三峡库区重庆段塌岸预测研究

三峡水库蓄水将会引起库区两岸变形再造,为了研究重庆段库岸塌岸变形,通过对重庆段重点库岸段的详细地质调查,总结出重庆库岸段存在如下三种主要的塌岸模式:冲蚀磨蚀型、坍(崩)塌型、滑移型;其中冲蚀磨蚀型约占调查总长的54%,坍(崩)塌型约占42%,滑移型仅占4%左右。在调查的基础上,针对不同的库岸塌岸模式和岸坡结构,采用不同的塌岸预测方法和预测参数开展了重庆段重点库岸段的塌岸预测,得出重庆段80%的库岸再造范围在20 m以内,而再造变形范围大于20 m的库岸段大多表现为滑移型。以上为重庆段库岸塌岸的防治措施提供了理论依据。     

泸定Ms 6.8地震诱发滑坡应急评价研究

2022-09-05,四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震。地震在山区诱发了大量的地质灾害,造成了严重的人员伤亡。快速准确地获取地震诱发地质灾害的空间分布范围对震后应急决策和救援抢险至关重要。基于全球同震滑坡数据库与深度学习算法,构建了地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测模型,在震后2 h内获取了泸定地震诱发地质灾害的预测结果。通过震后无人机与卫星遥感影像,采用机器学习与深度学习算法实现了震后大范围地质灾害的智能识别,共解译地震诱发滑坡3 633处,总面积13.78 km2。利用遥感解译的泸定地震滑坡数据,对地震诱发地质灾害预测模型进行了优化,获得了震区范围更广、准确性更高的同震滑坡预测结果。结果表明,同震滑坡预测模型能够快速获取震后地质灾害的空间分布情况,填补震后遥感影像获取前的空窗期,为灾后应急救援提供支撑;基于无人机与卫星遥感影像的智能识别技术是快速获取大范围地质灾害信息的有效手段。所取得的研究成果在泸定地震震后应急救援工作中发挥了重要作用。     

泸定Ms 6.8地震对海螺沟冰川的影响应急分析

2022-09-05四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震,震中距离海螺沟冰川约10 km,海螺沟冰川受此次地震影响如何,受到社会广泛关切。利用多时相Landsat 8和Sentinel-2光学卫星影像,基于归一化雪覆盖指数对海螺沟冰川面积进行监测,并利用Sentinel-1雷达卫星影像,基于像素偏移追踪技术对海螺沟地震前和震中位移进行监测。结果表明,2016―2022年海螺沟冰川8月份面积呈波动变化趋势,与日平均最高气温具有负相关性,冰川运动速度与地形坡度和日平均最高气温具有正相关性。泸定地震未造成海螺沟冰川运动速度大范围显著增大,但对冰瀑布前缘区域扰动明显。震后冰崩直接致灾可能性较小,但增加了泥石流致灾风险。     

点云与数字图像数据融合的斜坡变形裂缝自动检测

地表裂缝作为斜坡变形的前兆特征之一,能够对地质灾害早期识别、运动失稳特征确定提供预报信息。受地形条件影响,人工排查效率低,使用单一遥感数据识别也难以解决复杂背景下裂缝的尺寸效应及噪点滤波问题。为了高效采集变形斜坡地表裂缝分布位置及几何信息,采用以无人机仿地飞行获取的点云及数字正射影像图作为数据源。首先,利用分别以点云粗糙度、坡度、离散度、数字图像像素梯度、灰度值和RGB(red green blue)值作为特征的6种算法模型实现斜坡裂缝的初步识别,进行不同模型的受试者工作特征曲线检验并确定分割阈值;其次,通过形态修复、基于密度聚类算法索引的裂缝方向、长度、频数3种滤波算法对初始提取结果进行背景噪点处理,在最小程度造成裂缝失真情况下能够最高去除82.7%的噪点;然后,采用二分类模型评价指标分析6种滤波后裂缝提取结果的优劣性,并针对裂缝尺寸效应获得数据融合后的最优检测模型（F1=0.835 0）;最后,基于裂缝骨架及轮廓自动计算了数量、长度、宽度、方向、离散度、裂纹密度6个定量化特征指标。结果表明,采用多维数据融合能够解决地表裂缝识别的空间尺度效应,以裂缝单元索引的滤波处理方式能够适用于大...     

用神经网络理论预测水库诱发地震

本文运用神经网络理论中改进的ＢＰ算法对水库诱发地震进行了研究，并根据不同的资料和不同的诱震因素，建立了两个水库诱发地震震级预测的神经网络模型。研究结果表明，与一般统计学相比，用神经网络理论预测水库诱发地震具有更高的精度。     

地质灾害危险性评价系统的实现

该文介绍了基于MAPGIS的区域斜坡地质灾害危险性评价系统 (GHGIS)的结构和功能 ,以及进行二次开发的总体思路 ,阐述了基于MAPGIS开发GHGIS系统中各项功能的方法和有关问题。在GHGIS系统中 ,GIS提供前、后处理功能支持 ,与评价分析模型相对独立 ,这为扩充评价分析模型提供了极大的灵活性。     

刺参体壁脂肪酸组成的季节变化分析

对不同季节刺参(Apostichopus japonicus)体壁的脂肪酸组成进行了分析.结果表明刺参体壁的脂肪酸组成和相对质量分数具有明显的季节变化.在秋季和冬季,多不饱和脂肪酸(PUFA)的相对质量分数最高,其次是单不饱和脂肪酸(MUFA),饱和脂肪酸(SFA)的相对质量分数最低;春季MUFA的相对质量分数最高,其次是PUFA和SFA;夏季MUFA的相对质量分数最高,其次是SFA,PUFA的相对质量分数最低.在所有季节,相对质量分数最高的SFA和MUFA分别是16:0和16:1n-7,相对质量分数较高的PUFA是20:5n-3,20:4n-6和22:6n-3.n-3PUFA与n-6PUFA相对质量分数比值在1.87～2.42之间,冬季和春季显著高于夏季和秋季(P<0.05).     

基于人工免疫算法的数据压缩技术在滑坡异常提取中的应用研究

滑坡异常信息提取对滑坡预测预报至关重要。以四川丹巴滑坡为例，应用人工免疫算法对滑坡镜2、镜6和镜9的位移监测数据进行压缩，分别获得最优压缩率为0．821，0．819，0．829，保真度为0．95。并在置信水平为0．95的条件下，对压缩后数据进行异常提取，分别获得了3个监测点的4个异常信息。这些异常信息所反映的滑坡变形发展演化规律与滑坡声发射等其他监测信息所反映的规律基本保持一致，说明应用人工免疫算法对滑坡位移监测数据进行压缩处理可以在保持原有数据的特性与规律的同时，有效除去监测数据中的冗余与不相关信息，增加有效数据密度，有利于准确提取滑坡异常信息。     

非线性科学理论在地质灾害评价预测中的应用--地质灾害系统分析原理

将现代非线性科学理论与传统的地质灾害评价预测理论有机结合,提出了１０条地质灾害系统分析原理,同时对地质灾害的评价及预测提出了一系列的新思想、新观点和新认识。     

滑坡实时监测预警模型调度算法优化研究

监测预警是地质灾害防灾减灾的重要手段.在滑坡实时监测预警中,预警模型的调度算法直接关系到预警的成功与否.传统的做法是根据一定时间间隔启动预警服务,这种方法易于实现,但受到预警时间间隔的影响,其预警结论及处置建议的发布存在一定的延迟,无法达到真正的实时预警.如何通过预警模型和实时监测数据快速得到预警等级,如何控制好预警信...