Failure Process Analysis of Landslide Triggered by Rainfall at Volcanic Area: Fangshan Landslide Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The Fangshan landslide was a rainfall-induced landslide that occurred in a volcanic area in the Fangshan scenic spot, Nanjing, Jiangsu, China. On 25 October 2016, after approximately 10 days of continuous rainfall, a shallow landslide rapidly developed, which triggered slow movement of deep mudstone rock. According to the characteristics of the landslide body, measures such as anti-slide piles, anchor cables and drainage were used to reinforce the landslide. Active drainage measures included arranging plant growth zones at the trailing edge of the landslide, and passive drainage measures included arranging pumping wells at the trailing edge of the landslide. It is worth emphasizing that the Fangshan landslide was the first example of a landslide in Jiangsu Province, China that was treated by actively lowering the water pressure. After landslide treatment from 16 May 2017 to 21 January 2018, the Fangshan landslide tended to be stable. However, the stable landslide was reactivated by the rise in groundwater level caused by rainfall and pumping well damage and underwent accelerated downward sliding in July 2020. The Fangshan landslide has caused great damage to the roads and buildings of Fangshan scenic spot, with a direct loss of RMB 6 million and an indirect loss of RMB 95 million. This article discusses the development process of the shallow soil landslide and the underlying deep mudstone rock landslide. The influence of groundwater level variation on the deformation of the shallow soil landslide and deep mudstone rock landslide of the Fangshan landslide are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».