自然电位的小波分析与概率成像联合方法及其在滑坡监测中的应用探索

Study on the mechanism and monitoring of landslides is important for both the basic research and hazard mitigation. Rainfall is one of the key factors of inducing landslides. As a low-cost method sensitive to fluid, self-potential method could monitor continuously the water flow inside the slope and provide a new approach for landslide monitoring. In the current proposal, the core work is on the tomography of self-potential data from modeling, laboratory experiment, and field observation. We’ll develop a joint method combining wavelet analysis and charge occurrence probability tomography for self-potential data. Some statistical analyses will be adopted to evaluate the parameter effect on the joint tomography results. The 3D numerical models with slope topography, fracture, permeability, and rainfall effect will be simulated using the Comsol Multiphysics software. We’ll validate the joint tomography method based on the above synthetic self-potential data. As the further validation, after designing and doing laboratory experiment and field observation test, we’ll process the experimental and field data using our joint tomography method. Finally, we’ll assess the tomography effect of our joint method and its possible application for landslide monitoring. The joint tomography method combining wavelet analysis and charge occurrence probability provides a new method for self-potential data analysis and interpretation. This study may strengthen the study on the methodology of landslide monitoring.

滑坡机理与监测研究具有重要的科学意义和减灾价值。降雨是诱发滑坡的重要因素之一，自然电位法由于具有对流体敏感、成本较低、适于连续观测等特点，可有效监测坡面内部水的流动分布，从而为滑坡监测提供新途径。本项目拟通过开展自然电位数据的成像方法、数值模型、室内实验和野外试验等系列研究，构建基于自然电位数据的小波分析与概率成像联合方法，结合统计方法，考察不同参数对联合方法成像效果的影响；设计考虑坡面、裂隙、渗流层、降雨等影响的三维数值模型，基于正演计算获得自然电位合成数据，开展三维概率成像、小波分析以及联合成像研究，检验联合成像方法的有效性;开展室内实验和野外观测试验，获取自然电位实验和观测数据，评估联合方法的成像效果和应用前景。本项目拟开展的自然电位小波分析与概率成像联合方法及相关成果具有创新性和科学意义，可望改善自然电位成像效果，为其在滑坡监测中的应用奠定理论方法基础。

滑坡机理与监测研究具有重要的科学意义和减灾价值。由于降雨是诱发滑坡的重要因素之一，而自然电位法具有对流体敏感、成本较低、适于连续观测等特点，项目针对自然电位法在滑坡监测方面的潜在应用价值开展了探索研究。具体开展了自然电位三维概率成像方法和自然电位数据的小波分析方法研究，构建了基于自然电位数据的多尺度复小波分析与电荷源出现概率成像联合方法，实现了联合成像算法，并通过地下流体模型的合成数据对该方法进行了检验，结果表明，融合概率成像方法可以有效提高裂隙流的定位精度，从而为地下流体监测提供了一种成像新方法。项目还开展了基于自然电位法的滑坡监测室内实验研究，探讨了边坡雨水入渗过程中的自然电位响应特征，相关实验结果展示了自然电位法在滑坡监测中的应用前景。作为应用探索，项目建成了兰州大学榆中校区萃英山野外试验站，开展了自然电位野外监测试验和数据分析处理工作，并选择尚处于相对较缓慢的似稳滑阶段的理县黄泥坝子滑坡开展了滑坡过程中的自然电位野外观测试验，通过对相关数据的分析处理与解释，探讨了项目研发的联合成像方法和监测方案在野外滑坡监测研究中的应用效果。相关成果为滑坡监测研究提供了新的途径。.项目执行期间已发表标注本项目资助的SCI论文7篇（第一标注3篇，第二标注4篇），授权国家发明专利3项，出站博士后1名，毕业博士4名、硕士1名，参加学术会议交流12人次。1人入选Elsevier中国高被引学者榜单（2020年，2021年），1人获得2022年中国地球物理学会杰出博士论文奖。