降雨雨型对城市雨水系统内涝弹性的影响

为探究降雨雨型对城市雨水系统内涝弹性的影响,基于MIKE FLOOD平台,以济南市新旧动能转换起步区大桥分区为研究对象,对7种重现期、3种降雨历时和3种雨峰系数的设计降雨雨型进行内涝过程场景推演,并结合层次分析法,以积水量、积水面积和平均积水深度为基础量化系统内涝弹性。结果表明：积水量峰值、积水面积峰值均随重现期、降雨历时的增大而增大,平均积水深度波动较大;系统性能前后主要发生两次波动,分别由降雨强度变化和研究区大部分洼地深度较浅导致;随着重现期的增加,系统内涝弹性越小,单位雨峰系数引起的系统内涝弹性极值对应的降雨量差异越来越大,整体上,降雨雨峰越居中和降雨历时越大,系统内涝弹性越小。     

多普勒天气雷达资料在城市内涝预警的应用

多普勒雷达是灾害性天气如暴雨、冰雹等的监测预警预报的重要手段,也是定量估测高时空分辨率大范围降水的先进工具。通过广州雷达站历史典型降雨场次的雷达资料来确定雷达定量估测的降雨量,作为东莞内涝模型监测预警的降雨数据输入,进行东莞城区内涝预警监测。用基于一维及二维非恒定流的基本控制方程的内涝模型系统算出典型场次暴雨的东莞城区内涝积水深度(风险级别)。实例研究表明,应用天气雷达估测降雨结果应用于城市内涝监测预警的优势效果,即充分发挥雷达探测降雨的优势,为内涝的监测预警延长了预见期。     

LID措施在老城区内涝风险管理中的应用

选取浙江省桐庐县老城区作为研究区域,以构建SWMM模型为研究手段,选择雨水收集桶、植被浅沟、透水铺装和绿色屋顶4种LID措施,并根据当地实际情况对组合布设方式进行了优化。分别对传统开发情形和LID开发情形下老城区遭遇1年一遇、2年一遇、5年一遇重现期暴雨时的积水深度和范围进行了模拟分析。结果表明,LID措施能够削减洪峰流量,推迟峰现时刻,显著减少内涝积水深度和范围,降低了老城区所面临的内涝风险。     

电法勘探在查找采空区积水中的应用研究

随着我国经济的快速发展,煤炭开采产业逐渐发展,并受到人们的重视,对深层煤炭的开采研究成为当前煤炭产业研究的重点内容。煤矿采空区积水作为影响深层煤炭勘探的重要影响因素,对查找采空区积水技术的合理优化尤为重要。电法勘探是采空区积水查找的主要手段,探测时需要根据不同的情况合理选择勘探方法,从而更好地保证采空区积水查找的准确性和合理性。文章就电法勘探在查找采空区积水问题进行深入探究,以期促进电法勘探应用的科学性。     

鼠洞犁在农田内涝治理中的试验应用

简要介绍了黑龙江省农田水利建设中应用的鼠洞犁的工作原理。通过在北安地区低洼易涝地块的试验证明，鼠洞犁在内涝治理中作用显著。     

城市内涝原因及治理措施

近年来,很多城市暴雨积水现象频发,给城市安全和经济带来了严重的影响。基于此,文章分析了暴雨积水的原因,并借鉴国外城市治理内涝的经验,采取相应的措施,达到雨洪资源有效利用的目的。除此之外,应重视对暴雨模型的开发,从而更加科学合理地确定排水布局,预防洪水灾害,减少损失。     

微分响应在降雨误差修正中的应用

误差修正是实时洪水预报研究和应用中的重要内容,从修正模型降雨输入角度出发,提出了一种基于微分响应的降雨误差修正方法,并通过实例论证了该方法修正降雨量的适用性。该方法通过计算降雨所对应模型的微分响应来修正降雨,从而修正出口断面流量过程。将该修正方法结合新安江模型,对闽江建阳流域的19场历史洪水进行了有效性检验,结果表明:此方法对洪量、洪峰的修正效果明显,且能够显著提高洪水预报的合格率,修正后合格率由63.2%提高到94.7%。     

石家庄市城市内涝气象风险监测预警系统研制及应用

充分考虑石家庄市城市防汛工作的特点和需求,基于城市内涝水动力模型,建立了石家庄市城市内涝气象风险监测预警系统,并对系统的功能结构、系统框架和模型构建原理进行了详细介绍。系统以2017年一次典型强降水过程引发的积涝为例,对系统进行验证对比,结果显示系统在功能实现、模拟精度及运行稳定性等方面都能达到预期设计目标,能够满足业务使用需求。     

城市内涝风险评估及风险管理对策研究

以常州市某地区为研究案例,采用内涝积水情景模拟定量分析雨水系统设施的排涝能力及积水情况,构建了基于“危险性、脆弱性、暴露性”的内涝风险评估指标体系,科学评估内涝风险等级。在风险评估基础上,提出排涝方案调整、风险避让、风险应对等管理措施。研究结果表明：(1)采用多因子分析评估内涝灾害的影响,使得评估结论更综合,能够为内涝治理提供可靠的依据。(2)城南片防涝由“完全自排”调整为“低水位立足自排、高水位灵活抽排”能够有效降低片区积水风险。(3)滨河洼地风险片区宜优先布局亲水性用地或设施,对确需建设的其他类型用地,明确规划竖向高程不应低于3.9 m。(4)应注重绿灰结合的风险应对,加强源头管控和公共海绵设施建设。     

雷达回波外推方法在临近降雨预报中的应用

强对流天气的临近预报极具挑战性。随着天气雷达的发展,其高时空分辨率的优势使其迅速应用于短时临近预报研究中。利用雷达回波数据计算其在相邻时次内最优空间相关,得到不同时次的移动矢量序列;在此基础上,叠加前一时次雷达回波变化量,完成雷达回波形状和量的外推。采用SCE-UA算法对雷达回波强度与降雨强度的关系式进行参数估算,从而达到预报降雨的目的。结果表明,利用雷达回波最优空间相关方法的预报图像与实况较为接近,方法具有较强的可操作性和较高的实用价值;利用SCE-UA算法的预测降雨强度,与雨量站实测雨强进行误差分析,均方根误差δ为2.48,相较于利用经验参数进行的降雨预报精度明显提高。     

TRMM RT降雨在洪水模拟应用中的可行性分析

卫星技术的进步和广泛应用为提高监测降雨的准确性和时效性提供了可能性。利用HEC-HMS模型,将TRMM RT卫星降雨数据应用到洪水模拟预报中。结果表明,TRMM RT实时降雨资料具有时空连续性好等优点,总体上降水具有一定监测精度,但目前直接采用其开展洪水模拟还无法满足预报精度要求。采用降雨分级校正方法有效地降低了实时卫星降雨监测误差,显著提高洪水模拟精度。未来还需进一步提高卫星降雨的实时监测能力,充分利用站点和卫星遥感等多源降雨数据,提高洪水模拟预测精度。     

LS-SVM在径流预测中的应用

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的径流预测方法。采用线性函数,多项式函数和径向基函数三种核函数,进行机器学习,经过反复计算和对比分析,建立了精度较高的径流预测模型。预测实例表明,LS-SVM模型预测的平均相对误差比支持向量机 (SVM)减少了2.4％,预测合格率为100％。LS-SVM建模速度快,适用于小样本情况并能得到全局最优解,将其用于径流预测是可行的。     

组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用

提出了一种组合预测方法，以“预测偏差绝对值的和最小”为标准，用线性规划确定组合权系数的最优加权算法，对青海省的粮食总产量进行了预测分析。结果表明，此模型具有较高的精度。     

降雨径流相关模型在丹江口水库洪水预报中的应用研究

针对丹江口流域已有水文资料及流域气象特点,将该流域划分为12个单元区,建立降雨径流经验相关模型,应用于丹江口水库的短期洪水预报系统,并采用基于可变遗忘因子递推最小二乘算法的校正技术对预报流量过程进行实时校正。计算结果表明,基于降雨径流经验相关模型预报的洪水过程与实测过程基本一致,洪峰数值及峰现时间指标合格率较高。实践证明,模型具有较高的预报精度,可为防汛部门提供较为准确的降雨径流预报方法。     

等维灰数递补动态模型在城市生活用水量预测中的应用

运用灰色系统理论中“等维灰数递补动态模型”对城市生活用水量进行了分析与预测。一是对用水人口进行预测,并运用回归理论对城市生活用水量与用水人口的关系建立模型,对城市生活用水量进行了预测;二是运用等维灰数递补动态模型直接对生活用水量进行预测。     

基于多模型耦合的城市内涝多视角分析

为了系统分析城市内涝发生机理,明确不同情景下的内涝风险和引发内涝积水原因,提出解决城市内涝问题的建议,以北京市清河内典型流域老龙口沟为例,利用InfoWorks ICM软件分别构建降雨-产流、管网汇流、河道汇流与地表漫流模型,并耦合形成精细化综合洪涝模型。在此基础上模拟不同暴雨情景下的管网排水状态、河道行洪与地表漫流过程。结果表明:雨水管网建设标准偏低,低于1年一遇雨水管网不达标率高达79%;河道抵御暴雨洪水能力较强,现状行洪能力高于50年一遇洪水行洪要求;内涝积水点多集中于低洼道路和建筑区低洼处以及河道拐弯处。通过模拟结果分析该流域的内涝积水问题由不透水下垫面比例高、管网排水能力弱、局部地形低洼、局地强降雨易发等多因素综合造成,研究可为内涝问题治理提供技术支撑。     

改进灰色波形预测方法在降水量预测中的应用

为提高降水量预测的准确度,降低经济损失.针对降水量数据序列非线性、非平稳的特征,在已有灰色波形预测模型的基础上引入斜率和分位数,构造非等间隔斜率灰色波形预测模型.首先,采用斜率等高线解决降水量数据具有上升、下降或波动的特征;其次,引入分位数解决降水量数据非平稳的特征;再次,采用GM(1,1)模型对满足条件的等高时刻序列建模;最后,采用非等间隔斜率灰色波形预测模型方法及传统方法对河南省1990-2019年的降水量数据进行分析.结果表明:基于方法的降水量预测结果与实测结果更相符、预测误差更小,精度较高.提出的斜率非等间隔灰色波形预测模型能够对非等间隔、具有上升或下降趋势的数据序列进行有效预测.     

人工神经网络在粮食销售额预测中的应用

粮食销售额预测是从以往销售额的数据中总结粮食销售额变化的规律性。并用这个规律动态地预测未来的销售额。人工神经网络的诸多特性能较好地处理粮食销售额预测问题。为此，介绍了BP神经网络的结构、算法和基于人工神经网络的粮食销售额预测。实验结果表明，人工神经网络的预测方法是可行的。     

统计预测在企业管理中的应用

煤炭产量是煤矿企业的生存根本,随着时间的推移,矿井储量逐年减少。面对日渐枯竭的煤炭资源,生产矿井能生产多少的产量,或生产能力发挥如何,直接关系到企业的生存。     

灰色模型在电量预测中的应用

负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停，制订设备检修计划，编制电网建设规划，保证社会正常的生产、生活用电，提高经济效益和社会效益。