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961.
962.
Identifying wildland fire ignition factors through sensitivity analysis of a neural network 总被引:6,自引:2,他引:4
Christos Vasilakos Kostas Kalabokidis John Hatzopoulos Ioannis Matsinos 《Natural Hazards》2009,50(1):125-143
Artificial neural networks (ANNs) show a significant ability to discover patterns in data that are too obscure to go through
standard statistical methods. Data of natural phenomena usually exhibit significantly unpredictable non-linearity, but the
robust behavior of a neural network makes it perfectly adaptable to environmental models such as a wildland fire danger rating
system. These systems have been adopted by many developed countries that have invested in wildland fire prevention, and thus
civil protection agencies are able to identify areas with high probabilities of fire ignition and resort to necessary actions.
Since one of the drawbacks of ANNs is the interpretation of the final model in terms of the importance of variables, this
article presents the results of sensitivity analysis performed in a back-propagation neural network (BPN) to distinguish the
influence of each variable in a fire ignition risk scheme developed for Lesvos Island in Greece. Four different methods were
utilized to evaluate the three fire danger indices developed within the above scheme; three of the methods are based on network’s
weights after the training procedure (i.e., the percentage of influence—PI, the weight product—WP, and the partial derivatives—PD
methods), and one is based on the logistic regression (LR) model between BPN inputs and observed outputs. Results showed that
the occurrence of rainfall, the 10-h fuel moisture content, and the month of the year parameter are the most significant variables
of the Fire Weather, Fire Hazard, and Fire Risk Indices, respectively. Relative humidity, elevation, and day of the week have
a small contribution to fire ignitions in the study area. The PD method showed the best performance in ranking variables’
importance, while performance of the rest of the methods was influenced by the number of input parameters and the magnitude
of their importance. The results can be used by local forest managers and other decision makers dealing with wildland fires
to take the appropriate preventive measures by emphasizing on the important factors of fire occurrence. 相似文献
963.
天全县处于巨型青藏滇缅印度尼西亚"歹"字型构造体系中部与龙门山北东向构造带结合部位,构造活动强烈。受5.12地震的影响,境内发生了大量的次生地质灾害。滑坡、不稳定斜坡、崩塌、泥石流是区内的主要地质灾害。分析认为:区内的地质灾害在时间上主要发生在2000年,而5.12地震以后更甚;在空间上主要分布在人口密集、人类工程活动强烈的东部地区及318公路一带;暴雨是诱发地质灾害的主要因素;地质灾害的分布受地层岩性、地貌类型、地质构造、植被分布、人类活动的综合影响。根据地质灾害的勘测结果,提出了避险搬迁、生态建设等综合防治建议。 相似文献
964.
三家子井田位于南票煤田西南段,呈一弧顶凸向东南方向的弧形构造。根据井田大量钻孔资料分析,区内侵入岩发育,主要有酸性花岗斑岩、中性的闪长斑岩及基性的辉绿岩。其中酸性花岗斑岩分三个源区由北向南、由西向东侵入井田含煤地层,全区发育,以复式层间侵入为主,有1~24个分层,单层厚度0.07~19.78m,破坏了3、6、7、8四个煤组,尤以6煤组二煤受破坏最为严重;中性侵入岩闪长斑岩分布在5线以西及东北部21—24线,以岩墙侵入为主,其特点是厚度大,分层少,1—2层,分层厚度58.6~94.09m。由于侵入岩影响使煤层失去连续性,造成煤层对比、估算储量及开采困难,甚至失去经济价值。 相似文献
965.
辽宁北票兴隆沟火成岩的野外产状、岩石成因及地质意义 总被引:2,自引:1,他引:1
对辽西北票地区的大比例尺(1∶1000)地质填图工作表明,该地出露的"兴隆沟组"不是单斜地层,而是经历了强烈变形的地质体,有小岩株侵入其中。因此,根据地质产状,结合岩性、成岩年龄和岩石地球化学元素特征,北票地区兴隆沟火成岩可以分为两大套:第一套为144Ma的高镁英安质岩株,第二套为变形的中侏罗世火山岩。第一套火成岩具有低钾(K2O2%)、高镁(Mg#60)、高钙(CaO5%)、低Rb、高Sr/Y值(60)的特点,其中相当部分的岩石具高Cs低Li特征。第二套火山岩已强烈变形,具有高钾(K2O2%)、低镁(Mg#60)、低钙(多数CaO4%)、相对高Rb、相对低Sr/Y值(多数60)和低Cs高Li的特征。第一套高镁英安岩是典型的埃达克岩①,是基性下地壳部分熔融物与地幔反应的结果,其形成可能与兴蒙造山带陆壳俯冲或拆沉有关。第二套高钾钙碱性火山岩的形成则与下地壳拆沉作用无关,可能属于来自兴蒙造山带南部的远距离推覆岩片。 相似文献
966.
南秦岭千家坪钒矿床钒赋存状态研究 总被引:1,自引:0,他引:1
千家坪钒矿床产于南秦岭下寒武统黑色岩系中,矿石类型主要为硅质岩夹泥岩型。该矿床钒元素赋存状态研究,对于探讨钒成矿富集机制和钒提取利用均有重要意义。物相分析、X衍射分析和电子探针等研究共同表明:千家坪钒矿床中钒以三价钒为主,占74.22%,五价钒次之,占25.78%;钒主要以类质同相形式赋存于云母类矿物中,占61.72%,其次以吸附状态存在于炭质、粘土矿物中,游离氧化物中少量。含钒矿物主要为钒云母,少量含钒铁、铜氧化物和钒钛磁铁矿等。钒云母有1M型和2M1型两种标型,1M型钒位于云母结构层之间;2M1型钒不仅取代了位于六次配位的八面体层中的Al3+,而且取代了Si-O四面体层中的Al3+。 相似文献
967.
拉拉铜矿床位于康滇地轴西南缘,赋矿围岩是古元古界河口组变质火山岩,矿床为火山喷发沉积-变质层控型铜矿床[1]。笔者通过野外地质调查、室内显微镜鉴定、电子探针成分分析等手段,研究了矿石组构、成分及主要有用伴生元素钼、钴、金、稀土、铂族元素等的赋存状态,有用伴生元素以独立矿物存在为主,类质同象为次。研究中发现了铂族矿物(铋碲镍钯矿、碲钯镍矿),得出矿床综合利用价值巨大的结论,并对进一步综合利用提出了建议。根据矿床野外产出及矿石组构特征,将成矿过程划分为火山喷发沉积成矿期、变质热液成矿期及表生期。 相似文献
968.
969.
对钍射气220Rn及其子体的来源、影响因素、测量方法、剂量评价和防治措施作了概括性的介绍与展望。环境中220Rn的来源主要有建材和地质。220Rn的影响因素包括土壤中232Th的含量、建筑材料类别与性状、建筑物的通风条件、离墙和地面距离、季节、地表γ辐射水平等。根据测量原理的不同,220Rn测量可以分为滤膜法、闪烁室法、固体核径迹法、活性炭吸附法、半导体探测法和化学方法等。220Rn子体比220Rn对剂量的贡献更加重要。220Rn防治措施包括:建材选择、增加室内空气的流动、加强通风和阻断地基中的钍射气220Rn来源等。 相似文献
970.