针对数值模拟参数选取主观性强、 量化难度大的问题,在高精度无人机地形数据的基础上,通过对11起滑坡案例进行了407组参数反演实验,对结果准确度定量评价后,得到基于Massflow数值软件关键参数λ0的分布范围,进而运用小样本极大似然估计理论,分析区间边界长度对反演精度的影响,最终提出基于均匀分布的参数取值概率模型,并选用案例验证该模型的准确性.结果表明:地形约束会导致反演过程中所需的内聚力减小,反演获得的11组最优λ0的极差和方差分别为0.29、0.01,在置信度为95％下,极大似然法得到区间边界估计长度仅为0.0998,表明参数λ收敛性较好;反演过程中质心滑动距离ψ准确度优于堆积面积重叠率η,在λ0±0.05的范围,参数估计区间内任意值对模拟误差影响较小,评价指标ψ、η与λ0对应案例的相对误差不超过15％;所选案例验证了在置信度为95％下,以反演得到的最优参数区间边界中点构建概率分布函数的可行性和准确性,研究方法可为单体滑坡数值模拟风险评价提供理论支撑.
数值反演 区间估计 极大似然法 均匀分布 参数取值概率