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我院在北京地面沉降影响因素贡献度解析方面取得进展

作者:   来源:  时间:2019-04-08


  我院在北京地面沉降影响因素贡献度解析方面取得进展

  区域地面沉降研究已经成为全球性、综合性、多学科交叉的复杂系统问题。在地面沉降成因机理方面,现有研究大多集中在单因素对地面沉降的影响,在多因素影响下研究普遍为定性研究,较少定量描述多影响因素对地面沉降的贡献程度。

  针对上述问题,资环学院博士后周超凡博士首次引入数据场和机器学习模型,定量揭示北京平原区多影响因素下地面沉降演化机理。该工作利用空间数据挖掘手段,结合北京平原区交通路网情况,构建动载荷信息获取模型,获取北京平原大区域动载荷特征,如图1所示。

   

  图1,北京平原区动载荷特征空间分布。左图为北京平原区交通网分布,右图为北京平原区交通路网载荷特征

  结合北京平原区光学遥感影像,构建提取建筑用地指数模型,获取北京平原区静载荷特征信息如图2所示。

  

  图2,北京平原区静载荷特征空间分布

  联和机器学习技术,引入梯度提升决策树模型,优化模型参数,定量获取地下水位变化、地质条件和动静载荷对地面沉降的影响,研究发现地质背景和地下水位变化对地面沉降的贡献占比在60%以上,如图3所示。

  

  图3,北京平原区多影响因素对地面沉降贡献程度

  该研究对区域地面沉降高精度监测和成因机理分析提供新的研究视角。该工作成果发表在国际期刊《Geomorphology》上(论文链接: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2019.03.017)。