位埋深值,预测期前4d内平均预测误差为0.02m,平均相对预测误差为-1.94％.结果表明,考虑降雨量作为自变量,利用时间序列分析方法构建合理的ARIMA模型,可以有效的预测滑坡地下水位埋深动态.

关键词：地下水、滑坡、时间序列、预测

资助基金：浙江省建设科研课题;浙江省地质勘查局地质科技项目

在线出版日期：2020-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

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