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261.
利用实测淹没深度、数字高程(DEM)、土地利用类型、小时降水、定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)等数据,通过FloodArea模型对新疆博尔博松流域3次(2013年8月25日、2015年6月28日、2016年6月17日)洪水过程进行再现模拟,对模拟结果的分布特征进行分析,以实测数据进行精度检验,并建立了面雨量-淹没深度关系,在此基础上确定了研究区四个淹没等级对应的致灾临界雨量。运用不同数据模拟得出淹没分布特征为随着时间的变化淹没深度具有上升的趋势,淹没过程可分为蓄积期、稳定增长期和波动上升期3个阶段;通过精度验证得出:FloodArea模型运用自动站降水数据模拟的淹没深度与实测数据相比偏高,而QPE、R-QPE(订正后QPE)数据模拟的则偏低,这三种数据的模拟结果与博尔博松村和塔尔村两个考察点的绝对误差分别为0.46 m、0.78 m、0.35 m和1.35 m、1.44 m、0.65 m,R-QPE数据模拟出的淹没深度效果最好,更能精确地反映出该流域洪水淹没情况;通过相关性分析可知,模拟洪水淹没深度与7 h累计时效的面雨量的相关性最好,相关系数达到了0.989,在此基础上建立了面雨量-淹没深度的关系;按照面雨量-淹没深度的关系和山洪灾害等级划分标准得出,预警点累计时效7 h面雨量对应四个等级的致灾临界雨量阈值分别为:四级6.25 mm、三级23.61 mm、二级49.64 mm、一级75.67 mm。 相似文献
262.
利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果,结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品,以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值,分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征,同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明:GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化,整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高,更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律,但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性,且对于本文研究的4个测站,GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季... 相似文献
263.
264.
本文在研究地面小时降水量与自动站其他观测要素的关联关系和雷达定量估测降水的基础上,提出从自动站关联要素和雷达估测降水两个角度对地面降水进行综合质量控制的多源质量控制方法。利用该方法对2019年5至6月江苏省国家级自动站小时降水量进行质量控制,结果表明:1 h相对湿度变化值、1 h变温,相对湿度与小时降水量关联关系较好;基于SFLA-BP的雷达定量估测降水结果与Z-I关系法相比精度更高,提升了天气雷达对降水质量控制的有效性;多源降水质量控制方法比MDOS准确率提高1.45%,产生可疑数据量下降67.16%,该方法能有效提升现有降水质量控制方法的准确性。 相似文献