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缓倾黄土滑坡稳定性分析及阈值研究——以廖集村滑坡为例
被引量：
6
1
作者
杨仲康
陈冠
+2 位作者
陈玺
张毅
孟兴民
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期79-84,91,共7页
以天水廖集村缓倾黄土滑坡为例,通过多种试验手段获取滑坡特征参数,建立非饱和入渗与稳定性分析的滑坡耦合模型,基于降雨入渗过程和斜坡失稳机制分析,着重在初始条件变化下,求得相应状态下考虑降雨过程的雨强-历时滑坡阈值.数值模拟结...
以天水廖集村缓倾黄土滑坡为例,通过多种试验手段获取滑坡特征参数,建立非饱和入渗与稳定性分析的滑坡耦合模型,基于降雨入渗过程和斜坡失稳机制分析,着重在初始条件变化下,求得相应状态下考虑降雨过程的雨强-历时滑坡阈值.数值模拟结果表明:干燥状态下,土体下渗困难,仅对表层含水率影响明显,而湿润状态下,下渗迅速,基质吸力显著降低,在更短的时间滑坡即会失稳.故湿润状态下,降雨强度-历时滑坡阈值的判据标准低于干燥状态,降雨持时<150 h且雨强>1.2mm/h的组合区间即会发生滑坡,多为强降雨天气.干燥状态时,降雨持时>200 h,雨强为0.41～2.08mm/h为滑坡发生的优势组合区间,往往为连阴雨天气.
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关键词
缓倾滑坡
初始条件
裂缝
非饱和入渗
雨强-历时阈值曲线
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职称材料
基于卷积神经网络模型的区域滑坡敏感性评价——以川藏铁路沿线为例
被引量：
15
2
作者
蒋万钰
陈冠
+7 位作者
孟兴民
张毅
曾润强
岳东霞
周自强
赵岩
金佳成
梁懿文
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期203-211,共9页
在遥感解译、野外调查及前人研究的基础上,基于共线性诊断与极端随机数算法对13个影响因子的相关性和重要性进行评估,运用一维卷积神经网络构建川藏铁路沿线滑坡敏感性评价模型,使用受试者工作特征(ROC)曲线进行精度验证.结果表明,影响...
在遥感解译、野外调查及前人研究的基础上,基于共线性诊断与极端随机数算法对13个影响因子的相关性和重要性进行评估,运用一维卷积神经网络构建川藏铁路沿线滑坡敏感性评价模型,使用受试者工作特征(ROC)曲线进行精度验证.结果表明,影响该区滑坡发育的主控因子为距河流距离、道路与断层的距离以及岩性,敏感性极低、低、中、高、极高的面积分别占总面积的66.30%、10.98%、7.55%、6.91%和8.26%.敏感性高的区域主要分布在河流、道路两侧和断层发育的区域;全线滑坡敏感性高低呈分段式分布,在山南-朗县段、波密-理塘段最为严重;一维卷积神经网络的ROC曲线下覆盖的面积为0.958,能有效地进行该区域的滑坡敏感性评价.
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关键词
一维卷积神经网络
滑坡敏感性评价
深度学习
川藏铁路
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职称材料
题名
缓倾黄土滑坡稳定性分析及阈值研究——以廖集村滑坡为例
被引量：
6
1
作者
杨仲康
陈冠
陈玺
张毅
孟兴民
机构
兰州大学资源环境学院甘肃省环境地质与灾害防治技术创新中心
出处
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期79-84,91,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC1501005)
国家自然科学基金国际合作项目(41661144046)
+1 种基金
国家自然科学基金青年基金项目(41702292)
甘肃省青年科技基金(1606RJYA235)
文摘
以天水廖集村缓倾黄土滑坡为例,通过多种试验手段获取滑坡特征参数,建立非饱和入渗与稳定性分析的滑坡耦合模型,基于降雨入渗过程和斜坡失稳机制分析,着重在初始条件变化下,求得相应状态下考虑降雨过程的雨强-历时滑坡阈值.数值模拟结果表明:干燥状态下,土体下渗困难,仅对表层含水率影响明显,而湿润状态下,下渗迅速,基质吸力显著降低,在更短的时间滑坡即会失稳.故湿润状态下,降雨强度-历时滑坡阈值的判据标准低于干燥状态,降雨持时<150 h且雨强>1.2mm/h的组合区间即会发生滑坡,多为强降雨天气.干燥状态时,降雨持时>200 h,雨强为0.41～2.08mm/h为滑坡发生的优势组合区间,往往为连阴雨天气.
关键词
缓倾滑坡
初始条件
裂缝
非饱和入渗
雨强-历时阈值曲线
Keywords
inclined landslide
initial state
crack
unsaturated seepage
rainfall intensity-duration thresholds curve
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络模型的区域滑坡敏感性评价——以川藏铁路沿线为例
被引量：
15
2
作者
蒋万钰
陈冠
孟兴民
张毅
曾润强
岳东霞
周自强
赵岩
金佳成
梁懿文
机构
兰州大学
地质
科学与矿产
资源
学院
甘肃省
环境
地质与
灾害
防治
技术创新
中心
兰州大学资源环境学院甘肃省环境地质与灾害防治技术创新中心
甘肃省
科
学院
地质
自然
灾害
防治
研究所
出处
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期203-211,共9页
基金
国家科技部重点研发课题项目(2017YFC1501005)
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(SQ2021QZKK0201)
+2 种基金
甘肃省科技重大专项计划项目(19ZD2FA002)
甘肃省重点研发计划项目(20YF8FA074)
甘肃省科技计划项目(18YF1WA114)。
文摘
在遥感解译、野外调查及前人研究的基础上,基于共线性诊断与极端随机数算法对13个影响因子的相关性和重要性进行评估,运用一维卷积神经网络构建川藏铁路沿线滑坡敏感性评价模型,使用受试者工作特征(ROC)曲线进行精度验证.结果表明,影响该区滑坡发育的主控因子为距河流距离、道路与断层的距离以及岩性,敏感性极低、低、中、高、极高的面积分别占总面积的66.30%、10.98%、7.55%、6.91%和8.26%.敏感性高的区域主要分布在河流、道路两侧和断层发育的区域;全线滑坡敏感性高低呈分段式分布,在山南-朗县段、波密-理塘段最为严重;一维卷积神经网络的ROC曲线下覆盖的面积为0.958,能有效地进行该区域的滑坡敏感性评价.
关键词
一维卷积神经网络
滑坡敏感性评价
深度学习
川藏铁路
Keywords
one-dimensional convolutional neural network
landslide susceptibility evaluation
deep learning
Tibet Railway
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
缓倾黄土滑坡稳定性分析及阈值研究——以廖集村滑坡为例
杨仲康
陈冠
陈玺
张毅
孟兴民
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络模型的区域滑坡敏感性评价——以川藏铁路沿线为例
蒋万钰
陈冠
孟兴民
张毅
曾润强
岳东霞
周自强
赵岩
金佳成
梁懿文
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
15
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引证文献
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