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四川茂县叠溪镇新磨村滑坡特征与成因机制初步研究
被引量：
173
1
作者
许强
李为乐
+3 位作者
董秀军
肖先煊
范宣梅
裴向军
《岩石力学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2612-2628,共17页
2017年6月24日6时许,四川省茂县叠溪镇新磨村新村组后山约450×104 m3的山体发生顺层高位滑动,导致10人死亡和73人失踪,引起国内外的广泛关注。在对灾害现场进行大量地质调查的基础上,综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面合成孔径...
2017年6月24日6时许,四川省茂县叠溪镇新磨村新村组后山约450×104 m3的山体发生顺层高位滑动,导致10人死亡和73人失踪,引起国内外的广泛关注。在对灾害现场进行大量地质调查的基础上,综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面合成孔径雷达监测等技术手段,初步揭示滑坡的运动过程和成因机制,并对滑坡周边直接受主滑坡动力作用而产生的欠稳定岩土体特征和危险性进行分析评价。初步结果认为,滑坡源区山体在1933年叠溪地震中被震裂产生拉张裂缝,之后在多次地震、长期重力以及降雨作用下,最终整体失稳破坏。滑坡从小规模垮塌到主滑体启动、失稳运动、到最终停积整个过程用时仅120 s,其中主滑坡仅60 s,运动距离约2.6 km,最大运动速度达74.6 m/s,属于典型高速远程滑坡–碎屑流。新磨村滑坡具有高位、高度隐蔽性等突出特点,仅靠传统的调查排查和群测群防手段,已很难对灾害隐患进行早期识别和提前发现,必须尽快推广应用现代高精度对地观测技术(如In SAR,Li DAR,高清无人机航拍等),对我国西南山区类似隐蔽性高位崩滑灾害隐患进行排查和主动防范。
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关键词
边坡工程
新磨村滑坡
高位滑坡
隐蔽性
对地观测技术
地质灾害隐患
早期识别
原文传递
面向复杂地形的坡位K-means聚类划分研究
被引量：
1
2
作者
高海峰
葛莹
+2 位作者
张杰
肖胜昌
陈科
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期474-481,共8页
土壤植被研究建立在精准坡位划分的基础上。但现有的坡位大多采用手工划分的方式,存在着自动化程度低、划分精度不高且耗时较长等问题。本文提出一种顾及复杂地形的坡位自动划分算法,尝试采用机器学习K-means方法解决高海拔山区坡位划...
土壤植被研究建立在精准坡位划分的基础上。但现有的坡位大多采用手工划分的方式,存在着自动化程度低、划分精度不高且耗时较长等问题。本文提出一种顾及复杂地形的坡位自动划分算法,尝试采用机器学习K-means方法解决高海拔山区坡位划分的问题,并在山峰区域提取、聚类数确定、以及初始聚类中心选取等关键技术进行了算法的优化。为了验证算法的有效性,以云南省姚安县为研究区,运用提出的算法对研究区坡位进行自动划分,再采用Calinski-Harabasz聚类评价指标、调整兰德系数ARI和误差平方和SSE等一系列方法对坡位K-means聚类划分实验进行分析和评价。研究结果表明,利用该算法所生成的复杂地形坡位与研究区实测等高线相匹配。其次,再从姚安县规划风电场任选4个场址,比较13×13、25×25、37×37三种适宜窗口下坡位自动划分结果,结果表明选取25×25适宜窗口进行坡位划分可靠性最强。再者,计算的规划风电场内山脊、坡肩及背坡比例高达57.13%,也从一个侧面证实了利用该算法划分的坡位结果良好。
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关键词
坡位
聚类划分
K-means方法
复杂地形
云南省姚安县
原文传递
题名
四川茂县叠溪镇新磨村滑坡特征与成因机制初步研究
被引量：
173
1
作者
许强
李为乐
董秀军
肖先煊
范宣梅
裴向军
机构
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
出处
《岩石力学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2612-2628,共17页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(41225011)
国家创新研究群体科学基金资助项目(41521002)~~
文摘
2017年6月24日6时许,四川省茂县叠溪镇新磨村新村组后山约450×104 m3的山体发生顺层高位滑动,导致10人死亡和73人失踪,引起国内外的广泛关注。在对灾害现场进行大量地质调查的基础上,综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面合成孔径雷达监测等技术手段,初步揭示滑坡的运动过程和成因机制,并对滑坡周边直接受主滑坡动力作用而产生的欠稳定岩土体特征和危险性进行分析评价。初步结果认为,滑坡源区山体在1933年叠溪地震中被震裂产生拉张裂缝,之后在多次地震、长期重力以及降雨作用下,最终整体失稳破坏。滑坡从小规模垮塌到主滑体启动、失稳运动、到最终停积整个过程用时仅120 s,其中主滑坡仅60 s,运动距离约2.6 km,最大运动速度达74.6 m/s,属于典型高速远程滑坡–碎屑流。新磨村滑坡具有高位、高度隐蔽性等突出特点,仅靠传统的调查排查和群测群防手段,已很难对灾害隐患进行早期识别和提前发现,必须尽快推广应用现代高精度对地观测技术(如In SAR,Li DAR,高清无人机航拍等),对我国西南山区类似隐蔽性高位崩滑灾害隐患进行排查和主动防范。
关键词
边坡工程
新磨村滑坡
高位滑坡
隐蔽性
对地观测技术
地质灾害隐患
早期识别
Keywords
slope
engineering
Xinmocun
landslide
high
position
landslide
concealment
earth
observation
technique
potential
geohazard
early
detection
分类号
P642 [天文地球—工程地质学]
原文传递
题名
面向复杂地形的坡位K-means聚类划分研究
被引量：
1
2
作者
高海峰
葛莹
张杰
肖胜昌
陈科
机构
河海大学地球科学与工程学院
中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期474-481,共8页
基金
云南省重大科技专项——新能源(2013ZB006)
国家自然科学基金项目(41071347)。
文摘
土壤植被研究建立在精准坡位划分的基础上。但现有的坡位大多采用手工划分的方式,存在着自动化程度低、划分精度不高且耗时较长等问题。本文提出一种顾及复杂地形的坡位自动划分算法,尝试采用机器学习K-means方法解决高海拔山区坡位划分的问题,并在山峰区域提取、聚类数确定、以及初始聚类中心选取等关键技术进行了算法的优化。为了验证算法的有效性,以云南省姚安县为研究区,运用提出的算法对研究区坡位进行自动划分,再采用Calinski-Harabasz聚类评价指标、调整兰德系数ARI和误差平方和SSE等一系列方法对坡位K-means聚类划分实验进行分析和评价。研究结果表明,利用该算法所生成的复杂地形坡位与研究区实测等高线相匹配。其次,再从姚安县规划风电场任选4个场址,比较13×13、25×25、37×37三种适宜窗口下坡位自动划分结果,结果表明选取25×25适宜窗口进行坡位划分可靠性最强。再者,计算的规划风电场内山脊、坡肩及背坡比例高达57.13%,也从一个侧面证实了利用该算法划分的坡位结果良好。
关键词
坡位
聚类划分
K-means方法
复杂地形
云南省姚安县
Keywords
slope
position
detection
clustering
classification
K-means
classifier
mountainous
areas
Yao’an
County,Yunnan
Province
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
四川茂县叠溪镇新磨村滑坡特征与成因机制初步研究
许强
李为乐
董秀军
肖先煊
范宣梅
裴向军
《岩石力学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
173
原文传递
2
面向复杂地形的坡位K-means聚类划分研究
高海峰
葛莹
张杰
肖胜昌
陈科
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2020
1
原文传递
已选择
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