| 基于降雨过程自动识别的泥石流实时预警技术 |
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| 引用本文： | 何朝阳,许强,巨能攀,黄健,肖洋.基于降雨过程自动识别的泥石流实时预警技术[J].工程地质学报(英文版),2018,26(3):703-710. |
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| 作者姓名： | 何朝阳 许强 巨能攀 黄健 肖洋 |
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| 作者单位： | 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学) 成都 610059 |
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| 基金项目： | 国家自然科学重点基金项目41630640国家创新研究群体科学基金41521002 |
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| 摘 要： | 本文结合对雨量数据的分析, 总结了泥石流自动实时监测预警中的一些关键技术, 并提出一种基于降雨过程的泥石流实时监测预警的解决方案。在泥石流的监测预警工作中, 目前多采用雨强与累计雨量作为主要参数, 如何正确识别一场降雨过程, 对于提高监测预警的精度具有重要的意义。结合监测数据特征, 本文采用詹钱登对降雨过程的划分标准, 基于数据库技术实现对降雨过程的自动识别, 为后续预警参数的获取提供支撑。由于受雨量计工作模式的影响, 其原始数据的时间间隔是随机的, 不能直接用于预警模型的计算, 因此对雨量监测数据进行等时间间隔的处理。在预警流程方面, 如何实现预警过程无人工干预的完全自动、实时与稳定运行, 一直是预警工作中的难点, 本研究中引入“系统服务”这一技术, 将整套预警系统作为系统级别的后台服务运行于服务器上, 能够保证整个预警过程稳定地运行, 真正意义上实现了泥石流监测预警过程的自动化与实时化。本文研究成果应用于走马岭沟泥石流监测预警中, 成功对2013年7月8日的泥石流事件进行预警。
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| 关 键 词： | 泥石流 监测数据 监测预警 数据库 系统服务 |
| 收稿时间： | 2017-04-22 |
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