地表糙度与水力糙率系数的关系

通过室内人工模拟降雨实验，初步探讨了地表糙度与水力糙率系数间的关系，得出了两者表征阻力特征相一致的阈值为0．979，并回归得到小于该值求算地表糙度的计算模型Y=2．4234e^0.3005ln(x），R=0．769，其中Y为地表糙度；X为曼宁糙率系数。     

坡面动力侵蚀过程的实验研究进展

本文首先总结了坡面流及坡面动力侵蚀过程的实验设备、技术手段及实验内容方面的进展,然后全面探讨了坡面侵蚀实验方面的国内外研究最新进展,最后作者分析了实验研究方面存在的问题,并提出了前景展望。     

坡面土壤侵蚀临界坡度问题的理论与实验研究

本文首先在分析坡度对坡面流及坡面侵蚀的基础上,运用能量法及泥沙运动力学两种方法从不同理论角度探讨了坡面土壤侵蚀临界坡度问题;其次,通过室内外实验观测资料,结合与其他学者观点的比较分析,最后得出结论：坡面侵蚀以溅蚀为主时,临界坡度应小于２２°;以面蚀为主时,临界坡度为２２°～２６°左右;以沟蚀为主时,临界坡度会超过３０°;若以重力侵蚀为主,临界坡度可能会更大。     

北京地区坡面径流计算模型的比较研究

利用北京市西南山区房山蒲洼两个坡耕地小区30场降雨径流资料和密云石匣示范区休闲地试验小区13场降雨径流资料，对Chu修正的Mein-Larson-Green-Ampt(GAML)、Phillip、Horton和SCS径流曲线数法4种径流计算公式进行了对比。结果表明：GAML和Phillip计算结果的模型确定性系数较高，Horton入渗曲线和SCS曲线数的计算结果模型确定性系数偏低。根据模型参数的易获得性，建议在北京山区，在有降雨过程资料时，使用Chu修正的GAML入渗曲线进行径流计算；若无降雨过程资料可用SCS径流曲线数进行径计算。本研究结果可用于北京地区径流量预报和水土资源评价。     

河道糙率系数变化对全新世古洪水流量计算的影响研究

洪水流量计算中河道糙率是一个重要的灵敏度参数。以汉江上游郧县尚家河台地前沿记录的四期古洪水流量计算为例,研究河道糙率系数在比降-面积法和HEC-RAS模型中对古洪水流量计算结果的影响。结果表明：其他水文参数一定时,河道糙率系数以±15%变幅,比降-面积法重建的古洪水流量变幅在-13.04%～17.65%,HEC-RAS模型计算的流量变幅在-4.32%～4.57%;若河道糙率系数以±25%变幅,比降-面积法和HEC-RAS模型计算的流量变幅分别为-20%～33.33%和-7.79%～9.18%,说明采用HEC-RAS模型重建古洪水流量,可减少河道糙率系数对计算结果的影响,使古洪水流量计算结果更为可靠。此外,假定其他参数不变,主河槽和左、右岸糙率系数依次变幅±25%,主河槽糙率系数变化对流量计算结果影响最大,说明洪水流量计算时应准确选取主河槽的糙率系数。该结果对水利工程建设具有重要的现实意义。     

用坡面增量系数进行区域地势评价的尝试--以江西省泰和县为例

选择山地、丘陵、河谷平原等层状地形构造特征突出的江西省泰和县为例,基于Arc/Info和Arcview等GIS软件的空间分析功能,使用25 m×25m的DEM数据源建立了数字坡度模型,并与乡级行政区划图进行叠加分析,计算出以乡(镇)为单位的地表坡面面积增量.进而根据坡地的坡度越陡其地表面积增量越大的原理,将坡面面积增量与其投影面积的比定义为坡面增量系数(Increment Coefficient if Slope Area,ICSA),以ICSA为量化指标,探讨了区域地势评价的方法.     

坡面地表下的风场的风洞实验与数值模拟

 针对传统近地层风沙流的理论与数值模拟研究以及风洞实验大多是基于理想条件（平坦床面、定常风速）,而实际风沙运动通常发生在复杂环境下（如复杂地形、湍流结构风场等）,沙漠最基本的地貌形态如沙丘、沙波纹等迎风面坡度对颗粒起动和输沙率影响很大。基于此,应用相位多普勒粒子分析仪（PDPA）对坡面近地表风场进行测量,得到迎风坡及背风坡的风场特性,并且采用SIMPLE算法对坡面风场进行了数值模拟。通过对数值模拟及风洞实验结果进行对比分析后,发现数值模型不仅能够有效地模拟风洞实验中坡面地表的风场特性,而且能够较为直观全面的展现迎风坡面、特别是背风坡面的风场结构特性。     

坡面泥石流发生的坡度阀值研究

对重庆市北碚区的21个坡面泥石流的实地调查表明,坡度对坡面泥石流发生具有重要的控制性作用。在对坡面泥石流流域大量原始坡度进行统计分析后发现,各坡面泥石流的坡度服从正态分布规律。根据这一分布规律,将本区坡面泥石流发生的坡度阀值确定为三类。文章从定量的角度阐述了坡度阀值与坡面泥石流发生的关系,为生态脆弱区的划分、工程建设、防灾减灾和政府决策提供服务。     

坡面流与坡面侵蚀动力过程研究的最新进展*

在回顾了坡面流及坡面侵蚀过程研究的简史与现状的基础之上,全面总结了坡面流形成机理及其模式、坡面流水动力学特性、坡面侵蚀动力过程及其侵蚀产沙模型诸方面研究的最新进展,并对坡面流各要素分析及坡面小侵蚀陡坎的形成等进行了一些探讨。最后,提出了坡面流及坡面侵蚀过程研究中存在的主要问题及未来展望。     

“红壤坡面侵蚀与水土流失防治”的实验与探索

一、实验活动的背景 我国红壤丘陵区水土流失严重,对区域的地貌、植被、水文和人类活动（农业、工业、交通等）产生了重大影响。学校所在地区江西省景德镇市,为我国亚热带红壤丘陵区的典型地区,水热资源丰富,年降水量超过1200毫米,但分配不均;加之长期以来土地资源不合理的开发与利用,水土流失严重。高一必修1教材有一实验活动“如何保持土壤不被冲刷”,本文为教师指导学生针对实验目的,自行设计红壤坡面水土流失与水土流失防治的实验活动,探索分析坡形、坡度、地表覆盖物、工程措施等地理要素对红壤丘陵水土流失的差异影响。     

黄土丘陵沟壑区坡面产流能力及影响因素研究

坡面是黄土高原土壤侵蚀的重要来源,本文以团山沟流域的7个径流场9年的降雨－径流事件,对不同坡面和降雨特征下径流系数随坡面的变化进行了研究。结果表明,研究区存在降雨强度大、持续时间短的A型雨、降雨强度小持续时间长的C型雨以及居于二者之间的B型雨。不同雨型下坡面产流能力大小为A型雨>B型雨>C型雨,而产流尺度效应则为C型雨>B型雨>A型雨。坡度一定,A型雨下随着坡面长度增加产流能力先增加后减小,径流系数峰值出现在坡长为40m的坡面上,B型和C型雨坡面产流能力随坡面长度的增加而增加;坡长一定,峁坡区坡面产流能力随着坡度的增加而增加;A型雨下沟坡产流能力最小,而在B型和C型雨下,坡面产流能力相对有所提高。     

不同坡面植被空间布局对坡沟系统产流产沙影响的实验

植被在有效控制水土流失、改善生态环境中具有重要作用。为探讨坡面不同植被覆盖度、不同植被空间布局对坡沟系统侵蚀产沙的影响,以4 m长坡面(坡度为20°)和3 m长沟坡(坡度为50°)组成的坡沟系统为研究对象,采用不同放水流量(3.2 L/min、5.2 L/min)的放水冲刷实验,研究了不同放水流量、不同植被覆盖度、不同植被布设部位对坡-沟系统及沟坡侵蚀产沙的影响。结果表明,在实验条件下,不同植被布设部位在相同放水流量、相同植被覆盖度条件下对坡沟系统侵蚀产沙有明显影响,而对产流量无明显影响;沟坡部分侵蚀产沙量不随坡面植被覆盖度的增大而减小,相反呈增大趋势。说明在实验条件下,对坡沟系统而言,仅在坡面部分布设植被,尽管能在一定程度上减少坡沟系统侵蚀产沙,但并不能有效减小沟坡部分的侵蚀产沙,甚至引起沟坡部分侵蚀产沙的增大。因此,水土流失治理过程中采取有效措施进行坡沟兼治将是减少水土流失的有效手段。     

Landslide susceptibility mapping based on Support Vector Machine: A case study on natural slopes of Hong Kong, China

The Support Vector Machine (SVM) is an increasingly popular learning procedure based on statistical learning theory, and involves a training phase in which the model is trained by a training dataset of associated input and target output values. The trained model is then used to evaluate a separate set of testing data. There are two main ideas underlying the SVM for discriminant-type problems. The first is an optimum linear separating hyperplane that separates the data patterns. The second is the use of kernel functions to convert the original non-linear data patterns into the format that is linearly separable in a high-dimensional feature space. In this paper, an overview of the SVM, both one-class and two-class SVM methods, is first presented followed by its use in landslide susceptibility mapping. A study area was selected from the natural terrain of Hong Kong, and slope angle, slope aspect, elevation, profile curvature of slope, lithology, vegetation cover and topographic wetness index (TWI) were used as environmental parameters which influence the occurrence of landslides. One-class and two-class SVM models were trained and then used to map landslide susceptibility respectively. The resulting susceptibility maps obtained by the methods were compared to that obtained by the logistic regression (LR) method. It is concluded that two-class SVM possesses better prediction efficiency than logistic regression and one-class SVM. However, one-class SVM, which only requires failed cases, has an advantage over the other two methods as only “failed” case information is usually available in landslide susceptibility mapping.