Modeling the potential distribution of shallow-seated landslides using the weights of evidence method and a logistic regression model： a case study of the Sabae Area, Japan

A number of statistical methods are typically used to effectively predict potential landslide distributions. In this study two multivariate statistical analysis methods were used （weights of evidence and logistic regression） to predict the potential distribution of shallow-seated landslides in the Kamikawachi area of Sabae City, Fukui Prefecture, Japan. First, the dependent variable （shallow-seated landslides） was divided into presence and absence, and the independent variables （environmental factors such as slope and altitude） were categorized according to their characteristics. Then, using the weights of evidence （WE） method, the weights of pairs comprising presence （w^＋（i）） or absence （w^-（i））, and the contrast values for each category of independent variable （evidence）, were calculated, Using the method that integrated the weights of evidence method and a logistic regression model, score values were calculated for each category of independent variable. Based on these contrast values, three models were selected to sum the score values of every gird in the study area. According to a receiver operating characteristic curve analysis （ROC）, model 2 yielded the best fit for predicting the potential distribution of shallow-seated landslide hazards, with 89% correctness and a 54.5% hit ratio when the occurrence probability （OP） of landslides was 70%. The model was tested using data from an area close to the study region, and showed 94% correctness and a hit ratio of 45.7% when the OP of landslides was 70%. Finally, the potential distribution of shallow-seated landslides, based on the OP, was mapped using a geographical information system.     

基于正交设计的复杂坝基弹塑性力学参数反演

复杂坝基弹塑性力学参数反演的计算工作量直接取决于采用何种优化方法。根据大坝在运行期的实测资料，运用有限元正交数值试验、回归分析和优化相结合的方法，反演了坝基岩体的弹塑性力学参数。实例研究表明了该方法的有效性和实用性。     

2009年11月江苏南部一次大雾天气诊断分析

利用地面观测和探空资料及NCEP 1^。×1^。再分析资料,分析了2009年11月25-27日江苏省南部大雾的成因。结果表明：逆温层的高度及强度与雾的浓度关系密切,弱冷暖平流有利于产生雾,但是温度平流在近地面一定高度迅速逆转使得温度层结由不稳定转为稳定更利于浓雾产生。边界层在低层辐合上升和高层辐散下沉的界面中形成逆温层,是产生浓雾的重要因素。对大雾天气进行诊断分析,有利于更加准确的对大雾天气进行数值预报,减轻此类灾害性天气的危害。     

春季一次暴雪过程的多普勒雷达动力学诊断

利用太原C波段多普勒天气雷达基数据资料和自动雨量站资料,对2006年4月11日发生在山西省的一次区域性暴雪过程进行了分析。应用改进的EVAD技术,定量计算垂直高度层的平均散度和平均垂直速度,并分析平均散度和平均垂直速度随时间和高度的变化以及与降雪的对应关系。结果表明：2．5km以下始终维持一个较强的上升气流,是强降雪维持的基本动力条件;整层出现辐合上升运动,且强上升速度中心的高度随时间的演变逐渐下降,同时中高层出现强辐散下沉气流与之配合时,未来2小时将出现强降雪;降雪的强度与雷达探测范围内各高度层的辐舍、辐散有着密切的关系,且辐合、辐散的增强与减弱时间早于降雪强度的增大和减小时间,这对预报降雪的生消、雪强的增大与减小提供了一定的理论依据。     

CINRAD/SA雷达闪码故障的诊断分析

2009年2月8日至16日徐州天气雷达开机过程中,产品出现断断续续的拉丝现象,产品拉丝处图像掩盖了实际回波,而检查雷达的各项标校参数,其值均在正常范围且无任何报警,雷达回波异常,使雷达不能正常发挥其有效的作用。通过对CINRAD/A雷达伺服信号链路进行分析,查找闪码故障的产生原因和检测检修方法,为雷达技术保障人员提供现场维修、维护方面的经验。     

基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法

本文提出了基于“能量—损伤”原理，综合利用小波包分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法。在结构损伤诊断中，时域信号经小波分析后其缺损特征会更加明显，把分布在不同频带的结点能量作为神经网络的训练样本能够很好地反映结构缺损特征。以美国土木工程师学会提出的基准结构为例，阐述了结构损伤的发生、位置和程度诊断过程，取得了令人满意的结果。     

基于高阶局部模态的弹性地基上框架结构物理参数识别研究

利用框架结构的整体振动模态信息进行局部损伤的判别具有明显的局限性。高阶模态逐渐被人们认识并用来进行局部物理参数识别并用来进行损伤判别。本文以弹性地基上独立基础的框架结构底层柱为研究对象,利用增加的质量块对柱子进行局部损伤的制造,利用脉冲锤击法和激振器扫频实验进行高阶模态对比测试,利用PolyMAX模态分析方法进行损伤前后高阶模态的识别,发现了“高灵敏度高阶模态”的存在。最后通过两端约束Euler梁的计算模型,通过高阶模态来识别物理参数以及地基参数,其中物理参数结果具有较好的可靠性。     

2011—2020年黄淮海平原冬小麦低温冷害与气象要素变化的时空分析（英文）

黄淮海平原是我国典型的农田生态系统之一,频发的低温冷害对该区域的冬小麦种植业造成了巨大的经济损失。为了有效、大范围地监测冷害的时空变化情况及其气象成因,利用2005–2015年来源于气象站点的逐日最低气温和MODIS的NDVI和FPAR数据,结合逻辑回归模型构建了黄淮海平原冬小麦低温冷害监测模型,并分析了2011–2020年黄淮海平原冬小麦冷害的时空变化。将其与气象要素的时空变化进行相关性分析,了解气象要素对冬小麦低温冷害发生情况的影响。结果表明,2011–2020年冬小麦冷害的危害性逐渐降低,且冷害发生高概率、高频区域由北向南移动。同时,气象要素对冬小麦受害程度的影响从高到低分别为热量、降水和日照时长,但这些要素的影响具有一定的空间异质性。     

多层螺旋CT对周围型小肺癌的诊断(附40例分析)

目的探索周围型小肺癌的多层螺旋CT征象,评价肺癌的多层螺旋CT诊断准确性.方法对40例经病理证实的周围型小肺癌多层螺旋CT片进行回顾性分析研究.结果 40例周围型小肺癌中,腺癌32例、鳞癌5例、小细胞癌3例..周围型小肺癌的MSCT主要征象为:深分叶30例、棘状突起25例、空泡征5例、胸膜凹陷征8例、以及血管集束征7例.结论在周围型小肺癌诊断中,多层螺旋CT征象起着重要作用,多层螺旋CT扫描对诊断周围型小肺癌具有很大价值.     

一种新的统计回归模型及其建模方案

根据经典门限自回归模型的基本思想,引入半截多项式变换,导出了一种新的统计回归模型,并提出了相应的一整套建模方案。这种模型和建模方案的特点是:（1）解决了统计回归分析中逐段线性化模型的检验问题;（2）在确定统计回归模型中各待估参数和变量——包括门限变量、门限值、阶数、时滞和回归系数时显得十分方便、快捷。试验结果表明,根据此方案建立的统计回归模型具有较高的拟合和预报精度,同时具有良好的稳定性。