基于FloodArea的山洪淹没灾害预警研究

发布时间：2020-10-01 19:32

　　中国自然灾害频频发生,山洪灾害是自然灾害中影响较大的一种,因此开展山洪灾害预警服务,已成为各级政府在防汛抗灾中面临的重要任务之一。因为当一定的时间段内区域的面雨量达到或超过某个临界值时就会造成洪涝灾害,所以山洪灾害预警最重要的手段就是致灾临界雨量的分析计算。本文致力于有效确定研究区域的致灾临界雨量,更好地为山洪灾害预警预报提供技术支持。本文构建了两个确定致灾临界雨量的模型:第一个是确定致灾临界雨量的线性回归模型;第二个是确定致灾临界雨量的神经网络模型。回归模型的主要思想是首先利用FloodArea模型对研究区域进行山洪淹没的模拟,通过预警点实际淹没数据与模拟淹没数据的对比,对FloodArea模型的输入参数进行一定的调整。然后利用修正的FloodArea模型和统计相结合的方法构建预警点在不同的小时雨量分配方式下累积面雨量与淹没水深的线性回归模型,从而计算出预警点在不同小时雨量分配方式下的致灾临界雨量值。神经网络模型的主要思想是基于FloodArea模型对研究区域模拟的淹没数据,对淹没水深进行多尺度分析,把降雨量、地形坡度、地形起伏度、地形糙度、数字高程值以及平面曲率这六个因素作为淹没水深的影响因素,来拟合淹没水深与这几个影响因素间的关系。本文首先利用BP神经网络进行拟合,但由于拟合误差较大,所以本文提出了利用遗传算法优化双层BP神经网络,经过多次训练达到较好的预测效果。GA-BP神经网络模型不仅可以预测研究区域内每个地点在给定降雨量下的淹没水深,还可以得到研究区域内每个地点的致灾临界雨量值,从而对研究区域进行有效的山洪预警。最后本文将线性回归模型与神经网络模型应用到湖南省安化县致灾临界雨量的确定,对安化县山洪灾害的预警预报提供了技术支持。
【学位单位】：湖南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP18;TV87;X43
【部分图文】：

雨量站,泰森多边形,泰森多边形法,面积权重

内各个相邻的雨量站连接起来，然后我们作研宄区域内每两个雨量站之间连线的逡逑垂直平分线，因此这些连线就把整个研宄区域划分成为若千多边形，每个雨量站逡逑都位于唯一一个泰森多边形内。图２－１给出了研宄区域的垂直平分多边形，即泰逡逑森多边形，假设研宄区域的总面积为」，每个泰森多边形的面积为则每个雨逡逑量站的权重系／？为：逡逑NB十＝１，２，３，４逡逑且逡逑Ｐ邋＝邋ｆｊｈ＋ｆｉＰ）—邋—邋－ｆ，，Ｐｎ逦（２－３）逡逑式（２－３）中，凡是研究区域内各个雨量站同一时期的降雨量，尸是逡逑研宄区域的平均雨量。逡逑泰森多边形被广泛的应用到各种领域，并进行各种分析工作，尤其是统计分逡逑析、定性分析以及邻近分析等等。例如，在泰森多边形内，如果我们知道了区域逡逑内的离散点的数据，我们就可以对泰森多边形区域的数据进行分析和计算，同样逡逑±也

面雨量,文件

第一列指的是时间（ｈ），第二列指的是每小时对应的Ａｒｅａ模型计算原理逡逑ｒｅａ＾＂”是德国的Ｇｅｏｍｅｒ公司在２００１年公开发布的洪水淹新了数十次版本并且广泛应用于２０多个国家的科研、国外，ＦｌｏｏｄＡｒｅａ被广泛地应用于洪水淹没的模拟以及制图等方面。ＦｌｏｏｄＡｒｅａ是ＡｒｃＧＩＳ软件系统的一个扩展完全集成在ＡｒｃＧＩＳ桌面图形用户界面中。逡逑ｅａ的主要用途是计算洪水的淹没水深与范围，它共有３式，其主要思想是认为水是从整个河道网格输入到模产生变化，但是在模拟过程当中水位是相对不变的；第１４逡逑

示意图,输入文件,模型计算,示意图

Ａ逡逑．逦■逦＿逦■逦Ｒ／＾逦——，＾——Ｒ／图２－４邋ＦｌｏｏｄＡｒｅａ模型计算洪水汇流示意图逡逑洪灾害最为直观的反应就是其淹没的范围和深度，ＦｌｏｏｄＡｒｅａ模环境下运行，充分利用了邋ＧＩＳ栅格数据在水文－水动力学建模中邋ＧＩＳ与水文－水动力学模型的数据融合，可以动态模拟洪水淹没反映了淹没范围和深度。逡逑ｌｏｏｄＡｒｅａ模型淹没模拟过程逡逑ｏｏｄＡｒｅａ模型淹没模拟步骤如下：逡逑一步：输入研究区域的数字高程模型ＤＥＭ、降雨过程权重文件以及，如图２－５所示：逡逑ａ］）；邋Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｆｌｏｏｄｅｄ邋ａｒｅａ逡逑

【参考文献】