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51.
Landslide susceptibility zonation method based on C5.0 decision tree and K-means cluster algorithms to improve the efficiency of risk management 总被引:1,自引:0,他引:1
Machine learning algorithms are an important measure with which to perform landslide susceptibility assessments,but most studies use GIS-based classification methods to conduct susceptibility zonation.This study presents a machine learning approach based on the C5.0 decision tree(DT)model and the K-means cluster algorithm to produce a regional landslide susceptibility map.Yanchang County,a typical landslide-prone area located in northwestern China,was taken as the area of interest to introduce the proposed application procedure.A landslide inventory containing 82 landslides was prepared and subse-quently randomly partitioned into two subsets:training data(70%landslide pixels)and validation data(30%landslide pixels).Fourteen landslide influencing factors were considered in the input dataset and were used to calculate the landslide occurrence probability based on the C5.0 decision tree model.Susceptibility zonation was implemented according to the cut-off values calculated by the K-means clus-ter algorithm.The validation results of the model performance analysis showed that the AUC(area under the receiver operating characteristic(ROC)curve)of the proposed model was the highest,reaching 0.88,compared with traditional models(support vector machine(SVM)=0.85,Bayesian network(BN)=0.81,frequency ratio(FR)=0.75,weight of evidence(WOE)=0.76).The landslide frequency ratio and fre-quency density of the high susceptibility zones were 6.76/km2 and 0.88/km2,respectively,which were much higher than those of the low susceptibility zones.The top 20%interval of landslide occurrence probability contained 89%of the historical landslides but only accounted for 10.3%of the total area.Our results indicate that the distribution of high susceptibility zones was more focused without contain-ing more"stable"pixels.Therefore,the obtained susceptibility map is suitable for application to landslide risk management practices. 相似文献
52.
为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。 相似文献
53.
利用不同形状冰晶的散射特性,获得了非球形冰晶云的94/220 GHz测云雷达双波长比,探讨了非球形冰晶云的双波长比与云内微物理参数的关系,分析了衰减前后的星载雷达反射率因子及双波长比的垂直廓线。结果表明:(1)双波长比可以反映小到0.1 mm中值尺度的冰粒子,对粒子总数、谱的形状参数不敏感,对粒子大小、形状、云衰减较敏感。(2)雷达灵敏度一定时,星载雷达可测云厚与雷达波长、冰含水量(IWC)的垂直分布、云厚及衰减有关;没有进行衰减订正时,双波长比和衰减有关,冰含水量越大,波长越短,衰减越大,双波长比最大值与可探测云厚有关。两部雷达可探测冰含水量为0.001—0.1 g/m3、厚2 km的冰云;当云厚5 km、冰含水量垂直分布在0.001—0.2 g/m3时,云厚的94%基本可以被220 GHz云雷达探测到。(3)如果两部雷达气象方程中用水的介电因子,测量回波强度应进行介电因子的订正后再计算双波长比。 相似文献
54.
利用多普勒天气雷达探测资料,结合常规气象观测资料和天气实况及灾情调查,对2018年8月14日台风“摩羯”(1814)和8月19日台风“温比亚”(1818)产生龙卷的环境物理量及龙卷风暴强度结构特征进行了分析,对诱发龙卷和未诱发龙卷的小尺度气旋性涡旋特征进行了对比。结果表明:两次台风减弱低压东北象限是龙卷发生的关键区,低层高湿,强的低层垂直风切变和大的相对风暴螺旋度是关键物理量;龙卷出现时都伴有ΔV>20.0 m·s-1的小尺度气旋性涡旋,且基本出现在2.0 km高度以下,但并不是所有这种低层小尺度气旋性涡旋都能诱发龙卷;以ΔV>20.0 m·s-1为阈值,龙卷识别具有较高的命中率,识别准确率为31.8%,空报率为67.4%,漏报率为6.7%;约35.7%的龙卷没有识别时间提前量,半数龙卷几乎没有预警时间提前量。 相似文献
55.
We sampled the sediments of the East China Sea during 2005 and 2006, and analysed the contents of the biogenic mat-ters: biogenic silica, organic carbon, and organic nitrogen. From the surface distribu... 相似文献
56.
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60.
对中国东部不同纬度带的6个地区的土壤微生物碳进行了研究。结果表明土壤微生物碳的分布受地理位置的影响较为明显:由北向南,东北地区的土壤微生物碳要高于其他地区。作为土壤有机质变化的灵敏度指标———微生物熵(微生物碳/总有机碳),在同一耕作方式下,其在不同地区的变化受土壤利用方式的影响较为明显:在连作系统下,菜地>粮地;而在轮作系统下,粮食-蔬菜轮作>蔬菜-蔬菜轮作。利用相关性分析寻求影响微生物碳分布的环境因素,结果表明,微生物碳(Micro-C)与土壤有机碳(TOC)、全氮(TN)、土壤含水率呈极显著正相关,而有机碳和全氮的分布主要受地理位置的影响。对不同土壤类型的微生物碳和微生物熵进行相关性分析,结果显示pH、年均温、含水率、TOC和TN是主要影响因素,关键影响因素因土壤类型不同而各异。 相似文献