多源强降雨灾情可信度智能判别方法

真实的灾情信息是有效防范和减轻强降雨灾害损失的重要参考。本研究以过程降雨强度（R）为指标,构建1984-2020年河北省县级多源气象灾情与致灾过程相匹配的强降雨灾害事件库。经过人工质控,获得真实灾情信息2305组,伪灾情信息263组。采用相关分析法确定与灾害发生程度（灾度）显著相关的降雨关键特征因子,基于单类支持向量机和十折交叉检验法,随机抽取10次样本,建立强降雨灾情气象因子致灾判别模型,并进行检验优化,以探索智能化、易用性的多源强降雨灾情可信度智能判别方法。结果表明：（1）与灾度显著相关的降雨关键特征因子共计11个,分别为最大降雨量、最小降雨量、过程平均降雨量、日均降雨量、平均小时雨强、1h最大雨量、3h最大雨量、6h最大雨量、12h最大雨量、24h最大雨量及前10日降雨总量,均通过了0.01水平显著性检验。（2）采用11个因子建立10个致灾判别模型（M1-M10）,依据真实灾情判别准确率确定最优模型为M9,其证真率为96.4%,证伪率为67.6%,表明该模型对灾情真伪判定较为片面,应进一步优化。（3）通过自相关检验,以最大降雨量、平均小时雨强、1h最大雨量及前10日降雨总量4个因...     

四川省降雨诱发滑坡灾害的气象预警模型

[目的]分析四川省2008—2014年的滑坡灾害与前期降雨量间的关系,构建降雨诱发滑坡灾害气象预警模型,优化模型的权重参数,为四川省滑坡灾害预警工作提供有效参考。[方法]基于降雨信息资料,对四川省滑坡灾害的前期雨量进行统计分析,并采用逻辑回归分析分别计算和优化灾害的前期综合日降雨量间的权重关系和气象预警模型中地质环境背景值与降雨诱发灾害概率值的权重系数。[结果]滑坡灾害的当日降雨量、前一日降雨量和前两日降雨量对灾害的影响权重分别为0.587,0.220,0.189,气象预警模型的地质背景概率和综合雨量概率的权重参数分别为0.394,0.606。根据以上研究构建灾害气象预警模型,利用已有灾害点对其进行验证,证得模型的整体准确率为78.36%,进而通过2013年7月10日的群发滑坡灾害个例对模型进行检验,检验结果良好。[结论]该模型预警效果良好,精确度较高,能为相关部门提供的防灾减灾参考。     

基于BP人工神经网络的长江河口地区土壤盐分动态模拟及预测

为开展长江河口地区土壤盐分动态的中长期模拟与预测,采用人工神经网络中应用较为成熟和广泛的BP网络建立长江河口地区土壤盐分与降雨量、蒸发量、长江水电导率、内河水电导率、地下水位、地下水电导率6因子间的非线性神经网络响应模型。网络模型结构为6-11-1,隐含层单元数用"试错法"确定。选择合适的参数训练和学习网络模型后,对河口地区2003年各月平均根层土壤电导率进行预测,并与线性回归模型预测结果进行比较。结果表明:BP网络模型较线性回归模型具有更高的预测精度,平均相对预测误差为7.3%,预测值与实测值相关性良好,可以满足实际应用需求。     

三峡库区泥石流灾害预警研究

 采用三峡库区有历史记录的40次泥石流灾害的日降雨量以及前15 d的降雨量,当日1 h及10 min最大降雨强度等降雨参数作为训练数据,在对研究区进行荒溪分类以及灾害危险区域制图的基础上,结合雨季的降雨特征监测以及实时天气预报模型,构建了基于神经网络的三峡库区泥石流灾害实时预报模型。详细阐述了应用神经网络方法建立三峡库区泥石流灾害实时预报模型的关键技术,包括确定输入层、输出层以及隐含层的神经节点,建立学习知识库以及各节点初始权重等相关指标。该模型可以预测泥石流发生的临界降雨量、警戒降雨量以及避灾降雨量等指标,因此,依据当地降雨的实时监测数据或天气预报,就可以预测泥石流的发生几率,从而减少泥石流发生的直接危害。模型采样GIS技术以及国际先进的软、硬件技术,系统性能稳定,运行结果准确性较高,且具有广泛的应用性。该模型为可视化信息系统,可以通过该系统监测荒溪类型变化,进行危险区域制图,实现荒溪科学管理,为三峡库区泥石流灾害预警及防治的管理和决策提供科学参考。     

基于Bayes判别分析法的密云县山洪泥石流预报模型

针对密云水库上游密云县境内山洪泥石流灾害多发的特点,首次将Bayes判别分析法原理运用于自然灾害的预测预报.运用系统科学和山洪泥石流预报原理,对密云水库上游密云县境内影响山洪泥石流发生的系统内部要素和系统外部环境条件进行分析,确定用影响山洪泥石流发生的前15 d的实效雨量和当日雨量作为预报模型因子,并建立起一组山洪泥石流预报模型,经自身验证法和交互验证法对模型进行检验,其判断正确率均为82.4%,达到了Bayes判别分析要求的判别模型自身验证正确率>80%的要求,两种方法检验结果一致,模型表现稳定,表明所建立的模型可靠,可以投入使用.研究结果可为该地区的山洪泥石流预测预报提供一种较为简单易行的方法,为密云县山洪泥石流灾害防治提供一定的支撑,以减少山洪泥石流发生所导致的灾害损失.     

基于R-BP神经网络的温室小气候多步滚动预测模型

温室高效生产依赖于适宜的温室小气候环境,建立高精度的温室小气候多步预测模型对实现温室环境优化调控具有重要意义。本研究提出一种基于滚动的反向传播神经网络（Rolling Back Propagation Neural Network, R-BP）的温室小气候多步滚动预测模型。模型主要包括两个阶段：（1）建立初始的BP神经网络。采用自动编码器无监督学习方法获取初始网络参数,并利用改进的粒子群算法优化网络参数。（2）建立滚动的BP神经网络群。将前一个网络输出作为后一个网络的部分输入进行滚动训练和预测,实现温室小气候多步滚动预测。为验证R-BP模型的有效性,在阿拉伯联合酋长国阿布扎比市的自控温室和中国苏州市的非自控温室分别进行试验。验证试验表明,与传统BP神经网络相比,在阿布扎比温室试验中,采用R-BP模型预测未来6h室内温度,其平均误差降低69.9%,预测相对湿度,其平均误差降低47%;在苏州温室试验中,采用R-BP模型预测未来6h室内温度,其平均误差降低43.3%,预测相对湿度,其平均误差降低55.6%。说明R-BP模型能够较准确预测未来6h内温室小气候环境变化,可为制定温室小气候优化调控方案提供依据。     

极端降雨对森林集水区之冲击与因应对策

近年来由于全球暖化,极端气候日渐加剧,暴雨所带来的土砂灾害,将破坏森林集水区的地景结构与功能,如何减低或因应极端气候所带来的森林集水区冲击,已是未来集水区经营必须面临的重要课题。该研究以高屏溪集水区为研究范围,以17 a自动测站雨量资料,进行极端降雨趋势分析,并以2001年与2009年桃芝与莫拉克台风所带来的不同降雨量,以卫星影像探讨集水区内不同土地使用分区崩塌比及其变化,以及相对应之降雨量资料,探讨极端降雨与崩塌发生与土地使用分区之关系。研究结果显现2005年以后,高屏溪集水区发生极端气候之频、降雨量与降雨强度有升高趋势。两场不同台风之最大24 h延时降雨量,莫拉克台风为桃芝台风的1.92倍。桃芝台风所造成之崩塌比,自然保护区由灾前的0.64%提升至灾后的0.86%,国土保安区由灾前的0.95%提升至灾后的1.15%,该场台风降雨以地形较为陡峻之自然保护区及国土保安区新增崩塌地比例相对较高,其冲击较为严重,而莫拉克台风则因属超大豪雨（单日累积降雨量达350 mm以上）,其降雨范围小且集中,所造成之新增的崩塌范围高出桃芝台风的11.81倍,对于地形相对较为平坦之经济林区,亦造成大量的新增崩塌地,显现超大豪雨级以上的极端降雨,造成林地脆弱,使诱发崩塌之地形条件门槛降低,完整的植生覆盖已无法抵挡极端降雨的冲击,未来林地使用分区经营必须要有新的思维。     

流域次降雨侵蚀产沙的BP神经网络模拟

在分析黄土高原韭园沟流域多年观测资料的基础上,应用BP神经网络建模方法,建立了流域次降雨侵蚀产沙的神经网络模型。通过输入模型变量流域次降雨量、平均降雨强度、径流深和洪峰流量模数,对流域次降雨侵蚀产沙量进行了训练和预测。预测结果表明,所建BP神经网络模型预测精度较高,可近似揭示复杂非线性流域次降雨侵蚀产沙系统的产沙规律,为建立较高预报精度的黄土高原流域次降雨侵蚀产沙预报模型提供了依据。     

基于CGA-BP神经网络的好氧堆肥曝气供氧量预测模型

为提高好氧堆肥曝气供氧量的曝气效率以及预测精度,该研究利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对标准反向传播（back propagation, BP）神经网络的初始权值和阈值进行优化,再利用克隆选择算法（clonal genetic algorithm, CGA）优化遗传算法中的变异算子并复制算子,加快获取最优参数的速度,构建基于CGA-BP神经网络的曝气供氧量预测模型。为验证CGA-BP模型的有效性,与BP模型、GA-BP模型预测结果进行对比。试验结果表明：克隆遗传算法优化BP神经网络能加快获得最优解,效率相比BP模型和GA-BP模型分别提高了75.36%、51.30%;在曝气供氧量预测模型中,CGA-BP模型具有更准确的预测效果,预测精度为99.65%,而BP模型与GA-BP模型预测精度分别为96.99%、99.26%;CGA-BP模型评价指标的均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别为0.003 4、0.038 9和0.350 6,均小于BP神经网络和GA-BP神经网络模型评价指标的误差;利用CGA-BP好氧堆肥曝气供氧量预测模型对好氧堆肥发酵过程进行精准...     

西藏东南部山洪灾害过程水文动力模拟和临界雨量

[目的]研究西藏山洪致灾临界雨量确定方法,为西藏地区水文气象预警提供基础数据资料,以服务于高原山洪灾害防御工作。[方法]采用水文动力模式Floodarea模型对西藏东南部的一次山洪过程进行模拟研究,并利用气象资料逐时降水量进行了淹没高度计算,得到了山洪致灾临界雨量。通过实地考察获取西藏自治区林芝市巴宜区2015年8月一次山洪灾害的基本参数资料,与模型模拟研究结果进行对比分析和模型验证。[结果](1)Floodarea对暴雨诱发山洪过程的模拟结果较好,结合多源降水数据能更准确地模拟西藏山区山洪暴发的过程;(2)通过调整雨量情景设定可推算山洪不同淹没水深的临界雨量,得到较为准确的洪水淹没范围和降雨量—淹没深度关系;(3)应用降雨量—淹没深度关系计算得到巴宜区永久河山洪沟的4个淹没深度灾害山洪等级(0.1,0.6,1.2,1.8m)的6h累计临界雨量分别为33,55.7,75.4,91.9mm。[结论]研究结果表明Floodarea软件适用于西藏高原水文观测资料匮乏的复杂地形山区,能较准确地重现山洪灾害过程和确定山洪临界雨量,可为复杂地形山区山洪防治和预警提供参考。     

台湾中部地区短延时降雨强度初步探讨

台湾地区在经历1999年的921地震后,山坡地土体松动严重,仅仅短延时的降雨即有机会引起土石流的发生,而近年微小的降雨条件下即有可能触动土石流发生,因此将台湾中部地区14个测站所测得的台风降雨资料,依照台风降雨强度进行水文频率分析,分析方法采用对数常态分布法、极端值第一类分布法、皮尔逊第三类分布法及对数皮尔逊第三类分布法等4种方法,计算短延时重现期距并绘成降雨强度-延时-频率之分析曲线,再整合各区域土石流潜势溪流的分布情况,分析台风降雨对台湾中部地区所造成之影响.     

Study on the Topographic Effect on Soil Erosion Using RUSLE Model for Small Size Watershed

1 IntroductionSoil erosion has been recognized to be a serious environ-mental and soil degradation problem:it can reduce soil pro-ductivity,and it can also increase sedi ment load in receivingwater.The purpose of this researchis to evaluate an availa-bili…     

贵州省降雨侵蚀力时空分布规律分析

降水是导致土壤侵蚀的主要动力因素,降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力。贵州省是我国典型的生态环境脆弱区之一,水土流失十分严重。以全省19个气象台站1951—2001年逐日降雨资料,利用日降雨侵蚀力模型,估算了贵州省降雨侵蚀力,分析了其时空分异规律。结果显示近50a来贵州省降雨侵蚀力呈增加趋势,即由降雨引起的土壤水蚀潜在能力增加。降雨侵蚀力年内分配主要集中在夏季,占年均降雨侵蚀力的68.48%。在空间分布上,降雨侵蚀力由南向北递减,并且在西南部和东南边缘形成侵蚀力高值中心,在西北部形成低值中心。根据年降雨侵蚀力的季节分配特征,可以将贵州省划分为3个类型区。     

海南岛农业台风灾害风险评估与可持续发展对策

海南岛是中国台风频发地区之一,开展海南岛农业台风灾害风险评估研究,可为海南岛优化农业种植布局和加强农业防灾减灾提供技术支撑。该研究基于自然灾害系统理论和方法,结合海南岛气象、自然地理与社会经济等要素,综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体脆弱性,研究构建了海南岛农业台风灾害风险评估方法与指标体系,并基于2001-2020年历年海南岛台风发生数据进行了海南岛农业台风灾害风险评估,在此基础上提出了农业台风灾害防灾减灾与可持续发展对策。结果表明,海南岛农业台风灾害风险指数处于0.40～0.80之间,平均0.61,整体上呈现出北部及沿海地区的灾害风险高于中部山区的趋势;致灾因子危险性、孕灾环境暴露性在全岛北部和沿海地区指数较高,承灾体脆弱性在琼海、陵水和三亚等市县指数较高。同时提出了3种农业台风防灾减灾与可持续发展对策,包括调整农业种植布局、提升风险监测预警能力和加强农业政策保险投入等。海南岛各市县农业台风灾害风险的差异以及相应的对策,可支撑相关部门为不同灾害风险程度区域建立防灾方法提供指导依据。     

延河流域水土保持措施减蚀效应分析

 利用延河流域35个雨量站50多年的日降雨、数字高程模型、土壤类型图、土地利用图和植被覆盖图、水土保持措施调查数据,结合黄土高原的区域特征,运用CSLE,在ArcGIS的支持下分别计算研究区1986、1997和2006年土壤侵蚀量,以1986年的水土保持措施实施情况作为基期水平,模拟1997、2006年在水土保持基期水平情景下的土壤侵蚀量,对比分析水土保持措施变化对土壤侵蚀量的影响。结果表明:以1986年作为基期,新增水土保持措施在1997年减少土壤侵蚀量96万t,在2006年减少土壤侵蚀量628万t;考虑2006年降雨特征不同于研究区多年降雨特征,按照2006年降雨特征计算,则新增水土保持措施在2006年减少土壤侵蚀量140万t。研究结果可为延河流域水土保持效益评价、水土流失治理和生态建设提供参考。     

两种森林集水区径流量及其径流过程初步分析

研究桉树林和马尾松林集水区的径流量及其径流过程,为科学评估森林的水源涵养功能提供参考依据。于2013年8月—2014年7月运用小流域径流监测方法和自动采集数据,对桉树林和马尾松林集水区的径流量进行定位观测,并分析强降雨和连续降雨对径流过程的影响。结果表明:桉树林集水区的年径流深和径流系数分别为107.7 mm和8.2%,马尾松林的依次为319.4 mm和24.2%。在前期没有径流情况下,一次强降雨过程（降水量147.5 mm）,两种森林集水区的径流历时、径流最大值滞后于降雨峰值的时间和总径流深都存在明显差异,桉树林的分别为13.8 h,0.2 h和35.6 mm,马尾松林的依次为35.5 h,0.7 h和28.5 mm。一次连续7 d的降雨过程（降水量125.0 mm）,桉树林集水区只产生4 d径流,总径流深仅3.8 mm;马尾松林集水区则连续产生13 d径流,总径流深达10.1 mm。综上所述,马尾松林的水源涵养功能明显优于桉树林。     

漓江上游典型森林群落内外降雨特征研究

2009—2011年,对漓江上游典型森林群落木荷(Schima superba)林内和林外降雨进行了观测,结果表明:试验区降水年内分配极不均匀,干旱与暴雨频发,雨季降水占全年降水的82.39%,旱季降水仅占全年江水的17.61%。2011年生长季节总体表现为极其干旱,但降水总量却高于前几年的平均值,5—6月降水总量占观测期间降水总量的63.59%。单次最大降雨16h达319.8mm,降雨强度达20.0mm/h;超过50mm的日降雨量占观测日降雨总量的65.25%。木荷林内外降雨联系紧密,林内穿透降雨量与林外降雨量存在显著线性相关,但降雨穿透率与林外降雨量及强度之间的关系复杂。在高雨量级或强降雨情况下,林内降雨穿透率大,变异小,小于2.5mm/h的降雨穿透率为60.96%,变异系数为39.81%;大于8.0mm/h的降雨穿透率为72.40%,变异系数为5.64%。本研究为正确认识流域森林生态水文功能,制定有效的水资源调配和水源涵养林管理措施提供科学依据。     

遵义市不同地质灾害易发区滑坡临界雨量研究

[目的]确定遵义市不同地质灾害易发区的滑坡临界雨量,建立阈值模型并对其进行检验评估,为该地区滑坡预测提供科学依据。[方法]利用遵义市2010—2016年59次滑坡事件对应的逐小时降雨资料,采用统计方法对不同地质灾害易发区的滑坡临界雨量的历时、降雨类型对比分析,建立阈值模型并对其进行检验评估。[结果]中锋型是主要的降雨类型;大于10和20mm/h强降雨基本来自滑坡发生当天,但中易区降雨历时均长于高易区的降雨历时。对于高易区来说,滑坡当日1h最大雨量与前期3d的有效雨量组合的阈值模型预报准确率最大,因此将滑坡当天1h最大雨量作为高易区滑坡发生的激发雨量。而对于中易区来说,滑坡当天3h最大雨量是其滑坡发生的激发雨量。[结论]不同等级地质灾害易发区其滑坡临界雨量不同。对已经确定的滑坡阈值模型需根据新增滑坡信息进行检验评估,如果预测模型对新增滑坡预测不准确,需调整其滑坡判别线,从而对阈值模型进行订正。     

南方红壤区植被覆盖因子估算模型构建与验证

研究红壤区植被覆盖因子变化规律、构建植被覆盖因子计算模型可为该区域水土流失防治及动态监测提供科学依据。该研究基于广东省五华县水土保持试验推广站200余场降雨试验观测数据,分析了影响水土流失的各关键因子与次降雨土壤侵蚀模数(Individual Rainfall Event Soil Erosion Modulus,ISEM)间定量关系,基于中国土壤流失方程计算了系列次降雨事件不同植被覆盖度对应植被覆盖因子值,构建了植被覆盖因子值与植被覆盖度间数学模型,从点、面2个尺度对模型计算精度进行了验证。结果表明:1)ISEM随植被覆盖度增加而降低;ISEM与雨前土壤表层含水率间存在显著正相关对数关系;ISEM随坡度增加呈先增后减的变化规律;ISEM随次降雨量、次降雨侵蚀力和次降雨径流深呈显著正相关线性变化关系。2)构建了植被覆盖因子值与植被覆盖度间二阶指数衰减模型,该模型决定系数和纳什系数分别达0.947和0.876。点尺度验证结果表明90%样本模型计算值与观测值相对误差均小于0.30;面尺度验证结果表明,70%～80%的植被覆盖因子计算值相对误差不超过0.1。总体而言,该模型计算精度较为理想,...