陕西省主要煤矿区地面塌陷表现形式及其遥感响应

煤炭资源的开采引发的地面塌陷,已成为制约矿区可持续发展的重要因素。陕西省主要煤矿区地面塌陷问题严重,且随着煤炭生产规模的扩大呈现更加严重的趋势。其主要表现形式有：塌陷盆地、塌陷坑、地裂缝、滑坡、崩塌等,并引发地形地貌、植被变化及居民点变迁等。针对陕西省主要煤矿区开发状况及地面塌陷表现形式,对地面塌陷形成的地质灾害遥感响应特征进行了分析,认为利用遥感图像可以有效识别塌陷坑、地裂缝、崩塌等直接标志及地貌变化、居民地变迁、植被变化等间接标志,并以此确定地面塌陷的范围;利用多时相遥感资料对比能够获得塌陷区动态变化信息,为研究矿区塌陷规律及灾害防治提供科学依据。     

川东红层缓倾角岩质崩塌特征与稳定性分析

川东地区出露一套湖相、河流相等红色碎屑岩,普遍发育着缓倾角岩质斜坡结构,由于其特殊工程特征和环境条件致使地质灾害频发,其中崩塌是主要灾害形式之一,并对人居安全与交通、城镇建设等具有较大危害。通过总结分析已有研究成果并结合大量野外工程地质测绘与岩体力学原理分析,提出基于川东地区环境背景条件的贯通型倾倒式、贯通型滑移式、非贯通型错断式和非贯通型拉裂式的四种基本崩塌类型,并对其岩性组合、斜坡结构特征、演变过程和安全性定量计算等进行系统总结,可为区内同类灾害的防治与研究提供借鉴与参考。      

国家统计局公布1～10月全国房地产市场运行情况

一、1～10月全国房地产市场高位运行 房地产开发投资同比增长36．5％ 1～10月,全国房地产开发投资38070亿元,同比增长36．5％,其中,商品住宅投资26683亿元,增长33．8％,占房地产开发投资的比重为70．1％。10月当月,房地产开发投资4558亿元,增长37．0％。     

Forward Modeling of Different Types of Landslides with Multi-electrode Electric Method

Multi-electrode Electric Method (MEM) is an effective tool in landslide survey. A suitable working scheme in-situ and the corresponding data interpretation approach are the fundamentals for obtaining believable results. Finite element 2D forward modeling was conducted on four types of standard electric models; respectively named the homogeneous soil landside, bedding landside, sliderock landside, and beveling landside; under the utilizations of four different types of electrode arrays;respectively namely the Wenner array, Schlumberger array, dipole-dipole array and pole-pole array.The capacities of different arrays and the resistivity responses of different types of sliding faces were determined based on the resultant standard electric profiles. An innovative data processing procedure called the ratio parameter method was proposed for locating sliding faces under complex geological conditions. A series of case histories for landside survey were given.     

皖西南发现中型铅锌矿

安徽省地勘基金近年来投资实施的“安徽省东至县杨老尖一龙门尖地区金多金属矿普查”项目,由安徽省核工业勘查技术总院承担。通过近3年的工作,终于在皖西南地区寻找铅锌、金矿方面取得了重大突破。该项目先利用所实施的1：1万土壤化探测量,获得了5片顺北东向展布2km左右的铅锌、金银、钼等综合异常,之后对各异常充分查证,特别在兆吉口片区,充分利用地表氧化带次生铅锌矿和硫化物出现作为找矿标志,由表及内,在中、新元古代地层中发现受北东向东至断裂带系统控制的低温热液充填型原生铅锌矿体。     

枣庄南部岩溶塌陷风险预测及评估

枣庄岩溶塌陷发育,严重制约着当地经济的发展,并对居民生产、生活构成威胁。通过对影响岩溶塌陷的各要素进行系统的调查,结合当对社会经济发展资料,采用信息预测的方法,对枣庄南部岩溶塌陷进行风险预测及评估,并对不同地段的岩溶塌陷风险等级刊载早分,从而为枣庄市地下水资源合理开发利用、环境治理、保护与规划提供了决策依据。     

北京某景区崩塌灾害隐患点治理方案设计思路

山岳型风景名胜区地质灾害治理的难点在于将地质灾害隐患治理与当地自然风景相统一,既保留住景区的背景特色,又能彻底消除地质灾害的安全隐患。本文对北京怀柔某景区崩塌隐患点地质灾害特征进行了介绍,对隐患点危岩体（带）的稳定性进行了计算及评价,分析了地质灾害成因及发展趋势,最后对景区地质灾害治理的方法和思路进行了比选分析,选择了加固及避让的治理措施,摸索出经济、合理以及与景区风景相协调的治理方案,最大程度地保护了风景区的自然景观与自然资源,可以为相关地质灾害治理提供参考借鉴。     

基于改进两步法采样策略和卷积神经网络的崩塌易发性评价

机器学习在崩塌滑坡泥石流地质灾害易发性分析评价领域已得到广泛的研究性应用,非灾害样本的选取是易发性建模过程中的关键问题,传统随机抽样和手工标注方法可能存在随机性和主观性。将土质崩塌易发性评价视为正例无标记(positive and unlabeled,简称PU)学习,提出了一种结合信息量(information value,简称IV)和间谍技术(Spy)的两步卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)框架(ISpy-CNN)。以广州市黄埔区崩塌编录和15类基础环境因子,通过信息量模型筛选出部分低信息量样本;采用间谍技术训练CNN模型,从低信息量样本中识别出具有高置信度的可靠负例划分为非崩塌样本;分别基于该学习框架、传统间谍技术和随机抽样,使用支持向量机(support vector machine,简称SVM)和随机森林(random forest,简称RF)对比验证。结果表明,ISpy-CNN框架在验证集上的准确率、F1值、敏感度和特异度较随机采样分别提升了6.82%,6.82%,6.82%,8.23%,较传统Spy技术分别提升了2.86%...