导热系数是衡量材料传热能力的重要参数。为了提高非饱和冻土导热系数的预测精度，基于最小热阻力法则和均匀化方法，提出了一种非饱和冻土的导热系数预测模型，然后利用既有实验数据对模型有效性进行验证，并通过Sobol指数敏感性分析方法评估了土质、孔隙率、饱和度和水分转化系数对导热系数的影响程度。结果表明，新模型可有效反映冻土导热系数变化规律，其预测值与实测值的偏差仅为2%。当孔隙率由0.8减小到0.2时，导热系数增大约50%；随着饱和度从20%增加到80%、水分转化系数从0.2增加到0.8，导热系数分别增大了56%和32%。饱和度对导热系数的直接影响最大，孔隙率次之，水分转化系数和土质类型的影响较小。研究成果可为高寒地区热工计算提供准确的计算参数，实现冻土工程温度场的有效评估。
导热系数是衡量材料传热能力的重要参数。为了提高非饱和冻土导热系数的预测精度，基于最小热阻力法则和均匀化方法，提出了一种非饱和冻土的导热系数预测模型，然后利用既有实验数据对模型有效性进行验证，并通过Sobol指数敏感性分析方法评估了土质、孔隙率、饱和度和水分转化系数对导热系数的影响程度。结果表明，新模型可有效反映冻土导热系数变化规律，其预测值与实测值的偏差仅为2%。当孔隙率由0.8减小到0.2时，导热系数增大约50%；随着饱和度从20%增加到80%、水分转化系数从0.2增加到0.8，导热系数分别增大了56%和32%。饱和度对导热系数的直接影响最大，孔隙率次之，水分转化系数和土质类型的影响较小。研究成果可为高寒地区热工计算提供准确的计算参数，实现冻土工程温度场的有效评估。
导热系数是衡量材料传热能力的重要参数。为了提高非饱和冻土导热系数的预测精度，基于最小热阻力法则和均匀化方法，提出了一种非饱和冻土的导热系数预测模型，然后利用既有实验数据对模型有效性进行验证，并通过Sobol指数敏感性分析方法评估了土质、孔隙率、饱和度和水分转化系数对导热系数的影响程度。结果表明，新模型可有效反映冻土导热系数变化规律，其预测值与实测值的偏差仅为2%。当孔隙率由0.8减小到0.2时，导热系数增大约50%；随着饱和度从20%增加到80%、水分转化系数从0.2增加到0.8，导热系数分别增大了56%和32%。饱和度对导热系数的直接影响最大，孔隙率次之，水分转化系数和土质类型的影响较小。研究成果可为高寒地区热工计算提供准确的计算参数，实现冻土工程温度场的有效评估。
为研究机器学习（Machine Learning,ML）方法在冻土力学参数预测中的性能及其应用，本文采用4种ML算法（DT、MLP、SVM以及GP），基于116组冻结黏土定向剪切试验数据，以中主应力系数b、主应力轴方向角α、平均主应力p和温度T为输入，以冻结黏土的力学参数(应力应变曲线（Stress-Strain Curve,SSC）模式和破坏强度qd)为输出，建立预测模型。通过交叉验证以及与补充试验数据的对比，评估了ML模型的预测性能。并基于最优ML模型分析在多输入参数空间下冻结黏土力学参数的分布，最后结合模型的可解释性（SHAP方法）进行参数敏感性分析。结果表明，基于ML方法可准确预测出冻结黏土的SSC模式和qd，其中MLP模型的预测表现最优；ML预测模型可以在多参数空间下模拟出冻结黏土SSC模式和qd与各输入参数之间的复杂非线性关系；通过SHAP方法有效量化了四种输入参数对于冻结黏土力学参数的影响程度：对于SSC模式的影响程度从大到小为α、p、T和b，对于qd的影响程度从大到小为T、b、α和p...
为研究机器学习（Machine Learning,ML）方法在冻土力学参数预测中的性能及其应用，本文采用4种ML算法（DT、MLP、SVM以及GP），基于116组冻结黏土定向剪切试验数据，以中主应力系数b、主应力轴方向角α、平均主应力p和温度T为输入，以冻结黏土的力学参数(应力应变曲线（Stress-Strain Curve,SSC）模式和破坏强度qd)为输出，建立预测模型。通过交叉验证以及与补充试验数据的对比，评估了ML模型的预测性能。并基于最优ML模型分析在多输入参数空间下冻结黏土力学参数的分布，最后结合模型的可解释性（SHAP方法）进行参数敏感性分析。结果表明，基于ML方法可准确预测出冻结黏土的SSC模式和qd，其中MLP模型的预测表现最优；ML预测模型可以在多参数空间下模拟出冻结黏土SSC模式和qd与各输入参数之间的复杂非线性关系；通过SHAP方法有效量化了四种输入参数对于冻结黏土力学参数的影响程度：对于SSC模式的影响程度从大到小为α、p、T和b，对于qd的影响程度从大到小为T、b、α和p...
为研究机器学习（Machine Learning,ML）方法在冻土力学参数预测中的性能及其应用，本文采用4种ML算法（DT、MLP、SVM以及GP），基于116组冻结黏土定向剪切试验数据，以中主应力系数b、主应力轴方向角α、平均主应力p和温度T为输入，以冻结黏土的力学参数(应力应变曲线（Stress-Strain Curve,SSC）模式和破坏强度qd)为输出，建立预测模型。通过交叉验证以及与补充试验数据的对比，评估了ML模型的预测性能。并基于最优ML模型分析在多输入参数空间下冻结黏土力学参数的分布，最后结合模型的可解释性（SHAP方法）进行参数敏感性分析。结果表明，基于ML方法可准确预测出冻结黏土的SSC模式和qd，其中MLP模型的预测表现最优；ML预测模型可以在多参数空间下模拟出冻结黏土SSC模式和qd与各输入参数之间的复杂非线性关系；通过SHAP方法有效量化了四种输入参数对于冻结黏土力学参数的影响程度：对于SSC模式的影响程度从大到小为α、p、T和b，对于qd的影响程度从大到小为T、b、α和p...
雪深的准确模拟对于寒区的水文过程、气候变化、生态环境具有重要意义。积雪过程模型可以定量模拟物理环境对积雪参数的影响过程，从物理意义上定量模拟区域雪深。但是，目前积雪过程模型模拟存在参数设置复杂、不确定性大等问题。因此，有必要通过参数率定找到最适应区域的参数组合，从而完成模型参数的本地化。本文应用Crocus模型，在西藏自治区的聂拉木站、普兰站和帕里站进行3 a(2019—2021年)逐日雪深模拟，利用UQ-Pyl进行模型参数的敏感性分析及率定，构建以上站点的Crocus模型，并通过相关系数（R）、标准差比（SDC）、纳什效率系数（NSE）、平均差值（BIAS）和均方根误差（RMSE）综合评估Crocus模型在聂拉木站、普兰站和帕里站的适用性。结果表明：聂拉木站、普兰站、帕里站的Crocus模型主要敏感参数分别有20、15、13个；Crocus模型在聂拉木站的雪深模拟效果最佳（R=0.989、SDC=0.990、NSE=0.978、BIAS=0.276 cm、RMSE=4.280 cm），普兰站和帕里站次之；其中，聂拉木站的积雪沉降、积累和融化过程得到了很好的模拟，普兰站在积雪较厚时模拟...
雪深的准确模拟对于寒区的水文过程、气候变化、生态环境具有重要意义。积雪过程模型可以定量模拟物理环境对积雪参数的影响过程，从物理意义上定量模拟区域雪深。但是，目前积雪过程模型模拟存在参数设置复杂、不确定性大等问题。因此，有必要通过参数率定找到最适应区域的参数组合，从而完成模型参数的本地化。本文应用Crocus模型，在西藏自治区的聂拉木站、普兰站和帕里站进行3 a(2019—2021年)逐日雪深模拟，利用UQ-Pyl进行模型参数的敏感性分析及率定，构建以上站点的Crocus模型，并通过相关系数（R）、标准差比（SDC）、纳什效率系数（NSE）、平均差值（BIAS）和均方根误差（RMSE）综合评估Crocus模型在聂拉木站、普兰站和帕里站的适用性。结果表明：聂拉木站、普兰站、帕里站的Crocus模型主要敏感参数分别有20、15、13个；Crocus模型在聂拉木站的雪深模拟效果最佳（R=0.989、SDC=0.990、NSE=0.978、BIAS=0.276 cm、RMSE=4.280 cm），普兰站和帕里站次之；其中，聂拉木站的积雪沉降、积累和融化过程得到了很好的模拟，普兰站在积雪较厚时模拟...
以巩乃斯大陆性气候雪崩危险区为研究背景，建立三维数字地形模型对雪崩运动过程进行模拟。研究RAMMS雪崩数值模拟结果的影响因素，分析计算网格分辨率、雪层断裂深度、摩擦系数3种参数值对模拟结果的影响程度及敏感性。通过单因素分析法对比不同参数下模拟结果进而得出3种参数的影响程度，采用灰色关联法分析参数对模拟结果的敏感性。结果表明：选择合适的计算网格分辨率能提高模拟结果的准确性；雪层断裂深度每减少10%,流动高度变化率在5%～7%;流动速度变化率在1%～2%;冲击力变化率在2%～3%;而摩擦系数的大小主要对堆积区特征值和雪崩停止时间产生较大影响，对运动过程中的特征值影响较小。在此基础上进行敏感度计算，根据计算结果确定各特征值最大影响性时参数的主次关系。研究结果明晰了雪崩模拟各输入参数的敏感性，可有效提高雪崩数值模拟参数选取的合理性和计算结果的准确性，为雪崩灾害危险程度分析提供依据。
以巩乃斯大陆性气候雪崩危险区为研究背景，建立三维数字地形模型对雪崩运动过程进行模拟。研究RAMMS雪崩数值模拟结果的影响因素，分析计算网格分辨率、雪层断裂深度、摩擦系数3种参数值对模拟结果的影响程度及敏感性。通过单因素分析法对比不同参数下模拟结果进而得出3种参数的影响程度，采用灰色关联法分析参数对模拟结果的敏感性。结果表明：选择合适的计算网格分辨率能提高模拟结果的准确性；雪层断裂深度每减少10%,流动高度变化率在5%～7%;流动速度变化率在1%～2%;冲击力变化率在2%～3%;而摩擦系数的大小主要对堆积区特征值和雪崩停止时间产生较大影响，对运动过程中的特征值影响较小。在此基础上进行敏感度计算，根据计算结果确定各特征值最大影响性时参数的主次关系。研究结果明晰了雪崩模拟各输入参数的敏感性，可有效提高雪崩数值模拟参数选取的合理性和计算结果的准确性，为雪崩灾害危险程度分析提供依据。