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滑坡时空动态的元胞自动机模拟研究
  • ISSN号:1001-1250
  • 期刊名称:《金属矿山》
  • 时间:0
  • 分类:P642[天文地球—工程地质学;天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学] TP389[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:武汉理工大学资源与环境工程学院,湖北武汉430070
  • 相关基金:国家自然科学基金青年基金项目(编号:41301588),国家自然科学基金面上项目(编号:41571514).
中文摘要:

滑坡系统是开放的复杂巨系统,传统的数理方法无法对滑坡时空特性做出比较准确的模拟和预测。元胞自动机是时空离散的动力学模型,特别适合空间复杂系统的动态模拟和预测。将元胞自动机模型和地理信息系统集成,构建滑坡滑动时空预测模型,为滑坡时空动态模拟提供新的研究思路。运用逻辑回归方法获取元胞自动机的转换规则,结合地理信息系统对滑坡进行时空动态模拟,并以杉树槽滑坡进行实证研究。该模型相对简单,不需要多种数据,成本相对较低,逐点对比的模拟精度达到82.8%,与实际滑坡较为吻合,实用性较高。该方法能为滑坡的系统研究提供新的研究视角,为滑坡的综合治理提供可视化的辅助决策支持。

英文摘要:

Landslide is an open complex system, and the traditional mathematical methods failed to make more accurate prediction and simulation on space-time performance of landslide. The cellular automata is a spatial-temporal discrete dynamics model,which is specially suitable for simulating and predicting the spatial dynamic system. The cellular automaton model and geographical information system are integrated to construct the space-time prediction model of landslide sliding, and put forward a new thought for landslide dynamic simulation. The logistic regression model was applied to obtain the transition rules of cellu- lar automata. Coupling with the geographic information system, landslide space-time dynamic simulation is made and verified in Shanshucao landslide. The model was relatively simple ,which didn't require a large dataset ,so its cost was relatively low. The simulated accuracy from point by point comparison could reach 82. 8%, which was considerably coincided with actual land- slide. It has a higher practicality. The methods can provide the new thoughts for the landslide research and the visualization of decision supports for comprehensive treatment of landslide.

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期刊信息
  • 《金属矿山》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司 中国金属学会
  • 主办单位:中钢集团马鞍山矿山研究院 中国金属学会
  • 主编:王运敏
  • 地址:安徽省马鞍山经济技术开发区西塘路666号
  • 邮编:243000
  • 邮箱:jsksbjb@163.com
  • 电话:0555-24044796
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-1250
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1055/TD
  • 邮发代号:26-139
  • 获奖情况:
  • 国家二等奖,省、部二等奖,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22666