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1.
Landslide is a serious natural disaster next only to earthquake and flood, which will cause a great threat to people’s lives and property safety. The traditional research of landslide disaster based on experience-driven or statistical model and its assessment results are subjective , difficult to quantify, and no pertinence. As a new research method for landslide susceptibility assessment, machine learning can greatly improve the landslide susceptibility model’s accuracy by constructing statistical models. Taking Western Henan for example, the study selected 16 landslide influencing factors such as topography, geological environment, hydrological conditions, and human activities, and 11 landslide factors with the most significant influence on the landslide were selected by the recursive feature elimination (RFE) method. Five machine learning methods [Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Linear Discriminant Analysis (LDA)] were used to construct the spatial distribution model of landslide susceptibility. The models were evaluated by the receiver operating characteristic curve and statistical index. After analysis and comparison, the XGBoost model (AUC 0.8759) performed the best and was suitable for dealing with regression problems. The model had a high adaptability to landslide data. According to the landslide susceptibility map of the five models, the overall distribution can be observed. The extremely high and high susceptibility areas are distributed in the Funiu Mountain range in the southwest, the Xiaoshan Mountain range in the west, and the Yellow River Basin in the north. These areas have large terrain fluctuations, complicated geological structural environments and frequent human engineering activities. The extremely high and highly prone areas were 12043.3 km2 and 3087.45 km2, accounting for 47.61% and 12.20% of the total area of the study area, respectively. Our study reflects the distribution of landslide susceptibility in western Henan Province, which provides a scientific basis for regional disaster warning, prediction, and resource protection. The study has important practical significance for subsequent landslide disaster management.  相似文献   
2.
针对国内在一定时期内既要生产传统纸质海图保证传统导航,又要生产电子海图满足电子导航的需求,构建了一个能够包容S-57电子海图和传统海图信息全集的一体化海图数据模型,基于此模型分析了两种数据到一体化数据模型的转换机制,并应用此模型开发原型系统,实现了二者之间的一体化组织和切换显示,为探索传统海图和电子海图的数据融合提供了思路和参考。  相似文献   
3.
赤潮异弯藻抗体的制备及酶联免疫检测方法的建立   总被引:1,自引:1,他引:0  
赤潮异弯藻(Heterosigma akashiwo)是一种广泛分布于世界近岸海域的有害针胞藻类(Raphidophyte),也是我国近海常见的赤潮生物,曾经有多次引发赤潮的报道[1,2].在赤潮发生的早期,自然水体中赤潮生物的细胞密度相对较低,且赤潮藻个体微小,传统的鉴定方法,即海水样品采集后利用光学显微镜直接观察,主要用于藻的定性和分离,当样品量较多时,定量计数过程则烦琐、费时、费力,工作量大.  相似文献   
4.
建立了以经过遗传改造的发光细菌Acinetobacter sp. RecA为受试物种的环境污染物遗传毒性快速检测方法,该方法最快可在3h内得到毒性评价结果。采用该方法评价了环渤海排污口12份污水样品的遗传毒性。环渤海12个排污口的污水样品均表现出了不同水平的遗传毒性,并呈现出一定的分布特征。其中,高毒水质集中出现在山东半岛污水样品中,中毒水质集中出现在辽东半岛地区,而低毒水质主要集中于京津冀地区。综上,在环渤海的污水样品遗传毒性检测中,这种新型发光细菌法具有快速、灵敏、简便等优点,为以后近海环境的水质生物毒性检测提供了参考依据,具有应用于近海环境水质快速监测与评价的潜力。  相似文献   
5.
本文通过对合肥某建筑基坑揭露的中更新世晚期粘土中构造节理进行详细调查编录,分别采集各期节理充填物,进行年代测定和节理发生年代分析,并辅之节理充填物定向显微分析,结果显示中更新世晚期,该地形成多组切割关系清晰的构造节理,反映研究区段、时段曾多次发生构造事件.这一发现和认识对于丰富合肥地区中晚第四纪之交期间变形历史和研究内...  相似文献   
6.
地震台站数字化观测系统的运行与维护   总被引:2,自引:0,他引:2  
随着数字技术的不断发展,我国大部分地震台站都进行了数字化改造,地震观测的现代化、数字化、智能化,对地震台站的运行环境和技术维护提出了更高的要求。本文根据在地震台站多年的工作积累和台站管理经验,对地震台数字化观测系统运行与维护的目标、基本要求作了说明,并提出了地震台数字化观测系统运行和维护的有关制度。  相似文献   
7.
随着大型挂图的广泛应用,对大型挂图制作的研究也越来越重要。本文结合具体的任务实践,主要介绍了Illustrator下标图的大型挂图的制作流程,总结了标图过程中的一些技巧,为以后的大型挂图的标图制作提供参考依据。  相似文献   
8.
长牡蛎基因组微卫星引物的开发和特性描述   总被引:1,自引:0,他引:1  
长牡蛎于20世纪80年代从日本引进中国.在我国,长牡蛎已经成为重要的贝类养殖产业之一.本实验从全基因组上筛查微卫星序列,在微卫星筛查的范围、数目和类型上是传统的富集文库法开发微卫星所无法比拟的.利用基因组微卫星序列总共设计了104对引物,54对引物能扩增出目的片段,其中有34对引物显示多态性扩增,占32.7%,20对引...  相似文献   
9.
中华鳖(Trionyx sinensis)历来有活品消费的习惯,离水停食是其批量销售环节必须承受的胁迫。因此,探究离水停食对其商品价值的影响过程与机制,对于明确其活体销售货架期具有重要指导价值和现实意义。以2020年5月20日同池起捕后离水停食处理0 d(S0实验组)、4 d(S4实验组)、8 d(S8实验组)、12 d(S12实验组)、16 d(S16实验组)的雄性商品鳖[平均体质量(546.86±94.70) g]为研究对象,在常温条件下较系统开展了离水停食对其翻身能力、血清生化、裙边质构及脏器酶活力的影响研究。结果表明:(1)实验鳖连续翻身次数呈S4≈S8>S0≈S12≈S16,且均主要集中于1 min内;(2)血清TP、ALB、TC、LDL-C均无组间差异(P>0.05),GLU-O呈S0≈S4≈S  相似文献   
10.
马头山组是滇中红色盆地中最重要的赋矿层位,其岩性特征主要为泥岩、砂岩、砾岩等碎屑岩.碎屑岩的化学成分可以反映源区沉积岩的构造背景和物源属性,基于马头山组非矿化岩石主量元素、微量元素和稀土元素地球化学特征分析,揭示组成马头山组的岩石具有:①SiO2含量高;②Ag、Pb、Bi、Ni等亲铜元素富集,Be、Ga、Rb、Y、Nb...  相似文献   
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