基于LightGBM模型的甘肃省临夏县滑坡易发性评价

甘肃省临夏县地质环境复杂,滑坡灾害发育,对当地居民生产生活造成严重威胁,亦对工程建设的开展造成一定阻碍,因此,选取高效准确的机器学习方法对临夏县进行滑坡易发性评价具有重大意义。首先依据遥感影像和野外勘察资料,选取了1718处滑坡样本,遴选了滑坡灾变的16种影响因子并建立滑坡影响因子评价体系;再结合预测精度和运行时间等指标对比了轻量级梯度提升机(LightGBM)模型与主流机器学习模型的性能;最后利用混淆矩阵分级方法进行了基于LightGBM模型的临夏县滑坡易发性评价。结果表明:临夏县重要滑坡影响因子为地表植被和地形地貌因子,其中土地覆盖为最主要影响因子;LightGBM模型预测精度高达0.931,且运行速度仅为11.7 s,既能保证高精度又极大提升了运行效率;在抽稀后的数据集上,LightGBM模型的预测表现、校准程度和分级结果均优于随机森林(RF)模型;混淆矩阵分级法的较高和高易发区内滑坡分布更为集中,在14.94%的区域内分布着86.86%的滑坡灾害点。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡分布发育情况,可为当地工程建设及防灾减灾工作提供一定指导。

钢渣强化铁氮多孔碳活化过硫酸盐降解四环素

通过机械球磨法将由木屑一步热解制成的铁氮多孔碳(PC-_(Fe,N))与钢渣(SS)结合得到一种新型磁性铁氮多孔碳/钢渣复合材料(PC-_(Fe,N)/SS),并用其活化过硫酸盐(PMS)降解四环素(TC).结果表明,在TC初始浓度为20mg/L,PMS和催化剂用量为0.50g/L,pH值为7.0时,PC-_(Fe,N)/SS/PMS体系在30min内对TC的降解率达87.50%,主要是因为KHCO_(3)和N掺杂改善了多孔碳的表面孔隙结构和内部电子结构,为PMS提供了更多的反应位点;球磨法协同PC-_(Fe,N)和SS的功能优势,同时减少了材料表面铁纳米颗粒的团聚现象,促进了PMS活化和TC的降解.VSM和XPS表征结果表明,材料的饱和磁化强度为28.93emu/g,有利于分离回收;Fe0和Fe^(2+)在降解TC过程中发挥重要作用.自由基淬灭实验与电子顺磁共振(EPR)测试结果揭示了PC-_(Fe,N)/SS/PMS体系降解TC的主要活性物种是硫酸根自由基(SO_(4)^(·-)).