三明市2009年2月异常气候概况及成因浅析

2009年2月,三明市经历了历史上最热的2月,全区所有县市极端最高气温都在31.0℃以上,并且都创下历史新高;今年2月所有站点月平均温度超过历史平均值6.2℃以上,也都创下历史新高。本文通过今年2月各气象要素与历史同期资料比较,突出体现今年2月的异常天气。     

CAWS600自动气象站系统参数设置问题

介绍了地面测报业务软件和自动站实时监控软件的参数设置方法,以帮助有关人员快速、准确地设置好系统参数,确保系统的正常运行。     

浅谈双顺达“12121”系统文本语音批量转换技巧

气象部门自从引入“12121”自动答讯系统之后，在预报服务方面有了长足的进步，“12121”系统包含丰富的气象信息。如何快速有效地对它进行更新变成我们“12121”雏护工作的重点，本文简单介绍如何利用“12121”系统自带的功能，通过一段小程序对其进行快速批量转换，该方法对提高工作效率较为明显的作用。     

我国南方沿海四省海域使用需求分析

文章对我国南方沿海四省包括福建、广东、广西和海南四个省份各个区域进行海域使用的社会需求分析,并通过对比各区域海洋经济发展现状与岸线及海域的开发强度,提出可采用岸线产值的经济指标对区域和各种类型用海规模进行控制。     

基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价

目前,滑坡易发性评价大多只采用单一模型进行研究,而单一模型存在缺陷,如只采用信息量模型则不能反映各因子对滑坡发生的权重。通过将两个模型进行耦合分析可以很好地发挥各模型的优点和弥补各模型的不足,从而达到模型优化的目的。针对滑坡易发性常用的信息量模型和逻辑回归模型,提出信息量-逻辑回归耦合模型。以江西省宁都地区为例,获取研究区共297个滑坡,提取高程、坡向、坡度、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、植被覆盖率、地表建筑物指数共10个因子建立评价指标体系,再分别采用上述3个模型开展易发性评价,最后采用预测率曲线(the prediction rate curve, ROC)评价各模型精度。结果表明:信息量模型、逻辑回归模型和信息量-逻辑回归耦合模型预测率曲线与坐标轴围成的面积(area under ROC, AUC)值分别为0.838、0.864和0.876,可见信息量-逻辑回归耦合模型的评价精度更高,建模更为合理。研究区内滑坡主要沿水系两侧分布,高程和岩性对滑坡的发生起主要作用。     

环境因子筛选及组合方法对滑坡易发性预测的影响规律

采用不同筛选方法从滑坡环境因子中获取各种因子组合,将其作为滑坡易发性预测模型的输入变量,用以研究不同环境因子筛选及组合下的建模规律,对准确可靠地预测滑坡易发性具有重要的理论和实践参考价值.以三峡库区万州区为例,首先,选取23种环境因子,如地形、水文、岩性等;然后,用相关系数(Coefficient Analysis, CA)、线性回归(Linear Regression, LR)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、神经网络(Artificial Neural Network, ANN)和粗糙集(Rough Set, RS)等筛选方法来优化环境因子组合,将其作为支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、多层感知器(Multi-layer perceptron, MLP)等典型机器学习模型的输入变量,构建CA-SVM、CA-MLP等耦合模型,预测滑坡易发性,并与未进行环境因子筛选的全部因子耦合机器学习模型作对比;最后,用受试者操作特征曲线下面积(Area under receiver operating chara...     

江西省龙南县滑坡易发性评价

区域滑坡易发性评价是国内外地质灾害研究的重点和热点。目前,国内外学者已提出了支持向量机(support vector machine,SVM)、BP神经网络和随机森林等多种模型并成功用于滑坡易发性评价。但在利用这些机器学习模型评价滑坡易发性时,存在着参数选取困难、建模效率低、模型训练时间长和对评价指标解释能力弱等问题。为简化建模过程、提高预测精度及增强模型的可解释性,提出了基于频率比分析和偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)的滑坡易发性评价模型。PLSR模型很好地发挥了主成分分析和回归分析的优势,考虑了评价指标间的内在联系,具有建模过程简洁、可解释性强的优点。将结合频率比法的PLSR模型应用于江西省龙南县滑坡易发性评价,并与BP神经网络、SVM模型的易发性评价结果进行对比。研究表明:PLSR模型的预测精度优于BP神经网络,且与SVM模型预测精度接近;另外,在综合考虑建模效率、预测精度和模型解释能力的情况下,PLSR模型具有更高的实用性。     

基于频率比联接法和支持向量机的滑坡易发性预测

区域滑坡易发性制图对滑坡灾害的防治非常有意义。以江西省上犹县滑坡为例,首先基于遥感(remote sensing, RS)和地理信息系统(geographic information system, GIS)平台获取11个滑坡评价因子;进一步利用频率比(frequency ratio, FR)联接方法和支持向量机(support vector machine, SVM)模型耦合出FR-SVM模型进行滑坡易发性预测,并对结果进行易发性分级;同时建立以原始评价因子作为模型输入变量的单独SVM模型,再次对上犹县进行滑坡易发性预测制图;最后通过受试者特征工作曲线下的面积(area under receiver operating characteristic curve, AUC)曲线开展FR-SVM和单独SVM建模工况下的精度验证分析。结果表明:FR-SVM模型对于区域滑坡易发性制图具有比单独SVM模型更好的预测性能。FR-SVM和单独SVM模型的AUC值分别为0.893和0.798,进一步表明FR-SVM模型在描述滑坡易发性指数分布及评价因子对滑坡发育影响特征方面要优于单独SVM模型。     

考虑渗透系数空间变异性的降雨作用下边坡大变形破坏特征

合理评估降雨作用下边坡破坏特征是滑坡灾害防控及预警的重要前提.为了揭示土体渗透系数空间变异性对降雨作用下边坡大变形破坏特征的影响规律,综合利用极限平衡方法计算效率高和物质点法可模拟边坡大变形的优势,提出了随机极限平衡-物质点耦合分析方法(RLE-MPM),并开发了MATLAB-HYDRUS-Anura 3D这3个软件的接口实现程序.首先,利用HYDRUS模拟边坡降雨入渗过程,得到每个土层单元的含水率及孔隙水压力分布特征;其次,采用局部抗剪强度法更新每个物质点的等效抗剪强度及重度;最后,利用随机物质点法(RMPM)进行降雨作用下边坡大变形破坏概率计算、破坏模式识别及大变形破坏特征评估.研究结果表明：RLE-MPM方法可模拟日本Tokai-Hokuriku降雨型滑坡水-力耦合过程,模拟得到的滑坡最终堆积形态与现场调查结果基本一致.相较于RMPM,RLE-MPM方法计算边坡失效概率的效率更高,并且能够有效识别降雨作用下3种边坡破坏模式,即完全破坏模式、剪切带破坏模式、渐进式破坏模式.此外,降雨历时对非均质边坡大变形破坏模式及其特征均具有重要的影响.     

浅谈汽车加油站的雷电综合防护措施

本文通过对几次汽车加油站遭受雷击事故原因分析，根据其特点对加油棚、油罐及附属建筑的直击雷防护和接地，加油站电源、信号系统的雷电防护等，依据GB50057、IEC61312标准对雷电防护的要求，提出了系统的解决方案。