免共振沉桩过程对地表振动影响的FLAC3D数值模拟

为研究免共振沉桩过程对地表振动影响,采用密度放大法以消除模型桩弹性模量过大对计算效率的影响,在有限差分软件FLAC^3D中建立了相应的连续振动沉桩模型,并和文献中的现场测试结果进行了比较,分析了激振力幅值和振动频率这两个施工参数对地表振动响应的影响。结果表明：密度放大法可有效提高数值模拟的计算效率,模拟沉桩7.0倍桩径（4.9 m）所需计算时间约为12.0 h,数值结果较好地模拟了现场测试中免共振沉桩的地表振动影响;激振力幅值和振动频率均主要对近场（水平距离为5.0倍桩径范围内）的地表振动有明显影响;临界沉桩深度与地表振动影响峰值相对应,该深度随水平距离先增大后趋于稳定;激振力幅值对临界沉桩深度的改变不明显,振动频率对远场临界沉桩深度则有较明显影响。     

普朗斑岩型铜矿床成矿元素多重分形特征及其矿化强度指示

成矿元素品位的变化受控于长期地质作用过程,具有较强的非线性特征,定量刻画其变化特征有助于深入理解成矿过程,并为找矿预测提供理论依据。运用多重分形去趋势移动均值（MFDMA） 法,分析云南普朗斑岩型铜矿床4号勘探线钻孔Cu元素品位的多重分形特征及其对矿化强度的指示意义。结果显示：所有钻孔Cu元素品位具有多重分形特征,且不同矿化等级的元素分布存在局部奇异性差异,多重分形强度随矿化强度等级减弱而增加;这些特征指示在钾硅化带—带内侧强矿化钻孔的高品位相对聚集,而带外侧角岩化—青磐岩化带的高品位相对分散;通过数据随机重排技术推测Cu品位多重分形结构奇异性差异是由其分布概率密度和长相关性共同作用引起,后者的作用贡献大于前者。     

基于欧拉反褶积法的无人机航磁找矿应用

无人机航磁测量以其高效、安全、低成本等优点逐渐应用到中小面积大比例尺资源勘探领域。本文针对安徽芜湖市三山区22 km²区域构造刻画和找矿前景预测,开展1∶20 000高精度无人机航磁测量工作;推导了欧拉反演求解过程,并分析对比构造指数选取,使用构造指数为0的欧拉反褶积对航磁数据进行反演求解,获得地下磁异常体构造边界解集信息;将其应用到研究区域航磁数据反演,根据反演得到的边界位置和深度信息圈定了18处断裂,并结合异常特征给出了8.7 km²岩浆岩分布区,根据宁芜区域铁矿成矿特点,圈定岩浆分布区及边界为成矿详查区。     

九寨沟“8.8”地震背景下火花海钙华坝体无损探测分析

为研究震后九寨沟钙华景区的溶洞、裂隙、暗流等地质特性,丰富钙华景区岩溶洞穴无损探测技术,探讨了多物探技术在多孔疏松钙华地区作业的可靠性。首次运用地质雷达法及高密度电法相结合的无损探测技术,在九寨沟景区火花海特定区域进行了现场勘查和无损探测试验。结合对比两种无损探测成果与测区内出露地质剖面3组勘探数据,结果发现:高密度电法与地质雷达法相结合,两者能优劣互补,相互佐证,在解决钙华区域浅部溶洞、暗流、裂隙等工作中,对探测目标体具有极高的识别度。两种方法探测数据与震后出露剖面地质特征保持极高的一致性,验证了两种无损检测方法在多孔疏松介质条件下数据的真实可靠性,解决了多物探技术在多孔疏松介质地区施工的疑点和难点,丰富了工程物探领域技术。      

基于地学规律的科尔沁沙地土地整治与生态修复规划方法

内蒙古科尔沁沙地历史上曾是科尔沁大草原,现在是农牧交错区,该区的土地利用关系到生态安全、国家粮食安全和农民生计。该区域“坨甸相间”地貌特点造成不同地形部位土壤含水量存在差异,降水量年际变化大。通过卫星影像数据解译出土地利用/覆被类型图与土壤图进行叠加,获得了显性沙地和隐性沙地数量与分布信息。首先保留耕地以外的其他地类,再利用卫星影像数据反映不同降水年型耕地的归一化植被指数(NDVI),将偏欠水年NDVI低于平均值的耕地退耕还草,消除这些耕地的冬春沙化风险,以进行土地利用布局调整。这种直接利用遥感数据获取土地利用/覆被类型和耕地的NDVI进行土地利用空间布局调整的方法,十分简单实用。本文还根据地貌和沙地降水入渗快的特点,提出了与高标准农田建设模式不同但与区域地理环境相吻合的农田整治模式,即利用自然沙丘作为区域风沙防护工程,土地开发不做大平整,不修建灌溉系统,发展雨养农业。以上根据区域地理环境条件进行土地利用布局和确定农田开发建设模式,可将农业生产与荒漠化防治和谐结合在一起,实现土地可持续利用。     

Spatial landslide susceptibility assessment using machine learning techniques assisted by additional data created with generative adversarial networks

In recent years,landslide susceptibility mapping has substantially improved with advances in machine learning.However,there are still challenges remain in landslide mapping due to the availability of limited inventory data.In this paper,a novel method that improves the performance of machine learning techniques is presented.The proposed method creates synthetic inventory data using Generative Adversarial Networks(GANs)for improving the prediction of landslides.In this research,landslide inventory data of 156 landslide locations were identified in Cameron Highlands,Malaysia,taken from previous projects the authors worked on.Elevation,slope,aspect,plan curvature,profile curvature,total curvature,lithology,land use and land cover(LULC),distance to the road,distance to the river,stream power index(SPI),sediment transport index(STI),terrain roughness index(TRI),topographic wetness index(TWI)and vegetation density are geo-environmental factors considered in this study based on suggestions from previous works on Cameron Highlands.To show the capability of GANs in improving landslide prediction models,this study tests the proposed GAN model with benchmark models namely Artificial Neural Network(ANN),Support Vector Machine(SVM),Decision Trees(DT),Random Forest(RF)and Bagging ensemble models with ANN and SVM models.These models were validated using the area under the receiver operating characteristic curve(AUROC).The DT,RF,SVM,ANN and Bagging ensemble could achieve the AUROC values of(0.90,0.94,0.86,0.69 and 0.82)for the training;and the AUROC of(0.76,0.81,0.85,0.72 and 0.75)for the test,subsequently.When using additional samples,the same models achieved the AUROC values of(0.92,0.94,0.88,0.75 and 0.84)for the training and(0.78,0.82,0.82,0.78 and 0.80)for the test,respectively.Using the additional samples improved the test accuracy of all the models except SVM.As a result,in data-scarce environments,this research showed that utilizing GANs to generate supplementary samples is promising because it can improve the predictive capability of common landslide prediction models.     

A novel index to evaluate discretization methods:A case study of flood susceptibility assessment based on random forest

The selection of a suitable discretization method(DM)to discretize spatially continuous variables(SCVs)is critical in ML-based natural hazard susceptibility assessment.However,few studies start to consider the influence due to the selected DMs and how to efficiently select a suitable DM for each SCV.These issues were well addressed in this study.The information loss rate(ILR),an index based on the informa-tion entropy,seems can be used to select optimal DM for each SCV.However,the ILR fails to show the actual influence of discretization because such index only considers the total amount of information of the discretized variables departing from the original SCV.Facing this issue,we propose an index,infor-mation change rate(ICR),that focuses on the changed amount of information due to the discretization based on each cell,enabling the identification of the optimal DM.We develop a case study with Random Forest(training/testing ratio of 7:3)to assess flood susceptibility in Wanan County,China.The area under the curve-based and susceptibility maps-based approaches were presented to compare the ILR and ICR.The results show the ICR-based optimal DMs are more rational than the ILR-based ones in both cases.Moreover,we observed the ILR values are unnaturally small(＜1％),whereas the ICR values are obviously more in line with general recognition(usually 10％-30％).The above results all demonstrate the superiority of the ICR.We consider this study fills up the existing research gaps,improving the ML-based natural hazard susceptibility assessments.     

国内外CO2地质封存潜力评价方法研究现状

碳捕集与封存(Carbon Capture and Storage,CCS)技术作为缓解全球气候变暖、减少CO₂排放的有效路径之一,其潜力评估至关重要。目前CCS技术主要包括CO₂强化石油(天然气)开采封存技术、CO₂驱替煤层气封存技术以及咸水层CO₂封存技术3类。各类封存技术利用了不同的封存机制,其潜力评估方法也略有差别。油气藏封存和咸水层封存主要利用了构造圈闭储存、束缚空间储存、溶解储存、矿化储存等封存机制,煤层气封存主要利用了吸附封存机制。国内外学者和机构针对各类封存技术提出了相应的计算方法,依据其计算原理可归纳为4类: 物质平衡封存量计算法、有效容积封存量计算法、溶解机制封存量计算法以及考虑多种捕获机制的综合封存量计算法。通过对各类经典方法及其计算原理进行综述,剖析潜力封存量计算方法的内涵原理和应用场景,分析了CO₂地质封存潜力评价方法在实际应用中面临的问题,有助于提升我国的CCS潜力评价质量。     

卫星地面站雷电直击效应防护设计探讨

卫星地面站雷电防护工程通常采用接闪杆作为天线主体的雷电直击效应防护措施,接闪杆的高度不仅影响其保护范围,而且影响其截闪概率。通过计算年预计雷击次数对截闪概率进行量化分析,结果表明,截闪概率近似与接闪杆高度平方成正比,采用过高的接闪杆将增大地面站遭受雷击电磁脉冲损坏的风险。为优化接闪杆设计,定义了保护体积的概念,并利用折线法与滚球法分别计算了三维立体空间内的保护范围。结果表明:接闪杆的保护范围与高度呈现非线性相关,当接闪杆超过一定高度(折线法超过30m,滚球法超过0.8倍滚球半径)后,对保护范围的影响十分有限;当接闪杆高度低于0.4倍滚球半径时,滚球法保护范围较大,反之则折线法保护范围较大。对接闪杆接闪瞬间周边的磁场强度分析结果表明,无屏蔽环境下地面站电子系统与接闪杆的常规距离远小于两者的理论安全距离,实际工程中难以通过增大接闪杆与卫星地面站的间距消除雷击电磁脉冲危害。为降低这一风险,卫星地面站直击雷防护应优先采用天线自带接闪杆的方式,条件不具备时也应尽量避免采用单支高大接闪杆,可选取适当的计算方法,采用多支较低接闪杆共同防护的方案。     

江西省山地风场风速订正方法研究

利用气象站、探空及NASA再分析资料,对江西省4县山地风场的12座测风塔风速进行订正研究。研究结果表明:测风塔与气象站风速数据相关性较低,相关系数一般远小于0.45;测风塔与探空资料的风速相关系数可达到0.6以上,最高可达到0.8;NASA再分析资料可以作为江西山地风场风速订正参证数据,其与测风塔风速数据相关性较高,相关系数可达到0.54～0.77,大多数测风塔相关系数可达0.7左右。海拔高度小于1000 m的测风塔与NASA 50 m风速的相关系数明显高于其与NASA 850 hPa风速的相关系数,高度为1000—1200 m的测风塔与NASA 50 m风速和与NASA 850 hPa风速的相关系数相差不明显,高度大于1200 m的测风塔与NASA 850 hPa风速的相关系数明显大于其与NASA 50 m风速的相关系数。比值法订正效果略好于线性回归法的,订正后的风功率密度总体偏大。