基于时间序列InSAR分析的西部山区滑坡灾害隐患早期识别——以四川丹巴为例   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

张路  廖明生  董杰  许强  龚健雅 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(12):2039-2049

滑坡是仅次于地震、发生最频繁、造成损失最严重的一种地质灾害,中国西部山区则是世界上滑坡灾害分布最密集的地区之一。广域范围内滑坡灾害隐患的早期识别是地质灾害防治工作中的一项关键任务,基于星载合成孔径雷达重复轨道观测的时间序列雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术在此领域具有巨大的应用潜力,但以永久散射体干涉测量为代表的传统时序InSAR方法在西部山区应用中往往受到植被覆盖等不利因素的影响,滑坡探测识别的可靠性较差。针对这一问题,以大渡河上游丹巴县为例,采用自主研发的相干散射体时序InSAR（coherent scatterer InSAR,CSI）方法,从历史存档的ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据集中成功识别出了17处持续变形中的不稳定坡体,通过与外部观测数据比对和实地调查核实等手段验证了CSI方法探测结果的有效性和优势,并探讨了影响时序InSAR方法滑坡监测应用效果的主要因素及未来的优先研究方向。  相似文献   

2016年四川省PM2.5浓度时空分布研究     

张小璐  刘纪平  仇阿根  梁勇 《测绘与空间地理信息》2018,(4):40-42

PM2.5导致大气能见度下降,造成雾霾天气.本文基于2016年四川省89个空气质量监测站的PM2.5数据,对2016年四川省PM2.5浓度时空分布特征进行研究分析.结果表明,2016年四川省PM2.5浓度空间分布呈现出西北部PM2.5浓度较低、空气质量较好,东南部PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势;时间分布呈现夏季PM2.5浓度较低、空气质量较好,冬季PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势,从而得出四川省PM2.5浓度时间和空间分布规律及分布图.  相似文献   

基于厄米特插值和时间序列模型在沉降监测中的应用     

庞达 《测绘与空间地理信息》2018,(3):171-174,177

针对沉降监测中用时间序列分析数据样本较少、处理精度不高的问题,本文引入厄米特插值,提出用厄米特插值法对数据进行插值,增加数据样本,然后用时间序列对数据进行建模分析。为了验证用厄米特插值后的数据建模精度,将上述理论运用到工程实例中,用时间序列分析分别对厄米特插值处理后的数据和原始数据进行建模分析,得到用厄米特插值处理后的数据进行时间序列分析建模的平均绝对误差比原始数据建模的平均绝对误差高0.083 8 mm。说明厄米特插值和时间序列组合模型精度比较高。  相似文献   

基于土柱排水实验探讨潜水含水层给水度的影响因素          下载免费PDF全文

孙蓉琳  何世伟  黄康 《地球科学》2021,46(5):1840-1847

给水度是重要的水文地质参数之一,为探讨潜水含水层给水度的影响因素,设计均质粗砂、均质细砂、上细下粗、上粗下细4种土柱的排水实验,按照一定间距分段降低地下水位,每段降深设计不同排水时间,求取不同水位埋深的给水度.当地下水位埋深小于支持毛细水高度,给水度受地下水位埋深影响显著,其关系可以用非线性函数来表示.排水时间越长,给水度越大,当土柱分段排水时间超过1 h,给水度值稳定.0.6~0.9 mm粒径的粗砂给水度大于0.2~0.4 mm的细砂;当地下水位在土层分界面下20 cm时,上细下粗土柱给水度显著增大,上粗下细土柱给水度显著减小.给水度的大小与地下水位埋深、排水时间、岩土颗粒和潜水面附近及之上非均质结构等因素有关.   相似文献   

静压桩承载力时间效应的研究进展     

王永洪  黄永峰  张明义  李长河  苏雷  仉文岗  林沛元  崔纪飞  焉振 《吉林大学学报(地球科学版)》2021,51(5):1490-1505

由于静压桩沉桩后桩周土重塑,静压桩承载力表现出随着休止期的延长而增长的特性。本文从静压桩沉桩后桩周土体内孔隙水消散固结的角度出发,对静压桩承载力时间效应的理论和试验分别进行归纳,结合孔隙水消散路径及固结模型,对桩周土体初始超静孔隙水压力大小及其分布特征进行总结,分析承载力各种测试方法的优缺点,对静压桩承载力的时效性进行深化研究,并探讨了不同地质条件、不同桩的类型对休止期内静压桩承载力的影响,进一步对基于实测数据得出的经验公式进行总结。讨论了基于不同本构关系模型的应力场及位移场解答和沉桩后孔隙水压力消散解答,在此基础上总结了桩基极限承载力理论公式;探讨了黏性土、砂土条件下,考虑超固结比、不排水抗剪强度和塑性指数比对桩基极限承载力系数A的影响,在此基础上归纳了桩基极限承载力经验公式。建议在经验公式基础上设置多重参数,以提升经验公式的精确度,并完善对不同桩、土类型的参数解答;利用BP神经网络,导入静压桩承载力相关参数,以得到针对不同地质条件、桩型、休止期的承载力最优解。  相似文献   

金沙江下游溪洛渡水库排沙效果及影响因素          下载免费PDF全文

朱玲玲  许全喜  董炳江  秦蕾蕾 《水科学进展》2021,32(4):544-555

溪洛渡水电站自2013年开始直接拦截金沙江的泥沙,其排沙效果对水库运行及下游向家坝和三峡入库泥沙都会造成影响。本文基于水文泥沙及河道断面观测资料,对比分析溪洛渡水库和三峡水库排沙规律异同点,研究溪洛渡水库排沙效果及影响因素。结果表明,2014—2019年溪洛渡水库共计排沙1 490万t,排沙比为3.1%,较设计值和向家坝、三峡水库均明显偏小。溪洛渡水库排沙比偏小主要有3个原因:入库水沙峰值协调性较差、水库长期高水位运行及库区河道二级天然潜坎对泥沙运动的阻隔效应。  相似文献   

波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法     

冯春健  刘汉露  刘锦昆  贾永刚  侯方  薛凉  权永峥 《工程地质学报》2021,29(6):1788-1795

波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。  相似文献   

模式内部变率引起的1.5℃和2℃升温阈值出现时间模拟的不确定性研究     

季涤非  刘利  李立娟  孙超  于馨竹  李锐喆  张诚  王斌 《气候变化研究进展》2019,15(4):343-351

模式内部变率是模拟结果不确定性的重要来源,然而它对于1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响尚不清楚。因此,基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的多模式数据研究了模式内部变率对1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响以及对未来排放情景的敏感性。结果表明,模式内部变率对升温阈值出现时间模拟的影响与外强迫的影响相当,单个模式内部不同成员达到全球平均1.5℃或2℃增温的年份相差2~12年;其影响具有明显的空间差异,影响极大值出现在欧亚大陆以北洋面、白令海峡周围区域、北美东北部及其与格陵兰岛之间的海域、南半球高纬地区等;低排放情景下模式内部变率的影响大于高排放情景。  相似文献   

河北石家庄市近地层臭氧浓度特征及气象条件分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

陆倩  付娇  王朋朋  田静  王国辉 《干旱气象》2019,37(5)

利用2016年3月至2018年2月河北石家庄市环境监测站O_3及其前体物质量浓度逐时和逐日观测资料,以及气象站逐日气象观测数据,分析石家庄市近地层O_3质量浓度的时间变化特征及其与前体物NO_2、CO和气象条件的关系。结果表明:石家庄市O_3污染2017年比2016年严重,2017年比2016年O_3超标日数增加30 d,超标率上升8%,O_3年平均质量浓度上升17μg·m~(-3)。O_3质量浓度具有明显的季节变化特征,自夏季、春季、秋季、冬季依次降低,5—9月O_3质量浓度较高,平均值超过160μg·m~(-3),6月达到峰值208μg·m~(-3)。O_3质量浓度的日变化表现为单峰型分布,最低值出现在07:00左右,峰值在14:00—16:00。太阳辐射强、气温高、日照时数长、能见度好、无降水和相对湿度较低的条件下,石家庄市易出现O_3浓度超标天气。前体物NO_2、CO与O_3质量浓度之间夏季呈现显著正相关,而冬季则呈显著负相关。  相似文献   

基于多普勒天气雷达的低空多普勒速度的切变识别算法研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

闫文辉  黄兴友  李盈盈  杨敏  刘燕斐 《热带气象学报》2019,35(2):253-261

低空风切变是影响航空器起飞和着陆安全的重要因素,利用多普勒天气雷达径向速度数据,从风的空间和时间变化上对低空风切变的识别进行了研究,并利用一次飑线过程和一次低空急流过程的资料对识别算法进行了验证。识别算法的核心是分别计算二维合成风切变、垂直风切变和时间风切变。在计算二维合成风切变时,先利用风切变强度因子自适应地选择拟合“窗口”的大小,再利用最小二乘线性拟合方法,得到水平风切变。结果表明:自适应多尺度最小二乘法得到的合成风切变,在低空风切变识别效果、切变连续性和边缘数据处理等方面都优于我国多普勒天气雷达的PUP合成风切变;垂直风切变反映了雷达径向速度的高低空配置情况;时间风切变可提供径向速度随时间的变化情况。算法还可应用于民航机场低空风切变的识别和预警。   相似文献