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Zhao-yinWang D.E.Walling 《国际泥沙研究》2004,19(4):321-323
The World Association for Sedimentation and Erosion Research, the name of which has been abbreviated to WASER, was inaugurated on 19 Oct. 2004 during the 9^th International Symposium on River Sedimentation in Yichang, China. Dr. Des Walling, the President of the new Association, 相似文献
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华南地区崩岗侵蚀灾害及其防治 总被引:9,自引:0,他引:9
刘瑞华 《水文地质工程地质》2004,31(4):54-57
根据区域调查和定位研究资料,介绍了华南地区崩岗侵蚀及其灾害特点,概述了崩岗的形成、发育规律及其演变过程,分析了崩岗侵蚀及其灾害的影响因素。提出进行崩岗灾害防治时,应在水土保持传统方法基础上,整合水文地质学和工程地质学及其它相关学科理论,应用GIS技术对崩岗侵蚀进行科学监测和管理,为坡地利用和环境整治以及灾害防治提供依据。 相似文献
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在核废料处置库安全使用的设计年限(数万年至数十万年)内,膨润土遇水侵蚀,导致缓冲/回填层致密性降低、渗透性增加,危及核废料处置库安全。膨润土侵蚀是以膨润土凝胶形式迁移,膨润土凝胶的屈服强度就是侵蚀的临界剪切应力。膨润土凝胶颗粒之间的联结靠颗粒间的长程作用,即van der Waals力,颗粒间的联结作用取决于凝胶的结构。本文基于膨润土凝胶结构的分形模型,假设凝胶的屈服强度等于冲刷面上单位面积的van der Waals力的总和,导出了膨润土凝胶的屈服强度(σy)的表达式,表示为凝胶的固体体积率(φs)的幂函数,即σy=σy0φsm,幂函数的指数是凝胶结构分维的函数。膨润土凝胶的屈服强度理论得到了试验数据的验证。 相似文献
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泥石流运动过程伴随着剧烈的侵蚀,导致其洪峰流量增加、规模增大、破坏性增强。本文通过对2016年8月12日北京市密云区龙潭沟景区曹庄子沟泥石流为例,通过野外调查和地形扫描分析了该场泥石流的动力侵蚀过程。结果表明:激发该场泥石流的降雨重现期达到20年一遇,为典型短历时、高强度降雨;泥石流体中缺乏粘性颗粒,主要以砂粒为主,但容重达到粘性泥石流标准,为典型高容重、低粘度泥石流体。泥石流侵蚀作用一开始并不剧烈,但随着泥石流运动,这种侵蚀作用增强,导致沟道侵蚀深度增加;沟道中弯道处和地形急变段受到泥石流侵蚀作用最为剧烈,尤其是地形急变段对泥石流的侵蚀作用具有加强效应;侵蚀率与流速同步变化,并且与泥石流体所产生的剪切力呈正相关关系。林木能够降低泥石流流速,消耗泥石流动能,进而减小泥石流破坏性。由于天然条件下的泥石流侵蚀过程研究较少,本文中侵蚀率与地形变化的关系以及泥石流体剪切力的正相关关系为泥石流防治规划设计和该类泥石流的预测预报提供了案例和思路。 相似文献
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地形是影响土壤侵蚀的重要因子, 分布式土壤侵蚀学坡长是地形因子的重要参数。坡长与土壤侵蚀过程相适应, 在一定条件下停止累计而截断。坡度变化是坡长提取的截断条件之一, 但坡度变化对提取结果的影响研究还不够深入。以数学曲面和黄土高原县南沟流域的数字高程模型作为数据源, 使用LS_TOOL方法提取坡长, 并对坡度变化引起的坡长截断结果进行对比和主成分分析。结果表明, 下坡坡度减小幅度越大, 坡度截断效果越明显; 坡度小于2.86°的截断参数R1和坡度大于或等于2.86°的截断参数R2与坡长最大值和坡长平均值均正相关; 在黄土高原地区, 陡坡、沟道较多, 相对R2的影响, R1对坡长的影响较小。坡度变化的截断设置在R1>0.7, R2>0.5时, 坡长变化较明显, 建议黄土高原地区侵蚀坡长的坡度截断设置值为R1=0.7, R2=0.5。 相似文献
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波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。 相似文献
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