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堆积层厚度是区域工程地质调查的基础数据,对识别滑坡具有重要意义,在滑坡的稳定性评价和风险评估中发挥着重要的作用。传统的空间插值方法对外界因素考虑不足,难以满足精度要求。文章以三峡库区万州区铁峰乡为研究对象,在实地调查的基础上,总结提出了堆积层的成因模式,并据此添加区域堆积层厚度控制点;基于Apriori算法挖掘影响因子与堆积层厚度分布之间的关联准则,利用已知样本点采用三种机器学习方法建立模型,最后将模型应用于整个区域得到堆积层厚度分布图,并对结果进行对比分析。结果表明：选取的13种影响因子中6种因子与堆积层厚度表现出较强的相关性;数据挖掘显示坡度和地形起伏是影响堆积层厚度空间分布差异的主要因素。3种机器学习模型中GWOSVM模型的预测结果与实际最为吻合。研究结果揭示了区域第四系堆积层的成因机制,为机器学习技术在堆积层厚度预测领域奠定了基础。 相似文献
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研究不同环剪条件下库岸堆积层滑坡滑带土强度特性对滑坡稳定性评价具有重要意义。针对目前在库岸堆积层滑坡滑带土力学特性方面研究薄弱的问题, 以三峡库区童家坪滑坡滑带土为研究对象, 采用ARS-E2环剪仪开展了不同剪切速率下的剪切试验, 研究了等速剪切、加速剪切以及减速剪切作用下滑带土强度变化特征。试验结果表明: 滑带土试样在恒定的低速剪切条件下更容易得到稳定的残余强度, 并且达到峰值强度后易出现"应变软化"现象; 在相同剪切应力条件下, 滑带土加速环剪和减速环剪的剪应力变化趋势基本一致, 与法向应力均呈正相关关系; 剪切速率的变化会显著影响滑带土峰值黏聚力的大小。研究成果揭示了不同环剪条件下滑带土力学特性, 可以为揭示库岸堆积层滑坡变形破坏的力学机制提供理论依据。 相似文献
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为评估美国地球物理流体动力学实验室(Geophysical Fluid Dynamics Laboratory,GFDL)模式CM3、ESM2M和ESM2G对太平洋海表面温度的年际和年代际变率的模拟能力,本文利用GFDL历史试验模拟结果和美国海洋大气局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)提供的扩展重建的海表温度(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature,ERSST)资料,比较模式模拟和观测的厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o-Southern Oscillation,ENSO)和太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)的时空分布、周期及可预报性等。结果表明:三个模式均可以较好地模拟太平洋主要年际信号ENSO和年代际信号PDO,ESM2G对ENSO的模拟最好,CM3对PDO的模拟与观测更为接近。研究结果为进一步利用模式探讨ENSO和PDO的物理机制提供可能的参考。 相似文献
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