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藏东南帕隆藏布流域雪崩关键影响因素与易发性区划研究
被引量:
16
1
作者
文洪
王栋
+4 位作者
王生仁
杜世回
向世谊
凌斯祥
巫锡勇
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期404-415,共12页
雪崩灾害是青藏高原广泛分布的一类灾害,通过对雪崩的关键影响因素分析,构建雪崩灾害易发性评价体系,可为布局在青藏高原的川藏铁路等重大工程建设的防灾减灾工作提供科学支撑。本文以藏东南帕隆藏布流域为例,基于遥感解译和野外调查,...
雪崩灾害是青藏高原广泛分布的一类灾害,通过对雪崩的关键影响因素分析,构建雪崩灾害易发性评价体系,可为布局在青藏高原的川藏铁路等重大工程建设的防灾减灾工作提供科学支撑。本文以藏东南帕隆藏布流域为例,基于遥感解译和野外调查,识别出381个崩至林线以下的沟槽型雪崩范围,综合选取了18个雪崩影响因子,运用主成分分析法(PCA)对影响因子进行分析,获得了帕隆藏布流域雪崩发育的关键影响因素,并赋予各影响因素权重,通过加权信息量(PCA-I)和加权确定性系数(PCA-CF)进行雪崩易发性区划,采用ROC曲线进行精度检验。结果表明,帕隆藏布流域内雪崩活动的关键影响因素可归纳为气候气象、宏观地形、微观地形和抑制作用成分4类主成分因素,其中气候气象解释了30.61%的数据变异,地形地貌解释了21.23%的数据变异;PCA-Ⅰ模型计算的雪崩易发性区划指数在[-2.41,1.365]区间内,PCA-CF得到雪崩易发性区划指数在[-0.549,0.424]区间内,两者ROC曲线的AUC均大于0.70;但PCA-Ⅰ模型计算的雪崩易发性结果在帕隆藏布下游通麦段的河谷区呈现明显的异常区,相对而言,PCA-CF模型计算的雪崩易发性区划指数更合理,且其ROC曲线的AUC评价精度高达0.913。整体结果表明雪崩高易发区域主要分布于帕隆藏布上游窄谷段(然乌至玉普段)、中下游(玉普至通麦段)两岸山岭的山脊部位和各支流窄谷段。
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关键词
雪崩
易发性区划
关键影响因素
主成分分析
帕隆藏布流域
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职称材料
题名
藏东南帕隆藏布流域雪崩关键影响因素与易发性区划研究
被引量:
16
1
作者
文洪
王栋
王生仁
杜世回
向世谊
凌斯祥
巫锡勇
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
宜宾学院智能制造学部
中铁第一勘察设计院集团有限公司
出处
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期404-415,共12页
基金
西藏自治区重点研发计划(资助号:XZ202001ZY0011G)
中国铁建股份有限公司科研计划(资助号:2019-B14)。
文摘
雪崩灾害是青藏高原广泛分布的一类灾害,通过对雪崩的关键影响因素分析,构建雪崩灾害易发性评价体系,可为布局在青藏高原的川藏铁路等重大工程建设的防灾减灾工作提供科学支撑。本文以藏东南帕隆藏布流域为例,基于遥感解译和野外调查,识别出381个崩至林线以下的沟槽型雪崩范围,综合选取了18个雪崩影响因子,运用主成分分析法(PCA)对影响因子进行分析,获得了帕隆藏布流域雪崩发育的关键影响因素,并赋予各影响因素权重,通过加权信息量(PCA-I)和加权确定性系数(PCA-CF)进行雪崩易发性区划,采用ROC曲线进行精度检验。结果表明,帕隆藏布流域内雪崩活动的关键影响因素可归纳为气候气象、宏观地形、微观地形和抑制作用成分4类主成分因素,其中气候气象解释了30.61%的数据变异,地形地貌解释了21.23%的数据变异;PCA-Ⅰ模型计算的雪崩易发性区划指数在[-2.41,1.365]区间内,PCA-CF得到雪崩易发性区划指数在[-0.549,0.424]区间内,两者ROC曲线的AUC均大于0.70;但PCA-Ⅰ模型计算的雪崩易发性结果在帕隆藏布下游通麦段的河谷区呈现明显的异常区,相对而言,PCA-CF模型计算的雪崩易发性区划指数更合理,且其ROC曲线的AUC评价精度高达0.913。整体结果表明雪崩高易发区域主要分布于帕隆藏布上游窄谷段(然乌至玉普段)、中下游(玉普至通麦段)两岸山岭的山脊部位和各支流窄谷段。
关键词
雪崩
易发性区划
关键影响因素
主成分分析
帕隆藏布流域
Keywords
Snow avalanche
Susceptibility maping
Key predisposing factors
Principal component analysis
Parlung-Tsangpo catchment
分类号
P642.2 [天文地球—工程地质学]
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作者
出处
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被引量
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1
藏东南帕隆藏布流域雪崩关键影响因素与易发性区划研究
文洪
王栋
王生仁
杜世回
向世谊
凌斯祥
巫锡勇
《工程地质学报》
CSCD
北大核心
2021
16
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