基于斜率模型的突发型黄土滑坡失稳时间预测

突发型黄土滑坡灾前变形量小,加速阶段历时短,预警预报难度大。为探究该类滑坡失稳时间预测的新途径,降低滑坡造成的经济损失和人员伤亡,以2019年甘肃黑方台地区发生的4起滑坡为研究对象,基于改进的切线角模型确定滑坡变形阶段,提出以改进切线角为指标的简化累计计算方法;采用斜率模型（SLO模型）从滑坡各变形阶段起算进行失稳时间预测,从速度倒数变化趋势、滑坡成灾模式等方面分析预测结果差异。研究发现:（1）斜率模型在突发型黄土滑坡失稳时间预测方面具有一定的可行性,从80°切线角起算得到的预测精度最高;（2）以切线角为划分指标进行简化累计计算能降低数据波动对预测结果的影响,反映预测寿命变化趋势,提高预测精度;（3）速度倒数变化趋势呈“凹”型时提前预测概率大,速度倒数变化趋势呈“凸”型时滞后预测概率大,速度倒数变化趋势呈线性时模型预测精度较高;（4）该模型在黄土滑移崩塌型滑坡中的预测效果要优于静态液化型滑坡。     

The application of stereo-video technology for the assessment on population change of black rockfish Sebastes schlegeli in a vessel reef area in Haizhou Bay,China

The assessment of population structure and abundance of fish assemblages associated with artificial reefs(ARs) is an important aspect of AR management.In the present study,we used a DiveOperated Stereo Video(stereo-DOV) technique to assess the population structure and abundance of Sebastes schlegeli associated with two metallic,and three wooden,vessel reefs in Haizhou Bay during 2012 and2013.The study used video systems to obtain length measurements and estimates of abundance.The size composition of S.schlegeli differed among reefs and individuals around vessel reefs were all adults,with total lengths(TL) of 20 cm.Juvenile fish were encountered by divers in a rocky area near the island away from the vessel reefs.The largest individual S.schlegeli(with the highest TL) among five reefs were found around a metallic vessel reef in both 2012 and 2013.TL of S.schlegeli from all reefs increased by an average of 3.2 cm(P0.05) from 2012 to 2013,with an estimated mean weight increase of 250.4 g(P0.05).The video survey also indicated a decrease in the biomass of schools near two metallic vessels between the years.Stereo-video technology was found to be suitable for rockfish surveys around the reefs.     

强震条件下双面坡变形破坏机理的振动台物理模拟试验研究

5.12汶川地震引发了数以万计的崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害。为了研究双面坡在强震条件下的动力响应规律,本文在大量野外调查的基础上,采用振动台物理模拟试验手段,设计完成了四类11个模型试验,从改变模型的坡度和坡顶宽度、软岩硬岩结合、阶梯状坡形等角度,较系统地研究了双面坡在强震作用下的响应规律。试验结果显示:强震条件下地震水平惯性力是导致边坡破坏的主要原因;在地震情况下边坡变形破坏表现出明显的初动破坏效应;振动过程中双坡具有明显的共剪效应,坡面为阶梯状时其共剪效应更明显;坡体结构为上软下硬时下部硬岩对振动具有一定的放大效应,上硬下软时坡体易整体偏移产生变形破坏。试验结论与实际情况基本符合。     

基于SVM多类分类的滑坡区域危险性评价方法研究

近年来，随着新理论、新技术得发展，提出了许多新模型和方法应用于滑坡区域危险性评价中。支持向量机（support vector machine，SVM）是新一代的学习算法，已有前人利用SVM应用于滑坡灾害预测中。然而大多只是利用了SVM的两分类算法，得到的结果只有稳定不稳定两种．这对滑坡区域评价来说是远远不够的。本文尝试利用SVM的多类分类算法进行滑坡危险性区域评价，取得了较好的结果。     

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。     

某水电站左岸深裂缝对工程荷载下边坡稳定性影响的FLAC3D分析

简要介绍了某水电站下坝址区左岸深部裂缝的发育分布特征，在此基础上，采用FLAC^3D就深裂缝的存在对工程荷载作用下坝基岩体的变形和稳定性状况进行了初步分析和评价，结果表明，尽管左岸边坡中存在深裂缝，但岸坡在工程荷载作用下变形较小，整体稳定性仍较好。     

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。     

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...     

雷达干涉测量对甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变追溯

利用存档光学遥感影像对灾前演变情况进行分析是目前常用的方法,但往往受限于获取时间密度、云量等因素。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升,合成孔径雷达干涉测量（interferometric syntheticaperture radar,InSAR）技术可以为滑坡灾前形变探测提供新的技术途径。基于欧洲空间局哨兵一号（Sentinel-1）雷达卫星数据,同时结合升轨与降轨视线向形变结果提取沿坡向与垂直向二维形变,对2018年7月12日甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变进行追溯分析。时序结果显示,该滑坡自2017年6月起便已经开始缓慢的变形,至滑坡发生前13个月时最大累积形变量达77 mm。结合降雨量数据对比分析,发现该滑坡灾前变形与降雨量变化高度吻合,说明降雨是该滑坡发生的主要诱因之一。该InSAR追溯结果展示了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力,为滑坡诱因分析、防灾减灾乃至滑坡监测预警工作提供了新的思路与参考。     

热带珊瑚礁区红腹海参及绿刺参食物来源分析——脂肪酸标志法

沉积食性海参通过大量摄取沉积物在热带珊瑚礁生态系统中发挥重要的生态功能,但其食物来源组成尚不清楚。本文研究了海南三亚近岸典型珊瑚礁海域红腹海参(Holothuria edulis)及绿刺参(Stichopus chloronotus)脂肪酸组成,利用脂肪酸标志法探讨了夏季和冬季两种海参的食物来源异同。结果表明,红腹海参与绿刺参的脂肪酸组成存在显著种间和季节差异。7月份时,鞭毛藻及原生动物是绿刺参的重要食物来源,而12月份绿刺参的食物来源较为广泛,涵盖鞭毛藻及原生动物、异养细菌褐藻和红藻等。红腹海参7月份的主要食物来源包括褐藻和红藻等,12月份异养细菌和绿藻在红腹海参的食物组成中比例相对较高。研究结果可为揭示红腹海参及绿刺参摄食活动的生态功能提供数据支持。