基于岩体质量指标Q分类系统的风险分析方法

基于岩体质量指标Q分类系统,应用Monte-Carlo模拟技术,研究了岩体质量风险分析方法。该方法视Q分类系统中各单因素取值为随机变量,建立了各单因素取值概率模型;通过对所建模型的抽样计算,可获取所评价岩体实际Q值小于设计所采用Q值的概率;通过对比分析Q值累计曲线和岩体质量分布图,可得到任意Q值对应的风险概率,查清岩体中可能出现的质量等级以及每个质量等级所占百分比的情况。本文研究成果已在青岛胶州湾海底隧道工程中得到应用,并获得良好效果。     

三峡库区草堂河流域土壤pH空间分布预测制图

以三峡库区草堂河流域为研究区,利用网格布点,共采集102个土壤样点,分析测定土壤的pH值,结合成土母质和地形等10个环境因子,以样点总数的85%作为训练集进行预测模型构建,15%作为验证集检验模型精度,利用随机森林(Random Forest, RF)模型对研究区土壤pH进行空间分布预测并制图。结果表明:土壤pH与谷深、坡长呈显著正相关,与海拔、距河网垂直距离、坡高呈显著负相关。三叠系大冶组灰岩发育的土壤pH值高于三叠系须家河组石英砂岩发育的土壤pH值。基于环境因子的RF预测模型,平均绝对误差(MAE)为0.47、均方根误差(RMSE)为0.59、决定系数(R~2)为0.85,能解释研究区土壤pH值85%的空间变异。对土壤pH值产生主要影响的环境因子为成土母质和海拔。可见,基于环境因子的RF预测模型,预测精度高,可以作为土壤pH空间分布预测的有效方法,能为流域尺度下其他土壤属性的空间分布预测提供依据和借鉴。     

作物产量决定因子分析

应用主成分分析,将影响水稻产量的一系列因子概括为四个主要因子:(1)土壤肥力因子,(2)栽插措施因子,(3)田间管理因子;(4)产量性状因子。将上述因子作为自变量,水稻产量作为因变量,进行逐步回归分析,得到一个产量预测模型(R=0.962)。根据各变量的回归系数大小,可以得到产量决定因子对产量影响的大小顺序为,田间管理因子>土壤肥力因子。栽插措施因子和产量性状因子对水稻产量的影响未达显著水平。 文中所述的分析方法适用于在不同的土壤条件下预测作物产量的潜在变化。     

丘陵区耕地土壤剖面有机质含量分布特征及其影响因素分析

为了进一步了解耕地有机质剖面信息，基于325个剖面（0~60 cm）采样数据，运用经典统计学探讨了重庆市耕地有机质剖面分布特征，并通过多因素方差分析对比了成土母质、土地类型、海拔对土壤有机质剖面分布的影响。结果表明：（1）基于成土母质、土地类型、海拔的CART树模型对0~20、20~40、40~60 cm土层有机质变异解释率分别为57%、44%、35%。（2）土壤有机质随土壤深度增加而减少，表现出较强的表聚性，0~20 cm土壤有机质均值是20~40 cm的1.5倍，是40~60 cm的2倍。（3）成土母质、土地类型、海拔均对0~20 cm土壤有机质含量变化产生显著影响，海拔对20~40 cm土壤有机质含量变化产生显著影响，成土母质对40~60 cm土壤有机质含量变化产生显著影响。（4）海拔和成土母质的交互作用对不同深度土壤有机质变化均产生显著影响，冲积母质、石灰岩母质发育的土壤在500~1 000 m的海拔区间上有机质含量最高，紫色母质发育的土壤有机质含量与海拔呈正相关关系。     

基于DEM流域河网水系的提取研究

本文介绍了一种从DEM中提取流域河网水系的实用方法。该方法首先对DEM进行预处理即洼地的确定、填充和平地的抬升；然后采用D8算法确定．DEM中每一个栅格单元的水流方向，根据水流方向数据，计算每一个栅格单元的上游集水面积，再根据给定的阈值，得出河流栅格网络图，生成需要的水系。此外，以古佛河小流域为例进行了水系提取，其结果与实际水系几乎完全匹配。     

基于随机森林和Sentinel-2影像数据的低山丘陵区土地利用分类——以重庆市江津区李市镇为例

精准的土地利用信息是土地资源监测和管理的基础。为提高低山丘陵区域的土地利用分类精度，选取重庆市江津区李市镇为研究案例，基于随机森林方法，以Sentinel-2影像数据和地形因子为数据源，提取3种变量（传统遥感数据，红边遥感数据和地形因子），合计23个特征指标，构建3个具有不同输入变量的组合模型，以提取研究区土地利用信息，分析变量的重要性。结果表明：（1）传统遥感数据模型中顺序添加红边遥感数据和地形因子，总体分类精度分别为86.54%，87.19%，88.61%；Kappa系数分别为 0.800 9，0.810 2，0.831 4；（2）对模型精度有重要影响的特征指标依次是波段B2(Blue)，B4(Red)，B3(Green)，改进归一化差异水体指数(MNDWI)和波段B5(Vegetation Red Edge 1)；(3）基于随机森林的遥感数据和地形因子的组合方法，是获取研究区高精度土地利用信息的一种有效手段。研究成果可以为地形复杂区域的土地利用分类提供参考。