15、自然地质灾害与岩石溶解及气体问题解析

自然地质灾害与岩石溶解及气体问题解析

1. 雪崩、冰川洪水与冰川波动

1.1 雪崩

雪崩分为干雪崩和湿雪崩,干雪崩的滑动角可低至 15°,通常沿直线路径移动;湿雪崩则倾向于沿着等高线移动,会在小山谷中形成沟渠。板状雪崩是当一块有粘性的雪体失稳时发生的,往往更危险。冰雪崩是由冰体的前缘块体崩塌、冰板破裂和冰与基岩脱离等情况引发的。雪崩的位置通常可以根据历史雪崩记录结合地形数据来预测,进而绘制雪崩易发区的危险地图。雪崩预报与天气状况和对雪的监测有关。

1.2 冰川洪水

冰川洪水是由于冰川内、冰川上、冰川下或冰川附近蓄积的水突然释放而形成的。冰川爆发和冰川突发洪水都指的是冰川内受压水的快速排放。当冰川内的水压超过冰的强度时,冰会破裂,水从蓄水囊中排出,增加冰下排水,可能形成数米高的前缘波。内部排水通道的逐渐扩大也会导致排水量增加,但在初始激增后排水量会下降。被冰坝拦截的水最终可能使冰与基岩分离,水从冰坝湖排出,每秒数千立方米的排水量可能对下游定居点造成严重破坏。大多数此类洪水发生在夏季,且难以预测水释放的位置和时间。此外,还有来自冰碛湖的快速排水(冰碛湖溃决)和含大石块的液态泥浆的快速排放(泥石流),这些大量水的释放有时会导致数千人死亡。

1.3 冰川波动

冰川会随着气候变化而前进或后退,冰川前端位置的快速变化称为冰川涌动。冰川前进到山谷中会堵塞山谷中的河流,形成湖泊并淹没土地。

2. 岩石溶解

2.1 碳酸盐岩溶解

2.1.1 石灰岩和白云岩

石灰岩和白云岩通常被节理切割,节理常受到不同程度的溶解,有些可能会张开。雨水一般

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【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值,有效提升了模型的收敛速度预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性,有助于提升风电并网的稳定性调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习优化算法基础,从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期或超短期功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制实现方式;③为类似非线性系统建模预测问题提供可复现的技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
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