简介:超前预测降雨诱发滑坡的关键是基于斜坡稳定性模型的具体使用,该模型模拟了复杂地形地下湿度与降雨量时空变化的瞬时动态响应。TRIGRS(瞬时降雨渗透和基于网格的区域斜坡稳定性分析)是USGS(美国地调局)滑坡预测模型,Fortran编码说明水文、地形和土壤物理特征对斜坡稳定性的影响。该项研究中,在卡罗莱纳州北部(NC)梅肯县蓝岭山,我们量化评估了Matlab版本TRIGRS(MaTRIGRS)的时空预测能力。在2004年的飓风季节,该区Ivan飓风诱发了大范围的滑坡。高分辨率数字高程模型(DEM)数据(6-mLiDAR)、USGSSTATSGO土壤数据库和NOAA/NWS联合雷达以及估计的降雨量都用于将输入数据输入该模型。来自卡罗莱纳州北部地调局区域的滑坡目录数据库用于评价MaTRIGRS的预测技术,以预测滑坡地点、发生时间,以及识别预测2004年9月。半径120m以内,发生30小时以上Ivan走廊飓风所观测的滑坡。结果显示,从滑坡位置到24m半径以内,观测的结果表明,67%的滑坡是可以成功地预测的,但是,包含较高的假报警率(90%),如果观测半径扩大到120m,发现98%的滑坡的假报警率是18%。本研究表明,在120m半径的空间和飓风持续时间内,MaTRIGRS是有效的时空预测方法,并且在准确的降雨预报和详细的野外数据区域,显示出滑坡预警系统的潜力。用其他的滑坡信息,包括每个滑坡破坏的准确时间和滑坡的长度以及滑行长度也可以进一步的改进验证。
简介:日本每年都受到多种严重自然灾害的威胁,包括地震、火山爆发、台风、洪水、滑坡、海啸和海岸侵蚀。第二次世界大战后,日本遭受了特大地震和台风的侵袭。1951年,日本成立了防灾研究所(DPRI),主要从事自然灾害形成机理和灾害缓解的研究。从此,DPRI成为自然灾害学科研究的先导,还与日本的多所大学和科研院所合作开展多学科研究。DPRI依托自然和社会科学,研究自然灾害机理,确定减灾的综合方法,培养自然科学、工程学和信息学领域的研究生。DPRI有5个研究部、6个研究中心和1个技术事务部。此外,日本西部还有15个实验室和观测站,负责开展与自然灾害相关的试验研究和野外调查工作。
简介:意大利Apennines地区的各类活动都取决于预测的供水量,所以可获得的淡水近来已经成为人们非常担心的一件事情。在托斯卡纳区的南部,沿Toscana的Scansano和Magliano之间的山脉区域,由于附近的冲积含水层受到污染,使这种形势变得更加复杂。当地的含水层由薄裂隙含水层组成,它通常夹在低透水地层的中间,仅依靠传统的技术,很难规划水资源的开采。为了更好地确定水文地质模型,在一次基于地质资料的综合研究中,调查了构造与地下水循环问的联系。确定区域断层和裂隙模式之后,为了精确地绘制空间位置图和了解相关含水层的几何形状和特性,并且为了评价含水层开采的潜在能力,对主要的地质结构作了详细地勘查。利用探地雷达,二维和三维电阻率层析成像技术,以及三维浅层地震勘查对地下断裂带周围作了清晰的成像。按空间高精确度的等级,解决了Ligurian和Tuscany序列不同地质单元之间的垂直和水平的接触问题。证明三维高分辨率地球物理成像是描述小规模裂隙含水层特征非常有效的手段。