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期刊信息/Journal information
山地学报
山地学报

程根伟

双月刊

1008-2786

Hyfeng@imde.ac.cn;fenghaiyan126@126.com

028-85223826

610041

成都市一环路南二段10号中科院山地所内

山地学报/Journal Journal of Mountain ScienceCSCD北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    叠覆堆积过程中泥石流偏移的实验研究

    李琪敏刘晶晶汪洋刘兆旭...
    249-259页
    查看更多>>摘要：泥石流堆积扇经过多期叠覆堆积,其在空间和时间分布上有随机性,存在主流偏移和堆积摆动等各向异性现象,给合理规划与利用泥石流滩地带来困难.本文在野外调查四川平武县碓窝梁子沟堆积扇的基础上,开展室内水槽模型实验,结合3D扫描技术和基底压力传感器,探讨泥石流在叠覆堆积过程中的阶段性流态变化以及主流偏移的成因和发展.实验发现:(1)泥石流密度差异导致不同的偏移形式,高密度泥石流易出现层面整体偏移;低密度泥石流易形成插入式的叠覆堆积.(2)泥石流多期堆叠过程中偏移行为并不一定是沿地势更低处,而是取决于后期来流的性态.(3)泥石流偏移角度和距离依赖于流体密度、流速和堆积体几何特征,可以建立以上述参数为变量的堆积偏移角度与偏移距离的计算公式.本研究成果可以为了解泥石流堆积扇的形成机制、致灾范围和演化趋势提供依据.

    泥石流堆积扇叠覆堆积流态变化主流偏移

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    白龙江流域不同植被类型修复模式下土壤理化性质与边坡稳定性

    陈伯洲胡建华吴威刘橼锰...
    260-277页
    查看更多>>摘要：植被修复是边坡生态治理的有效手段.目前,植被对边坡稳定性影响的研究侧重在根系的锚固作用,而有关植被对土壤物理化学性质的影响所导致的土体边坡稳定性的变化研究比较少.本研究以白龙江流域滑坡区植被修复林地、灌木-草地、草地与裸地为研究对象,测量了修复14年后不同植被类型下土壤的基本物理化学特性与力学特性,主要分析了粒度、团聚体、土壤矿物等理化性质与抗剪强度的关系,并通过数值模拟软件综合对比了不同植被修复模式下土体的边坡稳定性.得到了以下结果:(1)植被修复可以显著改变土壤的物理化学性质,灌木-草地相对于其他两种修复模式可以明显提升细颗粒(黏粒、粉粒)和粘土矿物的含量,林地对土壤团聚体形成的促进效果最好.(2)土壤的平均重量直径越大,内摩擦角越大,细颗粒的含量与粘聚力呈高度拟合的指数关系(R2=0.99).粘土矿物含量与土壤粘聚力呈正相关.(3)经过14年的修复,不同植被修复模式下土体的边坡稳定性都得到了一定程度的提升,其中灌木-草地群落对土体边坡稳定性的加强效果最好.极端降雨条件下,边坡稳定性安全系数从大到小依次为灌木-草地(3.20～2.58)、林地(3.03～2.44)、草地(2.91～2.41)、裸地(2.68～2.25).本研究有助于加强对不同植被类型对土体边坡稳定性的作用机制的认识,也可为该区域植被修复模式提供一定的建议.

    植被修复抗剪强度土壤粒度团聚体粘土矿物边坡稳定性白龙江流域

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    基于卷积神经网络算法的金华地区高山气象观测站逐时气温预报订正

    郜庆林简单
    278-286页
    查看更多>>摘要：受地貌和气候条件影响,智能网格气温预报产品的预报结果,在复杂地形山区易出现误差.通过人工订正关键点降低误差,存在较大主观性,预报精度有限,难以满足精细化气象服务需求.神经网络算法能够大幅提升预报精度,然而这种方法在气温逐时波动小的平原地区应用较多,在气温波动大的山区鲜有应用.本文以浙江金华山区为研究区域,基于浙江省智能网格温度预报产品以及同时段高山气象观测站逐时气温观测数据,采用卷积神经网络算法,实现关键点气温逐时预报订正.研究结果表明:(1)小时尺度上,订正后各站点的气温均方根误差均显著减小,由订正前3 ℃～7℃减小至订正后2 ℃～3℃,订正后的预测结果更加准确,订正效果符合预期.(2)月尺度上,相较智能网格原始气温预报数据,该模型预报结果准确率也明显提升,订正后月平均气温准确率提高了33.18％～46.86％,其中准确率6月最高.(3)相较人工订正的方式,该模型对山地气温预报的订正能力更稳定,模型的两项关键指标(平均绝对误差和2℃预报准确率)均接近或超过同时段浙江省天气预报质量检验平台气温业务指标.该研究结果满足金华地区高山气象观测站对于气温预报产品的业务可用性需求,可为精细化山区气象服务提供数据支撑.

    卷积神经网络高山气象观测站精细气温订正预报智能网格金华

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