本文關(guān)鍵詞： 洪水事件 邏輯斯蒂模型 城市地貌 河谷型城市　出處：《西北師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以黃河河谷型城市蘭州市為研究區(qū),基于原生自然地理及地形要素,使用文獻(xiàn)、氣象、自然地理資料和數(shù)字高程模型,同時(shí)應(yīng)用GIS空間分析方法并結(jié)合邏輯斯蒂回歸模型,對(duì)蘭州盆地洪水事件進(jìn)行了危險(xiǎn)性評(píng)價(jià).結(jié)果表明,近百年來蘭州市河道洪水災(zāi)害集中在黃河河漫灘上;洪道洪水災(zāi)害發(fā)生時(shí)間比較頻繁,與河道洪水災(zāi)害相比,災(zāi)害的發(fā)生范圍較小,具有區(qū)域性.利用邏輯斯蒂回歸建立河道洪水事件預(yù)測(cè)模型,得出發(fā)生河道洪水事件的概率與高程、距黃河距離呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)符合,并經(jīng)過模型檢驗(yàn),預(yù)測(cè)正確率達(dá)94.4%,Nagelkerke R~2值為0.870,接近1,擬合優(yōu)度較好.利用邏輯斯蒂回歸建立洪道洪水事件預(yù)測(cè)模型,得出發(fā)生洪道洪水事件的概率與高程、距黃河距離也呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)符合,經(jīng)過模型檢驗(yàn),預(yù)測(cè)正確率達(dá)74.8%,預(yù)測(cè)效果較好.
[Abstract]:Based on the primary natural geography and topographic elements, the paper uses literature, meteorology, natural geographical data and digital elevation model in Lanzhou, a city of the Yellow River valley. At the same time, the GIS spatial analysis method and the logistic regression model are used to evaluate the risk of flood events in Lanzhou Basin. In the last hundred years, the flood disaster of the river course in Lanzhou City is concentrated on the Yellow River floodplain. Compared with the river flood disaster, the flood disaster occurs in a smaller range and has a regional area. The prediction model of river flood event is established by using logistic regression. It is concluded that the probability of river flood event is negatively related to elevation and distance from the Yellow River, which is consistent with the traditional experience, and the correct prediction rate is 94.4% after model test. The value of Nagelkerke Rn2 is 0.870, which is close to 1, and the degree of good fit is good. A flood event prediction model is established by using logistic regression. It is concluded that the probability of flood events in flood track is negatively related to elevation and distance from the Yellow River, which is consistent with the traditional experience. After model test, the correct rate of prediction is 74.8, and the prediction effect is good.
【作者單位】： 蘭州大學(xué)西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;蘭州大學(xué)干旱區(qū)水循環(huán)與水資源研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41571178;41371009)
【分類號(hào)】：P333.2;X43
【正文快照】： 洪水災(zāi)害是一種非常嚴(yán)重的自然災(zāi)害,無論是發(fā)生的時(shí)空強(qiáng)度,還是對(duì)人類生存發(fā)展的影響,在所有自然災(zāi)害中,洪水災(zāi)害都是最嚴(yán)重的[1-4].21世紀(jì)以來,隨著全球氣候變暖以及人類活動(dòng)的影響,洪水發(fā)生的頻率不斷上升,造成的經(jīng)濟(jì)損失不斷增大[5].因此,對(duì)洪水災(zāi)害的發(fā)生進(jìn)行研究具有重要

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7 童國(guó)慶;泰國(guó)水患——湄公河的警鐘[N];中國(guó)水利報(bào);2011年

8 記者 吳佳s

本文編號(hào)：1480632