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本文以天水地区为研究区,结合地震潜在震源区模型和Newmark位移预测方程,采用概率地震危险性分析方法,计算了该地区50年超越概率10%水平下的Newmark位移。同时,根据天水地区50年超越概率10%下的阿里亚斯烈度,并结合Newmark位移与阿里亚斯烈度的关系式,计算了天水地区在遭受50年超越概率10%下的阿里亚斯烈度影响时,潜在滑坡体产生的Newmark位移分布。通过比较上述两种方法得到的天水地区不同Newmark位移的分布特征,本文认为二者虽然存在较大差异,但其空间分布特征均能反映天水地区每个场点处的相对滑坡危险性。对滑坡危险性水平进行分区的结果显示,天水地区60%以上的区域具有高地震滑坡危险性,50%以上的区域具有甚高地震滑坡危险性。本文的研究结果可以作为天水地区地震危险性及风险评估的参考资料,也可以作为天水地区城市规划、土地使用规划、地震应急准备以及其它公共政策制定的参考资料。 相似文献
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本文以天水地区为研究区,结合地震潜在震源区模型和Newmark位移预测方程,采用概率地震危险性分析方法,计算了该地区50年超越概率10%水平下的Newmark位移。同时,根据天水地区50年超越概率10%下的阿里亚斯烈度,并结合Newmark位移与阿里亚斯烈度的关系式,计算了天水地区在遭受50年超越概率10%下的阿里亚斯烈度影响时,潜在滑坡体产生的Newmark位移分布。通过比较上述两种方法得到的天水地区不同Newmark位移的分布特征,本文认为二者虽然存在较大差异,但其空间分布特征均能反映天水地区每个场点处的相对滑坡危险性。对滑坡危险性水平进行分区的结果显示,天水地区60%以上的区域具有高地震滑坡危险性,50%以上的区域具有甚高地震滑坡危险性。本文的研究结果可以作为天水地区地震危险性及风险评估的参考资料,也可以作为天水地区城市规划、土地使用规划、地震应急准备以及其它公共政策制定的参考资料。 相似文献
33.
基于逻辑回归模型的九寨沟地震滑坡危险性评估 总被引:1,自引:0,他引:1
发生于2017年8月8日的四川九寨沟M_S7. 0地震触发了大量的同震滑坡。基于Geoeye-1震后0. 5m分辨率的遥感影像开展极震区同震滑坡解译,圈定了4 834处滑坡。选择高程、坡度、坡向、水平断层距离、垂直断层距离、震中距离、河流距离、道路距离、TPI指数以及岩性共10个因子作为地震滑坡的影响因子,应用逻辑回归(Logistic Regression,LR)模型开展九寨沟地震滑坡危险性评价,并对评价结果的合理性进行检验。结果表明,基于LR模型的滑坡危险性评价图与实际滑坡发育情况十分吻合,其中五花海—夏莫段、火花海和九寨天堂洲际大饭店—如意坝段均为滑坡危险性极高的区域。采用ROC曲线对危险性评价结果进行模型成功率与预测率的定量评价,结果显示,LR模型的预测精度较为理想,训练样本集和验证样本集的AUC值分别为0. 91和0. 89。文中结论为震区恢复重建工作中地震滑坡的防灾减灾提供了科学参考。 相似文献
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36.
37.
林榕光 《地震地磁观测与研究》2019,40(1)
综述精密可控震源与陆上气枪2种主动震源特性及在国内区域尺度上的应用,估算观测介质波速随时间变化的精度,探讨主动震源在构建水库地震观测介质波速随时间变化中的系统应用。 相似文献
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地震学是利用地震波的传播特性来研究内部结构及震动源的一门学科,在获取滑坡体物性参数、监测其变化,以及探测滑坡发育过程中的变形和微破裂等信息具有天然的优势,这些信息对于滑坡的监测、治理、以及预警至关重要.本文调研了国内外近年来地震学手段在滑坡监测中的应用,分为滑坡体结构研究、滑坡发育过程中滑坡震研究以及滑坡启动后的动态过程研究三部分,主要概括了其原理及结论.调研结果表明,结合密集台阵长时间观测,地震学方法可以有效地获取滑坡体三维结构,局部及内部的变形、破裂情况,以及滑坡发生后的动力学过程.滑坡物性参数变化和滑坡震活动性异常等可能是滑坡灾害发生前的前兆信号,能被地震学手段获取. 相似文献
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利用GIS技术详细研究汶川地震在甘肃省陇南市武都区和文县触发的滑坡地质灾害的分布规律及其与地震烈度、地形坡度、断层、高程、地层岩性的相关关系,采用基于GIS的加权信息量模型的崩塌滑坡危险性评价方法,对研究区的地震滑坡危险性进行学科分析。结果表明:极高危险区在高程上主要分布在集水高程区,高度危险区主要沿白水江、白龙江等主干河流两侧极高易发区的边界向两侧扩展,轻度和极轻度危险区面积占比较小,主要分布在低烈度、活动断裂不发育、人类活动微弱的高海拔地区,另外国道G215沿极高危险性区域分布明显;利用危险性等级分区结果统计人口公里格网数据,得到武都区和文县潜在影响人口,发现研究区约78万人将受到地震滑坡灾害的潜在影响。 相似文献
40.
本研究以围绕着白龙江流域的甘肃省南部的宕昌县、舟曲县和武都区部分地区为研究区,根据全国滑坡编目中得到的272个历史滑坡数据以及选取的高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、归一化植被指数(NDVI)、降雨、岩性、距道路距离和距河流距离10种影响因子,利用三种具有代表性的定量方法:信息量模型、以及基于频率比模型的逻辑回归模型和人工神经网络模型对研究区内滑坡灾害危险性进行评价。三种评价结果均显示研究区内滑坡灾害的极高和高危险区主要沿白龙江河谷地区呈带状分布。从危险性分区图可看出,人工神经网络模型得到的分区图较为合理,既表现出沿河谷地区集中分布的趋势,也呈现出对滑坡历史数据较为独立的特征,这一研究结果与前人研究结果一致。根据受试者工作特征曲线(ROC曲线)对三种模型的精度进行检验,检验得到的AUC值分别为0.818、0.829和0.837,说明三种评价结果均具有较高的可靠性,基于频率比模型的人工神经网络模型相比其他两个模型具有更好的评价精度,能更好地进行滑坡危险性的预测和评价,其中高程、降雨、岩性以及距道路距离对评价结果影响更大,这四种影响因子重要性值占比为52.1%。为该地区的城市扩建与灾害预防预测提供了参考。 相似文献