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在“浅层黄土滑坡易发性评价：以晋西黄土区蔡家川农地小流域为例”一文中,采用SHALSTAB模型评价降雨引起的黄土斜坡浅层滑移稳定性。该模型是将降雨引起的斜坡水文模型和无限边坡稳定性评价模型结合,便于在MAPGIS中提取地形要素,进行区域性斜坡稳定性评价。模型假定基岩与松散层界面是滑动面,降雨在松散层中形成地下水,并平行基岩面向坡下流动,且为稳定流,排泄量与其上游汇水区的降雨量均衡。可以看出,SHALSTAB模型不适用于黄土斜坡。黄土为厚层非饱和土,斜坡中不存在类似于基岩面的隔水界面,也不会形成平行坡面的地下水流。降雨主要是向下入渗在黄土中形成一个湿润带,湿润带中的水不是潜水,而是毛细悬挂水,其中的孔隙水压力为接近0的一个负值,不存在SHALSTAB模型中的正孔隙水压力,因此在选用模型时,必须仔细甄别其适用条件。 相似文献
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黄土高原正负地形的不同组合特征反映了黄土地貌的发育程度,黄土小流域正负地形的演化则是黄土高原地貌形态发育的缩影。该文采用地理元胞自动机的建模方法,对室内黄土小流域正负地形的演化过程进行建模与模拟。实验通过多次训练神经网络,自动获取转换规则,简化了构建元胞自动机模型的难度,同时,模拟的结果总精度达88.5%。研究表明,该方法可以反映黄土小流域正负地形演化过程中其沟谷扩张、沟头向前以及黄土陷穴的发育特点,对黄土高原地貌发育研究具有重要意义和可鉴性。 相似文献
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GIS支持下三峡库区秭归县滑坡灾害空间预测 总被引：3，自引：1，他引：2
基于GIS空间分析和统计模型相结合进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向之一。以三峡库区秭归县为研究区,选择坡度、坡向、边坡结构、工程岩组、排水系统、土地利用和公路开挖作为评价因子。为提高模型的预测精度、可信度和推广能力,利用窗口采样规则降低训练样本之间的空间相关性。建立Logistic回归模型,对滑坡灾害与评价因子进行定量相关性分析。计算研究区滑坡灾害易发性指数,对其进行聚类分析,绘制滑坡易发性分区图,其中高、中易发区占整个研究区面积的38.9%,主要分布在人类工程活动频繁和靠近排水系统的区域。经过验证,该模型的预测精度达到77.57%。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2017,(1)
黄土高原是世界上侵蚀最强烈的区域之一,基于当前的地形信息对其地形进行重建可有效估算侵蚀量。该文基于高精度曲面建模(HASM)方法首先建立了黄土高原流域地形重建模型,并以多期人工模拟小流域为实例数据,从微观(坡度)和宏观(等高线)的角度分析了不同侵蚀阶段模拟小流域的地形重建结果,该地形重建结果具有较高精度,且处于侵蚀发育中期的小流域重建结果要优于处于侵蚀发育晚期的小流域重建结果。最后,以高程相对误差为指标定量分析了小流域地形重建的精度,结果显示,两个时期小流域重建结果的相对误差平均值分别为0.55%和0.57%,均方根误差分别为1.99%和2.73%,表明基于HASM方法的黄土流域地形重建方法是可行的。 相似文献
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基于地貌单元的小区域地质灾害易发性分区方法研究 总被引：10，自引：0，他引：10
以汶川县城周边区域为研究区,分别以栅格单元与地貌单元作为单位评价单元,以信息量法与逻辑回归法两种评价模型对研究区进行地质灾害易发性评价分区。根据对评价结果的比较分析,在小区域范围内,基于地貌单元的区域易发性分区不仅仅能够更好地体现出区域内局部综合特性,而且评价分区结果与地质灾害实际分布情况更加吻合,分级层次更加明显,数学模型的适用效率很好。由此可见,在小范围区域内,基于地貌单元的地质灾害易发性评价分区具有良好的适用性与可塑性,在大比例尺地质灾害易发性和危险性制图中是一个有益的尝试与启发。 相似文献
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以阿坝藏族羌族自治州地质灾害频发的理县为研究区,从地形地貌、地质环境、水文条件和人类工程活动等方面选取11个影响因子,通过皮尔森相关系数研究各因子之间的相关性,从而构建滑坡易发性评价指标体系。利用信息量模型计算各影响因子的信息量值,从信息量模型得出的极低和低易发性分区中选取非滑坡样本,在此基础上将样本数据代入随机森林和径向基函数神经网络2种机器学习模型开展滑坡易发性评价,并通过接收灵敏度（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线进行精度验证。结果显示：随机森林模型预测出的高易发区单位面积内分布的滑坡点数量更为集中,在仅占6.666%的区域分布了74.026%的灾害点,评价结果优于径向基函数神经网络模型。ROC曲线中两模型AUC（Area Under Curve）值分别为0.893、0.874,说明随机森林模型具有更高的可靠性,比径向基函数神经网络在该区域地质灾害易发性评价中更具优势。 相似文献
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不完备样本条件下基于支持向量回归模型的滑坡易发性评价 总被引：2，自引：1，他引：1
区域滑坡易发性评价对灾害中长期预测预报具有重要意义,在基于统计模型进行评价过程中,样本选取对评价结果有较大影响,构建较稳健的、受样本数量影响小的分析模型非常重要。本文以马来西亚热带雨林地区为例,选择坡度、坡向、地表曲率、地貌类型、岩性、构造、土地覆盖、道路和排水系统等9大要素作为评价因子,结合支持向量回归(SVR)模型计算研究区滑坡易发性指数,并探讨不完备样本条件下易发性评价方法,分析样本数量和评价精度之间的关系。结果显示,基于SVR模型进行该区滑坡易发性分析评价,其成功率验证法的描述精度约为95.9%;同时,样本数量的增减对分析精度影响较小;SVR方法是一种适于热带雨林地区高植被覆盖条件下的分析模型,可为今后同类地区的滑坡灾害管理工作提供支持。 相似文献
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金沙江干热河谷区泥石流易发性评价模型及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
金沙江上游奔子栏-昌波河段属典型的干热河谷区,气候干热少雨,但泥石流灾害发生频繁。采用指标熵模型对干热河谷区泥石流的影响因子进行敏感性分析,最后筛选出流域地貌熵值、岩土类型、坡向、坡度、植被归一化指数、月均降雨量等6个因子作为泥石流的易发性评价因子。将研究区划分为217个小流域,以流域单元为评价单元,采用权重系数法建立了泥石流的易发性评价模型,并利用该模型制作易发性分区图。分区结果表明:研究区泥石流极高易发区和高易发区主要分布在北部的昌波-贡波段、中东部的徐龙-曲雅贡段和南部的金沙江沿岸。极高易发区和高易发区面积占研究区总面积的36.4%,两区内的泥石流流域面积占泥石流总流域面积的58%。经检验泥石流的预测成功率为69.6%。 相似文献
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《山地学报》2018,(5)
在区域泥石流易发性研究中,科学确定泥石流易发性主控因子及其贡献率既是关键科学问题,也是区域泥石流预警预报和风险管理的重要基础。本研究选取汶川地震重灾区,引入随机森林算法,以小流域为评价单元,集合多元因子指标体系,建立泥石流易发性评价模型,定量分析了汶川地震重灾区内泥石流关键影响因子及贡献率,并探讨了研究区泥石流易发性的空间分布特征。本文初选了63项评价指标,以模型AUC值变化为基础,筛选出35项指标构成易发性评价指标体系,并用于区域内泥石流易发性主控因子的识别,结果表明:流域高差、流域平均坡度、流域内滑坡面积、平均降雨天数是区域内泥石流易发性主控因子,另外,沟长比降、大于10°积温、年均温、人口密度、村落个数、低覆盖度土地利用方式等在泥石流易发性评价中也发挥着重要作用;易发性评价结果显示,极高易发区占比达到了22.94%,主要分布于研究区西部,泥石流易发性较高的小流域主要分布在青藏高原向四川盆地过渡的地形急变带,同时也与地震带、断裂带、干旱河谷区域密切相关。模型验证结果表明,平均AUC值达0.84,模型具有很高的稳定性和准确性,说明随机森林算法非常适用于区域泥石流易发性评价研究,机器学习算法结合小流域为单元的方法对区域泥石流易发性评价有效果良好,可为区域尺度灾害易发性及风险评估提供更为有效的方法参考。 相似文献
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多模型耦合方法被广泛应用于同震滑坡易发性评价研究,但耦合证据权重法和其他方法的改进型证据权重法鲜有涉及。该文以北海道地震震中区为研究区,基于震前和震后高精度遥感影像解译出5977处同震滑坡(以中小型为主),选取高程、坡度、距断层距离、距水系距离等8个滑坡易发性评价因子,对同震滑坡的空间分布规律和控制因子进行分析,发现同震滑坡集中发育在距断层小于5 km、距水系小于800 m、峰值地面加速度(PGA)0.5 g、高程90~250 m、坡度20°~40°、坡向东至东南向、岩性以页岩和砾岩为主的区域内;基于改进型证据权重法,综合考虑地形、地质和水文条件对北海道同震滑坡易发性进行评价,经ROC曲线评价模型验证,发现改进模型曲线下面积(AUC)为0.916,较原模型(AUC为0.870)精度有明显提高。改进模型能为同震滑坡易发性评价提供新的研究思路,并为震后区域防灾减灾提供科学依据。 相似文献
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黄土丘陵区小流域土壤表面特性变化规律研究 总被引：6，自引：7，他引：6
土壤表面特性是建立流域土壤侵蚀模型的重要参数，为建立适合黄土高原的流域侵蚀模型，采用随机糙率仪、微型粘结力仪及常水头滴定法，系统研究了黄土丘陵区大南沟小流域不同土地利用条件下，地面随机糙率、土壤粘结力和土壤团粒稳定性的时空变化规律，结果表明受农事活动，植物及其根系分布、有机质含量等因素的影响，流域内土壤表面特性变化显著，在流域水土保持措施配置时应预支以充分考虑。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2017,(4)
黄土侵蚀沟是黄土高原地貌的重要组成部分,是黄土高原侵蚀泥沙的主要来源。对侵蚀沟的稳定性进行监测与分析,对于黄土高原土壤侵蚀及地貌学研究意义重大。该文探讨了黄土侵蚀沟稳定性研究的主要内容与技术手段,并通过对黄土高原6个典型小流域的18条支毛沟进行的两期观测,对侵蚀沟动态监测的技术方法与分析手段进行了初步尝试。监测结果表明,尽管目前黄土高原的植被恢复良好,水土保持工程措施较为完备,但在有利于侵蚀发生的条件下,仍会有侵蚀沟继续发育。根据对监测实验结果的分析,初步认为降水、植被与水保措施、地形因素是侵蚀沟发育的主要影响因素。而黄土侵蚀沟的变化机理是侵蚀沟稳定性研究的关键问题,提高侵蚀沟动态监测精度是稳定性研究的基本保障。 相似文献
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黄土高原流域地貌系统的地貌演化特征十分复杂,尚有诸多科学问题有待进一步深入研究。以往研究大多集中在流域地貌演化的侵蚀和发育特征等某一方面,缺乏从流域地貌系统及其势能信息熵的视角深入剖析野外多岩土层黄土小流域地貌演化特征的研究。为此,基于系统论的观点和方法,构建多岩土层黄土小流域地貌系统及其势能信息熵的数学模型,并以辛店沟小流域为例,对其地貌演化特征进行研究。结果表明：（1）构建的野外多岩土层黄土小流域地貌系统的概念模型及其势能信息熵的数学模型能够有效对辛店沟小流域进行数值模拟。（2）以黄土侵蚀作用为主的辛店沟小流域从2000—2019年的地貌演化过程是其势能信息熵的熵减过程和黄土地貌不断侵蚀的过程。（3）辛店沟小流域的势能信息熵能较好地反映该小流域的地貌演化阶段和地貌侵蚀过程。 相似文献
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《地理研究》2001,(6)
在6个土层和10次土壤含水量测定的基础上,利用土地利用与地形等6类20个环境因子变量,建立了黄土丘陵区小流域土壤水分空间预测的6种多元线性回归模型,并提出了5类13个指标对模型进行了评价与比较.研究表明,各模型组之间的差异较大,以直接回归模型组为最优,PCA线性转换回归模型组次之,DCA非线性转换回归模型组最差.在每一组内,模型之间的差异相对较小,以变量全部入选模型稍优于变量逐步筛选模型.6种模型中,通用多元线性回归模型的拟合性最好、预测精度最高,但模型结构最为复杂、需要的环境因子最多;多元线性逐步回归模型不仅拟合性和无偏性方面很好,而且结构最为简单、需要的环境变量最少,因而为最优模型. 相似文献
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沟谷网络是黄土高原流域地貌的重要侵蚀产沙区和最主要的产沙运移通道,深入了解沟谷网络的形成过程和演化特征,对黄土高原小流域的水土保持综合治理、生态恢复和流域地貌演化过程研究具有重要意义.然而,流域内部沟谷网络的发育演化过程与整个流域地貌演化过程的相互作用机制尚未得到有效揭示.该文基于室内人工降雨试验条件下获取的9期人工模拟黄土小流域DEM数据,提出一种表征流域地貌系统内部沟谷网络演化有序程度的方法,并利用小流域地貌系统的势能信息熵及其熵变规律对沟谷网络演化过程及其变化特征进行研究.结果表明:在该实验条件下,以侵蚀为主的均质黄土小流域在地貌发育的幼年期,势能信息熵呈不断减小态势,沟谷网络有序性不断增强,在幼年期末达到最高;进入壮年期后,势能信息熵呈缓慢增加态势,沟谷网络有序性受到一定程度破坏,演化特征与该系统势能信息熵的熵变特征及流域地貌侵蚀发育阶段高度一致,流域地貌的势能信息熵和沟谷网络有序演化特征能有效指示流域地貌的侵蚀发育阶段. 相似文献
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《地理与地理信息科学》2017,(4)
应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;最后,基于滑坡有效识别指标特征集进行面向对象分割,通过建立多层感知器的滑坡自动识别模型对分割后的对象进行识别,并作精度评价。结果表明:1)针对该研究区的已有黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值;2)该模型对滑坡的识别精度达71.03%,非滑坡的识别精度达92.02%,较好地识别出了该区域的滑坡范围。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2016,(3)
为提高滑坡易发性评价的精度和准确性,利用粗糙集理论和支持向量机模型进行滑坡易发性评价因子选择。以三峡库区秭归到巴东段为研究区,首先通过相关分析和主成分变换对初始滑坡评价因子进行筛减与合并,将剩余的评价因子分为控制因素和影响因素,采用粗糙集理论分别对其进行属性约简,生成核因子集。然后,利用核因子集对支持向量机模型进行训练和预测,得到滑坡易发性评价结果,其预测精度和曲线下面积分别为76.9%和0.939。最后,将两种传统的对所有滑坡评价因子一同进行筛选的方法用于该研究区的滑坡易发性评价,并将传统方法与该方法的评价结果进行比较,结果表明,该文所提出的滑坡评价因子选择方法的精度和准确性均优于传统方法。 相似文献
20.
塌岸灾害广泛分布于中国三峡库区。塌岸易发性评价对库区灾害防治具有重要意义。当前塌岸易发性评价的研究程度低,评价模型的适用性差,评价指标的选取依据不充分,并没有考虑波浪对库岸稳定性的影响。本研究以塌岸灾害广泛发育的三峡库区奉节段至云阳段为研究对象,考虑波浪和库岸形态对研究区塌岸发育的影响,提出江岸宽度、库岸形态、风速这三个指标,并基于研究区塌岸灾害发育和分布特征共选取8个影响因子,构建三峡库区塌岸灾害易发性评价指标体系;采用三种机器学习模型,实现三峡库区塌岸灾害易发性分区及检验、模型精度预测、评价结果的分区和实地验证。结果表明：(1)江岸宽度、岸坡形态和风速等影响因子权重靠前,对奉节段塌岸发育的贡献较大;(2)ANN模型、RF模型与SVM模型的较高-高易发区灾害点数量分别占总灾害点的53.1%、48.9%和39.3%。ANN模型与RF模型塌岸强度从低至高依次增大,分区结果较为合理,而SVM模型分区结果不太理想。(3)ANN模型、RF模型和SVM模型的AUC值分别为0.798、0.793、0.766,三种机器学习模型的预测精度较为可靠;(4)RF模型高易发性区域最符合实际地质条件,其易发性... 相似文献