暴雨洪涝淹没灾情时空变化预测方法研究

暴雨洪涝灾害一直是全球发生最频繁,影响范围最广的自然灾害之一,科学而全面地对暴雨洪涝灾害进行评价管理,具有十分重要的意义。针对暴雨洪涝淹没灾情科学预测的需求,以湖北省气象局提供的时间序列的暴雨洪涝淹没数据为基础,利用ARIMA模型(差分自回归滑动平均模型)对襄阳市2014-07-04 19:00和20:00的暴雨洪涝淹没灾情进行预测。诊断结果表明所建立的ARIMA(1,1,1)模型对襄阳市暴雨洪涝淹没数据可信度较好,对未来1 h和2 h暴雨洪涝淹没情况预测平均绝对误差分别是0.013 856和0.051 5,与实际监测值的相关性R的平方分别为0.769 9、0.458 9。该ARIMA(1,1,1)预测模型可以满足实际的预测需求。未来1 h的预测结果优于2 h预测,且未来1 h预测结果相关性较强,表明所建立的模型能够较好地应用于襄阳市未来1 h内的暴雨洪涝淹没灾情预测。     

基于多源遥感数据的洪涝淹没范围时序监测分析

目前,洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,如何实现及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前提和基础。本文基于多源遥感数据,采用数据协同的方式进行洪涝淹没范围时序监测分析,以重现淹没情形,反映灾情特征。其中MODIS地表反射率产品和DFO达特茅斯洪水数据库能够实现淹没的宏观动态监测;由同期高分辨率遥感影像水体提取结果以空间差值的计算方式求取的淹没范围则能反映淹没的空间变化和细节特征。相关结果可为灾情评估奠定基础。     

应用TM图像评估洪涝灾情

1991年夏,我国东部广大地区发生特大洪涝灾害,本文报导应用TM图像评估滁河、水阳江流域洪涝灾情的试验研究结果,发展了一套从TM图像数值分析人手,把TM包含的有关地面水分与植被状况的丰富信息转化为洪涝灾情信息的图像应用处理技术。微机图像处理系统自动输出的灾情分布图经实地验证,准确可信。     

顾及GF-3影像纹理特征的洪涝范围提取方法

洪涝灾害给社会、经济造成巨大损失,及时、快速监测洪涝范围在抗灾救灾中具有重要意义。合成孔径雷达(SAR)由于其主动式微波成像的机理,可为全天时、全天候、大范围洪涝灾害监测提供支持。本文首先以高分三号(GF-3)卫星影像为数据源,基于灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等6种纹理描述方法提取138个SAR影像纹理特征;然后利用随机森林(RF)指标重要性评估功能,筛选出重要性得分较高的纹理特征进行水体信息提取;最后结合数学形态学对初始水体提取结果进行后处理,评估安徽巢湖附近区域洪涝灾害。试验表明,本文方法的水体提取精度优于传统阈值法(Otsu)及分类算法(KNN和SVM),可有效提取洪涝灾害的影响范围,为选取合适的SAR影像纹理特征进行洪涝范围快速监测提供参考。     

光学遥感影像在洪涝灾害监测中的应用

洪涝灾害对人民生命财产安全产生巨大的威胁,如何准确地确定洪灾灾害的受灾面积,对灾害监测、受灾评估等工作具有重要的意义。本研究选用Sentinel-2光学遥感影像,通过遥感分类、指数反演等手段,进行洪涝灾害受灾面积监测,以此拓展光学遥感影像的应用。通过本研究的开展,得到以下结论：通过在影像上勾画洪涝淹没区样本,并代入到随机森林遥感分类算法中进行训练与测试,通过连续迭代计算,最终计算得到了较为准确的洪涝淹没范围;通过多源指数计算增强水体信息,并通过最优相关性分析筛选最优指数,将相关性最高的4种指数代入到连续阈值分割中进行阈值分割与对比分析,得到各指数的最优分割值与分割成果通过权重计算与赋值,进行最优分割尺度综合计算,并代入到各指数的分割成果中,计算得出多源指数融合分割最终成果,得到最终的洪涝淹没范围;本研究采用遥感分类与指数反演的方法进行洪涝淹没区信息提取,2种手段提取的洪涝淹没范围一致,且精度较高,为后期洪涝灾害遥感监测提供了便捷的手段。     

基于GIS的流域洪涝数字模拟和灾情损失评估的研究

非工程防洪措施是减缓洪涝灾害损失的有效方法之一。地理信息系统和遥感技术使多学科综合性的非工程防洪措施成为现实。本文从流域数据库设计、洪水预警数字模拟、河道洪水演进数字模拟、洪泛区洪水演进数字模拟、灾民疏散模型和洪水灾情损失评估等６个方面，系统阐述了地理信息系统在流域洪涝数字模拟和灾情损失评估上的应用，为今后开展同类工作提供了参考。     

应用TM图像评估洪涝灾情

１９９１年夏，我国东部广大地区发生特大洪涝灾害，本文报导应用ＴＭ图像评估滁河、水阳江流 域洪涝灾情的试验研究结果，发展了一套从ＴＭ图像数值分析人手，把ＴＭ包含的有关地面水分与 植被状况的丰富信息转化为洪涝灾情信息的图像应用处理技术。微机图像处理系统自动输出的灾 情分布图经实地验证，准确可信。     

基于水平集的洪涝淹没范围时空模拟方法

遥感技术能及时获取洪水空间分布特征信息,已成为洪涝灾害监测与损失评估的重要依据。然而受天气和环境等因素影响,不能全天时接收遥感影像导致部分数据缺失,无法提供动态连续的洪涝淹没过程资料。以2013年汛期黑龙江流域八岔段溃口淹没区为例,基于多时相GF-1卫星晴空遥感影像提取的洪涝淹没范围信息,将洪涝淹没过程转化为水平集函数的偏微分方程数值求解问题,利用空间迎风差分格式和时间欧拉差分格式模拟了从8月24日到10月8日洪水涨退过程的逐日淹没范围。精度评价结果表明,洪涝淹没范围的模拟结果与同时期遥感影像提取结果的Kappa系数分别为0.921 2和0.893 2;与同时期洪涝淹没范围的统计数据相比略偏低,但相对误差都小于10%。该方法的模拟结果与影像提取结果和实际统计数据都具有较好的时空一致性,为不依赖先验资料的洪涝灾害应急响应决策提供了科学依据。     

应用TM图像监测及评估林火、虫灾和洪涝灾害的理论与实践

本文报导了在大兴安岭特大森林火灾实时监测与灾情分析、皖东孤山林场松毛虫害探测及江淮地区特大洪涝灾害灾情评估等工作中应用TM图像的成功实践,分析了TM图像用于监测及评估这些自然灾害的理论依据、关链技术及其优越性与局限性。     

基于模糊综合评价的城市暴雨洪涝风险评估——以河南省新乡市为例

基于暴雨洪涝灾害的时空分布开展风险评估,可为防汛救灾工作提供科学参考。本文以2021年7月遭遇暴雨洪涝灾害的新乡市为例,综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力四方面因素,选取极强降雨量、强降雨频率、高程、坡度、距河距离、河网密度、人口密度、GDP密度、排水管网密度、NDVI共10个指标因子,利用层次分析法确定各指标的权重,采用模糊综合评价法,选用升、降半梯形和三角形分布函数来计算各指标对五个风险等级的隶属度,开展了暴雨洪涝风险评估并绘制了风险分布图。随后,利用SAR卫星影像提取了新乡市同期的洪涝分布图,并结合灾情报道的实际受灾情况对评估结果进行了对比验证。研究结果表明：新乡市暴雨洪涝灾害高风险地区主要集中在卫辉市、辉县市、牧野区、卫滨区、红旗区、获嘉县中部、延津县中部和西部、长垣县东部,约占全市总面积的36%。风险评估结果与实际灾情基本一致,对新乡市有关部门的风险管控、防汛救灾工作具有一定的参考价值。     

基于GIS/RS的洪涝灾害承灾极限遥感估算方法

利用ＧＩＳ和遥感技术相结合的方式进行洪涝灾害灾情调查和损失评估,可以采用一种新的方法──洪涝灾害承灾极限估算法。洪涝灾害承灾极限是区域稳定性的一种表述方式,而灾害条件下区域的稳定性取决于人－地系统中致灾因中的Ｅ｛ｋ｝和承灾因子的Ｅ｛ｋ｝及致灾因子和承灾因中之间的耦合关系Ｅ｛ｋ,ｋ｝。本文从原理和方法上对此作了阐述,根据承灾极限计算原理,在ＤＥＭ数据的支持下,利用洪水期实时图像和正常水位时期遥感图像提取的信息,可以进行洪涝灾害的灾情评估。     

利用排水区间计算城市暴雨积水

提出了给定淹没水量条件下基于流域排水区间分布的城市暴雨积水过程计算模型。该模型针对城市暴雨积水过程的形成机理和特点提出了两个基本假设,以各积水淹没源的空间分布特征规律为依据将城市流域划分为若干个排水区间,并将排水区间作为积水淹没计算的基本单元。为了保证计算的效率,根据流域地形起伏分布状况,该模型将各个排水区间内的空间区域范围简化为一个规则几何体,并结合体积法和多种漫流计算思想模拟暴雨积水在各排水区间内部和淹没源点之间的漫延过程。实验结果表明,该模型高效、可行,对流域资料要求较低,在信息不完备条件下的城市暴雨积水模拟中具有一定的应用价值。     

南京城市降雨淹没模拟及径流分析

针对强降雨引起的城市积涝以及相应次生灾害等问题,提出了一种基于暴雨洪水管理模型、GIS技术以及DEM数据、排水管网数据、降雨数据等数据的建立南京市暴雨积涝模型的方法,并利用该模型模拟了径流及淹没效果。结果显示:该模型是利用经验值率定方法对模型参数进行率定,率定结果较为符合实际情况,因此该模型能较好地模拟南京市的降雨积涝情况。通过对不同类型的降雨数据进行模拟分析,得出径流量的大小与降雨量强烈正相关,相关系数达0.9以上。径流的产生量还与降雨历时和平均降雨强度等其他因素有关。虽然南京主要降雨为峰值小、平均强度低的小雨,但是当降雨量超过设计排涝能力时,在地势低洼的地区容易出现积涝。     

江汉平原渍害损失研究中DEM的应用

本文论述了DEM(数字高程模型)在汇汉平原渍害研究中应用的原理和方法,分析了江汉平原渍害机理及其农田生态特征,建立了水稻损失估算模型,并在DEM支持下估算了试验区的水稻渍害损失。     

基于六边形格网的城市内涝洪水演进方法研究

基于六边形格网建模的方式研究城市内涝洪水的演进过程,采用离散格网的方法,建立了一种基于规则多尺度离散格网的城市几何模型,通过三维地形测量数据和二维建筑物矢量数据的融合,形成了规则的地表格网模型,该模型同时考虑了城市地形和建筑等特殊阻拦体。在此基础上,提出了一种逆向的水流推演方法,由洪水的状态反算演进过程,即以洪水的水淹深度为基础,通过与出(排)水口的连通性,计算水淹的范围,由此实现了城市内涝洪水的模拟推演。试验表明,本文方法能够有效地实现城市内涝场景的演进推演,可以为城市防减灾与应急决策提供科学依据。     

太湖流域洪涝灾害评估模型

在地理信息系统支持下建立了太湖流域DEM模型,并建立了全流域12类共24种土地利用类型、2194个圩区、1012个乡镇和94个报汛站点的空间数据库及属性数据库。在此基础上,根据实时报汛资料,通过插值得到各乡汛期圩外水位和降雨量。圩区采用排涝计算圩内内涝水量再与DEM叠加,非圩区用乡最高水位与DEM叠加,可获得全流域淹没水深栅格数据。统计不同乡镇、不同土地类型、不同淹没水深的淹没面积,并根据当年的社会经济数据,建立了太湖流域洪涝灾害损失评估模型。对1999年太湖流域洪涝灾害评估结果表明,模型具有一定的精度,可为流域防洪减灾决策提供依据。     

利用深度学习模型进行城市内涝影响分析

城市内涝是当前典型的一类城市自然灾害,影响着居民的生活质量。以城市内涝点作为研究对象,综合考虑内涝对城市居民工作和生活等方面造成的影响,筛选出与影响程度相关的21类空间数据。同时,基于深度学习原理构建栈式自编码神经网络模型,结合层次分析法获取的内涝点影响程度标签,剖析21类空间数据与内涝点对居民工作生活影响程度的关系,实现城市内涝对居民工作和生活影响的定量分析。实验表明,栈式自编码神经网络模型能准确地描述内涝点周围的系列空间数据与内涝影响程度之间的关系,可有效预测潜在内涝点对居民工作和生活的影响程度大小,可用于城市防洪排涝方案的制定和排水管网的优化设计。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取

建筑物的倒损信息是震后灾害评估的一项重要指标。文中应用震后高分辨率遥感影像数据,采用面向对象分类方法,以最优分割参数对影像进行分割,构建多尺度影像对象层次结构。通过影像对象的光谱、形状、纹理等特征及空间拓扑关系建立分类规则库,提取基本完好、受损和完全倒塌三类破坏等级的建筑物震害信息。结果表明,面向对象分类方法能够实现提取三类等级的建筑物震害信息,从而满足地震灾害快速评估要求。     

面向道路积水动态可视化的多源数据集成方法

随着城市化进程的不断加快及暴雨等极端天气的时有发生,道路积水问题愈发严重,影响了市民的出行和城市正常运行,因此有必要对道路积水信息进行动态可视化,而数据的集成与管理是从多源数据到道路积水信息的关键一环。为了更加直接有效地表达道路积水信息,提出了面向城市内涝动态预警可视化的多源时空数据集成与管理方法,构建了道路积水时空数据模型,探讨了积水数据与道路数据的匹配方法,并设计了面向道路积水动态预警的原型系统,实现了道路积水深度的提取与发布。以南京市主城区某区域对该方法进行了实验案例分析,实验结果表明,提出的数据集成与管理方法在进行道路积水可视化时具有一定的可行性。     

Monitoring disasters with a constellation of satellites – type examples from the International Charter ‘Space and Major Disasters’

In the case of a major disaster, information derived from satellite observation is not only highly useful, it may at times be indispensable because of the damage caused by the disaster to ground infrastructure. The International Charter ‘Space and Major Disasters’ (‘the Charter’) has been one of the primary sources of satellite data for the past 11 years to cover events like floods, fires, tsunamis, ocean storms, earthquakes, volcanic eruptions and oil spills. With the growing membership of the Charter, an increasingly large number of sensors are now available, which can be planned with the required temporal frequency and spectral range to cover a disaster event. Some of the type Charter activation cases are reported in this article to demonstrate the innovative use of multi-satellite imagery for disaster response.