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.     

车载激光点云的道路标线提取及语义关联

自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。     

Granular element method for three‐dimensional discrete element calculations

This paper endows the recently‐proposed granular element method (GEM) with the ability to perform 3D discrete element calculations. By using non‐uniform rational B‐Splines to accurately represent complex grain geometries, we proposed an alternative approach to clustering‐based and polyhedra‐based discrete element methods whereby the need for complicated and ad hoc approaches to construct 3D grain geometries is entirely bypassed. We demonstrate the ability of GEM in capturing arbitrary‐shaped 3D grains with great ease, flexibility, and without excessive geometric information. Furthermore, the applicability of GEM is enhanced by its tight integration with existing non‐uniform rational B‐Splines modeling tools and ability to provide a seamless transition from binary images of real grain shapes (e.g., from 3D X‐ray CT) to modeling and discrete mechanics computations.Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

SOFTWARE REVIEWS

ATLAS*GIS , Version 1.0. ATLAS*MapMaker , Version 4.0. FIVFIV-SINSIN , Release 9.0. Geo-EAS , Version 1.2.1. Evan Englund Sim City , Version 1.0 Statistix , Version 3.1.     

武汉城市圈空间演变的社会经济机制分析

城市化是城市圈社会经济发展和地域空间演变的主要原动力。以武汉城市圈为例,构建城市圈空间演变的动力模型和评价指标体系,运用SPSS12.0软件,通过回归分析,以城市化变量表征城市圈空间演变过程,分析武汉城市圈空间演变的相关动力机制,得出城市圈空间演变表现为动态螺旋跳跃式上升曲线,是城市化、工业化、服务产业化、信息化、运输化等经济社会要素相互作用、共同耦合的结果,同时,各影响因子在城市化的不同发展阶段对城市圈空间发育发挥着不同的作用,主导因子表现为工业化(1949—1965年)—第三产业化(1966—1979年)—市场化与制度化(1980—1989年)—多因素(1990—2008年)推动作用的变化过程。     

江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估

构建早稻雨洗花灾害指标及适于早稻产量估算的灾损评估模型,对开展早稻雨洗花灾害监测、损失评估、灾害保险等具有重要意义。该文以江西省早稻为研究对象,利用1981-2015年14个水稻气象观测站逐日气象资料和农业气象观测资料,筛选出基于早稻抽穗扬花期间过程降水量、最大降水量、降水日数及实际产量的雨洗花灾害样本78个,在此基础上,利用相关分析、正态分布以及主成分回归法,建立了雨洗花灾害指标和灾损评估模型,并对其进行验证。结果表明:抽穗扬花期降水对雨洗花灾害形成有显著影响,其主要影响时段为抽穗扬花普遍期前后5 d内,关键时段为抽穗扬花普遍期前后3 d内。日降水量40 mm可作为早稻抽穗扬花期雨洗花灾害临界指标。以该指标为基础,统计日降水量不低于40 mm的降水日数及其对应的累积降水量,当累积降水量为40~170 mm时,为轻度雨洗花灾害,早稻一般减产小于15%,平均减产10%;当累积降水量不小于170 mm时,为重度雨洗花灾害,早稻一般减产不低于15%,平均减产22%。指标验证结果与历史实际灾害发生情况有较好的一致性。雨洗花灾损评估模型检验结果表明:雨洗花年模拟产量与实际产量吻合度较高,平均相对模拟误差为4.3%,78.0%的资料相对误差在5%以内,可利用该模型对雨洗花年的早稻减产率进行模拟和预测。     

三峡水库枯水期补水调度对洞庭湖越冬白鹤(Grus leucogeranus)摄食栖息地的影响

摄食栖息地面积是反映越冬水鸟生存空间的直接指标,三峡水库运行后洞庭湖枯水期水文节律出现新的变化,给越冬水鸟摄食栖息地造成的影响尚不明确.为定量描述三峡水库枯水期不同出库流量对洞庭湖越冬水鸟摄食栖息地的影响,以洞庭湖典型的珍稀越冬水鸟——白鹤(Grus leucogeranus)为指示性候鸟,以白鹤摄食对栖息地水深需求作为关键生态因子,建立白鹤摄食对水深需求的栖息地适宜度模型.构建涵盖长江干流、三口河系、洞庭湖及其四水尾闾河段的江湖一体化耦合水动力模型,实现栖息地水动力分布特征的精确模拟.在此基础上耦合栖息地适宜度模型和水动力模型,建立了面向白鹤摄食对三峡水库出库流量需求的物理栖息地模型,量化不同出库流量对应的白鹤摄食栖息地加权可利用面积,定量分析水库运行对白鹤摄食栖息地面积的影响.结果表明:1月中旬三峡水库不同出库流量下洞庭湖白鹤潜在摄食栖息地面积保持稳定并随出库流量的增加呈增大趋势,维持在101.40~121.84 km²之间,其中东洞庭湖摄食栖息地面积在7.49~9.86 km²之间,南洞庭湖(含横岭湖)摄食栖息地面积在47.37~60.34 km²之间,西洞庭湖摄食栖息地面积在46.54~51.64 km²之间.不同湖区摄食栖息地面积随着三峡水库出库流量的增加均呈增大的趋势,说明三峡水库枯水期补水调度对于维持栖息地面积具有重要作用.较三峡水库运行前相比,白鹤摄食栖息地面积最大增加20.44 km²,对应的增幅为20.16%.成果明晰了三峡水库运行对洞庭湖白鹤摄食栖息地面积的影响规律,可为通过三峡水库补水调度改善洞庭湖越冬水鸟摄食栖息地生境提供理论基础.     

向心扩张指数构建及其在郑州都市圈城镇空间扩张中的应用

探究城镇空间扩张的方向性及其时间变化特征,能够反映都市圈发展过程中核心城市与边缘地区空间关联的动态过程,为制定都市圈发展的相关政策提供科学依据。本文从都市圈的核心城市与边缘地区相互关联的视角,借鉴物理学中力的分解原理,构建了同时兼顾扩张强度和方向性的向心扩张指数CEI,并以郑州都市圈为对象,采用2000—2018年30 m分辨率的全球人造不透水面数据产品GAIA,分析了建设用地扩张的总体数量和占比变化、动态度及强度变化、以及空间方向性变化等特征,进一步应用多元逻辑回归模型,揭示了影响城镇空间扩张向心性的关键因素。结果表明：(1)向心扩张指数CEI为揭示都市圈核心城市对边缘地区的辐射带动作用提供方法支撑,能够定量刻画边缘地区朝向核心城市的发展趋势;(2)在郑州都市圈近20年的快速扩张过程中,尽管各区县市的DEI指数和CEI指数随时间而增减波动,但郑州都市圈总体呈现“核心—边缘”发展模式,除个别地级市中心城区及其下辖县以外,多数区县市的向心性显著且随时间增强,郑州市中心城区对于边缘地区具有显著的辐射带动作用;(3)核心城市与边缘地区的人均GDP差异及城镇化率差异是影响边缘地区向心扩张的重要...     

地球脉动——表现、级别及与古地磁的联系

地球脉动的概念是指地球在其历史中曾发生膨胀和收缩的周期性变化。其根据是构造变动、岩浆活动、地磁极倒转以及海平面升降等方面，在地球的膨胀和收缩期，均有各种表现。构造 海平面升降在地球收缩期形成海退，在膨胀期形成海侵。在一个地球脉动旋回的不同时期，地表、海平面和洋底之间的相互关系均有变化，因而形成“层序”的沉积记录。地磁场的强度和地磁极倒转频率在显生宙有明显变化，有高峰期和平静期。这种频率变化与构造变动和岩浆活动都有对应关系，特别是４Ｍａ为准周期的地磁极倒转频率与海底扩张、洋壳形成速率之间具有良好的对应关系。地球脉动旋回可以分为不同的级次，构成级别体系：超级旋回约１Ｇａ，巨旋回２５０～３００Ｍａ，一级旋回５０～１５０Ｍａ，二级旋回５～５０Ｍａ，三级旋回１～５Ｍａ，均可与构造旋回相对应，更高的级次对构造不形成影响。三级及更长的脉动旋回可能受深部过程的控制。中、新生代以来，地球脉动是在地球适度膨胀的背景下进行的。     

1981—2018年内蒙古典型草原季节性冻土对气候变化的响应

以1981—2018年内蒙古典型草原季节性冻土为研究对象,通过气候倾向率、Mann-Kendall法、多元线性回归等方法,分析最大冻土时空分布特征、年际、年代际变化,研究影响最大冻土深度变化的气象因子。结果表明：（1） 内蒙古典型草原季节性冻土冻结初日在9—11月,终日在4—6月,年内最大冻土深度出现在2—3月,深度在100~280 cm之间。（2） 最大冻土深度年际变化分为下开口抛物线型、上开口抛物线型、正弦曲线型,从最大冻土深度气候倾向率看呈现减小趋势的站点有68%。（3） 最大冻土深度年代际变化分为逐年代递减、减-增型和无明显变化规律,50%的站点在1989年以后最大冻土深度发生突变。（4） 多元线性回归表明气温冻结指数、年平均风速、年极端最低气温对最大冻土深度产生显著影响。该研究揭示了最大冻土深度存在退化的事实,为草原应对气候变化提供指导,为陆地土壤和大气碳循环交换的研究给出提示。