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91.
Rainfall prediction is of vital importance in water resources management. Accurate long-term rainfall prediction remains an open and challenging problem. Machine learning techniques, as an increasingly popular approach, provide an attractive alternative to traditional methods. The main objective of this study was to improve the prediction accuracy of machine learning-based methods for monthly rainfall, and to improve the understanding of the role of large-scale climatic variables and local meteorological variables in rainfall prediction. One regression model autoregressive integrated moving average model (ARIMA) and five state-of-the-art machine learning algorithms, including artificial neural networks, support vector machine, random forest (RF), gradient boosting regression, and dual-stage attention-based recurrent neural network, were implemented for monthly rainfall prediction over 25 stations in the East China region. The results showed that the ML models outperformed ARIMA model, and RF relatively outperformed other models. Local meteorological variables, humidity, and sunshine duration, were the most important predictors in improving prediction accuracy. 4-month lagged Western North Pacific Monsoon had higher importance than other large-scale climatic variables. The overall output of rainfall prediction was scalable and could be readily generalized to other regions. 相似文献
92.
山洪灾害监测雨量站网密度分析探讨 总被引:1,自引:1,他引:0
暴雨是诱发山洪的主要原因,雨量监测站网的布设至关重要。本文采用抽站法和流域水文模型法对江西遂川江流域雨量站网密度进行了分析研究,得出允许误差控制下的最少监测站数量。对比分析站网密度公式计算结果,大流域内的子流域区划对雨量站数量有很大影响。综合考虑流域特征、地形起伏及流域内人口密度、社会经济水平等因素修正的站网密度公式,为无资料地区山洪监测预警系统建设提供参考。 相似文献
93.
地质灾害与不同尺度降雨时空分布关系 总被引:2,自引:0,他引:2
降雨是地质灾害最重要的诱发因素之一,开展地质灾害与不同尺度降雨的时空分布研究,分析降雨诱发地质灾害的特点规律,对于提升地质灾害区域预警水平和防灾减灾实践具有重要意义。本文以2006~2007年汛期地质灾害的实际发生情况为例,通过统计分析方法,对区域地质灾害与年降雨量、月降雨量、月暴雨日数、典型降雨过程之间的时空分布关系开展系统分析,研究表明:降雨是群发型地质灾害发生的重要诱发因素,地质灾害的发育密度与年均雨量成正比,地质灾害发育密度最大的区域,其年均雨量最大;地质灾害分布与月降雨量、月暴雨日数的分布总体上具备一定的对应关系,但并不是完全对应的,主要受到典型强降雨过程的落区控制;在地质灾害多发区出现典型强降雨过程时,地质灾害群发。 相似文献
94.
降雨是诱发边坡失稳破坏的主要原因,本文以坡地水文模型为基础,结合无限边坡稳定计算模型,研究降雨条件下边坡启动的临界降雨条件。通过工程算例表明:降雨量与边坡体稳定系数成反比;滑坡启动的临界降雨量随边坡坡度的增大而减少;随边坡土体内摩擦角的增加而逐渐增加,此分析对降雨型滑坡的研究有借鉴性的意义。 相似文献
95.
降雨诱发的浅层黄土泥流规模小、流速快、冲击力强、发育范围广、难以防御、致灾频率高,近两年造成了大量人员伤亡,急需开展其形成机制与强度的研究。黄土物质组成与水敏性、坡体形态对降雨入渗—积水的响应、黄土斜坡对降水入渗的力学响应机制、富水黄土粘滞性流动特性是制约浅层黄土泥流形成的四种主要因素,分析这四种因素的对浅层黄土泥流形成的制约作用需解决斜坡降雨入渗的水文过程、非饱和土的力学效应及水土耦合的机制等前沿问题。本文对影响泥流形成的各因素研究的最新进展进行了综述,同时讨论了研究中的核心问题,并提出了相应的对策与方案,认为可从三方面开展研究:(1)定量描述泥流体积扩容特征,建立浅层黄土泥流启动与流动模式;(2)分析泥流与原状黄土物质成分、组成结构差异,开展黄土非饱和增湿力学变形试验,监测0°~60°单面坡与坡肩平缓斜坡的降雨入渗过程,研究坡体形态对雨水汇聚、入渗及基质吸力变化的控制特征,揭示泥流流体运动过程中水土响应机制;(3)对浅层黄土泥流物理力学模型进行解析,讨论泥流流动能量转化特征,建立降雨诱发泥流灾害的强度计算模型,为降雨泥流灾害危险性定量计算提供理论支撑。 相似文献
96.
流动沙丘水分深层入渗量与降雨的关系 总被引:3,自引:0,他引:3
为分析流动沙丘水分深层入渗与降雨的关系,采用YWB-01型水分深层渗漏记录仪,运用土壤水动力学原理,研究了毛乌素沙地流动沙丘降雨入渗水分传递过程及地表以下150 cm深度入渗补给特征.结果表明:流动沙丘深层土壤水分来源主要为降雨入渗,2010年入渗补给量为141.4 mm,2011年为355.8 mm,分别占同期降雨量的55.1%和68.2%.深层入渗主要补给期为5—11月,期间补给量占全年总量的95%.当土壤水分条件保持在田间持水量范围之内时,降雨过程对土壤150 cm深度的补给作用主要受降雨量和降雨强度的影响,入渗量与降雨量呈极显著正相关(P<0.01),降雨通常在30~48 h后渗透补给到150 cm深层土壤,入渗补给速率在前3~5 h呈快速上升趋势,3~8 h左右达到最大值,此后缓慢下降,整个入渗补给过程可以持续96 h以上. 相似文献
97.
98.
99.
基于HBV模型的淮河流域洪水致灾临界雨量研究 总被引:4,自引:0,他引:4
根据流域暴雨洪水致灾机制,文章提出了考虑前期基础水位的动态致灾临界雨量指标,并以淮河上游地区为例,基于HBV水文模型建立了降水-流量-水位关系,并根据这种关系确立了临界雨量确定的方法流程.首先基于历史水文数据率定和验证模型,得到适用于研究区的最优化模型参数,然后构建洪水上涨期水位流量关系,最后以是否达到致灾水位为标准,通过模型试算并结合水位流量关系曲线反推出致灾临界雨量值.在淮河上游地区的研究中,利用2002-2009年逐日气象水文数据对HBV模型进行了参数率定和检验,并针对洪水过程进行了参数优化,经过率定后HBV模型对王家坝以上流域具备较好的适用性,对典型洪水过程模拟的确定性系数和NASH效率系数均在0.8以上;根据王家坝站实测流量水位数据,构建了概化的单一关系曲线;结合HBV模型和水位流量关系得到了王家坝以上流域的动态致灾临界雨量指标,临界雨量值随前期基础水位升高而减小,并且随着前期水位的变化,临界雨量值呈现了明显的非线性响应特征. 相似文献
100.
一次西南低涡东移引发长江中下游暴雨的诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用常规观测资料和NECP再分析资料,对2013年6月6—7日西南低涡东移加强发展造成长江中下游大暴雨过程进行了诊断分析,重点探讨了西南低涡东移和发展维持的物理机制以及最强降水的变化特征。结果表明,沿着700 hPa高空切变线东移的西南低涡是造成此次长江中下游地区暴雨的直接影响系统,西南低涡沿着700 hPa切变线东移发展,深厚阶段正涡度柱伸展到400 hPa高度,自下而上呈近垂直结构。西南低涡附近低层辐合与高层辐散的大尺度环境条件、西南低涡与西南低空急流耦合发展动力结构、低空暖平流和高空槽前正涡度平流输送等条件是导致西南低涡东移到长江中下游后加强发展的主要因子。与西南低涡相伴随的强降雨区主要位于低涡南部3个纬距以内,该处的西南季风和副高西南侧东南气流两支水汽输送的汇合为暴雨发生提供了充沛的水汽和对流不稳定能量,而对流层中低层携带的冷空气侵入低层低涡的后部,不仅加强了低涡的斜压性,也促进了上冷下暖不稳定层结的产生和发展,为强降水的发生提供了不稳定对流触发条件。 相似文献