为抑制严寒地区桥上无砟轨道冻胀病害进一步发展,通过分析冻胀变化规律和产生原因,提出冻胀病害整治技术,并通过对严寒地区两处轨道冻胀进行现场应用来验证其整治效果。结果表明:严寒地区桥上无砟轨道冻胀集中发生在每年11月至次年4月,冻胀变化包括冻胀上涨、冻胀稳定和冻胀回落3个阶段;桥上无砟轨道冻胀的主要原因有底座与梁面间离缝,伸缩缝嵌缝材料脱落,环境温度低;桥上无砟轨道冻胀整治宜采用切割排水槽+底座与梁面间离缝注浆填充+排水槽回填+伸缩缝嵌缝封闭的方式;整治后,现场整治区域的轨道高低峰值变化小,且未出现轨道高低峰值变化量逐年增大的趋势,整治效果良好。
为抑制严寒地区桥上无砟轨道冻胀病害进一步发展,通过分析冻胀变化规律和产生原因,提出冻胀病害整治技术,并通过对严寒地区两处轨道冻胀进行现场应用来验证其整治效果。结果表明:严寒地区桥上无砟轨道冻胀集中发生在每年11月至次年4月,冻胀变化包括冻胀上涨、冻胀稳定和冻胀回落3个阶段;桥上无砟轨道冻胀的主要原因有底座与梁面间离缝,伸缩缝嵌缝材料脱落,环境温度低;桥上无砟轨道冻胀整治宜采用切割排水槽+底座与梁面间离缝注浆填充+排水槽回填+伸缩缝嵌缝封闭的方式;整治后,现场整治区域的轨道高低峰值变化小,且未出现轨道高低峰值变化量逐年增大的趋势,整治效果良好。
为抑制严寒地区桥上无砟轨道冻胀病害进一步发展,通过分析冻胀变化规律和产生原因,提出冻胀病害整治技术,并通过对严寒地区两处轨道冻胀进行现场应用来验证其整治效果。结果表明:严寒地区桥上无砟轨道冻胀集中发生在每年11月至次年4月,冻胀变化包括冻胀上涨、冻胀稳定和冻胀回落3个阶段;桥上无砟轨道冻胀的主要原因有底座与梁面间离缝,伸缩缝嵌缝材料脱落,环境温度低;桥上无砟轨道冻胀整治宜采用切割排水槽+底座与梁面间离缝注浆填充+排水槽回填+伸缩缝嵌缝封闭的方式;整治后,现场整治区域的轨道高低峰值变化小,且未出现轨道高低峰值变化量逐年增大的趋势,整治效果良好。
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为抑制严寒地区桥上无砟轨道冻胀病害进一步发展,通过分析冻胀变化规律和产生原因,提出冻胀病害整治技术,并通过对严寒地区两处轨道冻胀进行现场应用来验证其整治效果。结果表明:严寒地区桥上无砟轨道冻胀集中发生在每年11月至次年4月,冻胀变化包括冻胀上涨、冻胀稳定和冻胀回落3个阶段;桥上无砟轨道冻胀的主要原因有底座与梁面间离缝,伸缩缝嵌缝材料脱落,环境温度低;桥上无砟轨道冻胀整治宜采用切割排水槽+底座与梁面间离缝注浆填充+排水槽回填+伸缩缝嵌缝封闭的方式;整治后,现场整治区域的轨道高低峰值变化小,且未出现轨道高低峰值变化量逐年增大的趋势,整治效果良好。
为提高寒区河流的径流模拟精度,同时降低模型数据需求,以雅鲁藏布江为例,本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型(component constraint algorithm-random forest,CCA-RF),用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency,ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799,相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明:在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下,CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型(variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences,VIC-CAS)发现,CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱,但两者总径流量模拟误差相近。
为提高寒区河流的径流模拟精度,同时降低模型数据需求,以雅鲁藏布江为例,本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型(component constraint algorithm-random forest,CCA-RF),用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency,ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799,相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明:在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下,CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型(variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences,VIC-CAS)发现,CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱,但两者总径流量模拟误差相近。
为提高寒区河流的径流模拟精度,同时降低模型数据需求,以雅鲁藏布江为例,本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型(component constraint algorithm-random forest,CCA-RF),用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency,ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799,相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明:在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下,CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型(variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences,VIC-CAS)发现,CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱,但两者总径流量模拟误差相近。
为提高寒区河流的径流模拟精度,同时降低模型数据需求,以雅鲁藏布江为例,本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型(component constraint algorithm-random forest,CCA-RF),用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency,ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799,相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明:在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下,CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型(variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences,VIC-CAS)发现,CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱,但两者总径流量模拟误差相近。