【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雪崩灾害分析，更具体地，涉及一种基于树木年轮的区域雪崩历史重建方法。
技术介绍
1、气候变化背景下，亚洲高山区降水形态发生变化，积雪下垫面不稳定性上升，雪崩灾害易发性升高。由于人们之前对雪崩的关注度较低，因此对雪崩过程的记录较少，而且雪崩一般是小尺度过程，雪崩孕灾环境的气象与水文记录仪更是匮乏，所以雪崩的形成机制及其对气候变化的响应等方向的研究并不成熟。
2、现有技术中，如专利号cn101221246b公开了一种雪崩遥感量化勘察方法，步骤是a.多时相高分辨率卫星立体图像/机载lidar扫描数据获取；b.高分辨率卫星图像/机载lidar数据立体恢复；c.雪崩灾害的立体遥感识别与基于影像的雪崩因子提取；d.高密度、高精度dem的建立与高分辨率dom的生成；e.基于高密度、高精度dem的雪崩灾害因子的自动提取；f.雪崩灾害的预测模型建立及稳定性与危险性评估；g.工程方案选址及方案比选、优化。该专利使雪崩勘察达到了自动量化分析，识别出的雪崩灾害精确度更高，并能查清雪崩灾害的发生规律与发展趋势，实现了雪崩灾害的稳定性与危险性评估，避免了雪崩灾害对工程影响，起到了减灾防灾的作用，产生了显著的经济、社会、环境效益。明显地，该现有技术基于遥感技术来实现雪崩的预测，而在对已发生的雪崩但又缺乏相应的记录数据的情况下，无法实现雪崩过程的重建。
3、因此，如何对已发生的雪崩进行重建，以利于雪崩的形成机制的研究是当下亟需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、提供了本专利
2、本专利技术提供一种基于树轮的区域雪崩历史重建方法，所述方法包括：
3、分别在雪崩灾害干扰区和非干扰区，采集野外树轮灾害样品和参考样芯；注重树轮样芯采集角度和方向；
4、对所述野外树轮样品进行处理得到样芯，并获取样芯的宽度，根据样芯的宽度变化确定生长异常，所述生长异常包括生长抑制和生长释放；以及识别所述样芯中存在的干扰信号，所述干扰信号包括疤痕、愈伤组织、创伤性树脂道；
5、根据生长异常和干扰信号进行雪崩年份的判定。
6、进一步地，所述采集野外树轮样品，具体包括：
7、根据雪崩路径绘制地貌图；
8、沿着雪崩路径，选择具有典型特征的树木，所述典型特征包括明显弯曲或带有疤痕的树木，采样时记录采样高度、树木特征、经纬度以及海拔；
9、对于有疤痕的树木，在疤痕上方15~25cm处采集样品，弯曲的树木在弯曲度最大处采集，无疤痕特征的树木在树高1.1~1.5m处采集，每棵树木采集多个样品，多个样品中包括至少一个沿着斜坡方向采集得到的样品以及至少一个沿着斜坡相反方向采集得到的样品；
10、在距离雪崩区设定距离内未受雪崩干扰的地区，采集参考样芯。
11、进一步地，对所述野外树轮样品进行处理得到样芯，具体包括：
12、对所述野外树轮样品进行自然晾干、将样芯固定在木槽中、用砂纸打磨样芯处理，直至显微镜下细胞清晰可见，并进行测宽，交叉定年。
13、进一步地，所述根据树木生长异常以及干扰信号进行雪崩年份的判定，具体包括：
14、将所述干扰信号划分为三个不同强度等级，分别为强、中、弱；
15、根据 t年监测到的干扰树木的数量以及 t年存活树木的总数计算 it指数；
16、根据所述干扰信号的强度等级对不同的干扰信号赋予不同的权重，并根据所述计算 wit指数；
17、根据 wit指数、干扰信号的数量以及树木存活数量进行雪崩年份的判定。
18、进一步地，所述将所述干扰信号划分为三个不同强度等级，分别为强、中、弱，具体包括：
19、若创伤性树脂道信号可见且不完全连续则确定创伤性树脂道信号的强度等级为中，若创伤性树脂道信号可见且完全连续则确定创伤性树脂道信号的强度等级为强；
20、若生长抑制信号为45-55%，则确定生长抑制信号的强度等级为弱，若生长抑制信号为30-45%，则确定生长抑制信号的强度等级为中，若生长抑制信号小于30%，则确定生长抑制信号的强度等级为强；
21、若生长释放信号为180-200%，则确定生长释放信号的强度等级为弱，若生长释放信号为200-220%，则确定生长释放信号的强度等级为中，若生长释放信号大于220%，则确定生长释放信号的强度等级为强；
22、对于疤痕、愈伤组织信号，不进行信号强弱划分。
23、进一步地，所述根据所述干扰信号的强度等级对不同的干扰信号赋予不同的权重，具体包括：
24、若疤痕、愈伤组织信号和/或创伤性树脂道信号的强度等级为强，则对痕、愈伤组织信号和/或创伤性树脂道信号赋予第一权重；
25、若创伤性树脂道信号的强度等级为中、生长抑制信号的强度等级为强和/或生长释放信号的强度等级为强，则对创伤性树脂道信号、生长抑制信号和/或生长释放信号赋予第二权重；
26、若生长抑制信号的强度等级为中和/或生长释放信号的强度等级为中，则对生长抑制信号和/或生长释放信号赋予第三权重；
27、若生长抑制信号的强度等级为弱和/或生长释放信号的强度等级为弱，则对生长抑制信号和/或生长释放信号赋予第四权重。
28、进一步地，通过如下公式计算 it指数：
29、；
30、式中， rt为 t年监测到的干扰树木的数量， at为 t年存活树木的总数。
31、进一步地，通过如下公式计算 wit指数：
32、；
33、式中， i， n均为累计求和符号，为t年疤痕、愈伤组织和强创伤性树脂道信号，为t年中创伤性树脂道和强生长释放信号以及t+1年强生长释放信号，为t年中生长释放信号以及t+1年中生长释放信号，为t年弱生长释放信号以及t+1年弱生长释放信号。
34、进一步地，所述根据 wit指数、干扰信号的数量以及树木存活数量进行雪崩年份的判定，具体包括：
35、当某一年满足如下三个条件时：
36、以n为采样的数量，
37、当10<n≤20时，
38、1） wit指数大本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于树木年轮的区域雪崩历史重建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集野外树轮样品，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述野外树轮样品进行处理得到样芯，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据树木生长异常以及干扰信号进行雪崩年份的判定，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述干扰信号划分为三个不同强度等级，分别为强、中、弱，具体包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述干扰信号的强度等级对不同的干扰信号赋予不同的权重，具体包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过如下公式计算It指数：
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过如下公式计算WIt指数：
9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据WIt指数、干扰信号的数量以及树木存活数量进行雪崩年份的判定，具体包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所
...【技术特征摘要】
1.一种基于树木年轮的区域雪崩历史重建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集野外树轮样品，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述野外树轮样品进行处理得到样芯，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据树木生长异常以及干扰信号进行雪崩年份的判定，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述干扰信号划分为三个不同强度等级，分别为强、中、弱，具体包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈国庆，王岩，郝建盛，崔鹏，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：
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