基于多尺度分割方法的斜坡单元划分及滑坡易发性预测

滑坡易发性预测可以有效预测潜在滑坡的空间位置,是滑坡危险性和风险性评价的基础。由于斜坡单元依据真实地形地貌划分和具有明确的地质特征意义,更多的学者尝试利用斜坡单元进行区域滑坡易发性预测。但是,如何高效准确地划分斜坡单元并考虑其内部环境因子的非均质性是制约斜坡单元应用的关键因素,也是目前研究中的难点。本文以江西省崇义县为例,首先,提取研究区域坡向和山体阴影图作为基础数据,采用多尺度分割（MSS）方法划分斜坡单元,并结合试错法和研究区域历史滑坡形态特征确定MSS方法的最优参数组合。然后,基于斜坡单元提取高程、坡度、剖面曲率等环境因子,分别导入支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR）模型,构建Slope-SVM/LR易发性预测模型。通过变化值和标准差表征斜坡单元内部环境因子的非均质性,进而构建Variant Slope-SVM/LR易发性预测模型。最后,采用ROC曲线和频率比精度分析上述模型的预测精度。结果表明：1）当尺度、形状特征权重和紧致度权重参数分别取20、0.8和0.8时,研究区域斜坡单元的划分效果最好;2）Slope-SVM、Variant slope-SVM、Slope-LR和Variant slope-LR模型的ROC精度分别为0.812、0.876、0.818和0.839,相应的频率比精度分别为0.780、0.866、0.792和0.865, 说明Variant slope-SVM/LR模型的预测精度高于Slope-SVM/LR模型。因此,MSS方法可以实现高效准确地自动划分斜坡单元,考虑斜坡单元内部环境因子的非均质性可以提高易发性预测结果的准确性。     

蓄热式燃烧技术在加热炉上的应用

介绍韶钢第五轧钢厂采用蓄热式燃烧技术对加热炉改造的必要性，并对几个方案进行比较和确定，重点介绍蓄热式燃烧技术在五轧厂加热炉应用的难点，以及在原加热炉上应用蓄热式燃烧技术进行改造的内容，总结了蓄热式燃烧技术的应用效果。     

调和平均数在进口羊毛条检验中的应用

根据国际毛纺织组织IWTO<羊毛条平均纤维直径和平均纤维长度的检验规则>的规定,代表整批货物的羊毛条平均纤维直径和平均纤维长度的检验结果平均值均按照调和平均数计算.从统计学观点介绍了一般平均数的基本概念,尤其对算术平均数与调和平均数以及它们之间的关系进行了叙述.认为进口羊毛条的平均纤维直径和平均纤维长度如果是同一样品的检测,无论检测次数多少,其最终检验结果的平均值均采用算术平均数计算;但对于代表整批货物的羊毛条的检验,无论其样品份数多少,其最终检验结果的平均值均采用调和平均数计算.     

滑坡易发性预测建模的不确定性：不同“非滑坡样本”选择方式的影响

滑坡易发性预测建模中如何选择非滑坡是影响建模结果的重要不确定因素。为研究不同非滑坡选择方式的影响规律，拟用5种方式，即全区随机、坡度低于5°区域、滑坡缓冲300 m外区域、信息量（IV）法、半监督法来选择出与滑坡等比例的非滑坡样本；进一步将各选择方式与随机森林（RF）耦合构建随机RF、低坡度RF、缓冲区RF、IV–RF及半监督RF等模型。以江西南康区为例，获取高程、岩性、公路密度等19种环境因子和233个滑坡编录，将滑坡编录划分为2 598个滑坡栅格单元构建上述耦合模型的输入–输出数据集。再采用预测精度和易发性指数分布等指标分析其建模不确定性。进一步针对耦合模型预测的滑坡易发性指数分布不合理等问题，在半监督RF建模时采用滑坡与非滑坡比例为1∶2的样本集开展建模并与1∶1等比例样本集工况作对比。结果表明：1）低坡度RF、缓冲区RF、IV–RF和半监督RF等模型的预测精度均大幅优于随机RF模型，可见准确选择非滑坡样本对易发性建模至关重要；2）半监督RF模型选择非滑坡样本的建模性能最优，且半监督RF在滑坡∶非滑坡=1∶2比其在1∶1时预测的易发性指数分布规律更准确可信。后续研究中有必要更深入探索滑坡与非滑坡样本的比例问题。     

IWTO并批证书交货原毛净毛率和平均纤维直径的计算(续)

所验货物为500包合并平均纤维直径检验结果后的精确度例证(澳大利亚羊毛,细于26μm,二台气流仪测定方法)5.4 用减法并批结果的计算5.4.1 符号表示在5.3.1条款中与本款有关的符号定义同样适用本处。此外,下面定义也适用:Wr=所交货物剩余部分的名义油脂净重     

不同空间分辨率和训练测试集比例下的滑坡易发性预测不确定性

探讨空间分辨率和模型训练测试集比例等因素对滑坡易发性预测不确定性的影响具有重要意义.拟以江西省宁都县的滑坡为例,首先计算各环境因子在不同空间分辨率(15,30,60,90和120m)下的频率比值;然后将滑坡和非滑坡样本按照9/1,8/2,7/3,6/4和5/5的比例划分出不同的模型训练和测试数据集,由此得到25种组合工...     

基于时间序列与PSO-SVR耦合模型的白水河滑坡位移预测研究

 滑坡位移预测模型的选择及其参数的选取是滑坡位移预测中至关重要的2个问题,以往的模型在预测滑坡位移时具有诸多的限制和不足。以三峡库区白水河滑坡为研究对象,基于时间序列分析方法,分离提取出滑坡趋势性位移与周期性位移。前者主要受控于滑坡的内部因素(物质组成、地质构造、地形地貌等),可用最小二乘法对其进行多项式拟合并预测;后者是由外部影响因素(季节性降雨、库水位变动等)导致,取当月降雨量、双月降雨量、库水位高程、月间库水位变化量、双月库水位变化量和年间累计位移增量作为周期性位移的影响因子,提出采用可优化选参的粒子群优化算法(PSO)与支持向量机回归(SVR)相结合的方法对其进行预测;将各分位移预测值叠加得到累计位移预测值。运用多种方法进行分析对比,结果表明,基于时间序列与PSO-SVR耦合模型的滑坡位移预测精度要明显高于BP神经网络模型、网格搜索法优化的支持向量机模型(GS),其在滑坡位移预测中具有一定的理论基础和良好的应用前景。     

库水位升降联合降雨作用下白家包滑坡稳定性评价

库水位升降和降雨通过改变三峡库区库岸滑坡岩土体的抗剪强度和应力状态,影响库岸滑坡的稳定性。为探讨白家包滑坡在库水位升降和降雨联合作用下的稳定性变化特征,本文首先根据GPS监测数据定性分析白家包滑坡变形规律,再采用Geo-studio软件计算4种工况下滑坡的稳定性系数,最后采用R/S分析法计算各GPS监测点累积位移的Hurst指数,并将Hurst指数值与Geo-studio数值模拟结果进行对比分析。结果表明：白家包滑坡累积位移曲线呈“阶跃状”特征;滑坡稳定性受库水位升降和降雨的综合影响,库水位下降时稳定性系数减小,上升时稳定性系数增大,降雨也能在一定程度上降低滑坡稳定性;175~145 m加降雨工况下滑坡最小稳定性系数为1.034,处于欠稳定状态;各监测点Hurst指数均介于0.5~1之间,表明未来滑坡变形将持续加剧,与滑坡变形定性分析及稳定性数值模拟结果一致。     

生物接触氧化法处理明胶生产废水研究

<正> 一、前言经化学混凝——气浮分离处理后的明胶生产废水水质及外观均可得到较大的改善,但仍残留有较高的COD物质。当控制原废水COD(Cr)(铬法分析值,下同。——编注)浓度在2500mg/L时,处理水中剩留浓度可达1000mg/L,且大部分以可溶性COD物质状存在于体系的。为去除残留的COD物质,通常需用生化处理方法对其进一步处理。鉴于(软性填料)生物接触氧化法具有处理废水浓度高、空隙可变、不易堵塞、耐冲击、效果稳定、     

基于滑坡分类和加权频率比模型的滑坡易发性评价

根据区域滑坡特点,针对不同类型滑坡的自身特征分别建立指标评价体系,能够使滑坡易发性评价的过程更加科学准确。以三峡库区万州区内滑坡为例,首先,基于对地质环境、滑坡空间分布及自身特征的分析,将全区滑坡分为陡倾角地层滑坡和缓倾角地层滑坡。其次,获取12种指标因子(高差、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地层岩性、水系、地质构造、公路、地层倾角、降雨、含蒙脱石软弱夹层厚度)构成基本评价体系。然后提出基于逻辑回归(logistic regression,LR)–模糊层次分析(fuzzy analytical hierarchy process,FAHP)方法(LR-FAHP)的加权频率比模型(weighted frequency ratio model,WFR),通过对指标因子的重要性进行排序,实现各指标因子权重的定量计算,从而建立不同类型滑坡的评价指标体系,再基于GIS平台实现全区滑坡灾害的易发性等级预测。结果表明:与单一的LR,FAHP和FR三种模型相比,WFR模型能将滑坡易发性评价精度提升4%～9%,表明LR-FAHP是一种定量计算指标因子权重的有效方法;同时,基于滑坡分类的WFR模型的易发性评价成功率为79.2%,预测率为79.6%,均优于未进行滑坡分类的WFR模型,为建立评价指标体系和区域滑坡易发性评价提供了可靠途径。