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夏辉

作品数:4 被引量:100H指数:4
供职机构:中国地质大学工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:天文地球更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇天文地球

主题

  • 3篇滑坡
  • 2篇水位
  • 2篇滑坡稳定性
  • 1篇地质
  • 1篇地质灾害
  • 1篇证据权模型
  • 1篇三峡库区
  • 1篇渗透性
  • 1篇数值模拟
  • 1篇水位变化
  • 1篇水位下降
  • 1篇稳定性
  • 1篇库区
  • 1篇库水
  • 1篇库水位
  • 1篇库水位下降
  • 1篇基于GIS
  • 1篇降雨
  • 1篇降雨入渗
  • 1篇含水率

机构

  • 4篇中国地质大学
  • 2篇中国地质大学...
  • 1篇南昌大学
  • 1篇中国地质环境...

作者

  • 4篇殷坤龙
  • 4篇夏辉
  • 2篇李烨
  • 1篇付小林
  • 1篇桂蕾
  • 1篇郭子正

传媒

  • 1篇工程地质学报
  • 1篇中国地质灾害...
  • 1篇地质科技情报
  • 1篇地球科学

年份

  • 1篇2019
  • 3篇2017
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
前期含水率对浅层滑坡降雨入渗及稳定性影响研究被引量:13
2017年
降雨是诱发滑坡的主要因素之一。目前普遍认为,湿润锋下移导致的土体基质吸力减少是降雨影响滑坡失稳的主要原因,而土壤前期含水率是影响湿润锋下移过程的重要因素之一。基于Green-Ampt模型,推导了考虑坡角影响下的滑坡体降雨入渗表达式,同时,结合无限斜坡模型分析了持续稳定的降雨条件下滑坡体稳定性的变化情况,探讨了前期含水率对于降雨过程中浅层滑坡稳定性的影响规律。结果表明:随着降雨的持续进行,浅层滑坡稳定性开始下降较快,之后趋于平缓。前期含水率会影响湿润锋的下移速度,当前期含水率分别为0.32,0.36,0.40时,湿润锋下移速度分别为0.109,0.173,0.42m/h,说明前期含水率越大,湿润锋下移的速度越快;而前期含水率对于浅层滑坡稳定性的影响主要在降雨初期。
唐扬殷坤龙夏辉
库水位下降和降雨对重庆万州下坪滑坡稳定性的影响被引量:16
2017年
三峡库区库岸有众多滑坡发育,受库水位升降和降雨影响,滑坡稳定性状态处于变化之中。为研究滑坡稳定性变化规律,以万州区下坪滑坡为例,采用极限平衡法与概率分析法,分析了库水位从159 m降至145 m阶段该滑坡的稳定性状态。在设置库水位降速时考虑现状值与期望值两种情况,从降雨量和降雨持续时间两个角度考虑50年一遇降雨条件。分析结果表明:(1)在增大库水位下降速率的条件下,下坪滑坡稳定性降低,破坏概率变大。(2)在相同的降雨时间内,单日降雨量越大,滑坡稳定性降低越快;在库水位降速与单次总降雨量一定时,降雨持续天数越长,滑坡稳定性最差。(3)单次总降雨量一定时,滑坡破坏概率随降雨天数增加而增大,其速率表现为由快变慢,稳定性系数随降雨天数增加而减小,其速率表现为由快变慢。(4)从定性和定量两方面分析,在1.2 m/d降速+14 d降雨条件下,下坪滑坡稳定性状态最差,处于低危险性、基本稳定状态。
张夏冉殷坤龙李烨夏辉付小林
关键词:三峡库区滑坡降雨
渗透系数与库水位升降对下坪滑坡稳定性的影响研究被引量:14
2017年
在三峡水库运行过程中,库水位周期性涨落引起库区内滑坡稳定性发生变化,渗透特征是滑坡的内在属性,滑坡因渗透性的不同而导致其稳定性对库水变化的响应不同。根据万州库段水位统计资料,以三峡库区万州区下坪滑坡为模型,分析在4种不同数量级的渗透系数条件下的渗流场特征,研究在不同渗透系数下的滑坡稳定性变化规律。分析结果表明:该类型滑坡的稳定性变化与库水位的变化呈现高度的正相关;滑坡稳定性最差出现在库水位下降到最低水位时,且水位降速越快,滑坡稳定性越差;不同渗透条件下的滑坡稳定性随时间的变化规律基本一致,其变化率处在一定的波动范围内,保持在-2%~2%之间;滑坡稳定性的最大值和最小值都是随着渗透性的变大而变大;稳定性最小值与渗透系数的对数值表现为近似指数关系,稳定性最大值与渗透系数的对数值表现为近似对数关系。
张夏冉殷坤龙夏辉李烨
关键词:水位变化渗透性数值模拟
基于GIS与WOE-BP模型的滑坡易发性评价被引量:57
2019年
区域滑坡易发性研究对地质灾害风险管理具有重要意义.以往研究中,将多元统计模型与机器学习方法相结合用于滑坡易发性评价的研究较少.以三峡库区万州区为例,首先选取9种指标因子(坡度、坡向、剖面曲率、地表纹理、地层岩性、斜坡结构、地质构造、水系分布及土地利用类型)作为滑坡易发性评价指标.基于证据权模型(weights of evidence,WOE)计算得到的对比度和滑坡面积比与分级面积比的相对大小,对各指标因子进行状态分级;再利用粒子群法优化的BP神经网络模型(PSO-BP)得到各指标因子权重.综合两种模型确定的状态分级权重和指标因子权重(WOE-BP)计算滑坡易发性指数(landslide susceptibility index,LSI),基于GIS平台得到全区滑坡易发性分区图.结果表明:水系、地层岩性和地质构造是影响万州区滑坡发育的主要指标因子;WOE-BP模型的预测精度为80.8%,优于WOE模型的73.1%和BP神经网络模型的71.6%,可为定量计算指标因子权重和优化滑坡易发性评价提供有效途径.
郭子正殷坤龙付圣黄发明桂蕾夏辉
关键词:滑坡证据权模型地质灾害
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