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文家溝泥石流治理工程效果的定量分析評價

發(fā)布時間:2018-10-19 12:02
【摘要】:汶川地震后文家溝頻繁暴發(fā)泥石流,給當(dāng)?shù)鼐用駧Я司薮蟮呢?cái)產(chǎn)損失并造成了人員傷亡。為了防范泥石流帶來的危害,文家溝治理工程采用了"上游水砂分離、中游固底護(hù)坡、下游攔擋停淤"的總體思路并完成治理。在治理工程經(jīng)歷了5個雨季的考驗(yàn)之后,本文基于生存分析模型以及Bootstrap方法和ELM,從定量研究的角度對治理工程的效果進(jìn)行分析評價。生存分析模型結(jié)果表明治理前生存概率降低至0%時,治理后仍為55.6%;治理后暴發(fā)泥石流的最大小時降雨量為治理前的2.571倍,降雨總量為治理前的1.232倍,降雨歷時為治理前的5.435倍;模型結(jié)果體現(xiàn)了治理工程泥石流防范的重要作用。Bootstrap方法以及ELM模型結(jié)果表明,在假設(shè)沒有治理工程情況下,2011~2015年的10次降雨事件暴發(fā)泥石流概率為100%,遠(yuǎn)高于真實(shí)情況的30%;且預(yù)測的泥石流沖出量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于真實(shí)的沖出量;模型結(jié)果體現(xiàn)了治理工程防災(zāi)減災(zāi)的重要性。
[Abstract]:Wenjiagou frequently broke out debris flow after Wenchuan earthquake, which brought huge property loss and casualties to local residents. In order to prevent the harm caused by debris flow, Wenjiagou treatment project adopts the general idea of "separating upstream water and sand, protecting the bottom slope in the middle reaches, stopping and silting in the lower reaches" and accomplishing the control. After five rainy seasons, based on the survival analysis model, Bootstrap method and ELM, this paper analyzes and evaluates the effect of the treatment project from the perspective of quantitative research. The results of survival analysis model showed that when the survival probability was reduced to 0, the maximum hourly rainfall of debris flow was 2.571 times of that before treatment, the total rainfall was 1.232 times and the duration of rainfall was 5.435 times as long as that before treatment. The results of the model reflect the important role of debris flow prevention in engineering. The results of Bootstrap method and ELM model show that, The probability of debris flow breaking out in 10 rainfall events from 2011 to 2015 is 100, which is much higher than that of the real situation, and the predicted amount of debris flow is much larger than the real amount of debris flow. The model results show the importance of disaster prevention and mitigation.
【作者單位】: 地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(成都理工大學(xué));愛荷華大學(xué)智能系統(tǒng)研究實(shí)驗(yàn)室;成都理工大學(xué)外國語學(xué)院;
【基金】:高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20135122130002) 國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金(41521002) 國家杰出青年科學(xué)基金(41225011)資助
【分類號】:P642.23

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本文編號:2281055

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