山水林田湖草系统治理之水土保持要义     

姜德文 《地学前缘》2021,28(4):42-47

山水林田湖草是一个生命共同体,山水林田湖草的系统治理观是水土流失治理与生态修复的重要指导思想。水土流失的发生、发展和变化是一个复杂的系统,有其自身规律,水土保持是一门多学科交叉学科,有其科学性与不可替代性,防治水土流失应坚持系统思维,整体施策,系统和综合是水土保持学科建立和事业发展的生命力所在。水土流失在中国广泛分布并长期存在,而且治理程度及年治理进度较低,极不适应生态文明时代人民对美好生活的需求。要充分发挥大自然的自我修复能力,辅助于重点治理,以小促大,大面积、快速恢复植被,降低水土流失强度。将水资源保护、水环境整治、面源污染防治、农村污水及垃圾处理、村容村貌人居环境整治等融为一体,以系统治理观大力推进生态清洁小流域建设。采取系统、全面的措施,重视山地经果林开发土地的水土流失治理与生态保护。对工业化、城镇化、农业现代化过程中的人为扰动破坏区,全过程、全方位落实水土保持措施,促进经济社会的高质量发展。  相似文献   

基于IUCN《矿山生物多样性管理系列指南》的大宝山矿生态修复实践研究     

罗明  张世文  魏洪斌  周鹏飞  周妍  陈妍  李灼超  张金桃 《地学前缘》2021,28(4):90-99

为研究矿山开采及修复过程中如何开展生物多样性管理,本文借鉴IUCN(世界自然保护联盟)发布的《矿山生物多样性管理系列指南》成果,将相关理论和方法应用到广东大宝山矿生态修复实践中。文章在介绍IUCN的“综合生物多样性管理体系”方法主要内容的基础上,将其作为大宝山矿实施生态修复依据,阐述了该管理体系在矿山生态修复工程中的应用,并结合广东大宝山矿的实际情况,提出了大宝山矿生物多样性管理的保护与修复框架,包括全周期的生物多样性管理手段,重点阐述大宝山矿生物多样性调查与监测、评价、保护与受损控制及恢复的技术方案,最后分析了对中国矿山生物多样性保护和修复的启示,IUCN矿山生物多样性管理系列指南对于指导我国矿山生态修复具有重要作用。  相似文献   

一种基于机器学习算法的岩性填图方法     

冀全伟  王文磊  刘治博  祝茂强  袁长江 《地质力学学报》2021,27(3):339-349

通过野外地质调查与机器学习方法的有机融合,提出了一种基于梯度提升决策树算法的岩性单元填图方法。研究以多龙矿集区为模型试验区,选择1∶5万勘查地球化学数据为基础预测数据,以1∶5万区域地质图为参考,进行基于梯度提升决策树算法的岩性预测填图模型试验。首先选择研究区内小范围空白区开展野外填图,建立原始数据集并初步构建岩性单元与预测数据对应关系;其次利用机器学习方法对预测数据进行多分类任务,进而开展目标填图区预测填图工作;最后通过概率选区选定概率较低目标区,开展进一步的小范围野外地质调查填图,对原始数据和知识库进行补充,迭代循环以上流程,直至预测填图达到要求。试验显示,随着迭代次数的增加,模型精度不断提高,并在7次迭代后模型准确率达到87%。该方法强调在实际应用中野外地质调查与基于机器学习预测填图的深度融合,以及野外实地工作在整个流程中的重要性和不可或缺性;同时能够充分挖掘已有数据资料的有用信息,用于辅助修正已有岩性填图内容,或根据已勘探区资料对邻近的未勘探区进行岩性分类,有效减少野外填图工作量,是对岩性填图方法、地质单元定量预测识别的有益探索,为区域地质填图工作提供了新的参考思路和辅助手段。   相似文献   

广东省仁化县书楼丘铀矿床三维地质建模及成矿预测   总被引：1，自引：0，他引：1  

俞嘉嘉 《地质与勘探》2021,57(2):305-314

综合地质、地球化学等资料进行多元信息成矿预测是目前深部固体矿产主要工作方法。广东仁化县书楼丘铀矿床位于诸广南铀矿田北部,是诸广南铀矿田重要的组成之一。本次为了拓宽书楼丘矿床深部找矿思路,探讨其找矿潜力,在前人研究和勘探基础上,总结了矿床综合信息找矿模型,以三维定量预测研究理论基础,根据矿床成矿条件和找矿标志特征,提取地质、化探、钻探资料的成矿有利信息,并利用COCAD软件构建了地形-地表、岩体、构造、矿体等地质模型,对信息进行综合成矿有利分析,运用信息量法进行研究区深部矿产资源预测,共圈定了3片靶区。  相似文献   

中国地震滑坡危险性评估及其对国土空间规划的影响研究   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

王涛  刘甲美  栗泽桐  辛鹏  石菊松  吴树仁 《中国地质》2021,48(1):21-39

中国是世界上地震滑坡灾害最为严重的国家之一。考虑地质构造、地形地貌、地层岩性、河流、地震动参数等6类影响因素,针对50年超越概率10%的抗震设防水准,分别开展了基于信息量模型和Newmark模型的地震滑坡危险性评估。基于最不利原则对两项结果进行地震滑坡危险性综合分区,揭示了中国地震滑坡高危险区集中在南北构造带、青藏高原周缘、鄂尔多斯周缘、天山山脉、台湾山脉等5个活动地块边界或地貌过渡带的空间分布特征。通过地震滑坡危险对主要山区城市的影响分析,显示:34个省级行政单元中的云南、四川、甘肃、台湾4省区受影响严重;370个主要城市中的48个城市受影响严重,其中44个城市有活动断裂穿越;9类主体功能规划区中,国家和省级优化开发区域总体较适于城市开发建设;25个经济区与城市群中,总体较适于开发建设,但是滇中、关天、成渝、兰西等4个经济区与城市群受影响严重;14个集中连片特困地区中,滇西边境、乌蒙、秦巴、六盘等4个地区受影响严重,深度贫困区的“三州”受影响严重。这些区域需要在地质灾害防治和国土空间规划中予以特别关注。  相似文献   

浅议矿山地质环境问题及其生态环境修复措施以某矿区为例          下载免费PDF全文

张敏 《探矿工程》2021,48(S1):397-401

矿山地质环境问题治理是一项复杂的长期系统工程,本文以某矿区为例,简要阐述了矿山地质环境存在问题,有针对性地提出治理措施。经济建设同时,坚持生态优先、绿色发展道路,切实把绿色发展理念贯穿于矿山资源开发、利用、保护的全过程,全力推进矿山地质环境治理和生态修复工程。  相似文献   

Spatial landslide susceptibility assessment using machine learning techniques assisted by additional data created with generative adversarial networks     

Husam A.H.Al-Najjar  Biswajeet Pradhan 《地学前缘(英文版)》2021,12(2):625-637

In recent years,landslide susceptibility mapping has substantially improved with advances in machine learning.However,there are still challenges remain in landslide mapping due to the availability of limited inventory data.In this paper,a novel method that improves the performance of machine learning techniques is presented.The proposed method creates synthetic inventory data using Generative Adversarial Networks(GANs)for improving the prediction of landslides.In this research,landslide inventory data of 156 landslide locations were identified in Cameron Highlands,Malaysia,taken from previous projects the authors worked on.Elevation,slope,aspect,plan curvature,profile curvature,total curvature,lithology,land use and land cover(LULC),distance to the road,distance to the river,stream power index(SPI),sediment transport index(STI),terrain roughness index(TRI),topographic wetness index(TWI)and vegetation density are geo-environmental factors considered in this study based on suggestions from previous works on Cameron Highlands.To show the capability of GANs in improving landslide prediction models,this study tests the proposed GAN model with benchmark models namely Artificial Neural Network(ANN),Support Vector Machine(SVM),Decision Trees(DT),Random Forest(RF)and Bagging ensemble models with ANN and SVM models.These models were validated using the area under the receiver operating characteristic curve(AUROC).The DT,RF,SVM,ANN and Bagging ensemble could achieve the AUROC values of(0.90,0.94,0.86,0.69 and 0.82)for the training;and the AUROC of(0.76,0.81,0.85,0.72 and 0.75)for the test,subsequently.When using additional samples,the same models achieved the AUROC values of(0.92,0.94,0.88,0.75 and 0.84)for the training and(0.78,0.82,0.82,0.78 and 0.80)for the test,respectively.Using the additional samples improved the test accuracy of all the models except SVM.As a result,in data-scarce environments,this research showed that utilizing GANs to generate supplementary samples is promising because it can improve the predictive capability of common landslide prediction models.  相似文献   

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  

Zizheng Guo  Yu Shi  Faming Huang  Xuanmei Fan  Jinsong Huang 《地学前缘(英文版)》2021,12(6):243-261

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   

全民所有自然资源资产管理考核评价机制与方法研究     

周玉  邹朝晖 《上海国土资源》2021,(1):90-94

本文采用对比分析与归纳分析法,在明确全民所有自然资源资产管理考核评价机制定位的基础上,充分借鉴和参考现有相关考核评价制度的设计思路,围绕“考核谁、谁来考、怎么考、考什么、结果怎么定、结果怎么用”等关键问题,从考核评价对象和实施主体、考核评价方式和实施、考核评价结果应用、考核评价内容和指标体系构建、考核评价结果评定方法等方面,提出构建全民所有自然资源资产管理考核评价机制和方法的思路,为推进生态文明建设和自然资源资产产权制度改革提供支撑。  相似文献   

迭代法建立的低频模型在储层反演中的应用     

王伟  李炳颖  黄鑫  陈易周 《中国地质调查》2021,8(1):125-133

储层预测的精度直接制约着油气开发的经济性与有效性,而低频信息的补偿是改善储层反演效果的有利途径之一。常规的测井曲线内插低通滤波建模方法难以精细表征复杂地质背景下的低频模型。为降低研究区特殊地质体对储层反演带来的影响,采用迭代法建立低频模型,建模中分步考虑压实作用、特殊岩性等因素影响,并通过反演效果不断迭代更新低频模型,最终准确建立反映不同岩性(包含火山岩)的反演低频模型。研究表明: 该方法能够保证储层反演结果的可靠性,为储层精细描述提供了资料; 同时基于反演结果,对东海西湖凹陷W气田主力层(P1)有利储层进行重新刻画,优化了开发井水平段的位置,该井实施结果证实钻遇了优质储层。用迭代法建立的低频模型为复杂地质背景地区储层预测提供了一种更有效的建模方法。  相似文献