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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
32.
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
33.
为了将激光雷达技术应用到铁路全生命周期中,充分发挥激光雷达技术的优势,本文以徕卡公司相关激光雷达产品为例,系统分析了不同类型的激光雷达的特点和铁路工程不同阶段的测量要求,总结了激光技术在铁路全生命周期中的应用方法。通过典型工程应用分析表明,激光雷达技术可显著提高铁路工程测量的效率和质量,具有良好的应用前景。 相似文献
34.
在甘肃省滑坡灾害较为严重的兰州市和岷县,选择了三处滑坡,建设了基于普适型仪器的专群结合监测预警系统。按照《地质灾害专群结合监测预警技术指南(试行)》的要求,选用裂缝计、GNSS、土体含水量仪、雨量计、声光报警器等,对地质灾害体变形破坏、相关因素、宏观前兆等指标开展专业化立体综合监测。监测设备采用蓄电池加太阳能的方案来供电,保证24小时不间断工作;通讯系统采用现场LoRa组网配合2/3/4 G移动通信的方案,能够保证数据传输的效率,同时降低通信成本;监测数据同时发送到国家和省级地质灾害监测数据平台,能够高效支撑地灾预警工作;监测平台能够对实时采集的监测数据自动进行分析,支持用多种预警模型进行判别;监测数据发生变化触发预设条件时,能够自动发送预警信息。通过近四个月的系统试运行,捕捉到了滑坡mm级的蠕变变形,数据可靠,能够满足监测预警的需求。通过三处滑坡监测预警工程的实施,一方面对滑坡变形和环境因素实现了实时监控,同时也为类似问题提供了一个可供参考的解决方案。 相似文献
35.
深海滑坡可以沿着斜坡搬运大量沉积物,是危害巨大的海洋地质灾害之一。评估深海滑坡的流滑机制并量化分析其对海底结构物的冲击对海洋资源的开发利用至关重要。采用物质点法对滑坡的滑动特性进行了总应力分析。设计了三组不同的土体、海床参数,展现了三种不同的滑动形态:延展、块体和扩张。随后复现了流滑体对部分暴露管线的冲击过程,并对冲击力的稳定值进行了分析,分析中考虑了流滑体的惯性、抗剪强度和静压力的影响。研究表明,物质点法能够用于模拟深海滑坡的流滑过程及其对海底结构物的冲击,可以为海洋工程中的实际设计工作提供服务。 相似文献
36.
采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。 相似文献
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40.
利用InSAR识别与监测黑方台黄土滑坡 总被引:1,自引:0,他引:1
针对甘肃永靖县的黑方台地区滑坡不断对当地居民人身及财产安全构成重大威胁的现状,该文选取高分辨率的升降轨TerraSAR数据、3m分辨率的DEM数据和30m分辨率的SRTM DEM数据,利用InSAR技术对该地区的地表形变进行监测,主要结果如下:用Stacking技术获取了黑方台的形变速率图,识别出14处不稳定滑坡体;用SBAS-InSAR技术对典型滑坡体进行时间序列监测,将InSAR结果投影到滑坡方向与已有的GPS结果进行比较,最大较差为6mm,最大中误差为3mm。结果表明,InSAR技术用来识别与监测黄土滑坡方便可靠,并且精度较高。 相似文献