F профиль для откосов размеры: Профиль ПВХ F-образный 60 мм для панелей 8 мм, 3000 мм

Общая производительность подхода, изложенного в этом документе, является удовлетворительной. Что еще более важно, PSO улучшал (снижал) FS в каждом случае. Более того, полученные результаты были максимально точными. Это связано с тем, что STABL выводит FS только до трех знаков после запятой. Поэтому дальнейшая настройка параметров PSO не даст более точного результата. Например, предположим, что минимальное значение FS равно 0,985 и соответствует точке (15,900, 34,870) в воображаемом пространстве.Если существовала точка, близкая к (15.900, 34.870) с еще более низким FS, она не будет обнаружена, потому что STABL вернет ту же FS 0,985 для новой точки. Поскольку FS одинаковы, входные параметры не будут корректироваться, и PSO не будет пытаться проводить дальнейшую оптимизацию. Это недостаток использования STABL в качестве блочного блока в вычислениях.

4.6. Другие родственные работы

PSO — это мощный, но простой метод оптимизации, который применялся во многих различных областях для решения множества различных типов задач, включая анализ устойчивости земляных откосов.Для земных склонов PSO в основном использовался для расчета минимальной FS и определения наиболее критической поверхности скольжения [13–20]. Помимо разработки теоретической основы, также был доступен ряд практических инженерных исследований. Например, Khajehzadeh et al. [16] произвели обратный расчет FS оползня в Улу-Кланге, Малайзия; Ван и др. [21] использовали PSO для оценки устойчивости плечевых отложений долины на левом берегу гидроэлектростанции Xiluodu в Китае; и Ли и др.[22] применили PSO к конструкции усиления высокого склона Чжунцзяу Трех ущелий. Однако большинство этих исследований, связанных с PSO, были основаны на 2D-профилях, и ни в одном из них не использовалось лазерное сканирование и STABL в анализе. Из этих исследований только одно рассматривало трехмерный анализ устойчивости откосов с помощью общей формы вращающегося эллипсоида [17]. Тем не менее, этот метод полностью отличался от подхода, использованного в этом исследовании, в котором анализировался наклон цели в направлениях от 0° до 359°.Первоначально в этом исследовании только предварительно анализировался наклон с использованием STABL в [11]. Позже анализ в [12] включал PSO с профилями, созданными вручную (вместо автоматически создаваемых профилей). Общий комбинированный горизонтальный диапазон (левый и правый) склона в этих исследованиях составлял около 20 м, что было меньше, чем в текущем исследовании. Из-за различий в анализе значения FS в этих исследованиях отличались от значений FS в этом исследовании, в котором программа рассечения автоматически вырезала наклон и расширяла горизонтальные диапазоны.

5. Резюме и выводы

Оползни представляют собой серьезную проблему, от которой страдают миллионы людей во всем мире. Цель этого исследования состояла в том, чтобы понять, как использование PSO может улучшить анализ сомнительных склонов до того, как произойдет оползень. Для создания трехмерных поверхностей грунта использовалось современное оборудование (наземный лазерный сканер), а для анализа устойчивости откосов использовалось стандартное прикладное программное обеспечение (STABL). Авторы также разработали собственные пользовательские программы для разрезания склона и создания профилей в различных направлениях.Основное использование алгоритма PSO заключалось в оптимизации параметров, связанных с границами склона, где начинаются и заканчиваются поверхности скольжения. Используя программу STABL в качестве вычислительного механизма, предлагаемая система могла считывать выходные файлы и автоматически генерировать новые входные файлы. С помощью этой возможности анализа стало возможным анализировать наклон в направлениях от 0° до 359°. Это исследование доказало, что полный анализ склона может быть выполнен автоматически. Таким образом, были сняты ограничения обработки склона как 2D-объекта и анализа только одного профиля поперечного сечения для представления всего склона.Результаты показали, что FS не является постоянным, а скорее зависит от направления свойства склона, и что более точная информация о состоянии склона получена в результате тщательного анализа уклона во многих направлениях. Вооружившись этой информацией, маловероятно, что в будущем инженеры будут игнорировать неустойчивые склоны. Это исследование также показало, что алгоритм PSO хорошо подходит для анализа устойчивости откосов. Суммируя это исследование и два предыдущих исследования того же участка, самая низкая FS анализируемого склона была равна 0. 924. Это результат анализа 244 (180 + 45 + 19) профилей поперечного сечения. Следовательно, это значение должно иметь большое значение и должно давать инженеру гораздо более высокий уровень уверенности.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Благодарности

Это исследование было частично поддержано номерами грантов NSC 102-2221-E-027-077 и MOST 103-2221-E-027-052 от Национального научного совета и Министерства науки и технологий Тайваня.Финансовая поддержка высоко ценится.

Вода | Бесплатный полнотекстовый | Оценка влияния продольного профиля ручья на закон сопротивления потоку

2.1. Экспериментальные участки и измерения

Постоянный чистый приток-сброс, начиная с 0.18 до 0,63 л с ^-1 , использовали для экспериментов.

Измерения глубины воды h, площади поперечного сечения σ, смоченного периметра C, уклона дна s и скорости течения V проводились для участков ручья (т. е. русла между данным измеренным поперечным сечением и концом ручья) на равномерные (99 п.), вогнутые (71 п.) и выпуклые (72 п.) борозды. Косвенные измерения числа Рейнольдса Re = V h/ν _k , где ν _k — кинематическая вязкость, числа Фруда F = V/√(gh), где g — ускорение свободного падения, и Дарси – Коэффициент трения Вейсбаха f = 8 gRs /V ² , где R — гидравлический радиус.

Для каждой экспериментальной серии строили 3D-ЦМР участка участка по набору из 70 фотографий методом реконструкции 3D-фото в программе обработки изображений Agisoft Photoscan Professional (Версия 1.1.6, Агисофт, Санкт-Петербург) , Россия). Градиент уклона каждого сегмента ручья определялся с использованием тальвега ручья, полученного с помощью 3D-DTM. Уклон каждого участка ручья рассчитывался путем усреднения значений, измеренных на рассматриваемом участке.

h=∑i=2N−1(σ12+σi+σN2)∑i=2N−1(w12+wi+wN2)

(1)

R=∑i=2N−1(σ12+σi+σN2)∑i=2N−1(C12+Ci+CN2)

(2)

Для четырех ручьев каждой формы профиля цифровые модели рельефа (ЦМР) в конце этапа формирования (D1) и экспериментальных прогонов (D2) были получены из 3D-DTM. ЦМР разности (DoD) между D2 и D1 использовался для измерения значений глубины размыва внутри всего русла ручья и расчета общего объема размытого ручья RV.Учитывая, что минимальный уровень обнаружения используемых ЦМР составлял ±0,005 м, изменения высоты дна в диапазоне ±0,005 м не были обнаружены.

2.2. Уравнение сопротивления ручьевому потоку

φ(dvdy,y,h,d,u*,s,ρ,µ,g)=0

(3)

yu*dvdy=φ1(hd,s,u*yνk,Re,F)

(4)

vu*=Γ(s,F) (u*  yυk)δ

(5)

f=8 [21−δ  Γ Reδ(δ+1) (δ+2)]−2/(1+δ)

(7)

α=[21−δ (δ+1) (δ+2)]1/δ

(9)

Схема размеров откосов и векторов сил для расчета уклона…

Контекст 1

… по устойчивости откосов для определения ранга приоритета фактора. Известные методы различаются формой расчетных поверхностей скольжения, способами определения сил, технологией расчета; однако принцип всех методов одинаков. Представляется, что результаты расчетов разными методами должны быть очень близкими. Наоборот, они сильно различаются. Рассчитаны по 8 методикам (Чугаева, Терзаги, Маслова, Бишопа, Фельни, М-П, Спенсера и Джамбу), коэффициенты устойчивости 6 глиняных откосов высотой 7-31 м, крутизной 19°-44°, 1. 7– 1,92 кН/м 3 , удельный вес 16–125 кПа, угол внутреннего трения 11–23° варьировали в пределах 1,00–4,35. Для сухих склонов максимальный коэффициент превышал минимальный до 3 раз, для насыщенных глин – до 2 раз (табл. 2). Метод Чугаева однозначно дает максимальные коэффициенты устойчивости, а метод Маслова — минимальные. Разница между максимальным и минимальным коэффициентами, рассчитанными по 6 методикам, достигает 24% от среднего значения коэффициента.Даже такое несоответствие неприемлемо при рассмотрении методов, считающихся достаточно надежными, и при применении их к практическим расчетам. Для выяснения причин этих различий все эти методы были проанализированы с акцентом на упрощения и их возможное влияние на результаты вычислений. Метод Чугаева основан на следующем упрощении: сила, прижимающая движущуюся массу откоса к скользкой поверхности F г (рис. искусственно. F 4), gn подставляется определенно Учитывается возрастающая сила тяжести как сила, наиболее устойчивая из надежных В широко используемом методе Терцаги такое грубое допущение не используется. Каждый метод имеет свои несоответствия либо в форме профиля поверхности скольжения, либо в пренебрежении боковым касательным напряжением или другими допущениями, что вносит определенные ошибки, которые в конечном итоге приводят к отклонению результатов расчетов от реальной ситуации и снижению их достоверности. Во всех перечисленных выше методах давление грунтовых вод оценивается через одну силу на всю скользящую массу, т. е. силу, приложенную к центру тяжести массы. Сила порового давления обычно не принимается во внимание, когда процесс консолидации считается завершенным.Это и другие упрощения могут привести к значительным ошибкам в зависимости от степени важности неучтенного фактора для явления оползания склона. Устойчивость склона зависит от многих факторов, таких как высота H и угол наклона α, сцепление с, угол внутреннего трения φ грунта и расположение свободной поверхности грунтовых вод. Для определения влияния перечисленных факторов были проведены расчеты коэффициента устойчивости для ряда глинистых склонов с использованием программы GEOSLOPE. За номинальные были приняты следующие параметры: уклон высотой 20 м и углом наклона 40°, сцеплением 20 кПа, углом внутреннего трения 20° и углом наклона плоскости впадины 20° (рис.4). Склон с такими параметрами типичен для литовских условий. Зависимость от параметров H , α , c , номинальных ter, φ и, скажем, β величин H составила , сохраняя исследуемую константу, оставшееся время и вычисляя изменение α , c , один φ , стабильность параметров и коэффициент β k для каждой величины переменный параметр. Расчеты проводились с 5-ю величинами переменной: минимальной, номинальной и максимальной и двумя графиками промежуточных (рис. 5) величин. Качественный и количественный рисунок признаков k – H/H от 0 зависимости были исследованы позже.Численные результаты вышеописанного исследования приведены в табл. 3. Соотношение максимальных и минимальных коэффициентов устойчивости откосов пока не позволяет делать обоснованных выводов, когда границы диапазонов параметров выбирались свободно, а приоритет факторов очевидна. В анализируемых зависимостях превалируют факторы угла внутреннего трения грунта и угла наклона откоса. Следует пояснить, что сцепление исключительно сопротивляется скольжению только при большой величине φ = 0, поэтому в этом случае k max / k и min искажают получаемое исследуемое явление.Установлено, что однородные, k − H , k − α , все k − кривые c , k − были φ , а гладкие k − β и , графики плоские, что свидетельствует об отсутствии критических условий, при которых проскальзывание может произойти непредсказуемо. . Чтобы представить влияние процентных величин сил напора грунтовых вод в соотношениях (1), (2) и (3), они были рассчитаны для некоторой типичной литовской величины TT ρ α sf = = =781 =1622 1850 35° ; кНм; c кг/м = кНм; условия 20 наклон T 3 кПа; р и =0. стабильность T c φ Ноль =1079 = использование 31°; коэффициент влияния давления ГЕОСКЛОН: β кНм; = 30°; из этих плотность T τ воды =1545 ч. H из в = грунт 20 на кНм; поры…

Новый метод выделения подножия континентального склона на основе комплексного анализа профилей

Алгоритм Дугласа-Пейкера и его усовершенствование

Алгоритм Дугласа-Пекера (сокращенно Д-П алгоритм), предложенный Дугласом и Томасом ( 1973) представляет собой алгоритм упрощения кривой, позволяющий значительно уменьшить количество избыточных точек, но сохраняющий основные характеристики кривой. Как правило, в этом алгоритме применяются рекурсивные функции. Однако это оказалось ненужным в процессе реализации программы, когда разработанная структура данных может хранить всю информацию до и после точек запроса на кривой.Еще один момент, который следует отметить, заключается в том, что значение начального отклонения расстояния (D) будет влиять на результат упрощения кривой. То есть большее значение приведет к удалению слишком большого количества деталей, тогда как меньшее значение приведет к плохому эффекту упрощения. Программа может автоматически регулировать значение D для быстрого, но хорошего упрощения кривой. Интегральный алгоритм является заметным преимуществом алгоритма Д-П, который может сохранять точки максимального изменения кривой; я.т. е. форма упрощенной кривой остается неизменной, что удовлетворяет требованию идентификации ФОС. Для идентификации точки FOS необходимо найти точку измерения глубины воды с максимальным изменением градиента, которая также является точкой экстремума второй производной на топографическом профиле, расположенной в точке поворота от материкового склона к океанической котловине.

Технический метод

Метод определения FOS должен быть точным, количественным и поддающимся проверке. Настоящий метод строит серию топографических профилей вертикально к направлению простирания континентального склона, а затем определяет точки FOS в соответствии с изменениями подводного топографического профиля.Однако трудно сделать определение только на основе топографического профиля, MCS или SDG; следовательно, для комплексного анализа местоположения точек FOS необходимы другие источники информации. Поэтому предлагаемый метод называется TSDPIA.

FOS, определяемая как топографическая точка с максимальным изменением градиента (UN 1993, 1999), соответствует точке экстремума второй производной, а не точке нулевого значения профиля градиента; таким образом, ФОС часто не является точкой экстремума топографического профиля.Более того, результат сравнения показывает, что точка экстремума второй производной всегда находится вблизи точки экстремума топографического профиля, но в норме они не перекрываются. Топографический профиль, на котором расположена точка FOS, имеет выпуклую форму (продольная ось направлена ​​в сторону увеличения глубины воды). Следовательно, точка с экстремальным и положительным значением второй производной является потенциальной точкой FOS. Из-за влияния мелкомасштабной топографии топографический профиль может иметь несколько точек экстремума второй производной, и поэтому исходный топографический профиль необходимо упростить.

Типичный топографический профиль континентальной окраины состоит из трех участков (рис. 2): плоского и мелководного континентального шельфа, крутого континентального склона с резким изменением глубины и плоского и глубоководного -глубина океанического бассейна. ЛОС находится в точке поворота от материкового склона к океанической котловине, где глубина воды относительно велика, а градиент соответственно больше к материковому склону и меньше к океанической котловине.Для исходного топографического профиля, находящегося под влиянием мелкомасштабной локальной топографии, может быть несколько точек, соответствующих упомянутым выше условиям. Поэтому исходный профиль следует упростить, чтобы исключить влияние местной топографии.

Комплексный профиль для определения FOS

Фильтрация может сгладить исходный топографический профиль и упростить определение FOS. Однако у него есть потенциальный недостаток, заключающийся в том, что основные характеристики исходного топографического профиля могут быть изменены.Напротив, с помощью точек экстремума и квадратичной аппроксимации алгоритма D-P можно не только упростить исходный топографический профиль, но и сохранить его черты. Алгоритм D-P имеет значительное преимущество, заключающееся в сохранении самых основных характеристик кривой, в то время как трудно напрямую определить местоположение FOS, просто подобрав исходный топографический профиль. Точка, выбранная алгоритмом Д-П, может не быть точкой экстремума второй производной кривой, т.е.т. е. алгоритм Д-П может удалить точку экстремума второй производной во время фильтрации. Следовательно, перед подгонкой алгоритма Д-П мы должны подобрать исходный профиль на основе точки экстремума второй производной, а затем применить алгоритм Д-П для выполнения квадратичной подгонки на основе профиля точки экстремума. Таким образом, можно гарантировать, что каждая полученная точка является точкой экстремума второй производной, что позволяет избежать ложной точки FOS.

Путем вычисления второй производной топографического профиля D–P можно получить новый профиль градиента и профиль второй производной.Профиль после двух процессов упрощения сохраняет только самые основные характеристики кривой без вмешательства мелкомасштабной местной топографии. Следовательно, мы можем анализировать особенности каждой точки на профиле D–P, включая глубину воды, градиент, вторую производную, вогнуто-выпуклую характеристику и корреляцию (непрерывность) между точкой и ее соседними точками на верхний склон, нижний склон и глубину воды, а затем судить, соответствует ли топографическое изменение типичным характеристикам (сегментации) точки поворота от континентального склона к океаническому бассейну. С помощью этих параметров мы можем точно определить расположение точек FOS на кривой (рис. 2).

Технический процесс

Для заданной цифровой модели глубины сетки (DDM) точка FOS может быть идентифицирована автоматически, выполнив семь шагов (включая разрезание сетки, первую деривацию, начальное топографическое упрощение, второе топографическое упрощение, вторую деривацию, устранение вогнутости местности, комплексное суждение) и шесть критериев (рис. 3), которые обсуждаются ниже.

Техпроцесс идентификации ФОС

Этап 1: Резка по сетке

Исходный топографический профиль g ₀ получается с помощью серии прямых линий для разрезания цифровой модели глубины и последующего расчета пересечения. Полученный топографический профиль должен соответствовать признаку «континентальный шельф – материковый склон – океанический бассейн» (рис. 3, 4(а)).

Рис. 4

Типовой топографический профиль и процесс идентификации ВОС ( а исходный топографический профиль; б профиль точки экстремума; в профиль Д-П; d вогнуто-исключенный профиль и идентифицированный ФОС)

Этап 2: Первая производная

Профиль уклона и второй производный профиль получаются путем вычисления производной кривой топографического профиля.Тогда расстояние, топография, градиент и вторая производная профиля вместе образуют набор данных G ₀ (рис. 3, 4(а)).

Шаг 3: Начальное топографическое упрощение

Сохраняются только точки экстремума второго производного профиля, координаты которых вместе с точками данных глубины воды образуют новый упрощенный топографический профиль g ₁ и новый набор данных Г ₁ . По сравнению с исходным топографическим профилем можно обнаружить, что может быть сохранена только точка данных глубины воды, которая соответствует характеристике точки экстремума второй производной (рис. 3, 4(б)).

Шаг 4: Второе топографическое упрощение

Применяя алгоритм Д-П для обработки первоначально упрощенного топографического профиля g ₁ , мы можем получить новый набор данных G ₂ , который удовлетворяет нашим требованиям и формирует новый топографический профиль г ₂ . Второй упрощенный топографический профиль g ₂ сохраняет лишь небольшую часть точек данных, соответствующих требованиям (рис. 3, 4(в)).

Шаг 5: Вторая производная

Путем вычисления производной топографического профиля g ₂ (второй производной) формируются новый градиентный профиль и второй производный профиль (рис.3).

Шаг 6: Исключение вогнутого рельефа

Используя второй цикл для проверки всех точек данных в топографическом профиле g ₂ , можно исключить точки с вогнутыми элементами для формирования нового набора данных G ₃ . Из этого формируются новый топографический профиль g ₃ , новый градиентный профиль и профиль второй производной (рис. 3, 4(d)).

Этап 7: Комплексная оценка

С помощью шагов (1)–(6) получается упрощенный интегрированный профиль.После двух процессов упрощения и устранения вогнутости топографический профиль значительно упрощается, при этом континентальный шельф и океанический бассейн представляют собой плоский рельеф, а континентальный склон показывает особый градиент. Затем мы можем изучить топографический профиль g ₃ , чтобы определить точки FOS в соответствии со следующими шестью критериями (рис. 3).

Критерии a: Градиент

Классифицируя значения градиента различных точек профиля, мы можем получить средние градиенты континентального шельфа, океанического бассейна и континентального склона соответственно; затем мы можем определить область континентального склона на основе разницы градиентов.

Критерий b: Глубина воды

Классифицируя глубину воды в различных точках профиля, мы можем получить среднее значение глубины воды континентального шельфа и океанического бассейна; таким образом, идентифицируя континентальный шельф и океанический бассейн.

Критерий c: Вторая производная

Точка FOS – это точка с максимальным изменением уклона от континентального склона к океаническому бассейну, которая также является точкой экстремума второй производной.

Критерий d: Выпуклость

Расположенная в точке поворота от континентального склона к океаническому бассейну, FOS представляет собой выпуклость, т.е.т. е. точка FOS также является точкой данных с положительным значением второй производной.

Критерий е: Сегментация

Учитывая, что соседние точки до и после точки ЛОС относятся соответственно к материковому склону и океанической котловине, можно предварительно судить о расположении ЛОС по сегментированным перепадам уклона материкового склона и океанический бассейн.

Критерий f: Непрерывность

В соответствии с правилом, согласно которому точки с одинаковым градиентом расположены близко друг к другу, каждая точка профиля будет расти по направлению к начальной и конечной точкам профиля и записывать расстояние своего роста от их. Следовательно, точка с максимальным расстоянием роста является точкой FOS.

В конце концов, точки данных, полученные с помощью вышеуказанных семи шагов и отвечающие шести критериям, идентифицируются как точки FOS.

Оценка влияния литологических условий, характеристик блоков и топографии склонов на длину распространения камнепадов в Альпах и на острове Реюньон

Abellán, A., Vilaplana, JM, Calvet, J., García-Sellés, Д. и Асенсио Э.: Мониторинг камнепадов с помощью наземного лазерного сканирования – тематическое исследование поверхности базальтовой скалы в Кастельфоллит-де-ла-Рока (Каталония, Испания), Nat.Опасности Земля Сист. Sci., 11, 829–841, https://doi.org/10.5194/nhess-11-829-2011, 2011. 

Альярди, Ф. и Кроста, ГБ: Трехмерное численное моделирование камнепадов с высоким разрешением, Междунар. Дж. Рок Мех. Min., 40, 455–471, https://doi.org/10.1016/S1365-1609(03)00021-2, 2003. 

Azzoni, A. and de Freitas, MH: экспериментально полученные параметры, решающие для породы анализ падения, Rock Mech. Rock Eng., 28, 111–124, https://doi.org/10.1007/BF01020064, 1995. 

Bennett, G.Л., Молнар П., Эйзенбайс Х. и МакАрделл Б.В.: Сила эрозии в швейцарских Альпах: характеристика обрушения склонов в Ильграбене, Earth Surf. проц. Land., 37, 1627–1640, https://doi.org/10.1002/esp.3263, 2012. 

Caine, N.: Текстура осыпи в Тасмании, J. Sediment. Res., 37, 796–803, https://doi.org/10.1306/74D717A3-2B21-11D7-8648000102C1865D, 1967. 

Caviezel, A., Demmel, SE, Ringenbach, A., Bühler, Y., Лу Г., Кристен М., Диннин К.Э., Эберхард Л.А., фон Рикенбах, Д., и Бартельт, П.: Реконструкция четырехмерных траекторий камнепада с использованием дистанционного зондирования и акселерометров и гироскопов, основанных на скалах, Earth Surf. Dynam., 7, 199–210, https://doi.org/10.5194/esurf-7-199-2019, 2019. 

Conrad, O., Bechtel, B., Bock, M., Dietrich, H. , Fischer, E., Gerlitz, L., Wehberg, J., Wichmann, V., и Böhner, J.: Система для автоматизированного геолого-научного анализа (SAGA) v. 2.1.4, Geosci. Model Dev., 8, 1991–2007 гг., https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015, 2015 г.

Копонс, Р., Вилаплана, Дж. М., и Линарес, Р.: Анализ расстояния прохождения камнепада с использованием эмпирических моделей (Сола д’Андорра-ла-Велья, Центральные Пиренеи), Nat. Опасности Земля Сист. Sci., 9, 2107–2118, https://doi.org/10.5194/nhess-9-2107-2009, 2009. 

Cox, NJ: Оценка ядра как основной инструмент для анализа геоморфологических данных, Earth Surf. проц. Land., 32, 1902–1912, https://doi.org/10.1002/esp.1518, 2007. 

Кроста, Г. Б., Альярди, Ф., Фраттини, П., и Лари, С.: Ключевые вопросы моделирования камнепадов, оценки опасности и риска для защиты от камнепадов, в: Инженерная геология для общества и территории, 2, Оползневые процессы, под ред.: Лоллино, Г., Джордан, Д., Кроста, Г., Короминас, J., Azzam, R., Wasowski, J., и Sciarra, N., Springer, International Publishing, Cham, Heidelberg, New York, Dordrecht, London, Switzerland, 43–58, https://doi.org/10. 1007 /978-3-319-09057-3_4, 2015. 

Цуй, Ш., Пей, Xj., и Хуанг, Rq.: Характер качения камнепада на пологом склоне: экспериментальный подход, J.Mt.Sci., 14, 1550–1562, https://doi.org/10.1007/s11629-016-4144-7, 2017. 

Dietze, M., Mohadjer, S., Turowski, JM, Ehlers, TA и Ховиус, Н.: Сейсмический мониторинг небольших альпийских камнепадов – достоверность, точность и ограничения, Earth Surf. Dynam., 5, 653–668, https://doi.org/10.5194/esurf-5-653-2017, 2017. 

Dietze, M., Turowski, JM, Cook, KL, и Hovius, N.: Пространственно-временные закономерности, триггеры и анатомия сейсмически обнаруженных камнепадов, Earth Surf. Dynam., 5, 757–779, https://doi.org/10.5194/esurf-5-757-2017, 2017. 

Доррен, Л.К.А.: Обзор механики камнепадов и подходов к моделированию, Prog. физ. Geog., 27, 69–87, https://doi.org/10.1191/0309133303pp359ra, 2003. 

Durand, V., Mangeney, A., Haas, F., Jia, X., Peltier, A., Хиберт К., Ферраццини В., Ковальски П., Лоре Ф., Брюне К., Сатриано К. , Вегнер К., Делорм А., Бонилья Ф. и Вильнёв Н. : О связи между внешними воздействиями и нестабильностью склона в кратере на вершине Питон-де-ла-Фурнез, остров Реюньон, J Geophys Res: Earth Surface, 123, 2422–2442, https://doi.org/10.1029/2017JF004507, 2018. 

Фарин, М., Манжени, А., Туссен, Р., де Рони, Дж., Шапиро, Н., Девез, Т., Хиберт, К., Матон, К. , Седан О. и Бергер Ф.: Характеристика камнепадов по сейсмическому сигналу: результаты лабораторных экспериментов, J. Geophys. рез.-сол. Ea., 120, 7102–7137, https://doi.org/10.1002/2015JB012331, 2015. 

Фэн Л., Пацци В., Интриери Э., Гракки Т. и Джильи Г. : Анализ сейсмических характеристик камнепадов на основе полевых испытаний: частота, амплитуда и продолжительность, Дж.Mt.Sci., 16, 955–970, https://doi.org/10.1007/s11629-018-5286-6, 2019. 

Фитиус, С.Г., Джакомини, А., и Буцци, О.: Значение геологии по морфологии потенциально неустойчивых горных пород, инж. Geol., 162, 43–52, https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2013. 05.007, 2013. 

Франку, Б. и Манте, К.: Анализ сегментации в профиле альпийских осыпные склоны, Permafrost Periglac., 1, 53–60, https://doi.org/10.1002/ppp.3430010107, 1990. 

Frattini, P., Crosta, G.Б. и Альярди Ф.: Характеристика и моделирование камнепадов, в: Оползни, типы, механизмы и моделирование, ред.: Клаг, Дж. Дж. и Стед, Д., Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Соединенное Королевство, 267–281, https ://doi.org/10.1017/CBO9780511740367.023, 2012. 

Gerber, E.: Klassifikation von Schutthalden, Geogr. Helv., 29, 73–82, https://doi.org/10.5194/gh-29-73-1974, 1974. 

Гловер, Дж., Бартельт, П., Кристен, М., и Гербер, В. .: Моделирование камнепада с неправильными каменными блоками, в: Инженерная геология для общества и территории, Том 2, под ред.: Лоллино, Г., Джордан, Д., Кроста, ГБ, Короминас, Дж., Аззам, Р., Васовски, Дж., и Скиарра, Н., Спрингер, International Publishing, Cham, Heidelberg, New York, Dordrecht, Лондон, Швейцария, 1729–1733 гг. , https://doi.org/10.1007/978-3-319-09057-3_306, 2015. 

Грачев И. и Саэйди С.: Влияние неровностей поверхности на падение движение горных пород, Геомеханика и геоинженерия, 14, 52–58, https://doi.org/10.1080/17486025.2018.1508857, 2019. 

Герин, А., Сток, Г.М., Радью, М.Дж., Джабоедофф, М., Коллинз, Б.Д., Маташи, Б., Авдиевич, Н., и Деррон, М.-Х.: Количественная оценка 40-летней активности камнепадов в долине Йосемити с помощью исторической фотограмметрии «Структура из движения» и наземное лазерное сканирование, Geomorphology, 356, 1–18, https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2020.107069, 2020. 

Haas, F., Heckmann, T., Wichmann, V., and Becht , М.: Анализ биения крупного камнепада в Доломитовых Альпах/Итальянских Альпах с использованием размеров и форм частиц, полученных с помощью LIDAR, Earth Surf.проц. Land., 37, 1444–1455, https://doi.org/10.1002/esp.3295, 2012. 

Heckmann, T., Bimböse, M., Krautblatter, M., Haas, F., Becht, M. ., и Морче, Д.: От геотехнического анализа к количественной оценке и моделированию с использованием данных LiDAR: исследование камнепадов в водосборе Рейнталя, Баварские Альпы, Германия, Earth Surf. проц. Land., 37, 119–133, https://doi.org/10.1002/esp.2250, 2012. 

Heiser, M., Scheidl, C., and Kaitna, R.: Концепции оценки для сравнения наблюдаемых и смоделированных области осаждения движений масс, Вычисл.Geosci., 21, 335–343, https://doi.org/10.1007/s10596-016-9609-9, 2017. 

Hergarten, S., Robl, J., and Stüwe, K.: Извлечение топографической полосы профили по искривленным геоморфологическим элементам, Earth Surf. Dynam., 2, 97–104, https://doi.org/10.5194/esurf-2-97-2014, 2014. 

Hibert, C., Mangeney, A., Grandjean, G., and Shapiro, NM : Нестабильность склона кратера Доломье, остров Реюньон: от сейсмических сигналов до характеристик камнепада, J. ​​Geophys. Рез., 116, 1–18, https://doi.org/10.1029/2011JF002038, 2011. 

Ибер, К., Манжени, А., Гранжан, Г., Пельтье, А., Димуро, А., Шапиро, Н.М., Ферраццини, В., Буасье, П., Дюран, В. ., и Ковальски, П.: Пространственно-временная эволюция активности камнепадов с 2007 по 2011 год на вулкане Питон-де-ла-Фурнез по сейсмическим данным, J. Volcanol. Геот. Res., 333-334, 36–52, https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2017.01.007, 2017. 

Хунгр, О. и Эванс, С.Г.: Инженерная оценка опасности осколочных камнепадов, в : Материалы 5-го Международного симпозиума по оползням, Лозанна, Швейцария, 10–15 июля 1988 г., 894318, 685–690, 1988.

Джабоедофф, М. и Деррон, М.-Х.: Оценка опасностей в рамках интегрированного процесса оценки риска оползней (IRAPL), в: Материалы Международной конференции по управлению рисками оползней, Ванкувер, Канада, 31 мая – 3 июня. 2005, 2005. 

Джабоедофф М., Мецгер Р., Оппикофер Т., Кутюр Р., Деррон М.-Х., Локат Дж. и Турмел Д.: Новые методы анализа рельефа горных пород с использованием ЦМР и Трехмерное изображение точек помутнения: программное обеспечение COLTOP-3D, в: Труды 1-го канадско-американского симпозиума по механике горных пород, Ванкувер, Канада, 27–31 мая 2007 г., ARMA-07-008, 61–68, 2007 г.

Jaboyedoff, M. and Labiouse, V.: Техническое примечание: Предварительная оценка зон выхода камнепадов, Nat. Опасности Земля Сист. Sci., 11, 819–828, https://doi.org/10.5194/nhess-11-819-2011, 2011. 

Ji, Z.-M., Chen, Z.-J., Niu, Q .-H., Wang, T.-J., Song, H. и Wang, T.-H.: Лабораторное исследование влияющих факторов и их контроль коэффициента восстановления во время камнепадов, Landslides, 16, 1939 –1963, https://doi.org/10.1007/s10346-019-01183-x, 2019. 

Джомелли, В.и Франку, Б.: Сравнение характеристик рельефа камнепадных осыпей и снежных лавин в альпийской среде с использованием нового методологического подхода: Massif des Ecrins, French Alps, Geomorphology, 35, 181–192, https://doi.org/10.1016 /S0169-555X(00)00035-0, 2000. 

Kenner, R.: Процессы массового истощения, затрагивающие поверхность склона альпийской осыпи: годовой бюджет наносов за 2009–2018 гг. на перевале Флюела, восточные Швейцарские Альпы, Земля Деград. Дев., 31, 451–462, https://doi.org/10.1002/ldr.3462, 2019.

Киркби, М.Дж. и Стэтхэм, И.: Движение камней на поверхности и образование осыпей, J. Geol., 83, 349–362, https://www.jstor.org/stable/30059027 (последний доступ: 8 февраля 2021 г.) , 1975. 

Knoblich, K.: Über den Böschungswinkel von Schutthalden, Catena, 2, 1–10, https://doi.org/10.1016/S0341-8162(75)80001-4, 1975. 

Kotarba, А. и Стрёмквист, Л.: Процессы транспортировки, сортировки и отложения альпийских отложений обломков склонов в польских Татрах, Geogr. Аня. А, 66, 285–294, https://doi.org/10.1080/04353676.1984.11880116, 1984. 

Krautblatter M. and Dikau R.: К единой концепции для сравнения и экстраполяции отступления каменных стен и подачи камнепадов, Geogr. Аня. A, 89, 21–40, https://doi.org/10.1111/j.1468-0459.2007.00305.x, 2007. 

Кромер, Р., Уолтон, Г., Грей, Б., Лата, М. ., and Group, R.: Разработка и оптимизация автоматизированной системы фиксированного фотограмметрического мониторинга склонов горных пород, Remote Sens., 11, 1–18, https://doi.org/10.3390/rs11161890, 2019. 

Lambert, S., Bourrier, F., and Toe, D.: Улучшение кодов трехмерного моделирования траектории камнепада для оценки эффективности защитных насыпей, Int. Дж. Рок Мех. Min., 60, 26–36, https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2012.12.029, 2013. 

Лейне Р.И., Швейцер А., Кристен М., Гловер Дж., Бартельт, П., и Гербер, В.: Моделирование траекторий камнепада с учетом формы скалы, Multibody Syst. Дин., 32, 241–271, https://doi.org/10.1007/s11044-013-9393-4, 2014. 

Ленат Ж.-Ф., Башелери П. и Мерль О.: Анатомия вулкана Питон-де-ла-Фурнез (Реюньон, Индийский океан), Бык. Volcanol., 74, 1945–1961, https://doi.org/10.1007/s00445-012-0640-y, 2012. 

Лукман, Б.Х.: Процессы, перенос, отложения и формы рельефа: камнепад, в: Горные и Геоморфология холмов, Трактат по геоморфологии, под редакцией: Шредера, Дж. Ф., Стоффеля, М., и Марстона, Р. А., Справочный модуль по системам Земли и наукам об окружающей среде, 7, 174–182, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-374739-6.00162-7, 2013a.

Лукман, Б. Х.: Склоны осыпей, изд.: Элиас, С. А., Энциклопедия четвертичной науки, 3, 566–573, Elsevier, Амстердам, 2013b.

Meißl, G.: Modellierung der Reichweite von Felsstürzen, Fallbeispiele zur GIS-gestützten Gefahrenbeurteilung aus dem Bayerischen und Tiroler Alpenraum, докторская диссертация, Институт географии, Университет Инсбрука, Австрия, 249 стр. , 1998. 

Merle 900 ., Мэрин П., Мишон Л., Башелери П.и Смитана, М.: Кальдеры, оползни и палеоканьоны на вулкане Питон-де-ла-Фурнез (остров Реюньон, Индийский океан), J. Volcanol. Геот. Res., 189, 131–142, https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2009.11.001, 2010. 

Мессенцель, К. и Дико, Р.: Структурный и тепловой контроль частоты и величины камнепадов в пределах каменно-осыпных систем (Швейцарские Альпы), Earth Surf. проц. Land., 42, 1963–1981, https://doi.org/10.1002/esp.4155, 2017. 

Микош М., Петье У. и Рибичич М.: Применение программы моделирования камнепадов в альпийской долине в Словении, в материалах Международного симпозиума INTERPRAEVENT по смягчению последствий стихийных бедствий, связанных с селевыми потоками, обвалами склонов и оползнями, Ниигата, Япония, 25–27 сентября 2006 г., 199–211, 2006 г. 

Наппи, М., Будетта, П., Ломбарди, Г. и Минотта, К.: Оценка выбега камнепадов, сравнение эмпирических и траекторных подходов, в: Наука и практика оползней, том 6: Оценка рисков, управление и смягчение последствий, ред. : Марготини, К., Канути П. и Сасса К., Springer, Berlin, Heidelberg, Germany, 177–182, https://doi.org/10.1007/978-3-642-31319-6_25, 2013. 

Okura, Ю., Китахара Х., Саммори Т. и Каванами А.: Влияние объема камнепада на расстояние выбега, англ. Geol., 58, 109–124, https://doi.org/10.1016/S0013-7952(00)00049-1, 2000. 

Пельтье, А., Башелери, П., и Штаудахер, Т.: Магма транспортировка и хранение в Питон-де-ла-Фурнез (Реюньон) в период с 1972 по 2007 год: обзор геофизических и геохимических данных, J.вулкан. Геот. Рез., 184, 93–108, https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2008.12.008, 2009a.

Пельтье, А., Штаудашер, Т., Башелери, П. и Кайоль, В.: Формирование обрушения кальдеры в апреле 2007 г. на вулкане Питон-де-ла-Фурнез: анализ данных GPS, J. Volcanol. Геот. Рез., 184, 152–163, https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2008.09.009, 2009b.

Пельтье, А., Вильнёв, Н., Ферраццини, В., Тестуд, С., Хассен, Т., Буасье, П. и Катрин, П.: Изменения в долгосрочных геофизических предвестниках извержения в Питон-де- la Fournaise: Последствия для управления реагированием, Фронт. Earth Sci., 6, https://doi.org/10.3389/feart.2018.00104, 2018. 

Перес, Ф.Л.: Ткань осыпи и морфология частиц на пике Лассен, Калифорния, Геогр. Аня. A, 71, 43–57, https://doi.org/10.2307/521007, 1989. 

Перес, Флорида: Ткань осыпи, морфология обломков и ботанические индикаторы склоновых процессов на скалах Хаоса (Калифорнийские каскады), США , геогр. физ. Quatern., 52, 1–22, https://doi.org/10.7202/004861ar, 1998. 

Пфайффер, Т.Дж. и Боуэн, Т.Д.: Компьютерное моделирование камнепадов, Бюллетень Ассоциации инженеров-геологов, 26, 135– 146, https://doi.org/10.2113/gseegeosci.xxvi.1.135, 1989. 

Попеску Р., Веспремеану-Строй А., Онака А., Василе М., Крусеру Н. и Поп О.: Малая высота исследование вечной мерзлоты в системе переохлажденных осыпей склон-скальный ледник в Румынских Карпатах (Детуната-Гоала, горы Апусени), Геоморфология, 295, 840–854, https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2017.07.029, 2017 . 

Рапп, А.: Недавнее развитие горных склонов в Кяркевагге и окрестностях, северная Скандинавия, Геогр. Анн., 42, 65–200, https://doi.org/10.1080/20014422.1960.11880942, 1960. 

Раванель, Л., Аллиньол, Ф., Делин, П., Грубер, С. и Равелло, М.: Камнепады в массиве Монблан в 2007 и 2008 гг., Оползни, 7, 493–501, https://doi.org/10.1007/s10346-010-0206-z, 2010. 

RIEGL Laser Measurement Systems GmbH: Технические данные, RIEGL LMS-Z420i, Хорн, Австрия, 2010 г.

RIEGL Laser Measurement Systems GmbH: Data Sheet, RIEGL VZ-4000, Horn, Austria, 2020. 

Royán, MJ, Abellán, A., Jaboyedoff, M., Вилаплана, Дж. М., и Кальвет, Дж.: Пространственно-временной анализ деформации перед камнепадом с использованием наземного лидара, оползни, 11, 697–709, https://doi.org/10.1007/s10346-013-0442-0 , 2014. 

Руис-Карулла, Р. и Короминас, Дж.: Анализ камнепадов с помощью модели фрактальной фрагментации, Rock Mech. Rock Eng., 53, 1433–1455, https://doi.org/10.1007/s00603-019-01987-2, 2020. 

Сала З., Хатчинсон Д.Дж. и Харрап Р.: Моделирование фрагментарного камнепады, обнаруженные с помощью наземного лазерного сканирования со склонов скал в южно-центральной части Британской Колумбии, Канада, Нац. Опасности Земля Сист. Sci., 19, 2385–2404, https://doi.org/10.5194/nhess-19-2385-2019, 2019. 

Сандип, К.С., Луо, Л., и Сенетакис, К.: Влияние размера зерна и Шероховатость поверхности при нормальном коэффициенте восстановления одиночных зерен, Материалы, 13, 814, https://doi.org/10.3390/ma13040814, 2020. 

Сандерс, Д., Остерманн, М., и Крамерс, Дж. : Четвертичные карбонатно-каменистые осыпные последовательности склонов (Восточные Альпы, Австрия): осадочные фации и фациальная архитектура, Facies, 55, 345–373, https://doi.org/10.1007/s10347-008-0175-z, 2009. 

Сенс-Шенфельдер, К., Помпони, Э., и Пельтье, А.: Динамика вулкана Питон-де-ла-Фурнез, наблюдаемая с помощью интерферометрии пассивных изображений с несколькими эталонами, Дж. Вулканол. Геот. Res., 276, 32–45, https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2014.02.012, 2014. 

Серрано, Э. Санхосе, Дж. Дж., Гомес-Гутьеррес, А., и Гомес-Ленде , М.: Поверхностное движение и каскадные процессы на обломочных конусах в умеренных высокогорьях (Пикос-де-Европа, северная Испания), Sci. Total Environ., 649, 1323–1337, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.08.405, 2019. 

Statham, I.: Развитие склона осыпи в условиях движения поверхностных частиц, TI Brit. Geogr., 59, 41–53, https://doi.org/10.2307/621711, 1973. 

Statham, I.: Модель камнепада на осыпном склоне, Earth Surf. Proc., 1, 43–62, https://doi.org/10.1002/esp.32