辽东山区泥石流形成特征分析与防治措施

指出了山洪泥石流成灾特征及危害，对辽东山区泥石流的成因进行了分析，提出了预报、防护与治理辽东山区泥石流的思路和对策。     

山区暴雨泥石流预报数学模型的研究

采用有限体积方法,研究了计算区域网格自动划分、GIS图形数据采集、单元中心和节点的混合式地形插值、河网单元通道概化,提出了河道型、坡面型、陡坡型水流计算的处理模式,给出了不同重现期的面雨量暴雨过程,建立了山区暴雨泥石流预报数学模型.结合桂林地区地质、气象、地形等特点,对地质条件、地形条件、水动力条件和泥石流起动影响条件进行单元域化、数字化处理,提出了桂林地区在暴雨作用下不同区域泥石流发生可能性的判定条件,取得了不同重现期暴雨过程条件下桂林地区泥石流发生危险程度的计算成果,并与桂林地区地质灾害分布图比较,危险区域范围基本吻合.     

泥石流危险性评价浅析

泥石流危险性评价是对研究区域泥石流危险因子的综合分析评价。泥石流灾害成因和评价因子的复杂性给泥石流灾害危险性评价造成了一定的困难。在现今科学研究和工程实践中,各种数学模型在分析数据、解决实际问题方面的作用日益突出,成为继理论分析、实验之后又一种重要的研究方法。介绍了层次分析法、灰色关联分析法、模糊综合评判法和BP神经网络等数学模型及其在泥石流危险性评价中的应用。各种数学模型的发展成熟,进一步完善和丰富了泥石流危险性评价的方法体系。     

汶川震后降雨诱发型泥石流特征及成灾机理

"5·12"汶川地震发生后,震区内的泥石流诱发频率和降雨特征都发生了重大变化,而降雨诱发型泥石流又是震区内泥石流的主要类型,降雨是其主要诱发因素,因此正确认识和预防此类泥石流对灾害防治非常重要。通过调查2008年汶川大地震后的9个地区共37条典型泥石流沟降雨诱发型泥石流灾害事件及临近典型泥石流沟地区的13条非泥石流沟的地形资料,对比分析了汶川震后降雨诱发型泥石流地形资料和雨量特征,并且按照雨型特征将汶川震后降雨诱发型泥石流及其成灾机理分为3类:暴雨突发型泥石流爆发以侵蚀为主;大中雨激发型泥石流爆发以侵蚀和冲刷为主;连续阴雨诱发型泥石流爆发以下渗为主。对于汶川震后泥石流预警预报以及防灾减灾具有重要意义。     

影响核桃产量气象因子的分析及讨论

随着气候变暖,异常极端气候频发,暖冬、倒春寒、晚霜冻、暴雨等天气极易导致核桃大面积减产。本文通过查阅文献和实地调研,确定影响核桃产量的主要气象因子,建立核桃产量和气象因子的多元线性模型,形成平山县核桃产量预报体系,并对模型进行讨论,分析极端气象灾害对核桃产量的影响,提出了提高核桃产量的气象灾害防御对策。     

广东增城荔枝产量预报方法研究

以广东典型荔枝产区广州市增城区为例,利用增城1999-2018年荔枝产量资料和同期气象资料,开展增城荔枝产量预报方法研究.将荔枝产量分解为趋势产量、气象生理产量和随机噪声(通常忽略不计),趋势产量的分离采用直线滑动平均模拟法.分析影响荔枝气象生理产量的关键气象因子,并建立线性回归预报方程.结果表明,预报方法对历年荔枝产...     

基于BP神经网络的雨雪混合径流预

通过分析暴雨融雪混合径流的物理成因,确定其主要影响因子,然后分析雨雪混合径流主要影响因子对径流的影响,建立一个基于BP神经网络雨雪混合径流预报模型。并利用新疆喀浪古尔河流域暴雨融雪径流资料对模型进行仿真训练实验和验证,通过结果比较分析,在一定程度上提高了模型预报精度,取得了一定成效。     

基于粗糙集理论的泥石流危险度评价模型

以粗糙集理论中的上下近似集、属性约简、知识依赖度、属性重要度等概念为理论基础,将范例推理技术、相似系统相似度与粗糙集理论相结合,以云南37条泥石流沟的统计资料作为源数据,构建了基于粗糙集理论的泥石流危险度评价模型。提出了一种综合权重法计算影响因子的权值,利用范例相似度最大原则来探讨目标范例与源范例的关系。应用所建立的模型确定待评定的泥石流沟危险度等级,通过计算结果与实际值的分析比较,验证了危险度评价模型的可行性。     

压不垮的脊梁——国网四川省电力公司抗击特大暴雨灾害纪实

2013年7月9日,山洪、泥石流疯狂肆虐,一场特大暴雨突袭汶川、都江堰、德阳、绵阳、雅安……房屋损毁,桥梁垮塌,交通中断,人员受阻。灾难面前,国网挺立。国网四川省电力公司迅速启动二级应急响应,沉着应对,科学减灾,数千名电力员工奋战在一线,为灾区送去光明有一种精神,叫百折不挠;有一种力量,叫无坚不摧。"4·20"地震带给四川的伤口还未愈合,"6·30"遂宁     

融合海温偶极因子的长期月径流预报研究

可靠的月径流预报可以为水库科学运行与管理提供依据。通常而言，月径流预报模型可分为过程驱动和数据驱动两类。对于数据驱动模型而言，预报模型的选取和其对应的输入数据共同决定了预报的效果。然而，现有研究多集中于模型结构的对比分析，就模型输入数据对预报效果的影响的讨论较少。尽管海温与区域降水、径流的遥相关关系已被广泛证实，当前基于数据驱动模型的月径流预报在选择海温预报因子时通常仅考虑固定海域的海洋表面温度场作为遥相关因子，而忽视了海温场的空间分布特征和关联性。研究以天生桥一级（天一）水库入库径流为例，在考虑水库前期径流和大气环流因子的基础上，将海温偶极因子纳入待选预报因子集，在年内各月分别构建预见期为1～12个月的多元线性回归模型，探索各因子组合方式对预报效果的影响。结果表明：(1)只使用前期径流因子开展预报时效果较差，但在预见期为1～3个月时，将其与大气环流因子或海温偶极因子结合使用能有效提高两种因子单独使用时的预报精度；(2)含有海温偶极因子的预报因子组合在预见期较长时的预报效果优于只考虑大气环流因子和考虑径流和大气环流因子的模型，其中，提升效果最为显著的月份为9月和11月，以径流和海温偶极...