% 假设数据

snowDepth = rand(100, 1) * 2; % 雪层深度（米）

snowDensity = rand(100, 1) * 500; % 雪层密度（千克/立方米）

tempGradient = rand(100, 1) * 10; % 温度梯度（摄氏度/米）

slopeAngle = rand(100, 1) * 45; % 斜坡角度（度）

% 风险评估模型 riskScore = snowDepth .* snowDensity .* tempGradient ./ cosd(slopeAngle); % 将风险评分标准化为0到1之间 riskScoreNormalized = (riskScore - min(riskScore)) / (max(riskScore) - min(riskScore));
% 风险等级划分 lowRisk = riskScoreNormalized < 0.33; mediumRisk = riskScoreNormalized >= 0.33 & riskScoreNormalized < 0.66; highRisk = riskScoreNormalized >= 0.66; % 计算各等级的比例 lowRiskPercent = sum(lowRisk) / length(riskScoreNormalized); mediumRiskPercent = sum(mediumRisk) / length(riskScoreNormalized); highRiskPercent = sum(highRisk) / length(riskScoreNormalized); % 显示结果 fprintf('低风险区域占比：%.2f%%\n', lowRiskPercent * 100); fprintf('中风险区域占比：%.2f%%\n', mediumRiskPercent * 100); fprintf('高风险区域占比：%.2f%%\n', highRiskPercent * 100);

% 绘制风险分布图 scatter(1:length(riskScoreNormalized), riskScoreNormalized, 15, 'filled'); hold on; plot(find(lowRisk), riskScoreNormalized(lowRisk), 'g.'); plot(find(mediumRisk), riskScoreNormalized(mediumRisk), 'y.'); plot(find(highRisk), riskScoreNormalized(highRisk), 'r.'); xlabel('观测点'); ylabel('风险评分'); title('雪崩风险分布'); legend('总风险评分', '低风险', '中风险', '高风险'); hold off;

问题 2: 引发小型雪崩的适当时机、炸药放置和爆破功率

2.1 基于模型的现场评估

% 示例数据 snowDepth = rand(10, 1) * 2; % 雪层深度（米） snowDensity = rand(10, 1) * 500; % 雪层密度（千克/立方米） slopeAngle = rand(10, 1) * 45; % 斜坡角度（度） % 炸药参数（这里假设为常数，实际情况需要根据工程经验决定） explosiveDensity = 1500; % 炸药密度（千克/立方米）
% 爆破功率估算
% 这里我们使用一个简单的模型：爆破功率与雪层深度和密度成正比
blastingPower = snowDepth .* snowDensity * explosiveDensity;
% 标准化爆破功率
blastingPowerNormalized = (blastingPower - min(blastingPower)) / (max(blastingPower) - min(blastingPower));
% 炸药放置位置估算
% 这里假设炸药放置位置随斜坡角度和雪层深度变化
explosivePlacement = slopeAngle .* snowDepth;
% 标准化炸药放置位置
explosivePlacementNormalized = (explosivePlacement - min(explosivePlacement)) / (max(explosivePlacement) - min(explosivePlacement));
% 绘制爆破参数图
subplot(2, 1, 1);
plot(blastingPowerNormalized);
xlabel('观测点');
ylabel('标准化爆破功率');
title('爆破功率分布');
subplot(2, 1, 2);
plot(explosivePlacementNormalized);
xlabel('观测点');
ylabel('标准化炸药放置位置');
title('炸药放置位置分布');

根据问题1中的风险评估结果，识别出需要进行爆破处理的高风险斜坡。
使用RAMMS模型模拟不同爆破策略的效果，确定炸药的最佳放置位置。

2.2 LSTM预测模型的应用

运用LSTM模型处理雪崩历史数据和当前气象数据，预测雪崩可能发生的时间。
将LSTM模型的预测结果用于制定爆破计划，确定爆破的最佳时机。

2.3.1.1 模型原理

本文采用 RAMMS: A V ALANCHE模型模拟复杂地形中雪崩的流动，其核心

是颗粒流动平均深度运动方程的有效二阶数值解，即深度平均雪崩动力学方程。

该模型可以利用数字高程模型（DEM）计算任意区域、任意时刻的致密雪崩流断

面高度、流速、流量及其沿程变化。摩擦力是坡面对雪崩层的阻力。模型使用

笛卡尔坐标系：平面坐标㼿、㼿和高程㼿，㼿为雪崩运动时间。雪崩流在任何高度和速度下都是非恒定、非均匀运动的。其运动特征由两个主要参数表示：雪崩流高度ℎ(x,y,t)（m）和运动速度u(x,y,t)（m/s），关系式如下：

模型输入输出参数

根据雪崩数值模拟需求，利用 RAMMS模型进行雪崩过程模拟最基本的数据输入即地形数据（DEM），用于表征雪崩区的地形起伏特征。除此之外，需要

指定雪崩起始区（一般以矢量文件表示），包括位置和范围。释放区的大小在一

定程度上决定了雪崩的规模。另外，积雪密度（不同时间的雪密度不同，在平静

无风时、刚降落的雪的密度为 50~70 kg/m3，新湿雪的密度为 100~200 kg/m3，积雪的密度为 200~300 kg/m3，风压实雪密度为 350~400 kg/m3(Paterson, 1994)）；雪崩量级（根据瑞士联邦积雪和雪崩研究中心对雪崩量级的定义，小于 5000 m3的雪崩为超小雪崩，5~25000 m3的雪崩为小雪崩、25~60000 m3的为中型雪崩，大于 60000 m3的为大型雪崩(Bartelt et al., 2017)）；雪崩返回周期（即该雪崩发生频率：10年/30年/50年/100年）等也需要事先进行定义。除了以上的模型输入参数外，RAMMS模型中最关键的输入是摩擦系数和雪崩断裂深度（详见第 3章）。 RAMMS模型输出时主要有二维和三维场景中的雪崩流运动状态。三维场景一般以高分辨率卫星影像作为输出地图叠加到模型中，可展示逼近真实状态下的雪崩发生过程。另外，RAMMS模型与 Arcgis有交互，支持将模拟结果导入到Arcgis中进行深入分析。