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在甘肃天水地区每年由降雨诱发的黄土-泥岩滑坡灾害事故很多,给当地人民生命财产造成巨大损失。为探索该类斜坡的滑动破坏过程与机理,在野外地质调查、工程地质钻探及岩土体力学测试的基础上,通过室内大型物理模型实验,研究“上部黄土+下部泥岩”二元结构类型斜坡在强降雨作用下的动态变形演化过程,揭示该类斜坡的破坏机理和破坏模式。结果表明:强降雨作用下斜坡变形破坏以滑动破坏为主,水分的作用主要表现为增加土体自重、引起土体强度降低、降低结构面的抗滑力、产生孔隙水压力及降低有效应力等几个方面,斜坡的破坏模式则主要表现为坡肩侵蚀→微裂隙产生、发展、贯通→斜坡局部滑动破坏→斜坡整体滑动破坏。研究结果对天水地区该类滑坡的早期识别有重要的参考意义,可为该类滑坡的防灾减灾提供科学依据。 相似文献
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2019年9月14日11时,受多日降雨影响,甘肃省定西市通渭县常家河镇小庄村发生大规模黄土滑坡,体积约800万m3。滑坡造成部分农田、公路及阳坡大桥损毁,直接经济损失约2 347.2万元。在对滑坡现场进行大量地面调查的基础上,通过无人机航拍、现场测绘、走访调查和数值模拟等手段对滑坡的变形破坏特征进行了分析,并在此基础上探讨了其成因机制。结果表明:斜坡体是在震裂、蠕变、软化、水动力等多种条件下按照一定的先后顺序由稳态逐步演化至失稳;该滑坡的失稳演化过程和灾变机制可以概括为原始斜坡(黄土、泥岩二元层状结构)-地震触发(滑坡堆积体、坡体震裂损伤)-蠕变弱化(层间剪切带、裂缝和落水洞扩展)-降雨激发(滑带软化、泥化,水压力作用)-失稳滑动(滑面贯通)5个阶段;由于长期的蠕变和雨水的渗透冲蚀,坡体上的落水洞和地下暗河十分发育,且是控制本次滑坡边界的关键因素;滑坡后缘和前缘变形剧烈,中部变形相对稍弱,推断该滑坡为受地形及地下水作用控制明显的牵引-推移式复合滑坡。 相似文献
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采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。 相似文献
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现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。 相似文献
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为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果,基于中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟（简称:CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验）,使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统（The Global Land Data Assimilation System,GLDAS）驱动的Noah模式（GLDAS_Noah试验）模拟的土壤温度结果,从空间分布、季节、分区等角度进行了评估,实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明: GLDAS_Noah、CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布,但在量级上有一定差异,主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据,均方根误差显示CLDAS_Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS_Noah试验,间接表明CLDAS大气驱动数据优于GLDAS大气驱动数据,且大气驱动数据是提高土壤温度模拟精度的重要因素之一;对于相同驱动数据不同陆面模式,总体上CLDAS_Noah-MP试验棋拟效果优于CLDAS_Noah试验,其中CLDAS_Noah试验模拟的10和40 cm深度土壤温度在冬季积雪区误差明显大于CLDAS_Noah-MP试验,可能与Noah-MP模式改进了积雪方案有关,但10和40 cm深度下CLDAS_Noah-MP试验在东北、华北、青藏高原地区对春季土壤温度模拟误差明显大于CLDAS_Noah试验,可能与Noah-MP模式融雪方案有关。总之,本研究对于后续开展土壤温度多模式集成、土壤温度站点资料同化,最终研制中国区域高质量土壤温度数据集具有一定的参考意义。 相似文献
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基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引：8，自引：3，他引：5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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全新世大暖期的最大海侵对沿海地区具有深刻影响,但是海南岛北部全新世的最大海侵范围研究较少。本研究利用高精度DEM数据解译以及野外钻探验证,发现海南岛北部全新世精确的最大海侵古岸线空间展布位置,其总面积约260 km2,其中约115 km2属于现今的江东新区规划建设范围内,占整个江东新区规划面积的38%。海南岛北部全新世最大海侵古海岸线的发现,不仅对理解南海全新世高海平面特征及规律提供琼北地区新证据,并且对海南自贸区（江东新区）应对未来海平面升高问题提供背景参照。 相似文献
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全新世大暖期的最大海侵对沿海地区具有深刻影响,但是海南岛北部全新世的最大海侵范围研究较少。本研究利用高精度DEM数据解译以及野外钻探验证,发现海南岛北部全新世精确的最大海侵古岸线空间展布位置,其总面积约260 km2,其中约115 km2属于现今的江东新区规划建设范围内,占整个江东新区规划面积的38%。海南岛北部全新世最大海侵古海岸线的发现,不仅对理解南海全新世高海平面特征及规律提供琼北地区新证据,并且对海南自贸区（江东新区）应对未来海平面升高问题提供背景参照。 相似文献
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在东南沿海地区每年汛期由台风暴雨诱发的坡积层滑坡灾害事故众多,给当地人民生命财产安全造成巨大威胁。斜坡单体风险评价是地质灾害治理与防控的重点、难点。在野外调查、工程地质钻探及岩土体力学测试的基础上,以仕阳镇仕阳北坡为例,结合气象资料分析了不同降雨条件下斜坡的稳定性;采用蒙特卡洛方法计算了斜坡安全系数的统计特性;基于斜坡破坏概率研究了承灾体的易损性,并定量计算了不同降雨条件下建筑物及人员的风险值。结果表明:随着降雨强度的增加,滑坡发生概率随之增加,其风险值也逐渐增加,特大暴雨工况风险最大,其人员风险为94人/年,经济风险为1.41亿元/年。研究结果对东南沿海地区该类滑坡的防治工程有重要的参考意义,可为该类滑坡的防灾减灾决策提供建议。 相似文献
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