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对于滑坡易发性预测建模,连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量(attribute interval numbers,AIN)和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律,以江西省上犹县为例,考虑5种连续型环境因子AIN划分(4、8、12、16及20)和5种数据驱动模型(层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、逻辑回归(logistic regression,LR)、BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)),总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性(包括精度评价和统计规律等)分析.结果表明:(1)对于同一模型,随着AIN值从4增加至8再到20时,易发性预测精度先逐渐提升,然后缓慢提升直至稳定;(2)对于同一AIN值,RF模型预测精度最高,其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型;(3)在25种组合工况下,AIN=20和RF模型的预测精度最高,AIN=4和AHP模型精度最低,但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高;(4)更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低,更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型. 相似文献
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用回放等高线评估DEM精度的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
DEM回放等高线并与原始等高线进行对比分析是一种客观准确、形象直观的DEM精度评估方法.在分析已有DEM精度评估指标的基础上,提出用回放等高线水平偏移度和重要地性线回放偏移误差两个指标来评估DEM精度.基于1:5万DEM数据,详细描述了基于回放等高线的DEM精度评估方法的实现过程和步骤.包括原始等高线与回放等高线的几何匹配和各精度评估指标的计算.这一成果为DEM精度评估提供了借鉴方法,对于进一步完善DEM精度评估体系具有重要的理论指导意义和实际应用价值. 相似文献
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钙华是一种大孔隙次生碳酸钙,是岩溶水在适宜的环境下碳酸钙过饱和沉积而形成,不同成因的钙华形成了绚丽多彩的自然景观。钙华沉积速率快,对气候和环境极具敏感性,近年来被广泛用于短时间尺度的古气候环境重建研究。由于钙华主要分布于水流活动频繁的偏远地区,较少用于工程建设,故国内外对其工程性质少有研究。本文以南美洲玻利维亚东南地区某冶金项目为依托,实地研究了湖沼相钙华的工程性质,通过渗水试验测试了钙华层的渗透系数,通过浸水载荷试验,研究了钙华的承载力特性和溶陷性。结果表明:钙华的渗透系数为1.7×10-3cm·s-1;变形模量为45.39 MPa,在浸水之后变形模量有所降低,但仍然可达到36.85 MPa;浸水状态下地基承载力特征值高于280 kPa,浸水3 h后的浸润深度为0.65 m;钙华的平均溶陷系数为0.001 75,为非溶陷性岩石。通过试验可以得出如下结论:(1)钙华遇水后的稳定性较差,基坑和基础施工宜安排在旱季。(2)钙华在天然状态下的承载力较高,遇水后承载力会有所降低,应尽可能保持基底干燥。③钙华的渗透系数较小,短时间的水流对钙华层的浸润深度较小,雨季来临时,只要做好地基的覆盖,就可以使地基保持较高的承载力。 相似文献
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乌蒙山区划跨云南、贵州、四川三省,是国家新一轮扶贫开发攻坚战主战场之一,五角堡背斜位于乌蒙山区中部,分布于绥江县五角堡至屏山县楼东一带,背斜周边共出露天然泉点45个,幸福泉位于五角堡背斜北西翼,距离核部2km,枯水季流量141L/s,丰水季流量822L/s,为新滩镇供水水源地。根据前人调查,此泉的成因机理研究主要有两种截然不同的理论,一种为"上升泉理论",一种为"下降泉理论",针对这两种理论,以现场调查、示踪试验及地球物理勘探为依据,对幸福泉成因机理进行深入分析并提出自己的观点,认为幸福泉为岩溶裂隙上升泉,为此后同类富水性背斜泉群的研究及该地区地下水资源的合理开发利用提供科学依据。 相似文献
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随着我国对生态文明建设的重视,自然资源综合调查势在必行,对生物标准物质亦提出了新的需求。当前相关调研工作已经大面积开展,自然资源综合调查、农产品与食品安全评价都需要对生物样品元素组成进行准确测试,需要以生物标准物质作为生物成分测试量值比对和溯源的基础,因此对生物基体标准物质的需求量大幅增加。大米作为主要粮食之一,其食品安全日益受到重视,对大米中的化学成分进行准确的分析测试具有重要的现实意义,因而对大米标准物质的需求量尤为突出,但目前大米成分分析标准物质已供不应求。本文严格按照《标准物质定值的通用原则及统计学原理》(JJF 1343—2012)和《地质分析标准物质的研制》(JJF 1646—2017)等相关规范要求,开展了GBW10010a大米成分分析标准物质的复(研)制工作,包括样品采集、加工制备、均匀性检验、稳定性检验、多家实验室协作定值测试及不确定度评定等关键环节。结果表明:本次复(研)制的大米标准物质定值成分多样、量值准确可靠,符合国家一级标准物质的要求。GBW10010a共定值54项主微量元素,包括Ag、Al、As、B、Ba、Be、Bi、Ca、Cd、Ce、Co、Cr、Cs、Cu、Dy、Er、Eu、Fe、Gd、Ge、Hg、Ho、K、La、Li、Ho、Mg、Mn、Mo、N、Na、Nb、Nd、Ni、P、Pb、Pr、Rb、S、Sb、Sc、Se、Si、Sm、Sr、Tb、Th、Tl、Tm、U、V、Y、Yb、Zn,其中的39项元素给出了标准值及不确定度,包括Ag、Al、As、B、Ba、Ca、Cd、Ce、Co、Cs、Cu、Dy、Er、Fe、Hg、K、Li、Mg、Mn、Mo、N、Na、Nd、Ni、P、Pb、Pr、Rb、S、Sb、Se、Si、Sm、Sr、Tb、Tl、Y、Yb、Zn;15项元素提供参考值,包括Be、Bi、Cr、Eu、Gd、Ge、Ho、Ho、La、Nb、Sc、Th、Tm、U、V。与原有GBW10010大米标准物质相比较,GBW10010a中As、Cd、Co、Cr、Cu、Hg、Mn、Mo、Ni、Zn等重金属元素含量显著下降,其中Cd、Cu、Zn降幅较大,分别下降约39%、43%、38.7%,一定程度上反映了农田生态环境的改善。本批标准物质定值元素总数量增加了6项,新增定值元素Ag、Nb(Nb给出参考值),并且各项元素不确定度范围整体上有所缩小,如Al、Cd、Cu、Fe、K、Mg、Mo、Na、P、Pb、Se、Zn等对生物易有影响的重要元素,表明了地质分析测试方法技术的进步及定值水平的提高。本批标准物质定值元素涵盖了具有生物效应的大部分主微量元素,适用于农业生态环境地球化学调查与评价、生物样品测试、农产品质量与食品安全评价样品测试时的分析仪器校正、分析方法评价和分析质量监控等多个领域。 相似文献