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基于滑坡变形异质性的时空位移预测框架
编号：4263
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-17 21:14:36
浏览：1446次
快闪报告
报告开始：2024年05月19日 20:54（Asia/Shanghai）
报告时间：3min
所在会场：[S3] 主题3、地质灾害与工程地质 [S3-7] 主题3、地质灾害与工程地质 主题三研究生主题论坛（19日晚上，305）
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摘要
流域库岸滑坡对沿岸基础设施和人类生命安全构成重大威胁。由于复杂的地质条件和外部因素的耦合效应，准确预测滑坡位移具有挑战性。本研究通过引入滑坡响应的时空异质性，提出了一种基于深度学习的滑坡位移时空预测模型。利用 InSAR 时间序列数据和最大信息系数，揭示并量化了车邑坪滑坡对水库水位波动和降雨的时空异质性特征，然后设计了数据融合单元将滑坡的响应特征融合到时空预测框架中。时空异质性分析表明，水库水位波动引起的拉张裂缝导致了滑坡中下部位移较大、响应速度较快。同时，观察到具有显著响应的滑坡区域，并建议在水位变化期间予以关注。这项研究阐明了滑坡时空变形模式，并提供了新型位移预测框架，有助于滑坡灾害的精确定位和预防。
关键词
滑坡位移预测,时空异质性,深度学习,数据融合,InSAR
报告人
丁倩茹
博士研究生 武汉大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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