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武汉大学学报（理学版）

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主编：邓子新

ISSN:1671-8836

CN:42-1674/N

主办单位：武汉大学

出版周期：双月刊

电话：027-68756952

邮箱：whdz@whu.edu.cn

地址：湖北省武汉市武昌区武汉大学文理学部本科生院楼北楼504

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Volume 72 期 5，2026 2026年第72卷第5期

  • 地质环境

    蒋亚楠, 杨佳凯, 廖露, 汤明高, 朱星

    DOI：10.14188/j.1671-8836.2026.0002
    摘要：受库水位波动和降雨等因素影响，三峡库区库岸滑坡多呈现周期性阶跃位移特征，其复杂的变形机理及滞后效应致使滑坡预警预报面临重大挑战。为实现库岸滑坡位移的高精度预测，提出一种自回归差分移动平均（ARIMA）与维度倒置嵌入Transformer的混合库岸滑坡位移预测模型ARIMA-iTransformer。利用灰狼优化算法（GWO）与变分模态分解（VMD）对原始监测数据进行分解，引入交叉小波变换（XWT）提取滑坡位移与影响因子间的动态响应特征与时滞关系，并结合灰色关联分析（GRA）构建模型输入特征。联合ARIMA与iTransformer构建滑坡位移混合模型，并以白水河滑坡为例开展实验验证。结果表明：iTransformer模型在预测精度上显著优于对比模型；ARIMA-iTransformer混合预测模型累积位移预测值的均方根误差（RMSE）为7.686 mm，平均绝对误差（MAE）为5.544 mm，决定系数（R2）为0.997，表现出良好的精度与稳定性，为滑坡位移预测提供了有效方法和科学依据。  
    关键词：库岸滑坡位移预测;滑坡位移机理;时滞关系;交叉小波变换（XWT）;iTransformer;自回归差分移动平均（ARIMA）   
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    更新时间：2026-10-29

    左清军, 肖赛明, 彭卓锐, 汪标, 易庆林, 刘艺梁, 邓茂林

    DOI：10.14188/j.1671-8836.2025.0222
    摘要：针对阶跃型滑坡在降雨与库水位变动共同作用下变形机制不明确、位移预测精度不足的问题，以香溪河右岸白家包滑坡为研究对象，采用地质调查、多源监测与数值模拟等方法，系统分析了滑坡变形演化机制，构建了基于位移导向的变分模态分解（VMD）、改进蜣螂优化算法（IDBO）和长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型VMD-IDBO-LSTM。研究结果表明：1）库水位下降速率与低渗滑带渗流响应速率不匹配，导致滑带内孔隙水压力增大，是诱发阶跃型位移的主要原因；2）降雨对滑坡变形的影响相对较弱，主要表现为对滑坡后缘变形的叠加效应；3）库水位波动通过改变坡体渗流场，使滑坡稳定性呈现“增强-趋稳-减弱”的阶段性变化特征；4）基于白家包滑坡位移数据构建的VMD-IDBO-LSTM模型，预测精度显著优于VMD-LSTM和VMD-DBO-LSTM模型，均方根误差（RMSE）为8.894 mm，相关系数（R²）为0.983，能有效预测库区阶跃型滑坡。  
    关键词：阶跃型滑坡;白家包滑坡;库水位变动;变形机制;位移预测   
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    更新时间：2026-10-29

    周孟夏, 武苗苗, 李将伟, 欧阳秋平, 肖瑶, 王郑洲, 李锦瑞

    DOI：10.14188/j.1671-8836.2025.0234
    摘要：以金沙江白鹤滩库区金江滑坡的典型砂岩为研究对象，采用三轴循环加卸载和干湿循环试验分别模拟地震和水-岩作用对砂岩力学性能的劣化效应，分析砂岩的动力参数与静力参数的劣化规律，并结合微观结构演变特征揭示了砂岩力学特性的劣化机制。结果表明：随着试验周期的增加，砂岩的阻尼比逐渐增大，动弹性模量逐渐减小，第12周期时二者累积变化幅值分别达40.08%和-46.76%；三轴抗压强度、黏聚力、内摩擦角等静力特性参数均显著降低，最大劣化幅度分别为40.98%、29.46%和19.48%，破坏模式由单一张拉（或剪切）破坏向共轭剪切、张拉-剪切复合及破碎化演变。水库地震与水-岩作用引起的矿物颗粒胶结物流失、孔隙裂隙发育贯通，导致砂岩动静力特性劣化。研究结果可为库区岩体稳定性评价提供参考。  
    关键词：白鹤滩水库;循环加卸载;干湿循环;次序作用;破坏形态;劣化机制   
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    更新时间：2026-10-29

    李莉, 王玺, 强跃, 杨何, 白承, 吴千里, 龚林兴, 李雅蓉

    DOI：10.14188/j.1671-8836.2025.0243
    摘要：针对现有滑坡易发性预测模型难以兼顾高精度与强可解释性的问题，本文以滑坡灾害频发的云阳县为研究对象，提出一种可解释的异质集成学习模型BO-Stacking。该模型集成了多层感知机（MLP）、极限梯度提升（XGBoost）和直方图梯度提升（HGB），以逻辑回归（LR）为元学习器进行Stacking集成融合，耦合贝叶斯优化（BO）进行超参数调优，并引入SHAP算法进行模型决策解读。结果表明，BO-Stacking模型在测试集上AUC值达0.924 6，预测性能优于各单一基学习器；坡度是影响区域滑坡易发性的核心因子。该模型可为滑坡易发性的高精度预测与诱因解析提供有效方案，为库区滑坡隐患识别与防治规划提供参考。  
    关键词：三峡库区;Stacking算法;SHAP算法;滑坡易发性评价   
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    更新时间：2026-10-29
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