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泥石流平均流速预测模型及敏感因子研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探求泥石流平均流速敏感因子及影响因素耦合关系,本文采用BP神经网络和支持向量机模型对蒋家沟泥石流数据进行预测,对两种泥石流平均流速预测模型的学习与泛化能力进行比较,并对平均流速各影响因素的敏感程度进行分析,建立了泥石流平均流速敏感因子预测模型。结果表明:支持向量机的泛化能力优于BP网络,更适合样本数量较少的泥石流动态预测。沟道比降和不稳定层厚度是泥石流平均流速的主要影响因子,各因子之间存在复杂的耦合关系。基于不稳定层厚度和泥面比降的泥石流平均流速预测模型精度较高,能够定量描述泥石流动态与影响因子间的响应关系。研究成果可为泥石流防治提供依据。 相似文献
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选取四川省汶川至马尔康公路线的磨子沟作为试验对象,采用弯道超高法推算其泥石流流速。进而可以计算出该次泥石流的平均流量,为公路的改建工程提供设计依据。经过实地调查,用此方法计算磨子沟2005年8月17日暴发的泥石流流速为4.4m/s。同其他流速方法计算的结果相比较,前者值偏大,且偏向于工程安全值。弯道超高法可以解决泥石流观测的局限性和泥石流发生的不可重复性。此方法简便易行,对泥石流防治工程具有一定的实用价值。 相似文献
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泥石流的运动参数是泥石流研究的主要内容和防治设计的重要基础。以矿渣型泥石流为对象,通过地形测量和工程地质测绘查明,碾头岔地形陡峻,沟道顺直,为泥石流的形成提供了有利的地形条件。通过钻探、坑槽探发现可能的物源包括矿渣、坡面松散层及小型沟岸滑塌体。工程力学分析表明,采矿废渣在自重状态下的稳定性系数为1.022~1.063,处于欠稳定和基本稳定之间;在自重+暴雨状态下,稳定性系数介于0.889~0.947之间,属于不稳定状态,是研究区内的主要物源。根据降雨量数据计算出碾头岔沟最大洪峰流量大于30m~3/s。在此水动力条件下,预测了泥石流发生时流体重度值为22.80k N/m~3,泥石流流速为5.11m/s;估算了20年、50年和100年一遇洪水的泥石流流量分别为4.31m~3/s、44.6m~3/s和95.5m3~/s,计算得到泥石流整体冲击力为58.34k Pa,超高2.13m,泥石流堆积区的最大危险范围0.21km~2,为小秦岭金矿区矿渣型泥石流防治工程方案的设计提供了基础参数。 相似文献
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樱桃沟泥石流位于汶川"5·12"大地震震中北川县,是一条典型的沟谷型泥石流。本文在分析樱桃沟泥石流沟流域和泥石流基本特征的基础上,对形成泥石流的地形、水源、物源等基本条件进行了论述,并基于动力学原理,详细计算了泥石流的重质、流速、流量、冲出量等动力学参数。结构表明,樱桃沟泥石流的流体密度为1.686 t/m3,流速为6.06 m/s,大块石的运动速度为6.45 m/s,泥石流整体冲压力为35.56 kPa,泥石流的最大冲起高度0.72 m,爬高1.15 m,弯道超高0.41 m。笔者以期为正确设置泥石流防治工程提供理论依据。 相似文献
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2017年4月2日凌晨,新疆伊宁县喀拉亚尕奇乡境内由于持续降雨,诱发黄土滑坡堵溃型泥石流灾害,造成直接经济损失50余万元。本文在查明滑坡堵溃型泥石流形成条件、成灾模式基础上,分析了克孜勒赛沟泥石流静力学和运动特征,得出如下结论:(1)此次滑坡堵溃型泥石流成灾模式为:持续降雨→黄土斜坡变形破坏→滑坡滑入沟道形成堰塞坝→堰塞坝溃决形成泥石流;(2) 3#、4#、5#、6#和7#滑坡堰塞坝溃决洪峰流量分别为5. 4 m3/s、10. 1 m3/s、49. 5 m3/s和30. 3 m3/s;(3)泥石流断面流速为1. 88～3. 50 m/s,断面流量为4. 51～41. 39 m3/s,泥石流堆积扇最大长度263. 1m,最大宽度212. 6 m。调查研究结论对克孜勒赛沟滑坡堵溃型泥石流的防治具有现实意义,并提出了针对性的防灾减灾建议。 更多还原 相似文献
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导水裂隙带高度是西部矿区保水采煤的理论依据和关键参数。近年来,BP神经网络广泛应用于导水裂隙带高度预测,但BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。为提高导水裂隙带高度预测的准确性,利用粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立基于PSO-BP神经网络的导水裂隙带高度预测模型。选择开采厚度、开采深度、工作面倾斜长度、煤层倾角、覆岩结构特征为导水裂隙带高度主要影响因素,选取22例导水裂隙带高度实测数据对PSO-BP神经网络进行训练,将训练后的PSO-BP神经网络对2例测试样本的预测结果与实际值进行对比,并与BP神经网络预测模型及经验公式预测结果进行对比。结果表明:PSO-BP神经网络预测模型的平均相对误差为1.55%;BP神经网络预测模型的平均相对误差为4.8%,经验公式的最小相对误差为9.4%,PSO-BP神经网络预测精度明显优于BP神经网络和经验公式,且绝对误差和相对误差变化较稳定,可以有效预测导水裂隙带高度。 相似文献
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为了更加客观、准确地预测泥石流的危险范围,在前人研究经验和大量野外考察的基础上,选取多项泥石流重要影响因素,对乌东德地区上百条泥石流按照其堆积区规模分组进行多元回归分析,得到不同类型泥石流中各影响因素对堆积区形态参数的预测模型。通过不断改变步长的方式搜索适用于一个地区泥石流危险范围预测的数学模型,运用计算机搜索大量可能的数学模型,通过平均误差计算比较得到最优预测模型。将该方法和文献[3]的逐步回归分析方法一起应用到乌东德地区的实例上进行验证,预测结果显示,后者得到的误差要比本文方法计算的误差大很多,本文方法的预测误差为6.7%～9.2%,文献[3]方法的预测误差为10.5%～29.6%。 相似文献
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泥石流活跃程度的评判结果对保护当地人民生命财产安全和经济建设的发展及地质灾害的防治工程布置有着很大的影响。然而以往的评判方法多以定性评判为主。由于每个人的知识水平、工作经验及评判问题的思维方式的差异，从而使评判结果或多或少存在一定的误差。论文旨在寻求一种新的方法来实现对泥石流活跃程度的定量分析，以便尽可能的减少人为误差。人工神经网络是一种具有学习、记忆、计算、仿真等功能的网络结构。BP网络是目前工程上运用最为广泛的一种误差反传的人工神经网络。它可以模拟任意复杂的非线形映射关系。应用神经网络对泥石流活跃程度进行定量分析评判，可以在一定程度上减少定性评判中的人为因素影响，提高评判的准确性。论文简要介绍了BP神经网络的基本原理、训练过程，以及如何利用MATLAB软件中的神经网络工具箱来创建、训练和应用评判泥石流活跃程度BP网络。在BP网络模型建立时采用了对研究区泥石流活跃程度影响最主要的8个参数作为输入层，并选取了研究区的20个样本对网络进行训练。最后用训练好的网络对研究区的10条支沟分别进行计算。计算结果与实际情况相符，说明利用BP神经网络来评判泥石流活跃程度具有很好的实用价值。 相似文献
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粘性泥石流的平均运动速度研究 总被引：6，自引：0，他引：6
粘性泥石流是泥石流类型中最常见也是危害最大的类型,泥石流的运动速度是泥石流的动力学参数中最重要的参数,因此准确而简洁地计算粘性泥石流的运动速度就显得非常重要。不同的泥石流地区的泥石流阻力有很大的不同:有的地区阻力较大,属于高阻力地区,泥石流运动速度较低;有的地区阻力较小,属于低阻力地区,泥石流运动速度较高。目前的粘性泥石流平均速度公式还不能兼顾计算所有地区的不同阻力类型的泥石流速度。泥石流的不均匀系数在不同的泥石流地区有很大的不同：不均匀系数小的地区阻力大,而不均匀系数大的地区阻力小,因此可以用不均匀系数划分泥石流沟的阻力特征,从而得到能兼顾所有不同地区的泥石流阻力规律。由一系列野外观测资料得到的由泥石流不均匀系数、泥石流运动底部纵比降和水力半径计算的粘性泥石流运动平均速度经验公式,能适应各种类型的泥石流沟,与其它系列的观测资料对比有很好的一致性,与粘性泥流的观测资料对比也很接近。由流体流动的福劳德数可以确定流动的缓急程度。一般的粘性泥石流都是急流,少数是缓流,极少数是运动速度非常缓慢的容重过大的粘性泥石流。粘性泥石流运动平均速度经验公式用于一般急流的粘性泥石流的速度计算结果很好,但不适用于容重过大的缓慢流动,对于缓流粘性泥石流速度计算偏大。在对泥石流的评估和治理中,平均速度公式可以用于泥石流堆积扇上游渠道中的粘性泥石流速度计算,对泥石流堆积扇上的粘性泥石流速度计算偏大,不适用于缓慢流动粘性泥石流,但在对泥石流的危害评估和治理中可以忽略缓慢流动的发生。 相似文献
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水下泥石流阻力与陆面中泥石流运动阻力的不同点在于上表面的掺混阻力和剪切阻力。由一系列的室内无水滑的水下泥石流和陆面泥石流实验研究得出:水下泥石流运动速度与相同条件下陆面泥石流运动速度之比随不同性质的泥石流,如粘性和稀性泥石流,由于其屈服应力的巨大差别,有很大的不同。由实验得到的由泥石流体的容重和量纲为一的泥石流屈服应力表达的水下无水滑泥石流运动速度和陆面泥石流运动速度用于无水滑水下泥石流运动速度计算较好。 相似文献
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以东川泥石流为研究对象,选取高程、坡度、坡向、起伏度、曲率、工程岩组、距断层距离、距水系距离、土地利用类型9个影响因子,以研究区144条泥石流为样本数据,建立了东川泥石流易发性评价体系。基于GIS平台,采用信息量模型计算各个评价指标状态分级的信息量值,以小流域为评价单元使用自然间断法将研究区泥石流易发程度分为极高、高、... 相似文献
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泥石流灾害是我国东南地区引起群死群伤的主要自然灾害,目前对其发育规律和区域预报的研究程度还较低.基于浙江省小流域泥石流地质灾害调查评价成果数据,开展沟谷泥石流发育特征和时空分布规律研究,研究表明,浙江省泥石流发生时期集中在台汛期和梅汛期,其中台汛期发生的泥石流占总数的70.1%,梅汛期占27.4%,可见台风诱因显著;泥石流在浙江省三大降雨区,即台风雨主控区、梅雨主控区和梅台雨兼容区的空间分布具有明显差异性,总体上东南沿海一带台风雨控制区分布密度要大于西部和北部地区,而梅汛期发生泥石流则比较明显集中在西部地区.在此基础上,分别求取了梅汛期和台汛期的浙江省东南地层区和杨子地层区引发泥石流的降雨阈值;选择泥石流易发程度区划图、24h预报雨量和前期有效降雨量3个因子,以小流域作为评价单元,基于可拓理论方法,构建了泥石流危险性区域预报模型.采用灾害强度R值和危险性等级面积百分比累加-泥石流频度百分比累加曲线两种方法,以2004年“云娜”台风期间和2006年6月份梅雨期发生的泥石流灾害样本开展模型合理性检验,证明预测结果合理. 相似文献
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泥石流堆积过程数值模拟及防灾效益评估方法 总被引：1，自引：0，他引：1
根据动量守恒和质量守恒原理 ,研究建立了泥石流堆积过程的数学模型 ,运用有限差分法求解数学模型 ,用以模拟泥石流堆积的动态过程。在此基础上 ,结合云南省东川市深沟泥石流堆积区的实际情况 ,对泥石流灾害的危险范围和程度进行了分析评价 ;结合各类受灾体经济损失评价 ,对比防灾工程造价 ,进行了减灾效益分析评价。 相似文献
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The present study evaluates the predictive accuracy of the feed forward backpropagation artificial neural network (BP) in evapotranspiration forecasting from temperature data basis in Dédougou region located in western Burkina Faso, sub-Saharan Africa. BP accuracy is compared to the conventional Blaney–Criddle (BCR) and Reference Model developed for Burkina Faso (RMBF) by referring to the FAO56 Penman–Monteith (PM) as the standard method. Statistically, the models’ accuracies were evaluated with the goodness-of-fit measures of root mean square error, mean absolute error and coefficient of determination between their estimated and PM observed values. From the statistical results, BP shows similar contour trends to PM, and performs better than the conventional methods in reference evapotranspiration (ET_ref) forecasting in the region. In poor data situation, BP based only on temperature data is much more preferred than the other alternative methods for ET_ref forecasting. Furthermore, it is noted that the BP network computing technique accuracy improves significantly with the addition of wind velocity into the network input set. Therefore, in the region, wind velocity is recommended to be incorporated into the BP model for high accuracy management purpose of irrigation water, which relies on accurate values of ET_ref. 相似文献