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Piecewise prediction model for watershed‐scale erosion and sediment yield of individual rainfall events on the Loess Plateau,China 下载免费PDF全文
Yu Guo‐Qiang Zhang Mao‐Sheng Li Zhan‐Bin Li Peng Zhang Xia Cheng Sheng‐Dong 《水文研究》2014,28(21):5322-5336
Establishing a universal watershed‐scale erosion and sediment yield prediction model represents a frontier field in erosion and soil/water conservation. The research presented here was conducted on the Chabagou watershed, which is located in the first sub‐region of the hill‐gully area of the Loess Plateau, China. A back‐propagation artificial neural model for watershed‐scale erosion and sediment yield was established, with the accuracy of the model, then compared with that of multiple linear regression. The sensitivity degree of various factors to erosion and sediment yield was quantitatively analysed using the default factor test. On the basis of the sensitive factors and the fractal information dimension, the piecewise prediction model for erosion and sediment yield of individual rainfall events was established and further verified. The results revealed the back‐propagation artificial neural network model to perform better than the multiple linear regression model in terms of predicting the erosion modulus, with the former able to effectively characterize dynamic changes in sediment yield under comprehensive factor conditions. The sensitivity of runoff erosion power and runoff depth to the erosion and sediment yield associated with individual rainfall events was found to be related to the complexity of surface topography. The characteristics of such a hydrological response are thus closely related to topography. When the fractal information dimension is greater than the topographic threshold, the accuracy of prediction using runoff erosion power is higher than that of using runoff depth. In contrast, when the fractal information dimension is smaller than the topographic threshold, the accuracy of prediction using runoff depth is higher than that of using runoff erosion power. The developed piecewise prediction model for watershed‐scale erosion and sediment yield of individual rainfall events, which introduces runoff erosion power and runoff depth using the fractal information dimension as a boundary, can be considered feasible and reliable and has a high prediction accuracy. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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为解决现有深水连接器连接性能研究中力学分析建模不准确,且缺乏抗弯抗扭能力分析的问题,基于ABAQUS有限元分析软件对深水连接器进行三维模型动态仿真分析,对连接器的受力、密封性能以及在实际工程需求中不同内压下的抗弯及抗扭性能进行深入研究。结果表明:在安装及生产两种工况下,深水连接器各部件除密封环外受力均满足其强度设计要求,密封环接触表面发生合理塑性变形,满足密封要求;随着内压的增加,深水连接器的抗弯能力逐渐下降,抗扭能力则呈现增加的趋势;极限弯矩分别在0 MPa与35 MPa内压下的判定依据为密封失效,在14 MPa与52 MPa内压下的判定依据为下毂座屈服,而极限扭矩在不同内压下的判定依据均为密封失效。 相似文献
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波浪在斜坡地形上破碎,破波后稳定波高多采用物理模型试验方法进行研究,利用近岸波浪传播变形的抛物型缓坡方程和波能流平衡方程,导出了适用于斜坡上波浪破碎的数值模拟方法。首先根据波能流平衡方程和缓坡方程基本型式分析波浪在破波带内的波能变化和衰减率,推导了波浪传播模型中波能衰减因子和破波能量流衰减因子之间的关系;其次,利用陡坡地形上的高阶抛物型缓坡方程建立了波浪传播和波浪破碎数学模型;最后,根据物理模型试验实测数据对数值模拟的效果进行验证。数值计算与试验资料比较表明,该模型可以较好地模拟斜坡地形的波浪传播波高变化。 相似文献
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大尹格庄金矿是胶西北招平断裂带中段的大型金矿床,但随着逐渐的开采其保有资源量不断下降,急需在矿床的深边部区域开展接续资源找矿工作。本文以大尹格庄金矿为研究对象,以区域成矿理论和找矿勘查模型为指导,利用三维地质建模技术构建了相关地质体的三维模型,在此基础上,采用定量化的方法提取地质体与成矿相关的控矿因素指标和矿化指标,并建立了三维定量成矿预测模型,并应用该模型圈定了3个找矿靶区。研究表明,该方法能够适用于大中型矿山的深边部找矿工作,其三维及定量化的预测结果能够为后续的勘探及开采工作提供重要参考。 相似文献
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基于断裂力学理论,应用FLAC3D数值模拟方法对交城断裂活动时附近土体的变形特征进行模拟计算。计算结果表明:断层活动带动上覆土层差异沉降及应力场变化,当断层错动量达到一定程度,断层附近出现拉应力区,土体在拉张应力和自身重力作用下产生垂直差异形变,从而产生地裂缝。将数值模拟结果与方山探槽揭示的地裂缝剖面特征进行对比,二者结果相互印证,说明清徐地裂缝是交城断裂活动的结果,二者具有明显的对应关系,地裂缝为构造成因裂缝。数值模拟结果为研究断裂和地裂缝成因关系提供了佐证。 相似文献
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级配碎石作为重载铁路基床表层的主要填料,其受列车荷载的影响最大。因此,研究级配碎石在循环荷载作用下的动力行为及累积塑性应变演化特征变得尤为重要。首先,通过制备不同细粒含量的级配碎石填料,开展一系列大型动三轴试验,探究细粒含量、围压及动应力幅值对循环荷载作用下试样累积塑性应变的耦合影响机制。其次,基于塑性安定理论,确定不同应力水平下试样的动力行为,得到考虑围压及细粒含量参数的塑性蠕变状态临界动应力计算模型。最后,结合试验数据,建立考虑应力水平及细粒含量参数的塑性蠕变动力行为累积塑性应变预测模型,并明确各参数的物理意义。其研究成果可为既有重载铁路路基健康状态评估及考虑强度、变形综合控制的路基结构设计提供参考。 相似文献
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基于GPU的地形可视化加速算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地形可视化是利用数字高程模型DEM,采用计算机图形学和图像处理技术进行三维地形模拟显示。该技术在深部矿产预测、矿产资源评价、虚拟现实、娱乐游戏、飞行模拟等诸多领域有着广泛的应用。随着数据量的增大,三维地形可视化的实时、流畅视觉效果受到当前的计算机硬件技术水平限制。针对这一问题,本文运用ROAM算法进行地形建模,利用GPU高速并行运算性能加速地形可视化建模速度,加速模型显示效果。实验对比表明:当计算量比较小时,加速效果不显著;随着计算量的增大,计算效果越来越明显;当计算量达到一定值时,加速效果达到一个稳定的加速趋势。研究结果为地形可视化及矿产资源评价等类似工作提供了原创性可视化技术支撑。 相似文献
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为了建立稳定可靠的利用油页岩总有机碳预测含油率的模型,揭示中国陆相不同成因类型油页岩含油率与总有机碳的内在关系极其重要。通过不同类型盆地油页岩钻井取心测试的关键参数,结合沉积学、有机地球化学、热模拟等学科技术,探讨油页岩含油率与总有机碳的响应机理。结果表明:不同盆地类型与沉积背景下发育的油页岩含油率与总有机碳质量分数均呈现良好的正相关性(R2=0.81~0.97);中国陆相油页岩的成因类型进一步划分为5种类型,制约着含油率与总有机碳的内在关系;油页岩的升温加热模拟呈现3个失重阶段(温度<150、300~550、600~750℃),明确了含油率与总有机碳参数的物理意义;相同类型盆地与沉积背景下形成的油页岩具有相近的母质生源组合,从而具有大致相当的再生烃效率。中国陆相油页岩成因类型的细划、含油率与总有机碳物理意义的明确、油页岩再生烃能力的分析,有助于理解中国陆相油页岩含油率与总有机碳的内在响应关系。 相似文献
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提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献