基于时间序列的滑坡地下水位预测分析

作者：杨成; 蒋建良; 朱智勇; 常金源; 管仁秋; 蔡国成

来源：勘察科学技术, 2020, (04): 5-9.

• 地下水
• 滑坡
• 时间序列
• 预测

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(ARIMA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。

• 单位
  浙江省水文地质工程地质大队