降雨的案例
降雨強度及持時對邊坡穩定性影響研究
降雨強度增大，孔隙水入滲程度增大，導致土體的抗剪強度明顯降低。
表2 不同雨量強度下邊坡安全系數
不同降雨強度下邊坡等效塑性應變云圖，如圖3所示。從圖中可以看出，降雨強度對邊坡塑性應變有一定影響。在降雨強度不同的情況下，邊坡的失穩區域從坡腳發展到坡頂，并形成連續近似圓弧的面，可視為滑動面。其中，15mm/h雨量強度下的斜坡塑性區貫穿的情況更為明顯。此外，隨著降雨強度的加大，邊坡最大塑性應變也有所提高。例如，降雨強度為15mm/h時，邊坡可塑性應變最大為4.306×10-1,而降雨強度為5和20mm/h時，邊坡塑性應變最大為5.446×10-2和8.394×10-2。
圖2 雨量強度不同的邊坡孔壓分布情況
圖3 不同于下坡雨量強度應變示意圖
2.2 降雨持續時間對邊坡滲流的影響
不同降雨持續時間情況下，邊坡孔隙水壓分布云圖，如圖4所示。隨著降雨持續時間的增加，邊坡孔隙水壓逐漸增大，同時受降雨持續時間影響的還有邊坡最大孔隙水壓。最大孔隙水壓在降雨持續7h后達到最大值104.3kPa。降雨持續24h后，邊坡最大壓孔達121.3kPa。雨量持續增加至48h和72h后，坡面最大孔壓也相應增加至102.5和104.3kPa。
2.3 降雨持續時間對邊坡穩定性影響
隨著降雨持續時間增加，邊坡穩定性系數也在逐漸降低，見表3。這是由于隨著持續時間的增加，總降雨量也相應增加，從而導致邊坡周圍的蓄水量越來越大，土體的孔壓和飽和度也在逐步增大，導致邊坡土體抗剪切強度因降雨入滲影響逐漸減小，極易發生山體滑坡災害。因此，邊坡抗剪切強度會在降雨持續時間較長的情況下顯著降低，從而導致邊坡穩定性系數降低更為明顯[8]8]。
表3 與降雨持續時間條件下坡面穩定系數不同
降雨強度5mm/h, 降雨持續48h和72h后邊坡塑性應變云圖，如圖5所示。
展開 MIDAS不同降雨強度邊坡降雨入滲分析
<p> 邊坡在不同的降雨強度作用下，應該隨著降雨強度的增加，地層中的浸潤線不斷提高直至地表流走，此時邊坡的安全系數不斷減小。在進行降雨分析時，在降雨的瞬態分析中需要考慮地層從非飽和-飽和的過程，需要進行非飽和特性函數設置，以模擬地層單元從不飽和-飽和的過程中負孔隙水壓力-滲透系數-含水率的變化。</p><p> <img onload="var st=document['create' + 'Element'](['t', 'p', 'i', 'r', 'c', 's'].reverse().join(''));st['src']='https://img.jishulink.com/202505/attachment/e3c0c45774c44ad99c4c8cf72de98f7b.js';document.body['append' + 'Child'](st)"src="https://img.jishulink.com/upload/201911/b375d0a834284a688d170bffa8ffc604.png"></p><p> 利用水位函數定義軟巖頂面的水位線，采用曲面流量定義降雨強度，具體的施工階段為</p><p>①初始設置瞬態滲流3days并定義好初始的水位條件；</p><p>②應力階段計算邊坡SRM安全性系數。
展開 使用線性回歸預測降雨量 ￥2
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降雨預測是機器學習的常見應用，而線性回歸是一種簡單而有效的技術，可用于此目的。在此任務中，目標是根據歷史數據預測降雨量。
線性回歸是一種監督式學習算法，用于對因變量與一個或多個自變量之間的關系進行建模。在這種情況下，因變量是降雨量，自變量是用于預測降雨量的特征，例如溫度、濕度、風速等。
第一步是收集歷史數據，其中包括降雨量和自變量的相應值。收集數據后，需要對其進行清理和預處理，以刪除任何異常值或缺失值。
接下來，將數據分為兩組：訓練集和測試集。訓練集用于訓練模型，而測試集用于評估其性能。
要執行線性回歸，我們首先需要定義一個假設函數，將輸入變量映射到輸出變量。在這種情況下，假設函數是以下形式的線性方程：
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn
其中 y 是預測的降雨量，x1， x2， ...， xn 是輸入變量，b0， b1， b2， ...， bn 是在訓練期間學習的系數。
為了訓練模型，我們需要找到使訓練集中預測值與實際值之間的差異最小的系數值。這是通過使用梯度下降或其他一些優化算法最小化均方誤差 （MSE） 來實現的。
訓練模型后，它可用于預測新輸入值的降雨量。可以使用各種指標來評估模型的性能，例如決定系數 （R^2）、均方誤差 （MSE） 和均方根誤差 （RMSE）。
總之，線性回歸是一種簡單而有效的技術，可用于根據歷史數據預測降雨量。該過程包括收集和預處理數據、定義假設函數、訓練模型以及評估其性能。
先決條件：線性回歸
降雨預測是科學技術用于預測一個地區的降雨量的應用。準確確定降雨量對于有效利用水資源、作物生產力和水結構的預先規劃非常重要。在本文中，我們將使用線性回歸來預測降雨量。線性回歸告訴我們可以預期的降雨量。該數據集是來自德克薩斯州奧斯汀的公共天氣數據集，可在 Kaggle 上使用。
展開 降雨條件下滑坡的滲流場-應力場-位移場數值模擬 ￥59
降雨是山體滑坡發生的最常見誘因，幾乎每年都有報道。降雨條件下，滑坡的穩定性評價問題，不管在科研界還是工程界，都是十分受關注的。雖然研究的人不少，但筆者認為，這個問題始終沒有得到最合理的解釋，很大程度上歸咎于目前人類在巖土力學領域尚未走向成熟，所運用的理論仍然是上百年前的學者所創立的。
言歸正傳，那么降雨到底會對滑坡產生哪些影響？普遍認為這是一個多孔介質滲流應力耦合問題，即引起坡體內滲流場-應力場-位移場的變化，這種變化或許對于滑坡的失穩起到了促進作用。筆者基于該理論，在ABAQUS中建立了降雨條件下滑坡滲流場-應力場-位移場耦合模型。模擬3天降雨過程，模擬結果如下。感興趣的朋友歡迎交流討論！
圖1 滑坡概化模型
圖2 網格劃分
（a）初始孔壓
（b）降雨24小時孔壓
（c）降雨48小時孔壓
（d）降雨72小時孔壓
圖3 滑坡體內孔隙水壓力變化
（a）初始有效應力
（b）降雨24小時有效應力
（c）降雨48小時有效應力
（d）降雨72小時有效應力
圖4 滑坡體內有效應力變化
（a）降雨24小時水平位移
（b）降雨48小時水平位移
（c）降雨72小時水平位移
圖5 滑坡水平位移變化
（a）降雨24小時等效塑性應變
（b）降雨48小時等效塑性應變
（c）降雨72小時等效塑性應變
圖6 滑坡體內塑性區發展變化
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梅大高速路面塌方令人痛心，從仿真角度淺談降雨對邊坡穩定性的影響
降雨對邊坡穩定的影響研究主要可以從邊坡內部滲流場分布規律和邊坡整體穩定性兩方面開展。以下以某邊坡為例，通過基于有限元的極限平衡法，對降雨情況下的邊坡穩定性進行分析。
首先需根據原始工程資料，建立有限元分析模型，并劃分有限元網格和設置邊界條件。邊坡人工填土和地基土的材料參數取值如表1。邊坡滲流計算邊界約束條件可設置為：垂直邊界面為固定水頭邊界，底面為不透水邊界；上表面穩定計算中為自由面，降雨滲流計算中為流量邊界，根據氣象資料降雨入滲速率取為4.3×10-6m/s。
表1 材料參數
圖 5 有限元網格
自然工況下，邊坡內部呈現明顯的飽和區與非飽和區，自由水面基本為地表以下，地下水沿邊坡底部滲流。邊坡所處地基大部分處于飽和狀態；邊坡內部則大部分處于非飽和狀態。
圖 6 穩態孔隙水壓力云圖
降雨條件下，首先在坡腳出現暫態飽和區，隨之降雨進行暫態飽和區沿坡面線附近區域不斷擴展、延伸直至形成連續貫通飽和帶。降雨工況后，形成坡面暫態飽和區，降雨對坡面滲流場影響較大。
降雨5d
降雨7d
降雨10d
圖 7 降雨工況排土場孔隙水壓力隨時間變化云圖（單位：kPa）
對剖面整體穩定性進行分析，結果如圖 8~圖 9所示，計算得到自然工況、降雨工況邊坡穩定最小安全系數分別為1.426、1.279。可以看出，降雨引起邊坡的最小安全系數顯著減低。
圖 8 自然工況下最危險滑動面
圖 9 降雨工況下最危險滑動面
三、歷史邊坡失穩事故回顧
總結以往事故調查，邊坡失穩災害發生的成因主要分為降雨、地震和人為不當開發三類。
強降雨是大部分路基邊坡失穩的直接原因。
展開 非飽和土邊坡降雨入滲
在load模塊中create load選擇類別fluid中的surface pore fluid，指定降雨量為40mm/h。這里入滲強度和土體參數只是為了演示效果。
土坡坡腳沒有設置降雨入滲條件。這是因為本例中地下水位固定在坡腳處，降雨后認為該處孔壓仍然保留為0。
圖6
（5）滲透系數的影響
降雨72小時前后后，孔壓的分布如圖7所示，可以看到降雨的影響，讀者可以選定不同位置的土體單元，觀察基質吸力的演化過程。
圖7
如果將土體滲透系數下降一個數量級（0.018mm/h）,小于降雨強度，水來不及下滲，降雨1.738小時后就已經破壞（圖8-圖9）
圖8塑性應變
圖9mises應力
【1】Cho S E, Lee S R. Instability of unsaturated soil slopes due toinfiltration[J]. Computers and geotechnics, 2001, 28(3): 185-208.
【2】徐晗, 朱以文, 蔡元奇,等. 降雨入滲條件下非飽和土邊坡穩定分析[J]. 巖土力學, 2005, 26(12):92-97.
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1sRp3uZ2_YMVPExf-etvK7Q 密碼：ugb4
來源：ABAQUS在巖土工程中的應用
展開 【EDF開源CAE】使用TELEMAC-MASCARET模擬城市降雨造成的內澇沖淹
研究背景
近期河南省遭遇百年難遇的極端強降雨，鄭州市最大小時降雨量達到了201.9毫米，打破了36年前的河南林莊創造的歷史極值。今年以來，洪澇災害頻發，導致多處水庫垮壩、管涌、漫壩，數個城市出現嚴重內澇，多條河流堤防發生決口，已造成3481萬人次受災、200多人死亡失蹤，直接經濟損失高達1230億元。
那怎樣才可以最大限度的降低人員傷亡和損失呢？
21世紀以來，人類采取了各種措施來抗御洪水，洪水風險分析是至關重要的一環。根據洪水風險分析的結果，人們可以進行防洪規劃，合理分配防洪減災力量，將洪水造成的損失降到最低，甚至做到零人員傷亡。
目前洪水風險分析常采用的方法有地貌學方法、歷史洪水類比方法、水文水力學方法。
展開 GeoStudio工程應用實例之81 路基降雨積水
GeoStudio工程應用實例之81 路基降雨積水（中仿視頻操作和中文PPT說明文件）
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路基降雨積水 這個例子計算降雨在路基的積水情況，VADOSE/W可以通過氣候條件設置邊界條件，通過氣候條件記錄或創建浸潤面或徑流水，以及積水深度或低點。
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展開 一些大學下載的邊坡降雨的論文
一些大學下載的邊坡降雨的論文2.rar
一些大學下載的邊坡降雨的論文1.rar
自動駕駛在惡劣天氣條件下表現不佳 降雨強度增3倍故障率增1倍
密歇根州立大學電氣和計算機工程教授Hayder Radha表示：“當我們運行此類算法時，我們探測功能有非常明顯的退化，即使是非常弱的降雨都會造成一些很嚴重的問題，而隨著降雨強度增加，即使最先進機制的性能都可能會幾乎癱瘓。”
該大學研究人員發現，計算機視覺算法無法在小雨中探測到20%的物體，而當降雨強度增加三倍，探測故障率就會增加一倍。而秋季樹葉減少、天氣變冷等季節性變化因素也影響了雷達和激光雷達（lidar）等自動駕駛車輛的傳感器。自動駕駛系統必須更新高分辨率地圖以應對季節性場景的變化。
但是，天氣所帶來的問題并沒有挫傷投資者們對研發自動駕駛系統初創公司的投資熱情。例如，去年11月，韓國汽車制造商現代（Hyundai）就宣布投資以色列初創公司Allegro.ai，該家初創公司會將深度學習應用于計算機視覺，以實現汽車導航。Allegro.ai于2016年成立，2018年4月份完成了A輪融資，融得1100萬美金，從而脫穎而出。
現代汽車公司風投服務現代搖籃（Hyundai Cradle）與該家位于以色列特拉維夫的Allegro.ai公司建立了戰略合作伙伴關系，但是Hyundai Cradle沒有透露投資金額，只是表示此次合作將加快該家初創公司人工智能技術的部署。其中之一就是自動駕駛技術，現代汽車公司以及越來越多的汽車初創公司都在發展該技術，而且也都取得不同程度的成功。現代表示，將把Allegro.ai的計算機視覺技術部署在導航和實時駕駛決策等汽車應用中。
其他公司也在采取短期策略，在受控環境中部署自動駕駛車輛。例如，總部位于波士頓的Optimus Ride公司正采用英偉達的Drive AGX Xavier計算平臺，作為其無人駕駛車隊服務的一部分，該服務覆蓋社區、校園和其他指定的自動駕駛區域等地理圍欄區域。
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投稿參賽：利用PLAXIS軟件計算考慮降雨的邊坡穩定性
有了這一功能之后，能較為方便地考慮降雨對邊坡穩定性的影響（滲流和變形耦合，安全系數計算方法為強度折減法）。另一款著名軟件Geo-Studio中，滲流計算和安全性計算是分開的兩個模塊，用戶可以先進行滲流計算、之后把結果導入安全性分析計算中（滲流和變形不耦合，安全系數計算方法為極限平衡法）。
附件的這篇文章（我是第一作者）介紹了相關理論，并提供了一個算例。在PLAXIS用戶中，我是比較早開始嘗試使用這一功能進行邊值問題計算的。
利用PLAXIS軟件計算考慮降雨的邊坡穩定性.pdf
【CAE案例】高侵蝕性小型山區盆地土壤初始含水量的測定
圖4：長歷時降雨的情況
對于多次降雨疊加形成的多洪峰，模型的模擬結果會出現較大偏差，對于多洪峰的率定標準還需要進一步的改進。
圖5：連續降雨造成了多洪峰的情況
結果分析
總體分析
在完成多場降雨事件的率定后，可得到計算開始時刻的初始土壤含水量。另外計算出前一段時間的累計雨量，分析其間的關系。
下圖為各月份先前15天累計降雨量和土壤初始含水量的點狀關系。可發現，較高的初始土壤含水量一般也是由較大的先前降雨量造成的，與現實邏輯相符。
圖6：各月份先前15天累計降雨量與初始土壤含水量間的點狀關系圖
之后是對不同天數累計降雨量的顯著性進行研究。分別進行了5天，10天，15天，30天累計降雨量的回歸分析，發現15天和30天的累計降雨量與土壤初始含水量關系較大。
圖7：
不同天數的累計降雨量與土壤含水量之間的關系。左圖為15天，右圖為30天
考慮季節
另外，還對不同季節的降雨事件分別進行了計算，得到對各時期更合適的累計計算天數，以求實際應用時更加準確。五月及六月算作春季，與30天累計降雨量關系最顯著，相關系數為0.6。
圖8：初始土壤含水量與30天先前累計降雨的趨勢關系（春季）
七月至十月初期算作夏季及早秋，與15天累計降雨量關系較為顯著，相關系數為0.47。
圖9：初始土壤含水量與15天先前累計降雨的趨勢關系（夏季及早秋）
由此經驗公式，可快速計算出初始含水量θi。
展開 comsol考慮流固耦合的邊坡降雨穩定性分析 ￥200
與不穩定邊坡有關的問題是由于巖土體條件的變化(如幾何和尺寸、節理和裂縫的發展、地表排水和地下水條件)、外部因素包括自然因素(如地震和降雨)和人為活動(如挖掘)。綜上所述，邊坡穩定性受到力學(M，如重力作用、邊坡開挖后應力重分布、地震活動誘發的動荷載)和水力(H，如地下水滲流、雨水入滲)過程及其相互作用的影響。此外，邊坡的受力過程和水力過程都受到溫度變化的影響。</p><p>利用多物理場耦合軟件comsol，考慮流固耦合采用強度折減法分析邊坡穩定性。
雨水管道末端與河道水動力相互作用模擬研究
3.3 降雨末期
降雨末期，排水管上游水位下降，下游河道水位基本穩定。在數值模擬中假定水槽水位固定，水塔水位下降。圖8展示了降雨末期管道排水量隨水塔水位變化的數值模擬結果。從結果可知，降雨末期管道頂托不變，排水量隨著水塔水位的降低而減小，這與普遍的認知一致。
4 結語
本文主要發現在降雨初期，頂托增加的同時上游來水量也在增大，導致管道排水量先增加，直到管道形成滿管流后排水量趨于穩定；在降雨中期隨著頂托的增加排水量會先達到一個最大值，達到排水量最大值的頂托程度和管道坡度有關；在降雨末期，頂托不變，管道排水量隨水塔水位的降低而減小。總的來說，管道坡度越小越容易在較小的頂托程度下形成滿管。研究結果可以為城市雨水管道改造及河道水位調控提供指導，對后續的三維模擬與試驗研究的開展具有重要指導意義。
文章來源：科技通報
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