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利用多普勒雷达产品、精细化数值预报产品和城市密集自动雨量观测站数据,以内涝积水模型和内涝风险等级划分原理为核心,研发精细化到街区的南宁市暴雨内涝监测系统,实现城市内涝的实时监测、提前预警和风险预估,并将内涝预警信息以多种途径发布;将该系统用于2015年5月4日的短时强降雨造成城市内涝过程,验证结果表明:模拟结果与观测结果基本相符,最大积水深度和位置基本一致,但个别点存在两者异常偏大情况,排水管网初始场数据不完善是导致模拟结果产生异常的主要原因。应用结果表明,该系统具备一定的暴雨内涝动态监测预报能力,对提高对城市暴雨内涝灾害的监测预警和风险评估水平起到了一定作用。 相似文献
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传统内涝风险预报系统多基于单一降雨产品驱动城市水文水动力模型的模式,难以解决由于暴雨观测或数值模拟带来的不确定性问题。综合利用多源降雨(雷达、地面雨量计,地面雨滴谱)、积水观测数据,有利于提高内涝预报精度,改善风险空间描述。因此,为了进一步加强洪涝预测能力以更好地应对极端暴雨威胁,本研究提出了基于综合观测的城市内涝风险预警系统,并在北京市清河流域进行了初步实践和检验。该系统包含六个模块,融合了新兴的降雨积水观测技术,引入了主流的降雨临近预报方法,采用了成熟的城市雨洪模拟手段,可为道路交通提供实时的积水深度和风险等级,为城市内涝灾害应急管理提供内涝风险预测和预警产品。 相似文献
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使用高精度高程、路网、河网、排水管网、工程设施以及防洪调度等数据,将各类空间信息剖分为7 287个无结构不规则网格及相应通道,并针对城市立体化交通设施,对模型进行调参,最终构建了合肥城市暴雨内涝数值模型。采用城市地表、明渠河道、排水管网等主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度及演进情况。在此基础上,将短时临近预报系统INCA (Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis)的降水估测产品和降水预报产品(空间分辨率1 km,时间分辨率1 h)作为驱动条件,得到未来6 h逐时的积水深度预报及内涝风险预警产品。研究结果表明:城市内涝模型对积水深度及积水演进过程的模拟和实况较为吻合,体现出对河网、路网、社区积水良好的模拟能力。对2017年8月25日合肥西南部严重内涝过程的检验表明,积水深度预报效果很大程度上依赖INCA的降水预报质量,对于短时强降水,INCA在临近时效预报效果相对较好,因此积水深度预报产品可在临近时效内较为准确的预报积水区域以及积水变化过程。可见利用高时空分辨率降水预报产品和城市暴雨内涝数值模型耦合制作内涝风险预警,可有效增加内涝灾害的预见期,为城市防涝减灾提供科学参考。 相似文献
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使用高精度高程、路网、河网、排水管网、工程设施以及防洪调度等数据,将各类空间信息剖分为7 287个无结构不规则网格及相应通道,并针对城市立体化交通设施,对模型进行调参,最终构建了合肥城市暴雨内涝数值模型。采用城市地表、明渠河道、排水管网等主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度及演进情况。在此基础上,将短时临近预报系统INCA(Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis)的降水估测产品和降水预报产品(空间分辨率1 km,时间分辨率1 h)作为驱动条件,得到未来6 h逐时的积水深度预报及内涝风险预警产品。研究结果表明:城市内涝模型对积水深度及积水演进过程的模拟和实况较为吻合,体现出对河网、路网、社区积水良好的模拟能力。对2017年8月25日合肥西南部严重内涝过程的检验表明,积水深度预报效果很大程度上依赖INCA的降水预报质量,对于短时强降水,INCA在临近时效预报效果相对较好,因此积水深度预报产品可在临近时效内较为准确的预报积水区域以及积水变化过程。可见利用高时空分辨率降水预报产品和城市暴雨内涝数值模型耦合制作内涝风险预警,可有效增加内涝灾害的预见期,为城市防涝减灾提供科学参考。
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给出了山西省祁县地质灾害预报预警信息系统的实现方法。根据祁县国土局每年对本区域内各地质灾害发生点地质灾害要素的统计,以祁县县城及周边区域为研究对象,判定本区域内不同地段滑坡地质灾害发生的可能性,并分析地质灾害与对应的气象观测要素数据关系,根据当日强降水型和连续降水型方面的研究结果,将导致地质灾害发生概率的因素做分级量化处理,建立适合祁县本地区特点的地质灾害预报预警评估算法模型。在此研究基础上,构建地质灾害统计要素——气象观测要素数据库,设计并实现基于C/S与B/S相结合的Web GIS地理信息系统对地质灾害区域的实时监控,系统可对地质灾害的发生做出及时、准确的预警。通过调整完善气象观测要素影响值,修正预警区域和灾害等级计算方法,地质灾害点落入预报区比例从49%增加到69%,2011—2015年,系统对地质灾害的预报预警成功率达到了83%以上,满足了业务应用的需求。 相似文献
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利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。 相似文献
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使用2007—2010 年汛期(6—8 月)北京市200 多个自动气象站逐小时降雨量数据、北京市政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报、北京市暴雨积涝综合风险区划指数以及降雨量短时临近预警产品,对北京市出现的积水个例与同期降水强度进行相关统计分析,找出道路积水临界预警指标;基于北京市暴雨积涝综合风险区划指数和道路积水临界预警指标,建立暴雨积涝风险等级预警模型,制作暴雨积涝风险等级预警服务产品,该产品经2011—2012 年汛期(6—8月)试用表明,道路积水临界预警指标和预警模型均具有一定的参考价值。 相似文献
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改革开放以来,我国在自然灾害监测预警的各个环节均取得了可喜的发展,对减轻灾害损失、保障人民生命财产安全和社会稳定繁荣发展发挥了重要作用。但仍需清醒地认识到,在灾害规律演变、社会经济发展的新形势下,各类自然灾害对国家公共安全仍存在很大的威胁;我国目前灾害监测预警能力与国家防灾减灾“三个转变”需求以及国际先进水平相比仍存在较大差距。因此,本文简要论述了气象、海洋、地质、地震、生物五大自然灾害对国家公共安全的影响,并根据我国目前监测预警状况和存在问题,提出未来5~10 a我国自然灾害监测预警科技发展战略要从加强预测预报基础理论研究、提升综合监测能力、构建高效自然灾害预警系统以及发展减灾避灾和救灾技术四个方面着手推进。 相似文献
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用中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集、全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)模式再分析资料,将机器学习特征算法筛选的特征变量作为模型输入数据,运用Catboost模型和以Catboost和随机森林为初级模型、径向基神经网络为次级模型的融合模型预测未来6 h累计降水等级,并应用公平TS评分(Equal Threat Score,ETS)、真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)、混淆矩阵、预报偏差(Bias值)、击中率(Probability of Detection,POD)对预报结果进行检验分析。结果表明:优化变量的输入有利于提高模型的准确率;Catboost模型和融合模型都可以在一定程度上辨别晴雨状况;仅非动力学变量参与的融合模型对雨区预报准确率最高,但容易将暴雨雨区预报得更加广泛。总体而言,融合模型具有更强、更稳定的预报性能,中到暴雨量级预报准确率还待进一步提高。 相似文献