构建虚拟水库研究无资料地区小流域山洪预报预警

发布时间：2021-03-18 21:53

　　近年来,受人类活动以及独特的地貌特性、多样的地质条件等共同影响,我国的山洪灾害频发,大量人员伤亡。因为中小河流水文站点的布设密度较低,缺乏必要的实测水文资料,传统方法不能更准确的进行山洪灾害预警,无资料地区的山洪灾害预警工作刻不容缓。国内关于无资料地区的水文研究依然处于起步发展阶段。本文全面分析无资料地区的水文预报方法、无资料地区流域汇流方法以及进行无资料地区水文分析计算时,模型运用的不确定性分析,最后研究应对这种不确定性问题的处理方法。根据湖北省流域特征,本文介绍小流域的划分技术与细则,并介绍运用ArcGIS对小流域划分的步骤以及遥感监测流域土壤含水量的方法。由于湖北省流域下垫面条件复杂,土壤含水量分布不均匀,单纯的运用分布式水文模型或超渗产流模型,都会使得净雨量显著偏小、临界雨量显著偏大,造成预警不安全。基于此,本文考虑不同土壤含水量情型下的净雨分析采用蓄满-超渗混合的计算方法进行产流计算。根据流域下垫面、土壤含水量来判断运用超渗或蓄满的方法计算产流,对于不同的土壤含水量,计算出的洪水要素更加精确。中小河流水文站点分布的密度低、缺乏实测水文资料,传统方法不能顺利的开展山洪灾害的研究... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

图 3-1 BP 神经网络的结构示意图络模型时，通常以及具体情况给出输入矢量 P 的结构。神经网络的算法一般包括：1）信息的步计算然后通过输入层传递到输出层，上层神经差的反向传播，误差信号通过网络沿之前连接的权值，直到到达所期望的目标。输入层共设有三个神经元，分别为 NDVI、LST 神经元。输出的结果中，黄色的部分表示土壤含壤含水量为 60%~80%，蓝色的部分表示土壤含水含水量为 20%~40%，紫色则表示土壤含水量为

土壤含水量输出结果

【参考文献】：
期刊论文
[1]小流域山洪灾害设计洪水检验复核方法研究[J]. 蒋星月,马细霞,张晓蕾,周焱.  中国农村水利水电. 2018(01)
[2]基于遥感图像的土壤含水量信息提取研究[J]. 崔丽霞,王蕾.  唐山学院学报. 2017(06)
[3]基于DEM信息的新安江模型参数线性化率定方法及其应用[J]. 罗浩,乔介平,王小锋,张波.  水电站设计. 2016(04)
[4]典型喀斯特地貌类型区小流域划分——以贵州省金沙县为例[J]. 陈智虎,杨广斌,杨春艳,赵连友.  中国岩溶. 2016(03)
[5]基于聚类分析的水文相似流域研究[J]. 范梦歌,刘九夫.  水利水运工程学报. 2015(04)
[6]基于SOM的流域分类和无资料区径流模拟[J]. 伊璇,周丰,王心宇,杨永辉,郭怀成.  地理科学进展. 2014(08)
[7]基于遥感信息的新安江模型参数率定方法[J]. 袁迪,宋星原,张艳军.  武汉大学学报(工学版). 2014(01)
[8]山洪临界雨量确定方法述评[J]. 李昌志,郭良.  中国防汛抗旱. 2013(06)
[9]一种用于缺资料地区山洪预警方法研究与应用[J]. 叶金印,李致家,吴勇拓.  水力发电学报. 2013(03)
[10]北京市平原区小流域划分技术研究[J]. 冯学兵,任海英,马福光,王淼.  北京测绘. 2012(06)

博士论文
[1]山区小流域洪水风险评估与预警技术研究[D]. 张红萍.中国水利水电科学研究院 2013
[2]无径流资料流域的水文预报研究[D]. 李红霞.大连理工大学 2009

硕士论文
[1]宁夏山洪灾害监测预警指标计算及智能预测研究[D]. 张建伟.天津大学 2017
[2]山洪防治区小流域分类与预警指标确定研究[D]. 薛霞.山东大学 2016
[3]小流域山洪预警指标计算方法应用研究[D]. 陈梦璐.南昌工程学院 2016
[4]无资料地区洪水计算与不确定性研究[D]. 童杨斌.浙江大学 2008
[5]无资料地区水文分析与计算研究[D]. 柴晓玲.武汉大学 2005



本文编号：3088988