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山体滑坡位移量预测精度主要受预测模型和参量的影响,而基于回归模型和灰度预测模型的传统滑坡预测模型主要存在模型预测结构单调、引入的预测影响参量不全面、长期性预测精度低等问题,因此,本文基于北斗数据提出了一种基于梯度增强多元回归算法的滑坡预测方法。梯度增强多元回归模型在考虑多重因素的前提下,使用如降水量、土壤湿度、地形参数等滑坡主影响因子作为回归模型参量,同时结合梯度增强方法,可以增强预测模型的有效结构,提升数据的使用率,进而提高长、短期的滑坡位移量预测精度。最后以西宁市南山寺滑坡带为例,考虑降水、地面沉降、地形地貌等诱发滑坡的关键因素,分别基于梯度增强多元回归模型、贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型及支持向量机回归模型进行试验。结果表明,梯度增强多元回归模型的方差(EV)结果为0.99 mm^(2),均方差(MSE)结果为0.04 mm,平均绝对误差(MAE)结果为0.15 mm,且利用梯度增强多元回归模型对2020年12月的表面位移量进行预测,发现相对误差区间为(-0.8%,0.8%],预测精度最高。因此,相对而言,梯度增强多元回归预测模型精度更优、效率更高,更能准确反映滑坡表面位移量的变化状态,精确地对滑坡体进行全天候监控、预警,保障滑坡体周边环境的安全。 相似文献
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阿勒泰地区表土磁学特性及变化机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
现代表土的磁学性质反映了物源、成土过程与气候环境之间的重要信息,对认识磁学参数在气候环境研究中的应用有重要意义.干旱区表土的磁学特性表现出极大的复杂性和差异性,为了理解不同气候和环境条件下表土磁学参数的特性、变化机制及控制因素,选择位于新疆北部阿勒泰地区不同景观带的表土样品作为研究对象.通过详细系统的环境磁学分析,并结合X衍射和粒度等方法,结果表明磁性矿物来源相对稳定,磁学性质主要由来自源区的粗颗粒软磁性矿物所主导,xif(低频磁化率)和SIRM(饱和等温剩磁)与磁性颗粒表现出正相关的关系,磁性矿物浓度越大,磁畴颗粒越粗;反之,浓度越低,颗粒越细.磁性矿物的浓度和颗粒大小在不同景观带表现出一.定的差异,荒漠带表土中磁性矿物的浓度较高,磁畴主要为粗颗粒的PSD(准单畴)+MD(多畴),而其他景观带(森林、灌丛、草原和湿地)矿物浓度明显较低,磁畴也相对较细.相比较,其他景观带表土受后期改造作用比荒漠区强,主要是由于在海拔升高到1300m之后,区域气候环境因素(如气温、降水以及蒸发)发生明显变化,导致强磁性矿物的破坏,土壤矿物浓度和粒径发生变化,磁性降低.成壤作用形成的SP(超顺磁畴)颗粒相对较少. 相似文献