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为了提升地震诱发堰塞湖突发灾难应急处置能力和充分利用灾区基础数据开展高效决策,本文结合遥感影像、DEM、水文资料和GIS技术,开展利用水文流量演算法和二维水动力学模型法快速评估堰塞湖溃决后下游淹没风险的方法研究。通过对唐家山堰塞湖690m溃坝洪水算例的应用,分别计算基于上述两种方法的下游潜在淹没影响范围,得到的两种计算结果均显示该规模的洪水将淹没下游北川县城的结果。最后通过分析对比两种影响范围计算结果的精度、数据需求、计算时长,评估两种方法在地震诱发堰塞湖下游淹没风险快速评估研究中的时效性、准确性和互补性。 相似文献
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面对海平面上升后沿海区域大范围淹没模拟的应用需求,提出了一种基于球面QTM的大范围有源淹没算法,首先构建了研究区域的QTM三角格网集,并利用海陆分离的思想确定了初始淹没单元;然后基于QTM的12邻近搜索设计了面向多目标三角格网的淹没范围扩张方法,将初始淹没单元递归扩张得到最终的淹没范围;最后应用Visual C#语言及Microsoft DirectX三维图形接口设计开发了相应的试验原型系统,并利用天地图高分辨率影像和SRTM地形数据对试验区域进行了海平面上升后的大范围淹没模拟试验。结果表明,该算法具有较好的实用性,可以有效地对海平面上升后的大区域范围进行动态地淹没模拟,对辅助防灾减灾具有一定意义。 相似文献
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珠江三角洲地区未来海平面上升及风暴潮增水的耕地损失预测 总被引：1，自引：0，他引：1
珠江三角洲地区是中国海岸带中风暴潮灾害最集中的区域之一。在全球气候变化和海平面上升的影响下,风暴潮灾害将对该地区农业生产造成巨大的损失。在借鉴相关经验与研究的基础上,建立风暴潮增水灾害耕地产量损失评估模型,选择广东省珠江三角洲地区为研究区域,以该地区的DEM、土地利用等数据为基础,通过实地调研获取当地的作物种植结构、轮作方式、作物单产、不同淹没高度下不同作物的损失率等数据资料,基于未来海平面上升及风暴潮增水的不同时间情景,估算并分析了2030、2050及2100年珠三角地区耕地受灾范围的空间分布特征及产量损失变化情况。结果表明：受气候变化的影响,未来珠三角地区风暴潮影响下的耕地淹没面积比重不断上升,其中阳江、佛山和东莞等地耕地淹没面积从2030年到2100年增加较为明显,广州和珠海的耕地淹没面积增加幅度则较为缓和。从耕地淹没造成的农业产量损失来看,蔬菜、稻谷和花生等主要作物的损失产量比重呈现增加趋势,且蔬菜的增幅最大,其次是稻谷。其中广州、江门、阳江等地稻谷、花生、蔬菜的损失产量比重均表现为持续上升。 相似文献
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σ-坐标是地表水三维水动力及物质输运模型使用最多的垂向坐标,但陡坡区域水平压力梯度误差长期制约着σ-坐标在海洋模拟中的发展,现有解决方法如z-平面法、相对密度法、提高精度法和地形光滑法等都未取得满意的结果.本文提出σ-数值切割单元法,在陡坡区域引入伪床面,降低H/x,消除了长期存在的区域水平压力梯度问题,将问题转化为陡坡位置的非贴体网格问题,进一步采用数值切割单元法解决边界拟合问题.对数值切割单元法的关键步骤,如床面数值识别、网格单元或节点分类、数值源项的半隐式求解以及切割速度的插值计算,提出适合于地表水地形分布特性的具体解决方法.模型既利用了传统σ-网格的简单高效性,又克服了σ-坐标在陡坡或复杂地形中应用的局限性,实现了σ-坐标和数值切割单元法的联合优势.理想海山试验表明,σ-数值切割单元法所产生的最大速度误差相对z-平面法减小近一倍,全域动能误差减小两个量级左右.海沟、海山、大陆架及河口区域存在下的复杂地形数值试验表明,模型对复合陡坡地形同样具有很好的适应性. 相似文献
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北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差异常值处理过程中,由于成片异常值的存在,往往会产生掩盖与淹没现象,致使异常值探测效率不高甚至失败。基于求和自回归移动平均模型,分析了时间序列中成片加性AO(Additive Outlier)异常值探测时易产生掩盖与淹没现象的原因;考虑了差分及逆差分对异常值探测的影响,提出了成片AO类异常值探测的抗掩盖与淹没新算法。通过仿真算例,验证了新算法对于序列中成片AO类异常值探测的准确性和有效性。将算法应用于BDS卫星钟差异常值探测和钟差预报中,较好地克服了数据中掩盖和淹没现象产生的影响,对于进一步提高卫星钟差的预报精度具有重要作用。 相似文献
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超分辨率制图SRM (Super-resolution Mapping)技术可以有效地处理遥感图像中的混合像元,获得准确的地物类别分布信息。目前,SRM技术已经成功地应用于多光谱图像洪水淹没定位中,称为超分辨率洪水淹没制图SRFIM (Super-resolution Flood Inundation Mapping)。然而,现有的SRFIM方法往往基于像元尺度空间相关性,这种空间相关性考虑设定的矩形窗内的像元之间的空间关系,但实际情况下淹没区域与非淹没区域的形状是不规则的,因此这种像元尺度空间相关性不够准确,影响最终的洪水淹没制图精度。为了解决这一问题,提出了超像元尺度空间相关性下的多光谱图像超分辨率洪水淹没制图SSSC-SRFIM (Super-resolution Flood Inundation Mapping for Multispectral Image Based on Super-pixel Scale Spatial Correlation)。在SSSC-SRFIM中,首先利用双立方插值改善原始粗糙多光谱图像,获得改善后的图像,并利用光谱解混方法对改善后的图像进行光谱解混,获得具有每个亚像元属于淹没类别概率值的丰度图像;然后利用主成分分析法提取改善后图像的第一主成分,并利用基于多分辨率的图像分割算法分割第一主成分,获得不规则形状的超像元;再者将丰度图像与超像元进行整合计算,并引入随机游走算法计算各个超像元之间的空间相关性;最后,依据超像元空间相关性,利用基于类别单元的类别方法将淹没区域或非淹没区域标签分配给每个亚像元中,得到最终的洪水淹没制图结果。利用两个Landsat 8 OLI多光谱图像对该方法进行了评价。结果表明,与传统的SRFIM方法相比,本文提出的SSSC-SRFIM方法具有更好的效果。 相似文献