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11.
为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。   相似文献   
12.
砾石定向性可用于辅助判断粗粒沉积物沉积环境的介质动力性质与强度。在岩芯图像分析与测量的基础上,运用砾石长轴视倾角玫瑰花图中任意相邻三个小扇形的半径之和的最大值(参数a)和小扇形半径大小偏离程度(参数σ)对玛湖地区百口泉组砂砾岩中砾石定向性进行等级划分和定量表征。通过该方法的应用,建立了该区不同级别砾石定向性的定量划分方案:有明显定向性(a大于35%且σ大于4)、有一定定向性(a大于35%且σ小于4)、有模糊定向性(a小于35%且σ大于4)、定向性杂乱(a小于35%且σ小于4)。并对研究区典型季节性辫状河道和暂时性辫状河道的定向性进行了实测,结果表明季节性辫状河道中σ为4.8~8.13,a为40%~62%,而暂时性辫状河道中σ小于4,a小于35%。该方法能够有效表征砾石定向性,并为沉积环境判断提供依据。  相似文献   
13.
采用多尺度分割和深度学习相结合的方法对震后倾斜摄影三维影像建筑物震害信息进行提取,获取建筑物的屋顶和墙体多种破坏信息。以2017年九寨沟MS7.0地震后倾斜摄影三维影像为例,依据三维影像建筑物顶面和墙体等进行样本的多尺度分割,样本分为完好建筑物面、破坏建筑物面、其它地物和背景等三类,选取211个100×100像素的样本集对卷积神经网络模型进行训练,采用训练后的模型提取灾区千古情风景区和漳扎镇小学的建筑物震害信息,并将提取结果与目视解译结果进行精度对比,结果显示:破坏建筑物面提取精度分别为65.5%和71.1%,总体分类精度分别为82.1%和84.1%,卡帕(Kappa)系数分别为68.7%和64.9%,表明该方法在倾斜摄影三维影像建筑物震害提取方面具有一定的优势。   相似文献   
14.
建筑群震害评估计算对城市区域地震损失评估和震后快速援助救灾有着重要意义。考虑到地震中建筑物相互作用对震害的影响,进行考虑结构间相互作用的区域建筑群震害评估计算。在已有的基于结构—土—结构动力相互作用(SSSI)分析的简化离散模型基础上,扣除基础转动对输出响应的影响,引入基础上部建筑结构非线性多自由度模型,得到考虑SSSI的简化的非线性多自由度离散模型,建立考虑SSSI的区域建筑群震害评估方法。以四川大学望江校区的建筑群在汶川地震中的震害评估为例,采用该方法对该校区建筑群在汶川地震中的震害进行评估计算。同时,也对未考虑SSSI情况下的该校区建筑群震害进行计算。运用HAZUS对建筑群在汶川地震中的震害进行计算。通过对比分析实际震害调查数据、HAZUS震害计算结果和本文建筑群震害计算结果可知,相比HAZUS震害计算结果,本文建筑群震害计算结果更接近实际震害调查数据;与未考虑SSSI的建筑群震害计算结果相比,考虑SSSI的建筑群震害计算结果精确度更高,更能反映建筑群的实际震害情况。  相似文献   
15.
周阳  王自法    石磊  仝文博 《世界地震工程》2022,38(2):151-159
在地震危险性分析或者地震损失分布评估中,需要考虑地震损失的空间相关性的影响。目前对地震损失空间相关性的研究,主要是基于经验或半经验的方法,没有经过实际地震损失分布的验证。本文基于2011年东日本大地震收集到的55万条建筑物破坏的详细数据得出了基于实际震害的地震损失随距离关系变化的空间相关性衰减规律,给出了一个基于实际数据的拟合公式,并将其应用于最新开发的基于高精度模拟的巨灾风险分析中。利用北京地区多个地震为算例,研究了实现空间相关性模拟的样本精度问题,并且给出了不同空间相关系数对地震损失分布的影响,从而能为未来的防震减灾工作提供更好的地震损失估计结果。  相似文献   
16.
膨胀土的胀缩等级判定对膨胀土地区工程建设具有重要的意义。为此,本文提出了一种基于支持向量回归机(SVR)模型的膨胀土胀缩等级预测方法。基于肯尼亚“蒙内铁路”沿线膨胀土的土工试验数据,以土体自由膨胀率作为预测目标,构建了包含两种不同预测指标体系的膨胀土胀缩等级预测模型。模型I以液限、塑限、塑性指数、3种不同粒径的颗粒含量(< 0.075、0.075~0.25、0.25~0.5)、土的类型为输入参数,模型II以液限、塑限、塑性指数、粒径< 0.075的颗粒含量、土的类型为预测参数。两个模型在预测时采用Linear、Polynomial、RBF和Sigmoid核函数进行训练。结果表明:(1)当预测采样次数达到1000次时,训练模型均趋于稳定;(2)整体而言,模型I的预测精度要优于模型II,模型I中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率86.6%,其次为Linear核函数(准确率82.9%)和Sigmoid和函数(准确率75.1%)。模型II中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率77.4%,其次为Linear核函数(准确率74.3%)和Sigmoid和函数(准确率72.9%);(3)采用Linear函数、Sigmoid函数和RBF函数作为核函数模型对44组未知胀缩等级的土样预测时,模型I中三者预测结果相同的数量占比为73%,其余组土样的预测胀缩等级相同或相邻,不存在“越级”现象,模型II中三者预测结果相同的数量占比为68%,不存在“越级”现象。最后,通过与模糊层次分析法评价结果对比,进一步证明了本文研究结果可为肯尼亚等类似地区工程建设中膨胀土的胀缩等级预测和处理提供依据。  相似文献   
17.
四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年(2010—2018年)全部样本,数量达1 826个(其中,正样本613个,负样本1 213个)。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好(准确率94.3%,AUC为0.980)。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。  相似文献   
18.
对泰青威天然气管道临朐段地质灾害发育特征进行调查研究发现,临朐段地质灾害类型主要为水毁灾害,具体可分为坡面水毁、河沟道水毁和台田地水毁。野外地质灾害实地调查临朐段管道沿线共发现地质灾害15处,其中坡面水毁点6处,河沟道水毁点4处,台田地水毁点5处。采用定性与半定量相结合的评价方法对其进行地质灾害风险评价,结果表明: 地质灾害风险等级较高的有1处,占6.66%; 风险等级中等的有4处,占26.67%; 风险等级较低的有10处,占66.67%。根据管道沿线地形地貌、地质灾害发育密度、风险等级等因素,划分地质灾害中易发区61 km,低易发区10 km,管道沿线以地质灾害中易发区为主。最后,针对不同类型、不同风险等级地质灾害提出了相应的防治消减措施,为后期管道安全运营和风险整治决策提供了有效的技术依据。  相似文献   
19.
20.
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