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降水是铁路地质灾害的重要触发因子,由于降水引发的地质灾害对铁路运输安全造成重大的经济损失。鹰厦铁路由于其特殊的地形及气候条件,使该线成为全国地质灾害发生较频繁、较严重的铁路之一。利用南昌铁路局2007—2012年辖区内的地质灾害资料,统计鹰厦铁路地质灾害的时空分布特征。根据不同降水类型造成的铁路地质灾害特点不同,进一步研究铁路地质灾害与降水的关系。引入10 min最大降水量、当日最大小时降水量、连续降水量和前20 d累积降水量等降水量因子,运用因子相关性分析和逻辑回归方法筛选对灾害发生贡献率较大的降水量因子,分区段建立鹰厦铁路地质灾害概率预报模型。运用该模型对2013年5月20—22日一次大暴雨过程诱发的地质灾害进行预报,预报准确率达86%,模型应用效果较理想,可为铁路安全气象服务工作提供技术支持。 相似文献
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河北省山区地质灾害气象预警系统 总被引：4，自引：2，他引：2
介绍了国内地质灾害预报预警方法研究及系统开发现状,阐述了河北省山区地质灾害气象预警系统的设计思路、系统构成、主要功能及特点.该系统利用河北省地质灾害区划信息、地理信息、气象观测和探测信息(稠密区域气象观测站降水、多种多普勒雷达产品、卫星云图、闪电定位等资料)、数值模式降水预报产品等,采用数理统计、天气动力学方法及计算机应用技术,可以方便快捷地生成预报预警产品.经2007年汛期业务应用证明,该地质灾害气象预警系统可以对地质灾害预报进行及时订正,减少空、漏报率. 相似文献
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应用Logistic回归拟合地质灾害发生概率,建立了区域地质灾害综合气象预警模型,实现了降雨引发地质灾害发生概率的动态预报。降雨观测和数值降雨预报作为模型的动态输入,利用信息量模型集成地学因子得到的总信息量作为模型的静态预报因子。预警模型在栅格点上预报降雨引发地质灾害的发生概率,并以等级形式发布预警。用2004年实际观测对预报进行检验,结果表明当年80%的灾害都达到了预警发布的标准。2006年汛期的业务运行对台风碧利斯引发的地质灾害做出了较准确的预报预警。说明模型能满足预警业务的要求,是提高地质灾害气象预警水平的有效途径。 相似文献
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建立预报模型前, 对降水量进行一定的处理会对预报效果有较大的影响。对于降水量为0的样本, 根据对应的相对湿度情况分别赋予0或不同的负值, 并通过神经网络方法, 以中国国家气象中心T213模式、德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式相应的降水量预报结果作为预报因子, 利用2003年和2004年夏季资料分别建立了处理后降水量以及未经处理降水量的预报模型。以北京等站为例, 2005年夏季试报结果的对比分析表明:通过相对湿度对降水量进行适当处理后, 预报结果从TS评分、空报率、漏报率及预报偏差来说, 不论是与不进行处理的预报结果还是与模式直接的预报结果相比都有提高, 尤其是减少了空报的情况。该处理方法简单可行, 并且对降水预报效果提高明显。 相似文献
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北京市感染性腹泻疾病的医疗气象预报与应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
通过分析北京市海淀区感染性腹泻病发病情况与北京市观象台地面气象要素的相关关系,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式.收集海淀区2004-2006年逐日菌痢周发病数和同期气象因素资料,建立数据库,分析气象因素与肠道传染病发病率的关系,并采用多元回归概率分级技术,建立感染性腹泻病医疗气象分级预报(划分5个等级)及风险水平评估模式.结果表明,感染性腹泻病发病与水汽压的相关程度很好,单相关系数为0.8340.在所有候选预报因子中,它的方差贡献占70.5%.其他方差贡献较大的因子,还有平均风速、气温日较差等.在感染性腹泻病医疗气象分级预报及风险水平评估模式中,如果预报等级与实际等级相差≤±1级统计为正确,感染性腹泻病医疗气象分级预报模式组的平均预报正确率可达98.5%.其中,预报等级与实际等级完全吻合的正确率可到62.9%～66.4%(指6个预报时效).该模式预报结果可较好地为2008年奥运会提供肠道传染病预防服务,为北京各级疾病预防控制中心指导广大城乡居民卫生防疫提供科学依据. 相似文献
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神经网络方法在广西日降水预报中的应用 总被引：7，自引：3，他引：7
以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。 相似文献
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随着气象科学技术的发展,数值天气预报越来越被人们所重视。将数值预报输出的结果,通过统计等方法,转变为局地天气要素的预报,已为较多的国家在研究和业务工作中使用。利用数值预报结果的局地天气统计预报方法,目前主要有两种方案应用较广泛。一种是PPM(完全预报)预报,即应用实测资料建立预报量实测值和预报因子 相似文献
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云南滑坡泥石流灾害精细化气象预警系统 总被引：3，自引：2，他引：1
通过开展低纬高原地区MM5 V3不同参数化方案降水模拟试验,建立了基于SGI O350小型机的MM5中尺度数值模式业务系统.使降水预报输出产品时间分辨率小于等于60 min、水平距离分辨率小于等于10 km;对雷达、卫星降水反演资料与气象站及加密雨量站的实测资料用权重法集成为精细化实况降水场;基于滑坡泥石流灾害发生的天气气候背景和不同地质地貌条件下滑坡泥石流与降水的关系研究,采用PP-ES模式,建立了以时间分辨率为12 h、水平距离分辨率为30 km的滑坡泥石流灾害气象等级预报产品为主要内容的云南省精细化滑坡泥石流灾害气象监测预警系统. 相似文献
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利用2008—2015年南昌铁路局管辖内沪昆铁路沿线(以下称沪昆线)的灾情资料、工务段编组站监测雨量和沿线附近的自动站雨量数据,分析了沪昆线由降雨诱发的水害和地质灾害特征,以揭示其与降雨强度的关系。结果表明:沪昆线降雨诱发的水害和地质灾害种类多、发生频率高,灾害年度差异较大;边坡、堤坡和堑坡的溜坍占全部水害和地质灾害事件的一半以上,且发生的时间集中在4—8月,与江西的主汛期时间一致;暴雨和连续性降雨是引起沪昆线水害和地质灾害的主要原因。最后基于警戒雨量临界值,将致灾前1 h最大降水量、3 h降水量、24 h降水量和连续降水量作为初始预报因子,采用事件概率回归法,建立了沪昆铁路江西段出巡、限速、封锁警戒的概率预报模型。 相似文献
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分析承德市1954~2003年地质灾害资料及对应的降水资料,初步揭示了承德市地质灾害发生规律,找出了地质灾害发生与降水的关系。结果表明:局地强降水是诱发地质灾害的主要因素。由于不同地区具有不同的地质结构,根据地质灾害的区划、当日降水强度以及前期降水情况划分了承德市发生地质灾害的3种降水类型:前期饱和型、未来触发型和降水集中型,并确定了3种有利于地质灾害发生的大气环流形势及影响系统,为做好地质灾害气象等级预报预警打下了基础,据此建立的地质灾害气象等级预报预警系统于2005年投入业务使用,应用效果显著。 相似文献
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肇庆市降水与地质环境耦合的地质灾害预警方法 总被引：5，自引：4，他引：1
对1991~2003年肇庆市发生的21例地质灾害的资料进行分析,运用降水与地质环境耦合的预警方法,得出相对固定的全市地质灾害易发程度分区图,并确定各易发区诱发灾害的气象预警指标及判别值,根据逐日的降水预报按二维综合判别模型计算输出地质灾害预警等级结果。在2006年4~9月期间进行预测检验,准确率达83%,证明它是实用而有效的。 相似文献
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基于加密降水资料的贵州地质灾害概率预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
运用信息量法进行了地质灾害易发性评价,将全省划分为3个易发等级。利用贵州省2009—2014年的地质灾害和降水数据,分析了每个等级中地质灾害概率与有效降水量之间的关系。在此基础上,利用概率论方法将动态临界雨量引入预报模型,建立了基于动态临界雨量的地质灾害概率预报模型。结果表明:对于任意的易发区划等级,诱发地质灾害的临界雨量并不是静态的,而是分布在一个非常大的区间上;当有效降水量为该区间上一个特定的值时,用相应的概率来描述地质灾害发生可能性的大小,而不是地质灾害一定发生更为恰当;在2015年的检验中,模型预报准确率超过80%,说明该概率预报方法具有实际应用价值,能起到良好的预报预警作用。 相似文献
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月降水量的年际变化具有显著的非线性变化特征,预测难度大,历来是重大气象灾害预测的重点难点问题。BP(back propagation)神经网络在月降水量预测业务中的研究和应用中,取得了较好的成果,其中应用较广泛的是PCA-BP神经网络模型、遗传算法优化神经网络、RBF神经网络预测模型、小波神经网络模型、粒子群-神经网络模型等,这些方法也在广西月降水量预测业务中得到很好的应用,对提高月降水量预测能力有较大帮助。因此,有必要对目前神经网络在月降水量预测中的优势和不足进行综述,提出未来研究需要关注的重点关键问题。 相似文献
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基于2008~2019年青海地质灾害的灾情记录和CLDAS融合数据,分析青海高原滑坡、泥石流和崩塌等气象地质灾害的时空分布,研究诱发气象地质灾害的降水量和土壤湿度变化特征,确定了灾害预警条件。结果表明:近12a青海高原气象地质灾害共发生了23次,灾害易发区在西宁市、海南州、黄南州和玉树州,7月是气象地质灾害发生次数最多的月份。有效降水量和土壤湿度是气象地质灾害的重要影响因子,灾害预警条件为:当天及前一天有效降水量之和达到10mm或持续有效降水量达到18mm,并同时满足0~10cm和10~40cm的土壤体积含水量差值≤0.03mm3/mm3或其中一个深度的土壤体积含水量≥0.27mm3/mm3。 相似文献