Logistic回归模型(Logistic Regression,LR)在滑坡敏感性评价上应用广泛,但目前对于模型参数不确定性的研究较为缺乏。马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法能够结合参数的先验信息得到其后验分布,从而对估计参数的...
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Logistic回归模型(Logistic Regression,LR)在滑坡敏感性评价上应用广泛,但目前对于模型参数不确定性的研究较为缺乏。马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法能够结合参数的先验信息得到其后验分布,从而对估计参数的不确定性进行分析。为探索MCMC方法在Logistic滑坡敏感性模型构建中的有效性;量化模型参数估计值的不确定性,以西南地区2013年4·20芦山地震,2017年8·8九寨沟地震和2014年8·3鲁甸地震为例,基于MCMC方法对Logistic回归模型的回归系数进行估计。构建了区域的地震滑坡敏感性模型,对模型参数的估计值进行了不确定性分析,并绘制了区域的滑坡敏感性图。结果表明:在芦山地震案例中,模型参数估计值的不确定性都比较低;在九寨沟案例中,岩性因子的参数估计值不确定性较高;在鲁甸地震中,岩性、剖面曲率和平面曲率的参数不确定性较高。总的来说,模型中的大多数参数估计值不确定性都较低。所构建的Logistic回归模型在三次地震滑坡事件中的预测精度都较高,AUC(Area Under ROC Curve)值均在0.9以上,这证明了MCMC方法对Logistic模型参数估计的准确性。在三次地震滑坡事件中,因子相对重要性最大的为高程,其次为距离断层的距离以及修正麦卡利烈度。研究为利用LR模型进行滑坡敏感性评价提供了一种新的思路和方法。
利用河北太行山区东高昌村2016−2019年土地流转数据,运用ESL(energy system language)模型对河北太行山区土地流转前后过程进行模拟评价,基于土地利用情景和劳动力投入视角进一步模拟了土地流转后系统能量变动情况.结果表明:1)土地流转...
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利用河北太行山区东高昌村2016−2019年土地流转数据,运用ESL(energy system language)模型对河北太行山区土地流转前后过程进行模拟评价,基于土地利用情景和劳动力投入视角进一步模拟了土地流转后系统能量变动情况.结果表明:1)土地流转后农作物生物量、资本及生态环境相比土地流转前均有显著提升.10年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的12.97、2.10、36.54倍;50年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的15.34、4.23、39.22倍;100年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的26.79、7.39、66.60倍.2)改变种植结构的流转效果一般,但调整劳动力投入结构使土地流转后的南瓜生物量和资本呈现倒“U”形变化趋势,南瓜生物量在24年达到峰值,资本在48年达到峰值.投入当地劳动力使农作物生物量提高46.5%,资本提高212%,效果最为显著.
利用中国2400余个国家级气象台站观测数据插值得到的1961~2018年逐日网格降水资料,综合运用回归分析和Morlet小波变换等方法,分析了华南多年暴雨和区域性暴雨的时空变化特征,揭示了华南暴雨的变化规律。结果表明:1961~2018年,华南全年暴雨日数和暴雨雨量大值区域分布在广东、广西、福建沿海一带及海南省和广西北部,夏季暴雨日数和暴雨雨量最大,其次是春季。在广西北部至广西、湖南、广东三省交界处、广东南部、福建和海南省,全年暴雨日数、雨量和强度的增加趋势最显著,夏季的区域平均值增长速率最大,其次是秋季。华南区域性暴雨日数和过程数呈单峰型分布,一年中均可出现,最大值出现在6月。区域性暴雨日数和过程数多年平均值为28 d a^(-1)和16.5 a^(-1),上升速率分别为0.15 d a^(-1)和0.097 a^(-1),四季中夏季的上升速率最快,最慢的是秋季。平均单次过程持续日数和最大单次过程持续日数在冬季均以0.015 d a^(-1)的速率显著上升,在春季却呈现下降的趋势。华南暴雨和区域性暴雨各要素在全年和四季的波动变化中不同程度地表现出准3 a、准14 a和准18 a的周期变化,2000年后,全年暴雨和区域性暴雨各要素准18 a的长周期和准3 a的短周期振荡非常显著。
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