Landslide susceptibility zonation method based on C5.0 decision tree and K-means cluster algorithms to improve the efficiency of risk management

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.     

Liquid bridge contribution to shear behavior of unsaturated soil: modeling and application to a micromechanics model

Acta Geotechnica - Liquid bridges in unsaturated soils attach to grain contacts and contribute to strengthening microscopic bonding forces, which leads to macroscopic high strength and stiffness...     

湖北省山区与平原雷电分布及其参数特征

为进一步了解山区与平原雷电参数分布特征及其差异,为山区和平原地区雷电防护工程设计和雷击风险评估提供参考,根据湖北省ADTD地闪定位系统2006年12月至2016年12月监测的资料,采用数理统计方法,对山区和平原地区的地闪频次、极性、雷电流幅值和波头陡度等参数分布特征进行了对比研究。结果表明:①山区地闪密度略高于平原地区,平原正地闪百分比稍高于山区,近10年的正地闪百分比呈上升趋势。②正地闪平均强度山区比平原大1.16kA,负地闪平均强度山区比平原小3.67kA,平原总地闪平均强度比山区大3.46kA。③总地闪小雷电流幅值(I≤30kA)概率山区比平原大8.9%,大雷电流幅值(I100kA)概率平原比山区大0.6%。④山区正地闪平均陡度分别比负、总地闪平均陡度大2.44kA/μs和2.31kA/μs,平原正、负、总地闪平均陡度分别比山区大3.41kA/μs、5.77kA/μs和5.64kA/μs。可以得出,山区小雷电流绕击率大于平原,正地闪雷电感应的危害大于负地闪和总地闪;平原地区大雷电流反击率比山区大,雷电感应的危害大于山区。     

气候变化对长江上游径流影响预估

利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中5个气候模式在3种典型浓度路径(RCPs)下的预估结果驱动SWAT水文模型,预估了21世纪气候变化对长江上游年径流量、季节分配以及极端径流的影响。结果表明：预估的长江上游平均气温呈显著上升趋势,21世纪末较当前(1986—2005年)升高1.5~5.5℃,降水总体呈增加趋势,在21世纪30年代后高于当前气候平均值,21世纪末相对于当前增加5%~15%。流域内气候变化存在明显空间差异,金沙江和岷沱江流域气温升高和降水增加幅度均大于流域平均值。预估的长江上游年径流量及各月平均径流均有增加趋势,在21世纪30年代后高于当前多年平均值,21世纪中期增加4%~8%,21世纪末增加10%~15%。预估的径流年内分布的均匀性有所增加,但年际变化明显增大,极端旱涝事件的频率和强度明显增加。预估的各子流域径流变化对气候变化的响应也存在差异,金沙江和岷沱江流域年径流量、年际变化和年内分布变化小,对气候变化的响应表现为低敏感;嘉陵江流域、乌江流域和长江上游干流径流增加幅度大,同时极端丰枯出现的频率和程度增加显著,是气候变化响应的敏感区域。     

淮河流域(河南段)连续性暴雨天气分型及环流背景

利用19812016年68月河南省淮河流域64个国家自动观测站逐日2020时日降水量资料、常规高空探测和地面观测资料等对淮河流域连续性暴雨时间分布特征、影响系统等进行分析和天气分型,结果表明:1)36年淮河流域共发生45次连续性暴雨,2000年的最多,19982008年是高发期,近10年较少,年出现次数无明显减少趋势,存在2~4年和4~6年两个周期;7月连续性暴雨次数最多,6月的最少,旬分布呈正态分布;最长连续时间5天,连续2天的最多。2)影响系统主要有切变线和高低空急流,高空急流在方向转换的过程中,降水有24h左右的减弱期,低空急流有明显的日变化特征,夜间加强,白天减弱。3)连续性暴雨按照500hPa影响系统,分为低槽型、副高边缘型、西北低涡型三类。4)以不同类型的3次典型连续性暴雨为例,从大尺度环流背景、高度距平场、水汽输送、高低空急流等方面探讨了连续性暴雨的维持成因,3次连续性暴雨的发生与异常的500hPa大气环流、高低空急流、切变线和持续偏强的水汽输送等有关。     

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。     

1960—2017年沈阳地区春播期降水变化特征

基于1960—2017年沈阳市5个气象观测站4—5月降水量资料,采用线性趋势法和累积距平分析了沈阳市春播期(4—5月)降水量演变特征,并分析首场透雨及最大连续无有效降水日数演变特征及对春播期降水量影响,对春播期降水量资源变化特征进行相关分析。结果表明:近58a沈阳春播期降水量整体呈现弱的增加趋势,平均每10a增加3.1mm,2004年开始降水量迅速增加,且波动性较大,降水量异常偏多或偏少年份较多,易诱发春旱春涝事件。春播期首场透雨出现日期平均每10a偏晚0.051d,首场透雨日期偏晚,将导致春播期前期雨水条件不足,引起土壤干旱,不利于春播开展。最大连续无有效降水日数呈波动性增加趋势,平均每10a增加0.56d,对4月降水量影响较大,虽然春播期降水资源总量增加,但存在降水资源时间分配不均的问题,且长时间无有效降水事件频发,将导致春播期干旱灾害事件发生风险加大,导致适播期延后。     

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。     

浙江省涂膜柑橘贮藏期烂果风险区划及历史变化特征

为了了解浙江省涂膜柑橘贮藏期烂果风险的时空分布规律及其近60年的变化特征,利用1961—2016年常规站日气象观测资料,以涂膜柑橘贮藏腐烂阈值及各时段发生的频率为区划指标,采用距离权重反比法(IDW,Inverse Distance Weighted),开展了柑橘贮藏期烂果时间阈值风险区划,并分析了它的年代际变化。结果表明:2006年以后,浙江涂膜柑橘贮藏期烂果出现的时间越来越早,且从西南地区到东北地区柑橘贮藏期烂果出现时间逐渐推迟。最晚时间西南部地区在3月上旬,中西部地区和沿海南部地区在3月中旬,其他地区在3月下旬。21世纪10年代前6年与20世纪60年代相比较,丽水涂膜柑橘贮藏最早烂果时间从3月第1候提前到2月第4候,而最晚时间从4月第4候提前到第1候。区划结果将为橘农合理安排柑橘贮存、及时进行贩销提供参考和科学依据,从而减少对柑橘贮藏品质的影响。     

青藏高原中东部夏季极端降水年代际变化特征

基于中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集得到的均一化降水序列,计算了夏季极端降水指数,分析青藏高原中东部1961—2014年夏季极端降水年代际变化趋势。结果表明:青藏高原中东部地区夏季降水量占全年总降水的50%以上,且夏季降水的变化趋势存在区域性差异,北部站点主要为增加趋势,南部增加和减少趋势的站点相当。夏季极端降水除西藏东部主要为减少趋势外,其他地区主要为增加趋势,且极强降水量的年代际变化趋势显著。大部分夏季极端降水指数的变化趋势在1970s发生转折,在此之前表现为减少的趋势,之后为增加趋势。通过Mann-Kendall趋势检验,在2000年之后强降水量和极强降水量出现突变。