《地震地质杂志》发表论文赏析
作者:刘睿, 姜大伟, 李安, 郭长辉, 张世民
单位:1. 中国地震局地壳应力研究所, 地壳动力学重点实验室, 北京 100085;2. 中国地震局地质研究所, 活动构造与火山重点实验室, 北京 100029;3. 中国地震局第一监测中心, 天津 300180
摘要:利用河流地貌面研究构造变形需要区分不同级地貌面,这对于侵蚀、风化严重的地区是比较困难的。为此,文中尝试利用组成地貌面的沉积物特征对其进行区分,并以青衣江流域地貌面为实例,对采集于不同地貌面的29个样本分别采用传统粒度分析、自组织特征映射(SOFM)网络分析及系统聚类分析3种方法进行分类。结果表明:传统粒度分析方法、SOFM网络方法及聚类分析方法都能够区分不同成因的地貌面,同时对于成因相同的不同级河流阶地,能够区分低级阶地(T1、T2)和高级阶地(T3、T4)。对于低级阶地(T1、T2),SOFM网络方法和聚类分析方法能够进行一定的区分,而传统粒度分析方法的效果较差。整体而言,SOFM网络方法操作简单,分类结果清晰直白、误差较小,对于识别不同级地貌面具有更强的适应性。这一研究结果将为区分不同级地貌面提供一种简单、有效的手段。
关键词:地貌面,沉积特征,粒度分析,自组织人工神经网络,系统聚类分析,
基金资助:国家自然科学基金(41802226)和中国地震局地壳应力研究所基本科研业务专项(ZDJ2018-03)共同资助