丁 恒， 李海軍， 李陽春

(1.貴州省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院， 貴州 550000; 2.成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 成都 610059)

斜坡位移預(yù)測(cè)是指根據(jù)收集大量的資料與數(shù)據(jù)，采用一定技術(shù)手段對(duì)斜坡在時(shí)間與空間上的變形破壞進(jìn)行預(yù)報(bào)。斜坡位移預(yù)報(bào)研究始于20世紀(jì)60年代，中外許多專家和學(xué)者經(jīng)過近幾十年的不斷探索和努力，提出了多種預(yù)測(cè)模擬及預(yù)測(cè)方法。

李秀珍[1]認(rèn)為時(shí)間預(yù)報(bào)的核心任務(wù)是明確預(yù)報(bào)模型及預(yù)報(bào)依據(jù)，通過監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，建立預(yù)報(bào)模型；殷坤龍等[2]、鄧洪高等[3]討論了信息模擬與Verhulst模型得基本原理后，并以不同工程實(shí)例得到驗(yàn)證；針對(duì)在 Verhulst 模型中把第一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為已知條件的理論依據(jù)不存在，可能導(dǎo)致預(yù)報(bào)精度較低問題，賀小黑[4]基于MATLAB程序，對(duì)Verhulst 模型中計(jì)算推導(dǎo)公式進(jìn)行改進(jìn)，并推導(dǎo)出Verhulst模型和速度最大值判據(jù)預(yù)報(bào)滑坡發(fā)生時(shí)間的計(jì)算公式；李瀟等[5]、楊帆等[6]通過最小二乘支持向量模型等來進(jìn)行預(yù)測(cè)；劉繼奎等[7]對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型 GM(1，1)進(jìn)行研究，并用于宿州市某滑坡沉降位移的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)中，結(jié)果表明，該模型能很好地預(yù)測(cè)滑坡位移的變化趨勢(shì)，又有張貴鋼等[8]、郭江等[9]、胡華等[10]對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型GM(1，1)在動(dòng)態(tài)、新陳代謝、以速率為參量GM(1，1)模型上分別做出進(jìn)一步的改進(jìn)；孫世國等[11]以監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用時(shí)間序列與灰色理論預(yù)報(bào)的結(jié)果相結(jié)合，對(duì)滑坡的位移變化進(jìn)行預(yù)報(bào)，結(jié)果顯示，兩種預(yù)報(bào)模型的結(jié)合分析，提高了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率及平均預(yù)測(cè)精度；吳益平等[12]、張楠等[13]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，對(duì)滑坡進(jìn)行預(yù)測(cè)；周萃英[14]、劉華明等[15]采用非線性理論建立預(yù)報(bào)模型，并在工程案例上得以應(yīng)用，為滑坡預(yù)報(bào)提供一種新方法。

基于現(xiàn)場(chǎng)地表位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，采用時(shí)間序列分析方法，對(duì)尖山營不穩(wěn)定斜坡的位移變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。不穩(wěn)定斜坡位移預(yù)測(cè)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的減防控工作起著重要作用，對(duì)降低地質(zhì)災(zāi)害造成的人員傷亡與經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義。

1 邊坡概況

尖山營不穩(wěn)定斜坡位于貴州高原西部，地形跌宕起伏，切割強(qiáng)烈，屬于構(gòu)造侵蝕而成的低中山至中低山地貌。邊坡平面圖如圖1所。

圖1 不穩(wěn)定斜坡平面圖Fig.1 Plan of unstable slope

不穩(wěn)定斜坡區(qū)域內(nèi)地層出露有第四系(Q)：厚0～80.50 m，主要以殘積物、坡積物為主，分布在同向坡及單斜谷中；下統(tǒng)飛仙關(guān)組(T1f)：主要分布于斜坡區(qū)西部，巖性為上部為灰綠色、紫色相間，鈣質(zhì)泥巖與細(xì)砂巖互層，中部及底部夾較多的細(xì)砂巖透鏡體，中部為粉砂質(zhì)泥巖或細(xì)砂巖；底部見黑色斑粒，碳化植物化石，總厚530.03～875.16 m，平均厚632 m；二疊系上統(tǒng)龍?zhí)督M(P3l)：由灰—深灰色粉砂巖、泥巖及煤組成，主要分布于滑坡區(qū)東部。

2 變形破壞特征

尖山營從2005年開始進(jìn)行大規(guī)模采煤，一直延續(xù)2019年，且開采煤層多達(dá)8層。坡體前緣均較緩，坡體后壁近于陡立，原因在于采空區(qū)的頂板塌陷和變形導(dǎo)致尖山營坡斜坡中巖層產(chǎn)生向其臨空面方向蠕滑變形，這種變形也進(jìn)一步導(dǎo)致尖山營斜坡上NW-SE向裂縫的逐漸發(fā)展，同時(shí)也引起不穩(wěn)定斜坡變形體中巖體變形破裂的進(jìn)一步發(fā)展。

通過2016—2020年影像資料對(duì)比(圖2)，發(fā)現(xiàn)這幾年的斜坡的崩塌堆積體面積的越來越大，變形體的后緣邊界正在越來越后進(jìn)行擴(kuò)展，特別是靠北側(cè)的部位垮塌的面積越來越大，裂縫也越來越多，這個(gè)同煤層開采基本是同步的，逐漸演化成尖山營不穩(wěn)定斜坡。變形區(qū)后緣裂縫面粗糙，呈鋸齒狀，北西側(cè)裂縫呈羽狀搌布。泥巖軟弱層層面光滑，斜坡巖體被層面和節(jié)理面均勻切割，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)地質(zhì)調(diào)查，形成類似碎裂化的巖體，如圖3所示。

圖2 尖山營變形破壞圖Fig.2 Deformation and failure diagram of Jianshanying

圖3 破碎巖體Fig.3 Broken rock mass

3 監(jiān)測(cè)分析

3.1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置

不穩(wěn)定斜坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)共布設(shè)了11個(gè)地表位移監(jiān)測(cè)點(diǎn)，如圖4所示。地表位移監(jiān)測(cè)編號(hào)分別為GPS01～GPS11，其中GPS05為表面位移基準(zhǔn)站。順著滑坡山崖頂從下往上布置5個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，順著滑坡山崖底布設(shè)3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，在下方煤礦廠區(qū)附近村莊布設(shè)2個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)。選取位移變化較大的GPS03、GPS04、GPS09、GPS10四個(gè)地表位移監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。

圖4 監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置平面圖Fig.4 Layout plan of monitoring points

3.2 地表位移數(shù)據(jù)分析

監(jiān)測(cè)點(diǎn)于2018年6月份安裝結(jié)束，后期對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行定期巡檢、調(diào)試、診斷、維修等工作。在巡檢過程中發(fā)現(xiàn)GPS03監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，2019年5月對(duì)所有監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)試及維修，于2019年5月20日所有監(jiān)測(cè)點(diǎn)重新開始工作，測(cè)點(diǎn)GPS04數(shù)據(jù)被清零，測(cè)點(diǎn)GPS09、GPS010原先累計(jì)位移數(shù)據(jù)保留。取2019年5月20日—2020年9月17日期間的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)尖山營不穩(wěn)定斜坡現(xiàn)狀穩(wěn)定性進(jìn)行分析。監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置X表示南北方向，向北為正，向南為負(fù)；Y表示東西方向，向東為正，向西為負(fù)；Z表示重力方向，向上為正，向下為負(fù)。各監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)分析如圖5所示。

圖5(a)為GPS03測(cè)點(diǎn)的累計(jì)位移歷時(shí)曲線圖。從圖中數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)可以看出，2019年5月20日—2019年12月4日期間，該點(diǎn)位在X、Y、Z3個(gè)要素中，X方向累計(jì)變化811.9 mm,Y方向累計(jì)變化量為286.1 mm，Z方向累計(jì)變化量-164 mm。在2019年12月5日出現(xiàn)陡增，1 d之內(nèi)位移變化量較大，X方向位移變化量達(dá)到1 236.3 mm，增加了424.4 mm，Y方向位移變化量達(dá)到482.2 mm，增加了196.1 mm，Z方向位移變化量達(dá)到-239.3 mm，增加了-75.3 mm，合位移達(dá)到1 330.05 mm，增加了453.74 mm。主要由于近期在該部位進(jìn)行煤層開采，受采動(dòng)的影響，坡體內(nèi)部產(chǎn)生了大量裂隙，多在采空區(qū)臨時(shí)支護(hù)處形成，當(dāng)臨時(shí)支護(hù)失受到破壞而失去支護(hù)能力時(shí)，采空區(qū)巖體發(fā)生較大彎曲變形且下沉，并迅速向上部巖體擴(kuò)展，導(dǎo)致在該點(diǎn)附近產(chǎn)生較大變形。

圖5(b)為GPS04測(cè)點(diǎn)的累計(jì)位移歷時(shí)曲線圖，測(cè)點(diǎn)GPS04位于山頂南部，從圖中數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)可以看出，在2019年5月20日—2020年9月17日期間各個(gè)方向的位移變化量都較小。到2020年9月17日為止，X方向位移累計(jì)變化量為100.5 mm，Y方向位移累計(jì)變化量為51.9 mm，Z方向位移累計(jì)變化量為-101.9 mm，合位移為161.2 mm。

圖5(c)為GPS09測(cè)點(diǎn)的累計(jì)位移歷時(shí)曲線圖，測(cè)點(diǎn)位于尖山營不穩(wěn)定斜坡的陡坎之上，且呈緩慢增長(zhǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，到2020年9月14日為止，GPS09測(cè)點(diǎn)在X方向位移累計(jì)變化量為110.9 mm，Y方向位移累計(jì)變化量為43.2 mm，Z方向位移累計(jì)變化量為-157.0 mm，合位移為204.8 mm；X、Y曲線變化趨勢(shì)緩慢，該方向上主要發(fā)生水平位移，尖山營滑坡主要是受到采動(dòng)影響，加之一側(cè)為臨空面，所以在水平方向上變化量一直在緩慢增長(zhǎng)；Z曲線變化趨勢(shì)呈緩慢斜線上升，由于采空區(qū)中的臨時(shí)支撐失去了支護(hù)能力，而逐漸破壞，導(dǎo)致頂板巖體彎曲下沉。

圖5(d)為GPS010測(cè)點(diǎn)的累計(jì)位移歷時(shí)曲線圖。測(cè)點(diǎn)都位于尖山營不穩(wěn)定斜坡的陡坎之上，且呈緩慢增長(zhǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，GPS10測(cè)點(diǎn)在X方向位移累計(jì)變化量為267.2 mm，Y方向位移累計(jì)變化量為35.8 mm，Z方向位移累計(jì)變化量為156.8 mm，合位移為316.8 mm。X、Y曲線變化趨勢(shì)緩慢，該方向上主要發(fā)生水平位移，尖山營滑坡主要是受到采動(dòng)影響，加之一側(cè)為臨空面，所以在水平方向上變化量一直在緩慢增長(zhǎng)；Z曲線變化趨勢(shì)呈緩慢斜線上升，由于采空區(qū)中的臨時(shí)支撐失去了支護(hù)能力，而逐漸破壞，導(dǎo)致頂板巖體彎曲下沉。

圖5 GPS地表位移監(jiān)測(cè)分析Fig.5 GPS surface displacement monitoring analysis

4 基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析

斜坡位移是隨時(shí)間的變化的一個(gè)時(shí)間序列，時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的大小反映了數(shù)據(jù)內(nèi)部的相互聯(lián)系和變化規(guī)律。

尖山營不穩(wěn)定斜坡位移變化主要是由于自身地質(zhì)條件的演化以及外部因素綜合作用的結(jié)果。時(shí)間序列中包含趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)、周期項(xiàng)、隨機(jī)項(xiàng)的影響，在斜坡變形演化過程中，其根本性因素，自身地質(zhì)條件的演化構(gòu)成趨勢(shì)項(xiàng)位移；季節(jié)變化所帶來的溫度變化、降雨量變化進(jìn)而影響斜坡位移，可以歸納進(jìn)周期項(xiàng)位移；人類工程活動(dòng)對(duì)斜坡位移的影響可以歸入隨機(jī)項(xiàng)位移。在本文中，由于采煤活動(dòng)影響過于廣泛，破壞了礦山自身地質(zhì)條件的演化規(guī)律，因而將其歸入趨勢(shì)項(xiàng)中，則尖山營不穩(wěn)定斜坡位移時(shí)間序列模型為

Y=X(t)+Z(t)

(1)

式(1)中：Y為位移時(shí)間序列；X(t)為趨勢(shì)項(xiàng)位移函數(shù)；Z(t)為周期項(xiàng)位移函數(shù)。

對(duì)于趨勢(shì)項(xiàng)位移函數(shù)，一般采用線性函數(shù)以及冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)進(jìn)行擬合，其單調(diào)性與斜坡趨勢(shì)向位移函數(shù)吻合度較高；斜坡位移時(shí)間序列一般在趨勢(shì)項(xiàng)擬合函數(shù)上下波動(dòng)，其中會(huì)含有一個(gè)或多個(gè)周期、振幅不同的三角函數(shù)，即采用三角函數(shù)進(jìn)行擬合。

4.1 斜坡位移函數(shù)擬合

在趨勢(shì)項(xiàng)X(t)函數(shù)中，需要根據(jù)斜坡位移增加趨勢(shì)選擇合理的擬合函數(shù)。坡體變形處于等速蠕變階段，坡體表面位移呈現(xiàn)線性增加的趨勢(shì)，因而選用線性函數(shù)對(duì)坡體表面位移趨勢(shì)項(xiàng)X(t)進(jìn)行擬合，所以建立趨勢(shì)項(xiàng)X(t)函數(shù)為

X(t)=at+b

(2)

式(2)中：a為系數(shù)；b為常數(shù)。

在周期項(xiàng)Z(t)函數(shù)中，隨著每年雨季的到來，邊坡變形呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)的趨勢(shì)，進(jìn)入旱季邊坡變形則趨緩，每年如此，而且溫度的年際變化也使坡體表面發(fā)生周期性的變化，所以在周期函數(shù)Z(t)中，用正弦函數(shù)進(jìn)行擬合。建立周期函數(shù)Z(t)為

Z(t)=csin(dt+e)+f

(3)

式(3)中：c為振幅；d為周期常數(shù)；e為相位；f為常數(shù)。

綜合式(1)～式(3)可得到整個(gè)數(shù)學(xué)模型，即

Y=at+b+csin(dt+e)+f

(4)

經(jīng)過合并整理，將常數(shù)項(xiàng)合并為A后得

Y=at+csin(dt+e)+A

(5)

4.2 趨勢(shì)項(xiàng)及周期項(xiàng)分析

根據(jù)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的合位移曲線，采用MATLAB數(shù)學(xué)軟件編程計(jì)算。

4.2.1 趨勢(shì)項(xiàng)函數(shù)擬合

根據(jù)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的合位移曲線形狀，GPS03在2019年12月5號(hào)之前出現(xiàn)位移突變，合位移出現(xiàn)陡增情況，本身地質(zhì)條件演化情況在受到采煤活動(dòng)影響后，進(jìn)入了一個(gè)新的不平衡狀態(tài)，所以在構(gòu)建數(shù)學(xué)模型時(shí)，在趨勢(shì)項(xiàng)擬合時(shí)選取2019年12月5日—2020年9月17日的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，其他監(jiān)測(cè)點(diǎn)均由2019年5月21日開始預(yù)測(cè)。采用一元一次函數(shù)作為趨勢(shì)項(xiàng)函數(shù)在MATLAB中進(jìn)行擬合，監(jiān)測(cè)點(diǎn)GPS03、GPS04、GPS09、GPS10趨勢(shì)項(xiàng)擬合公式依次為

X(t)=2.61t+1 286

(6)

X(t)=12.97t0.410 8

(7)

X(t)=0.284 9t+59.56arctant-29.2

(8)

X(t)=0.525 2t+49.04arctan(t+0.413 6)

(9)

根據(jù)式(6)～式(9)繪制各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的趨勢(shì)項(xiàng)擬合圖像與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比圖，如圖6所示。

圖6 各監(jiān)測(cè)點(diǎn)趨勢(shì)項(xiàng)位移擬合圖Fig.6 Trend item displacement fitting diagram of each monitoring point

與實(shí)際曲線對(duì)比可見，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在趨勢(shì)項(xiàng)擬合函數(shù)上下波動(dòng)，存在周期項(xiàng)誤差，主要是由于監(jiān)測(cè)儀器在工作過程中受到衛(wèi)星信號(hào)強(qiáng)弱影響，以及受到煤層采動(dòng)影響。其中，監(jiān)測(cè)點(diǎn)GPS04的趨勢(shì)項(xiàng)X(t)函數(shù)平均相對(duì)誤差最大為15.81%，監(jiān)測(cè)點(diǎn)GPS10的趨勢(shì)項(xiàng)X(t)函數(shù)平均相對(duì)誤差最大為1.84%，其他監(jiān)測(cè)點(diǎn)趨勢(shì)項(xiàng)的誤差都小于等于9.88%?？梢钥闯?，趨勢(shì)項(xiàng)擬合函數(shù)的相對(duì)誤差較大，因此，需進(jìn)行周期項(xiàng)修正。

4.2.2 周期項(xiàng)合位移擬合

使用實(shí)測(cè)位移值減去趨勢(shì)項(xiàng)X(t)位移值即可得到周期項(xiàng)位移，從圖7可見，周期項(xiàng)位移整體上呈現(xiàn)正弦函數(shù)或呈現(xiàn)余弦函數(shù)波動(dòng)，從局部來看，周期項(xiàng)函數(shù)位移曲線存在多個(gè)波峰波谷，周期在1～6個(gè)月之間。因此，采用正弦函數(shù)與余弦函數(shù)疊加對(duì)周期位移進(jìn)行修正，通過MATLAB擬合得到Z(t)：監(jiān)測(cè)點(diǎn)GPS03、GPS04、GPS09、GPS10周期項(xiàng)擬合公式依次為

Z(t)=-64.22sin(0.020 87t-0.600 2)

(10)

Z(t)=-19.19sin(0.011 82t-96.97)

(11)

Z(t)=10.91sin(0.02t-1.002)

(12)

Z(t)=-19.8sin(0.013 6t+0.322 9)

(13)

根據(jù)式(10)～式(13)繪制各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的周期項(xiàng)擬合圖像與周期項(xiàng)對(duì)比圖，如圖7所示。

圖7 各監(jiān)測(cè)點(diǎn)周期項(xiàng)位移擬合圖Fig.7 Fitting diagram of the periodic term displacement of each monitoring point

從Z(t)周期項(xiàng)修正函數(shù)圖像與周期項(xiàng)位移圖像中可以看到，通過正弦函數(shù)與余弦函數(shù)的疊加，周期項(xiàng)擬合函數(shù)Z(t)與實(shí)際曲線吻合度較高，能夠擬合降雨、季節(jié)、溫度變化等帶來的周期性位移波動(dòng)。

4.3 合位移預(yù)測(cè)分析

將趨勢(shì)項(xiàng)位移擬合函數(shù)X(t)與周期項(xiàng)位移擬合函數(shù)Z(t)疊加，即可得到合位移擬合函數(shù)Y。監(jiān)測(cè)點(diǎn)GPS03、GPS04、GPS09、GPS10趨勢(shì)項(xiàng)擬合公式為

Y=2.61t+1 286-64.22sin(0.020 87t-

0.600 2)，R2=0.999

(14)

Y=12.97t0.410 8-19.19sin(0.011 82t-

96.97)，R2=0.970 2

(15)

Y=0.284 9t+10.91sin(0.02t-1.002)+

59.56arctant-29.2，R2=0.957 2

(16)

Y=0.525 2t-19.8sin(0.013 6t+0.322 9)+

49.04arctan(t+0.413 6)，R2=0.995 2

(17)

根據(jù)式(14)～式(17)繪制各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的合位移擬合圖像與實(shí)測(cè)合位移數(shù)據(jù)對(duì)比圖，如圖8所示。

圖8 各監(jiān)測(cè)點(diǎn)合位移擬合圖Fig.8 Fitted displacement diagram of each monitoring point

從圖8可見，合位移擬合曲線與實(shí)測(cè)值吻合度較高。根據(jù)式(14)～式(17)，合位移擬合優(yōu)度R2都接近于1，擬合優(yōu)度R2最大為監(jiān)測(cè)點(diǎn)GPS03達(dá)到0.999，擬合優(yōu)度為優(yōu)，擬合優(yōu)度R2最小的監(jiān)測(cè)點(diǎn)為GPS09達(dá)到0.957 2，擬合優(yōu)度較好，其余監(jiān)測(cè)點(diǎn)擬合優(yōu)度R2為0.957 2～0.999，在總體上來說，模型的擬合優(yōu)度好，得到的擬合函數(shù)數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確度較高，可以用于尖山營不穩(wěn)定斜坡的滑坡位移預(yù)測(cè)。

5 結(jié)論

通過對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析，以及結(jié)合時(shí)間序列分析方法對(duì)不穩(wěn)定斜坡位移的預(yù)測(cè)，得到以下結(jié)論。

(1)通過2016—2020年影像資料對(duì)比，尖山營的崩塌堆積體面積的越來越大，變形體的后緣邊界正在越來越后進(jìn)行擴(kuò)展，越靠北側(cè)的部位垮塌的面積越來越大，裂縫也越來越多，逐漸演化成尖山營不穩(wěn)定斜坡。

(2)通過對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析，尖山營不穩(wěn)定斜坡目前處于等速蠕變階段。受到煤層采動(dòng)影響較大，若后期繼續(xù)開采，不穩(wěn)定斜坡穩(wěn)定性狀態(tài)可能發(fā)生改變，由等速蠕變階段進(jìn)入加速蠕變階段。

(3)根據(jù)地表合位移監(jiān)測(cè)資料，采用時(shí)間序列分析方法將斜坡合位移分解為趨勢(shì)項(xiàng)與周期項(xiàng)，趨勢(shì)項(xiàng)位移主要受到了煤層采空的影響，周期項(xiàng)位移主要受到了降雨的影響。

(4)通過對(duì)合位移函數(shù)進(jìn)行擬合后，得到的合位移預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)吻合度較高，擬合優(yōu)度都接近于1，可以用于今后尖山營不穩(wěn)定斜坡的位移預(yù)測(cè)。