基于概率统计的植被土颗粒数据空间
ID:3844 View Protection:PRIVATE Updated Time:2023-04-19 09:48:55 Hits:2481 快闪报告

Start Time:2023-05-07 15:22(Asia/Shanghai)

Duration:3min

Session:3A 3A、地质灾害与工程地质 » 3A-33A-3 地质灾害与工程地质

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Abstract
植被土具有高度的时空异质性,这种异质性对不同尺度的水文—地球物理过程都至关重要。传统意义上,大尺度物理参数的空间异质性研究是将区域划分为几个小区域,每个小区域用参数平均值指示土体物理性质。目前还没有形成赋予格点尺度土体物理参数的方法。本研究用标度分布理论(Grain Size Distribution, GSD)中的颗分参数μ刻画土颗粒,建立颗分参数的数据空间。参数μ在空间随机分布,土体就可认为是一个随机的颗粒“场”。根系区参数μ的分区能够反映根—土相互作用引起的细颗粒运移和聚集。此外,颗分参数与含水率参数的分区是高度耦合的,表明颗分参数μ在根—土—水相互作用中意义重大。进一步研究发现,参数μ服从Weibull分布,则可以通过概率分布建立更大尺度颗分参数的数据空间。在植被坡失稳频发的典型小流域,结合无人机获取的高精度DEM数据,通过数值模拟手段建立坡体土颗粒的数据空间,用来刻画局部的地貌和水文特征。由于GSD理论的普适性,颗分参数μ可以刻画不同类型的土样,也即μ的数据空间适用于各种地貌和土质条件。本研究提供了建立大尺度高精度数据空间的方法,为地表运动过程机理研究提供依据。
 
Keywords
颗粒粒径分布,数据空间,根土作用,空间异质性
Speaker
张军
清华大学

Submission Author
张军 清华大学
李泳 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
伍梓 清华大学
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  • Conference Date

    May 05

    2023

    to

    May 08

    2023

  • Mar 31 2023

    Draft paper submission deadline

  • May 25 2023

    Registration deadline

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