浅谈天山北坡河流泥石流灾害防治

位于新疆天山北坡河流多发源于高山古冰川区,到中山地带切入基岩,水流湍急,多石滩跌水,出山口以下河道坡度变缓,形成冲积扇,目前河水在冲积扇中迂回摆动,下切为深槽,两岸为多级台地地形,个别地段台地多达13级,相对高度在200～400米,冲沟十分发育,植被条件极差,泥石流灾害频繁发生.本文就奎屯河流域近十多年来在治理泥石流灾害方面所采取的工程性措施做简要介绍.     

借助Matlab遗传算法反演火山区压力源参数

首先分析了Mogi模型的经典最小二乘反演由于出现矩阵奇异或接近奇异而发散的局限性,决定采用具有全局高效搜索性和优化计算时不需要求导的遗传算法来反演火山区压力源参数。反演程序调用Matlab7.0 Release14工具箱中的选择、交叉和变异等相关程序。最后应用该程序和长白山天池火山区水准和GPS观测资料联合反演火山区压力源参数,经过比较遗传算法和阻尼最小二乘方法的反演结果,可看出2种方法结果近似,可见此方法方便快捷地实现了目标函数的最小化。     

The Response of Debris-Flow Events to Solar Proton Flares （Ⅰ）

By analyzing the observation data from Dongchuan Debris Flow Observation and Research Station and historical data from year 1965 to 1990 gotten from National Astronomical Ob-servatories/Yunnan Observatory,the responding of debris flow in Jiangjia Ravine to Solar Proton Flare is studied. The following conclusion can be drawn. Solar Proton Flare,as one of most im-portant astronomical factors,affects the activity of debris flow in Yunnan. Generally,from 1965 to1990,the more active Solar Pro-ton Flare is,the greater the probability of high frequency and large runoff of debris flow is. On the contrary,the less active Solar Pro-ton Flare is,the greater the probability of low frequency,small runoff,and low sediment transport of debris flow is.     

大兴井田4#煤层砂岩砾岩体特征及成因分析

运用沉积学理论,通过对铁法煤田大兴井田4#煤层中发育的砂岩、砾岩体的研究,指出它们均为河道沉积产物,并从中识别出了聚煤早期河道正常沉积、聚煤期后河道水携物与坍塌物混积和河道泥石流沉积三种成因类型,论述了它们各自的岩相和空间发育特征,这将有益于揭示其平面分布规律,为进一步指导采场的科学设计和修订提供了基础.     

探秘超级火山

四位在专业上各有所攻的科学家,从不同的领域出发,循着各种蛛丝马迹,最终殊途同归地追踪到地球有史以来最大的一次超级火山喷发——其喷发现场足以令神怪小说中描写的"地狱"也相形见绌。     

陕西紫阳——岚皋一带地质灾害特征及防治对策

紫阳、岚皋一带是陕南山地地质灾害的高发区和重灾区，随着各种工程经济活动的增强，灾害发生更加频繁，危害性更大。作者在分析区内地质环境的基础上，系统总结了地质灾害的类型、发育特征、分布规律和控制因素等特征，进而提出了防治对策建议。     

感受帕隆天险

青藏高原既是世界上最高的高原,同时也是地球上最年轻的高原.专家们通过地质历史考察发现,早在400多万年前,现在的青藏高原南部还是汪洋一片,后来受来自印度板块次大陆与欧亚主大陆碰撞的影响,致使青藏高原逐步隆起.     

基于双通道残差网络的泥石流沟谷孕灾风险预测

云南作为泥石流受灾最严重的省份之一,每年均会遭受重大损失。为了应对这种突发性灾害,本文基于DCHNNet(dual-channel hybrid neural network)提出了一个基于双通道的改进残差结构的卷积神经网络——双通道残差网络(two-way residual network, TWRNet)。该网络能够广泛应用于泥石流沟谷图像的潜在危险性排查,实现泥石流灾害的预警。TWRNet首先采用切片的方式对数字高程(digital elevation model, DEM)数据和遥感数据分开处理,并使用改进的残差结构进行特征提取;然后将特征进行融合,并使用通道注意力机制SE(squeeze-and-excitation networks)模块进行通道增强;最后给出泥石流沟谷的分类结果。在训练过程中,本文使用了交叉熵和焦点损失构成的联合损失函数。实验结果表明,TWRNet在泥石流沟谷识别方面达到了最高89.28%的识别率和87.50%的召回率,模型性能良好。使用图像学习沟谷特征的方法来进行泥石流孕灾沟谷的识别是可行的。     

庞贝：古罗马繁华缩影

公元79年8月24日，由于维苏威火山的大喷发，使当时是罗马帝国殖民城市的庞贝城在一夜间完全被火山灰埋没。但是。这一巨大灾难却完好地保存了罗马帝国社会的日常生活的情景，因此于1997年入选为世界文化遗产。她向我们展示了当时人们的生活场景。本文以庞贝城遗迹的珍贵照片以及所做的调查研究向读者展示那时人们的生活。     

基于GIS的泥石流拦砂坝优化设计模型

利用地理信息系统(GIS)手段, 通过对拦砂坝坝高和库容确定、断面设计、荷载分析、结构计算、稳定性分析和计算, 建立了基于GIS的拦砂坝优化设计模型. 该模型以坝体的结构稳定性为约束条件, 把拦砂坝的优化设计视为一个非线性规划问题, 能较准确地计算拦砂坝的体积和库容, 以达到投资库容比最小为目标, 初步实现了拦砂坝重要参数, 如拦砂坝体积(工程投资)、坝体稳定性、库容(拦砂量)的优化设计, 为泥石流防治工程的优化设计提供了新的解决途径.