基于随机分析的滑坡稳定性二元评价方法

对利用随机分析方法建立安全系数与可靠性相耦合的滑坡稳定性二元评价体系进行了探索。利用随机分析方法可确定滑坡安全系数的分布形态,计算出最大可能安全系数下的滑坡破坏概率P_f,用最大可能安全系数和可靠性得出可靠安全系数来评价该滑坡的稳定性。在折减后的安全系数的极限状态中,根据典型的不同最大可能安全系数及相应的临界破坏概率,建立了二元滑坡稳定性分区,用于滑坡稳定性评价。研究实例表明:利用随机分析方法建立这种二元体系是可行的,可以更加精确和客观的对滑坡稳定性做出评价。     

相对局部区域震源参数随机不确定性经验关系研究

在进行未来破坏性地震的强地面运动数值模拟时,震源参数选取的准确性对地震动预测的结果影响很大。震源参数的确定存在很多不确定性因素,既包含随机的不确定性因素,又包含认知的不确定性因素。本文在大量地震事件及文献调研的基础上,运用统计学方法对具备随机不确定性特征的震源参数进行统计研究,以震源参数经验公式的形态建立解释其随机性和不确定性的数学模型。为了研究局部地区震源参数的定标关系特征,获得更加适用于局部地震密集区域,尤其是包含中国大陆地区在内的局部区域的震源参数的经验关系,本文从GCMT地震目录中选取了1 700多个M_W≥5.5的地震事件,运用统计学方法研究地震密集地区的震源参数经验关系,包括震级、地震矩、破裂面积等,增加了相对较大的局部范围内凹凸体的地震样本数量,从统计学角度计算更加适合局部区域的震源参数的经验关系。统计结果表明:局部区域震例获得的震源参数的经验关系与不限区域震例获得的经验关系存在差异,尤其是涉及到断层破裂面积、凹凸体相关参数时差异较大,局部区域内震例获得的震源参数的经验关系将更具有代表性。应用本文获得的相对局部区域的经验公式计算未来破坏性地震的强地面运动所需的震源参数时,获得的地震动预测结果将更能体现目标区域真实的地震动特征,进而提高地震动预测结果的可靠性。      

基于流域单元的地质灾害易发性评价——以西藏昌都市为例

作为在山地地区易发的自然灾种,地质灾害每年都给中国造成严重的经济损失。为揭示阐明典型高山峡谷区地质灾害易发性影响因素,文章以昌都市为研究区例,基于区内孕灾环境的差异,对其进行流域划分,同时选取海拔、坡度、地形起伏度等10个指标构建地质灾害易发性评价指标体系,基于随机森林模型对各流域地质灾害易发性空间分布进行研究。结果表明：（1）昌都市地质灾害类型主要以小型灾害为主,大型灾害分布相对较少但危害巨大,险情等级较高,同时,区域内地质灾害的空间分布具有沿河流与道路呈条带状分布的特征;（2）总体来看,各流域地质灾害的影响因素大致相同,但仍具有一定的差异性,金沙江流域受海拔与道路影响较为突出,澜沧江流域受居民点密度影响较为突出,而怒江流域受道路因素影响较为突出;（3）各流域地质灾害易发性空间分布存在差异,金沙江流域低易发面积占比最大,澜沧江与怒江流域均为中易发面积占比最大;三大流域均以高易发所占比最小,但在全流域内均有分布,且主要分布于人类活动较为强烈、岩性较软等区域。     

基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化

人口空间化是实现人口统计数据与其他环境资源空间数据融合分析的有效途径。本文选取夜间灯光数据、道路网数据、水域分布数据、建成区数据、数字高程模型和地形坡度数据作为影响珠江三角洲人口分布的变量因子,利用随机森林模型对珠江三角洲2010年人口数据进行了30 m格网空间化,并将模拟结果与三个公开数据集作精度对比,最后基于随机森林模型的变量因子重要性分析珠江三角洲人口空间分布的影响因素。结果表明：本文模拟整体精度达到82.32%,均优于WorldPop数据集以及中国公里网格人口数据集,接近GPW数据集,而且在人口密度中等区域模拟精度最高;通过对变量因子重要性进行度量,发现夜间灯光强度是珠江三角洲人口分布的最重要指示性指标,到水域的距离、到建成区的距离和路网密度对珠江三角洲人口分布均具有重要作用。利用随机森林模型结合多源信息能够实现高空间分辨率的人口空间化,可为精细化城市管理提供重要数据源,也可为相关政策决策制定提供支持。     

随机森林算法在全球干旱评估中的应用

干旱是发生频率最高,造成社会、经济损失和生态破坏最严重、最广泛的自然灾害之一,因此对干旱进行可靠、有效的评估十分重要.本文以月平均降水、月平均温度、月最高温度、月最低温度、土壤湿度、蒸散发、NDVI、叶绿素荧光等作为解释变量,以基于SPI的干旱等级作为目标变量,采用随机森林算法,以2007-2012年的数据作为训练数据...     

基于逆重复m序列信号的岩矿石电性参数采集方法研究

归纳总结了岩矿石电性参数实验过程中激励场源性质与实验装置类型,提出基于伪随机逆重复m序列信号为激励场源的实验方案,进而设计了新的观测装置.发送机产生的伪随机信号序列采用恒流源形式输出,频带宽度为1.0×10-3～1.0×104 Hz;接收机采用FGPA+ARM架构进行数据记录,在对比变频法、2n 伪随机序列与逆重复m序...     

随机参数扰动方法对中国冬季降水集合预报的影响

降水数值预报有很大的不确定性,与降水预报密切相关的物理过程参数化方案中关键参数的不确定性是降水数值预报误差来源之一,对这些参数引入随机扰动的随机参数扰动方法（Stochastically Perturbed Parameterization,简称SPP方法）可以代表模式降水预报的不确定性,是国际集合预报前沿研究领域。为了认识该方法能否代表中国冬季降水数值预报的不确定性,为业务应用提供科学依据,基于中国气象局中尺度区域集合预报模式（Global/Regional Assimilation and Prediction System-Regional Ensemble Prediciton System,简称GRAPES-REPS）,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等四个参数化方案中选取了16个与降水密切相关的关键参数,引入了随机参数扰动方法,并通过2018年12月12日至2019年1月12日总计31天的冬季集合预报试验,对比分析了SPP方法对等压面要素及降水的集合预报效果。结果显示:在冬季应用SPP方法时,等压面要素的概率预报技巧总体来说优于无SPP方法扰动的对比试验,且对于低层、近地面要素的改进效果优于对中高层等压面要素的改进;但对降水概率预报而言,尽管检验评分数值略优于对比预报试验,但并未通过显著性检验,这表明,在东亚冬季风影响下,随机参数扰动方法对中国冬季降水概率预报技巧没有明显的改进。究其原因,可能是由于SPP方法主要代表对流性降水预报的不确定性,而中国冬季降水过程主要与斜压不稳定发生发展有关,模式降水以大尺度格点降水为主,对流性降水较少,故对冬季降水预报改进不明显,这为业务集合预报模式中应用随机参数扰动方法提供了科学依据。     

基于关联规则与随机森林的地震多属性砂体厚度预测

地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归算法的地震多属性砂体厚度预测方法。随机森林回归算法能够建立地震多属性与砂体厚度之间的非线性关系,并能进行属性选择,但是该算法无法识别地震多种属性中的冗余特征。关联规则能够发现地震属性之间的非线性关联,并能借助卡方检验消除地震属性间的冗余性。分别采用了随机森林回归算法（RFR）、联合关联规则与随机森林回归（AR-RFR）及BP神经网络回归的算法（AR-BP）对滩坝砂岩合成模型和某实际工区进行了砂体厚度预测。对比结果表明,基于关联规则的属性优选得到的属性间相关性低,关联规则与随机森林算法的结合提高了砂体厚度的预测精度。数值实验证明了该方法的有效性。      

基于四参数随机生长法重构土体的格子玻尔兹曼细观渗流研究

多孔介质模型的重构问题是土体细观渗流机理研究的基础和关键。由四参数随机生长法(QSGS)构建土体模型,采用格子玻尔兹曼方法(LBM),通过MATLAB自编程序研究重构土在不同条件下的细观渗流机理。结果表明:随模型尺寸增大,孔隙连通程度显著提高,300×300格点大小的模型连通孔隙率增长幅度(34.38%)最大,继续扩大模型尺寸发现增加不明显;流体粒子在孔隙连通性好、孔径大的区域,会形成主渗流通道,且存在指进效应,孔道中间流速最大,可达0.0324,越靠近孔壁流速越小;大孔隙率土的流速比小孔隙率土大,而低孔隙率土中的流速相比大孔隙土更稳定;LBM模拟渗透率与经典K-C公式计算结果对比发现,孔隙率越高计算渗透率越准确(n=0.78,误差为10.22%);土颗粒越小,渗流孔道越细窄、分布越密集,对应的速度场分布更为均匀,同时流速也更小。该研究成果能较好地揭示重构土的细观渗流机理,也可为现有细观土体孔隙流研究提供一定借鉴。     

二维随机介质模型正演指导复杂地层地震解释——以薄层砂泥岩交互地层为例

大港油田砂泥岩交互地层存在着非均质复杂地质形态,为保证其精细解释效果,根据随机过程理论,提出了选用二维指数型椭圆自相关函数为复杂非均质地质体进行简化建模的方法。正演算法使用交错网格有限差分法模拟弹性波在二维随机介质模型中的传播,激发方式使用自激自收模式。正演结果表明,随机介质模型模拟大港油田薄层砂岩互层地层具有合理性,交错网格有限差分算法对于该模型的正演数值模拟,算法合适。