本文關(guān)鍵詞：耦合降雨集合預(yù)報(bào)的山洪預(yù)警技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 山洪預(yù)警 動(dòng)態(tài)臨界雨量 山洪災(zāi)害 API水文模型 新安江水文模型

【摘要】：山洪災(zāi)害破壞力極強(qiáng),給人類帶來了嚴(yán)重的危害。山洪預(yù)警作為一項(xiàng)有效的非工程措施,在預(yù)防山洪災(zāi)害方面起到了重要的作用。由于山洪災(zāi)害成因復(fù)雜,這給山洪預(yù)警工作帶來了極大的困難。本文以英那河流域?yàn)檠芯苛饔?首先對降雨集合預(yù)報(bào)信息在水文領(lǐng)域的可利用性進(jìn)行了分析；然后探索英那河流域的山洪預(yù)警方法,并將該方法向小流域推廣；最后研究降雨集合預(yù)報(bào)信息與山洪預(yù)警技術(shù)的耦合方法,以延長山洪預(yù)警的預(yù)見期。主要研究內(nèi)容及研究成果如下：(1)對降雨集合預(yù)報(bào)信息的可利用性進(jìn)行分析。根據(jù)氣象部門的分級標(biāo)準(zhǔn),對0-6h、0-12h以及0-24h的預(yù)報(bào)降雨信息進(jìn)行分級,并對不同預(yù)報(bào)降雨量級的精度進(jìn)行分析。結(jié)果表明,無雨和小雨量級的降雨預(yù)報(bào)精度較高,可以為山洪預(yù)警提供可靠信息;大雨以上量級降雨預(yù)報(bào)有偏小的趨勢,其精度有待提高。(2)以英那河流域?yàn)檠芯苛饔騺硖剿髦行土饔虻纳胶轭A(yù)警方法。本文提出了一種基于水文模型的動(dòng)態(tài)臨界雨量山洪預(yù)警方法,分析了山洪災(zāi)害的影響因素(前期影響雨量、累計(jì)雨量、降雨強(qiáng)度和降雨分布)與臨界雨量之間的關(guān)系,確定了不同時(shí)間尺度(1h、3h和6h)下的動(dòng)態(tài)臨界雨量曲線,并將之應(yīng)用到英那河流域的18場洪水預(yù)警中。預(yù)警結(jié)果表明,1h、3h和6h預(yù)警合格率分別為94.4%、94.4%和94.4%,預(yù)警效果良好,證明該方法是可行的。(3)以冰峪溝流域?yàn)檠芯苛饔騺矸治龌谒哪Ｐ偷纳胶轭A(yù)警方法在小流域的適用性。分別利用API模型和新安江模型來確定動(dòng)態(tài)臨界雨量曲線,并將其應(yīng)用到8場洪水預(yù)警中。結(jié)果表明,分別基于兩種水文模型的山洪預(yù)警合格率均為100%,說明該預(yù)警方法適用于小流域山洪預(yù)警,并可利用不同的水文模型確定動(dòng)態(tài)臨界雨量曲線。(4)降雨集合預(yù)報(bào)與山洪預(yù)警技術(shù)的耦合方法研究。選取英那河流域兩場典型洪水進(jìn)行研究,將各時(shí)刻的臨界雨量與未來一個(gè)時(shí)段的預(yù)報(bào)降雨量作比較來判斷山洪災(zāi)害發(fā)生的可能性,耦合結(jié)果表明,預(yù)警效果并不理想。分析其原因后,對耦合的方法進(jìn)行了修訂,結(jié)果表明,修訂后的耦合降雨預(yù)報(bào)信息的山洪預(yù)警方法能夠及時(shí)準(zhǔn)確的對山洪災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警,提高了預(yù)警的預(yù)見期。最后,對本文的研究內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié),并交代了研究中存在的不足以及有待完善的工作。
【關(guān)鍵詞】：山洪預(yù)警 動(dòng)態(tài)臨界雨量 山洪災(zāi)害 API水文模型 新安江水文模型
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P338
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 研究背景10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢10-13
• 1.2.1 集合預(yù)報(bào)研究進(jìn)展10-12
• 1.2.2 山洪預(yù)警研究進(jìn)展12-13
• 1.2.3 研究存在的問題及發(fā)展趨勢13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容13-16
• 2 TIGGE降雨集合預(yù)報(bào)信息的分級及其可利用性研究16-33
• 2.1 引言16
• 2.2 TIGGE資料介紹16-19
• 2.2.1 TIGGE集合預(yù)報(bào)資料簡介16-17
• 2.2.2 降雨預(yù)報(bào)資料的獲取17-19
• 2.3 降雨集合預(yù)報(bào)信息精度評價(jià)方法19-22
• 2.3.1 面雨量估算方法19-20
• 2.3.2 降雨信息分級標(biāo)準(zhǔn)20-21
• 2.3.3 降雨預(yù)報(bào)信息各量級誤差統(tǒng)計(jì)特征值的計(jì)算21
• 2.3.4 預(yù)報(bào)降雨量級條件下實(shí)際降雨量概率分析21-22
• 2.4 降雨集合預(yù)報(bào)信息精度評價(jià)22-32
• 2.4.1 樣本資料的選擇22-23
• 2.4.2 6h降雨預(yù)報(bào)誤差檢驗(yàn)及實(shí)際降雨概率分布23-26
• 2.4.3 12h降雨預(yù)報(bào)誤差檢驗(yàn)及實(shí)際降雨概率分布26-29
• 2.4.4 24h降雨預(yù)報(bào)誤差檢驗(yàn)及實(shí)際降雨概率分布29-32
• 2.5 小結(jié)32-33
• 3 中型流域山洪預(yù)警技術(shù)研究33-49
• 3.1 引言33
• 3.2 臨界雨量的計(jì)算方法33-36
• 3.2.1 繪制降雨徑流相關(guān)圖33-34
• 3.2.2 確定經(jīng)驗(yàn)單位線34
• 3.2.3 確定臨界雨量34-36
• 3.3 英那河流域動(dòng)態(tài)臨界雨量指標(biāo)的確定36-45
• 3.3.1 資料整理37-38
• 3.3.2 API模型參數(shù)確定38-40
• 3.3.3 洪水模擬結(jié)果40-43
• 3.3.4 確定動(dòng)態(tài)臨界雨量曲線43-45
• 3.4 結(jié)果應(yīng)用檢驗(yàn)45-47
• 3.5 小結(jié)47-49
• 4 小流域山洪預(yù)警技術(shù)研究49-63
• 4.1 引言49
• 4.2 流域概況及資料分析49-50
• 4.2.1 流域概況49-50
• 4.2.2 資料分析50
• 4.3 基于API模型的臨界雨量指標(biāo)計(jì)算分析50-55
• 4.3.1 模型參數(shù)的確定50-52
• 4.3.2 洪水模擬結(jié)果52-53
• 4.3.3 確定動(dòng)態(tài)臨界雨量曲線53-55
• 4.4 基于新安江模型的臨界雨量指標(biāo)計(jì)算分析55-60
• 4.4.1 模型簡介55-56
• 4.4.2 新安江模型參數(shù)率定56-59
• 4.4.3 確定動(dòng)態(tài)臨界雨量曲線59-60
• 4.5 應(yīng)用檢驗(yàn)60-62
• 4.6 小結(jié)62-63
• 5 考慮降雨集合預(yù)報(bào)的山洪預(yù)警技術(shù)研究63-70
• 5.1 引言63
• 5.2 耦合降雨預(yù)報(bào)信息的山洪預(yù)警63-66
• 5.2.1 面雨量預(yù)報(bào)信息分析63-64
• 5.2.2 考慮降雨預(yù)報(bào)信息的山洪預(yù)警64-66
• 5.3 耦合降雨預(yù)報(bào)信息的山洪預(yù)警方法修訂66-69
• 5.3.1 6h預(yù)報(bào)降雨量級情況下實(shí)際降雨的概率分布曲線66-67
• 5.3.2 耦合方法修訂67-68
• 5.3.3 耦合結(jié)果68-69
• 5.4 小結(jié)69-70
• 6 結(jié)論與展望70-72
• 6.1 結(jié)論70-71
• 6.2 展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況75-76
• 致謝76-77

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：899781