基于k-最近邻筛选的BMA集合预报模型研究

针对冗余训练样本会降低BMA参数求解效率与精度问题,本文提出在BMA运算之前采用k-最近邻(k-nearest neighbor)算法筛选有价值训练样本,并用于BMA参数求解的改进模型。模拟试验在淮河王家坝站进行,分别以k-最近邻筛选、不筛选两种方案为BMA提供训练样本,统计分析两种方案中王家坝站流量模拟结果,评价BMA改进法的性能。模拟结果显示,采用k-最近邻样本筛选方法后,BMA模型对洪水过程以及洪峰的预报精度提升明显;概率预报结果的离散程度降低的同时,可靠性程度获得提升。k-最近邻样本筛选方法的引入,能够有效去除BMA模型训练样本中的冗余数据,以少量的样本获得更可靠的模型参数,改善集合预报性能。     

考虑降雨空间分布的地貌瞬时单位线汇流模型探究与应用

降雨空间分布的不均匀性对洪水预报精度有着重要的影响,提出基于数字高程模型和降雨空间分布规律的地貌瞬时单位线汇流计算方法,进一步补充地貌瞬时单位线汇流理论。选取横山水库流域作为研究对象,利用DEM数据提取流域地形地貌特征,结合历史洪水期间的降雨空间分布律计算得到地貌瞬时单位线。选取2013年~2015年期间3场典型洪水进行模拟验证,结果表明考虑降雨空间分布的地貌瞬时单位线洪水模拟效果良好,优于传统地貌瞬时单位线。     

基于粒子群与知识图谱的突发水污染事件溯源方法

水污染溯源是一种应对突发水污染事件的有效方法。针对传统水污染溯源方法存在工作量大、计算复杂、耗时长的问题,提出基于粒子群与知识图谱的突发水污染事件溯源方法,通过预案库构建、水污染扩散模型在线率定、污染物溯源正向模拟、知识图谱关系分析,完成水污染快速溯源,确定偷排企业;同时,岸边瞬时排放污染物的溯源实验表明了该方法具有很好的适用性与准确性。     

山洪灾害风险分区划分模型构建与应用

山洪灾害风险分区可以为山洪灾害风险防治和管理提供决策支持。从触发因子、下垫面孕灾因子、承灾体因子3个层次选取11个山洪致灾因子,用于划分山洪灾害风险分区。前期收集11个致灾因子的离散数据,利用克里金插值生成栅格数据,采用层次分析法确定各因子的向量权重,构建了山洪灾害风险等级评估模型,用于划分山洪灾害风险分区。选定宁波市作为研究区,采用以上方法划分风险分区,其中,高风险区域为宁海山区片,中风险区域有象山港南片、象山港北片及四明山区片,低风险区域有奉化山区片和姚江北部山区片。结合宁波市历史山洪灾害调查资料及风险等级成果,统计发现落在中高风险区的历史灾害点占比为98%,表明模型构建方法及风险分区划分合理,对山洪灾害风险管理具有指导意义。     

山洪灾害短历时风险预报预警平台研究及应用

为克服传统山洪灾害监测预警系统存在的预见期、精确性不足等问题,建设山洪灾害短历时风险预报预警平台.以气象部门精细化短临降雨预报为数据驱动,构建基于雨量指标法的山洪风险预报预警分析模型,能够比传统监测预警系统提前1～3 h准确预判山洪灾害风险区域.平台上线运行后,在宁波市"20180917""利奇马"等多场次台风暴雨中得...