-
题名火后泥石流易发性动态评估:以西昌泸山火烧迹地为例
- 1
-
-
作者
陈海鑫
葛永刚
曾璐
杨练兵
-
机构
中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所
西藏大学工学院
中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室
中国科学院大学
-
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第11期4448-4458,共11页
-
基金
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0902)。
-
文摘
为了探明火烧后泥石流在不同时间点的易发性,选择2020年3月在经久乡泸山发生严重火灾的火烧迹地作为示范研究区,以“空间换时间”的思想为基础贯彻整个研究,通过室内实验,获取了研究区在火后不同时间的根土力学参数。利用获得的实验参数,通过坡体失稳模型,得到火后不同年限的坡体失稳系数,根据坡体稳定性划分标准,得到了火烧后不同年份的坡体失稳面积,最终提炼出火后不同年份的物源强度指标。以物源强度作为动态评价指标,以地形地貌指标作为静态评价指标,构成了小流域尺度下的火后泥石流易发性动态评价指标体系。选用熵权法计算指标因子的权重结合综合指数法,对经久乡泸山火烧迹地进行了动态的泥石流易发性评估。依据结果,对火烧后多年依然高易发的流域以及短时间内高易发的流域进行针对性整治,既能够有效地预防和减少泥石流的发生概率,又能节约经济成本,做到真正意义上有效的防灾减灾。
-
关键词
火后泥石流
根土力学性能
指标体系
泥石流易发性动态评估
-
Keywords
post-fire debris flow
mechanical properties of root soil
index system
dynamic assessment of debris flow susceptibility
-
分类号
P642.23
[天文地球—工程地质学]
-
-
题名基于遗传算法优化BP神经网络的土壤盐渍化反演
被引量：18
- 2
-
-
作者
杨练兵
郑宏伟
罗格平
杨辽
-
机构
中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲国家重点实验室
新疆维吾尔自治区遥感与地理信息系统应用重点实验室
中国科学院大学
中国科学院中亚生态与环境研究中心
-
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2021年第2期12-21,37,共11页
-
基金
国家自然科学基金项目(41877012)
中国科学院一带一路项目(2018-YDYLTD-002)
中国科学院特色研究所项目(TSS-2015-014-FW-1-3)。
-
文摘
应用于土壤盐分含量(Soil Salinity Content,SSC)反演的BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)较少关注对模型精度影响较大的结构参数和初始权重的优化。该文利用Landsat-8 OLI、Sentinel-1 SAR影像数据及SRTM高程数据,基于谷歌地球引擎(GEE)平台构建反演参数,并建立3种反演模型:先利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)同步优化输入层反演参数子集和隐含层神经元数量,再优化初始权重的BPNN(GA-BP)模型;将变量投影重要性(Variable Importance in Projection,VIP)算法分割阈值分别设为1和0.5,优化出两组输入层反演参数子集并将其分别代入GA优化隐含层神经元数量,再优化初始权重的BPNN(VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP)模型。在玛纳斯流域和三工河流域各选一靶区进行SSC反演,对比分析GA-BP、VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP模型的反演精度,并统计各类盐渍土的面积比例,结果表明:1)两靶区3组模型反演精度由高到低排序均为GA-BP、VIP1-GA-BP、VIP2-GA-BP;2)盐分指数和植被指数在SSC反演中起到重要作用,同一模型筛选的反演参数存在空间分异性,但高程适用于不同的筛选模型,具有较强的鲁棒性;3)两靶区3组模型反演的SSC值域范围与实际采样点SSC值域范围的差异均较小,各子区GA-BP反演的SSC空间分布地物轮廓最清晰,且地物内SSC的均质性最好;4)玛纳斯靶区和三工河靶区面积占比最大的盐渍土类型分别为盐渍土和中度盐渍土。研究结果为构建具有一定推广性的干旱区土壤盐分含量反演模型奠定了基础。
-
关键词
土壤盐分含量
BP神经网络
遗传算法
同步优化
反演参数
-
Keywords
soil salinity content
BP neural network
genetic algorithm
simultaneous optimization
inversion parameters
-
分类号
S165.41
[农业科学—农业气象学]
S127
[农业科学—农业基础科学]
-
