黄土滑坡多因素耦合破坏机制与智能监测系统的创新研究

针对黄土高原地区滑坡灾害隐蔽性强、危害大的问题，研究人员通过建立三维监测网络系统，结合有限元耦合分析（FEM）和智能实时变形监测技术，揭示了多因素扰动下滑坡体内部微变化及能量演化规律。该研究为滑坡动态变形预测和稳定性评估提供了科学依据，其创新性成果发表于《Geomechanics for Energy and the Environment》，对地质灾害防控具有重要实践意义。

　　

黄土高原地区是全球水土流失和滑坡灾害最严重的区域之一，其地质环境脆弱、灾害隐蔽性强，常造成重大人员伤亡和财产损失。尽管现有研究通过极限平衡法、有限元数值分析（FEM）和无人机遥感（UAV）等技术取得进展，但对滑坡群内部微观变化、多因素耦合作用及长期监测仍存在明显不足。例如，He Yueshun⁷的无线传感技术受限于监测点不足，Li Zheng Deng⁸的声发射装置在大规模滑坡中可靠性待验证，而基于FKGRNet的遥感识别方法虽提升精度，却难以捕捉滑坡体内部微变化。

为解决上述问题，来自湘科大学的研究团队联合西班牙学者，通过理论建模、有限元耦合分析和25个月的现场智能监测，系统研究了黄土泥岩滑坡群在不同条件下的破坏模式与强度特性。研究创新性地结合抗滑桩应力监测、深部位移监测和地表位移监测，构建了智能云数据监测体系，并利用莫尔-库仑模型（Mohr-Coulomb）分析热弹性作用下的弹塑性变化。相关成果发表于《Geomechanics for Energy and the Environment》，为滑坡预警和工程防控提供了关键技术支撑。

关键技术方法包括：1）建立三维监测网络系统，整合抗滑桩应力、深部位移和地表位移数据；2）采用有限元法（FEM）模拟多因素耦合下滑坡群特性；3）基于莫尔-库仑模型分析热-力学性能；4）利用无人机三维点云摄影测量（UAV 3D）进行滑坡定量表征；5）通过长期（25个月）现场监测验证模型鲁棒性。

结果部分

• 方法：采用SHALSTAB、SINMAP和TRIGRS模型评估浅层滑坡稳定性，结合D-InSAR（差分干涉合成孔径雷达）和SBAS-InSAR（小基线集干涉）技术监测变形。
• 案例区域：以中国甘肃省天水市麦积区滑坡群为对象，该区域属暖温带-半湿润气候，地形坡度15°～30°，受G30和Y629公路影响显著。
• 讨论：抗滑桩在循环热载荷下发生荷载传递，热弹性作用导致土体体积变化，需进一步分析桩间土温度变化对热-力学性能的影响。

结论与意义
研究通过理论模型与现场监测结合，得出以下结论：1）智能云数据监测系统可实时反馈滑坡体微观变化；2）多因素耦合分析揭示了温度、降雨等对滑坡稳定性的协同影响；3）建立的有限元模型为滑坡群长期演化预测提供了新工具。该成果不仅弥补了现有技术对内部微变化监测的不足，还为黄土高原地质灾害综合防控提供了理论和实践依据。研究局限性在于未完全覆盖滑坡蠕变等不可预测因素，未来需扩大样本队列和监测时长以进一步提升模型普适性。