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11.
金沙江流域(云南境内)山地灾害危险性评价 总被引:14,自引:1,他引:14
云南境内的金沙江流域是斜坡不稳定的敏感区,根据1988-2000年的区域调查和统计,区内发育山地灾害点1697处,其中流域面积大于1km2的泥石流沟808条,体积大于1×104m3的滑坡580处,体积大于1000m3的崩塌309处。用于山地灾害危险性评价的主要敏感因子包括岩土体类型、山坡坡度、降雨、土地利用、地震烈度和人类活动。在对这些因子进行了敏感性评价的基础上,应用GIS对敏感因子集成评价而产生了云南金沙江流域山地灾害危险性评价图。评价结果表明:高危险区面积占全区面积6464km2的8 77%,中危险区占全区总面积的41 51%,低危险区占41 12%,无危险区占8 60%。山地灾害危险性评价图可以帮助规划者或工程师在土地发展规划中选择最佳建设场所,以减轻灾害的影响。 相似文献
12.
13.
15.
利用水波动力学中的浅水Stokes波理论建立了随机波统计模式,并由此导出了浅水非线性海浪的波高概率分布函数.所导出的以浅水波陡和浅水因子作为参数的波高概率分布在物理上更为合理.这两个参数既可作为控制波高分布函数变化的参量,又能通过它们体现波高分布偏离瑞利分布的程度.新的波高分布克服了瑞利分布大波预报过高,而众值预报过低的不足之处;同时也使得小概率对应的波高值比瑞利分布预报的为低.浅水波陡的作用与深水情况类似,而浅水因子的作用则体现在分布众值对应的波高随着浅水因子的变小而逐渐降低以及浅水波浪分布更为集中等方面.资料验证表明,本文结果更具合理性. 相似文献
16.
基于气象要素建立关键气象因子模型、气候适宜度模型、辐热积模型,并根据模型预测准确率确定权重系数构建江西省油菜产量集成预测模型,对集成模型的预测效果和基础模型进行对比分析。结果表明:1)关键气象因子模型4月中旬预测准确率低于其他模型,三种基础模型的权重系数依次为0.3、0.35、0.35,5月中旬预测准确率基本一致,权重系数依次为0.34、0.33、0.33。2)对于集成模型趋势一致率,1991—2010年回代检验结果5月中旬最高,4月中旬仅次于气候适宜度模型;2011—2015年两个时次预测趋势一致率均为100%,达最高。3)2011—2015年集成模型预测检验RMSE最低,预测准确率均在97%以上。油菜集成模型预测的准确性和稳定性总体优于基础模型,可应用于江西省气象业务服务。 相似文献
17.
胡红兵 《高原山地气象研究》2004,24(2)
应用数值天气分析预报产品,选择与宜宾各县温度、降水有较好相关的预报因子,利用模式输出统计(MOS)法,建立温度、降水的分县、客观预报方程,从而达到气温、降水预报的定点、定量的目标. 相似文献
18.
基于实测波面的波浪力获取作为结构动力响应分析以及数字孪生模型建立的必备环节,对海上风电数字化运维至关重要。为了满足更大的装机容量需求,单桩式海上风电基础趋于大型化,其尺度因子D/L也随之增大;并且实际海域均为非规则波,以尺度因子划分波浪力计算理论的方法对非规则波的适用性尚不明确。通过建立数值水槽,依据实际工况对不规则波与桩基的作用进行数值模拟,得到入射波浪场与桩基所受波浪力,在此基础上,基于入射波浪场分别采用Morison方程以及绕射理论求解波浪力并将之与数值模拟结果进行对比,分析了不同波浪力计算理论关于尺度因子的适用性,同时探究了波浪要素对计算精度的影响。结果表明:Morison方程在波高较大时精度下降;相对于Morison方程,绕射理论在该尺度下的精度更高。最后,通过分析实测数据进一步探讨了典型工况下的波浪力特征,以期通过实测波面计算波浪力的方法为实际服役风机波浪力计算提供技术支持。 相似文献
19.
近年来的地质与地球物理调查发现,在大陆坡第四系中发育有大规模块体搬运体系(现今的块体搬运体系也称海底滑坡)。块体搬运体系是深水常见的一种沉积物搬运机制,主要包括滑动、滑塌和碎屑流等重力流过程及其沉积物。南海陆坡白云块体搬运体系面积逾10 000 km2,可划分为3个结构单元,即头部拉张区、体部滑移-挤压区和趾部挤压区。在地震剖面中,发育多种构造:正断层、杂乱反射、逆冲断层、挤压脊和褶皱等。块体搬运体系严重威胁深水设施安全,并可能诱发海啸,是海洋地质灾害之一。同时,块体搬运体系与海洋油气及天然气水合物关系密切,物源决定块体搬运体系的物性,泥质物源的块体搬运体系通常作为良好的油气盖层,砂质物源形成的块体搬运体系可以成为储层。 相似文献
20.
采用模似自然界生物进化过程的遗传算法的分类体系,并以首都圈地区为例,利用地震活动性资料的8种时空参数在地震预报中进行了应用探索.通过对1967—1992年间信息的学习演化,获得了20条拥有不同适应度的具有层次结构的地震预报规则集.对首都圈地区中等地震活动的预报规则进行了初步的分析讨论,发现了人们以往难于考虑周全的可能具有重要预报意义的异常组配.应用探索表明:在地震预报研究中应用具有自适应和潜在学习能力的基于遗传算法的分类体系,将可能推动人们对地震前兆及其物理机制的研究和探讨. 相似文献