1. 四川大学水利水电学院
2. 四川大学山区河流保护与治理全国重点实验室
Published:2025
移动端阅览
吴雪梅, 辉尚强, 赵雨婷, et al. 基于特征雨型识别的山洪灾害动态临界雨量研究[J]. 2025, 43(3): 12-16.
DOI:
吴雪梅, 辉尚强, 赵雨婷, et al. 基于特征雨型识别的山洪灾害动态临界雨量研究[J]. 2025, 43(3): 12-16. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240793.
鉴于降雨雨型对山洪预警指标计算及预警精度有很大影响,以四川省清溪河流域为例,首先,基于K均值聚类方法进行特征雨型识别,并与《手册》型设计雨型进行对比;然后,利用动态时间弯曲法(DTW)进行流域实际降雨与不同雨型的相似性分析判别;最后,利用水文模型试算出各雨型条件下的动态临界雨量,并判断验证预警效果。结果发现,《手册》型设计雨型与研究流域差异较大,出现场次仅占研究场次的2.34%
聚类雨型对大多数场次降雨过程具有较好的适用性,其中聚类Ⅲ型出现频次接近50%;不同雨型计算出的临界雨量相差较大,以24 h历时为例,居中集中型的《手册》型雨型对应临界雨量值最低,偏前均匀型的聚类Ⅱ型对应临界雨量值最高。研究表明,根据雨型判断选择相应预警指标,能显著提升山洪预警的准确性和可靠性。
马细霞,王慧丽,程旭,张溟,肖遥.基于降雨时空不确定性的山洪灾害三级预警模式[J].南水北调与水利科技(中英文),2022(02).
俞雷,贾本有,吴时强,吴修锋,徐鹏,周永,张一.雅砻江流域典型年天然径流量时空分布特征[J].南水北调与水利科技(中英文),2020(03).
杨俊闯,赵超.K-Means聚类算法研究综述[J].计算机工程与应用,2019(23).
原文林,宋汉振,刘美琪.基于随机雨型的山洪灾害预警模式[J].水科学进展,2019(04).
王建仁,马鑫,段刚龙.改进的K-means聚类k值选择算法[J].计算机工程与应用,2019(08).
毛北平,张玉洁,刘四海,丁志生.降雨时程分布对山洪灾害预警影响初步研究[J].人民长江,2017(24).
李正欣,郭建胜,王瑛,田舢,张晓丰,李超.DTW距离的过滤搜索方法[J].控制与决策,2018(07).
李红霞,覃光华,王欣,缪韧,刘盈斐.山洪预报预警技术研究进展[J].水文,2014(05).
T.M. Carpenter,J.A. Sperfslage,K.P. Georgakakos,T. Sweeney,D.L. Fread.National threshold runoff estimation utilizing GIS in support of operational flash flood warning systems[J].Journal of Hydrology,1999(1).
0
Views
196
下载量
CSCD
Publicity Resources
Related Articles
Related Author
Related Institution