Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân vùng biến dạng mái dốc và tối ưu hóa điểm quan trắc dựa trên phân tích cụm
Tóm tắt
Việc xác định vị trí các điểm quan trắc biến dạng mặt đất trên các sườn dốc một cách khoa học và hợp lý là điều kiện tiên quyết cho việc cảnh báo sớm và dự báo. Tuy nhiên, hiện chưa có quy định cụ thể nào về cách xác định số lượng và vị trí của các điểm quan trắc một cách hiệu quả, dựa trên đặc điểm biến dạng thực tế của mái dốc. Layout của các điểm quan trắc vẫn còn một số khuyết điểm. Để khắc phục vấn đề này, dựa trên chuỗi dữ liệu biến dạng và thông tin vị trí không gian của các điểm quan trắc biến dạng bề mặt, bằng cách kết hợp tương quan chuỗi biến dạng và các yếu tố ảnh hưởng khoảng cách không gian, một mô hình tính toán tương quan biến dạng không gian của mái dốc dựa trên phân tích cụm đã được đề xuất để tính toán mối tương quan giữa các điểm quan trắc khác nhau, từ đó chia khu vực biến dạng của mái dốc. Các điểm quan trắc thừa trong mỗi phân khu đã được loại bỏ dựa trên kết quả phân khu, và việc bố trí điểm quan trắc mái dốc tối ưu tổng thể đã được thực hiện. Phương pháp này giải quyết một cách khoa học các vấn đề về phân vùng biến dạng mái dốc và sự trùng lặp trong việc thu thập dữ liệu. Nó không chỉ loại bỏ tính chủ quan của con người trong việc phân vùng biến dạng mái dốc mà còn nâng cao hiệu quả và độ chính xác của việc quan trắc mái dốc. Để kiểm tra tính hiệu quả của phương pháp, một mái dốc đào chéo ngược giữa cát và đá bùn ở thành phố Trùng Khánh, Trung Quốc đã được sử dụng làm đối tượng nghiên cứu. Hai mươi bốn điểm quan trắc được bố trí trên mái dốc này đã được theo dõi biến dạng bề mặt trong 13 tháng. Vị trí không gian của các điểm quan trắc đã được thảo luận. Kết quả cho thấy phương pháp phân vùng biến dạng mái dốc và việc bố trí tối ưu các điểm quan trắc được đề xuất là khả thi.
Từ khóa
#Biến dạng mái dốc #điểm quan trắc #phân tích cụm #tối ưu hóa #cảnh báo sớmTài liệu tham khảo
Angeli MG, Pasuto A, Silvano S (2000) A critical review of landslide monitoring experiences. Eng Geol 55(3): 133–147. https://doi.org/10.1016/S0013-7952(99)00122-2
Adler J, Parmryd I (2010) Quantifying colocalization by correlation: the Pearson correlation coefficient is superior to the Mander’s overlap coefficient. Cytom Part A 77(8): 733–742. https://doi.org/10.1002/cyto.a.20896
Atzeni C, Barla M, Pieraccini M, et al. (2015) Early warning monitoring of natural and engineered slopes with ground-based synthetic-aperture radar. Rock Mech Rock Eng 48: 235–246. https://doi.org/10.1007/s00603-014-0554-4
Azarfar B, Ahmadvand S, Sattarvand J, et al. (2019) Stability analysis of rock structure in large slopes and open-pit mine: numerical and experimental fault modeling. Rock Mech Rock Eng 52: 4889–4905. https://doi.org/10.1007/s00603-019-01915-4
Auflič MJ, Herrera G, Mateos RM (2023) Landslide monitoring techniques in the Geological Surveys of Europe. Landslides 20(5): 951–965. https://doi.org/10.1007/s10346-022-02007-1
Bodenhofer U, Kothmeier A, Hochreiter S (2011) APCluster: an R package for affinity propagation clustering. Bioinformatics 27(17): 2463–2464. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr406
Bellone T, Dabove P, Manzino AM, et al. (2016) Real-time monitoring for fast deformations using GNSS low-cost receivers. Geomat Nat Haz Risk 7(2): 458–470. https://doi.org/10.1080/19475705.2014.966867
Berg N, Smith A, Russell S, et al. (2018) Correlation of acoustic emissions with patterns of movement in an extremely slow-moving landslide at Peace River, Alberta, Canada. Can Geotech J 55(10): 1475–1488. https://doi.org/10.1139/cgj-2016-0668
Calcaterra S, Cesi C, Di Maio C, et al. (2012) Surface displacements of two landslides evaluated by GPS and inclinometer systems: a case study in Southern Apennines, Italy. Nat Hazards 61: 257–266. https://doi.org/10.1007/s11069-010-9633-3
Cina A, Piras M (2015) Performance of low-cost GNSS receiver for landslides monitoring: Test and results. Geomat Nat Haz Risk 6(5–7):497–514. https://doi.org/10.1080/19475705.2014.889046
Chae BG, Park HJ, Catani F, et al. (2017) Landslide prediction, monitoring and early warning: a concise review of state-of-the-art. Geosci J 21: 1033–1070. https://doi.org/10.1007/s12303-017-0034-4
Carlà T, Tofani V, Lombardi L, et al. (2019) Combination of GNSS, satellite InSAR, and GBInSAR remote sensing monitoring to improve the understanding of a large landslide in high alpine environment. Geomorphology 335: 62–75. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2019.03.014
Cenni N, Fiaschi S, Fabris M (2021) Integrated use of archival aerial photogrammetry, GNSS, and InSAR data for the monitoring of the Patigno landslide (Northern Apennines, Italy). Landslides 18: 2247–2263. https://doi.org/10.1007/s10346-021-01635-3
Dudoit S, Fridlyand J (2002) A prediction-based resampling method for estimating the number of clusters in a dataset. Genome biol 3(7): 1–21. https://doi.org/10.1186/gb-2002-3-7-research0036
Durville JL, Bonnard C, Potherat P (2011) The Séchilienne (France) landslide: a non-typical progressive failure implying major risks. J Mt Sci 8(2): 117–123. https://doi.org/10.1007/s11629-011-2086-7
Frey BJ, Dueck D (2007) Clustering by passing messages between data points. Science 315(5814): 972–976. https://doi.org/10.1126/science.1136800
Gower JC (1967) A comparison of some methods of cluster analysis. Biometrics: 623–637. https://doi.org/10.2307/2528417
Getz G, Levine E, Domany E (2000) Coupled two-way clustering analysis of gene microarray data. P Natl Acad Sci Usa 97(22): 12079–12084. https://doi.org/10.1073/pnas.210134797
Giorgetti A, Lucchi M, Tavelli E, et al. (2016) A robust wireless sensor network for landslide risk analysis: System design, deployment, and field testing. IEEE Sens J 16(16): 6374–6386. https://doi.org/10.1109/JSEN.2016.2579263
Gojcic Z, Schmid L, Wieser A (2021) Dense 3D displacement vector fields for point cloud-based landslide monitoring. Landslides 18: 3821–3832. https://doi.org/10.1007/s10346-021-01761-y
Hartigan J, Wong M (1979) Algorithm AS 136: A K-means clustering algorithm. J R Stat Soc C-Appl 28(1): 100–108. https://doi.org/10.2307/2346830
Hammah RE, Curran JH (1999) On distance measures for the fuzzy K-means algorithm for joint data. Rock Mech Rock Eng 32(1): 1–27. https://doi.org/10.1007/s006030050041
Hammah RE, Curran JH (2000) Validity measures for the fuzzy cluster analysis of orientation. IEEE T Pattern Anal 22(12): 1467–1472. https://doi.org/10.1109/34.895981
Hastaoglu KO, Sanli DU (2011) Monitoring Koyulhisar landslide using rapid static GPS: a strategy to remove biases from vertical velocities. Nat Hazards 58: 1275–1294. https://doi.org/10.1007/s11069-011-9728-5
Jalalifar H, Mojedifar S, Sahebi AA, et al. (2011) Application of the adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of a rock engineering classification system. Comput Geotech 38(06): 783–790. https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2011.04.005
Leone M, Weigt M (2007) Clustering by soft-constraint affinity propagation: applications to gene-expression data. Bioinformatics 23(20): 2708–2715. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm414
Lienhart W (2015) Case studies of high-sensitivity monitoring of natural and engineered slopes. J Rock Mech Geotech 7(4): 379–384. https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2015.04.002
Liu Y, Feng S, Qin Z (2019) Similarity evaluation method of landslide monitoring points based on motion-angle-difference. Rock Soil Mech 40(01): 288–296. (In Chinese) https://doi.org/10.16285/j.rsm.2017.1113
Liu Z, Liu P, Zhou C, et al. (2021) A theoretical framework for optimization of three-dimensional slope stability monitoring. Eng Geol 295: 106436. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2021.106436
Milligan GW, Cooper MC (1988) A study of standardization of variables in cluster analysis. J Classif 5: 181–204. https://doi.org/10.1007/BF01897163
Malet JP, Maquaire O, Calais E (2002) The use of Global Positioning System techniques for the continuous monitoring of landslides: application to the Super-Sauze earthflow (Alpes-de-Haute-Provence, France). Geomorphology 43(1–2): 33–54. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(01)00098-8
Notti D, Cina A, Manzino A, et al. (2020) Low-cost GNSS solution for continuous monitoring of slope instabilities applied to Madonna Del Sasso Sanctuary (NW Italy). Sensors 20(1): 289. https://doi.org/10.3390/s20010289
Omkar SN, Khandelwal R, Ananth TVS, et al. (2009) Narayana Quantum behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) for multi-objective design optimization of composite structures. Expert Syst Appl 36(8): 11312–11322. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.03.006
Peyret M, Djamour Y, Rizza M, et al. (2008) Monitoring of the large slow Kahrod landslide in Alborz mountain range (Iran) by GPS and SAR interferometry. Eng Geol 100(3–4): 131–141. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.02.013
Rodriguez J, Deane E, Hendry M, et al. (2021) Practical evaluation of single-frequency dGNSS for monitoring slow-moving landslides. Landslides 18: 3671–3684. https://doi.org/10.1007/s10346-021-01737-y
Steinley D (2006) K-Means clustering: A half-century synthesis. Brit J Math Stat Psy 59(1): 1–34. https://doi.org/10.1348/000711005X48266
Simeoni L, Mongiovì L (2007) Inclinometer monitoring of the Castelrotto landslide in Italy. J Geotech Geoenviron 133(6): 653–666. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1090-0241(2007)133:6(653)
Šegina E, Peternel T, Urbančič T, et al. (2020) Monitoring surface displacement of a deep-seated landslide by a low-cost and near real-time GNSS system. Remote Sens 12(20): 3375. https://doi.org/10.3390/rs12203375
Tobler WR (1970) A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Econ Geogr 46(sup1): 234–240. https://doi.org/10.2307/143141
Tokhmechi B, Memarian H, Moshiri B, et al. (2011) Investigating the validity of conventional joint set clustering methods. Eng Geol 118(3–4): 75–81. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2011.01.002
Tang X, Li D, Chen Y, et al. (2012) Improved knowledge-based clustered partitioning approach and its application to slope reliability analysis. Comput Geotech 45: 34–43. https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2012.05.001
Wehrl A (1978) General properties of entropy. Rev Mod Phys 50(2): 221. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.50.221
Wang Q, Shen Y, Zhang Y, et al. (2004) Fast quantitative correlation analysis and information deviation analysis for evaluating the performances of image fusion techniques. IEEE T Instrum Meas 53(5): 1441–1447. https://doi.org/10.1109/TIM.2004.834094
Wang H, Yao X (2016) Objective reduction based on nonlinear correlation information entropy. Soft Comput 20: 2393–2407. https://doi.org/10.1007/s00500-015-1648-y
Williams C, Ross B, Zebker M, et al. (2021) Assessment of the available historic RADARSAT-2 synthetic aperture radar data prior to the manefay slide at the bingham canyon mine using modern InSAR techniques. Rock Mech Rock Eng 54(7): 3469–3489. https://doi.org/10.1007/s00603-021-02483-2
Zarikas V, Poulopoulos SG, Gareiou Z, et al. (2020) Clustering analysis of countries using the COVID-19 cases dataset. Data brief 31: 105787. https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105787