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滑坡易发性评价对于滑坡的预测与管理具有重要意义.以往的滑坡易发性评价多基于像素信息进行评价,难以与地质环境相联系.选用以山脊线和山谷线所构成的斜坡单元为评价单元,选取坡度、地形起伏度、地层岩性、多年平均降雨量、河流距离和植被指数等6个指标作为评价因子,建立易发性评价模型,将研究区划分为不易发区、低易发区、中易发区和高易发区,利用研究区内已知滑坡进行验证.结果表明,有21处滑坡位于高易发区,9处位于中易发区,正确率达88%,与实际情况相符.此次评价结果具有较高可信度,为指导滑坡灾害防治工作提供了重要的信息和依据. 相似文献
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为解决MRS( Magnetic Resonance Sounding) 信号中乘性噪声干扰的问题,提出了马尔科夫链蒙特卡洛的
参数提取方法。建立MRS 复包络参数的先验信息模型与似然函数模型,使用马尔科夫链蒙特卡洛( MCMC:
Markov Chain Monte Carlo) 方法对参数后验分布进行采样与拟合,在后验分布中出现次数最多、权值最大的数据
作为参数的最优估计值。通过多组不同噪声条件下的MCMC 参数提取结果与非线性拟合方法对比,证明了
MCMC 方法可在乘性噪声的干扰下进行MRS 信号参数提取,准确度高、稳定性强。 相似文献
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