三峡库区地质环境脆弱，是我国滑坡灾害的多发地区，有效开展滑坡监测已经成为三峡库区地质灾害防治的一项重要任务。力学与工程科学学院硕士研究生在国际顶级地学期刊《Landslides》发表论文“Reliability analysis of unsaturated soil slope stability using spatial random fields-based Bayesian method”，提出三峡库区滑坡预测新方法。季节性降雨和水位变化是造成三峡库区滑坡的主要因素。今年以来，受长江流域持续强降雨的影响，三峡水库迎来74000立方米/秒的入库洪峰，为建坝以来最大洪水，逼近175米的最高蓄水水位。传统的边坡稳定性计算方法不能考虑岩土介质的多元空间变异性，且不能充分利用多源测试数据，难以对潜在滑坡实现精确监控。
力学与工程科学学院土木工程系2016级硕士研究生黄梦露，在学院孙德安教授和王长虹副教授的联合指导下研究了一种基于非饱和土力学的空间随机场-贝叶斯方法，提高了边坡稳定性的预测精度。该方法可以系统地融合边坡先验知识，钻孔勘察数据和长期监测数据，获得关键岩土参数的后验分布。
该研究内容包括三个主要部分：非饱和土边坡稳定性理论，多元岩土参数测试技术，以及随机场-贝叶斯算法。将该方法应用于三峡库区历史特大的石榴树包滑坡，测试结果证明，使用该方法校准后的关键岩土参数，可以对洪水期水位暴涨骤跌的三峡库区边坡提供精确的滑坡发生概率，从而保证人民生命、财产安全。
图一 空间随机场-贝叶斯理论（左）以及数值分析算法（右）
图二 石榴树包特大滑坡地理位置（左）以及工程剖面图（右）
2018年9月，习近平总书记在全国教育大会上强调，要提升教育服务经济社会发展能力，着重培养创新型、复合型、应用型人才。力学与工程科学学院秉承学科创始人钱伟长先生教育思想，坚持“宽口径、厚基础、求创新、重实践”的人才培养理念，以及“从工程中提炼问题，研究、形成和发展力学的基本理论和方法，再回到工程实际中去解决问题”的学科建设指导思想，发挥科研建设与育人载体功能，形成高水平教师团队领衔、研究生充分融入科研团队的创新人才培养路径，在科教融合中，培养社会需要的应用型人才，产出高水平的应用型成果，为实现国家战略目标做出贡献。（撰稿：王长虹）
《Landslides》是地学“工程：地质”领域的顶级期刊，最新影响因子为4.708，根据中科院JCR期刊2019分区数据，该期刊为地学Top (工程地质一区1/189)SCI期刊。
论文详细信息: Huang M. L., Sun D. A., Wang C. H.*, Keleta Y. (2020). Reliability analysis of unsaturated soil slope stability using spatial random field-based Bayesian method, Landslides.
论文链接:https://doi.org/10.1007/s10346-020-01525-0
