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滑坡的时间-位移曲线一般具有3个阶段特征,即初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段,不同演化阶段加速度具有不同的变化特点.目前往往是依据对加速度曲线特征的分析来人为划分演化阶段,缺少相应的理论支持和定量计算.针对上述问题,选取月降雨量、月库水位高程变化量对滑坡的累计位移建立多因素的时间序列预测模型.然后利用Chow分割点检验理论,以所建模型中F和LR统计量最大值点作为分割点对滑坡演化阶段进行划分.以新滩滑坡和三峡库区白水河滑坡为例,利用累计位移、降雨及库水位变化数据进行计算验证.结果表明,对多元时间序列模型进行Chow分割点检验可对滑坡的演化阶段进行准确划分,为滑坡的临滑预警预报提供重要判据. 相似文献
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自20世纪60年代以来,京津冀平原区地下水水位持续下降,制约着京津冀一体化的发展。为了识别地下水水位下降的主导因素,定量表征了影响水位动态的气候条件和人类活动的多项指标(包括降水、气温、水面蒸发、工业总产值、粮食产量、人口数量、地表径流量),并采用非参数统计检验方法(M-K法)阐明了近50年来各项指标的演化规律;在掌握研究区自然社会指标及地下水水位的动态规律的基础上,联合运用灰色系统理论和主成分回归分析方法,定量识别了地下水水位变化的主导因素。结果表明,近50年,研究区降水呈现下降趋势,气温呈现显著的上升趋势,水面蒸发呈现增加趋势,工业总产值、粮食产量、人口数量呈现增加趋势,由于山前水库修建引起的地表径流量呈现减小趋势;上述指标变化影响了研究区的地下水水位动态,其中逐渐加剧的人类活动(包括粮食产量、人口数量)构成了研究区地下水水位持续下降的最主要驱动力,对地下水水位下降的贡献度达到60.6%,气候条件对地下水水位下降的影响作用次之,其贡献度为39.4%。 相似文献
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利用吉林省26站逐日降水资料,基于连续无有效降水日数对吉林省1961-2000年作物生长季干旱及春、夏、秋旱进行识别,并检验与实况吻合率.结果表明,DNP识别各级干旱及春、夏、秋旱发生频次均呈由西到东减少的空间分布,重旱多发在西部,与干旱灾害实况一致.春、夏、秋旱占旱灾总频次的60.7%、22.6%、16.7%.不考虑干旱等级的检验结果显示,除通化地区外DNP对实际旱灾吻合率是60%~97%.对阶段性旱灾识别中春旱吻合率较高;夏旱吻合率不高;秋旱在西部有较高吻合率,中东部秋旱识别率低.历史典型旱灾年检验时,若不考虑干旱等级,吻合率达90.9%;若考虑发生时间,吻合率达86.4%;若将中旱等级以上识别为旱灾,则吻合率只有40.9%,此时若增加连续2次轻旱过程且间隔不超过4天同样识别为干旱,吻合率可提升至60%.总之,DNP评定干旱等级较实际偏低,但对阶段性旱灾有较好识别效果,能为干旱监测、旱灾评估业务工作提供参考. 相似文献
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利用2016年1月1日—2018年12月31日吉林省381个站的逐日最高气温、最低气温和定时气温的观测数据,对ECMWF高分辨率模式的2 m最高、最低气温和定时气温预报进行检验分析.结果表明,ECMWF模式对吉林省的气温预报与实况存在一定偏差;从空间上看,自西向东气温预报准确率逐渐递减,预报误差逐渐增大;从时间上看,随预报时效的增长,预报准确率逐渐下降.对ECMWF的气温预报进行高度差订正后,模式最高气温24 h、48 h、72 h的预报准确率分别从52%、51%、50%提高至58%、56%、54%;最低气温准确率分别从58%、56%、54%提高至64%、62%、59%;定时气温准确率分别从63%、60%、58%,提高至67%、63%、61%.高度差订正的方法有效提高了模式气温预报的准确率,减小了模式预报误差,提高了模式预报释用能力,订正后的气温预报TS评分得到明显的提高.该方法已应用在吉林省客观预报的订正算法中. 相似文献
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基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。 相似文献