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931.
932.
基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法 总被引:1,自引:0,他引:1
以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。 相似文献
933.
宁夏地质灾害气象预报预警研究 总被引:5,自引:0,他引:5
利用1982—2004年宁夏的地质灾害与降水资料,分析了宁夏主要地质灾害的分布规律和形成机理,重点研究了引发地质灾害的气象条件。结果表明,滑坡和泥石流是宁夏主要的地质灾害类型,它们形成的气候条件都与降雨有直接的关系;地质灾害主要集中在其易发区内强降雨和暴雨出现频次较多的季节,由降雨引发的滑坡等地质灾害大多发生于降雨时段的中后期或稍后,泥石流一般与暴雨、持续降雨同时发生,雨量越大的地区地质灾害越发育,而连续性降水、短时强降水和暴雨是造成地质灾害的主要气象诱因。同时,根据研究结果,采用统计学方法建立了宁夏汛期地质灾害潜势预报模型,通过2004年汛期业务试运行,表明该预报模型有一定的参考价值,但还需进一步改进。 相似文献
934.
为了有效地防御吉林省夏季出现的低温冷害,对夏季低温的预测因子进行了研究。通过概率统计、合成分析和相关分析等方法,对吉林省夏季气温与环流场、海温场、ENSO循环、太阳活动、极涡和西太平洋副热带高压等的对应关系进行了研究,运用几率波的概念,提炼出有预报意义的几率关键区。结果表明,前期环流场和海温场持续异常均会造成吉林省夏季低温;早发型的El Nino事件当年,晚发型的El Nino事件次年,太阳黑子谷值年以及前一年夏末秋初极涡中心纬度偏北、秋冬季副高面积指数偏小,易导致吉林省夏季低温;前一年冬季关键区几率波点数和模型场关键区几率波点数的一致率达40%以上时,吉林省夏季也容易出现低温。 相似文献
935.
936.
937.
基于遥感的新疆北疆积雪盖度及雪深监测 总被引:6,自引:0,他引:6
新疆北疆为雪灾多发区,准确地监测积雪分布及雪深具有十分重要的意义,可为雪灾多发区在冬季做好防灾减灾工作提供依据.目前MODIS数据主要运用归一化差分雪盖指数(NDSI)对积雪进行提取.NDSI是基于雪对可见光与近红外波段的反射特性和反射差相对大小的一种测量方法,然而它只能将像元辨别为积雪或非积雪,满足不了高精度的流域制图及雪盖提取要求.以新疆北疆为研究对象,应用MODIS数据和线性光谱混合模型提取像元内积雪所占比例(积雪盖度),并与NDSI建立关系,讨论了NDSI是否可以作为估算积雪盖度的标准,进而提高NDSI在积雪监测中的应用精度.结果表明,二者具有较好的线性关系,经过野外实测点的验证,25个点的平均绝对误差是0.06.此外,以MODIS数据与地面实测雪深资料为基础,通过分析和研究MODIS窗区通道的光谱特点,探讨了适合于积雪雪深监测最佳的MODIS通道,初步建立起应用MODIS资料监测北疆地区积雪深度的反演模型. 相似文献
938.
在考虑流固耦合和断层活动作用的情况下,应用ADINA中流固耦合分析求解器ADINA-FSI,建立了埋地管道破坏分析的有限元模型,介绍了固体模型和流体模型的建模过程以及流固耦合计算过程、断层位移荷载加载和约束的实现以及模型参数选择等。依据计算结果,分析了管内介质及流速等参数对管道破坏的影响。管道内输送的介质密度和流速越大,管道越易破坏,故在埋地管道设计中应充分考虑管内介质的密度与流速。针对计算结果,提出了几点认识和建议。 相似文献
939.
覆冰输电塔-线体系风致动力响应分析 总被引:4,自引:1,他引:3
依据流体诱发振动原理,结合已有覆冰计算模型,考虑降雨的分类,模拟了输电塔-线体系不同高度导线的覆冰和风荷载。以东北地区某输电塔为例,对覆冰输电塔-线体系在稳定风速激励下的动力响应进行分析,并与不考虑塔线耦联的导线舞动分析结果及覆冰塔线拟静力的分析结果进行对比,对塔位移、输电线位移、钢材应力进行了分析。研究结果表明:塔-线耦联体系对覆冰导线风振有很大影响,覆冰输电塔抗风设计安全度需要进一步提高。 相似文献
940.
退化草原碱蓬土壤微生物生物量的季节动态模型 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了东北退化草原土壤微生物生物量的季节变化,生态因子的季节变化以及生态因子对土壤微生物生物量的综合作用规律,微生物生物量W和呼吸速率W1的季节动态呈单峰上凸式曲线变化,8月份的有明显的高峰值出现,其值为:w/mg g^-1=4.9,w1/mg g^-1d^-1=28.1,同时利用IRM模型研究了生态因子对土壤微生物生物量变化的综合作用规律;Mt △Mto[1 (0.21rn-w1)△t],生态因子对土壤微生物生长的综合作用指数rn在整个生长季节的变化范围为:0.0273-0.7264,其中7-8月份rn较大,对微生物生长的限制作用较小,微生物生长较快,5月、6月、9月和10月rn较小,对微生物生长的限制作用较大,微生物生长较慢。 相似文献