检索结果-南通市图书馆

A debris-flow forecasting method with infrasound-based variational mode decomposition and ARIMA

Journal of Mountain Science 2024年第12期21卷 4019-4032页

作者： DONG Hanchuan liu Shuang PANG Lili liu dunlong DENG Longsheng FANG Lide ZHANG Zhonghua College of Quality and Technical Supervision Hebei UniversityBaoding 071002China Technology Innovation Center for Geological Environment Monitoring Ministry of Natural ResourcesTianjin 300304China Center for Hydrogeology and Environmental Geology Survey China Geological SurveyTianjin 300304China Institute of Mountain Hazards and Environment Chinese Academy of SciencesChengdu 610299China College of Software Engineering Chengdu University of Information and TechnologyChengdu 610225China School of Geological Engineering and Geomatics Chang’an UniversityXi’an 710054China

Infrasound,known for its strong penetration and low attenuation,is extensively used in monitoring and warning systems for debris ***,a debris-flow forecasting method was proposed by combining infrasound-based variational mode decomposition and Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA)***-precision infrasound sensor was utilized in experiments to record signals under twelve varying conditions of debris flow volume and *** mode decomposition was performed on the detected raw signals,and the optimal decomposition scale and penalty factor were obtained through the sparrow search *** Hilbert transform,rescaled range analysis,power spectrum analysis,and Pearson correlation coefficients judgment criteria were employed to separate and reconstruct the *** on the reconstructed infrasound signals,an ARIMA model was constructed to forecast the trend of debris flow infrasound *** reveal that the Hilbert transform effectively separated noise,and the predictive model’s results fell within a 95%confidence *** Mean Absolute Percentage Error(MAPE)across four experiments were 4.87%,5.23%,5.32%and 4.47%,respectively,showing a satisfactory accuracy and providing an alternative for predicting debris flow by infrasound signals.

关键词： Debris flow infrasound Variational Mode Decomposition Sparrow search algorithm ARIMA model Hilbert transform

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

Landslide susceptibility prediction method based on HSOM and IABPA-CNN in Wenchuan earthquake disaster area

引用

Journal of Mountain Science 2024年第12期21卷 4001-4018页

作者： liu dunlong XIANG Qian SANG Xuejia ZHANG Shaojie YANG Hongjuan College of Software Engineering Chengdu University of Information TechnologyChengdu 610225China State Key Laboratory of Mountain Hazards and Engineering Resilience Institute of Mountain Hazards and EnvironmentChinese Academy of SciencesChengdu 610299China

Landslide susceptibility prediction assesses the likelihood of landslides occurring in specific areas,providing crucial scientific support for mitigating the threat to people’s lives and property posed by landslide *** address the challenges in the existing landslide susceptibility prediction methods,such as insufficient representativeness of selected nonlandslide points,limited ability to capture nonlinear relationships,and a tendency to fall into local optima,the traditional Self-Organizing Maps(SOM)is improved in this paper by using a hierarchical approach to form Hierarchical Self-Organizing Maps(HSOM),and a model integrating the Information Value(IV),Adaptive Bat Precise Algorithm(ABPA),and Convolutional Neural Network(CNN)is proposed,termed *** factors such as topography,basic geology and hydrometeorology were selected with the 2008 Wenchuan earthquake-hit disaster area as the study *** data were preprocessed,Pearson correlation coefficient,tolerance(TOL),and variance inflation factor(VIF)were employed to assess the correlation among all the ***,the information value for each evaluation factor's classification was calculated,thereby establishing a high-quality sample dataset,which was input into the IABPA-CNN model and IVCNN model(contrast model),*** Receiver Operating Characteristic(ROC)curve was used to compare and analyze the accuracy and *** Area Under Curve(AUC)values for the two models is 0.89 and 0.85,respectively,indicating that the IABPA-CNN model has higher predictive *** with the IV-CNN model,the proportion of landslides predicted by the IABPA-CNN model in the high susceptibility and very high susceptibility area increased to 28.18%and 30.76%,*** the area proportions of very low susceptibility and low susceptibility area increased,the proportion of landslides quantity ***,Monte Carlo method was employed to analyze the uncertaint

关键词： Landslide Susceptibility Information value Convolutional neural network Bat algorithm Monte Carlo

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

A Model of Debris Flow Forecast Based on the Water-Soil Coupling Mechanism

引用

Journal of Earth Science 2014年第4期25卷 757-763页

作者： Shaojie Zhang Hongjuan Yang Fangqiang Wei Yuhong Jiang dunlong liu Key Laboratory of Mountain Hazards and Earth Surface Process Chinese Academy of Sciences Institute of Mountain Hazards and Environment Chinese Academy of Sciences

Debris flow forecast is an important means of disaster mitigation. However, the accuracy of the statistics-based debris flow forecast is unsatisfied while the mechanism-based forecast is unavailable at the watershed scale because most of existing researches on the initiation mechanism of debris flow took a single slope as the main object. In order to solve this problem, this paper developed a model of debris flow forecast based on the water-soil coupling mechanism at the watershed scale. In this model, the runoff and the instable soil caused by the rainfall in a watershed is estimated by the distrib- uted hydrological model （GBHM） and an instable identification model of the unsaturated soil. Because the debris flow is a special fluid composed of soil and water and has a bigger density, the density esti- mated by the runoff and instable soil mass in a watershed under the action of a rainfall is employed as a key factor to identify the formation probability of debris flow in the forecast model. The Jiangjia Gulley, a typical debris flow valley with a several debris flow events each year, is selected as a case study watershed to test this forecast model of debris flow. According the observation data of Dongchuan Debris Flow Observation and Research Station, CAS located in Jiangjia Gulley, there were 4 debris flow events in 2006. The test results show that the accuracy of the model is satisfied.

关键词： debris flow forecast watershed scale soil-water coupling distributed hydrological model limit equilibrium analysis Jiangjia Gulley.

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Simulation of unmanned survey path planning in debris flow gully based on GRE-Bat algorithm

引用

Journal of Mountain Science 2024年第12期21卷 4062-4082页

作者： liu dunlong FENG Duanguo SANG Xuejia ZHANG Shaojie YANG Hongjuan College of Software Engineering Chengdu University of Information TechnologyChengdu 610225China State Key Laboratory of Mountain Hazards and Engineering Resilience Institute of Mountain Hazards and EnvironmentChinese Academy of SciencesChengdu 610299China

Unmanned aerial vehicle(UAV)paths in the field directly affect the efficiency and accuracy of payload data *** planning of UAV advancing along river valleys in wild environments is one of the first and most difficult problems faced by unmanned surveys of debris flow *** study proposes a new hybrid bat optimization algorithm,GRE-Bat(Good point set,Reverse learning,Elite Pool-Bat algorithm),for unmanned exploration path planning of debris flow sources in outdoor *** the GRE-Bat algorithm,the good point set strategy is adopted to evenly distribute the population,ensure sufficient coverage of the search space,and improve the stability of the convergence accuracy of the ***,a reverse learning strategy is introduced to increase the diversity of the population and improve the local stagnation problem of the *** addition,an Elite pool strategy is added to balance the replacement and learning behaviors of particles within the population based on elimination and local perturbation *** demonstrate the effectiveness of the GRE-Bat algorithm,we conducted multiple simulation experiments using benchmark test functions and digital terrain *** to commonly used path planning algorithms such as the Bat Algorithm(BA)and the Improved Sparrow Search Algorithm(ISSA),the GRE-Bat algorithm can converge to the optimal value in different types of test functions and obtains a near-optimal solution after an average of 60 *** GRE-Bat algorithm can obtain higher quality flight routes in the designated environment of unmanned investigation in the debris flow gully basin,demonstrating its potential for practical application.

关键词： Bat algorithm Unmanned surveys Debris flow gully Path planning Unmanned aerial vehicle Reverse learning

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

四川省区域泥石流预报系统的构建与应用

引用

应用基础与工程科学学报 2016年第1期24卷 47-58页

作者：刘敦龙张少杰杨红娟中国科学院成都灾害与地表过程重点实验室四川成都610041 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049

基于水土耦合机制的泥石流预报方法采用小流域为基本预报单元,较为完整地体现了流域尺度上泥石流的形成过程,具有极高的推广应用价值.基于该预报方法,借助GIS强大的空间数据处理功能、Fortran高效的计算能力和C#优秀的可视化界面设计功... 详细信息

基于水土耦合机制的泥石流预报方法采用小流域为基本预报单元,较为完整地体现了流域尺度上泥石流的形成过程,具有极高的推广应用价值.基于该预报方法,借助GIS强大的空间数据处理功能、Fortran高效的计算能力和C#优秀的可视化界面设计功能,设计并实现了具有较好人机交互界面的四川省区域泥石流预报系统.以2013年7月9日四川省境内大规模泥石流灾害事件作为系统的检验实例,运行结果表明:系统不仅具有运行稳定,操作简单,运算速度快和自动展示预报结果的特点,而且具有较高的预报精度,较低的漏报率和误报率.所以,系统的运行效率和预报精度均能很好地满足泥石流减灾的需求.

关键词：流域尺度区域尺度潜势泥石流流域水土耦合机制泥石流预报系统

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于水文过程的泥石流预报中前期有效降水量的确定方法

引用

水科学进展 2015年第1期26卷 34-43页

作者：张少杰江玉红杨红娟刘敦龙中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室四川成都610041 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610041

前期有效降水量是泥石流预报的一个关键因子,但是确定此关键因子的常用方法存在参数取值过于人为主观化的问题。为解决这一问题,提出利用模拟降雨截留、入渗和蒸散发等水文过程的方法确定泥石流预报中的前期有效降雨量,并利用基于流域... 详细信息

前期有效降水量是泥石流预报的一个关键因子,但是确定此关键因子的常用方法存在参数取值过于人为主观化的问题。为解决这一问题,提出利用模拟降雨截留、入渗和蒸散发等水文过程的方法确定泥石流预报中的前期有效降雨量,并利用基于流域水土耦合机制的泥石流预报系统预报四川省在2013年7月9日的泥石流灾害来检验该方法。结果表明:利用水文过程模拟方法确定的前期有效降水更适用于泥石流预报,泥石流预报的漏报率比常用的降雨衰减经验公式低21.1%,能更好地为泥石流防灾减灾服务。

关键词：前期有效降水泥石流预报水文过程模拟降雨衰减经验公式

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于极限平衡方程和水文模拟的坡体稳定性分析

引用

应用基础与工程科学学报 2016年第6期24卷 1181-1192页

作者：张少杰韦方强刘敦龙江玉红中国科学院成都灾害与地表过程重点实验室四川成都610041 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610041 中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400714 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610103

基于极限平衡方程,在安全系数F_s=1的条件下,推导了潜在的不稳定坡体判识公式,形成了潜在不稳定坡体的判识方法;基于水文模拟,分析了不同降水条件下坡体的饱和因子w的变化规律,并依据极限平衡方程进一步分析了潜在不稳定坡体的稳定性,... 详细信息

基于极限平衡方程,在安全系数F_s=1的条件下,推导了潜在的不稳定坡体判识公式,形成了潜在不稳定坡体的判识方法;基于水文模拟,分析了不同降水条件下坡体的饱和因子w的变化规律,并依据极限平衡方程进一步分析了潜在不稳定坡体的稳定性,建立了对潜在不稳定坡体稳定性的评价方法.以汶川地震灾区(四川省境内)为研究区,对区域内的潜在不稳定坡体进行了判识,判识出来的潜在不稳定坡体面积约为4 554.94km^2,占研究区总面积的14.32%.对判识出来的潜在不稳定坡体在不同重现期降水作用下的稳定性进行了评估,确定了可能形成滑坡的坡体分布.这一评估结果可为研究区的滑坡防范提供依据,降低滑坡灾害带来的生命和财产损失.

关键词：地震灾区潜在不稳定坡体坡体稳定性分析饱和因子

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于像素匹配的矢量图件标准转换系统的构建与实现

引用

西安石油大学学报（自然科学版） 2018年第3期33卷 117-126页

作者：刘敦龙吴向阳唐聃吴倩成都信息工程大学软件工程学院四川成都610103 兰州石化公司研究院甘肃兰州730060 四川省地质工程勘察院四川成都610032

不同标准的矢量图件难以相互转换,导致图件信息共享存在障碍,空间数据的利用率较低等一系列问题。为此,以符号双向映射和像素匹配作为基本原理,利用数据库与GIS技术设计实现了基于像素匹配的矢量图件标准转换系统。系统主要通过标准符... 详细信息

不同标准的矢量图件难以相互转换,导致图件信息共享存在障碍,空间数据的利用率较低等一系列问题。为此,以符号双向映射和像素匹配作为基本原理,利用数据库与GIS技术设计实现了基于像素匹配的矢量图件标准转换系统。系统主要通过标准符号库获取、符号映射关联表构建、图件符号解析、符号匹配与识别、目标标准符号获取和符号标准转换实现矢量图件标准转换。实际工作中的图件在三大石油标准间的相互转换实例结果表明:系统不仅具有运行稳定、操作简便和自动转换的特点,而且具有较高的转换精度和较强的实用性,可以很好地解决石油领域不同标准图件信息难以共享和空间数据利用率低的问题。

关键词：矢量图件标准转换地球信息系统像素匹配

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于水土耦合物理机制的区域滑坡概率预报技术研究

引用

灾害学 2019年第4期34卷 86-91页

作者：徐辉张少杰黎力刘敦龙国家气象中心北京100081 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610041 重庆市国土资源和房屋勘测规划院重庆401121 武汉大学测绘学院湖北武汉430079 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

基于水土耦合物理机制的滑坡预报是通过计算安全系数给出确定性的预报结果,其可靠性依赖模型输入数据的精度,尤其是土体粘结力和内摩擦角。但这些数据尤其在区域尺度上存在较大的不确定性,进而导致安全系数存在不确定性。为解决该问题,... 详细信息

基于水土耦合物理机制的滑坡预报是通过计算安全系数给出确定性的预报结果,其可靠性依赖模型输入数据的精度,尤其是土体粘结力和内摩擦角。但这些数据尤其在区域尺度上存在较大的不确定性,进而导致安全系数存在不确定性。为解决该问题,引入了蒙特-卡洛随机取值的方法,提出了基于水土耦合物理机制的滑坡概率预报模型,并首次尝试选取西南地区为试验区域开展滑坡预报试验及检验。结果表明:2017年汛期发生了11次典型的滑坡案例,该模型成功预报9次,成功率达82%。具有较好的预报准确率,可为地质灾害防灾减灾提供技术支撑。

关键词：滑坡,水土耦合物理机制概率预报 MontE-Carlo 定量降水估测(QPE) 定量降水预报( QPF)

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

泥石流次声特征分析及流量智能反演方法

引用

自然灾害学报 2024年第2期33卷 54-64页

作者：胡耕源刘敦龙桑学佳张少杰陈乔成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225 四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心四川成都636499 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610044 中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400722

次声技术已被广泛应用于泥石流监测预警中,泥石流次声的某些特征可从一定程度上反映泥石流的流量。泥石流流量是评估泥石流规模的重要参数,准确预测泥石流流量对泥石流监测预警具有重要意义。围绕影响泥石流次声特性的关键物理参量,通... 详细信息

次声技术已被广泛应用于泥石流监测预警中,泥石流次声的某些特征可从一定程度上反映泥石流的流量。泥石流流量是评估泥石流规模的重要参数,准确预测泥石流流量对泥石流监测预警具有重要意义。围绕影响泥石流次声特性的关键物理参量,通过定量化配比水槽实验模拟泥石流产生次声的物理过程,采集次声信号并测算流量。通过分析泥石流流量与次声之间的关联,揭示泥石流流量对次声特性的影响规律。经特征提取和特征选择提炼出可表征泥石流流量的次声特征因子并构建特征向量集。通过对比分析k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)、神经网络、随机森林和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)算法在流量预测方面的表现性能,构建了具有较高预测准确率的泥石流流量智能反演模型。通过该智能反演模型可实现泥石流流量的有效预测,从而为泥石流次声监测提供更丰富的报警信息。

关键词：泥石流次声特征分析流量智能反演

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：