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1.
卡特里娜飓风于2005年袭击了美国墨西哥湾沿海地区,给路易斯安那、密西西比和亚拉巴马等州带来了巨大灾难,造成经济损失800亿美元。其中位于路易斯安那州的新奥尔良市由于堤坝故障导致庞恰特雷恩湖湖水倒灌,80%的地区发生了洪水,损失尤为严重。为了动态且高效地模拟其溃坝后洪水的演进过程,建立了基于“体积法”与元胞自动机的溃坝洪水演进模型。模型通过设置元胞属性来考虑洪水流向以及不同土地覆盖类型的汇流差异性;提出了一种洪水淹没元胞多级分类的快速搜索算法(MLCFC),采用不同准则处理各类元胞以提高计算效率;利用“体积法”计算不同时刻元胞的水深来间接反映洪水演进的时空特性。以新奥尔良市为例,计算其溃坝发生后2~20 h不同时刻的淹没情况。结果表明,模型模拟的淹没过程符合溃坝洪水的蔓延特性;试验结果与遥感影像中提取的水体重合率为61.18%,能较好地模拟城市地区溃坝时洪水演进的时空特性。 相似文献
2.
为提高洪水过程预报的准确性,将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中,构建了GR4J-LSTM混合模型,并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012~2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集,并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品,驱动GR4J-LSTM混合模型,预报陆水水库3~12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明:GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力,但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优,既可以学习GR4J模型的产汇流过程,又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。 相似文献
4.
北京山区推理公式是北京地区无资料山区小流域设计洪水计算的基本方法之一.结合北京山区原推理公式与改进后推理公式存在问题,分析了利用推理公式计算山区小流域设计洪水的适用性和可靠性,并提出相关使用建议.针对当前推理公式方法计算设计洪峰流量与洪水过程线计算中采用的降雨和径流资料不一致问题,提出将山区推理公式与瞬时单位线方法组合应用,解决无资料小流域设计洪水过程线计算的基本思路和方法.研究表明,该方法理论上可行,方法更为合理,建议推广使用. 相似文献
6.
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8.
9.
基于小流域洪水发生规律,构建科学的小流域洪水预报模型对减少山洪灾害具有重要意义。以蛤蜊河步云山流域为研究对象,探讨了基于HEC-HMS的小流域洪水预报模型。模型的模拟结果合格率为84. 09%,达到了乙级标准,可用于小流域洪水模拟与洪水预报。 相似文献