【摘 要】
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针对数值模拟参数选取主观性强、量化难度大的问题,在高精度无人机地形数据的基础上,通过对11起滑坡案例进行了407组参数反演实验,对结果准确度定量评价后,得到基于Massflow
【机 构】
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成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(41630640),国家自然科学基金重大项目(41790445)
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针对数值模拟参数选取主观性强、量化难度大的问题,在高精度无人机地形数据的基础上,通过对11起滑坡案例进行了407组参数反演实验,对结果准确度定量评价后,得到基于Massflow数值软件关键参数λ0的分布范围,进而运用小样本极大似然估计理论,分析区间边界长度对反演精度的影响,最终提出基于均匀分布的参数取值概率模型,并选用案例验证该模型的准确性。结果表明:地形约束会导致反演过程中所需的内聚力减小,反演获得的11组最优λ0的极差和方差分别为0.29、0.01,在置信度为95%下,极大似然法得到区间边界估计长度仅
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