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极端降雨后泥石流发生特征及概率研究,——以台湾陈友兰流域为例

罗世林 刘华亮 郭彩赟

范存君, 金松燕, 金楠, 施钟淇, 伍永靖邦, 郝新田. 基于深度学习的裂缝识别与量化分析研究[J]. 工业建筑, 2024, 54(8): 126-132. doi: 10.3724/j.gyjzG24061802
引用本文: 罗世林, 刘华亮, 郭彩赟. 极端降雨后泥石流发生特征及概率研究,——以台湾陈友兰流域为例[J]. 工业建筑, 2024, 54(10): 175-182. doi: 10.3724/j.gyjzG22120217
FAN Cunjun, JIN Songyan, JIN Nan, SHI Zhongqi, WU Yongjingbang, HAO Xintian. Crack Recognition and Quantitative Analysis Based on Deep Learning[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2024, 54(8): 126-132. doi: 10.3724/j.gyjzG24061802
Citation: LUO Shilin, LIU Hualiang, GUO Caiyun. Study on Debris Flow Characteristics and Probability After Extreme Rainfall: Case Study on Chenyulan Watershed, Taiwan, China[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2024, 54(10): 175-182. doi: 10.3724/j.gyjzG22120217

极端降雨后泥石流发生特征及概率研究,——以台湾陈友兰流域为例

doi: 10.3724/j.gyjzG22120217
基金项目: 

湖南省自然科学基金项目(2022JJ40521)

湖南省教育厅一般项目(21C0753)。

详细信息
    作者简介:

    罗世林,博士,讲师,主要从事敏感环境下滑坡灾害机理及防治、地质灾害智慧识别与预测预警技术、土石混合体水力学行为离散元数值实现等的研究。电子信箱:1476627978@qq.com

Study on Debris Flow Characteristics and Probability After Extreme Rainfall: Case Study on Chenyulan Watershed, Taiwan, China

  • 摘要: 降雨和其他极端事件经常引发泥石流灾害。以受集集地震和极端降雨影响的台湾中部陈友兰流域为研究区,探索极端降雨后泥石流的发生特征和发生概率。结果显示:极端降雨事件后诱发泥石流灾害的临界降雨强度会降低,随后恢复至原始值大小;临界降雨强度的降低及其所需的恢复期与极端降雨事件的降雨强度明显相关。泥石流发生概率P与重现期T之间的关系模型表明极端降雨事件后的泥石流发生概率明显增大,P-T关系模型的进一步验证表明该模型能较好地预测泥石流灾害的发生。地震前、后诱发泥石流发生的降雨强度具有明显差异,地震和极端降雨共同作用下更易导致泥石流灾害的发生。
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  • 收稿日期:  2022-12-02
  • 网络出版日期:  2024-11-06

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