基于 SVR 的无实测资料小流域山洪灾害 临界雨量预估模型及应用 -以河南新县为例

山洪灾害是我国防灾减灾工作中亟待解决的突出问题,临界雨量是山洪灾害预警预报的重要指标,传统的临界雨量计算方法各有所长,对资料的要求各不相同,但对于无实测资料小流域防灾对象临界雨量计算的研究却寥寥无几(这里无实测资料指的是既没有雨量、洪峰资料也无野外断面调查资料)。鉴于此,基于支持向量机回归拟合算法(SVR),应用比拟法建立模型,对无资料小流域山洪灾害临界雨量进行推求。结果表明:(1)SVR模型具有很好的泛化性,预测精度高、误差小,结果较优;(2)利用SVR模型预估的临界雨量值与真实值偏差小,可以作为山洪灾害预警预报指标,为当地决策部门提供参考。     

基于随机雨型的山洪灾害预警模式

针对雨型随机性所导致山洪灾害预警预报空报、漏报率过高问题,为提升山洪灾害预警精度,依据概率分布传递扩散原理,以雨型特征参数为控制条件,提出了基于参数控制的随机雨型生成法,建立了基于随机雨型的山洪灾害临界雨量计算模型及考虑决策者风险偏好的预警模式。以裴河流域为例,对不同雨型集下的临界雨量进行对比分析,并确定研究区6h临界雨量阈值空间。结果表明:雨峰位置、峰值倍比、前期土壤含水量对临界雨量的影响范围分别为32%~34%、33%~34%、15%~22%;雨型较前期影响雨量对临界雨量影响幅度更大;由雨峰位置系数和峰值倍比(r,bmax)双因子雨型集所确定的6h临界雨量阈值空间为98~185mm;考虑决策者不同风险偏好的临界雨量预警模式合理可靠,对更合理地开展山洪灾害预警工作具有指导意义。