钢筋混凝土结构建筑群震害快速预测方法

为对地震灾后的建筑物进行快速灾害评价与预测,建立了钢筋混凝土框架结构的震害类比预测方法.通过灰色关联度分析,选取对混凝土框架结构抗震性能影响较大的5个影响因子,基于结构薄弱层层间位移角的统计分析,得到各抗震性能影响因子的属性值;再通过熵权法计算各震害影响因子的权重;最后应用相似度加权计算公式计算不同混凝土框架结构的相似度,从而对群体混凝土框架结构的震害进行快速评估.为验证所提方法的有效性及可靠性,选取典型混凝土框架结构进行震害预测并与有限元分析结果进行比较.所提方法仅需从房屋普查资料中获取主要影响因子的信息,即可对钢筋混凝土结构群体进行快速、准确的震害预测.     

城市群体建筑物的震害预测

从福建宁德市区建筑群体中选取具有典型破坏特征的建筑物作为样本,采用简化的评价方法并结合结构模型建立震害预测样本库.在建立样本库基础上,将其按不同结构类型分类,提取建筑物结构类型、高度、建设年代、现状质量和用途等主要震害影响因子,类比出易损性单元格内群体建筑的抗震能力.通过分析统计求得规划区内房屋的震害矩阵,并求取待预测建筑物的震害指数进行震害类比预测.分析统计结果表明:类比预测法对宁德市群体建筑物的震害预测具有良好的可靠性.     

斜坡单元支持下基于信息量模型的地灾危险性评价

信息量模型能够有效评价地质灾害危险性,为了探寻模型运用过程中评价单元计量单位的最优选择,选取高程、坡度、坡向、坡形、水系距离、断层距离和人类工程活动7个评价因子,运用ArcGIS软件对已知地质灾害隐患点和各评价因子做空间分析,计算评价单元两种不同的总信息量值,利用统计学常用的自然断点法对总的信息量进行分级划定,得到地质灾害危险性分区图.研究表明,以面积作为计量单位在极高危险区的灾害点密度为0.782个/km~2,高于以个数作为计量单位的评价结果.通过这两种计量方法的结果比较,能为更好地利用信息量模型评价地质灾害危险性提供实验依据.     

基于易损性分析法的安徽农村房屋的震害预测

文章通过对安徽省815栋农村房屋的抗震性能调查,采用基于易损性的半经验半理论的方法对安徽省4个调查点的农村房屋进行了震害预测,分析了农村建筑抗震设防存在的问题和地震时可能造成的破坏,并提出了建议.     

评价单元对地质灾害易发性评价的影响

为了探究不同评价单元对地质灾害易发性评价结果准确性的影响,以宁夏西吉县地质灾害为研究对象,分别以网格单元和斜坡单元作为评价单元,选取灾害点密度、坡度、坡高、坡型、降雨、岩土体类型、人类工程活动和地震等8个评价指标,基于ArcGIS软件,运用综合评判模型对各分级量化的评价指标进行叠加计算,其中采用层次分析法确定各指标的权重值,并应用突变点法将研究区划分为非易发区、低易发区、中易发区和高易发区四个等级,最后通过Sridevi Jadi经验概率法和相对滑坡密度指数法对易发性评价结果进行精度检验。结果表明：基于斜坡单元的高、中易发区灾害点占比比基于网格单元的高5.2%,采用Sridevi Jadi经验概率法得到的基于斜坡单元和网格单元的地质灾害易发性预测结果精度分别为94.74%和90.08%,基于斜坡单元和网格单元的高、中易发区滑坡密度指数值分别为99.30%和98.79%。斜坡单元的预测精度更高,表明采用斜坡单元划分的地质灾害易发性评价结果更为合理准确。     

基于优势分析法的泥石流影响因子相对重要性分析——以白龙江流域为例

将白龙江流域划分为1 412个流域单元,以单一子流域为单元,基于前人研究结果与逐步回归法筛选出主沟高差、主沟坡度、距断层距离、滑坡点密度、10 min降雨量、松散堆积物指标、土地利用等7个因子作为白龙江流域泥石流的影响因子,以此建立了对白龙江流域泥石流灾害与影响因子之间的Logistic回归模型.采用优势分析方法计算得出白龙江流域主沟高差、主沟坡度、距断层距离、滑坡点密度、10 min降雨量、松散堆积物指标、土地利用的相对权重分别为22%,20%,17%,14%,11%,8%,7%,得到了白龙江流域泥石流灾害影响因子的作用强度排序,说明白龙江流域地形因子和地质构造因子对泥石流的发生和空间分布起主控作用.基于优势分析相对重要性结果,以及利用泥石流危险性综合指数所得到的研究区泥石流易发性区划图,结果与实际勘察相一致,间接验证了此方法的可靠性.     

空旷房屋震害预测的人工智能辅助系统(SPEDP)的建立

利用ＦＯＲＴＲＡＮ语言编制了空旷房屋在６,７,８三种地震烈度的抗震计算程序,并在分析整理大量资料的基础上得到空旷房屋震害预测的因素关系图,最后结合上述二方面建立了空旷房屋在三种地震烈度下震害预测的人工智能辅助系统（ＳＰＥＤＰ）。     

汶川震区陕西省宁强县滑坡灾害危险性分析与评价

在分析汶川震区陕西省宁强县滑坡灾害特征和危险性影响因素的基础上,利用开发的县域滑坡灾害风险管理GIS系统,选取斜坡坡度、地层岩性、地震动峰值加速度等8个因素进行滑坡灾害危险性分析。根据研究区13 477个网格单元信息量计算结果,将宁强县滑坡灾害危险性分为极高、高、中、低和极低5个危险等级。研究得出极高危险和高危险区主要集中在勉阳深大断裂带及其次级断裂区,约占研究区总面积的16%,滑坡点密度为20.5/100 km2.中等危险区分布于境内工程地质岩性较为软弱的区域,约占研究区总面积的42%,滑坡灾害点密度为6.3/100 km2.低危险区和极低危险区位于区内人口稀少的高远山区,约占研究区总面积的42%,滑坡灾害点密度为0.64/k100 m2.     

闽南地区群体建筑调查及易损性分析

为了深入了解闽南地区群体建筑的抗震性能,于2012~2013年初对福建省内厦门、泉州、漳州、龙岩、莆田等地的群体建筑进行了现场抽样调查.将区域内的建筑结构分为框架、砌体、高层、石结构等七种结构类型.通过列举其中典型的房屋结构,阐述闽南地区这些结构类型房屋的基本特点,抗震性能及存在的主要问题.收集各抽样房屋的结构类型、高度、年代、用途、使用现状等信息,运用类比法,计算出每栋抽样结构在各烈度下的震害情况.统计各结构类型建筑结构在不同烈度下的震害分布情况,得到相应的易损性矩阵,预测及评价区域内的震害情况.     

不同烈度区典型结构易损性对比分析

为了研究不同烈度区各典型结构地震易损性差异,对汶川地震中都江堰市砌体结构、钢筋混凝土框架结构、底部框架-抗震墙砌体结构等7 099栋房屋的震害数据进行统计分析。分别考虑楼层数、建造年代与抗震设防因子耦合影响,给出了各结构类型的对比分析模型曲线。在不同烈度区构建各结构实际震害易损性矩阵及其非线性连续型回归模型,分别给出了实际震害累计超越概率与震害等级的易损性曲线。提出平均震害指数易损性矩阵模型,运用典型结构实际震害矩阵对其进行验证,根据其模型验证结果建立了该市基于该参数的易损性矩阵及多维度曲线模型。     

块体表面裂纹应力强度因子有限元方法研究

研究三维表面裂纹建模及其计算精度问题. 采用有限元方法,对奇异单元和J积分两种求解裂纹强度因子方法的计算精度进行研究,并进一步研究了计算精度对网格密度和网格形式的依赖程度. 研究发现,对奇异单元法而言,影响计算结果准确度的主要原因是裂纹尖端区的尺寸,网格密度的影响不大;对J积分法而言,网格形式和网格密度的影响都不大,适合处理复杂结构的应力强度因子计算.     

基于Meta分析的青海杂多地区成矿定量预测

为降低权重确定的不确定性,将循证医学领域广泛使用的Meta分析方法用于定量预测青海杂多地区的矿产资源。在分析该地区成矿规律与控矿因素的基础上,选择地层、构造、岩浆岩、地磁异常、化探异常和遥感蚀变异常这6个要素的11个预测因子,构建成矿定量预测的指标体系。以区内的50多个已知矿点为样本,采用规则网格单元统计上述11个预测因子与已知矿点的空间位置套合情况,从而将地质资料中的非定量数据转化为Meta分析所要求的定量信息,并通过Meta分析计算得到不同预测因子的优势比。通过分析各个预测因子之间优势比之差,结合模糊综合层次分析法(FAHP)求得各个因子在成矿预测中的权重。基于该权重,利用模糊综合评判(FCA)建立青海杂多地区铅锌多金属矿的成矿定量预测模型,并划分出3类不同级别的成矿有利区。以此为基础,划定出5个成矿远景区,圈定A类勘查靶区5处,B类勘查靶区10处,C类勘查靶区20处。研究结果表明:基于Meta分析的定量预测法比常规的综合化探异常法的找矿有效性提高36%。     

基于县域单元的河南省人口经济密度空间差异研究

以河南省108个县(市)为研究单元,利用河南省相关统计数据,选取度量县域人口经济密度的9个指标,运用SPSS 17.0软件,对其进行主成分分析和系统聚类分析,并运用ARCGIS 10.2软件将河南省县域人口经济密度可视化表达,对河南省县域人口经济密度的地域空间分布进行研究,并提出相应的对策.结果表明:(1)人均非农业经济密度、人均信息化经济密度和人均农业经济密度是影响河南省县域人口经济密度的三大因子;(2)按照人口经济密度的差异对其聚类分析,可知河南省县域人口经济密度可划分为4种类型,分别为高水平区、较高水平区、中等水平区和低水平区;(3)通过对其可视化表达可以看出河南省人口经济密度总体上处于中等以下水平,占据河南省面积的2/3,且不同区域单元水平差距较大.     

低山丘陵区农田土壤有机质预测性制图

土壤有机质是农田土壤质量的重要指标,精确地预测其空间分布是必要的.然而,大多数的研究仅仅是在一个较小的范围内,较大的采样密度下的预测.低山丘陵区农田土壤有机质受多种环境因素的影响,为实现较小采样密度下大区域土壤有机质精确预测,本研究应用预测土壤制图技术,在西南地区的一个面积为3 200km2的典型低山丘陵区,收集和分析了2 000个土壤样点(1 600个建模点,400个检验点),辅助以环境因子(地形因子、植被指数和土地利用),通过逐步回归构建了区域土壤有机质与环境因子的预测模型(R2=0.453,F=440.3,p<0.05),对土壤有机质的含量进行了预测性制图.利用验证集对线性回归模型预测结果与克里格插值结果做了比较,显示低山丘陵区较小采样密度下,由于线性回归模型考虑了环境因素的空间变异特征,其预测结果优于常用的普通克里格插值模型.     

断裂信息维在矿井构造相对复杂程度预测中的应用

为了帮助煤矿寻找井田内开采地质条件较好的区块,将研究区划分为若干个单元,分别统计各单元断裂信息维及其相关因素数据.通过对已揭露区统计数据进行灰色关联分析和逐步回归分析,发现断裂信息维能综合反映断层条数、断层密度、断层长度、断层强度等特征,且与断裂构造的相对复杂程度呈正相关关系.将已揭露区各单元断裂信息维及其影响因素(不含断层类指标)统计数据作为样本进行人工神经网络训练,达到精度要求后,用于预测井田不同单元的断裂信息维.对比东庞井田已揭露区各单元断裂信息维的统计值与预测值,准确率达90%左右.图2,表1,参9.     

重庆市主城区沿街建筑物震害预测矩阵

为了获得重庆市主城区沿街建筑物震害预测矩阵,对重庆市主城区沿街建筑物分布概况进行调查和汇总,统计出沿街建筑物中不同结构类型房屋的栋数和建筑总面积,整理得到不同建造年代及不同层数房屋的面积占相同结构类型总建筑面积的比例.在此基础上,采用专家打分法对重庆市主城区沿街建筑物进行震害预测,对预测结果采用离群值检验法进行处理,最终得到重庆市主城区沿街建筑物震害预测矩阵.     

基于DEM的流域灾害点密度研究

以重庆市巴南区安澜镇为研究范围,以大比例地形图数据为基础,以50 m×50 m网格尺寸为单位提取研究区数字高程模型(DEM),利用Arc GIS水文分析模块,通过DEM的洼地填充、模拟水流方向确定各网格单元汇流累积量,并依此设置合理阈值提取河网,根据水流方向数据得到安澜镇110个小流域;以安澜镇山洪的历史灾害统计数据为基础,以110个小流域为统计单元,通过空间的叠加分析、属性表的连接等确定各统计单元灾害点分布情况,利用空间统计分析工具得到安澜镇流域灾害点密度分布情况;结果表明:灾害点高危险密度为1.180-2.341(个/km2),面积为11.89 km2,占安澜镇总面积的9.73%,符合研究区实际情况,划分流域是相对合理。     

基于流动单元分类的非均质砂岩储集层渗透率预测

 综合岩心分析测试和测井资料,对松辽盆地新站油田D404区块葡萄花油层进行流动单元划分,建立中低孔、中低渗非均质砂岩的渗透率预测模型.首先,将葡萄花油层划分为4个特征明显的流动单元,分类后的孔隙度与渗透率关系明显改善;其次,筛选最能表征储集层储集性能的补偿密度、深感应电阻率和中感应电阻率为变量,建立了流动单元指数FZI的测井响应多元回归方程,为应用测井曲线划分流动单元奠定基础;第三,应用与孔隙度关系最密切的补偿密度测井预测孔隙度;最后,应用基于流动单元分类的孔隙度与渗透率关系,预测非均质储集层渗透率,精度明显提高.研究结果为中低孔中低渗砂岩储集层解决非均质问题提供有效途径.     

面向自然灾害风险分析的房屋价值空间化研究:以北京市为例

房屋价值空间化研究是自然灾害风险评估中暴露性评估重要组成部分,但基于行政单元的房屋统计数据无法与致灾因子的影响范围在空间上精确匹配.为弥补现有统计数据的上述缺陷,本文以北京市为例,提出一种便捷、可靠的房屋价值空间化模拟方法.首先,以GIS平台为支撑,以人类居住层数据(GHS-BUILD)为房屋的空间分布范围;然后用2010年LandScan人口密度的空间分布表征房屋建筑面积的空间差异性;最后将2015年北京市各区县房屋建筑面积统计数据展布至38m分辨率的空间栅格单元上,利用2km×2km的样区调查数据对模拟结果进行精度检验.结果表明:人口集中的城镇区模拟的平均相对误差为-12%,乡村地区模拟的平均相对误差为-63%,较均匀分布法有所改进.根据重置成本计算各功能区房屋价值,与地震危险性分布图的叠加分析表明,本方法可以有效解决地震灾害暴露性分析中统计数据空间不匹配的问题,对于提高灾害风险评估精度及灾后快速损失评估具有重要意义.同时,我国其他城市也具备本方法所需所有数据,可以应用此方法进行自然灾害房屋价值暴露性分析.     

基于MRAS证据权重法的辽西锦州—阜新金矿化带金矿潜力评价

利用已有的地质、矿产、物探及化探等资料,建立锦州—阜新金矿化带基于GIS的空间数据库。在此基础上重新建立研究区金矿区域找矿模型,其中主要找矿标志包括太古宙变质岩系、北东向及东西向韧性剪切带、北东—北北东及北西向断裂、Au-Ag-Cu-Zn化探异常、金重砂异常、航磁磁感应强度-T异常在50 nT至150 nT区间内、已发现金矿床(点)。以上述找矿标志构置预测变量(证据因子),采用MRAS(矿产资源评价系统)中的证据权重模型,对研究区首次进行基于GIS下的金矿产资源评价工作。以2 km×2 km网格为单元计算得到后验概率(P),根据P将研究区成矿远景分级并确定A,B和C 3个级别预测远景区。根据远景区分布特征,将其最终划分为19个找矿靶区,其中,A级找矿靶区3处,B级找矿靶区6处,C级找矿靶区10处。