中国地质大学(武汉)研究团队提出PADR滑坡预测模型,经三峡库区滑坡实测验证可精准实时判识失稳临界状态

准确且实时的滑坡数值预报是地质灾害减灾的关键，但现有方法面临运动学方法滞后和物理模型参数不确定性的双重瓶颈。中国地质大学（武汉）学者Huiming Tang等提出了物理锚定与数据精炼（Physics-Anchored and Data-Refined, PADR）滑坡数值预报模式，这是一种全新的范式。PADR模式以滑带土硬化-损伤耦合本构模型为物理基础，定义了硬化-损伤耦合系数ξ作为核心物理指标，实现对滑坡从长期蠕变到加速破坏全过程的实时量化表征。随后，PADR模式利用贝叶斯反演分析算法动态精炼和优化关键物理模型参数。以三峡库区三道沟滑坡破坏过程的监测数据验证，PADR模式基于力学指标实现了破坏临界状态的实时量化和高精度识别，成功克服了纯运动学指标固有的滞后性。该研究为实时动态预警系统提供了全新范式，为解决复杂地质灾害预报中机制驱动与数据不确定性之间的矛盾提供了通用框架。

当前滑坡预测模型主要分为数据驱动模型（DDMs）和物理基础模型（PBMs）两大类。DDMs以宏观运动学参数（尤其是位移）为核心，通过拟合历史监测数据推断未来行为，本质上是经验拟合模型。虽然应用广泛，但DDMs无法捕捉和解释滑带土结构损伤演化、强度退化等内在力学机制，输出结果的可解释性差。近年来出现的物理信息神经网络（PINNs）将物理定律作为软约束嵌入数据驱动黑箱，但模型核心仍以统计拟合为主导，且静态参数假设无法捕捉稳态蠕变向加速蠕变转变过程中与阶段相关的材料劣化。PBMs则旨在定量描述关键岩土材料的应力-应变关系，具有强物理可解释性，但面临三大挑战：一是机制表征上难以统一高效模拟全滑坡演化轨迹的机制转换；二是地质模型输入参数（岩性类型、滑带厚度、岩土参数分布）存在高度空间变异性，边界条件也难以精确确定；三是PBMs通常依赖复杂数值求解器，运行效率低，难以与实时监测数据有效集成。图1展示了PADR模式三个互联模块的简化概念流程。

图1. PADR模式三模块简化概念流程图：物理锚定、数据精炼和滚动预报

PADR模式建立了一个与传统方法截然不同的框架，包含三大核心创新：(1) 硬化—损伤本构模型作为严格的计算物理锚而非软约束损失函数，确保无条件遵守力学原理；(2) 监测数据在贝叶斯框架内同化，实时精炼关键演化参数，而非假设静态参数；(3) 模型输出物理力学指标揭示破坏机制，而非仅拟合位移曲线。模式通过三个互联模块运行。模块I（物理锚定）：将滑坡体离散为垂直条块，由硬化—损伤本构律驱动的有限差分离散格式求解变形，以初始地质参数为先验信息驱动模拟生成系统状态变量初始预测。模块II（数据精炼）：基于贝叶斯理论构建动态校正回路，通过似然更新同化实时监测数据，持续更新关键物理参数的后验分布。模块III（滚动预报）：将精炼参数重新输入物理模型，通过监测关键参数ξ的符号反转临界信号，建立基于力学的可靠预警准则。图2展示了PADR模式的物理模型框架和力学离散化方案。

图2. PADR模式物理模型框架与力学离散化. (a) 条块法滑坡离散化；(b) 单个滑块的力学平衡分析；(c) 滑带单元的流变模型

滑坡演化的根本控制因素是滑带土内部硬化与损伤机制的竞争。在衰减蠕变阶段，土体结构发生孔隙压密和颗粒重排列，密实化过程形成新的粒间键合，宏观上表现为硬化效应增强了变形抵抗能力。稳态蠕变阶段，微裂隙开始萌生，系统进入硬化与损伤的平衡竞争状态。加速蠕变阶段，微裂隙逐渐贯通形成连通破坏路径，损伤效应最终超过硬化效应，有效黏度急剧降低，失稳发生。研究引入时间相关硬化函数H(t)和损伤函数D(t)，将本构模型的黏度系数η重新定义为动态变量。基于剪应力门槛值（屈服应力τy和长期强度τs），模型建立了三个不同物理状态的本构方程。定义硬化-损伤耦合系数ξ=λ2+α1（稳态蠕变阶段），该系数捕捉了硬化与损伤之间的动态竞争：ξ<0时硬化效应占优，ξ>0时损伤效应占优。当剪应力超过长期强度τs时，加速蠕变阶段的应变率方程中含分母衰减的指数项，数学上表征了滑坡破坏的灾变发散本质。图3展示了不同蠕变阶段滑带土体中硬化—损伤演化的物理模型。

图3. 不同蠕变阶段滑带土硬化—损伤演化的物理模型

为支持参数的自适应实时更新，研究建立了基于贝叶斯更新的动态反演框架。首先以滑带土蠕变试验数据拟合的ξ值服从正态分布作为初始先验。然后采用拉丁超立方采样在参数空间均匀采样生成参数集，批量输入PADR模式计算位移响应。基于预测位移与监测数据构建似然函数，结合先验分布获得后验分布。当前时步的后验分布自动作为下一时步的先验分布，实现参数的滚动更新。图4详细展示了基于贝叶斯动态更新框架的数据精炼模块工作流程。

图4. 基于贝叶斯动态更新框架的数据精炼模块工作流程

三道沟滑坡位于湖北省巴东县城区的长江南岸，总面积约3400 m²，体积约11000 m3，属于小型滑坡。滑床主要为巴东组第三段（T₂b₃）灰岩和泥灰岩，滑体由粉质黏土夹碎石组成。该滑坡在2023年10月5日16:34因持续降雨触发突发性破坏。研究采用基于无人机视频的粒子图像测速（PIV）技术获取了完整的变形-破坏过程位移数据。变形过程表现出典型蠕变曲线特征，可分为三个阶段：初始变形阶段（1-27 s）、稳定蠕变阶段（28-75 s）和加速破坏阶段（76-126 s）。研究选取稳定蠕变阶段至加速蠕变结束（28 s至84 s）的数据进行模拟和反演。图5展示三道沟滑坡的工程地质背景和变形特征，图6展示了PIV分析获得的三道沟滑坡累计位移和位移速率三阶段蠕变特征。

图5. 三道沟滑坡工程地质背景与变形特征。(a) 航拍图显示滑坡边界与监测布置；(b) 纵向地质剖面；(c—d) 现场破坏迹象；(e—f) 滑体物质组成

图6. 三道沟滑坡累计位移和位移速率的时间演化

通过敏感性分析确定了最优计算参数：时间步长Δt=0.01 s，条块宽度b=4 m，采样次数N=5000。PADR模式的位移预测结果以概率分布形式呈现，所有监测位移数据点均落在预测范围内，RMSE为6.091×10-4 m，R²达0.9999，证明模型具有极高的拟合精度和可靠性。图7展示了计算参数对预测精度的敏感性分析。图8展示了预测位移分布范围与监测位移的对比，图9展示了平均预测位移和预测误差评价结果。

图7. 计算参数对PADR模式预测精度的敏感性分析。(a) 时间步长Δt影响；(b) 条块宽度b影响；(c) 采样次数N影响

图8. PADR模式预测位移分布范围与监测位移的对比

图9. PADR模式平均预测位移与预测误差评价

核心参数ξ的动态演化结果揭示了三阶段物理状态。稳态蠕变阶段（28-75 s）：ξ的反演值始终保持负值（ξ<0），表明滑带内硬化效应占优或与损伤平衡，位移速率呈低频低幅波动特征。加速蠕变起始与临界转变（75-76 s）：ξ值在75-76 s之间发生显著跳跃，由负转正（ξ76s=0.3148），标志着滑带内损伤累积率超过硬化率，系统进入不可逆的加速阶段。更关键的是，在ξ跳跃的时刻，累计剪切应变仅从0.37%增至0.73%，位移速率仅从0.01 m/s小幅波动至0.02 m/s，这种低应变、低速率状态常规上被认为是初始预备蠕变阶段而非即将发生灾变破坏的信号。这说明纯运动学指标存在显著滞后性，而ξ的符号反转提供了超前于宏观位移的可靠物理前兆。加速破坏与自稳定阶段（>76 s）：ξ转正后滑坡进入加速破坏，位移速率出现高频高幅波动，峰值达14.87 m/s。随后ξ在达到峰值后呈下降趋势甚至趋近于零，表明快速大变形运动后动能逐渐耗散、滑带内应力重新分布，硬化效应重新占据主导，可能是强度自愈合的合理解释。ξ参数成功捕捉了从稳定到失稳再到自稳定三个关键物理状态转变的动态演化特征。图10展示了参数ξ的动态反演及其相变特征。

图10. 参数ξ的动态反演及其相变特征

本研究得出以下核心结论：(1) PADR模式首次建立了以硬化—损伤本构为严格物理锚、以贝叶斯反演进行数据精炼的滑坡数值预报闭环系统，有效克服了数据驱动模型可解释性差和物理模型参数静态化的双重重围。(2) 硬化—损伤耦合系数ξ的符号反转（负→正）是滑坡由稳态蠕变进入加速破坏的精确物理判据，该力学前兆显著领先于传统运动学预警指标，可实现基于机制而非现象的早期预警。(3) 经过三道沟滑坡实测数据验证，PADR模式在位移预测精度（R²=0.9999）、破坏机制实时捕捉、关键参数动态更新三个方面均表现出优越性，成功实现了从运动学现象预警向力学机制标准预警的范式转变。

本研究成果发表在期刊“Engineering Geology”上，详细内容见：Tang H, Zhang S, Zhang J, et al. Landslide numerical forecasting mode: A physics-anchored and data-refined paradigm shift[J]. Engineering Geology, 2026: 108933.

原文链接：https://doi.org/ 10.1016/j.enggeo.2026.108933