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相似文献
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1.
现有的堰塞坝稳定性预测模型多为线性模型, 无法充分考虑堰塞坝稳定性与其形态特征和水域条件之间的复杂非线性关系。鉴于此, 结合反向传播神经网络模型和樽海鞘优化算法, 提出了一种新型的堰塞坝稳定性预测模型SSA-Adam-BP。该模型通过网格搜索法选取确定模型结构的最佳超参数组合, 进而利用交叉验证和绘制ROC曲线的方式分别对采用不同优化算法的模型进行评估。使用开源数据库中的全球153例堰塞坝数据对模型的实际应用进行了说明及验证。与传统线性模型的对比表明神经网络模型预测准确率较高, 具有较低的误报率。将SSA与Adam优化算法结合提高了BP模型的全局搜索能力, 其平均交叉验证准确率达到了91.73%, 能够使用较少的参数实现对堰塞坝稳定性快速准确的预测。SSA-Adam-BP模型对近年来典型工程的稳定性能够准确预测, 具有一定的实用性和系统平台推广应用价值。   相似文献   

2.
滑坡是形成堰塞坝的最主要原因,在地震、降雨、冰雪融水等作用下均可形成滑坡堰塞坝,而滑坡堰塞坝的堆积形态、范围等对评价堰塞坝的稳定性有着重要的影响。通过离散元方法(DEM),系统分析了三维条件下滑动距离、滑面出口宽度、滑面倾角、河床倾角、河谷形状对堰塞坝堆积形态的影响。研究结果表明:滑动距离和出口宽度对坝体高度影响最大;随出口宽度和坡面倾角的增加,坝长和坝宽分别呈线性增大和减小趋势;滑动距离可以有效控制滑体速度,进而影响堆积角大小;河床倾角主要影响坝长;对坝高、坝长、上下游绝对倾角正切值和堆积角正切值进行回归分析表明,数学模型契合程度高,说明其形态可以预测;引入2个参数λ和χ,对堰塞坝堆积特征进行了描述;河谷形状的影响主要体现在随着河谷底部宽度的增大,滑体爬高爬坡能力增强。研究成果对根据实际地形预测滑坡堰塞坝堆积形态进而评估坝体的安全性具有重要意义,可以为进一步开展堰塞湖溃决研究提供一定的参考。   相似文献   

3.
统计确定临界降雨量是滑坡早期预警常用的方法。东南沿海地区台风暴雨不同于一般降雨, 常引发滑坡灾害, 从而威胁沿海地区人民生命财产安全。为了建立台风和非台风降雨型滑坡临界降雨量预测模型, 以浙江丽水市为例, 基于2010-2020年台风暴雨、非台风降雨诱发滑坡与降雨量的统计, 构建了丽水市滑坡发生概率和有效降雨量的关系, 提出了多时长临界降雨量预测模型, 并开展了台风和非台风降雨型滑坡预测模型结果的对比分析。结果表明, 非台风降雨与台风暴雨之间雨型和雨量差异是导致丽水市内2类降雨滑坡预测模型差异的主要原因; 以多时长预测模型确定的临界雨量值法和有效降雨天数更加符合丽水市降雨型滑坡的预测预报, 且预测精度相比于传统相关性分析法更高。研究成果对于开发区域降雨型滑坡预测模型具有理论意义, 对我国东南沿海地区汛期滑坡早期预警具有重要实际意义。   相似文献   

4.
为了定量获取复杂地貌构造的特征参数,需要获取高精度、高分辨率的地形地貌数据。在复杂地貌特征探测中,基于无人机航测结合成像点云,可以快速、高效、安全、准确地完成复杂地貌空间探测任务。针对禄丰恐龙谷南缘环状地貌的典型局地场景,采用无人机测量技术获取测区高分辨率的地貌影像数据,构建实景三维场景模型并对其地貌特征进行探测分析研究。试验结果表明:①基于无人机成像点云构建0.2 m分辨率DEM数据能够精准表达研究区真实地貌特征。②通过构建环状场景"内-中-外"7条典型高程剖面线,对比分析证实了研究区地形呈现环形"盆缘"形态特征,内外两侧高程逐渐递减,并且"盆缘"外部剖面高程起伏变化剧烈,地形相较于内部地貌更加复杂。③为进一步探测提取微形地貌特征信息,利用无人机成像原理构建的精准DEM数据结合测区实景三维模型,定量提取了该区坡度、坡向、相对高差、等值线、山脊线、山谷线等相关参数进行精准定量测量及分析探讨。④利用立体三维模型的多视角目视解译与典型场景分析,可清楚辨别出测区冲沟发育以及地质体的节理层理面等微地貌特征。通过以上对地貌三维场景探测试验研究表明,利用实景三维模型能够快速准确呈现测区地貌形态特征,并且成像点云数据综合分析,能够量化、半量化揭示区域构造地质信息。总体而言,无人机测量技术与成像点云3D产品在地质调查中的应用具有实用意义,并具备独特的技术优势。   相似文献   

5.
为准确掌握滑坡变形发展规律,基于滑坡变形监测成果构建滑坡预警预测模型,即先利用MF-DFA模型开展滑坡变形数据的多重分形特征分析,并进一步利用M-K分析构建双重判据(Δa指标判据和Δf(a)指标判据)进行滑坡预警研究;另外,在利用集成经验模态分解法对滑坡变形数据信息进行分离处理基础上,通过GOA-RNN-CT模型实现滑坡变形的分项组合预测。结果表明,h(q)值随波动函数q值减小而减小,说明滑坡变形数据具有多重分形特征,且预警分级研究表明,滑坡预警等级为Ⅱ级,即滑坡变形趋向不利方向发展;同时,通过变形预测分析认为,分项组合预测在滑坡变形预测中具有较优的预测效果和稳定性,且外推预测结果显示,滑坡变形会继续增加;最后,将多重分形特征研究结果和变形预测分析结果进行联合响应综合得出,滑坡现有预警等级相对不利,且后续变形仍会进一步增加,趋向不稳定方向发展,建议对滑坡采取必要防治措施。  相似文献   

6.
滑坡地质灾害是山丘区突发性地质灾害的一种,根据岩性组合对山东省滑坡地质灾害进行了分类,同时分析了各种滑坡类型分布的地貌特征,形成原因,对今后发现和预防滑坡地质灾害具有借鉴参考意义。  相似文献   

7.
天然滑坡是指在自然地质作用下而非人工因素形成的滑坡。我省的天然滑坡较我国南方山区和西南山区少,由于其形成和气象、岩土体特征、所处地貌位置有关,因我省的气象条件各地差别不大,其形成和分布就主要和地层岩性、构造和地貌位置有关。  相似文献   

8.
四川省滑坡灾害严重,特别是2008年之后,灾情显著加剧,如何预防滑坡灾害是保护人民生命财产安全的有效途径。滑坡灾害的预警模型研究是滑坡灾害预防领域的核心课题。本文对四川省滑坡灾害危险性进行了评价,并开展了滑坡灾害气象风险预警模型研究。①以确定性系数的方法量化坡度、地形起伏度、水文地质岩性、植被覆盖度、地震烈度和年均降雨量因子,建立逻辑回归模型,定量地进行四川省滑坡灾害危险性区划,并对结果进行验证。结果表明,四川省滑坡灾害高危险性区域成“Y”字型分布,此外川中、川东北地区滑坡灾害危险性也非常高,这与四川省滑坡灾害的空间分布情况相符。②在前期滑坡灾害与降雨量统计分析、滑坡灾害危险性评价的基础上,以滑坡灾害危险性评价为静态因子,日降雨量数据为动态因子,通过逻辑回归模型的结果,确定以当日降雨量概率化值、滑坡灾害危险性值、前一日降雨概率化值、前两日降雨概率化值、前三日降雨概率化值为临灾模型影响因子,各因子对预警结果影响程度按上述顺序递减,建立了地质-气象耦合的临灾气象预警模型。通过检验区数据对模型的检验表明,该预警模型能成功预警80%以上的滑坡灾害;通过滑坡灾害群发个例检验发现,该预警模型与四川省现用模型相比,预警区域明显减小,空报率和漏报率显著降低。  相似文献   

9.
黄土地貌形态特征、发育机理及演化过程等一直是地学研究的热点和前沿。选取黄土高原洛河流域作为研究对象,从坡面尺度、流域尺度、区域尺度分类选取14项地貌因子,较为全面地构建了流域地貌发育形态定量参数体系;提取646个小流域为分析单元,利用主成分分析法,获得了描述流域黄土地貌形态特征的4个主因子;这4个主因子分别反映了4种地貌形态空间格局,即南北渐变型、单中心扩散型、东西过渡型、多中心扩散型。结合流域地貌类型和地貌发育程度特征,认为黄土地貌地形起伏和垂直侵蚀特征反映了研究区的总体地貌空间格局,洛河流域黄土地貌主要是在多种因素影响下,随着水系由下游向上游不断地溯源侵蚀、下切扩展,最终形成了现今形态空间分异格局。  相似文献   

10.
滑坡和泥石流是陕南山地成灾的主要物理地质现象。本文根据野外调查资料和前人研究成果,从地质、地貌、水文工程地质特征、水文气象、人为因素诸方面,简要的分析了陕南山地滑坡、泥石流形成条件、区域分布规律滑坡对泥石流形成的影响和滑坡转化成泥石流的辩证关系。  相似文献   

11.
Natural dams are formed when landslides are triggered by heavy rainfall during extreme weather events in the mountainous areas of Taiwan.During landslide debris movement, two processes occur simultaneously: the movement of landslide debris from a slope onto the riverbed and the erosion of the debris under the action of high-velocity river flow. When the rate of landslide deposition in a river channel is higher than the rate of landslide debris erosion by the river flow, the landslide forms a natural dam by blocking the river channel. In this study, the effects of the rates of river flow erosion and landslide deposition(termed the erosive capacity and depositional capacity, respectively) on the formation of natural dams are quantified using a physics-based approach and are tested using a scaled physical model.We define a dimensionless velocity index vde as the ratio between the depositional capacity of landslide debris(vd) and the erosive capacity of water flow(ve).The experimental test results show that a landslidedam forms when landslide debris moves at high velocity into a river channel where the river-flow velocity is low, that is, the dimensionless velocity index vde 54. Landslide debris will not have sufficient depositional capacity to block stream flow when the dimensionless velocity index vde 47. The depositional capacity of a landslide can be determined from the slope angle and the friction of the sliding surface, while the erosive capacity of a dam can be determined using river flow velocity and rainfall conditions. The methodology described in this paper was applied to seven landslide dams that formed in Taiwan on 8 August 2009 during Typhoon Morakot,the Tangjiashan landslide dam case, and the YingxiuWolong highway K24 landslide case. The dimensionless velocity index presented in this paper can be used before a rainstorm event occurs to determine if the formation of a landslide dam is possible.  相似文献   

12.
速度倒数法(INV)是基于坡表变形特征的滑坡启滑预测工具, 其与滑坡内部多物理场演化的关系仍需进一步明晰。开展了甘肃省舟曲县立节北山滑坡的勘察与坡表变形监测, 采用基于速度倒数法、速度阈值法、以非饱和土理论为基础的边坡降雨响应模拟3种方法, 对该滑坡的运动特征与失稳的内在机制展开了研究。研究结果表明: 边坡变形速度倒数-时间曲线有明显的加速起始点。速度倒数在2021年6月3日达到最低值后, 进入约60 d的平稳期, 在9月20日突然加速, 并在20 d内速度达到200 mm/d以上, 变形不再收敛。基于速度倒数法得到的滑坡生命周期结束点, 与实际的失稳点相差8 d, 提前约130 d对该突发性滑坡进行了预报。根据全过程速度时程曲线, 存在20, 60, 100 mm/d的多级速度阈值。边坡应力场、变形场、渗流场的数值模拟结果显示, 变形时程曲线的拐点与降雨强度的增加相关, 累计降雨量与安全系数呈指数负相关。数值模拟得到的累计变形为2 250 mm, 变形速度为10~35 mm/d, 速度倒数为0.03~0.12 d/mm, 与实际监测数据接近。综上所述, 速度倒数法对立节北山滑坡的生命周期进行了有效预测, 基于速度的预警阈值受长时序变形时程曲线波动的影响, 采用以非饱和土理论为基础的数值模拟明晰了立节北山滑坡变形对降雨的响应机制。   相似文献   

13.
The present study is focused on a comparative evaluation of landslide disaster using analytical hierarchy process and information value method for hazard assessment in highly tectonic Chamba region in bosom of Himalaya. During study, the information about the causative factors was generated and the landslide hazard zonation maps were delineated using Information Value Method (IV) and Analytical Hierarchy Process (AHP) using ArcGIS (ESRI). For this purpose, the study area was selected in a part of Ravi river catchment along one of the landslide prone Chamba to Bharmour road corridor of National Highway (NH-154A) in Himachal Pradesh, India. A numeral landslide triggering geoenvironmental factors i.e. slope, aspect, relative relief, soil, curvature, land use and land cover (LULC), lithology, drainage density, and lineament density were selected for landslide hazard mapping based on landslide inventory. Landslide hazard zonation map was categorized namely “very high hazard, high hazard, medium hazard, low hazard, and very low hazard”. The results from these two methods were validated using Area Under Curve (AUC) plots. It is found that hazard zonation map prepared using information value method and analytical hierarchy process methods possess the prediction rate of 78.87% and 75.42%, respectively. Hence, landslide hazard zonation map obtained using information value method is proposed to be more useful for the study area. These final hazard zonation maps can be used by various stakeholders like engineers and administrators for proper maintenance and smooth traffic flow between Chamba and Bharmour cities, which is the only route connecting these tourist places.  相似文献   

14.
Stability analysis of the dam is important for disaster prevention and reduction. The dam's geometry plays an important role in understanding its stability. This study develops a rapid landslide dam geometry assessment method for both earthquake-induced and rainfall-induced landslide dams based on nine real cases collected in Chinese Taipei and 214 cases collected worldwide. For simplification purposes, a landslide dam is classified into triangular or trapezoidal. The rapid landslide dam geometry assessment method in this paper uses only satellite maps and the topographic maps to get landslide area, and then analyze the dam geometry. These maps are used to evaluate the area of the landslide and the slope of the river bed. Based on the evaluation information, the proposed method can calculate dam height, the length of the dam, and the angles of the dam in both upstream and downstream directions. These geometry parameters of a landslide dam provide important information for further dam stability analysis. The proposed methodology is applied to a real landslide dam case at Hsiaolin Village. The result shows that the proposed method can be used to assess the landslide dam geometry.  相似文献   

15.
对于滑坡易发性预测中的水系、公路和断层等线状环境因子, 现有研究大多采用缓冲分析提取距离线状因子的距离。但缓冲分析得到的线距离属于离散型变量, 带有大小不等的随机波动性且对点或线要素的误差较为敏感, 导致滑坡易发性建模精度下降。提出了使用水系和公路的空间密度等连续型变量改进线状环境因子的适宜性。以江西省安远县为例, 选取高程、地形起伏度、距水系和公路距离等14个环境因子(原始因子), 再将距水系和公路距离2个线状因子改进为水系密度和公路密度(改进因子); 之后采用逻辑回归、多层感知器、支持向量机和C5.0决策树等机器学习模型, 分别构建了基于原始因子和改进因子的机器学习模型以预测滑坡易发性; 最后利用ROC曲线和易发性指数分布特征等来研究建模规律。结果表明: ①改进因子机器学习预测精度均高于原始因子机器学习模型, 表明空间密度对于易发性预测的适宜性更好; ②在4类机器学习模型中C5.0模型对于滑坡易发性预测性能最好, 其次是SVM、MLP和LR; ③水系和公路两类环境因子的重要性较高且使用改进因子机器学习后这两类环境因子重要性排名依然非常靠前。   相似文献   

16.
Introduction The Himalaya is considered to be the youngest mountains on the earth, and is tectonically very active, and hence inherently (geologically) vulnerable to hazards. Extreme rainfall events, landslides, debris flows, torrents and flash floods due…  相似文献   

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为提高PM2.5浓度预测的时效和精度,本文综合大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素,利用FFT与LSTM神经网络方法构建PM2.5浓度预测模型,开展未来24 h的PM2.5浓度预测研究。首先对大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素进行快速傅里叶变换,提取各类要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为216 h;然后选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM2.5浓度作为模型输出,分别以PM2.5单要素的RBF神经网络和融合大气污染物、风速、GNSS水汽的LSTM神经网络构建PM2.5浓度预测模型;最后利用实测PM2.5浓度序列分别对2种模型开展外部可靠性检验,将RMSE和IA作为评价指标进行模型精度评价。研究结果表明,基于FFT-LSTM的PM2.5浓度预测模型的RMSE和IA分别为16.22 μg/m3和84.36%,模型预测精度较好,可有效预测未来24 h的PM2.5浓度,该模型可为大气污染防治部门空气质量预测提供参考。  相似文献   

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不同的易发性评价模型可以得到有差异的滑坡空间预测结果,选取最优模型甚至综合各模型的优势是提高易发性评价精度的有效方法。为检验模型融合思路的有效性,以鄂西地区五峰县渔洋关镇为研究区,提取坡度、地层、断层、河流、公路等7个滑坡成因条件,分别采用信息量模型、证据权模型和频率比模型进行滑坡易发性评价;并将3种模型分别进行归一化、主成分分析(PCA,Principal component analysis)和优势融合,得到了6幅易发性分区图。结果表明:优势耦合模型精度最高(90.3%),频率比模型次之(89.7%),归一化融合模型和PCA融合模型分别为89.3%和89.1%,以上4种结果的精度均高于证据权模型(87.7%)和信息量模型(87.6%);6幅预测图对应的评价结论与历史滑坡空间分布的实际情况相符。空间一致性对比结论表明,主成分融合模型与优势耦合模型的同格率高达68%,其预测结果避免了单个模型预测结论带来的偶然性和片面性,说明多模型融合方法与优势耦合模型在提高滑坡易发性预测精度上是可行性的,该思路对其他地区滑坡灾害易发性评价具有借鉴意义。   相似文献   

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